自動運転車とMaaS
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“自動運転車：Connected Autonomous Vehicles(CAV)”のことは世間で盛んに話題にされている。関連して、トヨタのWoven Cityなども話題になっている。但し、自動運転車というのは、本当のところ、1) どういう経緯で普及していくのだろうか？とか、2) そのプロセスでの課題にはどんなことがあるのだろうか？などは、誰でも興味を持つテーマでありそうだが、案外明確にされていないのではないだろうか。そんな問題意識から、関係しそうな資料を探し出し、雑駁な資料を作成してみた。
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自動運転車とMaaS
- 2. 問題意識 • AIで再定義できる重要な領域の一つがモビリティ • 新しいAIベース・モビリティはユーザー、市場、社会 を理解し満足させるユーザー中心の技術が基盤 AIセントリック・スマートシティ(スマートモビリティ内包) • “自動運転車”も“MaaS”もこのような総合的ビジョ ンの元で初めて真の能力を発揮しうるか？ – 現状は、自動運転車情報は技術情報過多か – MaaS情報はビジネスモデルが曖昧過ぎか – 単独で考えるのには限界があるのではないか？ • このような問題意識から、少し将来のことにはなる が、主として（技術情報ベースでなく）社会技術的視 点から今後を考えてみる。 2
- 4. はじめに • 自動運転車（CAV）もMaaSもまだまだ未熟 • スマートシティも未熟ではあるが、種々の要 素を統合して取組む姿勢が顕在化 • スマートシティは持続可能な世界を考える上 で新たな要素に挑戦する恰好な場 • 活発化しているスマートシティプロジェクトの 中で自動運転車とMaaSも統合して考える。 – 焦点領域をスマートモビリティと捉える。 – 統合手段の一環として高度なAI機能を想定する。 1. はじめに
- 5. 用語 • CAV：Connected Autonomous Vehicle – 周囲を理解し、人の入力なしに責任を持って移動、ナビゲート、 動作ができる車両 – 同時に、接続機能を備えているため、積極的、協調的、および 十分な情報に基づいて調整することができる車両 • MaaS:Mobility as a Service – 統合された旅行計画、予約、チケット、リアルタイム情報サービ スをオールインワンデジタルプラットフォームを通じて提供 – 自家用車に代替できるパーソナライズされたモビリティのマルチ モーダルサービスをサブスクリプションまたは「従量制」で提供 • Smart City: – 自律性、接続、共有、デジタル、クラウドベースの技術を戦略的 意思決定と運用に取り入れて統合 – 持続可能で、創造的で、情報に基づき、費用対効果の高いおよ び人々に焦点を当てた、総合的能力に重点を置いた都市環境
- 6. CAVの特性と狙い • ドライバーの負担軽減に加えて、 • エコドライブと省エネの重視 • 強化された安全性とセキュリティ • より良い道路スペースの割り当て • 適切な交通渋滞の管理 • など
- 7. MaaSの特性と狙い • 包括的な旅行計画 – 予約、発券、各消費者のニーズに合わせたカスタ マイズ、調整されたリアルタイムの情報サービス、 など • 公共交通機関を補完し、カーシェア、ライド シェアサービスなどにおけるCAVの使用も組 み込みを視野に
- 8. CAVの評価は？ • CAVは従来の自動車の後継車たり得るかもし れないが、 • その一方、車の制御と責任を人間から巨大な AIシステムおよびワイヤレス接続機能を備え た自律的マシンに移行するという大変革が伴 う。 • これらの大変革の妥当性の評価と判断がどの ように行われるかは現在不明（特に消費者の 反応）
- 9. スマートシティとの関係性 • スマートシティは自動車の所有権の削減など を通じて持続可能な成長を積極的に推進す る場 • 自動車業界は個人所有より共有所有への車 のビジネスモデル変革が必要になる。 • スマートシティへの対応の方が自動車業界に とっても対応が容易か？
- 10. AIの役割とスマートシティ • 特定領域対応のAIアルゴリズムを導入し、 データ収集とそれに基づく学習、適応が可能 • 自動運転車、MaaSなど、各要素技術、基盤 技術の組み合わせや調整が容易化
- 11. スマートシティの概要 Yigitcanlar, T.; Han, H.; Kamruzzaman, M.; Ioppolo, G.; Sabatini-Marques, J. The making of smart cities. Land Use Policy 2019, 88, 104187.
- 12. CAVのメリット • より多くの自由時間 • より安全な交通と事故防止 • アクセシビリティ、快適性、乗り心地 • カーシェア、ライドシェアの容易化 • 交通渋滞、環境悪化、大気汚染、騒音公害 の改善 • 運転できない人の社会的排除の抑止 • など ２．自動運転車(CAV)の側面
- 13. CAVの影響あるいは懸念事項 • プライバシー喪失、旅行データの悪用 • 責任配分の見直し • 車使用の増加の危険性 • CAVが従来型車両と共存する移行期間中の 交通事故、混雑などへの対応 • 行動適応、状況認識、ユーザー抵抗など社 会的・心理的課題発生の懸念
- 14. CAVの今後 • 約束された豊富なメリットの存在にも関わら ず、現状の都市交通システムに簡単には統 合できないか？ • 特に、一般の人々が、利益は兎も角、懸念事 項に対してどのように反応（対応）するか？ • 技術主導での導入は、環境的・社会的持続 可能性と矛盾する可能性も
- 15. CAVの従来型自動車体制を超える役割 • 私的所有（自家用車など）の代替的輸送手段 • 「必要に応じた」共有オプション • より包括的なモビリティの可能性 • MaaSの戦略的中心となる可能性 • 公共交通と連携した相乗的効果達成の可能性 • ファーストマイル、ラストマイルのソリューション の可能性 • 旅行行動が不均衡に自動車にならない効果 • 都市および土地利用の観点からの理想的シナリ オの可能性
- 16. CAVの方向性 • 前提としては、これまで以上にクリーンである 必要性 • 電気自動車モデルの方がベターか？ • 自律化（自動運転）と電動化の共有使用へ • 自律化（A）、接続性（C）、電動化（E）、共有使 用（S）⇒CASEビジョン
- 17. しかし、移行は単純ではない • 更なる技術革新だけでなく、 • 法律の整備 • 危機と雇用に対する新たな倫理 • 道路インフラと土地利用の見直し • 新たな交通安全の定義 • サイバーセキュリティとプライバシー • ビジネスモデル • 交通渋滞と旅行行動 • 受容性、信頼性、顧客の準備 • それらの統合、ほか これらが皆準備されたとしても、20XX年頃(?)までにほぼ同 質になり、且つ、CAV価格が適度に安価になることが条件
- 18. MaaSの現状 • 強力な概念ではあるが、本質的実装は未完 成（現状は初期の段階） • 一方で、非常に誇大宣伝されている。 • 最も純粋とされる未来型のMaaSは – 「旅行計画、予約、チケット、情報サービスを提供で きるオールインワンプラットフォームを使用して自動 車に代替できるマルチモーダルモビリティサービス」の 提供か？ ３．MaaSの側面
- 19. MaaSが自家用車の真の代替となるなら • 車の使用を“必要に応じて”厳密に提供 • 道路上の車の数を劇的に減少させ、 • 移動遅延を大幅に削減させ、 • 大気汚染、騒音、エネルギー消費の抑止、交 通安全推進と事故の防止、健康と福祉、社会 的結束、アクセシビリティ、家計支出面の改 善、など • 居住空間を車の運行や駐車場から解放し、よ り人間中心の環境構築を実現へ
- 20. MaaSの初期の例 • ヘルシンキ、バーミンガム（whim） • ヨーテボリ、ストックホルム（UbiGo） • ハンブルグ、シュツットガルト（Moovel） • ウィーン（WienMobilLab） • イタリア（myCicero） • ダンディー、ノースファイブ（スコットランド） • ハノーバー、・・ いずれもまだまだ未完
- 21. MaaSとCAV • 理論的にはMaaSのカーシェアリング、ライド シェアリングスキームにCAVをコアとして組み込 むと、MaaSの可能性は最大化できるかも • CAVは公共交通へのファーストマイル、ラストマ イルの近接サービスと位置付けることができる。 • 公共交通サービスと民間交通サービスの境 界を完全に統合させる必要があるか？ • MaaSベースのAIセントリック・デジタルサービ スはこの前提の組み合わせを目標としうる か？ しかし、
- 22. 上記構想の課題１ • 文化的慣行への広範な影響 • 全ての人々の所有権に対する態度の変更の 催促 – 車の所有（自家用車）とリース、レンタル、シェア に対する態度は変化しつつはあるが – など
- 23. • ビジネスモデルの不確実性 – 先行MaaSプロジェクトにおける大きな課題 • 結果として、MaaSを導入し、運用管理を開始 した場合のアクター間のコラボレーションの複 雑性 • モバイルプロバイダー間の利害の対立が発 生する懸念 – 特に公共交通機関事業者と各種民間サービス事 業者の間で 上記構想の課題２
- 25. ITS AV ST（共有） EM/EV DRT 広義CAV 狭義CAV ・CAVはシェアサービス実装も可能 ・CAVはDRTサービス実装も可能 ・CAVはEVを実装も可能 Luke Butler, Tan Yigitcanlar, Alexander Paz, “How Can Smart Mobility Innovations Alleviate Transportation Disadvantage? Assembling a Conceptual Framework through a Systematic Review”, Appl. Sci. 2020, 10, 6306 スマートモビリティの全体像（例示）
- 26. スマートモビリティが生み出す価値 • 車にアクセスできない、または運転できない 人々の交通機関へのアクセスを改善 • ユーザーのニーズに敏感に対応できる輸送 サービスを実現 • 輸送システムの効率改善とシェアモビリティ への移行の促進 • 輸送中に費やされる「時間価値」の改善
- 27. スマートモビリティが生み出す価値（続） • ドアツードア輸送を提供するDRTサービスは 公共交通機関のファーストマイル、ラストマイ ルアクセスを実現可能 • シェアサービスは社会的相互作用を増加させ、 孤立感減少の効果も • 自動運転は、高齢者、障害者および免許不 要で、地域に不慣れな人の地域からの除外 緩和の効果も
- 29. 可能な懸念事項緩和策の例 • シェア（共有モビリティ）の利点の強調 • この変化は消費者にどのようにアピールする かに依存 • 自家用車への拘りは地域依存も大きい。 • 政策と規制、国民の意識向上、土地利用介 入などによってサポートされる文化的変化も 関係 • 従って、単純ではない。幅広い活動、息の長 い対応が必要に
- 30. MaaSの役割 • 複雑な利害関係者間のコラボレーションと情 報共有の促進に有用か • 潜在的なユーザーを最適プロバイダーに接 続させる可能性も • 輸送システム効率の改善を通じて管理コスト の削減効果も
- 32. 空間的・時間的な影響 • サービス適用範囲と頻度の改善・調整で公共 交通サービスとのギャップを埋められる。 • 公共交通機関のノードや雇用拠点との接続 機能を調整することで、公共サービスとの接 続を強化できる。 • オンデマンドでサービスを提供することで、公 共交通機関の柔軟性を向上させられる。 • 結果、選択肢が限られている地域にもより多 くの選択肢を提供できる。
- 33. 心理的・情報的な影響 • 旅行の安全性を向上させられる。 • 既存の交通手段の認識を改善させられる。 • 情報に基づいた意思決定を行う能力を向上さ せられる。 • これらを、交通弱者、高齢者など、消費者の 慣行とニーズに応じて適切に対応することが 必要である。
- 34. 制度的側面 • 国内または国境を越えたデータ管理や共有 の基盤の確立 • 高齢者、移民、障害者など不利な立場にある グループの新技術への適応を支援する制度 の整備 • 自家用車の使用を抑止する駐車/駐車場制 限、および意思決定への一般市民の関与 • 公共の価値と社会的目標が維持されること の保証、など
- 35. これからの自動運転車とMaaS • CAVは単に新たなサービスの創出だけでなく、 • DRTの新たなサービス提供形態の創出、 • 共有（シェアモビリティ）との組み合わせによ る新たなサービス提供形態の創出、 • 更には、DRT型CAVで近場の公共交通の駅へ。 公共交通で目的地近郊の駅から再びDRT型 CAVで目的地へ、など • 新たなサービスソリューションの選択肢拡大 にも有用 ５．これからの自動運転車とMaaS
- 37. これからの進め方は？ • 一挙に全体的な質の変革と同質化が期待で きる訳ではない。 • その際は、スマートシティと、その中核として のスマートモビリティの構築などへ • その成熟化を一定地域に限定して推進する ことから開始するのが現実的か
- 38. トヨタのWoven City
- 41. 暫定まとめ • スマートモビリティの実現には技術面のみで ない多様な課題の総合的克服が重要 • それには、スマートシティ内での先行実施など、 試行の場から踏み出すのが現実的 • それでも取り残される課題や状況に応じて対 応する必要のある課題は多い。 • 柔軟なフレームワークを保有しつつ、データド リブン型でAIの高度活用も計った取組みが重 要か • 今後、多方面の課題詳細化が待たれる。 課題１ など 課題２
- 42. 更なる課題の登場か • CAVのビジョンはどのように変質するだろう か？（物理面以外の拡大は？） • MaaSのマルチモーダルが想定する各モード はどのように変質するだろうか？ • 未来の公共・民間交通事業者はどのように変 質するだろうか？ • ＡＩの高度活用に不可欠なデータ整理と学習 はどのように成熟化するだろうか？ – “安全”に関わる学習は高精度データによる高水準AIが要求されるので （前提）コロナ禍の影響やデジタル化促進でモビリティのニーズも大きく変 化している（例：オンライン化の拡大やVRなどの影響の拡大、など）