安全性をどう定義し測定するかは、自動運転車（AV）の広範な普及に向けた主要な課題の一つです。
開発者、規制当局、安全機関、コンソーシアムは、この問題に対処するため、さまざまな解決策と安全基準を提案してきました。
既存の解決策は、技術に内在する未知の要素すべてに対応する能力が限られているか、従来の自動車安全規制に基づいています。
自動運転車（AV）業界は、AV技術の成熟度を測定する単一の方法にまだ合意できておらず、AV企業もシステムの安全性を示すためにどの指標を用いるべきかについて、さまざまなアプローチを提示しています。
AVプロジェクトが本格的な展開へと進むにつれ、目標は広範な普及を実現し、自動運転車の恩恵（道路安全性、モビリティ、持続可能性の向上を含む）を広範に実現することです。研究によれば、自動運転車の普及に対する国民の支持は、経済的影響よりも、どれほど安全であるか、あるいは収集されるデータに起因するプライバシーへの懸念にかかっています。
試験が実施されている地域では、企業や地方自治体が、自動運転車は安全だと国民に伝えてきました。しかし、研究者の間では、衝突や危うく事故になりかけた事例に関する信頼性の高いデータは「安全性に関する情報を提供できない」という点で一致しています。このような混乱した状況のため、国民は自動運転車に対して依然として当然ながら懐疑的です。
今日の解決策は単一の視点に偏っています
安全性を測定するための既存の解決策の多くは、ひとつの共通点を持っています。それは、小規模システム型のアプローチであるということです。言い換えれば、単一のレンズ、方法または指標を通じてAVの安全性を評価しています。自動運転車の安全性を狭く定義すると規制上の判断は単純になりますが、同時に、AV技術の新しく、複雑で、非決定論的な性質を軽視することで死角を生むおそれがあります。
必要とされているのは、実現可能性と包括性を兼ね備えた安全性へのアプローチです
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これらの課題に対処するため、AV Combinatorは次の提言を打ち出しました。自動運転車モジュラー安全スイート白書。AV Combinatorは、スタンフォード大学の研究者グループであり、Hacking 4 Defenseプログラムの中で設立されました。その使命は、政策立案者とAV企業の間のコミュニケーションの溝を埋めることです。業界リーダーならびに連邦および地方政府の当局者へのインタビューに基づき、本白書は自動運転車の安全性に対する新たなアプローチを提案し、米国におけるAVの安全性の理解と評価を向上させるための実施方法を示しています。
この新たな枠組みは大規模システム型のアプローチであり、各小規模システムの解決策（シミュレーションベースの試験など）は、実質的に「モジュール」として位置づけられます。このアプローチを用いることで、利用者（例えば、AV開発者、規制当局、公益団体など）は、既存のモジュールのプールから選択し、自らの優先事項、既存の政策、リスク許容度に基づいて独自の専有的な「スイート」を構築できます。
AV開発者から一般市民まで幅広い関係者に適応可能なモジュール式安全スイートは、自動運転車の展開を大幅に加速させるでしょう。
AV開発者は、このスイートを適用して安全性能の基準値を定義・実証することができます（例：安全運転者を外す準備が整っていることの実証）。
州の規制当局は、公道での自動運転車の試験および運行を許可するにあたり、AV企業に求める要件について客観的な基準を策定するために利用できます。
安全機関が指定する安全スイートは、どのモジュールをAV開発者が使用すべきかを示すことができ、それにより当該技術またはサービスが一般市民に推奨されうるようになります。
一般市民は、自動運転車を利用する前に、AV企業の安全対策に対する自らの期待を明確にするため、安全スイートを閲覧することができます。
一目で、利用者の安全スイートを見れば、システム内の他の関係者は、どの小規模システムの解決策が優先されているのか、また自動運転車が道路上で安全と判断されるために満たすべき性能基準値が何かを把握できるはずです。
単一の安全指標のみを用いる場合や、安全性の一側面だけを評価する場合と比べ、スイートを作成することは、利用者が自動運転車の安全性を包括的に評価することを促すだけではありません。これら分断された小規模システムの解決策を一つの大規模システムに統合することで、関係者が安全要件や安心できる水準を、システム内の他者に対して標準化された形で伝えることにも役立ちます。
このような方法で共通の安全性の言語を作ることで、自動運転車の安全性を一般市民にとってより分かりやすいものにすることができます。また、このアプローチは全体論的な性質を持つため、市民は安全性のさまざまな側面について学ぶことができます。これにより、人間が運転する自動車と比較した場合の自動運転車の利点と限界を、個人がより容易に理解できるようになります。明確な期待値を設定することは、公共の信頼と受容の基盤を形成します。
より多くの利用者がこの大規模システム型アプローチを採用し、情報共有がより広く行われるようになるにつれ、特定のモジュールと実際の走行における安全性能との相関関係を検討する機会が生まれるでしょう。例えば、あるモジュールの採用が、他のモジュールと比べて実際の運転試験での成功とより強く相関していることが判明するかもしれません。これは、そのモジュールが自動運転車の安全性を比較的より正確に測定するものであり、地域および世界の安全基準への組み込みを検討すべきであることを示唆する可能性があります。
したがって、大規模システム型アプローチは、この新技術の複雑さを受け入れることで発展します。すべての関係者に、ツールと情報を提供し、システム全体が時間をかけて最良の安全基準へと収斂できるようにします。
大規模システム型アプローチは、意図的に柔軟性を持たせています
さらに、大規模システム型アプローチは、自動運転が本質的に「複雑な社会技術的イノベーション」であることを理解しています。小規模システム型アプローチとは異なり、大規模システム型アプローチは、時間の経過とともに変化や技術的発展に適応できます。これは、この技術がまだ初期段階にあることを考えると、特に重要です。利用者は、モジュールが更新または開発された際に、随時それらを入れ替えたり、新しいモジュールを追加したりすることができます。
このような組み込みの柔軟性により、大規模システム型アプローチは各種の市場にも適用できます。自動運転の政策と安全性評価について独自の取り組みを進めている各国があることを踏まえ、規制当局の優先事項、既存の規制、地域の安全文化に応じて、安全スイートにモジュールを追加することができます。
自動運転車の安全性に対する大規模システム型アプローチの具体像
モジュラー安全スイート（MSS）は、大規模システムレベルのアプローチの、実装可能で堅牢な一例です。米国の自動運転車ガバナンス制度を念頭にAV Combinatorが開発したもので、改善を重ねることができる初期提案です。
MSSは6つのモジュールで構成されています：
1. 従来型の安全指標：車両の衝突、負傷、死亡の記録です。
2. 従来型の衝突試験：車両の物理的構造を評価し、車両が乗員および他の道路利用者を保護することを確認するためのものです。
3. 自主的な自動運転車安全基準の集約：既存および将来の自動運転車安全基準がどのように利用されているかを集約し、追跡します。
4. 予防的安全指標：安全運転者を外すことなく正確に収集・評価でき、自動運転車の認識、予測、計画、実行の能力を測定する指標です。予防的安全指標の例として、道路上の他車両に対して自動運転車が最適な位置取りを守る一貫性を測定することが挙げられ、これはシナリオベースのシミュレーション運転試験を通じて実施できます。
5. 比較運転試験：自動運転システムがバックグラウンドで作動している間、自動運転車の運転席に人間の運転者を座らせ、極めて統制された環境下で、自動運転車の性能を人間の運転者の性能と比較するものです。
6. ベストプラクティス、安全指標、運転シナリオの匿名化データベース：より広範で包括的なデータセットで自動運転技術を学習・検証すると同時に、データに基づく安全基準の策定を支援します。
MSSの6つのモジュールは、遅行指標と先行指標に分けられます。遅行指標は、衝突のように既に発生した結果のみを追跡します。一方、先行指標は予防の取り組みを測定する予防的な指標であり、衝突が発生する前に観察・評価することができ、展開前の技術の性能について先見性をもたらします。両タイプの指標を組み合わせることで、MSSは自動運転車の安全性について包括的な見解を提供する出力を生み出すことを意図しています。
モジュール自体と同様に、MSSは安全システムの市場で競合することになります。連邦、州、地方の規制当局は、この市場からアプローチを選択し、採用、改良、開発を行います。このオープンな市場は、安全データの透明性を高め、歩行者や乗客にとっての実質的な安全性をさらに高めるでしょう。
自動運転技術は、交通システムの安全性、持続可能性、モビリティを大幅に改善すると期待されています。安全性に対する首尾一貫した包括的なアプローチを構築することが自動運転車の開発を加速させる鍵であると認識し、大規模システム型アプローチは自動運転車の安全性について新たな考え方を提供します。
このようなアプローチが生産的かつ有用であるためには、次の2つの条件を満たす必要があります：
1. 技術中立的でなければなりません。言い換えれば、自動運転システムの構築において特定の技術の使用を指定することはできません。これは、安全性を実現する手段として技術革新を促すため、開かれた規制環境の提供を目指す現行の米国運輸省の政策の趣旨に沿うものです。
2. 協働が極めて重要です。自動車メーカー、技術開発者、関連する政府機関は、互いに対立するよりも協力することで、はるかに大きな価値を生み出すことができます。これは、政策立案、知識共有、プロトコルの確立のための仕組みを構築することを意味します。
既存の縦割り体制が維持されるならば、MSSのような首尾一貫した安全性の枠組みの開発は前進できません。この新しいアプローチを採用するには、現状を打破するため、自動運転システムにおけるすべての関係者による協調的な取り組みが必要です。そうでなければ、信頼される安全対策を開発し、自動運転車に対する国民の受容を得ることは、今後も困難な課題であり続ける可能性が高いでしょう。
AV Combinatorは、この大規模システム型アプローチを異なる管轄区域や都市にどのように適用できるかを探求する取り組みを進めています。MSSについて詳しくは、AV Combinatorの自動運転車モジュラー安全スイート白書をお読みください。
