人工知能（AI）は現代社会のあらゆる側面に影響を与えていますが、その中でも特に注目されているのが自動運転技術です。自動運転技術とは、車が人間の運転手なしで道を判断し、運転するシステムのことであり、この技術が普及すれば、交通事故を減らせたり、運転者の負担が軽減できたりと多くのメリットがあります。

とはいえ、自動運転技術について「自動で運転できる車」という部分の理解だけで、あまり深くわかっていない方も多いのではないでしょうか。

この記事では、AIによる自動運転の基本的な仕組みから、現状と課題について詳しく解説します。最後まで読むことで、AIによる自動運転の深い知識が得られます。ぜひ参考にしてみてください。

AIによる車の自動運転とは？

AIによる自動運転とは、人工知能（AI）の技術を用いて車が自分で道を判断し、運転するシステムのことです。この技術により、車は人間の運転手なしで目的地まで移動することができます。カメラやセンサー、レーダーなどを通じて周囲の環境を把握し、その情報をもとにAIが瞬時に判断を下して運転します。

つまり、車自身が交通ルールを守りながら、障害物を避け、目的地へと安全に移動することができるのです。

AIによる自動運転の導入により、交通事故の減少、交通渋滞の緩和、運転に伴うストレスの軽減など、多くのメリットが期待されています。

また、運転が難しい高齢者や障害を持つ人々にとって、より自由で便利な移動手段となるでしょう。この技術の発展は、将来の移動手段に革命をもたらす可能性を秘めていると考えられるでしょう。

AIによる自動運転はいつから？進化と現状

AIによる自動運転の概念は数十年前からありましたが、技術が実際に発展し始めたのは2000年代初頭です。特に、2004年に開催されたDARPAグランドチャレンジは、自動運転車の技術開発における重要な転換点となりました。

この競技会は、砂漠を舞台にしたおよそ150マイルのコースを自動運転車が完走することを目指しており、多くのチームが参加しましたが、最初の年は誰も完走できませんでした。しかし、翌年には数チームが成功を収め、以降、AIと自動運転技術は目覚ましい進歩を遂げてきました。

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現在、自動運転技術は複数のレベルに分けられており、完全自動運転（レベル5）を実現することが最終目標です。2020年代に入り、多くの自動車メーカーやテクノロジー企業は、限定的な条件下での自動運転（レベル3やレベル4）を実現し、一部の地域や特定の条件下で商用サービスを開始しています。

レベル	名称	説明
0	無自動化	運転者が全ての運転操作を行う。
1	運転支援	車が特定の運転操作を一部支援する(クルーズコントロール、レーンキープアシストなど)。
2	部分運転自動化	車が特定の環境下で、加速・操舵・制動を行う。運転者はシステムを監視する。
3	条件付運転自動化	車がほとんどの状況で運転操作を行うが、運転者が必要に応じて制御を引き継げる状態にある。
4	高度運転自動化	車が全ての運転操作を行い、運転者は介入する必要がない。ただし一定の条件下に限られる。
5	完全運転自動化	車が全ての運転操作を行い、運転者の介入は一切不要。あらゆる運転環境下で自動運転が可能。

しかし、完全自動運転への移行には、技術的な課題だけでなく、法律や倫理、社会の受容性など、多くのハードルがあります。AIの進化、センサー技術の向上、大量のデータ収集と処理能力の強化により、自動運転車はより安全で、より効率的な移動手段として進化を続けていますが、その普及と実用化にはまだ時間がかかると考えられるでしょう。

AIによる自動運転の仕組み

AIによる自動運転の仕組みは、複雑な技術の組み合わせによって成り立っています。ここでは、AIによる自動運転の仕組みについて深掘りしていきます。

センサー技術とデータ処理

AIによる自動運転の世界では、センサー技術とデータ処理がとても大切な役割を果たしています。

これらは、自動車が周囲の環境を認識し、安全に道を進むために必要不可欠です。

センサー技術

センサーは車の目や耳のようなものであり、データ処理はその情報を理解して反応する脳のような役割を持っているからです。

たとえば、自動運転車が町から別の町へ移動する際、道路の状態、信号機、歩行者、他の車両など、さまざまなものを正確に認識する必要があります。

具体的には、ライダー（光を使って物の距離や形を測定するセンサー）、カメラ、レーダー（電波を使って物の位置や速度を測定するセンサー）などが周囲の情報を集めます。

このとき、センサーからの情報はただ集めるだけではなく、それを速やかに解析し、何が周りにあるのか、どのように動いているのかを理解する必要があります。

データ処理

データ処理はこの情報を分析し、車が次にどのような行動を取るべきかを決定します。例を挙げると、前方に歩行者がいることをライダーやカメラが捉えた場合、その情報がデータ処理システムに送られ、車は速度を落とすか、避ける動作をします。

このように、センサーで得た情報をもとに、データ処理が車の安全な動きを指示することで、自動運転車は人間の運転手なしで、安全に目的地に到達することができます。

そのため、AIによる自動運転の技術の中で、センサー技術とデータ処理は非常に重要なものです。センサーが周囲の状況を正確に捉え、データ処理がその情報を速やかに分析し、適切な行動を指示することで、自動運転車は安全かつ効率的に移動することができるのです。

機械学習と深層学習の活用

機械学習と深層学習（ディープラーニング）の活用は、今日のテクノロジーにおいて重要な役割を果たしています。

データから学習し、予測や決定を行うAI（人工知能）の根幹をなす技術です。これらの技術が膨大なデータの中からパターンを見つけ出し、人間が見落としやすい関連性や傾向を発見します。

車両が収集したデータ（道路の状況、障害物の位置、交通状況など）を元に、最適な運転の仕方を学習し、予測します。深層学習は、これらのデータから複雑なパターンを認識し、実際の運転状況において最も安全かつ効率的な行動を選択できるようにします。

ちなみに、機械学習についてより詳しく知りたい方には、以下の記事がおすすめです。ぜひ参考にしてみてください。

AI導入に関することはJiteraにご相談ください！

AIによる自動運転のメリット

AIによる自動運転の導入は、交通事故の減少、渋滞の解消、環境保護、社会の包括性の向上など、私たちの生活に多大なメリットをもたらすことが期待されています。

AI技術の進化により、より安全で快適で、持続可能な交通システムが実現する日もそう遠くないでしょう。

ここでは、AIによる自動運転のメリットを3つみていきましょう。

安全性の向上

AIによる自動運転のメリットは多岐にわたりますが、その中でも特に注目されているのは、交通の安全性の大幅な向上です。

人間の運転手に代わって車両を制御するAIは、疲労や注意散漫といった人間特有の問題から自由であり、24時間365日、一定の集中力を維持しながら運転することが可能です。そのため、AIによる自動運転は交通事故の大幅な減少に貢献すると期待されています。

安全性の向上について具体的に見てみると、自動運転車は周囲の環境をリアルタイムで詳細に把握し、予期しない状況にも迅速に対応する能力を持っています。

たとえば、歩行者が急に道に飛び出してきた場合や、先行車が急ブレーキをかけた場合でも、AIは人間よりも速く、正確に状況を判断し、適切な回避措置をとることができます。

また、夜間や悪天候など視界が悪い状況下でも、自動運転車は高度なセンサー技術を駆使して安全な運転を続けることができます。

このように、AIによる自動運転がもたらす安全性の向上は、道路上のリスクを大幅に減少させ、交通事故による負傷者や死亡者の数を減らすことに寄与します。最終的には、より安全で快適な移動手段として、私たちの日常生活や社会全体に大きな変革をもたらすことが期待されています。

交通負荷の軽減

AIによる自動運転がもたらすもう1つの大きなメリットは、交通負荷の軽減です。

この技術により、車両同士が情報を共有し、効率的に動くことが可能になります。

たとえば、自動運転車は交通の流れをリアルタイムで分析し、渋滞を避ける最適なルートを選択することができます。

また、車車間通信（V2V）を通じて、他の車両との間隔を適切に保ちながら走行することで、道路上のスペースをより効率的に使用し、交通の流れをスムーズにします。

具体的には、自動運転車は互いに距離を調整しながら走行するため、人間が運転する場合に比べて、ブレーキや加速の操作が減少し、交通の流れが安定します。これにより、道路を利用する全ての車両の平均速度が向上し、渋滞が減少します。

このように、AIによる自動運転がもたらす交通負荷の軽減は、単に移動時間を短縮するだけでなく、環境に優しい持続可能な交通システムの実現に向けた一歩となります。

モビリティの革新

AIによる自動運転はモビリティの革新を促し、人々の移動方法に革命をもたらすことが期待されています。

運転の必要がなくなるため、高齢者や障がいを持つ人々も含め、より多くの人々が自由に、安全に移動できるようになります。

また、自動運転車の普及は、カーシェアリングやライドシェアリングサービスの効率化をもたらし、必要な時に、必要な場所へ、必要なだけの移動手段を提供することが可能になります。

具体的には、自動運転によるタクシーなどのライドシェアリングサービスが増加すれば、利用料金が人件費の分低下し、利用へのハードルが下がることが考えられます。これにより、自家用車を所有する必要性が低下します。

都市部の駐車スペースの需要が減少し、これまで駐車場として使用されていた土地が、公園や商業施設など、他の目的で利用できるようになるかもしれません。

このように、AIによる自動運転の進展によるモビリティの革新は、社会の構造自体を変え、人々の生活をより豊かで快適なものに変えていくことでしょう。移動の自由度が高まり、時間や空間の使い方が変わることで、新たなライフスタイルやビジネスモデルの創出にもつながります。

AIによる自動運転の課題

AIによる自動運転がもたらす可能性は計り知れないものがあります。一方で、導入にはいくつかの課題も存在します。特に、技術的な限界や、倫理的な問題などが挙げられます。

ここでは、AIによる自動運転の課題についてみていきましょう。

技術的課題と限界

AIによる自動運転の発展は目覚ましいものがありますが、それでもなお解決すべき技術的課題と限界が存在します。特に、複雑な交通状況や予期しない環境変化への対応が課題です。

例えば、以下のような条件では自動運転が難しい現状です。

• 激しい天候条件下
• 未マッピングエリアでのナビゲーション
• 予測不能な状況（急に発生した事故など）

また、都市においては、歩行者、自転車、他の車両が予測不可能な動きをすることが多く、これら全てに対応するにはAIの判断力をさらに高める必要があります。

これらの技術的課題と限界を克服することは、AIによる自動運転を安全で信頼性の高いものにするために不可欠です。研究者や開発者はこれらの問題に取り組んでいます。技術の進歩を促進し、将来的にはより多くの人が自動運転車の恩恵を受けられるようになることを目指していますが、どのくらいの時間がかかるのかはわかりません。

倫理的・法的問題

倫理的・法的な問題にも注目が集まっています。

まず、倫理的な問題の1つに、自動運転車が事故を起こした場合の責任の所在があります。人間が運転する車と異なり、AIが制御する車両では、事故の際に誰が責任を負うべきかが明確ではありません。

またモラルジレンマの問題もあり、避けられない事故の状況でAIがどのように行動すべきかという問題もあります。例えば、歩行者を避けるために急ハンドルを切る場合、自動運転車に乗っている人が危険になる場合があります。また、逆に歩行者に危害を与えてしまう場合もあります。

法的な問題としては、自動運転車の安全基準や交通規則の確立が挙げられます。現在の交通法規は人間が運転する前提で作られており、自動運転車に対応した法律や規制の整備が必要です。

さらに、自動運転車が収集する個人データの保護に関する問題もあります。これらの車両は、運転中に大量のデータを収集・分析しますが、この情報がどのように使用され、誰がアクセスできるのかについての明確なガイドラインが求められるでしょう。

これらの倫理的および法的問題に対処するためには、自動運転車に関わるすべての関係者が協力し、共通の理解と解決策を模索する必要があります。

人間の運転手の置き換えと雇用への影響

AIによる自動運転の進歩と普及に伴い、人間の運転手の置き換えとそれによる雇用への影響は、重要な社会的課題となっています。

特に、タクシー運転手やトラックドライバーなど、運転を職業とする多くの人々が失業してしまうリスクがあります。

とはいえ、同時に新たな職業が生まれることも考えられます。たとえば、自動運転システムの開発、メンテナンス、監視などに関わる技術職や、新しいモビリティサービスの企画・運営に関わる仕事が生まれる可能性も考えられるでしょう。

AIによる自動運転の事故と責任

前述したように、自動運転車の事故とその責任に関する問題は、この技術の社会への導入において重要な議論だといえます。

ここでは、AIによる自動運転で事故が発生した場合の責任について深掘りして解説します。

自動運転車事故の原因と特徴

自動運転車事故の原因と特徴を理解することは、この技術をより安全に社会に導入するために重要です。自動運転車の事故が起こる理由は以下のとおりです。

• 技術的な問題
• 外部環境の影響
• 予測不能な問題

まず、技術的な問題には、センサーの誤動作や認識の失敗、ソフトウェアのバグ、AIの判断ミスなどがあります。たとえば、センサーが悪天候によって正しく機能しない場合や、未知の障害物を正確に識別できない場合、また、ソフトウェアの更新による不具合が発生するなど、AIが交通状況を誤って解釈することがあります。

外部環境の影響としては、激しい雨や雪、霧などの悪天候、突然の交通状況の変化、道路工事や事故現場など、自動運転車が予測しにくい状況が挙げられます。

これらの条件下では、センサーやAIシステムの性能が制限され、事故につながる可能性があります。

予測不能な問題については、他の運転手や歩行者の予測不能な行動が原因となることがあるでしょう。

自動運転車は、人間の直感的な判断や、非言語的なコミュニケーション（例えば、目の合図や手の動き）を理解することができないため、人間なら予測できる仕草をAIは察知することができず、事故を引き起こしてしまう可能性があります。

事故時の責任問題と法的対応

事故が発生した際の責任問題は複雑で、現在の法体系内では明確な解答を見つけるのが難しい場合が多いです。

自動運転車の事故においては、従来の運転手による運転ミスとは異なり、以下のようにさまざまな原因が考えられます。

• ソフトウェアの欠陥
• センサーの故障
• 外部からのサイバー攻撃
• 予期せぬ環境条件下でのシステム上の問題

事故が起こった際に原因を究明し、責任の所在を明確にできるかはとても重要な議論となっています。

法的対応に関しては、多くの国で自動運転車の実験や導入に向けた法律や規制の枠組みを整備する動きがありますが、具体的な事故発生時の責任の所在や対応に関する法的ガイドラインはまだ明確になっていません。

一部の提案では、自動運転車に関連する事故のリスクをカバーするために、製造者の責任を拡大することや、自動運転の技術特有のリスクに対応する保険商品の開発が検討されています。

また、技術的な失敗やシステムの不具合による事故に対処するために、製品物責任法（PL法）の適用を明確にする必要があるとの意見もあります。

しかし、製造物責任について厳しい法整備をすることで、自動運転車の普及が遅くなってしまうという可能性もあるため、発展に時間がかかると考えられているのです。

AIによる自動運転の関連技術を開発している会社

AIによる自動運転に取り組む企業は、大手自動車メーカーだけでなく、スタートアップも取り組みを進めています。自動運転は新しい技術であるため、電気自動車（EV）におけるテスラのように、スタートアップから市場を変えるゲームチェンジャーが登場する可能性があります。ここでは、AIによる自動運転に取り組むいくつかの企業を紹介します。

Turing株式会社

Turingは、「We Overtake Tesla」をミッションとして、2030年に完全自動運転の電気自動車（EV）を10,000台量産することを目指しています。Turingは、AIによる自動運転ソフトウェアの開発のみならず、EVの自社生産までを行う完成車メーカーを目指しています。

計画によると、2025年に100台を納車完了。2027年に完全自動運転EVの量産を開始する予定です。2023年には千葉県柏市に自社工場を設立しています。

また、自動運転車の開発に向けた走行データ収集の協業先として、タクシーアプリで知られるS.RIDE株式会社との協業を2024年3月に公表しました。収集した公道走行データを解析し、自動運転の技術開発に活用していく予定です。

NVIDIA合同会社

GPUで世界を席巻するNVIDIAは、AIによる自動運転の開発においても存在感を発揮しています。「NVIDIA DRIVE®プラットフォーム」は、AIのインフラストラクチャと車載ハードウェア・ソフトウェアから構成され、自動運転に欠かせない自律制御機能の開発を行うための基盤を提供しています。

また、自らも自動運転に関連するソフトウェアを開発しており、「DRIVE Chauffeur」ではAIによる自動運転を提供しています。NVIDIAは、GPUによってAIの基盤を支える”縁の下の力持ち”のイメージが強いですが、自動運転においては今後主役の座を勝ち取る可能性もあります。

本田技研工業株式会社

日本を代表する自動車メーカーの1つであるHondaも、AIによる自動運転に取り組んでいます。Hondaは、道を使う誰もが安全でいられる「事故に遭わない社会」の実現を目指しています。既に、2020年には自動運転レベル3形式指定を取得し、2021年には自動運行装置である渋滞運転機能を実現した新型車を発表しています。

自動運転レベル3とは、高速道路の渋滞時など、特定の条件を満たす限定された領域において、人間に変わってシステムが運転操作を行うことを可能と定義しています。

また、2026年には自動運転タクシーを日本国内で展開する計画もあり、今後も安全な自動運転車の開発に目が離せません。

トヨタ自動車株式会社

TOYOTAの自動運転の取組で一躍注目を集めたのは、東京オリンピックの選手村に導入された「e-Palette」です。e-Paletteは2018年に初公開され、自動運転のみならず、電動化、コネクティッドを活用した車両として導入されました。

e-Paletteは、Amazon.com、ディディ（Didi）、ピザハット、Uberなどの様々な企業が初期パートナーに参画しており、配達や配車など、様々なシーンでの活用が想定されます。移動式店舗や宅配ロッカーとして活用する構想もあり、クルマの枠を超えて新たな価値を創造していくことが期待できます。

まとめ：AIによる自動運転は未来のモビリティを拓く革新技術

この記事では、AIによる自動運転の基本的な仕組みから、進化の現状と課題について詳しく解説しました。

AIによる自動運転は、安全性の向上、交通負荷の軽減、モビリティの革新といった多大なメリットをもたらす一方で、技術的、倫理的、法的な問題、雇用への影響といった新たな課題も生んでいます。

また、事故時の責任問題は複雑で、まだ明確な解答が見つけられていない状態です。それでも、AIによる自動運転の可能性は計り知れず、さまざまな分野での活用が期待されています。この技術が発展し、普及すれば、私たちの生活は大きく変わることでしょう。

この分野に興味がある方は、今回ご紹介した内容も参考に、AIによる自動運転の情報を追いかけてみてはいかがでしょうか？ また、株式会社Jiteraでは、要件定義を書くだけでAIが生成するツールで、アプリ・システム開発を行っています。制作している途中で要件が変更になっても柔軟に修正しながら開発できるので、アプリ開発・システム開発のご相談があれば、お気軽に相談ください。