newmoは現在、全国1,400台以上のタクシー車両と2,000名超の従業員を擁する事業体制を構築しています。
本講演では、このリアルな事業基盤を活用し、現場の知見を反映した「自動運転タクシーの社会実装戦略」について解説します。さらに、大阪市・堺市での実証実験の進捗を交え、既存のタクシー事業と先端技術をいかに融合させ、安全で持続可能なモビリティの未来を切り拓くのか。タクシー事業者ならではの視点から今後のロードマップを提示します。

1. 全国1,400台・従業員2,000名体制で展開するタクシー事業の強みと現状
2. タクシーの運行現場の知見を活かした、独自の自動運転システムについて
3. 大阪市・堺市における実証実験の進捗と、今後の社会実装ロードマップ
4. 既存事業と先端技術の融合が創る、安全で信頼される自動運転の未来

テスラ社を取材した、自動車ジャーナリスト清水和夫氏が解説する。

自動車・モビリティの知能化がIn-CarとOut-Car双方から進む中で、PwCスマートモビリティ総合研究所が提唱する産業アーキテクチャによる全体俯瞰、全体最適化視点の重要性を解説し、グローバルでの競争力強化のためにあらゆる点で開発期間を短縮させることが求められ、従前プロセスから大きく変化が求められる法規対応やソフトウエア品質確保プロセス、およびあらゆる場面で活用が進むAIと適切に向き合うための最新のAIガバナンスについて紹介する。

1. 自動車産業におけるマクロ変化
2. In-CarにおけるAI活用とその要所
3. 全体アーキテクチャを俯瞰した際の全社AIガバナンス

トヨタ自動車は、交通事故ゼロの実現に向け、自律システムの性能向上、インフラ協調、人との協調を組み合わせた三位一体の安全技術開発を進めている。本講演では、車載センシングやAIによる認知・判断・制御の進化に加え、インフラ連携による死角・遮蔽への対応、ドライバーや他の交通参加者との協調による安全性向上の方向性を紹介する。あわせて、これらをデータドリブンに継続進化させるソフトウェア基盤としてAreneにも触れ、SDV時代の自動運転・先進安全、そして交通事故ゼロに近づく将来の交通社会の姿を展望する。

1. 自律システムの性能向上、インフラ協調、人との協調による三位一体の安全技術開発
2. 車載センシングとAIによる認知・判断・制御の進化
3. 死角・遮蔽・突発事象に対応するインフラ連携と人との協調
4. 三位一体の安全技術をデータドリブンに継続進化させるAreneの役割

AI Defined Vehicle（AIDV）の実現には、AIの性能向上だけでなく、車両、クラウド、データ、開発環境を横断して進化し続けるソフトウェアプラットフォームが不可欠。本講演では、AI Drive、AI Partner、そして Nissan Scalable Open Software Platform を中核とした AIDV 実現アーキテクチャを紹介します。Nissan Scalable Open Software Platformが段階的に進化することで、AI の開発・展開・更新を継続的に可能とし、結果として AI Defined Vehicle の進化そのものを加速させていく設計思想を、SDV プラットフォームの構造とともに解説します。

1. AI Defined Vehicleを成立させるソフトウェアプラットフォームの役割
2. AI Drive／AI Partnerを横断的に支えるSDV基盤アーキテクチャ
3. Nissan Scalable Open Software Platformが実現する段階的・継続的な進化
4. プラットフォームの進化がもたらすAI Defined Vehicle開発の加速

本セッションでは、ロケーション技術とAIがスマートビークルの未来をどのように形づくっているのかを解説し、現代の車両アーキテクチャやソフトウェア定義プラットフォームにおいて、基盤技術として果たす役割を紹介します。
さらに、従来のナビゲーションの枠を超え、ロケーションインテリジェンスが二輪モビリティにおける安全性やシステム設計をどのように向上させているのかを、複雑な道路環境、ライダーの行動特性、リスク認識といった実社会の課題を交えて解説します。
業界連携の重要性に焦点を当て、エコシステム全体でのパートナーシップが、次世代モビリティを支える革新的かつスケーラブルなマップインテリジェンスの提供をどのように可能にしているのかを紹介します。

※英語講演、日本語訳有

いすゞは、人手不足による物流・人流における喫緊の社会課題解決に向け、2027年度に日米で自動運転レベル4のトラック・バス事業の実現を目指しています。高度な車両制御技術を強みに、安全性を担保した自動運転車両開発に取り組んでいます。国内では大型幹線輸送トラックと路線バスの社会実装を進め、パートナーと連携して公道でのデータドリブン開発や実証実験を展開しています。米国ではミドルマイル領域での開発を通じ、配送需要の増大といった社会課題に対応します。
本講演では、これらの取り組みと商用車における自動運転の課題や展望について紹介します。

1. 2027年度に日米で自動運転の事業化を目指している
2. 日本の幹線輸送大型トラックの自動運転開発
3. 日本の路線バスの自動運転開発
4. 北米ミドルマイルにおける自動運転機開発

スケーラブルなL4自動運転の実現には、人間の10倍の安全性（10億kmあたり1件の死亡事故）と、1,000億km規模の実走行データが必要であり、量産車によるデータ蓄積が不可欠である。
Momentaは、量産ADAS/ADとRobotaxiを両立する「二本足」戦略により、80万台超のデータフライホイールを構築。さらにR7 RL World Modelにより自己進化を実現し、安全性・快適性・効率を最適化。日本を含むグローバル展開でL4実現の基盤を築いている。

1. フィジカルAI
2. RLワールドモデル
3. データフライホイール
4. スケーラブルL4

※日本語での講演となります。

MOIAはドイツ・ハンブルクにて乗合型シャトルを1,200万回以上運行した実績と知見を基に、自動運転領域へと事業を展開しました。MOIA自社での運行のみならず、モビリティ事業者が自らのブランド・チャネル・価格にて自動運転サービスを行うことができるターンキーソリューションも提供しており、自動運転車両（ID.Buzz AD）、フリート・サービスの統合管理ソフトウェア、およびその導入支援をパッケージ化しております。
MOIAは自動運転の展開のため、世界で最も厳しいEUでの型式認証取得を進めており、日本においても規制・運行・技術面での知見提供を目指します。

1. モビリティ事業者自らによる自動運転サービスを可能にするターンキーソリューション
2. VW自動運転車両「ID.Buzz AD」を使用したパッケージサービス
3. 厳しいEUの認証取得を前提とした、展開性の高い技術
4. 高齢化および地方部の人口減少に伴う日本の交通課題の解決に寄与する技術

※英語講演、日本語訳有

ゴールはあくまでも私達の社会や暮らし。自動運転の社会実装がなされた後どんな社会になるのかを議論する。