自動運転車は、私のような年長者にはSF映画や漫画の世界のように感じられますが、ここ数年で一気に実用化に向かっています。自動運転は、以下のレベルで定義されています。
| レベル | 名称 | 内容 | 運転の主体 |
|---|---|---|---|
| 1 | 運転支援 | 自動ブレーキや車間距離維持など | 人間 |
| 2 | 部分自動化 | ハンドルとアクセルの同時制御（ハンズオフ走行など） | 人間 |
| 3 | 条件付自動化 | 高速道路など特定の場所でシステムが運転。緊急時は人間が交代 | システム（緊急時以外） |
| 4 | 高度自動化 | 特定エリア内での無人運転。2023年から国内一部で運行開始 | システム |
| 5 | 完全自動化 | あらゆる場所・条件下でシステムが全操作を行う | システム |
日本では、特定条件下でシステムが運転を担う「レベル4」の実装が進んでいます。一方で、アメリカや中国では、レベル4相当の無人タクシーが日常的な交通手段として利用され始めています。中国に出張して完全無人タクシーに乗った友人によると、非常に安全で快適だったそうです。
アメリカでは、Google傘下のWaymo（ウェイモ）などがサンフランシスコ、フェニックス、ロサンゼルスなど複数都市において、週に45万回以上の有料乗車を提供しており、順次エリアを拡大しています。日本でも実現する日は近いかも知れません。
しかし、日本の都市部は海外と比較して道路が非常に狭く、交通ルールも複雑なため、当面はエリアや条件を限定した導入になると考えられます。特に道路幅や駐車スペースの制約に加え、歩行者の動きに予測しづらい要素が多い点も、日本での普及が進みにくい要因の一つといえるでしょう。
このような自動運転は、大量のセンサーデータを基に安全性を確保しています。そのデータ量は1時間あたり1TBから4TBに及ぶと言われており、ハードウェアの進歩がこれを支えています。例えば、カメラデータが約400GB、レーザーによる周囲の3D形状と距離測定で約250GB、さらに近距離の障害物検知などで追加のデータが生成されるとされています。
精度を上げるためには、今後さらに大量のデータが収集・処理されることになります。日本の場合は、より多様なセンサー情報が必要になるに違いありません。
自動運転の普及により、交通事故の大幅な減少や渋滞の緩和が期待されるとともに、高齢者をはじめとする移動支援を必要とする方々へのメリットが大きいので、早く日本でも普及して欲しいと思います。運転席の存在しないクルマはデザインも大きく変わってくるので面白そうですね。しかし、運転そのものを楽しみたい私のような人にとっては、複雑な気持ちです。
このような技術革新は、間違いなく社会を良い方向へ導いてくれるはずです。私も社会を良い方向に向けるために役立つサービスを提供したいと、改めて思います。
