第3回GREMOシンポジウムー名古屋大学が牽引するモビリティイノベーション

自動運転開発を起点としたDX化の推進～Society 5.0実現に向けた日本政府の取組み～
2024.８.２
株式会社サムズオフィス 代表取締役社長
SIP自動運転 プログラム・ディレクター
葛巻 清吾

本日の内容１．自動車に起こっていること

２．日本政府の取組み；SIP自動運転
３．現在進行中の自動運転プロジェクトと今後

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‘100年に一度の変革期’とは何か？

Connected

Autonomous

Sharing

Electrification

Mobility as a Service
自動車産業へのイノベーションの大波
半導体不足

ICT技術の急速な進化
ICT；Information and Communication Technology
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この10年のクルマの変化
衝突被害軽減ブレーキ

衝突被害軽減ブレーキ（通称：自動ブレーキ）義務化
・2021年11月以降にフルモデルチェンジする新車（2025年以降全ての新車）センサー(カメラやRadar等)と通信機能を持つ時代（日本自動車工業会資料より引用）

AACNの概要

AACN累計搭載車両台数100万台/年を超える
ペースで先進事故自動通報システムが普及（日本自動車工業会調。日本の自動車メーカーによる国内向け生産車のAACN搭載車両の累計）
3自動運転を支える技術・活用するサービス
喫緊の課題；基盤技術の確立と新サービスの商用化
自動運転

自動運転技術を使った新サービス
・自動運転移動サービス（Maas）
・安全装備（ADAS)の普及拡大
・シェアリング
etc・・・

コネクテッドカー
センサー（カメラ等）の搭載
ソフトウェア・ファースト
AI活用・・・etc.

自動運転技術を活かすための基盤づくり
・データ活用推進（データフォーマットの統一etc.)
・通信規格化・共通化
・セキュリティ対策,OTA活用
・デジタルツイン活用 ・・・・
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AI : Artificial Intelligent
Maas : Mobility as a service
ADAS : Advanced driving assistance system
OTA: Over the Air本日の内容１．自動車に起こっていること

２．日本政府の取組み；SIP自動運転
３．現在進行中の自動運転プロジェクトと今後

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Society 5.0
新しい社会像 “Society 5.0”

狩猟

データ連携
サイバー空間（仮想空間）とフィジカル空間（実空間）の高度な融合

経済成長＋

社会課題の解決

農業

地域, 年齢, 性別, 言語等による格やICTスキルによらず、必要なモノやサービスが必要な時に必要な人に提供

人々が快適で活力に満ちた質の高い生活を送ることのできる人間中心の社会

工業

情報
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SIP自動運転
戦略的イノベーション創造プログラム

Strategic Innovation promotion Program
すべての国民が安全・安心に移動できる社会の実現➢技術開発
デジタルインフラの構築
データフォーマットの統一
安全性・情報セキュリティの確保
etc.
➢国際連携・標準化

競争
協調➢社会的受容性醸成➢規制改革・制度整備

Society 5.0の実現
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自動運転における交通環境情報の位置づけ
自動運転のしくみ
車載センサー情報

交通環境情報車両周辺の情報（他車、歩行者、標識、区画線 etc.）

レーザースキャナー

高精度３次元地図情報
信号情報／交通規制情報
障害物情報／渋滞情報 etc.

カメラレーダー

信号機✓ 自車位置推定✓ 走行経路計画✓ 高度運転支援

標識
車線リンク
区画線
路側縁

協調領域の技術開発

Society 5.0の実現
8ダイナミックマップ◆ 高精度３次元地図情報と、様々な主体が所有し時間とともに変化する動的なデータとを紐付けルールを定めることにより整合的に活用する、という概念

動的情報

ユーザー

ITS先読み情報（周辺車両、信号情報など）

Link

競争領域

準動的情報
事故情報、渋滞情報、狭域気象情報など

標準化
された
I/F

準静的情報
交通規制予定情報、道路工事予定情報、広域気象予報情報など

情報プロバ
イダ

静的情報
=高精度３次元地図情報

Base

路⾯情報、車線情報、3次元構造物など

図化基盤となるデータ

３次元地図共通基盤データ
レーザー点群情報、画像情報、⾛⾏軌跡など

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付加データ
共用（基盤）データ

協調領域

仮想空間での安全性評価環境の構築➢ 様々な交通環境下で再現性の高い安全性評価を行うため、リアル環境における実験評価と代替え可能な実現象と一致性の高いシミュレーションモデルを開発
実験評価
Public Road

バーチャル評価
SILS／MILS

Proving Ground（Software in the Loop／Model in the Loop）

要写真変更（Adobe）

接続HILS

CameraRadar（Hardware in the Loop）

LiDAR

接続

VILS

（Vehicle in the Loop）

実現象と一致性の高いセンサモデル
Source : Kanagawa Institute of technology, MITSUBISHI PRECISION CO.,LTD., DENSO Corporation, Pioneer Smart Sensing Innovations Corporation, Hitachi Automotive Systems, Ltd.

DIVP ® コンソーシアム（Driving Intelligence Validation Platform）
Nihon Unisys, Ltd（産学10団体が参画し発足）

Sony SemiconductorSolutions Corporation

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DIVP ®プラットフォーム
DIVP ®シミュレータによるCI高速道路とお台場実証実験エリアの仮想センサ出力

Camera

LiDAR

Radar
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本日の内容１．自動車に起こっていること

２．日本政府の取組み；SIP自動運転
３．現在進行中の自動運転プロジェクトと今後

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政府目標
【政府目標】

・地域限定型 自動運転Maasを2025年度までに50カ所、2027年までに100カ所に導入・新東名高速道路（駿河湾沼津SA～浜松SA）100㎞でL4トラックの実現
経済産業省自動車課

国交省SBIR分野３
第３回デジタルライフライン全国総合整備実現会議（令和6年3月28日）資料より抜粋
13進行中の自動運転関連プロジェクト（実証実験関連）
政府目標の実現に向け、各省庁が積極的に研究開発・事業化支援を推進
プロジェクト

期間①

RoAD to the L420212025年• 全体目標：L4サービスを25年度50か所、27年度100ヶ所に導入• 高速道での貨物輸送（L4トラックの開発、インフラ検討、ビジネスモデル検討）

経産省(METI)
自動車課

②

SBIR

20242026年• スタートアップ等の先端技術社会実装促進• 自動運転システムのための認証可能な開発運用統合フレームワークの構築

国交省(MLIT)
物流・自動車局：中小企業イノベーション創造推進事業

主な目的

主幹官庁

③

デジタル全総（R5補正）

2024年• 自動運転支援道整備（沼津‐浜松間100KML）• シミュレーションを用いたヒヤリハット情報共有システムの構築• データ連携基盤の構築

経産省(METI)
情経課④

モビリティDX（R5補正）

2024年• シミュレーション開発のためのヒヤリハット情報収集方法の開発

経産省(METI)
自動車課⑤

道路システムDX（R5補正）

2024年• 合流支援情報提供インフラの構築

国交省(MLIT)
道路局⑥

自動運転に向けた
デジタル基盤整備

2023年2025年• （実証等を通じた）合流支援等に必要なV2X通信に係る技術基準の策定• 遠隔監視等に必要となるV2N通信に係る実証・検証＃並行して5.9GHz帯既存無線局の周波数移行を推進（R5補正・基金）

総務省(MIC)
新世代室

府省連携、業界連携、産学官連携によるオールジャパンの取組みへしていくことが重要142025高速道FOT 企画【実現手段】①L4トラックの開発

L2～L4車両の開発（自主開発：乗用車OEM、ベンチャー等）

開発テーマ

＋

交通環境情報の整備（ダイナミックマップ）⑥交通環境情報の生成・配信技術開発

路車協調インフラの整備

仮想環境の整備④協調型インフラの開発②シミュレーション開発⑤V2X/V2N通信環境開発③安全性評価手法の開発

優先レーンなど
制度整備⑦データ連携基盤開発

幅広い参加者（自動車OEM,ベンチャー企業、海外OEM,サプライヤー）からのフィードバックを得られるスキーム作りを推進中（＊）マッチングファンド方式：SIPで採用している制度。研究開発を実施するにあたり、民間企業に人的・物的貢献を求めるもの。

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仮想環境の整備
リアルな空間で起きている事故（ヒヤリハット）をバーチャル空間で再現し、安全性の確保と開発効率の向上を図る

グローバルな競争に勝つために何を協調すべきか？
センサー認識性能・車両制御技術の向上
開発の効率化 etc.
ヒヤリハットデータ
安全性評価手法の構築 etc.
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自動運転開発を起点したDX化の促進
競争領域
開発の効率化/高度化
・MBD（Model Based Development）

認識性能の向上
開発の効率化

市場調査・事故分析⇒安全性能の更なる向上

・デジタルツイン

開発段階

運行設計
領域の拡大

事故ゼロ

商品化段階

DIVP ®プラットフォームの活用

安全対策の効果予測

安全性能の評価
手法への活用

協調領域
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認証・アセスメントへの活用

事故解析

まとめ・今自動車業界に起きているイノベーションの波はICT技術の進化による自動車の変革である。
・データの有効活用がモビリティ産業としての生き残りのキーとなる可能性がある。

・日本政府は物流・人流の課題解決に向け、自動運転開発を強力に推進しており、この機会を逃がすことなく実用化に向けた取り組みを進めなければならない。
・現在、2025年からオールジャパン体制で取り組む「高速道FOT」を企画中であり、この活動を通してシミュレーション活用含めDX化の推進を進めていく予定である。

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THANK YOU!