日産自動車の「次世代プロパイロット」は生成ＡＩ（人工知能）が車両を制御する。あくまでドライバーが運転責任を担う「レベル２」（高度な運転支援）の技術だが、一般道でもスムーズに走り、その完成度は高い。ストロングハイブリッド技術で出遅れ、新型車の投入ペースも鈍かった日産にとって、商品力を高める起死回生の一手となりそう。試作車への試乗から、ＡＩと運転支援の未来を考える。
「今日は複雑で難しいルートを走る。環境を言い訳にするのはナシだ」。日産のソフトウェアデファインドビークル開発本部ＡＤ／ＡＤＡＳ先行技術開発部の飯島徹也部長はそう語り、「アリア」ベースの試作車に記者を招いた。１１個のカメラで車体の周囲を３６０度検知し、英ウェイブ・テクノロジーズのＡＩが状況を予測・判断してクルマを動かす。５個のセンサーで周辺の物体との距離を掴むほか、ルーフ上のＬｉＤＡＲ（ライダー、レーザースキャナー）１基は、高速道路や夜間のアクシデント回避に使う。
歩行者も割り込みもスムーズに回避
試作車は東京タワー付近を出発後、新橋駅や銀座周辺を走行した。右車線には大型バスが走り、左側には路上駐車の車両がずらりと並ぶ。人間のドライバーですら身構えてしまう場面だが、ＡＩは駐車車両の影から出てきた人や合流車両を見つけると、自然に減速。一時停止した横断歩道の前では、歩行者がスマートフォンを手に風景を撮影していると、「横断の意思がない」と判断したのか、ゆっくりと通過していった。
３０分強の試乗では、運転の滑らかさとＡＩの〝賢さ〟が強く印象に残った。「落とし所をわきまえているでしょう？ 車両感覚は僕を超えている」。飯島部長が解説する。急な操舵や加減速もなく、同乗した記者は「車酔いもしなかった」と感心しきりだった。
ウェイブのＡＩは０．１秒ごとに画像を処理し、周囲の景色や物体の変化を予測する。０．１秒ごとの認識能力は、運転に集中した人間と同等だという。情報処理能力は現行プロパイロットの１千倍にも達するが「消費電力は１００㍗は超えない」（飯島部長）という。
なぜウェイブは完成度が高い運転支援ＡＩを作れたのか。飯島部長は人間の教育課程に例え「優れたＡＩ技術者が作成した教育プログラムのおかげだ」と話す。「ウェイブ学園では運転に必要な『４０教科』をＡＩに学ばせ、試験で評価し、能力不足があれば『補講』をして合格レベルに到達させる」（飯島部長）。初めて出くわす状況でも学習データを元に、最も近いシーンを参考にしながらクルマを導くという。
Ｅ２Ｅでルールベースの限界を突破
日産は１９年、高速道路でのハンズオフ技術を実用化したが、さらなる進化には苦戦し、米ウェイモやイスラエルのモービルアイとの提携も模索したが思うようにいかなかった。こうした中、２４年春にウェイブと出会い、その完成度の高さからＥ２Ｅソフトの活用の道筋が一気に開けたという。ウェイブも４月に横浜市に開発センターを設け、事業拡大を目指している。
飯島部長は「この技術を題材に『人間の能力とは何か』を語ることに意味がある」とも話す。従来型のルールベースのシステムでは運転を「認知」「判断」「操作」に分けた上でアルゴリズム（計算手順）をつなげており、認知や判断につまづくと途端に操作が止まってしまう。Ｅ２Ｅはカメラ画像さえあれば、ＡＩが学習データを元に、次に起こる変化を予測するため、より柔軟な運転ができる。高精度地図や衛星による位置情報も不要で、車両側で運転制御が完結する。強い西日などでカメラ画像が上手く認識できない場合は減速し、人間側に緩やかに運転を委ねるという。また、２つ先の交差点の信号が赤だった場合、ムダな加速をしないなど人間並みの〝賢さ〟を感じる場面もあった。
日産は次世代プロパイロットの実用化に向け、さまざまなシーンでの検証を繰り返し、万全を期す考え。信号認識は二重系にして、より信頼性を高める検討もしている。無線通信によるソフト更新も可能になる見込みだ。
自動運転は本来、高齢者などの運転ミスを防ぎ、より安全な交通社会を目指すために開発された経緯がある。では、高度な能力を持つ次世代プロパイロットは「人より安全」として運転を任せていくのが望ましいのか。それとも、あくまで人間の監視下で「レベル２」として使い続けるべきか。〝人並み〟の運転が視野に入った今、今後の議論になりそうだ。
長らく「安全はカネにならない」といわれていた自動車業界だが、スバルは「アイサイト」で指名買いによる顧客拡大につなげた。日産の次世代プロパイロットも、安全に対する価値観や、人とＡＩとの関係性を問いかけるだけの高い完成度を持つ。
倫理的問題や〝ブラックボックス問題〟などのハードルを乗り越え、自動車市場に新風を吹き込めるのか、注目される。
（中村 俊甫）
