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ついに! 国内初の自治体自動運転バス、2020 年秋に走行開始 ソフトバンク子会社 BOLDLY ソフトバンク子会社の BOLDLY 株式会社（本社 : 東京都千代田区/代表取締役社長兼 CEO : 佐治友基） = ボードリー = が国内初の実用化事例として、2020 年秋から茨城県境町の公道で自動運転バスを運行させる予定であることが判明した。 自治体による自動運転バスとして運行が始まる形となる。 新型コロナウイルスの影響で当初の 4 月スタートという計画は延期されていたが、ついにこの計画が実現する日がやってくる。 ■ 2019 年度に計 23 回の自動運転実証を実施したボードリー ボードリー社は、ソフトバンクと先進モビリティ社の合弁企業として2016年に設立された企業（これまでに SB ドライブから BOLDLY に社名を変更）だ。 全国で自動運転バスなどの実証実験に積極的に取り組み、2019 年度は計 23 回の実証実験を実施している。 2020 年秋からの運行で使われる自動運転バス車両は、仏 NAVYA 社製の「NAVYA ARMA （ナビヤアルマ）」。 ボードリー社の資料によれば、ハンドルがない最大 15 人乗りのバスで、最大速度 25 キロで走行し、一度の充電で平均 9 時間の走行が可能となっている。 2020 年 5 月の発表では、茨城県境町での運行開始に向けて既に車両 3 台を輸入したことや、走行予定ルートの 3D マップデータの収集・作成を終えたことなどが明らかにされており、運行がいつ開始するのか注目が集まっていた。 自動運転バスが実用化でき、導入コストや運用コストも抑えていけるようになれば、運転手の確保が難しい地域でも住民向けの公共交通が維持されやすくなる。 茨城県境町での導入をきっかけに、全国的に導入の機運がさらに高まっていくことが予想される。 ■ 車両のラッピングデザインを募集中 ボードリー社は 2020 年秋からの運行開始に向け、自動運転バスの車両ラッピングデザインコンペティションの実施を発表している。 テーマは「利根川をイメージしたデザイン」で、応募締切は 8 月 23 日となっている。 プロ・アマ問わず広くデザインを募集しており、境町の町長・副町長やボードリー社の佐治友基社長などによる審査を経て、実際にラッピングデザインに採用される大賞1 人と優秀賞 2 人が決定するとのことだ。 (自動運転ラボ = 7-16-20) 自動運転の目、LiDAR 戦国時代 三菱電機が参入 三菱電機は、小型で水平検知角が広い 3 次元レーザーレーダー「LiDAR （ライダー）」を開発した。 MEMS （微小電子機械システム）方式を採用するメカレス型の製品で、一定の条件下でシステムが運転する「レベル 3」以上の自動運転用センサーとしての利用を見込む。 車載向け小型 LiDAR 市場は現在、「優勝劣敗」の時代に入っている。 同社は今後、さらなる小型化や垂直検知角の拡大、コスト低減を進め、2025 年以降の実用化を目指す。 ■ 大型ミラーと 2 つの光源 水平検知角を拡大 三菱電機の開発品は、水平と垂直の 2 軸で走査する電磁駆動式の MEMS ミラーを搭載する。 レーザー光の照射と反射光の受信に、同ミラーを使う。 具体的には、波長 905 ナノ（ナノは 10 億分の 1）メートルのレーザー光をミラーで前方に照射し、対象物（車両や歩行者など）に反射して帰ってくるまでの時間を基に、対象物までの距離を測定する。 2 軸で走査するため、対象物を立体的に識別できる。 MEMS 方式の LiDAR を使って高精細の 3 次元画像を広い範囲で取得するには、レーザー光を広範囲に照射し、反射光をより多く集める必要がある。 そのためには、MEMS ミラーの大型化や振れ幅（振れ角）の拡大が求められる。 ミラーの面積が大きいほど、反射光をより多く集められる。 ミラーの振れ角が大きいほど、検知範囲（検知角）を広くできる。 ミラーの触れ角の 2 倍が、LiDAR の水平検知角となる。 三菱電機の開発品の場合、ミラーの面積は 7 x 5 ミリメートル。 従来のミラーは 1 x 1 ミリメートル程度という。 またミラーには、面ひずみを抑制する機能を持たせた。 ミラーの振れ角は、水平が 30 度（±15 度）、垂直が 6.8 度（±3.4 度）である。 ただ前述したように、水平振れ角が 30 度では、水平検知角は 60 度にしかならない。 そこで、レーザーの光源を 2 つ使った。 1 個の MEMS ミラーに 2 つの光源のレーザー光を照射し、その反射光を集めることで、120度の水平検知角を実現した。 「水平視野角は 120 度あれば十分対応できる。 今後は垂直方向の振れ角を 12 度程度まで増やし、垂直視野角を 25 度以上に拡大する」と、三菱電機先端技術総合研究所で先進機能デバイス技術部長の山向幹雄氏は言う。 垂直視野角の拡大は、車両近くの対象物を立体的に識別するために必要になる。 三菱電機は今回の開発品を、一般道におけるレベル 3 以上の自動運転用のセンサーとして使えるとみる。 車両の前後バンパーの四隅などに搭載し、主に車両近くの対象物を検知する。 検知距離は 100 メートル以下とみられる。 開発品の寸法は、幅 108 x 奥行き 105 x 高さ 96 ミリメートル（体積は 900 立方センチメートル）。 実用化時には、開発品の約 3 分の 1 となる 350 立方センチメートルまで小型化する計画だ。 ここまで小型化できればバンパーだけでなく、ヘッドランプやテールランプの内部などにも搭載しやすくなる。 ■ 課題はコスト 10 万円以下目指す MEMS 技術を用いた三菱電機の小型センサーは、加速度センサーや回転センサー、エアーフローセンサー、圧力センサーなどとして、自動車に多くの採用実績がある。 同社は自動車メーカーと直接取引する「ティア 1」のサプライヤーであり、これまで自動車メーカーの求める基準を満たす製品を提供してきた。 小型 LiDAR 市場に参入している多くのスタートアップに比べると優位性がある。 実用化に向けた最大の課題は、自動車メーカーの要求仕様を満たしながら、コストをどこまで下げられるかである。 三菱電機は、「実用化時のコストは 10 万円以下を目指す（山向氏）」というが、競合メーカーもコスト削減でしのぎを削っている。 イスラエルのスタートアップであるイノビズ・テクノロジーズの MEMS 式 LiDAR は、独 BMW が 21 年に実用化する自動運転車「iNEXT （アイ・ネクスト）」に採用される。 ティア 1 のメガサプライヤーと連携して、採用にこぎ着けた。 量産開始時の価格は 1,000 ドルで、量産規模になれば 500 ドルにできるという。 機械式の LiDAR の実用化で先行する米ベロダイン・ライダーも、MEMS 式 LiDAR を開発中である。 検知距離が約 80 メートル、水平検知角が 60 度、垂直検知角が 10 度の製品で、100 ドルの価格を目指す。 仏ヴァレオの第 1 世代の LiDAR 「SCALA （スカラ）」は、独アウディの高級セダン「A8」や「A7」に採用された。 ただ、この製品は機械式である。 第 2 世代以降の製品で、メカレス型の製品を投入する計画である。 多くのスタートアップが参入している車載向け小型 LiDAR 市場だが、自動車メーカーの要求仕様を満たせない製品は、コストが安くてもいずれ淘汰される。 三菱電機の製品は、量産段階で 500 ドル程度（5 万円程度）までコストを下げられれば、競合メーカーと勝負できそうだ。 (高田隆、nikkei = 6-1-20) いよいよ日本で「レベル 3」の自動運転が解禁 世界初の採用車がホンダになるって本当? 「レベル3」とこれまでのシステムとの違いとは? 国内で新型コロナウイルス感染症の拡大に緊張が高まっていた 2020 年 4 月 1 日、自動車分野で最も重要な 2 つの法律が改正された。公道での交通ルールを定めた「道路交通法」と、公道を走行する車両が満たさなくてはならない条件を定めた「道路運送車両法」である。 今回の改正で最も注目されるのが、公道上で「レベル 3」の自動運転が解禁になったことだ。 レベル 3 の自動運転と、現在実用化されている「レベル 2」のシステムとの最大の違いは何か? それは、ドライバーがシステムの動作状況や周辺環境の監視を常時行う必要がないことである。 レベル 2 の自動運転技術（というか運転支援システム）では、ステアリングやアクセル、ブレーキの操作がすべて自動化されていても、ドライバーが常にシステムの動作状況や周辺の交通環境を監視することが要求されている。 ドライバーがシステムを監視する義務を忘れないように、ステアリングに手を添えることを義務付けているシステムも多い。 これに対し、今回解禁されたレベル 3 では、"ある条件下" ではドライバーがシステムや周辺状況を監視する義務から開放される。 車両が走行中にスマートフォンを操作したり、カーナビゲーションシステムの画面を見続けたりすることが可能になるのだ。 これまでの道路交通法は「運転行為をするのは人間」であることを前提にしていたが、改正された道路交通法では新たに「自動運行装置」という概念を導入し、「自動運行装置を使って車両を利用する行為」も運転行為に含めるという画期的な変更が実施された。 運転の責任はドライバーにあり それでは、レベル 3 の自動運転が可能な "ある条件" とは何か? これがけっこう細かく、かつ多くの項目にわたるのだが、ドライバーが意識しなければならないのは次の 2 点に集約できる。 (1) 高速道路の同一車線で、60km/h 以下で走行していること。 走行中のスマートフォンの使用は認めていながら、一方でいつでも運転を代われることをドライバーに要求するのは矛盾しているようにみえるかもしれない。 そもそも、これまでの議論では「レベル 3 の自動運転走行中に起きた事故は、メーカーの責任になる」とされていた。 しかし今回の道路交通法の改正では、レベル 3 の走行中であっても、依然として「基本的な安全運転の義務はドライバーにある」と定められたのだ。 もちろん、自動運転システムに設計上の欠陥があり、それが原因で事故が起きた場合にはメーカーの責任になるが、それは例えばブレーキやステアリングの設計に欠陥があった場合でも同じことだ。 自動運転中の事故がメーカー責任となることは、レベル 3 の実用化におけるひとつのハードルになるとみられてきた。 今回の改正内容は、メーカーにとってのハードルが低くなったことを意味している。 「アウディ A8」はどうなった? さて、技術に詳しい読者の中には「あれ? レベル 3 って、もう『アウディ A8』で実用化されたんじゃなかったっけ?」と思われた方がいるかもしれない。 確かに、現行のアウディ A8 が 2017 年 7 月に初めて公開されたときには、「市販車としては世界初となるレベル 3 の自動運転を実現した」とうたわれていた。 しかし今に至るまで、アウディ A8 のレベル 3 の自動運転機能は実用化されていない。 ドイツでも日本の道路交通法にあたる法律ではレベル 3 の車両の公道走行を認めているが、もう一つの道路運送車両法にあたる法律の改正が追いついておらず、レベル3の車両が備えるべき条件が法制化されていないのだ。 いわば A8 は "見切り発車" で発売されたわけで、最近ではアウディがレベル 3 の自動運転の実用化を断念したとの報道もある。 このため、レベル 3 の自動運転を世界で最初に実用化するのは、ホンダになりそうだ。 これまでも同社は 2020 年に発売するとアナウンスしてきたが、2020 年 3 月期決算でも、八郷隆弘社長が年内発売の方針に変わりはないことを表明している。 車種は明らかにされていないが、高級セダンの「レジェンド」になる可能性が高い。 また、2021 年には BMW が次世代 EV （電気自動車）の「iNEXT」にレベル 3 の自動運転機能を搭載する予定であるほか、2020 年代初頭には、トヨタ自動車やダイムラーも実用化するとみられる。 ただ、レベル 3 の自動運転機能は、信頼性を確保するためにシステムを二重化することなどが必要で、車両の価格が非搭載車より 100 万円程度上昇しそうだ。 このため、当面その採用は一部の高級車にとどまるだろう。 レベル 3 は商品力がないとみてレベル 2 の高度化に専念する完成車メーカーも多く、現状ではレベル3が幅広く普及するかどうかは未知数だ。 (鶴原吉郎、web cg = 5-25-20) 処理遅れ、「56 度傾き」と勘違い 自動運転車の事故 愛知県豊田市で 8 月、運転手なしの自動運転の実験車が乗用車に衝突した事故で、実験を進めた名古屋大学と市は「コンピューターやセンサーの処理が遅れ、車の向きを誤って認識した可能性が高い」との調査結果を発表した。 名大は再発防止策を講じ、12 月 9 日から静岡県下田市で公道での走行実験を再開する。 事故が起きたのは 8 月 26 日で、豊田市中心部の市道を時速 14 キロで走行中に右に曲がり、追い越そうとした後続の乗用車にぶつかった。 けが人はなかった。 実験車は、屋根に積んだレーダーで半径 150 メートルの範囲にある建物などを検知し、事前に記憶させた 3 次元地図と 0.1 秒ごとに照合させて走っていた。 事故の 1.3 秒前、実際に走っている方向より左に 56 度傾いていると誤って検知し、ハンドルが右に曲がったことがわかっていた。 その後の名大の検証で、実験車は 0.1 秒ごとの照合作業中に車体の揺れなどで負荷がかかり、データが遅れて入力されるなどしたため、車の位置や方向を検知する機能が正常に働かなくなった可能性が高いことがわかった。 会見した名大の佐宗章弘副総長は「現在の技術レベルでは、誤検知の可能性をゼロにすることは不可能」とした上で、「運転席に人を乗せているので、（トラブルがあっても）対応できるという先入観があったと反省している」と述べた。 再発防止策として、車の傾きを検知するジャイロセンサーなどと地図データとの食い違いが大きい時には自動停止する装置を取り付けたという。 12 月 9 日から静岡県下田市で、同県と合同で公道での自動運転実験を再開する。 (小山裕一、asahi = 12-3-19) 突然エアコンやラジオがオン 「つながる車」に迫る影 シンギュラリティーにっぽん インターネットとつながる「コネクテッドカー」が急速に増えている。 その先には人ではなく、データが車を走らせる自動運転の未来が広がる。 便利になる半面、新たなリスクも忍び寄る。
「スマホ化」する車 「中東のシリコンバレー」にある石造りの素朴な建物に、自動車産業の未来を左右する可能性を秘めたベンチャー企業がある。 イスラエルの商都テルアビブの北、ヘルツリヤにあるオトノモが創業したのは 2015 年。 以来、コネクテッドカーからさまざまなデータを集積している。 コネクテッドカーがやり取りするのは速度や位置、車間距離、ハンドルやブレーキの動き具合、オイルやバッテリーの残量といった車のデータだけではない。 運転者らの心拍数など、乗っている人の健康に関する情報も。オトノモには、日本企業を含む車メーカーなどから日々、世界各地の 1,800 万台分の情報が送られてくる。 そのデータを保険や広告、小売りなど 100 社超に提供する。 「社員は 80 人だが、コネクテッドカーのデータの集積所としては世界最大だ」と創業者のベン・ボルコウ社長は自慢する。 「データとセキュリティーがわれわれのビジネスの核心だ」とボルコウ社長は語る。 イスラエル軍でサイバーセキュリティーの実務を経験したエンジニアたちが支える。 膨大な情報が集まるオトノモの存在感の高まりは、車が集めるビッグデータが価値を持ち始めたことを象徴する。 日本でも、コネクテッドカーの情報を利用した保険商品が生まれている。 トヨタ自動車と、あいおいニッセイ同和損害保険は昨年 1 月、「つながる」保険を発売した。 レクサスやプリウスなど、トヨタ製の車に搭載される通信機を通じ、ブレーキやアクセルの踏み具合などを記録したデータを送り、運転者の特性を分析。 急発進や急ブレーキが少なく、安全性の高い運転を続けていると保険料が安くなる仕組みだ。 米国で 15 年ほど前に始まった保険商品で、同じ条件の従来型保険に比べて事故を起こす比率が 3 割下がったという。 「見られているという運転者の自覚が、より安全な運転を促している」とあいおいの担当者は話す。 つながる車の可能性はまだまだある。 東京都江東区で 4 日まで開かれていた東京モーターショー。 トヨタのブースに展示されていたのは、自動運転が当たり前になるであろう 30 - 50 年後、モノではなく、サービスを提供する次世代の移動手段「MaaS （マース）」を具体化したコンセプトカーだった。 車イスのまま乗り込めるスロープのついた「e-Care （ケア）」は、医療サービスに特化する。 人工知能 (AI) やカメラを使って顔色や心拍数などを分析し、健康状態を調べる。 車の中で遠くにいる医師と話して、診察を受けられる。 人口減少が進み、近くに病院のない地方でも、お年寄りの受診を可能にする。 いわば未来の車だが、トヨタの ITS・コネクティッド統括部の山本昭雄部長は「必ず実現できる」と断言する。 「車は移動手段から、データを集め社会課題を解決するデバイスになる。」 来年中には、通信機を日米欧で販売するほぼ全ての乗用車に搭載し、新たなサービス開発をめざす。 「走るスマートフォン」といわれるコネクテッドカー。 調査会社の富士経済によると、その世界販売は今年、2,900 万台と新車全体の 35% に達し、2030 年には 7 割を超えると予測される。 ただ、車がスマホと違うのは「つながる機能が命に直接かかわることだ」と山本部長は言う。 便利さをもたらす機能が、安全を脅かそうとしている。 自動車が乗っ取られる 高速道路を SUV （スポーツ用多目的車）「ジープ・チェロキー」が疾走する。 車内では突然、運転手が何もしないのにエアコンがついた。 ラジオは大音量で流れっぱなしになり、ワイパーも動き出した。 最後にエンジンが切られ、車は急減速した - -。 IT などの専門誌ワイアードが公開した動画の一幕だ。 米国の情報セキュリティーの専門家、チャーリー・ミラー氏らが車のシステムを乗っ取り、別の場所にあるパソコンから車を遠隔操作。 実験だと分かっていても、運転手役の記者はパニックに陥った。 「自動車のサイバーセキュリティーに危機感を持ってもらうのがハッキングの狙いだった。」 ミラー氏は、自身を有名にした 4 年前の「公開実験」をそう振り返る。 動画の公開から 3 日後、製造元の自動車大手フィアット・クライスラー・オートモービルズ (FCA) は、同様にインターネット接続する車種計 140 万台のリコールを発表した。 「ハッキングに対する予防措置のため」という。 この後、各自動車メーカーはコネクテッドカーの安全性を高めたが、ミラー氏は「時間と努力を惜しまなければ、ハッキングできない車はない」と言い切る。 対策を講じる上では自動車特有の課題もある。 「車は通常、製造の何年も前に設計され、携帯電話よりずっと長い期間使われる。 最新の安全性を保つのが簡単ではない」とミラー氏。 ハッカーとメーカーの攻防はすでに始まっている。 5378。 パソコンに映し出された世界地図の一角に、攻撃された車の台数が赤い文字で刻まれていた。 車に使われる制御用コンピューター (ECU) のソフトウェアに対し、世界中のハッカーが 1 秒間で仕掛けたサイバー攻撃の数だ。 コネクテッドカーなど車にはカーナビやエンジンなどに ECU が多く使われる。 最近の車には 150 個以上搭載されているという。 イスラエルの IT 企業カランバ・セキュリティーは、ネットワークを通じて外部から車に侵入されるのを防ぐため、車や部品メーカーが開発する ECU の弱点を調べるシステムを開発した。 実際のデータを使ったデモ画面をみた。 新しいソフトウェアに興味を持つハッカーの習性を利用し、新しい ECU に使われるソフトを米国やドイツ、東京など世界各地のサーバーに置くと、捕獲器のエサに食いつくネズミのようにハッカーが寄ってくる。 攻撃の数は、昨年 10 月からの 3 カ月間で月平均 30 万回に上った。 侵入された場合はメーカーに報告。弱点を修正した上で新車に搭載される。 カランバと提携する日本の IT 企業、アズジェントの杉本隆洋社長は「通信機能を持つカーナビなどからも侵入される恐れがある」と指摘する。 独 BMW の車で昨春、音楽を再生したり、車両位置を追跡したりする車載ユニットから侵入し、遠隔操作できる危険性が見つかった。 発見した中国 IT 大手テンセントの研究者が BMW に報告し、BMW は車載ソフトの修正に応じた。 「コネクテッドカーはまだ黎明（れいめい）期。 今はハッカーが自分たちの腕を試そうと車の脆弱（ぜいじゃく）性を発見しているレベルに過ぎない。 だが遠からず、車に集まる個人情報を盗みとったり、遠隔操作で個人や企業を脅かしたりする人たちが出てくる恐れがある。」と杉本社長はみる。 攻防はいたちごっこに 人がハンドルを握るコネクテッドカーより、自動運転車は外部から侵入された場合のリスクがいっそう高い。 自動運転車が走行中にサイバー攻撃を受けたら - -。 瀬戸内海に浮かぶ香川・小豆島で今年 3 月、香川、群馬、明治 3 大学による共同の実証実験があった。 無人で走るレベル 4 を想定した。 緊急時には手動に切り替えられるように、実験車両のミニバンに乗るドライバーはハンドルから手を離している。 サイバー攻撃でプログラムが変更された想定で、前方の障害物を検知して停止するセンサーを切った。 海に面した県道を時速 18 キロで走っていると、緩やかな左カーブを曲がったところで突然、人を模した高さ 1.8 メートルのバルーンが目の前に現れた。 車は減速せず衝突した。 最後は人がブレーキを踏み、自動走行を解除して止まった。 群馬大の三樹孝博・特任准教授は「サイバー攻撃を受けても気づかない可能性が高い。 責任の所在を明確にするためにも、所有者が攻撃を受けたことを立証するためログを残しておかなければならない。」と指摘する。 自動運転車が乗っ取られれば、航空や鉄道などと同じように重大な事故につながりかねない。 テロに使われる恐れもある。 国連は、サイバーセキュリティーを確保する国際基準作りに乗り出した。 通信中にデータが書き換えられたり、抜き取られたりする恐れなど、起こり得る脅威をリストアップ。 受信データが信用できるものなのか、暗号化して認証する仕組みなどが盛り込まれる見通し。 来年 3 月までに決まる国際基準をもとに、国土交通省は来春、省令を改正し、自動運転車に対する不正アクセス防止をメーカーに義務づける方向だ。 国連の作業部会の共同議長を務める新国哲也・交通安全環境研究所上席研究員は「サイバー対策の基準は、車にとって安全や環境基準と並び欠かせないものになりつつある」と話す。 政府は、運転手が乗って自動走行するレベル 3 の車について来年をメドに実用化する目標を立てる。 メーカーが自動運転車を懸命に防御しても、ハッカーは穴を探し続ける。横浜国立大の吉岡克成准教授は「その攻防はいたちごっこが続く」と警鐘を鳴らす。 「多重防御の仕組みを採り入れ、常に最新の対策にアップデートする必要がある。」 (渡辺淳基、編集委員・堀篭俊材、asahi = 11-14-19) 都心で自動運転 100 台規模実験 「実用化近づいてる」 三次元地図や信号機の切り替えタイミングといった情報を活用する自動運転の実証実験が、東京のお台場や有明周辺など都心の臨海部で始まった。 羽田空港へ続く高速道路などで、自動車が本線に合流する際に本線を走っている車の情報を受け取ってスムーズに合流できるようにする。 最終的には 100 台規模で実験し、通行量が多い道路での安全性向上を目指す。 実験は、産学官が連携して研究開発する内閣府の「戦略的イノベーション創造プログラム (SIP)」の一環。 国内外の自動車メーカーや部品メーカー、大学など 28 機関が参加、2021 年 3 月までデータを集める。 今回の実験では、すべて運転席に人が乗って、いざという時に対処する。 SIP のプログラムディレクターの葛巻清吾・トヨタ自動車フェローは「運転手のいない車が走れるようになるのはまだ先かもしれないが、自動運転技術は進歩していて、実用化できるものはたくさんある」と話した。 (合田禄、asahi = 11-14-19) 死亡事故を起こした Uber の自律走行車は、「車道を渡る歩行者」を想定していなかった : 調査報告から明らかに Uber の自律走行車のテスト車両が道路を横断していた女性をはねて死亡させた 2018 年の事故に関して、新たな事実が調査報告によって明らかになった。 テスト車両に搭載されていたソフトウェアは、横断歩道以外の車道を渡る歩行者を発見できるようには設計されていなかったというのだ。 これ以外にも、ずさんな安全管理などの問題が次々に明らかになっている。 アリゾナ州で昨年、道路を横断していた女性を Uber の自律走行車がはねて死亡させた事故。 そのテスト車両に搭載されていたソフトウェアは、横断歩道以外の車道を渡る歩行者を発見できるようには設計されていなかった - -。 そんな事実が、当局による事故調査の一環として公開された文書から明らかになった。 今回の新情報は、この事故に関して過去に公開された大量の文書から明らかになった情報のなかで、最も悪質なものである。 だが、それ以外にも新しい文書からは、Uber の自律走行車の技術では人間の実際の動き方を考慮できていなかったことが、さまざまな点から示されている。 この文書は、Uber の自律走行車が起こした事故に関する 20 カ月の調査に関連して、国家運輸安全委員会 (NTSB) が 11 月 5 日（米国時間）に公開した。 NTSB は航空機や大型トラックなどの事故を主に調査する政府の独立安全委員会である。 NTSB は事故に関する最終報告書を 2 週間後に公表する予定だ。 数百ページからなる 40 部以上の文書には、2018 年 3 月 18 日に発生した事故の詳細がつぶさに記されている。 この事故では、イレーン・ハーズバーグという 49 歳の女性がアリゾナ州テンピで暗闇のなか道路を横断していたところ、44 歳のラファエラ・ヴァスケスが運転席に乗っていた Uber の試験車両にはねられて死亡した。 事故当時、この試験車両の運転状況とソフトウェアの状態を監視していたのは、この運転手ひとりだった。 事故の 1 週間後に公表された映像には、衝突間際のヴァスケスが動揺しながら対応する様子が記録されている。 社内の「安全文化」にも問題 新しい文書では、専門家が呼ぶところの「安全文化」という観点から見て、Uber の社内体制に明らかな過失がいくつかあったことが指摘されている。 例えば、自律走行車による試験プログラムには運行の安全を管理する部署が存在せず、安全管理者もいなかった。 なかでも目に付いたのが、ソフトウェア関連の問題だ。 Uber のシステムは、横断歩道以外の車道を渡る歩行者を発見したり、それに対処したりできるようになっていなかったのである。 また、Uber のエンジニアは誤作動によるアラートの発生を恐れたのか、衝突の危険性を検知してから車両が反応するまでに 1 秒のタイムラグを設定していた。 さらに Uber は、ボルボ製の自律走行車に組み込まれていたボルボの衝突被害軽減ブレーキ（自動ブレーキ）のシステムを無効にしていた。 のちにボルボは、自動ブレーキを有効にしていれば、女性に衝突した際には相当に減速していたか、衝突そのものを回避できていた可能性もあると結論づけている。 ちなみに複数の専門家は、車両側の自動ブレーキシステムを無効にした Uber の判断は、技術的には理にかなっていると指摘している。 同じような機能をもつふたつのソフトウェアを同時に動作させ、車両に "指示" させるのは安全性に問題があるからだ。 「歩行者」を認識できなかったシステム 車両が女性を発見した時点では、停車するためには十分な時間が残されていた。 ところが、車両は時速 70km で彼女に衝突し、23m 先まではね飛ばした。 こうした事態が起きた理由は、ブレーキのソフトウェアの問題でおおかた説明がつく。 女性の存在を自律走行車が最初に認識したのは、衝突の 5.6 秒前である。 だが、そのとき車両は彼女のことを「自動車」であると誤って認識していた。 続いて認識は「その他」に変わったが、再び「自動車」に戻り、「その他」、「自転車」、「その他」を経て、最終的に「自転車」に落ち着いた。 女性が歩いていたことを車両が認識できなかった理由は、単純だが腹立たしいものだった。 Uber は車両に対して、横断歩道以外の車道で歩行者を探すようには指示していなかったのだ。 「システムの設計は横断歩道以外の車道を渡る歩行者を考慮していなかった」と、NTSB の「Vehicle Automation Report」には書かれている。 車両は、検知した "謎の物体" が何であるのかを推測しようとするたびに、その物体（すなわち横断していた女性）の向かう先を予測する処理を最初からやり直していた。 そしてシステムは衝突の 1.2 秒前になってようやく、車両が女性に衝突すること、ハンドルを切っても回避できないこと、そして急ブレーキをかける必要があることを認識したのである。 その結果、Uber が「動作の抑制 (action suppression)」と呼ぶ機能が動作した。 システムは「発見した危険の性質」を検証するために 1 秒間、ブレーキをかけずに待機する結果となったのである。 この 1 秒間に、運転席に「安全オペレーター」として座っていた男性は "最後の砦" として車両の制御を取り戻し、自分でブレーキを踏むことができたはずだ。 しかし、そのとき彼は道路に視線を向けていなかった。 車両が衝突 0.2 秒前に警告音を出して初めて、彼はステアリングを握り、自動運転システムを解除したのである。 女性に衝突してから1秒近くたって、ようやくオペレーターはブレーキを踏み込んだ。 Uber は安全チームの組織体制を変更 Uber の広報担当者は、同社が「2018 年の事故を遺憾に感じている」としたうえで、自動運転技術部門の Advanced Technologies Group が安全プログラムを改善したと強調している。 Uber が事故調査の一環として NTSB に提出した文書によると、同社は事故後 20 カ月の間に安全運転教育を改善し、各車両に安全オペレーター 2 名を乗車させるようになったという （Uber は自律走行車の試験をピッツバーグで実施しているが、この 11 月からダラスでも開始する予定だ）。 さらに Uber は安全チームの組織体制を変更し、従業員が匿名で安全上の問題を報告できる仕組みを設けた。 「NTSB による徹底的な調査を深く尊重します」と、同社の広報担当者は語っている。 今回の事故の要因は、もうひとつある。 現場付近の道路の構造だ。 女性が自転車を押して渡った車道の付近には、一見すると歩行者用につくられたかのように見える通路があった。 しかし実際には、最寄りの横断歩道からは 110m も離れていた。 NTSB は 11 月 19 日、ワシントン D.C.で事故に関する会合を開く予定だ。 この会合では調査官が事故に関する包括的な報告書を公表し、何が起き、どのような過失や問題点があったのかを詳しく明かすことになる。 また事故調査官は、自律走行車の技術を牽引している Uber などの企業と規制当局に対し、同じような衝突事故を防ぐ方策について勧告することになる。 事故で亡くなった女性にとっては、一連の動きは遅すぎたことだろう。 なお、遺族は事故から 11 日後に Uber と和解している。 (Aarian Marshall and Alex Davies、Wired = 11-7-19) トヨタ・GM・ボッシュなど 8 社、自動運転技術で連携 【シリコンバレー = 中山修志】 トヨタ自動車や米ゼネラル・モーターズ (GM) など世界の自動車メーカーと部品メーカー、半導体メーカーが自動運転関連の技術開発で連携する。 各業界の大手 8 社が発起企業となり、自律走行時のデータ処理や安全要件の共通化などで協力する。 他の企業にも参加を呼びかけ、完全自動運転の早期実用化と開発コストの低減につなげる。 トヨタなど 8 社は 8 日、完全自動運転の実現に向けた共同組織「オートノマス・ビークル・コンピューティング・コンソーシアム (AVCC)」を発足すると発表した。 AVCC にはトヨタと GM のほか、部品メーカーのデンソーと独ボッシュ、独コンチネンタル、半導体の米エヌビディアとオランダの NXP セミコンダクターズ、英アームが立ち上げメンバーとして参加する。 他の完成車メーカーや部品メーカーにも完全自動運転に必要な技術開発で協力を求める。 第 1 弾として、自律走行システムの演算処理で使う車両のサイズや温度範囲、消費電力などの要件を標準化し、安全基準も統一する。 基盤技術の要件をそろえることで無駄をなくし、実証実験などで各国当局から安全面の承認を得やすくする。 (nikkei = 10-9-19) 滴滴出行の自動運転タクシー、上海で試験運行へ 中国配車大手の滴滴出行（ディディチューシン）がこのほど、「レベル 4」の自動運転のネット予約タクシーを公開した。 特定の地域内で、緊急時でも人力を借りずにシステムが自動車を運転できる水準。 上海市内での試験運行許可を得たという。 同市嘉定区で数カ月以内に 30 台による試験運行を始め、中国内外の他都市に広げる考えだ。 自動運転は画像認識の人工知能 (AI) が核心技術の一つだ。 中国は今、AI ブームで、自動運転関連企業に資金も人材も集まる。 中国には今年春の時点で自動運転車が走れるモデル地区が約 20 あり、各社が実験を進めている。 北京市、広東省広州市、重慶市などでも走行データを集められるようにするなど、国を挙げて支援している。 米カリフォルニア州から自動運転サービスの提供の許可を得たベンチャーの小馬智行 (Pony.ai) も年末までに自動運転タクシーサービスを始める方針。 同社は広州市などの街中での試験走行を繰り返しており、急な車線変更で前に入った車を感知して急ブレーキをかけるなど、スムーズな走行を実現している。 (上海 = 福田直之、asahi = 9-2-19) 自動運転の要「LiDAR」、京セラが参入 量産化へ 自動運転車の「目」となる高性能センサー「LiDAR （ライダー）」に日本企業が相次ぎ参入している。 京セラは 2020 年春をメドに試作品を出荷し、25 年にも量産に乗り出す。 ライダーは人がほとんど操作をしない高度な自動運転に不可欠な部品とされ、欧米勢が先行しているが、価格を半額以下に抑えて巻き返す。 電機・電子部品の技術を生かしやすく、日本勢が今後、高いシェアを握る可能性もある。 ライダーは半導体の一種である赤外線レーザーを対象物に照射し、その反射光を光センサーでとらえて距離を測定する技術。 もともとは航空機、月面や山地の計測などに利用され、コストが高いが、障害物の検知で使われるミリ波レーダーと組み合わせて、より精度の高い測定が可能だ。 京セラが開発したのはライダーと画像センサーを組み合わせたセンサーモジュール。 MEMS （微小電子機械システム）などの制御技術を生かして100 メートル先の 10 センチ四方の障害物を認識できるという。 京セラが基幹部品の多くを内製化し、さらに高額なミラーを使わないなどの強みを生かし、価格を 50 万円以下と現時点の競合の半値以下に抑える。 同社の実験によると、競合品に比べて精度が 6 倍以上高く、ライダー専業の米ベロダイン・ライダーよりも高精度で安いとみられる。 車の自動運転は大きく 5 段階に分類され、現在は人間の操作が必要なレベル 1 - 2 まで実用化済み。 レベル 3 - 5 は人の操作がほとんど不要になるが、周囲の状況を立体的に把握するには、ライダーが測定できる水準の精度が不可欠といわれている。 京セラは 20 年春にも自動車関連メーカーに試作品を出荷し、自動運転のレベル 3 が本格化するとみられる 25 年に量産化に踏み切る方針だ。 京セラはスマートフォン向けの部品が強く、半導体や電子部品の売上高が全体の 4 割を占める。 スマホ市場の変動の影響を受けやすいため、安定的な成長が見込める自動車関連を強化している。 現在の自動車関連の売上高は 2,500 億円と全体の 15% だが、早期に 3,000 億円に引き上げる。 自動運転用のセンサーは成長分野だ。 英 IHS マークイットによると、14 年に約 4,900 万ドル（約 52 億円）だったライダーの市場規模は 24 年には 4.7 億ドルに増える見通しだ。 米アルファベット傘下のウェイモや米ベロダインが先行しているが、いずれも開発段階で勝負はこれからといえる。 独コンサルティング会社のローランド・ベルガーの貝瀬斉パートナーは「核となる要素技術を持つ日本勢の強みが生きる」とみる。 今後はセンサーの精度を高めながら、コストをどれだけ下げられるかがカギを握る。 他の日本勢も成長が見込めるライダーの関連事業の強化に乗りだしている。 日本電産は 2025 年度にカメラやセンサーで車外を検知する「先進運転支援システム (ADAS)」関連の売上高を 1,000 億円にする目標を掲げる。 4 月にはオムロンの車載子会社を約 1,000 億円で買収すると発表。 オムロンは長距離の検知性能が高いライダー技術を持ち、日電産の他のセンサー技術と組み合わせて安全性の高いシステムの構築を目指す。 シャープは CD の読み取りや監視カメラに使う赤外線センサー技術の自動運転への応用を進める。 ライダーに使う赤外線レーザーを開発しており、年内にも福山工場（広島県福山市）で量産を始める計画だ。 ライダーは独ボッシュなどの大手サプライヤーもまだ開発中で、京セラなどが量産化で先行できれば、一定のシェアを握ることができる。 ただ、ライダーを積む量産車は独アウディの「A8」など一部の車両に限られ、自動車業界では次世代技術として普及するかどうか慎重な見方もある。 代替技術の開発も進んでおり、NTT はカーナビに搭載する安価な GNSS （測位衛星システム）と安いアンテナで、人工衛星から誤差 10 センチメートルと高精度に自車位置を推定する技術を開発。 実用化ができれば、現在のライダーに比べて大幅に導入コストを低減できる。 ライダーが自動運転車に必須の要素技術になるかはどこまでコスト削減できるかがカギを握りそうだ。 (赤間建哉、佐藤雅哉、千葉大史、nikkei = 8-30-19) |