必要になる3つの重要な技術
実現に向けてどこまで進んだ? 研究者に聞く「自動運転のいまと未来」
ここ最近、変化の激しい自動車業界。電動化がもっぱらの話題だが、もうひとつ、この領域で頻繁に語られている技術革新がある。自動運転だ。
完全な自動運転が実現すれば、運転する必要がなくなり、公共交通などにもメリットをもたらすことが期待されている。とはいえ、その未来がいつ来るのか、なかなかイメージが湧かないのも偽らざる本音だ。
現時点において、自動運転の開発レベルはどれほどなのだろうか。そしまた、自動運転により未来の交通はどう変わるのか。
そこで訪ねたのが、自動運転システムを研究する慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科の大前学教授。近年よく聞かれるキーワードに迫る連載「マネ部的トレンドワード」。自動運転編の第1回は、大前氏に「自動運転のいまと未来」を聞いた。
レベル3以降は、自動車のシステムが「運転責任」を負う
この取材でまず聞きたいのは、自動運転の「いま」である。自動運転は、その機能をレベル1〜5の5段階で表現することが多い(※)。大前氏は「レベル1〜2は人間が主体で運転し、システムがサポートする形。レベル3以上はシステムが主体で運転する形です」という。言い方を変えると、レベル2までは運転の責任が人に、レベル3以降は責任がシステムに移るという。
※自動運転のレベル分け…レベル1:運転支援、レベル2:特定条件下での自動運転機能、レベル3:条件付自動運転、レベル4:特定条件下における完全自動運転、レベル5:完全自動運転
一例を挙げると、レベル1は、自動ブレーキが作動する、あるいは車線からはみ出さないようにシステムがサポートするなど、あくまで人の運転を支援。一方、レベル5の完全自動運転は、つねにシステムがすべての運転タスクを実施する。
では、現在の自動運転はどのレベルまで開発が進んでいるのだろうか。
「私たち一般消費者が購入するオーナーカー(自分で所有する車)と、移動サービスの自動運転では開発の進み具合が異なります。オーナーカーの中でも現状で市販されている車では、レベル2が一般的でしょう。市販前のものでは、部分的にレベル3の自動運転も登場しています。“部分的”というのは、特定の状況でのみレベル3の自動運転が可能ということです」
部分的なレベル3の一例となるのが、ホンダ「レジェンド」の自動運転。2021年3月、世界で初めてレベル3の自動運転システムを搭載したとして話題になった。ただし、いかなる状況でもレベル3の運転を行うのではなく、高速道路の渋滞において、一定の条件下にある場合のみレベル3の自動運転を可能とした。前方の車の速度に合わせて、車間距離を保ちながら同一車線内を走行する形だ。
なお、研究段階であれば「オーナーカーでもレベル3〜4の自動運転まで進んでいるケースは多いでしょう」と大前氏。とはいえ、まだ消費者に受け入れられる値段とクオリティで販売するのは難しいようだ。
そして何より、消費者がそれを求めているか、あるいは完全自動運転が本当に安全の追求につながるのか、メーカーはまだ答えを出し切れていないと大前氏は考える。
「レベル2のように、あくまで人間が主体で運転し、危険なときにシステムがサポートする形が良いのではないかという見方もあります。はたしてどの形がもっとも安全なのか、正解はまだ見えていませんが、技術が発展する中で世の中のニーズと安全性のバランスを取っていくのではないでしょうか」
一方、アメリカのウェイモのような移動サービスの自動運転は「すでに無人走行なども行っており、オーナーカーより進んでいる」とのこと。レベル4の実用化も近いという。
自動運転で重要になる「冗長化技術」とはどんなもの?
ところで、自動運転を支えるのはどんな技術だろうか。大前氏は、重要なものとして3つの技術を挙げる。
「1つ目はセンサーですね。自動運転では、距離を測るLiDARやRADARといったセンサーを大量に設置し、周囲との距離や障害物をはかります。また、カメラの映像を解析して、障害物や人、車なども判別します」
2つ目に大前氏が挙げるのは、高精度な地図と照合して制御するために、正確な自分の位置を取得する技術。GPSがわかりやすい例だが、現在のGPSは数m単位で位置を取得するため自動運転に必要な精度を満たさない。自動運転の研究では、GPSの精度を向上する補強情報を使って1cm程度の精度で車の位置を計測する技術(RTK-GNSS)や、高精度な地図とLiDARなどの計測値を照合して、10cm程度の精度で自車の位置を推定する技術を使っているという。
「3つ目に大切なのが冗長化技術です。これは、ひとつのシステムが壊れても問題ないようにバックアップの仕組みを作る技術で、『二重化の仕組み』といえばわかりやすいでしょう。特にレベル3以上では冗長化技術が欠かせません」
車の電気系統からCPU、ハンドルなど、あらゆる機能で冗長化が必要になるという。いざという時に人間がサポートできない可能性があるからだ。
こういった技術に加え、AIの進化などが組み合わさると、自動運転が実用化されていくかもしれない。今回の取材でも、大前氏の研究室が所有する自動運転車両に乗らせてもらった。大学の敷地内に仮の道路が作られており、目的のルートを決めると設定通りにシステムが運転。最後の駐車までシステムが自動で行う。
自動運転を体験した後、もしもこの技術が世の中に普及したとき、交通の未来はどう変わるのかを大前氏に聞いてみた。
「自動車がさまざまな情報を通信して走るようになるので、その情報をもとに、いまどこにどれだけの車があり、どこへ動いているのか、道路状況を再現したバーチャル空間を作れるかもしれません。すると、建物の向こうを走る車や渋滞の先頭など、車内からは見えない道路状況がバーチャル空間の情報でわかります。各車はその情報を参考に運転するので安全性が上がるかもしれません」
また、車のメンテナンスやアフターサービスも変わる。ソフトウェアの更新やセンサーの保守が重要になり、メンテナンスもその点に重きが置かれるだろう。
一方で、もしも自動運転が普及したとき、どんな未来が待っているのだろうか。オーナーカーは市販できればマーケットが拡大されていく可能性が高いが、大前氏が危惧するのは移動サービスにおける自動運転。こちらは社会にとって「安価な乗り物」という位置付けになる可能性もあると大前氏は考える。
「いまは自動運転が先進的な技術として輝かしく扱われていますが、たとえば板前の握る寿司と回転寿司では前者が高級になるように、人の手を介さない、無人の自動運転サービスはコストダウンの手段として捉えられる可能性があります。そのときに、高度なシステムを扱う自動運転が採算を取れるのか。社会に受け入れられる価値をどう提供していくかは、マネタイズを考える上でも大切になると思います」
未来の交通を考える上で重要な自動運転。これからどう発展し、どんな形で社会に普及していくのだろうか。次回以降、自動運転に関わる企業に取材をしながら考えていきたい。
(取材・文/有井太郎 撮影/森カズシゲ)
※記事の内容は2021年11月現在の情報です