Impressions：7月2日 NEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）が、管理法人を務め内閣府が実施する、戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第2期「自動運転（システムとサービスの拡張）」において、①2021年度東京臨海部実証実験の参加者（22機関）を決定した。また、あわせて、②2019年10月～2020年度末まで実施した東京臨海部実証実験の成果を公表している。①については、交通環境情報の更なる広範囲での利用促進に向け、これまで整備したインフラ情報に加え、新たに公衆広域ネットワーク（V2N）を利用した「交通環境情報」を整備、実証実験を行う。本実証実験では、車両プローブ情報（実際に自動車が走行した位置や車速などの情報を用いて生成された道路交通情報のこと、その他ワイパーの使用頻度から天候情報、ブレーキングや燃費情報まで、様々な情報生成が期待される）を活用し、車線別の渋滞情報、交通規制情報、落下物情報、気象情報、緊急車両情報、事故車に関する情報などの「交通環境情報」を提供、本年秋以降に実証実験を行う。また、SIP自動運転では、自動運転システムの外界との接点となるカメラ、Radar、LiDAR等の各種センサーを同時に評価するシミュレーション評価基盤を構築するため、様々な交通環境を仮想空間で模擬できる実現象と一致性の高いシミュレーションモデルを開発しており、今後臨海副都心地域を中心に仮想的な安全性評価環境を構築し、参加者を募集し、本年度秋以降に実証実験を実施する。気になる②に成果報告ついては、3地域（A.臨海副都心、B.羽田空港、C.双方を結ぶ首都高）に分け、A.では、信号（ITS無線路側機）からの信号情報提供環境と信号情報とリンクした高精度電子3次元地図など、B.では、信号（ITS無線路側機）からの信号情報提供環境と磁気マーカー路線、仮設バス停、専用レーンなど、C.では、合流支援情報提供環境とETCゲート情報提供環境、車線別交通規制情報提供環境などのインフラが整備され、車載機器とともに実証された。A.では悪天候下や逆光などカメラや肉眼では認識が困難な状況でも信号灯火色の識別したり、信号が変わるタイミングを先読みし、急制動を防ぎ安全かつスムーズな車両停止に成功している。また、一般の自動車、自動運転車、歩行者等が混在する実交通環境下における影響評価を行っているが、交差点の右左折時の交通量や、歩行者の挙動に顕著な変化は観測されなかった。しかしながら、ジレンマゾーン（黄色信号切替え時点で、通常減速度では停止不可、かつ、現在速度維持で黄色信号中に交差点（停止線）通貨不可となる領域）の挙動では、自動運転車の判断とトライバーの判断に差が発生し、後続車が急制動を行う事象が観測されている。B.では、介助なしで車椅子の乗降を実現するバス停への正確な幅寄せの実現や、バス優先の信号制御により、平均所要時間の短縮及び運行の定時制などが検証された。C.では、高速道路上で視界を遮断する壁があるような合流地点でも、事前に本線を走行する車両を把握したり、ETCゲートを視認する前に開閉情報を取得し、安全かつスムーズな走行を可能とすることを検証した。今回の成果報告により、インフラ導入の効果の明確化、自動運転に必要なインフラ配置のあり方や、インフラおよび自動運転車が道路交通に与える正負両面の影響などについて整理を進め、更なる課題の抽出が出来たようだ。