グローバルな自動運転準備状況:地域データに関する課題

4.3.2025

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1。エグゼクティブ・サマリー

自動運転技術の登場は、輸送に革命をもたらし、安全性、効率性、利便性を向上させる可能性を秘めています。しかし、この可能性の実現は、膨大な量のデータの可用性、品質、セキュリティ、管理と密接に結びついています。このレポートでは、欧州連合（EU）、北米（NAM）、ラテンアメリカ（LATAM）、アジア太平洋（APAC）の4つの主要グローバル地域で、自動運転への準備状況に影響を与えるデータ課題を包括的に分析しています。

これらの地域では、データインフラストラクチャ、規制の枠組み、データガバナンスへのアプローチの成熟度に大きなばらつきがあり、自動運転車への備えに直接影響しています。

アジア太平洋地域 急速な技術進歩とともに、特定の国における厳格なデータローカリゼーション法を特徴とする非常に多様な規制環境に対応できます。
北アメリカ 細分化された規制環境と、広範囲にわたるテストと初期導入によって生成される膨大な量のデータに取り組んでいます。
欧州連合 厳格なデータプライバシー規制に重点を置くことは、個人の保護には不可欠ですが、自動運転車開発におけるデータ収集と共有が複雑になります。
ラタム インフラの制限とデジタル接続のギャップにより、重要なデータの取得と活用が妨げられているため、大きなハードルに直面しています。

このようなデータ課題における地域格差を理解することは、自動運転の普及に向けた道を戦略的に進めることを目指すステークホルダーにとって最も重要です。

2。はじめに:自動運転準備におけるデータの重要な役割

自動運転への備えは、テクノロジー、適切な規制環境、インフラ、そして一般市民の受け入れなど、すべてが一致しているかどうかにかかっています。この連携の中核を成すのはデータであり、自動運転車の開発と展開のあらゆる段階を支える生命線となります。¹

トレーニング: 機械学習アルゴリズムでは、効果的に学習して適応するために、現実世界のさまざまな運転シナリオを網羅した、広大で多様な、細心の注意を払ってラベル付けされたデータセットが必要です。²
オペレーション: センサー（カメラ、LiDAR、レーダー）からの継続的なデータ流入により、リアルタイムの認識と瞬時の運転判断が可能になります。⁴
ナビゲーション: 正確な位置特定と道路網の包括的な理解には、高精細で頻繁に更新される地図データが不可欠です。⁶
安全性: 安全性と信頼性を確保するには、包括的なデータロギングとさまざまな条件下での車両性能の厳密な分析が不可欠です。⁸
接続性: 車両、インフラストラクチャ、クラウドプラットフォーム間のシームレスなデータ交換により、リアルタイムの更新、交通管理、安全機能の強化が可能になります。 ⁹

自動運転に内在する膨大な量かつ複雑なデータは、地域によって異なる特徴が明らかになり、世界規模で大きな課題となっています。⁴。このレポートでは、EU、NAM、LATAM、APACにおける自動運転への備えを妨げている具体的なデータ課題を掘り下げ、これらの重要な各地域のデータと交差する規制、インフラストラクチャ、技術、社会的要因を探ります。

3。アジア太平洋地域の自律的優位性：スマートシティと技術的リーダーシップの活用

3.1。今後の道筋:アジア太平洋地域における自動運転モビリティの未来を築く

アジア太平洋地域は、他に類を見ないほど複雑でダイナミックな環境を提供しています自律走行車両開発。この多様な市場で成功するには、コラボレーション、ローカリゼーション、データ中心の考え方という3つの柱に基づいた戦略的アプローチが必要です。

中国などの国の厳格なデータローカリゼーション法を含め、APAC全域の異種データガバナンスの枠組みには、次のような柔軟で適応性のあるアプローチが必要です。

政府との積極的な関わり：各国の政策立案者と協力して、変化する規制を理解し、形作り、データ主権を尊重しながらイノベーションを促進するバランスの取れたアプローチを提唱します。
地域固有のデータ戦略の策定:強固なデータインフラストラクチャと処理機能の実装 以内に 主要市場では現地の規制を遵守し、国境を越えたデータ転送の問題を最小限に抑える必要があります。

国境を越えたデータフロー、データ品質、標準化、相互運用性が複雑なため、次のような協調的なアプローチが必要です。

オープンプラットフォームとデータ共有の促進：BaiduのApolloプロジェクトのようなイニシアチブを支援して、データ主権の懸念を尊重しながらデータ共有とコラボレーションを促進します。
共通標準の確立:相互運用性とベンチマークを促進するために、標準化されたデータ形式と注釈ガイドラインの開発と採用を推進します。

APAC全域での急速な都市化とスマートシティ構想の普及は、AV導入のユニークな機会を生み出しています。これには以下が必要です。

自動運転車とスマートインフラストラクチャの統合:交通管理、ルーティング、安全性を最適化するために、自動運転車とスマートシティインフラ間のシームレスなデータ交換を可能にする技術とシステムを開発します。
サイバーセキュリティの優先順位付け:強固なサイバーセキュリティ対策を実施して、車両とインフラ間で共有されるデータの完全性とプライバシーを保護します。

APAC全域のテクノロジーと自動化に対する多様な文化的態度は、受け入れに大きく影響します。業界は次のことを行う必要があります。

徹底的な文化調査の実施：各市場における自動運転車に関する具体的な認識、期待、懸念を理解してください。
文化に配慮したコミュニケーションの構築：地域の価値観に共感し、国民の信頼を築くために、メッセージとコミュニケーションの戦略を調整します。
自動運転車の行動の適応：可能な場合は、現地の基準に合わせて運転スタイルを調整してください。

3.2 異種データガバナンスフレームワーク

アジア太平洋（APAC）地域は、データガバナンスのフレームワークが非常に多様であるという特徴があり、自動運転車の開発と導入が非常に複雑になっています。 ¹。特に、中国などアジア太平洋地域のいくつかの国では、厳格なデータローカリゼーション法が施行されています。 ¹。これらの規制では、国内で生成されたデータを国内で保存して処理することが義務付けられていることが多く、自動運転車の開発と運用に不可欠な国境を越えたデータフロー、保管、処理活動に大きな影響を与える可能性があります。自動運転車に対する政府の支援レベルや規制の枠組みの成熟度も、アジア太平洋地域によって大きく異なります。 ⁷⁰。一方、多くのアジア太平洋諸国は、この分野の成長を支える業界の枠組みや規制を積極的に確立しています。 ⁷⁰、特にデータのローカリゼーション要件に関するこれらのフレームワークの異質性は、地域内の複数の市場で事業を展開しようとするグローバルな自動運転車企業にとって大きな課題となっています。これらの企業は、多くの場合、ローカルデータインフラストラクチャを確立し、各国の特定のデータ処理プロトコルを順守する必要があるため、運用コストが増加し、物流が複雑になります。

3.3。国境を越えたデータフローの複雑さとさまざまな法的解釈

データ主権モデルやデータ保護法の法的解釈が異なるため、アジア太平洋地域の多数の国間でデータを転送することはさらに複雑になります。 ¹。例えば、中国はデータ主権を強く重視しており、これはサイバースペースにおける国家主権の延長であり、国境を越えたデータ伝送を制限する可能性があると考えている。 ¹。こうした複雑さは、地域における共同研究開発の取り組みを著しく妨げるおそれがあります。自動運転車の開発では、多くの場合次のような共同研究が必要となるからです。大規模データセットトレーニング、検証、およびテストを目的としています。国境を越えたシームレスなデータ転送が制限されていると、この重要なプロセスが妨げられ、アジア太平洋地域における自動運転におけるイノベーションと技術進歩の全体的なペースが遅くなる可能性があります。各国の個別のデータ主権を尊重しつつ、国境を越えた効率的なデータフローを促進することは、地域全体で自動運転技術の進歩を加速させるために効果的に対処すべき重要な課題であることに変わりはありません。

3.4。データ品質、標準化、相互運用性に関する課題

一貫したデータ品質の確保、強固な標準化手法の確立、アジア太平洋地域の自動運転車開発者とその多様なテクノロジーにおけるシームレスな相互運用性の実現は、大きな課題となっています。 ¹。自動運転における急速な技術開発は、法律制定のスピードを上回ることが多く、その結果、自動運転システム内のデータセキュリティ問題に取り組む際に、多くの国で具体的な法的ガイダンスが不足しています。

ソースコード、データ、さまざまなコラボレーションオプションを備えたオープンプラットフォームを提供することを目的としたBaiduのApolloプロジェクトのようなイニシアチブ ¹⁸は、アジア太平洋地域の自動運転車業界におけるデータ共有と標準化を促進するための重要なステップを表しています。アジア太平洋地域の自動運転車開発の多様なエコシステム全体で、より効果的なコラボレーションを可能にし、有意義なベンチマーキングを促進するためには、標準化されたデータ形式と包括的な注釈ガイドラインの開発と普及が不可欠です。

3.5。急速な都市化とスマートシティ構想の役割

急速な都市化とアジア太平洋地域全体でのスマートシティ構想の普及は、自動運転車の導入を後押しする大きな要因であり、関連するデータ課題にも大きな影響を与えています。 ²⁵。アジア太平洋地域の多くの政府は、都市のモビリティを強化するためにスマートインフラや高度な交通システムに多額の投資を行っています。自動運転車は、こうした包括的なスマートシティ戦略の重要な要素と見なされることがよくあります。 ⁷²。この統合の重要な側面は自動運転車の経路計画これは、自動運転車とスマートシティインフラ間のシームレスなデータ交換に依存しています。これにより、効率的な交通管理、最適化されたルート計画、全体的な安全性の向上が保証されます。アジア太平洋地域におけるスマートシティの拡大は、相互接続された都市環境におけるシームレスな統合と円滑な運用のためにデータが不可欠である自動運転技術にとって、計り知れない機会と独自の課題の両方をもたらします。しかし、このようなレベルの統合には、交換される情報の完全性とプライバシーを保護するための強固なデータ共有メカニズムと厳格なサイバーセキュリティ対策も必要になります。

3.6。文化的要因

アジア太平洋地域のさまざまな国に存在する技術、安全、自動化に対する多様な文化的態度は、自動運転車を取り巻く受け入れと具体的な期待に大きな影響を与えます。 ²¹。テクノロジー全般に対する文化的態度は、確立された社会的慣習とともに、自動運転車の開発と一般市民の受け入れの両方に大きな影響を与える可能性があります。⁸⁰。たとえば、一部の研究では、日本の個人は、他の地域の人と比べて、自動運転車に対してより中立的な態度をとる傾向があることが示されています。 ²⁹。Hofstedeの6次元モデルのような文化モデルで定義される集団主義、パワーディスタンス、不確実性回避の度合いなどの要素は、自動運転車の挙動と安全に関する一般市民の受け入れと具体的な期待を形作る上で重要な役割を果たします。³⁰。特に、中国などの一部のアジア太平洋諸国は、自動化の可能性に対して特に高い楽観性と熱意を示しています。 ⁵⁴。このような複雑な文化的ニュアンスを理解することは、自動運転車開発者がアジア太平洋地域の個々の市場特有の好みや期待に効果的に応えられるようにテクノロジーを調整し、コミュニケーション戦略を磨き上げるうえで絶対に不可欠です。

4。イノベーションを燃料とし、スケーラビリティに重点を置く：北米における自動運転への道

4.1 シリコンバレーを超えて：北米自動運転（AV）の沿岸地域間戦略

北米市場は、自動運転車業界にとって計り知れない機会と独自の課題の両方を提示しています。この技術の可能性を最大限に引き出すには、以下の重要分野に焦点を当てた多面的な戦略が必要です。

統一された規制の枠組みが不可欠です。特に米国では、規制環境が細分化されているため、進展が妨げられています。データのプライバシー、セキュリティ、自動運転の運用について、調和のとれた全国的な枠組みが緊急に必要とされています。これには、「修理の権利」や車両テレマティクスデータへのアクセスなどの問題に関する明確なガイドラインが含まれます。一貫した規制環境があれば、コストが削減され、イノベーションが促進され、導入が加速されます。これを実現するには、業界の利害関係者が政策立案者と積極的に関わっていく必要があります。
大量のデータを克服することは譲れません。北米のAVによって生成される膨大な量のデータには、高度でスケーラブルなデータ管理戦略が必要です。そのためには、堅牢なストレージソリューション、高性能処理、効果的なデータガバナンスへの多額の投資が必要です。
HDマッピングとセンサーの卓越性は最優先事項です。北米のAVの安全性と信頼性は、HDマップの品質とセンサーシステムの堅牢性に直接依存しています。
インフラと処理能力は歩調を合わせなければならない：自動運転車の普及に伴い、膨大なデータ需要に対応するために、スマートインフラストラクチャと高速通信ネットワーク、オンボードおよびオフボード（クラウドベース）の処理能力に投資するために、産業界と政府の協力が必要です。
ユーザー中心のアプローチが不可欠です。世間の受け入れが最も重要です。自動運転車の普及を確実にするためには、北米の運転文化、リスク認識、自動化に対する態度を深く理解することが不可欠です。

4.2 細分化された規制環境

北米、特に米国内の自動運転車の規制環境は、包括的な連邦データプライバシーおよびセキュリティ法がないことを特徴としています。これは、カナダで見られるより統一されたアプローチとはまったく対照的です。 ³⁵。2025年初頭の時点で、米国では25の州が自動運転車に関する法律を採用していますが、包括的な連邦法の枠組みはまだありません。 ³⁵。この欠如は、全国で規制がばらばらばらになり、要件に大きなばらつきが生じています。自動運転車テスト、導入、および運用に関連するデータの報告 ³⁵。この断片化されたアプローチは、データ処理、コンプライアンス、標準化に関する州固有の規制が複雑に絡み合って複雑に絡み合っている自動運転車開発者にとって、大きな課題となっています。この複雑さを増しているのは、「修理する権利」をめぐる議論が続いていることです。その中には、修理やメンテナンスの目的で第三者が車両テレマティクスデータにアクセスすることについての議論も含まれています。 ³⁷。自動運転車業界は、管轄区域間の明確性と一貫性を高めるための国家政策枠組みの確立を積極的に提唱しています。 ³⁵。米国の現在の州ごとの規制環境は、複数の州にまたがって事業を展開する企業にとって不必要な複雑さとコストをもたらしており、イノベーションを促進し、自動運転車データ管理の一貫した基準を確保するための統一的な連邦的アプローチの必要性が浮き彫りになっています。

4.4 膨大なデータセットの規模と管理

北米での自動運転車の広範なテストと早期導入により、膨大な量のデータが生成されました。⁴。自動運転車は1時間あたり約1テラバイトのデータを生成できますが、センサーの構成や運用状況によっては、1時間あたり40テラバイトにも達する可能性があると推定されています。⁴。これらの膨大なデータセットを効率的かつ費用対効果の高い方法で管理することは大きな課題であり、堅牢なストレージソリューション、強力な処理機能、効果的なデータガバナンス戦略が必要とされています。

クラウドコンピューティングとエッジコンピューティングこれらの課題に取り組む上で重要な役割を果たす ⁴。エッジコンピューティングは、車両自体に搭載されたデータを処理することであり、自動運転におけるリアルタイムの意思決定にとって重要な要素である遅延を最小限に抑えるのに役立ちます。 ⁴。自動運転車は、一元化されたデータセンター、クラウドサービス、および多数の周辺ノードを統合する複雑なハイブリッドネットワークをますます形成し、高度なデータ管理エコシステムを構築しています。 ⁴。

NAMで生成されるデータは非常に大きいため、自動運転車の継続的な開発と広範な運用を適切にサポートするために、高度なデータ管理ソリューションと堅牢なITインフラストラクチャの採用が必要です。効率的でスケーラブルなデータ管理手法がなければ、こうした膨大な量の収集データから得られる潜在的価値は大幅に限定され、その結果、同地域における自動運転技術の全体的な進歩が妨げられることになります。

4.5。高精細マッピングとセンサーデータ品質

北米における自動運転車の安全性と信頼性は、高品質で高精細な地図の入手可能性と、LiDAR、レーダー、カメラなどのセンサーシステムの堅牢性に大きく依存しています。³

高精細マップは、自動運転車の運用に不可欠な道路網に関する重要で詳細な情報（車線標示、交通信号、横断歩道など）を提供します。⁴⁴ この基本的な「デジタル理解」がなければ、自動運転車はルートを計画したり、危険を予測したり、交通法を遵守したりすることができません。特に、道路状況やインフラが頻繁に変化する北米のダイナミックな都市環境では、最新の HD マップを維持することが依然として課題となっています。

LiDAR、レーダー、カメラなどの堅牢なセンサーシステムは、車両の「目と耳」であり、周囲の環境に関する生データを収集します。センサーフュージョン —複数のセンサータイプからのデータを組み合わせるプロセス—認識の精度と堅牢性が大幅に向上します。この冗長性です。 これにより、システムが個々のセンサー障害の影響を受けにくくなり、特に厳しい状況（低照度、悪天候など）での全体的な信頼性が向上します。

にぎやかな市内中心部から人里離れた地方の高速道路、砂漠から雪に覆われた山まで、北米の広大で多様な地形と、北米人が自家用車に深く依存していることを考えると、地域全体で自動運転車を成功裏に安全に導入することは、高品質のマッピングデータを一貫して利用でき、センサーシステムの揺るぎない信頼性と密接に関連していることは明らかです。この地域特有の要求は、自動運転を安全かつ確実に、かつ広く普及させるためには、これらの分野で完璧に実行することが求められています。

4.6。インフラストラクチャー要件とデータ処理能力

NAMで自動運転車が広く採用されるかどうかは、インフラの大幅な調整と堅牢なデータ処理能力の開発にかかっています。 ³。これには、接続された交通信号機や路傍ユニットなどのスマートインフラストラクチャの開発や、自動運転車のデータ交換要件をサポートする高速通信ネットワークの拡張への潜在的な投資が含まれます。自動運転車は大量のデータをリアルタイムで生成して消費するため、車内および船外での効率的な処理能力が必要です。 ⁴。複数のプロセッシング・コアを搭載したオンボード・コンピュータは、知覚や意思決定のための即時のデータ処理要求に応えるために不可欠です。 ⁴。さらに、地図の更新、ルート計画、大規模な運転データの分析などの作業には、オフボードデータセンターとクラウドコンピューティングリソースが必要です。したがって、NAMにおける自動運転車の導入と運用を成功させるには、適切なインフラと堅牢なデータ処理能力が不可欠であり、官民両方の利害関係者による多額の財政投資と戦略的計画が必要となります。

4.7。文化的要因

米国とカナダにおける運転文化、リスク認識、自動化に対する態度は、自動運転車の受け入れと具体的なデータ要件を形作る上で重要な役割を果たします。 ³⁴。研究によると、自動運転車への信頼は、年齢、教育レベル、個人の一般的な背景など、さまざまな要因の影響を受けます。 ³⁴。さらに、文化の違いが、自動運転車に関するユーザーの全体的な見方や期待を形作っていることもわかっています。 ⁵⁴。NAM の自動運転車開発者は、こうした文化的要因の微妙な違いを理解することが不可欠です。ユーザーの期待に応え、国民の信頼を築くためには、システムを設計およびトレーニングする必要があるからです。これには、さまざまな人口統計グループにおけるさまざまな運転シナリオにおける自動運転車の挙動に関する信頼レベルと期待の違いを検討することも含まれます。自動運転車の導入を成功させるには、一般市民の受け入れが不可欠です。開発者は、北米の消費者が自動運転技術を積極的に受け入れるためには、こうした文化的な考慮事項を考慮に入れる必要があります。

5。データ主導型、安全第一：自動運転に対する欧州のアプローチ

5.1 欧州のAV市場を開拓する：コンプライアンスとイノベーションのロードマップ

欧州連合（EU）は、自動運転車の開発と展開に関する独特で複雑な状況を示しています。この地域は大きな市場ポテンシャルを秘めていますが、プライバシー、セキュリティ、そして、プライバシーやセキュリティを優先する規制環境があることも特徴です。エシカル人工知能何よりも開発。ヨーロッパでの成功は、技術力だけで決まるものではなく、以下の主要な柱に取り組む積極的かつ包括的な戦略にかかっています。

競争上の優位性としてのプライバシー・バイ・デザイン：GDPR と AI 法は単に克服すべきハードルではなく、欧州市場を牽引する価値観を反映していることを理解してください。AV メーカーは、「プライバシー・バイ・デザイン」と「セキュリティ・バイ・デザイン」をコンプライアンス上の負担としてではなく、信頼を築き、消費者が長期的に受け入れられるようにするための基本原則として受け入れる必要があります。つまり、初期設計から継続的な運用まで、データの最小化、透明性、強固なセキュリティ対策を AV システムの基盤そのものに組み込む必要があります。これらの原則へのコミットメントを明確に示すことができる企業は、大きな競争力を獲得できます。
データ収集と注釈：コラボレーションが重要：高品質で多様で、注釈の付いたトレーニングデータの不足は、ヨーロッパでは依然として大きなボトルネックとなっています。独自のデータ収集のみに頼るだけでは十分ではなく、費用対効果も期待できません。AVエグゼクティブは、共同データ共有イニシアチブ（Zenseact Open Datasetなど）を積極的に検討し、革新的なデータ収集方法（Alp.Labのトラフィック監視アプローチなど）に投資し、専門のデータアノテーションプロバイダーと提携する必要があります。強固な欧州データエコシステムの構築は共通の課題であり、共同のソリューションが必要です。
サイバーセキュリティ:譲れない必須事項:AVの接続性と複雑さが増すにつれて、攻撃対象領域が拡大しています。EU の厳しいサイバーセキュリティ規制 (UNECE R 155、サイバー・レジリエンス法) には正当な懸念が反映されています。AV企業の幹部は、開発のあらゆる段階でサイバーセキュリティを優先し、継続的なリスク評価を実施し、「セキュリティ・バイ・デザイン」を採用し、AI固有の脆弱性に積極的に対処する必要があります。大規模なセキュリティ侵害が 1 件発生するだけで、消費者の信頼が著しく損なわれ、欧州の業界全体が後退する可能性があります。
文化的ニュアンス:ヒューマンファクター:ヨーロッパは一枚岩の市場ではありません。運転文化、交通規範、AV技術に対する一般市民の認識は、加盟国によって大きく異なります。ドイツでの運転とブルガリアでの運転を想像してみてください。AVシステムは、安全で受け入れられる運用を実現するために、こうした文化的なニュアンスに適応・調整できなければなりません。そのためには、文化的に特有のデータを収集し、現地の規制を理解し、地域社会と連携して信頼を築き、懸念事項に対処する必要があります。この重要な適応プロセスには、ホフステーデの文化的側面が反映されています。
規制の逆風を受け入れてください。ヨーロッパで進むべき道には困難がないわけではありませんが、より安全で倫理的な製品を生み出す機会にもなります。AV企業の幹部は、これらの規制を利用してソートリーダーとなり、クラス最高のAV製品を生み出すことができます。

5.2。データプライバシーとセキュリティ規制

EUの規制環境は、データのプライバシー、セキュリティ、人工知能の責任ある使用に重点が置かれていることによって、自動運転に特有の課題と機会をもたらしています。

プライバシー優先規制: GDPRの個人データの幅広い定義は、AV開発にとって大きなハードルとなっています。自動運転車のトレーニングに必要なデータ（位置、速度、動き、さらには半自動運転車からの車室内監視など）のかなりの部分が、GDPRでは個人データとして分類される可能性があります。したがって、このデータをAVアルゴリズムのトレーニングに利用するには、企業は強固な法的根拠を確立し、透明性、目的の制限、データの最小化などのGDPR原則を確実に遵守する必要があります。この規制要件により、AV 導入を成功させるうえで重要な要素となる、堅牢なトレーニングデータセットを構築するプロセスが複雑になり、コストもかかります。
サイバーセキュリティ義務: 間もなく施行される欧州サイバー・レジリエンス法では、デジタル要素を含むすべてのハードウェアとソフトウェアに対して厳格なサイバーセキュリティ要件が定められ、自動車セクターに直接影響が及びます。¹³ これは、車両型式承認のために認定されたサイバーセキュリティ管理システム（CSMS）を要求するUNECE R 155などの既存の規制に基づいています。¹⁵
リスクベースのAI規制: EU AI法はリスクベースのアプローチを導入しています。運転と乗客の安全に影響を及ぼす自動運転車の AI システムはハイリスクに分類され、データセキュリティ、透明性、人的監視、堅牢性に関する厳しい基準を順守する必要があります。¹⁶。このフレームワークは、「コンプライアンス・バイ・デザイン」の重要性を強調しています。¹³

これらの厳格な規制は、個人の権利を保護するためには不可欠ですが、自動運転の進歩にとっては複雑です。

5.3 トレーニングデータの可用性、品質、および注釈

多様で代表的なデータセットの入手可能性は、EUにおける自動運転車開発の最大の障害の1つと見なされています。²。スウェーデンの自動運転システムの専門家は、自動運転車の普及が遅れる主な要因としてデータを挙げて、少なくとも10年は自動運転車が広く普及しないと推定しています。² Zenseact Open Dataset（ヨーロッパの14か国で収集されたマルチモーダルデータで構成）などのいくつかのイニシアチブは、利用可能なデータのプールに貢献しようとしています。¹⁹。オーストリアのALP.Labは、交通監視をトレーニングデータのソースとして利用するという独自のアプローチを採用しています。これにより、大規模なテストドライブを行うことなく、年間700万kmにも及ぶ膨大なデータを収集できるようになりました。 ²²。

このような進歩にもかかわらず、物体検知、車線維持、交通標識認識などの重要なタスクにおいて、一貫して高品質のデータと正確なデータアノテーションを確保することは、依然として大きな課題です。 ²。自動運転車の正確な位置特定と全体的なナビゲーション機能の強化において、高精細マッピングデータの果たす役割はますます重要になっています。 ⁶。さらに、専門的自動運転車データラベリングサービスは、自動運転システムの正確な予測機能を支える機械学習モデルを効果的にトレーニングするために不可欠です。 ²⁵。EMEAは、研究開発コミュニティがオープンデータセットを利用できるようにすることにおいて大きな進歩を遂げてきましたが、堅牢で信頼性の高い自動運転技術を実現するためには、豊富であるだけでなく、高品質で、現実世界のシナリオを多様に表現し、包括的に注釈が付けられたデータを継続的に追求することは、依然として重要な取り組みです。自動運転車の心臓部にある人工知能アルゴリズムの最終的な有効性は、トレーニングの対象となるデータの質と量と直接相関しています。トレーニングデータに偏りがあると、自律システムが意図せず予測不能な振る舞いをしたり、危険な動作をさせたりするおそれがあります。²。

5.4。サイバーセキュリティの脅威と脆弱性

自動運転車の高度化と接続性の向上は、攻撃対象領域の大幅な拡大につながり、サイバーセキュリティの脅威や脆弱性の影響を受けやすくなっています。 ⁹。コネクテッドビークルと自動運転車 (CAV) は、複雑なサポートエコシステムを介して動作します。これにより、高度な機能が可能になる一方で、潜在的な脆弱性がもたらされ、悪意のある攻撃の手段が増えます。 ⁹。このようなビークルは、数百万行のコードで構成される複雑なシステムであり、その複雑さゆえに、未発見の脆弱性が悪用される可能性が本質的に高まります。 ⁹。自動運転車内の人工知能システムは、特にその動作を妨害し、安全上重要な機能を妨害するおそれのある意図的な攻撃に対して特に脆弱です。²⁶。このような脅威が進化する中、初期の設計段階からセキュリティに関する考慮事項を統合するプロアクティブなアプローチ（「セキュリティ・バイ・デザイン（Security by Design）」と呼ばれることが多い）が不可欠です。さらに、導入に関連する潜在的な脆弱性や新たな脅威を特定するには、継続的なリスク評価プロセスの実施が不可欠です。自動運転車の AI ¹³。欧州連合（EU）サイバーセキュリティ機関（ENISA）と共同研究センター（JRC）は、セキュリティは後回しにすべきではなく、ヨーロッパの道路に自動運転車を信頼して確実に導入するための基本的な前提条件であるべきだと強調しています。 ²⁶。

5.5。文化的要因

さまざまな運転文化が交通規範を確立し、EU全体でさまざまな一般市民の認識が特定のデータ要件と自動運転車の全体的な受け入れに大きな影響を与えています。 ²⁹。調査では、運転技術、一般的な運転行動、道路上の安全に対する認識、自動運転車技術の採用に対する一般的な態度など、基本的な側面に異文化間の違いがあることが一貫して明らかになっています。 ²⁹。特に、オートメーションシステムに対する個人の信頼度も、文化によって大きく異なることがあります。 ²⁹。世論と受け入れの度合いは、自動運転車の社会への統合の成功を最終的に決定づける重要な要素です。 ³⁰。ホフステードの6次元モデルで定義されているような文化的側面 (不確実性の回避や個人主義を含む) の適用は、自動運転車の採用という文脈におけるこうした異文化間の違いを分析し理解するための貴重な枠組みとなります。 ³⁰。したがって、自動運転システムとそれに関連するデータ処理戦略は、EMEA内のさまざまな国で広まっている特定の文化的ニュアンスや期待に合わせて慎重に調整することが最も重要です。このような文化に配慮したアプローチは、自動運転車が広くユーザーに受け入れられ、地域全体の既存の交通システムに自動運転車が安全に統合されるようにするために不可欠です。

6。可能性から進歩へ：LATAMにおける自動運転への道筋を描く

6.1。中南米における自動運転の成功への道

中南米地域は、自動運転車の開発と展開において独特で複雑な状況にあります。この地域は長期的に大きな可能性を秘めていますが、その可能性を実現するには、中南米市場特有の課題を認識して対処する微妙な戦略が必要です。成功には以下の重要な柱が不可欠です。

規制の不確実性を機会として受け止める：LATAMにおける変化し細分化された規制環境は、単に障害と見なすべきではありません。むしろ、先を見越した関与の機会となり、業界がより均質な規制の枠組みの形成に積極的に参加できるようになる。
革新的なソリューションによるインフラの制約への対処:LATAM地域におけるインフラの大きなギャップには、次のような創造的なソリューションが求められています。
- 「Infrastructure-Lite」アプローチの探求：完璧な道路状況やユビキタスな接続性への依存度が低いAV技術を開発しましょう。
- 地域の利害関係者との連携：電気通信会社、インフラプロバイダー、地方自治体と協力して、特定のインフラニーズを特定して対応します。
- 電気自動車の相乗効果の検討：成長を続ける電気自動車市場を活用して、自動運転車にも対応できる充電インフラを構築する機会を探ります。
中南米地域特有のデータ収集および処理戦略の策定：LATAM独自の特性により、地域に合わせたマッピングへの投資、センサー技術の適応、大学、研究機関、地元の技術企業との提携による現地の専門知識の活用など、カスタマイズされたデータソリューションが必要です。
経済的現実の理解と対処：LATAM市場の価格感受性とAVの潜在的な経済的利益は慎重に検討する必要があります
文化的理解による信頼の構築：国民の受け入れは非常に重要であり、信頼レベルはさまざまです。業界は、ラテンアメリカのさまざまな国における自律技術に関する具体的な信念、認識、期待を理解し、懸念事項に対処し信頼を築くために、文化的に配慮したコミュニケーションキャンペーンを展開する必要があります。

6.2 進化するデータ保護法と規制上の不確実性

ブラジル、メキシコ、アルゼンチン、コロンビア、チリを含むラテンアメリカ（LATAM）の主要国のデータ保護法の状況は、現在変化しており、その枠組みは継続的に発展しています。 ⁵⁶。ブラジルは、レイ・ジェラル・デ・プロテソン・デ・ダドス（LGPD）として知られる最初の包括的なデータ保護規制を実施しました。 ⁵⁷。同様に、メキシコは個人所有物に関する連邦データ保護法（LFPDPPP）に基づく包括的なデータ保護の枠組みを確立しています。 ⁵⁷。アルゼンチンは個人データ保護法を通じてデータ保護に重点を置いています。 ⁵⁷。コロンビアの憲法は、データプライバシーの基本的権利を認めています。 ⁵⁷一方、個人データ保護法（PDPL）としても知られるチリの第19.628/1999条には、個人データの処理に関する特定の規則が概説されています。 ⁵⁷。このような進歩にもかかわらず、LATAM地域全体での自動運転車のテストと導入を取り巻く規制環境は、依然として不透明感が大きいままです。 ⁵⁶。規制の枠組みはまだ開発の初期段階にあり、国によって、また都市内でも大きなばらつきが見られます。 ⁵⁶。自動運転分野における成長を促進し、イノベーションと投資のための安定した環境を提供するためには、LATAM地域全体で規制の調和をさらに進める必要があることは明らかです。 ⁵⁶。現在、規制環境は進化し、細分化されがちですが、自動運転車の開発には、特に次のような課題があります。データガバナンスまた、さまざまな法域で一貫したコンプライアンスを確保しています。

6.3 重大なインフラストラクチャ制限とデジタル接続ギャップ

LATAMにおける自動運転の進歩を妨げる主な障害は、インフラに大きな制限があり、デジタル接続に大きなギャップがあることです。 ⁵⁶。この地域は、道路網が不十分であること、電気自動車用の充電インフラが限られていること、および時代遅れの公共交通システムに悩まされています。 ⁵⁶。さらに、道路ネットワーク全体にまたがる一貫性のある中断のないデジタル接続の欠如により、既存のインフラのギャップがさらに悪化し、自動運転車の収集、伝送、およびリアルタイム運用にとって大きなハードルとなっています。 ⁵⁸。自動運転車の運用に不可欠な支援となるスマートシティインフラの開発も、LATAMの大部分で初期段階にあります。 ⁵⁶。自動運転車は、安全で効率的な運転を確保するために、常時接続と適切に管理されたインフラに大きく依存しているため、LATAMの多くの地域におけるインフラの現状は、その普及と展開を妨げる大きな障壁となっています。

6.4。正確なマッピングとセンサーデータを取得する上での課題

LATAMで蔓延している多様な地形と急速に変化する都市環境の正確で包括的なマッピングデータを取得することは大きな課題です。 ⁷。センサーによって収集されるデータの質は、さまざまな環境要因や気候変動の影響の影響を受ける可能性があり、その結果、センサーのトレーニングに使用されるデータセットに不確実性が生じます。ディープラーニング自動運転車に動力を供給するモデル ⁶¹。さらに、センサーの性能は気象条件によって異なる場合があり、LATAM独自の環境条件におけるセンサーの故障に特に焦点を当てた普遍的な基準や包括的な研究が不足しています。 ⁶¹。こうした地域的な課題にもかかわらず、チリはラテンアメリカ初の自動運転車プロジェクトの実施に成功し、LATAMにおける自動運転車技術のリーダーとして頭角を現しました。 ⁵⁶。LATAMには独自の地理的・環境的特徴があるため、マッピングとセンサー・データ収集のための専門的なアプローチの開発が必要ですが、これらは現在まだ開発の初期段階にあります。自動運転車では、安全で信頼性の高いナビゲーションを実現するために、LATAMの道路や周辺環境の特徴に合わせて特別に調整された、詳細で正確な地図が必要です。

6.5。市況と経済的要因の影響

市場の状況、経済的制約、研究開発への投資レベルは、データの入手可能性とLATAMにおける自動運転車開発の全体的なペースに大きく影響します。 ⁵⁶。同地域における自動運転車の購入に関する消費者の意思決定は、価格に敏感であることが大きな要因です。 ⁵⁸。しかし、自動運転車は、LATAM域内のロジスティクス部門におけるプロのドライバー不足に対処する可能性も秘めており、業務の効率化とコスト削減につながる可能性があります。 ⁵⁸。自動運転車の潜在的なメリットは魅力的ですが、その開発と導入に関連する多額のコストは、LATAMの特定の経済状況において大きな障壁となる可能性があります。こうした市場の動向と経済的現実との相互作用が、地域全体で自動運転車の採用と必要なデータインフラの開発の軌跡を形作っていくだろう。

6.6。文化的要因

LATAMでの自動運転車の採用は、文化的信念の複雑な相互作用、テクノロジーに対する国民の信頼度、および自動化に対する一般的な受け入れに影響されます。 ³⁴。ラテンアメリカでは、他者への信頼度が高いほど、自動運転車に対する肯定的な認識が高まることが調査で示されています。 ⁶⁸。この技術の社会への統合の成功を決定づける重要な要素は、世論とこの技術に対する全体的な受け入れです。 ⁵⁵。LATAM域内の自動運転車に関する一般市民の感情と期待に関する調査データから、楽観的な見方は国によって異なることが明らかになっています。 ³⁴。たとえば、2020年に実施された調査によると、ペルーの回答者は、自動運転車が自分たちの町や都市で一般的になるだろうと考えている傾向が最も高かった。 ⁶⁹。このような文化的ニュアンスや、LATAMで広く行き渡っている特定の一般市民の認識を理解することは、自動運転車技術そのものと、その採用を促進するために用いられるコミュニケーション戦略の両方を調整する上で不可欠です。文化によって自律システムに対する信頼の度合いは大きく異なり、この新技術を受け入れて活用しようとする人々の意欲に直接影響します。

7。グローバルな自動運転準備のためのデータ主導型の道筋を描く

データは、自動運転の未来を築くための基盤となります。このテクノロジーの変革的可能性を実現できるかどうかは、EMEA、NAM、LATAM、APACに存在する重大で多様なデータ課題に効果的に対処できるかどうかにかかっています。本レポートでは、各地域におけるこれらの課題を形作る独自の規制環境、インフラの制約、技術的ハードル、文化的な微妙な違いが浮き彫りになっています。これらの障害を克服するには、規制、インフラ、技術、文化的要因の相互作用を注意深く考慮した、対象を絞った地域固有の戦略を実施する必要があります。政府、業界の利害関係者、研究機関間の緊密な協力を伴う、協調的かつデータ主導型のアプローチは、単に技術的な必要性であるだけでなく、自動運転が世界中で約束する社会的および経済的利益を最大限に引き出すための戦略的な必要条件でもあります。特定されたデータ上の課題に積極的に取り組むことに焦点を当てたグローバルな協調的な取り組みは、将来に向けてより安全で効率的な、そして最終的にはより持続可能な交通システムの開発への道を開くでしょう。

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