自動運転車は自律走行が可能かもしれませんが、それでも道路上の他の歩行者に意図を伝える必要があります。車内にドライバーがいない場合、前方を横断する歩行者は、まるで人間同士で「ぶつからないで」とアイコンタクトを交わすような安心感を与えてくれる人がいません。
Drive.aiという企業が、この問題の解決に取り組んでいます。テキサス州フリスコで近々開始されるロボタクシーサービスの一部である同社の自動運転日産バンには、前後と左右に1つずつ、例えば「横断待機中」といった様々なメッセージを表示できるダイナミックサインが搭載されます。
自動運転車はなぜ道路を横断したのでしょうか？
現代の自動車は、人が運転する傾向があります。「私たちは、その人間を排除しようとしています」と、Drive.aiの製品担当副社長、ビジット・ハルダー氏は言います。「しかし、どうすれば、同じような感情的なつながり、コミュニケーション、そして快適さを代替できるのでしょうか？」
この標識は、車内に人が乗っていないという問題に対処するためのもので、オレンジとブルーの車体デザインは目立つように設計されており、他のドライバーや歩行者に容易に認識されるようになっています。決して洗練されたデザインではありません。
「見た目の美しさを最適化したわけではありません」と、人工知能（AI）の専門家でDrive.aiの取締役でもあるアンドリュー・ン氏は語る。人間が運転する一般的な自動車と比較すると、自動運転車には弱点と強みがある。「運転者とアイコンタクトして（運転者を認識したことを）知らせることはできませんし、建設作業員が車を前に出すための手振りも認識できません」とン氏は付け加える。つまり、現時点でAIにできることには限界があるのだ。（強みとしては、気を散らしたり、飲酒運転をしたりしないことが挙げられる。）
Drive.ai チームはバンに表示されるメッセージをまだ最終決定していないが、オプションには「乗客の乗降中」「路肩へ寄っています」（前後の標識に正しい方向を指す矢印が表示される）、「自動運転で出発します」などの通知が含まれており、他の人が実際にハンドルを握っている人間に注意を払う必要があることがわかる。
「『なぜニワトリが道路を渡ったのか』というジョークをやったらすごく面白いんじゃないかと思ったんです」と、ン氏は軽い口調で言う。「でも、もしかしたら外装パネルの使い道が間違っているかもしれないですね」
ワシントン大学持続可能な交通研究室の責任者であるドン・マッケンジー氏は、メールで「自動運転車が人間の運転手や他の道路利用者とコミュニケーションをとることは確かに重要です」と述べている。しかし、車両に標識を設置することはその一つの方法ではあるものの、完璧な解決策ではないかもしれない。「メッセージが物体や光の反射で遮られたらどうなるのでしょうか？」と彼は疑問を呈する。
同社は月曜日、7月からテキサス州フリスコの一部地域でロボタクシーサービスを開始すると発表した。当初は無料で、サービス開始は7月となる。同地域のオフィスワーカーなどはアプリを使って配車を依頼できる。当初はセーフティドライバーが運転席に座り、その後助手席に移り「付き添い」の役割を担う。最終的には、必要に応じて遠隔操作でサポートするオペレーターが同乗するが、乗客のみの乗車となる予定だ。
テキサスではすべてが違う
Drive.aiは、自動運転車によるタクシーサービスを計画している最初の企業ではありません。Waymoはアリゾナ州フェニックス地域でサービスを計画しており、GM傘下のCruiseは来年、ハンドルもペダルもない自動運転車を使ったサービスを開始する予定です。しかし、アリゾナ州ではこの種のサービスは初めてです。そして、Uberも自動運転車を複数の場所で運行していましたが、3月に同社の車両が歩行者をはねる事故を起こしました。Uberは事故の調査中、自動運転プログラムを一時停止しています。
Drive.aiの車両に搭載された標識は、他の車両に自分の行動を知らせるためのものですが、そもそも車両は自力で走行する方法を知らなければなりません。Drive.aiは、ディープラーニングと呼ばれる人工知能技術を用いて、システムに信号機の学習をさせています。例えば、車両が信号機の近くにいる場合、車両は周囲のどこかに信号機があることを認識するだけでなく、その信号機の色が何色なのかも認識する必要があります。
しかし、実際にテキサス州で車を走らせるとなると、新たな課題が浮上しました。「テキサス州とカリフォルニア州の信号機のデザインが実は違うことが分かりました」とン氏は言います。そこで、テキサス州の信号機の注釈付き画像をシステムに見せ、信号機を認識させるトレーニングを行う必要がありました。
ニューラルネットワークに新しい信号を学習させた後、「システムは非常にうまく機能し始めました」とNg氏は言います。ニューラルネットワークは、データから学習できる一般的なAIツールです。今回のケースでは、Drive.aiチームはニューラルネットワークを用いて、画像内の信号機の位置と色を認識しています。
しかし、すべてが AI によって処理されるわけではありません。ニューラル ネットワークが信号を赤と識別した場合、赤信号は「進入禁止」を意味するという事実は、簡単なルールとしてシステムにプログラムできるほど単純です。
