運転は、移動中に生じうる無限の新たなシナリオを考慮しなければならないため、機械にとって特に難しい課題であることが示されている。
例えば、AIは合成データセットを生成することで、車両の自律化に向けた技術的障壁を克服する重要な推進力となり得る。
自動運転車業界における協働は、関連するリスクに対処しつつGenAIの可能性を活用するうえで極めて重要である。
人間にとっては簡単に感じられるかもしれないが、運転は、運転中に生じうる無限の新たなシナリオがあるため、機械にとって最も困難な課題の一つであることが示されている。
すでに今日、自動運転車は次の地域で公道を走り始めている：サンフランシスコまたは武漢。WaymoはGoogleの子会社であり、現在週に200,000件を超える有償のロボタクシー乗車を、ロサンゼルス、サンフランシスコ、フェニックスでの事業において提供している。2025年は、米国で商業運行を開始する計画を持つ複数の企業があることから、自動運転トラックにとっても重要な年になると見込まれている。
これらの初期の成功にもかかわらず、規制の複雑さから消費者の受容に至るまで、車両の自律化に関する様々な課題が依然として残っている。技術的な障壁も依然として重大であり、人工知能（AI）は、その新しい生成AI（GenAI）機能を含め、これらの課題のいくつかを克服するうえで重要な推進力として台頭しつつある。
運転プロセスにおけるGenAIの役割
では、車両はどのように考えるのか。また、運転プロセスにおいてGenAIはどのような役割を果たすのか。以下の3つのポイントが、これらの疑問を明確にするのに役立つ。
1. AIはエンドツーエンドAIモデルによって車両の頭脳を再構築している
ルールベースのシステムは、自動運転車における意思決定の基盤となってきた。しかし、予測可能性と透明性を提供する一方で、現実世界の運転の複雑さに対応することには限界がある。
AIは、まず単一のコンポーネントにAIを導入し、現在はエンドツーエンド（E2E）AIモデルの開発によってこれらの欠点の克服を支援している。これらのE2E AIモデルは、知覚、予測、計画を単一のニューラルネットワークに統合し、車両が前例のない速度と適応性で学習し行動できるようにする。
しかし、E2E AIモデルには課題が伴う。これらのモデルは従来ブラックボックス的な性質を持つため、解釈可能性が最も差し迫った課題である。ブラックボックス的な性質は安全性の懸念を生むが、最近の画期的な進展により、より解釈可能で検証可能な解決策が提供されつつあるように思われる。
自動運転技術企業の創業者兼CEOであるRaquel Urtasun氏は、Waabiの立場から次のように述べている：「現在、AIにおいて大きな飛躍が起きており、その結果、より効率的に学習でき、解釈可能で、道路上のあらゆる考えうるシナリオに一般化できる、より賢いエンドツーエンドのAIシステムが生まれている。
「これらの進歩により、超人的能力を持つ自動運転車が実現し、道路の安全性を高め、私たちが知る交通のあり方を変革するだろう。」
2. 合成データ：AIは車両の頭脳の訓練を支援している
自動運転車向けのAIシステムの開発には大量のデータが必要であり、特に複雑な道路シナリオや予期せぬ緊急事態などのエッジケースを考慮するためにはなおさらである。実世界のデータを考えうるあらゆるシナリオについて収集することは、残念ながら不可能であり、ここで合成データが非常に重要となる。
AI駆動のシミュレーションプラットフォームは、スケーラブルで多様かつ的を絞った訓練シナリオを提供する合成データセットを生成できる。このようなデータにより、開発者は日常的なシナリオと稀なシナリオの両方を網羅しつつ、何百万マイルもの運転をシミュレートできる。例えば、Waymo、Waabi、インシュアテック企業のSimulyticなどの企業は、複雑なマルチモーダル状況や極端な天候下でのセンサー障害など、重大なエッジケースに対応するためにAIモデルを訓練する際、合成データを活用している。
Andrea Kollmorgen氏は、CEOを務めるSimulytic（Siemens傘下のベンチャー企業）であり、より広範な影響について次のように説明している：「モデルの訓練に加えて、シミュレーションにより自動運転車の包括的なリスクプロファイルを作成でき、保険会社が公正で効果的な戦略を策定できるようになる。」
合成データは多様なシナリオを網羅することで訓練を支援する一方、実世界のデータも依然として不可欠である。性能と安全性を確実にするうえで、実際の道路での最終検証が極めて重要である。
3. AIは自動運転における人と機械の協働を支援している
完全自動運転車は目標であるが、支援型および自動化された運転が今後10年間を支配し、効果的な人と機械の協働が求められる。ドライバーモニタリングシステム（DMS）とヒューマンマシンインターフェース（HMI）は、シームレスなインタラクションを確保するうえで重要な役割を果たす。AIはこの両方の技術を強化する。
DMSは目の動きや表情を分析し、疲労、ストレス、注意力のレベルを検知し、GenAIはこれらの評価の精度を高めることができる。HMIについては、ドライバーが車両とどのようにやり取りするかを包含しており、GenAIはそのようなやり取りを改善できる。自然言語のコマンドを通じてドライバーが機能を管理できるようにし、それによって注意散漫を減らす。
「自動運転の『ABC』――AI、ビッグデータ、コンピューティング能力――は、DMSおよびHMIシステムを進化させ、より直感的で協調的かつ安全な運転を可能にする。特に危機管理のような状況では、AIを強化したシステムが、即時かつ文脈に応じた介入を提供することで、重要な役割を果たし得る」と指摘するのは、Erhan Köseoğlu氏であり、同氏はFord Otosanの成長・スマートモビリティ担当エグゼクティブ・ディレクターである。
自動運転におけるAIのさらなる影響
AIは車両の挙動を形作るだけでなく、自動運転システムの背後にある開発プロセスにも革命をもたらしている。コードスニペットを生成し、テストを自動化し、バグを検出し、最適化された解決策を提案することで、ソフトウェア品質を高め、コストを削減し、開発サイクルを加速させる。これらの進歩は、道路をより安全にする可能性を持つ分野において極めて重要である。
しかし、AI駆動の開発が拡大するにつれ、サイバーセキュリティの脆弱性、システムの信頼性に関する懸念、規制順守上の課題を含む新たなリスクも生じる。AI駆動モデルにおける透明性を確保し、進化する安全基準に適合させることが極めて重要となる。
GenAIによるソフトウェア工学の変革はまた、AI対応の人材の必要性を浮き彫りにしている。その人材は、とりわけ、モデルに安全かつ倫理的な判断を教えられる必要がある。
Alwin Bakkenes氏は、Volvo Carのグローバル・ソフトウェア・エンジニアリング責任者であり、次のようにコメントしている：「高度なAIアプリケーションを通じて、衝突の削減において大きな飛躍を遂げられると考えており、衝突ゼロという目標に一層近づけると確信している。
「ここでの成功は、技術だけでなく、それを設計・実装・管理する人材にも左右される。UI/UXデザイナーからAI研究科学者まで、あらゆるレベルで人材育成に投資し、この変革の最前線に立ち続けるようにすることが必要である。」
自動運転システムにおけるAIの重要な役割
車両の自律化への道のりは依然として複雑である。AIは自律システムの複雑さに取り組むうえで極めて重要であるが、説明可能性の限界、潜在的なバイアス、意思決定におけるランダム性などの新たな課題ももたらす。
世界経済フォーラムは、持続可能で包摂的なモビリティシステムをどのように推進しているか？
世界経済フォーラムのPlatform for Shaping the Future of Mobilityは、航空宇宙・ドローン、自動車・新しいモビリティ、航空旅行・観光、サプライチェーン・輸送の4つの産業にわたって活動している。モビリティの未来が安全、クリーン、かつ包摂的なものとなることを目指している。
「Clean Skies for Tomorrow Coalition」を通じ、100社以上の企業が協力して、世界の航空を10%の持続可能な航空燃料で動かすことを2030年までに目指している。
UNICEFと協力し、フォーラムは主要な海運、航空会社、ロジスティクス企業とともに憲章を策定した。この憲章は、COVAXが10億回分以上のCOVID-19ワクチンを、脆弱なコミュニティに世界中で届けることを支援するものである。
Road Freight Zero ProjectとP4G-Getting to Zero Coalitionの取り組みは、成果をもたらし、ゼロエミッション貨物への移行を加速させるための根拠、コスト、機会を示している。
「Medicine from the Sky」イニシアチブは、ドローンを用いてワクチンをおよび医薬品をインドの遠隔地へ届けており、300件を超える成功した試行を完了している。
フォーラムの「Target True Zero」イニシアチブは、電動および水素飛行技術を活用して、ゼロエミッション航空の導入と拡大を加速させることに取り組んでいる。
ロサンゼルス市、米国連邦航空局、NASAと協力し、フォーラムは「Principles of the Urban Sky」を策定し、世界中の都市で都市型航空モビリティを導入することを支援している。
フォーラムは「Space Sustainability Rating」の開発を主導した。これは、軌道上での宇宙ミッション管理およびデブリ低減に対して、より安全で持続可能なアプローチを奨励し促進するためのものである。
循環型自動車イニシアチブは、欧州委員会およびゼロエミッション車移行評議会加盟国の支持を受けて、自動車の循環性に関する政策議題に情報を提供しており、現在は中国の政策ロードマップを支援するよう招かれている。
Moving Indiaネットワークは、電気自動車の製造政策を推進し、ゼロエミッション道路貨物車両の普及を促し、移行に向けた資金を提供するため、政策立案者と協働している。
Urban Mobility Scorecardsイニシアチブは、フォーラムのGlobal New Mobility Coalitionが主導し、モビリティ事業者と都市を結集して、持続可能な都市モビリティシステムへの移行をベンチマークしている。
お問い合わせのうえ、参加方法に関する詳細情報をご確認ください。
産業内の協働は、関連するリスクに対処しつつGenAIの可能性を活用するうえで不可欠である。Shinpei Kato氏は、TIER IVのCEO、かつAutoware Foundationの会長として、次のように強調している：「安全でスケーラブルな自律システムの実現には協働が鍵であり、オープンソースソフトウェアは車両の自律化の導入を加速させることができる。」
最後に、自動車業界とテクノロジー業界は、車両自律化におけるGenAIの進歩を安全かつ円滑に統合するため、他の利害関係者と関わる必要がある。これには、規制当局および政策立案者との対話を促進し、関連する能力と限界に対する理解を深めることが含まれる。
世界経済フォーラムはまた、安全で信頼性の高いソフトウェア定義車両と車両自律化の変革という目標に、DRIVE-A: Vehicle Autonomyイニシアチブを通じて貢献している。
