自動運転車（AV）が試験運用から商用展開へと移行するにつれ、規制当局は安全性、展開速度、柔軟性といった点で共通のトレードオフに直面する。普及が加速するにつれ、政策立案者は安全かつ一貫性のある、大規模な統治方法を習得する必要がある。
アクセンチュアとの共同執筆によるこのホワイトペーパーは、 自動運転車：規制の多様性から共有学習へ本書は、政策立案者向けに、政策目標、責任、承認、試験運用、商業運用という5つの構成要素からなる枠組みを提供する。また、様々な法域における規制アプローチを比較し、主要な政策上のトレードオフを明らかにしている。
この比較から、法制度や組織構造の違いにもかかわらず、各国は同様のガバナンス上の課題に直面していることが明らかになった。地域間の連携を強化することで、エビデンスに基づいた政策立案を支援し、不必要な分断を減らし、自動運転車の安全な普及拡大に貢献できる。