ADASから自動運転への道のりと、そもそもの課題に対する映像制作会社の役割

1. この記事の目的

先進運転支援システム（Advanced Driver-Assistance Systems、以下ADAS）の全体像を把握するために、その基礎概念から、実現を支える技術、主要な機能、普及と進化における現在の課題、そして今後の展望に至るまでを多角的に分析し、詳細に解説するものです。

ADASは、モビリティの安全性と快適性を飛躍的に向上させる中核技術として、自動車産業全体に構造的な変革をもたらしています。米国運輸省道路交通安全局（NHTSA）の調査によると、深刻な自動車事故の約94%はヒューマンエラーが原因であるとされており、ADASはこうした人為的なミスを補完することで、交通事故の発生件数を大幅に削減する役割を担うことが期待されています ¹。技術の急速な進展に加え、高齢化社会における移動手段の確保や、国際的な競争力の強化といった社会的・経済的ニーズの高まりが、ADAS市場の継続的な成長を強力に牽引している現状がうかがえます ²。

この記事は、名古屋の映像制作会社SynAppsのプロデューサーがとりまとめました。この記事が、技術開発者、政策立案者、産業アナリスト、一般ユーザー、そして映像制作者に至るまで、幅広いステークホルダーがADASの本質を深く理解するための指針になれば幸いです。

目次

1. はじめに：この記事の目的

2. ADASの基礎概念と自動運転（AD）との関係

3. ADASを支える主要技術とその特性

4. ADASによって実現される主要機能とそのメカニズム

5. ADAS普及と進化における現在の課題

6. ADAS技術の未来展望

7. 結論と映像制作会社への提言

• 映像制作会社が果たすべき役割

2. ADASの基礎概念と自動運転（AD）との関係

2.1 ADASの定義と核心的な目的

ADASは、「Advanced driver-assistance systems」の略称であり、日本語では「先進運転支援システム」と訳されます。その核心的な目的は、車両の「認知」「判断」「操作」という3つの運転要素のいずれか、または複数をサポートすることにあります ⁵。例えば、前方の車両や歩行者を検知して警告音を鳴らす機能や、車間距離に応じて自動で速度を制御する機能などがこれに含まれます。ADASは、あくまでドライバーの安全運転を「支援」することを目的としており、最終的な運転の主体は常に人間にあるという点が、後述する自動運転（AD）との決定的な違いです ⁵。

2.2 自動運転レベル（SAEレベル0〜5）におけるADASの位置づけ

ADASと自動運転（AD）の違いを理解するためには、SAEインターナショナルが定める自動運転レベルの分類が不可欠です。国土交通省の定義に基づくと、運転操作の主体が「ドライバー」か「システム」かという観点から、両者は以下のように分類されます ⁷。

レベル0（自動化なし）

すべての運転タスクをドライバーが実行します。

レベル1（運転支援）

システムが前後（加速・減速）または左右（操舵）のいずれかを単独で制御します。AEBS（衝突被害軽減ブレーキ）やLKAS（車線維持支援システム）などが該当します ⁸。

レベル2（部分運転自動化）

システムが前後・左右の複数の制御を組み合わせます。例えば、アダプティブクルーズコントロール（ACC）と車線維持支援システム（LKAS）を同時に作動させる機能がこれにあたります。この段階では、アクセル、ブレーキ、ハンドル操作の一部が自動制御されますが、運転の主体は依然としてドライバーであり、ドライバーは常に運転に介入できる状態を維持する必要があります ⁷。現在の主要なADASの段階です。

レベル3（条件付き運転自動化）

一定の条件下において、システムがすべての運転タスクを実施します。この間、ドライバーは運転から解放されますが、システムの介入要求があった場合には、直ちに運転を引き継ぐ必要があります ⁷。

レベル4（高度運転自動化）

特定の条件下で、運転者の介入が原則として不要な完全自動運転が実現します ⁸。

レベル5（完全運転自動化）

あらゆる条件下で完全な自動運転が可能となります ⁸。

この分類から明らかなように、ADASはレベル1およびレベル2に位置づけられ、ADはレベル3以降を指すのが一般的です ⁸。

2.3 運転の3要素「認知・判断・操作」とADASの機能

運転という行為は、周囲の交通状況を「認知」し、その情報に基づいて最良の行動を「判断」し、手足を使って車両を「操作」するという一連のプロセスから成り立っています ⁶。ADASは、この運転サイクルの各段階を補完するように設計されています。

認知のサポート

BSM（ブラインドスポットモニター）やTSR（交通標識認識）などの機能は、ドライバーの視覚や注意力を補い、見落としがちな危険を警告します ²。

判断のサポート

FCW（前方衝突警告）は、前走車との衝突リスクが高まった場合に音や表示で警告を発し、ドライバーに早期の判断を促します ⁵。

操作のサポート

AEBS（衝突被害軽減ブレーキ）やLKAS（車線維持支援システム）は、ドライバーの操作を物理的に支援し、危険を回避または被害を軽減します ⁵。

ADASから自動運転への移行は、単なる技術的な進化ではなく、運転の主体が「人」から「システム」へと変わる、法的・社会的パラダイムシフトです。これは、事故が発生した場合の法的責任の所在が、レベル2までの「運転者」から、レベル3以降の「自動車メーカーやシステム提供者」へと移行する点に端的に表れています ¹⁰。

この変化は、法律、保険制度、そして社会が「機械の判断」にどこまで責任を負うかという根本的な問いを提起しています。したがって、ADASの普及は、単一の技術課題を解決するだけでなく、社会全体の構造変革を伴う複雑なプロセスです。

3. ADASを支える主要技術とその特性

ADASの多様な機能は、車載センサーと高度なソフトウェア技術によって実現されています。これらの技術は、それぞれが固有の強みと弱みを持ち、互いに補完し合うことで、より高精度な環境認識を可能にしています。

3.1 認識技術：各センサーの原理、強み、弱み

センサー名	原理	強み	弱み	主な用途
カメラ	光学イメージをデータ化し、画像認識技術で物体を識別	交通標識、車線、歩行者など、物体の種類を正確に識別可能	夜間、雨、雪、霧、逆光などの悪天候下で認識精度が低下	LKAS、TSR、AEBS、駐車支援
ミリ波レーダー	ミリ波帯の電波を照射し、反射波から距離や相対速度を計測	悪天候に強く、遠方の物体の検知に優れる	物体の形状や種類を識別しづらく、反射率の低い物体や近距離の検知は苦手	ACC、AEBS、BSM
LiDAR	レーザー光を照射し、反射時間から物体までの距離と形状を3D点群データで取得	非常に高い分解能で、広範囲の物体や道路形状を高精細にマッピング可能	コストが高く、雨や霧の影響を受けやすい	自動運転全般、高精細マッピング
超音波センサー	超音波の反響を利用して、近接する物体までの距離を計測	コストが低く、近距離での精度が高い	測定距離が非常に短く、用途が限られる	駐車支援（バックソナー）、誤発進抑制

3.1.1 カメラ（単眼・ステレオ）

カメラは、光学イメージを電気信号に変換し、画像データとして取得します。この画像データをコンピュータービジョン技術で解析することで、交通標識や車線、歩行者など、対象物の種類を正確に識別することが可能となります ⁸。

スバルの「アイサイト」に代表されるステレオカメラは、人間の両眼のように左右のカメラで取得した画像の視差を利用し、対象物までの距離や形状を立体的に認識する高度な能力を持ちます ¹⁴。しかし、カメラの最大の弱点は、夜間や逆光、雨や雪、霧といった悪天候下で認識精度が著しく低下することです ¹⁶。

3.1.2 ミリ波レーダー

ミリ波レーダーは、波長がミリメートル単位の電波を放射し、その反射波を捉えることで、前方にある車両や障害物までの距離と相対速度を計測します ⁸。電波の性質上、カメラが苦手とする雨や雪、霧といった悪天候下でも安定して動作し、遠方の物体を正確に検知できる強みを持ちます ¹⁸。一方で、ミリ波レーダーは対象物の形状や種類を識別するのが難しく、反射率の低い物体（例：ダンボール）や近距離の検知は不得意であるという弱点も併せ持ちます ¹⁶。

3.1.3 LiDAR (Light Detection and Ranging)

LiDARは、レーザー光を照射し、その反射時間から物体までの距離を測定するセンサーです ⁸。これにより、周囲の環境を高精細な3D点群データとしてマッピングすることが可能となり、非常に高い分解能で道路形状や障害物を正確に認識できます ²¹。LiDARは自動運転の実現に不可欠な技術と目されていますが、現時点ではコストが非常に高く、悪天候（雨、霧、雪）の影響を受けやすいという課題が残されています ²²。

LiDARがセンシングしているイメージ

3.1.4 超音波センサー

超音波センサーは、超音波の反響を利用して近接する物体までの距離を計測します ²⁴。コストが低く、近距離での精度が非常に高いという利点を持つが、測定距離が短いため、主に駐車支援や誤発進抑制など、限られた用途に用いられています ¹⁶。

超音波センサーのイメージ

3.2 ソフトウェア技術：センサーフュージョンの重要性

単一のセンサーにはそれぞれ固有の弱点が存在するため、ADASシステムの信頼性を確保するためには、複数のセンサーを組み合わせて使用することが不可欠となります。この、異なるセンサーからのデータを統合し、より正確で包括的な環境認識を実現する技術が「センサーフュージョン」です ¹³。この技術は、個々のセンサーが持つ限界を相互に補完するために不可欠です ¹³。

センサーフュージョンの統合方法には、主に以下の3つの手法が存在します ²⁵。

集中型

各センサーが取得した生データを中央の高性能CPUに直接送信し、一括で処理します。これにより、高精度な分析結果が得られますが、一度に膨大な情報を処理するため、高性能なCPUを必要とし、処理遅延やシステムダウンのリスクを伴います ²⁵。

分散型

各センサーがそれぞれ取得した情報を一次処理してからCPUに送信します。処理は分散されますが、統合・分析前に一部の情報が失われるため、最終的な精度の面では集中型に劣ります ²⁵。

ハイブリッド型

集中型と分散型を組み合わせた手法で、それぞれの利点を兼ね備えます。しかし、システム構造が複雑化し、全体の通信や計算処理にかかるコストが増大するという側面があります ²⁵。

センサーフュージョンは、個別センサーの限界を克服する技術的解決策であると同時に、システム全体の複雑性を高め、新たな課題を生み出しています。これは、アダプティブクルーズコントロール（ACC）などで使用されるミリ波レーダーとカメラの組み合わせに代表されるように、個々のセンサーが持つ固有の弱点を補うために異なるセンサーの統合が不可欠であることに起因します ⁵。しかし、この統合プロセスは、膨大な生データをリアルタイムで処理するための高性能な中央演算処理装置（CPU）や、複雑なアルゴリズムの開発を必要とします ³。このことから、ADAS技術開発の主戦場は、単に「より優れたセンサー」を開発する段階から、多様なセンサーデータをいかに効率的、かつ堅牢に統合・処理する「ソフトウェア知能」を構築する段階へとシフトしていることがうかがえます。

4. ADASによって実現される主要機能とそのメカニズム

ADAS技術は、ドライバーの安全性、快適性、そして運転効率を向上させる多様な機能を実現しています。以下に、その代表的な機能を分類し、それぞれのメカニズムを解説します。

機能カテゴリ	機能名	使用される主要技術	実現される効果・目的
走行支援・制御	アダプティブクルーズコントロール（ACC）	ミリ波レーダー、カメラ	高速道路での運転負担軽減、適切な車間距離の維持 5
	車線維持支援システム（LKAS）	カメラ	車線逸脱の防止、長距離運転時の疲労軽減 8
	トラフィックジャムアシスト	カメラ、ミリ波レーダー	渋滞時の発進・停止を含む運転負荷軽減 5
衝突安全・被害軽減	衝突被害軽減ブレーキ（AEBS）	ミリ波レーダー、カメラ、赤外線レーザー	衝突の回避または被害の最小化 2
	前方衝突警告（FCW）	ミリ波レーダー、カメラ	ドライバーへの早期警告による事故防止 5
	誤発進抑制機能	超音波センサー、ミリ波レーダー、カメラ	ペダル踏み間違いによる急発進の抑制 8
駐車支援・視界確保	高度駐車支援システム（APA）	超音波センサー、カメラ	駐車時のステアリング操作など自動制御、ドライバーの負担軽減 6
	死角モニタリング（BSM）	レーダー、超音波センサー	車線変更時の死角にいる車両の警告 2
	アダプティブ・ヘッドライト・システム（AFS）	カメラ	夜間走行時の視界確保、他車への眩惑防止 6

4.1 走行支援・制御機能

• アダプティブクルーズコントロール（ACC）: ドライバーが設定した速度を上限とし、ミリ波レーダーやカメラで前走車を検知して自動で加減速を行うことで、一定の車間距離を保ちながら追従走行する機能です ⁵。最近のシステムは、前走車の停止・発進も自動で行う全車速追従機能を備えており、特に高速道路や渋滞時の運転負荷を大幅に軽減します ⁵。

• 車線維持支援システム（LKAS）: フロントガラス上部に設置されたカメラで道路上の白線や黄線を認識し、車両が車線の中央を維持するようにステアリング操作をアシストします ⁸。これにより、長距離運転におけるドライバーの疲労軽減に貢献します。類似機能の車線逸脱警報（LDW）は、車線逸脱時に警告を発するのみで、運転操作には直接介入しない点でLKASと区別されます ²。

4.2 衝突安全・被害軽減機能

• 前方衝突警告（FCW）と衝突被害軽減ブレーキ（AEBS）: FCWは、ミリ波レーダーやカメラで前方の車両や歩行者、障害物との衝突危険性を検知し、警告音や表示でドライバーに注意を促します ⁵。AEBSは、警告後もドライバーの反応がない場合に、システムが自動でブレーキを作動させ、衝突の回避または被害の最小化を図ります ²。この機能は交通事故削減の切り札として、日本でも2021年11月以降に販売される国産新型車への搭載が義務化されるなど、標準装備化が進んでいます ⁵。

弊社プロデューサー・プロデュース映像事例

衝突被害軽減ブレーキ（AEBS）

4.3 駐車支援・視界確保機能

高度駐車支援システム（APA）

駐車枠を認識し、ステアリング、アクセル、ブレーキの操作を自動で行うことで駐車を支援します ⁶。主に超音波センサーやカメラが使用され、狭いスペースでの駐車や複雑な切り返し操作をアシストします ²⁴。

死角モニタリング（BSM）

車線変更時、サイドミラーの死角にいる後方車両をレーダーや超音波センサーで検知し、警告を発します ²。

アダプティブ・ヘッドライト・システム（AFS）

走行状況に応じてヘッドランプの光軸や配光パターンを自動で調整する機能です ⁶。対向車や先行車を検知してハイビームを部分的に遮光するアダプティブハイビームシステム（AHS）も含まれます ³²。

4.4 主要メーカーにおける実装事例

主要自動車メーカーは、独自の技術哲学に基づいてADASを開発しています。これは、単一センサーの限界（カメラの夜間性能低下やミリ波レーダーの物体識別困難など）を克服し、システムの信頼性を確保するために、異なるアプローチで冗長性を構築していることの表れです ¹⁶。

トヨタ Toyota Safety Sense (TSS)

ミリ波レーダーと単眼カメラを組み合わせて、昼間の歩行者検知機能や全車速追従機能付きレーダークルーズコントロールなど、幅広い機能を実現しています ⁵。

スバル EyeSight

人間の目と同様に立体的な認識が可能なステレオカメラを中核技術に据え、そこにミリ波レーダーを加えることで、悪天候時の認識性能を補完する独自のアプローチを取っています ¹⁴。スバルは1989年からステレオカメラの開発に取り組んできた歴史を持ち、この技術的蓄積がシステムの高い信頼性を支えています ¹⁵。

弊社プロデューサー・プロデュース映像事例

SUBARU Eye Sight

日産 ProPILOT

カメラ、レーダー、ソナーに加え、高精度3D地図データを活用することで、高速道路でのハンズオフ運転（ProPILOT 2.0）を可能にしました ³³。これは、センサーフュージョンの情報を多層化することで、より高度な運転支援を実現する戦略と言えます。

これらの異なるアプローチは、各メーカーが自社の技術的強みを活かしつつ、最終的な目標である「高信頼性の環境認識」を達成しようとする戦略の表れであり、フェーズは機能競争から、技術哲学に基づいた信頼性競争へとシフトしていることがわかります。

5. ADAS普及と進化における現在の課題

ADASは交通事故の削減に大きく貢献している一方で、技術的、社会的、そして制度的な多くの課題に直面しており、これらの解決が今後のさらなる普及と進化の鍵となります。

5.1 技術的な限界と課題

センサーの誤作動リスク

カメラやレーダー、LiDARなどのセンサーは、悪天候（雨、雪、霧）や逆光、夜間、そして路面の汚れといった特定の条件下で認識精度が著しく低下するリスクがあります ¹⁶。ミリ波レーダーでさえ、極端な悪天候下では性能が低下しうるのです ¹⁸。

アルゴリズムの適応性不足

複雑な交通状況（工事中の車線規制、未舗装の道路など）や予期せぬ事象（高速道路上の落下物など）に対するシステムの認識や判断は、まだ不十分です ¹⁶。

開発・検証コストと人材不足

ADASから自動運転（AD）への移行には、膨大な開発・検証コストがかかります ³。また、複雑化するシステムを開発するための専門的なソフトウェア人材が圧倒的に不足していることも、業界全体の大きな課題となっています ³⁶。

5.2 社会的・制度的な課題

事故時の責任の所在

自動運転レベル3以降のシステム作動中に事故が発生した場合、その法的責任を誰が負うか（ドライバーか、システムメーカーか）という法的な枠組みは、まだ完全に確立されていません ¹⁰。日本の改正道路交通法ではレベル4の運行許可制度が整備されたものの、現時点では事業者を対象とした内容に留まっており、一般の自家用車への適用にはさらなる議論が必要となります ¹⁰。

サイバーセキュリティの脅威

コネクテッドカーの普及に伴い、車両制御のハッキングや個人情報の流出といったサイバー攻撃の標的となるリスクが高まっています ¹。これに対処するため、国連欧州経済委員会が策定した国際的な法規「UN-R155」や標準規格「ISO/SAE 21434」への準拠が、自動車メーカーに強く求められています ³⁸。

ユーザーのシステム過信

ADASはあくまで支援システムであるにもかかわらず、ドライバーがその能力を過信し、「警告が鳴らないから安全」「少し目を離しても大丈夫」といった慢心した運転につながるリスクが指摘されています ⁷。これは、安全性を高めるためのシステムが、かえって注意力の低下を招き、事故の原因となる可能性があります ⁷。

倫理的な問題

自動運転車が、避けられない事故に直面した際に「誰の命を優先するか」といった倫理的なジレンマ（いわゆる「トロッコ問題」）に対するAIの判断基準の透明性（「ブラックボックス」問題）も大きな課題となっています ⁴⁰。

ADASの普及における主要なボトルネックは、技術開発そのものから、技術と社会の調和へとシフトしています。センサーの技術的限界はメーカーの努力で改善できる一方、法的な責任の所在 ¹¹、ユーザーのシステム過信 ⁷、そして倫理的なジレンマ ⁴¹ といった問題は、技術者だけでは解決できません。これらの課題は、政策立案者、法学者、倫理学者、そして最終的なユーザーを含めた多角的な連携によってのみ解決可能です。したがって、ADASの今後の進化は、単に技術競争だけでなく、社会全体を巻き込んだ協調的な努力が不可欠です。

6. ADAS技術の未来展望

ADAS技術は、AI、通信、高精度地図といった複数の技術領域の進化と統合によって、今後も着実に発展していくことが予測されます。現在のADASは、将来的な完全自動運転への重要な過渡期に位置づけられています ²。

6.1 AIと機械学習のさらなる進化

AIとディープラーニングの進化は、ADASシステムの知能を飛躍的に向上させています。AIは、単なる物体認識を超え、周囲の環境やそこで発生する事象の「意味」を解析できるようになるでしょう ⁴⁴。これにより、人間の運転行動を予測したり、複雑な状況下でより適切な判断を下したりすることが可能となります。

6.2 V2X通信による協調型運転支援

V2X（Vehicle-to-Everything）通信は、車両同士（V2V）、車両と交通インフラ（V2I）、車両と歩行者（V2P）間でリアルタイムに情報を共有する技術です ⁴⁵。この技術は、オンボードセンサーの物理的な「視界」の限界を補完する「第六感」として機能し、見通しの悪い交差点での危険を事前に察知するなど、交通システム全体の効率と安全性を向上させます ⁹。

6.3 高精度地図データ（HDマップ）の活用

高精度3次元地図データ（ダイナミックマップ）は、車両のセンサーと組み合わせることで、自車位置を数センチの誤差で正確に特定することを可能にします ⁴⁷。道路の曲率や勾配、車線の詳細情報などを事前に把握することで、ナビゲーション機能と連携したスムーズな運転支援や、より安定したハンズオフ運転を実現します ¹⁴。

6.4 ADASから完全自動運転（レベル4/5）への技術ロードマップ

現在のADASは、完全自動運転への重要な過渡期に位置づけられ ²、今後、AI、V2X、HDマップなどの技術が高度に統合されることで、段階的に運転自動化レベルが向上していくと見られています ¹。特に、特定の地域やルートに限定した無人タクシー（robotaxi）や自動配送ロボットといった、限定された条件下でのレベル4サービスが先行して社会実装されることが予測されます ⁴。

ADASの未来は、車両単体での「自己完結型知能」から、通信とインフラを介した「協調型知能」へと発展することが想定できます。現在のADASは、搭載されたセンサーとECUの処理能力に依存する閉じたシステムです。しかし、将来のADシステムは、V2X通信や高精度地図を通じて、車両の物理的境界を越えた広範な情報を活用するようになるでしょう ⁴⁵。この変化は、単一車両の安全性を高めるだけでなく、交通システム全体を一つの統合されたネットワークとして機能させ、渋滞の緩和や効率的な物流 ⁹ といった、より大きな社会的メリットを実現する要請を受けていると捉えるのが正しいと思います。

7. 結論と映像制作会社への提言

先進運転支援システム（ADAS）が、運転の「認知」「判断」「操作」を支援し、ヒューマンエラーに起因する交通事故を削減する上で不可欠な技術であることを明らかになりました ⁵。その中核を担うのは、カメラ、レーダー、LiDARなどの多様なセンサーと、それらを統合する高度なセンサーフュージョン技術です ¹³。しかし、ADASの普及と進化は、センサーの技術的限界やアルゴリズムの適応性不足に加え、事故時の責任の所在、サイバーセキュリティの脅威、そしてユーザーのシステム過信といった多くの社会的・制度的課題に直面しています ¹。

これらの課題を克服し、ADASを次のレベルへと進化させるためには、以下に示す各ステークホルダーが協調的に取り組むことが不可欠です。

技術開発者へ

センサーフュージョンのアルゴリズム最適化は、システム全体の信頼性を向上させる上で引き続き重要な課題です ²⁵。加えて、将来のAIシステムでは、その意思決定プロセスの透明性を高めることに注力し、社会からの信頼を獲得する必要があります ⁴¹。

政策立案者へ

自動運転レベル3以降の事故における法的責任の所在を明確にし、サイバーセキュリティに関する法規制（UN-R155）を国内外でさらに連携して推進する必要があります ¹⁰。これにより、技術開発が加速する上での法的基盤が整備されます。

自動車メーカーとユーザーへ

ADASは「運転を代行する」システムではなく、あくまで「運転を支援する」システムであるという認識を徹底すべきです。メーカーは、システムの限界と適切な使用方法を、取扱説明書や広告を通じて分かりやすく、明確に伝える努力を継続する必要があります ⁷。ユーザーは、システムに頼りすぎることなく、常に安全運転を心がけることが求められます。

結論として、ADASの未来は、車両単体での性能向上だけでなく、社会全体がこの技術をいかに受容し、安全かつ倫理的に統合していくかにかかっています。技術的な進歩と並行して、社会全体を巻き込んだ多角的な対話と協調的な努力が、次世代のモビリティ社会を創造する鍵となります。

映像制作会社が果たすべき役割

ADASからADへの移行期において、映像制作会社が果たすべき役割は多岐にわたります。それは、単なる製品のプロモーションを超え、技術と社会をつなぐ「橋渡し役」として極めて重要です。

第一に、「技術の正確な可視化」です。ADやADASの開発には、車載カメラが捉えた走行映像データや、走行テストで収集した映像データが活用されています ⁵¹。映像制作会社は、こうしたデータを活用し、センサーがどのように世界を「見て」いるかをCGやアニメーションで表現する技術を持っています ⁵²。例えば、自動車のセンサーがどのように障害物を認識し、車線変更をアシストするのかを、人間には見えないセンサーの視点を映像化することで、技術の仕組みを直感的に理解させることができます。これにより、技術への信頼感を高めることに貢献します。

第二に、「ユーザーの過信防止」に向けた啓発活動です。ADASが普及する中で、システムの能力を過信するドライバーが増えることが問題視されています ⁵⁴。国土交通省も、運転支援システムの過信の危険性を啓発するビデオを公開しています ⁵⁴。映像制作会社は、この課題に対し、単に「過信は危険」と伝えるだけでなく、悪天候や急な割り込みなど、システムが正しく作動しない具体的な状況をシミュレーション映像やCGでリアルに再現し、システムの限界を明確に伝えることができます ⁵⁴。これにより、ドライバーに「あくまで支援機能である」という正しい認識を促すことができます。

第三に、「社会受容性の向上」です。AD技術は、まだ多くの人々にとって現実味のないものかもしれません ⁵⁶。各自動車メーカーは、YouTubeなどの動画プラットフォームを活用して、技術レベルや実際の運転の臨場感を伝えるコンテンツを公開しています ⁵⁶。映像制作会社は、トヨタが自動運転車の技術をアニメで描いた事例 ⁵⁷ や、日産がセンサー解析技術を可視化した事例 ⁵⁶ のように、エンターテインメント性やストーリー性を持たせた映像を制作することで、自動運転がもたらす未来の可能性を多くの人々に伝え、社会全体の受容性を高めることに貢献できるはずです。

CTAメッセージ

映像制作会社は、自動車メーカーや技術開発者と連携し、技術の可視化、安全啓発、そして社会受容性の向上という3つの役割を果たすことで、ADASからADへのスムーズな移行を促す上で不可欠な存在です。

製造業城下町・名古屋の映像制作会社 株式会社SynAppsは、このADASの進化とトレンドを把握して、クライアント企業の製品やサービスを的確に伝える映像づくりを行なっています。お問い合わせは→こちら。

【弊社プロデューサー制作事例】

トヨタ自動車株式会社

株式会社SUBARU

愛知トヨタ自動車株式会社

SUBARU VIZIV ADRENALINE CONCEPT: Walk around video at the Subaru Stand

Outback: 2019 New York International Auto Show

The All-New Forester World Premiere at the New York International Auto Show

SUBARU BRZ

技術解説 Horizontal Opposed

技術解説Yaw Momentトヨタ純正ナビ

【自動車産業の先端技術関連記事】

BEV、HEV、PHEVの違いを可視化する映像制作案

電気自動車（EV）をBEVと呼ぶ時代の映像制作会社の提案

自動車産業の今と動画制作が果たせる役割

MaaSが描く未来のモビリティ社会と映像制作会社の提案

SDVが拓く新しい自動車産業と映像制作会社の役割

CASEの現況把握と進化のための映像制作会社の役割

ADASから自動運転への道のりと、そもそもの課題に対する映像制作会社の役割

自動運転の鍵「センサーフュージョン」を映像で説明するには

工業用センサー技術の現況と市場動向に対する映像制作提案

AI画像分析による次世代センシング技術の進化と映像制作会社が果たせる役割

【この記事について】

本記事は、名古屋の映像制作会社・株式会社SynAppsが執筆しました。私たちは「名古屋映像制作研究室」を主宰し、さまざまな業界の知見を収集・分析しながら、企業や団体が抱える課題を映像制作の力で支援することを目指しています。BtoB領域における映像には、その産業分野ごとの深い理解が不可欠であり、その知識と経験をもとに制作に取り組んでいます。

【執筆者プロフィール】

株式会社SynApps　代表取締役／プロデューサー。名古屋を中心に、地域企業や団体のBtoB分野の映像制作を専門とする。プロデューサー／シナリオライターとして35年、ディレクター／エディターとして20年の実績を持つ。

株式会社SynApps 会社概要はこちら → [当社について]  [当社の特徴]  [当社の実績]

引用文献

1. 車載ADAS（先進運転支援システム）とは - Ansys, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.ansys.com/ja-jp/simulation-topics/what-is-advanced-driver-assistance-system-adas

2. ADAS（先進運転支援システム）とは？AD（自動運転）との違いや搭載車・機能を一覧で解説, 9月 5, 2025にアクセス、 https://staff.persol-xtech.co.jp/hatalabo/mono_engineer/718.html

3. ADAS 软件市场规模及2025-2034 年增长展望 - Global Market Insights, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.gminsights.com/zh/industry-analysis/adas-software-market

4. 高度なドライバー支援システム市場規模レポート、2029 - Fortune Business Insights, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.fortunebusinessinsights.com/jp/%E6%A5%AD%E7%95%8C-%E3%83%AC%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88/adas%E5%B8%82%E5%A0%B4-101897

5. ADAS(エーダス・先進運転支援システム)とは？自動運転との違いは？ | モビリティソリューション, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.nec-solutioninnovators.co.jp/ss/mobility/column/11/index.html

6. ADASとは？ 自動運転との違いや機能を徹底解説！ - Ｓｋｙ株式会社, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.skygroup.jp/media/article/2578/

7. ADASの基本機能と自動運転との違いを徹底解説｜自動運転実現への現在地は？, 9月 5, 2025にアクセス、 https://jaf-training.jp/column/adas-instructions/

8. ADASとは？ADとの違いや現状と将来性について解説 - シリコンスタジオ, 9月 5, 2025にアクセス、 https://tech.siliconstudio.co.jp/column/contents08/

9. ADAS（先進運転支援システム）が生み出す未来：完全自動運転や新たなビジネスモデルの実現, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.nttd-mse.com/techsquare/tech-006/

10. 自動運転実現に向けた課題とは？｜解決に向けた取り組み例も紹介 - ゼンリンデータコム, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.zenrin-datacom.net/solution/blog/automaticdriving-simulation

11. 自動運転時の事故における 法的責任, 9月 5, 2025にアクセス、 https://wwwtb.mlit.go.jp/chubu/gian/hoan/seminar2021/iwatsuki.pdf

12. 自動運転に関する法規制の現状｜レベル4への対応状況など最新の法律を弁護士が解説, 9月 5, 2025にアクセス、 https://bryza.co.jp/column/4008.html

13. ADASシステムの動作原理と応用の分析, 9月 5, 2025にアクセス、 https://newsmartsafe.com/industry-news/applications-and-cases-of-the-adas-systems

14. スバル アイサイトの歴史や具体的な機能、事故防止効果を徹底解説 - 中古車のネクステージ, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.nextage.jp/model_guide/subaru/807642/

15. SUBARUの誇るアイサイトって？～凄さと歴史と将来戦略について - 広島スバル, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.hiroshima-subaru.co.jp/archives/blog08/41755

16. 自動運転のキーテクノロジー「LiDAR」は何がすごいのか？【いまどき･これからの車学】, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.carsensor.net/contents/editor/category_1585/_66677.html

17. 2021年から義務化！？自動ブレーキ「AEBS」とは｜教えて！おとなの自動車保険, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.sompo-direct.co.jp/otona/oshiete/car/automatic-brake.html

18. ミリ波レーダーのデメリットとは？自動ブレーキの義務化に伴う背景や特徴も解説 - 丸文, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.marubun.co.jp/products/55871/

19. 運転支援システムは本当に安全？性能や特性に潜む事故のリスクとは！？, 9月 5, 2025にアクセス、 https://jaf-training.jp/column/adas-traffic-accident/

20. 車載ミリ波レーダーとは｜自動運転技術 - EV-tech, 9月 5, 2025にアクセス、 https://ev-tech.jp/technology/automatic/page004.html

21. 自動運転用センサーの種類解説 LiDAR、カメラ、ミリ波レーダー、超音波センサー, 9月 5, 2025にアクセス、 https://jidounten-lab.com/y_autonomous-sensors-3

22. 自動運転車向け LiDAR の課題とは? Neuvition, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.neuvition.com/ja/media/challenges-in-lidar-for-self-driving.html

23. 自動運転のキーテクノロジー「LiDAR」の基礎から最新動向、車載技術要件まで - マクニカ, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.macnica.co.jp/business/maas/columns/135998/

24. 超音波センサの基礎知識を徹底解説｜仕組み・特徴・使用例などがこれ一つでわかる！, 9月 5, 2025にアクセス、 https://engineer-education.com/ultrasonic-sensor/

25. センサフュージョンとは？仕組みや使用例を紹介 | モビリティソリューション, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.nec-solutioninnovators.co.jp/ss/mobility/column/06/index.html

26. トヨタの安全技術!!トヨタセーフティセンス「Toyota Safety Sense」とは!?, 9月 5, 2025にアクセス、 https://kindoutlet.jp/staffblog/%E3%83%88%E3%83%A8%E3%82%BF%E3%81%AE%E5%AE%89%E5%85%A8%E6%8A%80%E8%A1%93%E3%83%88%E3%83%A8%E3%82%BF%E3%82%BB%E3%83%BC%E3%83%95%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%BB%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%80%8Ctoyota-safety-sens/

27. アダプティブクルーズコントロール（ACC）とは？仕組みと使い方｜中古車のガリバー, 9月 5, 2025にアクセス、 https://221616.com/guide/safe/acc/

28. 車線維持支援システム（LKAS） | STEP WGN e:HEV 2026 | Honda, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.honda.co.jp/ownersmanual/webom/jpn/stepwgnehev/2026/details/136259090-113339.html

29. Honda SENSING - Wikipedia, 9月 5, 2025にアクセス、 https://ja.wikipedia.org/wiki/Honda_SENSING

30. 車線維持支援システム（LKAS） | 安全運転支援システム Honda SENSING | Honda公式サイト, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.honda.co.jp/hondasensing/sensing/lkas/

31. パーキングセンサーシステム｜テクノロジー｜Honda公式サイト, 9月 5, 2025にアクセス、 https://global.honda/jp/tech/Parking_Sensor_System/

32. Toyota Safety Sense - Wikipedia, 9月 5, 2025にアクセス、 https://ja.wikipedia.org/wiki/Toyota_Safety_Sense

33. 先進運転支援技術 プロパイロット | イノベーション | 日産自動車企業情報サイト - Nissan Global, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.nissan-global.com/JP/INNOVATION/TECHNOLOGY/VEHICLE_INTELLIGENCE/PROPILOT/

34. 日産 先進技術 プロパイロット, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www2.nissan.co.jp/BRAND/PROPILOT/

35. 車線超えでアラート警告！車線逸脱警報（LDW）の作動条件と注意ポイントを徹底解説！, 9月 5, 2025にアクセス、 https://jaf-training.jp/column/adas-ldw-alert/

36. 調査報告書 「自動走行分野の国際競争力強化のための産学官の 協調領域の深化・拡大等に向け - 経済産業省, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.meti.go.jp/meti_lib/report/2022FY/000451.pdf

37. 自動車サイバーセキュリティ | パナソニック オートモーティブシステムズ株式会社, 9月 5, 2025にアクセス、 https://automotive.panasonic.com/innovation/cyber-security

38. 自動車サイバーセキュリティ対策で準拠すべき法規や規格、対策のポイントとは, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.nec-solutioninnovators.co.jp/ss/mobility/column/03/index.html

39. 自動車サイバーセキュリティ法規制・認証制度 概説 | PwC Japanグループ, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/column/awareness-cyber-security/digital-governance-forum-explanation4.html

40. 自動運転システムの倫理問題, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/sip/iinkai/jidousoukou_media/5kai/shiryo2-10.pdf

41. 自動運転車の倫理的側面を考える - SOMPOインスティチュート・プラス, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.sompo-ri.co.jp/2019/01/21/1789/

42. 自動運転レベル4における自動運転に携わる者の義務と責任～ドイツの改正道路交通法との比較, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.ntsel.go.jp/Portals/0/resources/kouenkai/r4/05_kouen_220609.pdf

43. ドライブレコーダー推奨ガイドラインのADAS ガイドライン（簡易型及び発展型 ADAS 付加機能要件）解説編, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.jdrc.or.jp/guidelines/adas/

44. vol.112 AIが車載SoC設計に与える影響 - Synopsys, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.synopsys.com/ja-jp/japan/today-tomorrow/tt112-art6-ai-impact-on-auto-ic-design.html

45. 初探车联网V2X技术 - 斯润天朗, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.sirun.net/yhty/137.html

46. C-V2X：對於ADAS 與自動駕駛車輛的第六感, 9月 5, 2025にアクセス、 https://tw.micron.com/about/blog/applications/automotive/cv2x-a-sixth-sense-for-adas-and-autonomous-vehicles

47. 自動運転のレベルUPに欠かせない技術・ダイナミックマップとは何か - Mobility Transformation, 9月 5, 2025にアクセス、 https://mobility-transformation.com/magazine/dynamicmap/

48. B2 ダイナミックマップのコンセプト | ZONE B - SIP-adus, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.sip-adus.go.jp/showcase/b2.html

49. 今さら聞けない「自動運転」のすべて～自動運転のレベルや技術、法律、業界動向などを一挙解説, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.macnica.co.jp/business/maas/columns/135722/

50. 自動運転とは？メリットやデメリット、現状と最新動向も解説｜coevo - Aconnect, 9月 5, 2025にアクセス、 https://aconnect.stockmark.co.jp/coevo/autonomous/

51. 生成AIを活用し、自動車向けソフトウェア開発の効率化を支援する技術を開発 - 日立製作所, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2023/11/1121.html

52. 自動運転／ADAS関連ツール | 東陽テクニカ | “はかる”技術で未来を創る | オートモーティブ, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.toyo.co.jp/mecha/contents/detail/autonomous-drive.html

53. 事業紹介 ｜ 株式会社OS工芸社（東京・大阪の制作会社）, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.os-art.com/business/

54. 国交省、運転支援システム過信の危険啓発ビデオ | NEXT MOBILITY ..., 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.nextmobility.jp/economy_society/mlit-driving-assistance-system-overconfidence-danger-awareness-video20200319/

55. 運転支援システム」を過信・誤解しないでください ... - 国土交通省, 9月 5, 2025にアクセス、 https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha08_hh_003668.html

56. 自動運転、必ず観るべき各社の公式YouTube動画まとめ, 9月 5, 2025にアクセス、 https://jidounten-lab.com/u_autonomous-youtube-matome

57. トヨタGRIPアニメ: 自動運転技術との対決が示す未来の車文化 - note, 9月 5, 2025にアクセス、 https://note.com/ken_tesla/n/ncba52e5953d5