デジタル・サイバーセキュリティ
自動運転技術

方向性
現状
 日本の自動車産業は、製造品出荷額等は約72兆円で、輸出額の約16％、就労人口の約8％を占める日本経済の柱。販売台数の世界シェアは約25％。
 米中では自動運転が事業化する一方、日本は実証段階が中心。
 高精度三次元地図が不要で多様な走行環境に対応できるE2E(*1)型の自動運転技術は、将来の自動運転の中核となる見込み。
日本の自動車メーカーもE2Eを搭載したL2++車両(*2)の販売を発表するなど、実装に向けた機運は高まり。
強み

 グローバルでの高い販売シェア（約25％）

 販売網

主な課題（ボトルネック）
開発環境の整備
【目標】
 安全・安心かつ高い互換性が確保さ
れたソフト（E2E）とハード（L2++車
両・L4車両(*3) ）を連携して開発する
ための体制構築
 サイバーセキュリティを確保し、
一気通貫で国産化

• E2E開発に必要な計算基盤・データ
の不足
• サプライチェーンの自律性の確保
（AI等）
• サイバーセキュリティ確保

 多様な走行環境

 ソフトを含む安全性・信頼性の高い車両製造技術

講じるべき施策
• E2EのAI開発投資支援
• E2Eの開発を効率化するためのデータ
エコシステムの構築
• サイバーセキュリティ確保
• AIの安全性評価手法確立

 E2E搭載のL2＋＋車両販売を進め、データを収集し、さらに優れたE2E搭載車両の開発を加速させる好循環を創出。さらに、データ
エコシステムの構築等により、ソフト・ハードの互換性が高く安全安心な国産E2E搭載車両をソフト・ハードで連携し開発・販売
 開発環境の整備・導入環境の整備を同時並行で実施することで複合的な課題を一挙に解決

導入環境の整備
【目標】
 2030年度までに自動運転サービス
車両(*4)を国内に1万台導入
 経路が一定のバスやトラック等に
おいては、モジュール型AI(*5)も
活用し、社会実装を促進
 オーナーカー等ではL2++車両を
早期に普及

• 「交通空白」解消に寄与し、
海外市場に迅速に展開できる
事業モデルの構築
• 安全性の確保
• 事業化に対応した通信環境の確保

• 1:N遠隔監視等、事業モデルの構築
• バス・タクシー・トラック：
L4・L2+＋車両の社会実装の支援、
オーナーカー等：
L2＋＋車両の優良認定制度の創設等
• インフラからの支援や
道路空間の適切な利活用に向けた取組の推進
• 携帯電話網・ITS等、通信インフラの整備 等

目指すべき姿
国産E2Eを搭載した
日本企業の車両の量産

2030年代における
グローバルでの
自動運転車両販売台数の
シェア約25％を確保
左記に加え、
・自動運転の国際基準・標準策定の主導
・国内事故究明体制構築
・運送事業者の導入促進に向けた取組
等を行い、上記目標を確実に達成

(*1)E２E：End to End AI。認識から経路判断までを全て単一のAIで処理し多様な走行環境でも走行可能な革新的な手法、(*2)L2＋＋車両：運転者が周辺監視をし、縦・横方向の運転支援機能を有する車両（L2車両）のうち、AIを活用し一般道を含め自律走行が可能な高度な運転自動化システム等を搭載したもの、
(*3)L4車両：システムが周辺監視をし、一定の条件下で自動運転をする機能を有し、条件外でも車両が安全確保をするもの、(*4)自動運転サービス車両：専ら自動運転サービスの運行の用に供する車両、(*5) モジュール型AI：認識や経路判断を別々のAIで処理する手法

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