2018-08-28

「自動運転タクシーが営業走行」のニュースに物申す

自動運転タクシーが営業走行とのニュースが報じられ大きな話題を呼んでいます。

news.yahoo.co.jp

乗客を乗せたタクシーが公道を走行するのは世界初であり、さらに、東京オリンピックが開催される２０２０年までに特定区間での無人走行を目指すとのことです。

一目このニュースを見たとき、「おースゲー」、「もうタクシードライバーいらなくなるー」、「あと２年で実用化だ！！」など期待の声がネット上でもあふれていました。

しかし、ニュースから受ける印象と実情にはかなりの乖離があるように思います。

そこで、ニュースでは報道されていない、隠れた条件、疑問点についてまとめ、最後に

２０２０年までに特定区間での無人走行の実現可能性について私見を記載しました。

＜隠れた条件について＞

ニュースでは報道されていませんが、今回の実証実験では以下の条件が隠されていると推測されます。（上に行くほど、可能性が高いと思っています）

・今回走行したルートは、車通りの少なく、かつ信号以外では人の横断が無いような広い道路でカーブも最小限。要するに人工知能にとって難易度の低い通行路を厳選した。

・天候・運行時間に厳しい制約がある（雨天時は運行できない。日没間近では運行できない等）

・車線変更したとあったが、車線変更のタイミングは人間が指示した。つまり機械には車線変更のタイミングを判断できない

・信号機付近ではほとんど人間が運転。

・通行路付近では、警察などが常に警備し安全を確認。

いずれも推測の域を出ませんが、かなり限定的な条件下での走行であることは間違いないと思います。

本実験が社会的に非常に意義のあることである点については疑いようのないことですが、出来ているところだけを切り取り発表するの姿勢はいただけません。ちゃんと今のレベルではまだここまでですというのをきちんと明示すべきでしょう。（繰り返しになりますが以上は私の推測です。間違っていたらすいません。でも、現在の自動運転の技術を鑑みれば、概ね当たっているだろうと自身をもって言えます。）

＜疑問点について＞

次に、ニュースをみて、率直に感じた疑問を下記にまとめます。

疑問①：出発地と目的地が決まっており事実上バスと変わらないのに、なぜタクシーと銘打ったのか？

疑問②：そもそももっと難易度の低い地方で実証実験をやらないのか？

東京都心部は一般的に交通量が多く、自動運転を実施するには難易度が高い地域である。そんな地域を選ばずにもっと、難易度の低い地域を選別すればいいのになぜ東京を選んだのか？単純にマスコミ受けがいいからか？

疑問③：なぜ一日４往復しかしないのか？

上記で説明したように相当走行できる条件が限られているのか？

ざっとこんな感じです。他にもいろいろ不思議に思うことはありますが、そこは大人の事情が複雑に絡み立っているのでしょうか。

〇２０２０年までに特定区間での無人走行は実現するか？

おそらく、多くの方がこの点に興味があるのではないでしょうか。

オリンピックまでに自動運転は間に合うのか否かについてです。

この点について私見を述べる前に、自動運転のレベルの分類について説明したいと思います。

自動運転のレベルは０（すべて人間が運転）からレベル５（完全自動運転）の６段階に分類されます。このうちレベル３以上を自動運転と呼んでいます。

運転レベルの３～５を簡単にまとめると下記のようになります

レベル３：特定の場所で自動運転。ただし緊急時は人がドライバーが操作

レベル４：特定の場所で完全自動運転（ドライバーなし）

レベル５：すべての場所で完全自動運転（ドライバーなし）

さて、以上を前提として今回のニュースを振り返ってみますと、まず実証実験においては、緊急時に備えてドライバーが乗車しておりかつ場所も限定されていたため、レベル３の自動運転の実証実験といえます。

そして、２０２０年までに特定区間での無人走行を目指すとありますが、これはレベル４の自動運転を目指すと言い換えることが出来ます。

さて、ではこのレベル４がオリンピックまでに実現するか否かについてですが、結論を申し上げるとかなり条件を限定すれば実現可能性はあるというのが私の考えです。

ではその状況な何かといえば、まず過疎地域で交通及び人の一日中０の区間を自動運転エリアに指定。そして速度は極限まで落とす（時速１５キロから２０キロくらい？）これくらいストリクトな条件であればぎりぎり実現できるかもしれません。もはや自動車と呼べるかわかりませんが・・・。

以上この辺で。また、新事実が判明次第追記します。

2018-08-27

人工知能の能力に合わせて制度をかえる時代

　三次AIブームより能力は飛躍的に上昇したと。しかしながら、いざ人工知能を導入しようと思っても、一から十まで完璧に実務上耐えうる制度で業務をこなせることはまれである。あれも出来ないこれも出来ないと考えてしまったり、今の制度ではまだまだ使い物にならないと感じることを多いだろう。

　だからと言って「今の技術ではまだ実用には耐えられないと」と考え、導入を見送ってしまうのはあまりにもったいない。現在の技術にあわせて、体制を変える工夫が時には求められているのである。これだけはイメージがわかないと思うのでここで自動運転を例に説明しよう。自動運転技術は人工知能の発展と並行して飛躍的な進歩を遂げており、我が国においても、複数の地域で実証実験が行われており、導入に向けた準備が進められている状況である。自動運転の実現については、期待が大いに先行しているが、はっきり申し上げて現在の技術では日本の都市部をスムーズに走行できるような段階には至っていないし、それには技術の進歩を待たなければならないというのは専門家の一致した意見である。

　しかし、ここで導入をあきらめてしまってはもったいない。今の技術でも活用するすべはあるのである。例えば自動走行専用の道路とそうでない道路を分ける、またはエリアで分けるとの考えがある。人間が運転する車や歩行者が混在する道路を走行するとなると、現行不可能と言わざるを得ないがこれが、条件を変えれば急激に難易度が下がり、実現可能性の芽が出てくる。これはあくまで一例であるが、このように今のルール、状況に置き換えることを考えて、実現が難しいケースであっても、人間の方でルール・を変えることにより、人工知能でも可能な状態に落とし込むことが可能になるケースはいくつも存在する。

　人工知能の導入にあたっては、技術に合わせて制度を変える工夫が時には求められているのである。