自動運転車は、科学技術の進展によって現実のものとなりつつあり、その中核にはAI（人工知能）が位置しています。
AIの発展は自動運転技術を大きく推進し、交通の安全性、効率性、持続可能性に革命をもたらすことが期待されています。
この記事では、自動運転車の現状とその未来、AIがいかに交通を変革するかに焦点を当てていきます。
2024年現在の自動運転の現状は？
自動運転車の技術は、現在、さまざまな段階にあります。
最も進んでいるのは高速道路での自動運転や、限定されたエリアでの完全自動運転実験です。
これらの技術は、特定の条件下でのみ機能しますが、日々その能力は向上しています。
レベル別の自動運転
自動運転技術は「レベル0」から「レベル5」までのカテゴリに分けられます。
レベル5が完全自動運転であり、どんな環境下でもドライバーの介入なしで運転できる状態を指します。
現在市場に出ている自動運転車の多くはレベル2かレベル3で、特定の条件下での自動化が可能ですが、完全な自動化には至っていません。
自動化の向上には、より多くのデータと処理能力向上が必須です。
世界的に自動運転テストが行われているのは、いろんなケースのデータを収集しているからです。
高齢者の自動車事故を減らすことや、過疎化に苦しむ方達のために少しでも早く実用レベルの自動運転車が普及させるために、各メーカーごとではなく、大規模な範囲（国家レベル？）での開発も必要なのかもしれません。
自動運転の実用化に向けた主な課題
自動運転車の開発においては、技術的な課題のほかにも、法的、倫理的な問題が山積しています。
例えば、事故が発生した場合の責任の所在や、道路交通法の適応など、多くの解決すべき課題が存在します。
また、インターネットなどのネットワークと同様に、セキュリティ強化もとても重要です。
スマホなどの端末から、操縦指示を出せるとした場合は、間違ってもハッキングされたりしないように車両を守るための対策が不可欠となります。
環境認識
AIは車載カメラ、レーダー、LiDAR（光検出と距離測定）などからのデータを処理し、他の車両、歩行者、障害物を正確に認識します。
この高度な認識能力により、自動運転車は周囲の環境を理解して安全にナビゲートすることができます。
この認識が自動運転では重要な技術です。
カメラなどの入力機器やセンサー、コンピュータの処理スピードと大容量化、自動運転のための運転データの蓄積が実用化に向けた今後の大きな課題です。
自動運転の意思決定と操作
AIは収集したデータを基にして、現状を把握した上で次に取るべき行動を決定します。
発進・停止、スピード調整、レーン変更、緊急ブレーキなどの全ての動作が含まれます。
AIアルゴリズムは過去のデータから学習して、さまざまなシナリオにおいて最適な判断を行います。
つまり、データにないことは判断が難しくなるということです。 このような状況でも最適な判断ができるようにデータ蓄積・アルゴリズムの向上が必須となります。
AIが交通システムにおおきな影響を与える？
AIによる自動運転車が交通システムに与える影響は計り知れません。
交通事故の削減、渋滞の解消、環境への貢献など、その利点は多岐にわたります。
特に問題となっている貨物輸送や宅配便の人員不足には大きく貢献することが期待されています。
AIによる自動運転の普及により交通事故の削減が見込まれる？
自動運転車は疲労や注意散漫といった人間の運転者の原因による事故を排除できるため、交通事故の大幅な削減が期待されます。
特に飲酒運転による事故が根絶されるでしょう。
AI自動運転の普及で渋滞の緩和されるだけではない？
AIによる自動運転が一般的となれば、車自体で現在の交通状況を把握して交通量を最適化することができるようになります。
また、車両間隔を適切に保つことで交通時の回避もされ、渋滞を効率的に解消することもできるようになります。
交通の効率化が向上すれば、通勤時間の短縮や燃料消費の削減が可能になり、経済的な利益だけでなく、環境への負担も軽減されます。
AI自動運転の未来への展望
将来的には、自動運転車の完全な実用化に向けて、さらなる技術的な進歩が必要です。
また、社会的な受容度を高めるためには、安全性の確立とともに、これらの新技術に対する一般の理解を深めることが重要です。
全ての車が自動運転になる日はまだ来ていませんが、その日が来れば、私たちの移動手段は根本から変わることでしょう。
AI自動運転のまとめ
AIによる自動運転車の登場は、交通をより安全で効率的なものに変える大きな可能性を持っています。
しかし、その実現にはまだ多くの課題が残されています。
技術、法規制、倫理など、多方面からのアプローチが必要ですが、その努力はきっと大きな報酬をもたらすでしょう。