自動運転トラックにも人間は必要 - TechRepublic

米国では、サプライチェーンが逼迫する中、8万人のトラック運転手が不足しています。このような状況だからこそ、自動運転トラックのコンセプトは魅力的なのです。

自動運転トラックや自律走行トラックは、プログラムと追跡機能を備え、自律走行で貨物を目的地まで配送することができます。長距離で途切れることなく、複雑でないルートに最適です。

「例えば、テキサス州の高速道路での長距離運転は、天候が極端ではなく、距離が長いです」と、ナウトのCEO、ステファン・ヘック氏は述べた。「比較的乾燥していて晴天で、厳しい冬の天候に見舞われることもありません。」

自動運転車はセンサーとソフトウェアによって駆動されるため、安定的で予測可能な状態が重要です。ソフトウェア開発プロセスにおいて、開発者はソフトウェアが対応しなければならないあらゆる状況を想定・想定し、それに合わせてプログラミングを行います。

参照:採用キット: IoT 開発者(TechRepublic Premium)

しかし、ソフトウェアが予測できない技術的な制約や予測不可能な状況は常に存在します。

例えば、吹雪は今日のIoTセンサーのデータ取得能力を阻害し、人間の介入を必要とします。交通状況が変化する都市部の複雑な交差点は、センサーや制御ソフトウェアにとって解読やナビゲーションが困難であり、人間のドライバーの予測不可能な要素や彼らの判断もその一つです。

「人口密度の高い都市部で行われることが多いラストマイル区間は、自動運転トラックにとってより困難なため、導入は遅れるでしょう」とヘック氏は述べた。「また、センサー技術には限界があることにも留意することが重要です。時速約75マイル（約120キロメートル）を超える速度で自動運転トラックを運行することは困難です。センサーが障害物を検知できる範囲が狭く、十分な制動距離を確保できないためです。」

それにもかかわらず、自動運転の自律トラックの使用事例は引き続き登場しています。

• Embark はヒューストンとサンアントニオ間に新しい自動運転トラックレーンを立ち上げ、商業運行を実施した。
• TuSimple はツーソンで自動運転トラックを運行した。
• 昨年、ボルボはスウェーデンのヨーテボリで商業パイロットプログラムを開始し、センサーを搭載したトラックでデータを収集しています。
• 鉱業などの業界では、遠隔地の鉱山から自動運転トラックで鉱石を運び出すといった「ベストユース」の事例が実施されています。

私たちが学んだことは、テクノロジーと IoT が進歩しているにもかかわらず、自動運転車の操作には依然として人間の介入が必要だということです。

参照：ITリーダーのための技術プロジェクト：ホームラボの構築、自宅の自動化、Node-REDのインストール方法など（無料PDF）（TechRepublic）

「長距離輸送以外のトラックの大半は、運転手だけでなく、目的地に到着したら重要な作業を行う人間を乗せています。例えば、変圧器の設置、エアコンの修理、配達された飲み物の棚への補充、住宅の点検などです」とヘック氏は述べた。「小売店にスナックを配達する食品サービスのドライバーや、通信会社のサービスコールに対応する技術者を想像してみてください。こうした人に自動運転車を導入しても、実際には人件費の削減にはつながりません。なぜなら、現場に向かう間も技術者は車両に同乗し、「勤務時間中」である必要があるからです。」

したがって、人間の介入がいつなくなるのかというタイムテーブルは未だに存在せず、また、人的傷害、死亡、あるいは物的損害が発生した場合の責任の所在など、法的問題も依然として残っています。こうした厄介な問題こそが、自動運転車における機械と人間のインターフェースの方向性を決定づけ、ひいては自律走行技術において人間の介入がどの程度維持されるべきかを決定づける可能性があるのです。

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