AUDIO MOBILは、自動車産業のバリューチェーン全体を網羅する専門誌「ZfAW」に寄稿しています。

人類の移動の歴史は、純粋な徒歩による移動から馬車の使用、そして電動車両の発明に至るまで、困難な道のりでした。その過程で一つ明らかなことは、より長い距離を効率的かつ経済的に移動したいという私たちの動機です。「モビリティ 3.0」の枠組みにおいて、これらの属性は現在、現代的な通信手段のコンポーネントによって補完されています。今日、車両内でも「常に接続されている（always connected）」状態であることは、自動車メーカーのマーケティング部門にとっての必須事項であるだけではありません。「スマートフォン」世代もまた、長距離を移動する際、このデジタルなスイスアーミーナイフなしではいられないと考えています。

このデジタル革命の時代において、交通の危険は軽視されがちであるか、少なくとも過小評価されています。しかし、移動手段の進化の背後には一体何があるのでしょうか？この種の通信技術によって、どのような可能性が開かれるのでしょうか？人間はそもそも技術的な状況に対応できているのでしょうか、それとも、こうしたテーマを真に持続可能な形で定着させるには、数世代の交代が必要なのでしょうか？私たちは自動運転を受け入れ、その潜在的なリスクを認識しているでしょうか？

多くの科学者がそれぞれの専門分野から経験的にアプローチしている数多くの問いは、私たちドライバーにも改善と利便性をもたらします。現在、エレクトロニクス産業と自動車産業の異なるライフサイクルは、不調和な連結点となっています。自動車産業は、IT業界とともに、現在起きているパラダイムシフトを乗り越えるよう努めるのが理想的です。近い将来、技術的な前提条件を少なくとも調整した上で適応させる必要があります。しかし、この文脈において、ネットワーク化された車両の実際のユーザーである「人間」はどこに置き去りにされているのでしょうか？

オーストリア・ランショフェンに拠点を置くR&Dスタジオ、AUDIO MOBIL Elektronik GmbHのCEOであるトーマス・シュトッタン（Thomas Stottan）氏は、ヒューマン・マシン・インタラクション（HMI）に関する研究関連のテーマに加え、ネットワーク化された車両のエキサイティングな可能性について先見的な見解を示しています。

はじめに

AUDIO MOBILは25年以上にわたりCarICTに取り組んできました。現代的な操作システムの日常的な開発において、同社は車両ユーザーの日常生活を簡素化することに努め、自動車産業の有能な開発パートナーとしての地位を確立してきました。この活動から、いくつかの刺激的な課題が浮かび上がります。自動車は個人のモビリティとどのような関係があるのでしょうか？例えば渋滞に巻き込まれているとき、それはまだ「個人的な」移動と言えるのでしょうか？以下では、さまざまなアプローチを通じてこれらの問いに取り組んでいきます。

個人モビリティの世代を考察すると、個人の移動手段の進化的な変化に気づかされます。「モビリティ 1.x」（紀元前700万年から紀元1800年頃まで）は、ビッグバンから車輪の発明、そして戦車や馬車の使用に至るまでの人間の移動行動の変容を表しており、すでにモビリティ行動と航続距離ニーズの明らかな拡大が見られます。本質的な部分に絞れば、これは航続距離を延ばすための純粋な筋肉補助的な手段であり、人類の移動の最初の進化として位置づけられます。

この文脈における「モビリティ 2.x」の数多くの段階は、17世紀初頭の産業革命に伴う蒸気機関の誕生と、最初の機械式動力車両の登場を指します。ハイブリッド駆動や電気駆動など、さまざまな形態の最新の駆動コンセプトも、将来の「モビリティ 3.0」への前段階に過ぎません。
それは十中八九、個人の移動におけるさらなる革命となるでしょう。「モビリティ 3.0」は、初期に人間の体力の使い方を学んだのと同じように、私たちの知能を駆使して個別のモビリティ形態を利用した結果です。今日明らかなことは、個人の移動は純粋に自動車だけに縛られるものではなく、多様な輸送手段を利用することで実現できるということです。

バスは公共交通機関でしょうか？もしそうなら、チャーターされた観光バスは何に分類されるのでしょうか？
渋滞の中で車に乗っているとき、私たちは個人的に移動しているのでしょうか、それとも外部から制御されているのでしょうか？一般的に、モビリティは個人的なものです。したがって、いくつかの概念を再定義する必要があります。それを「モビリティのエコシステム」と呼びましょう。

モビリティのエコシステム

個別交通と公共交通という限定的な用語から脱却すれば、さまざまな影響を再定義することができます。モビリティのエコシステムは、以下のコアテーマと、それに付随する例示的なテーマおよび分類領域に分けられます。

個別輸送手段（自律型）：

• 自転車利用者
• 歩行者
• 大量輸送手段
• 船舶交通
• 航空交通
• 路面電車
• バス
• 地下鉄・近郊電車
• 鉄道交通

 

インフラ：

• 交通管制設備
• 道路網
• 駐車場
• 建設現場
• 集落構造
• エネルギー供給業者

 

情報構造：

• 気象
• 都市情報
• 観光情報
• 交通情報

 

個別輸送手段（動力付）：

• 乗用車
• トラック
• 二輪車

 

モビリティのエコシステムのこれらの構成要素の核となるのは、人間が最大限の効率を求めて追求する個人の移動です。モビリティのエコシステムの複雑さは増しています。目標とする効率を長期的に達成するためには、ICT（情報通信技術）のような新技術の導入が必要です。これに関連して、データプライバシーの安全性に関する根本的な決定が求められます。現在最高水準のデータ保護規格である「European Privacy Seal」の要件を満たす技術的ソリューションが開発され、市場に定着しています。一例として、AMV-Networks GesmbHのxFCDシステムが挙げられます。

ネットワーク化された車両の進化

この関連で、モビリティの進化と同様に、ネットワーク化された車両の進化を取り上げ、採用されている技術、あるいは将来採用される技術について考察したいと思います。過去にはどのような形式の通信規格があり、現在は何が使用されており、どのような発展が期待できるのでしょうか？

車両のネットワーク化は、いわゆる「ノマド」から始まりました。スマートフォン、携帯電話、モバイルナビゲーションシステムを車両に接続し（N2C）、ハンズフリー通話を利用したり、パーソナライズされた音楽プレイリストを車両に統合したり、デバイスをモバイルナビゲーションソリューションとして使用したりすることです。これらの技術は今日でも使用されています。現在では、公共データを車両に実装するx-to-Car（x2C）、およびその逆のCar-to-X（C2x）が有効になっています。これにより、今日では予定ルート上の事故について警告を受けたり、近くの駐車場の案内を得たり、現在地の速度制限について情報を得たりすることができます。これらはすべて、今日知られており、好んで使用されている技術と規格です。

将来、車両のネットワーク化を非常に価値あるものにするのは、車両同士の通信、およびインフラと組み合わせたパーソナライズされたデータの活用です。電気自動車が近い将来に充電を必要とするかどうかを判断し、車両が自律的に適切な充電場所を探したり、先行車が後続のドライバーに障害物を警告したりすることです。これらすべてがモビリティ行動に持続的な影響を与え、何よりも安全性を大幅に向上させます。個人の移動におけるメリットは、まだ十分に評価されていません。利用可能な交通手段や車両に応じて、最大限の効率で評価されたルートのシームレスなカバーは、未来のモビリティを完全に変えるでしょう。もちろん、これらはすべて今のところ「未来の話」です。しかし、この進化を早期に促進するためには、車両のネットワーク化に対する幅広い受容と、適用される技術の透明性が必要です。
専門家は、将来の効率的な移動は個別のネットワーク化によってのみ実現可能であるという意見で一致しています。その際、自動車とICT（情報通信技術）という2つの構成要素が、モビリティ 3.0の全領域をカバーすることになります。

車両ネットワーク化の基本原理

xFCD（extended floating car data）は、車両ネットワーク化の枠組みにおける基盤技術であり、C2xおよびx2C技術の形で車両とインフラ間の通信形態を生成します。Car2xは、車両固有のデータ（位置、速度、燃料残量、走行距離、その他多くのパラメータ）を匿名化して独立したデータセンターに提供し、データセンターはそのデータをさらに匿名化してインフラ対策に転送することで、交通情報サービス、交通管制措置、および同様の手段を制御します。これはドライバーにとっても、情報サービスの提供者にとってもウィンウィンの状況です。もちろん、常にデータセキュリティとパーソナライズされたデータ保護が最優先事項となります。
これに関する未解決の疑問はとっくに解消されており、あとは法整備とグローバルに使用される規格を早期に統合するだけです。とりわけ自動車産業は、時代の兆しをいち早く察知し、数少ない未解決のポイントに対して持続可能でインテリジェントなソリューションを提供しなければなりません。

データ提供の活用例

データ提供の適用可能性は、ほぼ無限の可能性を秘めた分野です。「B2B（企業間取引）」セグメントから始めると、個別のワークショップサービスアプリケーション、カーファインダーソリューション、リースモデル、当局への直接請求機能を備えた電子運転日誌、カーシェアリングモデルからフリート管理モデルまで、多くの活用分野を挙げることができます。

もう一つの市場セグメントは「B2G（対政府取引）」であり、緊急車両の出動管理、一般的な交通計画、逆走警告、駐車スペース管理、あるいは一般的な公共交通機関（ÖPNV）などにプラスの影響を与えることができます。

これらはすべて、まだ始まったばかりのビジネス分野であり、多方面での成功が期待されています。自動車産業がこの魅力的な市場を早期に活用できなければ、GoogleやAppleのようなモビリティ分野への新規参入者が、この市場を持続的に支配することになるでしょう。

欧州におけるCar-ICT市場の発展

車両ネットワーク化の枠組みにおけるすべての技術は、将来のモビリティにおける安全性と効率性の向上を約束するだけではありません。欧州だけでも年間約1,500億ユーロと予測されている売上規模も無視すべきではありません。これは、あくまで最初の控えめな見積もりによるものです。

これは、LTEなどの最新の電気通信規格の採用や、法的に義務付けられたeCallの実装により、2018年にはさらに促進される見込みです。つまり、非常に収益性の高い市場セグメントであり、私たちはまだその入り口に立っているに過ぎません。情報通信技術（ICT）は、現在の駆動方式に関する議論にかかわらず、真の「未来の燃料」なのです。

安全な移動モデルにおける真の危険因子としての「注意散漫」

前章で示したように、多くのネットワーク技術は市場投入可能な段階にあり、わずかなリソースの投入で早期に市場に統合できるでしょう。しかし、この関連で決して無視してはならないのが、自動車産業に対して指数関数的に展開しているメディアの発展です。

ラジオが世界で5,000万人のユーザーを獲得するのに38年かかったのに対し、テレビというメディアはわずか13年でそれを達成しました。携帯電話は11年で5,000万人のユーザーを記録し、インターネットはわずか3年でこの壁を突破しました。FacebookやTwitterなどのソーシャルネットワーク（代表的なもののみを挙げれば）は、世界で驚異の1億人のユーザーに達するのにわずか9ヶ月しかかかりませんでした。つまり、極めて短期間での急激な拡大であり、これに対して自動車産業のサイクルは比較的緩やかです。自動車が5,000万人のユーザーを獲得するのには60年かかりました。将来的に魅力的な顧客を自社製品に引きつけたいのであれば、自動車メーカーはこの非常に不均衡なリズムをできるだけ早く解消しなければなりません。

この文脈において、あまりにも多くの機能やサービスによるドライバーの注意散漫も、絶対に注意を払うべき点です。

1983年当時、車両の操縦以外にドライバーが習熟すべき機能は、スピードメーター、燃料計、ウィンカーなど、わずか7つと非常に管理しやすいものでしたが、2010年にはすでに38以上の機能になっていました。今日利用可能なサービスはまだ含まれていません。装備の充実した中型車では、約60の機能（レインセンサー、バックカメラ、パークアシストなど）に直面することになります。ムーアの法則 [1] やバクストンの法則 [2] などの考察を引用すれば、この数はすでに私たちの神経学的な負荷限界を大きく超えています。つまり、ミレニアムの変わり目にはすでに負荷限界を通り過ぎており、現代人が神経学的な予備能力をすべて動員してようやく制御できるほどの技術に身を委ねている状態なのです。技術開発は、その取り扱いよりも速く進んでいます。

これを車両の運転と並行して行うことは、私たちのキャパシティ能力を大幅に超えています。技術開発とは対照的に、認知能力の枠組みにおける人間の進化は停滞しています。運転環境はこの30年間で劇的に変化し、ドライバーに対して明らかに高い要求を突きつけています。人間の感覚能力が変わらない中で機能が増加することは、乗員の安全に対する高いリスクとなります。

自動車メーカーへの使命は明確に定義されるべきです。現代の車両におけるセンサー技術とそれに付随するヘルパー機能は、当然ながら安全性を高めるものです。しかし、支援システムやセンサーをドライバーが個別に有効化または無効化しなければならないかどうかは疑問が残ります。また、スマートフォンの車両への統合も、すべての問題の解決策ではありません。むしろその背後にある問いと解決策は、運転中も安全に使用できるように、個別にカスタマイズされたスマートフォンの機能をいかに使いやすく車両アーキテクチャに統合できるかという点にあります。

進展する車両のネットワーク化と自律的な移動手段への要望を考慮すると、いずれにせよ今日の車両構造を再考する必要があるでしょう。目標は明らかに技術の「人間化」、つまり技術的ソリューションを個々の人間に適応させることでなければなりません。

この関連で、将来の移動モデルに対する過小評価された危険として、一般的な注意散漫も考慮に入れる必要があります。電話をしながら注意が散漫になっている自転車利用者、音楽を聴きながら道路を横断して注意が散漫になっている歩行者、あるいはその他の類似のリスクグループなど、日常的に起こる状況を考えてみてください。相互作用の欠如は、現在進められている自律走行のモデル実験にも突然の終わりをもたらす可能性があります。

男女で異なる車両への要求

プラットフォームを超えた車両ネットワーク化の意識的な必要性とは無関係に、男性と女性の間では移動手段に対する要求が異なります。ここでは、人口統計学的なアプローチや社会的に定着した基本的な考察は一旦脇に置いておきます。例えば、女性からは「車内のどこにハンドバッグをすぐに手に取れ、かつ衝突時にも安全な場所に置けるか」という質問がよく出されますが、これは男性にとっては全く重要性のない問題です。デジタルアプリケーションについても同様のことが言えます。専門家は学術研究において、車内での（特に運転中の）ジェンダー別のユーザー行動を調査し、一部で懸念される結果を得ました。

研究「車内におけるジェンダー別のユーザー行動」[3] が示したように、通話、GPS機能、Facebookの利用頻度や形態には、性別によって異なる傾向が見られます。

法律で明確に禁止されているにもかかわらず、女性・男性ともにスマートフォンの通話機能の利用が顕著です。残念ながら、運転中のメッセージ送信作業への非常に明確な傾向も、この研究で証明されました。

オンラインバンキングやソーシャルネットワークの利用は衝撃的です。男女間の使用割合には差があるものの、合計すると警戒すべき高さです。ここでは、交通安全のために必要な措置を講じ、運転中の直接的なスマートフォン利用を適切に抑制して、注意散漫の可能性を最小限に抑えることが立法府に求められています。とりわけ、2015年の第53回ドイツ交通法曹会議では、状況に応じた機能抑制の可能性を実装するために、自動車メーカー、情報・通信・娯楽機器の製造業者、およびサービス提供者のための枠組みを作ることが求められました。これには、例えば運転中の手動による目的地入力の無効化やテキスト入力のロックなどが含まれます。少なくとも、自律走行の枠組みにおいて代替の移動手段が安全に実現できるようになるまでは。

ドライバーの注意散漫

学術的な観点からは、ユーザーが他の活動に集中する場合の注意散漫は、大きく3つのグループに分けられます。

一つ目は「手動の注意散漫」で、ドライバーが機器を操作するためにハンドルから片手を離す必要がある場合です。二つ目は「視覚的な注意散漫」で、道路から目を離す必要のあるタスクに関連します。そして最後が「認知的な注意散漫」で、ドライバーの精神的な注意を純粋な運転タスクから引き離す必要のある活動を行う場合です。

この文脈で人間の神経学的な情報フローとキャパシティ的な全体知覚を評価すると、最も発達している感覚は視覚であることがわかります。二番目は触覚ですが、視覚からは大きく引き離されています。触覚の後に続く聴覚、嗅覚、味覚などの残りの感覚は、さらに発達の度合いが低くなります。したがって、現代の車両アーキテクチャの操作システムを、タスク遂行の可能性に関して人間の「基本装備」に適応させることが強く推奨されます。そうして初めて、現代的で包括的なHMIシステムが機能するのです。

学術的根拠としてのHMIテストシリーズ

ザルツブルク大学のマンフレッド・チェリギ（Manfred Tscheligi）教授が率いる「コンテクスチュアル・インターフェースのためのクリスチャン・ドップラー研究所」は、実際の運転タスクにおける感覚生理学的な注意散漫行動に関するまさにこれらの問いに取り組み、2010年、2011年、2012年に広範なHMIテストを実施しました。
テストシリーズには、コンパクトクラスからアッパーミドルクラスまで、多種多様なカテゴリーの車両が使用されました。
研究の目的は、実際の運用環境、つまり路上での注意散漫行動を提示することでした。これは、例えばベンチマークとして引用され、独自の定義済み推奨事項を出しているアメリカの当局NHTSA（国家道路交通安全局：道路および車両の安全に関する文民連邦当局）の純粋なシミュレーター指向の測定とは全く異なるアプローチです。

研究結果 [4] は明白であり、早急な対応の必要性を物語っています。このテストシリーズの車両のほとんどが、タスクを正常に完了するためにNHTSAが要求する制限時間を守ることができませんでした。しかも、被験者はテスト前に各システムについて詳しく習熟することができたにもかかわらずです。標準時間の規定を大幅に超過しているケースもあり（目標値24秒に対し、実測値は80秒から175秒の間）、自動車製造のこの分野にはまだ多くの改善の余地があります。

音声制御：万能の解決策ではない

これらの説明に対し、現代のシステム操作には音声制御が含まれており、それによって認知負荷を下げられる可能性があると反論する向きもあるかもしれません。しかし、AAA交通安全基金 [5] が「メンタルワークロード」研究の枠組みで明らかにしたように、残念ながらそうではありません。

この研究では、ドライバーに運転タスクに加えて、現実のドライバーが毎日直面するさまざまなタスクを課しました。単純にラジオを聴くことによる認知負荷や、法律で許可されているハンズフリー装置での通話、同乗者との会話、許可されていない携帯電話での通話、車両統合型メニューシステムへの入力などが考慮されました。挙げられたタスクは車両ユーザーに認知的な負荷を与え、純粋な運転タスクがますます後回しにされる結果となりました。

認知負荷の限界に達したのは、車両ユーザーが運転に加えてSpeech-to-Text（音声からテキストへの変換）タスクを解決しなければならなかったり、一般に普及しているSiriの音声制御でテキストを読み上げさせたりしたときでした。測定結果からは、運転タスクが認知的および感覚生理学的な知覚領域から完全に押し出され、被験者が音声制御タスクのみに集中していることが明確に見て取れました。注意散漫係数が2.8である優れた従来のメニュー入力と比較して、音声入力システムは係数4.2と明らかに劣る結果となりました。

これらの結果は、「ドライバーの注意散漫」の章で述べた人間のキャパシティ的な全体知覚のポテンシャルと一致しています。つまり、現代の操作システムを人間の「基本装備」に適応させるために、自動車産業が迅速に取り組むべき学術的な課題分野なのです。タイピング、発話、スワイプは、単独のコンポーネントとしては理想的なHMI体系の選択肢にはなりません。対照的に、人間の「基本装備」と状況に応じた有効なコンテキストに合わせて調整された多様な入力メソッドこそが、目指すべき状態です。

革新的なテクノロジーコンセプトが自動運転への道を切り拓く

ヒューマン・マシン・インタラクションの高度な統合に向けた可能な解決策として、車内のユーザーゾーンが定義されます。車内を以下の3つの基本ゾーンに分割します。
安全に関わるすべてのインタラクションを行う「ドライバーゾーン」、ドライバーを支援するゾーンとしての「助手席／フロントパッセンジャーゾーン」、そして最後に「後部座席エリア」です。このゾーン分割には異なるHMIコンセプトが必要であり、現代の操作システムによる注意散漫の可能性を低減、あるいは少なくともゾーンごとに割り当てて提示し、ゾーン横断的なソリューションの助けを借りてドライバーの注意散漫の可能性を最小限に抑えることをサポートします。

多くの自動車メーカーやサプライヤーは、近年、情報提供という広い分野で能力を構築し、それを革新的なインテリアコンセプトに反映させようと試みてきました。そのアプローチは間違いなく肯定的に評価されるべきものですが、「人間」という要素は依然として多くの課題を生み出しています。

科学、そして何よりも車両ユーザーが、近い将来、どのようなシステムでどのようなニーズをカバーするかという方向性を決定することになるでしょう。とりわけ、ドライバーは現代的なモビリティコンセプトに直面し、それに応じて自身のモビリティ行動を適応させることになります。「人間化された」操作技術を通じて、効率的な利用への意欲を持続的に促進することができます。

現在まだあまり普及していない電気自動車も、普及を妨げているのは航続距離の問題ではなく、エネルギー管理の問題であると認識されて初めて、大きな受容を得られるでしょう。「モビリティ 3.0」とは、個別のネットワーク化による効率的な移動であり、今日知られている車両と、情報通信技術、およびさらなる移動サービスの相互作用です。この相互作用を正しく活用することこそが、真の未来の燃料となるでしょう。

参考文献

[1] Moor, G. (1965):
Electronics International誌、
「集積回路」

[2] Buxton, W. (2001):
The Invisible Future: The seamless integration of technology in everyday life,
「Less is more」

[3] Kortus-Schultes, D. (2005):
ジェンダーによる違い、
「大規模市場調査『男性 – 車』および『女性 – 指標』の結果」、
ニーダーライン応用科学大学

[4] Tscheligi, M. (2013):
CHI ’13 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems,
「Automotive HMI test package: an exploitable approach to study in-car HMIs」、
ザルツブルク大学

[5] Cooper, J., Ingebretsen, H., Strayer, D., (2014):
「6つの異なる車両システムにおける一般的な音声ベースの車両インタラクションのメンタルワークロード」

AAA交通安全基金