テクノロジー TECHNOLOGY

世界ではライドシェアに自動運転車も参入 どうなる日本のライドシェア

現在、世界ではライドシェアの動きが加速している。ライドシェアとは、配車マッチングアプリなどで一般のドライバーと利用者を結ぶ仕組み。日本では法規制の関係などで普及していないが、世界ではすでにアメリカのUberや中国のDiDiなどなど、有力企業が生まれている。そんななか、GM傘下のCruise(クルーズ)が、今年の初めにライドシェア用の無人自動車を披露した。ライドシェアや自動運転技術は、我々のモビリティをどう変えるのか。

海外で急成長するライドシェア
日本はタクシー業界が導入

クルーズが発表したシェアリングサービス用の電気自動車「Cruise Origin」。すでに、サンフランシスコで公道試験も兼ねて、クルーズ社の社員用ライドシェアサービスに投入している。走行実績は約160万km。このデータをもとに学習したアルゴリズムを搭載し、量産する予定だという。

「Cruise Origin」には4人分の座席があり、間口の広いスライドドアや低い床は、様々なハンデを持つ人にも優しそうだ。ライドシェアは自分で運転ができない人へも提供される機会が多いことを考えると、高齢者や障がいを持つ人のニーズを確実にとらえるのではないだろうか。同社ではサービス開始当初は、比較的安全なエリアでの走行を予定している。

一方で、日本のライドシェアの実情はというと、注目は高まりつつあるものの、法規制の壁が大きい。日本では有償のライドシェアは「白タク」とされてしまうからだ。前述のUberも、福岡市で行った2015年の「みんなのUber」実証事業で日本に参入するも、国交省に「白タクにあたるため違法」と認定されてしまった。日本のライドシェア事業は、海外に大きく差をつけられているのが実情だ。

ただし、動きがないわけではない。一般車両を有償で提供すると違法になってしまうため、日本では配車サービスとタクシー会社が提携するという形で、独自のライドシェアが推進され始めた。また、ボランティアで提供する分には法的な問題はないため、NPOや自治体が提供する形で、各地で実証実験も行われている。今年の1月には経済同友会がタクシー事業者が一般ドライバーを活用する「日本版ライドシェア解禁」も提言した。タクシー業界はドライバーの高齢化によって人手不足が問題化しており、部分的なライドシェアの採用に期待がかかる。

また、自動運転車に関しても、各地で小規模な実証実験が実施されている。法改正も進んでおり、今年4月にはいよいよ公道での “レベル3” (一定の条件下であればシステムや周辺状況を監視しなくてもよい) の自動運転が解禁された。

いずれにしても、世界のモビリティは変革し始めている。自動運転車の開発や、ライドシェア事業への参入の議論は、日本でも避けて通れない。日本独自の事情を考慮しつつも、柔軟な法改正や規制緩和が待たれるところだ。

(トップ画像:https://www.didiglobal.com/about-didi/about-us

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世界との差を巻き返せるか!?立教の大学院がAIに特化した研究科を開設

HERO X 編集部

脱「MARCH(*日本の大学群の通称)」宣言により注目を集める立教大学が2020年4月開設を目指して AI に特化した大学院研究科を設けることを発表した。メディカル、スポーツとテクノロジーの融合のなかで、今後ますます連携が見込まれるであろう AI 分野の研究に同大学はどう切り込もうとしているのか。

大学や企業研究所での研究が加速度的に進む人工知能 AI。だが世界的に見れば日本の研究はまだまだ浅く、アメリカや中国が拠点となりつつあるのが現状だ。最先端を追いかける研究が注目されるなかで、立教が視線を注いだのは AI やデータサイエンスに関わる人材の不足。AI 開発における国内の現状について、数カ月間の短期的な講座や研究室単位での部分的な取り組みに留まるものが多く、機械学習や深層学習(ディープラーニング)を中心とした AI 領域について学習・研究するカリキュラムが少ないのではないかと判断、これらの部分を中心にカリキュラムを設置し、文理融合型のプロジェクトを実際に動かす研究科を立ち上げることにした。

企業との連携も強化、産学連携による社会実装にも積極的に取り組む環境を整えるとしている。輩出する人材のモデルとして、「AIサイエンティスト」、「AIエンジニア」「AIプランナー」、「AIプロデューサー」といったものを置き、倫理的、法的、社会的諸課題に配慮したスペシャリストの育成を目指す予定だ。

育成する人材モデル

AI サイエンティスト
機械学習の数理モデルを深く理解し、高度な情報科学や統計学の知識を持ち、論文から最新の AI 技術を実装できる力を育成。先端的な機械学習モデルを主導できる人材を目指す。

AI エンジニア
エンジニアやプログラマー経験のある社会人が、AI 関連技術と既存技術を合わせて発展的に生かす力を育成。既存の AI 技術をソフトウェアで実装でき、実データに対して機械学習の応用ができる人材を目指す。

AI プランナー
基礎的な AI 関連知識を有し、業務活用を企画できる力を育成。ソフトウェア実装を経験し、エンジニアやプログラマーとコミュニケーションできる人材を目指す。

AI プロデューサー
ビジネス経験の豊富な社会人が、幅広く、そして深い AI 関連の知識や技術を身に付ける。それらを生かして製品開発やサービスの企画立案を主導できる人材を目指す。

医療の現場でも画像診断ソフトの開発をはじめ、AI技術を使った新しい研究が進められているが、この研究科の出現は医学の専門知識を持ちながら AI サイエンティストとしての力をつけられるチャンスとも言えよう。選考は今年4月下旬ごろを予定している。詳しくは同大学のHPへ。
https://ai.rikkyo.ac.jp/
※2019 年4月下旬に文部科学省へ設置届出を予定、記載されている内容は予定であり、変更の可能性がある。

[TOP動画引用元:https://youtu.be/mi8VelUvwpo

(text: HERO X 編集部)

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