2026年5月13日・第221回国会 衆議院 経済産業委員会 第7号（外部サイト、新しいタブで開きます） の 166 番目の発言（外部サイト、新しいタブで開きます）（全 239 発言）
お答え申し上げます。
ドライバー不足といった社会課題を解決するために、自動運転移動サービスを実装していく上では、事業採算性の確保が重要な課題であると認識しております。
こうした観点からは、委員御指摘のとおり、一人の監視者が複数台の車両を遠隔監視する、いわゆる一対ｎの遠隔監視モデル、この実現に向けた取組がランニングコストを抑える意味でも大変重要と考えております。
経済産業省では、令和六年補正予算事業において自動運転タクシーサービスの実証を行い、遠隔監視、運行管理に関する関係事業者間で連携が必要なデータ項目や、サービス導入の検討に資する知見を整理いたしました。
今後、こうした知見を取りまとめて公表することとしておりまして、自動運転移動サービスの導入を検討する自治体などへの普及を進めてまいります。
また、令和八年度当初予算事業においては、自動運転バスにおける一対ｎの遠隔監視を実現するための実証を行う予定でございます。
御答弁いただきまして、ありがとうございます。 初期投資を含めた事業採算性、技術面の進展、そして社会受容性という三つの大きな観点をいただきました。これらをどういうふうに進めていくかということが極めて重要だというふうに考えられます。 特に、地域での交通事情に向けた解決の観点からの自動運転の社会実装という点では、国土交通省さんの役割も非常に大きいと認識しております。 国交省においては、第三次交通政策基本計画の中でも、自動化、遠隔化等を通じたサービスの構造変革による生産性向上等の実現を目標に掲げられており、交通分野における徹底した自動化、遠隔化技術の導入推…
お答え申し上げます。 自動運転は、我が国が抱える少子高齢化による深刻な担い手不足の解決や安全な自動車社会を実現する上で必要不可欠なものであると考えておりまして、関係省庁と連携して社会実装を推進しているところです。 国交省としましては、令和四年度より自動運転の導入を目指す地方自治体に対しまして車両購入等の初期投資の支援を行ってきており、昨年度は全国六十七か所の取組を支援してまいりました。 一方で、先ほどデジタル庁から説明がありましたとおり、レベル４自動運転サービスの道路交通法上の許可を取得しているのは現時点で十二件にとどまっており、この自動運転社会実…
御答弁いただき、ありがとうございます。 支援事業の趣旨に即してちゃんとその自動運転の実証事業が行われているかという観点の検証をよりしっかりとされていくという旨と承知いたしました。そういったところは非常に重要な観点かと存じます。 加えまして、先般デジタル庁さんの方から御指摘がありました、初期投資を含めた事業性、技術開発、そして社会受容性というところ、ここをやはりより一層国土交通省さんを含め関係省庁の連携の中で深化していただくことを期待しております。 事業性とかつ技術開発が交差したテーマの一つとして、いかに遠隔監視をしていく技術を育てるかということがご…
お答え申し上げます。
ドライバー不足といった社会課題を解決するために、自動運転移動サービスを実装していく上では、事業採算性の確保が重要な課題であると認識しております。
こうした観点からは、委員御指摘のとおり、一人の監視者が複数台の車両を遠隔監視する、いわゆる一対ｎの遠隔監視モデル、この実現に向けた取組がランニングコストを抑える意味でも大変重要と考えております。
経済産業省では、令和六年補正予算事業において自動運転タクシーサービスの実証を行い、遠隔監視、運行管理に関する関係事業者間で連携が必要なデータ項目や、サービス導入の検討に資する知見を整理いたしました。
今後、こうした知見を取りまとめて公表することとしておりまして、自動運転移動サービスの導入を検討する自治体などへの普及を進めてまいります。
また、令和八年度当初予算事業においては、自動運転バスにおける一対ｎの遠隔監視を実現するための実証を行う予定でございます。
御答弁ありがとうございます。 令和六年度の方ではタクシー、そして今年度の当初予算ではバスを想定した一対ｎの監視モデルについて、実証、並びに、今回、データの公表等も進めていかれることというふうに承知いたしました。 特に、バスの方の一対ｎというところが進んでいくと、先ほどの国交省の参考人のお話も踏まえますと、やはり地域交通の社会実装というところに寄与する度合いも大きいと考えられますので、引き続き注視して見ていきたいと考えております。 さらに、自動運転技術の技術開発の支援について更にお伺いをいたします。 自動運転には複数のＡＩ設計方式がございます。いわ…
お答え申し上げます。 委員御指摘のとおり、自動運転技術のうち、モジュール型は、認識、予測、経路判断、こういった各領域が個別のモジュールに分かれているアプローチです。 この各モジュールごとに機械学習を活用することで複雑な交通シナリオにも対応可能ですが、高精度三次元地図が必要になるため、限られたエリアを走行する大都市部のタクシーやバス、トラックの幹線輸送などで自動運転を実現するのに有力と考えられます。 一方、ＥツーＥ、エンド・ツー・エンドＡＩは、認識、予測、経路判断などを統合して一つのＡＩで行う新たなアプローチであり、高精度三次元地図が不要で、エリアを…
御答弁いただき、ありがとうございます。 目的や使用場面によって最適な技術が違うという中で、それぞれに目くばせしながらしっかりと産業を育てていくということが重要だと認識いたしました。これは一層進展を期待しております。 その上では、しっかりとやはり投資を確保することも重要でございます。 昨年のＡＩ基本計画の中では、自動運転は日本の勝ち筋の一つとして一層注力するＡＩ技術の対象と言及されておりました。また、高市総理は、施政方針演説の中で、ＡＩ、先端ロボットやバイオなど、成長が見込まれ、かつ、難易度が高い技術領域の研究開発について、税制や規制改革を一体的に講…