自動車メーカーは近年100年の歴史上かつて無い大波に揺られています。
ハイブリッド、電気自動車が出現し、車の根幹となる技術であるハード面が大きく変わりつつあります。
また、各種センサーやカメラの技術が進み、制御するソフトウェアの能力も飛躍的に上がりました。センサーやカメラの進化はハード面になりますが、これらを制御するソフトウェアや人工知能といったソフト面の進化の速度が加速しているので、自動運転の時代の幕開けが始まっています。
これからの10年はAI（人工知能）の年になると言われており、Google、Facebookが莫大な投資をしていることから、自動運転の領域がどんどん進んでいきますね。
ハード面の自動車の進化
ガソリン自動車から電気自動車への進化です。
自動車メーカー強みは、エンジンの燃焼効率に関するノウハウで、1Lあたりのガソリンをいかに効率よく燃焼させて、スポーツカーであれば馬力を出すことに、エコカーであれば燃費を最適化できるかということのノウハウを持っていることです。
エンジンは内部で燃焼するので、高温になるエンジンを効率よく回すために、ラジエターをつかって水冷でエンジンを冷やします。
ガソリン自動車の部品点数
トヨタ自動車によれば現在のエンジン車全体の部品点数は10万点で、その内エンジンが占める部品が1万～3万点です。
電気自動車の部品点数
電気自動車に搭載するモーターは、わずか30～40点ほどの部品点数です。それにインバーターの部品点数を加えても、80～100点ほどにしかなりません。
ガソリン車と電気自動車との部品点数の比較
ガソリン車から電気自動車になると、1/100〜1/300の部品点数になります。
コストはガソリンエンジンの1/3
部品点数が極端に少なくなるので、製造コストも下がります。
排気量2Lクラスの車両で金額を見てみる。エンジンのコストは約20万円。トランスミッション系が約20万円，触媒が約5万円…と積み上げていくと，少なくとも50万円以上の部品が，電気自動車では消える。これに対し，モータとインバータを合わせたコストは，「エンジンと同数を量産した場合，エンジンの1/3程度まで下がる可能性がある」〔三菱自動車開発本部MiEV技術部主任（MiEV制御技術担当）の浦野徹氏〕
ソフト面の自動車の進化
センサーやカメラの技術が進み、自動運転という自動化の方向に進んでいます。
センサーやカメラを制御するソフトウェアの能力が飛躍的に上がっており、AI（人工知能）と組み合わさることによって、様々な道路状況の変化などのシチュエーションに対応できるようになりつつあります。
自動運転車「グーグルカー」でテストしている様々なデータもクラウドに積み上がっており、平均的ドライバーの75年分の経験値があるそうです。
交通事故の原因
ほとんどは、ドライバーの判断ミスなど人的要因だと言われています。認知、判断、操作を電子化することで正確性が向上して、交通事故を削減できるというわけです。
6年間でもらい事故14件。Google の自動運転車が追突され初の負傷者
Google は「自動車事故の94%が人の判断ミス」としており、「自動車がすべて自動運転になれば安全」というスタンスで自動運転システムを開発しています。アームソンは「事故になりそうな運転パターンをデータとして大量に収集し、運転アルゴリズムに組み込めば、類似パターンを解析して事故を避けられるようになるかもしれない」と語っています。
「半自動型運転車」市場の拡大
ここ5年位の未来では、世界大半の地域では、現行法の範囲内で販売できる「半自動運転車」の市場が拡大します。
事故の全責任は運転者が負う半自動運転車は、基本的に世界のどこでも売れます。自動運転車「グーグルカー」はほとんどの地域で「一足先」な車両なので、「グーグルカー」のような完全自動運転車はその後になります。
大手自動車メーカーにとって、半自動運転車の先の完全自動運転車は“もろ刃の剣”です。「半自動運転車」なら開発の主導権を握れますが、「完全自動運転車」に移行するとGoogleやApple等に主導権を握られる可能性が高いためです。
自動車メーカーは、「完全自動」に早く移らないよう、「半自動」の範囲を見極めながら慎重に導入する戦略をとります。運転者主権を維持し、自動車専用道路や駐車場などに限定するのが当面の「半自動」の範囲です。
テレビCMでお馴染みの日産のエマージェンシーブレーキもここに属します。
日産、エマージェンシーブレーキ
ミリ波レーダー検知タイプ
車のみ検知します。歩行者は出来ません。
5〜60km走行時に作動。最大で80m先まで検知。2台先の車も検知できます。
車種：スカイライン・フーガ
カメラ検知タイプ
車と歩行者を検知します。
10〜80km走行時に作動。
車種：エクストレイル・セレナ・ピアナ・ノート
赤外線レーダー検知タイプ
車のみ検知します。歩行者は出来ません。
5〜30kmの低速時に作動。
車種：軽自動車
自動運転車「グーグルカー」
レクサスを改造した車（ハイブリッドカー）と、Google純正のプロトタイプ（電気自動車）があります。
レクサスを改造した車
現在テスト運転しているのはこちらです。
レクサスのハイブリッドカーをベースに、各種センサーやカメラを装着してGoogleの開発したソフトウェアで制御しています。
取り付けられたセンサー類
- 360度 レーザートラッキングジャイロスコープ
- A-GPS
- 前方レーダー
- 高解像度カラーカメラ
- センサーで制御（ロール/ピッチ/ヨー、ステアリング、アクセル、ブレーキ）
Google純正のプロトタイプ
今夏から公道での走行テストが始まります。
Googleの開発した自動車に、Googleの開発したソフトウェアで制御しています。
センサーやカメラは元々ついています。ハンドルもアクセルも無しで走ります。
プロトタイプに搭載するソフトウェアは、これまで公道での走行テストに使ってきたレクサスモデルに搭載しているものと同じ。数十台のレクサスモデルでの累計走行距離は100万マイル（約161万キロ）におよび、現在は週当たり約1万マイル走行しているという。Googleは「従って、新プロトタイプは米国の平均的ドライバーの75年分の経験値がある」とその信頼性を強調する。
Googleが昨年12月に披露した同社純正の自動運転カー（プロトタイプ）が、今夏から公道での走行テストを開始する。必ず人間のドライバーが乗車し、時速約40キロ以上は出さない。
自動運転の方式
「自律型自動運転」
Googleの自動運転カーをイメージして下さい。現在ある自動運転の車は全てこちらです。
車に搭載したセンサーやカメラなどの機器だけで周囲の状況を判断して走行します。車載器で走行システムを賄うのです。
自動運転カーは基本的に「自律型自動運転」をベースに、次に紹介するシステムで補完するという流れになります。
その次の世代に「AI（人工知能）型自動運転」が待っています。
「携帯網自動運転」
「自律型自動運転」に加えて、携帯網を使って「交通情報」「道路状況」といった情報をフィードバックして自動運転をします。
事故渋滞等の情報が事前にわかるため、目的地までの時間を短縮できます。
現在のカーナビについている「VICS」の高機能版をイメージするとわかりやすいです。
「協調型自動運転」
これから数年で進化する技術です。
車外から提供される情報を自動運転車が無線通信を通じて取得する、いわゆる「V2X」（Vehicle-to-X）通信を活用して自動運転を高度化します。これは更に２つのシステムによって構築されています。
・「V2V」（Vehicle-to-Vehicle）通信（車車間通信）
・「V2I」（Vehicle-to-Infrastructure）通信（路車間通信）
「V2X」通信では、制限速度、渋滞区間や末尾地点、故障車や落下物、道路工事区間などの自動車の走行に必要なさまざまな交通情報を、高速道路を中心に設置されているITSスポットなどの路側機や信号から、無線通信を通じて自動車に提供します。
「V2X」で通信できる範囲
ETCをイメージして下さい。数100メートルの範囲内での通信となります。
「V2X」の未来
「V2X」で得た情報をクラウドにあげて、「携帯網自動運転」にフィードバックするということは進んでいくと思います。
自動運転に活用するための「V2X」通信は、検討がはじまったばかりです。自動車メーカー間で、電波の周波数や、共有する情報の内容や様式がまちまちなため、統一するための検討が行われています。今後、自動走行を高度化させるために、ITSスポットを利用して各種交通情報が提供されている「V2X」通信の情報を、どんなタイミングでどのシステムと連携させるのかなどは、AI（人工知能）を使うと、比較的早く運用ができるようになるかもしれません。
ただし「V2X」通信は、次に紹介する「衛星型自動運転」によって早くも存在が危ぶまれています。
「衛星型自動運転」
衛生から地上を撮影した動画を自動運転に利用します。
Googleは「協調型自動運転」である「V2X」通信をすっ飛ばしていく技術を手に入れました。
衛生からの動画の情報を元に、「交通情報」「道路状況」といった情報を取得できる「携帯網自動運転」との技術を組み合わせることにより、「V2X」通信を基板とした「協調型自動運転」の技術は必要なくなるかもしれません。
衛星動画サービスの米Skybox Imaging
衛星から地上を撮影した動画を提供し、解析します。動画の解像度は1m程度と高く、リアルタイムで車両の数や動きも認識できます。
近い将来、解像度を25cm程度まで高める計画があるようです。車両に加えて、人の動きまでリアルタイムに分かる可能性があります。Googleの自動運転カーの経路を決めるのに、渋滞や人通りの多い場所を避けることができます。
「AI（人工知能）型自動運転」
「自律型自動運転」の制御をAI（人工知能）で行います。「携帯網自動運転」と「衛星型自動運転」での情報を元に、AI（人工知能）が学習しながらクラウドに走行データを積み上げていくと予想されますので、走行距離が長くなれば様々な事故に対する予防線ができます。他人の運転経験を自分の経験に転化することが可能になります。
自動運転をより高度化する技術の開発も進んでいきます。
車載専用のAndroid OSで自動運転の制御
大手自動車メーカーは、車の情報系のプラットフォームにAndroidの導入を次々と決めています。
また「Apple」も自動運転車の開発をしているという報道があります。
自動車の分野においても、「Google」vs「Apple」が競合となっています。
Googleは来年にも、車載専用のAndroid OSを発表すると言われています。
プロセッサーなどを開発する米Nvidia（エヌビディア）は、2015年1月にラスベガスで開催された家電見本市「2015 International CES」で最新の自動運転技術を発表、人工知能を採用した制御方式を公開した。
このシステムを自動車に搭載すると、カメラで捉えたオブジェクト（物体）を高精度で把握し、周囲の状況を理解する。ドイツAudiはこのシステムの採用を表明している。
電気自動車で重要なのは、バッテリーマネジメント
エンジンの燃焼効率について考える必要はなく、バッテリーマネジメントが重要です。
GoogleやAppleが技術として持っている、スマートフォンのバッテリーマネジメントが生きてきます。
どうなる!?今後の自動車業界
自動運転に伴う法体系の整備
任意保険の整備や、事故が起きた時の責任の所在をはっきりさせるルール作りも必要です。
「同質化」による低価格競争へ
電気自動車の構造はかなりシンプルです。エンジンを組み立てるような高度な技術はいりません。
電気自動車は，部品を調達してきて組み上げれば製品が出来上がる「モジュラー型」の製品になります。自動車メーカーの系列が崩れ、性能と品質を満たせば、より安い企業から購入するようになります。
それと同時に、光岡自動車のようなオリジナルボディーを制作する、小さな自動車メーカーがたくさん出てくることも確実です。
電気自動車、10年後には1台50万円!!!
電気自動車の価格推移は、PCやスマートフォンと同じ運命をたどります。
15年前の2005年、ミドルクラスのデスクトップPCは20万円でした。これが今や5万円で購入できます。価格は1/4になりました。
何故安くなったのかというと、技術が陳腐化して、後進国でPCが組み立てられるようになったからです。
電気自動車は構造がシンプルなので、同じような動きが間違いなく進んでいきます。
グーグルカーとシェアリングエコノミー
カーシェアリングが進んでいますので、個人が所有する必要はなくなります。
個人は車を所有せず、自動運転のグーグルカーを好きな時に好きな場所へ呼び出せる、10年以内にそんな世の中がくることは間違いないでしょう。
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