画像認識技術の進化

車業界のメガトレンド、自動運転。
自動運転でドライバーの意思をいかに伝えるかという最新技術に加え、画像認識技術が進化している。

こちらは、写った人が今後どのような動きをするのかを予測するためのアルゴリズムの開発。
例えば、スマホを見ながら歩いている人物が前を通過した場合、危険なので「注意してください」ということになる。

人がいるという認識だけでなく、人の今後の動きや工事現場の誘導員の指示などを予測することもできるという。

事故などを仮想空間で学習

ドライブシミュレーター

そして、こちらはドライブシミュレーター。

コンカレント日本・森脇達仁さんは、「自動運転のアルゴリズムを開発していく際に、様々なシーンを元にアルゴリズムを学習させていかなくてはならない。特に安全運転をしている状況というのは、街中を走ってカメラで撮ることもできる。
しかし、非常に危険な状態、あるいは本当に事故を起こしてしまう状況というのは、外で得られるものではない」と話す。

外で実際には経験できない事故などを、本物の街並みのデータを元に作られた仮想空間で学習させていくのだという。

森脇達仁さんは、「こういったシミュレーションで危険なシーンを何万通りも作り出していけば、不幸な事故も減ると考えられる」と指摘する。


倫理的な課題も

経営コンサルタントの森田章氏は、「アルゴリズムは学習機会が多ければ多いほど精度が上がる。ボストンコンサルティンググループは、世界経済フォーラムと共同で、アメリカのボストン市で実証実験を行ったが、ボストンの街並みは大変古く、石畳があったり、突然雪が降ったりと想定外の事態が起きて、改めて普及に向けた課題が明らかになった」として、自動運転は道幅が広く、道路が整備され、気候が温暖な街から普及していくのではないかと話す。

また、今後の課題としては、「このまま直進すれば人をひいてしまうが、回避すると運転手が危険になるといった場合、AIがどう判断するのか、責任をどう取るのかといった倫理的な問題がある」と指摘する。

そして今後、自動運転により、街の移動手段はどう変わるのか。

森田氏は、「タクシーで自動運転をすると安くて便利な移動手段になるので非常に普及する。その反面、個人で所有する車は減ると言われている。
ボストンで普及した場合の試算を見ると、タクシーの利用率は現状の7%から30%に増える。
一方で個人で車を持たなくなるので、交通量は15%減ったり、駐車場が48%減少するといった試算が出ている」と話す。

(「プライムニュースα」6月20日放送分)