自動運転のスケールアップ問題

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最近のニュースによると、Google傘下の自動運転企業Waymoがユーザーにメールを送り、無人タクシーから安全担当者の役割を排除すると伝えており、業界全体にとって非常に喜ばしいことだ。

しかし、Waymo が現在明らかにしている情報に基づくと、同社の無人車両群がどれほどの規模なのかはまだ分からない。

ほんの少しの情報から、次のことがわかります。

• カリフォルニア州運輸局（DMV）が発表した「2018年自動運転導入報告書」によると、ウェイモはカリフォルニア州で合計111台の無人運転車を路上試験に配備し、走行距離は合計200万キロメートルに達した。
• 2016年初頭、WaymoとFCAは100台の車両を生産し、2018年に正式に実際の路上テストを実施する計画を立てていました。その後、この自動運転車両群の規模は徐々に600台にまで拡大し、総テスト走行距離は600万マイルを超えました。
• 2018年10月、ウェイモは自社の自動運転車が道路上で1000万マイル（約1609万キロメートル）を走行したと発表した。

有料自動運転タクシーサービス「Waymo One」が利用できるアリゾナ州では、このハイテクなサービスを享受できるのはごく少数の人々だけだ。より多くの人が体験できるようにしたいのであれば、車両の規模を拡大する必要がありますが、これは自動運転企業にとっては非常に難しいようです。

世界最大の自動運転企業であるウェイモは、2018年3月に、米国アリゾナ州での自動運転車両群を拡大するため、2020年までに自動運転技術を搭載したジャガーI-PACEモデルを2万台追加すると発表しました。同年5月、ウェイモはフィアットクライスラーに6万2000台の車両を発注した。

それでも、Waymo は現在、競合他社は言うまでもなく、数千台の自動運転車を同時に運用しているわけではない。各社とも近い将来に自動運転車のさらなる拡大を強調しているが、少なくとも現時点では不確実なようだ。

自動運転企業が規模を拡大するのはなぜ難しいのでしょうか?

ハードウェアの拡張は難しい

この記事の主人公をL4またはL5レベルの非自動運転車、つまり道路を走るすべての車両が人間の制御を必要としない車とすると、これらの車には間違いなく、LIDAR、ミリ波レーダー、複数のカメラなど、多数のセンサーが搭載されることになります。

現在、自動運転車の数は、通常の車の数に比べるとごくわずかです。自動運転車の規模を急速に拡大するには、センサーの生産規模もそれに追いつかなければならない。これはセンサーメーカーにとって大きな問題です。

LIDARに関しては、最も有名なメーカーであるVelodyne社の製品が長年にわたって検証され、実際に使用されています。この技術は比較的成熟しており、市場で主導的な地位を占めています。しかし、精密光学組立と調整の複雑な作業負荷のため、Velodyne の現在の生産能力は著しく制限されており、市場の需要に大きく遅れをとっています。

規模を数百万台に拡大したらどうなるでしょうか? 残念ながら、短期間で実現できるものではないと思います。

生産は大きな課題です。一方で、車両に搭載した後、センサーが途切れることなく使用に耐えられるかどうか、「信頼性」はまだ実際に検証されていません。今日の無人運転車は小規模で動作し、高度に制御可能です。

実際に大量の車両が道路を走行する場合、車両は郊外や荒野の厳しい道路状況を含むさまざまな道路に遭遇し、24時間365日ノンストップで道路を走行しなければならない場合もあります。このような極端なケースでは、センサーは動作を継続し、実際のアプリケーションのテストに耐えることができるでしょうか?

現在のセンサーが実際のアプリケーションにおける困難に常に対処できるかどうかは、まだ誰にもわかりません。

既存の無人車両は、明らかに運用および保守担当者の監督下で運行されています。センサーが不安定になった場合は、スタッフができるだけ早く交換いたします。夜間に無人車両が稼働していないときは、スタッフはセンサーや車両のすべての部品を点検し、すべての部品が最良の状態であることを確認する必要があります。

範囲が拡大すると、センサーや車載コンピューターの保守、各種部品の修理・交換を行う拠点を全国に設置することが大きな課題となる。現在、自動運転車関連企業は技術の研究開発に力を注いでおり、国内はおろか国際的な運用チームを立ち上げた経験はほとんどありません。

AI技術の限界

もう一つの重要な理由は技術的な問題です。

自動運転技術が未熟なだけでなく、周辺産業にも大きな進歩がない。現在、無人運転車は限られた範囲で運転されていますが、別の場所で運転した場合、無人運転車は同じ効果を発揮するのでしょうか？

答えはおそらくノーです。自動運転車は限られたエリア内で地形が詳細にマッピングされて初めて適切に機能すると主張する人もいます。そのため、高精度の地図を描くコストがかかることから、無人運転車が新しい場所ですぐに運行を開始することが困難になっています。

自動運転車が 1 つのエリアのみを繰り返し運転する場合、他の場所での運転方法を学習していない可能性があります。それは、近所での運転には慣れているが、広い高速道路での運転には不安を感じている10代の初心者ドライバーのようなものです。

また、各国の運転習慣や法規制は異なり、2つの国で自動運転システムを利用することは基本的に不可能です。言い換えれば、地図、地域、国を問わず、自動運転車を大規模に複製することは困難です。

同様に、車両自体に戻ると、Intel の予測によると、2020 年には自動運転車はローカルまたはクラウドで 1 日あたり少なくとも 4 TB のデータを生成することになります。これは膨大なデータ量であり、大量のストレージを必要とします。米国の自動車2億5000万台をベースに計算すると、2億5000万台×4TB、さらに年間365日で計算すると、データ量は天文学的な数字になります。中国ではその数が増加しています。

V2V（車車間）通信を使用して車両同士が通信できるようになれば、無人運転の交通状況に役立つ可能性があります。しかし、現時点では、V2V通信技術を採用した無人運転車は事実上存在しない。規模が拡大し、何千台もの無人車が道路を走り、互いに V2V 電子信号を発信するようになると、データが爆発的に増加するのでしょうか?

ウェイモと直接競合する自動運転企業クルーズは、かつて大きな期待を集めていた。クルーズは2019年末までに大規模な無人タクシーサービスを開始すると発表していたが、予想通りサービスは延期され、同社のCEOは将来の無人タクシーサービスの大規模な開始に備えてサンフランシスコのクルーズのテストインフラをさらに拡張すると述べている。

クルーズの例は、自動運転を大規模に導入するのは容易ではないことを証明している。一方、中国では無人タクシーサービスを開始した百度が、長沙に量産車両第1弾45台を配備し、特定の道路で試乗を行っている。もう一つの自動運転企業であるPony.aiのCEO、彭軍氏は「自動運転車産業の分岐点は規模と量にある。自動運転車100台が一つの基準だ。このレベルに到達できない企業の多くは資金調達に困難をきたし、淘汰されるだろう」と語った。

技術研究開発が比較的成熟したレベルまで発展すると、自動運転業界ではスケールアップが最も重要なこととなるかもしれません。無人運転車の製造や無人運転システムの開発は、この業界の始まりに過ぎません。それが現実に取り入れられ、人々の日常の旅の一部になったときのみ成功します。結局のところ、ビジネスにおいては利益を生み出すことが一番重要なのです。