SAFETY REPORT
2020

Tier IV's Vision―⾃動運転の⺠主化

⾃動運転に資するテクノロジーをオープンソース化することで、様々な組織・個⼈がその発展に貢献でき、世界中の⼈々がその恩恵を享受できる持続的なエコシステムを構築する。
このエコシステムを最⼤活⽤した「⽔平分業型」の開発を展開し、透明性、安全性、そして費⽤対効果の⾼い⾃動運転技術の確⽴を⽬指す。

2

Executive Summary
はじめに

これまでの実証実験と⾃動運転の普及に向けたアプローチ

⾃動運転技術は、交通事故の低減や交通の利便性向上等、様々な課題解決に向けて開発が進められてきた。⾃動運転と⼀⾔で⾔っても、⾞載システムやソフトウェア、クラウド、そしてサービス全てを包括する複合的なプラット
フォーム等、その技術は多種多様な要素で成り⽴っている。さらに、実際にその技術を実⽤化・普及させるためには、コストや安全⾯でも社会的に受容されることが必要不可⽋である。これら全ての要素を確⽴するための鍵となるのが、オープンソースのプラットフォームを⽤いた様々なプレーヤーによる⽔平分業型の共同開発である。

これまで、国内18都道府県の約50市区町村において、Autoware搭載⾞両による公開型の実証実験を約70回実施している。また、アメリカを中⼼に海外での実証実験も進めている。

ティアフォーでは⾃動運転の⺠主化をビジョンに掲げ、⾃動運転に資する
テクノロジーをオープンソース化することで、様々な組織・個⼈がその発展に貢献でき、また社会がその恩恵を享受できる持続的なエコシステムの構築を⽬指している。具体的には、a)オープンソースの⾃動運転ソフトウェア「Autoware」の開発・普及、b)ODDの類型化及びReferenceDesignの提⽰、
c)ディープテック研究開発の推進、に注⼒している。

これらの実証実験は、多様な⾛⾏環境/⾞両/センサーの組合せで⾏われている。それを基にODDを類型化し、各ODDにおける⾞両・センサーの組合せ
事例を、⾃動運転サービス形態に応じたReferenceDesignとして提⽰している。また、実証実験プロセス及びそのプロセスの中で得たリスクアセスメン
トやインシデント対応の知⾒もあわせて提⽰している。

*TheAutowareFoundationの登録商標
3

今後の技術開発

今後の事業と社会環境整備

⾃動運転の⺠主化によって様々なプレーヤーの市場参⼊が可能となり、安全性に関する知⾒を広く集約することができる。この「安全性の向上」を⽇本発のオープンスタンダード、すなわちAutowareを中⼼としたエコシステムによって実現することは、ティアフォーの挑戦であると同時に、メーカー等の安全性に関する課題解決にも貢献するものである。

⾃動運転の実現に向けて政府が策定したロードマップからもわかるように、事業性を持った形で⾃動運転を社会実装していくためには、ティアフォー単独の技術開発だけでは困難な点も多い。具体的には、今後国との合意形成が必要となる課題・改善策として、以下のようなものが挙げられる。

Autowareが様々なプレーヤーにより広く⽤いられることで、世界各地のODD
事例の集約やReferenceDesignの合意形成、エッジケース対策の共有が可能となり、安全性に対するオープンスタンダードの透明性は⾼まっていく。

シミュレーションを含む⾃動運転の安全判断基準の不⾜

これまでの実証実験結果を基に、今後はa)認識範囲の拡張及び移動物体の動作・意図予測、b)センサーでは捉えられないリスクの推定、c)対処可能なリスク値の定量化、d)それを超えた場合の安全を担保するフェールセーフ
機能、の4つに⽅向性を分けて技術開発・研究を進めていく。

シミュレーションによる⾛⾏能⼒の評価⽅法や安全判断基準を策定する必要がある。

運⽤体制基準の不在

同乗ドライバーや遠隔監視者の⼈員体制/運⽤⽅法の基準を合理的に策定する必要がある。

事故発⽣時の社会的補償⼿段の不在

⾃動運転社会における補償制度を策定する必要がある。

4

Contents
4.今後の事業と社会環境整備

1.はじめに

⾃動運転の⺠主化
Autowareとは

7
10

2.実証実験の実績と⾃動運転の普及に向けたアプローチ
実証実験の実績
ODDの類型化とReferenceDesign
実証実験に⾄るまでのプロセスとインシデント対応
⾛⾏コースのリスクアセスメント
リスク管理委員会での提⾔事例
インシデント事例とその対応

5.まとめ

37
38

40

14
16
20
23
25
26

3.今後の技術開発

オープンスタンダードによるシステム安全の構築
実証実験で⾒えてきた技術的な課題

⾃動運転実現に向けた政策動向
実証実験で⾒えてきた事業及び社会環境の課題

29
31

6.Appendix
各種データ
参考⽂献
Glossary

42
47
49

はじめに
Section 1

⾃動運転の⺠主化

⾃動運転が実現したらどれほど素晴らしい社会になるだろう？
関わった⼈全てを不幸にする交通事故が存在しない、安全な社会
最先端技術を活⽤したスマートモビリティによる、近未来社会
⾃動運転が⽣活に不可⽋なものとなり、⼈々と共存する社会
これらは⾃動運転の普及によってもたらされ、そのメリットは世界中の誰もが享受できるようになる。ティアフォーは、そのような素晴らしい社会を、同じ志を持つ仲間たちと共に実現させたい。

⾃動運転はどうしたら実現できるだろう？
これまでの⾃動⾞産業はOEMを頂点とし、Tier1,2...と呼ばれる部品メーカ
ーが製造を⽀える「ピラミッド型」の構造で発展してきた。しかし、
ハード・ソフト・周辺機器等、⾞両製造に留まらない様々な要素を統合した
プラットフォーム上に成り⽴つ⾃動運転においては、あらゆるプレーヤーが助け合いながら発展に寄与する「⽔平分業型」の構造が重要となる。
ティアフォーの"IV(IntelligentVehicle)"には、「⾃動運転の⺠主化」によって実現される、新たな産業構造への想いが込められている。

7

⾃動運転社会の実現には、現実的なコストで、社会に受容される安全性を確⽴することが最も重要である。この最重要課題の解決は、オープンソース
ソフトウェア（OSS）であるAutowareを⽤いた「⾃動運転の⺠主化」によって達成できると考えており、ティアフォーは最先端の技術開発と安全性の担保に引き続き全⼒を注いでいく。

⾃動運転の普及を⽬指す背景
⾃動運転の普及により、現代の⾃動⾞社会における以下のような課題の解決が期待できる。そのためには、コスト⾯と安全性の双⽅で社会的に受容される必要がある。

⾃動運転が求められる社会的な課題背景*
世界の課題
交通事故による多くの死傷者
交通渋滞による時間損失
移動が不⾃由な多くの⼈々

特に⽇本で顕在化している課題
公共交通機関の限界
担い⼿の不⾜/⾼齢化
経営環境の悪化

⾼齢者の移動⼿段の不⾜
⾼齢者の外出率の上昇
⾼齢者の主な交通⼿段は⾃動⾞
⾼齢者による死亡事故の増加*Appendix参照
8

⾃動運転の⺠主化に向けて
ティアフォーでは、以下3つの要素をコアとして⾃動運転の⺠主化を⽬指している。

1.⾃動運転ソフトウェア「Autoware」及びその開発体制
Autowareはソースコードが無償で公開されているOSSであり、世界中の誰でも開発することができる。さらに、GlobalOpenAllianceを組むことで、世界中の組織・個⼈を巻き込んだ開発体制を構築している。

2.ODDの類型化とReferenceDesignの提⽰
現実の交通環境は⾮常に複雑だが、ODDを類型化することにより、⾃動運転⾛⾏が可能な環境が誰でも簡単に分かるようになる。さらに、各ODDに適したReferenceDesignを提⽰することで、各環境下において必要となる⾃動運転の装備が誰でも簡単に⾏えるようになるため、実証・実装のハードルを下げることができる。

3.ディープテック研究開発

官公庁

研究機関

ティアフォー
3つのコア

完成⾞
メーカー

部品
メーカー

情報通信

交通
物流事業者

ディープテックとは、社会的に⼤きなインパクトを与える最先端の技術である。ティアフォーは、⼤学発ベンチャーとして、またAutoware⽣みの親として、⾃動運転の⺠主化に向けた最先端の研究開発に注⼒する。
89

Autowareとは⼀般的に、⾃動運転システムは、LiDARやカメラ、GNSS、IMU等のセンサー情報を元に認知（⾃⼰位置推定・環境認識）・予測
判断（経路計画・経路追従）
操作（ステアリング・アクセル・ブレーキ）を⼈間のドライバーに代わって⾏う。ティアフォーが開発をリードする
Autowareもドライバーを代替することを⽬指しており、その機能には⼤きく
分けて右の7つがある（詳細は開発プラットフォームであるGitHub参照*）。

Sensing

Autowareの機能

LiDAR、カメラ、GNSSといった外界センサーや、IMU等の内界センサーから情報を集め、処理が⾏える形に加⼯。

Localization

⾼精度3次元地図とLiDARデータの照合結果、IMUあるいはGNSSの測位結果を統合し、⾃⾞の位置姿勢を推定。

Perception

物体認識や時系列での追跡、⾏動予測、信号認識。

Planning

障害物回避や駐⾞計画を含め、⾃⾞の現在地からゴールまでの経路を計画。

Control

計画された経路に沿って⾛るための⾞両への制御信号を⽣成。

VehicleInterface

上記の制御信号を、様々な⾞両特性に応じた指令値へ変換。
*https://github.com/tier4/AutowareArchitectureProposal

MapData

地図情報に環境データを加えた⾼精度3次元地図を使⽤。
10

Autowareのコンポーネントアーキテクチャ

11Autoware as a Platform- Open, Agile and Scalable

Autowareは⾃動運転の普及を⽬指して開発されたOSSであり、誰でも無償で利⽤でき、あらゆる⾞両へ適⽤可能という特徴がある。現在、既に世界中の数百社以上の企業での導⼊実績がある。
ティアフォーでは、多様な環境・⽤途に応じた⾃動運転を可能とすべく、オープンかつ拡張性のあるAutowareの開発を進め、実証実験を実施している。

Autoware as a Foundation- For Everyone

Autowareの開発は、業界をリードする45社*が加盟する国際的な⾮営利団体"TheAutowareFoundation(AWF)"によって推進されている。Autoware
に関する議論はDiscourse*上でオープンに進められ、新しい機能・アルゴリ
ズムの追加や新しいデバイスへの対応が⽇々進められている。また、実証
実験データも蓄積して、⼀部公開されているため、Autowareを利⽤した
実データによるシミュレーションがPC上で可能であり、実際に⾃動運転⾞両を所有していなくても、⾞種や地域を問わず、世界中から⾃動運転技術の開発に寄与することが可能である。
*2020年6⽉現在*https://discourse.ros.org/c/autoware/
12Section 2実証実験の実績と⾃動運転の普及に向けたアプローチ

実証実験の実績
実証実験の実績は⽇本トップクラス。海外でもプレゼンスを拡⼤し、⾃動運転の⺠主化に向けて着々と前進。

全国各地での実証実験の実績（抜粋）⼤館市
飯⽥市

国内では、これまで18都道府県の約50市区町村
において、Autoware搭載⾞両による公開型の実証実験を約70回実施しており、その実績は国内トップクラスである。
海外では、特にアジア・アメリカを中⼼にプレゼンスを拡⼤している。アメリカでは既にAutoware搭載⾞両での実証実験が始まっており、OSSによる⾃動運転の⺠主化は広く受け⼊れられ始めている。
ティアフォーは、今後も世界各地での実証実験
を通して実績・知⾒を積み重ね、安⼼・安全な
⾃動運転の普及を⽬指していく。

仙台空港
新宿
お台場

福岡市
⼤阪市

豊⽥市
堺市 愛・地球博記念公園

14海外活動の実績（抜粋）
エストニア

タリン⼯科⼤学が18⼈という少⼈数の教職員および学⽣によって短期間で⾃前の⾃動運転⾞両の構築を達成し、それを⽀援。オープン
ソースによる恩恵で実現。

天津
8社

中国⾃動⾞技術研究センター（CATARC）が主催する
世界的な⾃動運転カンファレンスで基調講演を実施。⾃動運転コンペティションでも完⾛を収める。

4社

16社

13社

8社

台湾
3社

アメリカ

⽶国運輸省に属する連邦道路庁が推進する交通システ
ム"CARMA"において、Autowareが⾃動運転プラットフ
ォームとして採⽤決定。現在、実際の⾞両を⽤いた⾛⾏実験を実施中。

テルアビブ

⾹港
ハノイ

バンコク

ASEANのイベントの⼀環として、バンコクの⼯業団地でのゴルフカートデモを⽀援。⼤⾂など政府⾼官の試乗も実施。
AWF加盟企業数（2020年7⽉現在）
15

ODD類型化とReferenceDesign

ODD 1

近距離かつ最⼩限のセンシングで対応可能な周辺⾞や、歩⾏者が存在しない低速⾛⾏でのユースケース

⾃動運転専⽤空間
実績例

⾃動運転の普及に必要な
ODD類型化OperationalDesignDomain(ODD)とは、⾃動運転システムが安全に作動するための前提条件である。あらかじめ定められたODDの範囲内でのみ
⾃動運転システムが作動するように設計すること
で、⾛⾏時の安全性を担保している。

テストコース
⼤学・研究機関等の⾃動運転導⼊

ODD 2

近距離のセンシングで対応可能な、⾃⾞及び周囲⾞両
が低速⾛⾏でのユースケース

⼯場内の物流道路等

ODDは、周辺の⾞両・歩⾏者の存在や⾛⾏ルートの複雑さ、交通ルール、道路環境等によって⼤きく変化する。ティアフォーでは、事業者・ビジネ
スモデルによる違いも加味しつつ、これまでの経験を基に⾃動運転の技術的難易度に応じてODDを類型化している。

実績例

ヤマハ発動機の⼯場内での部品輸送*（カート）

施設内の巡回経路等
実績例

モリコロパークでの巡回⾛⾏（⼩型EV）
清⽔建設の技術研究所内での施設連携⾛⾏（⼩型EV）
オリンピック選⼿村での巡回バスの⾛⾏予定（バス）*ヤマハ発動機との合弁会社eveautonomyとしての実施

16

ティアフォーは、これまで各ODD類型における実証実験を幅広く⾏ってきたが、⾃動運転の安全性担保と普及に向けて今後も類型の改善を重ねていく。

ReferenceDesignの提⽰
Autoware搭載⾞両が⾃動運転⾛⾏するためには、
⾞載ハード機器、⾼精度3次元地図等の外部データ
や、サービスプロバイダの提供するソフトウェア
等、様々な周辺機器・ネットワークとの接続が必要となるほか、道路環境に関する各種規制等への準拠も求められる。
⾃動運転の安全性を担保するためには、これら全ての情報を⼀元化したReferenceDesignの作成/提⽰が必要である。
ティアフォーは、⾃動運転の⺠主化というビジョ
ンの下、ソフトウェアのアルゴリズム等の詳細な部分まで踏み込んだReferenceDesignをAWFの会員企業らと共同で作成している。

ODD 3

遠距離のセンシングが必要な中⾼速⾛⾏を含むユースケース

郊外の巡回経路等
実績例

埼⽟県坂⼾市の公道でのバス運⾏（バス）
東京都の都⼼臨海部での⼀般道⾛⾏（⼀般乗⽤⾞）

中⼭間地域等
実績例

⼭⼝県宇部市など中⼭間地域のラストマイル輸送
（⼀般乗⽤⾞）
愛知県⾶島村での地域内輸送（⼀般乗⽤⾞）
⽇間賀島での観光型MaaS運⾏（バス）

市街地の限定道路等
実績例

新宿の市街地での⼀般道⾛⾏（⼀般乗⽤⾞）

17

ReferenceDesignによって⾃動運転の安全性担保を⽬指す
Infrastructure
OTA Update

Regulation / Restriction
ODD Conformance

Map & Route

WiFi & 5G

Reference DesIgn

Hard Components
Sensor/Silicon

Road Regulation

Computing Unit

Inspection Scheme

By-wire/Vehicle

MaaS Management

Fleet Management

Vehicle Management

Service Providers / Users
18

ODD別のReferenceDesign

各ODD類型に応じたReferenceDesign
ティアフォーは、様々な⾛⾏環境において社会受容性のある安全性及びコストを確⽴するため、各ODD類型に対応するReference
Design（センサー構成等）の最適解を導き出し、提⽰している。
実際の設計はODDや輸送⽬的等に応じてその都度詳細に検討されるが、ベースとなるReferenceDesignを各ODD類型ごとに提⽰することで、実証実験を誰でも容易に⾏うことが可能となる。

センサー構成の想定

LiDARの個数* カメラの個数*

ODD1

⾃動運転を⾏うのに最低限必要な
構成。

1基以上

1基以上

ODD2

低速かつ不規則な物体が⾛⾏環境に存在する想定。中距離の物体検出を⾏う構成。

6基以上

6基以上

ODD3

不特定多数の⼈/⾃転⾞/⾼速移動⾞が⾛⾏環境に存在することを想定。近距離から遠距離の物体検出
を⾏う構成。

6基以上

6基以上*Appendix参照
19実証実験に⾄るまでのプロセスとインシデント対応
社内におけるプロセス

安全性を確保するため、ティアフォーでは実証実験を実施するまでに幾重もの安全性確認のプロセスを踏んでいる。

1.シミュレーション

バーチャル空間上で予定ルートを⾛⾏し、安全性を検証する。

2.閉鎖空間テスト

3.⾛⾏コースのリスクアセスメント

5.コースの⼿動及び調整⾛⾏

4.実験審査

6.実証実験本番

実際のコース上で想定される危険事象をあらか
じめ特定し、その評価を基に安全性確保のための対策を検討する。

⾃動運転⾞両の専⽤コースにおいて、実⾞を⽤いて⾞両の機能/安全性の確認やドライバーの訓練を実施する。

実際のコースを⼿動運転で⾛⾏し、安全対策の充⾜性やドライバーの適性を再確認する。加えて、⾃動運転システムのパラメータ調整⾛⾏も実施する。

リスク管理委員会が実験計画を審査し、安全性が確保されていると判断/承認された
場合のみ、実験を実施することができる。

天候やコース状態等を確認し、問題なければ実験を実施する。
20

インシデントへの対応
ティアフォーの安全性評価の特徴は、インシデント時点でのリスク管理にある。⼀般的に「インシデント」は事故を指すが、ティアフォーでは、事故に繋がりかねない事象も含めてインシデントと定義しており、インシデントを確認した時点で、対策の妥当性及び実証実験の実施可否を判断している。
具体的には、設計者や実験実施者が客観的な基準や指針を基にインシデントと判断する事象が発⽣した場合、まずはインシデントレポートを発⾏してリスク管理委員会に報告する必要がある。そして、その危険度レベルを各専⾨家（ソフト・ハード・安全性・実験実施）が4段階で評価し、最も危険なレベル4と判断された場合には、その時点で社内の全実験が中⽌となる。

1.危険事象判断

３.リスク管理委員会判定

２.インシデントレポート発⾏

5.暫定対策のレビュー

４.対策検討

7.恒久対策

6.暫定対策

インシデントレベル4の場合:パートナー企業実施案件含む全実験中⽌宣⾔
その後、当該実験においては、運⽤⽅針の変更も含め、事故に繋がりかねない当該事象を回避し得る暫定対策、及び最終的に安全設計を実現し得る恒久対策の双⽅が検討される。
暫定対策により安全性が確保された時点で実験再開の可否を判断し、その後は恒久対策に取り組み、安全に対する体制を随時アップデートしていく。
この広義的な「インシデント」時点でのリスク管理体制を徹底することで、ティアフォーは実証実験における安全性を確保している。

21

遠隔監視操作
政府も⾃動運転の必要性は理解しており、早期の実⽤化を⽀援しているが、法的側⾯を完全に整えるためには国際的な枠組みとも歩調を合わせる必要があるため時間を要する。そのため、法的整備がなされるまでの暫定的な措置として、関係省庁は⾃動運転に関する各種ガイドラインを発⾏しており、現⾏法の解釈の中で⾃動運転の実証実験を進めている。
ティアフォーでは社内における安全性確認のプロセスと並⾏して、⾞両の安全基準については国⼟交通省と、道路使⽤許可については警察庁とそれぞれ連携し、以下のようなプロセスを踏んでいる。

国⼟交通省との連携 -道路運送⾞両法に関して
1.⾃動運転に必要なセンサーや制御装置の⾞両への装備 [16]2.遠隔監視操作のためのセンサー（カメラ）と通信システム
の⾞両への装備と、遠隔監視操作装置の設置

3.保安基準緩和に関する国⼟交通省との事前相談
4.保安基準の緩和認定の取得
5.⾃動運転⾞の⾛⾏可能コースの確認
6.実証実験コースの選定

警察庁との連携 -道路交通法に関して
1.実験計画案の作成と警視庁との相談 [17]2.警視庁による都道府県警察との連絡調整
3.所轄警察署への道路許可申請
4.閉鎖空間における遠隔運転時の制動性の確認審査
5.警察官による安全⾛⾏可否の公道審査 [18]6.近隣住⺠への事前説明
7.実証実験の実施

⾃動運転は技術的にまだ発展途上であるため、事故の発⽣は社会受容性の後退へとつながる。そのような観点から、ティアフォーでは関係省庁と事前に相談を⾏い、安全性の確認や法的適合性を確認しながら実証実験を⾏っている。
22

⾛⾏コースのリスクアセスメント
損保ジャパンと協働し、⾛⾏コースのリスクアセスメントの具体的⼿法を構築
現在、世界各国の様々なプレーヤーが⾃動運転技術の開発を進めているが、⾛⾏コースにおける具体的なリスクアセスメントの⼿法はまだ確⽴されていない。ティアフォーは、損害保険会社として交通事故に関する知⾒を豊富に有する損保ジャパン*と協働し、リスクアセスメントの具体的⼿法の構築に取り組んでいる。実際の実証実験では、右記のプロセスに沿って⾛⾏コース
リスクアセスメントを実施し、安全性を確保している。

1.実験条件の洗い出し

危険事象を洗い出すため、必要な実験条件を明確化する。
例：実施期間・時間帯、⽬的、⾛⾏ルート、⾛⾏道路種別（⼀般道・⾼速道路等）、
テストドライバー・オペレーター有無、乗客有無等

2.危険事象の洗い出し

実験条件を踏まえ、⾛⾏環境や対象者・対象物、テストドライバー・オペレーター、マネジメント等のあらゆる側⾯から危険事象を全て洗い出す。
例：交差点左折時の⾃転⾞・バイクの巻き込み、⾞両正⾯への歩⾏者の突然の⾶び出し、緊急⾞両への接触等

3.リスクレベルの評価

各危険事象のリスクを、危害レベル（損害度・事業計画性等）及び発⽣レベル（暴露頻度・発⽣確率・回避性）の観点から評価する。
損保ジャパン作成のリスクアセスメントシートのイメージ*正式社名は損害保険ジャパン株式会社
23

4.リスク低減策の策定

リスクの⾼い危険事象に関して、リスク低減策を策定する。
例：前後の伴⾛⾞設置、危険区間のマニュアル⾛⾏、対応マニュアルの整備等

予防

⾛⾏前のリスクアセスメント5.リスクレベル再評価と残留リスク対策の策定

リスク低減策を講じた場合の危険事象のリスクレベル評価を再度実施し、リスクが⾼⽌まりする場合には残留リスク対策を策定する。

Level IV Discovery

安⼼・安全な⾃動運転の実装のためには、万が⼀事故が発⽣した場合の「備え」だけでなく、事故を「予防」するための⾛⾏前のリスクアセスメント
や、⾛⾏中の「⾒守り」をする遠隔監視等、事故を防ぐ取り組みも重要である。この取り組みの⼀つとして、ティアフォーは、⾃動運転に対する社会の安⼼・安全を総合的に⽀援するインシュアテックソリューションである"LevelIVDiscovery"*を損保ジャパン及びアイサンテクノロジーと共同開発し
ている。

⾒守り

⾛⾏中の遠隔監視

事故発⽣
備え

事故の補償

*LevelIVDiscovery公式サイト：https://level4-discovery.org/
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リスク管理委員会での提⾔事例
事例：⾛⾏速度設定
初期の実験計画内では、速度の安全マージンをとって20km/hとして、事前の地⽅⾃治体への説明や実験実施主体へ説明し合意されていた。しかし、実証コースの事前⾛⾏調査を⾏った結果、低速度⾛⾏による周囲交通の円滑阻害や無理な追い越し誘発による危険発⽣などを判断し、⾃動運転⾞の能⼒としては30km/hでの安全性は確認できていたので、速度設定を変更した計画に改めて、再度⾃治体に説明した。

判断/対応
現地での実際の交通量や道路環境に関する事前調査により、実験コースは30km/hでも安全に⾛⾏可能であり、逆に20km/hでの⾛⾏は無理な追い越し等のリスクを⽣む可能性が⾼いと確認できた。そのため、速度設定は30km/hに変更すべきと判断し、所定の⼿続きに従って実験計画書を変更・提出した上で実証実験を実施した。

24
25

インシデント事例とその対応
事例1：⾼精度3次元地図の指⽰エラー
⾼精度3次元地図上に、危険箇所で停⾞する指⽰を埋め込んでいた。しかし、実験コースでの⼿動・調整⾛⾏において、この停⽌指⽰を守らないことが
わかった。

判断/対応

この事象は重⼤なインシデントと判断し、原因特定と対策がなされるまで実証実験を中⽌した。

問題/対策
停⽌指⽰は⾼精度3次元地図上では確認されたが、作成ツールのユーザー
インターフェース上で他の情報と重なり、別の指⽰として紐付いてしまっていたため、停⽌指⽰が出ない状態であった。恒久対策として、停⽌指⽰に何らかのエラーが発⽣した場合には警告を出すよう、ツールのユーザーインターフェースの改善を⾏った。

停⽌せず

26

事例2：実証実験中の道路付属物
⼀般道の実験コースにおいて、⾃動運転⾛⾏時のルートに沿って⼿動で調整⾛⾏をしていた際、左折時に⾞両が道路付属物に接触した。

判断/対応
実証実験を即時中⽌し、地元警察や実施機関、関係各所への報告を即⽇実施。インシデント原因の分析と暫定対策、また再発防⽌のための恒久対策を検討し、対策⽅針を固めた。翌⽇、原因の分析結果と再発防⽌策を記載した報告書を関係各所に提出・説明し、再開許可を得た上で実証実験を再開した。但し、インシデント発⽣直後の関係各所とのコミュニケーションには
⼀部遅れが⽣じた。

左折ポイント問題/対策
⾃動運転⾛⾏時の事故については、対応⽅法をマニュアル化して関係者へ
事前共有していた。しかし、当該事象は事前の⼿動⾛⾏時に起きたものであったため、ドライバーに迷いが⽣じ、関係各所への連絡等に予想以上の時間を要した。
暫定/恒久対策として、⼿動⾛⾏時の対応も含めたマニュアルを再度作成した。また、連絡ルートを⾒直した上で、緊急時に即座に連絡先を確認できるよ
う⾞内にも連絡体制図を設置した。
27

今後の技術開発
Section 3

オープンスタンダードによるシステム安全の構築
⽇本発のオープンスタンダードによるシステム安全の構築を⽬指す
⾃動運転システムには様々な機能やサービス、膨⼤なコード量のソフトウェア
等が必要となるため、通常の⾃動⾞と⽐べてその構造は⾮常に複雑なものとなる。システムの安全確保には今まで以上に時間もコストも掛かるため、コストの限界＝安全性の限界となってしまう恐れがある。

そのため、各企業が個別に⾃動運転システムの安全を確保するような対応は⾮効率であり、様々なプレーヤーの安全に関する知⾒を集約することが鍵となる。これを実現するためには、特定企業の縛りを受けないオープンスタンダード
による⽔平分業化が必要となるため、⽇本発のオープンソースの⾃動運転ソフト
ウェア「Autoware」を中⼼としたエコシステムを構築することで、国際標準*に準拠したシステム安全の実現を⽬指している。
*ISO21448、ISO26262、ISO21434、UL4600等

システム安全の実現⼿法構想
設計レベル

対象詳細

⾛⾏コース
リスクアセスメント

サービスレベル

遠隔/配⾞/インフラ協調システム/
⼈/⾃動運転⾞両

⾞両レベル

⾃動運転⾞両/外部環境+++

システムレベル

Software/Hardware

コンポーネントレベル

Software/Hardware+++

カバーできる領域
主たるスコープ

ユースケース分析 安全分析 シミュレーション解析 実機検証/評価

++
+

++
++
++
++

+
++
++
++

++
++
+
+
29

Autowareを中⼼としたエコシステムにより、安全性の底上げとコストの分散を図る
様々なプレーヤーからの知⾒の集約

ODD

Autoware

Reference
Design

機能の追加
リスク確率の把握
リスク対策⼿法の考案

EdgeCase

各メーカーによる安全確認

1. OSSで不⾜している機能の追加に関する安全の確保
2. ODD設定で不⾜している安全⽅策・機能の追加
3. サービス機能の追加に関する安全の確保

オープンスタンダードとして共有

社会実装

社会受容
30

実証実験で⾒えてきた技術的な課題
課題例1：ODD設定要素の改善不⾜
これまで全国各地の様々な環境下で実証実験を実施してきたが、コース⼀つを取っても⾛⾏環境は極めて複雑であり、実施場所によって多種多様な対応が必要となる。そのため、シミュレーション、⾛⾏コースのリスクアセスメ
ント、実証実験本番の各過程においてODD設定を詳細化/改良していく
サイクルが重要である。

p32技術開発1：ODD類型化と詳細化

課題例2：実証実験の類型化不⾜による開発の⾮効率性
これまでの実証実験では、使⽤する⾞両やセンサー構成をその都度検討する必要があり⾮効率であった。様々な事業者による⾃動運転開発を加速させる
ためには、これまで蓄積してきたシステム設計の知⾒をReferenceDesignとして形式知化し、拡充していく必要がある。

p34技術開発2：ReferenceDesignの拡充

課題例3：Autowareの機能強化の必要性

これまでの経験を通して、今後Autowareのどの機能を強化すべきかが⾒えてきた。具体的には、「物体認識」「動作予測」「⾏動⽣成」等のAI機能の実現や⾼精度化、またODDを外れた場合や予期しないエラーが発⽣した場合の事故回避に繋がるフェールセーフ機能について対応していく予定である。

p34技術開発3：Autowareの機能追加と改善
31

技術開発1：ODD類型化と詳細化
ティアフォーでは、事業者のビジネスモデル及び⾛⾏環境の技術的難易度に従ってODDを類型化しており、これは国の⾃動⾛⾏ビジネス検討会*によるODD
分類[13]にも対応している。ReferenceDesignの提⽰によって実証実験の知⾒を形式知化するためにも、ODDのハイレベルな類型化は重要である。

交通状況

地形

交通量
歩⾏者/⾃転⾞の有無

天候
天気/気温
太陽の向き

道路状況
道幅
路⾯状態
ひび割れ/凹凸の有無

⼀⽅、実際の⾃動運転⾛⾏時のODD設定においては、交通・道路状況、⾞両、
天候、地形、時間帯等、極めて多くの要素が含まれる。そのため、ODDは類型化するだけでは不⼗分であり、必要な要素を詳細化し、対応範囲を広げるためにハード/ソフトの機能改善も必要となる。

上り/下り坂カーブの曲率精緻化された
ODD

⾞両
⾞⾼/⾞幅
⾛⾏速度

時間帯
早朝/⽇中/夜間*⾃動⾛⾏ビジネス検討会：経産省製造産業局⻑と国交省⾃動⾞局⻑の検討会として2015年2⽉に設置。成⻑が⾒込まれる⾃動⾛⾏分野において⽇本の⾃動⾞産業が世界をリードし、交通事故等の社会課題の解決に貢献するために必要な取り組みを産学官オールジャパンで検討している。

32

国によるODD類型との対応
ティアフォーによる類型（技術的特徴・機能別）
ODD1

短距離かつ最⼩限のセンシングで対応可能な周辺⾞両
や、歩⾏者が存在しない低速⾛⾏でのユースケース

ODD2

短距離のセンシングで対応可能な、⾃⾞及び周囲⾞両
が低速⾛⾏でのユースケース

ODD3

⻑距離のセンシングが必要な中⾼速⾛⾏を含むユース
ケース

国によるの類型（規制・環境別）

閉鎖空間
限定空間
⾃動⾞専⽤空間
交通環境整備空間
混在空間

国による類型のイメージ
閉鎖空間

⼯場
空港の敷地内等

限定空間

廃線跡
BusRapidTransit等

⾃動⾞専⽤空間
幹線道路等

交通環境整備空間
幹線道路等

混在空間

⽣活道路等

33

技術開発2：ReferenceDesignの拡充
様々な環境・⾞両に対応したReferenceDesignの提⽰はAutowareの普及を加速させる。そのためにまず必要となるのが、実証実験の幅を広げ、多様な経
験や知⾒をさらに蓄積していくことである。そして、その蓄積された知⾒を基にODD類型及びReferenceDesignの拡充を進めていく。また、業界各社の知⾒をオープンに集約・共有できるような仕組み作りについても検討していきたい。

技術開発3：Autowareの機能追加と改善

フェールセーフ機能の強化

システムエラーが発⽣した際の危険通知や既知の危険事象に対するFailSafe
機能のAutowareへの拡充は今後も当然必要となる。様々なODD下での⾛⾏について、⼀部はシミュレータでの確認が可能である。⼀般的なユースケース
に関しては、2016-2019年にドイツで⾏われたPEGASUSプロジェクト*の⼿法の活⽤が期待できる。また、⽇本でも同様の取り組みとして2018年から
SAKURAプロジェクト*が始まっており、⽇本の道路環境に適したローカルな⼿法やユースケースの活⽤が期待できる。
⼀⽅で、ODDを外れた場合の検知/判断、また予期しない危険事象が発⽣した
場合の対応についても、発⽣頻度が低い未知の危険事象のユースケース化
や、シミュレータでは再現できない危険事象に関しての対処等を検討していく必要がある。

AIによる「認知・予測」「判断」の精度向上

⾃動運転システムの機能である「認知・予測」「判断」「操作」のうち、「認知・予測」及び「判断」の精度は機能全体の良し悪しに直結する。精度向上のためにはAIに関する更なる研究が必要だが、AI分野の研究者は⽇本では不⾜しているため、⼤学との連携が不可⽋である。⾃動運転システムの開発には、AI/ソフトウェアエンジニアリング/⾃動⾞⼯学等の様々な専⾨家が集結する必要があるため、ティアフォーは産学連携体制で「認知・予測」「判断」の精度向上を図っていく。

*PEGASUSプロジェクト：⾃動運転の安全性評価⼿法をドイツのOEMに適した形で定義することを⽬的に、BMW/ダイムラー/アウディ/ボッシュ等を含む17団体で発⾜した、オールドイツの官⺠共同プロジェクト。
https://www.pegasusprojekt.de/en/about-PEGASUS*SAKURAプロジェクト：⽇本に適した⾃動運転の安全性評価⼿法の開発を⾏う⽇本の官⺠共同プロジェクト。PEGASUSプロジェクト含む諸外国取組と連携して推進。https://www.sakura-prj.jp/project_info/34

多様な実証実験の知⾒を基に、ODD類型及びReferenceDesignの拡充を進める
少⼈数

ODD1
ODD2

ODD3

⾃動運転専⽤空間
⼯場内の物流道路等
・施設内の巡回経路等

⼈の輸送

⼤⼈数

モノの輸送

各⾞両の実証実験前の閉鎖空間でのテスト⾛⾏環境なども含まれるため、幅広い⾞両が対応
マイクロ
モビリティ

郊外の巡回経路等
・
カート
中⼭間地域等（ラストマイル）・
市街地の限定道路等

カート

マイクロバス

AMR

カート

BRT

⼀般乗⽤⾞
（ラストマイル）トラック（⾼速道路での隊列⾛⾏等）
中型バス
ワゴン/バン（宅配等のラストマイル）
ティアフォーの取組領域

ティアフォーの未取組領域
35

今後の事業と社会環境整備
Section 3

⾃動運転実現に向けた政策動向
2020年5⽉、⾃動⾛⾏ビジネス検討会において、⾛⾏環境の類型やサービス形態に応じた⾃動運転実現に向けたロードマップが⽰された[13]。

ティアフォーでは、前章で挙げた技術的課題に加え、社会環境整備上の課題に対しても国の⽅針に沿った検討を進めていく。

これまでは⾛⾏環境の類型整理が進められてきたが、今後はロードマップの実現に向け、⾃動運転システムにおける⾛⾏環境条件の客観的指標の作成、保安基準の更なる改定等、安全性担保のための検討や制度の確⽴が期待されている。

今後はロードマップの実現に向け、安全性担保に向けた検討が期待される
担保すべき
安全レベル

安
全
性

完全⾃動運転⾃動運転技術

⼀般⾞にも適応される
⾛⾏環境による安全性の担保⾞両による安全性の担保

ODDによる安全性の担保

⼈間の操作による安全性の担保
37

実証実験で⾒えてきた事業及び社会環境の課題
⽇本では、海外のような多数⾞両での実証実験は⾏われない。
⽇本各地で実証実験が⾏われているが、これまでは地⽅⾃治体を中⼼にした
⼩規模・短期間の実証が多かった。
対して⽶国では、⼀社ごとの実験エリア・⾞両種別は限定的なものの、80社
以上の企業が37州の公道で⻑期間にわたって実施した実証実験の⾞両台数
は、2019年6⽉時点で計1,400台を超えており[15]、⾛⾏データの蓄積が進ん
でいる。

38

多様な社会課題に向けた⾃動運転技術の実⽤化を加速するためには
各社個別の取り組みを超えた共通の環境整備が必要となる。
課題1：シミュレーションを含む⾃動運転の安全判断基準の不⾜
私たち⼈間については、⻑い時間をかけて定められた明確な基準によって⾛⾏能⼒がテストされ、運転免許が交付される。⼀⽅、⾃動運転システムについてはユースケース策定の取り組みはあるものの、どのような仕様の⾞両
で、どのようなシナリオに基づくシミュレーションテストを、どれくらいの⽔準でクリアすれば実⾛⾏可能かを判断する基準はまだなく、各社個別での判断となっている。

課題2：運⽤体制基準の不在シミュレーションの標準化とその確からしさの検証を進めて、オープンな安全判断基準を確⽴
⾃動運転システムでは、シナリオに応じたシミュレーションテストによって、再現性のある⾛⾏能⼒を定量的に⽰すことが可能である。そのため、シミュレーションテストによる⾛⾏能⼒の評価⽅法及びその安全判断基準を策定することで、⾃動運転システムの安全性検証が効率化され、許認可短縮、⼤規模検証の推進、早期実⽤化が促される。

合理的な運⽤基準の策定

運⽤体制についても、発⽣の確率が異なる様々な危険事象に対し、それぞれどのような⼈員体制・運⽤⽅法で遠隔監視を実施・対処すべきかの基準はまだなく、各社が独⾃でその都度検討している。

ODDを外れた場合やエラーが発⽣した場合には、FailSafe機能によるシステムでの対応、及び同乗ドライバー・遠隔監視者による⼿動での対応が⾏われるが、この⼈
員体制・運⽤⽅法の基準を合理的に定めることで必要⼈員の削減を図ることができ、ドライバー不⾜等の社会課題の解決も期待できる。

課題3：事故発⽣時の補償⼿段の不在

社会的補償⼿段としての保険制度策定

⼈間のドライバーか⾃動運転システムかを問わず、あらゆる許認可基準及び運⽤体制において、排除しきれない想定外のリスクは存在する。⼈間のドラ
イバーの場合は補償⼿段として⾃動⾞損害賠償責任保険が存在するが、⾃動運転システムについては補償⼿段が確⽴していない。

許認可時における⾛⾏能⼒基準を満たし、かつ⾛⾏中のフェールセーフ機能及び遠隔監視体制を⼗分に構築したとしても排除しきれないリスクに対しては、社会的補償⼿段としての新たな保険制度を策定する必要がある。
39

まとめ
⾃動運転の⺠主化を⽬指して創業から5年。ティアフォーは「⾃動運転の⺠主化」のビジョンの下、オープ
ンソースの⾃動運転ソフトウェア「Autoware」の開発をリードし、国内外で様々な実証実験を重ねてきた。
このSafetyReportでは、これまでの経験から得た知⾒を基にODD類型やReferenceDesignの⼀部を提⽰し、また安全性担保に向けた実証実験プロセス
やその過程で⾒えてきた様々な課題についても形式知として共有している。
⾃動運転技術は多種多様な要素を統合したプラットフォームの上に成り⽴つため、あらゆるプレーヤーが助け合いながら⽔平分業型でその発展に寄与していくことが重要である。Autowareを中⼼とした持続的なエコシステムの構築によってそれが可能となり、コストや安全⾯でも社会的に受容される⾃動運転の早期の社会実装が期待できる。
⾃動運転には、交通事故の低減や⾼齢者等の交通弱者の⽅々への移動⼿段提供等、⼤きな社会的価値があると信じている。
ティアフォーは、これからも⾃動運転の⺠主化を⽬指して邁進していく。

40

APPENDIX

各種データ
⾃動運転が求められる社会的な課題背景
交通事故による死者(⼈/年)
交通事故による負傷者(⼈/年)
交通渋滞による損失時間
失明者(⼈)⼤型⼆種免許保有者数
タクシー運転⼿数
バス運転⼿の平均年齢(歳)タクシー運転⼿の平均年齢(歳)

世界

⽇本

1.4百万
20-50百万⾛⾏時間の約2割
36百万

4千
529千
⾛⾏時間の約4割
14万-20%('09-'19)-27%('08-'18)
51.2(全職種⽐+8.7)*死亡事故の97%が⼈為的ミス*⾃動⾞運転業の有効求⼈倍率は全職種平均の約2倍*バスの平均年齢は10年で+4.4歳

59.9(全職種⽐+17.4)
42⾚字の事業者
廃路総延⻑(km)

⾃動⾞を主な交通⼿段とする⾼齢者の割合
⾼齢者の外出率死亡事故のうち⾼齢者による割合

⼀般路線バス

地域鉄道

69%
13,391('07-'16)76%895('00-'19)

地⽅都市圏

三⼤都市圏

55%

36%
+21%('87-'15)+16%('08-'18)

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ODD別のReferenceDesign
LiDAR構成例

カメラ構成例ODD1

LiDAR(⾃⼰位置推定)

合計1個
⾃⼰位置推定/360度の物体検出

カメラ(遠隔監視)

合計1個
前⽅の遠隔監視44

LiDAR構成例

カメラ構成例ODD2

LiDAR(⾃⼰位置推定)
LiDAR(近距離)カメラ(遠隔監視)

LiDAR(中距離)

カメラ(信号認識)

合計6個
⾃⼰位置推定/360度の⻑距離物体検出(1個)
前後左右の中/近距離物体検出(5個)

カメラ(物体検出)

合計6個
全⽅位の遠隔監視(4個)前⽅の物体検出(1個)
前⽅信号検出/認識(1個)45LiDAR構成例

カメラ構成例ODD3

LiDAR(⾃⼰位置推定)
LiDAR(中距離)
LiDAR(⻑距離)合計6個
⾃⼰位置推定/360度の超⻑距離物体検出(1個)
後⽅の中距離物体検出(1個)
左右の並⾛⾞両や⼈の中⻑距離物体検出(4個)

合計6個
全⽅位の遠隔監視(4個)
全⽅位の物体検出(6個)
前⽅信号検出/認識(2個)

カメラ(遠隔監視)カメラ(物体検出)
カメラ(信号認識)
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参考⽂献
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https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries(参照2020-5-14)[2]『令和元年版交通安全⽩書』,内閣府,2019.
https://www8.cao.go.jp/koutu/taisaku/r01kou_haku/index_zenbun_pdf.html(参照2020-5-14)[3]『第1回⾃動運転等先進技術に係る制度整備⼩委員会配付資料3』,国⼟交通省,2018.
https://www.mlit.go.jp/policy/shingikai/jidosha07_sg_000052.html(参照2020-5-14)[4]『⾼速道路を中⼼とした「道路を賢く使う取組」の基本⽅針』,国⼟交通省,2015.
https://www.mlit.go.jp/policy/shingikai/road01_sg_000218.html(参照2020-5-14)[5]『2050年に世界で1億1,500万⼈が失明』,MedicalTribune,2017.
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http://www.taxi-japan.or.jp/pdf/Taxi_Today_2020.pdf(参照2020-5-14)[8]『令和元年度第3回過疎問題懇談会資料6』,総務省,2019.
https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/jichi_gyousei/c-gyousei/2001/kaso/02gyosei10_04000065.html(参照2020-5-14)47

[9]『若者敬遠、⽼いるバス運転⼿⼈材不⾜で路線縮⼩も』,産経新聞,2019.
https://www.sankei.com/life/news/190723/lif1907230015-n1.html(参照2020-5-14)[10]『未来投資会議（第32回）配布資料1』,⾸相官邸,2019.
http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/miraitoshikaigi/dai32/index.html(参照2020-5-14)[11]『第1回地域交通フォローアップ・イノベーション検討会配付資料5』,国⼟交通省,2018.
https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/transport/sosei_transport_tk_000093.html(参照2020-5-14)[12]『⾃動運転の公道実証実験に係る道路使⽤許可基準』,警察庁,2019.
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https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/jido_soko/20200512_report.html(参照2020-5-14)[14]『官⺠ITS構想・ロードマップ2019』,⾼度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部・官⺠データ活⽤推進戦略会議,2019.
http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/kettei/pdf/20190607/siryou9.pdf(参照2020-5-14)[15]"Over1,400self-drivingvehiclesarenowintestingby80+companiesacrosstheUS",TechCrunch,2019.
https://techcrunch.com/2019/06/11/over-1400-self-driving-vehicles-are-now-in-testing-by-80-companies-across-the-u-s/(参照2020-5-14)[16]『⾃動運転⾞の安全技術ガイドライン』,国⼟交通省,2018.
http://www.mlit.go.jp/common/001253665.pdf(参照2020-5-14)[17]『⾃動運転の公道実証実験に係る道路使⽤許可基準』,警察庁,2019.
https://www.npa.go.jp/bureau/traffic/selfdriving/20190905jidouuntenkyokakijyunkaiteiban.pdf(参照2020-5-14)[18]『遠隔型⾃動運転システムの公道実証実験に係る道路使⽤許可の申請に対する取扱いの基準)』,警察庁,2017.
https://www.canva.com/design/DAEDVJPifnU/wkGsKMpZGgU25VbeNkB4aw/edit(参照2020-5-14)
48

Glossary
ODD
ReferenceDesign

OperationalDesignDomainの略。⽇本語では「運⾏設計領域」もしくは「限定領域」と呼ばれ、⾃動運転シ
ステムが安全に作動する前提となる条件（⾛⾏環境等）を指す。
本レポートでは、Autowareの実装をサポートするためにTierIVが他の事業者に提供する設計図を指す。

ディープテック⻑期間かつ多くの費⽤をかけて研究開発された、社会的に⼤きなインパクトを与える最先端の技術を指す。

エッジケース

危険事象に繋がり、発⽣頻度が低く予⾒しづらいケースを指す。

フェールセーフ

機器・システム設計において考慮する概念の⼀つ。
故障・異常発⽣時等に、なるべく安全な状態に移⾏するような仕組みを構築することを指す。

LiDAR

LightDetectionandRangingの略。レーザー光を使って物体までの距離を測る、⾃動運転における主要なセンサー。

GNSS

GlobalNavigationSatelliteSystemの略。GPSを始めとした⼈⼯衛星によって測位を⾏うシステムの総称。

IMU

InertialMeasurementUnitの略。3軸ジャイロセンサと加速度センサを組み合わせ、⾞両の⾓速度と加速度を計測する装置。

AMR

AutonomousMobileRobotの略。⼈や障害物を⾃動的に回避しながら、施設内での運搬など⾏う⾃律⾛⾏搬送ロボットを指す。

BRT

BusRapidTransitの略。バス⾼速輸送システムを指す。
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共同編集者

編集者

株式会社ティアフォー
〒140-0001
東京都品川区北品川1-12-10
ジャコムビル

第三者による⽂書の無断転⽤、引⽤を禁じます。本レポートの部分的、断⽚的な⽂章や図表が、レポート全体の内容を⼗分に説明するものではありません。本レポートの内容については、関係省庁などのステークホルダーとも引き続き意⾒交換してまいります。
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