NTT西日本株式会社 三重支店、株式会社マクニカ、株式会社京三製作所の3社によるコンソーシアムは、三重県志摩市で、通信システムと路側インフラを活用して自動運転車両の踏切横断を制御する実証事業に着手した。総務省の「地域社会DX推進パッケージ事業（自動運転レベル4検証タイプ）」に採択された取り組みで、志摩市や近鉄グループホールディングス株式会社、株式会社近鉄・都ホテルズと連携する。

志摩市では人口減少や高齢化を背景に、持続可能な地域公共交通の確保が課題となっている。観光地として市内周遊を支える二次交通の充実も求められるなか、自動運転による新たな移動サービスの実装に向け、車両が踏切を安全に横断するための仕組みを検証する。

実証では、踏切の開閉情報に加え、横断先に車両が進入できるスペースがあるかどうかや、隣接する踏切の情報を自動運転車両へリアルタイムで連携する。これらの情報をもとに車両の停止・発進を制御し、踏切通過時の安全性や、複数の踏切を円滑に通過する仕組みの有効性を確かめる。

実証走行は2026年11月10日から30日までを予定し、志摩観光ホテルから近鉄賢島駅、志摩市観光駐車場を結ぶ片道約1.6kmのルートで実施する。車両にはNavya Mobility製の自動運転EVバス「EVO3」を使用する予定だ。NTT西日本が実証運行や通信システムの信頼性評価などを担い、マクニカが車両の提供・保守・運用、京三製作所が踏切情報連携設備や路側インフラ設備の構築を担当する。

3社は実証を通じて、踏切横断時の安全性向上に関する知見を蓄積し、レベル4自動運転の社会実装に向けた技術的課題の解決を目指す。踏切情報を活用した横断制御や鉄道事業者の設備と連携する協調型インフラの知見を今後の自動運転サービスに生かし、地域公共交通の維持・確保や観光客の周遊利便性向上につなげる考えだ。

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自動運転技術を開発する株式会社ティアフォーは、2026年9月9～11日に幕張メッセで開催される「Automotive World 2026」で、AI・データ・コンピューティングを統合したソフトウェア定義型車両（SDV）向けソリューションを公開する。走行データの収集・加工から自動運転AIモデルの開発、車載コンピューター上での実行までを一体化するソリューションのデモを行う。

中核となるのは、データ共有基盤「Co-MLOpsプラットフォーム」の自動ラベリング機能と、同機能で処理したデータを活用して開発した「リファレンスE2E AIモデル」だ。自動ラベリング機能は、走行データに含まれる車両や歩行者、路面、構造物などをAIが認識するためのラベルを自動生成する。数百万単位のラベルを一定品質で即時に生成でき、従来人手で行っていた作業の自動化による開発コスト削減や開発速度向上を見込む。

収集が難しい衝突リスクの高い希少なシーンや悪天候などの走行データについては、「NVIDIA Cosmos」による生成データで補完し、生成したデータにも自動でラベルを付与する。多様な走行環境のデータをAIモデル開発に活用できる仕組みを構築する。

リファレンスE2E AIモデルは、高精度地図に依存せず、車載カメラの映像のみを使って周囲環境の認識から経路生成までを単一のニューラルネットワークで処理する。3D空間での走路・物体認識や障害物の有無を判断する地図生成、車両軌道予測などに対応するほか、車載コンピューターとの親和性を高め、実際のSoCへ実装しやすい設計としている。

モデル開発ではエージェント型AIも活用する。人間から指示を受けたAIが、モデル開発や走行データの取り込み、データ変換、クレンジング、実装最適化、モデル管理を主導し、学習・評価・改善のサイクルを自律的に進める。これにより、低コストかつ短期間でのプロトタイプ開発を可能にする。展示では同モデルを「NVIDIA Jetson Orin」上で動作させ、一連の処理を実演する。

ティアフォーは今後、大規模な走行データを収集・共有する「Co-MLOpsプロジェクト」の参加企業にリファレンスE2E AIモデルを提供する予定だ。データ収集・加工からAIモデルの継続的な開発・改善、車載コンピューティングへの実装までを一体化し、自動車メーカーやサプライヤーによる自家用車向け自動運転システムの量産開発を支援するSDV向けソリューションの構築を進める。

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ロボットタクシーの開発を手がける株式会社ムービーズは、国土交通省の「自動運転社会実装推進事業」で、事業代表の北海道上士幌町と契約を締結した。町と連携し、自動運転レベル4による移動サービスの社会実装を目指す。

上士幌町では、ドライバー不足や高齢ドライバーの事故、免許返納などを背景に、持続可能な公共交通網の構築を進めている。ムービーズは2025年10月に一般道で総延長100kmに及ぶロボタクシーの運行実証を実施。2026年1月には、積雪や凍結を含む公道で最高速度60km/h、総走行距離650km以上の雪道走行実証を行っている。

今回の実証では、上士幌町市街地を走るコミュニティバスの代替手段として、将来的な無人自動運転車両の導入を見据えた検証を行う。買い物や通院、通学、公共施設への移動などにも活用できるオンデマンド型の自動運転サービスを目指し、将来は農村部を含む路線への展開も視野に入れる。

準備運行は2026年7月から9月までの間に20日間、一般運行と関係者向け試乗は同年10月から2027年1月までの間に40日間実施する。ムービーズは地図生成や自動運転システム・車両の提供、レベル4申請区間の技術検証、許認可申請、セーフティードライバーの派遣などを担う予定だ。

実証を通じて上士幌町市街地での自動運転レベル4の走行エリアを確定し、2027年度までの社会実装を目指す。利便性や安全性、遠隔監視体制、地域での受容性も検証し、本格運行に向けた基盤を整える。

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GO株式会社は、タクシーアプリ「GO」の累計ダウンロード数が4,000万件を突破したと発表した。2025年7月の3,000万ダウンロード達成から1年1カ月で1,000万件増加し、2020年9月のサービス開始から6年弱での達成となった。2025年9月には全国47都道府県でのサービス提供を開始している。

「GO」では、タクシーの配車に加え、アプリ上での決済や電子領収書、AIを活用した予約などの機能を提供している。2026年2月～7月の全国10都道府県における実績では、注文時のマッチング率は約97％で、注文から車両確定までの時間は中央値約5秒、車両確定から乗車までの待ち時間は中央値約3.3分だった。

利用ニーズに応じたサービスも拡大しており、指定配車の利用数は2022年同期比で5倍、「AI予約」の注文数は3倍、「GO PREMIUM」の注文数は4倍に伸長した。2024年12月に開始した相乗りサービス「GOエコノミー」は、2026年7月末までに累計輸送人数20万人を突破している。

GO株式会社は今後もタクシー事業者と連携し、利用者と乗務員双方の利便性向上を進めるとしている。

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newmo株式会社、西日本旅客鉄道株式会社、JR西日本レンタカー＆リース株式会社は、将来の自動運転タクシーと駅の円滑な接続を見据え、新たな配車マッチング方法の実証実験をJR新大阪駅で開始する。実証期間は2026年8月20日から10月31日までを予定している。

実証では、JR新大阪駅1階の駅レンタカー営業所前に、タクシーアプリ「newmo（ニューモ）」専用の乗り場を設置する。利用者がアプリで乗車日時と目的地を事前予約すると「予約番号」が発行され、乗り場の待機列で先頭にいる車両へ乗車できる。特定の予約車両を探したり到着を待ったりする必要がない仕組みだ。

乗車後はドライバーに予約番号を伝えることで、予約時に指定した目的地が自動で設定される。新幹線予約のお知らせ欄からnewmoアプリへ移動することもでき、鉄道からタクシーへのスムーズな乗り継ぎにつなげる。

将来的に自動運転タクシーが普及した場合、タクシー需要が集中する駅では、安全かつ円滑に車両を配車し、乗降できる仕組みが重要になる。今回の実証では、事前予約を特定の車両にひも付けず、待機する車両で対応できる配車方法による混雑緩和の効果や、乗り場の利便性、自動運転を想定した運用上の課題を検証する。

3社は実証で得た知見をもとに、将来的な自動運転タクシーと駅との結節の具体化につなげるとしている。

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株式会社Luupは、ナビタイムジャパンが提供する総合ナビゲーションアプリ「NAVITIME」と自転車専用ナビゲーションアプリ「自転車NAVITIME」で、マイクロモビリティシェア「LUUP」の情報を活用したシェアサイクルルート検索への対応を開始した。2026年8月19日から、LUUPのポートや車両の空き状況を考慮したルートを検索できる。

ルート検索では、LUUPを含むシェアサイクルのルートやポート情報に加え、各ポートの貸出可能台数と返却可能台数をリアルタイムで表示する。出発地付近で車両を借りられるポートと、目的地付近で返却できるポートを考慮し、一連の移動ルートとして案内する。これにより、案内されたポートに車両がない、返却先が満車で返せないといった課題の軽減につなげる。

「NAVITIME」では、トータルナビの迂回手段や自転車ルート検索でLUUPを利用できる。電車やバスと組み合わせた移動に加え、公共交通機関の遅延や運転見合わせが発生した際の代替手段としても活用できる。「自転車NAVITIME」は今回、初めてシェアサイクルのルート検索に対応した。

LUUPは現在、21都道府県の計72市区町村で展開しており、通勤・通学や買い物、観光などで利用されている。今回の連携により、ナビゲーションサービス上でリアルタイムの車両・返却状況まで踏まえてLUUPを移動経路に組み込めるようになり、公共交通とマイクロモビリティを組み合わせた移動の利便性を高める。

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公益社団法人日本バス協会は、AIを活用して乗合バスの車内事故を防ぐ「AI搭載型乗合バス車内事故防止システム」の実証実験を2026年9月から12月まで実施する。バス事業者12社と日野自動車株式会社、株式会社東海理化が参加し、AIによる事故防止効果を検証する。国土交通省の調査では、2025年の乗合バス事故のうち車内事故が34.8％を占めており、対策が課題となっている。

実証では、乗合バスの車内複数箇所にカメラを設置し、リアルタイム映像をAIで解析する。乗客の状態などを即座に検知して運転士に注意や警告を伝えることで、発車時の判断を支援するほか、乗客への安全確保の呼びかけにも活用する。撮影した映像はヒヤリハットの検証や画像認識技術の向上にも利用し、システムの改善につなげる。

実証実験には京王電鉄バス、神奈川中央交通、相鉄バス、名鉄バス、京阪バス、神姫バスなど12事業者が参加する。開始にあたっては利用者へ事前に周知し、取得したデータは個人情報保護法に基づいて管理する。日本バス協会は実証を通じ、AIを活用した車内事故防止システムの有効性を検証する。

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京王電鉄バス株式会社と京王バス株式会社は、路線バス全車両へのクレジットカードなどによるタッチ決済「クレカ乗車」の導入を、2026年11月末までに完了する。対象は一部コミュニティバスを除く628両で、2027年度に目指す運賃収受の完全キャッシュレス化に向けて対応を広げる。

クレカ乗車には、三井住友カード株式会社の公共交通向けソリューション「stera transit」を活用する。タッチ決済対応のクレジットカードやデビットカード、プリペイドカードのほか、それらを設定したスマートフォンなどを専用端末にかざして運賃を支払える。Visa、Mastercard、JCB、American Expressなど7ブランドに対応する。

2026年7月末時点では、中野・永福町・調布・桜ヶ丘の各営業所に所属する計266両への導入を完了している。今後、府中、小金井、多摩、南大沢、高尾、八王子の各営業所などに所属する計362両にも順次導入し、11月末までに全対象車両へ拡大する予定だ。

完全キャッシュレス化後も、交通系ICカードや東京都シルバーパス、定期券、一日乗車券、企画乗車券、デジタルチケットなどは利用できる一方、現金は取り扱わない。クレジットカードのタッチ決済を加えることで、利用者は小銭の用意や交通系ICカードへのチャージをせずに乗車できるようになる。

京王バスは、キャッシュレス決済による乗降の円滑化が遅延の抑制や定時運行につながるほか、運賃機に関わる業務の削減によって運転士の負担軽減や経営効率化にもつながるとしている。限られた人員で地域のバス路線を維持するため、2027年度の現金取り扱い終了を目標に完全キャッシュレスバスの実現を進める。

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Hondaは、Acuraブランドの次世代デザインの方向性を示すコンセプトモデル「Acura NEXERA Vision（アキュラ・ネクセラ・ビジョン）」を世界初公開した。Acura誕生40周年の節目に、普遍的な美しさと先進性を融合した新たなデザイン言語を提示するモデルとなる。

Acura NEXERA Visionは、米国カリフォルニア州のアキュラデザインスタジオで開発された。ブランドの基本理念であるチャレンジングスピリットに着想を得て、ワイド＆ローのスタンスと、キャビンを後方に配置した伸びやかなプロポーションを採用。デュアルヒンジ式のバタフライドアによって、Acuraが重視するパフォーマンス性を表現した。

ライティングには、非点灯時にはボディーラインに溶け込み、点灯時にのみランプが現れる「ファントムライティング」を採用した。極薄のヘッドライトとテールライトはAcuraの頭文字「A」をモチーフとしており、このライティングシグネチャーは数年以内に発売予定の次期RDXを皮切りに、次世代ラインアップへ展開する予定だ。

インテリアはブラック＆ホワイトを基調とし、鮮やかなピンクをアクセントとして配置した。再生ポリエステルを使用したAlcantaraや、サーキュラーエコノミーに寄与する本革素材CircuLeather、リサイクルアルミニウムなどのサステナブル素材も採用し、環境に配慮した次世代のプレミアム価値を提案する。

Acuraは今後、NEXERA Visionで示したデザインの方向性を次世代ラインアップで一貫して具現化し、進化させていく方針だ。同モデルは米国カリフォルニア州で開催される「Monterey Car Week」のイベントで展示される。

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Uber Technologies, Inc.は、Uber Japan株式会社が2026年後半に東京で予定するロボタクシーの試験運行について、タクシー事業者の日の丸交通株式会社と運行パートナーシップ契約を締結した。日の丸交通が運行主体となり、Uberの配車アプリを通じてロボタクシーによる乗車サービスを提供する。

試験運行では、英国の自動運転技術企業Wayveが開発する「AI Driver」を搭載した日産自動車株式会社の「日産リーフ」を使用する。Uber、Wayve、日産が2026年3月に締結した日本でのロボタクシー展開に向けた覚書に基づく取り組みで、利用者が日常の移動手段としてロボタクシーを利用できる環境の構築を目指す。

日の丸交通は、車両の運行管理をはじめ、車両基地でのオペレーション、メンテナンス、点検、清掃、充電、稼働状況の管理を担当する。Uberは利用者と車両をつなぐマッチングプラットフォームや運行支援ツールを提供し、認可を受けたタクシー事業者である日の丸交通が実際の運行を担う。

将来的な完全無人運転の開始に向け、初期段階では東京の交通事情を熟知した日の丸交通の乗務員が「セーフティドライバー」として同乗する。安全性を確保しながら段階的にロボタクシーを導入し、有人タクシーとロボタクシーそれぞれの強みを生かした運行体制の構築を目指す。

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自動運転技術を開発する株式会社ティアフォーは、自動車部品メーカーのAstemo株式会社と、次世代自動運転システム向けのソフトウェア開発プラットフォームを共同開発する。ティアフォーの「Co-MLOpsソリューション」を活用し、2030年頃の実用化を目指す。

共同開発するプラットフォームは、走行データの収集・加工からAIモデルの学習、評価までを一体的に管理するものだ。認知・判断・車両操作を一つのAIモデルで学習する「End to End（E2E）型自動運転AIモデル」を、量産車に求められる品質や安全要件に対応させながら継続的に改善できる環境を構築する。

ティアフォーは、Co-MLOpsの基盤技術であるアーキテクチャのライセンスと関連技術をAstemoに提供する。Astemoはこれらを活用し、E2E型自動運転AIモデルを社内で継続的に開発・高度化できる体制を整える。

両社はこれまで、自動運転用オープンソースソフトウェア「Autoware」を基盤とした開発や、自動運転AI向けデータ共有プラットフォームの構築で連携してきた。ティアフォーが持つAI開発基盤の技術と、Astemoが持つ量産開発、安全規格対応、車両搭載に関する知見を組み合わせ、次世代自動運転システムの開発を加速する。

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東京ドイツ村を運営する明和興産株式会社は、株式会社イーバイピーと共同で、AI自動運転バス「RoboBus」を使用した実証実験を2026年8月から開始する。広大な園内における来園者の移動支援と、閉園後の夜間防犯業務への活用を検証する。

RoboBusは、運転席を設けず、車体の前後どちらにも走行できる6人乗りの自動運転車両だ。LiDARや高精度カメラ、AIを搭載し、最高時速19kmで走行する。バッテリー容量は32kWhで、1回の充電による航続距離は100～140kmとしている。

実証実験では、まず閉園後の園内を自律走行し、夜間監視システムとしての運用を検証する。その後、営業時間中の園内周回を行い、歩行者などの障害物を回避するためのデータ収集や充電方法を検証する。

最終段階では、来園者が実際に乗車する園内移動サービスと、夜間の自動防犯パトロールを組み合わせた運用を目指す。イルミネーションや車内の音声・映像演出と連動させ、自動運転による移動自体を観光コンテンツとして活用する可能性も検証する。

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