Commercial services for self-driving taxis have already begun in the United States, and it is not uncommon to operate in a style that does not even allow safety drivers to ride. In Japan as well, with the advancement of technological development, legislation has progressed, and in April 2020, the ban on automated driving level 3 (conditional driving automation) was lifted.
It can be said that the conventional automobile industry is about to reach a turning point for the next generation. Before the dawn of this era of autonomous driving, let's thoroughly review the basic knowledge about autonomous driving and trends in the industry.
Article table of contents
The technique called "autonomous driving" in Japanese is expressed in English by words such as "Autonomous" and "Self Driving". In the case of "autonomous driving car", it is sometimes called "Autonomous Car", "Autonomous Vehicle" (AV), "Self-Driving Car", "Robotic Car", "Driverless car", etc.
[Reference] For related articles, see "[Latest version] Self-driving cars, what do you call them in English? Introducing the English notation of technical terms and keywords."
The realization of autonomous driving is the culmination of various elemental technologies. The main elemental technologies are introduced below.
[Reference] For related articles, see "[Latest version] Seven advanced technologies essential for autonomous driving: recognition / prediction technology, position identification technology, AI technology ...".
Recognition technology: Recognizes surrounding vehicles and pedestrians on behalf of the human eye
Technology that recognizes surrounding vehicles, obstacles, pedestrians, road conditions, etc. on behalf of the human eye. In English it is called "perception".
Utilizing multiple sensors such as cameras, LiDAR (rider), infrared rays, and ultrasonic waves, the distance between the object and the vehicle is measured and stereoscopic vision is performed in real time.
It is one of the flower-shaped fields in autonomous driving development, and major companies such as Sony are focusing on it, and many startups are especially participating in LiDAR development.
[Reference] For various sensors such as LiDAR, see "[Latest version] Summary of the most important core sensors for autonomous driving LiDAR, millimeter-wave radar, camera".
Judgment technology / AI technology: Responsible for the function of the human "brain"
It is the most important technology that has the function of the human "brain" that predicts and analyzes images recognized by cameras and LiDAR and the driving conditions of own vehicles, and determines how to control the vehicle.
AI (artificial intelligence) mainly functions based on prediction algorithms and decision-making algorithms, what is the object recognized by the sensor, how the object moves, and how the vehicle should move. Make individual judgments and comprehensive judgments.
Positioning technology: Technology to identify the position of the vehicle
In addition to positioning systems that measure the position of your vehicle based on GNSS (Global Navigation Satellite System) using GPS (Global Positioning System) and QZSS (Quasi-Zenith Satellite), There is a method of measuring a magnetic marker laid on the road with a magnetic sensor module attached to the bottom of the vehicle.
By combining this information on the position of the vehicle with a "dynamic map" that adds traffic information in real time to a high-precision 3D map that serves as an information infrastructure, more accurate automatic driving becomes possible.
[Reference] For the dynamic map, see "[Latest version] What is the dynamic map? How is it related to autonomous driving? What is the meaning and function?". Regarding the magnetic marker, "autonomous driving car, the place to drop is" induction type "like a train? See also.
Communication technology: Self-driving cars also communicate with the cloud, other vehicles and infrastructure
The information collected by self-driving cars is not completed by the own vehicle, but is constantly exchanged with the server to update the information and lead to safe driving. By effectively utilizing the big data stored in the cloud, we will process information efficiently and effectively. It's a so-called connected technology.
In addition, communication technology is required in various situations such as V2I (road-to-vehicle communication) that exchanges information with infrastructure, V2V (vehicle-to-vehicle communication) that exchanges information between vehicles, and remote automated driving systems. The amount of information handled by self-driving cars is enormous, and Intel estimates that it will generate 4 terabytes of data a day.
Currently, the development and demonstration of the 5th generation mobile communication system "5G" that enables high-capacity high-speed communication with low latency is underway, and the practical application of this 5G is the key in terms of communication.
[Reference] For 5G, see "Full explanation of the relationship between autonomous driving and 5G, which is also a big success in connected cars."
Security technology: Prevent hacking with advanced security technology
High security is also an indispensable technology for self-driving cars, which are vehicles that are always connected to the outside through communication technology. In the unlikely event that an autonomous vehicle, which can be said to be a lump of iron, is hacked, not only the information leakage surface but also physical damage with great danger is expected.
Security development companies are proceeding with research, and autonomous driving development companies are holding hacking contests, and development is proceeding from various fields.
[Reference] For security in autonomous driving, see "Summary of Japanese and Global Companies Working on" Automated Driving x Security "".
Human-machine interface technology
Autonomous driving is left to the control of the car, but it is necessary to communicate with passengers just in case, such as when switching to manual driving or when making an emergency stop. Human-machine interface (HMI) technology is required in such cases.
HMI is also developing technology to communicate not only with passengers but also with pedestrians around it.
Autonomous driving is often divided into levels based on the technical level such as how much automatic driving is possible, including driving support systems, and as the standard, it is a non-profit in the United States that develops standards related to automobiles. The six-level level definition announced by the organization "SAE (Society of Automotive Engineers)" in January 2014 has been widely adopted in Japan and other countries.
Below, we will explain the automatic driving level that complies with the SAE level.
[Reference] For the definition of the automatic driving level, see "Explanation of 6 levels of technical achievement from automatic driving level 0 to 5".
Automation level 0: No operation automation
Level 0 is defined as "the driver performs all dynamic driving tasks". It refers to a state in which not only the automatic driving system but also the ADAS function that controls the vehicle from front to back and left and right is not provided. This is the case with old cars.
Automated driving level 1: Driving support
Level 1 states that "the driving automation system continuously performs either vertical or lateral vehicle motion control subtasks of the dynamic driving task in a specific limited area, in which the driver performs the remaining dynamic driving. It is expected to perform the task. "
In other words, it refers to the driving support function in which the system is responsible for either the front-rear control of the vehicle such as the accelerator or brake, or the lateral control using the steering wheel.
For example, "Adaptive Cruise Control," a function that adjusts acceleration and deceleration to keep the distance from the preceding vehicle constant, and "Keep-on Lane," which controls horizontally so that the vehicle does not go out of the lane. Vehicles equipped with either "assist" will be level 1.
It should be noted that the responsibility for driving lies with the driver, driving that is left to the system is not permitted, and the driving condition of the vehicle must be constantly monitored.
Automated operation level 2: Partial operation automation
Level 2 states, "The driving automation system continuously performs both vertical and lateral vehicle motion control subtasks of the dynamic driving task in a specific limited area. In this case, the driver is the subtask of the dynamic driving task. It is expected to complete the detection and response of an object / event and supervise the system. "
Level 2 is responsible for both vertical control and horizontal control, which was one of them at level 1. As with Level 1, the driver is responsible for driving, and the driver must constantly monitor the driving conditions of the vehicle.
[Reference] For automatic driving level 2, see "[Latest version] Explaining the requirements, definitions, and functions of automatic driving level 2".
Automated driving level 3: Conditional driving automation
Level 3 states, "The driving automation system continuously performs all dynamic driving tasks in a limited area. At this time, the user who is ready to respond to the case where it is difficult to continue the operation is the system of another vehicle. It is expected that not only the system failure related to the dynamic driving task execution system in the above, but also the request for intervention issued by the automated driving system will be accepted and responded appropriately. "
The system is responsible for vertical control by accelerator and brake and horizontal control by steering wheel operation under certain conditions such as a constant speed range on a motorway. During that time, the driving subject becomes the system, and the driver is released from the driving operation.
However, if the system determines that autonomous driving cannot be maintained for some reason and requests the driver to change driving, the driver must immediately change the driving operation.
This automatic driving level 3 became socially implemented in Japan in April 2020 due to the revision of the "Road Traffic Law" and "Road Transport Vehicle Law". Honda has announced that it will release Level 3 equipped vehicles ahead of other companies as a Japanese domestic manufacturer by the end of FY2020.
[Reference] For information on autonomous driving level 3, see "[Latest version] What is the definition and introduction status of autonomous driving level 3? Summary of the current situation in Japan and the world." See also "Self-driving car, Honda to release Level 3! Toyota is a commercial vehicle, Nissan is a taxi?" For the release of Honda's Level 3 equipped vehicles.
Automated driving level 4: Advanced driving automation
Level 4 states that "the operation automation system continuously performs all dynamic driving tasks and responses to difficult operation continuation in a limited area. If operation continuation is difficult, the user responds to the request for intervention. That is not expected. "
Although there are limited conditions such as speed, road environment, driving area, and weather conditions, fully automatic driving that does not require a driver is realized under certain conditions. This limited condition is called "Operational Design Domain (ODD)" and differs depending on the automated driving system developed by each company.
If for some reason the system is unable to maintain autonomous driving, it will also be required to have the ability to safely stop on the shoulder and, if possible, switch to manual driving by the driver.
Since it is a limited area, it is easy to replace the driving route with an environment suitable for automatic driving such as mapping and improvement of the road environment, and although it is a trial, an automatic driving taxi has already been realized.
[Reference] For information on autonomous driving level 4, see "[Latest version] Explanation and summary of the definition and introduction status of autonomous driving level 4 when will it be realized?".
Automated driving level 5: Fully automated driving
Level 5 is "The automation system performs all dynamic driving tasks and responses to difficult continuation of operation continuously and unlimitedly. If it is difficult to continue operation, the user responds to the request for intervention. Is not expected. "
In principle, realize fully automated driving that does not require a driver in any place and at any time. There are many experts who think that it is virtually impossible because it requires a very advanced system such as cognitive and judgment technology that can respond to all unforeseen circumstances, but the final destination of autonomous driving development is currently at this level 5.
[Reference] For information on autonomous driving level 5, see "Explanation and summary of definitions of autonomous driving level 5 and plans of each company. When will it be realized? What infrastructure is required?"
Apart from the designation of each level by SAE, the Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism of Japan is the designation of the autonomous driving level in Japan for the purpose of allowing users to correctly understand the functions of autonomous vehicles without overconfidence and to perform appropriate driving. Is formulated independently.
Let me explain how to call each level of autonomous driving formulated by the "Advanced Safety Vehicle Promotion Study Group" consisting of industry-government-academia experts and related parties. It should be noted that the automatic operation level 0 is defined as "a state in which there is no technology (operation automation technology) for realizing automatic operation".
Autonomous driving level 1: Driving support vehicle
It is defined as "either the accelerator / brake operation or the steering wheel operation is partially automated". The main body of the driving operation is the driver.
Autonomous driving level 2: Driving support vehicle
It has the same name as Level 1, but has a different definition, and is defined as "a state in which both accelerator / brake operation and steering wheel operation are partially automated." As with Level 1, the driver is the main driver.
Autonomous driving level 3: Conditional self-driving car (limited area)
It is defined as "a state in which an automatic operation device replaces all driving operations in a limited area that satisfies a specific driving environment condition".
Under conditions such as a pre-designed driving location called "ODD" (operation design area), the automatic operation device is responsible for accelerator / brake operation and steering wheel operation. However, the driver must be in a state where the driving operation can be immediately replaced even while the automatic operation device is operating.
The main body of the operation operation is basically the automatic operation device, but "However, if there is a risk that the automatic operation device will not operate normally while the automatic operation device is operating, an alarm prompting the operation operation will be issued. It is necessary to respond appropriately ", and when it is difficult to operate the automatic operation device, the driver becomes the main driver.
Autonomous driving level 4: Self-driving car (limited area)
It is defined as "a state in which an automatic operation device replaces all driving operations in a limited area that satisfies a specific driving environment condition". The main driving operation is an automatic operation device.
Self-driving level 5: Fully self-driving car
It is defined as "a state in which an automatic operation device replaces all driving operations". The main body of the driving operation is the automatic driving device, and all the driving operations are automated, and it refers to the stage where automatic driving is possible anytime and anywhere without limitation such as the driving area.
According to the "Overview of Autonomous Driving Related Terms Commonly Used in Newspapers, Magazines, etc." (as of February 1, 2020) published by the Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism, at Level 5, "driving devices such as steering wheels" It is possible to have a car that does not have any. "
[Reference] As a related article, "Level 3 is a" conditional autonomous vehicle "! The country decides the name and prevents misunderstandings. "
With the model "Audi A8" released by Audi Germany in 2017, the commercialization of vehicles equipped with (possible) automatic driving level 3 has started, but the legal development of each country has not caught up, and the level 3 system is virtually sealed and implemented. I wasn't there.
However, this situation is also overcome. In Japan, the ban on autonomous driving Level 3 was lifted in April 2020, and in June, the UN WP29 (World Forum for Harmonization of Automotive Standards) established international standards for Level 3, giving a go-ahead to the social implementation of Level 3 technology. rice field.
Level 3, which enables autonomous driving under certain conditions, is expected to reduce the burden of long-distance travel on expressways.
Some are concerned about "driver's pride"
However, some are worried. The biggest factor is "driver's pride". When the system requests the driver to switch to manual operation for some reason, the driver must promptly perform the driving operation, and actions such as sleeping that cannot immediately perform the driving operation are strictly prohibited.
Many drivers will adhere to the rules, but not a few drivers will overconfide in the system and will sit in the driver's seat carelessly with the system's operating requirements misunderstood.
An example is a traffic accident caused by a Tesla car owner, a major US EV (electric vehicle), although it is not a Level 3 accident.
[Reference] See also "Engineers who challenge the" careless trap "of autonomous driving level 3" as a related article.
Accidents that ignore warnings / requests from the system even at level 2
Tesla's automatic driving function "Autopilot" is said to be practically equivalent to level 2, but there was a request from the system to drive with the hand off the handle without looking ahead and to grasp the handle. Nevertheless, there have been reports of cases of collisions that occurred after ignoring the warning.
Such an accident is of course a concern even at Level 3. Rather, neglecting enlightenment may even become a social problem.
When putting new technology into practical use, be careful not to impair social acceptance, and also accurately stop the vehicle on the shoulder of the road, such as the Minimal Risk Maneuver (MRM), and the operating status of the system. It is also essential to develop a system that enhances safety, such as the human-machine interface (HMI) that informs drivers.
[Reference] For traffic accidents by Tesla car owners, see "Summary of traffic accidents and fatal accidents of Tesla self-driving cars. What are the causes and responsibilities?"
Japan: Level 3 will be lifted in 2020, Level 4 will be in 2025
In the latest version (2020) of the guideline "Public-Private ITS Concept / Roadmap" revised annually by the Cabinet Office for the realization of autonomous driving, level 3 marketization on expressways will be marketed in 2020, and level 4 market on expressways. It is clearly stated that the aim is to make it possible by 2025.
In the logistics service, the following manned platooning of trucks on Level 2 or higher highways will be marketed until 2021, the marketization of unmanned following vehicles will be marketed after 2022, and fully automated driving of trucks on Level 4 highways. Is aiming for marketization after 2025.
As for mobile services, it is expected that unmanned autonomous driving mobile services in limited areas using Level 4 technology will be realized by the end of 2020 with in-vehicle security drivers, so-called safety drivers, on board. We aim to realize a mobile service with complete remote control without security personnel in 2022. In addition, it aims to commercialize automatic bus driving on highways at level 2 and above after 2022.
To achieve these goals, the public and private sectors are working together to conduct demonstration experiments on autonomous driving and demonstrations of mobile and logistics services that utilize autonomous driving.
[Reference] Regarding trends in Japan regarding autonomous driving, what is the latest trend in "autonomous driving x movements in Japan"? See also Policy and Project Summary.
America: The unification of legislation as a "country" is yet to come
In the United States, Google-based Waymo has put into practical use a level 4 self-driving taxi in December 2018, although it is not completely unmanned, but the unified legislation as a "nation" has not yet progressed.
The National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) announced in September 2016 the "Federal Automated Vehicle Policy" for autonomous vehicles, which provides information on 15 items for automobile manufacturers and others for technologies with autonomous driving level 2 or higher. Requested provision. In addition, he presented a model policy that goes into the efforts of the provincial government, clarified the deregulation procedure related to the current law, and presented issues related to the future regulation.
In September 2017, the US House of Representatives passed a federal law, the SELF DRIVE Act, which includes measures to ensure the safety of self-driving cars. rice field.
Until now, regulations on self-driving cars have been enacted independently in each state, but since the requirements differ from state to state, the enactment of federal law as a unified rule in the United States is being considered, and it is included in the "SELF DRIVE Act". Includes a review of vehicle safety standards, mandatory manufacturers to submit safety assessment certificates, and state rights.
The Senate is discussing the bill "AV START Act," which is a modification of the "SELF DRIVE Act," but it has not been passed as of May 2019, and it seems that discussions have not progressed.
Published "Automated Driving System 2.0", a revised version of the guidelines for manufacturers
In September 2017, NHTSA published a revised version of the guideline for manufacturers, "Automated Driving System 2.0," which stipulates 12 recommended rules. The safety guidelines have been changed from 15 items to 12 items, the target is set to automatic driving level 3 or higher, and the items that each state government should consider for future legislation are shown.
It aims to support automakers and others by showing safety factors to consider when developing, testing, and deploying autonomous driving systems, which states will refer to when drafting legislation. In addition to presenting the best safety process, it also presents a process for each state's road traffic safety authorities to provide technical assistance to the state government.
In October 2018, the revised version "3.0" was announced. The following are shown as the six principles that guide the autonomous driving policy and program formulation.
Furthermore, in order to put these into action smoothly, the following five strategies are also presented.
In the United States, public road demonstrations of autonomous driving are still being promoted based on regulations and permits based on state laws, etc., and demonstrations in states such as California, Arizona, and Florida that are proactive in putting autonomous driving into practical use are still in practical use. It seems that there are many cases that lead to the change.
[Reference] Regarding trends in the United States regarding autonomous driving, "Explanation of the latest trends in" autonomous driving x America "What is the development progress of manufacturers and IT systems? See also.
Europe: Realizing a fully autonomous driving society in the 2030s
In the "Amsterdam Declaration" on cooperation in the field of autonomous driving signed in April 2016, EU member states aim to establish a unified European framework for the practical application and introduction of autonomous driving by 2019, which is common to Europe. We are going to formulate a strategy.
Specifically, unified international / European / domestic rules, data use, ensuring privacy and data protection, vehicle-to-vehicle / road-to-vehicle communication, security, public awareness and acceptance, common definition of autonomous driving, international cooperation With each item as an issue, each member country plans to carry out close cooperation with the United Nations Economic Commission for Europe, adoption of domestic laws, and large-scale demonstration experiments across national borders.
In addition, the European Commission will review and adopt the European regulatory framework, including the formulation of a common European strategy for autonomous driving, and develop a collaborative approach for research and development. Participation, identifying areas for public policy and regulatory intervention, developing vehicle-to-vehicle and road-to-vehicle communications, recognizing the importance of interoperability and standards, and contributing to the availability of autonomous driving data. Discussions, participation in large-scale demonstration experiments, collaboration between the automobile industry and the telecom industry, and research on the availability of mobile communications will be promoted.
As a roadmap, ERTRAC (European Road Transportation Reasearch Advisory Council), which is composed of the European Commission and automobile-related companies, published the "Automated Driving Roadmap" in July 2015, and conditional autonomous driving will be implemented in 2020. The company plans to commercialize platooning in commercial vehicles in 2019, long-distance transportation in 2022, and automation of urban transportation in 2023.
In May 2018, the European Commission also announced a new roadmap for realizing a fully autonomous driving society in the 2030s. According to the new roadmap, it will begin to develop guidelines for unifying the safety standards of autonomous vehicles in each country in the region by the end of 2018, enabling low-speed autonomous driving in urban areas in the 2020s. After all new cars are connected, we aim to create a society where fully autonomous driving becomes the standard in the 2030s.
The European Commission estimates that the transition to an autonomous driving society will create a market of more than 800 billion euros (about 104 trillion yen) in the EU automobile and electrical industry by 2025.
Initiatives in Germany
By European country, the German government published the "Strategic Documents on Automated Driving and Internet Connection Operation" in September 2015, which covers infrastructure development, legal development, technological innovation, ensuring Internet connectivity, cyber security and data protection. We have set five areas as policy issues to be considered.
In January 2017, we submitted an amendment to the Road Traffic Act to eliminate legal obstacles that could hinder the development of vehicle control technology and equipment in autonomous driving. Includes new provisions to allow drivers to let the system control the vehicle under certain conditions so that autonomous driving on public roads can be achieved when vehicles with advanced or fully autonomous driving capabilities are developed. The amendment was passed after deliberation and came into effect in June.
Initiatives in France
In France, the policy is to lift the ban on self-driving cars on public roads as early as 2020, and the legal system is urgently being developed. In the "Bill on Action Plans for Corporate Growth and Transformation" decided by the Cabinet as part of economic reform in June 2018, the range of self-driving cars subject to public road demonstration experiments has been expanded and demonstration experiments are underway. It also touches on the policy of stipulating the responsibility for accidents that occur in Japan.
In December 2019, the Basic Mobility Law that optimizes the movement of people and goods, the so-called MaaS Law, was passed and promulgated, and the introduction of self-driving cars is being considered in the process of building a smooth transportation society. Seems to be there.
Initiatives in the UK
In the UK, the Minister of Finance has announced that self-driving cars will be able to drive on public roads by 2021, and Jim O'Sullivan, CEO of a domestic highway management company, said the British government. Seems to mention the possibility of banning driving on public roads other than self-driving cars within 30 years.
[Reference] Regarding trends in Europe regarding autonomous driving, what is the latest trend in "autonomous driving x Europe"? See also "Summary of Initiatives by Governments and Companies".
China: "Intelligent car" to 100% by 2025
As a national policy, China aims to foster the automobile industry for the next generation. Based on the policy "Made in China 2025" announced in 2015, it has launched various strategies and envisions great growth in the short to medium term.
Made in China 2025 has set goals for the next 30 years to become a manufacturing powerhouse, and as the first step, in the first 10 years, it will join the ranks of the world's manufacturing powerhouses and significantly enhance its innovation capacity. We aim to advance to a new stage by fusing informationization and industrialization.
この中で、自動車産業を製造業の重要な革新プラットフォームであり情報化と工業化が融合するための重要な受け皿として重点分野の1つに位置付け、自動車の品質ブランドの強化や低炭素化、電動化、インテリジェント化、国際化などを図っていくこととしている。
2016年発表の「省エネルギー車と新エネルギー車の技術ロードマップ」
この戦略を受け、中国の自動車設計技師の学会「中国汽車工程学会」は2016年に「省エネルギー車と新エネルギー車の技術ロードマップ」を発表した。新エネルギー車とインテリジェント・コネクテッドビークル（ICV）を突破口にエネルギー動力システムの最適化・高度化を図り、省エネルギー車の割合を2020年に30％、新エネルギー車を10％、ICVにおいては運転補助システム、部分自動運転システム、条件付き自動運転システムの搭載率50％以上などとする目標を掲げた。
2017年発表の「自動車産業中長期発展計画」
また、2017年4月発表の「自動車産業中長期発展計画」では、目標年次を2020年と2025年に定めた産業計画を提示しており、2020年までに動力電池やコネクテッドカー分野の製造業イノベーションセンターを建設し、国際競争力の強化に努めるとこととしている。
さらに、動力電池やセンサー類、搭載チップ、電力制御システム、軽量化素材などのボトルネックを克服して先端的モデルや高付加価値なハイエンド部材の発展を奨励し、2020年までに一部の重要な技術的領域で国際競争力のある企業グループを形成するほか、2025年までに生産額規模が世界トップ10に入る企業グループを複数形成することなどが盛り込まれている。
国際間競争においては、多国間・二国間のハイレベルな協力に基づき、自動車産業における協力戦略枠組み協議の達成を促進する。また、重点企業の国際協力の深化を奨励し、中国ブランドの海外展開の促進やサービス能力の向上を図ることとし、2020年に先進国市場へのロット輸出の実現、2025年には国際市場におけるシェアの大幅な拡大を目指すこととしている。
2017年発表の「次世代AI発展計画」
AI技術の革新によりイノベーション能力を高めようと2017年に発表した「次世代AI発展計画」では、2020年までにAIの技術水準を先進国並みにし、AI産業が新しい経済成長の要となることを目指すこととしており、実現に向け、高度なAIの開発人材を国内に召集し、イノベーションチームを創設することを掲げている。
2025年までにAI技術とAIに関連するアプリケーション分野において先進国になることを目指し、2030年までにハードウェア製造、ソフトウェア開発、アプリケーション開発の全ての分野において先進国となり、中国が世界のイノベーションの中心地になることを目指すとしている。
このほか、自動運転、スマートシティ、医療、音声認識の4分野を最初に実現すべき重点分野と位置付け、各分野をリードする企業として、自動運転は百度（バイドゥ）、スマートシティはアリババ、医療分野はテンセント、音声認識はアイフライテックがそれぞれ選定された。
2018年発表の「知能自動車創新発展戦略」
2018年1月には、「知能自動車創新発展戦略」も発表しており、コンピューターやセンサー、AI、通信、自動運転システムなどを搭載した「知能自動車」を2020年までに中国で販売される新車の50％、2025年には100％にする目標が掲げられている。
現在、北京や上海、深圳（しんせん）など大都市を中心に自動運転の実証環境が整い、各社が自動運転タクシーの実用化に向けた取り組みを急加速させており、エリアごとに社会実装が浸透していく可能性が高そうだ。
【参考】自動運転に関する中国の動向については「「自動運転×中国」の最新動向は？ 国や企業の取り組み状況まとめ」も参照。
シンガポール：政府や大学が中心となり取り組み
自動車産業が発達し、開発が盛んな世界各国以外でも、自動運転の実現に向けた動きは活発化している。
国土面積が狭いシンガポールは、国を丸ごとスマートシティ化するスマートネーションを国策に据え、自動運転技術やMaaS（Mobility as a Service）の導入などに政府や大学が中心となって取り組んでいる。
これまでに、南洋理工大学（NTU）とスウェーデンのボルボ・バスが80人乗りの大型自動運転EV（電気自動車）バスを共同開発したほか、空飛ぶタクシーの試験飛行なども2019年に実施されている。
【参考】シンガポールの取り組みについては「シンガポールに、今のところ「世界一でかい」自動運転バス登場」も参照。
韓国：レベル3車両の販売解禁へ
韓国も自動運転の実現に躍起となっている国の1つだ。日本の国土交通省にあたる国土交通部は2018年12月までに、5G（第5世代移動通信システム）を活用した自動運転車両の試験向けに構築した疑似都市「K-City」が完成したことを発表した。
K-Cityには高速道路やトンネル、直線・曲線道路、交差点、信号、駐車場、商業施設を想定した建物などがあり、大学などの研究機関や民間企業が5G技術を活用した自動運転車の走行実験ができるようにしているという。
同国政府は2020年までに自動運転車を販売する見通しを立てており、レベル3に要する安全基準を策定し、2020年7月から基準を満たした車両販売を許可する旨を各メディアが報じている。
【参考】韓国の取り組みについては「日本と横並びに…韓国も7月に「自動運転レベル3」の販売解禁」も参照。エストニアなどその他の国
このほか、北欧のエストニア共和国なども自動運転の導入にいち早く着手した国として有名だ。2017年にほぼすべての公道における自動運転の実証試験を合法化しており、スマートシティ化に突き進んでいる印象だ。
自動運転技術を応用した無人宅配ロボットも、実用化の域に達しているようだ。同国スタートアップのCleveronは小包の保管や集配、返却業務を自動化するよう設計された大型ポストのようなピックアップソリューションの開発や、自動運転ロボットカーが自宅に設置された専用郵便受けにロボットアームで宅配物を投函するロボット宅配システム「robot courier」など、受け取りまでを無人化したシステムを開発している。
英国のミルトン・キーンズや米ジョージメイソン大学などで自動運転ロボットによる商品配送サービスを実施しているStarship Technologiesも、米サンフランシスコのほか同国に本社を構えている。こうしたスタートアップが育つ環境もしっかりと備えているようだ。
このように、将来的な自動運転技術の導入や産業育成などを背景に多くの国が公道実証に門戸を開いており、呼応するかのように研究開発も一層加速している。
KPMGの「自動運転車対応指数」も参考に
各国で自動運転に対する準備がどの程度進んでいるのかについては、国際会計事務所グループのKPMGインターナショナルが毎年発表している「自動運転車対応指数」が参考になる。2020年版では28個の指標から30カ国・地域をランキング化して評価されている。
以下の表が2020年版のランキングで、前回10位だった日本は1ランクダウンし、11位という結果となっている。
【参考】関連記事としては「自動運転車対応指数、日本は10→11位にダウン 1位はどこの国？」も参照。
日本：道路交通法や安全技術ガイドライン
近年、自動運転をはじめとした次世代技術導入による成長戦略に力を入れる日本国政府。2014年に策定した「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）」の中で自動運転も重要課題の1つに位置付けられ、ここから開発や研究が急加速している。
自動走行システムに関する公道実証実験のためのガイドライン
2016年5月には、警察庁が「自動走行システムに関する公道実証実験のためのガイドライン」を発表し、自動運転の公道実証実験に当たり交通の安全と円滑を図る観点から留意すべき事項を示した。2017年6月には「遠隔型自動運転システムの公道実証実験に係る道路使用許可の申請に対する取扱いの基準」も発表している。
自動運転車の安全技術ガイドライン
一方、国土交通省は2018年9月、「自動運転車の安全技術ガイドライン」を策定し発表。自動運転車の安全性に関する基本的な考え方として、安全性を担保する要件として運行設計領域（ODD）の設定をはじめ、ヒューマン・マシン・インターフェース（HMI）、データ記録装置、サイバーセキュリティなど、各システムの必要性や在り方などについて、自動運転車が満たすべき要件や安全確保策などを示した。
【参考】自動運転車の安全技術ガイドラインについては「国土交通省、自動運転レベル3とレベル4に関する安全技術ガイドライン作成」も参照。
限定地域での無人自動運転移動サービスにおいて旅客自動車運送事業者が安全性・利便性を確保するためのガイドライン
2019年6月には「限定地域での無人自動運転移動サービスにおいて旅客自動車運送事業者が安全性・利便性を確保するためのガイドライン」を発表した。
2020年の限定地域における自動運転レベル4の無人自動運転移動サービス実現に向け、遠隔監視・操作者の義務や非常の対応など、旅客自動車運送事業者が安全性・利便性を確保するために対応すべき事項について検討していく際に必要となる基本的な考え方を示した。
【参考】無人自動運転移動サービスに関するガイドラインについては「ついに実現へ！レベル4の自動運転タクシー、限定地域での運行ガイドライン発表」も参照。
「道路運送車両法」と「道路交通法」の改正
法整備面では、2018年4月に高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部・官民データ活用推進戦略会議が発表した「自動運転に係る制度整備大綱」を基に大きく動き出した。
そして2019年の通常国会で「道路運送車両法」と「道路交通法」の改正案が相次いで可決され、2020年4月の改正法施行のもと、自動運転レベル3が国内で解禁された。
改正道路運送車両法では、型式指定制度に係る是正命令が創設されたほか、保安基準対象装置の中に自動運行装置が追加された。また、分解整備の範囲の拡大と点検整備に必要な技術情報の提供の義務付けや、基準適合性審査に必要な技術情報の管理に関する事務を行わせる法人に関する規定の整備、自動車の特定改造などに係る許可制度の創設などが盛り込まれている。
改正道路交通法では、自動運行装置の定義等に関する規定が整備された。また、作動状態記録装置による記録などに関する規定の整備、自動運行装置を使用して自動車を運転する場合の運転者の義務に関する規定の整備がなされた。
これらの改正により、自動運行装置が「ドライバーの認知・予測・判断・操作に関する能力の全部を代替する機能を持ち、その機能の作動状態の確認に必要な情報を記録するための装置を備えたシステムを指す」と明確に定義されたほか、自動運行装置の使用条件を満たす場合などについて、運転中のスマートフォンの操作といったいわゆる「ながら運転」を禁じる「第七十一条第五号の五」の規定を適用しないことが定められた。
また、作動状態記録装置の搭載や一定要件における記録の保存義務化、自動運行装置に関わるプログラム改変時の許可権限なども盛り込まれている。
道路交通法では自動運転レベル3まで、道路運送車両法では自動運転レベル4までを見据えた改正と言えるだろう。
「スーパーシティ法案」も可決
このほか、2020年5月には通称「スーパーシティ法案」も可決されている。国家戦略特別区域法の一部を改正するもので、新たな規制緩和のもと自動運転をはじめとした先端技術の社会実装を加速させていく内容となっている。こうした制度を活用することで、レベル4の早期実現を目指す動きもいっそう活発になりそうだ。
【参考】改正道路交通法、及び改正道路運送車両法については「【解説】自動運転解禁への道路交通法と道路運送車両法の改正案の概要」も参照。スーパーシティ法については「自動運転も前進！成立した「スーパーシティ法」とは？」も参照。
日本以外・国際ルール
自動車大国の中でいち早く道路交通法を改正し、自動運転レベル3に対応したドイツが先行している印象だが、同国における公道走行には、国連WP29（自動車基準調和世界フォーラム）において当該機能に係る国際的な車両安全基準の策定が必要であるとしており、国際ルールの早期策定が待ち望まれている状況だ。
WP29は国連欧州経済委員会の下部組織で、自動車の安全・環境基準の国際的調和や、政府による自動車認証の国際的な相互承認の推進などを目的に、国際的な規則・協定の策定や改定を進めている。自動運転に関する国際的な新ルールづくりにおいても、この組織が要となるのだ。
運営委員会のほか、自動運転や安全一般、衝突安全、ブレーキと走行装置など6つの専門分科会を有しており、分科会で技術的・専門的検討を行って基準案の審議・採決を行っている。
メンバーには、欧州各国をはじめ日本、米国、カナダ、オーストラリア、南アフリカ、中国、韓国などが参加しており、日本は自動運転に係る基準などについて検討を行う各分科会などの共同議長や副議長を務め、議論を主導している。
これまでに発効・成立した基準や合意事項
これまでに、自動運転の主要技術となるレベル2の自動ハンドルについて、車線維持に関する基準が2017年10月に発効したほか、2018年3月には車線変更に関する基準が成立するなど、着実に国際基準の策定が進められている。
2019年3月には、自動運転車の国際基準づくりに向けた優先検討項目リストが合意された。優先検討項目は以下の7項目で、①はWP29、⑥は安全一般を担う分科会（GRSG）、それ以外は自動運転を担う分科会（GRVA）で検討していく。
日本はGRVAで副議長を務めているほか、その中の自動操舵専門家会議や自動ブレーキ専門家会議、自動運転認証専門家会議、サイバーセキュリティタスクフォースの各会議で共同議長を務めるなど、議論を主導する立場で会議に臨んでいる。
2019年3月には、日本が共同議長として議論を主導してきた、自転車の左折巻き込み事故を予防するための大型車の側方衝突警報装置の国際基準が成立。同年6月には、乗用車等の衝突被害軽減ブレーキ（AEBS）の国際基準も成立した。
そして2020年6月、満を持してレベル3に係る国際基準やサイバーセキュリティに関する基準などが成立した。
当面、レベル3は高速道路などにおける時速60キロ以下の渋滞時などにおいて作動する車線維持機能に限定した自動運転システムとし、ドライバーの状態を監視するドライバーモニタリングシステムや、システムからの運転引継ぎ要請にドライバーが応じない際に安全に車両を停止させるミニマム・リスク・マヌーバー、システムの作動状態記録装置の搭載、サイバーセキュリティ対策などを要件として定めている。
【参考】日本の法整備や国際的位置付けなどについては「【対談】「自動運転×法律」、日本は進んでる？遅れてる？ 佐藤典仁弁護士と自動運転ラボが最前線について語る」も参照。
自動運転タクシー：Waymoが実現済み、日本でも実証
自動運転の実用化において、商用面から技術の導入に期待が持たれるタクシー。現在普及が進んでいるタクシー配車アプリと同様のシステムを用いて運用することで、行き先の指定や決済作業も省くことが可能となり、終始無人によるサービスの提供が可能となる。
【参考】自動運転タクシーについては「無人タクシー・ロボットタクシーの誕生はいつ？ 自動運転技術を搭載」も参照。
自動運転タクシー、無人タクシー、ロボットタクシーという名のもと世界各国で実証が進められており、一部では実用化も始まった。2020年を目途に開発を進めている企業が多く、実証実験も加速している状況だ。
アメリカにおける取り組み
Google系の米Waymo（ウェイモ）は2018年12月5日、米アリゾナ州フェニックスで自動運転タクシーの有料商用サービス「ウェイモワン」を開始した。これが自動運転レベル4以上の自動運転タクシーの継続的商用サービスにおける世界第1号だ。
同地において地域住民を対象に数年にわたり実用実証を重ねてきた末の実用化で、当面は安全面を考慮し運転席に専用のスタッフが同乗した状態で運行していたが、2019年末からは一部でセーフティドライバー不在の無人運行を開始しており、名実ともにレベル4を達成した格好だ。
また、2019年7月には、カリフォルニア州公益事業委員会が同州における自動運転タクシーサービスの許可を付与するなど、対象エリア拡大に向けた動きも表面化している。
同社は、2019年中に一般車両に自動運転システムを付け加えて自動運転車両にする工場を稼働させる計画を発表しており、自動運転車の量産化により自動運転タクシーサービスを拡充させるとともに、自動運転システムに関するノウハウをもとに自動車メーカーとの提携を進め、市場拡大や新たなサービス展開を図っていく構えのようだ。
提携自動車メーカーは、FCA（フィアットクライスラーオートモービルズ）を筆頭に、ボルボ・カーズや日産ルノーなど拡大傾向にある。
【参考】ウェイモの自動運転タクシーサービスについては「グーグル系ウェイモの自動運転タクシー、米アリゾナ州で商用サービス開始」も参照。
自動車大手のゼネラル・モーターズ（GM）にも動きがあった。傘下のクルーズとともに2020年初頭、サービス向けの自動運転車「Origin」を発表したのだ。当初予定より遅れてはいるものの、量産体制を整え移動サービス実現に向けた取り組みを加速させていく構えだ。
米電気自動車（EV）大手のテスラも参入に意欲を示している。同社CEOのイーロン・マスク氏は2019年4月、投資家を対象にした技術説明会の中で「Robotaxi（ロボタクシー）」事業への参入に言及し、「2020年半ばまでに完全な自動運転車を100万台以上生産する」と話した。
テスラ車をリース契約したオーナーがテスラネットワークに登録することでマイカーをロボタクシーにすることができる「TESLA NETWORK（テスラネットワーク）」構想も発表しており、今後の展開に注目が集まるところだ。
2020年9月時点で大きな動きはなく、マスク氏おなじみのビッグマウスやリップサービスの類である可能性が高いものの、実現時期にずれは生じても何らかの形で実行するマスク氏だけに、今後の動向に注目したい。
米国ではこのほか、ライドシェア大手のUberやLyft、中国スタートアップ勢なども実証を重ねている。
【参考】GMの自動運転タクシーに関する動きについては「GMクルーズ、「安全第一」で自動運転タクシーのサービス延期」も参照。テスラのロボットタクシーについては「ロボットタクシーとは？自動運転技術で無人化、テスラなど参入」も参照。
日本における取り組み
日本では、ロボットベンチャーのZMPとタクシー事業者の日の丸交通の取り組みが目立つ。2020年の実用化を目指す両社は 2018年8月から9月にかけ、東京都内で自動運転タクシーの営業実証実験を実施。2019年度も、東京空港交通株式会社や日本交通株式会社、株式会社JTBなど7社で「MaaSを活用して空港リムジンバスと自動運転タクシーを連携させた都市交通インフラの実証実験」を行っている。
日産自動車とディー・エヌ・エー（DeNA）も、自由な移動スタイルの確立を目指した新しい移動サービス「Easy Ride（イージーライド）」の実証に取り組んでいる。
2017年に開発に着手し、2018年3月に一般モニター搭乗のもと神奈川県横浜市で約4.5キロメートルのコースを往復運行する実証実験を実施。2019年2～3月にかけてもサービスエリアを広げて実証を行っており、2020年代早期の実現に向け開発スピードは増しているようだ。
また、ティアフォーやMobility Technologies（旧JapanTaxi）、アイサンテクノロジー、損害保険ジャパン日本興亜、KDDIの5社も、自動運転タクシーの実現に向け開発や実証実験に着手した。強力な第三勢力として要注目だ。
【参考】ZMPと日の丸交通の自動運転タクシーについては「ZMPの自動運転タクシー実証、APECコンテストで銀賞」も参照。Easy Rideについては「【動画公開のお知らせ】Easy Rideに試乗！日産とDeNAが開発中」も参照。ティアフォーらの取り組みついては「トヨタ製「JPN TAXI」を自動運転化！ティアフォーやJapanTaxi、無人タクシー実証を実施へ」も参照。
中国における取り組み
中国では、自動運転開発の中心的立場にある中国ネット検索最大手の百度（バイドゥ）をはじめ、Didi ChuxingやWeride、AutoX、Pony.aiといったスタートアップ勢が各地で実用実証に取り組んでおり、大激戦を繰り広げている。中国も関係当局はセーフティドライバーなしでの公道走行の許可も続々と各社に出し始めている。
【参考】百度の取り組みについては「ウェイモに続く自動運転タクシーの商用化、「百度」が浮上」も参照。Pony.aiの取り組みについては「グーグル脅かす中国Pony.ai、自動運転タクシーアプリの実証実験開始」も参照。WeRideの取り組みについては「中国WeRide、グーグルに続き自動運転タクシーを商用化へ？」も参照。
欧州における取り組み
独フォルクスワーゲンは米インテル傘下のモービルアイと、自動運転車の配車サービスを2022年からイスラエルでスタートすると発表している。実用化に向けた実証試験を開始する予定で、今後の動向に要注目だ。
ほか欧州には大手自動車メーカーがひしめいていることから、実証実験は今後続々と始まることになりそうだ。
【参考】フォルクスワーゲンの取り組みについては「VWとモービルアイが自動運転タクシー事業 2022年からイスラエルで試験開始」も参照。
空飛ぶタクシー：既に実証段階、2020年代に実現確実？
また、タクシー分野では、「空飛ぶタクシー」の存在も忘れてはならない。ドローン改良タイプや空陸両用のクルマタイプの開発などが進められており、すでに実証段階に達している。
日本国内における取り組み
国内では、空飛ぶクルマを開発する有志団体CARTIVATOR（カーティベーター）と株式会社SkyDrive（スカイドライブ）が2019年末から有人飛行試験を開始し、2020年8月には公開有人飛行試験も実施するなど着々と歩みを進めている。
東京大学発スタートアップのテトラ・アビエーションも1/1サイズの1人乗り型試作機の製作に乗り出しているほか、スカイリンクテクノロジーズやプロドローンなど、eVTOL（電動垂直離着陸機）の開発に力を注ぐ企業も続々登場している。
また、こうした動きに呼応するかのように、空の交通デジタルプラットホーム開発を手掛けるAirXや、上空のシェアサービスを手掛けるトルビズオンなどもいち早く資金調達を実施し、サービス開発などを進めているようだ。
海外における取り組み
海外では、独自動車メーカーのアウディや航空機メーカーの仏エアバス、自動車デザイン会社の伊イタルデザインなどによる「アーバン・エアモビリティ・プロジェクト」をはじめ、航空機世界大手の米ボーイング、ヘリコプター大手の米Bell Helicopter（ベルヘリコプター）などが開発を進めており、スタートアップの新規参入も多い注目の分野となっている。
【参考】CARTIVATORの取り組みについては「CARTIVATOR・SkyDriveの取り組みについては「空飛ぶクルマの有人飛行試験、技術検証の第1弾完了 SkyDriveが発表」も参照。テトラ・アビエーションの取り組みについては「東大発スタートアップ、いよいよ1/1サイズの空飛ぶクルマ製作 テトラ・アビエーション社」も参照。空飛ぶタクシーについては「空飛ぶタクシーとは？ 3つのタイプや世界の開発企業を紹介」も参照。
自動運転バス：レベル4技術を生かす最適サービス
特定の経路を走行する路線バスなどは、自動運転レベル4技術を生かす最適のサービスの一つだ。自動運転バスの分野では、仏スタートアップのNavya（ナビヤ）やEasyMile（イージーマイル）などフランス勢が先行しており、イージーマイルは2017年9月に混在交通下における初のシャトルバスサービスを開始している。
また、ナビヤ社の無人運転バス「NAVYA ARMA（ナビヤ・アルマ）」は、日本国内でもソフトバンク系のBOLDLY（旧SBドライブ）が実証実験に積極的に採用するなどなじみがある車体だ。
トヨタが出資する米スタートアップ企業「May Mobility（メイ・モビリティ）」もミシガン州グランドラピッズで定期運行実証をスタートしたほか、中国の百度（バイドゥ）と金龍客車が開発・量産化を進める自動運転バス「Apolong（アポロン）」も完成の域に達しているとされている。
国内では、京阪バスなどが開発に力を入れているほか、埼玉工業大学など大学の開発も目立っている。またBOLDLYと茨城県境町は2020年11月、町内の公道を走行する路線に自動運転バスを導入し、大きな話題となった。
【参考】京阪バスの取り組みについては「大津市＆京阪バス＆日本ユニシス、MaaS実用化の推進で合意 自動運転バスの運行も視野？」も参照。埼玉工業大学の取り組みについては「埼玉工業大、地元のイベントで自動運転バスの実証実験＆試乗会」も参照。BOLDLYの取り組みについては「自治体×自動運転バス、定常運行「国内初」は茨城県境町！BOLDLYとマクニカが協力」も参照。
自動運転パーソナルモビリティ：ラストワンマイルで注目
低速で1～2人など少数を運ぶ自動運転パーソナルモビリティの開発も熱を帯びている。ヤマハ発動機は、ゴルフカートをベースにしたオンデマンド型の低速ワンマイルモビリティシステムなどの開発を進めており、各地で実証を行っている。
電動車いすを開発するスタートアップで神奈川県に本社を構えるWHILLも、自動運転システムを搭載した車いすの開発を手掛けており、MaaS（Mobility as a Service）において誰もが利用可能なラストワンマイルの移動手段として注目が集まっている。
このほか、自動運転ではないが電動キックボードのシェアサービス導入の動きも加速している。国内でも、Luupやmobby ride、Wind Mobility Japanらが実証を進めており、規制緩和を求める動きも活発化している。こちらもラストワンマイルを担う手軽な移動手段として存在感を増していきそうだ。
【参考】ヤマハ発動機の取り組みについては「ヤマハ発動機、磐田市で自動運転技術の実証実験 電動小型低速車両を利用」も参照。WHILLの取り組みについては「電動車椅子開発のWHILL、自動運転システムをCES 2019で展示」も参照。電動キックボードについては「電動キックボードを展開する企業まとめ ラストワンマイル埋める切り札」も参照。
自動運転農機：スマート農業の主役
後継者問題などが取りざたされる農業分野にも、自動運転の波は押し寄せている。ロボット技術やICTを活用して超省力・高品質生産を実現するスマート農業の発展が国策的に進められており、各種農機の自動化・無人化に向けた開発も勢いを増している。
農機の自動運転技術は、オペレーター搭乗のもと運転の一部をアシスト・自動化する機能から、ほ場内、またはほ場周辺からの監視のもと無人状態で自動走行するもの、遠隔操作によって完全に自動走行するものまで研究が進められている。
技術的には、GPSや準天頂衛星（QZSS）などを用いたGNSS（Global Navigation Satellite System／全球測位衛星システム）と、機体に搭載したセンサー類で自己位置を特定し、自動走行する。あらかじめ定まった農地内を無駄なく走行するため、マッピング技術を用いるケースも多いようだ。
農林水産省は農機の自動運転における技術水準によって、以下の通りレベルを定義している。
日本国内における取り組み
日本国内では、クボタ、ヤンマー、井関農機（ヰセキ）の大手3社が開発をリードしている。クボタは、直進キープ機能を内蔵した田植機やオートステアリング対応のトラクターを2016年にいち早く製品化・発売し、2017年には有人監視下で自動運転が可能なアグリロボトラクターを発売した。
2018年には、アグリロボコンバインの投入によりトラクター・田植機・コンバインの全3機種でGPS搭載農機の製品化を果たしており、引き続きコンバインや田植機における有人監視下自動運転の完成に向け開発を進め、制御システムの高度化や外周作業の無人化、ほ場内作業のさらなる自動化を進めていくこととしている。
【参考】クボタの取り組みについては「クボタが農機で展開する自動運転戦略まとめ 技術やラインナップは？」も参照。
ヤンマーは、無人運転が可能な「ロボットトラクター」と最小限の操作が必要な「オートトラクター」を2018年10月から順次発売する。タブレット端末を使用した操作や、2台のトラクターでの協調作業時における随伴・併走する無人トラクターの操作などが可能で、ロボットトラクターには、レーザーや超音波で物体との距離を計測するセンサーやセーフティブレーキも備えている。
なお、同社は自動航行が可能な「ロボティックボート」の基礎技術についても発表しており、研究開発成果の応用にも積極的なようだ。
【参考】ヤンマーの取り組みについては「ヤンマー、自動運転で航行可能な「ロボティックボート」の基礎技術開発」も参照。
井関農機はこれまでに、田植え時の運転をレバー1本でサポートする直進アシストシステムを搭載した田植え機を開発したほか、超音波センサーと電極センサーで土壌測定を行い、施肥量を自動コントロール可能な田植え機の実証実験も進めている。
2018年12月には、GNSSを活用したロボットトラクター「TJV655R」のモニター販売を開始した。自動操舵技術「ISEKI DREAM PILOT」やセンシング技術「ISEKI SENSING TECHNOLOGY」、営農管理システム「ISEKI AGRIMANAGEMENT SYSTEM」を搭載しており、有人監視下での遠隔無人自動運転作業を可能としている。
海外における取り組み
海外では、農機メーカー世界最大手のDeere & Company（ディア・アンド・カンパニー）が早くから自動操舵システムの開発など進めており、2017年に農業ロボット開発を手掛ける米「Blue River Technology（ブルーリバーテクノロジー）」を買収するなど、GPSやAI、画像解析技術などを次々と吸収しており、自動運転技術の開発を加速しているようだ。
自動運転技術とともに営農管理システムも進化しており、将来的には各農地の育苗や収穫量などあらゆる情報がビッグデータ化され、AIが天候や育成状況などを判断しながら完全自動で営農するシステムが構築されるかもしれない。
【参考】自動運転技術の農業への活用については「「無人農業」「スマート農業」で自動運転技術はどう貢献？」も参照。
自動運転ダンプ・建機：土木や建設分野でも導入進む
農業同様、土木や建設分野でも自動運転車の開発は着実に進んでいる。小松製作所などが開発・実用化している自動運転ダンプトラックをはじめ、特殊な作業を担う建設機器も、ロボティクス技術の発達により自動化や遠隔操作するタイプの開発が進むものと思われる。
雪国では、除排雪車の自動化に注目が集まる。多額の予算と人的労力が重荷となっている除排雪事業だが、自動運転技術によりオペレーターの作業量が激減し、人件費を相当減らすことができる。自治体としても開発や実証に力を入れるべき分野の1つとなるだろう。
【参考】小松製作所の取り組みについては「コマツ、米アリゾナ州で自動運転ダンプシステムの専門組織新設」も参照。
自動運転物流ロボット：爆増する需要に対する切り札
物流も自動運転の商用利用で大きな注目を浴びている分野だ。特に、宅配を担うラストワンマイル系の配送ロボットの試験運用が熱を帯び始めており、EC事業者や大手スーパー、物流事業者、スタートアップらが開発競争を繰り広げている。世界各国の宅配現場にロボットが導入される日もそう遠くないだろう。
国内における取り組み
国内では、ZMPの存在感が大きい。同社が開発を進める宅配ロボット「CarriRo Deli（キャリロデリ）」を活用した実証実験を2019年1月に慶應義塾大学湘南藤沢キャンパス内で実施したほか、韓国トップの宅配サービス企業であるWoowa Brothersと共同で同年春に韓国初となる屋外ロボット配送の実証実験を行ったようだ。
同年7月には、キャリロデリの最新機能やパートナー企業向けの商用プログラムなども発表しており、開発の手をいっそう進めている印象だ。
このほか、2018年5月に設立されたスタートアップのHakobotも、アドバイザーに堀江貴文氏を据え開発を進めている。同年11月に実証実験用端末初号機の開発が完了し、「ホリエモン祭 in 名古屋」の席でお披露目したほか、実証実験に備え開発体制を強化するため、株式会社三笠製作所と業務提携も行っている。
国も、宅配をはじめとした自動走行ロボットの社会実装を目指し、公道実証実験を可能にするためのガイドラインの作成を検討しており、自動走行ロボットを活用した配送の実現に向けた官民協議会などが2020年内の公道実証環境構築に向け議論を進めている。
【参考】ZMPのキャリロデリについては「【インタビュー】コンビニ実証を成功させたZMPの宅配ロボ「CarriRo Deli」、今後の開発計画は？ 自動運転技術も搭載」も参照。国の取り組みについては「首相が喝！自動運転配送ロボの公道実証「2020年、可能な限り早期に」」も参照。
海外における取り組み
海外では、エストニアと米サンフランシスコに本社を構えるスタートアップのStarship Technologies（スターシップ・テクノロジーズ）が先行している。2018年4月に英国のミルトン・キーンズで自動運転ロボットによる商品配送を開始しているほか、2019年1月には米ジョージメイソン大学でもサービスを開始している。
ソフトバンクビジョンファンドから巨額出資を受けている米スタートアップのNuro（ニューロ）も有力だ。2018年6月に米スーパー大手のクローガーと協力し、人が乗れそうなサイズの配送用自動運転車「R1」を活用した無人配達プロジェクトを発表している。
2019年6月には、ピザ宅配大手の米ドミノ・ピザとタッグを組み、自動運転車両を使ったピザの無人配達事業を米テキサス州ヒューストンで開始することも発表している。
【参考】Nuroの取り組みについては「米Nuroの自動運転モビリティ、2019年内にドミノピザの配達開始へ」も参照。
EC（電子商取引）世界大手の米Amazon.comも開発・実用化に意欲を示している1社だ。同社が開発した配達ロボット「Amazon Scout（アマゾン・スカウト）」の宅配実証実験に着手することを2019年1月に発表し、以後、実験の場をアメリカ国内で拡大させている模様だ。
【参考】Amazonの取り組みについては「米Amazonの自動運転配達ロボ「Scout」、試験の場を拡大中」も参照。
中国でも、EC大手の京東集団が、同国で自動運転開発を手掛ける2017年創業のスタートアップ「Go Further AI」と共同で無人配送ロボット「超影」を開発し、配送ステーションで稼働させるなど取り組みは進んでいる。
同社は子会社などとともに物流倉庫全体を効率化する物流のスマート化に力を入れており、「5Gスマート物流モデルセンター」を上海に建設して2019年中にも運用を開始することを発表している。
将来、無人化された配送ステーションから宅配ロボが自動で荷物を配送するシステムがスタンダードになるのかもしれない。
【参考】京東集団の取り組みについては「京東グループ、中国初の「5Gスマート物流倉庫」建設 自動運転技術やAR眼鏡も導入」も参照。
ドローンを活用した空中宅配の取り組みも
宅配系ではこのほか、ドローン技術を活用した空中宅配の取り組みも進められている。楽天株式会社は2019年6月、離島の一般利用者を対象にドローンを使った商用配送サービスの開始を発表しており、思いのほか早く商用実用化に目途がつきそうだ。
【参考】楽天の取り組みについては「楽天、無人島の観光客へドローン配達 空のラストワンマイルサービス、西友と開始へ」も参照。
自動運転やロボット技術を活用した配送サービスは、コンタクトレスが求められるコロナ禍で大きな注目を集め、中国や米国などで導入を見据えた取り組みが活発化している。こうした時勢が後押しとなって社会実装が加速することもあるようだ。
【参考】コロナ禍における宅配ロボットの取り組みについては「自動運転の宅配ロボット（デリバリーロボット）取組事例まとめ！」も参照。
無人移動店舗：中国やアメリカで登場
自動運転技術は、店舗そのものを無人で移動することも可能にする。2017年設立の米スタートアップのロボマートは店舗型の自動運転無人車両をCES 2018で発表し、話題となった。
スウェーデンの企業Wheelysと傘下のHimalafy、及び中国の合肥工業大学が共同で開発を進めている無人コンビニ「Moby Mart」も、中国内で試験運用を進めており、すでに実用化の域に達しているようだ。
オンデマンドで利用者が店舗を呼ぶ方式や、オーナーの意向に沿って販売場所を自由に選ぶ方式など、さまざまな活用が進みそうだ。
【参考】無人移動店舗については「「無人コンビニ」の開発状況まとめ 自動運転技術で「移動式」も」も参照。
無人パトカーや無人ごみ収集車：「動く無人交番」が話題に
自動運転技術は、車両を用いるあらゆるサービス・業種に応用される可能性がある。ドバイ警察が2018年10月、AIを搭載した自動運転の「動く無人交番」を現地で開催された技術系イベントで披露し話題となったが、このような発想も絵空事ではない。
将来、防犯カメラを搭載した無人のパトカーがまちなかを動き回り、道路交通や不審者の監視を行う可能性も考えられる。あらかじめ定まったルートを走行するごみ収集車なども、自動運転により無人化可能な業種の1つになるだろう。
「自動車は人が運転するもの」という既成概念から脱却することで、あらゆるサービスが無人・自動化され、新たなサービスを生むのだ。
【参考】ドバイ警察の取り組みについては「ドバイ警察、AI自動運転技術で街をパトロールする「動く無人交番」をお披露目」も参照。
自動運転の実現は人々のさまざまなライフスタイルや現在の常識を変える。その一例を紹介していこう。
運転タスクから解放され、移動時間が自由時間に
自動車での移動中、ドライバーだった人は運転操作から解放され、移動時間を自由に使うことができる。自動運転車は車内の設計・デザインも自由度を増すため、大画面のディスプレイや音響などの環境が整い、映画館さながらの映画鑑賞や動画コンテンツを楽しむことができるだろう。
自動運転車がプライベートな「移動ホテル」に
自動運転車は「移動ホテル」化するかもしれない。自動運転車で1人で移動するときも運転をしなくて良いため、車内に快適な寝室スペースさえ用意できれば、就寝しながら移動することができる。
夜行バスでは多くの人と就寝中も空間を共有するが、車という完全個室であれば睡眠もじっくりと取れそうだ。
自動運転車の車内がオフィス空間に
ウィズコロナ時代に突入し、リモートワークを推奨・実践する企業の割合が増えてきた。そしていずれリモートワークで働く場所としては、自宅やシェアオフィスに加え、オフィス環境を整えた車も候補に上がるかもしれない。人が運転に一切関与しなくてもよくなることが理由だ。
自動運転タクシーの普及で駐車場が不要に
自動運転タクシーは、いまのタクシーよりも料金が1/10以下になると言われている。そうすれば多くの人が自動運転タクシーを利用するようになり、自家用車を駐車するためのスペースがそもそも一軒家などから無くなっていくかもしれない。自動運転化は不動産にも影響を与えるわけだ。
数ある産業の中でも特に市場規模が大きい自動車産業。この自動車産業を一変する可能性を持つ自動運転は、さまざまな市場に影響を及ぼすことが予想される。以下、自動運転により変化が見込まれる業界をピックアップし、その内容を掘り下げてみる。
広告：アメリカ国内だけでも2030年に50兆円規模
年間6兆円を超える日本の総広告費の中で、鉄道やタクシーなど「交通」に関する媒体の広告費はおおよそ3～5％の割合で推移している。現在、デジタルサイネージの普及によりタクシー業界を中心に新たな広告媒体として存在感を増しているが、自動運転の普及によりさらに交通関連広告がシェアを拡大する可能性がある。
今後自動運転の実現により移動サービスが発展し、将来的にはマイカーを所有する必要性が低くなっていくことが予想され、代わりにシェアリングサービスや自動運転タクシー・バスなどの増加が見込まれている。こうなると、道路を走行する総車両数は減少するものの、商用の車両の比率が高くなっていく。商用車は「走る広告塔」となり得る存在で、車内に設置するデジタルサイネージをはじめ、ボディに施すラッピング広告なども再注目されていくことになる。
また、自動運転車は「ウィンドウ」の役目すら変えてしまう。従来、その役目はドライバーらの視認性を高めることが主目的だったが、自動運転においてはその役割は必須ではなくなり、車内向け・車外向けのディスプレイとして活用することもできるようになる。
こうした柔軟な利活用が、新たな広告媒体として存在感を増していくのだ。ちなみに自動運転向けの広告市場は、アメリカ国内だけでも2030年に4720億ドル（約52兆円）規模に達すると予想されている。
【参考】関連記事としては「自動運転の広告市場、年50兆円規模に googleシェア60％と試算」も参照。
メディア：運転から解放で生まれる「自由時間」に着目
自動運転の普及は、自家用車のドライバーを含め車内にいる乗客の移動時間をより自由にする。この移動時間に目を付け、移動という要素などと結び付けた新たなメディアの創出にも期待が持たれる。
車内は、デジタルサイネージをはじめ、ウィンドウの車内ディスプレイ化などによって映像などを表示する自由度も増す。広告需要が伸びる分野は当然メディアも発達しやすく、高速通信を活用したさまざまなサービスも生まれそうだ。
【参考】関連記事としては「運転時間の平均は1人80分、自動運転になったら代わりに何をする？」「移動ホテル、車の”可動産”化…自動運転社会で新たに登場しそうなビジネスは何？」も参照。
決済：自動運転車で提供されるさまざまなサービスで
LINE PayやPayPay、楽天ペイ、d払いなどさまざまなキャッシュレス決済サービスが続々と誕生しており、タクシー業界などでも配車アプリの浸透とともにキャッシュレス決済の機会が増加傾向にある。
今後、自動運転やコネクテッドサービスが本格化すると、安全性をはじめ快適性、娯楽性を追求するさまざまなサービスやビジネスの展開が予想される。特に、エンターテインメント分野は大きな可能性を持っており、運転から解放されたドライバーらへ音楽や映像、ゲームといったさまざまなコンテンツが高速・大容量通信によって提供されることになるだろう。
その結果、スマートフォンやパソコンのコンテンツで多くの決済機会が生まれたのと同様に、自動運転車においても決済機会が大幅に増加し、既存のIT系決済サービスをはじめ、トヨタのように自動車メーカー自らがキャッシュレス決済サービスに本格着手する可能性も高いものと思われる。
【参考】トヨタファイナンスの取り組みについては「｢トヨタペイ｣の衝撃 ”夢の車”と決済、手数料長者に誰がなる？」も参照。自動運転×決済については「自動運転化・コネクテッド化が金融業界にもたらす変化とは？ 新サービス続々登場で決済機会が増加」も参照。
小売：自動運転車が配送コストを低下させる
自動運転の影響は、小売りにも大きく及びそうだ。現在、ウーバーが展開する「ウーバーイーツ」などの飲食デリバリー業が拡大傾向にあるが、自動運転車や宅配ロボを活用することで、その対象はスーパーや雑貨店などさまざまな小売業界にも広がっていくことが予想される。
普及に伴って配送コストが低下し、低価格の商品を気軽に通販できるようになる。また、需要の増加に伴って地方の配送拠点も充実していくことで、生鮮食品などをリアルタイムで注文することも可能になりそうだ。
店舗そのものが移動する無人移動店舗なども登場し、「店を構える」という従来当たり前の小売形態も徐々に様変わりしていくことになりそうだ。
ソフトウェア：自動運転車の開発で需要が増大する
自動運転開発に伴い、すでに需要が増大しているのがソフトウェア市場だ。自動運転では、カメラやLiDARといったセンサー類やAIなどにより、これまでドライバーが担っていた車両の制御が自動化されることになるが、そのコントロールを行うのがソフトウェアだ。
車両そのものの電動化・電子化も進んでおり、ダイナミックマップや通信設備なども含め、使用されるソフトウェアの数は今後も増大する一方だ。
【参考】ソフトウェア市場については「自動運転の車載向け開発で競争過熱 組込ソフトウェア、2030年に2兆円市場 専門エンジニアの求人・需要増も」も参照。
自動車修理・保険：修理の中身は大きく変わり、保険も転換点
車両を構成する重要要素が従来の部品からソフトウェアに移り代わる自動運転においては、当然、修理の中身も大きく質が変わることになる。
従来のメカニックな整備がなくなるわけではないが、コンピューターを用いたソフトウェア・プログラムの診断・解析のウェイトが高まるなど、整備士に求められる技術が多角化していく。車検やロードサービスにおけるソフトウェアエンジニアの需要も高まり、自動車整備・修理関連業に求められる人材も少しずつシフトしていくことになるだろう。
また、自動車保険もその中身を変えていくことになる。ドライバー不在の自動運転では、従来の「ドライバーの過失」というものがなくなり、システム開発者らが事故の際の責任を負うケースが多くなりそうだ。
システムの故障やソフトウェアの欠陥、ハッキング被害、所有者の管理状態、自動運転システムそのものの精度など、さまざまなケースに応じて責任の所在も変わっていくほか、事故そのものの発生件数が低下する可能性が高く、料金設定なども大きく変わっていくことになるだろう。
すでに、車両の運転状態をネット経由で反映させるテレマティクス保険も登場しており、自動車保険業界は大きな転換点を迎えているのだ。
【参考】保険業界の取り組みについては「三井住友海上、CASEやMaaSへの対応強化で2つの新部署」も参照。自動運転車の整備については「自動運転車の点検見据えた「特定整備」制度、4月1日スタート」も参照。
自動運転ラボでは自動運転業界の勢力図をまとめた「業界マップ」を作成・公表している。詳しくは「自動運転業界マップ「2019年春 最新版」をリリース 全182企業・機関・ファンドを掲載」から読んでみてほしい。以下、各カテゴリについて説明する。
自動車メーカー（日本）
国内外ほぼすべての自動車メーカーが自動運転開発に注力しており、高度かつ効率的な開発体制の構築に向けグループ化を目指す動きも顕著になってきた。
トヨタの取り組み
「ショーファー（自動運転）」と「ガーディアン（高度安全運転支援）」という独自のアプローチ方法により、自動運転システムの技術開発を進めるトヨタ自動車は、モビリティサービス事業への注力も顕著で、ワールドワイドパートナーを務める「東京2020オリンピック・パラリンピック競技大会（2021年に延期）」でその技術の一端を披露する予定だ。
先進的な自動運転技術の開発は、主に米国に拠点を構えるトヨタ・リサーチ・インスティテュート（TRI）と、東京に本社を構えるトヨタ・リサーチ・インスティテュート・アドバンスト・デベロップメント（TRI-AD）が担っているが、2019年6月には、中国の百度が進めるアポロ計画への参加が一部メディアで報じられており、各国・各市場の状況を踏まえた多角的な開発体制の構築を進めている可能性もある。
モビリティサービス分野では、移動や物流、物販など多目的に活用できるモビリティサービスを目指したMaaS専用次世代EVコンセプトモデルとして「e-Palette（イーパレット）」を2018年1月に発表。同年10月には、新しいモビリティサービスの構築に向けソフトバンクと戦略的提携に合意し、新会社「MONET Technologies（モネテクノロジーズ）」の設立を発表した。
カーシェア事業の「トヨタシェア」、サブスクリプションサービス「KINTO」など、自家用車の概念を所有から利用へと転換していくサービス開発にも本腰を入れている状況で、MaaSアプリ「my route」の全国展開も進めている。
【参考】トヨタの取り組みについては「「トヨタ×オリンピック」！登場する自動運転技術や低速EV、ロボットまとめ」も参照。
日産の取り組み
仏ルノー、三菱自動車とアライアンスを組む日産自動車は、国内勢ではいち早くハンズオフ運転を可能にする先進運転支援技術「プロパイロット 2.0」を発表し、同技術を搭載した新型「スカイライン」を2019年9月に発売する予定だ。2020年までに交差点を含む一般道での自動運転技術を投入する計画も発表しており、今後の動向に注目が集まる。
コネクテッドカー領域では、2019年1月に「見えないものを可視化する」という新技術「Invisible-to-Visible」（I2V）を発表しており、高度自動運転に役立つ先進技術の研究も進んでいるようだ。
モビリティサービス分野では、DeNAと取り組むイージーライドのほか、2018年にスタートしたカーシェア事業「NISSAN e-シェアモビ」の拡大を図るなど、MaaSを見越した動きも加速している。
アライアンスでは、日産とルノーが2019年6月、ウェイモと無人モビリティサービスに関する独占契約を締結したことを発表しており、日本とフランスにおいて無人運転の乗客・配送向けサービスの提供を実現するため、3社でまず市場分析や共同調査を進めて可能性を探るようだ。
【参考】ウェイモとの提携については「日産とルノー、自動運転分野でグーグル系ウェイモと独占契約」も参照。
ホンダの取り組み
ホンダは、2020年に高速道路における自動運転技術を実現し、その後一般道に拡大していく方針を打ち出している。高速道路における自動運転については、ドライバーの指示なしで複数車線の自動走行を可能とする自動車線変更機能や、渋滞時にドライバーが周辺監視を行う必要がないレベル3相当の技術の実用化を目指す。パーソナルカーユースに向けた自動運転レベル4については 、2025年ごろをめどに技術的な確立を目指すこととしている。
2018年10月には、GMクルーズホールディングスLLC、及びGMと、自動運転技術を活用したモビリティの変革に向けて協業することを発表した。さまざまな使用形態に対応するクルーズ向けの無人ライドシェアサービス専用車の共同開発を行うこととし、協業に向け、クルーズへ7.5億ドル（約850億円）出資するほか、今後12年に渡る事業資金約20億ドル（約2200億円）を支出する計画だ。
2019年3月には、MaaS事業の価値向上とモビリティサービスユーザーへのサービス向上を図ることを目的に、モネテクノロジーズと資本・業務提携に関する契約を締結している。
レベル3に関しては、決算発表の場などで同社の八郷隆弘社長が言及する場面もあり、アイズオフが可能なシステムを搭載した車種を2020年内にも導入させたいとしている。
【参考】ホンダのレベル3については「ホンダ、自動運転レベル3「年内になんとか発売」 決算発表で八郷社長」も参照。
自動車メーカー（アメリカ）
米国では、自動運転で先行するウェイモをGM・クルーズが猛追する構図が続いていたが、2019年内を予定した自動運転タクシーの実用化を延期したこともあり、少しトーンダウンした形だ。なお、GM陣営は2020年初頭にレベル4相当の自動運転車「Origin」を発表している。
代わって気勢を上げるのがEV大手のテスラだ。2020年に100万台規模で自動運転タクシー事業を開始することをイーロン・マスク氏が2019年4月に発表した。リース契約したオーナーカーの活用策も盛り込まれており、新たな自動運転サービスとして注目が集まる。
フォードは2016年、自動運転レベル4を2021年までに実用化して配車サービス向けに供給し、モビリティサービス企業へと転換する計画を発表している。早期からレベル3を飛び越し、商用車向けのレベル4に特化した開発を進めているようだ。
開発に当たっては、2017年にAIシステム開発を手掛ける米スタートアップのArgo AIを買収したほか、2018年6月に独自動車大手のフォルクス・ワーゲングループと戦略的提携に向けた各書に調印。以後、両社の提携は着実に進んでいるようで、欧米大手の取り組みが業界の地図を大きく書き換える可能性がある。
【参考】GMの戦略については「GMと子会社クルーズの自動運転戦略を解説＆まとめ 実現はいつ？」も参照。テスラの取り組みについては「米テスラ、2020年に100万台規模で自動運転タクシー事業」も参照。フォードとVWの提携については「VWとフォード、自動運転などの領域で提携拡大 Argo AIへの出資を対等に」も参照。
自動車メーカー（欧州）
欧州では、独最大手のフォルクス・ワーゲン（VW）が近年ネットワークを広げている。フォードとの提携のほか、2018年7月までに通信用半導体開発を手掛ける米アクアンティアやドイツ自動車部品大手のボッシュとコンチネンタル、米半導体大手エヌビディアの4社と業界団体「NAV Alliance」なども発足している。
自動運転に関しては、グループ全体の戦略「TOGETHER–Strategy 2025」の中で、高度に自動化された運転機能を2021年から競合他社を上回る形で市場に出すこととしており、アウディの指揮のもと、グループ全体の自動運転システムを開発する企業を設立しているという。
独ダイムラーAGとBMWグループは、戦略的提携の深化を進めたかと思いきや1年経たずに共同開発の停止を発表しており、今後の動向が気になるところだ。
両社は2018年3月、モビリティ・サービスの提供に向けて共同出資会社を立ち上げ、協力体制を構築していくことを発表した。2019年2月には、5つの合弁会社の設立を正式に発表し、カーシェア、ライドヘイリング、パーキング、チャージング（充電）、マルチモダリティの各領域で両社が展開するサービスを連携・統合することとしている。
また、同年3月までに、共同で自動運転開発を行うことも発表し、同年7月に戦略的長期提携に向けた契約を締結した。その後も、運転支援システムや高速道路における自動運転、自動駐車などの分野における開発も共同で進めることを発表したものの、2020年6月、協業を成功させる適切なタイミングではないとの結論のもと、それぞれの開発を個別に進めていくことを発表している。
なお、ダイムラーは自動運転レベル4相当の完全自動運転車を2020年代初めまでに市場導入することを目指すほか、市街地の走行が可能な「自動運転タクシー」のためのシステムの開発と量産準備も進めることとしている。レベル3に関しては、2021年後半にもメルセデス・ベンツのSクラスに搭載するとされている。
一方のBMWは、インテルやモービルアイなど強力なパートナーとともに2021年を目標に完全自動と手動運転を両立した技術の開発を進めている状況だ。ダイムラー同様、レベル3の市場投入は2021年を予定している。
このほか、イタリア・米国に拠点を持つ国際的自動車メーカーのフィアット・クライスラー・オートモービルズ（FCA）は、自動運転レベル3を2020～21年、レベル4を2023～25年に実現する計画を打ち出しているほか、ウェイモとの提携を年々強化している印象だ。
また、2019年10月にはグループPSAと経営統合に向け協議を進めていることを正式発表し、同年12月に覚書に署名している。新企業グループは「STELLANTIS（ステランティス）」となる。
【参考】VWの戦略については「VW（フォルクスワーゲン）の自動運転戦略とは？ 開発の進捗やロードマップは？」も参照。ダイムラーとBMWの提携については「BMWとダイムラーが長期提携、自動運転や自動駐車など共同開発」も参照。
ソフトウェア・プラットフォーム系
自動車メーカー以外では、先行する米ウェイモの戦略に注目が集まる。2018年12月のレベル4技術を搭載した自動運転タクシーの実用化に始まり、一般車両を自動運転車へと進化させる工場の建設など、話題が尽きない。
自動運転システムそのものの汎用性を高め商品化を狙うのか。パソコンやスマートフォンなどで覇権を握るグーグル陣営としては、持ち前のプラットフォーム戦略で自動運転分野における覇権も狙っているはずだ。グーグルマップで培ったマッピング情報・技術など、自動運転分野に応用できる技術を多数持っている同社。業界を驚かせる新サービスの発表など、次の一手に注目が集まる。
中国・百度のアポロ計画
プラットフォーム系では、中国の百度が「Project Apollo（阿波羅）＝アポロ計画」によって世界最多となるパートナーを集めている。
アポロ計画は、自動運転車向けのソフトウェア・プラットフォームをオープンソース化するプロジェクトで、2017年4月の発表後、世界の自動車メーカーやサプライヤーらが続々と参加。ゆうに100を超える企業群がパートナーとして名を連ねている。
すでに中国のバス車両メーカーの金龍客車がレベル4車両の量産化を進めているほか、大手自動車メーカーの第一汽車や米フォード、スウェーデンのボルボ・カーなどもレベル4システムの開発を進めており、続々と成果が上がっているようだ。
【参考】百度の戦略については「中国・百度（baidu）の自動運転戦略まとめ アポロ計画を推進」も参照。
ティアフォーのAutoware
国内では、名古屋大学発スタートアップの株式会社ティアフォーに勢いを感じる。同社は、オープンソースの自動運転ソフトウェア「Autoware（オートウェア）」の開発を手掛けており、2018年12月にはオートウェアの標準化を推進する国際業界団体「The Autoware Foundation（AWF）」の設立を発表するなど、世界展開を本格化している。
【参考】ティアフォーの戦略については「ティアフォーの自動運転戦略まとめ Autowareとは？」も参照。
このほか、自動運転システム開発を手掛けるスタートアップ勢では、米ZOOXや米Aurora Innovation、中国Pony.ai、中国WeRide.aiなどが有力だ。国内では、自動運転の制御開発を担うAZAPAや、高度なAI技術を誇るアセントロボティクスなども存在感を増していきそうだ。
ライドシェア企業の台頭も目立つ
配車サービスをはじめとしたプラットフォーム開発企業では、米ライドシェア大手のUber Technologies（ウーバー・テクノロジーズ）や米Lyft（リフト）、中国のDidi Chuxing（滴滴出行／ディディチューシン）、東南アジアのGrab（グラブ）など、ライドシェア事業者の台頭が際立っている。
ウーバーやリフト、ディディなどは自動運転開発にも力を入れており、自動運転車両を活用した次世代移動サービスの展開を視野に入れた取り組みが今後加速していくものと思われる。
国内ではタクシー配車・MaaSのプラットフォームの開発にも熱
国内では、タクシー配車プラットフォームとMaaSプラットフォームの開発が熱を帯びている。タクシー配車サービスでは、日本交通系のMobility Technologiesが運営する国内最大のアプリ「JapanTaxi」をはじめ、Mobility Technologies に統合されるDeNA系の「MOV（旧称：タクベル）」、2018年スタートのウーバーの「UberTaxi」とDiDiモビリティジャパンの「DiDi」、ソニーや東京都内のタクシー事業者による「S.RIDE」などが立ち上がり、熾烈な競争が繰り広げられている。
なお、Mobility TechnologiesのJapanTaxiとMOVは、2020年9月にリリースした新たなアプリ「GO」に統合していく。
MaaS関連では、JR東日本や小田急電鉄などがそれぞれ各事業者と共同しながら開発に臨んでいるほか、トヨタも西日本鉄道と手を組み、2018年11月からマルチモーダルモビリティサービス「my route」の実証を福岡県福岡市で行っている。
国土交通省が2019年度に公募した新モビリティサービス推進事業においても官民協働で取り組む全国各地の19事業が選定され、プラットフォームの構築やサービスの開発などに取り組んでいる。2020年度も公募が行われ、MaaSを意識した地域の取り組みはますます加速している。
【参考】タクシー配車プラットフォームについては「【最新版】タクシー配車アプリや提供企業を一挙まとめ 仕組みも解説」も参照。新モビリティサービス推進事業については「いざMaaS元年へ！決定した19の先行モデル事業の詳細 自動運転やライドシェアの導入も」も参照。
センサー・部品系（全般）
自動車部品を総合的に手掛けるサプライヤーの活躍も著しい。国内では、デンソーが開発体制の強化や効率化を図っており、社内の組織改革をはじめトヨタグループ内各社と新会社を設立するなど、開発体制を一新している印象だ。
海外では、独BOSCH（ボッシュ）やContinental（コンチネンタル）、仏Valeo（ヴァレオ）の取り組みが目立つ。ボッシュは、ダイムラーと共同で自動運転車両によるシャトルサービスの実証実験を米カリフォルニア州のシリコンバレーで2019年後半から行うこととしているほか、自動バレーパーキング技術の共同開発も進めており、実用化が始まっている。
また、フォルクスワーゲンらと自動運転車のネットワーキング・通信の標準化を目指す業界団体「NAV Alliance」を立ち上げるなど、各所で戦略的提携を結んでいる。
コンチネンタルは、モビリティソリューション開発を手掛ける仏スタートアップ「Easymile（イージーマイル）」と手を組み、自動運転タクシーの開発に着手しているほか、小型バスタイプの無人運転車両「CUbE」に犬型の配達ロボット「ANYmal」が複数搭乗する、ラストワンマイル向けの独創的な配送ロボットのコンセプトモデルなども発表している。
一方、ヴァレオは自社開発した自動運転車「Cruise4U」や「Drive4U」でフランス国内1周や米国1周、日本1周など実証を交えたデモを行っており、世界各地の多彩なデータを収集しながら自動運転技術の向上を図っている。
【参考】デンソーの取り組みについては「デンソーの自動運転・LiDAR戦略まとめ 開発・提携状況を解説」も参照。ボッシュの取り組みについては「ボッシュの自動運転・LiDAR戦略まとめ 日本や海外での取り組みは？」も参照。ヴァレオの取り組みについては「ヴァレオ（Valeo）の自動運転戦略まとめ LiDAR製品や技術は？」も参照。
半導体分野では、台頭著しい米NVIDIA（エヌビディア）に対し、大手の米Intel（インテル）がどのように存在感を発揮していくかに注目が集まる。ちなみに半導体設計企業として注目される英Arm（アーム）については、ソフトバンクグループがNVIDIAに売却することが発表されている。国内では、ルネサスエレクトロニクスの活躍に期待したい。
【参考】NVIDIAの取り組みについては「エヌビディア（NVIDIA）の自動運転戦略まとめ 半導体開発や提携の状況は？」も参照。ルネサスの取り組みについては「ルネサス、自動運転開発を加速させる「認識用クイックスタートソフトウェア」の提供開始」も参照。Armについては「自動運転の「欧州vs米国」に影響？英Arm、ソフトバンクGからNVIDIAへ」も参照。
センサー・部品系（LiDAR）
LiDAR開発では、自動運転レベル3搭載で話題となった「Audi A8」に自社LiDARが採用された仏ヴァレオをはじめとした部品大手メーカーがしのぎを削るほか、2005年に世界初の3DリアルタイムLiDARセンサーを発明し市場をけん引する米Velodyne LiDAR（ベロダイン・ライダー）も健在だ。
また、低価格タイプの製品開発を進める米Luminar Technologies（ルミナーテクノロジーズ）、ベロダインの元エンジニアが立ち上げた米Cepton Technologies（セプトンテクノロジーズ）、独Blickfeld、イスラエルのInnoviz Technologies（イノヴィズ・テクノロジーズ）といったスタートアップの活躍も目覚ましく、自動車メーカーらによる大型買収や出資などの話題も後を絶たない。
国内では、デンソーやパイオニア、リコー、東芝、富士通、日本信号、コニカミノルタ、小糸製作所などが開発を進めているようだ。経営危機に瀕しているパイオニアは、開発中の3D-LiDARで巻き返しを狙う。東芝グループの東芝デバイス＆ストレージは、200メートルの長距離測定性能と高解像を実現する車載用LiDAR向けの計測回路技術の開発を進めており、2020年度までに実用化技術を確立することとしている。
【参考】LiDAR開発企業については「【最新版】LiDARとは？ 自動運転車のコアセンサー 機能・役割・技術・価格や、開発企業・会社を総まとめ」も参照。
センサー・部品系（カメラ）
カメラ開発では、インテル傘下のモービルアイの単眼カメラの評価が高く、ADASシステムなどで多く採用されている。現在は、これまでの単眼カメラからサラウンド・カメラをはじめレーダー、LiDARのフルセットを処理することができる画像チップの開発を進めており、自動運転レベル4～レベル5をサポートする製品の実用化を図っている。
国内では、デンソーをはじめパナソニック、京セラ、日立製作所、クラリオン、ITD LAB、Revatronなどが開発を進めている。
ITD Labは、スバル・アイサイトで使用されているステレオカメラの発明者である元東工大准教授の実吉敬二氏が2016年5月に立ち上げた新興企業だ。
画像を処理する画像センサーではソニーが高い技術を持っており、新たな成長分野として部門強化に向け設備投資を進めるようだ。
【参考】モービルアイの取り組みについては「モービルアイ（mobileye）の自動運転戦略 インテル傘下、製品や技術は？」も参照。ITD Labについては「立体認識技術者、創業2年で6億円調達 自動運転向けステレオカメラ開発」も参照。
サービス系・EC系・保険系
サービス系では、ラストマイル配送を担う宅配ロボの開発が過熱しているほか、米アマゾンや楽天といったEC系、ウォルマートやクローガーなどのスーパー、セブンイレブンやローソンといったコンビニなども将来的に自動運転技術を活用した新サービスを導入しそうだ。
自動車保険では、損害保険ジャパン日本興亜や三井住友海上火災保険、あいおいニッセイ同和損害保険、東京海上日動火災保険など各社がテレマティクス自動車保険サービスの開発を進めているほか、新しい移動サービスの開発や実用化に向けた保険商品も次々と開発されているようだ。
損保ジャパンは、自動運転サービス実証向けのインシュアテックソリューション「Level IV Discovery」の共同開発に向け、ティアフォーとアイサンテクノロジーと業務提携契約を締結したほか、関西電力と低速自動運転モビリティサービス「iino（イーノ）」を活用した実証実験を行うことなども発表している。
東京海上日動は、空飛ぶクルマを開発する企業向けの保険を開発したほか、東京海上ホールディングスがイスラエルの保険グループHarel Insurance Investments and Financial Servicesと業務提携を結ぶなど、グローバルベースで商品・サービスの高度化を図っていく構えだ。
あいおいは、販売中のテレマティクス保険サービスを拡張し、2020年10月から自動運転に対応した保険を販売する予定だ。
【参考】損保ジャパンの取り組みについては「損保ジャパン、自動運転実証向けに新ソリューション「Level IV Discovery」開発 ティアフォーやアイサンと提携」も参照。東京海上日動については「東京海上日動、「空飛ぶクルマ」の試験向け保険を提供」も参照。あいおいについては「自動運転中は保険料無料！あいおい、国内初の保険を10月から提供」も参照。
サービス系ではこのほか、独アウディが車内におけるエンターテイメントメディアの開発で米ディズニーとパートナーシップを結んだほか、ソフトウェア開発の株式会社ACCESSがコネクテッドカーなどに対応するコンテンツ配信インフォテイメントプラットフォームの活用により車載機器の操作性を向上させる協業拡大や、組込ソフトウェアの受託開発などを手掛けるブライソンが「The Autoware Foundation」や「MONETコンソーシアム」に参画するなど、さまざまな動きを見せている。
【参考】アウディとディズニーの協業については「独アウディ、ディズニーと協業 自動運転車向けのエンタメコンテンツ制作へ」も参照。ACCESSの取り組みについては「声でホテル予約、車の走行中に可能に！ACCESS車載サービスでコネクテッドカー向け新機能」も参照。ブライソンの取り組みについては「MONETコンソーシアムにブライソン社が加入 車載インフォテイメントの開発企業」も参照。
インフラ系（通信系）
インフラ分野では、5Gをはじめとした通信技術開発分野でソフトバンクやNTTグループ、KDDI、NEC、富士通らがしのぎを削っている。
ソフトバンクは2019年6月、5GによるV2V技術を活用した高速道路におけるトラック隊列走行の車間距離自動制御の実証実験に成功したことを発表。NTTデータは、5Gの無線ネットワーク設計用に最適化された3D地図「AW3Dテレコム for 5G」の販売を開始するなど、次世代向けの開発が着々と進められている。
海外でも同様に開発は進められており、韓国では携帯電話事業者であるLGユープラスと私立・漢陽大学が2019年3月までに、5Gを使った自動運転車の実証実験をソウルの公道で成功したと発表したほか、通信最大手のSKテレコムが2019年4月までに、仁川経済自由区域内で自動運転レベル4以上の車両走行に向け、5Gを使った高精度マップを作成すると発表している。
【参考】ソフトバンクの5Gに関する取り組みについては「ソフトバンク、トラック隊列走行で5Gを使った車間距離自動制御に成功」も参照。
インフラ系（地図・位置情報）
マップや位置情報の分野では、オランダの位置情報サービス大手ヒア・テクノロジーズがプラットフォーマー的な動きを見せている。2018年5月、パイオニアの子会社であるインクリメントP、中国のナビインフォ、韓国の通信事業大手SK Telecomと「OneMap Alliance」の結成を発表し、ヒアが提供する自動運転向けの高精度地図「HD Live Map」の規格と仕様に適合した地図を用いることで、各地域の自動車メーカーらが地域の制約を受けることなく、各市場で同一の地図情報を自動運転などで利用できるよう進めている。
国内では、自動車各社や産業革新機構、三菱電機、ゼンリン、パスコ、アイサンテクノロジー、インクリメント・ピー、トヨタマップマスターなど地図や測位に関わる各社が一堂に出資するダイナミックマップ基盤株式会社が高精度3次元地図データの協調領域の確立を進めている。
また、TRI-ADが自動地図生成プラットフォーム「AMP（Automated Mapping Platform）」の開発を進めており、より効率的な地図作成や更新技術の実用化に期待が寄せられている。
【参考】ダイナミックマップの開発については「自動運転向けの地図、世界と日本の開発企業まとめ ダイナミックマップの業界動向」も参照。AMPについては「AMPとは？トヨタTRI-ADの自動運転向け自動地図生成プラットフォーム」も参照。
インフラ系（実証実験・シミュレータ）
インフラ系ではこのほか、実証実験を効果的にサポートする分野も発展している。埼玉工業大学発ベンチャーのフィールドオートは、自動運転技術の研究・開発を産学連携で推進し、総合プロデューサーの役割を担って実証実験をサポートしている。
近距離無線システムなどの開発・販売を手掛ける株式会社OTSLは、赤外線やカメラ、超音波の各センサーに対応した自動運転向けのシミュレーター3製品の販売を手掛けるほか、2019年7月には、自動運転向け3次元リアルタイム・センサ・シミュレータ製品群「COSMOsim（コスモシム）」のエコシステムを強化することなども発表している。
また、実証実験に際し必要となる被験者募集や実験受託などの支援サービスを行うエイジェックマーケティングリサーチなど、さまざまな観点から実証をサポートする新サービスが生まれているようだ。
【参考】フィールドオートの取り組みについては「【インタビュー】「自動運転実証実験の総合プロデューサー」に フィールドオート渡部社長 埼玉工業大学発ベンチャー、ティアフォーとも連携」も参照。OTSLの取り組みについては「OTSL、「COSMOsim」のエコシステム強化 自動運転向け3Dリアルタイム・センサ・シミュレータ製品群」も参照。エイジェックマーケティングリサーチの取り組みについては「自動運転の実証実験をトータルサポート！「縁の下の力持ち」のエイジェックマーケティングリサーチ社（特集：自動運転の進化、鍵は実証実験！第１回）」も参照。
ファンド・ベンチャーキャピタル
スタートアップを強力に支援するファンドの分野では、ソフトバンク・ビジョン・ファンド（SVF）を率いるソフトバンクグループが圧倒的な存在感と実績を誇っている。
ウーバー、ディディ、グラブといったライドシェア事業者全般から、GMクルーズやNuro、次世代イメージング技術を研究開発するLight、画像認識技術やAIアルゴリズム開発を手掛けるNautoなど数々のスタートアップに出資しており、グループ全体の営業利益に占める投資利益の割合が増加するなど、成果も上々だ。
トヨタも、系列の未来創生ファンドやトヨタAIベンチャーズなどを通して各社への出資を強めている印象だ。ティアフォーやWHILL、JapanTaxi、ビッグデータを取り扱うアルベルトといった国内企業から、自動運転バスの開発を手掛ける米May Mobilityや電動垂直離着陸機を開発する米Joby Aviation、ウーバーなど、将来のイノベーションに向け支援の手を広げている。ちなみにトヨタは2020年9月には運用総額8億ドルのグローバル投資ファンドとして「Woven Capital」（ウーブン・キャピタル）の設立についても発表している。
このほか、ルノー・日産自動車・三菱自動車工業が設立したオープンイノベーションを支援する企業ベンチャーキャピタル（VC）ファンド「アライアンス・ベンチャーズ」や、百度による自動運転事業向けの「アポロファンド」なども近年設立されている。
【参考】SVFについては「ソフトバンクビジョンファンドの自動運転・MaaS領域の投資まとめ」も参照。トヨタの投資については「トヨタの自動運転領域における投資まとめ」も参照。関連記事としては「自動運転ベンチャーに資金調達の大チャンス！トヨタが8億ドル規模「Woven Capital」発表」も参照。
大学・研究機関・研究センター
米国のスタンフォード大学やミシガン大学、マサチューセッツ工科大学、英ケンブリッジ大学など、世界に名だたる大学が自動運転開発を進めており、多くの優秀な技術者を輩出してスタートップの誕生や成長を促している。
国内では、名古屋大学や埼玉工業大学、群馬大学、金沢大学などの取り組みが目立っている。名古屋大学はティアフォーやAIによる物流配送最適化を図るオプティマインドといった大学発ベンチャーの活躍が顕著だ。
群馬大学は2016年に「次世代モビリティ社会実装研究センター」を設置。埼玉工業大学も、2019年5月に自動運転技術の全学的な研究組織「自動運転技術開発センター」の新設を発表するなど、次世代に向けた取り組みを加速している。
また2020年7月には大学発ベンチャー企業「日本モビリティ」を設立した。無人移動サービス導入パッケージにより自動運転の導入計画から実装後までをワンストップで支援するなど、自動運転技術の社会実装をバックアップしていく構えだ。
【参考】自動運転を研究する国内の大学については「自動運転を研究する日本の大学まとめ 名古屋大学など8大学紹介」も参照。
Velodyne Lidar（米国）：2020年9月に米ナスダック市場に上場
「自動運転の目」と呼ばれるLiDAR。そのLiDARにおいてリーディングカンパニーともいえるVelodyne Lidar（ベロダイン・ライダー）は2020年9月、ナスダック市場へ上場した。ティッカーシンボル（証券コード）は「VLDR」だ。
Velodyne Lidarは、サブウーファーを開発するオーディオ会社「Velodyne Acoustics」からスピンオフする形で、2015年に設立された。Velodyne Acoustics社において2005年に、世界初の3DリアルタイムLiDARセンサーを発明している。
【参考】関連記事としては「ベロダインライダー（Velodyne LiDAR）を徹底解説！ ｢自動運転の目｣で世界大手」も参照。
Luminar Technologies（米国）：2020年12月に米ナスダック市場に上場
同じくLiDARを開発する米Luminar Technologies（ルミナー・テクノロジーズ）は2020年12月、SPACとの合併によって米ナスダック市場に上場した。ティッカーシンボルは「LAZR」。
Luminarは、1995年生まれのオースティン・ラッセル氏がスタンフォード大学を中退して2012年に設立した企業だ。2020年5月にはスウェーデンのボルボ・カーズがLuminarと提携し、ボルボは同社のLiDARを搭載した車両を2022年に発売する予定となっている。
【参考】関連記事としては「LiDAR企業のLuminar上場！株価急上昇、自動運転の「目」を開発」も参照。
Ouster（米国）：2021年前半にもニューヨーク証券取引所に上場予定
LiDAR開発を手掛ける米スタートアップOuster（オースター）は2020年12月、SPACであるColonnade Acquisition Corpと合併契約に合意したことを発表した。ティッカーシンボルは「OUST」となる予定で、2021年前半には合併・上場を完了するとしている。
Ousterは2015年に創業した米カリフォルニアのスタートアップ企業だ。自動車メーカーをはじめ、ロボットやドローン、農業など多岐にわたる分野の企業にLiDARを販売し、現在では約800のクライアントを抱えているとされている。
Innoviz Technologies（イスラエル）：2021年第1四半期に米ナスダック市場に上場予定
LiDAR開発を手掛けるイスラエルのスタートアップ企業Innoviz Technologies（イノヴィズ・テクノロジーズ）は、2021年第1四半期に米ナスダック市場でのSPAC上場を目指している。SPACはCollective Growth Corpで、ティッカーシンボルは「INVZ」となる予定だ。
Innovizは2016年、イスラエル国防軍やSTマイクロエレクトロニクスなどでエンジニアとしてキャリアを重ねた現CEO（最高経営責任者）のOmer David Keilaf氏らが設立した企業だ。同社のLiDARは、独BMWが2021年に発売予定のEV（電気自動車）フラッグシップモデル「iX」へ採用することが決まっている。
【参考】関連記事としては「イノヴィズ（Innoviz）とは？自動運転向けLiDARを開発するイスラエル企業」も参照。
Aeva（米国）：2021年第1四半期にニューヨーク証券取引所に上場予定
世界初の4D-LiDAR開発などを手掛ける米スタートアップAeva（エヴァ）は、2021年第1四半期にニューヨーク証券取引所でのSPAC上場を目指している。SPACはInterPrivate Acquisition Corpで、ティッカーシンボルは「AEVA」となる予定だ。
Aevaは、米Appleで自動運転プロジェクト「タイタン（Titan）」に携わっていたエンジニア2人が2017年に立ち上げた企業だ。これまでポルシェSEから投資を受けているほか、2021年1月にはデンソーと次世代LiDARを共同開発することも発表されている。
【参考】関連記事としては「デンソー、米Aevaと次世代LiDARの実用化へ共同開発 自動運転向けに」も参照。
AEye（米国）：2021年第2四半期中にナスダック市場に上場予定
LiDAR開発のスタートアップ企業である米AEye（エーアイ）は2021年2月、ナスダック市場へのSPAC上場について発表した。2021年第2四半期中にSPACのCF Finance Acquisition Corp. IIIと合併し、上場を完了する見込みだ。
AEyeは戦闘機のシステム設計の経験を有するLuis Dussan氏が2013年に創業した。同社は2020年11月、ドイツの自動車部品メーカー大手のコンチネンタルから出資を受けることを発表している。
【参考】関連記事としては「LiDAR開発企業の米AEyeがSPAC上場へ 「自動運転の目」を開発」も参照。
Hesai Photonics Technology（中国）：スターマーケットへの上場を目指す
LiDAR開発を手掛ける中国スタートアップのHesai Photonics Technology（禾賽科技）は、中国版ナスダックといわれる「科創板」（スターマーケット）への上場を目指している。
Hesaiは2013年に米シリコンバレーで設立された企業で、2014年に上海へ拠点を移している。同社によると、中国の上汽集団やWeRide、AutoX、ボッシュ、Lyft、Nuro、Navyaなどが同社製LiDARを使用しているという。
【参考】関連記事としては「京都の光響、中国Hesai Photonics製LiDARの販売開始 「自動運転の目」であるコアセンサー」も参照。
掲載した自動車業界の動きの大半はここ数年のもので、この1年間だけでも大きく業界の構図は変わり、新たな技術やサービスが誕生している。まさに日進月歩の世界だ。
まだ自動運転の実現に対して半信半疑に感じている方も多いかもしれないが、1年後にはそのイメージが覆っている可能性が高い。それほどのスピードで技術開発は進んでいるのだ。
2021年に延期されたものの、東京五輪の開催は国内においても大きな転換点となり、自動運転を目耳にする機会が急増することが予想される。今のうちに自動運転に関する情報をしっかりと身に着け、近未来に到来する自動運転社会の生き方を模索しておこう。
[Reference] For related articles, see "[Latest version] When will autonomous vehicles be realized? Approaching the outlook of major manufacturers in the world and Japan | Autonomous driving lab".
（初稿：2019年8月25日／最終更新日：2021年2月26日）