2-1

IoT

1

自動運転の進化とコネクテッドカーの可能性

2
佐藤 雅明

●慶應義塾大学

3
現在の自動車は「動くコンピュータ」から「ネットワーク化されたアクチュエータ」となり、MaaS などに代表される新たなサービスやビジネスのためのプラットフォームとなりつつある。

4■自動運転の最新動向： 無人運転 を活用したサービスの実現

も、自動運転の実現に寄与する技術やコネクテッ

5

自動運転というと、無人で街を走り回るクルマに関する展示をしており、注目と期待の高さが伺という SF のようなイメージが浮かぶかもしれなドカー（通信でネットワークに繋がるクルマ）等える。

いが、自動運転技術のメリットはドライバレスだ

2018年1月のCESでは、トヨタ自動車は新しいけではない。衝突被害軽減ブレーキや、高速道路モビリティサービスのためのプラットフォームでにおける車線維持といったドライバーのミスや負ある e-Palette Concept を公開した。E-Palette

荷等を減らす技術は既に実用化されている。広くConcept は、自動運転技術を活用した EV であり、言及されている「自動運転」は、こうした安全でいわゆる集積台車型のフラットなシャシーを活

快適な交通のための運転支援システムから究極

かし、デマンドバスやライドシェアリング、荷物である無人による輸送・移動、すなわの自動配送から移動型販売店舗まで、様々なサー

ち「自律運転」までを指す広いジャンルとなってビスとモビリティの融合を実現する。また、サーいる。

ドパーティによる運転制御の搭載を可能としたのゴール

こ こ 数 年 、世 界 最 大 の IT・家 電 見 本 市 で あり、サービス事業者向けに API を提供したりなる「International CES」では、トヨタ、メルセ

ど、まったく新しいモビリティサービスプラット

デス・ベンツ、フォードなどの世界各国の自動フォーム（MSPF）の構築を目指す意欲的なコン車メーカーや自動車部品メーカーからの、最新セプトとなっている。の技術や未来のビジョンに関する展示が盛ん同時に、既にこのコンセプトを推進するアラである。自動車をサービスとして捉え（MaaS：イアンスの締結も発表された。Amazon をはじMobility-as-a-Service）、自律運転によるタクシー

め、自動車配車サービスの Uber や中国の大手ラや無人の集配サービスなどを提案する企業も登

イドシェアである DiDi、宅配ピザの Pizza Hut、場し、さながらモーターショーの様相を呈していMazdaなどが参画し、サービスの企画から実証事る。また、これまで自動車分野とは比較的距離が業までを進める予定である。

あった半導体メーカーやソフトウェア関連企業

また、CES の期間中、英国の自動運転技術のインターネット白書／ ©1996-2018 Impress R&D
第2部

テクノロジーとプラットフォーム動向

115

6

12

3456

Lyftは、BMW5シリーズをベースにした自律運転■コネクテッドカー：ICT による自動車という概念の 拡張

タクシーサービスの試験サービスを行った。CES「Connected」、コネクテッドカーとは、通信をでは、自動車会社をはじめ多くの企業によって自はじめとした ICT 機能を搭載した自動車である。

動運転車のデモが行われているが、その多くは駐車両の状態や周辺の状況、さらには搭乗者の情車場などの閉鎖区域を用いている。ドライバーや報などをセンサなどから収集し、ネットワーク説明員が同乗しているものの、実際の公道環境にによって他の車両や路側機器、クラウド上のサーおける自律運転の試験サービスは大きなインパクバなどと共有・集約することで新たな価値を生みトを与える事例となった。

出す。これまでにも、通信機能を有するカーナビ開発をする Aptiv と、米国の配車サービス会社のAptiv は、自動車部品メーカーの大手デルファゲーションシステムや、道路料金収受システムなイから自動運転技術等の先端研究・開発部門がス

ど個別に通信を行うサービスは存在していた。しピンアウトして生まれた企業である。2017 年末

かし、近年のコネクテッドカーでは、自動車のコに、MITのスピンアウトベンチャーであり、2016

ア技術の1つとして コネクテッド=繋がる を捉

年にシンガポールで世界初の自動運転タクシーのえ、自動車そのものの走行を含む様々な要素への実証実験を行った NuTonomy を買収し、自動運利活用、さらにはコネクテッドを前提とした移動転技術を活用した新たなモビリティサービスの実やサービスの実現を目指している。これは、クラ現を加速させている。

ウドコンピューティングとビッグデータ処理技術

メルセデス・ベンツは、2016年に中長期戦略とによって、大量のデータの蓄積・分析とその利用して「CASE」を掲げた。自動車という存在・価が可能になったことと、無線通信のエリア拡大・値の拡張を実現するビジョンである「CASE」は、大容量化および低価格化が一因である。

「C：Connected」「A：Autonomous」「S：Shared

これまでの自動車は 1 台ずつ独立して走行して& Services」「E：Electric」の頭文字であり、現在おり、運転者が周囲を認知することで交通としの自動車企業、および自動車関連企業が目指すクての協調を行っていた。それに対しコネクテッド

ルマ社会の未来の姿を示している。CES では、AI

カー環境における自動車は、他の車や路側インフを活用した各国の自然言語による会話によってナラ、さらにはネットワーク上のサーバなどと通信ビゲーションやクルマの状態把握が可能なインして協調動作する巨大なシステムの一部として走ターフェイスや、自動運転車両による世界各国の行する。「自動車のセンサデータ=プローブ情報」

交通状況での試験走行などがアナウンスされた。

は、自動車が生み出すビッグデータであり、コネこれまでは運転手の存在無しには成立しなかっクテッドカーは道路交通問題の解決だけではなた移動および輸送の手段である自動車を、まったく、本格的な IoT（Internet of Things）市場の牽く新しい引役としても期待が集まっている。

モビリティとして捉え、サービスとしての移動の提供やこれまでに無い体験を生み出

米半導体大手のインテル社によるレポートです。この流れは、移動という概念や、我々の暮らは、自動運転が可能となった自動車は 1 日に約 4しそのものを大きく変える可能性を持っている。

テラバイトのデータを発生するとしている。自動車から取得されるデータはネットワークを介して共有・集約され、マシンラーニングやディープ

インターネット白書／ ©1996-2018 Impress R&D116

第2部

テクノロジーとプラットフォーム動向

ラーニングをすることで周辺状況を把握するとと自動車のドライバーが運転時に行っている行動

もに、学習によってより正しい認識・識別を可能

は、大きく分けると1）周辺環境や外界情報を検出にしていく。あるいは、交差点において自動車のし、自動車とその周囲の状況を認識する「認知」、死角となる部分の情報を路側のセンサや他の自動2）状況に応じた適切な行動の選択と制御目標を決車のセンサ情報で補う事で、正しい判断に基づくめる「判断」、3）制御目標を実現するために操舵、安全で効率的な移動を実現する。こうしたコネク制動、加速といった制御を行う「操作」、の 3 つのテッドカー環境を支える通信には、高速・広帯域要素からなる。自動運転は、安全・安心で快適なはもちろん、低遅延でかつ高い信頼性が求められ交通社会を実現するためにこれらの機能の一部、る。現在は専用周波数を用いた狭域通信や LTE なあるいはほとんどすべてをドライバーに代わってどで繋がっている自動車だが、将来的には、こう行う技術である。既に、人的ミスに起因する交通した要求に応えるために携帯電話網の次世代通信事故や交通渋滞の低減等が期待される運転支援シ技術である 5G の利活用が検討されている。

ステムとして、ドライバーの負担軽減に大きく貢1234

献する ACC（Adaptive Cruise Control）や、車■自動運転の展開シナリオ：自動車は自律し、協調する時代へ（LDA））等の実用化が進んでいる。現在、国内外

コネクテッドカーの進化と普及と同じくして、で展開されている完成車メーカーの高度運転支援

安全性と利便性向上のための「自動運転」の普及システムや自動走行システムの例を資料 2-1-18と高度化も進んでいる。に示す。

線維持支援システム（Lane Departure Warning

資料 2-1-18 国内外の自動車メーカーの運転支援システム・自動走行システムの例

出典：筆者作成

今後、交通事故・交通渋滞の抜本的削減や、運には、自動車単体による走路環境を認識する技術

転能力の低下した高齢者等の移動支援、トラック（自律型システム）に加え、自動車と自動車、車のドライバー不足への懸念などに対応するためと道路等をネットワーク化、つまりコネクテッド

インターネット白書／ ©1996-2018 Impress R&D
第2部

テクノロジーとプラットフォーム動向

117

56

12345

して走路環境を総合的に認識する技術（協調型シ通信・移動体通信技術の先端・融合領域である。

ステム）が重要となる。こうした高度な運転支援

自動走行や安全運転支援システムの分類にには、情報センターからの広域な情報の共有はも

つ い て は 、様 々 な 国 や 研 究 機 関 が 取 り ま と め

ちろん、比較的狭いローカルな範囲において、自ているが、米国の運輸省（DoT：Department of動車の挙動や環境の変化などの情報を高密度に共Transportation）内の組織である米国運輸省道路有することが求められる。これに用いられる通信

交通安全局（NHTSA：National Highway Trafficを総称して V2X（Vehicle to X）通信と呼ぶ。こSafety Administration）が自動運転のシステムレのような V2X 通信を用いて情報共有を可能にす

ベルの分類を米国自動車技術会（SAE：Society ofるシステムは「協調型 ITS」と呼ばれている。協Automotive Engineers）の表記に統一すること

調型 ITS はドライバーの認知や反応を補完するもを決めたため、5 段階での分類が主流となりつつので、運転支援システムにとっても、その先にあある。資料2-1-19に、SAEの自動化レベルを元にる自律運転にとっても不可欠な要素であり、無線した国土交通省の自動化レベルの分類案を示す。

資料 2-1-19

自動運転のレベル分け

6

出典：国土交通省

現在、日本をはじめ海外で既に市場に投入され一方、それ以上の自動化、つまり自律運転につ普及が進みつつある自動運転技術は、レベル 1 段

いては、1）レベル 3 の技術の熟成や社会的受容階のものがほとんどであった。しかし 2017 年に性の先に実用化されるという考え方と、2）最初はレベル 2 の段階の投入が開始され、ドイツではから無人運転を前提として課題と研究開発を推進アウディが高速道路などの限定条件下において動し、早期に市場への投入を目指すという考え方が作するレベル 3 に近い技術の導入を発表した。こあり、各社が異なるアプローチを模索している。

れらの本格的な普及は 2020 年以降と見込まれて自 動 運 転 を 人 の 介 在 、つ ま り ド ラ イ バ ー がいるが、各自動車メーカーは市場の期待に応える必要かどうかという観点で捉えると、「高度なべく研究開発を加速している。

運転支援（Automated Driving）」と「自律運転

インターネット白書／ ©1996-2018 Impress R&D

118

第2部

テクノロジーとプラットフォーム動向

（Autonomous Driving）」の間には技術的にも制備えるとともに、不測の事態にあっても安全に自度的にも大きな隔たりがある。

律走行を継続しつつ停車することが可能な機能が「高度な運転支援」は、あくまでドライバーを求められる。

運転の主体と捉えてその負荷低減や能力低下を補また、システムが正常に動作していたとしてう技術であり、これまで自動車メーカー等が開発も、例えば高速道路に侵入する際に、合流車線のしてきた走行・安全技術の延長線にある。この段

制限速度を遵守するようプログラムされた自律運階においては安全のための管理責任はドライバー

転車は、スムーズな本線への合流は難しく、速度が負う。

差による衝突事故の危険性が高い。また、本戦が一方、「自律運転」はロボティクス・人工知能技

渋滞している場合に、少ない車間に入っていく行術が重要な要素であり、既存の走行・安全技術か為を進行妨害と判断する場合、渋滞への合流はほらの 飛躍が求められるとともに、自動車（シぼ不可能に近い。自動運転やコネクテッドカーのステム）が安全管理においても責任を負う事とな進化に合わせて、現行の道路交通法の解釈や進化る。同時に、技術に絶対は無いとするならば、自も進めていく必要がある。

律運転の車両が事故を起こした場合の責任のあ

自動運転システムには、外部からの攻撃やクり方や保険制度についても十分な検討が求めらラッキングに対するセキュリティ確保もまた重要れる。

である。コネクテッドカーの通信路を介して、悪意のある第三者が自動車の周辺状況を誤認識させ■自動運転の課題たり、制御情報を故意に改ざんしたりなどがなさ

自動運転システムには非常に高い信頼性と安れた場合、自動車の走行は極めて危険な状況とな全性が必要である。例えば、高速道路における自り、自動車に乗っている搭乗者のみならず、周辺動走行であれば、既に市販の自動車に搭載されての人間も巻き込んだ事故に直結する状態が発生いるシステムでも実現可能になりつつある。しかする。

し、認知技術や制御技術が故障するなどシステム同時に、サイバー攻撃によって自動車が遠隔操に不測の事態が起こった場合、あるいは自動運転作され、事故を誘発するのではないかという懸念システムでは回避が難しい状況に直面した際にも高まっている。米国の国防総省では、自動運転は、ドライバーがシステムに変わって不測の事態車を「自律で移動可能で十分なペイロードを持っに対応しなければならない。本来であればリラッたミサイル」という観点で捉え、爆薬を積んだトクスして高速道路を移動するために導入した自動レーラーの自動運転による重要インフラへの攻運転システムのために常時監視義務を負うことに撃や、サイバー攻撃による交通要所での多重事故なるのである。これが完全自律となれば、ドライの発生などを懸念している。V2X 通信などのセバーが即座にシステムのエラーに気づいて自動車

キュリティは、ICT 分野でも盛んに議論されてきの制御をオーバーライドするというのは非常に困たものであるが、自動車によるサイバー攻撃に対難であろう。自動運転システムでは、システムがしては、技術だけでなく法制度の観点からも早急異常動作を起こさない「フェールセーフ」機能をな検討と対応が必要な要素である。

インターネット白書／ ©1996-2018 Impress R&D
第2部

テクノロジーとプラットフォーム動向

119

123456

［インターネット白書 ARCHIVES］ご利用上の注意

このファイルは､ 株式会社インプレスR&D が 1996年〜 2018 年までに発行したインターネットの年鑑『インターネット白書』の誌面をPDF 化し､ ｢インターネット白書 ARCHIVES｣として以下のウェブサイトで公開しているものです。

https://IWParchives.jp/
このファイルをご利用いただくにあたり、下記の注意事項を必ずお読みください。
●記載されている内容（技術解説、データ、URL、名称など）は発行当時のものです。
●収録されている内容は著作権法上の保護を受けています｡ 著作権はそれぞれの記事の著作者（執筆者、写真・図の作成者､ 編集部など）が保持しています。
●著作者から許諾が得られなかった著作物は掲載されていない場合があります。
●このファイルの内容を改変したり、商用目的として再利用したりすることはできません。あくま
で個人や企業の非商用利用での閲覧、複製、送信に限られます。
●収録されている内容を何らかの媒体に引用としてご利用される際は、出典として媒体名および年号、該当ページ番号、発行元（株式会社インプレスR&D）などの情報をご明記ください。
●オリジナルの発行時点では、株式会社インプレスR&D（初期は株式会社インプレス）と著作権者は内容が正確なものであるように最大限に努めましたが､ すべての情報が完全に正確であることは保証できません｡このファイルの内容に起因する直接的および間接的な損害に対して、一切の責任を負いません。お客様個人の責任においてご利用ください。

お問い合わせ先│株式会社インプレス R&D│

U iwp-info@impress.co.jp│©1996-2018 Impress R&D