MaaS時代の自動運転を支える4つの技術キーワード

自動運転を安全に実現するために、どういった技術が提案されているのだろうか。地図情報や測位技術、あるいは自動運転車両同士の進路最適化など、実用化に向けた検証が進む4つの技術をまとめて紹介する。

　情報技術を活用した新しい移動サービスの在り方として「MaaS」（Mobility as a Service）が注目を集める。政府は2020年をめどに公道での地域限定型の無人自動運転移動サービスを開始し、2030年までに地域限定型の無人自動運転サービスを全国100カ所以上で展開するとしている。2019年4月には京王電鉄がスタートアップ数社と実証実験を開始し、2019年9月には日本マイクロソフトが「Microsoft Aure」をMaaSのサービス提供基盤にすべく、MaaS Tech Japanと提携してMaaS向けのレファレンスアーキテクチャを発表。広くMaaS関連のサービス開発を進める企業を支援する体制を整えた。日本国内でのMaaSサービス開発には、現在、各社が提供する公共交通機関の運行情報や乗車料金などの決済情報基盤を活用できる。その他の交通機関が提供するデータと掛け合わせることも可能だ。だが、今後、測位システムや5G通信の基盤整備が進めば、自動運転車両を想定したサービス開発の検討も進むようになるだろう。

　MaaSが社会にもたらすメリットはさまざまだ。例えば、過疎化が進んで定期的な公共交通機関の運行が困難な地域がある。そこでMaaSを活用し、人手がかからない移動手段を無駄なく手配できるようになれば、交通サービスを維持できる可能性も考えらえれる。都市部では、市街地の交通機関を含むさまざまな機能をサービスとして包括的に提供するアイデアも提案されているようだ。間もなくわれわれが実際に活用する可能性が高い、こうした自動運転にはどのような技術が使われるのだろうか。本ブックレット（PDF、29ページ）では来るべきMaaS時代の自動運転車両を支える次の4つの技術に着目し、その概要を解説する。

• 移動体の位置情報の活用標準「OGC Moving Features」
• 自動運転の影の主役「ダイナミックマップ」
• 5G＋IoT＋高精細映像が創る「スマートハイウェイ」
• 利害をAIが調整する「自動交渉AI」

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　本ブックレット（全29ページ）は、キーマンズネットで掲載した解説記事を基に再構成しています。

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