E2E型AIは何が新しいのか
E2E型は、カメラなどで得た情報から、周囲の認識、進路の判断、ハンドルや加減速の操作までをAIが連続して処理する考え方です。大量の走行データから学び、複雑な道路へ柔軟に対応しやすい点が強みです。テスラが先行し、日産も英国WayveのAIを使う次世代ProPILOTを2027年度に国内の市販車へ導入する計画です。
ただし、日産が市販車へ導入するものはまず高度な運転支援です。運転者が監視責任を負うレベル2と、システムが運転主体になるレベル3・4は区別して見る必要があります。
インフラ協調は道路側から死角を補う
インフラ協調型では、交差点や信号機付近に設置したセンサーと通信設備が、歩行者や他の車を検知し、その情報を車両へ送ります。車載センサーから見えない死角や、複数車両が集中する合流部を道路側から補えることが利点です。
自工会の佐藤恒治会長は、日本の複雑な交通環境ではインフラと協調して安全を確保する考えを示しています。自工会は『事故死ゼロ』と『移動の自由』を軸に、自動車業界だけでなく通信、道路、行政を含む社会システムとしての実装を描きます。
優劣ではなく、得意領域が違う
E2E型は既存道路へ比較的速く展開でき、ソフトウェア更新で性能を高めやすい一方、まれな状況への対応をどこまで検証できるかが課題です。インフラ協調型は死角の安全性や交通全体の最適化に強みがありますが、設備の設置範囲、通信の信頼性、全国で仕様をそろえる難しさがあります。
現実的には、車両が自律して走れることを基本に、危険度の高い交差点や合流部でインフラが補助する形が考えられます。一方が完成するまで他方を待つのではなく、役割を分けて併用できる設計が重要です。
最大の論点は誰が費用を負担するか
インフラ協調を広げるには、道路側センサー、通信設備、保守、サイバーセキュリティへ継続的な投資が必要です。国、自治体、自動車メーカー、通信会社、運行事業者の誰がどこまで負担するのかを決めなければ、実証から全国展開へ進めません。
共通仕様が定まらず地域ごとに設備が異なれば、車両側の対応費も増えます。日本の競争力を見るうえでは、技術デモの数だけでなく、標準化、運用主体、費用負担、整備ロードマップが具体化するかが次の重要な指標です。
今後のニュースで確認したいこと
車載AIでは、日産の2027年度導入がどの道路・条件で使え、運転者に何を求めるかを確認する必要があります。インフラ協調では、優先整備する場所、対応車種、通信規格、整備費と維持費の分担が焦点です。
『AIだけで走るか、道路にも頼るか』という見出しにとどまらず、どの危険をどの主体が受け持つのかまで見ると、日本型の自動運転が実装へ進んでいるかを判断しやすくなります。
PRIMARY SOURCES
一次情報・参照資料
内容や数字は更新される場合があります。最新状況はリンク先の公式資料もご確認ください。