自動運転車

自動運転車は、自律走行車、無人運転車、ロボットカー、ロボカーとも呼ばれ、人間の介入を最小限に抑え、あるいは全く必要とせずに走行できる車です。ロボタクシーと呼ばれることもありますが、この用語は特にライドシェアリング会社向けに運行されている自動運転車を指します。

2026年現在、「自動運転」という用語は、合意された標準的な定義を欠いており、商業広告やブランディングの検討にも左右されます。2020年には、Waymoが初めて、限定された地理的エリアの運用設計領域（ODD）において無人タクシーの乗車サービスを提供しましたが、2025年末現在、すべての領域で完全な自律性を達成したシステムはありません。これは、国際標準化機構SAE Internationalが定義する0から5の自動化レベルで「レベル5」と呼ばれることもありますが、米国 Mobileyeが提案した分類システムでは単に「無人運転」と呼ばれます。

第二次世界大戦後、先進運転支援システム（ADAS）の実験と開発の歴史を経て、現在では主に2つの技術が利用されています。LiDAR （光検出・測距）と、人間の目のように画像や動画を撮影する視覚センサー（カメラ）です。これらをGPS、ニューラルネットワーク、人工知能、そして確立されたADASエンジニアリングなどのシステムと組み合わせることで、高度な自動運転を実現しています。

公道での自動運転車の増加に伴い、世界中で安全に関わる事故、衝突、さらには死亡事故の件数が増加しています。自動運転の最大の障害は、ドライバーが経験する様々な状況下で安全に動作させるために必要な高度なソフトウェアとマッピングです。その他の課題としては、無線アップデートのセキュリティ、法的・規制上の問題、倫理、消費者の信頼などが挙げられます。自動運転車の普及に伴い、車両の信頼性をテスト・監視する方法も進化しており、様々な基準が提案されています。自動運転車が普及すれば、都市インフラや経済へのより広範な影響についても議論されています。

自動運転車に対する一般の認識と受容度は、まちまちであることが判明している。2014年に米国で行われた電話調査では、自動運転車が利用可能になった後も運転を続ける人は31.7%に上った。一方、2022年の調査では、自動運転車に乗っても安全だと感じる人は世界人口のわずか4分の1（27%）に過ぎないことが明らかになった。

歴史

自動運転車は、1920年代の無線操縦の実験、そして第二次世界大戦後の先進運転支援システム（ADAS）の開発によって、その可能性が予見されていました。自動運転車の試験は1950年代に始まり、1977年に日本の筑波機械研究所が最初の半自動運転車を開発しました。

米国では、カーネギーメロン大学のNavlabが1984年に国防高等研究計画局（DARPA）の資金提供を受けて半自律走行車プロジェクトを開始しました。欧州では、メルセデス・ベンツとドイツ連邦軍ミュンヘン大学のEUREKAプロメテウス・プロジェクトが1987年から 同様のプロジェクトを主導しました。

米国は1991年、高速道路に組み込まれた自動化と車両技術を組み合わせた自動運転を実証する全米自動高速道路システム（National Automated Highway System）の研究に6億5,000万ドルを割り当てました。2005年の第2回DARPAグランドチャレンジまで、米国における自動運転車の研究は主にDARPA、米陸軍、米海軍によって資金提供されており、速度、運転能力、制御、センサーシステムの漸進的な進歩をもたらしました。

それ以来、世界中の多くの民間企業や官民の研究機関が、実用的な自動運転車を開発してきました。2015年には、ゼネラルモーターズの子会社であるクルーズがカリフォルニア州で路上試験を開始しました。2年後、ウェイモはアリゾナ州フェニックスで初めてロボタクシーサービスを商用化し、続いてディープルート・アンド・アイが深圳で同様のサービスを開始しました。クルーズはその後2024年にサービスを停止し、フォードやフォルクスワーゲンなど、他のメーカーも2022年に自動運転技術の開発計画を縮小しています。

自動運転車の試験と普及を促進するための法規制の整備も世界中で進められています。2010年代と2020年代には、UNECE（国連欧州経済委員会）とEUの一部加盟国が自動運転車に関する規則や規制を策定し、多くの都市が無人運転車の交通システムの運用や、ロボット車の公道試験の許可を計画しています。2016年には、米国国家経済会議と米国運輸省（USDOT）が連邦自動運転車政策を発表しました。自動運転車による最初の死亡事故は2016年にフロリダ州ウィリストンで発生し、自動運転車による歩行者の死亡事故が初めて報告されたのは2018年でした。

2010年代以降、研究開発は急速に進展しましたが、完全な自動運転の実現という不正確な予測が伴うことも少なくありません。しかし、完全な自動運転は今のところ指定都市における無人タクシーサービスに限定されています。2024年初頭の時点で、米国、日本、欧州では 複数のメーカーが自動運転システムを搭載した自動車を販売しています。

定義

国際標準化団体であるSAEインターナショナル（SAE）などの組織は、技術的能力を説明するための用語を提案してきました。しかし、ほとんどの用語には標準的な定義がなく、ベンダーなどによって様々な用語が使用されています。航空自動化の用語を自動車に適用するという提案も、まだ採用されていません。[ 1 ]

最初に考慮すべき事項は、運用設計ドメイン（ODD）です。この概念は、自動化システムには限界があることを前提としています。[ 2 ]システム機能とそれがサポートするODDを関連付けることは、開発者や規制当局が安全な動作条件を確立し、伝達するために重要です。システムはこれらの限界内で動作する必要があります。一部のシステムはODDを認識し、それに応じて動作を変更します。例えば、自動運転車は交通量が多いことを認識し、自動車線変更機能を無効にする場合があります。[ 2 ]

ベンダーは自動運転の問題に対して様々なアプローチをとってきた。テスラのアプローチは、同社の「完全自動運転」（FSD）システムをレベル2（ハンズオン、アイズオン）ADASとしてすべてのODDで使用できるようにすることだ。[ 3 ]ウェイモは、レベル5のロボタクシーサービスのために特定のODD（フェニックスとサンフランシスコの市街地）を選んだ。[ 4 ]メルセデスベンツは、ラスベガスの高速道路の渋滞時に時速40マイル（64 km/h）までの速度でレベル3のサービスを提供している。 [ 5 ]モービルアイのスーパービジョンシステムは、あらゆる道路タイプで時速130 km（81 mph）までの速度でハンズオフ/アイズオン運転を可能にする。[ 6 ] GMのハンズフリーのスーパークルーズは、特定の道路の特定の条件下で作動し、ODDの変化に応じて停止するか、ドライバーに制御を戻します。同社は2024年に、道路のカバー範囲を40万マイルから75万マイル（1,210,000 km）に拡大する計画を発表しました。[ 7 ]フォードのBlueCruiseハンズオフシステムは、米国の中央分離帯のある高速道路の13万マイル（210,000 km）で稼働しています。[ 8 ]

AutonoDrive、PilotAssist、「Full-Self Driving」、DrivePilotといった名称が使われているが、実際には製品が提供している機能は名称と一致しない場合もある。[ 9 ]テスラはFull Self-Drivingというシステムを提供しているにもかかわらず、同社のシステムはすべての運転タスクを自律的に処理するわけではないと述べている。[ 10 ]イギリスでは、完全自動運転車とは、特定の機能セットをサポートする車ではなく、登録された車と定義されている。[ 11 ]英国保険協会は、マーケティングにおける「自律」という言葉の使用は危険だと主張した。なぜなら、自動車広告は「自律」や「オートパイロット」という言葉が、運転者が車の自動制御に頼ることができるとドライバーに思わせるからだ。実際にはそうではないのに。[ 12 ]

概念

以下は、自動運転車に使用されているさまざまな定義と基準を理解するのに役立ちます。

駆動システム

先進運転支援システム（ADAS）は、前方衝突警報（FCW）、自動緊急ブレーキ（AEB）、車線逸脱警報（LDW）、車線維持支援（LKA）、死角警報（BSW）などの特定の運転機能を自動化します。[ 13 ] ADASでは、ADASがサポートしていないタスクを人間のドライバーが処理する必要があります。

ADASは、SAE J3016でレベル3以上に分類される自動運転システム（ADS）とは対照的である。 [ 14 ]

自律性と自動化

自律性とは、自動化システムが運転者ではなく車両によって制御されることを意味します。自動化は特定の機能に限定され、速度制御などの問題を扱いますが、より広範な意思決定は運転者に委ねられます。[ 15 ]

欧州の自動車安全性能評価プログラムであるユーロNCAPでは、「自動運転」を「システムが運転者から独立して事故を回避または軽減する」と定義しています。[ 16 ]

欧州では、 「自動化」と「自律」という言葉が一緒に使用されることがあります。例えば、規則（EU）2019/2144では、次のように定義されています。[ 17 ]

  • 「自動運転車」とは、運転者の継続的な監視なしに走行することができるが、運転者の介入が依然として運用設計領域（ODD）において期待される、または必要とされる車両を意味する。[ 17 ]
  • 「完全自動運転車」とは、運転者の監視なしに完全に移動できる車両を意味する。[ 17 ]

協同組合システム

リモートドライバーとは、ビデオとデータ接続を使用して遠隔地から車両を操作するドライバーのことである。[ 18 ]

SAE J3016 によれば、

一部の運転自動化システムは、すべての機能を独立して自立的に実行する場合は確かに自律的である可能性がありますが、外部のエンティティとの通信や協力に依存している場合は、自律的ではなく協力的であると見なされる必要があります。

自動運転

憂慮する科学者同盟は、自動運転を「人間の運転手が車両を安全に運転するために制御する必要がない自動車またはトラック」と定義しています。自律走行車または「無人」車とも呼ばれるこれらの車は、センサーとソフトウェアを組み合わせて車両の制御、ナビゲーション、運転を行います。」[ 19 ]

2018年英国自動運転・電気自動車法では、車両が「個人によって制御されておらず、監視される必要がない」場合、その車両は「自動運転」と定義されています。[ 20 ]

英国政府の別の定義では、「自動運転車とは、安全かつ合法的に自走できる車両である」と述べられている。[ 21 ]

イギリスの定義

イギリス英語では、「automated（自動化）」という言葉には複数の意味があり、例えば次のような文があります。「サッチャムはまた、自動車線維持システムは安全を保証するために必要な12の原則のうち2つしか満たしていないことを発見し、したがって『自動運転』とは分類できず、『支援運転』に分類すべきだと述べた。」[ 22 ]最初に出てくる「automated」という言葉はUNECEの自動システムを指し、2番目はイギリスの法律における自動運転車の定義を指しています。イギリス法は、「自動運転車」の意味を、「自動運転」車両と保険車両に関する解釈セクションに基づいて解釈しています。[ 23 ]

2023年11月、英国政府は自動運転車法案を提出しました。法案では関連用語の定義が提案されました。[ 24 ]

  • 自動運転：「車両が自動運転テストに合格するのは、車両の機能によって自律走行が可能になるように設計または改造されており、その機能によって安全かつ合法的に自律走行できる場合です。」
  • 自律性: 車両が自ら制御し、介入できる人間によって車両やその周囲が監視されていない場合、その車両は「自律的に」走行します。
  • 制御: 車両の動きを制御します。
  • 安全: 許容される安全基準に適合した車両。
  • 合法: 交通違反を犯すリスクが許容できるほど低い車両。

SAE分類

テスラのオートパイロットはSAEレベル2システムに分類されています。[ 25 ] [ 26 ]

2014年に運輸業界団体SAEインターナショナルは、完全手動から完全自動まで6段階の分類システムであるJ3016「路上自動車自動運転システムに関する用語の分類と定義」を発行しました。詳細は随時改訂されています。[ 27 ]

このシステムは、国連欧州経済委員会（UNECE）によって国連規則第157号として採用され、2021年1月に発効し、50か国以上で使用されています。[ 28 ] SAEが2016年に分類を更新した後（J3016_201609）、[ 29 ]米国道路交通安全局（NHTSA）はSAE規格を採用しました。[ 30 ] [ 31 ]

この分類は議論の的となっており、技術的な焦点が当てられていると批判され、様々な改訂が提案されている。[ 32 ] [ 33 ]レベルの構造は自動化が直線的に増加し、自動化が進むほど良いことを示唆しているという主張もあるが、必ずしもそうではない。[ 34 ] SAEレベルはまた、インフラ[ 35 ]や道路利用者の行動に必要となる可能性のある変更を考慮していない。[ 36 ] [ 37 ]

自動化レベル

SAEのレベル分類は、車両の性能ではなく、ドライバーの役割に基づいています。ただし、これらは「運転モード」（運転シナリオとも呼ばれます）という形で関連しています。モードは、動作設計領域（ODD）と「動的運転要件」の両方によって決定されます。ODDとは、車両が運転している状況であり、運転要件とは、システムがODDの範囲内で安全を維持しながら実行しなければならない動作です。これら2つの要素によってSAEレベルが定義されます。[ 38 ]

そのため、車は運転モードに応じてレベルを切り替えることができます。人間に例えると、地上（ODD）では片足で立つことができますが（要件）、綱渡りの際には支えが必要になるモードなどです。

レベル1以上のレベルの違いは、特定の運転機能ではなく、先進運転支援システム（ADAS）とドライバーの間で安全な移動の責任がどのように分担されているかに関係しています（コンセプト参照）。したがって、ある車は時速100km（ODD）までの車線管理（運転要件）ではレベル3の能力を備えていても、それを超える速度ではレベル2の能力を備えている可能性があります。あるいは、指定された高速道路での無人ナビゲーションではレベル4の能力を備えていても、市街地の脇道ではレベル2の能力を備えている可能性があります。[ 39 ]

レベル1とされるADASは、アダプティブクルーズコントロール、緊急ブレーキアシスト、自動緊急ブレーキアシスト、レーンキープ、レーンセンタリングです。レベル2とされるADASは、ハイウェイアシスト、自動障害物回避、自動駐車です。レベル3以上では、車両が走行中にODD（障害物回避）が変化した場合（例えば、作業員の手信号により、空いている高速道路が工事現場になった場合など）、システムはODDから外れたことを認識し、必要に応じてドライバーの介入を求めるなど、状況に応じて後退する必要があります。[ 40 ]

したがって、完全自動運転車は、あらゆる状況（速度、道路、地形、視界、障害物の種類、管轄区域など）におけるすべての動的運転要件についてレベル5に留まることになるが、運転要件を制御するADASのない車は、人間の運転手に依存し、ドメインに関係なくレベル0に留まることになる。[ 41 ] [ 42 ]

J3016自動化レベル[ 38 ]
モード レベル まとめ 説明 責任
方向と速度 監視環境 後退する
該当なし 0 自動化なし 警告や介入システムによって強化されている場合でも、運転者は運転のあらゆる側面をフルタイムで実行します。 ドライバ ドライバ ドライバ
いくつかの 1 運転支援 ADASによるステアリングまたは速度の運転モードに応じた制御 ADAS は運転環境に関する情報を使用し、その他のすべての運転タスクはドライバーが実行することが期待されます。 ドライバーとシステム
2 部分的な自動化 ステアリングと速度の両方について、1つまたは複数のADASによる運転モード固有の実行 システム
3 条件付き自動化 運転モードに応じてADASが運転のあらゆる側面を制御 ドライバーは介入要求に適切に対応する必要があります。 システム
多くの 4 高度な自動化 ドライバーが介入要求に適切に応答しない場合、車は安全に停止することができます。 システム
全て 5 完全自動化 システムはあらゆる条件と状況下で車両を制御します。

Mobileyeの用語

ハンズオン/オフ、アイズオン/オフ、ドライバーなしという用語を使用して自動運転テクノロジーの定義を説明する Mobileye の分類法。

モービルアイのCEO、アムノン・シャシュア氏とCTO、シャイ・シャレフ＝シュワルツ氏は、自動運転システムに関する代替の分類法を提案し、より消費者に優しいアプローチが必要だと主張した。この分類法は、必要なドライバーの関与の度合いを反映している。[ 43 ] [ 44 ]一部の自動車メーカーは、公式には採用していないものの、関連する用語の一部を非公式に採用している。[ 45 ] [ 46 ] [ 47 ] [ 48 ]

目で見て/実践する

最初のレベル「ハンズオン／アイズオン」は、運転者が車両の操作に完全に関与しているものの、システムがサポートする機能（アダプティブクルーズコントロール、自動緊急ブレーキなど）に応じて介入し、運転者の監視下にあることを意味します。運転者はハンドルに手を置き、視線は路面から離さず、全責任を負います。[ 44 ]

監視/非監視

アイズオン・ハンズオフ機能により、ドライバーはハンドルから手を離すことができます。システムが運転し、ドライバーは状況を監視し、必要に応じて運転を再開できるよう準備を整えます。[ 44 ]

目を離す/手を離す

アイズオフ／ハンズオフとは、ドライバーがシステムの監視をやめ、システムに完全な制御を委ねることができることを意味します。アイズオフには、エラーが再現性がない（異常な一時的な状況によって引き起こされない）か、頻繁に発生しないこと、状況に応じて適切な速度（例：通行制限のある道路では時速80マイル（130km/h））であること、システムが一般的な操作（例：他の車両に割り込まれるなど）に対応できることが求められます。自動化レベルは道路状況に応じて異なる場合があります（例：高速道路ではアイズオフ、脇道ではアイズオン）。[ 44 ]

ドライバーなし

最高レベルでは、車内に人間の運転手は必要ありません。監視は遠隔（テレプレゼンス）で行われるか、まったく行われません。[ 44 ]

安全性MRM

上位2つのレベルにおける重要な要件は、車両が最小リスク操作を実行し、運転者の介入なしに交通から安全に停止できることである。[ 44 ]

テクノロジー

建築

知覚システムは、車内外からの視覚および聴覚データを処理し、車両、道路、交通、交通規制、その他の観測可能な物体、そしてそれらの相対的な動きに関するローカルモデルを作成します。制御システムは、ローカルモデル、道路地図、および運転規則を考慮して、車両を移動させるためのアクションを実行します。[ 49 ] [ 50 ] [ 51 ] [ 52 ]

ADAS技術を説明するために、いくつかの分類が提案されている。一つの提案は、ナビゲーション、経路計画、知覚、車両制御というカテゴリーを採用することである。[ 53 ]

テスラやモーショナルなどのベンダーは、知覚と制御を分離するモジュール式システムから離れ、モノリシックな「エンドツーエンド」（E2E）ニューラルネットワークを選択しました。[ 54 ]

ナビゲーションでは、出発地と目的地の間の経路を定義するために地図を使用します。ハイブリッドナビゲーションは、複数のナビゲーションシステムを使用するものです。一部のシステムでは、基本的な地図を使用し、異常に対処するために知覚に依存しています。このような地図は、どの道路がどの道路に通じているか、道路が高速道路か幹線道路か、一方通行かなどを認識します。一方、車線図、障害物、交通規制などを含む非常に詳細な地図を必要とするシステムもあります。

感知

ACは周囲の世界を認識できる必要があります。これを支える技術としては、カメラ、LiDAR、レーダー、音声、超音波の組み合わせ、[ 55 ] 、 GPS、慣性測定などがあります。[ 56 ] [ 57 ] [ 58 ] これらのセンサーからの入力を分析し、物体とその軌跡を検出・識別するために、ディープニューラルネットワークが用いられます。 [ 59 ]一部のシステムでは、ベイズ同時位置推定・地図作成（SLAM）アルゴリズムが用いられています。また、潜在的な障害物に対処するために、他の移動物体の検出・追跡（DATMO）技術も用いられています。[ 60 ] [ 61 ]他のシステムでは、位置推定を支援するために路側リアルタイム位置推定システム（RTLS）技術が用いられています。テスラの「ビジョンオンリー」システムは、LiDARやレーダーを使用せず、8台のカメラを用いて周囲の鳥瞰図を作成します。[ 62 ]

経路計画

経路計画は、車両が出発地から目的地まで移動するために使用できる一連のセグメントを見つけます。経路計画に使用される手法には、グラフベース探索と変分ベース最適化手法があります。グラフベース手法は、他の車両や障害物をどのように通過するかといった難しい決定を下すことができます。変分ベース最適化手法では、衝突を防ぐために車両の経路に厳しい制限が必要です。[ 63 ]車両の大規模な経路は、ボロノイ図、占有グリッドマッピング、または走行回廊アルゴリズムを使用して決定できます。後者は、車両が車線や障壁で区切られたオープンスペース内に位置し、走行することを可能にします。[ 64 ]

地図

地図はナビゲーションに不可欠です。地図の精巧さは、道路の相互接続性や一方通行・双方向性などの詳細を示すシンプルなグラフから、車線、交通規制、道路工事などの情報を含む非常に詳細なものまで様々です。[ 55 ] MITコンピュータ科学・人工知能研究所（CSAIL）の研究者たちは、自動運転車がシンプルな地図を使って走行できるMapLiteと呼ばれるシステムを開発しました。このシステムは、車両のGPS位置情報、OpenStreetMap（2D道路特性のみ）などの「スパーストポロジカルマップ」、そして道路状況を観測するセンサーを組み合わせています。[ 65 ]非常に詳細な地図の課題の一つは、世界の変化に合わせて地図を更新することです。それほど詳細ではない地図で走行できる車両は、頻繁な更新やジオフェンシングを必要としません。

センサー

車両が運転環境に適切に対応するためにセンサーは不可欠です。センサーの種類には、カメラ、LiDAR、超音波、レーダーなどがあります。制御システムは通常、複数のセンサーからのデータを組み合わせます。[ 66 ]複数のセンサーを使用することで、周囲の状況をより完全に把握でき、相互に照合してエラーを修正することができます。[ 67 ]例えば、レーダーは夜間の吹雪などの状況を撮影でき、精度は低下するものの、カメラやLiDARよりも優れた画像を得ることができます。レーダーと超音波の実験を行った後、テスラは視覚のみのアプローチを採用し、人間は視覚のみを使用して運転しており、車も同様にできるはずだと主張しました。その理由として、カメラは他のセンサータイプに比べてコストが低いことが挙げられます。[ 68 ]一方、ウェイモは高解像度のLiDARセンサーを活用しており、その技術のコスト低下を挙げています。[ 69 ]

ドライブバイワイヤー

ドライブ バイ ワイヤとは、従来は機械的な連結によって実現されていたステアリングや速度制御などの車両機能を実行するために、電気または電気機械システムを使用することです。

ドライバーモニタリング

ドライバーモニタリングは、運転者の注意力と覚醒度を評価するために使用されます。使用されている技術には、視線のモニタリングや、運転者にステアリングホイールのトルクを維持するよう要求することなどが含まれます。[ 70 ]これは、運転者の状態を理解し、危険な運転行動を特定することを目的としています。[ 71 ]

車両通信

車両は、交通状況や道路の障害物に関する情報を共有したり、地図やソフトウェアの更新を受け取ったりするために他の車両と通信することで潜在的に利益を得ることができる。[ 72 ] [ 73 ] [ 55 ]

ISO /TC 22は車載輸送情報制御システムを規定しており、[ 74 ] ISO/TC 204は陸上輸送における情報通信制御システムを規定している。[ 75 ] ADAS機能、接続性、ヒューマンインタラクション、車載システム、管理/エンジニアリング、ダイナミックマップとポジショニング、プライバシーとセキュリティに関する国際標準が策定されている。[ 76 ]

車両同士が通信するのではなく、道路ベースのシステムと通信して同様の情報を受信できます。

ソフトウェアアップデート

ソフトウェアは車両を制御し、エンターテイメントなどのサービスを提供することができます。無線アップデートは、インターネット経由でバグ修正や追加機能を提供します。ソフトウェアアップデートは、これまでサービスセンターへの訪問が必要だったリコールに対応する方法の一つです。2021年3月には、ソフトウェアアップデートおよびソフトウェアアップデート管理システムに関するUNECE規則が公表されました。[ 77 ]

安全モデル

安全モデルは、ACが安全に動作することを保証するルールを形式化しようとするソフトウェアです。[ 78 ]

IEEEは、「IEEE P2846：自動運転車の意思決定における安全性に関する考慮のための形式モデル」として、安全モデルの標準規格の策定を試みています。[ 79 ] 2022年には、国立情報学研究所（NII、日本）の研究グループが、MobileyeのReliable Safety Systemを「Goal-Aware RSS」として拡張し、RSSルールがプログラムロジックを介して複雑なシナリオに対処できるようにしました。[ 80 ]

通知

SAE J3134「ADSマーカーランプ」仕様案[ 81 ]に基づき、米国は、車両が自動運転中であることを他のドライバーに知らせるためのターコイズ色のライトの使用を標準化しました。このライトは、SAEレベル3の運転システムであるドライブパイロットを搭載した2026年モデルのメルセデス・ベンツEQSおよびSクラスセダンに搭載される予定です。[ 82 ]

2023年現在、ターコイズライトは中国でもUNECEでも標準化されていません。[ 83 ]

人工知能

人工知能（AI）は、自律走行車（AV）の開発と運用において重要な役割を果たしており、人間の介入なしに周囲の状況を認識し、判断を行い、安全に走行することを可能にします。AIアルゴリズムにより、AVはカメラ、LiDAR、レーダー、GPSなどの様々な車載センサーからのセンサーデータを解釈し、周囲の環境を理解し、時間の経過とともに技術能力と全体的な安全性を向上させることができます。[ 84 ]

課題

自律走行配送車両が互いを避けようとして一箇所に留まってしまう

障害

AC の主な障害は、ドライバーが経験するさまざまな状況で安全に動作するために必要な高度なソフトウェアとマッピングです。[ 85 ]天候の良し悪しを問わず昼夜を問わず運転することに加えて[ 86 ]、道路の状態が不規則なため、AC は他の車両、道路上の障害物、不十分な交通規制や欠落した交通規制、地図の欠陥に対処し、事故現場で交通整理をしている警察官の指示に従うなどの無限のエッジケースを処理する必要があります。

その他の障害としては、コスト、責任、[ 87 ] [ 88 ]消費者の抵抗、[ 89 ]倫理的なジレンマ、[ 90 ] [ 91 ]セキュリティ、[ 92 ] [ 93 ] [ 94 ] [ 95 ]プライバシー、[ 86 ]法的/規制上の枠組みなどがあります。[ 96 ]さらに、AVはプロのドライバーの仕事を自動化し、多くの仕事を奪う可能性があり、それが普及を遅らせる可能性があります。[ 97 ]

懸念事項

欺瞞的なマーケティング

テスラはレベル2のADASを「完全自動運転（FSD）ベータ版」と呼んでいる。[ 98 ]リチャード・ブルーメンソール上院議員とエドワード・マーキー上院議員は、連邦取引委員会（FTC）に対し、2021年にこのマーケティングを調査するよう要請した。 [ 99 ] 2021年12月、日本ではメルセデス・ベンツが消費者庁から誤解を招く商品説明をしたとして罰せられた。 [ 100 ]

メルセデス・ベンツは、Eクラスモデルの誤解を招くような米国での商業広告で批判された。[ 101 ]当時、メルセデス・ベンツは主張を否定し、展開していた「自動運転車」の広告キャンペーンを中止した。[ 102 ] [ 103 ] 2022年8月、カリフォルニア州運輸局（DMV）はテスラを欺瞞的なマーケティング手法で告発した。[ 104 ]

自動運転車法案（AVB）により、英国では自動運転車メーカーが誤解を招く広告を出したことで懲役刑に処される可能性がある。[ 105 ]

安全

2020年代には、ACのサイバー攻撃やデータ盗難に対する脆弱性に対する懸念が浮上した。[ 106 ]

スパイ活動

2018年と2019年には、元AppleのエンジニアがAppleの自動運転車プロジェクトに関する情報を盗んだとして起訴された。[ 107 ] [ 108 ] [ 109 ] 2021年、米国司法省（DOJ）は、中国の安全保障当局が、自動運転車に関する研究を含む政府機関からの情報を盗むためのハッキングキャンペーンを調整したと非難した。[ 110 ] [ 111 ]中国は自国のデータを保護するために「自動車データセキュリティ管理規定（試行）」を策定した。[ 112 ] [ 113 ]

セルラーV2E技術は5G無線ネットワークをベースとしている。[ 114 ] 2022年11月現在、米国議会は中国から輸入されたAC技術がスパイ活動に利用される可能性を検討していた。[ 115 ]

米国における中国製自動運転車の試験は、中国製車両が中国国内に保管するために米国のどのデータを収集しているのか、また中国共産党との関連があるのではないかとの懸念を引き起こしている。[ 116 ]

ドライバーとのコミュニケーション

ACでは、例えばどの車が交差点に最初に進入するかを決めるなど、ドライバー同士のコミュニケーションが複雑になります。ドライバーのいないACでは、手信号などの従来の手段は機能しません（ドライバーがいなければ手も動きません）。[ 117 ]

行動予測

ACは、安全に進むために、移動する可能性のある車両や歩行者などの行動をリアルタイムで予測できなければなりません。[ 51 ]予測範囲が未来に長くなるほど、予測はより困難になり、予測不可能な行動に対処するために推定値を迅速に修正する必要があります。一つのアプローチは、各物体の位置と軌道を毎秒何度も完全に再計算することです。もう一つのアプローチは、以前の予測結果をキャッシュし、次回の予測に利用することで計算の複雑さを軽減することです。[ 118 ] [ 119 ]

引き渡す

ADASは安全に運転者から制御を受け取り、運転者に制御を返すことができなければならない。[ 120 ]

信頼

消費者は、エアコンが安全だと信頼できない限り、使用を避けるだろう。[ 121 ] [ 122 ]サンフランシスコで運行されているロボタクシーは、安全上のリスクがあるとの批判を受けた。[ 123 ]自動エレベーターは1900年に発明されたが、運営者のストライキや、広告や緊急停止ボタンなどの機能によって信頼が築かれるまで普及しなかった。[ 124 ] [ 125 ]しかし、自動運転機能を繰り返し使用することで、運転者の行動と自動運転車への信頼は徐々に改善され、ともに安定した状態になった。同時に、複雑な状況における車両の性能と信頼性も向上し、国民の信頼も高まった。[ 126 ]

経済

自律走行は様々な政治的、経済的影響ももたらす。運輸部門は多くの政治的、経済的状況において大きな影響力を持っている。例えば、米国の多くの州は、交通料金と税金から多額の年間収入を生み出している。[ 127 ]自動運転車の登場は、州の税収源を変える可能性があり、経済に深刻な影響を与える可能性がある。さらに、自動運転車への移行は、特に運転専門職に大きく依存している業界で、雇用パターンと労働市場に混乱をもたらす可能性がある。[ 127 ]米国労働統計局のデータによると、2019年には、この部門で200万人以上がトラクタートレーラーのトラック運転手として雇用された。[ 128 ]さらに、タクシーと配達の運転手は約37万400人、バスの運転手は68万人以上の労働力を構成していた。[ 129 ] [ 130 ] [ 131 ]合計すると、約290万人の雇用が失われる可能性があり、これは2008年の世界不況で経験した雇用損失を上回る。[ 132 ]

倫理的問題

公平性と包摂性

テクノロジー業界における特定の人口統計学的グループの顕著性は、必然的に自動運転車（AV）開発の軌道を形作り、既存の不平等を永続させる可能性がある。[ 133 ]

歩行者検知

ジョージア工科大学の研究によると、自動運転車両検知システムは、肌の色が濃い人物の認識において、一般的に5%低い精度を示すことが明らかになりました。この精度の差は、照明や視覚的な障害物などの環境変数を調整しても依然として残りました。[ 134 ]

責任の根拠

衝突事故やその他の事故に対処するための賠償責任基準はまだ策定されていません。責任は、衝突の状況に応じて、車両の乗員、所有者、車両メーカー、あるいはADAS技術サプライヤーに帰属する可能性があります。[ 135 ]さらに、自動運転車への人工知能技術の導入は、所有権と倫理的ダイナミクスにさらなる複雑さをもたらします。AIシステムは本質的に自己学習型であるため、責任は車両の所有者、メーカー、あるいはAI開発者のいずれに帰属すべきかという疑問が生じます。[ 136 ]

トロッコ問題

トロッコ問題は倫理学における思考実験である。自動運転車（AC）に当てはめられたこの実験では、乗客1人を乗せた自動運転車が、その前に割り込んできた歩行者と対峙する。ADASは、歩行者を死亡させるか、壁に衝突して乗客を死亡させるかの選択を迫られる。[ 137 ]考えられる枠組みとしては、義務論（形式的ルール）と功利主義（危害軽減）が挙げられる。[ 51 ] [ 138 ] [ 139 ]

ある世論調査では、危害軽減が好まれていると報告されていますが、乗客は車両に自分たちを優先してほしいと望んでいるのに対し、歩行者は反対の意見を示しました。功利主義的な規制は不人気でした。[ 140 ]さらに、文化的な視点は、これらの倫理的ジレンマへの対応に大きな影響を与えます。別の研究では、交通事故において特定の人物の救助を他の人よりも優先するという選好に、文化的バイアスが影響を与えていることが明らかになりました。[ 136 ]

プライバシー

一部のACは動作にインターネット接続を必要とするため、インターネットに接続されたデバイスであっても、ハッカーが目的地、ルート、カメラ録画、メディアの好み、行動パターンなどの個人情報にアクセスする可能性がある。[ 141 ] [ 142 ] [ 143 ]

道路インフラ

ACは道路インフラ（交通標識や車線など）を利用するため、安全性などの目的を十分に達成するには、そのインフラの改修が必要になる場合がある。[ 144 ] 2023年3月、日本政府はAC専用の高速道路車線を設置する計画を発表した。[ 145 ] 2023年4月、JR東日本は、地方における気仙沼線のバス高速輸送システム（BRT）の自動運転レベルを、現在のレベル2から時速60キロ（時速37マイル）のレベル4に引き上げるという挑戦を発表した。[ 146 ]

テスト

アプローチ

ACは、デジタルシミュレーション[ 147 ] [ 148 ]、制御されたテスト環境[ 149 ] 、および/または公道でテストできます。路上テストには通常、何らかの許可証[ 150 ]、または許容される動作原則を遵守する誓約が必要です。[ 151 ]例えば、ニューヨーク州では、テストドライバーが車両に同乗し、必要に応じてADASをオーバーライドできるように準備しておくことが義務付けられています。[ 152 ]

2010年代と離脱

2017年にカリフォルニア州マウンテンビューの公道を走行するウェイモの自動運転車のプロトタイプ

カリフォルニア州では、自動運転車メーカーは、自社の車両が自動運転モードから自動的に解除された頻度を記載した年次報告書を提出することが義務付けられている。[ 153 ]これはシステムの堅牢性を測る一つの指標である（理想的には、システムは決して解除されないはずである）。[ 154 ]

2017年、ウェイモは352,545マイル（567,366 km）のテスト走行で63回のディスエンゲージを報告しました。ディスエンゲージ間の平均距離は5,596マイル（9,006 km）で、同様の数値を報告している企業の中で最高（最良）でした。ウェイモはまた、他社よりも多くの自動運転走行距離を記録しました。2017年のディスエンゲージ率は1,000マイル（1,600 km）あたり0.18回で、2016年の1,000マイル（1,600 km）あたり0.2回、2015年の0.8回から改善されました。2017年3月、ウーバーはディスエンゲージ1回あたりの平均距離が0.67マイル（1.08 km）だったと報告しました。 2017年の最後の3か月間で、クルーズ（ GM所有）は62,689マイル（100,888km）の走行距離中、1回の解除あたり平均5,224マイル（8,407km）を走行しました。[ 155 ]

離脱データ
自動車メーカー カリフォルニア州、2016年[ 155 ]カリフォルニア州、2018年 カリフォルニア州、2019年[ 156 ]
離脱 間の距離総移動距離 離脱 間の距離総移動距離 離脱 間の距離総移動距離
ウェイモ5,128マイル（8,253 km） 635,868マイル（1,023,330 km） 11,154マイル（17,951 km） 1,271,587マイル（2,046,421 km） 11,017マイル（17,730 km） 1,450,000マイル（2,330,000 km）
BMW638マイル（1,027 km） 638マイル（1,027 km）
日産263マイル（423 km） 6,056マイル（9,746キロメートル） 210マイル（340 km） 5,473マイル（8,808キロメートル）
フォード197マイル（317 km） 590マイル（950キロ）
ゼネラルモーターズ55マイル（89キロ） 8,156マイル（13,126 km） 5,205マイル（8,377 km） 447,621マイル（720,376キロメートル） 12,221マイル（19,668 km） 831,040マイル（1,337,430 km）
アプティブ15マイル（24 km） 2,658マイル（4,278 km）
テスラ3マイル（4.8 km） 550マイル（890キロ）
メルセデス・ベンツ2マイル（3.2 km） 673マイル（1,083 km） 1.5マイル（2.4 km） 1,749マイル（2,815 km）
ボッシュ7マイル（11 km） 983マイル（1,582 km）
ズークス1,923マイル（3,095キロメートル） 30,764マイル（49,510キロメートル） 1,595マイル（2,567 km） 67,015マイル（107,850キロメートル）
ニューロ1,028マイル（1,654 km） 24,680マイル（39,720キロメートル） 2,022マイル（3,254 km） 68,762マイル（110,662キロメートル）
ポニー.ai1,022マイル（1,645 km） 16,356マイル（26,322 km） 6,476マイル（10,422 km） 174,845マイル（281,386キロメートル）
百度（アポロン） 206マイル（332 km） 18,093マイル（29,118キロメートル） 18,050マイル（29,050 km） 108,300マイル（174,300 km）
オーロラ100マイル（160 km） 32,858マイル（52,880キロメートル） 280マイル（450 km） 39,729マイル（63,938 km）
りんご1.1マイル（1.8 km） 79,745マイル（128,337 km） 118マイル（190 km） 7,544マイル（12,141 km）
ウーバー0.4マイル（0.64 km） 26,899マイル（43,290キロメートル） 0 マイル (0 km)

2020年代

離脱の定義

報告会社によって、解除の定義は様々であり、その定義は時間の経過とともに変化する可能性がある。[ 157 ] [ 154 ]自動運転車企業の幹部は、解除は変化する道路状況を考慮していないため、誤解を招く指標だと批判している。[ 158 ]

標準

2021年4月、WP.29 GRVAは「自動運転の試験方法（NATM）」を提案した。[ 159 ]

2021年10月、欧州のパイロットテストであるL3Pilotは、ITS世界会議2021に合わせてドイツのハンブルクで自動車向けADASのデモンストレーションを行った。SAEレベル3および4の機能が一般道路でテストされた。[ 160 ] [ 161 ] [ 162 ]

2022年11月には、「シナリオベースの安全性評価フレームワーク」に関する国際規格ISO 34502が発行されました。[ 163 ] [ 164 ]

衝突回避

2022年4月には日産による衝突回避テストが実演された。[ 165 ] [ 166 ]ウェイモは2022年12月に衝突回避テストに関する文書を公開した。[ 167 ]

シミュレーションと検証

2022年9月、ビプロギーは日本の国家プロジェクト「SIP-adus」の一環として、 ASAMのオープンシミュレーションインターフェース（OSI）と相互運用可能な運転インテリジェンス検証プラットフォーム（DIVP）をリリースした。[ 168 ] [ 169 ] [ 170 ]

トヨタ

2022年11月、トヨタはプロのラリードライバーを使ってトレーニングされたGRヤリスのテストカーの1台を披露した。 [ 171 ]トヨタは2017年シーズンからFIA世界ラリー選手権でマイクロソフトとのコラボレーションを活用している。 [ 172 ]

歩行者の反応

2023年、ノッティンガム大学ヒューマンファクター研究グループの上級研究員であるデイビッド・R・ラージ氏は、自動運転車に対する人々の反応を調べる研究で、自らを車の座席に変装しました。ラージ氏は、「歩行者が自動運転車とどのように相互作用するかを探りたいと考え、彼らの反応を探るためにこの独自の手法を開発しました」と述べています。この研究では、運転席に人がいない場合、歩行者は道路を横断するかどうかを決める際に、特定の視覚的指示を他の指示よりも信頼する傾向があることがわかりました。[ 173 ]

安全性

2024年にNature Communications誌に掲載されたメタ分析では、自動運転車（AV）と人間が運転する車両（HDV）の安全データに関する様々な情報源を比較しました。このメタ分析では、2,100件のAVと35,133件のHDVの事故記録が収集され、事故の詳細が正確に反映されていました。[ 174 ]比較対象となったAVの中には（ロボタクシーなど）、実質的に自律走行車であったものもあれば、先進運転システム（ADS）や先進運転支援システム（ADAS）を搭載したものもありました。

この研究では、AVはほとんどの状況でより安全であり、[ 175 ] AVは走行1マイルあたりの歩行者を巻き込んだ衝突事故がはるかに少ない（3％対15％）と結論付けられました。[ 176 ]この比較では、他のいくつかの相違点も浮き彫りになりました。AVは、支援を受けていない人間よりも大雨や霧の中で衝突する可能性が大幅に低いことがわかりましたが、夜明けと夕暮れ時には5倍以上も衝突に対して脆弱でした。[ 176 ]

事件

テスラ

2023年時点で、テスラのADASオートパイロット/完全自動運転（ベータ版）はレベル2のADASに分類されている。[ 177 ]

2016年1月20日、中国湖北省で、オートパイロット搭載のテスラ車による死亡事故5件のうち最初の事故が発生しました。[ 178 ]当初、テスラは衝突により車両がひどく損傷したため、事故当時オートパイロットが作動していたかどうかをレコーダーで確認できなかったと述べました。しかし、車両は回避行動をとることができませんでした。

5月にはフロリダ州で、テスラ モデルSがトラクタートレーラーに衝突し、オートパイロット作動中の死亡事故が発生しました[ 179 ] [ 180 ]。死亡した運転手の父親とテスラとの間で起こした民事訴訟で、テスラは車がオートパイロット作動中であったことを記録しました。[ 181 ]テスラによると、「オートパイロットも運転手も、明るい空を背景にしたトラクタートレーラーの白い側面に気づかなかったため、ブレーキは作動しませんでした。」 テスラは、オートパイロット作動中の1億3000万マイル（2億1000万キロメートル）以上の走行で、これがテスラ初のオートパイロット作動中の死亡事故であると主張しました。テスラは、米国ではすべての車種で平均9400万マイル（1億5100万キロメートル）ごとに1人の死亡事故が発生していると主張しました[ 182 ] [ 183 ]​​ [ 184 [ 185 ] [ 186 ]最終的な国家運輸安全委員会（NTSB）の報告書は、テスラに過失はないと結論付けました。調査の結果、テスラ車ではオートパイロットの搭載後に事故率が40％減少したことが明らかになりました。[ 187 ]

2025年2月、テスラのサイバートラックが完全自動運転モード中に衝突事故を起こし、自動運転への懸念が高まり、テスラは調査を開始した。テスラは、この衝突事故について「当社の電気自動車が完全自動運転モード中に事故を起こした場合の標準的な手順に沿って調査する」と述べた。[ 188 ] [ 189 ]

グーグル・ウェイモ

Googleの自社製自動運転車

2015年6月、グーグルは同日時点で12台の車両が衝突事故に遭ったことを確認した。そのうち8台は一時停止標識または信号待ちでの追突事故で、うち2台は別の運転手による側面衝突、1台は別の運転手が一時停止標識を無視して衝突、1台は運転手が手動で車両を操作していた際に発生した。[ 190 ] 2015年7月には、従業員3名が、ブレーキを踏んでいなかった運転手の車に追突され、軽傷を負った。これは負傷者を出した最初の衝突事故であった。[ 191 ]

2016年初頭のGoogle Waymoの事故報告書によると、同社のテスト車両は14件の衝突事故に巻き込まれており、そのうち13件は相手方のドライバーに過失があったものの、2016年には車両のソフトウェアが衝突を引き起こした。[ 192 ] 2016年2月14日、Googleの車両が進路を塞ぐ土嚢を避けようとした際、バスに衝突した。Googleは「今回のケースでは、明らかにGoogleにも責任がある。車両が動いていなければ衝突は起こらなかったはずだ」と述べた。[ 193 ] [ 194 ] Googleはこの事故を誤解であり、学習の機会であると位置付けている。負傷者は報告されていない。[ 192 ]

Uberの先端技術グループ（ATG）

2018年3月、エレイン・ハーツバーグさんは、アリゾナ州でウーバーのアドバンスト・テクノロジーズ・グループ（ATG）が試験していたエアコンに衝突され、死亡しました。車にはセーフティドライバーが同乗していました。ハーツバーグさんは交差点から約400フィート（約120メートル）の地点で道路を横断していました。[ 195 ]一部の専門家は、人間の運転手であれば衝突は避けられた可能性があると述べています。[ 196 ]アリゾナ州知事ダグ・デュシー氏は、ウーバーが公共の安全を守る上で「明白な失敗」を犯したとして、同社のエアコン試験の実施を停止しました。[ 197 ]ウーバーはまた、2020年に新たな許可を取得するまでカリフォルニア州での試験も停止しました。[ 198 ] [ 199 ]

NTSBの最終報告書は、事故の直接的な原因は、安全運転者のラファエラ・バスケス氏が携帯電話に気を取られて道路状況を監視できなかったことにあると結論付けたが、Uberの「不十分な安全文化」も一因となった。報告書は、被害者の体内に「非常に高い濃度」のメタンフェタミンが検出されたと指摘した。 [ 200 ] NTSBは、連邦規制当局に対し、自動運転試験車両の公道での運行を許可する前に審査を行うよう求めた。[ 201 ] [ 202 ]

2020年9月、バスケスは危険行為の罪で有罪を認め、3年間の保護観察処分を受けた。[ 203 ] [ 204 ]

NIO ナビゲート オン パイロット

2021年8月12日、31歳の中国人男性がNIO ES8に乗ってトンネル内で衝突事故を起こし、死亡しました。[ 205 ] NIOの自動運転機能はベータ版であり、静止した障害物に対応できませんでした。[ 206 ]車両のマニュアルには、工事現場の近くでは運転手が運転を引き継ぐ必要があると明記されていました。遺族の弁護士は、NIOが車両に個人的にアクセスできることを疑問視し、データの完全性を保証するものではないと主張しました。[ 207 ]

ポニー.ai

2021年11月、カリフォルニア州運輸局（DMV）は、 10月28日にフリーモント市で発生した衝突事故を受けて、 Pony.aiのテスト許可を停止すると通知した。[ 208 ] 2022年5月、DMVは安全運転者の運転記録を監視していなかったとして、Pony.aiの許可を取り消した。[ 209 ]

クルーズ

2022年4月、クルーズの試験車両が緊急通報を受けた消防車の進路を妨害したと報じられ、予期せぬ事態への対応能力に疑問が投げかけられた。[ 210 ] [ 211 ]

フォード

2024年2月、テキサス州の高速道路の中央車線で、フォードのハンズフリー運転機能「ブルークルーズ」を使用していたドライバーが、ライトを点灯せずに停止していた車のドライバーに衝突し、死亡させた。[ 212 ]

2024年3月、ペンシルベニア州の高速道路で、飲酒運転でスピードを出し、携帯電話を手に持ち、BlueCruiseを使用していた女性が、2台の車を運転していた2人をはね、死亡させた。[ 213 ]最初の車は故障し、左の路肩に乗り上げ、車の一部が左の走行車線に入っていた。[ 213 ] 2台目の運転手は、おそらく最初の運転手を助けるために、最初の車の後ろに車を駐車していた。[ 213 ] NTSBは両方の事件を調査している。[ 214 ]

総件数

米国運輸省道路交通安全局は、 2021年6月から自動運転車メーカーに事故報告の義務付けを開始しました。一部の報告書では、2019年8月からすでに事故が発生していると記載されており、現在のデータは2024年6月17日まで利用可能です。[ 215 ]

この期間中に報告された自動運転車（ADSとADASの両方）の事故は合計3,979件でした。これらの事故のうち2,146件（53.9％）はテスラ車に関連していました。[ 216 ]

世論調査

2010年代

2011年に米国と英国の消費者2,006人を対象に実施されたオンライン調査では、49%が「自動運転車」の利用に抵抗がないと回答した。[ 217 ]

2012年に17,400人の自動車所有者を対象に実施された調査では、当初「完全自動運転車」の購入に興味があると回答した人が37%に上りました。しかし、この技術に3,000ドルの追加費用がかかると聞くと、その割合は20%にまで低下しました。[ 218 ]

2012年に約1,000人のドイツ人ドライバーを対象に行われた調査では、22%が肯定的、10%が未定、44%が懐疑的、24%が敵対的であると回答した。[ 219 ]

2013年に10カ国1,500人の消費者を対象に行われた調査では、57%が「人間の運転手を必要としない技術によって完全に制御される自動車に乗る可能性が高い」と回答し、ブラジル、インド、中国が自動運転技術への信頼度が最も高かった。[ 220 ]

2014年に米国で行われた電話調査では、免許保有者の4分の3以上が自動運転車の購入を検討すると回答し、自動車保険が安ければその割合は86％に上昇した。自動運転車が利用可能になったら運転を続けないと答えた人は31.7％だった[ 221 ] 。

2015年に109カ国5,000人を対象に実施された調査では、平均的な回答者がマニュアル運転を最も楽しいと感じていることが報告されています。22%は自動運転のために追加料金を支払いたくないと回答しました。回答者はハッキングや不正使用を最も懸念しており、法的問題や安全性についても懸念していました。さらに、先進国の回答者は、車両データの共有にあまり抵抗を感じていました。[ 222 ]この調査では、消費者がエアコンの購入に関心を示しており、調査対象となった現所有者の37%が「間違いなく」または「おそらく」興味を持っていると回答しています。[ 222 ]

2016年にドイツで行われた1,603人を対象とした調査では、年齢、性別、教育レベルを考慮に入れた結果、男性は不安が少なく、熱意が高いのに対し、女性はその逆であることが報告されました。この差は若い男女間で顕著で、年齢とともに減少しました。[ 223 ]

2016年に米国で1,584人を対象に実施された調査では、「回答者の66%が、自動運転車は平均的な人間の運転手よりもおそらく賢いと考えている」と回答しました。人々は安全性とハッキングリスクを懸念していました。しかし、この新しいタイプの車にメリットを感じていないと回答した人は、わずか13%でした。[ 224 ]

2017年に4,135人のアメリカ人成人を対象に行われた調査では、多くのアメリカ人が自動運転車の普及を含む様々な自動化技術による大きな影響を予想していることがわかりました。[ 225 ]

2019年、自動運転車に関する意見調査手法である「自動運転車受容モデル（AVAM）」の試験において、ユーザーは高度な自動運転レベルをあまり受け入れておらず、高度自動運転車の利用意向も著しく低いことが明らかになりました。さらに、部分的な自動運転（レベルに関わらず）は、完全な自動運転よりもドライバーの関与（手、足、目の使用）が一様に高いと認識されていました。[ 226 ]

2020年代

2022年の調査では、世界人口の4分の1（27%）だけが自動運転車で安全だと感じていると報告されています。[ 227 ]

2024年にニューヨーク大学のサラヴァノスら[ 228 ]が行った研究では、回答者（358人のサンプル）の87％が条件付き自動運転車（レベル3）は使いやすいと考えていることが報告されています。

2024年7月、英国成人を対象に自動運転車に乗った際にどの程度安全か危険か尋ねるユーガブの半年ごとの調査では、4%が「非常に安全」と感じ、37%が「非常に危険」と感じた。[ 229 ]

規制

自動運転車の規制とは、世界中の様々な法域で制定された、公道における自動運転車両および自動運転システムの使用を規制、標準化、試験、監視するための法律を指します。既存の賠償責任法も進化しており、損害や負傷の責任者を公平に特定し、乗員、システム運用者、保険会社、そして公的資金の間の利益相反の可能性に対処しています。自動運転車両に関する規制は、現地の法律によっては、 ロボタクシーや自動運転トラックにも適用される場合があります。

2011年6月、米国ネバダ州は世界で初めて自動運転に関する法律を制定しました。それ以来、多くの州、国、そして地方自治体が、それぞれ異なる特徴を持つ同様の法律を導入してきました。自動運転車の公道試験（一般消費者向け試験ではなく）に関する規制としては、 2013年に英国政府が導入したものがあり、フランスでも2015年に同様の法律が施行されました。

公道における車両の使用に関する既存の国際協定の改正も行われました。1949年の道路交通に関するウィーン・ジュネーブ条約では、運転者が常に交通中の車両の挙動を完全に制御し、責任を負うことを前提としていましたが、2016年に改正され、車両に自動機能を搭載することが可能となりました。

2018年には、自動運転車およびコネクテッドカーに関する作業部会（GRVA）が、自動車基準調和世界フォーラム（WP.29）に対し、車両のダイナミクス（ブレーキ、ステアリング）、先進運転支援システム、自動運転システム（ADS）、サイバーセキュリティに関する安全規定を勧告するなど、具体的な国際規制の策定も始まりました。

世界各国の法域においても、様々な法的枠組みが整備されています。中国は2018年に自動運転車の試験規制を導入し、2020年には「インテリジェント車両のイノベーションと開発戦略」を発表しました。これは、インテリジェント車両に関する道路交通安全、測量、地図作成に関する2025年までのロードマップ計画です。欧州では、一般安全規則（GSR）として知られる規則2019/2144が、 2022年7月6日以降、欧州連合（EU）のすべての新車に適用されます。日本でも同様の法整備が行われ、UNECE WP.29 GRVA規則の最終版を反映するように法律が改正されました。

SAEの用語は、ほとんどの法域において、規制における定義の事実上の標準として一般的に採用されています。これは、完全手動（レベル0）から完全自動（レベル5）までの自律性のレベルを説明しています。ADS、操作設計ドメイン（ODD）、ダイナミック・ドライビング・タスク（DDT）の用語も使用されています。

商業化

メーカーは様々な車種を特定のレベルにあると表現することがありますが、SAEの技術仕様では、運転タスクやその時々の運転状況に応じて、車は複数のレベル間を移動できることが規定されています。[ 38 ]つまり、例えばメーカーが「レベル4の車」を製造していると言う場合、その車にはレベル4で作動可能な1つ以上の特定の機能（自動バレーパーキングなど）が搭載されていることを意味しますが、高速道路ではより低いレベルで作動する可能性があります。

2023年現在、市販されているADAS車両のほとんどはSAEレベル2です。いくつかの企業はより高いレベルに到達していますが、それは制限された（ジオフェンスされた）場所に限られています。[ 230 ]レベル5未満で動作する車両にも多くの利点があります。[ 231 ]

レベル2 – 部分的な自動化

SAEレベル2の機能は、多くの車両のADASシステムの一部として利用可能です。米国では、新車の50%がステアリングと速度の両方の運転支援機能を備えています。[ 232 ]

フォードは2022年に一部車種でBlueCruiseサービスの提供を開始しました。リンカーン車ではActiveGlideという名称です。このシステムは、車線中央維持、道路標識認識、そして13万マイルを超える分離帯のある高速道路でのハンズフリー高速道路走行などの機能を提供しました。2022年バージョン1.2では、ハンズフリー車線変更、車線内リポジショニング、予測速度アシストなどの機能が追加されました。[ 233 ] [ 234 ] 2023年4月、BlueCruiseは英国で一部の高速道路での使用が承認され、フォードの電気自動車SUV 「マスタング・マッハE」の2023年モデルから使用が開始されました。[ 235 ]

テスラのオートパイロットと完全自動運転（FSD）ADASスイートは、2016年以降、すべてのテスラ車で利用可能です。FSDは、高速道路および一般道（ジオフェンシングなし）、ナビゲーション／ターンマネジメント、ステアリング、ダイナミッククルーズコントロール、衝突回避、車線維持／車線変更、緊急ブレーキ、障害物回避などの機能を提供しますが、ドライバーはいつでも車両を操作できる状態を維持する必要があります。ドライバーマネジメントシステムは、視線追跡とステアリングホイールへの圧力監視を組み合わせ、ドライバーが視線と手の両方から運転操作を行えるようにします。[ 236 ] [ 237 ]

テスラのFSD書き換えV12（2024年3月リリース）は、認識、監視、制御のすべての側面に単一のディープラーニングトランスフォーマーモデルを使用しています。[ 238 ] [ 239 ] LiDAR、レーダー、超音波を使用せず、視覚のみの認識システムに8台のカメラを使用しています。[ 239 ] 2024年1月現在、テスラはシステムのレベル3ステータスの要求を開始しておらず、開始しない理由も明らかにしていません。[ 237 ]

発達

ゼネラルモーターズは、現行の「スーパークルーズ」システムを飛躍的に改良したADASシステム「ウルトラクルーズ」を開発中です。同社によると、ウルトラクルーズは米国の200万マイル（約320万キロメートル）の道路における運転シナリオの「95%」をカバーするとのことです。車内外に搭載されるシステムハードウェアには、複数のカメラ、短距離・長距離レーダー、LiDARセンサーが含まれ、クアルコムのSnapdragon Rideプラットフォームを搭載します。高級電気自動車「キャデラック・セレスティック」は、ウルトラクルーズを搭載する最初の車種の一つとなります。[ 240 ]

レベル3 – 条件付き自動化

2024年4月現在、レベル3の自動車を販売またはリースしている自動車メーカーは、日本ではホンダ、ドイツ、ネバダ州、カリフォルニア州ではメルセデスの2社である。[ 241 ]

メルセデス・ドライブパイロットは、2022年からドイツではEQSとSクラスのセダンで、2023年からカリフォルニア州とネバダ州で利用可能になっている。[ 5 ]サブスクリプションの料金は、ドイツでは3年間で5,000〜7,000ユーロ、米国では1年間で2,500ドルである。[ 242 ]ドライブパイロットは、車両が時速40マイル（64 km/h）以下で走行しており、前方に車両があり、白線が読み取れ、日中、晴天で、メルセデスがセンチメートル単位でマッピングした高速道路（カリフォルニア州では10万マイル）でのみ使用できる。[ 242 ] [ 5 ] 2024年4月現在、この機能を搭載したメルセデス車が1台、カリフォルニア州で販売されている。[ 242 ]

発達

ホンダはレベル3技術の向上を続けた。[ 243 ] [ 244 ] 2023年時点で、レベル3対応車両は80台販売されている。[ 245 ]

メルセデス・ベンツは2023年初頭にラスベガスでレベル3ソフトウェアの試験運用の認可を受けた。[ 246 ]カリフォルニア州も2023年にドライブパイロットを認可した。[ 247 ]

BMWは2021年にエアコンを商品化しました。[ 248 ] 2023年には、レベル3技術のリリースが間近に迫っていると発表しました。BMWはレベル3技術を提供する2番目のメーカーとなりますが、暗闇でも作動するレベル3技術を持つ唯一のメーカーとなります。[ 249 ]

2023年には中国でIMモーターズ、メルセデス、BMWが高速道路でレベル3システムを搭載した車両を試験する許可を取得した。[ 250 ] [ 251 ]

2021年9月、ステランティスはイタリアの高速道路でレベル3のパイロットテストを実施した結果を発表しました。ステランティスのハイウェイショーファーは、マセラティ・ギブリとフィアット500Xのプロトタイプでテストされ、レベル3の性能を達成したと主張しました。[ 252 ]

ボルボ・カーズのブラン​​ドであるポールスターは、 2022年1月に、ルミナー・テクノロジーズ、エヌビディア、ゼンセアクトなどの技術を活用し、ボルボXC90の後継車種であるポールスター3SUVにレベル3の自動運転システムを搭載する計画を発表した。[ 253 ]

2022年1月、ボッシュとフォルクスワーゲングループの子会社CARIADは、レベル3までの自動運転に関する提携を発表しました。この共同開発はレベル4の機能をターゲットとしています。[ 254 ]

現代自動車は、コネクテッドカーのサイバーセキュリティを強化し、レベル3の自動運転機能を搭載したジェネシスG90を提供する。[ 255 ]韓国の自動車メーカーである起亜自動車と現代自動車は、レベル3の計画を延期し、2023年にはレベル3の車両を出荷しない予定である。[ 256 ]

レベル4 – 高度な自動化

2024年には、ウェイモなどの企業が、安全運転者なしの完全自動運転車によるロボタクシーサービスを米国の一部地域で開始した。 [ 257 ]これらのサービスはすべて2025年時点で赤字経営となっており、運行コストは約4.5～5.5ドル/km（1マイルあたり7～9ドル）である。これは、個人用自動車の運行コストが0.6ドル/km（1マイルあたり1ドル）であるのに対し、非常に低い。コンサルティング会社マッキンゼーは、運行コストを1.2ドル/km（1マイルあたり2ドル）未満に引き下げるには2035年までかかると推定している。[ 258 ]

日本では2023年4月に道路交通法の改正によりレベル4のプロトコルが導入されました。[ 259 ]産業技術総合研究所製のZENドライブパイロットレベル4がそこで稼働しています。[ 260 ]

発達

トヨタは2020年7月、レベル4対応のレクサスLS （第5世代）ベースのTRI-P4による公開デモ走行を開始した。 [ 261 ] 2021年8月、トヨタは東京2020オリンピック村周辺でe-Paletteを使用したレベル4の可能性のあるサービスを運用した。 [ 262 ]

2020年9月、メルセデス・ベンツは新型Sクラス向けに、インテリジェントパークパイロットと呼ばれる世界初の商用レベル4自動バレーパーキング（AVP）システムを導入した。[ 263 ] [ 264 ] 2022年11月、ドイツ連邦自動車運輸局（KBA）はシュトゥットガルト空港でのシステムの使用を承認した。[ 265 ]

2021年9月、クルーズ、ゼネラルモーターズ、ホンダはクルーズAVを使用した共同テストプログラムを開始しました。[ 266 ] 2023年、クルーズが運行許可を失ったため、オリジンは無期限に保留されました。[ 267 ]

2023年1月、ホロンは2023年コンシューマー・エレクトロニクス・ショー（CES）で自動運転シャトルを発表しました。同社は、この車両が自動車基準に準拠した世界初のレベル4シャトルであると主張しました。[ 268 ]

参照

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さらに読む

ウィキメディア・コモンズの 自動運転車関連メディア

これらの書籍は、 TRBとAUVSIが毎年開催する自動運転車シンポジウムでのプレゼンテーションとディスカッションに基づいています。

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