スクールバスの赤い点滅灯は、普遍的な合図であり、特に子供たちの周りでは注意と配慮を意味する視覚的な略語です。しかし、Waymoの自動運転車にとって、この一見単純なシナリオが、繰り返し発生する厄介な課題となっています。そして今、国家運輸安全委員会（NTSB）が介入し、少なくとも2つの州でWaymoのロボタクシーが停車中のスクールバスを違法に追い越したという複数の報告を受け、調査を開始しました。

NTSBの調査は、当初テキサス州オースティンで発生した20件以上の事案に焦点を当てており、Alphabet傘下の自動運転企業に対する監視の著しい強化を示しています。調査官は、Waymoの車両が児童の乗降のために停車しているバスに対して停止しなかったとされるこれらの事案の詳細を調査するため、オースティンに向かっています。予備報告書は30日以内に発表される予定で、包括的な最終報告書は今後1～2年以内に発表される見込みです。

Waymoのスクールバスに関する問題が提起されたのは今回が初めてではありません。国家道路交通安全局（NHTSA）も10月に同様の調査を開始しました。Waymo自身も昨年、この問題に対処するためにソフトウェアのリコールを発行しており、同社が問題を認識し、是正を試みたことを示唆しています。しかし、事案が継続していることは、以前のソフトウェアアップデートでは問題が完全に解決されていないことを示しています。オースティンでは、多くの事案がカメラに捉えられており、学区はWaymoに対し、学校周辺での運行を停止するよう正式に要請しました。

この問題の核心は、予測不可能な現実世界をナビゲートするように自動運転車をプログラミングするという複雑な課題にあります。Waymoの技術は多くの運転シナリオで優れていますが、スクールバスを取り巻く特定の状況、つまり点滅灯、伸びた停止標識、そして子供たちが存在する可能性は、独自の課題をもたらします。

スタンフォード大学で自動運転車の安全性を専門とするエミリー・カーター博士は、「自動運転システムは、カメラ、レーダー、ライダーなどのセンサーの組み合わせに依存して、周囲の環境を認識します」と説明します。「これらのセンサーは、オブジェクトを識別し、その行動を予測し、安全にナビゲートする方法について意思決定を行うようにトレーニングされた高度なアルゴリズムにデータを供給します。スクールバスに関する課題は、システムがバスを確実に識別し、停止を示す特定の信号を認識し、さまざまな照明や気象条件の下でも適切に対応する必要があることです。」

Waymoが昨年発行した「ソフトウェアリコール」には、これらのアルゴリズムのアップデートが含まれており、スクールバスの信号を識別し、意思決定プロセスを改善するシステムの能力を向上させる可能性があります。しかし、事案が継続していることは、問題が単純なソフトウェアパッチで修正できるよりも複雑であることを示唆しています。

潜在的な要因の1つは、「エッジケース」現象です。これは、自動運転システムが、まれなシナリオや、トレーニングされたデータから逸脱したシナリオで苦労する現象です。スクールバスの停留所は、場所、視認性、近くの子供たちの行動という点で大きく異なる可能性があります。システムがこれらのシナリオの多様な範囲で十分にトレーニングされていない場合、適切に対応するのが難しい場合があります。

NTSBの調査は、これらの失敗の根本原因を理解することに焦点を当てるでしょう。センサーはスクールバスの信号を正確に検出しているか？アルゴリズムはデータを正しく解釈しているか？バスの近くにいる子供たちの行動を予測するシステムの能力には限界があるか？これらの質問への回答は、Waymoがどのように技術を改善し、将来の事案を防ぐことができるかを判断する上で非常に重要になります。

20年以上の経験を持つ交通安全コンサルタントのマーク・ジョンソンは、「この調査は、Waymoだけでなく、自動運転車業界全体にとっても非常に重要です」と述べています。「これは、特に子供のような脆弱な道路利用者が関与するシナリオにおいて、厳格なテストと検証の重要性を強調しています。国民は、これらの車両があらゆる条件下で安全に運行できると確信する必要があります。」

NTSBの調査結果は、Waymoの事業と自動運転車のより広範な展開に大きな影響を与える可能性があります。より厳格な規制、より厳格なテスト要件、および自動運転技術の開発における安全性の重視につながる可能性があります。Waymoや他の企業が自動運転の限界を押し広げ続けるにつれて、子供たちやその他の脆弱な道路利用者の安全を確保することが最優先事項でなければなりません。スクールバスの赤い点滅灯は安全の約束であり、自動運転車が守らなければならない約束です。