KDDIが1対N監視AIを開発

KDDIの取り組みは規制の枠組みの中にある。レベル4の遠隔監視サービスには遠隔監視システムと、車両の状態を確認し異常に対応する特定自動運行主任者が必要だ。この要件により、車両台数が増えるほど監視者がボトルネックになる。だからこそKDDIは、人手不足下で運用コストを抑えながら自動運転車の展開を広げる上で1対N型遠隔監視が重要だと位置づける。

KDDIが狙う難所は、単一の異常の検知ではなく、複数の異常の同時処理だ。複数の車両が停止すると、監視者は各車両の状態と周囲をリアルタイムに把握し、どれを先に対応するかを素早く決めなければならない。エージェントは停止後の状況、例えば飛来物や周囲の交通の変化を分析し続け、監視者が別の車両の対応中でも優先度を更新する。VLM（視覚言語モデル）でカメラ画像と車両データを組み合わせ、推奨対応とその根拠を示す。

KDDIとKDDIスマートモビリティはすでに、自動運転やオンデマンド交通の導入から運用までを自治体や交通事業者に支援しており、モビリティコントロールセンターでの遠隔監視も手がける。11月にそこで行う、異常の同時発生や停止後の変化を模擬する実証は、2027年以降の早期社会実装に向けた検証段階と位置づけられている。