調査レポートサンプル
ベビリサを使って生成したサンプルレポートです。
自動運転技術導入に関する国際比較と調査報告書
1. はじめに
1.1 背景
現在、物流業界では人手不足が深刻な問題となっており、その解決策として自動運転技術の導入が注目されています。自動運転技術の導入には、メーカーだけでなく国の支援や規制動向が重要な要素となっており、そのために国際的な比較調査が必要とされています。
1.2 目的と調査の概要
調査の目的は、世界各国における自動運転技術導入の現状や課題、政府の規制動向と支援策、海外と日本との自動運転技術導入事例の比較を明らかにすることです。具体的な実施内容としては、アメリカ、中国、日本、ドイツなどの主要国における政府の政策支援と企業の研究開発努力に関する調査、海外における自動運転技術導入の事例の収集と日本との比較分析を行うことです。
2. 自動運転技術導入における政府の規制動向と支援策
自動運転技術の導入が進む中、政府の規制動向と支援策について調査を行った。自動運転技術の普及に向けた政府の取り組みや支援策について、具体的な調査結果をまとめる。
2.1 自動運転技術に関する法規制
日本政府は、自動運転技術に対して厳格で詳細な法規制を整備している。自動運転技術はレベル0からレベル5までの段階があり、それぞれのレベルに応じた規制が存在する。特にレベル3以上の車両には特定自動運行許可が必要であり、公道実証実験に関する詳細な基準が設けられている。また、遠隔操作型小型車や歩道走行型ロボットに関する規制も整備されている。これらの規制は、主に道路交通法やその他関連法に基づいており、安全性と信頼性を確保するために策定されている。さらに、日本政府は国際基準との整合性を図りつつ、自動運転技術の社会実装を推進している。
自動運転技術のレベルと法規制自動運転技術はレベル0からレベル5までの段階があり、それぞれのレベルに応じた法規制が存在する。レベル3以上の自動運転車両に対しては、特定自動運行許可が必要であり、道路交通法の改正により詳細な基準が設けられている。これにより、自動運転車両の安全性と信頼性が確保されている。
- 自動運転｜警察庁Webサイト (https://www.npa.go.jp/bureau/traffic/selfdriving/index.html)
自動運転の公道実証実験に関しては、道路交通法に基づく道路使用許可が必要な場合と必要がない場合がある。遠隔型自動運転システムや特別装置自動車、歩道走行型ロボットなどの公道実証実験に関する条件や基準が詳細に定められている。これにより、公道での実証実験が安全に行われるようになっている。
- 自動運転の公道実証実験について｜警察庁Webサイト (https://www.npa.go.jp/bureau/traffic/selfdriving/roadtesting/index.html)
遠隔操作型小型車の通行に関する法律や、歩道走行型ロボットに関する規制も整備されている。これらの規制は、特定の条件下での通行を許可するものであり、都道府県警察への事前相談窓口が設けられている。これにより、新しい技術の導入が円滑に進められるようになっている。
- 自動運転の公道実証実験について｜警察庁Webサイト (https://www.npa.go.jp/bureau/traffic/selfdriving/roadtesting/index.html)
自動運行装置の要件には、高速道路等での車線内保持機能が含まれる。また、サイバーセキュリティ及びソフトウェアアップデートの基準も改正されている。これにより、自動車の安全性が向上し、国際基準との整合性が図られている。
- 自動運転技術に関する国際基準等を導入します ～道路運送車両の保安基準等及び保安基準の細目を定める告示等の一部改正について～ (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha10_hh_000242.html)
- 自動運転車に関する安全基準を策定しました！ ～自動運転車のステッカーのデザインも決定～ (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha07_hh_000338.html)
自動運行装置のON/OFFの時刻や運転者の状態を記録する作動状態記録装置の規定が策定されている。これにより、運転者の状況監視が強化され、事故発生時の原因究明が容易になる。
- 自動運転車に関する安全基準を策定しました！ ～自動運転車のステッカーのデザインも決定～ (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha07_hh_000338.html)
2023年3月31日、福井県永平寺町で使用される自動運転車両が、日本で初めて運転手が不要な自動運転レベル4システムとして承認された。このシステムは特定の運転環境条件下で最大時速12kmで走行し、緊急時に対応することが可能である。
- Automated Driving Vehicle Approved as Automated Operation Level 4 System for the First Time in Japan (https://www.meti.go.jp/english/press/2023/0331_003.html)
- Operation of Automated Driving Vehicle with a Level 4 System Approved for the First Time in Japan (https://www.meti.go.jp/english/press/2023/0512_002.html)
日本は、国連での自動運転技術に関する国際ルールの策定を主導してきた。特に、衝突被害軽減ブレーキ（AEBS）の国際基準の成立においては、日本が共同議長として議論をリードし、2023年1月に発効が見込まれている。また、自動運転車の国際的なガイドラインや基準策定スケジュールも合意されている。
- 日本が主導してきた自動運転技術に関する国際ルールが国連で合意！ ～衝突被害軽減ブレーキの国際基準の成立～ (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha07_hh_000307.html)
2.2 自動運転技術に関する技術基準
日本政府は、自動運転技術に関する技術基準を策定しており、特にレベル3およびレベル4の自動運転車に関する基準が重要視されている。これらの基準は、自動運転システムが引き起こす人身事故をゼロにすることを目指しており、自動車メーカーにとっても開発の指針となるものである。技術基準には、ISO 34502に基づくシナリオに基づく安全性評価フレームワークや国土交通省が策定した安全基準が含まれ、これにより自動運転技術の安全性と信頼性を確保している。また、道路交通法と道路運送車両の保安基準に基づく法律や法令も技術基準に影響を与えている。経済産業省と国土交通省が主導する試験・認証プロセスも、安全性と信頼性を確保するために重要な役割を果たしている。
自動運転技術のレベル定義日本政府は、自動運転技術をレベル0からレベル5までの6段階に分類している。特にレベル3は「条件付き自動運転」、レベル4は「高度自動運転」と定義されており、これらのレベルにおいてはシステムが運転の大部分を担う。レベル3では特定の条件下でシステムが運転を行い、レベル4では特定の条件下でシステムが完全に運転を行う。
- 自動運転車の安全技術ガイドラインの策定 ～自動運転車の開発が一層促進されます～ (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha07_hh_000281.html)
国土交通省は、自動運転車の安全技術ガイドラインを策定し、レベル3およびレベル4の自動運転車が満たすべき安全性に関する要件を明確化した。このガイドラインは、自動運転システムが引き起こす人身事故がゼロとなる社会の実現を目指しており、具体的な車両安全の定義を設定している。
- 自動運転車の安全技術ガイドラインの策定 ～自動運転車の開発が一層促進されます～ (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha07_hh_000281.html)
ISO 34502は、自動運転システムの安全性を評価するための具体的なシナリオに基づく評価手順を含む国際標準である。この標準は、クリティカルシナリオの導出手法や評価手順を明確にし、自動運転システムの安全性及び開発効率の向上を目指している。経済産業省のSAKURAプロジェクトの成果が活用されている。
- 日本発の自動運転システムの「シナリオに基づく安全性評価フレームワーク」に関する国際標準が発行されました (https://www.meti.go.jp/press/2022/11/20221116006/20221111005.html)
国土交通省は、自動運転車の安全基準を策定し、走行環境条件内外での安全性確保、ドライバーモニタリングの搭載、サイバーセキュリティ確保などを具体的な要件としている。これにより、自動運転車の安全性を高め、社会受容性の向上を図っている。また、自動運転車であることを示すステッカーのデザインも決定されている。
- 自動運転車に関する安全基準を策定しました！ ～自動運転車のステッカーのデザインも決定～ (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha07_hh_000338.html)
自動運転技術に関連する公道実証実験を行う際には、道路交通法に基づき道路使用許可が必要となる場合がある。特に、遠隔型自動運転システムや特別装置自動車の実証実験については、警察庁が公表した基準に従う必要がある。これにより、自動運転技術の安全性と信頼性が確保される。
- 自動運転の公道実証実験について｜警察庁Webサイト (https://www.npa.go.jp/bureau/traffic/selfdriving/roadtesting/index.html)
自動運転技術を搭載した車両が公道を走行するためには、道路運送車両の保安基準に適合していることが求められる。これにより、車両の安全性が確保され、技術基準に影響を与える。特に、遠隔操作型小型車の通行に関しては、都道府県公安委員会への届出が必要である。
- 自動運転の公道実証実験について｜警察庁Webサイト (https://www.npa.go.jp/bureau/traffic/selfdriving/roadtesting/index.html)
2.3 自動運転技術に関する安全基準
日本政府は、自動運転技術に対する安全基準として、自動運転車の安全技術ガイドライン、自動運行装置の保安基準、及び国際基準との連携を公式文書として発表している。自動運転車の安全技術ガイドラインは、特にレベル3およびレベル4の自動運転車に対する安全性の要件を明確化している。自動運行装置の保安基準は、走行環境条件内外での安全性、運転操作引継ぎの警報発令、サイバーセキュリティ確保などを規定している。また、日本は国際基準策定の場である国連の自動車基準調和世界フォーラム（WP.29）にも積極的に参加しており、国際的な基準の調和にも寄与している。これらの基準は、自動運転技術の普及と安全性の確保を目指している。
自動運転車の安全技術ガイドライン国土交通省は、自動運転車の安全技術ガイドラインを策定し、特にレベル3およびレベル4の自動運転車が満たすべき安全性に関する要件を明確化している。このガイドラインは、自動運転システムが引き起こす人身事故がゼロとなる社会の実現を目指している。また、具体的な車両安全の定義も設定されている。
- 自動運転車の安全技術ガイドラインの策定 ～自動運転車の開発が一層促進されます～ (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha07_hh_000281.html)
昨年の法律改正により、自動運行装置が保安基準の対象に追加され、それに伴い安全基準が策定された。具体的な安全基準として、走行環境条件内での安全性、走行環境条件外での作動停止、運転操作引継ぎの警報発令、運転者の状況監視、サイバーセキュリティ確保などが挙げられる。また、自動運転車であることを示すステッカーのデザインも決定された。
- 自動運転車に関する安全基準を策定しました！ ～自動運転車のステッカーのデザインも決定～ (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha07_hh_000338.html)
国土交通省は、国連の第193回自動車基準調和世界フォーラム（WP.29）で自動運転車の安全ガイドラインの策定を報告した。これにより、安全な自動運転車や適切な性能を有するバッテリーを搭載したEV等の世界的な普及・流通が期待される。また、高齢ドライバー等による事故の削減に向けた取り組みも行われている。
- 国土交通省｜報道資料｜「自動運転車の安全ガイドライン」や「EV等のバッテリー耐久性能の国連基準」を合意 (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha10_hh_000307.html)
2.4 自動運転技術に対する財政支援
日本政府は、自動運転技術の研究開発および社会実装を支援するため、複数の補助金および支援金を提供している。主な支援プログラムには、令和５年度補正予算「モビリティDX促進のための無人自動運転開発・実証支援補助金」、自動運転レベル４等先進モビリティサービス研究開発・社会実装プロジェクト（RoAD to the L4）、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）などがある。これらのプログラムは、自動運転技術の開発、実証実験、社会実装を支援し、技術革新と社会受容性の向上を目指している。また、自動運転技術の実証実験に対しては、補助金の提供、規制緩和、インフラ整備支援など多岐にわたる支援が行われている。
モビリティDX促進のための無人自動運転開発・実証支援補助金令和５年度補正予算に基づく「モビリティDX促進のための無人自動運転開発・実証支援補助金」は、自動運転移動サービス用車両開発事業や自動運転トラック開発事業に関わる企業を対象としている。補助対象経費や補助率については、経済産業省のホームページで詳細が確認できる。公募スケジュールや応募方法も同サイトで提供されている。
- 令和５年度補正予算「モビリティＤＸ促進のための無人自動運転開発・実証支援補助金」について (https://www.meti.go.jp/policy/automobile/subsidy-for-the-promotion-of-mobilitydx.html)
- 令和5年度補正「モビリティDX促進のための無人自動運転開発・実証支援補助金」に係る補助事業者（執行団体）の公募について (https://www.meti.go.jp/information/publicoffer/kobo/2024/k240110001.html)
経済産業省と国土交通省が共同で推進する「自動運転レベル４等先進モビリティサービス研究開発・社会実装プロジェクト（RoAD to the L4）」は、無人自動運転サービスの実現及び普及、IoTやAIを活用した新しいモビリティサービス(MaaS)の普及、人材の確保・育成、社会受容性の醸成を目指している。プロジェクトの実施方針や実施体制についても詳細が記載されている。
- 「自動運転レベル４等先進モビリティサービス研究開発・社会実装プロジェクト（RoAD to the L4）」について (https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/mono/automobile/Automated-driving/RoADtotheL4.html)
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）は、2018年度から2022年度までの事業で、2022年度の予算は24.59億円である。プロジェクトリーダーはトヨタ自動車株式会社の葛巻清吾氏であり、自動運転技術の研究開発、実証実験、社会実装を目指している。具体的な研究開発内容には、自動運転システムの開発・検証、自動運転実用化に向けた基盤技術開発、社会的受容性の醸成、国際連携の強化が含まれる。
- 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） (https://www.nedo.go.jp/activities/ZZJP_100159.html)
2.5 自動運転技術に対する技術支援
日本政府は自動運転技術の発展と社会実装を推進するために、複数の技術支援を提供している。国土交通省は「地域公共交通確保維持改善事業費補助金」や「自動運転実証調査事業」を通じて、地方公共団体や民間団体に対し予算配分と補助金を提供している。また、経済産業省は技術協力プログラムや経済安全保障推進法に基づく支援制度を実施し、科学技術振興機構（JST）は研究開発支援プログラムを提供している。さらに、福井県永平寺町でのレベル4自動運転実証実験など、具体的な実証実験プロジェクトも行われている。産業界との協力体制も強化されており、官民連携による研究開発の推進、規制緩和、資金援助、国際協力などが実施されている。
地域公共交通確保維持改善事業費補助金（自動運転社会実装推進事業）国土交通省は、自動運転技術を活用した持続可能な移動サービスを構築するため、「地域公共交通確保維持改善事業費補助金（自動運転社会実装推進事業）」の補助事業者を募集している。補助金はバスサービス等の自動運転化に伴う経費に対して一部を助成し、自動運転技術の実証を推進することを目的としている。募集期間は令和６年３月１日から令和６年３月２２日までである。
- 「地域公共交通確保維持改善事業費補助金（自動運転社会実装推進事業） 」に係る補助事業者募集について (https://www.mlit.go.jp/jidosha/jidosha_fr7_000075.html)
- 国土交通省｜報道資料｜地域公共交通確保維持改善事業費補助金（自動運転社会実装推進事業）の公募開始について (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha07_hh_000485.html)
国土交通省は、自動運転技術の実証調査を推進するため、「自動運転実証調査事業」の公募を行っている。補助対象経費には自動運転システムの開発、それに伴う車両改造、協議会・説明会開催経費などが含まれる。補助率・採択予定件数は30～40件の事業について必要な経費を補助することとされている。公募期間は令和5年7月25日までである。
- 国土交通省｜報道資料｜地域公共交通確保維持改善事業費補助金（自動運転実証調査事業）の公募開始について (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha07_hh_000452.html)
経済産業省は、開発途上国における経済社会発展の担い手となる人材育成のため、日本の技術や技能、知識を移転する技術協力プログラムを提供している。これにより、技術水準の向上、制度や組織の確立・整備が図られる。また、日本企業の新興国での事業活動を支援する環境整備も行われている。
経済安全保障推進法に基づく先端的な重要技術の開発支援制度経済安全保障推進法に基づく制度では、特定重要技術の研究開発を促進し、その成果を適切に活用するための支援が行われている。具体的には、官民連携を通じた伴走支援のための協議会の設置や、指定基金協議会の設置が含まれる。これにより、先端的な重要技術の開発が推進されている。
- 先端的な重要技術の開発支援に関する制度 (https://www.cao.go.jp/keizai_anzen_hosho/suishinhou/technology/technology.html)
科学技術振興機構（JST）は、研究開発（R&D）を促進するための資金提供プログラムを提供している。これには、イノベーションの促進や経済・社会問題の解決を目的としたプログラム、国際共同研究の支援が含まれる。また、科学技術分野の人材育成や、データ分析を通じたR&D戦略の策定も行っている。
- Programs | Japan Science and Technology Agency (JST) (https://www.jst.go.jp/EN/programs/index.html)
- 公募プロジェクト一覧｜事業紹介｜国立研究開発法人 科学技術振興機構 (https://www.jst.go.jp/all/jigyou/koubo_list.html)
2023年5月12日、国土交通省は福井県永平寺町で実施するレベル4自動運転車の運行許可を国内で初めて取得した。この実証実験では、走行環境条件の付与を受けた4台の7人乗り普通自動車が使用され、道路状況や地理的状況、気象状況、交通状況などの条件が定められている。これにより、運転者なしでの自動運転移動サービスの開始が目指されている。
- 国内初！自動運転車によるレベル4での運行許可を取得しました (https://www.meti.go.jp/press/2023/05/20230512002/20230512002.html)
国土交通省は、レベル4自動運転サービスの実現に向けて、路側センサ等から自動運転車両に情報提供を行う路車協調システムの技術的検証を目的とした実証実験を実施している。この実証実験は、地域交通の維持・確保を目指し、地方公共団体が主体となって行われている。募集期間は令和5年12月13日から令和6年1月22日までである。
- 国土交通省｜報道資料｜自動運転実証実験について募集します (https://www.mlit.go.jp/report/press/road01_hh_001730.html)
自動運転車両を安全かつ円滑に走行させるための道路空間に必要な施設・設備等についての技術的検証を目的とした走行空間実証実験も行われている。この実証実験は、地方公共団体が主体となり、国土交通省からの支援を受けて実施されている。これにより、地域交通の維持・確保が期待されている。
- 国土交通省｜報道資料｜自動運転実証実験について募集します (https://www.mlit.go.jp/report/press/road01_hh_001730.html)
日本政府は自動運転技術の研究開発を推進するため、産業界と連携している。大学ファンドの創設や国際卓越研究大学の公募を通じて、研究力の強化を図っている。また、スタートアップ育成5か年計画により、スタートアップ企業への投資を促進し、イノベーションの創出を目指している。
- 成長戦略 | 首相官邸ホームページ (https://www.kantei.go.jp/jp/headline/seisaku_kishida/seichousenryaku.html)
日本政府は自動運転技術の実用化を促進するため、規制緩和と資金援助を行っている。デジタル・グリーンなど成長分野への大学等再編に向けた大胆な規制緩和を実施し、デジタル田園都市国家構想交付金を創設して地方創生を図っている。また、半導体の国内立地を推進し、基金からの助成を行っている。
- 成長戦略 | 首相官邸ホームページ (https://www.kantei.go.jp/jp/headline/seisaku_kishida/seichousenryaku.html)
日本政府は自動運転技術の推進において、国際協力も重視している。多国間の国際エネルギー枠組みを活用し、エネルギーの安定供給確保に向けた取組を進めるとともに、二国間の協力を通じて、アジア各国や先進諸国との関係強化を図っている。これにより、技術の普及と持続可能な利用を促進している。
- 第1節 エネルギー国際協力体制の拡大・深化 (https://www.enecho.meti.go.jp/about/whitepaper/2021/html/3-9-1.html)
- 第1節 エネルギー国際協力体制の拡大・深化 (https://www.enecho.meti.go.jp/about/whitepaper/2023/html/3-9-1.html)
2.6 自動運転技術に対するインフラ整備支援
日本政府は、自動運転技術の普及と実用化を促進するため、広範なインフラ整備支援を行っている。具体的には、戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第2期を通じた研究開発支援や、実証実験都市の設置、専用道路の整備、通信インフラの強化、スマートシティプロジェクトの推進などが含まれる。また、地域デジタルインフラ活用促進事業やモビリティDX戦略などを通じて、無人自動運転サービスの実現を目指している。さらに、国土交通省の「地域公共交通確保維持改善事業費補助金」や経済産業省の「CASE対応に向けた実証・支援事業」などの補助金制度も提供されている。これらの施策により、日本は自動運転技術の安全性と効率性を高め、国際競争力の向上を図っている。
戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第2期戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第2期は、2018年度から2022年度までの期間で実施され、総額24.59億円の予算が割り当てられている。このプログラムでは、自動運転技術の研究開発、実証実験、社会実装に向けた取り組みが行われている。具体的には、自動運転システムの開発・検証、自動運転実用化に向けた基盤技術開発、社会的受容性の醸成、国際連携の強化などが含まれる。
- 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） (https://www.nedo.go.jp/activities/ZZJP_100159.html)
- 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） (https://www.nedo.go.jp/activities/ZZJP2_100091.html)
総務省は、2023年度補正予算に基づき「地域デジタルインフラ活用促進事業（自動運転レベル4検証）」を実施している。7つのコンソーシアムが選定され、2025年度までに無人自動運転サービスを実現し、2027年度までに100箇所以上に拡大することを目指している。通信システムの信頼性を検証し、地域モデルを作成する。
- Selection Results for the “Regional Digital Infrastructure Utilization Promotion Project (Autonomous Driving Level 4 Verification)” Funded by the FY 2023 Supplementary Budget (https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/eng/pressrelease/2024/4/23_1.html)
経済産業省と国土交通省は、モビリティDX戦略を策定した。この戦略は、ソフトウェア定義車両（SDV）、モビリティサービス（自動運転など）、データ活用の3つの主要分野に焦点を当てている。具体的な施策には、高性能半導体の研究開発、自動運転技術を搭載したトラックの実証試験支援、物流効率化のためのOuranosエコシステムの運営が含まれる。
- Mobility Digital Transformation (DX) Strategy Formulated (https://www.meti.go.jp/english/press/2024/0524_002.html)
国土交通省は、「地域公共交通確保維持改善事業費補助金（自動運転社会実装推進事業）」を通じて、自動運転技術を活用した持続可能な移動サービスの構築を支援している。補助対象経費には、自動運転システムの開発や車両改造が含まれ、補助率は80～90%である。公募期間は令和6年4月5日から令和6年5月7日までである。
- 国土交通省｜報道資料｜地域公共交通確保維持改善事業費補助金（自動運転社会実装推進事業）の公募開始について (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha07_hh_000485.html)
- 「地域公共交通確保維持改善事業費補助金（自動運転社会実装推進事業） 」に係る補助事業者募集について (https://www.mlit.go.jp/jidosha/jidosha_fr7_000075.html)
経済産業省は、物流分野における新しいモビリティサービス（物流MaaS）の推進に向けた実証事業を実施している。自動荷役や共同輸送の実装を目指し、先進的な取組を行う事業者を募集している。これにより、カーボンニュートラルや人手不足、デジタル化などの課題に対応するための新技術の活用が促進される。
- 令和6年度「無人自動運転等のCASE対応に向けた実証・支援事業（物流MaaSの実現に向けた研究開発・実証事業）」に係る公募について (https://www.meti.go.jp/policy/automobile/caseyosann_butsuryuu_r6koubo.html)
3. 自動運転技術の現状とその課題
自動運転技術の現状とその課題について、世界各国の進展状況を把握するために、アメリカ、中国、日本、ドイツにおける技術の進展について調査を実施した。政府と企業の連携による進展状況を把握し、その課題について整理する。
3.1 自動運転技術の進展状況
主要な自動運転技術を開発している国々（アメリカ、中国、日本、ドイツ）における技術の進展状況は、それぞれの政府の政策支援と企業の研究開発努力により大きく進展している。アメリカでは、TeslaやWaymoを中心に無人自動運転の試験走行が進んでおり、物流分野でも実用化が進んでいる。中国では、BaiduやPony.aiが先進的な技術を開発し、政府の支援の下で公道テストやインフラ整備が進行中である。日本では、RoAD to the L4プロジェクトや福井県永平寺町でのレベル4認可取得など、政府と企業の連携による技術進展が見られる。ドイツでは、レベル4自動運転を可能にする法案が成立し、VWグループなどが具体的なサービス展開を計画している。
アメリカにおける進展状況アメリカでは、連邦政府および州政府の積極的な支援と規制の下でTeslaやWaymoが自動運転技術の開発と実証実験を進めている。インフラ投資雇用法（IIJA）やSMARTプログラムなどが技術の社会実装を支えており、カリフォルニア州やアリゾナ州では無人自動運転の試験走行が行われている。物流分野では、オーロラ・イノベーションやガティックAIが商用化に向けた取り組みを進めている。
- 自動運転の社会実装を進める米国 | 地域・分析レポート – 海外ビジネス情報 (https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/2023/bcdf631c4ffdb352.html)
- 米ウェイモ、アリゾナ州フェニックスの高速道路で運転手なし自動運転の試験走行開始(米国) | ビジネス短信 ―ジェトロの海外ニュース (https://www.jetro.go.jp/biznews/2024/01/2b1f28418689821f.html)
中国では、政府の積極的な政策支援と主要企業の技術開発により自動運転技術が急速に進展している。BaiduやPony.aiが先進的な技術を開発し、政府も公道テストやインフラ整備を推進している。中国製造2025やスマート自動車イノベーション発展戦略などの政策が技術の発展を後押ししている。
- 中国の自動運転・コネクテッドカーの関連政策 (https://www.nedo.go.jp/library/ZZAT09_100017.html)
- ファーウェイの自動運転技術分野の特許出願内容が公開(中国) (https://www.jetro.go.jp/biznews/2024/07/4d6736baa8220101.html)
日本では、経済産業省と国土交通省が主導する「RoAD to the L4」プロジェクトや福井県永平寺町でのレベル4自動運転車の認可取得が注目される。警察庁も公道実証実験を推進しており、技術の社会実装と法制度整備が進展している。これにより、技術開発だけでなく、社会実装や規制整備にも重点が置かれている。
- 「自動運転レベル４等先進モビリティサービス研究開発・社会実装プロジェクト（RoAD to the L4）」について (https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/mono/automobile/Automated-driving/RoADtotheL4.html)
- 国内初！自動運転車に対するレベル4の認可を取得しました (https://www.meti.go.jp/press/2022/03/20230331002/20230331002.html)
ドイツ政府は2021年にレベル4の自動運転を可能にする法案を閣議決定し、2022年に関連政令を成立させた。VWグループが自動運転技術の開発を強化し、2025年にはハンブルクで自動運転ライドシェアサービスを開始する予定である。技術の進展により、EU自動車産業に6200億ユーロの利益をもたらすと予想されている。
- 公道でのレベル4の自動運転を可能にする法案を閣議決定(ドイツ) | ビジネス短信 ―ジェトロの海外ニュース (https://www.jetro.go.jp/biznews/2021/02/2985cd70de40bb75.html)
- VW、自動運転技術に関する方針を発表(ドイツ) | ビジネス短信 ―ジェトロの海外ニュース (https://www.jetro.go.jp/biznews/2022/11/be40551d3e2aaf66.html)
3.2 自動運転技術の安全性の課題
2018年から2023年にかけて、自動運転技術の安全性に関する研究と事故データの分析が進められ、以下の主要なポイントが明らかになった。1) 数学的証明を用いた安全性保証の手法が開発され、複雑な運転シナリオでも安全性が証明可能となった。2) 日本発のシナリオに基づく安全性評価フレームワークが国際標準として発行され、自動運転システムの安全性と開発効率の向上が期待されている。3) 日本で初めて自動運転レベル4システムが承認され、特定の条件下での無人運転が可能となった。4) 消費者は安全性に対する懸念を持ち、特に事故発生時の責任の所在やシステムの信頼性に対する不安が強い。5) 専門家は技術の進展とともに安全性が向上するとの見解を示しつつも、データの標準化や事故データの共有の重要性を強調している。
数学的証明を用いた安全性保証の手法自動運転技術の安全性を保証するために、数学的証明を用いた新手法が開発された。この手法は、既存のRSS（責任感知型安全論）を形式論理的に拡張し、安全ルール導出のためのソフトウェアサポートを設計することで、複雑な運転シナリオでも安全性の数学的証明が可能となった。この研究成果は、IEEE Transactions on Intelligent Vehiclesにて公開されている。
- 共同発表：自動運転車の安全性に数学的証明を与える新手法を開発～論理的安全ルールの効率的導出により自動運転の社会受容を加速～ (https://www.jst.go.jp/pr/announce/20220707-3/index.html)
日本発の自動運転システムの「シナリオに基づく安全性評価フレームワーク」がISO 34502として国際標準化された。この標準は、自動運転システムの安全性を評価する手順やクリティカルシナリオの導出手法を含み、安全性と開発効率の向上が期待されている。ISO 34502は、自動運転システムの開発プロセスで安全性を評価及び検証する際の共通基盤として活用される。
- 日本発の自動運転システムの「シナリオに基づく安全性評価フレームワーク」に関する国際標準が発行されました (https://www.meti.go.jp/press/2022/11/20221116006/20221111005.html)
- New International Standard Issued for the Scenario-Based Safety Evaluation Framework for Automated Driving Systems Formulated by Japan (https://www.meti.go.jp/english/press/2022/1116_003.html)
2023年3月30日に、日本で初めて自動運転車両が自動運転レベル4システムとして承認された。このシステムは、特定の条件下で無人運転が可能であり、最高速度は12 km/hである。この承認により、人間の運転手やオペレーターの負担が軽減されることが期待されている。
- Automated Driving Vehicle Approved as Automated Operation Level 4 System for the First Time in Japan (https://www.meti.go.jp/english/press/2023/0331_003.html)
消費者は自動運転技術に対して高い関心を持つ一方で、事故発生時の責任の所在やシステムの信頼性に対する懸念が強い。特に、システムの誤作動や予期せぬ状況への対応能力に対する不安が多く見られる。これらの懸念は、技術の普及を妨げる要因となり得る。
- REPORT on autonomous driving in European transport | A8-0425/2018 | European Parliament (https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/A-8-2018-0425_EN.html)
- Automated Driving Vehicle Approved as Automated Operation Level 4 System for the First Time in Japan (https://www.meti.go.jp/english/press/2023/0331_003.html)
専門家は自動運転技術の進展に伴い、安全性が向上するとの見解を示している。しかし、データの標準化や事故データの共有が重要であると強調している。これにより、事故原因の特定や予防策の策定が容易になるとされている。また、進化計算技術を用いた現実的なシナリオの自動検出手法の開発も進められている。
- 共同発表：自動運転の経路計画プログラムから危険動作を自動検出する手法を開発～細かい指定をせずに、現実的かつ危険な動作を発見する～ (https://www.jst.go.jp/pr/announce/20200323/index.html)
- AI時代における自動運転車の社会的ルールの在り方検討サブワーキンググループ（第2回）｜デジタル庁 (https://www.digital.go.jp/councils/mobility-subworking-group/6bf92c20-a96f-4328-9f25-3366eeed5f3c)
事故データの共有と標準化は、自動運転技術の安全性向上に不可欠である。データの標準化により、異なるシステム間での情報交換が容易になり、事故原因の特定や予防策の策定が迅速に行えるようになる。これにより、消費者の信頼を得ることができる。
- Automated Driving and Mobility Service (https://www.meti.go.jp/english/policy/mono_info_service/automobile_industry/adms/index.html)
3.3 自動運転技術に関する法規制の整備状況
アメリカ、中国、日本、ドイツの自動運転技術に関する法規制は、それぞれの国の技術進展や社会的背景に応じて異なる。アメリカでは連邦政府と州政府の双方で規制が進められ、カリフォルニア州が特に積極的な取り組みを行っている。中国は中央政府主導で標準の策定と地方レベルでの実施が進められており、国際基準の策定にも積極的に関与している。日本は国土交通省が主導し、国連のWP.29での国際基準策定に貢献している。ドイツはEUの枠組み内で規制を整備し、特に安全性確保に重点を置いている。国際的な統一基準としては、国連のWP.29が主導する基準が存在し、日本が主導的な役割を果たしている。
アメリカにおける自動運転技術の法規制アメリカでは、連邦政府および州政府の両方で自動運転技術に関する法規制が進められている。連邦レベルでは、米国運輸省道路交通安全局（NHTSA）が自動運転システム（ADS）を搭載した車両に対する安全基準を設定しており、特に自動化レベル4、5の自動運転車の開発と実用化が促進されている。州レベルでは、カリフォルニア州が特に積極的に規制を整備し、自動運転車サービスに関する条例を制定する権限を各市や郡に与えている。
- 米運輸省、車両安全基準を修正し、自動運転車も対象に追加(米国) | ビジネス短信 ―ジェトロの海外ニュース (https://www.jetro.go.jp/biznews/2022/03/0008fa4636c3819a.html)
- 米カリフォルニア州、自動運転車規制法案が上院地方政府委員会を通過(米国) | ビジネス短信 ―ジェトロの海外ニュース (https://www.jetro.go.jp/biznews/2024/04/f5ad4631ed66c672.html)
中国の自動運転技術に関する法規制は、国家レベルおよび地方レベルで整備が進められている。工業情報化部（MIIT）が中心となり、標準の策定・改正を進めており、地方レベルでは深セン市などの主要都市でコネクテッドカーの管理条例が施行されている。これにより、特定の条件下での自動運転車両の運行が認められており、サイバーセキュリティーとデータ保護に関する規定も含まれている。
- 工信部、自動車分野の各標準の策定・改正の方針を発表(中国) | ビジネス短信 ―ジェトロの海外ニュース (https://www.jetro.go.jp/biznews/2021/07/530b478994a61635.html)
- 深セン、コネクテッドカー管理条例を8月1日から施行、交通違反時の責任主体が明確に(中国) | ビジネス短信 ―ジェトロの海外ニュース (https://www.jetro.go.jp/biznews/2022/07/0353d5703115f1fd.html)
日本では、自動運転技術に関する法規制は国土交通省が主導している。2020年には自動運転車の公道試験運行に関する規制が整備され、2021年には商業運行に関する規制も導入された。また、日本は国連のWP.29（世界フォーラム）での国際基準の策定に積極的に関与しており、自動車線維持システム（ALKS）や衝突被害軽減ブレーキシステム（AEBS）などの基準が合意されている。
- 国土交通省｜報道資料｜日本主導で策定した国際基準が国連で合意！ (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha10_hh_000266.html)
ドイツでは、自動運転技術に関する法規制はEUの枠組み内で整備されている。2021年には自動運転車の公道試験運行に関するEU指令が発表され、ドイツ国内でもこれに基づく規制が整備された。また、ドイツは自動運転技術の安全性確保に重点を置いており、特にシステムの信頼性とデータ保護に関する規制が厳格である。
- 「各国政府のセキュリティ政策に関する実施体制、法制度及び認証制度調査」報告書（2021年度） | 情報セキュリティ | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構 (https://www.ipa.go.jp/security/reports/crypto/survey20210415.html)
国際的な統一基準としては、国連のWP.29（世界フォーラム）が主導する基準が存在する。日本はこの基準の策定において主導的な役割を果たしており、自動車線維持システム（ALKS）や衝突被害軽減ブレーキシステム（AEBS）などの基準が合意されている。これにより、各国の法規制の整合性が高まり、国際的な自動運転技術の普及が促進されている。
- 国土交通省｜報道資料｜日本主導で策定した国際基準が国連で合意！ (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha10_hh_000266.html)
3.4 自動運転技術の現状とその課題 まとめ
自動運転技術の進展状況に関する調査から、アメリカ、中国、日本、ドイツにおける技術の進展状況が把握された。これらの国々では政府の政策支援と企業の研究開発努力により、自動運転技術が急速に進展していることが確認された。特に、アメリカでは無人自動運転の試験走行や物流分野での実用化が進んでおり、中国では政府の支援の下で公道テストやインフラ整備が進行中であることが確認された。また、日本では政府と企業の連携による技術進展が見られ、ドイツでは自動運転を可能にする法案が成立し、具体的なサービス展開が計画されていることが明らかになった。
以上の結果から、自動運転技術の進展状況は世界各国で急速に進んでおり、特に政府と企業の連携が重要であることが示唆された。この調査結果は、自動運転技術の現状と課題に関する理解を深める上で重要な示唆を提供している。
4. 海外における自動運転技術導入の事例と日本との比較
本調査は、海外における自動運転技術導入の事例と日本との比較に焦点を当て、アメリカ、ドイツ、中国の事例を調査し、その結果をまとめたものである。具体的な事例や政策についての調査を通じて、各国の自動運転技術の現状を把握することを目的としている。
4.1 アメリカにおける自動運転技術導入の事例と日本との比較
アメリカにおける自動運転技術の導入は、物流、域内配送、末端配送の各分野で先進的な事例が見られる。具体的には、幹線輸送ではオーロラ・イノベーションとスタックAV、域内配送ではガティックAIとコディアック・ロボティクス、末端配送ではニューロとクレボンが主導的役割を果たしている。アメリカでは、カリフォルニア州の自動運転車規制法案や連邦政府のガイドラインAV4.0が重要な政策である。一方、日本は福井県永平寺町でのレベル4自動運転車の運行許可や2025年度までの無人自動運転移動サービスの実現を目指している。技術進捗度、導入速度、社会受容度、法規制の面で顕著な違いが見られる。アメリカは実証実験が活発に行われ、社会受容度も比較的高いが、日本は国際基準の策定に注力している。
幹線輸送における自動運転技術の導入幹線輸送では、オーロラ・イノベーションやスタックAVが自動運転技術を活用した物流サービスを展開している。特にオーロラ・イノベーションはテキサス州で商用物流に必要な運転能力を導出し、自動運転トラックの商業的運用可能な初めての貨物向けターミナルを落成させた。
- 米国の自動運転による物流サービス実用化に向けた企業動向 | 地域・分析レポート – 海外ビジネス情報 (https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/2023/1cc91c947a67117a.html)
域内配送では、ガティックAIやコディアック・ロボティクスが小売り会社や物流会社と連携し、商品の定常運送や顧客注文品の配送を行っている。これにより、配送効率の向上とコスト削減が期待されている。
- 米国の自動運転による物流サービス実用化に向けた企業動向 | 地域・分析レポート – 海外ビジネス情報 (https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/2023/1cc91c947a67117a.html)
末端配送では、ニューロやクレボンが自動運転による宅配や側道ロボットによる配送を行っている。特にスターシップ・テクノロジーやサーブ・ロボティクスは大学内でのフードデリバリーサービスを拡大している。
- 米国の自動運転による物流サービス実用化に向けた企業動向 | 地域・分析レポート – 海外ビジネス情報 (https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/2023/1cc91c947a67117a.html)
カリフォルニア州では、自動運転車規制法案（SB915）が上院地方政府委員会を通過し、各市や郡に自動運転車サービスに関する条例を制定する権限を与える。同法案は、公道を走行する自動運転車の台数上限や走行時間制限の設定を含む各種許可を義務付けている。
- 米カリフォルニア州、自動運転車規制法案が上院地方政府委員会を通過(米国) | ビジネス短信 ―ジェトロの海外ニュース (https://www.jetro.go.jp/biznews/2024/04/f5ad4631ed66c672.html)
米国運輸省は、自動運転車（AV）の開発に関する新たなガイドライン「AV4.0」を発表した。これは、連邦政府と州での役割を明確にし、AVの実用化で欧州、中国、日本に後れを取らないようにするためのものである。
- 米運輸省が自動運転車の新たなガイドラインAV4.0を発表(米国) | ビジネス短信 ―ジェトロの海外ニュース (https://www.jetro.go.jp/biznews/2020/01/9968da679ddc1b89.html)
2023年5月12日、福井県永平寺町で実施される実証実験において、国内初のレベル4自動運転車の運行許可が国土交通省により取得された。これにより、運転者なしでの自動運転移動サービスが可能となり、特定自動運行に使用する自動車は、電磁誘導線とRFIDによる走行経路を利用する。
- 国内初！自動運転車によるレベル4での運行許可を取得しました (https://www.meti.go.jp/press/2023/05/20230512002/20230512002.html)
- 国土交通省｜報道資料｜国内初！運転者を必要としない自動運転車（レベル４）の認可について (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha07_hh_000442.html)
経済産業省は、2025年度までに国内50か所で無人自動運転移動サービスの実現を目指している。このため、「レベル4モビリティ・アクセラレーション・コミッティ」が設立され、事業者及び関係省庁間での情報共有の促進が図られている。政府は、より大規模かつ複雑な交通環境での新たな自動運転移動サービスの開始を見込んでいる。
- 2025年度までの新たな自動運転移動サービス実現に向けた「レベル4モビリティ・アクセラレーション・コミッティ」を立ち上げます (https://www.meti.go.jp/press/2023/10/20231019001/20231019001.html)
アメリカでは、カリフォルニア州やミシガン州などで多くの企業が自動運転の実証実験を行っており、連邦政府もSMARTプログラムやATTAINプログラムを通じて研究開発を支援している。日本では、自動運転基準化研究所が設立され、国際基準の策定に注力している。
- 自動運転の社会実装を進める米国 | 地域・分析レポート – 海外ビジネス情報 (https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/2023/bcdf631c4ffdb352.html)
- 日米欧のルール作りのキーマンが語る、自動運転車両の基準策定とは (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha07_hh_000237.html)
アメリカでは、インフラ投資雇用法（IIJA）により自動運転に寄与するインフラ投資が進められており、各州での実証実験が活発に行われている。日本では、実証実験の数は少ないが、国際基準の策定を通じて技術の標準化を目指している。
- 自動運転の社会実装を進める米国 | 地域・分析レポート – 海外ビジネス情報 (https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/2023/bcdf631c4ffdb352.html)
アメリカでは、77％の国民が自動運転の安全性向上を重視しており、85％が自動運転技術に対して恐れを抱いている。一方、日本では、社会受容度の向上を目指してシンポジウムや啓発活動が行われている。
- 米国民の77％が自動運転の開発よりも安全性の向上を重視、米自動車協会調査(米国) | ビジネス短信 ―ジェトロの海外ニュース (https://www.jetro.go.jp/biznews/2022/05/fc23467bab3ff01c.html)
- 日米欧のルール作りのキーマンが語る、自動運転車両の基準策定とは (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha07_hh_000237.html)
アメリカでは、NHTSAが自動運転車両の事故報告義務を課しており、各州で異なる規制が存在する。日本では、国土交通省が自動運転技術の国際基準策定を主導し、国内外のルール作りに積極的に関与している。
- 米国民の77％が自動運転の開発よりも安全性の向上を重視、米自動車協会調査(米国) | ビジネス短信 ―ジェトロの海外ニュース (https://www.jetro.go.jp/biznews/2022/05/fc23467bab3ff01c.html)
- 日米欧のルール作りのキーマンが語る、自動運転車両の基準策定とは (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha07_hh_000237.html)
アメリカでは、カリフォルニア州やアリゾナ州で多くの企業が自動運転の実証実験を行っている。日本では、May Mobilityが広島県で実証実験を行い、社会実装に向けた取り組みを進めている。
- 自動運転の社会実装を進める米国 | 地域・分析レポート – 海外ビジネス情報 (https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/2023/bcdf631c4ffdb352.html)
- May Mobility, a U.S. provider of self-driving technology, establishes a Japanese subsidiary in Tokyo and develops its business | 2022 – Events & News – Investing in Japan – Japan External Trade Organization (https://www.jetro.go.jp/en/invest/newsroom/2022/588299ddb9111f04.html)
4.2 ドイツにおける自動運転技術導入の事例と日本との比較
ドイツにおける自動運転技術の導入状況は高度に進んでおり、メルセデス・ベンツの自動車線維持システム（ALKS）による自動運転の型式認証取得やVay Technologyの遠隔運転による無人走行の成功がその代表例である。これに対し、日本では福井県永平寺町でのレベル4自動運転車の認可取得や、RoAD to the L4プロジェクトが進行中である。両国の法規制では、ドイツが自動運転レベル4を公道で可能にする法改正を行い、日本も国際基準を導入してレベル3およびレベル4の自動運転に関する法整備を進めている。主要企業の取り組みでは、ドイツはフォルクスワーゲンとメルセデス・ベンツ、日本はトヨタと日産がそれぞれリーダーシップを発揮している。
ドイツにおける自動運転技術の導入事例ドイツでは、メルセデス・ベンツが2021年12月2日に自動車線維持システム（ALKS）による自動運転の型式認証を取得し、自動運転レベル3を実現した。また、Vay Technologyは2022年12月にハンブルク市当局から無人走行の許可を取得し、欧州で初めて公道での遠隔運転による無人走行に成功した。これらの事例は、技術革新と政策支援が実現したものである。
- メルセデス、世界で初めて自動車線維持システムによる自動運転の型式認証を取得(ドイツ) | ビジネス短信 ―ジェトロの海外ニュース (https://www.jetro.go.jp/biznews/2021/12/ddf5c6802c88ec9f.html)
- ドイツのスタートアップ、欧州で初の公道での遠隔運転による無人走行に成功(ドイツ) | ビジネス短信 ―ジェトロの海外ニュース (https://www.jetro.go.jp/biznews/2023/02/2688ee8855bfd70b.html)
日本では、福井県永平寺町で使用される自動運転車が2023年3月30日に国内初のレベル4認可を取得した。この車両は、電磁誘導線上で最大速度12km/hで走行し、特定の走行環境条件下で運転者を必要としない。また、RoAD to the L4プロジェクトは2025年度までに40カ所以上での自動運転サービスの展開を目指している。
- 国内初！自動運転車に対するレベル4の認可を取得しました (https://www.meti.go.jp/press/2022/03/20230331002/20230331002.html)
- 「自動運転レベル４等先進モビリティサービス研究開発・社会実装プロジェクト（RoAD to the L4）」について (https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/mono/automobile/Automated-driving/RoADtotheL4.html)
ドイツは2017年と2021年に道路交通法を改正し、レベル3とレベル4の自動運転を公道で可能にする法的枠組みを構築した。一方、日本は国際基準を導入し、2022年に道路交通法の一部改正を行い、レベル4の自動運転に関する許可制度を設けた。両国ともにデジタルインフラの整備が進められている。
- ドイツ、世界初となる自動運転車認可にかかる政令を承認(ドイツ) | ビジネス短信 ―ジェトロの海外ニュース (https://www.jetro.go.jp/biznews/2022/06/fe382fce7fbb0c24.html)
- 自動運転技術に関する国際基準等を導入します ～道路運送車両の保安基準等及び保安基準の細目を定める告示等の一部改正について～ (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha10_hh_000242.html)
ドイツではフォルクスワーゲン（VW）とメルセデス・ベンツが自動運転技術の開発をリードしており、VWは2025年にハンブルクで自動運転のライドシェアサービスを開始する予定である。メルセデス・ベンツは2022年上期に「ドライブ・パイロット」を搭載したSクラスを販売する計画である。一方、日本ではトヨタと日産が主要な役割を果たしており、トヨタは「e-Palette」を2020年の東京オリンピック・パラリンピックで実証実験を行い、日産はプロパイロット2.0を搭載した車両を販売している。
- VW、自動運転技術に関する方針を発表(ドイツ) | ビジネス短信 ―ジェトロの海外ニュース (https://www.jetro.go.jp/biznews/2022/11/be40551d3e2aaf66.html)
- コラム「実現待たれる完全自動運転－その経済効果と求められる新たな経済社会デザイン－」 (https://www.rieti.go.jp/jp/columns/a01_0487.html)
4.3 中国における自動運転技術導入の事例と日本との比較
中国と日本の自動運転技術の導入状況は、それぞれの国の特徴を反映している。中国は市場規模の大きさと政府の強力な支援を背景に、百度の無人運転タクシー、CORAGEの自動運転EV大型トラック、AutoXのRoboTaxi、WeRideの自動運転バスなど、実用化事例が多い。これに対し、日本は高い技術力と国際基準策定のリーダーシップを発揮し、福井県永平寺町でのレベル4認可、トヨタ、ホンダ、日産などの大手企業による技術開発が進んでいる。両国の戦略や政策支援の内容、技術の成熟度と普及率には明確な差異が見られる。
技術の成熟度と普及率中国の自動運転技術はレベル4に達しており、CORAGE社やAutoXなどが代表例である。CORAGE社は米国Motionalの比較で世界ランキング2位の評価を受けている一方で、日本は自動運転技術の国際基準策定を主導し、AEBSやALKSなどの技術を高度化している。
- 中国自動運転スタートアップCORAGEの事業展開 | 中国EV・車載電池企業の海外戦略 – 特集 – 地域・分析レポート – 海外ビジネス情報 (https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/special/2023/1201/d13f55acaf9c7b1d.html)
- 国土交通省｜報道資料｜日本主導で策定した国際基準が国連で合意！～さらに高度な自動運転システムやバックアラームなど～ (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha10_hh_000266.html)
中国政府は新エネルギー車（NEV）の普及を強力に推進し、2023年の販売目標を900万台と設定している。一方、日本政府は自動運転技術の国際基準策定を主導し、国際的なガイドライン作成や基準策定スケジュールの策定に積極的に関与している。
- 競争激化する世界最大の新エネ車市場、知能化・自動運転の取り組み進む | 中国EV・車載電池企業の海外戦略 – 特集 – 地域・分析レポート – 海外ビジネス情報 (https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/special/2023/1201/36ff4eee5d8f5019.html)
- 日本が主導してきた自動運転技術に関する国際ルールが国連で合意！ ～衝突被害軽減ブレーキの国際基準の成立～ (https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha07_hh_000307.html)
中国では自動運転技術のスタートアップ企業が急速に成長しており、CORAGE社やAutoXなどが代表例である。日本では大手自動車メーカーが国際的な提携を強化し、本田技研工業が中国のAutoXと提携し、トヨタ自動車がPony.aiと協業している。
- 日系自動車メーカー、中国の自動運転企業との提携強化(中国、日本) | ビジネス短信 ―ジェトロの海外ニュース (https://www.jetro.go.jp/biznews/2021/04/b3d5c1bc158201b0.html)
4.4 海外における自動運転技術導入の事例と日本との比較 まとめ
海外における自動運転技術導入の事例と日本との比較について、アメリカでは幹線輸送、域内配送、末端配送の各分野で先進的な事例が見られ、政策面でも積極的な取り組みが行われています。一方、ドイツでは自動運転技術の成熟度が高く、政府の法改正によりレベル3の自動運転が実現しています。中国も市場規模の大きさと政府の強力な支援を背景に、自動運転技術の普及が進んでいます。日本では高い技術力と国際基準策定のリーダーシップを発揮し、自動運転車の認可取得や大手自動車メーカーによる技術開発が進んでいます。以上の調査結果から、海外と日本との自動運転技術導入事例には明確な違いがあり、それぞれの国の特徴が反映されていることが分かりました。
5 総括
調査の結果、世界各国における自動運転技術の進展状況は政府と企業の連携が重要であり、特にアメリカ、中国、日本、ドイツでは異なる特性を持っていることが明らかになりました。また、海外と日本との自動運転技術導入事例には明確な違いがあり、それぞれの国の特徴が反映されています。これらの調査結果は、自動運転技術の導入における国の規制と支援の重要性を示唆するものであり、今後の方向性を示す上で重要な示唆を提供しています。
作成日: 2024/07/11
このレポートは、Web上の知識を元に生成AI※ を利用して生成されました。調査レポートには誤情報（ハルシネーション）が含まれることがございます。またその品質について当社は一切責任を負いませんのであらかじめご了承ください。
※生成AI: Microsoft Azure OpenAI Service 提供の GPT-3.5、GPT-4
米国における人工知能（AI）政策と技術の現状分析
1. はじめに
1.1 背景
現代社会において、人工知能（AI）は経済、社会、産業の各分野で急速に発展し、多大な影響を及ぼしている。国家レベルでのAI戦略は、技術的優位性の確保、イノベーションの促進、経済成長の加速など、国益を大きく左右する要素である。中でも米国は、AI技術の発展と応用において重要な役割を担っている。それぞれの国がどのようにAIを取り入れ、推進しているのかを理解することは、グローバルな視点からAIの未来を考える上で欠かせない。1.2 目的と調査の概要
本調査の目的は、米国におけるAI政策の主要な要素、AI研究開発における主要なプレイヤー、AI技術の国際競争力、そしてAI技術に対する規制と倫理的考慮について包括的に分析することである。調査はデスクトップ調査を通じて行われ、各論点に対する具体的な施策や取り組みを明らかにすることを目指した。具体的には、国家安全保障、経済競争力、教育・研究、倫理・規制の各分野における米国のAI政策、主要な企業、大学、政府機関の役割、医療分野における技術的優位性、国際協力の現状、そして連邦政府および州政府、企業、学術機関による規制と倫理的考慮について調査を行った。2. 米国におけるAI政策の主要な要素
本章では、米国におけるAI政策の主要な要素について調査を行い、国家安全保障、経済競争力、教育・研究、倫理・規制の各分野における施策を分析する。2.1 国家安全保障におけるAI政策
米国のAI政策は、国家安全保障において多岐にわたる貢献をしている。バイデン政権は「AI権利章典のための青写真」や「安全で信頼できるAIの開発と使用に関する大統領令」を通じて、AI技術の安全性、公平性、プライバシー保護を推進している。国防総省（DoD）や国土安全保障省（DHS）は、AI技術を活用してサイバーセキュリティの強化、重要インフラの保護、国防戦略の最適化を図っている。さらに、AI技術の軍事利用においては、無人機、サイバーセキュリティ、情報分析などの分野で具体的な応用が進められている。国際協力の面でも、G7やGPAIなどの多国間フォーラムを通じて、AIの安全性、公平性、倫理的利用を確保するためのガイドラインや規範を策定している。 AI権利章典のための青写真 バイデン政権は「AI権利章典のための青写真」を発表し、AI開発の5つの原則を示した。これには、AIシステムの安全性、アルゴリズムによる差別からの保護、データ・プライバシー、通知と説明、人間による代替が含まれる。これらの原則は法的拘束力は持たないが、連邦政府機関での推進が予定されている。 安全で信頼できるAIの開発と使用に関する大統領令 2023年10月30日に発表された大統領令では、AIの普及に伴う雇用喪失、職業訓練、公平性確保などの課題に取り組むための原則とベストプラクティスが示されている。また、AI大手各社もAIの安全性や信頼性の確保に関する自主的な取り組みに合意している。 国家サイバーセキュリティー戦略 バイデン政権は2023年3月2日に国家サイバーセキュリティー戦略を公表し、サイバーセキュリティーが国家防衛に不可欠であることを強調した。この戦略は、重要インフラの保護、経済の基盤的機能の維持、個人データのプライバシー保護を目的としており、AI技術の活用がその中心に位置付けられている。 AI技術の軍事利用戦略 米国防総省は、AI技術の軍事利用を加速するための戦略を発表した。この戦略は、戦場での意思決定の優位性を確保し、指揮官の意思決定速度と精度を向上させることを目的としている。戦略は、AIの迅速な開発と大規模な採用を強調し、相互運用可能なインフラへの投資、データ管理の改善、AIエコシステムの発展を目指している。 G7によるHiroshima AI Process Hiroshima AI Processは、2023年5月に日本の主導でG7が開始したもので、安全で信頼性の高いAIの推進を目的としている。このプロセスには、AIの開発者向けの国際ガイドラインや行動規範が含まれており、G7はこれを通じて国際的なAIガバナンスを強化しようとしている。さらに、OECDや国連などの多国間フォーラムと連携し、AIの安全性と倫理的利用を確保するための取り組みを進めている。2.2 経済競争力におけるAI政策
米国のAI政策は、バイデン政権下で多岐にわたる施策が講じられ、経済競争力の向上に寄与している。主要な施策として、AIの安全性とセキュリティーの新基準、プライバシー保護、公平性と公民権の推進、労働者の支援、イノベーションと競争の促進、政府によるAIの責任ある利用の保証が挙げられる。これらの施策により、AI技術の安全かつ公平な利用が促進され、産業全体でのAI導入が進展している。具体的には、製造業では生産効率の向上、金融業ではリスク管理の強化、医療業界では診断精度の向上、物流業界では配送効率の改善が見られる。これにより、各産業の競争力が強化され、米国全体の経済競争力が向上している。 AI権利章典の発表 バイデン政権は「AI権利章典のための青写真」を発表し、AI開発における5つの原則を示した。これには、安全で効果的なシステム、アルゴリズムに基づく差別からの保護、データ・プライバシー、通知と説明、人間による代替が含まれる。これらの原則は法的拘束力は持たないが、連邦政府機関で推進される方針である。 AIの安全性に関する新基準 バイデン政権は、AIの安心、安全で信頼できる開発と利用に関する大統領令を発令した。この大統領令は、新たな安全性評価、公平性と公民権に関するガイダンス、AIが労働市場に与える影響に関する調査を義務付けるもので、米国において初めての法的拘束力のある行政措置である。 責任あるイノベーションの推進 バイデン政権は、AIに関する責任あるイノベーションの推進策を発表した。これには、責任あるAIの研究開発への投資、民間企業が開発した生成AIの評価、連邦政府によるAI利用に関する指針の策定が含まれる。全米科学財団（NSF）は1億4,000万ドルを拠出して新たに7つのAI研究機関を設立する予定である。 国際的なAI規制の推進 バイデン政権は、AIの国際的な規制と標準化を推進している。特に、国際的な基準の策定と実施を支援し、政府が生成したデジタルコンテンツとAI生成または操作されたコンテンツを効果的に識別・追跡するための国際基準の開発を呼びかけている。 製造業におけるAI技術の導入状況 米国の製造業では、AI技術の導入により生産効率が大幅に向上している。特に、機械学習アルゴリズムを用いた予知保全や品質管理が進展しており、ダウンタイムの削減や製品の品質向上が実現されている。これにより、製造コストの削減と生産性の向上が達成されている。 金融業におけるAI技術の導入状況 金融業界では、AI技術がリスク管理や詐欺検出において重要な役割を果たしている。AIを活用したアルゴリズムは、膨大なデータをリアルタイムで分析し、リスクの早期発見や不正取引の検出を可能にしている。これにより、金融機関の安全性と信頼性が向上している。 医療業界におけるAI技術の導入状況 医療業界では、AI技術が診断精度の向上に寄与している。特に、画像認識技術を用いた診断支援システムが普及しており、早期発見や診断の正確性が向上している。また、AIを活用した患者データの分析により、個別化医療の実現が進んでいる。 物流業界におけるAI技術の導入状況 物流業界では、AI技術が配送効率の改善に大きく貢献している。AIを用いた最適ルートの計算や需要予測により、配送時間の短縮とコスト削減が実現されている。また、倉庫管理においてもAI技術が活用され、在庫管理の効率化が進んでいる。2.3 教育・研究におけるAI政策
米国のAI政策は、教育と研究の分野で多岐にわたり展開されている。教育分野では、MITをはじめとする主要な大学がK-12から大学院レベルまで幅広いAI教育プログラムを提供しており、実践的な学習と倫理的視点を重視している。また、政府はAIの安全性、セキュリティ、倫理的利用を推進するためのガイドラインを策定し、AI人材の育成を支援するプログラムを実施している。研究分野では、National AI Initiative Act of 2020に基づくNAIRR Task Forceや、DoDとNSFの共同資金提供によるAI研究所の設立が進められており、AI技術の進展とその社会的影響の理解が促進されている。これらの取り組みは、米国のAI技術の競争力を高めるとともに、社会的受容性を向上させることを目指している。 AIの安全性とセキュリティに関する政策 バイデン政権は、AIの安全性とセキュリティに関するガイドラインを策定し、重要インフラにおけるAIのリスク管理を強化している。また、AIの非差別的利用に関するガイダンスも発表されている。これにより、AI技術の安全かつ公平な利用が促進されている。 AIガバナンス構造の確立 米国政府は、各連邦機関におけるAIガバナンス構造の確立を推進している。具体的には、各機関にChief AI Officerを任命し、AI戦略の策定とリスク管理を行う。また、AIの利用に関する透明性を高めるための報告義務も設けられている。 教育と研究への資金提供 バイデン政権は、AIの科学的応用を支援するための資金提供を発表している。これには、クリーンエネルギーの推進やエネルギー課題の解決に向けた新しいAIツールの開発が含まれる。また、AI人材の育成を目的としたAI Talent Surgeプログラムも進行中である。 AIの倫理的利用と社会的影響 米国政府は、AIの倫理的利用と社会的影響に関するガイドラインを策定している。これには、AIの非差別的利用、公共利益のためのAI利用、そしてAI技術の透明性と説明責任の確保が含まれる。これにより、AI技術の社会的受容性が向上することが期待されている。 MITのAI教育プログラム MITは、K-12教育から大学院レベルまで幅広いAI教育プログラムを提供している。特に、Responsible AI for Social Empowerment and Education (RAISE) イニシアチブは、AIリテラシーの向上と社会的包摂を目指しており、実践的な学習と倫理的な視点を重視している。また、MIT-Pillar AI Collectiveフェローシップは、大学院生に対してAI研究とその商業化を支援している。 中等教育におけるAI教育 MITは中等教育向けに「How to Train Your Robot」というオープンソースのカリキュラムを開発し、AIシステムの設計と倫理的な側面を教えている。このカリキュラムは、マサチューセッツ州のSTEM Weekで試行され、実践的な活動を通じて学生にAI技術の理解を深めさせることを目的としている。 政府の支援と政策 米国政府は、AIの安全で責任ある利用を推進するための新しい取り組みを発表している。バイデン大統領の大統領令に基づき、AI安全研究所の設立やAIによる詐欺電話の検出とブロックなど、AI技術の公共利益のための進歩を促進するための政策が実施されている。 軍事教育におけるAIプログラム MITは米国空軍および宇宙軍の人員向けにAI教育プログラムを提供しており、リーダー、開発者、ユーザー向けにカリキュラムを構築している。このプログラムは、実践的な学習とチームベースの学習を重視し、多様な教育的背景を持つ人々に対して効果的であることが確認されている。 National AI Initiative Act of 2020とNAIRR Task Force National AI Initiative Act of 2020に基づき設立されたNAIRR Task Forceは、AI研究と開発のための国家的な研究インフラの確立を目指している。NAIRR Task Forceの最終報告書は、AI研究者と学生に対する計算資源、高品質データ、教育ツール、ユーザーサポートの提供を強調している。この取り組みは、AI研究の民主化と米国のグローバル競争力の向上を目指している。 DoDとNSFの共同資金提供によるAI研究所 米国国防総省（DoD）は、NSFと共同でAI研究所を設立し、神経、認知、及び生物学的プロセスの研究を通じてAIの発展を目指している。この研究所は、コロンビア大学が主導し、5年間で約2000万ドルの資金を受け取る予定である。研究テーマには、サイバーセキュリティ、気候スマート農業、信頼性の高いAI、AI支援学習が含まれる。 EUと米国の研究協力 EUと米国は、科学技術協力協定に基づき、AIを含む多くの研究分野で協力している。最近のJoint Consultative Group（JCG）会議では、がん研究、気候と健康の関連性、AIの研究とイノベーション、バイオエコノミー研究などが議論された。米国は、EUの研究とイノベーションプログラムに最も多く参加している非EU国である。 連邦機関におけるAIガバナンスとリスク管理 ホワイトハウスのOMBは、連邦機関がAIを使用する際のリスクを軽減し、その利益を活用するための初の政府全体の政策を発表した。この政策は、2024年12月1日までに具体的な安全策を実施し、AIの使用に関する透明性を向上させることを求めている。また、AI専門家の採用とAI技術の責任ある利用を確保するためのリーダーシップと監督を強化する。 AIの安全性と信頼性の確保 バイデン大統領は、安全で信頼性の高いAIを確保するための大統領令を発表した。この大統領令は、強力なAIシステムの開発者に対して安全性テストの結果を政府と共有することを要求し、AIシステムの安全性、セキュリティ、信頼性を確保するための基準、ツール、テストの開発を指示している。また、AIを使用して危険な生物材料を設計するリスクに対する保護策も含まれている。 国防分野におけるAIの迅速な導入 国防総省は、戦場での意思決定優位性を確保するために、AI技術の迅速な導入を目指す戦略を発表した。この戦略は、2018年のDOD AI戦略と改訂されたDODデータ戦略に基づいており、AI技術の責任ある開発と使用を強調している。また、AI技術の安全性と責任ある利用を確保するための指針を更新し、AIの軍事利用に関する政治的宣言を導入している。2.4 倫理・規制におけるAI政策
米国のAI政策は、倫理と規制の観点から多層的に構築されている。ホワイトハウスのOMB政策やAI権利章典を中心に、連邦取引委員会（FTC）や連邦通信委員会（FCC）などの規制機関が具体的なガイドラインを提供している。これらの政策は、AI技術のリスクを軽減し、透明性を確保しつつ、その利点を最大限に活用することを目的としている。また、National Artificial Intelligence Research Resource (NAIRR) Task ForceやPresident’s Council of Advisors on Science and Technology (PCAST)の報告書も、AI研究と開発のためのインフラ整備や倫理的なAI利用の推進に寄与している。さらに、MITのAI Policy Forumなどの学術的な取り組みも、AIの影響を管理し、より公平なシステムを構築するための政策提言を行っている。 ホワイトハウスのOMB政策 ホワイトハウスのOMB（Office of Management and Budget）は、連邦機関がAI技術を使用する際のリスクを軽減し、その利点を活用するための初の政府全体の政策を発表した。この政策は、2024年12月1日までに連邦機関が具体的な安全策を実施し、AIの使用に関する透明性を向上させることを求めている。また、連邦機関はAI専門家を100人雇用し、AIガバナンスボードを設立することが求められている。 AI権利章典 ホワイトハウスのOSTP（Office of Science and Technology Policy）は、AI技術が市民の権利や民主的価値を侵害しないようにするための「AI権利章典」を発表した。この章典は、安全で効果的なシステムの必要性、アルゴリズムによる差別からの保護、データプライバシー、AIによる決定の通知と説明、人間による代替案の考慮など、5つの原則を示している。これらの原則は、政策や実践に組み込むためのハンドブックと共に提供されている。 NAIRR Task Forceの最終報告書 National Artificial Intelligence Research Resource (NAIRR) Task Forceは、AI研究と開発のための国家的なインフラ整備を提案している。この報告書は、計算資源、高品質データ、教育ツール、ユーザーサポートの提供を通じて、AI研究者と学生のアクセスを拡大し、イノベーションを促進することを目指している。NAIRR Task Forceは、National AI Initiative Act of 2020に基づいて設立され、政府、学界、民間組織からの代表が共同で運営している。 PCASTの報告書 President’s Council of Advisors on Science and Technology (PCAST)は、AIの力を活用して科学的発見を加速するための新たな行動を推奨している。この報告書は、AI技術の安全かつ効果的な利用を進めるための前向きなアプローチを示しており、具体的な研究分野でのAIの重要な影響例を提供している。また、責任あるAI利用の原則の採用や、連邦データセットへの安全で責任あるアクセスの提供を推奨している。 MITのAI Policy Forum MITの研究者が主導するAI Policy Forumは、AIの影響を管理し、社会の価値を反映したシステムを構築するための政策提言を行うことを目的としている。フォーラムは2021年5月6日と7日に開催され、金融、モビリティ、ヘルスケア分野におけるAIの影響を議論する予定である。2.5 米国におけるAI政策の主要な要素 まとめ
米国のAI政策は、国家安全保障、経済競争力、教育・研究、倫理・規制の各分野において多岐にわたる施策が講じられている。国家安全保障では、AI技術の安全性、公平性、プライバシー保護を推進し、サイバーセキュリティや国防戦略の最適化に重点を置いている。経済競争力の向上には、AIの安全性とセキュリティーの新基準、プライバシー保護、公平性の推進が含まれ、製造業、金融業、医療業界、物流業界でのAI技術の導入が進展している。教育・研究分野では、AI教育プログラムの提供と実践的学習の推進、AI研究所の設立と研究資金の提供が行われている。倫理・規制の観点からは、AI権利章典やOMB政策を通じてリスク管理と透明性の確保が図られており、NAIRR Task ForceやPCASTの報告書によるインフラ整備と倫理的利用の推進が進められている。これらの施策により、米国はAI技術の安全かつ公平な利用を促進し、各分野での競争力を強化している。3. 米国のAI研究開発における主要なプレイヤー
本章では、米国におけるAI研究開発の主要なプレイヤーについて調査を行った。企業、大学、政府機関の三者を中心に、その役割と活動内容を分析する。3.1 米国のAI研究開発における主要な企業
米国の主要なテクノロジー企業は、AI研究開発を推進するために多角的なアプローチを採用している。Googleは、Google AI、Google Brain、DeepMindなどの研究機関を通じてTensorFlowやLaMDAなどのプロジェクトを進行中であり、スタンフォード大学やMITとの協力も行っている。Microsoftは、AI Co-Innovation LabやMicrosoft Researchを通じてAI技術の研究と実用化を進め、AI for GoodやAI for Earthといったプロジェクトも展開している。IBMは、MITとの共同研究や国際団体の設立、オープンソース化の推進を通じてAI技術の進展を図っている。これらの企業は、年間数十億ドル規模の投資を行い、政府や学術機関とのパートナーシップを強化している。具体的な商用化事例としては、医療、エネルギー、交通、サイバーセキュリティなど多岐にわたる分野でのAI技術の応用が挙げられる。 GoogleのAI研究開発の推進方法 Googleは、AI研究開発を推進するために、Google AI、Google Brain、DeepMindなどの研究機関を活用している。これらの機関は、TensorFlowやLaMDAなどの主要プロジェクトを進行中であり、スタンフォード大学やMITとの協力も行っている。2023年にはGoogle BrainとDeepMindの統合が行われ、Jeff DeanがGoogleのチーフサイエンティストに就任した。これにより、AI研究の効率と成果がさらに向上することが期待されている。 MicrosoftのAI研究開発の推進方法 Microsoftは、AI Co-Innovation LabやMicrosoft Researchを通じて、AI技術の研究と実用化を進めている。AI Co-Innovation Labは、企業やスタートアップがAI技術を活用したソリューションを開発するための支援を行っており、神戸市やウルグアイなど世界各地に設置されている。Microsoft Researchは、1991年に設立され、年間10〜14億ドルの研究投資を行っている。特に、AI for GoodやAI for Earthといった社会的・環境的課題に取り組むプロジェクトも展開している。 IBMのAI研究開発の推進方法 IBMは、MITとの共同研究、国際団体の設立、オープンソース化の推進、そして大規模な投資を行っている。MIT-IBM Watson AI Labは、10年間で2億4000万ドルを投資し、AIハードウェア、ソフトウェア、深層学習などの分野でのアルゴリズムの進化を目指している。また、IBMはメタと共に「AIアライアンス」を発足させ、責任あるAIの開発と利用を促進している。さらに、日本のRapidus Corporationと提携し、先進的な2ナノメートルチップの量産システムを開発している。- IBM and MIT to pursue joint research in artificial intelligence, establish new MIT-IBM Watson AI Lab
3.2 米国のAI研究開発における主要な大学
米国の主要な大学は、AI研究において多岐にわたる貢献をしている。MITはCSAILを中心に、医療、気候変動、ロボティクス、ジェネレーティブAIなどの分野で顕著な成果を上げている。Stanford大学はHAIとSAILを通じて技術的進歩、社会的影響、倫理的側面に焦点を当てた研究を行っており、卒業生はシリコンバレーの企業で重要な役割を果たしている。UC BerkeleyはCHAIを中心にAIの安全性に焦点を当てた研究を行い、著名な教授陣が機械学習、ロボティクスなどの分野で重要な進展をもたらしている。これらの大学は企業との連携や多額の資金提供を受けており、AI技術の発展に大きく寄与している。 MITのAI研究への貢献 MITは、CSAILを中心に多くの革新的なプロジェクトを推進している。CSAILは、人工知能、計算生物学、グラフィックスとビジョン、言語と学習、計算理論、ロボティクス、システムの7つの主要な研究分野に分かれており、600人以上の研究者が所属している。MIT-Takedaプログラムは、AIを医療分野に応用することを目的としており、16本の論文、1件の特許、約20件のプロジェクトを完了している。また、Generative AIと未来の仕事に関するワーキンググループも立ち上げており、25の企業や非営利団体と協力している。 Stanford大学のAI研究への貢献 Stanford大学は、HAIとSAILを中心にAI研究を推進している。HAIは、AIに関する年次調査報告書”Artificial Intelligence Index Report 2024″を公開し、AIの研究開発、技術的パフォーマンス、責任あるAI、経済、政策、世論などの潮流を追跡している。SAILは1963年に設立され、音声認識やロボット工学などの研究成果を持つ。フェイフェイ・リー教授は、ImageNetを設立し、コンピュータビジョンの急速な進展を可能にした。彼女はAI4ALLを共同設立し、AI分野での多様性と包摂性を促進している。 UC BerkeleyのAI研究への貢献 UC Berkeleyは、CHAIを中心にAIの安全性に焦点を当てた研究を行っている。CHAIは、2016年に設立され、価値整合戦略や逆強化学習、人間と機械の相互作用のモデル化に関する研究を行っている。Michael I. Jordan教授は、機械学習、統計学、AIの分野で著名な研究者であり、リカレントニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク、変分法などに焦点を当てている。Pieter Abbeel教授は、ロボティクスと機械学習、特に深層強化学習の分野で著名な研究者であり、covariant.aiやGradescopeの共同創設者でもある。3.3 米国のAI研究開発における主要な政府機関
米国の主要な政府機関は、多様なプログラムと助成金を通じてAI研究開発を支援している。NSF（国立科学財団）は、国家AI研究リソース（NAIRR）パイロットプログラムやAI研究機関の設立、国防総省（DoD）との共同研究を通じて、AIの基礎研究から応用研究まで幅広い分野を支援している。NIH（国立衛生研究所）は、Bridge2AIプログラムやRADxイニシアチブを通じて、医療分野におけるAI技術の応用を促進している。さらに、DOE（エネルギー省）やNIST（国立標準技術研究所）もAI技術の研究と応用において重要な役割を果たしている。これらの取り組みは、技術革新の促進、産業界および学術界への影響、そして社会全体への貢献という点で顕著な成果を上げている。 NSFのAI研究開発支援 NSFは、国家AI研究リソース（NAIRR）パイロットプログラムを通じて、米国の研究者や教育者に高度なコンピューティング、データセット、モデル、ソフトウェア、トレーニング、ユーザーサポートへのアクセスを提供している。また、2億2,000万ドルを投資して11のAI研究機関を設立し、高齢者の自立支援や農業と食料のサプライチェーンの改善など、7つの研究分野に特化している。さらに、国防総省（DoD）と共同で、人工知能と自然知能の統合研究を進めるための研究所を設立し、サイバーセキュリティや気候変動に対応した農業などのテーマに焦点を当てている。 NIHのAI研究開発支援 NIHは、Bridge2AIプログラムを通じて、生命科学・医学・行動科学の研究におけるAI利用を加速するために1億3,000万ドルを投資している。また、がん治療におけるAIツール「PERCEPTION」を開発し、COVID-19の診断、治療、モニタリングのためにAIと医療画像を活用するMedical Imaging and Data Resource Center (MIDRC)を立ち上げた。さらに、COVID-19検査技術の開発、商業化、実施を加速するためにRapid Acceleration of Diagnostics (RADx)イニシアチブを開始している。 その他の米国政府機関によるAI支援 DOEは、エネルギー効率の向上や気候変動対策にAI技術を活用している。具体的には、AIを用いたエネルギー消費の最適化や再生可能エネルギーの管理、気候モデルの精度向上などが挙げられる。NISTは、AI技術の標準化と技術評価を行っており、AIアルゴリズムの性能評価やデータセットの標準化、AIシステムの信頼性と安全性の確保を進めている。さらに、OPMは、AIおよびAI関連の人材を連邦政府に採用・育成するための取り組みを行っている。 米国政府のAI研究開発支援の成果と影響 米国政府のAI研究開発支援は、技術革新の促進、産業界および学術界への影響、そして社会全体への貢献という点で顕著な成果を上げている。バイデン・ハリス政権は、責任あるAI研究開発と展開を推進するために、国家AI R&D戦略計画を策定し、AI研究インフラの整備を進めている。また、教育分野におけるAIのリスクと機会に関する報告書を発表し、AIが教育者と学生の新しい形の相互作用を可能にする潜在力を認識している。3.4 米国のAI研究開発における主要なプレイヤー まとめ
米国のAI研究開発における主要なプレイヤーは、企業、大学、政府機関の三者である。企業ではGoogle、Microsoft、IBMが代表的であり、各社は多額の投資と先進的なプロジェクトを通じてAI技術の研究と実用化を推進している。GoogleはTensorFlowやLaMDAなどのプロジェクトを進行中であり、MicrosoftはAI Co-Innovation Labを通じてグローバルな協力を展開している。IBMはMITとの共同研究や国際団体の設立を通じてAI技術の進展を図っている。大学ではMIT、Stanford大学、UC Berkeleyが中心的な役割を果たしており、各大学は企業との連携や多額の資金提供を受けてAI技術の発展に寄与している。MITのCSAILやStanfordのHAI、UC BerkeleyのCHAIは、AIの基礎研究から応用研究まで幅広い分野で顕著な成果を上げている。政府機関ではNSF、NIH、DOE、NISTが主要な役割を果たしており、各機関は多様なプログラムと助成金を通じてAI研究開発を支援している。NSFは国家AI研究リソース（NAIRR）パイロットプログラムを通じて研究者に高度なリソースを提供し、NIHはBridge2AIプログラムを通じて医療分野でのAI技術の応用を促進している。これらの取り組みは、技術革新の促進、産業界および学術界への影響、そして社会全体への貢献という点で顕著な成果を上げている。4. 米国のAI技術の国際競争力
本章では、米国のAI技術の国際競争力に関する調査結果を報告する。調査は主要企業や研究機関、政府の支援政策を中心に実施した。4.1 米国のAI技術の技術的優位性
米国のAI技術は医療分野において特に技術的に優れている。主要な企業や研究機関による先進的な開発と、政府の積極的な支援政策がその基盤を形成している。IBM Watson HealthやGoogle Healthなどの企業は診断支援システムや予測モデルの開発において先駆的な役割を果たしており、Mayo ClinicやJohns Hopkins Universityなどの研究機関はAIを用いた診断技術や治療法の開発において重要な学術的貢献をしている。さらに、FDAのAI関連ガイドラインなどの政府の支援政策が技術的優位性を強固にしている。 主要なAI技術の開発企業 IBM Watson HealthやGoogle Healthは、医療分野におけるAI技術の開発において先駆的な役割を果たしている。これらの企業は、診断支援システムや予測モデルの開発を通じて、医療の質と効率を向上させることを目指している。特に、IBM Watson Healthはがん診断支援システムで知られており、Google Healthはディープラーニングを用いた眼疾患の診断技術を開発している。 主要な研究機関と学術的貢献 Mayo ClinicやJohns Hopkins Universityなどの研究機関は、AI技術の医療分野への応用において重要な役割を果たしている。これらの機関は、AIを用いた診断技術や治療法の開発において多くの学術論文を発表しており、その影響力は大きい。特に、Mayo ClinicはAIを用いた心臓病の予測モデルを開発し、Johns Hopkins UniversityはAIを用いたがん治療の最適化に関する研究を行っている。 特許数と学術論文の数と影響力 米国の医療分野におけるAI技術の特許数は非常に多く、これにより技術的優位性が確立されている。また、学術論文の数も多く、その影響力は世界的に認められている。特に、AIを用いた診断技術や治療法に関する論文は、他国の研究者や医療機関にとっても重要な参考資料となっている。 政府の支援政策 米国政府は、AI技術の医療分野への応用を積極的に支援している。特に、FDAはAI関連ガイドラインを策定し、安全で効果的なAI技術の開発と導入を促進している。また、ホワイトハウスはAI技術の安全で信頼性の高い利用を推進するための政策を発表しており、これにより医療分野におけるAI技術の普及が加速している。4.2 米国のAI政策の影響
米国政府のAI政策は、技術的優位性を維持・強化するために重要な役割を果たしている。具体的には、AI関連の教育プログラムの拡充、研究機関の設立、奨学金やフェローシップの提供、人材育成と採用の各施策が相互に連携し、AI分野の専門家の育成と技術革新を促進している。これにより、米国はAI技術の開発と応用において他国に対する優位性を確保している。 AI関連の教育プログラムの拡充 MITのRAISEイニシアティブは、AI教育を全ての社会層に広めることを目指している。このプログラムは、PreK-12から労働力までの学習者を対象に、新しい教育手法とツールを開発している。特に、AIリテラシーの向上と多様性・包摂性の推進に重点を置いている。これにより、幅広い層の人々がAI技術にアクセスし、専門知識を習得する機会が増加している。 研究機関の設立 バイデン・ハリス政権は、NIST内に米国AI安全研究所（US AISI）を設立し、AIの安全で責任ある利用を推進している。この研究所は、AIの透明性と説明責任を高め、公共の権利と安全を保護するための政策ガイダンスを提供している。これにより、AI技術の信頼性と安全性が向上し、技術的優位性が強化されている。 奨学金やフェローシップの提供 米国政府は、AI分野の専門家を育成するために、奨学金やフェローシップの提供を強化している。特に、連邦政府はAIタレントサージを通じて、2024年夏までに100人のAI専門家を雇用することを目指している。これにより、優秀な人材がAI分野に参入し、技術革新が促進されている。 AI人材の育成と採用 米国人事管理局（OPM）は、AIおよび関連分野の人材を連邦政府に採用するための柔軟な採用権限を付与し、AIタレントサージを開始した。また、AI職務のためのスキルベースの採用ガイダンスとコンピテンシーモデルを発行している。これにより、AI分野の専門家が政府機関に採用され、政策の実行力が強化されている。4.3 米国と他国のAI技術の国際協力と競争
米国と韓国はAI技術分野において、協力と競争の両面で重要な関係を築いている。両国は共同研究プロジェクトや技術移転、特許出願、企業間の提携を通じて、AI技術の発展を推進している。特に、国際共同研究や人材育成、政策・ガバナンスの調和において協力が進んでいる一方で、特許出願や技術開発競争においては激しい競争が見られる。具体的には、米韓AI・デジタルビジネスパートナーシップの締結や国立科学財団（NSF）との共同研究、特許庁間の協力、企業間の提携などが挙げられる。 共同研究プロジェクトと技術移転 米国と韓国は、AI技術分野において国際共同研究プロジェクトを推進している。韓国の科学技術情報通信部長官が米国を訪問し、米韓AI・デジタルビジネスパートナーシップの締結や国際共同研究の推進に合意した。また、米国の国立科学財団（NSF）との半導体・バイオ経済分野の国際共同研究や量子科学技術、AI分野における共同研究も進行中である。 特許出願と技術開発競争 米国と韓国は、AI技術分野における特許出願においても競争が激化している。日米欧中韓の特許庁（五庁）は、新技術・AI分野の協力に関する作業ロードマップに合意し、制度運用調和に関する新規プロジェクトを立ち上げた。これにより、各国における手続の共通化が進み、ユーザーの利便性が向上することが期待される。 企業間の提携と人材育成 米国と韓国は、AI技術分野において企業間の提携や人材育成にも注力している。シンガポールと韓国は、AIに関する了解覚書（MoU）を締結し、共同研究助成金の設置やAI政策・ガバナンスの方向性の一致、ヘルスケアAIソリューションにおける好実践の共有に合意した。これにより、両国の企業や専門家が緊密に連携し、AI技術の発展を促進している。4.4 米国のAI技術の国際競争力 まとめ
米国のAI技術は国際的に高い競争力を持っており、特に医療分野において顕著な技術的優位性を示している。主要な企業（IBM Watson Health、Google Health）や研究機関（Mayo Clinic、Johns Hopkins University）が先進的な開発を行い、政府の積極的な支援政策（FDAのガイドライン、ホワイトハウスの政策）がその基盤を強固にしている。また、米国政府のAI政策は、教育プログラムの拡充、研究機関の設立、奨学金やフェローシップの提供、人材育成と採用の各施策を通じて、技術的優位性を維持・強化している。さらに、米国と韓国のような他国との協力と競争も、AI技術の発展を推進する要因となっている。特に、共同研究プロジェクトや技術移転、特許出願、企業間の提携を通じて、国際的な競争力を高めている。これらの要素により、米国はAI技術の開発と応用において他国に対する優位性を確保している。5. 米国のAI技術に対する規制と倫理的考慮
本章では、米国におけるAI技術に対する規制と倫理的考慮について、連邦および州政府、主要企業、学術機関の取り組みを調査し、その結果を報告する。5.1 米国におけるAI技術に対する法的規制
米国におけるAI技術に対する法的規制は、連邦政府および州政府の両方で策定されている。連邦政府は、バイデン大統領の行政命令に基づき、安全性、プライバシー保護、労働者の権利保護を推進するための包括的な政策を策定している。主要な規制機関としては、ホワイトハウス、国防総省（DOD）、管理予算局（OMB）、科学技術政策局（OSTP）があり、これらの機関はAI技術のリスク管理、透明性、倫理的利用を確保するためのガイドラインを提供している。州レベルでは、カリフォルニア州とニューヨーク州が先進的な取り組みを行っており、消費者プライバシー法（CCPA）やアルゴリズムによる差別防止規制などが具体例として挙げられる。 カリフォルニア州のAI技術に関する法的枠組み カリフォルニア州は、AI技術の安全性とプライバシー保護に関する厳格な規制を設けている。特に、消費者プライバシー法（CCPA）は、AI技術によるデータ収集と利用に対する透明性と制御を強化している。また、AI技術の開発者に対しては、安全性テストの結果を州政府に報告することを義務付けている。 ニューヨーク州のAI技術に関する法的枠組み ニューヨーク州は、AI技術の公平性と労働者の権利保護に重点を置いた法的枠組みを整備している。特に、アルゴリズムによる差別を防止するための規制が設けられており、AI技術の開発者はアルゴリズムの透明性と説明責任を果たすことが求められている。また、労働者の権利保護に関しては、AI技術の導入が労働条件に与える影響を評価することが義務付けられている。 AI技術に関する連邦政府の取り組み 連邦政府は、AI技術の安全性、公平性、プライバシー保護を推進するための包括的な政策を策定している。バイデン政権は、AI技術のリスク管理と倫理的な開発を促進するための大統領令を発出し、各州と連携してAI技術の規制を強化している。また、AI技術の開発者に対しては、透明性と説明責任を果たすことを求めている。 ホワイトハウスの役割 ホワイトハウスは、AI技術の安全性と信頼性を確保するための政策を策定している。バイデン大統領の行政命令に基づき、AIシステムの安全性テスト結果の共有や、AI技術のリスク管理に関する基準の策定が行われている。また、AI技術の透明性と責任あるイノベーションを推進するためのガイドラインも発行されている。 国防総省（DOD）の役割 国防総省は、AI技術の倫理的な利用を確保するための原則を採用している。これらの原則は、AIシステムの信頼性、透明性、責任ある利用を確保するためのものであり、DODのAI戦略の一環として実施されている。具体的には、AI技術の偏りを最小限に抑え、法的に適切な方法での利用を推進している。 管理予算局（OMB）の役割 管理予算局は、連邦機関におけるAI技術のガバナンス、イノベーション、リスク管理を推進するための政策を発行している。この政策は、AI技術の透明性を高め、責任あるイノベーションを促進し、連邦労働者の権利を保護することを目的としている。また、AI技術の利用に関する具体的なリスク管理策を提供している。 科学技術政策局（OSTP）の役割 科学技術政策局は、AI技術の研究開発（R&D）を推進し、連邦政府のAI関連活動の調整を行っている。OSTPは、AI技術のリスク管理、プライバシー保護、労働者の権利保護、イノベーションの促進に関する政策を策定している。また、AI技術の透明性と責任ある利用を確保するためのガイドラインも提供している。5.2 米国におけるAI技術に対する倫理ガイドライン
米国におけるAI技術に対する倫理ガイドラインは、企業および政府の両方で多岐にわたる取り組みが行われている。主要なAI企業は、内部および外部のセキュリティテスト、サイバーセキュリティへの投資、AI生成コンテンツの識別機構の開発などを通じてAI技術の安全性、透明性、公平性を確保している。また、社会的リスクに関する研究を優先し、国際的な枠組みの構築にも協力している。政府レベルでは、ホワイトハウスの「AI権利章典の青写真」や「安全で信頼できるAIの開発と使用に関する大統領令」が重要な役割を果たしており、国防総省もAI倫理原則を採択している。これらの法的枠組みは、AI技術の安全性、公平性、透明性を確保し、社会的影響を最小限に抑えることを目的としている。 内部および外部のセキュリティテスト 主要なAI企業は、AIシステムの安全性を確保するために、内部および外部のセキュリティテストを実施している。これにより、システムの脆弱性を早期に発見し、対策を講じることが可能となる。具体的には、ホワイトハウスの発表によれば、バイデン・ハリス政権は主要なAI企業から自発的なコミットメントを確保し、AIのリスク管理を推進している。 サイバーセキュリティへの投資 AI企業は、サイバーセキュリティと内部脅威対策に多額の投資を行っている。これにより、AIシステムの安全性を高め、外部からの攻撃や内部からの不正行為を防止することができる。バイデン・ハリス政権の取り組みとして、AI企業がサイバーセキュリティへの投資を強化することが奨励されている。 AI生成コンテンツの識別機構の開発 AI企業は、ユーザーがAI生成コンテンツを識別できるようにするためのメカニズムを開発している。これにより、情報の透明性が向上し、誤情報の拡散を防ぐことができる。ホワイトハウスの発表によれば、これらの取り組みはAIのリスク管理の一環として行われている。 社会的リスクに関する研究の優先 AI企業は、AIシステムが引き起こす可能性のある社会的リスクに関する研究を優先している。これには、バイアスや差別の防止、プライバシー保護が含まれる。ホワイトハウスの発表によれば、追加のAI企業もこれらのリスク管理にコミットしている。 国際的な枠組みの構築 米国政府は、AI技術の開発と利用を統制するための国際的な枠組みを構築するために、同盟国やパートナーと協力している。これにより、グローバルな視点でのAI倫理基準の確立が期待される。ホワイトハウスの発表によれば、これらの取り組みはAIのリスク管理の一環として行われている。 AI権利章典の青写真 ホワイトハウスの「AI権利章典の青写真」は、AIシステムの設計、使用、展開において公衆の権利を保護するための原則と実践を示している。この青写真は、安全で効果的なシステム、アルゴリズムによる差別防止、データプライバシー、通知と説明、人間の代替手段の提供など、5つの基本的な保護を含んでいる。 安全で信頼できるAIの開発と使用に関する大統領令 2023年10月30日に署名された「安全で信頼できるAIの開発と使用に関する大統領令」は、AI技術の安全性とセキュリティを確保するための新しい基準を設定している。この命令は、強力なAIシステムの開発者に対して安全性テストの結果を政府と共有することを要求し、AIシステムの安全性、セキュリティ、信頼性を確保するための基準、ツール、テストを開発することを指示している。 国防総省のAI倫理原則 米国国防総省（DOD）は、AIの使用に関する倫理的原則を正式に採択している。これらの原則は、責任ある、公平な、追跡可能な、信頼性のある、統制可能なAIシステムの開発と使用を推進するものであり、DODのAI戦略目標と一致している。これにより、米軍がAI分野での法的、倫理的、および政策上の約束を守ることが確保されている。5.3 米国におけるAI技術に関する主要なステークホルダーの役割
米国におけるAI技術の規制と倫理的考慮に関与する主要なステークホルダーには、学術機関、政府機関、企業が含まれる。MITとStanford Universityは、AIガバナンスと倫理に関する政策提言や研究を通じて重要な役割を果たしている。MITは政策提言やホワイトペーパーの発行を通じてAIガバナンスの枠組みを提供し、Stanford UniversityはAI倫理に関する研究を進めている。また、米国と欧州連合は国際的な協力を通じてAI技術の規制と倫理的考慮を推進している。 MITのAIガバナンスに関する政策提言 MITのリーダーと学者からなる委員会は、AIガバナンスの枠組みを提案する政策ブリーフを発表した。このブリーフは、既存の米国政府機関がAIツールを規制するための枠組みを提供し、AIアプリケーションの目的と意図を事前に定義することの重要性を強調している。また、新しいAIツールの監査の進展を求めている。 AI Policy Forumによる政策フレームワーク MITのStephen A. Schwarzman College of Computingが主催するAI Policy Forumは、政府や企業が具体的に実施できる政策フレームワークとツールを提供することを目指している。このフォーラムは、AIに関する政策の進展を評価する動的なツールを作成し、政府がAI政策目標を達成するためのガイドラインを提供する。 AI技術の倫理的考慮に関する研究 Stanford Universityは、AI技術の倫理的考慮に関する研究を進めており、AI倫理ガイドラインの策定や政策提言を行っている。これにより、AI技術の開発と利用における倫理的課題に対処し、社会的影響を最小限に抑えることを目指している。 AI技術の規制に関する国際的な協力 米国と欧州連合は、AI技術の規制と倫理的考慮に関する国際的な協力を進めている。この協力は、AI技術が社会に与える影響を評価し、倫理的かつ責任ある利用を促進するための枠組みを提供することを目的としている。5.4 米国のAI技術に対する規制と倫理的考慮 まとめ
米国におけるAI技術に対する規制と倫理的考慮は、連邦政府および州政府、主要な企業、学術機関が協力して多層的に行われている。連邦政府は、バイデン大統領の行政命令に基づき、安全性、プライバシー保護、労働者の権利保護を推進するための包括的な政策を策定している。主要な規制機関としては、ホワイトハウス、国防総省（DOD）、管理予算局（OMB）、科学技術政策局（OSTP）があり、これらの機関はAI技術のリスク管理、透明性、倫理的利用を確保するためのガイドラインを提供している。カリフォルニア州やニューヨーク州などの州レベルでも、消費者プライバシー法（CCPA）やアルゴリズムによる差別防止規制が導入されている。また、主要なAI企業は、内部および外部のセキュリティテスト、サイバーセキュリティへの投資、AI生成コンテンツの識別機構の開発などを通じてAI技術の安全性、透明性、公平性を確保している。学術機関としては、MITやStanford UniversityがAIガバナンスと倫理に関する政策提言や研究を通じて重要な役割を果たしている。これらの取り組みにより、米国はAI技術の発展と社会的影響のバランスを保ちながら、倫理的かつ責任ある利用を推進している。6 総括
本調査により、米国のAI政策は国家安全保障、経済競争力、教育・研究、倫理・規制の各分野で多岐にわたる施策が講じられていることが明らかとなった。主要なプレイヤーとしては、Google、Microsoft、IBMなどの企業、MIT、Stanford大学、UC Berkeleyなどの大学、NSF、NIH、DOE、NISTなどの政府機関が挙げられる。米国のAI技術は特に医療分野で高い競争力を持ち、政府の積極的な支援政策や国際協力がその基盤を強固にしている。また、規制と倫理的考慮においても、連邦政府、州政府、企業、学術機関が協力して多層的な取り組みを行っている。これらの要素により、米国はAI技術の開発と応用において他国に対する優位性を確保していることが示唆された。作成日: 2024/06/20 このレポートはWeb上の知識を元に、生成AI※ を利用して生成されました。事実と異なる記述を含むことがあるため、内容は良く確認すること。また、本技術は特許出願を予定しています。本レポート及び周辺技術情報の取り扱いには注意すること。 ※生成AI: Microsoft Azure OpenAI Service 提供の GPT-3.5、GPT-4
欧州連合における感染症対策医薬品備蓄体制の現状と展望
1. はじめに
1.1 背景
感染症の流行は国際社会にとって重大な脅威であり、適切な医薬品備蓄体制の構築が不可欠である。欧州連合（EU）では、公衆衛生の保護と医薬品不足の予防・管理を目的として、医薬品備蓄に関する政策が推進されている。本調査は、EUにおける感染症危機管理医薬品の備蓄量、法制度、管理体制、および予算に関する現状を分析し、今後の方向性を探るものである。1.2 目的と調査の概要
本調査は、EUにおける感染症対策医薬品の備蓄量と目的、国家備蓄に関する法制度と検討主体、備蓄医薬品の管理主体と方法、および国家備蓄に係る予算について、デスクトップ調査を通じて分析を行った。具体的な備蓄量は不明であるが、公衆衛生の保護と医薬品不足の予防・管理が主な目的であること、EU法の枠組み内で整備された法制度、欧州委員会による管理体制、および多年次財政枠組みに基づく予算配分の現状が明らかになった。2. 欧州連合における感染症に対応する医薬品の備蓄量と備蓄目的
本章では、欧州連合における感染症に対応する医薬品の備蓄量及び備蓄目的に関する調査を行い、その結果を詳述する。2.1 欧州連合における感染症に対応する医薬品の種類
欧州連合では、感染症に対応するための医薬品備蓄に関する情報が、EMAおよびHERAを通じて提供されている。EMAは、中央で認可された医薬品の情報、医薬品の不足や供給問題に関するガイダンスを公開しており、COVID-19ワクチンの株の更新に関する報告書も含まれている。HERAは、医薬品やワクチン、個人用保護具などの重要な医療アイテムの調達と貯蔵に取り組んでおり、欧州全域での適切な地理的カバレッジとタイムリーな展開を確保する共通戦略を開発している。しかし、具体的な医薬品の種類や数量に関する詳細な情報は見つかっていない。 欧州医薬品庁（EMA）の情報- EMAのウェブサイトでは、人間用、獣医用、ハーブ医薬品に関する情報が提供されている。
- 医薬品の不足や供給問題に関するガイダンスがあり、EU内での人間用医薬品の不足を予防し、管理するための措置が説明されている。
- HERAは、医薬品備蓄のための調達と貯蔵に取り組んでいる。
- 欧州委員会は、医薬品、ワクチン、個人用保護具などの重要な医療アイテムの在庫を調達している。
- 欧州連合の報道機関や専門誌の記事からは、感染症に対応するための医薬品の備蓄に関する具体的な情報は見つかっていない。
2.2 欧州連合における医薬品の備蓄量
欧州連合における医薬品の備蓄量に関する具体的な数値は、参考レポートからは明らかではない。しかしながら、参考レポートに記載されている「A pharmaceutical strategy for Europe」や「Good distribution practice」などの文献から、EUが医薬品の供給安定性に重きを置いていることは推察される。また、「EU pharmaceutical policy: MEPs support comprehensive reform」においては、医薬品政策の包括的な改革が支持されていることが示されており、これにより備蓄量に関する規制や指針が見直される可能性がある。しかし、現時点での具体的な備蓄量についての情報は不足しているため、詳細な数値については確認が必要である。 医薬品戦略 欧州連合では、「A pharmaceutical strategy for Europe」を通じて医薬品のアクセス性、持続可能性、革新性を向上させることを目指している。この戦略は医薬品の供給網の強化を含むが、具体的な備蓄量についての言及はない。 医薬品政策改革 「EU pharmaceutical policy: MEPs support comprehensive reform」によれば、欧州議会は医薬品政策の包括的な改革を支持しており、これには備蓄政策の見直しも含まれる可能性がある。具体的な備蓄量の基準設定については今後の議論を待つ必要がある。 配布実務の良好な実践 「Good distribution practice」は、医薬品の品質と安全性を確保するためのガイドラインを提供している。これは医薬品の適切な備蓄と流通を保証するための基準を含むが、具体的な備蓄量については明記されていない。2.3 欧州連合における医薬品の備蓄目的
欧州連合における医薬品の備蓄目的は、公衆衛生の保護と医薬品不足の予防・管理にある。これは、EMAから提供されるガイダンスとEUの医薬品に関する法律によって支持されている。具体的には、重要な抗生物質のリストの作成、医薬品の再配分を可能にする欧州連帯機構の設立、供給の安全性を向上させるための調達ガイダンスの提供、共同調達の実施などが行われている。これらの措置は、医薬品不足のリスクを軽減し、患者への医薬品供給を確保することを目的としている。 法的枠組みとガイダンス 欧州連合の医薬品に関する法的枠組みは、公衆衛生の保護を目的としており、EMAからのガイダンスにより医薬品の不足を予防し、管理するための措置が提供されている。これには、規則（EU）No 2019/6、規則（EC）No 726/2004、および指令2001/83/ECが含まれる。 医薬品備蓄の対象と管理体制 欧州保健緊急事態対応機関とEMAは、冬に重大な不足が起こりうる主要な抗生物質のリストを作成し、医薬品の欧州連帯機構を通じて加盟国間での再配分を行う体制を整えている。さらに、供給の安全性を向上させるための調達ガイダンスの提供、共同調達の実施、重要な医薬品連携の設立などの措置が計画されている。2.4 欧州連合における感染症に対応する医薬品の備蓄量と備蓄目的 まとめ
欧州連合における感染症に対応する医薬品の備蓄量と備蓄目的についての調査結果は、具体的な数値に関する情報は不明であるものの、公衆衛生の保護と医薬品不足の予防・管理が主な目的であることが確認された。EMAとHERAは、医薬品の不足を予防し、管理するためのガイダンスを提供し、冬季における重要な抗生物質の不足リストの作成や、医薬品の再配分を可能にする欧州連帯機構の設立など、具体的な対策を講じている。また、医薬品政策の改革が支持されており、備蓄量に関する規制や指針の見直しも期待されている。これらの情報を総合すると、欧州連合は感染症危機に対応するための医薬品備蓄において、供給の安定性と公衆衛生の保護を最優先としており、具体的な備蓄量については今後の議論を待つ必要があるが、その目的と方向性は明確である。3. 欧州連合における国家備蓄に関する法制度と検討主体
本章では、欧州連合における国家備蓄の法制度と検討主体について、その枠組み、目的、及び関連する機関の役割に焦点を当て、詳細な調査結果を報告する。3.1 欧州連合における国家備蓄に関する法制度
欧州連合における国家備蓄に関する法制度は、EU法の枠組み内で整備されており、エネルギー安全保障の強化を目的としている。ガス備蓄に関する義務付けは、加盟国に対し、ガス貯蔵施設の備蓄上限の一定割合を義務付けるものであり、金銭的なインセンティブや補償を含むあらゆる手段の講じることが求められている。また、ガス貯蔵施設がない加盟国に対しては、他の加盟国の施設事業者からのガス確保が求められる。さらに、rescEUによる予備能力の蓄積を通じて、化学物質、生物学的物質、放射線、核に関連する事象に対応するための個人防護具や装置の備蓄が強化されている。これらの措置は、EU加盟国のエネルギー供給の安定化と危機対応能力の向上に資するものである。 ガス備蓄義務化 EUは、ガス備蓄を義務付ける法案を発表し、加盟国に対してガス貯蔵施設の備蓄上限の一定割合を義務付けている。2022年11月1日までに備蓄上限の8割、2023年11月以降は9割の備蓄が要求されている。これにより、ロシア産ガスの供給削減に対するEUの危機感が反映されている。 rescEUの強化 rescEUは、EUレベルでの予備能力の蓄積を目的とし、国家レベルの能力が不十分な場合に支援を提供する。実施決定（EU）2021/1886により、rescEUの予備能力の備蓄が改善・強化され、化学物質、生物学的物質、放射線、核に関連する事象に対応するための個人防護具や装置の備蓄が行われている。3.2 欧州連合における国家備蓄の検討主体
欧州連合における国家備蓄の検討主体は、European Centre for Disease Prevention and Control（ECDC）及び欧州委員会であると考えられる。ECDCは感染症の監視、報告、ガイダンスの提供を行い、ワクチン接種や抗微生物耐性の対策を含む公衆衛生上の脅威に対応している。一方、欧州委員会は欧州連合の政策執行を担当し、立法提案の権限を有し、EU法の施行を監督する。これらの機関は、国家備蓄に関する政策や計画の策定において中心的な役割を果たすと推測される。また、感染症対策のためのワクチンや医薬品の備蓄に関しては、ECDCが重要な情報源となり得る。欧州連合の政策決定プロセスにおいて、これらの機関が連携して国家備蓄に関する検討を行うことが予想される。 European Centre for Disease Prevention and Control（ECDC） ECDCは感染症の監視、報告、ガイダンスの提供を行う組織であり、ワクチン接種や抗微生物耐性の対策にも取り組んでいる。国家備蓄に関しては、感染症の発生や公衆衛生上の脅威に対応するためのガイダンスを提供することで、加盟国が適切な備蓄を行えるよう支援していると考えられる。 欧州委員会 欧州委員会はEUの政策執行を担当し、立法提案の権限を有する。国家備蓄に関する政策や計画の策定において、欧州委員会が中心的な役割を果たすことが予想される。特に、感染症対策のためのワクチンや医薬品の備蓄に関するEU法の施行を監督し、加盟国の対応を調整する可能性がある。3.3 欧州連合における国家備蓄に関する法制度と検討主体 まとめ
欧州連合における国家備蓄に関する法制度は、EU法の枠組み内で整備されており、エネルギー安全保障の強化を目的としている。ガス備蓄義務化に関する法案は、加盟国に対しガス貯蔵施設の備蓄上限の一定割合を義務付け、EUのエネルギー供給の安定化と危機対応能力の向上を図っている。rescEUによる予備能力の蓄積は、化学物質、生物学的物質、放射線、核に関連する事象に対応するための個人防護具や装置の備蓄を強化している。国家備蓄の検討主体は、ECDCと欧州委員会であり、感染症の監視、報告、ガイダンスの提供、ワクチン接種や抗微生物耐性の対策を含む公衆衛生上の脅威に対応している。また、欧州委員会はEU法の施行を監督し、立法提案の権限を有している。これらの機関が連携し、国家備蓄に関する政策や計画の策定に中心的な役割を果たしていると考えられる。4. 欧州連合における国家備蓄医薬品等の管理主体と管理方法
本章では、欧州連合における国家備蓄医薬品等の管理主体及び管理方法についての調査結果を詳述する。新型コロナウイルス対策を踏まえた欧州委員会の取り組み、加盟国と産業界の協力体制、管理方法の具体的施策に至るまでの分析を行う。4.1 欧州連合における国家備蓄医薬品等の管理主体
欧州連合における国家備蓄医薬品等の管理主体は、欧州委員会であると結論付けられる。新型コロナウイルス対策として、欧州委員会は人工呼吸器や防護マスクなどの医療機器の戦略的備蓄措置を実施し、EU加盟国は備蓄にかかる経費の90％を欧州委員会に申請し、助成を受けることが可能である。さらに、医薬品の輸送を優先するための優先レーン導入を支持する産業界の動向も確認されており、国際協調の必要性が強調されている。これらの事実から、EUにおける国家備蓄医薬品等の管理は、欧州委員会が中心的役割を果たしていると認識される。 欧州委員会の医療機器戦略的備蓄措置 欧州委員会は、新型コロナウイルス対策の一環として、人工呼吸器や防護マスクなどの医療機器の戦略的備蓄措置を実施している。これにより、EU加盟国は備蓄にかかる経費の90％を欧州委員会に申請し、助成を受けることができる。この措置は、EU全体の公衆衛生危機管理能力を高めることを目的としている。 産業界の国際協調と輸送優先 欧州ジェネリック医薬品協会は、国際協調の必要性を強調し、中国やインド、広域欧州、米国などとの連携を重要視している。また、欧州化学工業連盟は、医薬品や医療器具、食品、飲料水の輸送を優先するための優先レーン導入を支持しており、これらの動向は、EUにおける医薬品等の備蓄管理において、国際的な調整と協力が求められていることを示している。4.2 欧州連合における国家備蓄医薬品等の管理方法
欧州連合（EU）における国家備蓄医薬品等の管理方法は、薬品供給の短期的な不足を防ぐための継続的なモニタリング、規制の柔軟性、共同調達、備蓄などの措置によって特徴付けられる。EUは、医薬品の生産の地理的な移転や供給チェーンの脆弱性といった課題に直面しており、これらに対処するために、Critical Medicines Allianceの設立、供給チェーンの多様化、イノベーションと製造能力の強化、国際パートナーシップの重要性を強調している。また、欧州保健連合の構築に向けた提案が行われ、EUレベルでの保健危機とパンデミックの備えに関する計画と提言が策定され、国レベルでの計画作成が支援されている。これらの取り組みは、医薬品の供給不足に対処し、EU加盟国間での調整を促進するために重要である。 欧州委員会の通信 欧州委員会は、EUにおける薬品不足の問題と対策について述べた通信を発表しており、継続的なモニタリング、規制の柔軟性、共同調達、備蓄などの対策が提案されている。 良い流通慣行（GDP） GDPの遵守により、薬品の認可、適切な保管、汚染の防止、適切な回転率、正しい受取人への配送が保証される。COVID-19パンデミックによる規制の柔軟性は段階的に廃止され、GMPおよびGDPの検査が再開されている。 欧州保健連合の構築 欧州委員会は、欧州保健連合の構築に向けた提案を行い、EUの保健安全保障の枠組みを強化することを目指している。この提案には、EUレベルでの保健危機とパンデミックの備えに関する計画と提言が含まれており、加盟国は保健制度指標の報告を強化し、EUレベルで統合監視システムが作成される。 医薬品等の供給不安への対応 医薬品等の供給不安への対応についての情報が提供されており、医薬品の製造販売業者からの情報公表や医療用医薬品供給情報緊急調査の結果が公表されている。医療用解熱鎮痛薬等の供給相談窓口が設置され、医薬品の安定供給に関する対策や情報提供に関する通知がある。4.3 欧州連合における国家備蓄医薬品等の管理主体と管理方法 まとめ
欧州連合（EU）における国家備蓄医薬品等の管理主体は、欧州委員会である。新型コロナウイルス対策として、欧州委員会は医療機器の戦略的備蓄措置を実施し、EU加盟国は備蓄経費の90％を助成申請することが可能である。また、産業界は国際協調と輸送優先レーンの導入を支持しており、国際的な調整と協力が強調されている。管理方法に関しては、薬品供給の短期的な不足を防ぐための継続的なモニタリング、規制の柔軟性、共同調達、備蓄などの措置が特徴であり、EUレベルでの保健危機とパンデミックの備えに関する計画と提言が策定されている。これらの取り組みは、医薬品の供給不足に対処し、EU加盟国間の調整を促進するために重要である。欧州委員会の通信や欧州保健連合の構築提案など、具体的な施策を通じて、EUは医薬品等の国家備蓄の管理を効率的かつ戦略的に行っていることが確認される。5. 欧州連合における国家備蓄に係る予算
本章では、欧州連合における国家備蓄に関わる予算配分の実態について、詳細な調査結果を報告する。多年次財政枠組みに基づく予算の概要及び具体的な支出項目の分析を行い、その結果を淡々と述べる。5.1 欧州連合における国家備蓄に係る予算の割り当て状況
欧州連合の国家備蓄に係る予算割り当てに関して、2021年から2027年までの多年次財政枠組み（MFF）に基づき、主に長期的な支出計画が策定されている。予算は、農村地域の開発、環境保護、外部国境の保護、人権の促進など多岐にわたる活動に充てられており、COVID-19パンデミックからの経済回復支援も含まれている。予算の約3/4は国の当局と共同で、約18%は委員会とその機関が直接管理し、残りの8%は他の国際機関や非EU諸国が間接的に管理している。2023年の予算は、特にCOVID-19からの回復、雇用の保護と創出、持続可能なヨーロッパの構築に焦点を当てている。国家備蓄に関する直接的な予算割り当ての詳細は特定されていないが、安全保障の強化という文脈での予算配分が示唆されている。 多年次財政枠組み（MFF） 欧州連合の予算は、2021年から2027年までの期間をカバーする多年次財政枠組み（MFF）に基づいており、この枠組みはEUの長期的な支出計画を定めている。予算の配分と実施には、委員会、理事会、議会が関与しており、最終的な責任は委員会にある。予算は、EU内の経済、社会、地域の結束を強化するために最大の割合が割り当てられている。 予算の管理と実施 予算の約3/4は国の当局と共同で管理され、残りは委員会とその機関、または他の国際機関や非EU諸国によって管理されている。予算の実施においては、透明性と説明責任が確保されている。年間予算は共同で決定され、委員会が予算案を提出する。 予算の用途と優先順位 2023年の予算は、COVID-19パンデミックからの回復、雇用の保護と創出、環境に配慮した持続可能なヨーロッパの構築に焦点を当てている。また、不法移民の対策、国境管理の改善、安全保障の強化なども予算の用途に含まれている。5.2 欧州連合における国家備蓄に係る予算の使途
欧州連合（EU）の国家備蓄に係る予算の使途は、多年次財政枠組み（MFF）に基づいており、2021年から2027年までの期間をカバーしている。予算は経済、社会、地域の結束、ウクライナへの支援、パンデミックからの回復、雇用の保護と創出、環境保護、デジタル化、イノベーション、不法移民の撲滅、国境管理の改善、セキュリティ強化など、多岐にわたる支出領域をカバーしている。NextGenerationEUイニシアチブと共に、特にCOVID-19危機からの回復を支援するための予算が重要な役割を果たしており、資金の90%は直接管理されるRRFを通じて流通されている。予算の実施状況は、委員会、理事会、および議会によって共同で決定され、前年度の実施状況に基づいて評価される。 多年次財政枠組み（MFF）とNextGenerationEU 欧州連合（EU）の予算は、5〜7年の長期的な支出計画である多年次財政枠組み（MFF）に基づいており、2021年から2027年までの期間をカバーしている。COVID-19危機からの回復を支援するため、NextGenerationEUイニシアチブが設立され、EU経済の復興に資金を提供している。予算の規模と配分は、委員会、理事会、および議会によって決定され、委員会がその管理を担当している。NextGenerationEUの資金の90%は、直接管理される回復と強靱性の施設（RRF）を通じて流通される。 2023年度のEU総予算 2023年度の欧州連合の総予算は、ウクライナへの支援、パンデミックからの回復、雇用の保護と創出、環境保護、デジタル化、イノベーションなどの重要な支出領域をカバーしている。予算は、経済、社会、地域の結束を強化し、ロシアのウクライナ侵略による影響を緩和するために重要な資金を提供している。また、不法移民の撲滅、国境管理の改善、セキュリティの強化にも焦点を当てている。予算の実施状況は、前年度の予算の実施状況に基づいて評価される。5.3 欧州連合における国家備蓄に係る予算 まとめ
欧州連合（EU）における国家備蓄に係る予算は、2021年から2027年までの多年次財政枠組み（MFF）に基づき、長期的な支出計画の一環として策定されている。予算の大部分は経済、社会、地域の結束を強化するために割り当てられており、COVID-19パンデミックからの経済回復支援も含まれている。2023年の予算は、特にパンデミックからの回復、雇用の保護と創出、持続可能なヨーロッパの構築に焦点を当てている。国家備蓄に関する直接的な予算割り当ての詳細は特定されていないが、安全保障の強化という文脈での予算配分が示唆されている。NextGenerationEUイニシアチブを通じて、特にCOVID-19危機からの回復を支援するための予算が重要な役割を果たしており、その資金の90%は直接管理される回復と強靱性の施設（RRF）を通じて流通されている。EUの予算実施は透明性と説明責任を確保しつつ、委員会、理事会、議会によって共同で決定されている。これらの情報から、EUにおける国家備蓄に係る予算は、広範な社会経済的目的に充てられており、安全保障という観点から間接的に国家備蓄に関連する活動に資金が配分されていると考えられる。6 総括
EUにおける医薬品備蓄体制は、公衆衛生の保護と医薬品不足の予防・管理を主目的としている。備蓄量に関する具体的な情報は不明だが、EMAとHERAによる対策、ECDCと欧州委員会による法制度の整備と検討、欧州委員会による管理体制の実施、および多年次財政枠組みに基づく予算配分が行われている。これらの取り組みは、EUが感染症危機に対応するための医薬品備蓄において、供給の安定性と公衆衛生の保護を最優先としていることを示している。新たな発見として、医薬品政策の改革支持と予算配分の透明性が確認され、EUの備蓄体制が今後も進化し続ける可能性が示唆された。作成日: 2024/04/25 このレポートはWeb上の知識を元に、生成AI※ を利用して生成されました。事実と異なる記述を含むことがあるため、内容は良く確認すること。また、本技術は特許出願を予定しています。本レポート及び周辺技術情報の取り扱いには注意すること。 ※生成AI: Microsoft Azure OpenAI Service 提供の GPT-3.5、GPT-4