MITのタスクフォース「完全自律走行車は"少なくとも"10年かかる」

20人以上のメンバーからなるMITの教員と学生の研究チームと外部の諮問委員会は7月23日、自律走行車の開発に焦点を当てた最新の報告書を発表した。それは完全なドライバーレスシステムが大規模な地域に展開されるまでには少なくとも10年はかかると指摘する。

MITのタスクフォース「完全自律走行車は"少なくとも"10年かかる」

20人以上のメンバーからなるMITの教員と学生の研究チームと外部の諮問委員会は7月23日、自律走行車の開発に焦点を当てた最新の報告書を発表した。それによると、完全なドライバーレスシステムが大規模な地域に展開されるまでには少なくとも10年はかかるだろうとしており、特定の交通分野では地域ごとに拡大が進み、その結果、全国的に利用可能性にばらつきが生じるとしている。

共著者のJohn Leonard(MIT工学教授)とErik Stayton(MIT博士候補)は、技術的な課題に加えて、コストが採用の障壁となっていることを指摘している。真の意味での自律走行車には複雑なセンサーとコンピューターが必要で、その生産量は先進運転支援システム(ADAS)に比べても少ない。また、自律走行車の安全性を人間が監視する遠隔操作は、ビジネスモデルへの懸念が高まっている研究を考えると、「無視できない」コストになる可能性が高い。ある事例研究では、遠隔操作者、ライセンス、保険、メンテナンス、その他のシステムへの支出により、サンフランシスコでの個人所有車とのコスト競争力を維持するのは困難であることが判明している。

アマゾンの最近の数十億ドル規模のZoox社買収は、滴滴出行の自動運転ユニットへの5億ドルの投資と、Waymoの最初の外部ラウンドを30億ドルに延長した7億5000万ドルに続くもので、自律走行車の開発には依然としてコストがかかり、採算が取れないという考え方を裏付けている。たとえば、Waymoは、パンデミックの影響で操業を一時停止する前は、年間数十万ドルの収益しか得られなかったと報じられており、同社の年間コストは約10億ドルと推定されている。パンデミックの影響で経済が混乱する中、滑走路獲得競争はより緊急性を増している。クルーズ、コディアックロボティクス、アイクのような比較的資金力のあるベンチャー企業は数百人の従業員をまとめて解雇してやりすごそうとし、他の企業は買収の可能性について話し合っている。

実際、May Mobility, EasyMile, Optimus Rideが運営するジオフェンス付きシャトルのように、より限定された機能を持つ車両でさえ、なかなか前に進まないでいる。米運輸省は2年前にドライバーレスシャトル分野に関する報告書を発表し、限られた車両の自律性、調達上の課題、そしてシャトルの新興企業がまだ取り組んでいない規制上の予測不可能性を強調している。報告書の著者は、「市場は小さく、この分野の企業の多くは、従来の自動車メーカーに比べて、システムの設計や検証、車両の製造の経験がほとんどありません」と書いている。「低速の自動運転シャトルは、すべての環境やサービスに適しているとは限らない」。

このような現実を受けて、交通機関のような代替的な自律的な追求が生まれている。TuSimple、Thor Trucks、Pronto.ai、Ike、Einride、Kodiak Robotics、Embark、Daimler、Volvo、Waymo、Auroraは、7000億ドル規模の輸送・物流市場で競合するスタートアップ企業の一つである。簡単に言えば、ライドシェアとは異なり、トラック輸送には自律性の必要性があります。運転手のいないトラックは年間700億ドルを節約し、生産性を30%向上させることができ、そのすべてが、アメリカの労働力不足のギャップを埋めるのに役立つと、American Trucking Associatesが2018年に5万人のトラック運転手と推定している。

しかし、MITの報告書が指摘しているように、トラック運転手は運転するだけではないので、短期的な影響は広がらないかもしれない。Waymoが模索している配送ソリューションの1つは、トランスファーハブモデルである。自動運転のトラックが全行程をカバーするのではなく、自動化された部分と、手動で運転された人力トラックが関与する部分が混在している。高速道路の近くにある自動運転車のトランスファーハブは、スイッチオフを処理し、路面での走行を最小限に抑えることができるだろう。

「高度に自動化されたトラックであっても、積み込み、積み下ろし、メンテナンスなどの他の理由では、人間の存在は依然として価値があるだろう」と報告書には書かれている。「トラック運転手の)仕事のかなりの部分が急速に入れ替われば、雇用の危機をもたらすだろう。しかし、雇用への影響は、技術の進歩の速度と地理的展開のペースに左右される。これにより、労働力の変化に備え、交通機関や渋滞への潜在的な影響を研究する時間が増え、その影響が実際には運転関連の職業への直接的な影響を上回る可能性がある」。

それでも、2018年の時点で、少なくとも37万人の配車サービスドライバー、68万1,000人のバスドライバー、190万人の大型トラックやトラクタートレーラーのドライバー、145万人の配送ドライバーや販売員など、運転の仕事が自動化されると、「何百万人もの」人が潜在的な混乱の影響を受ける可能性があると、概要は注意を促している。これを食い止めるために、Leonard、Stayton、および同様の企業たちは、今後数年以内にドライバーのキャリアパスを強化し、労働基準と労働者保護を高め、公共の安全を促進し、人間主導のトラックの小隊編成による良い雇用を創出し、安全な電気トラックを促進するよう、政策立案者に呼びかけている。彼らはまた、道路、橋、通信システム、データベース、および基準のようなインフラストラクチャの改善も推奨しており、それらは雇用、アクセス性、および環境に関してプラスの波及効果を生み出すことができると彼らは主張している。

「自動運転車の移行は、雇用を失うことにはならない。自動運転車のロールアウト時間が長くなればなるほど、ドライバーやその他のモビリティワーカーがモビリティシステムやテクノロジーをサポートする新たなキャリアに移行するのに役立つ、労働力訓練への持続的な投資のための時間が確保される。現在の運転の仕事からこれらの仕事への移行は、職業訓練のリソースが利用可能である限り、雇用のための潜在的な経路を表している」と報告書は主張している。

Image Courtesy of Waymo

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