事故・遅延・違反の驚異的な低確率と超正確な運転。AIとルールに翻弄される人間。
プロローグ 人間の犠牲とAIの支配
2050年。 この国では、もう誰も「運転」という行為をしていない。正確に言えば、してはならない。自動運転車が義務化されたのは、私が小学生だった頃。
理由は単純だった。人間の判断ミスが多すぎ。飲酒、スマホ、疲労、感情―AIにはない不安定さが、事故を生んでいた。その代わりに社会は、驚くほど滑らかに動くようになった。渋滞はほぼゼロ、事故も激減、公共交通と個人モビリティの統合も進んだ。 でも、その「快適」は、何かを差し出した代償の上に成り立っている。
私は、水野春香。21歳。AI自動車分析家として、日々無数の移動データとにらめっこしている。快適な社会の裏側には、必ず揺らぎがある。その揺らぎを、見つけて、解きほぐして、時には問うのが、私の仕事。なぜ、人は運転を手放したか。
そして、それで本当に良かったか―。この物語は、私の視点で辿る「運転なき社会の現在地」。進化か、退化か。それを決めるのは、たぶん、私たち自身だと思う。
第1章：2050年の社会風景 〜自動運転が当たり前になった世界〜
車が“止まらなくなった”のは、2029年のことだ。あの年、政府は「手動運転の原則禁止」を決定し、以降、全ての道路で自動運転レベル5の車両が主流になった。それから約20年。今の子ども達は、お父さんが車を運転していた」と聞いて驚く。まるで、親が馬に乗って通勤していたかのような感覚だ。朝6時。窓の外には、音もなく動く車列が並ぶ。エンジン音は消え、タイヤの摩擦音すら抑制された滑らかなモーター走行。通勤時間帯なのにクラクションは一つも聞こえない。イライラした顔も、急ブレーキもない。
道路の両端には歩行者レーンと自転車専用道があり、そこにも衝突防止センサーが張り巡らされている。都市の構造も変わった。道路幅はコンパクトになり、信号は減り、代わりにAIが交差点を自律制御。横断歩道には遮断バーと投影型の歩行信号。歩行者が立ち止まると、AIが全周囲センサーで車列を瞬時にコントロールする。物流の中心は無人配送車。個人宅へ届けられる荷物は、配達時間の最適化AIが1秒単位でルート調整し、遅配ゼロが常識となった。冷凍・冷蔵配送も自動化され、食料の無駄は激減。「買い物に出かける」という行為は、都市圏ではもう非日常。
私は都心から少し外れたデータ観測センターで働いている。AI自動車の移動パターン、エラー報告、乗車率、目的地傾向、時間帯別乗降比率―一日何億件という移動の“癖”を解析することで、都市全体の未来を設計していく。人はもう「移動に悩まされる」ことがない。乗車予約は1時間前でもOK。緊急時は優先ルートで即対応。 高齢者も子どもも、視覚障害者も誰もが「安全に目的地に着ける」時代だ。そして、車内はただの移動空間ではない。私自身、通勤中は読書をしたり、映画を観たり、時にはVRの仮想世界で友人と会話している。
中には、仕事を始める人もいれば、マッサージチェアに変えて仮眠を取る人も。移動中が“余白”ではなく、“充実の時間”に変わったのだ。だが、それは同時に「運転する楽しさ」を失った社会でもある。アクセルを踏み、ハンドルを握り、風を切って走るあの感覚は、もう過去のものだ。自由気ままなドライブ、道に迷って偶然見つけた風景、人と車が一体になった瞬間。それらはすべて、法律で禁止された“危険行為”として切り捨てられた。
だが、その代わりに得たものは多い。交通事故の死者数は98％減。通勤時間は都市圏で平均27分短縮。温室効果ガス排出は50％以上削減。移動中の仕事効率は22％向上。数字の羅列は感情を持たないが、確かに人々は「楽になった」。悩まなくていい。迷わなくていい。運転ミスもしない。それは、1つの幸福の形なのだと思う。 けれど私の仕事は、その“幸せの裏側”を見ることにある。エラー、逸脱、予期せぬ停車―。完璧に見えるシステムにも、小さなほころびは確かに存在する。そしてそれが、時に命を左右する。だから私は、今日も画面の向こうで走る無数の車を見つめている。完璧なシステムの中で、わずかな“人間性”が滲む瞬間を探しながら。
第2章：法律と管理の再構築― 運転・製造・修理の三分野 ―
人が運転しなくなった世界では、「交通ルール」はあってないようなものになった。制限速度、信号、標識、ブレーキタイミング。すべてはAIが制御し、個別車両ではなく、都市全体の“交通レイヤー”が最適化されている。人間の判断が介入する余地は、ほぼゼロ。それは、法律の意味さえ変えてしまった。法律で規制されるのは、もはや“運転行為”ではなく、アルゴリズムの中身だ。AIがどんな状況で停止し、どんな対象を優先し、どこまでを自己判断に委ねるか。その「判断ロジック」こそが、現代における“運転ルール”であり、法の対象になっている。
その結果、責任の所在も劇的に変化した。例えば、ある日1台の自動運転車が、横断歩道に立つ老人を検知できず、接触したとする。かつてなら“運転手”に責任があった。だが今、その車の「運転手」はAIだ。では、誰が責任を負うのか？ケースバイケースではあるが、大きく分けて3者が関わる。
まず車両を製造した企業。基本的な制御アルゴリズムに欠陥があれば、それは製造物責任（Product Liability）に該当する。 現在、製造者は「AI行動記録ログ」の提出を義務づけられており、事故が発生した際には、その判断過程を第三者AIが解析する。 次に運行管理プラットフォーム。いわゆる“道路のオーケストラ”を指揮する巨大IT企業たちだ。 Amazon Drive、ZenMotion、NaviLinkといった企業が、都市ごとの交通管理を請け負っている。信号の最適化、車両の経路指定、緊急時の介入判断までを一手に担っており、インフラ側の責任として監査対象になっている。
そして最後に、車の所有者・使用者。彼らには、AIの定期更新義務や、保守契約の履行責任が課せられている。車は「乗るだけの道具」ではなく、今や常に進化するソフトウェアの容れ物だ「使うだけなのに、責任があるんですか？」ユーザーからよく出る疑問だが、答えはYESだ。 未来の法律は、“意図”よりも“契約履行”を重視する。AIが進化しても、契約と責任は人間に残る。修理業も、まるで別物になった。かつての整備士は、エンジンの音を聞き分け、手を油で汚していた。 今やその現場には、キーボードとサーバーラックがある。「リブート中です」「構成ファイルを書き換えました」―
聞こえてくるのは、整備というよりコードデバッグの会話だ。
主要な故障の7割以上は、物理パーツでなくソフトウェアの不整合や通信エラー。
整備士はもはや「機械を直す人」ではなく、「システムを再構築する人」へと進化した。それに合わせて国家資格も刷新され、現在は『自動運行保守技術者（L5クラス）』が最高位のライセンスとされている。この変化の最大の象徴は、プレイヤーの交代劇だ。トヨタ、日産、ホンダ― かつての製造の巨人たちは、いまや車体とバッテリーパックの供給業者。 主役の座は、Google Mobility、Amazon Drive、NeoSoft、MetaRideといったITとクラウド企業に奪われた。
つまり、「誰が車を動かすのか？」という問いは、「誰がこの街の法と責任を設計するのか？」という問いと、同じ意味になったのだ。自動運転は、ただの技術ではない。それは、都市を支配する新しい秩序でもある。私は分析家として、毎日この新しい秩序の中で「誤差」を探している。責任がどこにあるのかを突き止めるために。 人間がいないようで、人間が見え隠れする運用の歪みを拾うために。
時々、ふと考える。人がハンドルを握ってた時代は、確かに未熟で危険だった。 でも、誰が責任を持つかは、もっと明確だったのかもしれない、と。
第3章：裁判とAIの証言― 司法は誰のものか ―
自動運転社会において、裁判はかつてよりも“静か”になった。法廷ドラマのような激情も、証人の涙も、もはやそこにはない。代わりに証言台に立つのは、AIのログファイルと、数十テラバイトの行動履歴データだ。2025年以降、世界中の司法制度は「AIと法の関係性」に直面した。人間の代わりに事故を起こす存在。 だが、その“行為者”は心を持たない。言い訳もしなければ、後悔もしない。だから、法律は再定義された。AIに責任はない。責任を問われるのは、それを設計した人間、もしくは使用した人間だ。
だが、ここに一つの難題がある。AIの「証言」は真実か？事故が起きた時、AIが出すのは「行動記録」だ。どのような環境だったか、どの物体を検出したか、どの経路を選択し、どんな判断をしたか―すべて数値化され、時系列でログに残されている。 それは一見、客観的で嘘のない証拠に見える。しかし、水野春香はこう指摘する。「人間は嘘をつく。でも、AIは本音を隠せる。」AIの判断には、設計者が意図的に埋め込んだ「優先順位」や「選好」がある。たとえば、歩行者と乗客が衝突する可能性がある場合、どちらを守るべきか。その判断を下すアルゴリズムは、多くの場合企業秘密としてブラックボックス化されている。裁判では、そうした“非公開パラメータ”が問題になる。。そのメンテナンスを怠れば、事故の責任を問われることもある。
企業は「安全性評価済み」と主張する。だが弁護士や検察官は、それを検証できない。第三者機関による中立的な再解析を要求しても、AIはソースコードを開示しないし、「なぜそう判断したのか」を説明する能力を持たない。ここで再び、「証言」の定義が揺らぐ。 証言とは、真実か？ 解釈か？ 意図か？
■ 人間 vs AI：裁判官はどちらがいいのか？
司法の場でも、AIの導入は進んでいる。すでにいくつかの州や国では、「判例ベースAI裁判官」が導入されている。 過去数十年の判例データ、量刑傾向、社会的影響度などを元に、公平で迅速な判決を下すシステムだ。判決までに要する時間は、人間の1/100。感情に左右されず、判例との整合性も高い。だが―果たしてそれでいいのか？
人間の裁判官は、エラーも偏見も持つ。けれど、感情や共感、想像力といった“揺らぎ”が、時に裁判を柔らかくする。事実だけでは測れない背景や、声にならない動機を読み取る力が、そこにはある。現在、多くの裁判所では「人間の裁判官＋AI補助判例エンジン」というハイブリッド方式が主流だ。 AIは事実認定と判例マッチングを担当し、最終判断は人間が下す。 だが、いずれそのバランスが崩れる日は来るかもしれない。
■ 弁護士の役割は「AI通訳」検察と弁護士は、いまだ人間が主流だ。だがその仕事内容は、大きく様変わりした。今や弁護士に求められるのは、人の心を読む力ではなく、「AIの判断を人間の言葉に変換する力」。行動ログを読み解き、数値化された判断過程を「納得できる物語」に置き換える。例えるなら、“AI通訳”のような仕事だ。「なぜその判断をしたのか？」という問いに、単に技術的な答えを並べるのではなく、「人が聞いて納得できる説明」に翻訳する技術が求められている。
水野春香は、AI証言の解析サポートとして法廷に呼ばれることもある。AIの判断パラメータや制御ログを視覚化し、**裁判官や陪審員が“感覚的に理解できる説明”**にまで落とし込む。それはデータサイエンスであり、心理設計でもある。
■ 正義の定義は、誰が持つのか？ 人が裁かれず、AIが裁かれる。だがその責任は、どこかの人間に必ず跳ね返ってくる。 AI社会では、判断の行方と責任の所在が乖離しやすい。だから今、司法は「正しさ」だけでなく「納得できる過程」を問われている。裁判が感情を排除した先に、本当の“正義”があるのか。それとも、人間だけが持つ“不完全な揺らぎ”が、裁判という制度に命を吹き込んでいたのか―。
法廷の椅子は、変わったけど、その椅子の重みは、まだ人間が受け止めている。少なくとも、今のところは。
