世界有数の大企業のいくつかは、あらゆる場所を走行できる自動運転車の開発競争に数十億ドルを投じている。一方、MIT発のスタートアップOptimus Rideは、異なるアプローチで、すでに人々の移動を支援している。
同社の自動運転車は、綿密に地図を作成した区域、いわゆるジオフェンス内だけを走行する。現在の技術でも、自動運転車はこうした区域を時速約25マイルで安全に走行できる。
「自動運転には複数のアプローチがあり、市場も複数あることを理解するのが重要です」と、Optimus RideのCEO、ライアン・チン（MA ’00、SM ’04、PhD ’12）は語る。「ジョージ・ジェットソンのような万能型の自動運転車があるわけではありません。ロボットトラックもあれば、自動運転タクシーや自動運転のピザ配達車もあり、それぞれ技術開発の時間軸も市場も異なります。」
開発事業者と提携し、Optimusのチームは現在、住宅や商業施設のある地域、高齢者向けコミュニティ、企業や大学のキャンパス、空港、リゾート、スマートシティでの車両展開に注力している。創業者たちは、こうした市場における交通サービスの合計価値を6,000億ドル超と見積もっている。
「これは重要で巨大な事業だと考えていますが、最初に参入可能な市場でもあると考えています。利益を生み、事業として成り立つ最初の自動運転車は、こうした環境に登場するでしょう。技術をより速く構築できるからです」とチンは語る。同社は、アルバート・ファン（SM ’05、PhD ’10）、ジェニー・ラリオス・ベルリン（MCP ’14、MBA ’15）、ラミロ・アルメイダ、そして1948年卒業生キャリア開発教授で航空宇宙工学を担当するセルタチ・カラマンと共同で創業した。
Optimus Rideは現在、ボストンのシーポート地区、マサチューセッツ州サウス・ウェイマスの複合開発地区、そして今週からはブルックリン海軍工廠で自動運転車の車両群を運行している。300エーカーの工業団地である同工廠では、州内初の自動運転車プログラムが始まった。
今年後半には、カリフォルニア州フェアフィールドのプライベートコミュニティと、バージニア州レストンの複合開発地区でも自動運転車を展開する予定だ。
初期の進展と、それに伴う貴重なデータは、交通を包括的に捉える同社の視点から生まれている。この視点は、MITで創業者たちがそれぞれ異なる分野に取り組んでいたことにさかのぼる。
学際的なチーム
Optimus Rideの創業者たちは、MITの幅広い学科、研究室、センターで活動してきた。同社の技術的な実証は、カラマンが2007年、ファンを含むチームとともに国防高等研究計画局（DARPA）のアーバン・チャレンジに参加したことから始まった。2人はコンピュータ科学・人工知能研究所でもともに研究していた。
この競技でDARPAは89チームに、60マイルのコースを6時間以内に走破できる完全自動運転車の開発を課した。MITの車両は完走したわずか6台のうちの1台だった。
スマートシティーズ・グループで折りたたみ式電気自動車を開発するメディアラボのプロジェクトを率いていたチンは、2012年、カラマンとともに博士課程の学生だったときに彼と出会った。アルメイダはその翌年、客員研究員としてメディアラボで働き始めた。
グループのメンバーが自動運転技術と地域内での人々の移動に関する専門知識を持ち寄るなかで、交通の改善に向けた独自のアプローチを支えるビジネスモデルの策定には助力が必要だと気づいた。都市計画学科とスローン経営大学院の共同学位を取得したジェニー・ラリオス・ベルリンは、2015年に創業者たちに紹介された。その年の8月、チームはOptimus Rideを創業した。
「この会社は、実にさまざまな学部や学科のアイデアが集まるるつぼです」とカラマンは語る。「私たちが出会ったとき、技術面の視点がありましたが、重要なビジネス面の視点もあり、さらにシステム全体を考えるうえで、都市計画やメディアアート・科学の興味深い視点もあると気づきました。だから会社を立ち上げるとき、完全自動運転車をどう作るかだけでなく、交通全般をどうすればもっと手頃で、持続可能で、公平で、利用しやすいものにできるかなども考えました。」
カラマンによると、同社のアプローチはMITのように協働を重んじる環境でなければ生まれなかっただろう。また、このアプローチが自動運転分野で同社に大きな優位性をもたらすと考えている。
「自律システムの作り方は知っていましたが、ライアン、ラミロ、ジェニーとやり取りするなかで、システムがどのようなものになるのか、それを活用するスマートシティがどのような姿になるのか、どのようなビジネスモデルがあり得るのかを、より深く理解できました」とカラマンは語る。「それが技術にもフィードバックされます。こうした市場に参入するために適した技術を、非常に効率よく開発できるのです。」
先行者の優位性
Optimus Rideの車両には、他社が自動運転車の周囲の認識に用いるものと同様に、複数のカメラ、レーザー、センサーが搭載されている。しかしカラマンによれば、同社を技術面で際立たせているのは、物体を素早く識別するマシンビジョンシステムと、そうしたデータソースを統合して、物体の進行方向や到達時刻などを予測する能力だ。
車両の走行区域を厳密に定めることで、カラマンが「運転の文化」と呼ぶ、道路ごとの特徴を学習できる。人間の運転者は、特定の交差点では無意識に少し長く時間をかけるかもしれない。通勤者は制限速度を大幅に超えて走るかもしれない。シーポートを走るシルバーラインのバスの旋回半径など、場所に固有のこうした情報は、経験を通じてシステムに学習される。
「資金力のある自動運転プロジェクトの多くは、あらゆる情報を一度に捉え、すべての問題に取り組もうとします」とカラマンは語る。「しかし私たちは、車両が非常に速く学習できる場所で運行しています。たとえば小さなコミュニティで1万マイル走れば、同じ交差点を100回、あるいは1,000回通ることになり、その交差点での運転の文化を学べます。しかし全国を1万マイル走っても、それぞれの場所を目にするのは一度きりです。」
Optimus Rideが事業を展開する州では、自動運転車の運転席に安全要員が引き続き必要だが、創業者たちは、航空管制官のように、より少ない人員で車両群を監視できるよう近くなることを期待している。
ただし現時点では、現在のモデルの規模拡大に注力している。バージニア州レストンでの契約は、世界最大級の不動産管理会社の一つ、ブルックフィールド・プロパティーズとの戦略的提携の一環だ。チンによると、ブルックフィールドはOptimus Rideがシステムを導入できる場所を100か所以上所有しており、同社は2020年末までに10車両群以上を運行することを目指している。
「創業者たちを合わせると、自動運転車、電気自動車、シェア車両、移動交通、オンデマンドシステムの開発や、新しい交通システムを都市にどう統合するかの検討に、おそらく約30年分の経験があります」とチンは語る。「つまり、技術的な専門知識を適切な政策づくりやビジネスモデルと結びつけ、自動化をできるだけ早く世界に広げることが、会社の構想なのです。」
