ゲッティイメージズ / アナドル通信社 / 寄稿者
自動運転車よ、あなたの強敵、ロンドンのラウンドアバウトに遭遇せよ。
奇妙な角度で触手が伸び、ありえない場所に車が入り込むこの奇妙な幾何学的形状は、市の自動運転車（AV）試験が加速する中でコンピューターの頭脳を悩ませる多くの問題のうちの1つだ。
米国では、ウェイモをはじめとする企業が、25以上の都市で数百万マイルに及ぶ公道試験走行を積み重ねてきた自動運転車を誇っています。ウーバーとゼネラルモーターズが運営する自動運転部門には、数十億ドル規模の投資が流入しています。テスラは「ロボタクシー」について大胆な約束をしており、フォードは2021年に自動運転車の生産を開始する予定です。マッキンゼーの最新レポートを信じるなら、中国では10年以内に完全自動運転車が大量に導入されるでしょう。
運輸研究所（TRL）の車両安全技術コンサルタント、ジョリオン・キャロル氏によると、この慎重な島国では、スタートアップ企業が大都市での実証実験に「足を浸している」という。これまでのところ、これらの実験は比較的小規模で控えめなもので、イノベーションの促進と安全ブレーキの同時導入を目指す政府の厳しい監視の下で行われている。これまでのすべての実験には、運転を引き継ぐ準備ができている人間のドライバーが参加している。
FiveAIとOxboticaは、ロンドンで自動運転車両を運用し、将来に向けて野心的な計画を立てている2つの企業です。両社とも、ロンドンのような大都市では自動運転車に特有の課題が生じることを認識しています。
人間は安全運転という抽象的な概念を理解するのが得意で、その経験を新しい場所に適用することができます。モスクワのドライバーは、時間とかなりの神経を使うかもしれませんが、最終的にはラゴスの運転に適応するでしょう。しかし、アメリカで訓練されたアルゴリズムは、同じように新しい環境に適応することはできません（少なくとも今のところは）。そのため、認識、予測、行動という3つの必須事項を実行するには、非常に具体的な地図と情報を与える必要があります。
最初の課題は、ロンドンの道路交通規則（交通標識や速度制限など）に関する十分な情報を入力し、正確な地図を生成することです。FiveAIのベン・ピーターズ氏はこれを「静的シーン」と呼んでいます。これは都市の「動的シーン」のより落ち着いた兄弟分です。
ダイナミックなシーンは、様々な種類の車両（テキサスのピックアップトラックはロンドンのブラックキャブとは全く異なる）、歩行者や自転車といった交通弱者、そしてロンドンの「ボリス・バイク」をはじめとする「超地域特有の特徴」で構成されており、これらは経験の浅いライダーが使用することが多いため、状況をさらに複雑にしています。歩行者や自転車の行動は予測不可能であり、AVはロンドンで膨大な数の歩行者や自転車に遭遇することになります。
さらに、首都の道路構造も複雑です。住宅街の狭い道路では、車が互いをすり抜けるために複雑なダンスを繰り広げなければなりません。また、混沌としたラウンドアバウトやジャイロスコープも存在します。これらの道路は、車の認識能力と予測能力を限界まで押し上げるでしょう。
「ラウンドアバウトに入るには、うまく交渉しなければなりません」とピーターズ氏は説明する。「隙間はありません。他のドライバーとゲーム理論を駆使して、無理やり隙間を作らなければなりません。これは自動運転車にとって非常に難しい課題です。」
ドライバーは人間の合図を読み取り、推測し、リスクを負い、厳密に言えばルールを曲げたり破ったりする戦術に頼らざるを得ません。整然とした90度の交差点とは異なり、ラウンドアバウトにはランダムな角度で進入したり退出したりする6本の支線があり、車は加速したり減速したり、車線を横切ったりします。
ハイドパークコーナーループ、エレファント＆キャッスル周辺のカーブ、ピカデリーサーカスなど、観光客や自転車、タクシー、二階建てバスで溢れかえる道路を走ったことがある人なら、自動運転車がどんな問題に直面しているかが分かるだろう。
Oxboticaのグレアム・スミス氏によると、ロンドンは自動運転車のテストにとって最も難しい都市の一つだという。難易度を点数で言うと、10点満点中8点だ。（ロンドンは混沌としているものの、厳格な交通法規が施行されており、例えばインドの都市よりも管理が容易だ。）「もともと馬車のために設計された、非常に混雑した場所での作業方法を学ぶ絶好の機会です。狭い道路や急カーブが多く、特殊な交通法規も数多くあります」とスミス氏は語る。「道路上で車をどこに停めるか、交差点をどう通過するかといった点において、ミスは許されません。」
ロンドンの天候は事態をさらに複雑にしている。「アリゾナ州フェニックスでは雨が降らないんです」とピーターズ氏は言う。「ロンドンでは雨と共存しなければなりません。つまり、システムの構築方法について、これまでとは異なる決断をしなければならないということです。」
スミス氏によると、霧、雨、雪は車両のセンサーを混乱させる可能性があるという。さらに悪いことに、接続性の問題もある。「空が見渡せて接続性も良好な、大きな高速道路や何マイルも離れたテストコースで自動運転を走らせるのは簡単です」と彼は説明する。しかし、高層ビルによってできた巨大な「都会の谷間」、地下駐車場、あるいはハマースミス高架橋の影などでは、自動運転車はそれほどうまく対応できない。
両社はこれらの問題の解決策に取り組んでいる。FiveAIはクロイドンとブロムリー間の路上に8台の車両を配備し、データを収集し、デジタルアイ（車両1台あたり6組の高メガピクセルステレオカメラを搭載）の強化を図っている。Oxboticaはロンドンのミルトン・キーンズとグリニッジで試験運用を行い、現在はヒースロー空港とハウンズロー周辺で6台の車両を運行している。また、タクシーにセンサーを設置し、走行距離から地図を生成する技術を開発しているAddison Leeとも提携している。同社はGPSなどの接続手段への依存を減らそうとしている。
開発者の一般的な見解は、完全な自動運転、つまり誰もがあらゆる移動を自動運転車で行えるようになるのはまだまだ先のことだということです。デロイトの2019年世界消費者調査では、安全性とサイバーセキュリティに関する非常に深刻な懸念が示されており、ロンドン議会の調査では、ロンドン市が自動運転車の大量導入に対応できるのは少なくとも2030年になると予測されています。
スミス氏によると、その間に完全自動運転車は都市周辺の安全な「島」に出現すると予想されている。これらの島は時間の経過とともに拡大し、融合し、場合によっては都心部を飲み込むだろう。そのアプローチは、管理された空間（空港、大学キャンパス、静かな郊外など）で試験を行い、安全性を実証した上で、より複雑なシステムへと移行していくというものだ。運輸省は、「安全な試験環境」での試験を支援するために2億5000万ポンド以上を投資していると述べている。
FiveAiの政策ディレクター、ルーシー・ユー氏は、安全性が大きな懸念事項だと述べ、厳格なルールと、それらが確実に遵守されるよう規制当局を設置することを提唱している。「市民の信頼を得るためには、こうした基準を施行する独立機関の設立が重要だと強く信じています」と彼女は語る。「私たちも、他の競合他社も、自ら宿題を採点する権利を許されるべきではありません」
バーミンガム・ビジネス・スクールの自動車専門家、デイビッド・ベイリー氏は、自動運転車がより広範な交通システムにどのように適合するかについても、重要な議論が必要だと述べている。自動運転車のメリットとしては、道路の安全性向上、大気の浄化、移動性の向上、そして運転席に縛られる時間の短縮などが挙げられている。しかし、誰もが最も望まないのは、市街地の道路が自動運転車で混雑することだ。「自動運転車に何を求めるのか、議論する必要がある」とベイリー氏は語る。
FiveAIの政策ディレクター、ルーシー・ユーは、2019年6月15日にバービカンで開催されるWIRED Pulse: AIで講演します。詳細はwired.uk/ai-eventをご覧ください。
この記事はWIRED UKで最初に公開されました。
