昨今、コネクテッド・カーの分野で、自動運転が注目を集めている。自動運転の是否について、みなさんはどう思われているだろうか?
私が子供の頃は、ナイトライダーというドラマが深夜番組でやってて、主人公マイケルを夢の自動車ナイト2000が、自動運転はもとより、時に主人公を助け、時に主人公に一喜一憂するのに心奪われ、いつかは乗りたいと思ったものだ。
Googleが、マウンテンビュー界隈を自動運転で走行してみせるテストを繰り返す中、自動運転は、相当実現性があるようにみえており、後は法整備のみ。という人もいるが、実際はそんな簡単にはいかない。
—–
大きな幹線道路でも、工事中のレーンや、迂回指示などがある。ましてや、小さな道では自転車が倒れていたり、お祭りで歩行者天国になっているケースだってある。
ちなみに、Googleが自動運転テストを行っているカリフォルニア、マウンテンビューと東京都、世田谷区では、同じ縮尺でこれくらい道の細かさが違う。ご存じの方も多いかもしれないが世田谷区はこれに加え、複雑な一方通行の嵐だ。
速度制限が一時的にいつもとは違うというケースもある。
自動運転では、そういう道の状態に関する情報を、主にカメラとセンサーが周りの状況を把握して、臨機応変の対応をするのだが、モニターが捉えきれないような文字や、小さいけどぶつかると危ない物体などはどうやってよけるというのだろう。
昨今、こういった実用化に向けた動きに対して、地図を作っている企業が本腰を入れ始めている。
例えば、先日の、オランダのマップ・交通情報プロバイダーのTomTomなどはその例だ。
参考1:ボッシュ、安全な自動運転の未来へ向けTomTomと提携
参考2:アウディ、BMWグループ、ダイムラー、自動車大手3社がノキアのマッピング・ロケーション・サービス事業「HERE」の共同買収で合意
TomTomは、2012年、iOS6向けにiPhoneのマップを提供し、その結果、標準の地図がGoogle Mapではなくなったということでも有名だが、世界的な企業に採用されることで地図精度をどんどん上げてきているという。
先日の発表では、以下の内容をあげていた。
・10cm単位の精度での道情報取得
・複数のレイヤーからなる情報
・一番目はこれまで通り、A地点からB地点まで移動するためのレイヤー
・二番目がローカリゼーションレイヤーで、高精度マップに基づき、車両の位置情報を詳細に把握するレイヤー
・三番目がプランニングレイヤーで、車線分離タイプ、道路標識、制限速度、カーブや坂といった道の3D情報のレイヤー
これら複数レイヤーを使うことで、車線変更のタイミングなどを正確に行うことができるということだ。
一口に道路標識といっても各国毎で異なるし、車線分離線も削れて消えている場合も多い。
人は、それでも自分が走行すべき場所を見出すことができるが、果たして自動運転カーではどうだろうか?
また、定期的に道路を巡回し、道路形状などを精密に測定し自動運転精度を上げていくといっても、すべての道を巡回するコストは計り知れない。
そこで、近未来では、一定の高速道路や一般道の特別な区間は自動運転可能とし、原則、人による運転は必須ということになる状況が想定されるのではないかと考える。
その後、道路情報が電子化され、車の位置や走行状況もクラウドで管理されるようになれば、すべての道の自動運転も可能かもしれない。
まず、クルマに乗り込むと、目的地を設定するよう促される。目的地を設定すると、発進するが、道路状況をなるべく見なくても良いように、大通りは専用レーンが設置されている。
最寄りの分岐点まで専用レーンで快適に進んだら、最終地点までの間で、細かな運転操作が必要な場合のみ人が運転するという具合だ。
渋滞にはまっても、自動制御されるので、みんなの目的地を計算して、一番効率良く進む順番で自動的に渋滞に並ぶこととなる。ここまでやると、自然渋滞も事故渋滞もかなり緩和されることだろう。
こうなると、もはや今みなさんがみている「クルマ」のカタチではなくなり、道はすべて管理されるので、クルマ自体も細切れな電車のようなものになっているかもしない。
無料メルマガ会員に登録しませんか?

IoTNEWS代表
1973年生まれ。株式会社アールジーン代表取締役。
フジテレビ Live News α コメンテーター。J-WAVE TOKYO MORNING RADIO 記事解説。など。
大阪大学でニューロコンピューティングを学び、アクセンチュアなどのグローバルコンサルティングファームより現職。
著書に、「2時間でわかる図解IoTビジネス入門(あさ出版)」「顧客ともっとつながる(日経BP)」、YouTubeチャンネルに「小泉耕二の未来大学」がある。