自動運転にAIが必要な理由は？画像認識から世界モデルの開発まで仕組みを徹底解説！

米国では、すでに50近い企業が自動運転の公道走行を実施し、年間550万km以上の実績となっている自動運転市場。実は、画像認識や動画認識を中心としたさまざまなAIの技術が、自動運転の根幹の部分として使われています。

一方、日本では、企業による公道のサービス提供が本格導入されておらず、自動運転とAIの拡大に対するイメージをつかみにくい状況です。

今回は、自動運転を支える画像認識などの基本的なAI技術の仕組みから、未来を予測しシミュレートする「世界モデル」まで、自動運転とAIの全体像を徹底解説します。この記事を読めば、自動運転におけるAIの必要性、メリット・デメリット、そしてAIがもたらす未来の交通社会を知ることができます。

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初心者向けにAIの定義、分析の仕組み、活用事例を説明した解説記事はこちらです。

自動運転の仕組みを支える8つのAI技術と活用メリット

2010年代以降、世界中でめざましい進展を見せている自動運転技術の進展は、第3次AIブームといわれるディープラーニング（深層学習）が自動運転技術の根幹を支えています。自動運転を支える以下のAI技術を解説します。

• AIによる画像認識
• AIが行う危険判断の活用
• AIによる予測能力の活用
• AIがひらくマッピング技術活用
• AIによるルート最適化
• AIの音声認識によるコミュニケーション・レコメンド
• AIによるネットセキュリティ向上
• マルチモーダルAIの進展

それぞれのAI技術について説明します。

AIによる画像認識

自動運転時にLiDARやステレオカメラによって取得した画像の分析・解析にあたっては「分類」と「検出」が欠かせません。

「分類」は画像に「何が」映っているのかを識別する機能となり、AIによる画像解析の基本です。画像セグメンテーションとも呼ばれます。画像セグメンテーションの仕組み、セマンティックセグメンテーションを始めとする種類の違いをこちらの記事で解説しています。

例えば、「車」と「信号」が映っている画像がカメラから送られてきたとします。AIはまず、膨大な画像や動画に意味付け（タグ付け）を行うアノテーションという作業をおこなわなければなりません。アノテーション作業とは何か？どんな仕組みで行うか？こちらの記事で解説しています。

さらに、最近ではディープラーニング（深層学習）によって飛躍的に画像認識能力が向上しました。ディープラーニングは人の手を借りずに、AIが自ら学んで特徴を見つけ出して推論する手法です。

AIによる「検出」は、画像に「何が」映っているのかだけでなく、バウンディングボックスを使って「どこに」映っているのかも判別します。「検出」を使うことで、リアルタイムの渋滞画像データからどの道がより空いているのか、より安全なのか判断できます。

自動運転は、AIによる「分類」と「検出」の画像認識機能が使われています。「検出」や「分類」の学習を自動的に繰り返すことで、街全体、道路全体として空間の状況も把握できるようになります。そして、空間のどこに車や人がいるのか、どのルートを取ればいいのか学習する能力の精度も高まるでしょう。

強化学習（特に深層強化学習）を活用した自動運転支援について、こちらの記事で解説しています。

AIが行う危険判断の活用

突発的な事態が発生した際に、カメラ画像やIoTセンサーから得たデータをもとに止まるべきなのか？減速すべきなのか？進むべきなのか？ハンドルを切るべきなのか？判断する役割もAIによって可能となります。前方の信号が赤であれば減速し、歩行者が飛び出してくれば止まったり、避けたりするよう繰り返しの学習から学び精度を高めます。

画像認識AIによる安全管理は、自動運転技術の中核を担っています。例えば、テスラの「Tesla Vision」システムは、レーダーやLiDARに頼らず、カメラとAIのみで自動運転を実現しています。

車載カメラが周囲の状況を常に監視し、歩行者や他の車両、交通標識などを瞬時に認識することで、安全に自動運転が行えます。

自動運転車では、従来ドライバーが行っていた判断はAIへ移されます。IoTセンサーは、気温や天候、タイヤの消耗度など様々な情報を自動運転のAIシステムに送信して判断をサポートします。

また、気温や天候、タイヤの消耗度など様々な情報を収集して判断するために、複数のセンサーを用いてデータを統合して判断するセンサーフュージョンがよく用いられます。

AIによる予測能力の活用

高精度のAIが自動運転に期待される活用として、ユーザーの安全で快適な移動を支える「予測」能力が挙げられます。従来のGPSによるカーナビゲーションの渋滞予測とは異なり、隣の走路を走行する車や、前方を往来する歩行者の動きを先回りして「予測」し、その「予測」をもとに快適かつ安全に走行を行います。

他にも、近隣で開催されているイベント情報や天候情報を基に道路状況を予測できるようになるでしょう。AIによる視界全体に入るデータの「予測」機能が高まることで、安全性と快適性がより高くなります。

AIによる将来予測の仕組み、メリット・デメリットについてはこちらで解説しています。

AIがひらくマッピング技術活用

より快適に、安全に自動運転を行うには、固定化された静的情報に加えて、道路上で刻々と変わる膨大な動的情報を基にデジタルマップを作成するAI技術が欠かせません。これはダイナミックマップと呼ばれ、以下のような静的情報と動的情報を組み合わせた地図情報です。

マッピング初期は人間の手作業で行っていました。しかし、AIはビッグデータ（膨大なデータ）の分析が得意なので、自動的に学習して判別を行えるようになりました。AIでビッグデータを解析する仕組み、活用事例についてはこちらの記事で解説しています。

加えて、ディープラーニング（深層学習）はAIが自律的に学習を行っていくので、初めて遭遇する状況であっても正確なマッピングが期待されています。

3Dマップを比較的シンプルな2D画像から生成できるNeRF技術も注目されています。

関連記事：「NeRFとは？仕組み・フォトグラメトリーとの違い・活用事例を徹底解説！」

AIによるルート最適化

AIの自動学習機能は従来のGPSシステムと比較し、より高度なルート最適化を行えるようになります。AIによる自動運転は、リアルタイムでの情報の収集と分析に基づいて、 最適な走行ルート、経由地の変更が可能です。バスの運行においても、利用者のニーズに合わせてルートを最適化できます。

関連記事：「バス業界はAIでどう変わる？解決課題・活用メリット・企業事例を徹底解説！」

加えて、AIが搭乗者の年齢や性別を学習して、搭乗者に合わせた乗り心地を考慮した自動運転も可能となります。将来的には、搭乗者の当日の声の高さや早さを分析し、搭乗者がどれくらい急いでいるのか？落ち着いているのか？などを感知して、運転当日の状況に合わせて自動的にチューニングできるようになるでしょう。

AIの音声認識によるコミュニケーション・レコメンド

すでにスマートフォンや通信家電の分野では浸透しつつあるAIの音声認識技術は、自動運転でも大いに活用されます。現在のAIの進化の中で、画像認識機能とともに精度の向上が顕著なのが「音声認識機能」です。例えば、走行中に急に立ち寄る必要が出た場合に「止まって」と声で指示を行うケースがあります。この場合、AIは音声認識から得られたデータをもとに、車両の発信や停止だけではなく、乗っている人の状況に合わせた最善の判断を学習していきます。

過去の音声や画像データの蓄積からユーザーの性格や好みをAIが判別し、最適なレストランやレジャースポットを判断してレコメンド（提案）してくれる機能も開発されています。

AIによる音声認識の仕組み、自動運転以外の活用事例についてはこちらの記事をご覧ください。

AIによるネットセキュリティ向上

AIは年々学習能力を高め、ネットワークのサイバーセキュリティの分野でも活用も広がっています。自動運転中にリアルタイムに判断を下すためには、常時大容量の通信ネットワークと接続されている必要があります。それで、自動運転の安全性・快適性の維持とネットワークの安全は切り離せません。

AIの自動学習の力は、サイバー攻撃のデータの収集と解析を通じて、未知のネット攻撃への効率的な未然予防対応へ導いてくれます。ハッキングなどのサイバー攻撃が高度化する中で、安全な自動走行を維持するために、AIはなくてはならない存在です。

マルチモーダルAIの進展

マルチモーダルAIとは、テキスト・画像・音声・動画など複数の種類のデータを一度に処理できるAIの技術のことです。マルチモーダルAIは、さまざまな種類の情報を利用して高度な判断ができるため、従来のシングルモーダルAIでは対応できないようなタスク処理が可能と期待されています。

特に、VLM（Vision Language Model）やMLLM（Multimodal Large Language Model）を用いた自動運転技術は、マルチモーダルAIの進展により大きく発展しています。これらのモデルは、画像、テキスト、音声などの複数のデータ形式を統合的に処理し、より高度な判断を可能にします。

カメラ画像と自然言語を組み合わせて、複雑な交通状況を理解し、適切な判断を行います。また、画像とプロンプトを入力として、直接制御指令値を出力する方式が採用されています。

例えば、自動運転スタートアップのTuring株式会社は、あらゆる場所での自動走行が可能でハンドルの必要がない完全自動運転システムのレベル5自動運転の開発を2029年までの実現を目指し、技術の調査や検証をおこなっています。

レベル5の自動運転には、以下4つの機能を獲得するための学習が必要であると考えられています。

• 「解釈」
• 「想像」
• 「決断」
• 「交渉」

上記を学習する有力な方法がマルチモーダル学習であり、カメラを中心とした画像による運転システムの開発だけでなく、乗客とのコミュニケーションや救急車や踏切の警笛音など、音声や自然言語の入力も含めて研究が進められています。

こちらでマルチモーダルAIとは？活用事例は？詳しく説明しています。
　

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自動運転の進化を加速させる「世界モデル」とは？

従来のAI技術に加え、現実世界そのものをAI内部に再現し、未来を予測する「世界モデル（World Model）」が自動運転技術の新たな鍵として注目されています。ここでは、世界モデルが自動運転をどう進化させるのか、その仕組みと最新動向を分かりやすく解説します。

現実世界をシミュレートするAI「世界モデル」の仕組み

世界モデルとは、カメラやLiDARなどのセンサーから得られる膨大な情報をもとに、現実世界の環境や物理法則をAIの中に仮想的なシミュレーション空間として構築する技術です。AIはこの内部シミュレーターを使い、「もし右にハンドルを切ったら、他の車や歩行者はどう動くか」といった未来の可能性を複数パターンで高速に試行錯誤します。

これにより、AIは単に現在の状況を認識するだけでなく、次に何が起こるかを高い精度で予測し、最適な行動を計画できるようになります。これは、過去のデータからパターンを学ぶ従来の予測AIをさらに進化させた考え方と言えるでしょう。

自動運転における世界モデルの重要性とメリット

世界モデルは、特に複雑で予測困難な交通状況において真価を発揮し、自動運転の安全性を飛躍的に高めます。

• 予測不能な事態への対応 前方の車が急ブレーキを踏む、駐車車両の陰から子供が飛び出してくるなど、予期せぬ出来事が発生する可能性を事前にシミュレーションします。これにより、危険を察知した際には、AIが学習済みの最適な回避行動を瞬時に判断し、事故を未然に防ぎます。
• より人間らしい自然な運転 他の車や歩行者の意図を「相手が譲ってくれそうだ」といったレベルで深く理解し、よりスムーズで安全な運転を実現します。例えば、高速道路の合流地点で、相手ドライバーの挙動を予測しながら最適なタイミングで合流するなど、交通の流れを乱さない人間らしい振る舞いが可能になります。
• 学習効率の飛躍的向上 実際の路上走行データだけでなく、シミュレーション内で豪雨や雪道、事故が起きやすい状況など、現実では遭遇しにくい危険なシナリオをAIに何百万回も安全に学習させることができます。これにより、AIの対応能力を短期間で大幅に向上させることが可能です。

世界モデルを活用した自動運転の最新動向

世界モデルを中核とした自動運転技術の研究開発は、世界中のテック企業やスタートアップによって加速しています。

テスラ社の取り組み

電気自動車（EV）大手のテスラは、完全自動運転（FSD）の精度向上のため、世界中のユーザーから収集した膨大な走行データをもとに、独自のビデオベース世界モデルの構築を進めています。カメラ映像だけで周囲の状況を3D空間として再構築し、未来の交通状況を予測するアプローチで業界をリードしています。

スタートアップの台頭

英国のWayve社のように、世界モデルを中心としたAI開発で注目を集めるスタートアップも登場しています。特定の都市の高精度地図に依存せず、多様な環境で学習したAIモデルの汎用性で自動運転を実現しようとしており、大手自動車メーカーやIT企業から多額の資金調達に成功しています。

生成AIとの融合

OpenAIの動画生成AI「Sora」に代表される、テキストからリアルな動画を生成する技術の発展も注目されています。将来的には、「雨の夜、交差点にトラックが侵入してくる」といったテキスト指示だけで、忠実な運転シミュレーション環境を自動生成できるようになる可能性があります。

これにより、AIの学習データ作成がさらに効率化されると期待されています。

自動運転とAIが乗り越える6つのデメリットと課題

自動運転が普及するために乗り越える必要があるデメリットと課題を説明します。

• 事故発生時の法的責任
• AIのトロッコ問題
• AIの不完全知覚問題
• AIの切り替え問題
• 自動運転レベルの国際基準整備
• 高速通信プラットフォームの整備

事故発生時の法的責任

自動運転中に生じた事故に関して、世界的に統一された法律は各国で議論が進められている状況です。日本でも、自動運転中の事故発生時の民事的な責任やハッキングなど外的要因に伴う事故の場合の法律上の責任の所在など議論が活発になされています。

AIのトロッコ問題

自動運転の安全性を語る際に出てくる有名な思考実験に「トロッコ問題」があります。

トロッコ問題とは「急に道路上に数人のグループが飛び出してきた場合、グループを避けるためには、ハンドルを歩道側に切って1人の歩行者を犠牲にしなければならない」場合にどちらが最善なのかという問題です。

この問題は人間側でも現時点、結論が出ていません。人間側で問題が解決していない以上、AIに対しても定義づけがなされていない問題となっています。

AIの不完全知覚問題

AIの不完全知覚問題とは、自動運転車が取得できる限定的な情報だけでは十分な安全を確保できないかもしれない懸念点です。自動運転では、様々な道路状況、他の車両や歩行者の状況などを認識し、適切な車両操作をしなければなりません。

しかし、センサーで計測できる情報だけでは、AIはあらゆる状況を完全に識別できているわけではないのです。不足している情報を補う仕組みがないと、AIが誤った判断をする可能性があります。

例えば、トレーラーの荷台部分を交通標識と間違って認識し、荷台の下を通過しようとしてトレーラーに衝突して事故を起こしたケースがあります。

関連記事：「AIのハルシネーションとは？原因は？リスクを抑える方法を徹底解説！」

AIの切り替え問題

自動運転と人間ドライバーによる運転を引き継ぐ場合に生じるのが、急な引継ぎに人間が安全に対応できないかもしれない「切り替え問題」です。全く人間が介在しない完全自動運転が実現するまでは、AIが危険を予測した時点でドライバーの手動運転に切り替わらなければなりません。

理想としては、危険を予測した時点でリスク内容をドライバーに示して、余裕を持ってドライバー運転に切り替えるシステムです。しかし、ディープラーニングでは推論過程がブラックボックス化されてしまうため、AIが危険を察知しても判断根拠をドライバーにうまく伝えられません。そうなると、急に運転を切り替えられてもドライバーが危険な状態を的確に把握できない可能性があります。そうなると事故を回避できないかもしれませんし、結果として自動運転に任せた方がよかったケースも生じるでしょう。AIから人へとシームレスに情報伝達する方法を設けないと、事故を回避できない可能性があります。

自動運転レベルの国際基準整備

本当の意味での自動運転が実現するには、完全無人運転の定義とそこに至るまでのレベルづけに関して各国のコンセンサスが必要になるでしょう。現在主流のアメリカ「自動車技術会」（SAE）では、運転の主体や技術到達度、走行可能エリアなどによって「レベル0」から「レベル5」の6段階に分類されています。一方、日本の国土交通省は、自動運転に関して以下のような独自の呼称や定義を策定しているのが現状です。

• 自動運転レベル1：「運転支援車」
• 自動運転レベル2：「運転支援車」
• 自動運転レベル3：「条件付自動運転車（限定領域）」
• 自動運転レベル4：「自動運転車（限定領域）」
• 自動運転レベル5：「完全自動運転車」

過去においては、自動運転レベル1〜2も「自動運転」としてPRされるケースがありました。しかし、現在の国内基準では「運転支援車」となり自動運転とは呼べません。しかし、米国の基準ではレベル2でも「部分運転自動化」となり、呼び方が議論を呼んでいる状態です。

高速通信プラットフォームの整備

AIによる自動走行を実現するには、ネットワーク通信技術の活用が不可欠です。AIによる自動運転のレベルが上がれば上がるほど、より多くのデータを収集し、リアルタイムに正確な判断を行う必要があるからです。

5Gを始めとした高速通信ネットワークの一層の普及と拡充がAIによる自動走行が広がる課題となってきます。

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自動運転についてよくある質問まとめ

まとめ

世界では、Googleと関連が深い「Waymo／ウェイモ」や「Tesla」中国の「百度／バイドゥ」による自動運転の開発が有名です。日本でも、「ホンダ」が世界初で自動運転のレベル3搭載車を発表するなど着々とAIによる自動運転車の開発が進められています。

法整備や通信インフラなどの課題は残るものの、世界モデルのような技術の登場により、次世代交通システム（MaaS）や完全自動運転の実現は着実に近づいています。

AIは、自動運転の開発を進めるために、ますますなくてはならない存在となっています。「えっ？こんなAI機能が自動運転に不可欠に？」と人々を驚かせる技術革新が起きている毎日です。AIと自動運転で新しい事業やサービスを検討する企業がますます増えています。もしかすると、あなたの会社が持つ技術や特許が近い将来の自動運転に欠かせない技術となるかもしれません。