自動運転車があなたの車庫にやって来るのはいつ?

Zhang Jinming, who is in charge of the driverless car project, poses for a photo inside a driverless vehicle at Vanke's Building Research Centre in Dongguan, south China's Guangdong province, November 2, 2015. The country's largest property developer, China Vanke, is investing in its own robots to do certain jobs in the face of a labor shortage in the world's most populated country. This driverless car is among the robots that Vanke is aiming to bring in. Picture taken November 2, 2015. REUTERS/Tyrone Siu
How realistic is our vision of a driverless future?Image: REUTERS/Tyrone Siu
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自動運転車で街を移動するという発想は、世界中の人々の想像力をかき立ててきました。通勤がより快適になるだけでなく、自動運転は解決策と見なされています交通渋滞や駐車スペースの不足から、事故の防止や二酸化炭素排出量の削減に至るまで、さまざまな課題に対する

しかし、未来の車をめぐる私たちのビジョンは、どれほど現実的なのでしょうか?

自動運転に向けた段階的な歩み

現代の車にはすでに、自動運転車に搭載されると見込まれる機能を先取りした支援システムが数多く備わっています。ダッシュボードカメラ、車線逸脱警報、死角検知、衝突防止、雨滴センサー、自動駐車、リアルタイムの経路案内などです。

米国運輸省は最近、計画を発表しました車に走行データを送信させ、衝突を避けるため他の車両を監視させるというものです。これを実現するため、車車間通信システムが自動ブレーキなどの運転支援システムと連携します。こうした機能は4年以内に義務化され、米国全土で交通事故により年間3万5000人が死亡する状況の改善に役立つ可能性があります。

GoogleとUberは、自動運転車の試験で注目を集めようとしている企業の一部ですが、その過程で安全上の問題に直面しています。Uberは最近、カリフォルニア州で自転車利用者との対立に見舞われました。Uberの自動運転試験車両は、自転車レーンを横切って安全に右左折することができず、自転車利用者を危険にさらす可能性があると明らかになりました。Uberの広報担当者チェルシー・コーラー氏は、電子メールでガーディアン紙に「エンジニアは引き続きこの問題に取り組んでいる」と語り、自転車レーンのある道路で右折する際には運転手が操作を引き継ぐよう指示したと述べました。

こうした先駆企業が挫折を経験しているにもかかわらず、世界最大手の自動車メーカーの大半――フォード、日産、ホンダ、ダイムラー、プジョー、ヒュンダイなど――は、今後数年のうちに公道を走ると見込む自動運転車の開発に取り組んでいます。中国では、百度も自動運転車の計画を進めています。

テスラは最も先進的な企業の一つです。すでに生産されているテスラ車には、多数のカメラ、センサー、ソフトウェアが搭載され、「オートパイロット」モードで走行できるようになっています。ただし、現時点では、車線が明確に表示され、速度が比較的一定で、走行エリアの地図があるなど、適切な条件下でしか利用できません。それでもテスラは、2017年末までにロサンゼルスからニューヨークまで自動運転する車を実現する計画を発表しています。

Image: REUTERS/Alexandria Sage

車輪のついたスーパーコンピューター

ビジネス・インサイダーの推計によると、2020年までに自動運転車が1000万台、公道を走るようになります。しかし、開発にはまだ多くの作業が必要です。

自動運転の実現には地図が欠かせません。ポピュラー・メカニクス誌は最近、専門家の見解を引用し、視覚情報やセンサーの手掛かりだけを頼りに自動運転を実現することは可能でも、雨や雪で縁石や道路標示が見えにくくなると、この方法は難しくなると伝えました。そのため同誌は、「地図が自動運転車時代の成否を左右する」という点で業界の見解が一致していると結論づけました。

既存の衛星ナビゲーションシステム用の地図と比べると、自動運転には道路網についてはるかに詳細な情報が必要です。トムトムの地図作成専門家は、この課題に対応するため、非常に詳細な地図の作成に取り組んでいます。道路の縦断形状、曲率、地形を含め、道路を完全な三次元モデルとして表現します。

自動運転車は人工知能(AI)を使い、車載センサー、カメラ、道路標識、交通情報、気象情報など、さまざまな情報源からのデータを組み合わせて周囲の状況を把握し、学習し、次の行動を判断します。そのためには、車が必要に応じて運転状況に適応できるよう、大量のデータを車載コンピューターでリアルタイムに処理する必要があります。NVIDIAやインテルなどの半導体メーカーは、必要な処理能力を提供するための研究開発に注力しており、その処理能力は、移動するスーパーコンピューターの実現にたとえられています。

規制当局も動き始めています

車の設計という課題もあります。Googleが自動運転の取り組みを始めた当初――そうした取り組みを始めた最初期の企業の一つでした――、同社が提案した「ポッド」型車両にはハンドルもペダルもなく、乗車定員は2人だけの予定でした。最近フィアット・クライスラーと提携したことを受け、Googleは現在、ミニバンに期待を寄せています。ミニバンにはペダルとハンドルの両方が備わっています。

これは少なくとも一部には、無人運転車の利用に関する新たな法律への対応だった可能性もあります。Googleの本拠地であるカリフォルニア州は、自動運転車にハンドルとブレーキペダルを備えることを義務づけています。ミシガン州では、ハンドルやペダルのない車両の試験を合法化し、人間が一切介入しなくてもよいとする新法の策定に規制当局が取り組んでいます。これまで無人運転車の開発を先導してきたカリフォルニア州に対し、ミシガン州は優位に立とうとしていると考えられています。

無人運転の未来は手の届くところにあります。はっきりしないのは、自動運転車が従来の車にどの程度取って代わるかです。人々は今後も車を所有し、近隣や地域の施設のそばに駐車スペースを必要とするのでしょうか。それとも、現在タクシーやバスを利用するように、無人運転車を呼んだり乗り込んだりできるようになるのでしょうか。後者のシナリオは、都市の交通管理や都市計画に大きな変化をもたらすでしょう。こうした動向を見極めることは、車両の製造に携わる企業だけでなく、道路当局や都市計画担当者にとっても重要です。

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