SIP（戦略的イノベーション創造プログラム） 概要 内閣府 政策統括官（科学技術・イノベーション担当） 私たちは再び世界⼀を⽬指します。 世界⼀を⽬指すためには、なんと ⾔ってもイノベーションであります。 安倍政権として、新しい⽅針として、 イノベーションを重視していく。そ のことをはっきりと⽰していきたい。 第107回総合科学技術会議 総理発言 ○科学技術イノベーション総合戦略（平成25年６⽉７⽇閣議決定） ○⽇本再興戦略（平成25年６⽉14⽇閣議決定） 総合科学技術・イノベーション会議の司令塔機能強化 1 ＜SIPの特徴＞ ○社会的に不可⽋で、⽇本の経済・産業競争⼒にとって重要な課題を総合 科学技術・イノベーション会議が選定。 ○府省・分野横断的な取組み。 ○基礎研究から実⽤化・事業化までを⾒据えて⼀気通貫で研究開発を推進。 規制・制度、特区、政府調達なども活⽤。国際標準化も意識。 ○企業が研究成果を戦略的に活⽤しやすい知財システム。 ＜平成26年度予算＞ ○内閣府計上の「科学技術イノベーション創造推進費」を平成26年度政府 予算案において500億円確保。 （予算の流れ）内閣府→A省へ移し替え→（管理法⼈→）研究主体 ＜実施体制＞ ○課題ごとにPD（プログラムディ ＋ レクター） を選定。 総合科学技術・イノベーション会議 ガバニングボード（有識者議員） + 平成26年5月までは政策参与。 課題ごとに以下の体制を整備 ○PDは関係府省の縦割りを打破し、 府省を横断する視点からプログラ ムを推進。 ○ガバニングボード（構成員：総合 科学技術・イノベーション会議有 識者議員）が評価・助⾔を⾏う。 外部有識者 ＰＤ（プログラムディレクター） （内閣府に課題ごとに置く） 内閣府の支援体制を 拡充 推進委員会 ＰＤ（議長）、関係省庁、専門家、 管理法人、内閣府（事務局） 関係府省、管理法人など研究者 公募により、産学からトップクラスのリーダーを PD（政策参与）として選出 2 SIP（戦略的イノベーション創造プログラム）の対象課題、PD、26年度配分額 革新的燃焼技術 （配分額 20億円） 杉山雅則 トヨタ自動車 エンジン技術領域 領域長 若手エンジン研究者が激減する中、研究を再興し、最大 熱効率50％の革新的燃焼技術（現在は40％程度）を実現 し、省エネ、CO2削減に寄与。日本の自動車産業の競争 力を維持・強化。 次世代パワーエレクトロニクス （配分額 22億円） 大森達夫 三菱電機 開発本部 役員技監 現状比で損失1/2、体積1/4の画期的なパワーエレクト ロニクスを実現し、省エネ、再生可能エネルギーの導入 拡大に寄与。併せて、大規模市場を創出、世界シェアを 拡大。 革新的構造材料 （配分額 36.08億円） 岸 輝雄 東京大学名誉教授、物質・材料研究機構顧問 軽量で耐熱・耐環境性等に優れた画期的な材料の開発 及び航空機等への実機適用を加速し、省エネ、CO2削減 に寄与。併せて、日本の部素材産業の競争力を維持・強 化。 エネルギーキャリア（水素社会） （配分額 33.06億円） 村木 茂 東京ガス取締役副会長 再生可能エネルギー等を起源とする電気・水素等によ り、クリーンかつ経済的でセキュリティーレベルも高い社 会を構築し、世界に向けて発信。 次世代海洋資源調査技術 （配分額 61.6億円） 自動走行（自動運転）システム （配分額 25.35億円） 渡邉浩之 トヨタ自動車顧問 自動走行（自動運転）も含む新たな交通システムを実 現。事故や渋滞を抜本的に削減、移動の利便性を飛 躍的に向上。 浦辺徹郎 東京大学名誉教授、国際資源開発研修センター顧問 レアメタル等を含む海底熱水鉱床やコバルトリッチクラ ストなど海洋資源を高効率に調査する技術を世界に先駆 けて実現し、資源制約の克服に寄与。海洋資源調査産業 を創出。 インフラ維持管理・更新・マネジメント技術 （配分額 36億円） 藤野陽三 横浜国立大学 先端科学高等研究院 特任教員（教授） インフラ高齢化による重大事故リスクの顕在化・維持費 用の不足が懸念される中、予防保全による維持管理水準 の向上を低コストで実現。併せて、継続的な維持管理市場 の創造、海外展開を推進。 次世代農林水産業創造技術 （配分額 36.2億円） 西尾 健 法政大学生命科学部教授 農政改革と一体的に、革新的生産システム、新たな育 種・植物保護、新機能開拓を実現し、新規就農者、農業・ 農村の所得の増大に寄与。併せて、生活の質の向上、関 連産業の拡大、世界的食料問題に貢献。 レジリエントな防災・減災機能の強化 （配分額 25.7億円） 中島正愛 京都大学防災研究所 教授 大地震・津波、豪雨・竜巻等の自然災害に備え、官民挙 げて災害情報をリアルタイムで共有する仕組みを構築、 予防力の向上と対応力の強化を実現。 革新的設計生産技術 （配分額 25.5億円） 佐々木直哉 日立製作所 研究開発グループ 技師長 地域の企業や個人のアイデアやノウハウを活かし、時 間的・地理的制約を打破するような新たなものづくりを確 立。地域の競争力を強化。 3 SIP-adusメディアミーティング Strategic Innovation Promotion Program for Universal Service 平成２７年１月２９日 内閣府 プログラムディレクター（PD) 渡邉 浩之 本日の次第 １．自動運転技術開発に関する国際動向 ２．自動走行システム実用化のための主要テーマ ２．１ 走行環境のモデル化 ２．２ データ通信を利用した環境認識 ３．質疑応答 4 SIP-adus 2 SIP-adusの取組紹介 ・2013末 議論検討開始 ・2014.5.23 研究開発計画発行 2014.11.13 研究開発計画改定 SIP-adus 3 交通事故死者低減国家目標の達成に向けて 人口10万人当たりの交通事故死者数 日本の国家目標； 2018年を目途に交通事故死者を2,500人以下 人 14 達成困難な状況 12.7 11.9 12.2 11.3 2013年 4,373人 2014年 4,113人 （▲260人） 12 10 9.7 9.0 9.2 9.2 9.3 9.3 7.7 7.2 7.4 7.5 8 13.1 13.8 14.9 14.2 10.0 10.1 8.3 6.0 6 4.3 5.2 5.2 5.2 4.9 5.0 5.1 4 2.3 2 0 チ ェ コ 韓 国 ポ 2 0 0 6 2 0 0 6 ア メ リ カ 合 衆 国 ) ) 2 0 0 6 ギ リ シ ャ 2 0 0 6 ) 2 0 0 2 ラ ン ド ( ス ロ ベ ニ ア ( ハ ン ガ リ ( ラ ン ド ジ ス ロ バ キ ア ー 2 0 0 6 ベ ル ギ ) ニ ュ ) ) 2 0 0 5 イ タ リ ア ( ア イ ル ラ ン ド ー 2 0 0 6 ) ) 2 0 0 6 ス ペ イ ン ) 2 0 0 6 ポ ル ト ガ ル ( カ ナ ダ ー ル ク セ ン ブ ル ク ー ス ト リ ア ( オ ス ト ラ リ ア ( オ ( ク フ ラ ン ス ー デ ン マ ( デ ン フ ィ ン ラ ン ド ) 2 0 0 6 ス ド ウ イ ェ ツ ( ノ ル ウ ェ ー 日 本 ー ス イ ス ー ン ダ イ ギ リ ス ー ( ） 2 0 1 8 ア イ ス ラ ン ド ー （ 日 オ 本 ラ ) 出展：内閣府資料より (2009) 5 4 ロードマップ １．交通事故低減等 国家目標の達成 ： 国家目標達成の為の国家基盤構築 ２．自動走行システムの実現と普及 ： 一気通貫の研究開発と国際連携 同時進行による実用化推進 ３．次世代公共交通システムの実用化 ： 東京オリンピック・パラリンピック を一里塚として開発推進 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 ◆実証実験 2030 ◆交通事故死者国家目標 2500人以下 ◆ﾌﾟﾚ東京ｵﾘﾝﾋﾟｯｸ・ﾊﾟﾗﾘﾝﾋﾟｯｸ ◆東京ｵﾘﾝﾋﾟｯｸ・ﾊﾟﾗﾘﾝﾋﾟｯｸ ◆準自動走行ｼｽﾃﾑ （ﾚﾍﾞﾙ2）市場化 ◆準自動走行ｼｽﾃﾑ （ﾚﾍﾞﾙ3）市場化 ◆次世代交通ｼｽﾃﾑの普及 自動走行システムの開発・実証 ・ｻｸﾞ部交通円滑化 ・ﾄﾗｯｸ隊列走行 ・ITSｽﾎﾟｯﾄ 準自動走行ｼｽﾃﾑ（ﾚﾍﾞﾙ2） 準自動走行ｼｽﾃﾑ（ﾚﾍﾞﾙ3） 自動車専用道高度運転支援 ASV・ACC 完全自動 走行ｼｽﾃﾑ 実証実験 ASV・ｵｰﾄﾌﾞﾚｰｷ 普及 一般道高度運転支援 ・DSSS 運転支援ｼｽﾃﾑ（ITS+ｵｰﾄﾌﾞﾚｰｷ） 自動化レベルの定義 自動化レベル SIP-adus 5 議論中 左記を実現するシステム 概要 レベル１ 加速・操舵・制動のいずれかを自動車 が行う状態 レベル２ 加速・操舵・制動のうち複数の操作を 同時に自動車が行う状態 レベル３ 加速・操舵・制動を全て自動車が行い、 緊急時のみドライバーが対応する状態 レベル４ 加速・操舵・制動を全てドライバー以外が 行い、ドライバーが全く関与しない状態 安全運転支援システム 準自動走行システム 自動走行 システム 完全自動走行システム*5) ・今後、欧州等を含む自動走行車等の定義を巡る国際的動向に、わが国として積極的に参加する一方で、それらを踏まえ つつ、国際的整合性の観点から必要に応じて見直すことを検討する。 ・ここで完全自動走行システムが「有人か無人か」は定義していない。この理由は ①自動走行システムの定義は、関係府省・学・民間の専門家がこれまで議論を重ねてきた実績を基本に、時代の変化分を 修正していくものである。 ②国際商品である自動車は適度な標準化が必要であり、国際的な整合性が必要である。 ③技術や環境は変化を続けるものであり、定義を厳密にせず、自由度を高めることが技術開発や実用化の促進に繋がる。 ④自動車市場は多様な価値観のお客様が、様々な環境でご使用いただく商品であるため、技術のみで決めることはできない。 等の判断による。 6 SIP-adus ６ 期待実現時期 議論中 実用化 加速・操舵・制動全てをﾄﾞﾗｲﾊﾞｰ以外実施。 ﾄﾞﾗｲﾊﾞｰが全く関与しない状態 レベル3 加速・操舵・制動全てを自動車が実施、 2020年代前半 緊急時のみﾄﾞﾗｲﾊﾞｰが対応する状態 レベル2 加速・操舵・制動複 数を同時に自動車が 行う状態 高度運転支援 システム 安全運転支援 システム 2020年代後半 レベル4 旅客機・ 新幹線 2017年以降 レベル1 運転支援なし 自動化レベルは道路環境に応じて変化 完全自動走行 システム 計画 静的情報 動的情報 （高度化） 管制 SIP-adus 7 自動走行システムに必要な技術 クルマ；自動走行システム センサー アクチュエーター 人工知能 GPS カメラ レーダー 高精細なﾃﾞｼﾞﾀﾙ地図 レーダー 自律（車載）センサー ITS先読み情報 7 SIP-adus ８ 研究テーマ 自動走行システムの実用化に向け、国として協調して取り組むべき領域を決定。 基盤技術、システム開発、国際連携、ｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝの現場（都市）を網羅的にカバー。 ９ SIP-adus SIP・自動走行システムで何を変えようとしているのか？ 人々に笑顔をもたらす交通社会を目指して Mobility bringing everyone a smile １．交通事故を減らす。国家目標の達成。 ２．あなたに笑顔をもたらす社会 ◇アクセシビリティの改善 ◇移動の自由と喜び ◇渋滞緩和 ３．車のダイナミックスが進化 ◇もっと ファン トゥ ドライブ になる ４．新産業の創生。国際競争力アップ。 8 10 SIP-adus 本日の話題 １．走行環境のモデル化 Dynamic Map ２．データ通信を利用した環境認識 Connected Vehicles ３．人と制御システムの役割 Human Factors ４．自動運転普及の影響評価 Impact Assessment ５．公共交通への適用 Next Generation Transport 11 SIP-adus 9 ⮬ື㐠㌿䛻㛵䛩䜛ᅜ㝿ືྥ䛸 SIP-adus Workshopᴫせ ᖹᡂ27ᖺ1᭶29᪥ ᅜ㝿㐃ᦠWG ᰝ㻌 ኳ㔝㻌 ⫕ Ḣᕞ䛾ᡂ㛗ᡓ␎䛸⛉Ꮫᢏ⾡ᡓ␎ ᡂ㛗ᡓ␎ Europe 2020 z 䝇䝬䞊䝖䛺ᡂ㛗 䠄ሗ㏻ಙᢏ⾡䚸䜲䝜䝧䞊䝅䝵䞁䚸ⱝ⪅䛾ᨭ䠅 z ᣢ⥆ྍ⬟䛺ᡂ㛗 䠄㈨※ຠ⋡䛾㧗䛔♫䚸ᅜ㝿䛻ᑐᛂ䛧䛯⏘ᴗᨻ⟇䠅 z ໟᣓⓗ䛺ᡂ㛗 䠄᪂䛧䛔䝇䜻䝹䛸䚸㈋ᅔᑐ⟇䠅 ⛉Ꮫᢏ⾡䞉䜲䝜䝧䞊䝅䝵䞁ᨻ⟇㻌 Horizon 2020㻌 䠄2014-2020䠅 㔜Ⅼศ㔝 z ༟㉺䛧䛯⛉Ꮫᢏ⾡ z ⏘ᴗ⏺䛾䝸䞊䝎䞊䝅䝑䝥☜ಖ z ♫ⓗㄢ㢟䜈䛾ྲྀ䜚⤌䜏 ዮʖምᴾ ኖ€77 billionᴾ ί10Ϋ3ҘΕόὸ ㏻ศ㔝㻌 䠄♫ⓗㄢ㢟䜈䛾ྲྀ䜚⤌䜏䛾୍㒊䠅 Smart, Green and Integrated Transport z Mobility for Growth z Green Vehicles z Small Business and Fast Track Innovation for Transport ⥲ண⟬㻌 ⣙€6.3 billion㻌 䠄8,400൨䠅 10 SIP-adus 2 Ḣᕞ䛻䛚䛡䜛⮬ື㐠㌿㛵㐃㛤Ⓨ䛾⤒⦋㻌 ЈχᾉAdrian Zlocki, Road Vehicle Automation Workshop, 2012 SIP-adus 3 Horizon 2020 䛾⮬ື㐠㌿䝥䝻䝆䜵䜽䝖 AdaptIVe Automated Driving Applications & Technologies for Intelligent Vehicles ண⟬㻦㻌㻞㻡㻌ⓒ䝴䞊䝻䠄㻌Ḣᕞጤဨ㈇ᢸ㻦㻝㻠㻘㻟㻌ⓒ䝴䞊䝻䠅㻌 ᮇ㛫㻦㻌㻠㻞䞄᭶㻌㻔㻞㻜㻝㻠ᖺ㻝᭶䇵㻞㻜㻝㻣ᖺ㻢᭶㻕㻌 ᰝ㻦㻌㻭㼞㼕㼍㻌㻱㼠㼑㼙㼍㼐㻘㻌㼂㼛㼘㼗㼟㼣㼍㼓㼑㼚㻌㻳㼞㼛㼡㼜㻌㻾㼑㼟㼑㼍㼞㼏㼔㻌 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and other road user interactions • List potential direct and indirect benefits of automation • Identify gaps in current control and decision solutions ಙ㢗ᛶ䛸䝉䜻䝳䝸䝔䜱 • Clarify reliability concerns and make recommendations (ÆHTG6) 13 SIP-adus 8 ⡿ᅜ䛾ITSᡓ␎ィ⏬ SIP-adus 9 SIP-adus 10 ỉᢊែʩᡫỉᛢ᫆ᴾ ㏻ᨾṚ⪅ᩘ 33,561ே䠄2012ᖺ䠅 ㏻ᨾ௳ᩘ 5.615ⓒ௳䠄2012ᖺ䠅 4ṓ䚸11-27ṓ䛾Ṛᅉ䛾䝖䝑䝥 55൨㛫䛾㐜䜜 1,210൨䝗䝹䠄14䠅䛾ᦆኻ 29൨䜺䝻䞁䠄1,100kl䠅䛾⇞ᩱ䛾↓㥏 560൨䝫䞁䝗䠄2,540t䠅䛾CO2ฟ 14 ᑐ㇟ศ㔝㻌 ༠ㄪᆺ䝅䝇䝔䝮㻌 䠄๓ᡓ␎ィ⏬䛷㛤Ⓨ䞉᳨ド䛧䛯ᢏ⾡䛾䠅㻌 ᥇⏝䛸ᐇ⏝䛻㔜Ⅼ㻌 ᐇ⏝ຍ㏿㻌 ḟୡ௦㏻䝅䝇䝔䝮㻌 䝕䞊䝍ά⏝㻌 ᅛᐃ䝉䞁䝃䚸⛣ື➃ᮎ䚸༠ㄪ䝅䝇䝔䝮㻌 䛛䜙䛾䝕䞊䝍䛾㞟⣙䚸ඹ᭷䚸ศᯒ䚸䛭䛧䛶 ከᵝ䛺㏻ᡭẁ䛾Ᏻ䛸䝰䝡䝸䝔䜱ྥୖ 䜈䛾ά⏝㻌 ᑗ᮶ᢏ⾡㻌 ᑗ᮶ᢏ⾡㻌 ⮬ື㐠㌿㻌 ⮬ື㐠㌿䛚䜘䜃㛵㐃ᢏ⾡䛻䜘䜛୍ᐃ䛾㻌 㐠㌿᧯స䛾䝗䝷䜲䝞䞊䛛䜙㌴୧䜈䛾⛣ㆡ㻌 ༠ㄪᆺ䝅䝇䝔䝮㻌 ⮬ື㐠㌿㻌 ┦᥋⥆ᛶ㻌 ᶵჾ㛫䚸䝅䝇䝔䝮㛫䛾┦᥋⥆ᛶ☜ಖ㻌 ᐇ⏝ຍ㏿㻌 ┦᥋⥆ᛶ㻌 䝕䞊䝍ά⏝㻌 㼁㻿㻰㻻㼀䛾⤌⧊㐃ᦠ䛻䜘䜛ᐇ⏝ᢏ⾡ 䛾ᑟධᣑ㻌 SIP-adus 11 ⮬ື㐠㌿㻌 Ᏻ䛻䜽䝸䝔䜱䜹䝹䛺ไᚚᶵ⬟䠄䝇䝔䜰䝸䞁䜾䚸䜰䜽䝉䝹䚸㻌 䝤䝺䞊䜻䛺䛹䠅䛾୍ᐃ⠊ᅖ䜢䝗䝷䜲䝞䞊䛜┤᥋᧯స䛧䛺䛔㻌 ㉮⾜䜢⮬ື㐠㌿䛸䛩䜛䚹㻌 15 SIP-adus 12 ңᛦỉᐯѣᢃ᠃ầјௐửஇ҄ٻᴾ ⮬ᚊ㉮⾜ ㌴୧䛜ᦚ㍕䛧䛯䝉䞁䝃䞊䜢 ⏝䛔䛶㉮⾜ ༠ㄪᆺ⮬ື㐠㌿䝅䝇䝔䝮 ⮬ᚊ㉮⾜䛸⮬ື㐠㌿䛜 ⿵䛧䛒䛖䝅䝇䝔䝮 ༠ㄪᆺ䝅䝇䝔䝮 ㌴㌴㛫㏻ಙ䜔㊰㌴㛫㏻ ಙ䜢⏝䛧䛶㉮⾜ SIP-adus 13 ᐯѣᢃ᠃ỉᄂᆮ᪸؏ᴾ せ⣲ᢏ⾡㻌 • ᇶ┙◊✲㻌 Ᏻ☜ಖ㻌 • タィᇶ‽㻌 • Ᏻ䜺䜲䝗䝷䜲䞁㻌 ᛂ⏝㛤Ⓨ㻌 • ᐇドᐇ㦂㻌 • ᕞᨻᗓ䜔ᆅ᪉ᶵ㛵ྥ䛡䜺䜲䝗䝷䜲䞁㻌 ヨ㦂䞉ホ౯㻌 • ᐈほⓗヨ㦂ᡭ㡰㻌 • 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䜶䞊䜹䞊䠄⣙130,000 m2䠅䛾ᩜᆅ䛻䚸┤⥺㊰䚸ᕷእ㊰䚸䝖䞁䝛䝹䚸 ㋃ษ䛺䛹ከᵝ䛺㉮⾜⎔ቃ䜢⌧䛩䜛䛸䛸䜒䛻䚸ᘓ⠏≀䜔⾤ⅉ䞉㐨㊰ᶆ㆑䚸䛺䛹 䛾㏻タ䜢䝣䝺䜻䝅䝤䝹䛻㓄⨨ྍ⬟䚹 • ㏻⟶ไ䝅䝇䝔䝮䚸㊰㌴㛫㏻ಙ䝅䝇䝔䝮䚸㧗⢭ᗘ䝕䝆䝍䝹ᆅᅗ䜔㏻䝅䝭䝳 䝺䞊䝅䝵䞁䛺䛹䛾ITS◊✲ᇶ┙䜒ᩚഛ䚹 • 䝭䝅䜺䞁Ꮫ䛜᧦䛩䜛䚸♫⛉Ꮫ䚸ேᩥ⛉Ꮫ䛺䛹䛾◊✲⪅䛜㐃ᦠ䛧䛶䚸ከ㠃 ⓗ䛺◊✲䜢ᶵჾ䞉䝅䝇䝔䝮䛾㛤Ⓨ䛸ྠ䛻⾜䛖యไ䚹 17 SIP-adus 16 ༠ㄪᆺ䝅䝇䝔䝮ᐇドᐇ㦂䠖 Safety Pilot SIP-adus 17 ༠ㄪᆺ䝅䝇䝔䝮ᐇドᐇ㦂䠖 Safety Pilot 18 SIP-adus 18 ⮬ື㐠㌿ᢏ⾡◊✲タ䠖 䠩 䠟䡅䡐䡕 ഩᘍᎍ ᜤẆᘑ໊ ̮ӭСࣂೞ֥ ᨦܹཋ ែͨዴೞ ٶಮễ ᢊែನᡯ ཋἍἕἚ ңᛦὉᐯѣᢃ᠃ ᐯ᠃ SIP-adus 19 SIP-adus 20 ᶵჾタ⨨๓䛾◊✲タ䠖 䠩 䠟䡅䡐䡕ᴾ 19 ଐỉ᧙࣎ʙൔ᠋ᴾ ᪥ᮏ䠄SIP䠅 ⡿ᅜ Ḣᕞ 䝎䜲䝘䝭䝑䜽䝬䝑䝥 Digital Infrastructure ITS䛻䜘䜛ඛㄞ䜏ሗ Connected Vehicle Deployment Connectivity Digital Infrastructure 䝉䞁䝅䞁䜾⬟ຊ䛾ྥୖ 䝗䝷䜲䝞䞊䝰䝕䝹 䝅䝇䝔䝮 㛤Ⓨ䚸 䝅䝇䝔䝮䝉䜻䝳䝸䝔䜱 ᳨ド Human Factors Human Factors Electronic Control Systems and Cybersecurity Cybersecurity System Performance Decision and Control Testing and Evaluation Testing Truck Platooning Truck Platooning Google car ᇶ┙ ᢏ⾡ 㛤Ⓨ ᅜ㝿 㐃ᦠ ㏻ᨾ䝕䞊䝍䝧䞊䝇䛸Ṛ⪅పῶຠᯝぢ✚ CO2ฟ㔞ྍど ᅜ㝿ⓗ䛻㛤䛛䜜䛯◊✲㛤Ⓨ⎔ቃ䛾ᩚഛ Benefits AERIS Compas4D Standard and Harmonization Mobility Transformation Center ♫ཷᐜᛶ䛾㔊ᡂ ḟୡ௦㒔ᕷ㏻ ḟୡ௦ 㒔ᕷ ㏻ Benefit estimation 䝭䜽䝻䞉䝬䜽䝻䝕䞊䝍ゎᯒ䛸䝅䝳䝭䝺䞊䝅䝵䞁ᢏ⾡ ᆅᇦ㏻䝬䝛䝆䝯䞁䝖 Deployment Paths Automated Paratransit First mile and Last mile Accessible Transportation Technologies Research Initiative(ATTRI䠅 ḟୡ௦㏻䝅䝇䝔䝮 AutoNet2030 Intelligent intersection control CITYMOBIL EERE䠄Energy Efficient Reusable Energy䠅 䛭䛾 Regulatory issues Active Green Driving Policy Open data SIP-adus 21 SIP-adus Workshop 㛤ദᴫせ 䕔ദ ෆ㛶ᗓ㻌 ⥲ྜ⛉Ꮫᢏ⾡䞉䜲䝜䝧䞊䝅䝵䞁㆟ ᡓ␎ⓗ䜲䝜䝧䞊䝅䝵䞁㐀䝥䝻䜾䝷䝮 ⮬ື㉮⾜䝅䝇䝔䝮᥎㐍ጤဨ 䕔᪥ ᖹᡂ26ᖺ11᭶17᪥䠄᭶䠅䡚18᪥䠄ⅆ䠅 䕔ሙ ᅜ㐃Ꮫ㻌 䜴䞉䝍䞁䝖ᅜ㝿㆟ሙ 䕔ヲ⣽㈨ᩱ http://www.sip-adus.jp/workshop/program/index.html 20 SIP-adus 22 SIP-adus䛸䛿 Innovation of Automated Driving for Universal Services “SIP- adus” - Mobility Bringing Everyone a Smile – ே䚻䛻➗㢦䜢䜒䛯䜙䛩㏻♫䜢┠ᣦ䛧䛶㻌 SIP-adus 23 㛤ᣵᣜ㻌 ޛӝٻᐫ Mr. Hurwitz DfT, UK Mr. Winfree USDOT ᢒᕲࡅCIO 21 Mr. Sulyok European Union ҾޛᜭՃ SIP-adus 24 ㉮⾜⎔ቃ䛾䝰䝕䝹䠄Dynamic Map䠅 ᰘ⏣Ặ ᪥ᮏ䝕䝆䝍䝹㐨㊰ᆅᅗ༠ Dr. Flament ERTICO, ITS-Europe Mr. Shields Ygomi LLC Ms. Herbst HERE Mr. Andersen FHWA, USDOT ᭗ဋ ӸӞܖٻދ SIP-adus 25 ㄽⅬ䠖Dynamic Mapᴾ • 䜹䞊䝘䝡䛾䝕䝆䝍䝹ᆅᅗ䛿䚸㐠㌿䛩䜛䛂ே䛃ྥ䛡䛰䛜䚸⮬ື㐠㌿ 䛷䛿䝁䞁䝢䝳䞊䝍䛜⌮ゎ䛩䜛䛯䜑䛾㧗⢭ᗘ䛺䜒䛾䛜ᚲせ䛸䛺䜛䚹㻌 • ㉮⾜⎔ቃ䛾䝰䝕䝹䛿⮬ື㐠㌿ୗグ䛾ᶵ⬟䜢ᐇ⌧䛩䜛䛯䜑䛻 ᚲせ䛷䛒䜛䚹㻌 㻙㻌⮬㌴⨨䛾≉ᐃ㻌 㻙㻌࿘㎶䛾≀య䛾⨨≉ᐃ㻌 㻙㻌㉮⾜⤒㊰ィ⏬㻌 㻙㻌䛾㌴୧䜔Ṍ⾜⪅䜢ண 䛧䛯ไᚚ㻌 㻙㻌࿘㎶㌴୧䛸䛾㉮⾜⤒㊰ㄪ㻌 • 䛣䛾䜘䛖䛺䝕䞊䝍䝧䞊䝇䜢ᵓ⠏䛧⥔ᣢ䛩䜛䛯䜑䛻䛿䚸㈝⏝㈇ᢸ䜔 ᐁẸ䛾ᙺศᢸ䛜㔜せ䛷䛒䜛䚹㻌 • 䝥䝷䜲䝞䝅䞊䜔䝉䜻䝳䝸䝔䜱䛾☜ಖ䛜㔜せ䛷䛒䜛䚹㻌 22 SIP-adus 26 䝕䞊䝍㏻ಙ䜢⏝䛧䛯⎔ቃㄆ㆑ (Connected Vehicles) ޛݱ൞ ᩓඬငಅ˟ Mr. Dopart ITS JPO, USDOT Dr. Forsterling Continental Automotive Mr. Smith Michigan DOT Mr. Rousseau RENAULT SAS Mr. Blervaque ITS Got Solution ɶޢ൞ ἣἜἏἝἕἁ SIP-adus 27 ㄽⅬ䠖Connected Vehiclesᴾ • ⮬ື㐠㌿ᢏ⾡䜢⏝䛔䛯Ᏻᛶྥୖ䜔㏻⟶⌮䛾䛯䜑䛻䛿䚸㻌 ᭱᪂䛾ሗ䜢ᚓ䜛䛯䜑䛻㏻ಙᢏ⾡䛾ά⏝䛜ᚲせ䛷䛒䜛䚹㻌 • ᅜቃ䜢㉺䛘䛶⛣ື䛩䜛㌴୧䛾䛯䜑䛻䚸┦᥋⥆ᛶ䜔࿘Ἴᩘ㻌 䛾ᶆ‽䛜㔜せ䛷䛒䜛䚹㻌 • 䜲䞁䝣䝷ഃ䛾タ⨨㈝⏝䜢㈥䛖㈈※䛾☜ಖ䛜ㄢ㢟䛷䛒䜛䚹㻌 • ሗ䝉䜻䝳䝸䝔䜱☜ಖ䜔⮬ື㐠㌿㌴୧䜢䛳䛯≢⨥ᢚṆ䛿䚸㻌 ᚋຊ䜢ධ䜜䜛䜉䛝㔜せㄢ㢟䛷䛒䜛䚹㻌 • ᅜ㝿㐃ᦠ䛿䚸ሗඹ᭷䛛䜙ጞ䜎䜚䚸ᶆ‽䚸┦᥋⥆ᛶ☜ಖ䚸㻌 䝉䜻䝳䝸䝔䜱☜ಖ䛺䛹䛻㔜せ䛷䛒䜛䚹㻌 23 SIP-adus 28 ே䛸ไᚚ䝅䝇䝔䝮䛾ᙺ 䠄Human Factors䠅 ✄ᇉᩍᤵ ⟃ἼᏛ Ms. Lappin Volpe Center, USDOT Dr. Dogan VEDECOM, France Dr. Wisselmann BMW Group Dr. Shladover UC Berkeley ි൞ ஜဋ২ᘐᄂᆮ SIP-adus 29 ㄽⅬ䠖Human Factors • 㧗㏿㐨㊰䛷୍ᐃ䛾᮲௳䛜‶䛯䛥䜜䛯≧ែ䛻䛚䛡䜛⮬ື㐠㌿䛿 ᐇ⌧ᛶ䛜㧗䛔䚹㻌 • Ᏻ௨እ䛾⮬ື㐠㌿䛾ຠ⏝䛸䛧䛶䚸䝗䝷䜲䝞䞊䛜㐠㌿᧯స䛛䜙 ゎᨺ䛥䜜䚸䛾䛜䛷䛝䜛䜘䛖䛻䛺䜛䛣䛸䛻ᮇᚅ䛜䛒䜛䚹㻌 • ே䛸䝅䝇䝔䝮䛜㐠㌿᧯స䛾ᙺ䜢ศᢸ䛩䜛䛣䛸䛻䛺䜛䛜䚸⮬ື 㐠㌿≧ែ䛛䜙ே䛜㐠㌿䛩䜛≧ែ䜈䛾ᖐ䜢Ᏻ䛻⾜䛖䛜ㄢ 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Administration, USA • • 安全の為のV2Iは精度が必要。工事や路面凍結の情報、走行すべきレーン、 カーブにおける摩擦係数などの情報がマップに加えられる。 自律の自動運転にて実現するには、人間並みの視覚情報を処理するパフォー マンスが必要。ただ、これには限界があり、それを補う意味でもダイナミックマッ プが必要。 29 5 SIP-adus Workshopでの主な議論（3/4） Mr. Russell Shields, Chair, Ygomi LLC USA • 自動運転のダイナミックマップ、人間用の地図を使用していてはダメ。全く別の 必要性から構築されるもの。 • 車載のカメラやセンサーにて認識出来る道路の情報をシンプルなデータ構造と してWifiを通じて収集する。従来型のマップのイメージとは異なり、圧縮された データベース。 • 車両システムは、耐用年数(14年～20年)の中で、ネットワークを通じ、更新され ていく。道路当局は新しいプロトコルが使えるように、通信能力をUpdateしていく 必要がある。 • 現実的なコストでサービスを提供する必要あり。必要な部分の情報だけを送付。 6 SIP-adus Workshopでの主な議論（4/4） Ms. Michele Herbst, Vice President Global Program Management in HERE, a Nokia business, HERE, USA • 自動運転の実現により、米国における交通事故死者数が2025年に2万人を切り、 渋滞も14～20％減少すると言われている。 • ダイナミックマップにおいては、以下3点がキーとなる。 高精細マップ: 正確な位置情報、スロープ、高さ、車線等の情報。 リアルタイム情報: 事故の情報等。 Humanized Driving: より快適化された運転を実現。 30 7 SIP-adusにおける具体的な取組状況 東京・お台場地区で，実証データを構築 → 様々な要件を含むエリアを設定 8 以上 31 9 &RQQHFWHG9HKLFOHV ᰴᘧ♫ 䝕䞁䝋䞊 ᢏ⾡㛤Ⓨ䝉䞁䝍䞊 㞴Ἴ⚽ᙲ SIP-adus Workshop, Session Connected Vehicle 䛷䛾㆟ㄽ Moderator ᑠᒣ㻌 ᩄ ARIB Speaker Mr. Kevin Dopart, U.S. DOT㻌 㻌 䞉䞉䞉 ⡿ᅜ䛻䛚䛡䜛Connected vehicle 䛾ヰ㢟䚸㻌 Pilot ᐇ㦂䛜2020ᖺ䜎䛷ィ⏬䛥䜜䛶䛔䜛䛣䛸䜢⤂䚹 Mr. Matt Smith Michigan DOT㻌 㻌 䞉䞉䞉 䝭䝅䜺䞁ᕞ䛾䝇䝬䞊䝖⾤㐨䛾⤂䚸䝕䝖䝻䜲䝖㏆㑹䛻15䞄ᡤ ㊰ഃᶵ䜢タ⨨䛧䛶䛔䜛䛣䛸䜢⤂䚹 Mr. Vincent Blervaque, ඖERTICO, Belgium㻌 㻌 䞉䞉䞉 Cooperative ITS Corridor Initiative 䛾⤂䚸 2013ᖺ6᭶10᪥㻌 NL-DE-AT㛫䛷MoU⥾⤖䚹 Dr. Frank Forsterling, Continental Automotive GmbH䞉䞉䞉 ㌴䛿䛹䜣䛹䜣⧅䛜䛳䛶䛔䛟䚹䝕䞊䝍䛜ITS䜢ኚ䛘䛶䛔䛟䚹 Mr. Christian Rousseau, RENAULT㻌 㻌 䞉䞉䞉 䝣䝷䞁䝇䛷ᐇ䛥䜜䜛 SCOOP 䝥䝻䝆䜵䜽䝖䜢⤂䚹㻌 䛷䠑䞄ᡤ䛾 䝔䝇䝖䝃䜲䝖䛷ᐇ䚹 ୰ᒸ㻌 ㅬ, 㻌 Panasonic㻌 㻌 䞉䞉䞉 ᪥ᮏ䛷ᐇ䛥䜜䛶䛔䜛SIP䛾⤂䚹㻌 䜎䛯㌴㌴㛫㏻ಙ䚸㊰㌴㛫㏻ಙ䛾ᐇ⏝ 䛾䛯䜑䛻タ⨨䛥䜜䛯ITS CONNECT ༠㆟䛾⤂䚹 Breakout Workshop 䛾ཧຍ⪅ ୖグSpeaker䛻ຍ䛘䛶䚸᪥ᮏ䛛䜙⥲ົ┬䚸ᅜᅵ㏻┬䚸䝖䝶䝍⮬ື㌴䚸᪥⏘⮬ື㌴䚸 NTT DoCoMo, KDDI, ᪥❧䚸䝟䝘䝋䝙䝑䜽㻌 䛛䜙䜻䞊䝟䞊䝋䞁䛾ཧຍ䛜䛒䜚䜎䛧䛯䚹 32 3 U.S. DOT Mr.Kevin 䛥䜣䛾⪃䛘 ⮬ᚊᆺ⮬ື㉮⾜䝅䝇䝔䝮䛜䚸༠ㄪᆺ⮬ື㉮⾜䝅䝇䝔䝮䜈㐍䛩䜛 4 Continental Automotive GmbH, Dr.Frank 䛥䜣 䛾⪃䛘 䝕䞊䝍䛣䛭䠎䠍ୡ⣖䛾▼Ἔ䛷䛒䜚 䠥䠰䠯 䝞䝸䝳䞊䝏䜵䞊䞁䛾ᇶ♏䛸䛺䜛 33 5 ␗䛺䜛㏻ಙ┦ᡭ Panasonic ୰ᒸẶ䛾䝥䝺䝊䞁䝔䞊䝅䝵䞁 ⥲ົ┬䛾䠯䠥䠬䛾䝔䞊䝬䛿䚸㻌 䠏䛴 34 6 ㌴㌴㛫㏻ಙ䞉㊰㌴㛫㏻ಙ䞉Ṍ㌴㛫㏻ಙ➼䛾᪩ᮇᐇ⏝㻌 ⥲ົ┬㈨ᩱ䜘䜚 䛣䜜䜎䛷㌴㍕䝺䞊䝎䞊䜔䜹䝯䝷䛺䛹䛻䜘䜚䚸ඛ⾜㌴䜔㌴⥺䜢ᢕᥱ䛧䚸㌴䛜⮬ᚊⓗ䛻⾪✺ᅇ㑊䜔㌴⥺㐓⬺䜢㜵 䝅 䝔 䛜ᐇ⏝䛥䜜䛶䛝䛯䠄⮬ື㌴༢ ㌴༢ ༢య䛾Ᏻ㐠㌿ᨭᢏ⾡䠄⮬ᚊᆺ ᚊᆺ ᆺ䠅䠅䚹 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