ソフトバンクは自動運転サービスの早期社会実装を目指して、竹芝エリア（東京都港区）で自動運転の走行経路の設計や遠隔監視の運行業務などをAIで完全無人化する実証実験を、2023年1月に開始した
自動運転は、2023年4月の改正道路交通法の施行に伴って、レベル4（高度運転自動化）が解禁される。
自動運転の実用化には、ドライバー不足の解消や交通事故の削減などさまざまな期待が高まる一方で、サービスの提供に多くの機能やシステムが必要となり、導入のコストや維持費の高さが課題として挙げられる。ソフトバンクは自動運転サービスの早期社会実装を目指し、運行業務の無人化などに向けた実証実験を実施する。
実証実験の概要
自動運転のシステムに関する検証
改正道路交通法の施行に伴って、特定自動運行を行う際には運用や緊急時の対応を担う特定自動運行主任者の配置が義務付けられる。特定自動運行主任者は車内もしくは遠隔で対応することが可能。ソフトバンクは、将来的な運行業務の無人化を見据えて、遠隔での運行システムに関する研究開発を進めていく。
- 車外の遠隔監視AIによる自動化
自動運転の運行で大きな工数を占めるのが、遠隔での自動運転車両の監視となる。監視者が同時に複数の車両の周辺環境を把握して、変化にリアルタイムに対応することは困難なため、監視者が対応する上で必要な情報を自動で取得・編集する遠隔監視のAI（人工知能）を開発して、そのAIを活用した検証を行う。 - 自動運転車内の運行支援システムの開発
ドライバーがいない自動運転を実装する場合、これまでドライバーが担っていたさまざまな業務に対応することが求められる。最先端のセンシング技術などで人の有無や転倒検知など車内の状況を自動的に分析し、分析の結果に応じて音声案内や遠隔監視者との連携を行うなど、複数の機能を搭載した運行支援システムの開発に取り組んでいる。これらのシステムを車外の遠隔監視のAIと連携させながら、タクシーや小型マイクロバスなどを対象に、さまざまなMaaS（Mobility as a Service）のユースケースを想定して、省人化された環境でも適切な対応できるように開発を進めていく。
デジタルツインによる運行の最適化に関する検証
自動運転は、走行コースを自動運転システム（ADS：Autonomous Driving System）で学習して運転を実現するため、運行設計領域（ODD：Operational Design Domain）の策定が必要となる。また、自動運転の運行システムの品質向上のために、的確なフィードバックも必要となる。
- シミュレーションによる経路設計の自動化
ODDの策定には、走行経路の交通環境や危険な場所など特定の環境や条件を把握することが必要。デジタルツインによる仮想空間と、事故データや交通データ、人流データなどを活用して、シミュレーションによる走行経路の効率的な分析を行い、最適な走行経路を自動的に算出する技術の検証を実施しする。 - 自動運転の運行システムへのフィードバック
自動運転サービスでは、道路上の交通環境の特性を正確に捉えて、発生した事象を把握することが重要です。実際に自動運転車の走行時に発生する事象をプラットフォームに集約してシナリオ化し、さまざまな自動運転の運行システムの品質向上を支援するための検証を実施する。
今回の実証実験で活用する自動運転の運行システムには、May Mobility Inc.（メイモビリティ）のADS（Autonomous Driving System）などを使用する。ADSから得られるデータを基にメイモビリティと連携し、自動運転の運行管理業務とその自動化に必要な機能を開発して検証します。また、MONET Technologies株式会社と共に、安全な自動運転車の運行を行う。
