自動運転技術を活用した運転技能教習システムの開発

自動運転技術を活用した 運転技能評価アプリケーションの開発 株式会社 ティアフォー 村木 友哉 技術本部 March 31st, 2021 1

Profile 村木 友哉 / Tomoya MURAKI 技術本部 AI教習システムのテックリード 『 Tier IV 』にJOINした理由 ● 自動運転ソフトウェアをOSSとして開発する戦略がすごいと思った ● エンジニアの割合が大きい 『 Tier IV 』でチャレンジしたいこと ● 自動運転の価値をユーザまで届けたい (社会問題の解決) ● Autowareの価値を最大化したい 2

CONTENTS 1. なにをやっているか 3min 2. なぜやるのか 3min 3. どうやっているのか 4min 4. こんなことをやります！ 3min 3

1. なにをやっているか 4

自動運転技術を活用した 新しい運転教習システムの開発

2. なぜやっているか 7

自動運転車両はいつ普及する？ 出典：富士キメラ総研 日本でレベル4以上の本格的な市場投入は2030年代に入ってからとの予測 → 現時点で自動運転技術を活用できるフィールドはないか？

教習所を取り巻く環境 100万人 35%減 高齢者技能試験 少子化や車離れにより 新規免許取得者数は減少 傾向にあるものの、 毎年100万人以上が 新たに免許を取得 指導員の高齢化・採用難 により2033年までに 指導員数は約35%減との 予測も 2022年6月より一定の違 反歴のある75歳以上の運 転免許保持者（推定15万 人）に対して技能試験が 義務化 需給バランスが崩れ始めており「指導員不足」は大きな課題 → 自動運転技術を活用することでこの課題を解決できないか

3. どうやっているか 10

自動運転技術を活用して運転技能を定量評価 被評価者の 運転 評価 結果 センサー 運転行動をLiDAR, カ メラ, 車両情報等の数 値データとして知得 数値 データ 自動運転 ソフトウェア Autoware*を利用し、 走行位置, 速度, 車間距離, 確認行動など 十数の評価指標として抽出 評価 指標 評価モデル 指導員の評価手法をベ ースとした 評価モデルにて スコアリング

自動運転技術を活用して運転技能を定量評価

位置推定を利用した音声ナビゲーション

即時・客観的なフィードバック

4. こんなことやります！ 16

1. 2021年5月からサービス実証を開始 ユーザーの声をプロダクトに反映し、価値あるプロダクトを作り続けます 1. クラウド基盤の整備 走行データを管理・活用していくためのクラウド基盤を整備していきます 1. Autowareへフィードバック 評価データをAutowareの開発にフィードバックし、自動運転ソフトウェア開 発に貢献します

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