ロボット工学

Lyft’s Driverless Pipe Dream 生き残るのは
ウーバーか、トヨタか

自動運転テクノロジーが未完であるうちは、自動運転の大規模展開は困難だ。 by Will Knight2016.09.20

リフトの共同創業者ジョン・ジマー社長は自律自動車に楽観的だ。Mediumに投稿した長い記事でジマー社長は、自動運転や車を所有する意味の変化が輸送や都市環境を転換させることについて、自分の考えの要点を説明した。

なにより、ジマー社長はリフト所有の車のほとんどが、わずか5年以内に自動化すると予想している。多くの自動車メーカーやテック企業、さらにリフトの最大のライバルであるウーバーも最近こぞって自動化の分野に参入した。ジマー社長の投稿を読むと、自動運転革命はすでに起きているような気持ちになる。

しかし、本当だろうか。最近ウーバーの自律運転自動車を利用したが、テクノロジーは確かに素晴らしい一方で、完璧からは程遠い。自律自動車は、現実には人間の監督をいまだに必要としており、人間は運転操作を即座に引き受ける準備をしていなくてはいけない。センサーとアルゴリズムが今後数年間で着実に向上しても、交通状況、道路状況、天候の種類をすべて車に学習させることは、不可能とはいわないが、完璧にするのは困難だろう。

自動運転テクノロジーによって、運転手に対する報酬支払いという会社の最も高額な支出を削減できるため、ウーバー同様、リフトも自動車の自動化に投資する動機がある。しかし同時に、自動化は、ウーバーやリフトのような企業が、ドライバーを雇わないことで安価な配車サービスを提供して築き上げた自社のビジネスを崩壊させる恐れもある。

グーグルは当然自社の自動運転車を所持しており、報道によるとサンフランシスコ周辺で乗車シェアリングサービスを試験中であり、ジマー社長などの同業他社には脅威になるとみて間違い無いだろう。

しかし、自動化に関しては、リフトとウーバーには非常に大きな先行者のメリットがある。両社には自動運転車をどこに配置すれば最も効率的なのかのデータがある。自動運転車を割り当てるルートを自動運転が得意なルートに限れば、少なくとも初めのうちは、自動運転車をどんな場所でも完璧に動かすテクノロジーは両社には必要ない。

とはいえ「誰でもタクシードライバーになれるアプリ」の提供から、「自動運転車を大量に製造し、所有する事業」への移行は高コストな事業転換だ。

たとえジマー社長が正しいとしても、自動運転革命は簡単にはいかないだろう。

(関連記事:Wall Street Journal“My Self-Driving Uber Needed Human Help,”“完全ガッカリな自動運転 実用化でも晴れの日専用?”)

人気の記事ランキング
  1. Wikileaks E-Mails Are an Election Influence to Really Worry About クリントン不支持の世論形成は、ロシアによる選挙干渉
  2. Neural Network Learns to Identify Criminals by Their Faces ニューラル・ネットワーク、「犯罪者顔」で犯罪者を判定
  3. Can social media control public opinion? ソーシャルメディアで世論は操作できるか?
  4. Machines Can Now Recognize Something After Seeing It Once グーグル・ディープマインド、大量データ不要の深層学習システムを開発
  5. How the Bot-y Politic Influenced This Election 大統領選ツイートは約20%がボット、約75%はトランプ支持
この記事をシェアしてください!
この記事が気に入ったら
いいね!しよう
ウィル ナイト [Will Knight]米国版 AI担当上級編集者
MIT Technology ReviewのAI担当上級編集者です。知性を宿す機械やロボット、自動化について扱うことが多いですが、コンピューティングのほぼすべての側面に関心があります。南ロンドン育ちで、当時最強のシンクレアZX Spectrumで初めてのプログラムコード(無限ループにハマった)を書きました。MIT Technology Review以前は、ニューサイエンティスト誌のオンライン版編集者でした。もし質問などがあれば、メールを送ってください。
「自動運転」の記事
人気の記事ランキング
  1. Wikileaks E-Mails Are an Election Influence to Really Worry About クリントン不支持の世論形成は、ロシアによる選挙干渉
  2. Neural Network Learns to Identify Criminals by Their Faces ニューラル・ネットワーク、「犯罪者顔」で犯罪者を判定
  3. Can social media control public opinion? ソーシャルメディアで世論は操作できるか?
  4. Machines Can Now Recognize Something After Seeing It Once グーグル・ディープマインド、大量データ不要の深層学習システムを開発
  5. How the Bot-y Politic Influenced This Election 大統領選ツイートは約20%がボット、約75%はトランプ支持