【アップデート・ログ】自動運転車の開発課題と、走行データ活用戦略
- ひでと 川崎
- 31 分前
- 読了時間: 9分
この記事は、音声配信「川崎ひでとのアップデート・ログ」をAIで要約したものです。
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はじめに――久々のアップデート・ログ
どうも、川崎ひでとです。久々のアップデート・ログをお届けします。
プレミアム配信の「ひでとの裏話」は毎週月曜日に収録し、今もきちんと配信を続けているのですが、この表側のアップデート・ログについては、本当にすっかりご無沙汰してしまいました。楽しみにしてくださっていた方がいらっしゃったら、申し訳ありません。
実は今、壊れてしまった携帯電話を新しいiPhoneに買い替える作業をしながら、パソコンでこの収録を行っています。この機種変更に伴うデータ移行作業は、昔に比べれば随分と楽になりました。しかし一方で、セキュリティ面が強化されたことによる煩わしさもあります。ウォレット関連をはじめ、様々なアプリの認証基盤がどんどん強化されているため、それぞれにパスワードが必要となり、移行がなかなか手間のかかる作業になっているのです。とはいえ、順番に進めております。
さて、今日のテーマは自動運転です。先日、デジタル庁の公務の一環として、自動運転車の試乗をさせていただきました。その体験を通じて見えてきた「自動運転開発の課題」と、その解決の鍵を握る「走行データの活用戦略」について、お話ししたいと思います。
街中を自動運転で走る――試乗で見えた現実
今回の試乗は、実際にデジタル庁から出発し、新橋のエセル広場周辺を走行するというものでした。ちょうどランチタイムで、非常に多くの人が行き交う中を、自動運転で走ってまいりました。
ベースとなる車種はアルファードでした。乗り心地は非常に快適で、車としての完成度の高さを感じました。しかし、肝心の自動運転の性能について正直に申し上げると、実用化にはまだなかなかハードルが高い、というのが率直な感想です。
というのも、走行中に何度も、ドライバーによる「介入」が必要となる場面があったのです。介入とは、ドライバーがハンドルを握り、アクセルやブレーキを操作して、自動運転に手を加えることを指します。この介入を何度も行わなければならなかった。その事実だけを見ても、まだかなり厳しい状況にあることが見て取れました。
具体的には、歩行者が明らかに渡らない場面でも車が完全に停止して動かなくなったり、逆に、人が歩いているにもかかわらず「この速度で突っ込んで大丈夫なのか」と不安を覚える場面があったりしました。歩行者が渡ろうとしているのかどうか——人間であれば感覚的に判断できることが、自動運転車にはまだ難しい。この判断の難しさが、介入の多さという形で表れていたのです。
なぜ自動運転は「走行データ」で動くのか
では、この自動運転は、そもそもどのような仕組みで動いているのでしょうか。今回試乗した車両は、その判断をすべてAIが行っているということでした。
ここで私は、興味深い事実を知りました。「AIに事前学習をさせているのか」と尋ねたところ、基本的にそうした学習はさせていない、という答えが返ってきたのです。ここで言う「事前学習」とは、たとえば「黄色い車線では車線変更をしてはいけない」「信号が赤になったら停止しなければならない」といった、道路交通法のルールをあらかじめ教え込むことを指します。しかし、そうしたルールの事前学習は行っていないというのです。
では、どうやって自動運転を実現しているのか。答えは、ひたすら走行データを学習させるという方法でした。走行データを大量に学習させることで、AIが自ら運転の仕方を学び、自動運転の走行を実現する。こうした仕組みが採用されているのです。これには本当に驚かされました。
私たちが自動車の運転免許を取得する際には、教習所に通い、学科と実技の両方を学びます。ところが、このAIによる自動運転は、いわば実技のみで学習していくような仕組みなのです。ルールブックを読むのではなく、膨大な運転経験そのものから学んでいく。この発想の転換に、技術の進化を感じました。
開発企業の悩み――「データ量」という壁
そうなると、決定的に重要になるのが、どれだけ豊富な走行データをAIに学習させられるかという点です。そして、まさにここに、自動運転車を開発する企業の大きな悩みがあるのです。
開発企業は、自社で車を走らせてデータを生成し、そのデータをAIに学習させてきました。しかし、一社が自前で走らせられる範囲には限界があります。それほど大きな企業でなければ、投入できる車両や人員といったリソースは限られてしまう。結果として、学習させられるデータの量が、どうしても不足してしまうのです。
そこで、一つの発想が生まれます。日頃から街中を常に走り回っている車と言えば、何があるでしょうか。そう、タクシーと宅配便です。
タクシー、そしてヤマトや佐川といった宅配事業者、さらには郵便局の車両——これらの車は、常にドライブレコーダーを装着して街中を走り回っています。したがって、その走行データの量は、他とは比べものにならないほど膨大なのです。開発企業からすれば、ぜひともこの走行データを活用させてほしい、というのが本音でしょう。
ドライブレコーダーのデータが持つ価値
ここで言う走行データとは、もちろん画像や動画のことです。ドライブレコーダーで撮影した動画は、AI学習における最も重要な資源となります。
そして、この動画は、単に目に見えるものだけが価値を持つわけではありません。実は、街の音といった要素も、将来的にはAIに学習させる材料になり得ます。たとえば、緊急車両のサイレンの音や、周囲の環境音——そうした音の情報も、自動運転の高度化においては非常に重要になってくるのです。
こうした豊富なデータを提供してもらえれば、自動運転の開発は一層スピーディに進む。これが、試乗を通じて教えていただいた答えでした。走行データこそが、自動運転開発の生命線なのです。
「データを出したがらない」本当の理由
では、開発企業はこのデータをどのように確保しようとしているのでしょうか。ヤマトや佐川、あるいはタクシー会社や郵便局に対して、実際にアプローチは行っているそうです。しかし、多くの事業者は、データの提供に消極的なのだといいます。
その最大の理由は、個人情報の問題です。
街中でドライブレコーダーに映り込むもの——たとえば通行人の表情など——は、実は重要な情報となり得ます。しかし同時に、それは身体的特徴として個人情報に該当してしまう、あるいは該当する恐れがある。この点を懸念して、事業者はデータの提供に二の足を踏んでしまうのです。結果として、開発に必要なデータがなかなか集まらない、という状況が生じていました。
個人情報保護法の改正が、この壁を突破する
そして、まさにこの課題を解決するために、私が今国会で全力を注いで手がけたのが、個人情報保護法の改正なのです。
改正のポイントは、AI開発のために必要であれば、こうした個人情報の取り扱いを一定程度緩和する、という点にあります。
もう少し具体的に説明しましょう。これまでは、ドライブレコーダーのデータを事業者がAI開発企業に提供しようとすると、個人情報に触れてしまうという理由から、たとえば映像にモザイクをかけて提供する、といった対応が一般的でした。しかし、自動運転車の開発という観点からすると、道路を渡る人の表情なども、AIの重要な判断材料になります。そこにモザイクがかけられていると、そのデータはまったく使いものにならなくなってしまうのです。
かといって、モザイクをかけずにそのまま提供してほしいと求めると、事業者側は「それでは個人情報保護法に抵触するかもしれないから提供できない」と、データの提供を拒んでしまう。これが、これまでの実態でした。
今回の個人情報保護法の改正では、この膠着状態を打開しました。AIの開発に必要であれば、受け取る側がしっかりとした管理体制を整え、秘密保持契約などをきちんと結んでおけば、データを提供しても問題ないという特例を設けたのです。
これによって、事業者側はわざわざモザイクをかける必要がなくなります。あるいは、タクシーのドライブレコーダーに音声が録音されている場合でも、そうした情報を消去することなく、そのまま提供できるようになります。適切な管理体制のもとであれば、開発のためのデータ提供が可能になったのです。
日本のAI開発を守るための改正
今回、自動運転の会社の皆さんは、この個人情報保護法の改正に、本当に大きな期待を寄せてくださっていました。
一方で、この改正をめぐっては、野党の一部から「ダメだ」という反対の声が上がり、国会審議の中で修正案が提出される場面もありました。しかし、こうした改正が実現しなければ、自動運転を含めたAI開発、そして医療をはじめとする、国民の生活に役立つ様々なAI開発が、アメリカなどの大国にどんどん先を越されてしまう。日本がまったく太刀打ちできなくなってしまう——そうした事態が強く危惧されていたのです。
日本は今、人口が減少し、あらゆる分野で人手が足りなくなってきています。だからこそ、AIの活用は待ったなしの課題です。この日本において、AI開発のために個人情報保護法とデータ利活用法を改正できたことは、非常に大きな成果だったと考えています。
「説明する努力」の大切さ
とはいえ、反省すべき点もあります。野党の方々が懸念された内容は、正直に申し上げれば「そこまで心配する必要はない」というものでした。しかし、その懸念に対して、私たちが丁寧に説明を尽くし、理解を得るための努力を十分にできていなかった。この点は、今回の国会審議を通じて痛感したところです。
そして、こうした場面では、私たち政治家の言葉よりも、むしろ事業者の直接の声の方が、はるかに説得力を持つと感じています。
ですから、AI開発に携わる事業者の皆さんには、ぜひ自分たちの開発の現状や、日本が置かれている状況、そして他国の開発状況などについて、与野党を問わず、様々な国会議員に対して説明をしていただきたい。心からそう思っています。当事者の生の声こそが、政策議論を前に進める大きな力になるのです。
まとめ――AI開発が目指すべきゴール
今日は、自動運転会社が抱える悩みを入り口に、走行データの活用と個人情報保護法の改正についてお話ししました。
自動運転をはじめとするAI開発は、あくまで日本の産業の成長と、国民の皆様の生活の利便性の向上を、最終的なゴールとすべきものです。そのゴールを見据えながら、開発が健全に進んでいく——そんな社会になっていけばよいと、心から願っています。今回の法改正が、その一歩となることを信じて、これからも取り組んでまいります。
それでは、また次回お会いいたしましょう。
この記事は音声配信「川崎ひでとのアップデート・ログ」（2026年8月4日収録）をAIで文字起こし・構成したものです。