LC Signal AI・データ 2026.10.22

KDDI、自動運転車の遠隔監視を支えるAIを開発──複数車両の異常に対応優先度を提示

KDDIは10月22日、レベル4自動運転で、
1人が多数の車両を見守る「1対N型遠隔監視」を支援する
AIエージェントを開発したと発表した。
異常が起きた車両の映像や情報を分析し、
対応の優先度と推奨対応を監視者に示す。
11月から実証を始め、2027年以降の早期の社会実装を目指す。

開発の背景──複数の車両が同時に止まったら、どこから対応するか

KDDIの発表によると、遠隔監視型のレベル4自動運転では、
遠隔監視システムと、車両の状況確認や異常時の対応を担う
特定自動運行主任者（監視者）の配置が義務付けられている。
同社は、人手不足に対応しながら運行コストを抑えるため、
1人で多数の車両を監視する体制が重要だとしている。

KDDIの技術解説は、急な大雨で同じ地域の車両が次々に停車する例を挙げる。
車両によって停車場所は異なり、停止した後にも、
倒木や道路の冠水などが発生する可能性がある。
監視者が複数の映像を切り替えて確認し続ける負担が課題となる。

AIは、異常アラートをきっかけに、
対象車両の位置情報やカメラ映像などを取得する。
アラートに関連するデータを分析し、
最初の判定で終わらず、周辺状況の変化に応じて対応優先度を更新する。

技術解説では、安全に路肩へ停車した段階では優先度を低くし、
その後、前方に倒木や冠水が発生して追加対応が必要になった場合には、
優先度を高くする例を示している。
監視者が別の車両に対応している間も、状況の変化を追う。

車両のカメラ映像と各種情報の分析には、
VLM（視覚言語モデル）を活用する。
緊急通報や現場駆け付けの手配などの推奨対応に加え、
判断理由を画像と文章で監視画面に表示する。
監視者は重要な箇所を確認し、最終判断を下す。

理由も示すのは、監視者が対応案の根拠となったデータを
集中的に確認できるようにするためだ。
KDDIは、提示内容が適切かを速やかに確かめられ、
迅速かつ的確な最終判断につながると考えている。

KDDIは2025年7月、新東名高速道路で、
自動運転トラックの異常検知、現場への駆け付け、
車両退避を組み合わせた実証に成功した。
2026年10月からは、つくば市の自動運転路線バスの遠隔監視も始めている。

今回のAIの実証は「モビリティコントロールセンター」で行う。
多数の車両で異常が同時発生する状況や、
停車後に周辺状況が変わる場面を模擬して有効性を検証し、
KDDIスマートモビリティと協力して改善を進める。
現時点では、監視できる台数や業務負担の削減率は示していない。

今回の特徴は、停車時の異常を知らせるだけでなく、
その後の変化を追って対応順を更新する点にある。
人が別の車両に対応している間にも状況を追える仕組みは、
同時に複数の問題が起きる場面で役立ちそうだ。
実証では、優先度と判断理由の提示が、
監視者の対応をどこまで支えられるかに注目したい。

本記事は2026年10月22日時点の公開情報に基づき、AIを活用して作成しています。
発表日は公式ページの日付表記に従っています。
開発した機能と、今後の実証・社会実装の計画を区別して記載しています。
「LC Signalの視点」は、公開情報を踏まえた本メディアの考察です。