【産学連携事例】自動運転の安全性を支える「仮想環境」と社会実装への挑戦

神奈川工科大学 先進自動車研究所 取材紹介

自動運転技術の実用化が現実味を帯びる中、その普及を左右する最大の課題の一つが「安全性の検証」です。実車だけでは再現が難しい膨大なケースをどう評価するか。自動運転における安全性評価の手法確立が急務となっています。

こうした技術的背景を踏まえ、神奈川工科大学先進自動車研究所では、2大学10企業から構成される、大規模コンソーシアム形式の研究活動を推進してきました。各省庁とも連携し、自動運転のDIVP（Driving Intelligence Validation Platform）プロジェクトとして、自動運転の実装を支える基盤づくりに挑戦しています。

テクノプロの人材は神奈川工科大学に加わりプロジェクトの推進に貢献しています。ここではその模様を紹介します。

プロジェクト概要

本プロジェクトは、内閣府のSIP（戦略的イノベーション創造プログラム）を起点に始まった、自動運転の安全性評価に関する産学官連携プロジェクトです。

プロジェクトリーダーを担う神奈川工科大学先進自動車研究所の井上秀雄特任教授はこう語ります。
「最初に安全性評価のためのシミュレーション基盤を構築しました。その後、実証や法規検討など、複数の国家プロジェクトに広がっています」

現在は、高速道路における安全性評価や、レベル4自動運転に関する法規要件の検討など、社会実装を見据えた領域にまで研究が拡張しています。さらに、国土交通省の法規検討や国際基準の議論にも本プロジェクトの知見が反映されています。

「安全や信頼性の考え方については、海外での実績や評価も高い日本だからこそ、発信していけるジャパン・ブランドの領域だと考えています」

井上秀雄 特任教授

自動運転時代へ向けた仮想環境の役割

実車検証を補完するシミュレーションの必然性

自動運転技術の進展は、車両開発のあり方そのものを急速に変えてきました。中でも仮想環境は、単なる開発補助ツールではなく、開発プロセスには欠かせない中心的な役割を担いつつあります。

「実車で何度も計測する従来の手法では、市場が求めるスピード感に追いつきません。また、実車走行では再現が難しい天候条件や危険をともなう条件では、検証から外挿された仮想環境でのシミュレーションでのテストは有効です。このように、すでにコンピューターを活用しないと開発が間に合わない時代になっています。実際の開発現場においてもその変化は顕著です」と井上教授は、自動車開発分野での危機感を露わにしています。

テクノプロから参画している黒田は、これまでの経験との違いについて次のように語ります。

「もともと私はミリ波レーダーを中心に開発業務に従事してきました。こちらのプロジェクトではカメラやLiDARなど複数のセンサーを前提に、基本に戻りつつ幅広い視野で考える必要があります。それぞれのセンサーがどのような原理で外界をセンシングしているのかを理解することが重要だと感じています」

センサー単体ではなく、システム全体として挙動を捉える必要があるからこそシミュレーションの役割は大きく変わってきているといいます。

「実車での検証だけでは、すべてのケースを確認することは難しいです。シミュレーションを使うことで、さまざまな条件を再現しながら検証できる点は大きな利点だと思います」

再現性とパラメータ検証がもたらす価値

さらに黒田は、仮想環境の価値は「再現性」だけではないと指摘します。

「同じ条件を何度も再現できることに加えて、パラメータを変えながら検証できる点が重要です。どの条件でどのような挙動になるのかを、整理しながら理解を深めることができます」

一方で、シミュレーションの精度を高めるためには、現象そのものの理解が欠かせません。

「たとえば、雪道のような環境では、センサーがどのように反応するのかを正確に把握する必要があります。実験で得られたデータと照らし合わせながら検証しないと、シミュレーションの精度が確保できない部分があります」

実際に現地での実験も行いながら、仮想環境との整合性を確認していくプロセスは、大学との連携だからこそ実現できる取り組みだと話します。
「シミュレーションだけでも、実験だけでも不十分です。両方を行き来しながら検証することで、より信頼性の高い評価につながると感じています」

仮想と現実を往復する開発プロセスは、新しい標準になりつつあります。その中で、シミュレーションは単なる効率化の手段ではなく、安全性を支える基盤技術として位置づけられてきました。

テクノプロ黒田

産学官連携での「共通基盤」と「対話」の重要性

用語・認識の違いを乗り越える共通理解

本プロジェクトが自動車市場から期待されるポイントは、産学官が連携することによる、多様な知見の融合にあります。

一方で、プロジェクト現場の中では一筋縄にいかない状況もあるといいます。

たとえば異なる立場の組織が集まることで、用語や認識の違いが生じる場面も多い、と井上教授は語ります。

「同じ言葉でも、立場によって意味あいが異なることがあります。その違いを整理しなければなりません。特に私が重視しているのは『共通理解と意見の違い』を明確にすることです。意見が違うことは、兎角、もめごとに捉えられがちですが、私たちは寧ろ、それぞれの意見やアイディアを理解し合い、新しい発想やアイディアを創造するポジティブなものとして進めています」

異分野対話が生む新たな視点と価値

テクノプロの中野も、この環境の価値を次のように語ります。

「異なる分野や立場の人と議論することで、自分では気づかなかった視点に触れることができます。データ処理やシミュレーションのモデル構築を通じて、理論と実務の両方を意識するようになりました」

こうした対話の積み重ねが、プロジェクト全体の質を高めています。

テクノプロ　中野

前例がない挑戦

センサー知見とシミュレーション統合の挑戦

黒田と中野は、それぞれ異なる専門性を持ちながら、本プロジェクトの中で新たな領域に挑戦しています。

黒田は、センサー領域の知見を活かしながら、シミュレーションとの統合に取り組んできました。
特に印象に残っている経験として、海外での学会発表を挙げます。

「ドイツでの学会発表は、研究内容を客観的に見直す良い機会になりました。外部の評価を受けることで、自分たちの立ち位置や課題が、より明確にできたと感じています」

一方で、中野はデータ解析やシミュレーション実装の領域においてプロジェクトの中核を担っています。モデル構築からデータ処理、評価ロジックの設計までを一貫して担当し、大規模なシミュレーション環境の中で検証を進めています。

大規模データ解析による評価精度向上

本プロジェクトの特徴の一つが、扱うデータの規模と多様性です。実験データ、シミュレーションデータ、さらに異なるセンサーから取得される情報を組み合わせながら解析を行う必要があります。

中野は、その難しさについて次のように語ります。
「前例がないところから始める必要がありました。最初は、シミュレーションで扱うデータの意味を正確に理解することが難しかったです。モデルを動かすこと自体はできても、その結果が何を示しているのかを深く把握できるレベルにはなかなか届きませんでした」

仮想環境における検証では、単に結果を出すだけではなく、データの前提条件や取得方法、センサー特性まで含めて理解することが求められます。

「同じ“データ”でも、取得方法や条件によって意味が変わります。どのデータをどのように扱うかを整理しないと、正しい評価にはつながらないと感じました。シミュレーションの結果をそのまま使うのではなく、データを整理し、比較し、傾向を見つけることが重要です。大量のデータを扱う中で、どこに着目するべきかを考えることが今回の私のミッションです」

また、本プロジェクトでは大規模なシミュレーションを繰り返し実行できる環境が整っていると中野は続けます。

「同じ条件を変えながら何度も検証できるため、データの蓄積量が非常に多くなります。その中から有効な知見をいかに抽出するかが重要になります」

中野は、そのための工夫について次のように語ります。
「すべてのデータを同じ粒度で扱うのではなく、評価の目的に応じてデータを整理し、比較しやすい形に整えることを意識しています。また、条件ごとの傾向が見えるように、パラメータごとに切り分けて分析することで、どの要因が挙動に影響しているのかを把握しやすくしています」

さらに、単発の結果ではなく、複数の検証結果を横断的に見ることも重要だといいます。
「個々のシミュレーション結果を並べて比較すれば、共通する傾向や特異な挙動を見つけることが可能です。それを積み重ねていくことで、評価の精度向上につなげられます。これは実車計測では無限に時間がかかってしまいますが、シミュレーション環境があるからこそできる分析手法です」

さらに、異なる立場の関係者と議論を重ねることで、データの見方にも変化が生まれたと、中野は続けます。 「大学、企業、行政と、それぞれ重視するポイントが異なります。その違いを踏まえてデータを説明することで、自分自身の理解も深まっていきました」

国内唯一のドーム状スクリーンを設置した自動運転シミュレーター

テクノプロに期待すること

研究と社会実装をつなぐ企業の役割

産学官連携において、企業には研究と社会への実装をつなぐ役割が求められます。研究成果を実際の開発やサービスへと落とし込み、社会の中で機能させていくためには、現場の知見と実行力が不可欠です。

井上教授は次のように述べています。

「今回のプロジェクトでは、必要としている技術領域に対して適切な人材が参画していると感じています。中でもテクノプロは、それぞれが専門性を持ちながらも、異なる領域に対して柔軟に対応できる人材、『この技術領域のプロフェッショナルが欲しい』と思ったときに、最適なスキルの持ち主を紹介してもらえるので本当に助かっています」

テクノプロには、あらゆる特定分野に強みを持つ技術者が多数在籍しており、プロジェクトの要件に応じて最適な人材をアサインできる体制があります。今回の取り組みにおいても、大学側が求める技術要件と人材のベストマッチングを行ったことで、研究と実務の双方においてスムーズな連携が実現されています。

テクノプロ側としても研究と実務の両方に関わることで、技術者として本プロジェクトでしか得られないメリットがあると、黒田は語ります。

「幅広い分野に触れられる環境は、自分の視野を広げる機会になっています。これまでの専門領域に加えて、新しい技術や考え方を取り入れることができています。実務と研究の両方を経験できることが、自分の成長につながっていると感じています。データやモデルの意味を深く理解するようになりました」

研究と社会実装の橋渡しに

こうした取り組みは、個々の技術者の成長にとどまらず、企業全体の技術力向上にもつながります。

中野は、データ解析という観点から本プロジェクトの価値について次のように続けます。
「これだけの規模と種類のデータを横断的に扱える環境は限られていると思います。シミュレーションで得られたデータから傾向や特性を見つけて、安全性評価の精度を高めるという手法は、今後もニーズが増えていくでしょうから、個人のスキル面でも非常に有用だと感じています」

そのうえで井上教授は、本プロジェクトの先にある課題と可能性について聞くと、次のように語っていました。

「現在は、仮想環境の精度や評価手法について、まだ統一された基準が十分に整っているとはいえません。ただ、課題は明確であり、その解決に向けた方向性も見え始めています。実験データとの連携や、評価指標の標準化を進めることで、より信頼性の高い検証が可能になると考えています。それが進めば、開発の効率だけでなく、安全性の確保という点でも大きな前進になります」

さらに、その先にある社会的なインパクトについても言及しています。

「仮想環境による検証が確立されれば、自動運転の開発スピードは劇的に変わります。これまで時間やコストの制約で検証できなかったケースにも対応できるようになります。日本はこれまで、安全性や信頼性を重視したものづくりを積み重ねてきました。この分野においても、その強みを活かすことが重要です。今は、世界に向けて発信していく段階に来ていると感じています」

産学官が連携し、技術と制度、そして人材を一体で育てていく。

本プロジェクトは、その中心に位置する取り組みの一つであると語っていました。

レーダー・LiDAR・カメラ他の機器を搭載した試験車

終わりに

今回の取材で感じたのは、自動運転の実用化は単一の技術では成立しないということです。

仮想環境による検証、現象理解、法規との整合、そして組織間の対話。これらが重なり合って、初めて社会に受け入れられる技術となります。

国家プロジェクトとしてのスケールの中で、神奈川工科大学 先進自動車研究所はこうした課題とも向き合っています。

その取り組みは、単なる技術開発にとどまらず、未来のモビリティ社会における安全性と信頼の基盤づくりそのものといえるでしょう。テクノプロは、このような研究活動に今後も協力していきたいと考えています。