一、核心内容の要約
最近、多くの車の所有者が実際にテストを行ったり、実際の事故で経験したりして、常識に反する現象が見られています。高機能な運転支援システムを搭載しているとされる車種の多くは、横断する歩行者や突然現れる子供を正確に避けることができますが、道に突然現れる羊や牛のような家畜や、目印のない仮設の障害物やコンクリートの杭には気づかずに直接衝突してしまいます。この記事は、一般の人々が持っている運転支援システム（ADAS）に対する誤解を正しています。ADASの能力は「何でも認識して避ける」わけではなく、その背後には自動車メーカーがトレーニングデータの選択、計算能力の配分、リスクの判断基準、法規制の範囲などにおいて行っている様々な妥協があります。ADASの最優先事項は、人命の安全を最優先に保つことであり、あらゆる奇妙な状況に対応できる「万能の運転手」になることではありません。技術の誇示がADASの設計目的ではないのです。
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二、詳細な解説
1. なぜ歩行者を避けることが「基本の課題」であり、羊を避けることが「マイナーな課題」になるのか？
ADASのAIを運転免許の受験生に例えると、その「試験問題」は自動車メーカーが少しずつ提供するトレーニングデータです。世界中の交通規則では「歩行者の保護」が最優先されているため、自動車メーカーは歩行者に関するデータを何千万枚もAIに与えています。昼間でも夜でも、雨の日でも、傘をさしている人でも、ベビーカーを押している人でも、杖をついている人でも、車の隙間から突然現れる子供でも、変装した人や黒いレインコートを着た配達員でも、AIは何度も練習しています。そのため、AIは目を閉じてもそれらを認識できます。
しかし、羊はどうでしょうか？都市の道路ではほとんど羊に出会うことがなく、多くの車の所有者も日常的に家畜に遭遇することはありません。自動車メーカーのデータベースにある羊のサンプルは歩行者の1％にも満たず、多くはインターネットからの動画のスクリーンショットです。中には立っている犬や白い麻袋を羊と間違えているものもあります。AIはそれらに十分に慣れていないため、全く見知らぬ状況に遭遇すると正しく対応できません。仮設の障害物についても同様で、建設現場で適当に積まれたコンクリートの杭や砂を入れた袋、半分壊れたガードレールなど、統一された外観基準がないため、AIのデータベースには存在せず、認識できません。
2. ADASには「命を守る優先順位表」が隠されており、計算能力は最も危険な状況に割り当てられる
多くの人はADASのチップの計算能力が無限で、道路上のすべてのものを同時に認識できると思っていますが、実際はそうではありません。現在の車載ADASチップの計算能力には限りがあり、前後左右の車や車線、信号機、道路の標識などに注意を払う必要があります。もし道路に浮かぶプラスチック袋や転がる空のミネラルウォーターのボトル、地面の小石までもすべて危険物として認識し、頻繁に急ブレーキをかけたり急に方向転換をしたりしたら、車の運転は不安定になり、乗客は吐き気を催すでしょう。後ろを走る車も追突しやすくなり、さらに大きな事故を引き起こす可能性があります。
そのため、自動車メーカーはAIに事前にルールを設定しています。計算能力は最も危険な対象に優先的に割り当てられます。最優先は歩行者、次に通常の車や電動自転車、自転車、そして家畜や道路の静的な障害物です。多くの中高級な運転支援システムでは、動かない道路の障害物（例えば標識や電柱）を「道路の固定物」として扱い、運転手が自分で注意を払うようになっています。システムが無闇に方向転換をして隣の車に衝突することを防ぐためです。以前にADASが道路に停まっている消防車や故障車に直進してしまう事故が報じられたのも、この優先順位の問題です。
3. 人間は一目で羊を認識できるが、AIはできない：人間とAIの「認識ロジック」は根本的に異なる
多くの車の所有者は「そんなに大きな羊がはっきりと見えるのに、AIは何を見ているのか？」と不満を持っていますが、人間とAIの認識ロジックは全く異なります。人間は日常生活の経験に基づいて判断します。例えば、郊外の田舎道を運転していて、道端に草地があれば、遠くに見える白い影はおそらく羊だと判断し、事前に速度を落とします。
しかし、AIには日常生活の経験がありません。AIは目の前のものとデータベースに保存されているピクセルデータを比較するだけです。夜間で灯りが暗い状況では、遠くに立っている羊と道路に積まれた白いプラスチックや肥料を入れた袋のピクセルがほとんど変わらないため、AIにはどちらが動く生き物でどちらが動かないゴミかを区別できません。また、泥で汚れて灰色になった羊も、AIには道路の影として認識されることがあります。人間は状況や経験から情報を補完できますが、AIにはそれができません。見たことのないものは「存在しない」ものと同じです。
4. 自動車メーカーは「万能のADAS」を作ることをためらう：想像もつかない責任を負いたくない
多くの人は自動車メーカーの技術が劣っていると言いますが、実際はそうではありません。AIのデータベースに羊や障害物の写真を数万枚追加することは技術的に難しくなく、コストも数十万円程度です。なぜそれをしないのでしょうか？それは責任を負いたくないからです。
現在市販されている運転支援システムを搭載した車種については、法律上「運転手が常に運転を管理する」ことになっており、事故が発生した場合の第一責任者は運転手です。もし自動車メーカーがシステムを非常に敏感に設定して、道路に猫や鶏が突然現れた場合にシステムが急に方向転換してそれを避け、その結果として隣の車や電動自転車に衝突した場合、その責任は誰が負うのでしょうか？車の所有者は「ADASを使っていたのになぜ無闇に方向転換して人に衝突したのか」と文句を言うでしょう。自動車メーカーはそのような評判を負うことも法的なリスクを負うこともできません。そのため、自動車メーカーの選択は、最も頻繁に発生し、最も危険な歩行者との衝突を防ぐことに集中しています。10年に一度も起こらないような「羊に衝突する」や「非標準の障害物に衝突する」ような状況については、意図的にシステムの介入を制限し、運転手に責任を負わせています。これはリスクの分散であり、できないわけではなく、敢えてしないのです。
要するに、現在の運転支援システムは「歩行者を避けるための高機能なアシスタント」に過ぎず、あらゆる奇妙なものを避けることができる「万能の運転手」ではありません。その設計目的は、日常的に遭遇する歩行者や車との衝突のリスクを99％減らすことであり、残りの1％の特殊な状況については運転手が自分で注意を払う必要があります。