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自動運転車とは？定義や仕組み、必要な技術やセンサーをゼロからまとめて解説

自動車社会を変えるイノベーション

2018年8月20日 21:40

自動運転車は自動車社会を急減に変化させる革新的イノベーションと言われている。自動車が人類で初めて登場したのは1769年という説が定着しており、フランス人のニコラ・ジョセフ・キュニョー氏が蒸気で走行する自動車を作ったのが始まりとされる。それから約250年が経ち、いま自動運転車がいよいよ実用化の時代を迎えようとしている。

「自動運転車」とひとまとめに言っても、それはどういった定義になっており、どういった技術が必要なのだろうか。どの企業が開発し、いつごろ実現し、市場規模はどう変化していくのだろうか。この記事では自動運転車について初めて知る人でも理解しやすいよう、自動運転車の基礎知識について解説する。

記事の目次

■自動運転車の定義・意味とは？
■自動運転車・自動運転社会の実現はいつから？
■自動運転車に必要な技術とは？
■自動運転車に必要なセンサーは？
■自動運転車を開発する企業は？
■自動運転業界や関連業界の市場規模、2030年にはどう変化？
■実用化・市販化の動きが本格化

■自動運転車の定義・意味とは？

自動運転車は、米運輸省道路交通安全局（NHTSA）が発表している6段階のレベルに分けて定義されているのが現在一般的だ。そのレベルは「自動運転レベル」と呼ばれ、自動運転レベル0、自動運転レベル1、自動運転レベル2、自動運転レベル3、自動運転レベル4、自動運転レベル5で、それぞれに名称と定義がある。下記の表を参考にしてほしい。

段階	名称	操作	走行領域
0	運転自動化なし	人	–
1	運転支援	人	限定的
2	部分運転自動化	人	限定的
3	条件付き運転自動化	両方	限定的
4	高度運転自動化	車	限定的
5	完全運転自動化	車	限定なし

「自動化」という言葉が使われるのは自動運転レベル2からだが、自動運転レベル2と自動運転レベル3では人が運転に関与する。一方で自動運転レベル4と自動運転レベル5では走行できる領域は異なるものの、走行の主体は完全にシステム側（AI）となる。

そのため、もし完全にシステム側が運転する自動車を「自動運転車」とするのであれば、自動運転レベル4と自動運転レベル5が自動運転車ということになる。

【参考】詳しくは「自動運転レベル0〜5まで、6段階の技術到達度をまとめて解説｜自動運転ラボ」も参照。

■自動運転車・自動運転社会の実現はいつから？

自動運転車の実現については、何を持って「実現」と言うかによっても異なる。エリアを限定せずにどこでも自動運転車が走行できる社会のことを指すのであれば、国によってももちろん違いはあるが、2030年ごろからとの予測が多い。欧州や日本、米国なども2030年前後を一つの節目に自動運転車が走行する社会インフラを本格的に準備する方向性を持っている。それまでには法整備なども必要になる。

一方で技術だけで言えば、2020年には自動運転レベル4（高度運転自動化）の技術は一定程度の水準に達するとの見方が強い。トヨタ自動車は東京オリンピックでレベル4の車両をお披露目することを既に発表しており、自動運転レベル3の技術を搭載したアウディA8は、既に発表から1年以上が経とうとしている。

【参考】各社の自動運転開発の進捗や目標については「【最新版】自動運転車の実現はいつから？世界・日本の主要メーカーの展望に迫る｜自動運転ラボ」も参照。

■自動運転車に必要な技術とは？

自動運転車にはさまざまな先端技術が必要とされる。位置特定技術や認識技術、AI技術、ビッグデータ技術、通信技術、ドライバーモニタリング技術などだ。

位置特定技術、認識技術

自動運転車はまずシステム側が自社の位置を正しく把握した上で、車両の周辺、特に前方にどのような障害物があるのか検知しながら走行する。このときに使われるのが「位置特定技術」と「認識技術」だ。GPSや高精度（HD）地図を使って車両の位置を特定し、自動運転の「目」とも呼ばれるLiDARやカメラ、ミリ波レーダーなどのセンサーを使って障害物を検知する。

AI、ビッグデータ、通信技術

さまざまなデータを総合的に集めた上で走行ルートの判断をしたり、ハンドルやブレーキに相当する走行操作を司ったりするのがAIだ。AIはセンサーが集めたデータやクラウド通信で取得したビッグデータなどを参考に、これらの判断を行う。AI技術やビッグデータ技術などが必要となるのはそのためだ。より多量のデータを取得するためには、5Gなどの次世代移動通信技術も必要となる。

ドライバーモニタリング技術

ドライバーモニタリング技術は、車内で人がどのような状態にあるのかを監視・認識する技術だ。自動運転レベル3などでは緊急時は人が運転を担うため、システム側は常に人が運転可能な状態かを認識しておく必要がある。

その他の技術

これらのほかにもさまざまな技術が、自動運転車を安全に走行させるために必要となる。AIを強化させるための深層学習（ディープラーニング）や機械学習（マシーンラーニング）などの技術も間接的に必要になると言える。

【参考】詳しくは「自動運転に必須の7つの先端技術　認識・予測技術や位置特定技術、AI技術…｜自動運転ラボ」も参照。

■自動運転車に必要なセンサーは？

前項でも触れたが、自動運転車が安全に走行するためにはさまざまなデータが必要となる。それらのデータを取得するのがセンサー類だ。

LiDAR（ライダー）

光技術を活用して周辺環境を検知するLiDAR（ライダー）は、自動運転車を代表するセンサーの一つであると言える。自動運転車の普及とともにLiDARの需要は右肩上がりで伸びていくとみられており、トヨタ自動車グループのデンソーなどの大手自動車部品メーカーから、世界各国のスタートアップ企業まで、さまざまな会社がLiDARの開発に力を入れている。