コネクテッドカーと自動運転技術が作る未来（前編） - (page 3)

　一方、トヨタ自動車は、2014年8月から、車と通信を掛け合わせた独自のテレマティクスサービス「T-Connect」の提供を開始した。このサービスには、口頭でカーナビの目的地設定やニュース情報の検索が可能なドライバー向け音声対話型「エージェント」を提供し、ビッグデータを活用した事故や渋滞などの「先読み情報サービス」も提供する。スマートフォンやタブレットとも連携可能で、開発者にもSDKを提供し、クルマから収集されたデータを活用した「T-Connect」向けのアプリ開発もできるといったように、独自のエコシステムも展開している。

現実味を帯びてきた自動運転車

　コネクテッドカーの進化に伴い、クルマの安全性と利便性向上のための自動運転車が現実味を帯びようとしている。

　米国では連邦運輸省が「Connected and Automated Vehicles」のコンセプトの下、安全性や効率化のための自動運転技術などの実用化に向けた開発を進めている。

出所：Kevin Dopart, ITS Joint Program Office, U.S. Department of Transportation, Automated Vehicle Symposium 2014, July 17, 2014

　自動運転車は、国際的な統一基準や定義は明確に決まっておらず、国土交通省が、自動車の運転への関与度合が高まった運転支援システムによる走行（下図2、3）と完全自動運転（下図4）を自動運転として定義しており、ここでは、4の完全自動運転を中心に動向をまとめる。

出所：国土交通省「オートパイロットシステムに関する検討会 中間とりまとめ」 2013.10

　自動運転車は、レーダーやカメラなどが、他のクルマや障害物、信号などを複合的に「認識」して、収集した膨大な情報を人工知能がクラウド上にリアルタイムで分析処理する。状況に応じた適切なクルマの進路を「判断」し、人工知能の判断を基にハンドルやアクセルやブレーキなどの装置に命令して「操作」する、といった一連の作業をコンピュータが人間に代わって行う。

　自動運転の実現には、コンピュータチップの進化も大きい。CES 2015では、米NVIDIAが自動運転用のコンピューティングプラットフォーム「NVIDIA DRIVE PX」を発表した。最大12台の高解像度カメラの動画処理や全自動駐車などの処理が可能だ。さらに、「Deep Learning（深層学習）」で、車両や人の見分けなど、自動運転に必要不可欠な機能も搭載する。