【ITニュース解説】Uber and partner Momenta will start testing robotaxis in Europe next year

配車サービス大手のUberが、中国の自動運転技術企業Momentaと提携し、2026年からヨーロッパで自動運転タクシー、いわゆる「ロボタクシー」の試験運用を開始すると発表した。この動きは、未来の交通システムを形作る上で非常に重要な一歩であり、その背景には様々な技術やビジネス戦略が関わっている。システムエンジニアを目指す上で知っておきたい、このニュースの核心部分を詳しく解説する。

このプロジェクトの基本的な仕組みは、二つの企業の得意分野を組み合わせることで成り立っている。Uberは、私たちが普段スマートフォンアプリでタクシーを呼ぶ際に利用する「配車プラットフォーム」を提供する。これは、利用者のリクエストを受け付け、最も効率的に車両を割り当て、決済までを管理する大規模なシステムだ。一方、Momentaは、車両そのものを自動で走行させるための頭脳となる「自動運転技術」を提供する。具体的には、多数のセンサーから得られる情報をAIがリアルタイムで解析し、周囲の状況を判断してハンドルやアクセル、ブレーキを操作するシステムを開発している。このように、異なる専門性を持つ企業が連携し、一つのサービスを構築する形態は、現代のIT業界では非常に一般的だ。

今回のサービスで採用される自動運転技術は、「レベル4」に分類されるものだ。自動運転技術は、その能力に応じてレベル0からレベル5までの6段階に分けられている。レベル4は「高度運転自動化」と定義され、特定の条件下において、全ての運転操作をシステムが担うことができる段階を指す。この「特定の条件下」というのが重要なポイントで、今回のケースでは「あらかじめ設定された地理的エリア内」という条件がそれに当たる。この特定のエリアは「ジオフェンス」と呼ばれ、仮想的な境界線で囲まれた地域のことだ。つまり、ロボタクシーはミュンヘン市内全域を自由に走り回るのではなく、まずは許可された特定のルートや区域内でのみ自動運転サービスを提供する。エリア外に出る場合や、システムが対応できない予期せぬ事態が発生した際には、人間のドライバーが運転を引き継ぐ必要がある。そのため、試験運用の初期段階では、万が一の事態に備えて「セーフティドライバー」が運転席に同乗する。これは、新しいシステムを社会に導入する際に、安全性を最優先するための重要なプロセスだ。

Uberはかつて、自社で自動運転技術を開発しようと試みていた。しかし、開発の難しさや、死亡事故、他社からの技術盗用疑惑といった問題に直面し、2020年に自社開発から撤退した。そして、自社の強みである世界最大級の配車プラットフォームを活かし、優れた自動運転技術を持つ企業と提携する戦略へと大きく舵を切った。これは、システム開発の世界で言えば、全ての機能を自社で一から作り上げるのではなく、既存の優れたサービスや技術を組み合わせて新しい価値を生み出すアプローチに近い。今回のMomentaとの提携も、その戦略の一環だ。Momentaは、ロボタクシーだけでなく、自動車メーカー向けに衝突被害軽減ブレーキなどの「ADAS（先進運転支援システム）」も開発・提供しており、その技術力には定評がある。

試験運用の最初の都市としてドイツのミュンヘンが選ばれたのにも理由がある。ミュンヘンは、大手自動車メーカーが本拠地を置く、世界有数の自動車産業の中心地だ。自動車メーカー、部品サプライヤー、研究機関などが集積し、互いに連携しながら新しい技術を生み出していく「エコシステム」が形成されている。このような環境は、自動運転のような最先端技術を開発し、実証実験を行う上で非常に有利に働く。また、ドイツ政府は自動運転に関する法整備にも積極的であり、イノベーションに対して開かれた姿勢を持っていることも、ミュンヘンが選ばれた大きな要因だろう。サービスを開始するためには、ドイツ政府から車両の安全性に関する認証を取得し、ジオフェンスゾーンでの運行許可を得る必要がある。

これまでヨーロッパは、アメリカや中国に比べてロボタクシーの導入には慎重な姿勢を見せてきた。しかし、今回のUberの動きに加え、中国のIT大手Baiduや、同じく自動運転技術を開発するWeRideといった企業もヨーロッパ市場への参入を表明しており、競争が本格化しつつある。それぞれの企業が異なる技術や戦略で市場開拓を目指す中で、今後ヨーロッパにおける自動運転サービスの標準がどのように形成されていくのかが注目される。

このロボタクシーというサービスは、単にタクシーから運転手がいなくなるという変化だけにとどまらない。膨大な走行データを収集・分析し、AIの精度をさらに向上させる仕組み、多数の車両を遠隔で監視・管理する管制システム、サイバーセキュリティ対策、そして都市の交通インフラとの連携など、背後には非常に複雑で大規模なITシステムが存在する。システムエンジニアを目指す者にとって、自動運転技術は、AI、IoT、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、ネットワークといった、現代ITの主要な技術分野が結集した、非常に興味深く、学びがいのある領域だ。今回のニュースは、そうした未来のテクノロジーが、いよいよ私たちの生活の一部になろうとしていることを示す、象徴的な出来事と言えるだろう。