自動運転タクシー解体新書

自動運転タクシーの安全評価：テストシナリオ生成とリスクベースアプローチ

Tags: 自動運転, 安全性, 評価, テスト, シナリオ生成, リスク評価, シミュレーション, SOTIF

はじめに：自動運転システムの安全評価の重要性

自動運転タクシーシステムは、人命に関わる極めて高い安全性が求められます。従来の自動車開発における安全評価プロセスとは異なり、自動運転システムは予測不可能な状況や複雑な相互作用に遭遇する可能性があり、その安全性確保は多岐にわたる技術課題を含んでいます。単に長距離を走行するだけでは、潜在的なリスク要因である「エッジケース」を網羅的に検証することは困難です。したがって、体系的かつ技術的に高度な安全評価フレームワークが不可欠となります。

本記事では、自動運転タクシーの安全性を技術的な側面から評価するための主要なアプローチである、リスクベースアプローチと、それを支えるテストシナリオ生成技術に焦点を当て、その仕組みと技術的課題について詳細に解説します。

安全評価の技術的フレームワーク：リスクベースアプローチと関連規格

自動運転システムの安全評価は、単に「事故が起きなかった」という結果だけでなく、システムが内在するハザードをどの程度制御できているか、潜在的なリスクに対してどの程度頑健であるかを技術的に分析・検証するプロセスです。この評価の中心となる考え方が、リスクベースアプローチです。

リスクベースアプローチでは、システムが遭遇しうるハザードを特定し、それぞれのハザードが発生した場合の危険度（Severity）、発生頻度（Exposure）、回避可能性（Controllability）などを技術的に評価することで、リスクレベルを定義します。そして、許容できないと判断されたリスクに対して、技術的な対策（機能安全要求、SOTIF要求など）を定義し、その対策がリスクを許容レベルまで低減できているかを検証します。

関連する技術規格としては、自動車の機能安全に関する国際規格であるISO 26262や、予期せぬ機能的挙動による安全性の欠如（Safety Of The Intended Functionality: SOTIF）に関するISO 21448などがあります。特にSOTIFは、センサーの認識限界、予測の不確実性、AIの未知の挙動など、従来の機能安全規格では十分にカバーできなかった自動運転特有の安全課題に対処するための技術的要求事項を定義しています。安全評価フレームワークは、これらの規格で示される原則に基づき、具体的な技術実装の評価方法を定めます。

テストシナリオ生成技術：エッジケース網羅への挑戦

自動運転システムが遭遇しうる状況は膨大であり、無限に近い組み合わせが存在します。通常の交通状況だけでなく、稀にしか発生しないが危険なエッジケース（例：予測不能な歩行者の飛び出し、認識しにくい色の障害物、悪天候と複雑な交差点の組み合わせなど）に対するシステムの応答性能を評価することが極めて重要です。しかし、これらのエッジケースを実世界の公道走行だけで網羅的に発見・検証することは、時間的、コスト的、そして技術的に非現実的です。

この課題に対処するため、体系的なテストシナリオ生成技術が不可欠となります。テストシナリオは、特定の状況下でのシステム動作を検証するために設計された一連のイベントや環境条件の組み合わせです。テストシナリオ生成技術は、可能な限り網羅的に、特に潜在的なリスクの高いシナリオを効率的に生成することを目指します。

主なテストシナリオ生成手法には以下のようなものがあります。

  1. データベース駆動型生成: 過去の事故データ、ニアミスデータ、ログデータなどから、実際に発生した危険な状況やエッジケースを抽出し、パラメータを変化させて多様なシナリオを生成します。
  2. モデルベース生成: 環境モデル、交通ルールモデル、運転行動モデルなどを用いて、特定のシナリオテンプレートに基づいてパラメータを変化させながら大量のシナリオを生成します。例えば、「交差点での左折時」というテンプレートに対し、対向車の速度、歩行者の位置、信号の状態などのパラメータをランダムまたは規則的に変化させます。
  3. 確率モデル/統計モデルベース生成: 実世界の交通データから学習した統計モデル（例：車の車間距離分布、歩行者の横断速度分布など）を用いて、現実世界の確率分布を反映したシナリオを生成します。
  4. 探査的生成（ファジング、強化学習など）: システムの脆弱性や限界を「探査」することに特化した手法です。例えば、ファジングは入力パラメータ（他の車両の挙動、センサーノイズなど）をランダムに変化させながら、システムが予期しない挙動を示すシナリオを発見しようとします。強化学習を用いて、システムを「失敗」させるような敵対的なシナリオを自動的に生成する研究も行われています。
  5. ドメインランダム化 (Domain Randomization): シミュレーション環境において、テクスチャ、照明、オブジェクトの配置などをランダムに変化させることで、学習済みモデルの頑健性を高めるための手法ですが、これも多様なテストシナリオを暗黙的に生成する側面を持ちます。

これらの手法は単独で用いられるだけでなく、組み合わせて利用されることもあります。例えば、データベースから基本的な危険シナリオを抽出し、それをモデルベースや確率モデルを用いて多様化・具体化し、最後にファジングや強化学習で未知のエッジケースを探査するといったワークフローが考えられます。

生成されたシナリオは、危険度や技術的な検証項目（例：特定のオブジェクト認識性能、特定の操舵介入性能など）に基づいて分類・優先順位付けされ、シミュレーション、クローズドコース、公道といった異なる環境でのテストに投入されます。

テスト実行と評価：シミュレーションから公道まで

テストシナリオは、その性質や検証段階に応じて様々な環境で実行されます。

  1. シミュレーション: 大量のシナリオを高速かつ並行して実行できる最もスケーラブルな環境です。詳細な3D環境モデル、リアルなセンサーモデル、物理エンジンなどを用いて、仮想空間でシステムを評価します。シミュレーションはエッジケースの再現や、危険なシナリオの安全な検証に適しています。しかし、シミュレーション環境のリアリズム（現実世界との乖離）が結果の妥当性に影響を与えるため、高度なモデリング技術が要求されます。
  2. クローズドコーステスト: シミュレーションでは再現しきれない物理的な挙動や、実際のセンサー応答を検証するために、閉鎖されたテストコースで行われます。特定の危険シナリオを物理的にセットアップして再現し、システムの反応を評価します。シミュレーションよりもコストと時間がかかりますが、現実世界に近い条件での検証が可能です。
  3. 公道テスト: 実際の交通環境でシステムを評価します。予測不能な状況や複雑な人間行動を含む、最も現実的な環境での検証です。ただし、公道テストは法規制や安全確保の観点から実行可能なシナリオが限られます。主に、システム全体のインテグレーションテストや、大規模なデータ収集、そしてシミュレーションやクローズドコースでの結果が実世界で妥当であるかの最終的な検証（クロスドメイン検証）に用いられます。

これらのテストで収集されたデータ（センサーデータ、車両の状態、システム内部ログなど）は、システムが定義された安全要求を満たしているか、リスクレベルが許容範囲内であるかを評価するために分析されます。評価指標には、特定のシナリオでの成功/失敗率、危険事象（例：他の車両への異常接近、車線逸脱など）の発生頻度、システム介入の適切性などが含まれます。

また、テストのカバレッジ分析も重要です。生成されたシナリオがどの程度多様な状況を網羅できているか（シナリオカバレッジ）、システムの内部状態空間やコードパスがどの程度実行されたか（コードカバレッジ、状態カバレッジ）などを分析することで、評価の網羅性を技術的に把握します。

技術的な課題と将来展望

自動運転システムの安全評価における主要な技術的課題は、主に以下の点に集約されます。

将来に向けて、自動運転タクシーの安全評価技術は、より高度なAI技術（例：生成モデルによるシナリオ生成、強化学習を用いた頑健性評価）、大規模データ処理技術、そして標準化された評価フレームワークの確立によって進化していくと考えられます。これらの技術の発展が、自動運転タクシーの実用化と社会受容において決定的な鍵を握るでしょう。

まとめ

自動運転タクシーの安全性確保には、体系的なリスクベースアプローチと、多様なエッジケースを網羅的に検証するための高度なテストシナリオ生成技術が不可欠です。シミュレーション、クローズドコース、公道といった多段階のテスト環境と、そこから得られるデータの詳細な分析を通じて、システムの安全性を技術的に評価・検証します。

エッジケースの網羅性、シミュレーションのリアリズム、評価指標の技術的な定義といった課題に対し、現在も活発な研究開発が進められています。これらの技術的課題を克服し、高い信頼性を持つ自動運転システムを構築することが、自動運転タクシーサービスの普及に向けた重要なステップとなります。