自動運転のデメリットやリスクとは？自動運転レベルごとのメリットも解説

自動運転はEV（電気自動車）と相性がよく、ドライバーの負担軽減や利便性向上、交通事故の減少が期待されるなど、自動車社会へのメリットが大きい技術です。しかし、先進技術には生産コストの増大やセキュリティリスクなど、デメリットを伴う可能性があるのも事実でしょう。自動運転にはどんなデメリットがあるのか？自動車ジャーナリストの山本晋也さんが解説します。

いま自動運転の進化はどうなっている？
自動運転に指摘される4つのデメリット
自動運転の最大の課題は「社会的受容性」
しかし…自動運転には多くのメリットもある！
- 【自動運転レベル2】交通事故が減少する
- 【自動運転レベル4】ドライバー不足を解消できる
自動運転レベル5のメリット・デメリット
テクノロジーの進化を受け入れて自動運転の利便性を享受しよう

いま自動運転の進化はどうなっている？

自動運転には大きなメリットが期待される反面、デメリットやリスクなども指摘されています。EVなどの最新のクルマに興味がある人にとっては、その両面を理解しておくことが重要なポイントです。ただし、自動運転のような先進技術は日進月歩で、どんどん進化しています。デメリットの前に、まず基礎知識である自動運転のレベル分け、自動運転の進化の現状について解説します。

【図解】自動運転のレベル分けを簡単に解説

自動運転とは、これまでドライバーが行っていた運転操作のすべて、または一部をシステムが代行することを指します。それによりドライバーの負担軽減や安全性向上、場合によっては運転ミスをカバーして交通事故を減少させる効果も期待されています。

自動運転レベルは「0」から「5」の6段階に分類されていて、以下の図のように、レベルごとにそれぞれ定義が異なります。

〈図〉自動運転レベルの定義

ポイントは、それぞれの自動運転レベルにおいて誰が運転の主体となり、システムがどこまで責任をもつのかという点です。

たとえば、「レベル２」は運転の主体がドライバーにあり、人間の監視が必須です。どんなに便利な機能に見えてもシステムはあくまで人間のサポート役にすぎません。しかし、「レベル3」ではシステムの作動中は運転の主体がシステムに移り、人間の監視は不要（アイズオフ）になります。ただし、緊急時や作動条件を外れた場合はドライバーの責任で対応しなければなりません。

このようにひと口に自動運転といっても、大きく分けて運転の主体が人にある「先進運転支援システム（ADAS）」と、運転の主体がシステムにある「自動運転（AD）」の2つがあるのです。

〈図〉自動運転と先進運転支援システムの違い

着実に広がっている「レベル2」の運転支援の範囲

完全手動運転に相当する「レベル0」を除いた「1」から「5」までの自動運転レベルのうち、近年とくに進化が著しいのは高度な運転支援と定義される「レベル2」と、特定条件下における完全自動運転と定義される「レベル4」の2つです。

現在多くの新型車には先進運転支援システム（ADAS）が搭載されており、そのほとんどは「レベル2」に該当します。しかし、「レベル2」の運転支援の範囲は着実に広がっています。

たとえば、「レベル2」の代表的な機能として、高速道路で先行車に追従する「ACC（アダプティブ・クルーズ・コントロール）」や車線の中央付近を維持して走行する「LKAS（レーンキープ・アシスト・システム）」などがあります。

状況に応じて加減速を行い、ハンドルを操作してくれるACCやLKASは、まさに「レベル2」が現実になっていることを実感できる機能ですが、その利便性はさらに進化しています。

トヨタ・レクサスの高度運転支援技術「Advanced Drive」の追い越し提案（画像：トヨタ）

近年はシステム作動中にハンドルから手を離すことのできる「ハンズオフ」が可能な車種が増え、なかには必要に応じて高速道路で自動的に車線変更できる機能を搭載している車種もあります。

これらの高度なレベル2は「レベル2.5」などとも呼ばれ、最新モデルの高級車や高性能EVなどに搭載されることが多いです。

「レベル3」を飛び越え実用化が進む「レベル4」

この高度な自動運転レベル2と同じくらいに技術が進化しているのが自動運転レベル4です。実際に、このところ急速に「レベル4」搭載車両による実証実験が増えてきました 。

たとえば、「ジャパンモビリティショー2025」では、日産がミニバンの「セレナ」をベースにした「ロボシャトル」と呼ばれる自動運転車両を展示し、いすゞ自動車も自動運転バスを世界初公開しました。いずれも、特定の走行環境条件下（限定されたエリアや特定の天候など）においてシステムがすべての運転操作を行い、人間がいっさい関与しない「レベル4」に該当します。

すでに日産の自動運転車両は2025年11月から横浜市の市街地エリアで実証実験を開始し1）、いすゞも同年10月より準備走行を含めた実証実験を始めています2）。つまり、いまや「レベル3」を飛び越え、「レベル4」の実用化へ向けた取り組みが進んでいるのです。

そもそも、「レベル3」は一般ユーザーが使用する乗用車を想定しており、「ハンズオフ」の先にある「アイズオフ」を可能にするなど、ドライバーの利便性向上をおもな狙いとしています。

ただし、その技術的ハードルは非常に高く、「レベル3」に対応した市販車は国内にホンダ「レジェンド」の1車種しかないうえ、2022年1月に販売を終了しています3）。

一方で「レベル4」はタクシーやバスなどの公共交通サービスを想定していて、運用時には“遠隔監視”が必須となります。基本的には全運転操作が自動化されますが、トラブル防止の観点から、自動運転システムと、人間による遠隔監視という“二重の安全システム”が不可欠とされています。

しかし、個人が所有する乗用車を遠隔監視するのは現実的ではありません。それぞれのオーナーがいつクルマを使うのかわかりませんし、通信可能範囲外を走行すると監視できないからです。

その点、営業時間や走行エリアが決まっている公共交通サービスなら人間による遠隔監視との相性がよいため、一足飛びに近い将来の「レベル4」の実用化が見込まれているのです。

参考資料
1）日産「25年度の横浜市における自動運転モビリティサービスの実証実験の詳細を発表」
2）いすゞ「いすゞ、神奈川県平塚市の自動運転バス実証実験に「エルガEV 自動運転バス」を提供　～ジャパンモビリティショー2025で世界初公開～」
3）ホンダ「レジェンド」

自動運転に指摘される4つのデメリット

このように自動運転テクノロジーは日々進化していますが、自動運転が広く普及した先に待っているのは必ずしもバラ色の未来とはかぎりません。自動運転はハイテク満載の先進技術ですので、それゆえのデメリットやリスク・課題も指摘されているのです。自動運転にどのようなデメリットなどがあるのか、4つに絞って紹介します。

デメリット① 車両コストが増大する

まず考えられるのは自動運転テクノロジーという先進技術の搭載による車両コストの増大です。クルマをつくるコストが高くなれば、当然ながら車両価格の上昇にもつながるでしょう。

もっとも、現在は軽自動車を含めた新車の多くが「レベル2」の先進運転支援システムを搭載しています。代表的機能のACC（アダプティブ・クルーズ・コントロール）は車両に搭載されたカメラなどで前方の車両や障害物を検知する仕組みですので、センサー1個程度であればそこまでの価格差にならないと考えられます。

しかし、「レベル2.5」になると搭載されるセンサーの数が一気に増加します。車両の前後左右を監視するため、カメラだけでも4個以上必要となることが多く、そのほかにミリ波レーダーや超音波ソナー、さらに車種によっては非常に高価な「LiDAR（ライダー）」と呼ばれるセンサーを搭載することもあるでしょう。

こうしたセンサーは普及とともにコストダウンしていくことが期待されますが、さまざまな環境で安定してシステムを動かすための冗長性を考えると、センサーを減らすことは難しいかもしれません。自動運転が進化すればするほど、センサー類などの車両コストが増えていくのは避けられない可能性があります。

デメリット② セキュリティリスクが高くなる

自動運転のリスクやデメリットとして「ハッキングやサイバー攻撃による危険性」も指摘されています。

自動運転車両は、コネクテッドカーと同様に外部ネットワークと双方向通信を行っているため、悪意のある第三者にハッキングやサイバー攻撃を受けるリスクは否定できません。被害に遭うとソフトウェアがエラーになって走行不能に陥ったり、最悪の場合は車両の制御が乗っ取られたりするなどのアクシデントに遭う可能性があるのは事実でしょう。

ただし、こうした危険性は何も自動運転車両に限ったものではないのです。

もちろん、自動運転テクノロジーの範囲が広がれば広がるほどサイバーセキュリティを高めていく必要がありますが、これは自動運転テクノロジーの搭載車両だけでなく、コネクテッド技術を搭載する現在のクルマ全般が抱える課題でもあります。

デメリット③ 消費電力が大きくなる

自動運転テクノロジーでは、システムが行う認知・判断・操作の3つのプロセスでAIの技術が活用されています。車両に搭載されたセンサーから得た周辺の情報をAIが認識して処理し、車両や歩行者、障害物を避けてクルマを安全に走行させるのです。

AIは大量のデータを学習したり複雑な計算処理を行ったりしていますが、その際に大量の電力を消費します。データセンターの電力使用量が非常に大きいという話を耳にした人もいるかと思いますが、自動運転車両に搭載されているAI（車載コンピューター）も同様です。

前述の「ロボシャトル」と呼ばれる日産の自動運転車両のベースはハイブリッド車（HEV）の「セレナ」です。公共交通サービスに使う自動運転車両ですので、スライドドアや広いキャビンなどが特徴のミニバンのほうが適していることに加え、消費電力対策として現状ではHEVを選ぶ必要性もあったとされています。

自動運転とEVは非常に相性がよいといわれることが多く、消費電力対策という意味でも、大容量の駆動用バッテリーを搭載するEVとの相性がよいと考えることができます。ただし、現時点では自動運転システムの消費電力が大きすぎるため、EVの航続距離が短くなってしまうという側面もあるかもしれません。

このように、AI制御を前提とすると、自動運転システムによって消費される電力が圧倒的に増えるデメリットも指摘されています。

デメリット④ 乗客判別の技術的ハードルが高い

デメリットとは少し異なるかもしれませんが、自動運転レベル4の搭載車両による実証実験では「車両が乗客を認識できない場合がある」という課題も指摘されています。

米国や中国などで実用化が進んでいる「ロボタクシー（自動運転タクシー）」や日産の「ロボシャトル」は、乗客がスマートフォンの専用アプリで車両とつながることができる仕組みですので、歩道に立つ人々のなかから車両側がわざわざ乗客を見つける必要はありません。

しかし、自動運転バスの場合はバス停で待つ乗客を車両が認識して停車し、ドアを開閉する必要があります。もちろん、バス停に並んでいる人がいれば乗客として認識することは可能でしょうが、たとえばバスを追いかけて走ってくるような不規則な行動をする人を乗客と見分けることは、高度な状況判断能力を要するため非常に難しいという課題があるのです。

より安全性を重視するのなら、このようなイレギュラーな対応は行わないという選択肢もあります。しかし、現状より不便になれば、利用者は自動運転のデメリットと感じることでしょう。こうした職業ドライバーの経験や知見をどこまでシステムを担うAIに学ばせることができるかという点も自動運転の課題です。

とくに交通ルールやマナーが十分に整っておらず、街なかでクルマ・自転車・歩行者が“カオスな状態”となっている国や地域などでは、自動運転車両を走行させるのは難しいとされています。

そのような状況では自動運転レベル1の「AEBS（衝突被害軽減ブレーキ）」でさえ誤作動を起こす可能性があります。ましてや無人のロボタクシーを走らせるのは至難の業といえるでしょう。

自動運転の最大の課題は「社会的受容性」

自動運転の課題はほかにもあります。なかでも自動運転の普及における最大の課題は、「レベル3」以上の自動運転車両が事故を起こしたときの責任の所在、つまり「システムが事故を起こしたときに誰が責任を取るのか」という点でしょう。

通常の自動車事故であれば、事故の責任を負うのはドライバーですが、「レベル3」以上の自動運転では、自動車メーカーやシステム製造者、サービス運営会社などが責任を負う方向で議論されています。この責任問題についてはいずれ関連する法律が整備されていくと思われますが、基本的には金銭的な補償にとどまると予想されます。

しかし、重大な事故が起きたときに事故を起こした人間＝ドライバーが存在しないというのは一般的な感覚からすると“納得”しがたいでしょう。法整備が進んだとしても、こうした“モヤモヤ感”は自動運転の社会的受容を阻む高いハードルとなる可能性があります。

わずかな件数でも自動運転システムによる事故が起きれば「AIやシステムは信用できない」という国民感情が生まれるかもしれません。この社会的受容性こそ自動運転の課題と見る向きもあります。

しかし…自動運転には多くのメリットもある！

デメリットやリスクを指摘する声がある一方で、もちろん自動運転には多くのメリットがあります。それらのメリットのうち、すでに普及が進んでいる「レベル2.5」を含めた自動運転「レベル2」、そして近い将来の実用化が見込まれている自動運転「レベル4」のメリットについて、それぞれ紹介しましょう。

【自動運転レベル2】交通事故が減少する

自動運転レベル2の先進運転支援システムの普及によるもっとも大きなメリットは、なんといっても交通事故の減少でしょう。実際に「レベル1」「レベル2」の先進運転支援システムが普及したこの10年で、交通事故の件数は確実に減少しています。

たとえば交通事故の指標とされる交通事故死者数は、2015年に4117人でしたが、2024年は2663人へと減少しています5）。交通事故の発生件数も、2015年は53万6899件でしたが、2024年は29万792件と半数近くまで減少しています5）。

交通事故は全体の8割がヒューマンエラー（人間のミス）に起因するとされ6）、その多くは認知・判断・操作が正しく行われないことが原因といわれています。そこで、この3つの動作のサポートがきちんと行われたら事故は自ずと減少していくという考えのもとで開発されたのが先進運転支援システムなのです。

もちろんテクノロジーもけっして完璧ではなく、自動運転によって交通事故がゼロになると断言することはできません。

しかし、自動運転に活用されるAIは一度の失敗を学習して次に生かすことが可能です。その連続性と記憶力は人間の比ではありませんから、自動運転車両が増え、その情報共有が進むことで、飛躍的にシステムの安定性や安全性が高まることでしょう。

【自動運転レベル4】ドライバー不足を解消できる

タクシーやバスといった公共交通サービスのなかでも、路線バスはコロナ禍以降に深刻なドライバー不足に直面しています。たとえば、いわゆる「2024年問題」では、路線を減便・廃止したり、路線縮小を検討したりするバス会社が数多く見られました7）。

とくに深刻なのは人口減少と過疎高齢化が進む「過疎高齢集落」です。こうした集落では10年以上前から公共交通サービスの減便や廃止などが加速し、それにより高齢ドライバーの負荷が大きくなり、地域の持続性が危ぶまれています8）。

自動運転バスなどの実証実験が進んで実用化が始まれば、この「ドライバー不足」という社会的課題を解決できる可能性があり、利用者が少ないバス路線を維持することが期待できるでしょう。

過疎高齢化が進む地域などの移動手段を「レベル4」の自動運転車両で守ることができれば、自動運転に対する漠然とした不安感をメリットが上回るということになるかもしれません。

参考資料
5）警察庁「交通事故発生状況　統計表」
6）三井住友海上「交通事故の8割はヒューマンエラーが原因。最新の交通事故統計・分析から読み解く、重大事故を回避するポイントとは？」
7）帝国データバンク「全国「主要路線バス」運行状況調査（2023年）」
8）国土交通省「過疎高齢集落住民のモビリティ確保に向けた取り組み」

自動運転レベル5のメリット・デメリット

このまま自動運転が進化し続けていけば、最終的には走行環境などの条件がなく、いかなる状況下でもシステムが全運転操作を行ってくれる「レベル5」の完全な自動運転に行き着きます。

もちろん、現時点で「レベル5」は実用化されていませんし、実現するためには10年以上の月日が必要といわれます。しかし、将来的に「レベル5」がすべてのクルマに実装されるようになれば、自動車社会は大きく変わっていくに違いありません。

たとえば、「ドライバー」という言葉は死語になり、多くのユーザーはこれまでのように自分で運転するためにマイカーを所有するのではなく、外出時など必要なときに自動運転カーを呼び出して利用するという形態になっていくでしょう。

もっとも、自動運転レベル5に対して「地図にない道や通信が届かない場所でレベル5を実現するのは難しい」といった指摘があるのも事実です。たしかに、「ルールベース」の自動運転にはHDマップ（高精度地図）と呼ばれる情報密度の濃い3Dのマップデータが必要で、最新データを入手するための通信機能も必要になります。

ただし、こうしたデメリットにはすでに解決策が提示されています。それが「E2E（End-to-End、エンド・ツー・エンド）」と呼ばれるテクノロジーを搭載した自動運転システムです。

E2Eとは、簡単にいえばセンサーからの情報をAIが自己判断して運転するというシステムです。センサー情報からリアルタイムで地図を作成して走行することも期待されていますから、通信圏外での自動運転を実現することにもつながります。

自動運転レベル5がいつごろまでに実現するかを予測するのは非常に難しいことです。しかし、「レベル5」が実現しないと考えている専門家はいないのが現実でしょう。