進化する自動運転技術と保険業界の取組み
株式会社ワールド・ヒューマン・リソーシス

目 次

１．はじめに
２．自動運転システムの技術解説
３．世界の自動車メーカーの自動運転開発の動向

４．日本における自動運転実証実験の状況
５．自動運転に係る損害保険会社の取組み
６．おわりに１．はじめにない。

現在、わが国では自動運転の実用化に向け自動運転の実現に向けた制度整備の動向はた研究・開発が意欲的に進められており、自随時押さえておく必要があるが、現状では大動運転を巡る技術が急速に発展している。政きな進展はみられないといえるだろう。

府は2020年までに、システムが運転の主体と本稿では、制度整備に先行して、自動運転

なる「レベル３」以上の自動運転を実用化さ技術の研究・開発が発展していることに鑑み、せることを目標に掲げ、その実現のために道

これまで余り論じられていない自動運転実現

路交通関連の法制度見直しの方向性を示すのためのコア技術について解説する。また、「自動運転に係る制度整備大綱」を昨年４月

自動運転の実現は自動車保険事業にも大きなにとりまとめた。

影響を与えるといわれているが、損害保険会

これを受けて、国土交通省が所管する道路

社が、自動運転の研究・開発にどの様に係わ運送車両法に基づく車両の安全確保のためのっているか、
その現状についても報告したい。

各種制度についても、現行の「ドライバーによる運転を前提とした制度」から「システム２．自動運転システムの技術解説

による運転も想定した制度」に見直す必要が 自動運転の形態・種別と自動運転レベルあるとし、今後の自動運転車の設計・製造か

自動運転の形態・種別としては、路肩に設ら使用過程にわたる総合的な安全確保のため置された機器・装置との通信により道路交通の制度のあり方について検討した、自動運転に関する周辺情報を収集し走行する「路車間等先進技術に係る制度整備小委員会報告書

通信型」、隊列走行のような「車車間通信型」、「自動運転等先進技術に対応した自動車の安周辺環境をセンサーで検知しながら走行軌道

全確保に係る制度の在り方」を2019年１月にを選択していく「自律型」があるが、本稿で公表した。なお、自動運転車の安全技術に関は開発の主流になっている自律型を解説の対する10項目の要件を設定した「自動運転車の象にしている。また、自動運転・自動運転支

安全技術ガイドライン」も同省から2018年９援という表現が技術的な記述によく使われる

月に公表されたが、先行する技術を後追いしが、自動運転レベルとの対比で整理しておくてとりまとめたガイドラインである感が否め必要がある。

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米国のSAE Internationalの定義に照らす

では、自動運転支援と自動運転の両方を総称と、レベル１・レベル２が、自動運転支援、して自動運転と表現している。

レベル３以上が自動運転と定義される。本稿（参考）自動運転化レベルの定義の概要
レベル

名称

定義概要

安全運転に係る監視、対応主体

運転者が一部又は全ての動的運転タスクを実行
０

運転自動化なし

運転者が全ての動的運転タスクを実行

運転者

１

運転支援

システムが縦方向又は横方向のいずれかの車両運動制御のサブタスクを限定領域におい 運転者て実行

２

部分運転自動化システムが縦方向及び横方向両方の車両運
運転者
動制御のサブタスクを限定領域において実行

自動運転システムが（作動時は）全ての運転タスクを実行
３

条件付運転自動化システムが全ての動的運転タスクを限定領システム（作動継域において実行
続が困難な場合は作動継続が困難な場合は、システムの介入要運転者）
求等に適切に応答

４

高度運転自動化システムが全ての動的運転タスク及び作動継続が困難な場合への応答を限定領域におい システムて実行

５

完全運転自動化システムが全ての動的運転タスク及び作動継続が困難な場合への応答を無制限に（すなわ システム
ち、限定領域内ではない）実行

出典：国土交通省「自動運転車の安全技術ガイドライン（平成30年９月）」より

行レーン選択など）を生成し、その上で時々 自動運転システムに必要な技術要素
自動運転システム開発において必要とされ刻々変化する車両の周辺環境特性などに基づる技術は、大別すると「認知」
、
「判断」
、
「操

いた軌道候補を生成して、最適な目標軌道を作」、「HMI（ヒューマンマシンインターフェ

選択する技術である。このように「判断」で

ース）
」および、
「ダイナミックマップ」の５は、特にＡＩ（人工知能）を活用したソフト

つの技術要素により構成される（次頁図１参

ウェア技術が要求されるものである。
「操作」は、運転制御を行うもので、選択

照）。
「認知」は、カメラやレーダー・ライダー

された目標軌道を走行するようにステアリンなどのセンサーで自車周辺の環境（車両、歩グ・アクセル・ブレーキのそれぞれのアクチ

行者、標識、路面標示など）を検知し、そのュエータへ制御指令を出す技術である。

上で自車位置を推定するGPS情報・高細密地

そして、「HMI」は、人と自動車の円滑な図情報と統合して「ダイナミックマップ」へ

コミュニケーションで、人間と機械が意思や情報登録する技術である。

情報を伝達する技術ともいえる。代表的な例「判断」は、「ダイナミックマップ」を主たとして、自動運転レベル３の車において自動る入力源に、自動運転全体の状態管理と中長運転が困難になった時に、車から人へどの様距離の経路でのおおまかな運転行動計画（走に情報を伝達するか等が挙げられる。

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（図１）自動運転システムを構成する技術要素

出典：内閣府SIP紹介資料より

 自動運転システムのコア技術
１）自動運転システムを構成するコンポーネント
自動運転を可能にする自動運転システム（仕掛け）は、（図２）に示す通り、概ね12種類のコンポー
ネント（装置、組立部品）で構成されている。
（図２）自動運転システムを構成するコンポーネントとその役割

①

②

③

④

⑨

⑤

⑦

⑥

⑧

⑩ ⑪ ⑫
アクチュエータ

走
ＥＶ

曲
STR

止
BRK

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区分

機

器

役

割

認 知（自己位置推定・周辺環境認識）①カメラ
・ステレオカメラ・サラウンドアイカメラ

一般的に小型ステレオカメラはフロントガラスに設置されて前方を両眼で捕らえる。また、ステレオカメラでは、異なった視点から同時に撮影を行うことによって、距離を計測することも可能である。サラウンド
アイカメラ（４つの単眼カメラ）は、フロントグリルとトランク、左右のドアミラーに設置されて車両の前後左右を確認するので自車の周囲
360度の車両、障害物、人の存在を検知することができる。
また、カメラでは道路標識も認識することができるので、車両速度をコントロールすることにも利用できる。道路上にある白線の認識にも活用でき、車両のレーン逸脱を防ぐことにもつなげることも可能である。
最近はカメラを使って前後左右だけではなく、路面の解析も行うことも可能になってきた。

②ライダー（L i DER）

赤外線をパルス状に照射し、跳ね返って戻ってくるまでの時間を測定することで、クルマ周辺の３Ｄマップを構築するものである。集められた情報は点群データ（３Ｄ座標点）として情報処理され、画像がリアル
タイムで生成される。L i DARが極めて優れている点は、人やクルマ、建物だけでなく、腕や脚までも識別できる高い解像度を持つところにある。
既存のカメラはあくまで２Ｄであり、完全な自動運転を実現させるには、
高解像度な３次元の空間認識技術が必要不可欠となっている。測定距離が250ｍと短いこととコスト高（数百万円）が課題であったが急速に改善されつつある。
L i DER：Light Detection and Ranging③ミリ波レーダー

79GHzのミリ波（波長が短く高周波数の電波）を照射して、比較的遠くの障害物を検知するものである。ミリ波であるため、天候に左右され難く遠方の物を検知する性能に優れている。反面、形やサイズなどの詳細を識別するのは苦手で、電波の反射率の低いものや近距離検知にも対応しづらいことが従来の欠点であった。しかし、このデメリットな特性も急速に改善されてきている。したがって、完全自動化までは高価な
L i DERの代替えとして使用される傾向にある。

GPS／GNSS（全球測位衛星システム）と自立航法ユニット（高精度ジャイロ等）を使って自車位置を測位し、高細密地図情報とマッチングし④高精細地図ユニット（MPU）て細密な自車位置を測定するものである。
MPU：Map Position Unit
車車間通信ユニットは、車載機同士が直接通信を行い、周囲の自動車の位置や速度などの情報を入手し、例えば車間距離、緊急車両の接近の認知などに役立てるものである。
路車間通信ユニットは、路側機と車載機との通信により、信号情報や⑤車車間／路車間
交通規制情報、歩行者情報などを入手し、例えば見通しの悪い交差点に
通信ユニット（V2X）
おいて信号の情報や対向車の存在、渋滞や事故など前方の交通状況、右折時における直進車両や歩行者の存在などの認知に役立てるものである。
通信は、次世代移動通信システム５Ｇを利用した携帯電話型の通信方式を採用する方向でも検討が進められている。
V2X：Vehicle to Everything

判 断⑥セントラルゲートウェイ

車は、複数の電子制御ユニット（ECU）を搭載して、さまざまな特殊機能を実現している。また、各機能による固有のニーズを満たすため、さまざまなプロトコルやバス規格が策定されている。その結果、車載ネットワークシステム内の通信を実現するため、車載セントラルゲートウ
ェイが使用される。このセントラルゲートウェイは、基本的に車載ネッ
トワークドメイン（カメラシステム、レーダーシステムなど）をつなぐ
ルーター兼セントラルコンピューティングユニットとして機能する。また、車載セントラルゲートウェイを活用することで、車載ネットワークのセキュリティを高める対策ができる。

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判 断⑦自動運転制御（ECU)

自動車運転における頭脳に位置付けられるコンポーネント。
認知コンポーネントから伝えられるリアルタイムな情報で更新された
ダイナミックマップを参照しＡＩを活用して解析・判断し運転行動を決定し操作コンポーネントのそれぞれのアクチュエータへ制御指令を出すものである。
ECU：Electronic Control Unit

ＨＭＩ

HUDはレベル３までにおける自動運転の監視が主目的である。
フロントガラスに車内から画像を投影し、ガラス内面の全反射を利用
して実際の視野に虚像を重ねる新しいプロジェクション技術である。ドライバーには前方視野にデジタルサインが重なり、障害物や道路情報な⑧ヘッドアップディスプレイ
どが見やすく、安全運転には欠かせない装備である。
（HUD）
自動運転では、自動運転中の機械自動による不安や違和感の軽減、手動運転への切替への準備などのほか、エンタテイメントコンテンツの提供、道路情報や交通サービスの提供など、HMIの観点から各メーカーでユニークな工夫が施されているものである。
HUD：Head Up Display⑨車両制御装置（VMC）

操 作⑩エンジン制御⑪ステアリング制御⑫ブレーキ制御

自動運転システムを構成するECUなどの基幹部品が破損し、機能を失陥した際に、他の部品がその機能の一部を代替し、一定時間、自動運転を継続することで、安全かつスムーズにドライバーへ運転を引き継ぐことを可能にする車両制御装置。
HMIに位置付けられるものであるが、現在は未だ機能が限られていて機能ＵＰの開発が進められている。
VMC：Vehicle Motion Controller

アクチュ
自動運転制御ECUの制御指令により、エンジン、ステアリング、ブレ
エータ
ーキの駆動を制御するものである。

ミックマップ更新、運転行動計画、車両制御

２）自動運転コントロールの基本プロセスの機能により構成され、（図３）の基本プロセ

自動運転コントロールのシステム（仕掛け）スで自動運転がコントロールされる。

は、自車位置推定、周辺環境認識、ダイアナ（図３）自動運転コントロールの基本プロセス
認 知

判断・操作

V2X

車車間によるV2X情報
路側機による情報等

GPS/GNSS
カメラ

地図
＋
周辺環
境認識
情報統
合

自車位置・周辺環境情報

MPU

自車位置推定レーダー

周辺環境認識車両・歩行者

道路・車線レベルの他車
両行動予測
情報生成

運転行動計画手順生成

行動選択

ダイナミックマップ更新

信号・標識
路面標示etc

目標軌道生成車両制御

L I DER

アクチュエータ

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や工事区間の存在などの情報を収集する。

① 自車位置推定
自車位置推定とは、目的地までの走行経路

この技術には、カメラによる検知とその画上で、自車がどこに位置しているかを高精細像処理を組合せた方式と、ミリ波レーダーに地図上でGPS（全地球測位システム）情報をよる認識と物標同定（対象物の決定）技術を活用してマクロ的に確認することである。ま組合せた方式のふたつがあるが両方式には一た、地下やトンネルなどGPSが使用できない

長一短がある。前者では、十分な照明や見通

環境で測位を補完する手法が「自立航法（慣しが確保されている中で十分な機能を発揮す性航法）」であり、ジャイロ、加速度計などをるものの、豪雨や逆光の場合には認識精度が用いて自車の相対的な移動距離を推測する技劣ることになる。逆に後者は環境変化には強術が採用されている。

い反面、障害物の認識に正確性を欠くきらい

また、自車位置ではないが、車車間の通信がある。こうした難点をセンサーの組合せでによる自動車間の位置・速度・運転状況情報、

相互補完しているが、各センサーの性能も急路側機器との通信により交通信号・道路交通速に改善されつつある。

情報・天候情報などを収集している。
③ ダイナミックマップ更新（（図４）ダイナ② 周辺環境認識

ミックマップの構造 参照）

自動車に搭載された各種の車載センサー

ダイナミックマップは、人が見る地図では（カメラ、レーダー、ライダーなど）を使っなく、自動運転のためにシステムが使用するて、自車の周囲360度を認識するものである。

３次元地図情報で、自動運転のために考案さ先行車の存在とその距離・走行速度、道路標

れたものである。
自動運転システムの自車位置推定や走行経

識・信号・交差点、路面状況、そして障害物（図４）ダイナミックマップの構造

動的情報（更新＜１sec）
周辺車両・歩行者・信号情報など

准動的情報（＜１min）

紐付け

事故・渋滞・狭域気象情報など

准静的情報（＜１hour）
交通規制・道路工事・広域気象情報など

静的情報（＜１month）
路面・車線・３次元構造物など基盤地図
動的情報は、センサーで検知した情報で、ほぼリアルタイムに更新(紐付け)される。
その他の情報は、情報管理センターからの配信を受けて適時に更新される。

出典：内閣府SIP紹介資料より

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路特定を行うために、自動運転車は、高精度（自動運転制御ECU）上に仮想的な環境モデ

３次元地図（基盤地図：静的情報）を保持しルを構築し、この環境モデルにおいて将来にていて、それに、走行時に時々刻々変化する

渡る望ましい行動を計画し、車両の走行ライ

動的データ（動的情報）をダイナミックに紐

ンと速度の時系列軌道を作成するものである。

付け（更新）していく地図データベースである。

運動行動計画には「手順生成」「行動選択」「目標軌道生成」のプロセスがある。

車道の中心線や道路と道路のつながり、信号、横断歩道、停止線、交通標識、看板など◦「手順生成」は、これまで使用されてきてさまざまな情報を３次元ベクトルデータ化しいるカーナビ機能に相当するもので、目的た基盤地図に対し、車載センサーで検知した地に到達するまでの経路を計画するもので信号情報や周辺車両・歩行者情報などの動的ある。

情報を１秒以内に基盤地図に紐付けする。ま

◦「行動選択」は、経路に沿った走行を実現

た、準動的情報・準静的情報も随時（時、分）するために、
今どう行動するかを決定する。

に紐付けする。

前走車の追い越しなどの能動的な行動の実

基盤地図は、ダイナミックマップを管理し行可否判断もここで行われる。この部分はているセンターで作成・更新が行われ、随時

自動運転支援には含まれず、自動運転技術（月次）に自動運転車両へ送信され、受信のに特有なものである。

都度ダイナミックマップを更新する。

◦「目標軌道生成」は、決定された行動を、

車載センサーが認識すべきこれら地物のデどういう挙動で実現するかを決定する。まータをあらかじめ車両が地図データベースとた、縦方向と横方向を協調させた障害物回して保持することで、認識処理の負荷を低減避が求められる。

するとともに、車載センサーでは判別できな

運転行動計画では、ＡＩを使用した高いソ

い遠くの道路状況を先読みすることもでき

フトウェア技術が求められ、行動選択などでる。さらに、悪天候のためセンサーによる検はＡＩを使ったロボット技術が適用されてい知が難しい場合でも安定した自動運転が可能る。この領域は設計自由度が高いため、最もとなる。

自動車メーカーの独自性が表れる領域であり、自動運転技術の競争領域の一つとされてこの静的な高精度３次元地図を作成・更いる。

新・情報発信しているのが、トヨタや日産など自動車メーカー各社やゼンリン、インクリ

因みに運転行動計画で使用されるＡＩは、大メント・ピー、パスコなどの地図・測量会社、

別して３タイプがあり適材適所で使われる。

三菱電機などの電気メーカーが出資して設立

・機械学習タイプ…交通参加者の行動予測等

した「ダイナミックマップ基盤株式会社」で・ビッグデータ解析タイプ…ドライバーの運ある。

転特性理解等・アルゴリズムによるモデル予測タイプ…軌④ 運転行動計画

道計画等

これまで運転者に任されていた「判断」の領域を自動化するものである。

⑤ 車両制御運転行動計画は、ダイナミックマップにあ

車両制御は、運転行動計画のアウトプット

る認識情報を入力として搭載コンピューターを受けて、エンジン・ハンドル・ブレーキの46

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各アクチュエータへ指令値を出すことで、ハである。
完全自動運転の開発は進めるものの、ンドルによる横方向制御とアクセル・ブレー

まずは近い将来の搭載が見込める高度安全運キによる縦方向制御が行われ、自動運転によ転支援システム（レベル２の高度化）に力をる走行が実現する。

入れる姿勢を示している。
先行技術を早期に投入しトップダウンでプ

３．世界の自動車メーカーの自動運転
開発の動向

ラットフォームを押さえようとする欧米系の自動車メーカー各社が熾烈な自動運転の開より現実的な形で着実に成果を積み上げよう発競争を展開する中、各国政府も国際基準作とするのが日本のメーカーのアプローチともりの主導権を巡って水面下でしのぎを削ってみえる。その一つが自動運転・コネクテッド

いる状況である。主導権争いは日本をはじめをベースにした新たなMaaS（注）市場への進米国、欧州、中国が有力視されているが、多出の動きである。

くの国が集うＥＵ（欧州連合）が強力である（注）「MaaS（Mobility as a Service）：車を持たメーカーに対し、制度面の整備が遅れる中、ことは否めない様相である。

ないで、使いたいときだけお金を払って利用す自動車メーカーは欧米を中心とした海外勢

る移動サービス。Mobility革命として自動車業

が、レベル２はほぼ実用化し、レベル４やレ界、交通サービス業界を変革し始めている。

ベル５の自動運転実現に向け積極的な開発姿
勢をみせている。一方、その動きから少し距

世界の主要な自動車メーカーの自動運転に離を置くのがトヨタを筆頭に日本のメーカー

向けた動向を報告する。

 日本の自動車メーカー

トヨタ

トヨタは、自動運転レベル３（条件付運転自動化）の実現時期を2020年に設定しており、順調に開発は進んでいる模様である。自動運転レベル４（高度運転自動化）は、移動サービス（MaaS）の分野で2020年までに限定地域における無人自動運転サービスの実現を目指し、
MaaS専用次世代車両である「ｅ－Palette（イーパレット）」によるAutono－MaaS事業を展開していく方針を明らかにしている。
高速道路におけるレベル４の実現は、2025年を目指すこととしている。
自動運転レベル５（完全運転自動化）については、本格的な運用は2030年代に入ってからとの見方が強い。

日産自動車

日産自動車の高速道路同一車線自動運転技術「プロパイロット（レベル１の運転支援システ
ム）」の搭載市販車両が2018年11月末で20万台を超えた。
そして、プロパイロットの技術に加えてイスラエルのモービルアイとゼンリンと共同開発する高精密地図（ダイナミックマップモデル）を採用し、高速道路の複数車線の自動運転（レベル２）の2018年度内実用化を目指している。
自動運転レベル３は、2020年の実現を目標に実証実験を進めている。
また、日産はルノー、三菱自動車との三社連合で米国グーグル傘下の「ウェイモ」との提携を決定した。これは無人タクシーの共同開発を視野に入れたものと推測されている。

ホンダ

ホンダは、燃料電池自動車に加えＥＶ（電気自動車）の開発を強化しており、2030年に世界販売の３分の２を電動化することを目標にしている。
自動運転レベル３の高速道路での実現時期を2020年に設定しており、パーソナルカーユースに向けた自動運転レベル４について、2025年ごろを目途に技術的な確立を目指している。
ＧＭと、自動運転技術を活用したモビリティの変革に向けて協業することを発表した。
さまざまな使用形態に対応するＧＭ向けの無人ライドシェアサービス専用車の共同開発が狙いの模様。
ホンダは、二足歩行ロボット（ASIMO）の開発で培った技術を自動運転開発に生かせることが強みとなっている。

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 米国の自動車メーカー

が、高い開発能力を備えたスタートアップベ

現状では、先行するウェイモをＧＭが追いンチャーの登場で状況が大きく変わる可能性

かけ、フォードは堅実に自動運転レベル４のがある。

開発を進めているような状況となっている

ＧＭ

自動運転技術を開発する有力スタートアップのクルーズを買収したＧＭは、2019年にも無人の自動運転タクシー事業を開始する予定。2018年10月には自動運転技術を活用した無人ライド
シェアサービス用の車両開発でホンダと協業することを発表している。

フォード

フォードはアルゴＡＩ社を買収し、自動運転レベル３の開発を飛ばして自動運転レベル４（高度運転自動化）に焦点を当て、2021年までの実用化を目指す方針

ウェイモ

グーグル系の自動運転開発企業であるウェイモは、2018年12月には自動運転タクシーの有料
商用サービス「ウェイモワン」を開始している。ウェイモワンには自動運転レベル４以上の技術が搭載されているとみられるが、安全のため運転席には人が同乗しながら運行している模様。

テスラ

15年前に電気自動車の開発からスタートしたテスラは、ＡＩなどに高い技術力を持っており、自動運転については自社開発を主体に進める方針。
自動運転システムはソフトのアップロードによりバージョンアップする独特な方式を採用しており、自動運転レベル３相当のシステムはすでに完成済みと言われている。

 欧州の自動車メーカー

送を2022年、都市交通の自動化を2023年にそ国連欧州経済委員会と自動車関連企業など

れぞれ実用化することとしており、このローで 構 成 す る ERTRAC （ European Road

ドマップに基づいて、2016年以降に自動運転

Transportation

Advisoryを実現するICTインフラや公道での複合隊列

Council）が2015年７月に公表した自動運転

走行、都市道路交通の自動化デモンストレー

ロードマップでは、
条件付自動運転を2020年、ションなどのプロジェクトを全欧州規模で実商用車における隊列走行を2019年、長距離輸施している。

Reasearch

アウディ
（独）

自動運転車向けのセンシング技術を開発する米国のスタートアップ企業であるルミナー社と提携し、2017年、市販車として世界初となる自動運転レベル３のシステム「Audi ＡＩトラフ
ィックジャムパイロット」を搭載した新型Audi Ａ８を発売した。今後はパイロットの機能をより高度化したレベル３対応の「ハイウェイパイロット」を2020年から2021年に各車両に搭載していく計画である。

BMW
（独）

BMWの次世代自動運転車「ｉNEXT」のデザインが、2018年５月に初公開された。自動運転
レベル3.5相当が搭載されると言われており、2018年末にコンセプトカーを発表後、2021年に生産・販売を開始する予定とされている。
既に高度運転自動化（レベル４）の開発分野で、米インテル社やイスラエルのモービルアイ社、
独コンチネンタル社、米デルファイなどとの連合を形成していて、ライドシェア事業の強化を発表するなど、自動車を製造するだけではなく、モビリティサービスにも積極姿勢を示している。

フォルクスワーゲン（独）

自動運転のほか、電動化やコネクティビティ、新しいモビリティサービスなども含めた新テクノロジーなどに対し、2022年末までに４兆円規模の投資する計画を発表している。
2020年にコンパクトクラスの自動運転ＥＶ「ＩＤ．
」の発売を目指すとしているが、これは他メーカーにはない独自の自動運転開発路線である。

2018年、中国におけるレベル４の自動運転の公道テスト認可を取得、海外の自動車メーカー
として初めてである。
メルセデスベンツ
メルセデスベンツは自動運転の実用化を目指して、世界各地で実証実験を実施しているが、（独）
中国での公道テストを重視しているのは、中国の都市中心部でのテスト走行は、自動運転車にとって最も厳しい環境のひとつになるためとしている。

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ルノー
（仏）

フランス政府は早ければ2020年に自動運転車（レベルは不明）の公道走行を解禁する方針で、法制度の整備を急いでいる。
ルノーが2022年までに自動運転車を実用化する計画で、2017年10月には欧州初となる自動運
転車による公道でのオンデマンドモビリティ実験サービスを開始した。また、2018年のパリモーターショーでは、完全自動運転のＥＶコンセプトカー「ＥＺ－ULTIMO」を初公開している。

ジャガーランドローバー（英）2018年８月に歩行者とアイコンタクト可能な最新の自動運転実験車両を発表。フロント部に歩行者を認識するためのバーチャル・アイを搭載し、歩行者に対し、クルマに認識されている
自覚を促すことなどを狙いとしている模様である。
10月には自動運転レベル４の完全自動運転によるプロトタイプ車両に人を乗せ、公道をデモ走行したことを発表している。

ボルボは2020年までにボルボ車による交通事故死亡者・重傷者をゼロにする目標を掲げており、その手段として自動運転の開発を進めるといった安全面を重視した姿勢を表明している。
ボルボ
これは他メーカーにはない特長的な取組みスタンスである。
（スウェーデン）
そのため、計画では、2021年までに不確実な自動運転レベル３を飛び越し自動運転レベル４相当の完全自動運転車を発売することを目指している。

４．日本における自動運転実証実験の状況

われている。
例えば、国土交通省では、経済産業省と連政府の取組みに並行して、技術開発を担う

携し、2020年の限定地域における無人自動運

自動車メーカー等に加えて、ＩＴ企業、大学、

転移動サービスの実現に向け、最寄駅等と最地方自治体等様々な関係者が参画し、日本全終目的地を限定地域での無人自動運転移動サ

国で自動運転の実用化に向けた実証実験が行ービスで結ぶ「ラストマイル自動運転」の実（図５）日本における主な自動運転実証実験

出典：国土交通省 「自動運転等先進技術に係る制度整備小委員会報告書」より

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 「被害者救済費用等補償特約」の開発

証事業を進めている。平成29年12月から石川
県輪島市において、平成30年２月から沖縄県

現在の自動車保険では、運転者等の責任有

北谷町において、同年４月から福井県永平寺

無が判明しないと、迅速に被害者救済を図る

町において、同年10月から茨城県日立市におことができない。例えば、自動運転システム

いて、それぞれラストマイル自動運転の実証の欠陥、ハッカーによる攻撃などによる事故実験を開始した。

は原因究明に時間がかかることが想定される。また、運転者等に責任がない場合、被害

この他、経済産業省との連携事業として、者救済を図ることができない。

トラックの隊列走行の実用化に向けた事業も行われている。先頭車両のみが有人で後続車

このようなケースでも、被害者に迅速に保両が無人のトラックの隊列走行は、トラッ

険金を支払った上で、保険会社が本来の賠償

ク・ドライバーの負担軽減・不足解消の効果

義務者に求償する被害者救済費用等補償特約が期待でき、政府全体の戦略である「官民ITSを開発し販売している。

構想・ロードマップ」で2020年度に高速道路（新東名高速道路）においてトラックの隊列

 自動運転実証実験向け保険の提供

走行技術を実現することが目標として掲げら

自動運転技術を活用した公道実証実験の事れている。この実現に向けて、平成30年１月

業者向けに、実証実験における様々なリスクから、新東名高速道路等において、まずは後を包括的にカバーする保険商品を開発し提供

続車両が有人の隊列走行の実証実験が開始さしている。

れた。この実証実験において、隊列への一般＜最近の事例＞

車両の割り込みや車線数減少箇所での一般車

・三井住友海上とあいおいニッセイ同和は１両との錯綜等の課題が明らかとなったことを月25日、後続車無人のトラック隊列走行に踏まえ、引き続き車両の技術開発を進めるこ対応した自動車保険を開発したと発表しととしている。

た。トラック隊列走行は、電子連結技術を（本章は、国土交通省「自動運転等先進技術に係用いているが、後続車両が無人の場合、従る制度整備小委員会報告書」の３－を転用）

来に無い特有のリスクが発生する。新たに開発した保険商品では、「自動走行不能な

５．自動運転に係る損害保険会社の取組み

場合の運転者派遣費用」として電子連結が損害保険会社にとって、自動車保険は保険

無人の後続車両がその場で立往生した場合

料収入の約半分を占める主力商品であり、損に、これを移動するための運転者を派遣す

害保険業界ではスマートモビリティ社会到来

る費用、およびレッカー費用を補償する。

に先立つ形で新しいビジネスモデルの模索を

・あいおいニッセイ同和は、株式会社日本総途切れ、代替運転者が現場にいないため、つづけている。

合研究所が主催する「まちなか自動移動サ

損害保険業界が自動運転の先行きを見通し

ービス事業構想コンソーシアム」が2018年

どの様な取組みをしているか、その実例を報12月から神戸市北区の住宅地で実施する自告する。

動運転技術を活用した近隣移動をサポートするサービス（まちなか自動移動サービス）の実証実験を取り巻くリスクへの補償とし50

共済総研レポート №162（2019.4）

一般社団法人 JA共済総合研究所（http://www.jkri.or.jp/）

て保険商品の対応で協力。あわせて、当コ

実験では、国内初めての一般公道におけるンソーシアムが目指すまちなか自動移動サ

次世代移動通信システム「５Ｇ」を活用しービスの社会実装の実現に向けた保険商品

たレベル４での複数車両の遠隔制御型自動等の開発を行っている。

運転を行った。損保ジャパン日本興亜は、参加の目的を自動運転に係るリスクアセス
メントおよび自動運転専用保険・サービス 自動運転車に関する共同研究・業務提携
自動運転車固有のリスクや事故原因究明をの検討としている。

主たるテーマにした共同研究、実証実験等に・ＭＳ＆ＡＤインシュアランスグループの三井参加。

住友海上ならびにあいおいニッセイ同和、＜最近の先進的な事例＞

インターリスク総研の３社は、自動運転車

・トヨタ、TRI－ＡＤ、東京海上日動の３社は、に対する消費者の意識や社会的受容性を把東京海上日動が事故対応や各種サービスを握し、商品・サービスの高度化と新たな開通じて得たノウハウやデータを用いて自動発に活かすことを目的に、「自動運転車お運転技術開発の高度化を図る共同検討で業よび公道実証実験に関する消費者の意識調

務提携。

査」を実施。

・東京海上日動は、合同会社WHITE MOTION

６．おわりにと、コネクテッドカー・自動運転車等におけるサイバーセキュリティ分野での共同研

自動運転をいろいろな観点から、ある程度

究・協業検討で業務提携

深く理解しようとする場合、どうしても最低・損保ジャパン日本興亜は、遠隔型自動運転

限の技術的な知識が必要になる。センシング

運行サポート施設「コネクテッドサポート

技術に係る機器・装置の知識、自動走行コン

センターを開所し、自動運転車の事故トラ

トロールに係るシステム的な知識がそれであ

ブルを想定した実証実験を開始。

るが、これらをまとめて解説した資料がなか・損保ジャパン日本興亜は、2018年９月27日、なか見当たらない不便さを著者自身が実感し自動運転車（レベル４相当）の遠隔監視・てきた。本稿はそれを少しでもカバーできれ

操舵介入の公道実験を実施。交通量の多いばとの思いで、技術的な内容を中心に取り纏

都内の青梅街道で、埼玉工大の自動運転実めたものであるが、少しでもお役に立てれば験車（レベル３相当）を走らせた。東京西幸いである。

新宿の損保ジャパン日本興亜本社ビルから、中野坂上のハーモニータワー（プライムアシスタンス本社）まで、青梅街道を1.5km自動走行した。
・損保ジャパン日本興亜は、アイサンテクノ
ロジー、KDDI、KDDI総合研究所、ティア
フォー、岡谷鋼機、名古屋大学と共同で、2019年２月、愛知県一宮市で、愛知県による「平成30年度自動運転実証推進事業」における自動運転の実証実験に参加。本実証51

共済総研レポート №162（2019.4）

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