Question 1

今回の試乗で明らかになった自動運転の現状と課題とは何か？

Accepted Answer

高級車をベースにした車両で乗り心地自体は非常に快適であった 新橋などの混雑した街中では歩行者の判断が難しく、何度もドライバーによる介入が必要だった 歩行者の渡らない動きを判断できずに停止し続けるなど、完全な実用化にはまだハードルが高い

Question 2

今回試乗した自動運転AIはどのように運転を学習しているか？

Accepted Answer

道路交通法のルールなどを事前に学習させているわけではない 実際の走行データをひたすらAIに読み込ませることで運転方法を習得させている 教習所で言えば「学科」を行わず「実技データ」のみでAIが学んでいく仕組みである

Question 3

自動運転AIの開発において、なぜタクシーや宅配便のデータが重要なのか？

Accepted Answer

開発会社が自社だけで走行データを集めるのにはリソースの限界がある タクシーや宅配便、郵便などの車両は日々街中を走り回っており、膨大なドライブレコーダーデータが存在する 映像だけでなく街の音なども将来的なAI学習の貴重な資源となり得る

Question 4

従来の法制度において、走行データの共有が進まなかった理由は何か？

Accepted Answer

ドライブレコーダーに映る人の表情などが身体的特徴として個人情報に該当する可能性があった 事業者が個人情報保護法に抵触することを恐れ、データ提供に慎重になっていた モザイクをかけた画像データでは、歩行者の表情や視線を判断するAIの学習用として使いものにならない

Question 5

個人情報保護法の改正によって日本のAI開発はどう変わるか？

Accepted Answer

受け取り側の適切な管理体制や契約のもとであれば、モザイク処理なしでデータ提供が可能になる 質の高い生のデータをAI学習に活用できるようになり、開発のスピードアップが期待される 人手不足に悩む日本において、他国に対抗できるAI技術開発や利便性向上を後押しする

Podcast振り返り

【アップデート・ログ】自動運転車の開発課題と、走行データ活用戦略