無人タクシーが登場します。準備はできていますか?

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地図: 小魚

クラウド コンピューティングやビッグ データなどのアプリケーションの人気の高まりと、機械学習や画像認識などのテクノロジの継続的な成熟により、人工知能 (AI) が急速に普及しています。特に世界各国が人工知能の発展を国家戦略にまで高める中、人工知能技術は主要産業との融合を加速しており、無人運転車、スマート医療、スマートホーム、スマートモニタリングなどの応用分野が登場し、「AI+」が新たなトレンドになりつつあります。

自動運転タクシーが東京の路上で運行を開始。ロシアはハイテク衛星都市で自動運転タクシーの公開テストを実施。米国の自動運転スタートアップ企業 Drive.ai はテキサスで自動運転タクシー配車サービスを開始した...

最近、無人タクシーに関するニュースが相次いでいる。大手企業が無人タクシー市場に向けた計画を打ち出すなか、無人タクシーの概念はますます普及し、関連するテストやパイロットプロジェクトも加速している。これは、従来のタクシー業界に新たな課題をもたらしただけでなく、人々の移動手段や消費習慣をも覆している。

世界の大国は自国の領土を包囲するのに忙しい

海外メディアの報道によると、自動運転技術開発企業ZMPと大手タクシー会社の日の丸交通が共同開発した無人タクシーが、東京の路上での運行に成功したという。これは、無人タクシーと有料利用者による世界初の実証実験とみられる。このサービスは2020年の東京夏季オリンピックでも活用される予定だと報じられている。

実験では、自動運転技術を搭載した小型バンが、約５・３キロ離れた東京・大手町と六本木エリアの商業施設間を毎日走行した。実験の安全性を考慮し、車両の自動運転システムはオンになっていたものの、車両の安全を確保するために運転手と助手が車内に同乗していた。乗車料金はスマートフォンアプリを通じて支払いが可能で、片道料金は1,500円。

日本が2020年のオリンピックに向けて無人タクシーの準備を進めている一方で、ロシアもまた技術と応用の優位性を積極的に獲得しようとしている。ロシアのインターネット大手ヤンデックスはつい最近、ハイテク都市イノポリスで無人タクシーサービスを開始すると発表した。ヨーロッパの多くの地域では無人運転車の計画が始まっているが、ロシアはヨーロッパで初めて無人運転タクシーの公開試験を実施する国となった。

混雑した道路に無人タクシーを配備している日本とは異なり、ロシアは2012年に建設され、120ヘクタールの面積をカバーするイノポリスサイエンスパークで関連テストを実施しています。現在、無人タクシーレンタル実験への参加登録者は100人近くいる。

米国でも無人タクシーの導入が進められており、今年7月には米国の無人運転スタートアップ企業Drive.aiが、テキサス州で6カ月間、無人運転車による送迎サービスを開始すると発表した。実際、今年初めにはグーグル傘下のウェイモが米国初の商用自動運転タクシーサービスライセンスを正式に取得し、米国フェニックスで関連サービスを開始するなど先行している。

明らかに、自動運転車の波を受けて、世界の大手企業が自動運転タクシー市場の開拓を競い合っている。 UBSは、2030年までに自動運転技術によって生み出される世界の収益は2兆8000億米ドルに達し、毎日2600万台の無人タクシーが運行され、自家用車の販売は5％減少すると予測している。

商業化には依然として多くの課題が残っている

無人タクシーの実証運行開始は業界全体に自信と希望をもたらしましたが、実際のところ、現在の技術条件では、無人タクシーが実際の道路上で大規模な商用利用を実現するには、まだ多くの課題と困難が残っています。

現在大手企業が開始している無人タクシーの公開テストやパイロットから判断すると、そのほとんどは2つの大きな条件に依存しています。 1つは固定ルートです。東京のZMP無人タクシーの公開テストであれ、ロシアのサイエンスパークや米国のフェニックスでのテストであれ、それらはすべて指定されたエリアで行われ、車両のルートは固定されています。このような比較的単純な環境では、車両の無人機能に対する要件は自然に低くなります。第二に、無人運転は依然として「有人」です。乗客の安全を確保するために、テスト車両には依然として運転手が装備されています。システムが制御を失った場合、すぐに手動運転モードに切り替えることができます。

現在、無人運転技術の開発は始まったばかりであり、無人運転システムの性能、安定性、安全性を大幅に向上させる必要があります。そのため、業界では一般的に、現在の技術条件下では、無人運転を実施できるシナリオには、工業団地、景勝地、工場地帯、鉱山などが含まれると考えています。これらの環境は交通量が少なく、複雑性が低いです。

実際、業界では自動運転の進化段階を L0 から L5 までの合計 6 つのレベルに分類しています。簡単に言うと、L0 は手動運転、L1 は支援運転、L2 は部分自動運転、L3 は条件付き自動運転、L4 は高度自動運転、L5 は完全自動運転を表します。業界では、現在L2からL3の段階にあると一般的に考えられています。これは、自動駐車、景勝地巡航など、特定のシナリオで自動化を実現し、人と車両が一緒に運転できることを意味します。将来的には、交通量が多く複雑な道路状況の実際の道路で自動運転を実現するために、L4、L5へと進む必要があります。

高度自動運転のL4段階では、自動運転システムに問題が発生した場合、手動での引き継ぎは不要になり、車が自律的に状況を分析し、その時の状況に応じた判断を下すようになります。 L5 ステージでは、車両の自動化の度合いがこれまでにないレベルに達します。車両はさまざまなシナリオで任意の場所間を無人運転できるようになります。車両は周囲の車両、歩行者、信号機など、さまざまな要素を認識して区別できるようになります。

定義から、L3からL4への移行は、自動運転性能の飛躍、つまり人間と車両の共同運転から車両の自律的な意思決定への飛躍を意味し、真に人力を解放することを意味します。これは、車両が複雑な環境を認識し、決定を下す必要があることを意味します。一部の専門家は、L3 から L4 に移行するには少なくとも 3 ～ 5 年かかり、最終的に L5 時代に入るには少なくとも 10 年かかると考えています。

注目すべきは、技術的な課題と比較して、自動運転車の開発におけるより大きな課題は法的および倫理的問題から生じるだろうと考える専門家もいるということだ。現在、世界中で無人運転のテストやパイロットプロジェクトがいくつか行われているものの、法律や規制の策定は依然としてアプリケーションの開発に遅れをとっています。すでに発生した無人運転事故では、運転手、歩行者、自動車会社の責任をどのように定義するかが議論の焦点となっています。法的責任の曖昧さこそが、自動運転車の普及に懸念を抱く企業もある理由だ。

しかし、新技術の発展を見ると、法律や規制の制定が新技術の発展のペースに追いつかないことがよくあります。技術が成熟し、そのアプリケーションが普及するにつれて、法律や規制、セキュリティなどの問題は開発の過程で解決され、最終的には技術とアプリケーションのさらなる実装に役立ちます。

現在、自動運転技術は私たちの生活の中で当たり前のものとなっています。地下鉄、高速鉄道、飛行機など、あらゆる交通手段で自動運転技術が使われています。したがって、ユーザーの習慣が徐々に発達し、テクノロジーが成熟するにつれて、無人運転車が必然的に私たちの生活に入り込み、生産とライフスタイルに変化と破壊をもたらすと信じる理由があります。