自動運転バスの現実
自動運転バスの時代に人間は不要になるのか。結論からいえば、人員は削減できるが、完全になくなることはない。消費者のなかには、「自動運転 ＝ 車が自律的に走り、無人運行できる」というイメージが強い。しかし現実は違う。
レベル4の自動運転は、特定条件下でシステムが全ての運転タスクをこなし、人が関与しなくてもよい状態を指す。国内では
・福井県永平寺町の鉄道廃線跡
・東京都大田区の羽田イノベーションシティ
・長野県塩尻市
などで運行事例がある。市民の間でも自動運転の進化を感じる機会は増えている。
ただし、運行環境には厳しい制約がある。実験的に走行しているケースは低速で、限定区域内、交通量も少なく、平坦で単純な道路構造が前提だ。つまり
「最適化された条件下でのみ運行が成立している」
に過ぎないのだ。東京圏の一般路線バスのように、
・狭い道
・渋滞
・歩行者混在
の環境で同じ運行ができる保証はない。現状は
「できているように見える」
に過ぎず、実際にはコストや人的サポートが不可欠であり、規模を拡大した際の費用は予測が難しい。完全無人化に対する社会的・心理的な不安は根強い。日本では鉄道やバスに対する安全志向が強く、無人運転の受容性は低い。
路線バスの専門家である筆者（西山敏樹、都市工学者）は各地の自動運転実証実験に参加し、モニター市民に取材してきた。
「いざというときに助けてくれる人が乗ってないの？」
「障がい者をサポートしてくれる人、誰もいないの？」
「緊急時の連絡、どうやって取ればいいの？」
といった不安が、高齢者を中心に多く聞かれた。
緊急対応や乗客間のトラブル、高齢者・障がい者・子どもへの支援など、運転以外の人的付加価値が強く求められている声もある。給与が多少下がっても、
「車掌的なスタッフを残してほしい」
という要望が出る可能性が高い。現在の実証実験でもスタッフが乗車しており、その存在を安心材料として認識する市民は多い。
管制センターと高度専門人材
自動運転バスの導入では、むしろ「新しい人件費」が生まれる可能性がある。まず必要になるのが、管制センターと専門人材だ。自動運転バスだからといって1台ごとに監視者が必要になるわけではない。少人数（ひとり～ふたり程度）で複数台を監視し、トラブル時には管制センターから遠隔操作で介入する形になる。
・AIの状態監視
・周辺環境のチェック
・トラブル対応
・複数台の統括制御
を担う管制センターの存在は、市民には見えないことが多い。このため人数は少なくても高度な専門性を要する職であり、導入当初は
「既存ドライバーよりも給与が高くなる」
可能性もある。整備・点検も同様に高度化する。自動運転バスには
・センサー
・LiDAR（レーザー光を照射して、その反射光の情報をもとに対象物までの距離や対象物の形などを計測する技術）
・レーダー
・カメラ
などが搭載され、点検などを随時行う必要がある。実証実験に携わる人材には、
・情報系や自動車系の大学院修了者
・スタートアップ、ベンチャー企業の高度専門人材
が多い。将来的に専門知識を一般化して多くの人が整備に携われるようになればよいが、技術移転には時間がかかる。ソフトウェア更新や高精度地図の維持も含め、メンテナンスには従来の路線バス以上のコストがかかる可能性があるだろう。
実証実験の補助金依存
自動運転バスのコスト構造は、むしろ不確実性が高い。
現状の実証試験は、補助金やメーカー負担によって成り立っている。全国で行われている試験は多いが、コストが低いわけではない。試験段階だから費用が見えにくいだけで、実際には高額である。
車両やシステム費用の大半はメーカーや行政が負担している。商業運行に移行すると、
・車両更新費
・定期点検費
・高精度地図の更新費
・ソフト保守費
などは事業者の負担となる。加えて、専門人材の雇用費も上乗せされる。現時点で「自動運転バスはコストを下げられる」と断言できる根拠はない。
さらに導入規模が拡大した場合の費用は誰も試算できていない。路線数が10倍になれば、自動運転対応車両や地図更新、センサー交換、ソフト運用などの作業も比例して増える。大都市を中心に交通環境は常に変化しており、路線の改廃ごとに各種調整が必要になる。
こうした条件で安定稼働させるためのランニングコストは、むしろ膨らむ可能性が高い。
データ活用とシミュレーションの重要性
だからこそ重要になるのは、
・経営シミュレーションの研究
・政策の介入
である。繰り返すが、現状、自動運転化で人件費が削減できるという議論は、前提に過ぎない。技術的な実証運行は進むが、そこで得られたビッグデータの活用はほとんど行われていない。
「自然科学系と社会科学系の研究を融合させる」
ことが、自動運転分野でも必要だ。実証運行が進み、次のデータが揃えばモデリングやシミュレーションが可能になる。
・バス1台あたりの運行コスト
・管制センターの人件費
・保守費
・センサー交換サイクル
などが明確化すれば、コスト構造の見通しも立つ。しかし、政策研究機関、大学、交通事業者が共同で研究する土壌はなく、アウトプットもほとんどないのが現状だ。これは大きな損失である。
普及にはランニングコストへの支援が不可欠だ。現在の補助金は導入時の初期投資が中心である。モータリゼーションや新型コロナ禍で苦境にあるバス事業者を支援するには、地図更新、車載センサー、管制センター人材育成、車両更新など運用コストへの恒常的なサポートが必要である。筆者はこれまで、
「全国の路線バス事業の9割以上が赤字である」
ことも度々訴えてきた。人件費の高さに加え、乗りやすい車両や低公害車両の導入も求められる。自動運転は、場合によってはさらなる出費を生む可能性がある。
「誰も読めない出費」
に対する不安が強いのも自然である。ランニングコストへの恒常的支援がなければ、地方での自動運転導入は難しく、東京ですら自立的な運営は厳しい状況なのだ。
公共交通の社会的機能
自動化が進むほど、人が担う価値も鮮明になる。
自動運転の導入現場を歩くと、実用化への不安の声が多く聞かれる。前述した、緊急時の対応や医療的配慮、高齢者・障がい者・子どもやその親への対応、乗客間のトラブル解決、運賃不正防止、遅延時の柔軟な案内などである。こうした声から、安全・安心を確保するには車掌の存在が不可欠であることがわかる。
路線バスは移動手段であるだけでなく、地域コミュニティーや福祉サービスと結びつく公共サービスでもある。移動とケア、地域接続を同時に提供する役割はAIでは代替しにくく、人の存在価値が明確である。このため、
「大型二種免許を持つ従来型ドライバーは必ずしも必要ではなくなる」
可能性がある。しかし自動運転バスでも、乗務サポート、地域案内、安全エスコートを担う車掌の雇用には期待が集まるだろう。加えて、遠隔操縦や整備を担う専門職も、自動運転時代の新たな職能として注目される。
自動運転と人の残存価値
本稿は運輸業務に携わる人には釈迦に説法だろう。しかし一般には、自動運転でドライバーが不要になり、誰もいらなくなると捉える市民も多い。この誤解の背景には、
・「完全無人化できる」という幻想
・「自動運転でコスト削減が簡単にできる」という幻想
・「AIだけで安全・安心が確保できる」という幻想
がある。本稿はそれらを整理し、現実とのギャップを示すためにまとめた。
運転という単機能は自動運転によって確かに減少する。しかし安全確保、トラブル対応、遠隔監視、システム保守、乗客サービスといった多層的な業務は、人間が担い続ける。AIがさまざまな微妙な判断を行うのは難しく、その重要性は今後も変わらない。
前回書いたドライバーの「最適な年収」議論も、自動運転時代に残る。全ての路線を一気に自動運転に置き換えることはできないからである。むしろ今後は、
・人の価値をどこで発揮させるか
・その価値にいくら支払うか
を構築する賃金モデルが重要になる。消費者も、この動きに注目していく必要があるのだ。
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Source: uenon.jp
【自動運転バスの現実：完全無人化の幻想と東京の複雑な運行コスト】自動運転バス「完全無人化」は幻想だった？ 東京の複雑環境が暴く「誰も読めない」運行コストの真実
