【2025】自動運転とは？AIエンジニアが知っておくべき仕組み・AI活用・スキル習得まで解説

「AIエンジニアとしてキャリアを広げたいけれど、どの分野でスキルを活かせるのかわからない」「AIが実際に社会でどう使われているのかイメージしづらい」と感じている人は多いのではないでしょうか。そんな中、注目を集めているのが自動運転です。

自動運転は、カメラやセンサーで取得したデータをAIが解析し、車両を安全に制御する最先端技術の一つであり、機械学習・ディープラーニング・画像認識などAI分野の知識が必要です。

そこで本記事では、自動運転の基本的な仕組みからAIが担う役割、エンジニアが身につけるべきスキル習得のステップまでをわかりやすく解説します。

自動運転とは？

自動運転とは、人がハンドルを握らなくても車が自らの判断で走行できるように設計されたシステムのことを指します。カメラやレーダー、LiDARなどの装置から得られる周囲の情報をAIがリアルタイムで分析し、アクセル・ブレーキ・ハンドル操作を制御します。

つまり、車が「目」と「脳」を持ち、状況に応じた最適な行動を選択できるようになる技術です。自動運転には国際的に定められたレベルがあり、レベルが上がるほど人の介入が少なくなります。

自動運転のレベル

自動運転は、SAEが定める基準により、レベル0〜5の6段階に区分されています。

出典：政府広報オンライン

完全自動運転の実現には、より高度なAI判断やセンサー技術、通信インフラの整備が必要であり、AIエンジニアが活躍できる余地もますます広がっている分野です。

自動運転のガイドライン

日本の自動運転ガイドラインは、国土交通省と警察庁が共同で整備しており、技術面と運用面の両方から安全性を確保することを目的としています。特にレベル3とレベル4を対象に、車両の構造・センサー配置・制御システムなどの「技術的安全要件」を細かく定めています。

AIを搭載した自動運転システムは、以下のデータを統合しAIが運転判断を実施します。

• LiDAR
• カメラ
• ミリ波レーダーなど

また、ガイドラインでは「運行設計領域」を明確に設定し、システムが安全に動作できる環境条件を定義することを義務付けています。

出典：国土交通省｜自動運転車の安全技術ガイドライン

出典：警察庁｜自動運転

自動運転に使われるAI技術

自動運転に使用される技術は主に以下の3つです。

1. 画像技術
2. 予測・判断技術
3. 制御技術

①画像技術

自動運転の画像技術は、カメラで撮影した映像から道路や車線、信号、歩行者などを認識するために使われます。代表的なのがディープラーニングの一種であるCNNです。CNNを使うことで、車線の白線や標識の文字、前方の車種や歩行者の動きを瞬時に識別できるようになります。

また、カメラ以外にもLiDARやミリ波レーダーなどを組み合わせて、光や天候の影響を受けにくくする工夫もされています。これらの技術が組み合わさることで、AIは道路状況を立体的かつ正確に把握できるようになります。

②予測・判断技術

自動運転では、ただ周囲を認識するだけでなく、これから何が起こるのかを先読みして判断する能力が必要です。このとき活用されるのが、RNNやLSTMなどの時系列データを扱うAIモデルです。

たとえば「前方の車がブレーキを踏みそう」「歩行者が横断しようとしている」といった未来の動きを予測します。また。AIは複数の走行ルートをシミュレーションし、最も安全でスムーズな経路を選択する「経路計画」を行います。この過程では、信号のタイミングや他車の速度なども考慮され、人間のドライバーに近い判断が可能になります。

③制御技術

AIが判断した内容を実際に車の動きとして実行するのが制御技術です。ステアリング、アクセル、ブレーキといった操作を正確に制御し、滑らかで安全な走行を実現します。

ここでは制御工学の知識が生かされ、代表的な仕組みにPID制御やモデル予測制御などがあります。たとえば、カーブを曲がるときは、ハンドル操作と速度調整をミリ秒単位で調整し、安定した車体姿勢を保ちます。また、AIによる「強化学習」を利用し、シミュレーション環境の中で最適な運転動作を学習する方法も一般的です。

AIについては以下の記事で詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてください。

【2025】AIとは？仕組み・活用事例・学び方・取得するべき関連資格を徹底解説

自動運転のメリット

自動運転をするメリットは主に以下3つです。

1. 安全性の向上
2. 交通効率の改善
3. 移動の自由度拡大

①安全性の向上

自動運転のメリットのひとつが安全性の向上です。交通事故の多くは、人間の不注意や判断ミス、居眠り運転、飲酒などが原因で起きています。自動運転車では、こうしたヒューマンエラーをAIが補うことで、事故を減らすことが可能です。

車にはカメラやレーダー、LiDARなどの高精度センサーが搭載され、周囲360度の状況をリアルタイムで把握します。AIはデータを瞬時に解析し、危険を察知した場合には人間よりも早くブレーキを踏んだり、回避行動を取るのです。また、疲労や感情の影響を受けないため、長時間運転でも安定した安全性を維持できます。

②交通効率の改善

自動運転は、安全面だけでなく交通の流れをスムーズにするというメリットもあります。AIが車間距離や速度を最適に制御し、急ブレーキや無駄な加速を減らすことで、渋滞の発生を抑えることができます。また、複数の車が通信ネットワークでつながる「コネクテッドカー技術」を活用することで、信号や他車の動きを共有しながら走行することも可能です。

これにより、車同士が協調してスムーズに進む「隊列走行」や、混雑の少ないルートの自動選択などが実現します。

③移動の自由度拡大

自動運転が普及することで、これまで「移動が難しかった人」たちにもメリットがあります。高齢者や身体に障がいのある人、運転免許を持たない人でも、ボタンひとつで目的地まで移動できるようになるため、買い物・通院・旅行など日常生活の行動範囲が広がるのです。

また、タクシーやバスの無人運行が実現すれば、人手不足の解消にもつながり、24時間いつでも移動できる社会が実現します。さらに、移動中に仕事や休息、読書などに時間を使えるようになることで、「移動時間の生産性」も高まります。

AIエンジニアが自動運転分野で身につけたいスキル

自動運転分野では、以下4つのスキルが必要になります。

1. Python
2. 機械学習・ディープラーニング
3. 画像処理・コンピュータビジョン
4. GPU・クラウド環境の理解

①Python

自動運転に関わるAI開発では、Pythonは重要なプログラミング言語の一つです。理由は、AIやデータ解析のためのライブラリが豊富に揃っており、短いコードで複雑な処理を実装できるからです。

たとえば、以下のような流れでAIモデルを構築できます。

1. NumPyやPandasでセンサーデータを整理
2. Matplotlibで可視化
3. TensorFlowやPyTorchでAIモデルを構築

自動運転分野では、リアルタイムで膨大なデータを扱う場面が多く、Pythonを使いこなせるかどうかで開発スピードや精度が変わります。まず小さなプログラムから始めて「データを扱う流れ」を理解しましょう。

「Pythonを扱うスキルを短期間で身につけたい」という方は、セミナーの受講がおすすめです。以下のリンクで紹介されている「Python基礎セミナー講習」では実務レベルのスキルを短期間で身につけることができます。

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②機械学習・ディープラーニング

自動運転のAIは、機械学習とディープラーニングによって成り立っています。車載カメラの映像やセンサー情報をもとに、車線や障害物を認識したり、前方の車の動きを予測したりするのは、AIモデルの学習結果です。

特にCNNは画像認識に、RNNやLSTMは時系列データの解析に活用されます。仕組みを理解しておくと、AIがどのように判断しているのかを把握でき、改良や精度向上につなげることができます。

③画像処理・コンピュータビジョン

自動運転車が周囲の状況を見て判断できるようにするのが、画像処理やコンピュータビジョンの技術です。カメラで取得した映像から道路のライン、信号、歩行者、標識などを抽出し、AIが認識しやすい形に変換します。

このときに使われる代表的なライブラリが「OpenCV」です。OpenCVを使えば、明るさの調整や輪郭抽出、物体検出といった前処理を自動化できます。こうした技術を理解しておくと、AIが誤認識しにくい高品質な入力データを作れるため、結果としてモデルの精度も上がります。

④GPU・クラウド環境の理解

自動運転のAIモデルは、膨大な量のデータを学習させる必要があるため、高速な処理を行うGPUの知識も必要です。GPUは、同時に多数の計算を処理できるため、AIのトレーニング時間を短縮できます。

さらに、AWSやGoogle Cloud、Azureなどのクラウド環境を使えば、大規模なAIモデルを自前のマシンを使わずに動かすことも可能です。これにより、コストを抑えつつ実験を重ねることができ、AI開発の効率が上がります。

自動運転の学習に役立つ資格

自動運転のスキル・知識を習得するのであれば以下3つの資格を学習しながらあわせて学習するのがおすすめです。

①E資格

E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が認定する、ディープラーニングを中心としたAI技術の実装スキルを体系的に証明するための資格です。

自動運転の分野では、特に「画像認識」や「物体検出」「シーン理解」といった技術が重要で、E資格の出題範囲と高い親和性があります。試験はPythonでの実装力を問う多肢選択式で、PyTorchまたはTensorFlowを使って受験します。AIエンジニアとして理論と実践の両面を身につけたい人に最適な認定資格といえるでしょう。

E資格を短期間で習得したい方はセミナーの受講がおすすめです。以下のセミナーは修了者99%で初心者にも易しいレベルに設定されているので、安心して受講ができます。ぜひ以下のリンクからチェックしてみてください。

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②G検定

G検定は、同じく日本ディープラーニング協会が主催する「AIリテラシー」を測るための基礎資格です。2017年の開始以来、延べ10万人以上が合格しており、AI分野の入門資格として広く認知されています。E資格が技術者向けであるのに対し、G検定はビジネスパーソンや非技術職でもAIの原理・活用方法を理解できるよう設計されています。

自動運転分野では、技術的原理に加え、自動運転レベルの定義、安全性、法的責任、倫理的課題などの理解が問われるのが特徴です。AI業界の最新動向をキャッチアップしながら学べるため、エンジニアだけでなく、AI導入を検討する企画職・管理職・マーケターにも資格です。

G検定は独学だと時間がかかる上に短期間で習得が難しいのが実情です。以下のリンクで紹介する「G検定対策講座」では、完全自社開発のカリキュラムで初心者でも短期間で習得が可能です。

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③画像処理エンジニア検定

画像処理エンジニア検定は、CG-ARTS協会が主催する、画像解析やコンピュータビジョン分野の専門知識を証明する資格で、「ベーシック」と「エキスパート」の2つのレベルがあります。自動運転の実現に欠かせない「カメラ画像の認識・解析」を体系的に学べる資格であり、AIや機械学習の前段階にある画像処理技術を理解するうえで実用的です。

特に自動運転分野では、カメラ映像をリアルタイムで解析し、歩行者や車線を認識する能力が必要です。AIエンジニアを目指す人が画像処理の基礎を固めるステップとして、または自動運転システムの認識アルゴリズムを理解したい技術者にとって資格といえます。

以下の記事では、AIエンジニア向け資格を紹介しています。自動運転の知識の習得につながる資格を紹介していますので、あわせてご覧ください。

【2025】AIエンジニア向け資格10選！必要スキル・仕事内容などを徹底解説

自動運転についてのまとめ

自動運転は、AI技術の中でも実社会への応用が進んでいる分野の一つであり、AIが急速している発達している昨今においてAIエンジニアの重要な項目の1つです。

今後、自動運転は交通事故の減少や移動の自由度向上など、私たちの生活をより便利で豊かに変える技術として、今後も需要が高まっていくでしょう。