自動運転の可能性はEVと同じく車メーカー宣伝に使われているだけ、そう考えます。

 

自動運転とEVでは、日本メーカーより先に進んでいるアメリカのテスラ、長年に渡りどこよりも巨額資金投入しているテスラでさえ、自動運転レベルアップもEV問題も解決できる位置にありません。

 

アメリカの幅広で真っ直ぐ続く30キロ、50キロの道、少ない車密集度の中でさえムズカシイのに、真逆な日本の道で自動運転は夢に近い、それが2018年の今だと考えます。

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グーグルでさえ中止した自動運転開発

2017年6月グルーグルは自動運転開発事業を中止しました。

 

グーグルが開発していたのは「グーグル・セルフドライビングカー」であり、ハンドルやブーレキさえも搭載しない完全自動の車でした。

 

頭脳的にはグーグルが1番であると考えます(個人的主観)。

 

2016年3月、グーグル傘下のDeepMind社開発の「AlphaGo」が韓国トップ囲碁棋士に勝利したこともあります。

 

そんなAI、ディープラーニング技術で7年間費やしても、完全自動運転開発を中止するしかなかったグーグル。

 

人口知能AIといっても、各分野ごとに膨大なデータを集めることから始めます。

 

囲碁には囲碁データが膨大に必要、将棋も同様な対局データを集めて入力する、全て専門分野=目的ごとに膨大なデータ収集が必要であり、それを行うのは人間です。

 

人間の高度な判断基準により、使える&使えない、関連ある&なしを判断してからのデータ入力。

 

それが車の自動運転なら、こんな多く&無数にAIが判断することがあります。

 

  • アクセルとブレーキタイミング、
  • 朝晩の照度、
  • 季節変化、
  • 道路状況、
  • 交通状況、
  • 天候、
  • 車のタイヤ状況、
  • 対向車の動きとブレーキタイミング、
  • たまに運転に介入するドライバーのクセ、
  • 電池残量の目的地までの走行距離とスピード、
  • 自動運転未装備車の監視と対応、

 

実際はもっと多くのデータを自動運転は必要とし、それら目的ごとに膨大なデータ検証をしながら体系化することで将来の自動運転につながります。

 

現在のグーグルAI技術では、自動運転は不可能と判断したと考えられます。※子会社Waymoでは、普通操作の自動運転技術の開発は継続中。

日米の道路事情と自動運転

アメリカのテスラが自動運転に巨額資金投入し続けても、「ハンドルから15秒以上は手を離すのは禁止」となっています。

 

そんなテスラ本社があるカリフォルニア州は全米最大の車市場であり、州面積は日本がすっぽり入る大きさに驚きます。※グーグル本社もカリフォルニアにあります。

 

州人口は3725万人(2010年の米国勢調査による)であり、日本の住宅&交通環境とは大きく違います。

 

高速道路は東西南北にシッカリ配置され、一般車道も広く、人が歩く歩道はシッカリ確保されています。

 

車が通る道、人が歩く道がシッカリ区別されているとお考えください。

 

さらに冒頭に書きました様に、道が広く真っ直ぐ長いのでハンドルを切る回数と角度は相当に少ない&小さい、そして車がギリギリですれ違える道などアメリカには存在しません。

 

グーグルもテスラも、そんな広大な場所&環境で自動運転を開発していた、それでもムズカシ過ぎる自動運転であると言えます。

 

日本の道は狭く道路環境も悪い、だからぶつからない様にセンサー感度を上げればそれで済む、そんな問題でないのは誰の目にも明らかです。

 

グーグルもテスラも、とても良い道路環境で自動運転を開発していました。

 

道路環境に関してはアメリカが良くて日本が悪いとカンタンには言えません。

 

日本の道は古来から人や荷車が通り狭い、アメリカは馬や馬車が通る広い道から発展してきた、それら文化的な違いが根本にあるからです。

 

でも&しかし、日本国土の約50倍以上あるアメリカ道路環境でも自動運転開発を中止(凍結)したグーグル、自動運転開発で停滞しているテスラ、それが自動運転の今を現している、そう考えられませんか?

自動運転をムズカシクする法律

もし自動運転が完成する時代がくるのなら、国は道交法を大きく変更する必要にせまられます。

 

法改正以前に、これら問題が立ちはだかります。

 

  • 自動運転レベル(性能)を全車同じにする(自動バージョンアップ等)
  • 万が一の事故では、自動車保険を適用可能にするかどうか
  • 自動運転未装備の車をどうするのか
  • 人間が自動運転に介入して良いのか

 

いつか自動運転技術が開発されたとしても、これら問題を解決しないかぎり実用化にはなりません。

 

少し考えると、家庭内&社内などAI技術を使った自動化が進んで行くことは容易に想像ができます。

 

しかし、車は外を走る、移動する、車個体性能がある、利用環境&条件が絶えず変化する、運転手も変わる、中古として売買される等、それら条件に対応できるシステム、AI、ディープラーニングが先にあるべきと考えます。

自動運転を可能にするマンパワー

AIの進化と言っても、機械が自己学習することはありません。

 

AIと言っても、全ては人間の研究と地道なデータ収取&入力の積み重ねでしかありません。

 

人手不足の日本にはキツイ条件でも、自動運転に必要と思われるデータ取集&正しい知識で判断し、間違いないデータ入力を何年も継続する、そんなマンパワーがあれば1歩1歩でも進められると考えます。

 

個人的な考えですが、どんなAIでも自己学習能力はない、そう考えます。

 

AIは分野ごとにどれだけ良いデータが大量に保持されているか、それらデータ分析から最良の答えを提供するシステム、それでしかありません。

 

人間は何か問題が起これば、何でこうなったんだ、どう対処しようか、どう解決しよう、そう能動態で考えます。

 

機械は入力されたテーマに対して、保持データ総動員して答えを瞬時に提供する受動態のシステムです。

 

当然ですが、AIはこちらから聞かなければ何も答えは出て来ません、こちらの落ち込んだ様子を見て慰めの一言もありません。

自動運転レベル2が基準の訳

現在は自動運転レベル2の車なら十分だと考えます。

 

自動運転レベルは、0、1、2、3、4、5まで6段階あります。

 

レベル0は運転支援なし、1はアダプティブ・クルーズ・コントロール装着車、2はさらに車線維持機能が加わり2018年現在の基準システムです。※部分的自動運転=レベル2

 

レベル3から条件付き自動運転なり、一般道や高速で自動運転をしてくれますが、万が一の場合はドライバーに運転をバトンタッチするレベル3です。

 

さらにレベル4では自動運転、レベル5は高度自動運転とされています。

 

現在開発中の自動運転システムとAI性能でも、無数にあるであろう運転条件&状況を想定できない、不可能です。

 

テスラの自動運転事故でも感じますが、個人的に長く車の運転をしていても、「こんな危ないケースがあるんだ」「自分で全く予期しない危険がある」、そう感じる場面がいまだに出現するのには驚きです。

 

自動運転レベル2で、普通にハンドルを握り注意しながら運転する方が気楽だと感じています。

 

もし自動運転レベル3(条件付き自動運転)なら、機械を信用していない自分と信用して見ようの自分が半々で存在している&対峙しているので超疲れてしまうでしょう。

 

少なくとも自分はそのタイプなので、レベル2がベストと考えています。

自動運転が数十年ムリな日本まとめ

自動運転レベル2なら、ホンダ、マツダ、ベンツなどはミリ波レーダーと複眼若しくは単眼カメラで高性能な安全総合システムを採用していると考えます。

 

基本が同じようなシステムでも、危険感知能力や作動スピード限界&範囲があるので、アナタの用途にあったモノを選ぶ必要があります。

 

自動ブレーキ作動スピード限界80キロよりは100キロの方が安心できると思いませんか?

 

日本の狭い道と急坂に加えて曲がりがキツイ、崖から落ちそうはよく経験しています。

 

愛車の軽N-WGNにロードバイクを積んで山坂道を走る自分でもそう感じるので、大型車なら通れないかヒェーしかない、それが日本の道です。

 

自動運転の安全性能と必要性を知った今でも、レベル3の半自動運転なんて不要と思うのは私だけでしょうか?

 

部分的&究極的な安全性能は保持してもらいながらも、自分でハンドルを握る方が楽しいと考えます。

 

アナタはどう考えますか?

 

いつも最後までお読み頂き、本当にありがとうございました。

 

また「車の買い方【119番】」でお会いしましょう。

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