超高精度の車と求められる極限の頭脳。
今回は、自動運転時代の整備・現場の仕事も織り交ぜて、作品を展開した。著者が感じたことは、メリットとデメリットを1つずつ。
メリットは事故率の大幅な減少予測と物流の正確性向上に尽きる。これから、時代の変化と社会発展は必ず、超高速・大量処理時代に移行する。もちろん、自動車業界も大きな影響を受ける。2030年頃から、基盤ができて、2045年にはこれが当たり前になる。
デメリットは数ミリのミス。秒単位の遅延すら、大問題になることが浮き彫りになった。人間も機械の製造も100％完璧な製造が常求められている。それは、機械時代に移行しても同じ。例え、０．１％のミスですら、トラブルの責任になりうることだ。AIの思考・判断では、人間を遥かに超える頭脳の力を有するが、それがゆえに人間の判断すら採用されにくくなることも意味する。
賛否両論あるが、著者はAI時代に移行し、もっと、無駄や不合理がなくなって、AIが人間に富をもたらしてほしいと考えている。今作が運転・配達・製造の面から社会変化などの一役を変えたらこの上ない喜びだ。
第4章：人間の「運転」の終焉と残された自由― 手動運転は贅沢か、罪か
運転が「技術」だった時代は、もう遠い昔の話だ。今、それは嗜好品、あるいは過去の文化財として扱われている。自動運転車が法的に標準化されたのは2030年。
以降、交通法は段階的に改定され、2042年をもって、都市部での手動運転は全面禁止となった。その年、国交省が発表したスローガンは、今でも議論の的だ。「人の手でハンドルを握ることは、美しく、そして危険だ。」それは、運転という行為の“追悼”でもあり、“警告”でもあった。自動運転 vs マニュアル車：分断の始まり
初期の自動運転車は、マニュアル車と共存していた。都市の中では自動制御が働き、高速道路では一部手動操作も許可されていた。「緊急時は人が対応する」という考えが、まだ残っていたのだ。だが、事故率は証明してしまった。人間の判断はAIよりも危険であり、人間の反射神経はAIよりも遅いと。特に問題になったのは、“混在ゾーン”における事故。AI車両同士では完璧に調整される距離感が、手動運転車の乱れた動きによって崩壊する。
2037年、ついにAI運行連盟（AIDL）は声明を出した。「人間の操作は、AIの予測可能性を著しく損なう。」以降、手動運転車は“AI交通システムにおけるノイズ”として扱われるようになった。それは静かな断罪だった。手動運転モードと“ボタンの重み” 現在の車には、緊急時の“マニュアル切り替えモード”が搭載されている。物理的には存在する。だが、使える状況は厳格に制限されている。まず、乗員の健康認証が必要。 過去5年以内に無事故・無違反であること。自動運転免許の上位資格を保有していること。さらに、手動操作中の全責任は使用者に課される。
ボタン一つで切り替えられるはずの操作には、何重もの承認プロトコルが課されているのだ。私が初めてこのモードを試したのは、訓練施設のシミュレーターだった。 画面の中でハンドルを握った瞬間、AIからのガイダンスが消えた。誰も助けてくれない、という静かな恐怖が、体中に走った。自由とは、時に無保護であることだと、そのとき知った。
■ 「運転免許」は今どうなったのか？
自動運転が主流になってから、「運転免許」は不要になった― そう誤解している人も多い。だが、現実は逆だ。自動運転車を利用するための登録制度は厳密に存在している。 それは「乗員としての行動規範」を学ぶためのものでもあり、 事故時における「記録提出や保守義務」を理解させるためでもある。さらに、手動運転モードを使うには、 別途『補助操作特別許可証』が必要だ。 これには年1回の適性検査と、AIによる心理評価が課される。つまり、現代の“運転免許”とは、車の中で何をしないかを許可する制度になったのだ。
■ 趣味としての運転、閉じ込められた自由
現在、手動運転は「私有コース」や「運転体験施設」のみで許可されている。 山奥のサーキットや、VR連動の走行シミュレーター。“Drive Resort”と名付けられた施設では、かつての名車が定期メンテナンスされ、有料で走行体験ができる。料金は高い。1時間の走行体験で5万クレジット。車両維持のための税金や保険料が跳ね上がっているからだ。
運転は、もはや経済的にも社会的にも“特権”になった。自由ではあるが、万人のものではない。一部の旧世代ドライバーたちは「操作を奪われた」と抗議。自由主義の崩壊だと騒ぐ声もあった。だが、社会全体の幸福度と安全性は明らかに上がった。ハンドルを握る権利と、命の価値。その二択の末に、人々は“便利さ”を選んだ。
■ 自由とは、どこまで許されるか 私、水野春香がこの分野を選んだ理由は、「自由と管理の境界線」に興味があったからだ。AIの判断は、完璧で、効率的で、正確だ。だが、それは同時に、人間の“好きにしていい”を奪っていく。運転は、もう誰のものでもない。だが、その“消えた感覚”を取り戻したいと願う人は、少なからずいる。静かなエンジン音、風の抵抗、微細なハンドルの重み。そのすべてが、AIには“無駄”と分類された感覚だ。 でも私は思う。無駄の中にこそ、人間らしさがあったのではないか、と。ハンドルは、まだ車に残っている。けど、それに触れる手は、次第に減ってく。そして、いつか完全に、忘れられるかもしれない。“運転していた時代”の記憶を。
第5章：現場に残された人間たち― 資格、責任、そして新しいスキル ―
「整備士って、もうドライバーよりレアな資格なんだよ。」かつてガレージでオイルにまみれていた職業が、 今やホワイトジャケットと端末を操サイレントワーカー”に変貌した。整備の現場は、2030年代以降に大きく再編された。きっかけは2025年、政府が発表した「次世代運行管理基準」。この制度改定により、自動運転車両の整備・診断・再構築に携わるには、
『次世代運行技術者（通称：L5ライセンス）』の取得が義務化された。
■ 整備士は、エンジニアになった 旧来の「自動車整備士」資格では対応できないほど、車両の中心は物理部品からAI、センサー、OS、通信モジュールへと移っていた。今の整備士に求められるのは、以下のようなスキルだ： 自動走行AIの診断・再起動手順の理解 クラウド経由の車両ログ解析
セキュリティパッチの適用と脆弱性対応 多層センサー（LiDAR、ミリ波、カメラ）の同期調整 通信インフラの状態確認とログ収集 つまり、「整備＝ソフトウェア保守」の時代が到来したのだ。整備士・エンジニアたちは、これに対応するため国家が指定する再教育プログラムを半年〜1年単位で受講する義務がある。 一部の専門校や高等専門機関では、L5整備者を目指す学科が新設された。
■ 運行管理者の資格と責任の再定義
もう一つ重要な職種が「運行管理者」。元はトラックやバスの運行計画を担う存在だったが、今や役割は激変している。2040年以降、運行管理者は「都市AI交通制御のモニタリング責任者」と定義され、IT企業と自治体が共同で認証・配置するようになった。彼らは、街全体の車両群を“一つの巨大な生き物”として管理する。
そのために必要な能力は以下の様なもの：クラウド交通管理システム（CTMS）の監査と再構築提案 渋滞予測AIのパラメータ修正申請 事故発生時の自動介入ログの読解 災害時の手動制御プロトコルの理解利用者対応と契約責任の説明能力（コンシューマ法務含む）これらは、もはや「運行」でなく、都市ITインフラの現場運営だ。その為、多くの運行管理者はIT企業出身者が再研修を受けて転職してきている。
■ IT企業と現場の再統合 この分野における最大の構造転換は、 製造・運用・保守のすべてがIT企業主導になったことだ。かつてトヨタやホンダが担っていた工程は、今や以下の企業に細分化されている：製造基盤：NeoDrive（ハードウェア製造委託） OS開発：SoftAuto Systems（自動運転OS）
通信管理：LinkSphere（5G/6G通信最適化）保守・アップデート：MetaRoute Maintenance（契約更新・整備管理） 運行制御：Amazon Drive Grid（都市AI交通インフラ）
それぞれの企業に対し、国家は「保守契約責任義務」と「透明性開示プロトコル」の遵守を求めており、これを現場で監査・運用するのが人間の資格者たちとなる。つまり、IT企業がシステムを作り、国家が法を作り、現場の人間が“つなぎ役”として責任を持つ構造になっている。
■ 教育の現場も変わった
自動車大学校や教習所は、最も変化を余儀なくされた教育機関の一つだ。もはや「運転技術」は教える必要がなくなった。代わりに教えるのは、以下のような新科目だ：自動運転AIとの連携操作 ログ取得と事故時対応フロー 緊急時の介入ルールとユーザー責任 マニュアル操作許可プロトコル パーソナライズAIとの意思疎通演習 教習所の講師は、かつてのドライビングインストラクターから、“AI操作アドバイザー”へと転身した。彼らもまた、国家認定の再教育プログラムを受けて認可を得ている。警察学校でも同様だ。交通取締の大部分はAI監視システムが担っているが、人間の介入が必要なケースでは、「AIログの証拠性評価」や「アルゴリズム暴走の初動判断」が問われる。 技術理解なしに、法の執行はできない時代になったのだ。
■ 人間の価値は、どこにあるか 自動運転が進めば進むほど、人間の役割は「エラー対応者」「意思決定の補助者」へと狭まっていく。だが、春香はこう感じている。「最後に判断を任されるのは、いつも“曖昧な何か”を見抜ける人間なんです。」AIが管理する世界の中で、人間がまだ必要とされる場所―それは、完璧でないものの中にある、想定外を見抜く眼差しかもしれない。スキルと資格は変わる。だが、“人の役割”は、変わらず残される。少なくとも、この街が動き続ける限り。
第6章：点検・保守・修理 ― 壊れない車と壊せない人間
2030年以降、自動運転車における「故障」の定義は変わった。かつてのようにベルトが切れる、タイヤがパンクする、エンジンが止まる――そんな明確な“物理的異常”は激減した。代わりに増えたのは、ログに現れないエラー、センサーの微細なズレ、 そして、“違和感”としか表現できない不具合だった。
「壊れない車」とメンテナンスの終焉」 自動運転車は、センサー群・演算ユニット・駆動システムが一体化された「密閉型モジュール」で構成されている。これにより、従来のようにエンジンフードを開けて部品を点検・交換するという概念はほぼ消滅した。部品の9割以上は封印され、開けることさえ禁じられている。
それは、「安全性のため」でもあり、「知財保護のため」でもある。不具合が出れば、モジュールごと交換される。修理するのではなく、“取り替える”のだ。まるで、車がスマートフォンになったかのように。整備士はコードを読む職業になった 整備士・点検者の仕事は、工具を使って車体をいじるものから、端末を操作してクラウドにアクセスする業務へと変わった。一例として、点検手順は以下のように進む：クラウド診断ツールで、運行ログ・センサー履歴を取得
AIが自動で異常パターンを照合 「故障予兆あり」と判断されると、自動でモジュール交換指示が出る整備士は対象部位の「アクセス権」を申請し、専用キーでユニットを交換この“アクセス権”という言葉が象徴的だ。今や、車を開けるにもネット認証が必要なのだ。さらに、整備士は以下の分野での習熟が求められる 通信プロトコルとアップデート制御知識 自動走行AIのエラーログ解読 ハード/ソフト一体型モジュールの交換手順理解 サイバーセキュリティに関する法的知識 つまり、整備士＝現場ITエンジニアという転換が、完全に定着している。
■ 保守契約の“境界線”と責任の再編 かつて車は「所有するモノ」だったが、今は契約して使うサービスである。利用者は、「自動車利用契約」に基づいて、月額保守費を支払っている。この契約には以下の3種がある： ライトプラン：AIが定期診断、故障時に通知。修理は実費
フルサポートプラン：異常前に予兆検出、無償でユニット交換
法人プラン：大規模車両群の一括管理。専任エンジニア配置義務あり ただし、トラブルが発生したとき、それが“契約不履行”なのか、“利用者過失”なのか、“システムの未定義領域”なのか―この判定は極めて難しい。例えば、センサーの誤読で歩行者を回避し損ねたケースでは：
１・整備士が異常を見逃していた？ ２・利用者が保守義務を怠っていた？
３・AIの判断ロジックが未熟だった？ここで必要になるのが、保守ログの正確な保存と点検履歴の暗号署名化。 整備士の端末操作は、すべて司法・保険機関と連携する証拠記録として処理される。つまり、「修理」はもはや、技術だけでなく法的責任を背負う行為となった。
■ 教育の現場と再教育プログラム 整備士や保守担当者の資格は「L5車両技術者」として国家資格化されている。また、既存の自動車整備学校は、2040年までにAI整備工学科／センサー制御学科／ログ診断専攻へと再編された。教材の半分以上はプログラミングとAIモデル解析実習は、仮想車両上でのVRメンテナンス訓練点検の実地訓練は、専用クラウド上で行われるシミュレータ さらに、現場経験者に対しては、年1回の国家指定リカレント教育が義務化。 これに合格しなければ、点検や修理作業のアクセスキーは失効する。つまり、“学ばなければ整備できない”社会が、制度として完成している。
「壊れたら人を呼ぶ」は、もう通用しない 自動運転社会における保守・修理とは、 “人間がAIの代わりに故障を見つける”作業ではない。むしろ、「AIの言葉を理解し、証明し、最終判断する人間」が求められている。整備の現場から「異音がする」という声は消えた。代わりに、「ログ上で非同期通信が0.003秒遅延してる」と報告が上がる。それを“異常”と感じられるかどうか。そこに人間の価値がある。
水野春香は、そんな現場で働く整備士たちに敬意を持っていた。AI分析家である彼女にとって、最も信頼すべきのは、 “数字を超えた何か”に気づく人間の直感だ。
第7章：誰が運転を、誰が直すのかー専門家たちが語る、自動運転時代の真実 ー
2049年、次世代交通フォーラム。東京湾岸のAutomeetアリーナでは、「自動運転と人間の責任」というテーマで、異業種の専門家5人による特別公開トークセッションが行われていた。司会は、AI自動車分析家・水野春香。パネリストは、以下4人。
元整備士で、今はAI診断技術者の岩田誠一 自動運転関連訴訟の専門弁護士、白石エリカ
元部品メーカーの製造技術責任者、藤木徹 Amazon Drive Gridの運行管理AI・エイダ（仮想人格）
会場は静まり返り、春香の声がマイクを通して響いた。
【テーマ①：自動運転とAIの功罪】
春香：「まずは自動運転そのものについて。功罪、どうお考えですか？」エイダ（AI）：「2025年から2048年までの統計では、交通死亡事故は92％減少。物流の時間短縮率は48％。効率の向上と安全性への寄与は明らかです」白石：「でも、問題は“残り8％”です。人間が運転していた頃の事故は責任の所在が明確だった。でも今は、AI、利用者、整備者、メーカー、プラットフォームの誰がどこまで責任を持つのか、法的にまだグレーな部分が多いんです」
藤木：「製造側としても“壊れない設計”を目指して一体型構造にした。だがその分、修理できずに“責任の切り分け”も不可能になるケースが増えたのが現実」 岩田：「僕ら整備士からすれば“見えないエラー”が一番怖い。異音もない。振動もない。でも、センサーが0.1度ズレてる。そのズレが人を轢く。手を入れられる余地もない。AIの判断に、指一本触れられない」春香：「まさに、便利になった分だけ、**誰も全体を把握できないブラックボックス社会”になった、ということです」
【テーマ②：事故の問題と改善策】春香：「では、事故が起きた場合、どう改善できるのか。今後の対策についてお願いします」白石：「今や裁判の証拠は、AIの判断ログです。でもそれが“なぜそう判断したか”は、法廷でも説明しきれない。結果的に、“わからないから誰も有罪にできない”という裁判も増えました」 岩田：「整備士の僕らが点検していても、“異常なし”ってAIが言えば、それ以上踏み込めない。けど、本当に“異常がない”のかは、誰も保証できない」エイダ：「私は毎秒、12万の交通データを処理しています。だが、“意図せぬ環境”に出くわした場合、判断が揺れることがあります。そのため、人間との共同判断モードを2047年から導入しました」藤木：「つまり、“完全自動”は幻想だったということだ。やっぱりどこかに人間の目、経験、勘が必要なんだ」春香：「事故をゼロにするには、AIだけじゃダメで、人間の関与も“ゼロじゃダメ”なんですね」
【テーマ③：未来の整備と“人間の価値”】
春香：「最後に、自動運転が社会インフラになった今、私たち人間はどう関わるべきでしょうか」岩田：「整備士は、もう“直す人”じゃない。“判断の補助者”。エラーが出たときに、それを信じるか疑うか、判断するのが仕事になった」藤木：「製造現場も、“組み立て”より“設計データをどう共有するか”が主業務になってる。壊れないものを作るだけじゃなく、壊れたときに開示する責任がメーカーに求められる時代だ」
白石：「そして法の側も、技術を完全に理解しないと、裁けない。“技術素人の法曹”では、もう回らない。逆に、“AIだけで法を運用する”ことも危険。バランスを取りながら、人間の判断力をどう活かすかが鍵」エイダ：「私は、事故ゼロの世界を理想としています。でもそれは、人間が完全に排除された社会とは違います。“あなたたちの意図”を理解した上で、共に動くことが、最善の未来だと考えます」
春香：「なるほど…。つまり、どこまで自動化されても、最後の決断は人間に委ねられるべき―そういう世界が、今の“運転なき社会”の本質なのかもしれません」 会場のスクリーンに、登壇者たちの表情が順に映し出される。AIも人間も、どちらが上でも下でもない。共に支え合う“複合知能社会”の姿が、静かに浮かび上がっていた。
