産業構造転換分野
電動車等省エネ化のための車載コンピューティング・シミュレーション技術の開発
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予算額と効果目標値
- 予算上限
420億円
- CO2削減効果
約3.4億トン/年
- 経済波及効果
約148兆円/年
プロジェクト更新履歴
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プロジェクトサマリー
予算額
上限420億円
CO2の削減効果(ポテンシャル推計)
2030年 : 約169万トン/年(日本)
2050年 : 約1,320万トン/年(日本)、約3.4億トン/年(世界)
経済波及効果(世界市場規模推計)
2030年 : 約43兆円/年
2040年 : 約148兆円/年
研究開発目標
1. 自動運転のオープン型基盤ソフトウェア
- 研究開発に取り組む範囲の中で、ネットワーク・クラウドへの負荷も加味しながら、現行技術比で、70％以上の車載コンピューティングの消費電力削減に寄与
- 主要な走行環境における、レベル４自動運転機能（安全性・信頼性等を含む）の担保
2. 自動運転センサーシステム
- 研究開発に取り組む範囲の中で、ネットワーク・クラウドへの負荷も加味しながら、現行技術比で、70％以上の車載コンピューティングの消費電力削減に寄与
- 主要な走行環境における、レベル４自動運転機能（安全性・信頼性等を含む）の知覚・認識面からの担保
3. 電動車両シミュレーション基盤
- 国内自動車メーカー・部品メーカーが共通的に利用可能な形式で、SOTIFに対応し、レベル４自動運転を実現するために必要なデジタル・ツインでの電動車両全体のシミュレーション・モデルを、動力学シミュレーション精度90％以上として、実機を用いた性能検証期間の半減を実現できるレベルで構築するための手法の確立
【CO2削減効果の考え方】
- 日本と世界の保有台数、日本7,440万台、世界190,000万台で計算。
- 2030年については、「平常走行時における高度なエコドライブ（高速道路で稼働）」による改善効果をもとに算定。
- 2050年については、「平常走行時における高度なエコドライブ（高速道路と一般道で稼働）」による改善効果に加えて、「サグ部・トンネルにおける渋滞の解消」や「事故に起因する渋滞の解消」による改善効果をもとに算定。
【経済波及効果の考え方】
- 民間統計（富士キメラ総研「2019自動運転・AIカー市場の将来展望」）を参考に、2030年時点の自動運転車市場を40兆円、加えて関連部品産業市場を3兆円と推計。
- 民間統計（富士キメラ総研「2019自動運転・AIカー市場の将来展望」）を参考に、2040年時点の自動運転車市場を143兆円、加えて関連部品産業市場を5 兆円と推計。
出所）研究開発・社会実装計画