2月2日 ポジティブデータとネガティブデータについて。一般的に定性情報を分類すると、前述の二つの評価が現れる。ネガティブデータは、研究の世界やその他さまざまな領域において「要領が良くない」「ネガティブデータを量産して実験の進みが遅い」などという批判を受け、あまり意味のないデータとして扱われる傾向があるのかも知れない。ある小学校の話である。小学校の研究クラブの生徒が研究を始めたという。初年度はアイデアも豊富に湧き出し、有意義な年となったが、2～3年目については繰り返しの実験が継続し、生徒のモチベーションは下がった。そのような状況の中、グループ中のある生徒の実験データに「偏り」が現れ始めた。教員がその生徒にヒアリングところ、「偏り」を蓄積した生徒の操作や再現性に問題は見当たらなかった。この研究クラブの教員は、実験環境を再度観察し直したという。その教員は再現性が高く偏った結果が出続けるなら、結果に属人性はなく、実験室にある机の傾きが影響しているのでは？と仮説を立てた。水準器（水平を測る道具）などない小学校の古い理科実験室の話である。机の傾き（仮設）をどのように調べるか、子供たちに尋ねたところ「ペットボトルに水を入れる」との新たなアイデアを得た。その後、教室内の机の中に傾いた机が混在していることが検証されるに至ったという。これ以降、この研究クラブは、水平でない机を使った実験は禁止という新たな実験ルールを創設した。実験を成功に導くのは、ポジティブデータばかりとは限らない。2/2に、損保リスクマネジメントとマクニカはAIを活用したフォークリフトの「運転診断サービス」を開始すると発表した。フォークリフト作業中の事故率（労災事故・物損事故など）は、トラックや乗用車に次いで高いという。このためフォークリフト・ドライバーへの安全運転指導は重要だ。「運転診断サービス」はAIを駆使し、ドライブレコーダを搭載したフォークリフトから作業中の映像を収集、解析する。安全に問題ありとされる「ネガティブデータ」は解析され、ドライバーの安全運転指導に反映・活用されるという事例だ。一般的に解析作業は、人手で行うと膨大な工数の投資を余儀なくされるが、人手不足が深刻である物流業界ゆえ、この解析をAIに任せることが出来るメリットは大きい。自動車フォレンジックは言うなれば、自動運転サービスのライフサイクルの末端に蓄積される「ネガティブデータ」の集積だ。自動運転領域のプレーヤーがレベル4に注力し、社会受容、認知度も向上していく2022年。これら「ネガティブデータ」の蓄積が、自動車、或いは自動運転サービス、保険、監督省庁などの人々に認知され、活用される日はそう遠くないのかも知れない。

1月31日 自動運転における要と言われる技術は幾つかあるが、その一つが「高精度3次元地図データ」と言える。現在、国内の各所で自動車をはじめ、鉄道、船舶、ラストワンマイルを担う様々な小型モビリティ、配送用モビリティ、ドローンの飛行などで実証実験が進んでいるが、多くの実験で必要とされるのが「高精度3次元地図データ」「3次元点群データ」だ。しかし、現状は自動運転技術を開発する団体が改めてコースの地図作りからスタートするケースが大半と言えるのではないだろうか。実証実験の目的や性質により、どこまでの精度が必要なのか、何をデータ化出来ればよいのかは異なるものと思われるが、何をさておき、国内の実証実験のペースを上げるためには地図データである。DMP（ダイナミックマップ基盤株式会社）は、そのような背景からオールジャパンでの協力体制を築き、よりスムーズな「高精度3次元地図データ」を整備・提供する使命を担った会社だ。同社の高精度3次元地図データは、2017年にGMの「Super Cruise」に世界で初めて採用され、昨年ホンダからリース販売された「レジェンド(LEGEND)」に搭載された「Honda SENSING Elite」や、日産の「Pro PILOT」、トヨタの「Advanced Drive」などにも採用されている。そして同年4月には高速道路と自動車専用道路から一般道へ整備路線を拡張したHDマップを導入している。ホームページでは、2020年度現在高速道路・自動車専用道路でカバーされたのは、31,777km、2024年度にはこれらに一般道路を追加し、約130,000kmまで地図を整備・拡張するとしている（*2021年3月31日時点での計画）。事業内容としては、日本と北米向けで異なるHDマップのフォーマットの統一や、高度な位置補正技術を用いたモービルマッピングシステム（MMS）で各道路を計測、統合しそれらを高精度3次元点群データに仕立てる等を行っている。同社は、2019年に米国のUshr（アッシャー）を買収、自動化技術を全面的に導入することで、製造コストの低減を図っている。この技術により、データのユーザーとなる自動車メーカーでは導入ハードル、車両の開発コストが低下し、開発効率が向上する筈だという。また当初DMPとUshrでは、異なるフォーマットでデータを提供していたが、これらを統一させ、さらに車両開発期間の短縮も狙う。MMSを計測車両に搭載するには、1台およそ1億円のコストがかかるという。DMPでは10台前後の車両を使用して道路の計測を行っている。システムを構成するのは、GNSS、ジャイロセンサー、磁界センサー、気圧センサーなどを備えたIMU（慣性計測ユニット）、全方位カメラ、LiDARなどのレーザー計測機器、積算走行距離計（オドメーター）を検出するセンサー、車内にも各装置をモニターする複数のPC、モニター等々。一般的には、これらに人件費、車両本体、車両燃料代、車両維持費なども発生する為、地図の作成には相応の投資や人材が必要となると言える。前述のシステムにより整備される「高精度3次元地図データ」は、衛星測位による位置補正データ、計測による点群生成データ、これらの図化により地物化データまでを統合し「3次元一共通基盤」を創り上げることで、実現できる。これらの技術支援を行うのは、三菱電機やパスコ、ゼンリン、アイサンテクノロジー、インクリメントP(現：ジオテクノロジーズ)、マップスターなどだ。DMPの現在資本は1億円だが、出資企業は株式会社INCJ（産業革新機構から2018年9月に新設分割）や三菱電機、JII（ジャパン・インフラストラクチャー・イニシアティブ）、三井物産、SBIインベストメント、ゼンリン、パスコ、アイサンテクノロジー、ジオテクノロジーズ、トヨタマップマスター、TGVest Capital Inc.、三菱UFJキャピタル、みずほキャピタル、いすゞ自動車、スズキ自動車、SUBARU、ダイハツ工業、トヨタ自動車、日産自動車、日野自動車、本田技研工業、マツダ、三菱自動車工業などで、2017年の6月に発表された「自動走行システム向け高精度3次元地図データの提供に向けた事業会社化について」では、出資受け入れ後の資本総額は40億円となっている。*出資比率の筆頭は産業革新機構（33.5%）。電機・地図・測量会社と自動車会社が共同出資し設立されている。自動走行分野において最終的なユーザーとなるのは上記の自動車メーカーと、統合データにさらに必要な個別データを追加する等して利用する「自動車メーカー以外」の活用者だ。今年1/14のニュースリリースによれば、DMPと東京海上日動火災保険㈱長野支店は、1/17（月）～長野県飯山市において「除雪支援システム」の実証実験を行っている。従来の除雪は各地の道路事情に長けた除雪車のオペレータが担っていたが、近年オペレータの高齢化が進み、雪のない時期の道路状況のビデオやストリート・ビューやGPSガイダンスを利用した除雪作業に切り替えたものの、ノウハウの伝達には限界があるため、新たに「高精度3次元地図」と自己位置推定が可能な「PTK測位」に基づいた位置情報を元に、現場周囲の「構造物を見える化」することで、構造物との接触を避けた安全な除雪作業の導入を試みる。将来的にはオペレータなしの完全自動運転による除雪作業を目指す。本実験で利用されたシステム構成は、ソフトバンクの高精度測位サービス「ichimill」の「GNSS受信機」「GNSSアンテナ」、画面表示用のタブレットだけで、自動運転向けに整備した「高精度3次元地図データ」を流用し、且つシンプルな構成で「低コスト化」を実現したものだ。各地でレベル4の声が聞こえ始めた日本。急ぎ、完成車メーカーにも、実証実験等でも必要とされる「高精度3次元地図データ」「3次元点群データ」の量産（全国一般道のカバー）に入らなければならない。量産を実現させる為には、地図作成コストの削減とシステムの簡易化・効率化、各所にある地図データの集約に注力することだ。

1月28日 テスラのCEOであるイーロン・マスク氏は、2020年の7月～9月期の決算発表において、「今後、自動車事業のバリューの30%～40%は保険事業になるだろう」と発言している。同社はその後、自動車保険を「Tesla Insurance」というかたちで自社販売している。最新のニュースでは「Tesla Insurance」は米国においてiOSのWalletに追加になった（参考：App Storeプレビュー https://apps.apple.com/jp/app/tesla/id582007913）。確かに、ストア上のTeslaアプリ（バージョン4.5.0）の新機能において「Tesla保険証券所有者は保険証書をApple Walletに追加することが出来ます」との記述がある。「Tesla Insurance」は、現在アリゾナ、カリフォルニア、イリノイ、オハイオ、テキサスのTesla所有者の利用できる保険となっているが、将来的には米国の他の追加された州においても利用できるようになる見通しだ。Teslaの保険会社としての強みは、車両その物や技術、安全性、修理コストを従来の保険会社の観点や評価指標からではなく、自動車メーカーとしてのポジションを活用した点にある。自動車保険業界の潮流は、インシュアテック化（テレマティクス化）や支払可能な保険についての手続き自動化などだ。同社の保険の使い方や仕組み、スコアリングの考え方を調べてみた。この保険の利用にあたって、日本国内の自動車保険会社によくみられるドライブレコーダーなどの機器を車両に追加設置する必要はない。Tesla車は車両の特定の機能を使用して、車両のプレミアムを評価する。Tesla保険は、ポリシーを購入し、Teslaアカウントにサインインするだけで開始できると謳われている（実際は、この後の流れで「運転免許情報」「住所」「生年月日」などの詳細入力、ポリシーにドライバーや車両情報を追加する）。購入後は、確認メールが届き「テスラ保険証」が、Teslaアカウントにダウンロードできるようになる。上記のTeslaアプリからも、直接ポリシードキュメントにアクセスして、ポリシーを変更、新しい請求を送信することが出来る。申込者の保険プランは様々であり、各ドライバーの「ニーズ」と「リアルタイム運転行動」により補償レベルが変化する。「リアルタイムの運転行動を利用した保険」とは、上記の州に居住するモデルS、モデル3、モデルX、モデルYの所有者が利用できるとされ、車両内の特定の機能を使用して、ドライバーの実際の運転に基づいて「プレミアム」を評価する仕組みとなっている。利用者はクレジットや、年齢、性別、請求履歴、他の保険会社が使用する運転記録などの従来の指標ではなく、あくまでドライバーの運転行動に基づいて毎月の保険料を支払う仕組みを構築した。保険料は、運転する車両、提供された住所、運転量、選択した補償範囲、そして車両の「安全スコア」に基づいて決定される。同社は、平均的な（安全運転を志す）ドライバーは、20%～40%保険料を節約でき、最も安全なドライバーは、30%～60%の保険料節約できると謳う。*「安全スコア（β版）」は、安全率と呼ばれる5つの指標に基づいて運転行動を評価するものだ。5つの安全率とは「1,000マイルあたりの前方の衝突警告」「ハードブレーキ（急制動）」「アグレッシブターニング（急ハンドル）」「安全でないフォロー（車間距離）」「強制的なオートパイロットの解除」を指し、これらを車載センサー、オートパイロットソフトウェアを使用して、Tesla車両自身が測定する。ドライバー自身は、これら「安全スコア」の各安全率を改善することで（つまり日頃から安全運転を心がけることで）安全スコアを改善することが出来る。ドライバーに安全運転を進める国内最大のエバンジェリストである警察庁が、この評価の仕組みを取り入れたら面白い。違反者への取り締まりや、罰則の規定だけでなく、ドライバーの安全運転スコアに応じてポイントを用意し、常日頃、安全運転を心掛ける事業者や個人ドライバーに対して、保険支払いを補助するような仕組みを創設することはできないだろうか。ちなみに警察庁の「違反種別ごとの交通違反取り締まり状況（令和元年及び令和2年）」によれば、道路交通法違反のうち、車両等の運転に関する違反ワースト3は「一次不停止（27.9%）」「携帯電話等（5.4%）」「歩行者妨害（5.1%）」である。*（）内は構成比。これらの違反から徴収された反則金は、交通安全対策特別交付金というかたちで、地方公共団体が単独で行う道路交通安全施設整備の経費に充てる財源として使われている。今のところ交付金の使途は、信号機、道路標識、横断歩道橋、さく（ガードフェンス、防護柵）、道路反射鏡（カーブミラー）などだ。ちなみに、警視庁の「交通安全対策特別交付金の交付に関する経理の資金フロー（令和3年度予算）」を拝見すると、交通安全対策特別交付金の歳入は612億円、内訳は「一般会計より受入」が530億円であり、「前年度の余剰金受入等」は82億円だ。歳出は530億円。内訳は交通安全対策特別交付金526億円、諸支出金等が4億円となる。差額82億円は、令和4年度の交通安全対策特別交付金等の財源になると記載されている。補助の財源とするには微力か？