ソフトバンクは、竹芝エリア（東京都港区）で、自動運転の走行経路の設計や遠隔監視の運行業務などをAIで完全無人化する実証実験を開始した。
同社は、自動運転レベル4の解禁や自動運転実用化への課題解決を見据えて、持続性が高い自動運転サービスの早期社会実装を目指し、運行業務の無人化などに向けた実証を行うという。
実証実験の概要は以下のとおり。
自動運転のシステムに関する検証
改正道路交通法の施行に伴い、特定自動運行を行う際には運用や緊急時の対応を担う特定自動運行主任者の配置が事業者に義務付けられる。特定自動運行主任者は車内もしくは遠隔で対応可能。遠隔での運行システムに関する研究開発を進めていくという。
- 車外の遠隔監視AIによる自動化：自動運転の運行で大きな工数を占めるのが、遠隔での自動運転車両の監視。監視者が対応する上で必要な情報を自動で取得・編集する遠隔監視のAIを開発して、同AIを活用した検証を行う
- 自動運転車内の運行支援システムの開発：人の有無や転倒検知など車内の状況を自動的に分析し、その結果に応じて音声案内や遠隔監視者との連携を行うなど、複数の機能を搭載した運行支援システムの開発に取り組んでいる。これらのシステムを車外の遠隔監視のAIと連携させながら、タクシーや小型マイクロバスなどを対象に、様々なMaaSのユースケースを想定。省人化された環境でも適切な対応ができるように開発を進める
デジタルツインによる運行の最適化に関する検証
自動運転は、走行コースを自動運転システム（以下、ADS）で学習して運転を実現するため、運行設計領域（以下、ODD）の策定が必要。また、自動運転の運行システムの品質向上のために、的確なフィードバックも必要だという。
- シミュレーションによる経路設計の自動化：ODDの策定には、走行経路の交通環境や危険な場所など特定の環境や条件の把握が必要。デジタルツインによる仮想空間と、事故データや交通データ、人流データなどを活用して、シミュレーションによる走行経路の効率的な分析を行い、最適な走行経路を自動的に算出する技術の検証を実施
- 自動運転の運行システムへのフィードバック：自動運転サービスでは、道路上の交通環境の特性を正確に捉えて、発生した事象を把握することが重要。実際に自動運転車の走行時に発生する事象をプラットフォームに集約してシナリオ化し、様々な自動運転の運行システムの品質向上を支援するための検証を実施
なお、同実証実験で活用する自動運転の運行システムには、May MobilityのADSなどを使用。ADSから得られるデータを基に同社と連携し、自動運転の運行管理業務とその自動化に必要な機能を開発して検証する。また、MONET Technologiesとともに、安全な自動運転車の運行を行うとしている。
