# 【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 どうも、川崎秀人です。 久々のアップデートログを撮っていきたいと思います。 ずっと秀人の裏話というプレミアム配信の方は、毎週月曜日に収録していて、今もちゃんと配信をしているんですけども、 このアップデートログに関してはですね、本当になんだか久々になってしまいました。 サボっていてごめんなさい。 もし楽しみにしてくれている方がいらっしゃったら申し訳ないなと思います。 今はですね、私のぶっ壊れた携帯電話をですね、直すというか、 新しいiPhoneに変更する作業を行いながら、パソコンの方で録音を撮っています。 移行作業というのはね、昔に比べたら随分楽になったんだけど、ただセキュリティも結構あるからめんどくさいですよね。 それこそウォレットの関係もそうだし、さまざまなアプリの認証基盤がどんどん強化されているから、 それぞれがそれぞれのパスワードを持っていったりして、結構この移行がめんどくさいなと思っていますけれども、 今、順番に移行作業の方をやらせていただいております。 さあ今日はですね、自動運転会社の苦労という内容でお話をさせていただきたいと思います。 昨日ですね、デジタル庁の公務の一環で、自動運転の車に試乗をさせていただきました。 実際にですね、街中をデジタル庁から出発して、新橋の方に行って、新橋のSL広場の周りのランチタイムの、 かなり人がたくさんいらっしゃる状態の中を自動運転で走ってまいりました。 自動運転はこれまでも何度か乗ったことがあるんですけども、今回はですね、ベースとなる車種がアルファードだったんですよね。 アルファードでやっていたので、ものすごく乗り心地の良い自動運転の車で乗ってまいりました。 ただですね、実際に自動運転はどうだったのかというと、やっぱりなかなかハードルが高い。 途中で、人手で、ドライバーがハンドルを持ってアクセルを踏んだりすることを介入と言うんですけども、 何度か介入を行わないとダメだった。それだけかなり厳しい状態が見えました。 Hey Siri、今の天気は? Hey Siri、メッセージを送信と言ってください。 Hey Siri、3分のタイマーをセットと言ってください。 Hey Siri、自宅への道順を調べてと言ってください。 最後に、Hey Siri、音楽をかけてと言ってください。 Hey Siri、音楽をかけて。 Siriの準備ができました。 すいません、みなさま。録音してるのにまさかこんなことになるとは思わなかった。ごめんなさいね。 こういう中、生々しいのもいいですよね。 介入が何度もある状態だったんです。 歩行者が明らかに渡らないのは人間の感覚ではわかるんだけれども、 全然止まって動かなかったり、逆に人が歩いてるのに、この速度で突っ込んで大丈夫?みたいなね。 もしかしたら途中で止まったのかもしれないけれども、なかなか怖かったんですよね。 それが何度か起きたので、まだまだ自動運転難しいんだろうなと思ったんです。 そもそもの自動運転ってどうやって動いてるのかというと、今回乗らせてもらったのは、全部AIで判断でした。 AIに、じゃあ事前に学習をさせてるの?って聞くと、これが面白いことに、基本的に学習をさせてないんですよ。 学習をさせてないというのは、例えば同行法のルールとか、 黄色い車線だったら車線変更しちゃいけないとか、赤になったら止まらなきゃいけないとか、 こういうことを事前に学習させたわけではないんですって。 じゃあどうやってるのかっていうと、ひたすら走行データを学習させるんですって。 走行データを学習させることで、AIが学んでいって、自動運転の走行ができるっていうね、こういう仕組みを採用されてたんですね。 めちゃくちゃすごいなと思ったんです。 だって僕が車の免許取るときは、教習所を行って、学科と実技の両方やるじゃない。 なんだけど、このAI自動運転は実技のみで学習していくっていう、そういう仕組みなので、すごいなと思っていたんですけども、 そうなってくると、どんだけ走行データを食べさせるのかっていうのが、すごく重要なポイントになっていて、 ここが実はこのAI自動運転車を開発する会社の悩みでもあったわけです。 というのも、彼らは自前で、自分たちで走りまくって、そしてデータを生成して、AIに加わせてたっていう、こういうことをこれまでやってきたんですけども、 やっぱり自分たちの会社だと、そんな大きな会社じゃないから、リソース限られるじゃない。 リソース限られちゃうんで、データの量っていうのがやっぱり少ないのが悩みなんですって。 そうなったときに、じゃあ日頃から常に車で街中を走っているものって何かというと、やっぱりこれはタクシーと宅配便なんですよ。 タクシーと大和さんとか佐川さんとか宅配事業者、あと郵便だね、郵便局。 こうしたところの車っていうのは、常にドラレコつけて走り回っているから、走行データの量が半端ないんですよね。 だからそうなると、彼らからすれば、その走行データを使わせてほしいんです。 その走行データっていうのはもちろん、画像とか動画だね。 ドライブレコーダーで撮る動画が最も重要な資源になるし、 この動画というのは本当に目で見えるものだけじゃなくて、実は街の音とかですね。 こうしたものも将来的にAIに学習させる材料になり得るので、実は音とかそういったものもすごく重要になってくるんです。 なのでそういうものをもらえると、開発がより一層スピーディーになりますというのが教えてもらった答えでした。 じゃあそれ、提供できるように、例えば大和さんなり佐川さんなり、あるいはタクシー会社なり郵便局なりにアプローチしてるんですか? アプローチはしているんだけれども、やっぱりデータを出したがらないというふうに言ってました。 その出したがらない理由のめっちゃ大きなポイントが個人情報なんですね。 つまり、街中でドライブレコーダーに撮られる画像というのは、例えばその人の表情だったり、そうしたものも実は重要な情報になってくるんですけども、 これが身体的特徴ということで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ということで、事業者がビビって出したがらないんですよ。 それでデータが全然集まらないというのがあったんです。 今回の僕がめちゃめちゃ一生懸命手がけた個人情報保護法の改正ですよ。 AIの開発のためだったら、こういう個人情報扱いをちょっと緩くするというのが今回の改正のポイントなんですね。 ちょっと順を追って話すと、今みたいにドライブレコーダーのデータを事業者がAI開発会社に提供しようとしたときに、 これまでは個人情報に触れてしまうということから、例えばモザイクをかけて提供するとかっていうのを普通にやられてたんですね。 だけど自動運転の車の開発者からすると、道路を渡る人の表情とかも結構AIの判断材料になるので、 モザイクなんかかけられていると全然使えないデータになってくるんです。 だからモザイクなんかかけずにそのままくださいよというと、事業者側は個人情報保護法に抵触するかもしれないから出せませんというふうにデータ提供を拒んでしまうというのが実態としてあったんです。 なんだけど今回の個人情報保護法では、そういったAIの開発に必要であれば受け取る側がちゃんと管理体制をしっかりして、 秘密報じ契約なんかもちゃんと結んでおけば提供しても問題ないですよという特例を作ったんですね。 これによって事業者側がわざわざモザイクをかけたり、もしかしたらタクシーだったらドライブレコーダーの中で音声が入っているかもしれないじゃん。 こういったものも消さなくても大丈夫というような、こういうような開発のためのデータ提供というのができるようになったんです。 今回、実は自動運転の会社さんって、本当に今回の個人情報保護法の改正というものにものすごく大きな期待を寄せてくれていて、 一方で野党のほうから、もうダメだダメだというふうに決めつけられて、国会の中で修正案まで出されるような状況になってしまったときに、 本当にこの日本のAI開発、自動運転も含めたAI開発、医療とかも全部そうなんだけど、 皆さまの生活に役立つAI開発が、どんどんどんどん他国の、アメリカなどの大国にやられていって、 日本が全く立ち入りできなくなってしまうという、そういうことを危惧されていたんです。 やっぱり本当に今回そういう意味においては、人口が減ってなかなか人手が足りなくなってくるこの日本において、 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っていうのは、すごく大きな成果だというふうに思いました。 やっぱりね、これ何度も言ってるんだけど、 野党の方がご心配される内容っていうのは、正直本当に心配いらないよっていう内容なんだけど、 この部分が、僕たちがきちんと説明できていない、理解を得られるための説明努力をもっともっとしなきゃいけないんだなというのを、 今回の国会でも痛感したわけなんですけれども、 やっぱり僕らの言葉よりも、こういう事業者の直接の声というほうがしっくりくると思うんです。 なので、AI開発事業者の皆さんも、今の自分たちの開発の現状とか、この日本の状況、あるいは他国の開発状況なども、 与野党問わずに、いろんな国会議員に説明をしてほしいなあなんていうことを、ちょっと心から思います。 しっかりとこのAI開発して、このAI開発はすべて日本の産業の成長や皆様の生活の利便性というものをゴールにしてですね、 開発してもらう、そんな世の中になればいいんじゃないかなと思います。 というわけで今日はですね、自動運転会社の悩みについてお話をさせていただきました。 それではまた次回。じゃね。