最近、自動運転技術の話題をよく耳にします。

データサイエンスの目線から見ていて私は、完全自動運転を実現するためには、今考えられている以上に大きな仕組みが必要なのではないかと考えています。

車だけで考えていないだろうか

現在の自動運転は、

• カメラ
• レーダー
• LiDAR

などを車に搭載し、車自身が周囲を判断する考え方です。言ってしまえば、車を賢くするという発想です。しかし私はこれだけでは限界があると思っています。ドライバーの腕を上げたところで事故がなくなるわけではないと思っているからです。

運転とは局所最適ではない

人間が運転していると、前方だけ見ているわけではありません。なんとなく周囲の流れを感じています。さらに交通全体を見ると、

• 渋滞
• 事故
• 工事
• 故障車
• 動物の侵入
• 路面の変化
• タイヤのグリップ状態
• ブレーキの状態

など様々な要素が絡み合っています。つまり運転とは車一台の問題ではなく、交通システム全体の問題です。

全車両の一括把握と一括制御

完全自動運転を成立させるためには、

• 全ての車両位置
• 全ての車両速度
• 道路状況
• 天候
• 歩行者
• 動物

をリアルタイムで把握し、必要なら交通全体を制御する仕組みが必要になると思います。

車同士が個別に判断するのではなく、巨大な交通管制システムの一部として動くイメージです。

飛行機はなぜ成立しているのか

飛行機の自動操縦が成立する理由の一つは、

航空管制という仕組みがあるからです。

飛行機は自由に飛んでいるように見えて、実際には厳密に管理されています。もし自動車にも同じレベルの管理を求めるなら、道路全体が巨大な管制システムになる必要があります。

私が完全自動運転に懐疑的な理由

技術の進歩で運転支援はどんどん進むと思います。しかし完全自動運転となると、車を賢くするだけでは足りません。社会全体を巨大な管理システムへ変える必要があります。そのコストと難しさを考えると、人間が最終判断を行う仕組みは長く残るのではないかと感じています。