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 電動化と並んで自動車産業を揺るがす自動運転化の波。日進月歩の技術の発展に支えられ、その実用化が目前に迫る。その課題は何か、日本の自動車産業はどのような対応を迫られているのか。自動運転車の公道走行実験を実施し、「日経クロステックラーニング」で「見えてきた自律自動運転の実用化」の講座を持つ金沢大学新学術創成研究機構教授の菅沼直樹氏に聞いた。(聞き手は高市清治)

自動運転車の公道での走行実験に取り組んでいます。

金沢大学新学術創成研究機構教授の菅沼直樹氏
金沢大学新学術創成研究機構教授の菅沼直樹氏

菅沼氏:2015年からなので、足かけ6年になります。金沢市の中心市街地や東京の湾岸部、北海道網走市近辺などの公道で、完全自律型の自動運転車を走らせています。勤務する金沢大学の研究の一環です。緊急時に対応できる運転手はいますが、原則としてハンドルやブレーキ操作などをしない完全自律型の自動運転で公道を走行します。法定速度ですから、実験とはいえ一般のクルマと同様に走っています。自動運転の世界で言う「レベル3」(条件付き運転自動化)に当たります。

一言で「自動運転」と言ってもレベルに違いがある

自動運転にもいろいろな方式があるのですね。

菅沼氏:まず、自動運転の定義から説明しましょう。自動運転には大きく「インフラ依存型」と「自律型」があります。インフラ依存型は自動車単体ではなく、道路に設けられた設備と協調して自動運転を実現するタイプです。例えば、道路に埋め込まれた磁石や電線から発せられる磁界をクルマの磁気センサーで読み取り、それをガイドにして自動運転を実現します。

 インフラ側で補助して車載側のシステムの負荷を下げられるので、技術的なハードルが低くなり、導入時期を早められる可能性があるのがメリットです。ただし、インフラが整っていない場所では一切動けません。走行できる場所が非常に限定されます。大量輸送が見込めるような場所でないとビジネスモデルの構築が難しいのがデメリットです。

 これに対して、車載システムだけで周辺情報を収集し、分析・判断して自動走行するのが「自律型」です。今、自動走行というと一般の人がイメージするのはこの自律型でしょう。後述しますが「ダイナミックマップ」など、面的な地図情報さえあれば、インフラが整備されていない場所でも走れます。インフラ依存型よりも走行場所の制約が少ないのがメリットです。

 ただし、インフラ依存型に比べて車載システムの負荷が大きく、技術的なハードルが高い。ですからより多くの技術開発に対する投資が必要で、実現まで時間がかかるデメリットがあります。悪天候下での走行が困難などの課題があるので、私見ではありますが一般の人が完全自律型の自動運転車を利用できるようになるまでに、あと10年程度は要するでしょう。