AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの現場でも自動運転のテストを増やした方がいい、と言われまして。ですが、どのシナリオを重点的に試せばいいのか、現場も私も見当がつかない状況です。要するに、何に投資すれば安全が確かめられるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。結論を先に言うと、投資は「自社の運用域（Operational Design Domain）」に照らして、特に『重要シナリオ（critical scenarios）』を見つけて重点試験する仕組みに向けるのが最も効率的です。要点は3つで、まず対象領域を定義すること、次に重要シナリオを発見・生成する方法を選ぶこと、最後に現場での限界とツールの相性を評価することです。
運用域ですか。うちの製品で言えば、工場近くの狭い道路や夕方の作業時間帯のルートが該当します。これって要するに、実際に走らせる範囲をきっちり定義して、その中で“厄介な場面”を探せば良いということ？
その理解で合っていますよ。運用域（Operational Design Domain、ODD：運用設計領域）は、車が設計どおりに動ける環境条件を指します。ビジネスで言えば『製品仕様書に書く稼働条件』です。ここを明確にすると、テストの対象を絞れて投資対効果（ROI）が見えやすくなります。
具体的な方法は複数あると聞きました。シュミレーションでランダムに当てる方法や、実データから逆算する方法、それにパラメータを時間で変化させて探す方法など、どれが現実的ですか。
良い質問です。方法は大きく三つに分かれます。まず探索ベース（search-based）で、ODDのパラメータを固定してその組み合わせを探索する方法。次にパラメータ軌跡（parameter trajectories）を扱い、状況の時間変化をシミュレートする方法。最後に既存データから重要事象を導き出す誘導学習（induced learning）です。どれも長所短所があり、現場ではこれらを組み合わせて使うことが多いんです。
なるほど。で、それぞれの欠点というのはどういう点でしょうか。投資をするなら、どこに気をつければコストを無駄にしないですか。
端的に言えば、探索ベースは重要シナリオを見つけやすいが、パラメータの設定次第で見落としが出る。軌跡を扱う手法は時間依存の危険を発見できるが、学習や計算コストが高い。誘導学習は現実データの再現性が高い反面、データの偏りや欠損に弱いのです。投資観点では、まず自社のODDを定義し、小さく試して効果を確認しつつ段階的にツールを増やすのが現実的ですよ。
うちの現場はデータが少ないのが悩みです。誘導学習に期待したいが、元データが貧弱だと使えないと。ではまずはシミュレーションで探索し、実機試験で確認する方が良い、という判断でいいですか。
大丈夫ですよ。その判断は理にかなっています。シミュレーションで候補の重要シナリオを絞り込み、限られたリソースで実機試験に回す。並行して実データ収集の仕組みを作り、誘導学習のためのデータ基盤を育てるのが現実的なステップです。
投資を段階的にする際の判断軸はどれが良いですか。現場負荷や費用対効果、それとも安全性の確保が最優先でしょうか。
判断軸は3つ並列で見ると良いです。安全性は第一に確保するが、それだけで無制限に金をかけられないのも現実。次に現場での実行可能性、最後にコスト効果です。具体的には、まずクリティカルなリスクを低減できる最小限の試験を定義し、そこから性能指標で拡張していく。こうすれば無駄な投資を抑えつつ安全を担保できますよ。
わかりました、先生。要するに、まず自社の運用域を定義して、シミュレーションで重要シナリオを絞る。次に実機で確認して、並行して実データを集めて精度を上げていくという段取りで進めれば良い、ということですね。これなら現場でも説明しやすいです。
その通りです！素晴らしい着眼点ですね。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。次回は、具体的な評価指標と初期の導入ロードマップを一緒に作りましょう。
