自動運転やデジタル化などによって、モビリティはいま新たな時代を迎えようとしています。部分的な自動運転（レベル2）はすでに現実化されており、一定条件下での完全自動運転を実現する（レベル３）量産モデルの開発も加速化しています。これによって近い将来、交通渋滞のストレスをモバイル・オフィスやリビングで過ごすような有意義な時間に変えることが可能になるでしょう。初心者ドライバーが経験を重ねるほど安全運転ができるようになるのと同様に、自動運転車も走るほどにシステム自体が学習を重ね、より高度なサポートが可能になります。未来のモビリティ・システムを開発する上で重要な鍵を握るのは、センサー技術、計算能力、人工知能です。これらを駆使することで、自動運転がどのように発展していくのかを探りましょう。

お子様に付き添って、幼稚園や小学校に行ったことはありますか？その際、あなたは、交通安全のルールについて彼らにわかりやすく説明しながら歩くことでしょう。例えば、信号機の意味や横断歩道の渡り方はもちろん、自転車や自動車、その他の障害物が予測できない方向から近づいて来る可能性があることも。彼らはすぐに学習し、信号の前でも適切な反応ができるようになります。そして大人は、そんな彼らの行動を見守りながら、少しずつ自立を促すよう心がけていく必要があります。毎日のように繰り返すことで、彼らは道路を横断する際に接近してくるクルマとの距離や速さを本能的に理解し始め、やがてあなたの付き添いなしでも、一人で通学することができるようになります。

BMWGroupが2004年から手がけている自動運転技術の開発も、これと同様のプロセスによって推し進められてきました。

自動運転車をいかなる道路状況でも安全に走行させるためには、何百万マイルもの走行テストとその蓄積データが必要となります。しかし、重要なのはテスト走行の距離の長さではありません。他の多くの分野と同様に、私たちが追求すべきことは、誰もがどんな条件下でもより安全に走行することができる、性能の高さなのです。自動運転技術の開発においては、夜間走行や、雨、雪などの悪天候下での走行、他の車両や歩行者の予測できない挙動に対してのより高度な対応が最終的な課題となります。

こうした複雑な状況への迅速な対応には、高度に開発された人工知能システムが不可欠です。そのため、路上以外でのシミュレーションも、開発プロセスにおいて重要な役割を果たします。テスト車両による実際の路上走行では、必要なデータのすべてを収集することはできないため、総テスト走行距離の95%は仮想的にシミュレートされた状況でのテスト運転が行われます。特定のシステムがいかなる条件下でも確実に機能するように、あらゆるシチュエーションを想定し、テストと検証が繰り返されるのです。それは、子供が初めてひとりで通学する際のチャレンジと同じです。あらかじめ必要な知識を得ることによって、子供も自動運転車も、独自のスキルを構築することができるようになるのです。そして近い将来、自動運転車の実用化は、さまざまな障害を持つドライバーにも新しいモビリティの未来を拓くことになるでしょう。