30秒でわかる要点
AIを活用して車両を自動的に運転する技術。レベル0（運転支援なし）からレベル5（完全自動運転）まで6段階に分類される。画像認識、センサー融合、経路計画などの技術を統合して実現。
「自動運転」の練習問題
当サイトの練習問題から、この用語に関係する問題をピックアップしました。
Q1自動運転技術の発展が、AI研究の実用化にもたらした影響として最も大きいものはどれか。
- 画像認識、センサーフュージョン、リアルタイム判断など複数のAI技術の統合の重要性を実証した
- ニューラルネットワークが唯一の有効なAI手法であることを証明した
- AI倫理と安全性の問題を社会全体で真摯に議論する契機となった
- 量子コンピュータの必要性が高まり、古典的AI研究は廃止されるべき
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正解：A
自動運転は、視覚認識、物体検出、意思決定、制御システムなど、多様なAI技術を統合した実装を要求した。同時に、AI倫理の議論も喚起している。ACは両方正確だが、より技術的に重要な成果はA。B、Dは誤った前提を含む。
Q2自動運転車が備えるべき最も重要な安全機能として最も適切なものは何か。
- 常に最高速度で走行する
- AIが環境認識に失敗した場合、安全に停止できるフェイルセーフ機構
- 手動操作は一切できない
- 安全装置は不要である
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正解：B
自動運転は完全性は不可能。AIが認識失敗した場合、安全に停止する機構が必須。レベル3以上ではドライバーへの制御権委譲も重要。A・C・D危険。
Q3自動運転における「オブジェクト検出」と「セマンティックセグメンテーション」の違いは何か。
- 両者は同じ技術である
- オブジェクト検出はバウンディングボックス（位置・種類），セグメンテーションはピクセルレベル分類
- セグメンテーションは自動運転に不要
- 両者とも自動運転には応用できない
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正解：B
オブジェクト検出（YOLO等）は車・人の位置特定、セマンティックセグメンテーション（路面・障害物の詳細領域分類）は両者で自動運転実現。A・C・D誤り。
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