約2年前、Uberはピッツバーグに上陸し、カーネギーメロン大学の名高いロボット工学プログラムからロボット工学者たちを招き入れ、道路の向かい側に秘密施設を開設して自動運転タクシーの車両群を作り上げました。そして今、ついにその秘密のベールを脱ぎ捨て、完成した車両を公開します。この世界的な配車サービス企業は、この2日間、試乗を熱望する数十人のテクノロジージャーナリストを街に招待し、夏の終わり（9日間続く）前に一般公開する前に、ハンドルを握って（あるいは、ただ車が勝手に動くのを待つだけ）運転してもらいました。実際に試乗したら、その感想をお伝えします。（追記：Uberの自動運転車の印象！）
我々はUberのプログラムの立役者、エンジニアリングディレクターのラフィ・クリコリアン氏と早期に独占インタビューを行い、車両の仕組み、事故発生時のUberの対応、季節の変化が車両のセンサーに混乱をもたらす仕組み、そしてUberが現在世界中で1日あたり500万人に上る乗客をロボットドライバーに置き換えたいと考えている理由などについて議論した。
自動運転車ビジネスは競争が激化しています。Google、Apple、Lyftなど、誰もがこの技術を追い求めています。あなたは、他社の技術に取り残されたり、翻弄されたりしたくないのは明らかです。それがあなたがこの事業に取り組む理由ですか？あなたにとってのメリットは何ですか？
ラフィ・クリコリアン：こう考えてみてください。運転は実はかなり危険な行為です。毎年100万人以上が交通事故で亡くなっています。その90%は人為的なミスです。Uberが1日に提供する乗車回数（平均500万回）を考えると、その一部は私たちにとって安全上の問題となります。また、自動運転車があれば都市部での交通渋滞対策も改善できると考えています。渋滞対策もはるかに効果的で、人々の移動を賢く行うことができるのです。
あなたの地元ピッツバーグでは、どのような技術的または物理的な課題に直面しましたか?
ピッツバーグは冗談で「運転のダブルブラックダイヤモンド」と呼んでいます。ピッツバーグは完全に有機的に成長した街で、非常に古い街です。多くの道路は双方向通行に十分な幅がなく、直角に交わることもなく、標識は時代遅れで常に修理が必要です。さらに、サンフランシスコや南部のような場所では経験できないような気象条件もあります。ピッツバーグで運転できれば、どこでも運転できると私たちは言っています。
こうした自動運転車で通勤したことがありますか?
毎日です。朝、車を呼び出して迎えに来てもらい、オフィスまで連れて行ってくれます。チームが取り組んでいる最新のコードや最新のマッピングを見る機会になります。自動運転車に乗ると、道路の見え方が変わります。実際に何が起こっているのか、より意識が高まります。「なぜ人は信号無視をするのか？」「なぜ私の前に割り込むのか？」など、考え始めるようになります。とても面白いですよ。
無人運転車はどのように動作するのでしょうか?
車の上にはレーザースキャナーが搭載されており、非常に高速に回転します。64本のレーザービームが常に周囲をスキャンし、周囲の物体の距離を検知・測定します。このデータを用いて、走行中の道路の正確な3次元地図を作成できます。また、センサーを用いて車の位置を特定します。タイヤにはエンコーダーが搭載されており、車が何回回転したか、あるいは回転率を感知することで、車は移動距離を計算できます。機械学習、無線ネットワーク、そして向上した計算能力のおかげで、Uberが求める規模で、この瞬間にこれを実現することが可能になりました。
自動運転にとって最も困難な課題は何ですか?
知覚 ― 車に道路上で見るべき重要なものをすべて認識させるのは可能でしょうか？植生を考えてみてください。並木道を運転していると、次に走った時には植生が成長しているために、道路の見え方が変わります。木が大きくなったり、葉が落ちたりするかもしれません。ですから、車の認識方法を変える必要があります。次に大きな問題は予測です。目の前に車がいると認識した場合、その車がどのような行動を取るかを予測しますか？あるいは、車が左側を横切った場合、次に起こり得る様々なシナリオを頭の中で想像します。私たちの車も同じです。
それらの問題をどうやって解決するのでしょうか?
走行したいエリアの地図は、マッピング車両を何度も走行させているため、非常に正確に把握しています。今では「背景」と見なすものが分かっています。あとは純粋に機械学習の問題です。そこで、車両が「はい、これは自転車です」と判断できるように分類器を構築します。自転車だと分かれば、自転車が通常どのように移動するかを予測できます。
Uberの無人運転車による最初の事故が起きたら何が起こるでしょうか?
直ちに全員の安全を確保します。そして、何が起こったのかを深く理解し、そこから学ぶために、徹底的に調査を始めます。私たちは毎日、道路上で予想外の出来事を目にしており、シミュレーションやログ分析を通して、そのような状況で私たちがどう対応できたかを理解しています。何が間違っていたのかを検証し、システムに入力できるデータがもっとあるかどうかを検討することで、より適切な対応方法を学べます。
では、Uber のデフォルトの体験が自動運転になるまでにはどれくらいかかるのでしょうか?
それは長い道のりです。考慮すべき課題が3つあります。まず、技術面です。どうすれば、車があらゆる状況に対応できるようになるのでしょうか。例えば、道路を横切るアヒルに遭遇するなど、現実世界で起こるあらゆる状況に対して、車がどのように反応すべきかを考えるには、長い時間がかかるでしょう。次に、規制面です。地方、国、そして世界レベルで、規制は整っているでしょうか？最後に、社会的な課題があります。一般のユーザーは、無人運転の車に乗るでしょうか？一般の通勤者は、無人運転の車の隣を走るでしょうか？
要約・編集。この記事は、2016年11/12月号の『ポピュラーサイエンス』に「プロフェッショナルな乗客」というタイトルで掲載されました。
