はじめに
今まさに話題になり今後自動運転が浸透していくであろう事について、今後の車の運転の未来が変わる。～AIとともにできる自動運転車という記事でAIと自動運転とは、変わること、実装することでの問題点、デメリット、現在の状態から今後の自動運転の未来の予測をまとめた記事を執筆しました。
AIと自動運転とは
自動運転
自動運転技術は、AI（人工知能）を活用して車両を自動的に運転する技術です。AIは車両に搭載されたカメラやセンサーを通じて周囲の環境を認識し、運転判断を行います。具体的には、障害物の検出、車線追従、自動ブレーキなどの機能を担当しています
AIとは
AI（人工知能）は、”artificial intelligence”の短縮形でありコンピューターシステムやプログラムが人間の知能を模倣する技術です。これにより、問題解決、学習、意思決定などのタスクを自動化できます。
これらを組み合わせることで従来の車の運転を自動化することで事故を無くし、運転の負担を減らしていこうとする取り組みです。この技術を導入することで人の不注意や見落としでの事故をAIで取り去ることで安全に移動体験をすることができます。
AIと自動運転で変わること
自動車業界がAI技術を使うことで以下のような変化が期待されます。その内容をまとめたので読んでください
自動運転:
AIを活用した自動運転技術は、人間の操縦なしで車両を走行させることを可能にします。カメラやセンサーを通じて車両周辺の環境を把握し、安全に走行できるようにします。現在は「レベル3」の自動運転車が市販されており、将来的には完全自動運転の「レベル5」が実用化されることで、高齢者や障がい者なども自動車を利用しやすくなる効果が期待されています。※自動運転レベルについての内容は以下の項目にて説明しています。
需要予測:
タクシー業界ではAIを活用して乗客の需要予測を行っています。交通情報や気象情報などのデータを分析し、最適な運行スケジュールを立てることで、効率的な運行と売上の向上を実現します。需要予測によって必要な人が乗車することができドライバーの手待ち時間も大幅に短縮される見込みがあるため繁忙期と閑散期で台数の調整ができそれプラス予備のドライバーと車体を確保しておけばいいのでとても効率的な経営が可能になります。またそれらのデータは町の情報となって発展の手助けになると予測できます。
ナンバープレート認識:
AIの画像認識機能を活用して車両のナンバープレートを認識できます。駐車場の管理や違法駐車の検出などに活用されます。違法駐車や犯罪車両の特定が容易になることで犯人の逮捕に繋がる見込みもあります。
ルート判断:
AIを活用したカーナビゲーションは、ドライバーの好みや過去のルート選択を学習し、最適なルートを提案します。配送業界などでも活用されています。移動の最適化を実現し時間の確保が可能になります。現状のサポート段階では、ドライバーにあったルートの選択もできドライブの体験もできる事があります。
自動車の安全性向上:
AIはカメラやセンサーと組み合わせて車両周辺の環境を監視し、危険を察知することでアラートや緊急ブレーキなどの操作を自動で行えます。ヒューマンエラーによる事故のリスクを減らす効果が期待されています。自動運転レベルが上がっていくにつれて事故防止の確率が減り交通での安心感が増える見込みがあります
生産効率の向上:
AIを製造工程に導入することで、人手不足の解消や業務効率化が実現できます。また、AIは人間では難しい微妙な差異の検査や品質向上にも貢献します。より精度の高いレベルをキープでき作業者では維持しずらかったムラを解消できます。
またユーザーの時間を確保し移動の時間を家族とのコミュニケーションややりたいことへ向けることができます。
自動運転のレベルと自動運転を実装したメーカー
自動運転のレベル
| 名称 | 説明 | |
| レベル 0 | 運転自動化なし | 運転者がすべての運転作業を行う状態 |
| レベル 1 | 運転支援 | 運転者をサポートする機能を備えた車両 |
| レベル 2 | 部分運転自動化 | ハンズオフで一部の運転を自動化できる車両 |
| レベル 3 | 条件付運転自動化 | 特定の条件下で自動運転可能な車両 |
| レベル 4 | 高度運転自動化 | 特定の条件下で完全に自動運転できる車両 |
| レベル 5 | 完全運転自動化 | こでもいつでも自動運転できる車両 |
自動運転のレベルは、運転の自動化度合いを示す指標であり、現在は多くの車両がレベル2の部分的な自動運転を実現しています
自動運転の実装メーカー
Apollo Moon（百度×ARCFOX）
百度（Baidu）とARCFOXが共同開発したロボタクシー向けの自動運転車両です。
自動運転ソフトウェアプラットフォーム「Apollo」の第5世代を採用しており、レベル4の自動運転を実現しています
IONIQ 5 robotaxi（Motional）:
ヒュンダイのEV専用車「IONIQ 5」をベースにしたロボタクシーです。
LiDAR、カメラ、ミリ波レーダーなど30以上のセンサーで360度の視界を確保しています
ID Buzz AD（Argo AI）:
フォードとフォルクスワーゲングループから出資を受けたArgo AIが、フォード「エスケープハイブリッド」やフォルクスワーゲン「ID Buzz」を自動運転化しています
WaymoのPacificaベースの自動運転車
Waymoはクライスラーの「Pacifica」をベースにした自動運転車を多く活用しています。Waymo Oneが代表的な存在で、公道実証用途で使用されています
気になったらリンクから詳細を検索してみてください。
AIと自動運転車のもたらす問題点とデメリット
車にAIを搭載し自動運転化するのにはやはり問題点がまだいくつか残っており現在でもその問題は議論されています。以下に問題点とデメリットをまとめています
事故の責任の所在が不明確:
自動運転では、事故の責任がドライバー、自動車メーカー、ソフトウェア開発会社のいずれに帰属するかが不明確です。予期せぬ事故を完全に防ぐことは難しく、事故の責任の所在がはっきりしないことが揉める原因となります。
ハッキングによる犯罪の可能性:
自動運転車はコンピューターで制御されるため、ハッキングによる犯罪を未然に防ぐ必要があります。遠隔操作によって目的地を変えられたり、故意に事故を引き起こされたりする恐れがあります。
緊急時のドライバーの対応:
災害時や通信障害時などに自動運転の機能が十分に発揮されないことも想定されます。万が一自動運転が機能しない場合、乗車している人がドライバーとなって運転する必要があります。
交通産業の労働人口の減少：
自動運転車の普及により、バスやタクシー、トラックなどの運転手の必要がなくなるため、交通産業の労働人口の減少が懸念されています。
自動運転車のメリットとデメリットを知り、未来の自動運転車の具体的なイメージを持ちましょう
問題点とデメリットまとめ
どれもなかなかヘビーな問題を抱えています。どれか一つの問題が実現しただけでも世の中が混乱し不買運動等が助長し今後の自動車業界への影響が予測できてしまいます。事故時の責任の所在では新しい規則の選定が必要になってくるでしょう。そしてハッキングへの対策は、サーバーセキュリティの強化だけでなく個別の権限を持ったものでないと扱えないような独立したものが必要になるのかもしれません。予期せぬ出来事で完全に油断したドライバーが立て直せるのかも疑問が残ります。
今後の自動運転の予測
自動運転オーナーカー (レベル4):
レベル4の自動運転オーナーカーは、運行設計領域（ODD）内で完全自動運転が可能です。高速道路などの自動車専用道路をODDとするシステムが先行するものと思われます。一方、イスラエルのモービルアイは中国市場でレベル4を実現する自家用モデルを販売する計画を明らかにしています。
自動運転バス・シャトル:
小型バスやシャトルは、一定路線を走行する自動運転バスやシャトルが実用化されています。国内では遠隔監視・操作型のレベル3運行が始まっており、2030年にはさらなる普及が期待されています。
自動運転タクシー:
WaymoやCruiseなどがすでに実用化しており、2030年にはさらなる台数の自動運転タクシーが実現される見込みです。
自動運転トラック:
海外でレベル4が先行し、国内では2025年以降が目標とされています。
自動配送ロボット:
2030年にはスタンダードな存在になる可能性があります。
予測まとめ
まずは、タクシーやトラック等の人手不足の市場へのアプローチは必至でしょう。しかし近い未来にこれらの自動運転化された自動車が公道を走り活躍する姿が想像できます。
またそんないいイメージだけでなくあらゆる点で問題が生じることも想像できます。
自動車業界はEV化に切り替わりその後少しずつ完全自動運転の道が開けてくるように感じます。
おわりに
EVと同時並行で自動運転も実装されていくのかはわかりませんがEVに関しては海外メーカーでも国内のトヨタ自動車やホンダ等も本格的に指導し始めている動向を見ていると普及していくと思われますが自動運転に関しての実装はもうちょっと先になるのではと考えます。試験導入はどんどん行われると思いますが問題がデカすぎるがゆえに慎重にならざるを得ないのが現状だと思うからです。
ただAIが浸透してあらゆる問題が解決すれば自動車業界やユーザーの移動が便利になって核分裂のように他の問題も解決し便利になればいいなと思います。
今後のAIに目が離せません！！
読んでいただきありがとうございました。
AIについてチャットAiに聞いた記事も参考にしてみてください
