【技術の先端】人工知能の判断を明確化して自動運転の安全・安心を（後）

九州工業大学 大学院生命体工学研究科 人間知能システム工学専攻
准教授　我妻　広明　氏

　2020年の実用化を目指して研究が進む「自動車の自動運転」。さまざまな技術が用いられているなかで、とくに注目されているのが、ドライバーの代わりに自動車を操縦する人工知能（AI）技術だろう。現在、自動運転を普及させるうえでの課題の1つとされているのが、AIによる運転時に事故が発生した場合の原因把握の難しさだ。この課題に対して、産業技術総合研究所・人工知能研究センターと九州工業大学は共同で、自動運転時にAIがどのような判断を行ったのかを記録するシステムの開発を進めている。この研究に取り組んでいる我妻広明准教授に話を聞いた。

技術の進歩とルールづくり

　――2つのAIを使用するとなると、かなりの処理能力が必要になりそうです。

　我妻　この技術が完成すれば、次は実車でリアルタイムに計算ができるようにしなければなりません。人工知能技術だけでなく、デバイスの開発や組み込み技術などに大きな展望が生まれます。自動車側だけでなくIoTも加速するでしょう。

　たとえば、目的地までの信号の情報を受信できれば安全性や移動効率が高まります。そういった通信インフラの技術も研究が進むと考えています。論理知識型AIに適したかたちで情報が流れていて、運転経路を決定すると同時にリスク回避も行う。常にデータを受信して、情報を処理して、必要なら車が止まったり、あらかじめ車線を変更しておくなど、情報機器としての自動車の設計思想の変革がもっと進んでいくと思います。
　あとは、その共通基盤を日本国内から打ち出せるのか。あるいは世界的な共通仕様が決まったときに素早く対応してデバイスなどを設計していくのか。この分野の技術革新のスピードは早いので、商業的な意味でも各社の競争はもっと激しくなると思います。

　――世界的な動きでいえば、トヨタがアメリカの半導体メーカーNVIDIAとの協業を発表しましたね。

九州工業大学大学院生命体工学研究科

　我妻　NVIDIAのGPU（※）はたしかに高性能ですが、駆動するために大量の電力を必要とします。現時点では、限定的に使わないとバッテリーが上がってしまいます。ほかにも、国内で人工知能技術の研究をしている人たちは北海道でGPUサーバーを動かすなど工夫していますが、それはコンピュータがフル稼働する際に発する熱を冷やさなければならないからです。ネックである熱と電気の消費量の問題を必死に改善していますけれど、原理的に限界があることもわかっています。その背景を考えると、実用化までにIC回路そのものの研究がもっと進むことになると考えています。

　――自動運転のコアとなる人工知能技術の研究が進むことで、他の分野の研究も進むということですね。

　我妻　現在、自動運転技術のなかで議論されているのが、高精度地図データをどうやって整備するかという部分です。カーナビの地図の精度は2～5mぐらいで、走りながらGPSを参照して現在地をアップデートするのですが、道路の幅に対しては有効ではなく、道路の中央にいるのか端にいるのかが判別できない。これは、ドライバーが運転している分には何も問題はないですが、自動運転車の場合、たとえば側道に近すぎると危ない、狭い道で対向車が走ってきて少し避ける必要があるといった場合に、センチ単位の精度が求められます。そのためには、今より数段上の精度の地図が必要だといわれています。国が主導して高精度地図データの整備に動いていますが、地図メーカーによってルールが違うため、まだ正直まとまっていない状況のようです。

　先ほど、国際規格の戦いになるかもしれないという話をしましたが、国際規格でなぜ欧米が強いかというと、国が決めたことを諾々と受け入れるということをしない文化だからです。早めに業界で共同体をつくり、自分たちでルールづくりをして、国に採用を求めるというボトムアップ式なんです。だから、仕様決定までが早いし、業界のコンセンサスが取れている。国の予算が取れたら、「この部分は利害を追求せずに協調領域にしましょう。この部分は各社で競いましょう」と早めに仕分けします。
　一方、日本の企業は利権を取れるだけ取ろうとする。国が出てきてから協調領域が設定されるため、研究に時間がかかり、国際競争において欧米から飲まれやすい構図になっています。国内でリーダーシップを取る人たちの発想を変えることが、とても大事ですね。

　――人工知能に限らず、最先端技術を会社単位の利益を考えて研究していてはダメということですね。

　我妻　最終的に公益に資する部分と社内の利益に関して、明確にビジョンを持たれたらいいと思います。「すぐに利益にならないけど研究しよう」と大きな視点で見ることです。
　実際、産学連携のプロジェクトを「大学と一緒に研究を進めて、早めに最新技術の情報を得る」手段として使っている企業も増えています。

産学連携で大学のあり方も変わる

　――企業同士だと利害が発生してやりにくい部分も、産学連携なら協力しやすいというわけですね。

　我妻　そうやって協力していただけると良いですね。これまで大学の教員は教育に力を注ぐのが王道でした。もしくは研究開発で得た特許を比較的一方的に企業に提供するやり方が主だったのではないかと想像します。今は少子化が進んでいるため、社会における「大学の存在価値」が問われています。理論を弟子に伝えていくという時代から、どれぐらい社会に貢献できるかが問われているように思います。

　九工大の場合は、産学連携で国や企業から外部資金を調達して研究開発をどんどん進めていくことに支援があります。たとえば「今後、日本がより強くなるために共通の仕様にしたほうが、後々リターンがありますよ。共通の部分は僕らが研究します」と提案できる。ある意味、企業のブレーンみたいな役割ですね。自動運転の場合ですと、私たちが国と研究しているのは共通仕様策定の部分です。一方で、「この部分は各社で競争になります」という部分が出てきます。そのときは企業と直接共同研究を行います。そういったかたちで研究の交通整理に大学を使っていただいて、どんどん研究が活性化し、結果的に日本の経済や産業の向上に貢献できればいいと思います。

（了）
【犬童　範亮】

※GPU：グラフィックスプロセッシングユニットの略。高度なグラフィック演算のために開発された部品で、パソコンなどの頭脳であるCPUよりも高速な演算処理を行う。

＜プロフィール＞
我妻　広明（わがつま・ひろあき）
1967年、山形県生まれ。理科学研究所基礎科学特別研究員、同研究所脳科学総合研究センター研究員を経て、2009年より九州工業大学大学院生命体工学研究科准教授。脳型人工知能・ロボット工学ならびに身体動作支援機器研究に携わる。「NEDO次世代ロボット中核技術開発/次世代人工知能技術」に参加。