河合道雄議員の質問と、政府の答弁

さらに、自動運転技術の技術開発の支援について更にお伺いをいたします。自動運転には複数のＡＩ設計方式がございます。いわゆるモジュール型ＡＩと言われる、認識ですとか判断ですとか制御といった、車の運転に当たるいろいろな機能を個別に設計して組み合わせる方式、これはモジュール型でございますけれども、こういったものは、透明性があったりですとか、安全性について、どこどこの部分がうまくいかなかったから悪いですとか、そういった説明がしやすいという一方で、複雑な状況に対しての対応に限界があると認識しております。一方、ＥツーＥモデルにおいては、センサーから操作指令までを一つのＡＩがまとめて学習する方式ということで、複雑な状況への対応力が高まりますけれども、大規模な走行データの蓄積が前提となったり、やや技術的にも高度であるという認識がございます。

委員御指摘のとおり、自動運転技術のうち、モジュール型は、認識、予測、経路判断、こういった各領域が個別のモジュールに分かれているアプローチです。この各モジュールごとに機械学習を活用することで複雑な交通シナリオにも対応可能ですが、高精度三次元地図が必要になるため、限られたエリアを走行する大都市部のタクシーやバス、トラックの幹線輸送などで自動運転を実現するのに有力と考えられます。一方、ＥツーＥ、エンド・ツー・エンドＡＩは、認識、予測、経路判断などを統合して一つのＡＩで行う新たなアプローチであり、高精度三次元地図が不要で、エリアを限定せずに走行可能です。こうした中で、モジュール型については、グリーンイノベーション基金を活用して、自動運転のオープン型基盤ソフトウェアの開発を支援しております。ＥツーＥＡＩ、エンド・ツー・エンドＡＩにつきましては、これは、ＡＩ開発支援プログラム、いわゆるＧＥＮＩＡＣ、…