川崎市が自動運転バスに経路生成AIを搭載、製造業DXにも通じる自律制御の進化

発表内容のポイント

• 従来の物体認知に加え、行動計画や予測を行う「経路生成AI」を新たに搭載
• 国土交通省の自動運転社会実装推進事業において、重点支援事業に3年連続で採択
• 令和8年7月上旬から令和9年1月下旬にかけ、中型バスを用いた走行実験を実施

発表の背景

川崎市では、都市部における自動運転バスのレベル4実装を目指してプロジェクトを推進しています。これまでは周囲の物体認知にのみAIを活用し、進行経路の決定はあらかじめ設定したルールに基づいてシステムが判断していました。より滑らかな運転の実現と自動運転率の向上を図るため、次にどう走行すべきかを自ら考える経路生成AIの導入を決定しました。

何が発表されたのか

今回の実証実験は、令和8年7月上旬から令和9年1月下旬頃まで、大師橋駅から天空橋駅の往復約8.9kmのルートで実施されます。使用車両はティアフォー製の中型バス「Minibus 2.0」で、自動運転時の最高速度は従来から5km/h向上した40km/hとなります。今年度は経路生成AIの導入に伴う学習走行などを行うため、一般試乗は予定されていません。重点支援事業への採択により、最大4億円（補助率5分の4）の経費補助を受け、計画的な実装を進めます。

製造業・生産管理への見方

本実証実験で導入される「経路生成AI」による行動計画や予測の自律化は、製造業におけるスマートファクトリーや物流倉庫のDXにも深く関連します。工場内の無人搬送車（AGV）や自律移動ロボット（AMR）において、従来の磁気テープや固定ルールに依存した制御から、障害物を自律的に回避し最適な経路をリアルタイムに生成する技術への応用が期待されます。都市インフラにおけるAIの自律制御実績は、製造現場の搬送自動化や安全性の向上における技術選定の重要な指標となります。

現場で確認したいポイント

• 経路生成AIの搭載による、突発的な障害物や環境変化に対する回避性能の向上度合い
• ルールベース制御からAIによる行動計画制御へ移行した際の実用上の安全性評価
• 自動運転時の最高速度向上（40km/h）に伴う、制御システムの応答速度と処理負荷

確認しておきたい点

今年度の走行期間（令和8年7月上旬〜令和9年1月下旬）は手動およびレベル2での走行であり、一般試乗は予定されていません。また、走行期間や車両、ルートなどの情報は報道発表時点のものであり、今後変更される可能性があります。

関連リンク

• 川崎市 関連ページ：川崎市による自動運転バス実証実験の公式発表ページ
• 川崎市 公式サイト：川崎市の自治体トップページ
• 発表企業のPR TIMESページ

出典情報