人間の運転手と自動運転車の比較はどうなっているのか？

研究によると、自動運転車は人間の運転手よりも事故に巻き込まれることがはるかに少ないという。ただし、これは技術が本当に優れているからなのか、自動運転車の数が人間よりも少ないからなのかはわからない。

自動運転車の安全性に関する論争

データによると、自動運転車は人間の運転手よりもはるかに安全であるという。たとえば、ウェイモーの重大な事故の25件のうち、17件は人間の運転手が自動運転車を追突したものであった。これは、人間の運転手が多くの事故の原因であることを示唆している。

しかし、これは自動運転車が決して間違いを犯さない、または危険な状況に陥らないことを意味しない。自動運転車は、片側通行の道路を逆方向に運転したり、交通渋滞の円形交差点で無限に循環したり、道路のハザードを誤認識したりすることがある。

2026年現在、国家交通安全局（NHTSA）はウェイモーに対して、22件の事故報告を受け、調査を開始した。同局はまた、テスラも調査の対象としており、2024年までに467件の事故が発生し、54件のけが人と14件の死亡者が出ている。

NHTSAは、まだ実証されていないこの技術に対して、厳格な態度を取っている。ソフトウェアのバグや分類の誤りは、初期の実装段階で発生する可能性があるが、人々の安全を確保するために、厳格な態度を取る必要がある。

各運転手タイプの長所と短所

自動運転技術は10年以上前から存在しているが、道路への投入は最近のことである。たとえば、ウェイモーは2009年に設立されたが、2025年12月までに高速道路へのロボタクシーのサービスを拡大するための規制承認を受けることができなかった。

その間、ウェイモーの大部分の旅は、5つの主要な都市圏での市内走行であった。ロサンゼルス、フェニックス、サンフランシスコ湾岸地域、アトランタ、オースティンである。高速道路での運転は、市内走行よりも速度が速いため、事故のリスクが高まる可能性がある。

自動運転車は、新しい地域に拡大するにつれて、新しい運転条件に適応する必要がある。ほとんどの自動運転車はレベル2であり、高速道路での運転のみを提供している。レベル4とレベル5、つまり高度な自動運転と完全な自動運転は、まだ利用できない。

一部の車両は、LiDAR（光ラダーセンシング）ではなく、カメラアレイを使用している。視覚のみのアプローチにより、天候や道路状況の変化に弱くなり、霧、豪雨、眩しさにより認識能力が低下する。人間の運転手は、他の感覚、たとえば常識に頼ることができる。

しかし、LiDARは人間の運転手と比較して優れている。3次元マッピングにより、自動運転車は、人間の運転手が苦労する状況、たとえば暗所や眩しさにおいても、優れた性能を発揮できる。視覚と空間データの組み合わせが理想的である。

技術の故障による結果

LiDAR、カメラアレイ、人工知能による意思決定を備えた自動運転車でも、間違いが発生することがある。稀ではあるが、発生する。ソフトウェアのバグにより、自動運転車が歩行者をポトホールと誤認識することがある。センサーの故障により、ロボタクシが右側の車線を路肩と誤認識することがある。これらの状況は、完全に仮想的なものではない。

2025年8月から11月にかけて、ウェイモーのロボタクシは、1週間に平均1.5回、学校バスを違法に通過していた。オースティン独立学区は、2025年12月に20件目の違反を受け、事件のビデオを公開した。ウェイモーは、その後、一部の車両を自主回収することを発表した。

ウェイモーの約2ドースの事件は、同じ期間中に同学区が人間の運転手に発行した7,000件の交通違反と比較すると、少ない。ただし、オースティン警察署のトラビス・ピックフォード助理署長は、1件の交通違反を受けた人間の運転手の98%は、2件目を受けないと述べた。一方、ウェイモーのロボタクシは、週ごとに学校バスを違法に通過し続けた。

もし人間の運転手が、停止している学校バスを通過した場合、学校児童の安全を危険にさらした場合、免許を取り消されるだろう。ロボタクシが同じことをした場合、エンジニアはただソフトウェアの更新を実施するだけである。技術的に、NHTSAはロボタクシの免許を取り消すことができるが、罰金を課す可能性が高い。

時には、消費者が事態を自分で把握する。テスラは、複数の訴訟を受けており、運転支援技術に関連するけがや死亡について訴えられている。こうした事件は、多くの場合、和解される前に裁判に掛けられるが、陪審員は過去に損害賠償を認める判決を下している。

自動運転車に対する一般の認識

ある調査では、5,000人以上の回答者が参加し、自動運転車の事故への関与に焦点を当てていることがわかった。さらに、回答者は、自動運転車の製造元を訴えることを支持する傾向にある。

自動運転車会社は、優れた安全性を示す報告書を公開している。独立した研究もこれを支持している。データが自動運転車の安全性を示唆している場合、自動運転車に対する批判の理由は何なのか。

一つの理由は、自動運転車が人間の運転手よりもはるかに少ないことである。2025年には、34,340台の自動運転車が存在していた。一方、242万人以上の免許所有者が存在していた。つまり、自動運転車1台に対して、約7,047人の人間の運転手が存在していた。

心理的な効果もある。もし事故が発生した場合、人間の運転手がいた場合、責任者がいる。もし運転手が注意を散らしたり、酒を飲んで運転していた場合、裁判が命じた介入により、同じ間違いを繰り返さないようにできる。

自動運転車は、ソフトウェアを共有しているため、1台が間違いを犯すと、すべての車両が同じ間違いを犯す可能性がある。また、根本的な原因を特定することは、飲酒運転や注意散漫の場合よりも難しい。

会社が報告する安全性データの信頼性

自動運転車会社が報告する安全性と性能データは、技術が人間の運転手よりも優れていることを示唆している。しかし、これは偏った見解である可能性もある。自動運転車会社が誤った、または誤解を招く情報を公開したことは、これが初めてではない。

2023年10月、自動運転車のクルーズは、人間の運転手の車に投げ出された歩行者を轢いた。さらに、20フィート以上引きずった。事件報告書の提出時に、クルーズはこの事実を省略した。

NHTSAとの電話会議では、事実の詳細が省略された。提出されたビデオも、同様の省略が見られた。公式報告書の提出時にも、引きずり込んだ事実は記載されていなかった。クルーズは、連邦調査に影響を与えるために虚偽の報告書を提出したとして、刑事罰金を科せられた。

この事件は、すべての製造元が悪意を持っていることを証明するものではない。ただし、すべてのデータ、特に小さなサンプルサイズや自動運転車会社の従業員によって作成された報告書を、面白がって受け取ることはできない。仮にデータが自動運転車の安全性を示唆しているとしても、すべてのデータをそのまま受け入れることはできない。

自動運転車に対する信頼を育む方法

自動運転車の最新技術を最初に発表し、承認することを急ぐのではなく、自動車メーカーと法律家は、ブレーキを踏むべきである。安全性が優先されるべきである。自動運転車を一時的に駐車することになっても、安全性を確保することが重要である。

高度な人工知能を統合することで、人々の懸念に対処できる。人工知能は、リアルタイムで、状況に応じた賢明な決定を下すことができる。自動運転車は、ネットワークの端、つまりユーザーの近くにあるエッジサーバーに依存する必要がある。遅延を減らすために、事前に大量の投資が必要になるが、利益は大きい可能性がある。

このアプローチは、心理的な効果ももたらす。生成モデルは、平易な言語でコミュニケーションをとることができる。もし事故が発生した場合、理由を説明したり、人間が読める報告書を提供したりできる。人工知能を人間らしくすることができる。

自動運転車の技術を向上させる以外に、一般大衆の信頼を育む最も良い方法は、厳格なシミュレーション、トレーニングシナリオ、テストを利用することである。人々がより多くのデータを入手できるほど、技術を信頼する可能性が高くなる。

自動運転車の安全性と性能の向上

自動運転車会社は、事故を政府機関に報告することが義務付けられているため、自動運転車の安全性に関する情報が常に一般大衆に公開される。自動運転車がより一般的になるにつれて、人々はより多くの歴史的データを入手できるようになり、傾向を分析し、将来の変化を予測できるようになる。

自動車メーカーが安全性に投資するほど、データはより良くなる。意思決定者は、安全性と性能を最適化するために、高度なエッジ人工知能とリアリスティックなトレーニングシミュレーションを利用することを検討するべきである。