大日本印刷、自動運転導入支援「AI駆動型アセスメント」開始。長崎県で実証に活用

最終更新日:2026/09/30

DNP 自動運転車導入支援

大日本印刷は、自動運転車の社会実装に向けて、導入検討に必要な情報を提供する「AI駆動型アセスメント」を開始しました。車両の走行映像などの実走行データをもとに、危険場面や地域ごとの特徴などを分析します。

このニュースのポイント

大日本印刷、実走行データをAIで分析し自動運転車の導入検討を支援する「AI駆動型アセスメント」開始
非構造化データをAIが利用しやすい形式へ変換する技術を実世界データに応用し、事故リスクの抽出時間を人が行った場合と比べ約79%短縮
長崎県で「AI駆動型アセスメント」の有効性を検証し、他の自治体や地域への展開を目指すとともに、メーカーや開発企業などとの連携を進める

大日本印刷株式会社（DNP）は、自動運転車の社会実装に向け、車両の走行映像や位置情報などの実走行データをAIで分析する「AI駆動型アセスメント」を開始しました。導入の検討に必要な情報を提供します。

第一弾として長崎県の検証事業を受託し、2026年9月から同県での実証に本アセスメントを活用しています。長崎県内の大学を含めた産官学連携のもと、収集した実走行データをもとに、危険場面や地域ごとの特徴を分析し、2027年3月31日までに「長崎版AI診断手法」を検証します。

自動運転技術では、周囲の状況を認識し、走行を判断・制御するために、車両におけるAIの活用が進んでいます。一方で自動運転車を地域に導入する際は、道路の形状や交通量などを把握し、走行ルートや時間帯といった条件を検討する必要があります。

DNPは、AIを活用して実走行データから地域ごとの危険場面や交通環境の特徴を分析し、導入検討の判断材料とする考えです。実世界データをAIが利用できる形に整え、AIによる分析結果と人による確認を組み合わせて必要な情報を整理します。

「AI駆動型アセスメント」は、非構造化データをAIが利用しやすい「AI-Ready Data」へ変換する技術を走行映像や位置情報にも応用したものです。走行映像から道路環境や歩行者などの状況を読み取り、AIが危険要因を検索・比較・分析できるデータに変換して、交通事故などの知識データと照合して分析します。

これにより、事故リスクのパターンや地点ごとの特徴などを把握し、導入時に確認すべき環境や運用方法を整理します。先行検証では、走行映像からの事故リスク抽出にかかる処理時間を、人が同様の作業を行った場合と比べて約79％短縮する結果を得ています。

DNPは長崎県での検証でアセスメントの有効性を検証し、他の自治体や地域への展開を目指す方針です。今後はメーカーや開発企業などとの連携を進め、実世界データを活用したフィジカルAIの社会実装を支援するとしています。

出典：大日本印刷株式会社