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2016年4月にFord 、Lyft、Uber、Volvo、そしてWaymo によって設立されたSelf-Driving Coalition for Safer Streets（より安全な道路のための自動運転連合）が、先週（記事は3月10日）そのメンバーを倍増させた。ただし、より多くの自動車メーカーや有名ハイテク企業を追加したのではなく、同連合は、むしろ自動運転の実現に際して本当に関連の深い幾つかの組織を追加したのだ、それらは以下のような組織だ：Mothers Against Drunk Driving（MADD：飲酒運転に反対する母親の会）、National Federation of the Blind（米国盲人連盟）、United Spinal Association（米国脊髄協会）、R Street Institute、そしてMobility 4 All（万人のための移動手段）。

多くの人びとが、完全自動運転車の中で居眠りしながら帰宅したり、バーで飲んだ後に自動運転車を呼び出そうと夢見ている一方で、自動運転車を移動手段に対する障壁の1つを取り除く手段だとみる一群の人びとがいる（もちろんあなたがバーに自動運転Uberを呼び出して帰宅したら、MADDは喜んでくれるだろう）。

連合の新しいメンバーは、グループに法的専門知識をもたらすだけでなく、技術的挑戦と同様に規制上の課題にも取り組むことになる。特に盲人連盟は、10年以上にわたり研究と実験の場でアクセス可能なユーザーインターフェースに取り組んできたことを指摘している。Mobility 4 Allは、何らかの理由で運転ができない人たちに対して、アクセスを可能にする取り組みを行っている。特に対象としているのは障碍者並びに高齢者だ。この場での取り組みは、連合のゴールである完全自動運転車の安全で迅速な普及に、未来の自動運転車が合致するように注力することになる。

とりあえず、1人の男が自動運転車の夢に賭けている。昨年の9月、四肢麻痺を持つ元プロレースカードライバーのSam Schmidtが、自動運転車の免許を受けた最初の人物になったのだ。ネバダ州が、特別仕様のCorvette Z06を、声と頭の動きそして呼吸で運転するSchmidtに対して、免許証を与えたのだ。これによって彼は、車の改造を行ったArrow Electronicsと一緒に車のテストを行うテストコースへの短い距離を往復することができたのだ。

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（翻訳：Sako）

自動運転トラックのスタートアップEmbarkが、初めてその技術を公開した。競合相手であるUber傘下のOtto（独自の手法と試行錯誤のプロセスを通して、ニューラルネットワークとディープラーニングを使い、トラックに運転の方法を教えている）に対抗するものだ。

Embarkのトラックは、ネバダ州の路上でのテストも許可されている。このため砂漠の風景が上のビデオや、この記事のイメージに含まれているのだ。同社の技術は、ビデオ内で見られるように、正面の車線を占めている遅い車のような潜在的な障害物に対応して、対面と分離されていない高速道路上で追い越しをすることができる。また、Embarkの共同創業者兼CEOのAlex Rodriguesによれば、同社のトラックは眩しい日光や、霧や暗闇の扱いを、自分自身で学んだということだ。

Embarkが開発した技術は、少なくとも今のところは、人間のドライバを完全に置き換えるためには設計されていない。その代わり、どちらかと言えば退屈で単純な長距離に渡る運転を肩代わりすることを意図していて、市街地などで必要とされる複雑な運転シナリオに入る際には、人間にコントロールを戻すことを想定している。

同社のビジネスモデルは、現在のトラックドライバー不足という事実に基礎を置いている。その技術は、人間が積極的に運転に関わる実際の時間を削減することで、1人のドライバーが扱えるルートを増やすことを助けることができる。ドライバーという職種は、様々なカテゴリの中でも、米国内で多数を占めるものの1つだが、多くの陸上貨物輸送プロバイダーたちが、有能なドライバーたちを雇用したがっていることも事実だ。

EmbarkのRodriguesのチームには元SpaceXの従業員だけでなく、Audiの自動運転車チームからやって来た者たちも含まれている。スタートアップはまた、Maven Venturesからの出資も受けている。Maven Venturesは、GMが独自の自動運転車開発のキックスタートを助けるために10億ドルで買収したCruiseに対しても出資している。

Embarkの車両が、現場に投入される明確なタイムラインは設定されていないものの、同社は積極的な雇用を進め、ネバタでの試験に用いる試験車両群を生み出すことを目指している。そして、UberのOttoがAlphabetのWaymoから訴訟を受けているこのタイミングは、新しい自動運転トラックのスタートアップが割り込むための好機に他ならない。

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（翻訳：Sako）

自動運転車用システムのスタートアップDrive.aiは、マウンテンビューの通りを試験車両で走り抜けるビデオを使って、同社の技術が実際に利用されているところを披露した。

もちろん他の企業も似たようなビデオは披露している。ごく最近のGMの子会社Cruiseや、Teslaによるデモを見て欲しい。しかしDrive.aiのデモが興味深いのは、かなりの強雨の中、広い範囲を、無事故で切れ目のない夜の映像として映し出しているところだ。

これはとても印象的だ、なぜなら、光学センサーによる視認性は減少し、雨による追加ノイズによってセンサーに更に多くの干渉が起きるために、特に厳しい天候と夜の運転は自動運転ソフトウェアにとって挑戦だからだ。道路状況も明らかに降水の影響を受け、効率的に巡航するためには異なる運転スタイル（多くのカリフォルニアの人間ドライバーが身につけているもの）が要求される。

ビデオに見られた印象的なシーンは、例えば4-wayストップの交差点（米国に良くある信号機のない交差点で、到着した順に進行する）で他の車がDrive.aiの車に前に割り込んでくるシーンなどだ。

昨年8月のDrive.aiのローンチを知らなかった場合のために説明すると、この会社はディープラーニングとニューラルネットワークを使って自動運転システムの訓練を行っている、そしてテクノロジーを対象物の同定と検出に使うだけではなく、意思決定や、エリア内で自らの運転自身と同様に重要だと考える他のドライバーや乗客たちとのコミュニケーションも行う。

Drive.aiのCEOであるSameep Tandonは、TechCrunchに対して、ビデオおよび試験走行について以下のような回答を寄せてきている：

今日私たちは、Drive.aiチームからの初めての自動運転映像をリリースしました 。このビデオでは、私たちのシステムが、カリフォルニアのマウンテンビューの路上で、日中だけでなく雨の夜にもナビゲートする様子をみることができます。こうした条件は、ドライバーが普通の1日の中で遭遇するものです。成功した自動運転技術は、無数の予測不可能な状況や、幅広い走行条件に対処する必要がありますが、これを実現できるものはまだ多くありません。

Drive.AIのユニークなディープラーニング技術は、より人間の脳に近い形で情報を処理し、意思決定を行います。私たちの技術は、全ての種類の厳しい環境に対して、スケールアップして行くことが可能です。

カリフォルニア州で自動運転車の許可を与えられた、数少ないスタートアップの1つとして、私たちは如何なる状況でも安全な技術を開発することを、私たちの第1の責任と位置付けています。私たちは、自動輸送の未来を生み出すための専門知識を持つチームです。この最初の動画を披露して、あなたと一緒にドライブできることに興奮を抑えることができません！

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（翻訳：Sako）

自動運転が実用化されるためには根本的な規制緩和が必要だ。少なくともトヨタとGMは議会でそう述べる準備をしている。アメリカ国家道路交通安全局（NHTSA）の自動運転に関する法規および昨年提案された自動運転車の利用と実験に関するガイドラインを評価するために、議会で公聴会が開催される。

トヨタとGMは自動運転の実用化と普及に対して現行の各種規制は悪影響を及ぼしていると証言する予定だ。Reutersが確認したというGMの証言予定の書面によれば、自動運転の導入の遅れは「〔自動運転によって〕防止可能であった数千件もの死亡事故の原因」となっているという。トヨタのToyota Research InstituteのCEO、Gill Prattは下院公聴会で「連邦政府は運輸省が承認しているテストの範囲を超えて〔自動運転〕システムの導入に積極的に努力することが重要だ」と証言する予定だ。

Lyftの公共政策担当副社長、Joseph Okpakuもここで証言する。Lyftはかねてからの目標である「アメリカの都市内で自動運転車によるタクシー業務の実験を年内に開始する」ことを可能にするよう訴える。Volvoの政府関係を担当する副社長は同社のDrive Meシステムを本国スウェーデンに加えてアメリカでも実施したいとしている。ところがアメリカにおける規制運用の不透明さからこの計画の実施がストップしているということだ。

今回自動車メーカーが強く問題視しているのは、現行の2500台規制だ。これはNHTSAがメーカーに課している自動運車の台数の上限で、自動運転車の実用化に向けて大きな足かせとなっている。もちろんこの他にも多数のハードルが存在するが、NHTSAのガイドラインについて自動車業界、中でもトヨタはこれを強く批判している。トヨタの北米地区テクノロジーとイノベーション政策の責任者、Hilary Cainは 昨年のNHTSが新たなガイドラインを提案した際、きわめて大きな問題をいくつか指摘した。

月曜日にゲイリー・ピーターズ上院議員（民主党、ミシガン州）、ジョン・スーン上院議員（共和党、サウスダコタ州）も「自動運転テクノロジーのイノベーションを前進させる」ことを目的とするイニシアチブを共同で進めていくことを発表した。トランプ政権で新たに任命されたエレーン・チャオ運輸長官も業界と協調していく姿勢を明らかにしている。これには自動運転の普及に務めること、消費者の安全とプライバシーを尊重しつつ、メーカー側の創意工夫に悪影響を与えないような新たな規制の枠組みを検討することが含まれる。

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（翻訳：滑川海彦@Facebook Google+）

オハイオ州のTransportation Research Center（TRC）は新たに、自動運転車の研究とテストを専門に行う540エーカー（約66万坪）の施設を建設する。同施設には、12レーンの交差点や、組み換え可能な高速道路が50車線、そしてフットボールコート10面分のスペースが建築される予定だ。オハイオ州立大学、オハイオ州が運営するファンド、Jobs Ohioからの出資により可能になった。

この新しい施設では、都市部、農村部、郊外など様々なロケーションを再現することができる。また、さまざま交通状況や交通事故も再現することが可能で、ネットワーク・コネクティビティやスマート・インフラストラクチャーのテストも行うことができる。

TRCは「北米最大級の自動運転車のテスト施設」と呼ばれているものの、今月初めに公開された政府公認の自動運転車のテスト施設には含まれていない。それでも、TRCは合計で4500エーカー（約550万坪）ものテスト施設を有している。TRCは現在、Smart Mobility Advanced Researchの第2フェーズ、第3フェーズを実施するための資金、そしてTest Centerの建設資金を調達しようとしている最中だ。そのTest Centerには、フルスケールで再現された高速道路や、冬場でも利用できる室内テスト施設が含まれる。

TRCがあるのはオハイオ州コロンバスだ。ここは、同じくオハイオ州のダブリン、メアリーズビル、ユニオン群と協力して、公道での自動運転車テストを実現させようとしている地域だ。ホンダの北米拠点の多くはこの地域で展開されているため、自動車業界との結びつきが強い地域でもある。

TRCのような自動運転車の性能試験場はいま、有望な出資先として様々な大学やファンドから注目を集めている。自動車業界は新しい収益モデルを探そうと必死になっており、将来的に都市部での交通渋滞がより深刻な問題となると考えられているなか、自治体はTRCのような性能試験場を利用して将来の都市部における交通需要を予測しようとしているのだ。

[原文]

（翻訳： 木村 拓哉 /Website /Facebook /Twitter）

【編集部注】執筆者のAdam SingoldaはTaboolaのCEO。

車が発明される前の時代の人に何が欲しいか聞いたら、”車”ではなく”速い馬”が欲しいと言っただろうというHenry Fordの有名な言葉がある。

私は今日の自動運転車が当時の速い馬にあたるのではないかと考えている。つまり自動運転車は現存するものの延長線上にあるものであって、決して新しいカテゴリーを生み出すものではない。想定の範囲内で革命的とは言えない。

こんなことを考えているとElon Muskという、おそらく自動運転車界でもっとも有名で情熱のある男に行き着く。

同じ車好きとして、私は彼を高く評価しているし、テック界の起業家としても彼を尊敬している。さらにElonは、ほとんどの場合において正しいというのも間違いない（Solar Cityに関してはもう少し時間をおく必要があるが、私は彼のことを信じている）。

そのため私は自動運転車のビジョンについて、彼と違った意見を持っていることを心苦しく思っている。将来的に人間が運転しなくなるというのは間違いないだろう。そして機械が運転手の役割を担うという意見にも賛同している。しかしその機械は、私たちの頭上から地上を見下ろしながら、州間高速道路を走っているだろう。

私たちは自動運転車をスキップして、自律飛行ドローンに乗ることになると私は考えているのだ。

誤解しないでほしいのが、私は自動運転車のメリット自体はきちんと認識している。具体的には事故の減少、移動コストの減少、そして何より自由に使える時間の増加だ。

アメリカだけでも、車を利用した場合の通勤時間の平均は片道24分だ。つまり通勤に車を使っている人は、平均して最大20万分もの時間を会社への行き帰りだけに費やしていることになる。ここに買い物やほかの用事、旅行の際の移動時間、そして何かクリエイティブなことをする代わりに運転に脳を使っている時間を足し合わせると、膨大な量になる。

しかし自動運転車をスキップして自律飛行ドローンを採用することで、上記のような個人の問題だけでなく、社会的な課題も解決できる可能性があるのだ。

もしも自動運転車の代わりに、自律飛行ドローンで地上500メートルの高さに浮かべるとすれば、空中にドローンを停めて、いつでも好きな場所へ移動できるようになる。

一旦ここで一息ついて、私の意見に潜むバイアスを認識しておいてほしい。

私は車も好きだが、それ以上のドローン狂だ。私は自分が空を飛んでいるような気分になって、今まで見たこともないような景色を4Kで見るのが大好きだ。以前はDJI Phantom 3を使っていたが、その後4を購入し、今はMavicが到着するのを待っている（そして素晴らしいものは全てそうであるように、Mavicの到着はもちろん遅れている）。

しかしどうやらドローンに執着しているのは私だけではないようだ。Taboolaがアメリカのネットワークから抽出したデータによれば、人は1日に25万回もドローンに関する文章を読んでいる。

このあたりで話を元に戻すと、自律飛行ドローンの開発は、技術的には地上を走る自動運転車を開発するよりも簡単だ。というのも、自動運転車を開発するときには、歩行者や路面の悪い道路、突然あらわれるものなどを考慮しなければならない。

さらに自律飛行ドローンの方が安全性も高い上、そこまで高度な技術を必要としないため大量生産時のコストも恐らく自動運転車より低い。私は自律飛行ドローンが、水平に移動するエレベーターのように、ただボタンを押せば目的地に向かって飛んでいくようなシンプルなものになると考えている。将来的にはUberも、何台もの自律飛行ドローンを予め空に飛ばしておいて、ユーザーが”オンデマンド”でドローンを使えるようなビジネスをはじめるかもしれない（Wazeは乱気流レポートに差し替えなければいけないが）。

自律飛行ドローンが誕生すれば、突然地上から500メートルの空間を自由に使えるようになる。それに対し、私たちホモ・サピエンスはこれまで20万年もの間、地上から1.5メートルの空間に全てを詰め込んできた。その結果発生した、駐車スペースの問題や渋滞、道路建設などは、自律飛行ドローンのもと、すぐに過去のものとなるだろう。

法規制も私の味方についている。ドローンを買うと、ほとんどの場合地上から500メートルより上には飛べないように予め設定されているが、500メートルもあれば十分だ。

今年に入ってから、私は実際に人用ドローンに乗ったことがある。正直少し怖かったが、未来の一部を見ることができ、とても感動する体験だった。

そろそろもっと高みを目指して考えて羽を広げ、自動運転車（速い馬）をスキップして自律飛行ドローンの考えにのっても良い頃だろう。

もしかしたら、宇宙家族ジェットソンはずっと前からそれに気づいていたのかもしれない。

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（翻訳：Atsushi Yukutake/ Twitter）

パナソニックは、バッテリ事業でのTeslaとの協業関係が実りあるものになったことを受けて、Teslaとの更に近い協業関係を望んでいる。この日本企業は、Teslaにセンサの共同開発を提案することで、その自動運転システムの製造に食い込むことを考えている。

パナソニックの津賀一宏社長は、木曜日（米国時間19日）に配信されたロイターによるインタビューの中で、Teslaの自動運転技術への意欲を表明した。

「Teslaの自動運転システムに大変関心を持っています」と、津賀社長はロイターに語った。「私たちは両者の協働関係をデバイス、例えばセンサーの共同開発を通して、拡張していけたらと思っています」。

現在パナソニックは、Model SならびにModel Xを含む、Teslaの車載バッテリーを独占的に供給するパートナーである。同社はもうすぐ発売されるModel 3に対する供給も行う。Teslaはこのモデルを初年度に50万台売ることを目標にしているため、供給量の大幅な増加が要求されることになるだろう。

パナソニックはTeslaのGigafactoryの共同出資者であり、50億ドルの設備のうち16億ドル分を負担している。そしてこの先Teslaのソーラーエネルギー製品で、さらに緊密な協働作業を行う予定である。同社はまた、CMOSイメージセンサーも製造していて、現在は高速で移動する物体を、通常現れる歪を起こすことなく検知する新しいバージョンの開発に向けて、取り組みが進められている。

イメージセンサーは自動運転車の基幹部品の1つである、この精度が上がれば上がるほど、写真イメージ、レーダー、そしてライダー（LiDAR）センサー情報を統合して得られる統合センサー情報の質が向上する。

パナソニックとセンサー技術でチームを組むことで、テスラはその部分の技術を更に社内に取り込むことができるようになる、この動きは、より安いコストで高度な統合システムの構築を狙う、元Googleの自動運転車プロジェクトのWaymoの戦略に倣ったものだ。

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（翻訳：Sako）

ラスベガスよ、トランスポーテーション好きの記者ならおまえを見限ることなんてできやしない。CESは車の祭典のようだったし、そして今や公道上で自動運転の完全電気シャトルバスの試験運行を始めたのだから 。このシャトルは、シャトルメーカーのNavya、運行会社のKeolis、そしてラスベガス市の間のパートナーシップの産物である。本日（米国時間1月11日）から一般利用者の乗車が可能になった。まさに普通の車や人の通行に入り交じりながら、市の象徴であるFremont Streetと、Las Vegas BoulevardそしてEighth Streetの間を結ぶ運行が行われている。

運行は1月11日から20日の間行われる。運行に使われるのは、事前に米国内ミシガン大学のMCity自動運転テスト施設で試験を受けたNavyaのARMAシャトルバスだ。なおこのシャトルは2015年からフランスで運用されているものだ。この試験運行は、市の中心部に自動運転車とコネクテッドカーの試験を行う指定地域を作ろうとしているラスベガス市の、幅広い取り組みの一部である。ラスベガスはまた、ダウンタウンエリア全体に接続交通信号機（connecting traffic lights）を配置するなど、接続基盤にも大きな投資を行っている。

自由に移動する自動運転車に比べて考慮する変数が少ないため、事前に決められたルートを走るシャトルは、自動運転技術を展開する企業にとっては比較的低リスクの分野だ。例えば、広範囲のルートをマップして、接続された基盤を持つことができることも良い点である。私たちが個人所有の自動運転車を公道上で目にするよりも早く、このシャトルの類の自動運転技術の普及が進む可能性が高いだろう。

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（翻訳：Sako）