自動運転レベル４の解禁に向け、ＡＩで完全無人化を目指す実証実験を開始

ソフトバンクは３月１０日、高い持続性を備えた自動運転サービスの早期社会実装を目指して、東京都港区の竹芝エリアで、自動運転車による走行経路の実用設計に取り組む。また併せて遠隔監視の運行業務をＡＩで完全無人化させるべく、既に今年１月から実証実験の体制構築を行っている事を一般に向けて公表した。（ 坂上 賢治 ）

ちなみに我が国では、自動運転に係る諸定義の策定を経た２０２３年４月、新たな改正道路交通法の施行に伴い、いよいよレベル４（ 高度運転自動化／上記レベル分け図を参照 ）が解禁される。

ただ現実の自動運転車並びにサービスシステムの実用化では、ドライバー不足の解消や、交通事故の削減に繫がるなど、各方面からの期待を一身に集めている一方で、未だ多くの先端機能の高性能化やシステム刷新が必要であるとされており、それらの導入コストが今日に於いても課題として浮き彫りになっている。

つまり公道上に於ける自動運転の実現は、課題解決に至る道筋の険しさが、今も取り沙汰されている最中にある。

走行経路イメージ

そうしたなかソフトバンクは、政府による自動運転のレベル４（ 特定条件下で自動運転システムが全ての運転のタスクを実施する状態 ）解禁を前提に、様々な諸課題の解決を真正面から捉え、自動運転サービスの早期の社会実装を視野に本格的な実証実験を行うという。

なお実証実験の概要については、〝自動運転システムの検証〟〝ＡＩによる遠隔監視の自動化〟〝車内の運行支援システムの開発〟〝デジタルツインを使った運行の最適化〟〝シミュレーションを介した経路設計の自動化〟〝走行情報の運行システムへのフィードバック〟など克服すべき複数のテーマが横たわる。それら個々の課題検証に係るソフトバンクの技術的説明は以下の通りだ。

自動運転システムそのものに関する検証
まず改正道路交通法の施行に伴い、特定の事業者が自動運行のモビリティサービスを行う際には、万が一の事故時対応に備えるべく〝特定自動運行主任者〟の配置がサービス事業者に義務付けられる。この特定自動運行主任者は、車内管理者として設ける一方で、遠隔からの機能で対応する事も可能だ。

そこでソフトバンクでは、将来的な運行業務の完全無人化（ 遠隔管理者による運行システムの実用化 ）を見据えつつ、現段階では、安全管理の冗長化を取りつつ、将来的な運行システムの効率化研究を進めていくとしている。

車外の遠隔監視ＡＩによる自動化
一般的に自動運転車の運行で、大きな工数を占めるもののひとつが、遠隔地からの自動運転車両の監視だ。

自動運行サービスにあたっては、複数車両の周辺環境を監視者が同時に把握し、刻々と変化する環境変化にリアルタイムに応えなければならない。しかし現実には、これらの対応では、時に複数トラブルの同時発生など困難を極める場面に遭遇する事も考えられる。

そこで監視者による運行管理では、車両の運行情報を自動で取得・編集して遠隔監視者を適切にサポートしていくＡＩ（ 人工知能 ）を開発する必要がある。それゆえ今回ソフトバンクはＡＩを活用した監視者サポートの検証も行っていく。

自動運転車内の運行支援システムの開発
またドライバーがいない自動運転を開発する場合、安全運行を担保するハードウエアやソフトウエアが、かつて生身の運転者が担っていた雑多な業務に、きめ細かく対応しなければならない。

例えば、それがバス車両であれば、最先端のセンシング装置が車内を歩行する人の有無を確認する。時には転倒者を咄嗟に検知する事も求められる。またそうした場面に至らないよう、事前に車内で音声案内を行ったり、場合によっては遠隔監視者との連携を行う必要もある。

そこで同社では今実証にあたり、車外の遠隔監視ＡＩなどと状況監視を共有させつつ、タクシーや小型マイクロバスなどの輸送車両に於ける様々なユースケースを事前に想定。いわゆるＭａａＳ（ Mobility as a Service ）環境下で、省人化された状況でも適切な対応出来るよう開発を進めていくという。

デジタルツインによる運行の最適化に関する検証
自動運転は、走行コースを自動運転システム（ ADS：Autonomous Driving System ／ 自動運転ソフトウエアを組み込んだコンピューターの他、LiDARなどの各種センサーで構成されている自動運転システムの総称するシステムを指す ）で学習して運転していく。

従って運行設計領域（ ＯＤＤ：Operational Design Domain ／ 自動運転のシステム設計にあたり、安全作動を裏打ちするため環境条件を整えるべき走行範囲 ）の策定がとても必要だ。それにはデジタルツインの活用が役立つ。

また運行システムの品質を向上させるためにもデジタルツインを使い、個々の運行設計領域への都度毎の的確なフィードバックも行っていく。

シミュレーションによる経路設計の自動化
そんなODDの策定には、走行経路の交通環境や危険な場所など特定の環境や条件を把握する事も不可欠だ。

デジタルツインによるリアルな仮想空間に、過去の事故データや交通データ、人流データなどを組み合わせて活用。精緻なシミュレーションを介した走行経路の事前分析を行い、最適な走行経路を自動的に算出する関連技術の検証も行う。

自動運転の運行システムへのフィードバック
最後に自動運転サービスの提供にあたっては、道路上の交通環境の特性を正確に捉え、発生した事象を正しく把握する事も欠かせない。

ゆえに今回も実際に自動運転車の走行時に発生する事象をプラットフォームに集約して前以てシナリオ化。これを様々な自動運転の運行システムを磨いていく事に活用する。

写真はMay Mobilityが米ミシガン州で展開するADK搭載の自動運転サービス車両

なお今回の同社による実証実験では、自動運転の運行システムにMay Mobility Inc.（ メイモビリティ ）のＡＤＳ（ Autonomous Driving System ）などが使用される予定だ。

今回はＡＤＳから得られるデータを基にメイモビリティと連携。自動運転の運行管理業務とその自動化に必要な機能を開発して検証すめ。またMONET Technologiesと共に、より安全な自動運転車の運行に務めていくとしている。

加えて今検証の概要を含め、ソフトバンクのＲ＆Ｄ部門である「先端技術研究所」がこの実証時期とを組み合わせて、同社グループの技術系取り組みを紹介するイベント「ギジュツノチカラADVANCED TECH SHOW ２０２３」を来たる３月２２～２３日に開催する。併せて同社傘下の先端技術研究所も自らが取り組んでいる技術成果を公式ウェブサイト上に掲載している。