実証試験では、台数が拡大すると処理データの項目が増えますが、さまざまな最新技術を駆使して処理速度が早くなるという結果が得られたといいます。

　具体的には、数十万台では数十項目で10分程度だったのに対して、数百万台では数百項目で数十秒、さらに数千万台では数千項目あっても秒単位でデータを処理できる見込みがあるとのことです。

　そのうえで、ユーザーが直接体感できるサービスについて、次のような事例を挙げています。

　ひとつは、車載カメラやドライブレコーダーなどが捉えた画像から地図を作ることです。国が産学官連携で構築した高精度三次元地図・ダイナミックマップと連携することで、リアルタイムに近いような地図を作成することが可能になります。これは将来的に、高度な自動運転が普及する際に必要不可避になる技術でしょう。

　ふたつ目は障害物検知で、路上に落ちている障害物の情報を後続車に通知するシステムです。実証初年度の2018年には、通知速度は約15秒から20秒でしたが、2019年には約7秒から9秒、そして2020年には約5秒を可能としています。

　今後さらに技術が進化して、ほぼリアルタイムで情報が伝わるようになれば、夜間の高速道路などでの重大事故を防ぐなどユーザーにとっての安心感が飛躍的に上がるでしょう。

　みっつ目は渋滞原因特定です。走行データと画像解析により渋滞の場所が原因を特定し、それを渋滞情報が直接必要なクルマに対して優先的に知らせることが考えられます。

　このように、トヨタとNTTによるICT基盤に関する一連の実証実験は、「走る・曲がる・止まる」というクルマの基本性能に基づくユーザーサービスであることが分かります。

　コネクティッドカーの数が増えることで、サービスのリアルタイム性と精度が上がることも実証され、これを基に社会実装に向けた動きが本格化するということでしょう。

　もっとも大きな今後の課題は、NTTのICT基盤に連動する車載通信システムの標準化です。

　トヨタ車どうしであればコネクティッドできても、他メーカーのクルマとコネクティッドできないのでは、コネクティッドカーの本来の目的が達成できないことは明らかです。

　まずは、トヨタやトヨタと技術提携や資本提携しているダイハツ、マツダ、スバル、スズキでシステムを標準化しながら、ほかの国産メーカーはもとより、海外メーカーとの連携することになると思われますが、クルマのデータ管理はメーカーにとって“金の生る木”であり、国際的な連携にはさまざまなハードルがあることが予想されます。

　ただし、直近で自動運転技術を普及に関する国際会議などに参加して感じるのは、欧米では車載データの有効利用を積極的に考えようという動きが着実に拡がってきている点です。

　また、クルマの技術的な国際標準化に関しては、国連欧州経済委員会の自動車基準調和世界フォーラム（WP29）で議論されるのですが、現時点ではコネクティッドカーの車載通信システムに関する具体的なワーキングチーム体制は敷かれていないようです。

　トヨタとNTTとの連携による技術革新が今後、世界の自動車産業界にどのような影響を与えるのか、その動向を見守っていきたいと思います。