【ホンダ】 独自の協調AI「Honda CI」とネットワークで交通安全の社会実装を探る実証実験へ 埼玉和光市と協定締結

ホンダの研究開発子会社である本田技術研究所は2026年2月26日、先進安全技術や自動運転技術の進化、都市交通における課題解決に関する先端技術活用アイデア創出を目指して、埼玉県・和光市と「先進安全技術および自動運転技術の実証実験に関する協定」を締結したと発表した。 ホンダと和光市はこの協定に基づき、和光市における交通環境の課題分析や、先進的な交通安全の取り組みに向けたアイデアの創出を行なうとともに、人と分かり合えるホンダ独自の協調人工知能「Honda CI」と、データと通信を活用して事故リスクの回避を支援する「安全・安心ネットワーク技術」を組み合わせた技術実証実験を実施していく。 【CI運転支援システムと安全・安心ネットワーク技術の実証実験】今回の実証では、都市部における複雑な交通環境を想定し、4輪車だけでなく、2輪車、自転車、歩行者などすべての交通参加者を対象としている。カメラなどの車載技術で周辺環境の認知・予測を行なうCIと、交通参加者同士がつながるコネクテッド技術である安全・安心ネットワーク技術を組み合わせることで、より複雑な条件下での交通事故の未然防止を目指すことになる。 特に、車両の陰からの飛び出 […]
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ホンダの研究開発子会社である本田技術研究所は2026年2月26日、先進安全技術や自動運転技術の進化、都市交通における課題解決に関する先端技術活用アイデア創出を目指して、埼玉県・和光市と「先進安全技術および自動運転技術の実証実験に関する協定」を締結したと発表した。

ホンダと和光市はこの協定に基づき、和光市における交通環境の課題分析や、先進的な交通安全の取り組みに向けたアイデアの創出を行なうとともに、人と分かり合えるホンダ独自の協調人工知能「Honda CI」と、データと通信を活用して事故リスクの回避を支援する「安全・安心ネットワーク技術」を組み合わせた技術実証実験を実施していく。
【CI運転支援システムと安全・安心ネットワーク技術の実証実験】
今回の実証では、都市部における複雑な交通環境を想定し、4輪車だけでなく、2輪車、自転車、歩行者などすべての交通参加者を対象としている。カメラなどの車載技術で周辺環境の認知・予測を行なうCIと、交通参加者同士がつながるコネクテッド技術である安全・安心ネットワーク技術を組み合わせることで、より複雑な条件下での交通事故の未然防止を目指すことになる。
特に、車両の陰からの飛び出しや見通しの悪い交差点での出会い頭の事故など、都市部で発生しやすい交通事故の未然防止に向けて、各技術の有効性検証を進めていく。この実証では、さまざまな自転車を電動アシスト化・コネクテッド化できるサービス「SmaChari(スマチャリ)」を搭載した自転車も技術実証実験の対象としている。
ホンダならではの多様なモビリティを活用することで実証の幅が広がるほか、SmaChariが持つコネクテッド基盤、スマートフォンアプリの活用により、早期での社会実装の実現を目指す。
今回の実証は、まずはホンダの従業員を対象として2026年夏に開始し、秋には和光市役所職員も対象に拡大。将来的には、和光市をはじめとする地域住民にも参加してもらい、機会を段階的に提供していく予定としている。
ホンダのCI運転支援システムとは、車両の前後に設置したカメラで取得した視覚情報をもとに、CIが周辺状況の運転リスクを予測して運転者に伝達し、安全な行動を促す。カメラは車両に後付けし、スマートフォンを通じてリスク情報を伝達するシステム構成としたことで、4輪車に加え、2輪車や自転車といった幅広い車両に適用可能となり、都市部での複雑な交通環境に適する実証が可能となる。
また、スマートフォンなどから取得したユーザーの位置情報・交通環境の情報などをサーバーに集約し、仮想空間上に交通環境を再現。交通参加者の状態・特性を考慮したシミュレーションにより事故リスクを予測し、リスクを回避できる最適な支援情報を導き出す。
この支援情報を、2輪車・4輪車・自転車の運転者、歩行者といった交通参加者に対し、スマートフォンや車両インターフェイスを通じて知らせることで、事故が起こり得る前の段階での回避行動を促す。

【CI自動運転の取り組み】
ホンダのCI自動運転は、高精度地図を必要とせず、カメラで周辺環境を認識しながら自動走行する「地図レス協調運転技術」を搭載していることも特長だ。一方で、都市部の建物が多いエリアや狭路では、建物や壁などの遮蔽物によって、その先にいる歩行者や自転車をカメラで直接捉えられない場合がある。このような状況下では周囲の把握が難しくなり、自動走行の難易度が上がる。
今回実証を行なう和光市は、多様な交通参加者が混在する環境にあるほか、幹線道路や狭路、勾配など複雑な道路構造を持ち、より高度な周辺環境認知技術を必要とする環境にある。
そこで、CI自動運転技術でのカメラによる画像認識に加え、安全・安心ネットワーク技術の中で取得できる交通参加者の情報を活用。車載センサーだけでは捉えにくい周囲の動きや将来の事故リスクを予測し、あらかじめ回避行動をとる「予測安全走行」の有効性を検証する。
今回の実証では、まずは2026年度中に手動走行によるデータ計測などのテストを行ない、その後、地元警察や行政との協議の上、段階的に検証を進めていくことになっている。
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記事提供元:AutoProve(オートプルーブ)
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