自動運転の安全性評価は、"How safe is safe enough?" に代表される様に、どこまでやれば安全と言えるかが課題である。Pegasus Projectが提唱したシナリオベースアプローチも重要だが、本プロジェクトでは、センサーとその弱点となる走行環境のモデル化により、レーダー、カメラ、Lidarの課題を見極め、安全性評価に貢献するシミュレーションプラットフォームの構築を目指している。本講演でその概要を紹介する。

井上 秀雄 氏
1978年早稲田大学理工学部卒業。トヨタ自動車（株）入社。車両制御開発室長、統合システム開発部 部長、先端・先行企画室長（部長級）等を歴任。先進安全／車両統合制御システムの開発に従事。2009年米国NHTSAより「The US Government Award」を受賞。 2016年日本機械学会 業績賞。2013年～東京農工大学 客員教授。2016年トヨタ自動車退社。神奈川工科大学教授に就任。現在に至る。

SOTIFでは、自動運転車の開発終了のためのゴールを開発当初のUnknown / Unsafe　を削減することとしている。自動運転検証のゴールを達成するために、SAKURA32/WP.29をリファレンスとして、知識駆動アプローチとデータ駆動アプローチを用いたシナリオベース開発について解説する。

渡辺 政彦 氏

人間という不確定な要素に頼っては安全の確保はおぼつかない。他方、歴史的には、人間の関与を必要としない自動化システムは存在しない。これらは一見すると相矛盾するかのようである。本講演では、自動運転の実用化が始まる今日において、人間の存在意義（果たすべき役割）について再考し、基準化・標準化の動向を踏まえて研究開発現場の技術者が検討すべき課題を示したい。

伊藤 誠 氏
1996年筑波大学工学研究科退学。筑波大助手、電気通信大助手、筑波大講師、准教授を経て2013年12月より現職。日本品質管理学会理事、自動車技術会ヒューマンファクター部門委員会元委員長。2017年A. P. Sage Best Transaction Paper Award等受賞。第6期先進安全自動車 (ASV) 推進計画通信利用技術分科会などの委員。主な著書に、「安全・品質問題と信頼」，日科技連出版，2016.

自律運転のアルゴリズム開発を最適化し加速するにあたりバーチャル空間で検証することが重要となっている、またに市場における自動運転車両の誤作動による事故などのシステム不具合を短時間で再現・分析した上でシステムを改善する事が必須となる。
そこで自動運転の要となる各種センサーシミュレータの重要性を解説する。

鳥越 俊明 氏
日本TIでMCUのマーケティング担当し市場分析から拡販までを行う。日本ARMにおいてBDを担当し各種コントローラ、車載にプロセッサIPの普及活動を行う。　その後FuSaのIPプロバイダであったYOGITECH株式会社の代表取締役を勤め、現在OTSLにおいてセンサーシミュレータの拡販に従事する。

従来システムは、人間が、実現したいことの特徴をルール化するため、システムは予測可能な動作を行う。一方で、人工知能は、データから特徴・ルールを抽出するため、動作を予測することは難しい。そのためAIの品質を明確に示すことは難しい。本発表では、これらの問題点を、具体例を示しながら説明し、その対策と課題について説明する。

石濱 直樹 氏
宇宙航空研究開発機構（JAXA）の前身である宇宙開発事業団（NASDA）に入社。入社以来、宇宙におけるソフトウェアシステムの信頼性向上・安全性実現に向けた研究・プロジェクト支援に従事。近年は、それらで得た技術を活かし、人工知能システムの信頼性・安全性実現にむけた研究に従事。

Security testing is labour intensive, so we need automation. We introduce an approach using penetration testing and formal methods for this problem.
※講演言語：英語

Madeline Cheah（マデリン チー） 氏
Dr Madeline Cheah is Cyber Security Innovation Lead at HORIBA MIRA, responsible for automotive, CAV and IoT cyber security research at the company.