高度道路交通システム（ＩＴＳ）を巡る最近の動向について
国土交通省道路局道路交通管理課 高度道路交通システム推進室 企画専門官 馬渡 真吾 目 次 １．道路交通情報の提供とＥＴＣ２.０ ２．自動運転に係る取組みについて高度道路交通システム（ＩＴＳ）
を巡る最近の動向
平成31年1月24日
国土交通省 道路局 ＩＴＳ推進室
企画専門官 馬渡 真吾
１．道路交通情報の提供とＥＴＣ２.０
２．自動運転に係る取組みについて
○情報通信技術を活用し、人と道路と車両を一体のシステムとして構築することで、
渋滞、交通事故、環境悪化等の道路交通問題の解決を図る。
– 渋滞 時間損失：年間約50億人時間、約280万人の労働力に匹敵。
– 交通事故 死者3,694人（平成29年）
– 環境悪化 ＣＯ２排出量：17.9％は運輸部門からの排出（平成28年度）
人
道路
車両
情報通信
技術
ＩＴＳ（高度道路交通システム）の導入の目的
2
日本におけるＩＴＳのご紹介
○日本においては１９９６年、関係５省庁（当時）の連携、官・民の連携により、９つの分野・１７２
のサブサービスからなるＩＴＳシステムアーキテクチャを構築。
○日本においては、このＩＴＳシステムアーキテクチャに基づき、各サービスが一体的に導入され
ている。
3
国土交通省のこれまでの取組
1996
カーナビ
ゲーション
ＶＩＣＳ
ＥＴＣ
2000
累積出荷台数約 7000万台(2016.3)2011
1990’
2015
ＩＴＳ Ｓｐｏｔ
単一の車載器
で、様々なアプ
リケーションを
実現
• ダイナミックルー トガイダンス • 安全運転支援 • ＥＴＣ 等進化
既存サービスの
高度化
新しいサービス
• ビッグデータに基づ く賢い投資 • 渋滞と事故を減ら す賢い料金 • ＥＴＣが基本のスト レスのない賢い料 金所 • 生産性の高い賢い 物流管理 累積出荷台数約 5000万台(2016.3) 累積出荷台数約 5300万台(2016.3)4
13 44 102 182 280 449 658 912 1,189 1,502 1,817 2,119 2,381 2,678 3,013 3,367 3,756 4,212 4,640 5,029 5,452 5,895 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 '1997.3 1998.3 1999.3 '2000.3 '2001.3 '2002.3 '2003.3 '2004.3 '2005.3 '2006.3 '2007.3 '2008.3 '2009.3 '2010.3 '2011.3 '20'12.3 '20'13.3 '2014.3 '2015.3 '2016.3 '2017.3 '2018.3
○ＶＩＣＳサービスは平成8年4月に開始。
○カーナビを通して、渋滞や交通事故等のリアルタイム情報を提供。
○ＶＩＣＳ累積出荷台数は5,895万台（平成30年3月）を突破。
ＶＩＣＳ対応カーナビのディスプレイ （赤線が渋滞を表示） • 渋滞情報 ： 渋滞箇所、程度 • 規制情報 ： 規制箇所、内容 • 所要時間 ： 各区間毎の所要時間 • 駐車場 ： 駐車場名、場所、利用状況 • その他 ： 緊急情報、警戒情報 ＜ＶＩＣＳによる情報提供＞ カーナビでルート選択が可能※ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System）：道路交通情報通信システム
ＶＩＣＳ累積出荷台数
（万台）
ＶＩＣＳサービス
民間のナビゲーションサービス
Docomo 地図アプリ
(スマートフォン)Googleマップ
(スマートフォン)ホンダ インターナビ
トヨタ T-Connect
ＥＴＣ２.０ 車載器 ＥＴＣ２.０ 対応カーナビ
経路上の広域情報や画像の提供
広域的な渋滞情報の提供 事故多発箇所ではカーブ先の見えない渋滞など 危険な状況を注意喚起 東京方面 御殿場付近 道路 ○km先の現在の路面状況 です。雪のため注意して 走行して下さい。 この先渋滞、追突注意 平成27年８月より 本格的な販売を開始 この先、渋滞しています。 注意して走行して下さい。 外苑出口先(約1km先) クルマ ＥＴＣ２．０は、これまでのＥＴＣと比して、 ・大量の情報の送受信が可能となる ・ＩＣの出入り情報だけでなく、経路情報の把握が可能となる など、格段と進化した機能を有しており、道路利用者はもちろん、道路政 策に様々なメリット※をもたらし、ＩＴＳ推進に大きく寄与するシステムです。 ※ＥＴＣ２．０で期待されるサービス例 ・経路上の広域情報や画像の提供 ・特車許可における一括申請や自動更新 ・高速料金の経路割引や一時退出双方向に大量の情報の送受信
ＥＴＣ２．０のシステム概要
7
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
H28.4 H28.6 H28.8 H28.10 H28.12 H29.2 H29.4 H29.6 H29.8 H29.10 H29.12 H30.2 H30.4 H30.6 H30.8 H30.10ＥＴＣ２.０利用率について
ETC2.0普及台数（平成30年11月末時点）
約331万台
うち、中型車以上 約63万台
普通車以下 約268万台
中型車以上
５４％
全体
18％
8
これまでのＥＴＣと比べて、
・大量の情報の送受信が可能となる
・ＩＣの出入り情報だけでなく、経路情報の把握が可能となる
など、格段と進化した機能を有しており、道路利用者はもちろん、道路政策に様々なメリットをもたらし、
ＩＴＳ推進に大きく寄与するシステム
ＥＴＣ２.０ 車載器 ＥＴＣ２.０ 対応カーナビ クルマ 道路 路側機 路側機（H30.4時点） 高速道路約1，700カ所 直轄国道約2，000カ所道路管理者
データ収集
データ作成
速度
経路
急ブレーキ
データ活用
渋滞対策
交通安全
対策
料金施策
物流支援
位置データ
加速度データ
車載器ＩＤ
公共交通
支援
車載器（H30.11月末時点） 約331万台ＥＴＣ２.０の機能
9
収集されるデータ:
• 走行履歴データ: 時間, 位置（緯度,経度）, 速度 等
走行距離200m毎 または 進行方向が45度変化した場合に記録
• 挙動履歴データ: 時間, 前後左右の加速度, ヨー角速度 等
加速度が0.25G以上 または ヨー角速度が±8.5deg/s以上変化した場合に記録
イントラネット
プローブデータ
路側機
ETC2.0
車載器
［プローブ情報収集の流れ］
ＥＴＣ２.０より収集されるプローブ情報の収集
プローブサーバー
データ統合・集計道路管理者
○プローブ情報はＥＴＣ２.０車載器（対応カーナビ）に蓄積され、車両が路側機
の下を通過するときに、プローブ情報が吸い上げられる
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○ビッグデータの活用により潜在的な危険箇所を特定し、速度抑制や通過交通進入抑制の対策を実施
0 100 200 300 400 500m小学校
中学校
大学
0 100 200 300 400 500m■ＥＴＣ２.０のビッグデータの活用により
速度超過、急ブレーキ発生、抜け道等
潜在的な危険箇所を特定
急ブレーキ、30km/h超過
が連続している区間
☓：急減速発生地点 〇：交通事故発生地点 30 km/h超過割合 40％未満 60％未満 80％未満 80％以上危険な
箇所が
未然に
客観的に
分かる
対策へ
■効果的、効率的な対策の立案・実施
進入抑制対策 速度抑制対策 歩行者・自転車の空間 を優先確保する対策 バス路線 進入口を入りにくくする ライジングボラード 狭さく 走行速度を抑制する 凸部（ハンプ） 歩行者の空間を確保する 路肩のカラー舗装【対策メニュー例】
ゾーン３０ （都道府県公安委員会）ビッグデータを活用した生活道路の交通安全対策
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官民ビッグデータによる災害通行実績データシステム
○震度6弱以上(全国) ○震度5強以上(東京都23区内の場合) ○その他大規模災害により、道路交通に 広域的な支障が発生した場合ITS Japan
パイオニア ホンダ民間通行実績データ
国土交通省
【約３２１万台
※】
※H３０．１０時点ＥＴＣ２．０
通行実績データ
協定締結（H29.5）
災害通行実績
データシステム
集約
H27.8～本格導入
通れるマップ
被災状況
データ
パトロール カメラ ドローン等フェーズ１ 人命救助
（道路管理者・消防・警察・自衛隊）フェーズ２ 緊急物資輸送
（輸送関係者）
フェーズ３ 一般車両通行
（一般利用者）
ＥＴＣ２．０
ＥＴＣ２．０＋民間データ
通れるマップ
通行可 通行可共
有
高密度・高精度化
トヨタ 日産 富士通 いすゞ ＵＤトラックス （乗用車） （タクシー） （トラック）12
地域のモビリティサービスの強化
情報収集の充実
機動的な収集
他の収集技術との連携
新開発した可搬型路側機で、市町 村道等も含めて機動的に情報収集 ＡＩによる画像解析で人も含めた 交通量等を効率的に情報収集 ※H30.3より鎌倉市内に設置 ※H29年度より順次技術公募を実施産
学
官
連
携
で
推
進
ＥＴＣ２.０データ
（速度・経路・急ブレーキ等） 民間での新たなサービスの創出 新たな調査体系・共通情報基盤の構築 （人・自転車・自動車・公共交通等）データのオープン化
高速バス・トラック
一般ユーザー
各事業者の運行管理やターミナル での利用者への遅延情報の提供等 個人の同意を得た上で、民間と連携し た高齢者の危険運転情報の提供等 ※高速バスはバスタ新宿で実験中（H30.3～） トラックは本年８月より本格導入官民連携データ活用によるモビリティサービスの強化
～ＥＴＣ２.０のオープン化～
○バス・トラックの生産性向上をはじめ民間での新たな交通サービスの創出を促進する
ため､ＥＴＣ２.０データの官民連携による活用に本格的に着手｡併せて､ＡＩによる画像
解析の活用など、道路ネットワーク全体の情報収集を充実し、人や自転車等を含めた
新たな調査体系や共通情報基盤を構築し、地域のモビリティサービスを強化。
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※民間サービス案を公募し、H30.11に選定目的地 物流拠点等 出発地 物流拠点等 急ブレーキ －0.42G 急ハンドル 0.05G 急ブレーキ 急ハンドル情報
物流事業者等
17時30分 トラック等の位置情報 トラック等運行ルート リアルタイムな位置情報で 正確な到着時刻を予測 ⇒ 荷待ち時間を短縮 急ブレーキ情報等により 運転の危険箇所を ピンポイントで特定 ⇒ ドライバーの安全確保 18時10分 18時40分 17時57分ＥＴＣ２.０車両運行管理支援サービスについて
約半数で１時間以上の
荷待ち時間
※が発生
荷主庭先実態調査報告書 （日本路線トラック連盟）より ※主要産業の配送センターにおける 到着から荷役開始までの時間1～2時間
27.8%
１時間以内
50.9%
2時間
以上
17.4%
記載 なし 3.9%荷待ち時間の現状
サービスイメージと期待する効果
平成30年8月30日(木)より本格導入開始
○ 運行管理の効率化やドライバーの安全確保等を目的として、ＥＴＣ２.０で収集される車両の位置
情報等のデータを事業者へ提供する社会実験を平成28年2月より実施
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※特定プローブデータ：事業者等の申請により、車両を特定して抽出したもの
○ ＥＴＣ２.０を搭載した、特定の車両の走行位置や急ブレーキ等のデータ（特定プローブデータ）
を抽出し、配信事業者に提供。配信事業者は、特定プローブデータの加工・表示を行うサービス事
業者に配信し、物流事業者等の車両運行管理等に活用。
ＥＴＣ２.０車両運行管理支援サービスの仕組み
■ 特定プローブデータの取扱い
・特定プローブデータは、当該車両が関係するサービス事業者、物流事業者にのみ提供
・各事業者は特定プローブデータを車両運行管理以外の目的には使用しない。
【物流等事業者】
車両運行管理に活用
【国土交通省】
【サービス事業者】
特定プローブデータ
の抽出・提供
道路上の 路側機【配信事業者】
特定プローブデータを
サービス事業者ごとに
仕分け・配信
【サービス事業者】
【サービス事業者】
特定プローブ
データの加工・表示
【物流等事業者】
【物流等事業者】
【物流等事業者】
【物流等事業者】
【物流等事業者】
・
・
・
【物流等事業者】
【物流等事業者】
【物流等事業者】
・
・
・
15
ＥＴＣ２.０高速バスロケシステムの概要
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ＥＴＣ２．０
データ
高速バス
共通プラットフォーム
① 車両位置
② ダイヤからの
遅延時間
③ 到着バース 等
位置情報等
ダイヤ情報
との比較等
大型ディスプレイ
スマートフォン（Android）
バス事業者
ターミナル会社
※バスタ新宿と同様の情報を提供
平成30年3月28日（水）より、バスタ新宿において実証実験を開始
利用者
○名称
ETC2.0データの配信サービスに関する共同研究
○担当
道路交通研究部 高度道路交通システム研究室
○研究の項目
（１）データ配信サービスに関する検討
（２）データ処理・加工方法等の制度的検討
（３）データ処理・加工方法等の技術的検討
（４）データ配信実験
○研究の期間
H30.10～H33.3
ＥＴＣ２.０データの利活用について
民間からの新たなサービス案の提案
例えば
民間保有データとの相互利用
他の交通モードのデータとの組合せ
経路履歴等を分析し、運転特性を踏まえた注意や代替モビリティの提案等す ることで交通安全性を向上。（所有者の了解を前提とするサービスも含む） 利用者が選択できる最適な移動手段を提案し、効率的な移動を達成するこ とで渋滞削減等を促進 ・時刻表 ・混雑状況 ・料金 現在地 目的地 路線バス タクシー マイカー (ETC2.0) ・空き状況 ・料金 ・旅行時間 ・駐車場待 ち時間等 駐車場 ・駐車場 満空情報 ・料金 挙動履歴情報 ・急ブレーキ ・急ハンドル 安全運転情報 ・時刻 ・車間警告 ・車線逸脱 等 走行履歴情報 ・時刻 ・位置情報 民間保有データ ETC2.0データ 注意情報の提供 お客様情報 ・年齢 等ETC2.0データの利活用サービスに関する公募（H30.8～）
公募主体：国土交通省道路局道路交通管理課
※一次公募：H30.8～H30.9
ETC2.0データの配信サービスに関する共同研究
（H30.7～）
公募主体：国土交通省国土技術政策総合研究所
※公募：H30.7～H30.9
共同研究者：ITS-TEA（H30.10協定締結）
共同研究の概要
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ＥＴＣ２.０アンテナ部
路側制御・通信部
バッテリー
現地設備
路側制御・通信部 ＥＴＣ２.０アンテナ部 バッテリー 通信回線 （LTE、WiMAX、etc）○ 既存支柱に簡単に設置・撤去が可能であり、一定期間の調査に最適
○ＥＴＣ２.０車載器のプローブ情報に加え、ＥＴＣ車載器の通過情報も収集可能
地方整備局等
プローブ処理装置※ＥＴＣ車載器の情報収集とＥＴＣ２.０車載器の機能を切り替えることが可能
ＥＴＣ２.０可搬型路側機
※
＜設置イメージ＞
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観光地周辺で広域的に発生する渋滞を解消し、回遊性が高く、円滑な移動が可能な魅力ある観光地
を創造するため、ＩＣＴ・ＡＩ等の革新的な技術を活用し、警察や観光部局とも連携しながら、エリアプライ
シングを含む交通需要制御などのエリア観光渋滞対策の実験・実装を推進・支援。
交通需要マネジメント（ＴＤＭ）
観光交通イノベーション地域
ＩＣＴ
ＡＩ
ビッグデータ
（観光客・車・公共交通等）
エリアマネジメント
過去の渋滞発生履歴を
ＡＩが学習・分析
交通の変化をＡＩが判断
し渋滞発生を予測
革新的な技術
ＥＴＣ２．０、高度化光ビーコン、
ＡＩカメラ等で人や車の動きを
収集
ＡＩの分析・予測結果に基づき
人や車の流れを最適化
信号制御、交通規制等
至 ＩＣ 主要観光地 Ｐ Ｐ Ｐ Ｐ道路空間の再編
等
ＩＣＴ・ＡＩを活用した観光渋滞対策
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１．道路交通情報の提供とＥＴＣ２.０
２．自動運転に関する取組みについて
自動運転システムとは
自動運転システムは、これまで人間が行っていた認知、判断、操作を機械が代替するもの。
認知については、車載のカメラ、レーダー、レーザースキャナ（ライダー）のセンサーと車載の高精
度三次元地図により、自車位置を推定するとともに、周辺環境を把握する。
なお、自動運転システムを搭載した自動車においては、安全性を確保する観点から、無線通信
により外部からの情報を得て、冗長性を確保することとしている。
高精度三次元地図
カメラ
レーダー
レーザースキャナ（ライダー）
①認知
②判断
③操作
走行経路、運転操作の決定
自車位置把握
道路環境把握
物体（障害物）の検知
ステアリング
加速
減速、停止
人間
ＡＩ半導体
ステアリングＥＣＵ
ブレーキＥＣＵ
エンジンＥＣＵ
機械
目
脳
手足
21
官民ＩＴＳ構想・ロードマップ2018
ＩＴＳ・自動運転に係る政府全体の戦略である「官民ＩＴＳ構想・ロードマップ」 （ＩＴ総合戦略本部決定）におい
て、高度な自動運転を見据えた市場化・サービス化に係るシナリオと目標を設定。
自家用車、物流サービス、移動サービスに分けて、高度自動運転の実現に向けた2025年までのシナリオを
策定。
〈2025年完全自動運転を見据えた市場化・サービス実現のシナリオ〉 〈自動運転システムの市場化・サービス実現期待時期〉 ※1：遠隔型自動運転システム及びレベル3以上の技術については、その市場化期待時期において、道 路交通に関する条約との整合性等が前提となる。また、市場化期待時期については、今後、海外等 における自動運転システムの開発動向を含む国内外の産業・技術動向を踏まえて、見直しをするも のとする。 ※2：無人自動運転移動サービスはその定義上レベル0～5が存在するものの、レベル4の無人自動運転 移動サービスが2020年までに実現されることを期待するとの意。 ※3：民間企業による市場化が可能となるよう、政府が目指すべき努力目標の時期として設定。 ※内閣官房情報通信技術総合戦略室作成資料を基に自動車局にて作成22
【例】自動で止まる 前のクルマに付いて走る （ACC） 車線からはみ出さない （LKAS） レベル２ レベル５
ACC： Adaptive Cruise Control, LKAS: Lane Keep Assist System レベル３
○条件付自動運転
システムが運転を実施するが、 システムの故障時等にドライバーが 適切に対応することが必要 ド ラ イ バ ー に よ る 監 視 シ ス テ ム に よ る 監 視 官民ITS構想・ロードマップ2017等を基に作成 システムが前後・左右のいずれかの車両制御を実施○運転支援
○特定条件下での自動運転機能
【例】 システムが前後・左右の両方の車両制御を実施 ①車線を維持しながら前のクルマに付いて走る（LKAS+ACC） ②ウインカー操作により、自動で車線変更を行う（遅いクルマがいれば追い越す）自動運転車の開発状況
レベル４○完全自動運転
常にシステムが運転を実施○特定条件下における完全自動運転
特定条件下においてシステムが運転を実施○特定条件下での自動運転機能
（高機能化） 【例】 高速道路での自動運転モード機能 ①遅いクルマがいれば自動で追い越す ②高速道路の分合流を自動で行う 高速道路での完全自動運転 （2025年目途） 限定地域での無人自動 運転移動サービス （2020年まで） 高速道路での 条件付自動運転 （2020年目途） （自動ブレーキ） （踏み間違い事故防止） レクサスLS （2017年10月） ベンツSクラス （2017年8月） 構 想 段 階 公 道 実 証 実 験 実 用 化 済 ・ 普 及 段 階 レベル１ 開発 状況等 政府目標 自動ブレーキの 新車乗用車搭 載率を９割以上 （2020年まで） *1 （株）SUBARU HP *2 日産自動車（株） HP *3 本田技研工業（株） HP *4 トヨタ自動車（株） HP *5 Volvo Car Corp. HP *6 CNET JAPAN HP*1 *2 *2 *3
*4 *5 *6
自動走行技術の開発状況
現在(実用化済み)
2020年まで
2025年目途
時期未定
実用化が
見込まれ
る自動運
転技術
• 自動ブレーキ
• 車間距離の維持
• 車線の維持
• 高速道路における
ハンドルの自動操作
- 自動追い越し
- 自動合流・分流
• 限定地域での無人
自動運転移動サービ
ス
• 高速道路での
完全自動運転
• 完全自動運転
開発状況市販車へ搭載
一部市販車へ搭載
IT企業による構想段階 課題の整理
官民ITS・構想ロードマップ2018等を基に作成 （Rinspeed社HPより ） （本田技研工業HPより ） （トヨタ自動車HPより） （DeNA HPより）レベル１
レベル２
レベル３
（2020年目途）
レベル４
レベル５
24
自動車メーカーが開発・実用化している自動運転技術
市販化
※1開発中
※2 トヨタ • 車線維持＋車間維持（高速道路） • 渋滞時の前走車追従（高速道路） • 自動車線変更（高速道路） • ドライバー異常時対応システム • 高速道路における自動運転車（レベル３） 【2020年頃】 日産 •• 車線維持＋車間維持（高速道路）渋滞時の前走車追従（高速道路） • 高速道路における自動運転車（レベル３） 【2020年頃】 ホンダ •• 車線維持＋車間維持（高速道路）渋滞時の前走車追従（高速道路） • 高速道路における自動運転車（レベル３）（レベル４自動運転を技術的に確立【2025年】）【2020年】 ベンツ • 車線維持＋車間維持（高速道路） • 渋滞時の前走車追従（高速道路） • 自動車線変更（高速道路） • ドライバー異常時対応システム • 高速道路における自動運転車（レベル３） 【2020年頃】 • 高速道路における自動運転車（レベル４） 【2023年】 ＢＭＷ • 車線維持＋車間維持（高速道路） • 渋滞時の前走車追従（高速道路） • 高速道路における自動運転車（レベル３） 【2022年】 • 一般道路※3における自動運転車 （レベル４） 【2021～24年】 アウディ • 車線維持＋車間維持（高速道路） • 渋滞時の前走車追従（高速道路） • 自動車線変更（高速道路） • 高速道路における自動運転車（レベル２・３） 【2017年～21年】 • 一般道路※3における自動運転車（一般消費者向け・レベル４）【2025年】 ＧＭ • 車線維持＋車間維持（高速道路） • 一般道路 ※3における自動運転車 （ライドシェア等のサービス事業者向け・レベル４）【2019年】 フォード • 車線維持＋車間維持（高速道路） • 一般道路※3における自動運転車 （ライドシェア等のサービス事業者向け・レベル４）【2021年】 （一般消費者向け・レベル４）【2025年】 ※1 いずれも、ドライバー責任の下、システムが運転支援を行う機能（自動運転レベル２） ※3 標識や信号が整備され、路車間の通信が可能である等、特定の条件内に限る ※2 各社のＨＰ、自動走行ビジネス検討会「自動走行の実現に向けた取組方針」（平成30年3月）等による25
自動運転に係る制度整備大綱（概要）
レベル３以上の高度な自動運転の2020年目途の実用化に向け、交通関連法規の見直しに向けた政府全体
の方針である「自動運転に係る制度整備大綱」を、平成30年4月17日に高度情報通信ネットワーク社会推進
戦略本部（ＩＴ総合戦略本部）で決定。
本大綱を踏まえ、関係省庁において具体的な検討を行うこととされている。
車両の安全確保の考え方
① 安全性に関する要件等を本年夏までにガイドラインとして制定
② 日本が議論を主導し、車両の安全に関する国際基準を策定
③ 使用過程車の安全確保策の在り方について検討
交通ルールの在り方
④ 自動運転システムが道路交通法令の規範を遵守するものであること
を担保するために必要な措置を検討。国際的な議論（ジュネーブ条
約）にて引き続き関係国と連携してリーダーシップを発揮し、その進展
及び技術開発の進展等を踏まえ、速やかに国内法制度を整備
⑤ 無人自動運転移動サービスにおいては、当面は、遠隔型自動運転シ
ステムを使用した現在の実証実験の枠組みを事業化の際にも利用可
能とする
責任関係
⑦ 万一の事故の際にも迅速な被害者救済を実現
⑧ 関係主体に期待される役割や義務を明確化し、刑事責任を検討
⑨ 走行記録装置の義務化の検討
制度整備大綱に基づいた主な取組事項
安全性の一体的な確保（走行環境条件の設定）
⑥ 自動運転の安全性を担保するための走行環境条件（低速、限定ルー
ト、昼間のみ等）を検討・策定
(1) 自家用自動車の高速道路での自動運転 (2) 限定地域での無人自動運転移動サービス2020年の実現イメージ
イメージ画像であり、自動運転中に運転者 ができることについては、現在検討中 ※内閣官房情報通信技術総合戦略室作成資料を基に自動車局にて作成26
出典：内閣府講演資料
中山間地域の現状と課題
全国の１０年先を行く
高齢化の進行
高齢化率の比較（H22） 全 国 中山間 地域公共交通が衰退し
買物・病院に行けない
トラック運転手不足で
物が届かない
トラックドライバーの
約４割が５０歳以上
車の運転が出来ない
高齢者の急増
中山間地域の集落の存続の危機
運転免許の自主返納件数（65歳以上）の推移 路線バスの廃止路線延長の推移 1,832 1,911 1,856 1,720 842 902 1,143 1,590 1,312 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 H19 H20 H21 H22 H23 H24 H25 H26 H27 路線バスの廃止路線延長の推移 H19以降計 13,108km 0 50,000 100,000 150,000 200,000 250,000 300,000 350,000 H19 H20 H21 H22 H23 H24 H25 H26 H27 H28 運転免許の自主返納件数（65歳以上）の推移 約2万件 約33万件28
中山間地域における道の駅等を拠点とした自動運転サービス
全国１３箇所で順次実験開始（平成２９年９月～）
○高齢化が進行する中山間地域において、人流・物流を確保するため、「道の駅」等を拠点とした
自動運転サービスを路車連携で社会実験・実装する。
生活の足の確保
（買物・病院、公共サービス等）物流の確保
（宅配便・農産物の集出荷等）
地域の活性化
（観光・働く場の創造等）
貨客混載
29
バスタイプ
乗用車タイプ
①株式会社ディー・エヌ・エー
③ヤマハ発動機株式会社
②先進モビリティ株式会社
④アイサンテクノロジー株式会社
実験車両
「車両自律型」技術 ＧＰＳ、ＩＭＵにより自車位置を 特定し、規定のルートを走行 （点群データを事前取得） 定員： 6人（着席） （立席含め10名程度） 速度： 10km/h程度 （最大：40km/h） 「路車連携型」技術 埋設された電磁誘導線からの 磁力を感知して、既定ルートを 走行 定員： ６人 速度： 自動時 ～12km/h 程度 手動時 20 km/h未満 「路車連携型」技術 ＧＰＳと磁気マーカ及びジャイロ センサにより自車位置を特定 して、既定のルートを走行 定員： 20人 速度： 35 km/h 程度 （最大40 km/h） 「車両自律型」技術 事前に作製した高精度３次元 地図を用い、ＬｉＤＡＲ（光を用い たレーダー）で周囲を検知しな がら規定ルートを走行 定員： 4人（乗客2人） 速度： 40km/h 程度 （最大50 km/h）GPS ：Global Positioning System，全地球測位システム IMU ： Inertial Measurement Unit，慣性計測装置 ※速度は走行する道路に応じた制限速度に適応
※ ※
中山間地域における道の駅等を拠点とした自動運転サービス 実証実験箇所
島根県飯石郡飯南町
（道の駅 赤来高原） いいしぐん いいなんちょう熊本県葦北郡芦北町
（道の駅 芦北でこぽん） あしきたぐん あしきたまち滋賀県東近江市蓼畑町
（道の駅 奥永源寺 渓流の里） ひがしおうみし たてはたちょう栃木県栃木市西方町
（道の駅 にしかた） とちぎし にしかたまち秋田県北秋田郡上小阿仁村
（道の駅 かみこあに） きたあきたぐん かみこあにむら北海道広尾郡大樹町
（道の駅 コスモール大樹） ひろおぐん たいきちょう山形県東置賜郡高畠町
（道の駅 たかはた） ひがしおきたまぐん たかはたまち茨城県常陸太田市
（道の駅 ひたちおおた） ひたちおおたし富山県南砺市
（道の駅 たいら） なんとし長野県伊那市
（道の駅 南アルプスむら長谷） いなし岡山県新見市
（道の駅 鯉が窪） にいみし徳島県三好市
（道の駅 にしいや・かずら橋夢舞台） みよしし福岡県みやま市
（みやま市役所 山川支所）新潟県長岡市
（やまこし復興交流館おらたる） ながおかし岐阜県郡上市
（道の駅 明宝） ぐじょうし愛知県豊田市
（道の駅 どんぐりの里いなぶ） とよたし滋賀県大津市
（道の駅 妹子の郷） おおつし山口県宇部市
（楠こもれびの郷） うべし：ＦＳ箇所
：実験実施箇所
（５箇所） Ｈ２９年度に短期間の実証 実験を実施した箇所 （１３箇所） Ｈ２９年度にフィージビリティスタ ディを実施した箇所（机上検討） 【長期の実証実験】 実施期間： Ｈ３０.１１/２～１２/２１ 使用車両： ヤマハ 【長期の実証実験】 実施期間： Ｈ３０.１１/５～１１/２９ 使用車両： 先進モビリティ 【長期の実証実験】 実施期間： Ｈ３０.１２/９～Ｈ３１.２/１ 使用車両： ヤマハ 長期の実証実験に向けて 地域実験協議会を開催 （Ｈ３０.１１/２８） 長期の実証実験に向けて 地域実験協議会を開催 （Ｈ３０.１０/９）31
道の駅等を拠点とした自動運転サービスの実証実験
32○高齢化が進行する中山間地域において、人流・物流を確保するため、生活に必要なサービスが集積
しつつある「道の駅」等を拠点とした自動運転サービスの実証実験を実施 （平成２９年９月～）
２０２０年の社会実装に向け、自動走行に対応した道路空間の 基準等の整備やビジネスモデルの構築のため、１～２ヶ月間の より実践的な実験を実施 技術面 １．中山間地域の特性を活かした 専用・優先の走行空間の確保 ２．地域の特性に応じた運行管理 システムの構築 ビジネスモデル ３．将来の事業運営体制を想定した実証実験実施 （自動運転サービス法人の設立、ボランティアによる運行等） ４．地域の多様な取り組みと連携（福祉、物流、観光） ５．燃料代を徴収してサービスを提供 （長期間の日常的な利用を通じて採算性・持続可能性を検証） １３箇所のうち、車両の調達見通しやビジネスモデルの検討 状況等を踏まえて、準備が整った箇所から順次実施 全国１３箇所で実証実験を実施 １．歩行者や路上駐車車両、植栽や 積雪が走行の支障になる場合あり ２．路車連携技術を用いて、雪等の 気象条件やＧＰＳ不感地域でも安 定した走行を確認 （※自律型車両は支障の場合あり） ３．貨客混載など多様な実験を実施 し、ビジネスモデルの具体化が必 要 ４．自動運転技術への信頼性は高い が、事故や車両不具合等への対 応を懸念する声あり（社会受容性）平成３０年度～（長期の実証実験）
平成２９年度（短期の実証実験）
路車連携技術等の技術面の検証や、貨客混載など地域 から提案のあったビジネスモデルを検証 イメージ など ［１週間程度］ ［１～２ヶ月間］長期の実証実験の実施状況
リアルタイムで運行状況をモニタリング
（道の駅「南アルプスむら長谷」）ドローンへの積替えなど新技術とも連携
（道の駅「南アルプスむら長谷」）豪雪地帯で全国初の長期間の実験実施
（ 秋田県の道の駅「かみこあに」で３６日間実施 ）農作物の輸送量増加のため初めて牽引車を活用
（みやま市役所山川支所） 道の駅に設置した 運行管理センター 走行位置や車内状況を カメラ画像でモニタリング 「山川みかん」の出荷 牽引車による農作物の出荷 ICカードによる燃料代の徴収 ドローンとの連携による配送実験 自動運転車両の専用の走行空間のため、簡易信号を設置 3334
新しい物流システムに対応した高速道路インフラの活用について
○ 物流の生産性向上のため、新東名において、トラック隊列走行の社会実験を実施中（H30.1～）
○ 未来投資戦略2018（H30.6.15閣議決定）に基づき、隊列走行の実現も見据え、新東名・新名神の６車線化
など既存ストックを活用した機能強化（H30.8、新東名（御殿場JCT～浜松いなさJCT）の６車線化が事業化）
※ 新東名（新静岡～森掛川）において、110km/hの試行運用を実施中 （大貨等、三輪、けん引は80ｋｍ/ｈ） ４ 車 線 の 区 間 （ 片 側 ２ 車 線 ） ６ 車 線 の 区 間 （ 片 側 ３ 車 線 ） ﾄﾗｯｸ隊列走行 ﾄﾗｯｸ隊列走行 ﾄﾗｯｸ隊列走行新東名における高速道路インフラの活用について、具体的な検討を進める。
トラック隊列走行の実験状況
隊列走行における高速道路の活用イメージ
隊列
車両
隊列
車両
一般車両
一般車両
中央
分離帯
物流拠点 （隊列形成拠点） 一般ランプ 一般ランプ 専用ランプ 35 大型車（低速車）と普通車（高速車）の混在が多い 大型車（低速車）と普通車（高速車）の混在が少ない次世代型交通ターミナルの整備
○品川駅西口において、国道１５号上空を活用した「未来型の駅前空間」を創出し、
官民連携で賑わい広場や「次世代型交通ターミナル」を整備
利用者のニーズにあったモビリティを選択し乗車 次世代型交通ターミナルから車路を通じ、一般道へ 国道上空の人工地盤をモビリティが安全に往来◆次世代型交通ターミナル◆
横浜側から見た品川駅西口駅前広場の機能のイメージ ●最先端のモビリティ（自動運転等）の乗降場 を集約した次世代モビリティターミナルを配置 国道１５号２０２７年 リニア中央新幹線の開業にあわせた実現を目指す
品川駅 36センシング装置により取得した3次元点群データから、道路上の地物や幅員・交差 点形状などを把握
車載型センシング技術による３次元データの収集
ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System(s)）
（汎地球測位航法衛星システム） 衛星を用いた測位システムの総称で、継続的な 位置取得により経路の把握が可能 センシング装置を搭載した車両 GNSSイメージ 3次元データ センシング装置による計測 電子データの収集 レーザー 物体に照射したレーザ光の反射波により座標点 群データの取得が可能 交差点形状 車道外側線 車線境界線 幅員 巻き込み線 横断歩道 幅員 車道外側線 車線境界線 幅員 標識 標識高さ 標識位置 幅員 点群データ（交差点部） 点群データ（単路部） 停止線 GNSS、レーザースキャナ、カメラなどの機器を搭載し、走行しながら3次元の道路 の形状・データを高精度で効率的に取得 IMU データの取得内容・精度等 カメラ 取得した画像により地物等を判別し、点群デー タに地物情報を付加 カメラ画像 点群座標データ 取得対象 道路面上の主要地物（車道交差点部の形状、 区画線、距離標、標識、バス停）の位置情報 点群データ密度 ５０点/m2以上 数値地形図の精度 ２５cm以内（地形図縮尺 1/500） カメラ 1枚/１～２m ５００万画素 【参考】公共測量「作業規定の準則」 複合表示（点群データ＋カメラ）による立体的構造を持つ地物の数値図化及び 距離を得るために用いる場合は、点群密度を５０点/m2以上であることが標準
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カメラ レーザー GNSS
