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。いわゆるモジュール型ＡＩと言われる、認識ですとか判断ですとか制御といった、車の運転に当たるいろいろな機能を個別に設計して組み合わせる方式、これはモジュール型でございますけれども、こういったものは、透明性があったりですとか、安全性について、どこどこの部分がうまくいかなかったから悪いですとか、そういった説明がしやすいという一方で、複雑な状況に対しての対応に限界があると認識しております。
一方、ＥツーＥモデルにおいては、センサーから操作指令までを一つのＡＩがまとめて学習する方式ということで、複雑な状況への対応力が高まりますけれども、大規模な走行データの蓄積が前提となったり、やや技術的にも高度であるという認識がございます。
官民投資ロードマップの素案におかれましては、同志国のモジュール型ＡＩを活用した、先ほどレベル４の話がありましたが、レベル４の社会実装と、同志国のＥツーＥのモデルを搭載した国内のレベル２車両による走行データの蓄積、これらを並行して進めた上で、さらに国産のＥツーＥモデルの開発、育成につなげるという方針が示されております。
政府参考人にお伺いいたします。
こういったモジュール型とＥツーＥの開発支援について、それぞれどのような形で進めていくか。特に、これらのすみ分けですね、今も段階的に書かれていたと思いますが、すみ分けについて是非考え方をお伺いさせてください。
164猪猪股博之国土交通省物流・自動車局次長
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…
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165河河合道雄(みらい)
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…
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166田田中一成経済産業省大臣官房審議官
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…
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- （上の発言）
167河河合道雄(みらい)
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。いわゆるモジュール型ＡＩと言われる、認識ですとか判断ですとか制御といった、車の運転に当たるいろいろな機能を個別に設計して組み合わせる方式、これはモジュール型でございますけれども、こういったものは、透明性があったりですとか、安全性について、どこどこの部分がうまくいかなかったから悪いですとか、そういった説明がしやすいという一方で、複雑な状況に対しての対応に限界があると認識しております。
一方、ＥツーＥモデルにおいては、センサーから操作指令までを一つのＡＩがまとめて学習する方式ということで、複雑な状況への対応力が高まりますけれども、大規模な走行データの蓄積が前提となったり、やや技術的にも高度であるという認識がございます。
官民投資ロードマップの素案におかれましては、同志国のモジュール型ＡＩを活用した、先ほどレベル４の話がありましたが、レベル４の社会実装と、同志国のＥツーＥのモデルを搭載した国内のレベル２車両による走行データの蓄積、これらを並行して進めた上で、さらに国産のＥツーＥモデルの開発、育成につなげるという方針が示されております。
政府参考人にお伺いいたします。
こういったモジュール型とＥツーＥの開発支援について、それぞれどのような形で進めていくか。特に、これらのすみ分けですね、今も段階的に書かれていたと思いますが、すみ分けについて是非考え方をお伺いさせてください。
168田田中一成経済産業省大臣官房審議官
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…
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169河河合道雄(みらい)
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…
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170今今村亘経済産業省大臣官房審議官
お答え申し上げます。
経済産業省では、産業技術力強化法の一部を改正する法律案を今国会に提出しておりまして、今後御審議いただきたいと考えております。
同法案では、ＡＩ・先端ロボット、量子、半導体・通信などを重点産業技術として指定し、当該技術に関する研究開発計画を認定することとしております。
御指摘の自動運転につきましては、これらの技術領域と多くの面で関連していると考えております。法案が成立した場合には、本制度の趣旨等を踏まえ、対象技術の詳細を下位法令で定めてまいりたいと考えております。
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