自動運転による交通をめぐっては、誰もが車両の話をしたがる。どのように動くのか。安全なのか。あえて乗ろうとする人はいるのか。どんなインフォテインメント機能が備わるのか。これらは重要な問いであり、走るホテルの客室からジェットソン一家を思わせる航空機まで、提案されてきた自動運転ポッドに人々が魅了されるのも無理はない。
しかし、自動運転モビリティがもたらし得る社会的、経済的、環境的な真の価値は、車両そのものよりも、提供されるサービスに大きく左右される。交通量と大気汚染を大幅に減らし、年齢、所得、能力にかかわらず、誰もが手頃な価格で利用できる交通手段を実現するには、自動運転車（AV）を、シェア型で電動、かつ公共交通と連携したサービスとして導入しなければならない。そして、これらすべての分野で、サービスを綿密に統合・運用する必要がある。
自動運転のシェアリング
複数の研究によると、AVが主に個人用車両として使われれば、交通状況はさらに悪化する。はるかに悪化する。その理由はいくつかある。第一に、車両は駐車するより自宅に戻るほうが費用が安くなり、車が毎日走る距離は少なくとも倍増する。第二に、人々は自分専用のポッドの乗り心地に満足し、長い通勤も苦にしなくなるため、交通量が増え、低密度の郊外住宅地が広がる。第三に、より多くの人がこれらの車両を安価な移動手段として利用する結果、車が毎日走る距離は少なくとも倍増する。第二に、人々は自分専用のポッドの乗り心地に快適さを感じ、長い通勤も苦にしなくなるため、交通量が増え、低密度の郊外住宅地が広がる。第三に、より多くの人がこれらの車両を公共交通機関の代わりに利用し、道路を走る車両が増えて公共交通の利用がさらに減ることも懸念される。
そうなるとは限らない。シカゴで毎日発生する31,000件のタクシー利用を再現した仮想車両群によるシミュレーションなど、高度に最適化された相乗りサービスなら、交通量を飛躍的に減らせることを示す研究も複数ある。高度な運行調整アルゴリズムを使えば、乗客の利便性（乗車時間や待ち時間など）をほとんど損なわずに、きわめて効率的なサービスを実現でき、事業者にとっても採算が取れる。Bestmileが実施したシミュレーションでは、シカゴで毎日発生する31,000件のタクシー利用を再現した仮想車両群を用い、高度に最適化された相乗りサービスなら交通量を飛躍的に減らせることが示された。高度な運行調整アルゴリズムを使えば、乗客の利便性（乗車時間や待ち時間など）をほとんど損なわずに、きわめて効率的なサービスを実現でき、事業者にとっても採算が取れる。
シェア車両群が安定した水準のサービスを提供するには、きわめて複雑なアルゴリズム計算が必要となる。大規模に便利な相乗りを提供するには、数百件、あるいは数千件の配車依頼をリアルタイムで処理し、適切な車両を適切な場所へ適切なタイミングで送り出さなければならない。アルゴリズムでは、すべての配車依頼の場所、乗客数、利用可能な車両、車両の位置、バッテリー残量、交通状況、工事、天候、地形、許容される乗車時間と待ち時間、将来の需要などを考慮する必要がある。
複雑だが、実現は可能だ。私たち自身の研究に加え、マサチューセッツ工科大学（MIT）とテキサス大学の研究も同様の結論に至った。私たちの研究では、シェア車両400台でシカゴのタクシー2,700台分の輸送を担い、乗車時間と待ち時間を予測可能な水準に保てることが分かった。MITの研究では、タクシー3,000台の車両群で、ニューヨーク市の13,000台が担う需要の98％に対応でき、平均待ち時間は2.7分となることが示された。テキサス大学は、シェア型自動運転車1台で自家用車10台を置き換えられ、待ち時間は数秒から5分の範囲に収まると明らかにした。
公共交通との連携
今後数十年で都市人口が10～15％増えると予測されるなか、シェア型自動運転車両群は公共交通を補完するものでなければならず、競合してはならない。個人間のライドヘイリングサービスが公共交通に及ぼす影響は大きい。こうしたサービスによって交通量は約180％増加し、利用者の大半は、外出せずに家にいることや、徒歩、自転車、公共交通機関の代わりにサービスを利用している。
大手ライドヘイリング企業は、利用者が交通機関の駅まで移動する際にサービスを使うよう促すため、一部の都市との提携を発表している。
だが、率直に言えば、効率的で手頃な大量輸送機関なしに都市の渋滞を減らす方法はない。特に米国では、公共交通は市の財源や納税者の財布を圧迫する費用ではなく、経済の活力を高めるための投資だと理解すべき時だ。民間企業や住宅所有者も主な受益者に含まれる。たとえば米国では、公共交通への1,000万ドルの投資によって企業の売上が3,200万ドル増加し、交通拠点に近い住宅の資産価値は42％高くなる。
新たなモビリティサービスを公共交通と連携させるには、交通への投資以上のことが必要だ。移動の計画や実行を円滑にするため、公共交通の運行時刻に合わせてサービスを設計する必要がある。これは、アルゴリズムで制御される自動運転サービスが担える機能の一つだ。運行時刻との連携に加え、公共交通網とリアルタイムで通信し、遅延、通常より多いまたは少ない乗客数、システム障害、その他、利用者の利便性に影響し得る変化に対応できる。利便性は結局のところ、利用者が交通手段を選ぶ際の最も重要な要素であり、価格よりも重視される。
電動化
電気自動車の販売台数は、2017年から2018年にかけてほぼ倍増し、その傾向は今後も続くと予想されている。世界の自動車販売に占める割合はまだ小さいものの、世界のほぼすべての自動車メーカーが電動化の未来に賭け、それに応じた投資を進めている。都市への出入りに利用できる手頃な大量輸送機関なしに渋滞を減らす現実的な方法がないのと同様に、電気自動車を広く普及させずに大気の質を改善する現実的な方法もない。ガソリン車を10分の1に減らすことは確かに望ましいが、ゼネラルモーターズ（GM）のCEO、メアリー・バーラが求めているように、自動運転モビリティの最善の結果は「衝突ゼロ、排出ゼロ、渋滞ゼロ」だ。
自動運転モビリティサービスが電気自動車に適している理由はいくつかある。人がいなくても充電しやすく、電動パワートレインの摩耗はガソリン車よりはるかに少なく、燃料費も安い。そのため、世界で実施されている自動運転サービスの実証実験の大半で電気自動車が使われているのも不思議ではない（例外として、UberとLyftは意外にも電気自動車を使っていない）。
「航続距離への不安」は自動運転の電気車両群にとって懸念の一つであり、バッテリーの航続距離も車両群の運行調整アルゴリズムが考慮する要素だ。車両には任務を完了するだけの電力があるか。次の任務を完了する、あるいは充電ステーションにたどり着くのに十分か。最寄りの充電ステーションはどこにあり、ほかの車両の充電による待ち時間はあるか。車両群の規模は、車両に必要な航続距離と直接関係し、最適な車両群の規模を設計する際にはバッテリーの航続距離も考慮される。
これからの道のり
完全自動運転のオンデマンドサービスは、まだ大規模には導入されていない。規制面、技術面で克服すべき課題が残っている。完全自動運転を実現する技術は、まだ十分ではない。また、規制当局は許容可能な安全基準を定める必要がある。しかし、こうした課題はいずれ克服されるという見方が広く共有されている。車両技術や政策が重要なのはもちろんだが、車両群が連携して運用された場合にどのような性能を発揮できるかを理解することも同じく重要だ。自動運転の理想が掲げる「渋滞ゼロ」を自動運転車両群が達成するには、高度な運行調整が不可欠となる。
