そこでソフトバンクでは、車内外で発生する問題を遠隔から認識するケースとして「1.最小リスク状態に陥った際に、車両側からの通知を受ける」、「2.車内で何かしらのトラブルが発生した際に、乗員・乗客、または第三者からの連絡を受ける」、「3.車両側だけではトラブルを判断できない際に、別のレイヤーで問題を検知する」が挙げられると考えていと言います。

　これらのケースに対して、ソフトバンクではAIを活用してこれらの問題を検知し、自動運行監視者に必要な情報を通知する手法の開発に取り組んでいます。

　遠隔監視AIの開発に関してのソフトバンクは次のように説明しています。

「近年、日本各地で行われている複雑な交通環境下の自動運転実証においては、自動運行監視者は映像などのさまざまなデータを目で見て問題を認知していました。

　しかし遠隔監視AIの活用によって常時それらのデータを人が監視する必要はなくなり、自動運行監視者1名でより多くの車両を監視できるようになります」

　その一方で自動運行監視者のタスク管理も重要になってきます。

　ソフトバンクでは、この課題を解決するために、自動運行監視者のタスク管理を自動化するシステムを開発。

　タスク管理を効率的に行う上で重要なことは、人が真に対応すべきタスクにシステムで優先度を自動で付与して、自動運行監視者に提示することだと言い、提示された優先度に応じて順番に対応していけば、早急に対応すべき問題を見落とすことが無くなります。

　なおソフトバンクが2023年6月に竹芝エリア（東京都港区）で自動運転の遠隔監視業務の省人化に向けた実証実験を行いました。

　この実証実験では、車両から送られてくるさまざまなデータを、開発した遠隔監視AIによって分析。

　人が対応すべき問題に絞ってタスク管理することによって、運行監視者1名で計10台の車両の遠隔監視業務が行えることが分かっています。

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　また、自動運転運用プラットフォームの有効性とスケーラビリティーを評価するため、ソフトバンクは東京海上日動火災保険株式会社と共同で検証を行いました。

　検証では、自動車事故などの緊急通報業務を行っているプロのオペレーターに当該プラットフォームを実運用を想定して利用することで、車内外で発生するさまざまな問題に遠隔から的確かつ効率的に対応できるかを評価。

　検証の結果は、自動運転運用プラットフォームを活用することにより、自動運行監視者2名で数百台規模の自動運転車から発生する問題に対応できることがわかっています。

　さらには、車両が停止している時間を最小限に抑えることによって、サービス上の課題解決に貢献できることが確認されたと言います。