実現待たれる完全自動運転-その経済効果と求められる新たな経済社会デザイン-

冨田 秀昭 上席研究員

自動運転とは

昨今のAI(人工知能)ブームとも相俟って、近い将来における完全自動運転の実現に対する期待が高まっている。他方、技術的には可能でも、法規制などソフト面で実現のためのハードルはとてつもなく高いとする見方も多い(注1)。

自動運転とは何か。国際的に認知されている新たなSAE(注2)の基準では、自動化レベルは「レベル0」から「レベル5」までの6段階に区分される。運転自動化の機能がない一般の車が「レベル0」、限定条件が全くなく無人でシステムが完全な自動運転を行うのが「レベル5」だ。現在市販されている車の自動化レベルは、自動ブレーキなど単独の機能で運転支援を行う「レベル1」、複数の先進機能を組み合わせたシステムにより部分的に自動運転を行う「レベル2」である。こうした運転サポート機能は自動化の初期段階であり、それらを超える「レベル3」「レベル4」という真の自動運転の実現を目指して、現在熾烈な開発競争が行われている(注3)。

開発に凌ぎを削る各社と政府の取組み

現在、世界の自動車メーカーが市販車に搭載している自動運転技術で比較的先行しているといわれるのはメルセデス・ベンツだ。「ドライブパイロット」と呼ばれるシステムは、高速道路での車線・車間維持機能、渋滞時の前走車追従機能に加え、ウィンカーを出すだけでステアリング操作をアシストして車線変更・追い越しをする機能などを備える(注4)。米国テスラが主力モデルに搭載する「オートパイロット」システムも、概ね同じような自動運転機能を備えている。

日本に目を向けると、自動運転技術の開発に最も積極的なのは日産で、高速道路での車線・車間維持、渋滞時の前走車追従の機能など「プロパイロット」を搭載したモデルを販売している。スバルは主力車種に「アイサイト」と称する衝突被害軽減ブレーキ、車線・車間維持機能を搭載し、一定の評価を得ている。主要自動車メーカーが掲げる開発目標は、2020年における「レベル3」の自動運転技術の実用化でほぼ共通しており、IT業界をはじめとする異業種との提携を積極的に行うなど、各社とも開発を加速している状況である。

自動運転の実現に向けて、関係府省庁でもさまざまな取組みが行われてきている。IT総合戦略本部において決定された政府全体のプラン「官民ITS構想・ロードマップ2017」では、2020年以降に高速道路における「レベル3以上」の自動運転実現を明確な目標として掲げ、それに向けた制度整備方針を策定することが盛り込まれた(注5)。また、高速道路における自動走行の大規模実証実験、限定地域での遠隔型自動走行システムの公道実証実験なども、官民挙げて本格的に実施されているところである。

自動運転車の経済効果

自動運転の実現により、われわれの経済社会はどのような影響を受けるのか。経済社会のあり方が根本から変わってしまうとの見方もある。米国ではビジネス、アカデミア双方から自動運転車の経済効果に関する試算結果が相次いで発表されている。

2017年6月、米国のインテルおよびストラテジー・アナリティクス社によって発表された数値によれば、自動運転車が及ぼす経済効果は2050年で合計7兆ドルに達する(下図参照)。両社は「レベル5」とされる究極の完全自動運転の達成を前提に、新たに創出される価値を「パッセンジャー・エコノミー(乗客経済)」と称して試算している。

消費者および事業者は車を保有することなく、自動運転車を移動手段として提供する事業者から「モビリティ・アズ・ア・サービス(MaaS)」の提供を受ける。従来、車で通勤していた個人は乗客として移動中の時間を別のことに費やすことができる。また、人手不足が深刻な長距離輸送などの運輸業、宅配業者も自動運転サービスを導入することにより、ビジネスモデルには大変革がもたらされる。その他、移動中の車内での飲食、物販をはじめ新たに生まれると想定される多様なサービスまで含めて、極めて広範に及ぶ影響を取り込んだ試算結果となっている。

図:自動運転により新規に創出されるサービス収入(2050年ベース)
図:自動運転により新規に創出されるサービス収入(2050年ベース)
(出所)Strategy Analytics (2017).

アカデミアの世界でも詳細な検討が行われている。Clements and Kockelman (2017) は、米国における自動運転車の経済効果に係る多数の研究結果を統合、さらにデータを追加して産業レベルでの影響を推計することにより、社会に対してもたらされる純経済便益を包括的に試算している(下表参照)。

まず、大きな影響を受けるのが自動車産業だ。カーシェアリングの普及などが消費者の自動車保有を大幅に減らす一方、運転の負荷を負わず気軽に自動車の利便性を享受できることになるため、高齢者、障害を持つ人々など広範な層で自動車走行距離が増加、結果として乗用車市場は拡大するだろうとしている。貨物輸送業では、輸送効率を上げるために、いち早く自動運転車の導入が進む。ドライバーは移動時間中の運転から解放されるものの、完全な無人運転が実現すれば多くのドライバーが解雇されることとなる(注6)。その結果、事業者は低コストで積載貨物を増やすことができ、経済便益を拡大する。

また、自動車事故の90%以上を占めるとされる運転者の人為ミスによる自動車事故は自動運転の実現により激減し、自動車保険の必要性はなくなる。さらに、自動車修理業、医療サービス、交通警察なども需要が縮小することとなろう。

経済全般にわたる効果としては、自動運転の実現により交通渋滞の原因の25%を占める交通事故は大幅に減少する。道路利用の効率改善は交通容量を拡大し、衝突事故減少による死傷者減を通じて潜在的に4880億ドルのコスト削減につながると試算される。さらに、通勤に要する27億時間もの非生産的時間が仕事や他の活動に利用できることになり、運転者の生産性は4480億ドル高まると考えられる。産業固有効果も合わせたすべての経済効果は1兆2000億ドルを超え、1人当たりでは3800ドルに達する。

表:年間経済効果総括表(産業・経済全般)
表:年間経済効果総括表(産業・経済全般)
(注1)産業固有効果の変化額、変化率欄で+は拡大、-は縮小、小計欄は絶対値ベース。
(注2)年間一人当たり及び合計金額は消費者が享受する純経済便益総額。
(出所)Clements and Kockelman (2017).

求められる新たな経済社会デザイン

現在、産学官のさまざまな検討の場で議論されているように、完全自動運転の実現には課題が山積しており、今後長い時間を要すると考えられる。技術的には進展がみられるものの、完全自動運転に対応可能なAIが開発されるためには膨大な実証データの蓄積、学習プロセスが必要とされる。より困難なのは事故が生じた場合の責任をめぐる法規制などソフト面での体制整備で、国際的な調整の必要性も指摘されている。

しかしながら、無人で走行する完全自動運転車が実現した暁には、経済社会の仕組みが根底から覆されるほどのインパクトをわれわれの社会にもたらすだろう。無人の新交通システムが運行されるようになれば、地方では高齢者などの生活の足として利用される。都市部でも車の保有台数が大幅に減少し、渋滞もなくなり、駐車スペースも不要となる。住民はカーシェアリングのサービスを自在に利用できる。完全自動運転車が普及した後にどのような交通システムを構築していくのか、土地利用を含めた都市景観、さらには経済社会デザインをどのように変えていくべきか。自動運転車の経済効果に関するさまざまな試算結果を踏まえて、今後、国レベルでより一層活発に議論されることが望まれる。

脚注
  1. ^ 自動運転導入に対する社会的課題については、馬奈木(2016)を参照。また、自動運転開発をめぐる国内外の動向全般については、株式会社日本政策投資銀行(2017)が詳しい。
  2. ^ 2016年9月に新たに採用されることとなったSAE (Society of Automotive Engineers) InternationalのJ3016における定義。
  3. ^ 「レベル2」の技術には、アダプティブ・クルーズ・コントロールと称される先行車との車間距離を一定に保つ自動追従走行を行うシステムなどがある。さらには、「レベル3」「レベル4」では、自動運転システムが機能すべく設計された領域内でシステムが運転タスク全てを実施するが、前者はシステムの作動継続が困難な時はシステムに替わり運転者が対応し、後者では利用者の対応は不要である。定義の詳細は、高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部・官民データ活用推進戦略会議(2017)を参照。
  4. ^ メルセデス・ベンツ以下、米国のテスラ、日本の日産、スバルのモデルに搭載されている自動運転技術については、各社のウェブサイトを参照。
  5. ^ 詳細は、高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部・官民データ活用推進戦略会議(2017)を参照。
  6. ^ 自動運転システムの監視要員として、技術的な訓練を受けた少数のドライバーのみが雇用されることになる。Clements and Kockelman (2017) を参照。
参考文献
  • Clements, Lewis M. and Kara M. Kockelman (2017), "Economic Effects of Automated Vehicles," Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, No. 2606: 106-114.
  • Fagnant, Daniel J. and Kara Kockelman (2015), "Preparing a Nation for Autonomous Vehicles: Opportunities, Barriers and Policy Recommendations for Capitalizing on Self-driven Vehicles," Transportation Research Part A 77: 167-181.
  • Strategy Analytics (2017), 'Accelerating the Future: The Economic Impact of the Emerging Passenger Economy,' June 2017.
  • 株式会社日本政策投資銀行(2017)「自動運転開発をめぐる国内外の動向〜北海道における自動運転技術の開発拠点化を考える〜」株式会社日本政策投資銀行産業調査部:今月のトピックスNo. 265-18(2017年1月20日).
  • 高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部・官民データ活用推進戦略会議(2017)「官民ITS構想・ロードマップ2017〜多様な高度自動運転システムの社会実装に向けて〜」平成29年5月30日.
  • 馬奈木俊介(2016)「自動運転への社会的課題:人工知能からルール化へ」RIETIコラム:2016年7月26日.

2017年11月7日掲載