自動運転車は未来の社会で老後の暮らしをどう変えるのか?

自動運転車は未来の社会で老後の暮らしをどう変えるのか?

フロリダ州中部にある、約12万5000人の住民を抱えるザ・ビレッジの退職者コミュニティには、約750マイルの道路がある。

今年末までに、コミュニティは55歳以上の住民がより簡単に移動できるように設計された新しいサービス、自動運転車を使用したライドシェアリングサービスを提供する予定です。

ボヤージュの共同創業者兼CEOのオリバー・キャメロン氏は、「退職者コミュニティは自動運転をテストするのに最適な場所であり、私たちはコミュニティに自動運転のライドシェアリングサービスを導入しています」と語った。

キャメロン氏は「私たちは毎日、より良い旅行体験を必要としている人々を助けています。これは大きな市場であり、顧客層も大きいのです」と指摘した。

[[247582]]

自動運転車はまだ開発の初期段階にあります。 Waymo、Uberなどの交通サービス企業や多くの大手自動車ブランドは、自動運転車の開発とテストに熱心に取り組んでおり、米国の主要都市をそのような技術のパイロットプロジェクトの展開シナリオとして選択しています。

しかし、自動運転車は実際には退職者の特定の交通問題の解決策として最適であると主張する人もいます。生活が不便で夜間の運転に適さない高齢者も、これらのサービスを活用していつでも移動することができます。

ボヤージュの野望

ベンチャーキャピタルの支援を受ける企業であるVoyageは、年末までにオーランドの北西約57マイルにあるThe Villagesで自動運転配車サービスを開始する予定だ。

同社は今年1月から同地域で自社の技術ソリューションをテストしている。

このサービスを利用するには、住民はまずVoyageアプリをダウンロードする必要があります。 Uber や Lyft などの他の配車サービスと同様に、ユーザーは携帯電話のボタンを押して車を呼び出し、A 地点から B 地点まで移動する必要があります。しかし、キャメロン氏は、ここで乗客を乗せるのは自動運転車であるという点が違いだと述べた。

ザ・ビレッジは、Voyage が自動運転配車サービスを展開した 2 番目のコミュニティです。最初の退職者コミュニティもザ・ビレッジと名付けられ、カリフォルニア州サンノゼにあり、約 4,000 人の居住者がいます。 Voyage は 2017 年後半からコミュニティへのサービス提供を開始しましたが、名前にもかかわらず、この 2 つのコミュニティには何ら関連がないことを強調しておくことが重要です。

[[247583]]

ほとんどの自動車会社と同様に、Voyage の配車サービスには、乗車がスムーズに進むように人間による監視が含まれています。同社では現在、車両1台につき2人の監督者がおり、1人は車両の後ろに、もう1人は監視ソフトウェアの前にいる。この配置は運行中ずっと維持され、必要に応じていつでも人間の従業員が業務を引き継ぐことができるようになっている。

しかし、同社は自動車やその他の関連技術ソリューションも製造しており、自動車は将来完全に自律走行になるだろうと考えています。

キャメロン氏は、これまでのところ、退職したユーザーからこのサービスの利用経験について非常に肯定的なフィードバックが得られていると説明した。

「高齢者は一般的に最先端の技術を恐れますが、ここではほぼ正反対の現象が見られます」とキャメロン氏は語った。「本当にワクワクします。高齢者が孫たちに、自動運転車に乗ろうとしていたけど、何も問題がなかったと話しているのです。」

退職後の生活

Voyage は現在、このサービスに対して 1 マイルあたり 1 ドルを請求しています。このサービスは現在、高齢者向けの健康と娯楽のワンストップソリューションを提供することを目的とした退職者コミュニティでのみ運営されています。

この費用は高くありません。結局のところ、退職者が車を所有する場合、メンテナンス、ガソリン、保険など多くの費用も負担する必要があります。

定収入の退職者にとって、この魅力は自動運転技術普及の原動力となりそうだ。

しかし、自動運転車はまだ開発の初期段階にあり、サービス能力はまだ比較的限られています。

「現時点では、人々がこの技術を体験する可能性は非常に低い」と旅行団体AAAの自動車工学・業界関係担当ディレクター、グレッグ・ブランノン氏は語った。

MITのAgeLabは、あらゆる年齢層のドライバーが運転技術をどのように活用しているかを長年研究してきた。

ミス・デイジーと名付けられたプロトタイプは、光沢のある赤い2001年型フォルクスワーゲン・ビートルで、マサチューセッツ州ケンブリッジにある同社の研究所に配備され、運転者の生理的反応を測定しながら運転体験をシミュレートする。

これには、ドライバーの皮膚の発汗や脈拍数の変化を評価したり、瞳孔を追跡して空間認識を理解したりすることが含まれます。

要約すると、収集されたすべての情報は「車輪のついたテストマシン」として役立つだろうと、「長寿経済」の著者であり、エイジラボのディレクターであるジョセフ・F・コフリン氏は述べた。

同研究所は現在、自社の車両5台をテストしているほか、外部の道路でテスラ車25台を追跡している。どちらの実験でも、参加者の年齢は10代から50代半ばまでの範囲でした。

コフリン氏の調査結果によると、高齢ドライバーは安全性や運転効率に明らかなメリットがある場合に、運転技術を披露したり使用したりする傾向が強いという。

コフリン氏はまた、退職者に自動運転車を提供するにあたっては、以下の重要な問題がまだ解決されていないと強調した。

コフリン氏は「ジョージ・ジェットソンのアイデアはとても気に入っています。車が自動的に運転してきて、私たちが飛び乗って、あとは完全に車自体に任せられるようになることも期待しています」と語った。

しかし、運転能力を失った高齢者が自動車とどのように関わっていくかについても考慮する必要があります。

「認知的、健康的、身体的理由で運転できない高齢者が車に乗るのを誰が手助けすべきでしょうか? 親が運転する認知能力を失った場合、彼らはまだ車に乗ることができますか?」とコフリン氏は尋ねた。

コフリン氏は、インフラとテクノロジーに関連するこれらの大きな問題の解決には何年もかかる可能性があると述べた。

顧客のニーズ

AAAのブランノン氏によると、現在多くの消費者が自動運転技術について質問しているという。

しかし、好奇心はあるものの、消費者は完全自動運転車に対して依然として躊躇している。 AAA の調査によると、このためらいは事故が報告されたときにさらに顕著になります。

今年初め、ウーバーの自動運転車に衝突されて歩行者が死亡した事件を受けて、消費者信頼感は急落した。

AAAが今年調査した米国のドライバーのほぼ4分の3(73%)が自動運転車に乗ることに不安を感じていると答えており、2017年の63%から増加している。

自動運転車がどれだけ早く主流になるかは「10億ドルの価値がある問題」だとブランノン氏は語った。

Waymoや旧Googleの自動運転車プログラムに代表される大手企業やプロジェクトチームは、プロトタイプの設計をできるだけ早く実際の製品に変えたいと願い、長年にわたりこうした技術のパイロットプログラムを実行するために懸命に取り組んできた。

関連製品が広く商品化される前に、消費者が自動運転車を購入できるかどうか、また自動運転車に保険をかけられるかどうかといった問題も効果的に解決される必要がある。

ブランノン氏は、「この技術が広く普及するまでには、これが何なのか、そしてアメリカのドライバー、特に高齢ドライバーにとって何を意味するのかを理解するのに何年もかかるだろうと思う」と結論付けた。

<<:  ロボットプログラムは人間のプログラマーのようにバグを修正する

>>:  フォーカス | 機械学習に役立つ 7 つのクラウド コンピューティング サービス

推薦する

知湖橋プラットフォームにおける大型モデルの応用と実践

1. 事業の状況及び背景まずはブリッジプラットフォームを紹介します。 Bridge は、Zhihu ...

Suning製品セマンティックリコールにおけるDSSMテキストマッチングモデルの適用

【51CTO.comオリジナル記事】 1. 背景テキスト マッチングは、自然言語処理における中核的な...

IBM Cloud Pak for Data 4.0 で大規模なインテリジェント オートメーションを統合

あなたのビジネスが本当に予測可能かどうか、そしてデータ担当者、モデル、アプリケーションが適切なデータ...

この論文では、688件の大規模モデル論文を分析し、LLMの現在の課題と応用について検討する。

まったく知られていなかった状態から誰もが話題にする状態へと、大規模言語モデル (LLM) の状況はこ...

...

ビデオ分析以外に、AI と機械学習はどのようなメリットをもたらすのでしょうか?

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は物理セキュリティ市場に大きな影響を与え、ビデオ分析の精度...

アマゾンは40億ドルを投資し、グーグルや他の企業もさらに20億ドルを投資する予定で、アントロピックの評価額は急上昇中

テクノロジーニュースサイト「The Information」によると、人工知能の新興企業Anthro...

Shi Yigong 氏と彼のチームが Science の表紙に登場: AI とクライオ電子顕微鏡が「原子レベル」の NPC 構造を解明、生命科学の画期的進歩

本文を始める前に、写真を見てみましょう。下の図では、写真の右半分に豊富な情報と明確な構造が表れている...

中国聯通の専門家:5Gは5つの側面からAIを取り入れるべき

5Gは大規模なアンテナシステムと超高密度ネットワーク技術を採用し、スペクトル共有やD2Dなどの複雑な...

ジェネレーティブAIがインテリジェントオートメーションを推進する方法

1997 年、世界は現チェスチャンピオンのガルリ・カスパロフと IBM の Deep Blue AI...

デンマークのAIモデルは保険会社よりも正確に死亡率を予測し、乱用を懸念

12月19日、デンマーク工科大学のスニ・レーマン・ヨルゲンセン氏と彼のチームは、保険業界で使用されて...

有機構造の画像を分子構造に変換するトランスフォーマーベースの人工ニューラルネットワーク

人類は人工知能の時代に突入しています。化学もまた、ニューラル ネットワークのトレーニングに大量の定性...

一般的なソートアルゴリズムの概要

概要コンピュータサイエンスと数学において、ソートアルゴリズムとは、一連のデータを特定の順序で並べるア...

素晴らしい瞬間を振り返りましょう! IEEE Spectrumが2023年の最もホットなAIストーリーをレビュー

また冬が来て、終わりに近づいています。気温も少し上がり、広大な空と大地にはまだ溶けきれない白が残って...