自動運転車における AI の活用方法

BTW Media は、公開された証拠がインターネットインフラストラクチャ、ガバナンス、運用依存関係、または市場可視性と結びついていることから、「How is AI used in autonomous vehicles?」をプロファイリングしています。

• 人工知能（AI）は 1955 年にコンピュータ科学者の John McCarthy によって造られ、コンピュータや機械が人間の認知を模倣し、思考、学習、意思決定を行う能力と定義されました。
• 自動車向け AI 市場は、2017 年の 7 億 8300 万ドルから 2025 年までに約 110 億ドルに成長すると予測されており、特にインフォテインメントインターフェースや先進運転支援システム（ADAS）において、AI システムが新車の標準装備となりつつあります。
• 自動運転車における AI は、人間ドライバーと同様の感覚機能、認知機能、実行機能を車両に付与し、リアルタイムデータをインテリジェントエージェントに送信して知覚、推論、行動させることで、知覚-行動サイクルを形成します。

2025 年までに 110 億ドル規模に達すると見込まれる自動車分野における人工知能の台頭は、車両を人間ドライバーの能力を模倣する認知エンティティへと変容させています。

人工知能とは何か？

「人工知能」という言葉は、1955 年にコンピュータ科学者John McCarthyによって造られました。AI は、コンピュータプログラムや機械が推論、学習、意思決定を行う能力と定義されます。一般的には、人間の認知機能を模倣する機械を指します。AI により、私たちはコンピュータプログラムや機械に人間の能力を模倣させることが可能になります。

これらのプログラムや機械は、大量のデータを分析・処理することで論理的思考や人間らしい行動を促進します。反復的な人間のタスクの自動化は、AI の可能性の表面に過ぎません。その応用範囲は医療診断機器や自動運転車にまで及び、人命を守ることを目的としています。

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自動車分野における AI の拡大とは？

自動車向け AI 市場は 2017 年に 7 億 8300 万ドルと評価され、2025 年までに約 110 億ドルに達し、年平均成長率（CAGR）は約 38.5％とされています。IHS Markit によると、新車における AI ベースシステムの採用率は 2015 年の 8％から 2025 年には 109％に急増すると予想されています。AI ベースシステムは、特に次の 2 つの主要分野で新車の標準機能になりつつあります。

第一に、音声認識、ジェスチャー認識、視線追跡、ドライバーモニタリング、バーチャルアシスタント、自然言語インターフェースを含むインフォテインメントの HMI（ヒューマンマシンインターフェース）。

第二に、カメラベースのマシンビジョンシステム、レーダー検出ユニット、ドライバー状態評価、センサーフュージョン方式のエンジンコントロールユニット（ECU）を統合した先進運転支援システム（ADAS）と自動運転車。

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自動運転車における AI の仕組みは？

AI はバズワードとなっていますが、実際に自動運転車でどのような役割を果たしているのでしょうか？

まず、人間の運転の側面を考えてみましょう。私たちは視覚や聴覚などの感覚機能を使って道路や他の車両を観察します。赤信号で停止したり歩行者に道を譲ったりするとき、私たちは記憶を頼りに素早く判断しています。長年の運転経験により、通勤に最適なルートや大きな穴ぼこなど、道路上の繰り返し要素に気づく習慣が身についています。

私たちが自律走行可能な車両の開発に取り組む中で、目標は人間のドライバーのように道路を走行できるようにすることです。そのためには、人間のドライバーが使用する感覚機能、認知機能（記憶、論理的推論、意思決定、学習）、および実行能力を車両に付与する必要があります。自動車業界は近年、この目標に向けて着実に進歩してきました。

Gartner によると、2020 年までに約 2 億 5000 万台の車が V2X（Vehicle-to-Everything）通信システムを通じて相互に、また周囲のインフラと接続されるようになります。IVI（車載インフォテインメント）ユニットやテレマティクスシステムに送信されるデータ量が増加するにつれて、車両はシステムの内部状態や位置情報だけでなく、周囲のリアルタイムの変化も取得・共有できるようになります。自動運転車にはカメラ、センサー、通信システムが搭載されており、膨大なデータを収集し、AI と組み合わせることで、人間のドライバーと同様に知覚、分析、推論、行動することが可能になります。

自動運転車における AI の知覚-行動サイクルとは？

自動運転車が環境からデータを生成し、それをインテリジェントエージェントに送信し、エージェントが意思決定を行うことで、車両が環境内で特定の行動を実行するという反復ループが、知覚-行動サイクルとして確立されます。