自動運転のためのAIフライトレコーダー
"Defined-Scope Decision Records, Cryptographically Verifiable"
定義された観測範囲の判断記録を、暗号学的に検証可能にすることを目指す
DVPはPLANNED（計画中）であり、仕様文書と検証済み実装はありません。以下の構成・イベント例は提案であり、適合の証拠ではありません。暗号学的な検証は宣言した範囲の記録を対象とし、未観測の事象、内容の真実性、因果関係の正しさ、安全な運転を証明しません。事故防止には別途の運用制御が必要です。対象システム欄は想定範囲であり、正式要件や法的義務ではありません。
「 事故の後に『なぜ』を問うのではなく、事故の前に『証拠』を残す 」
2018年、Uber自動運転車の死亡事故。2016年、Tesla Autopilotの死亡事故。
調査官たちは同じ問いに直面した。
「AIは何を見て、何を判断し、なぜその行動を選んだのか？」
従来のEDR（Event Data Recorder）は車両の物理状態を記録する。
既存のAI記録の内容・取得範囲・第三者検証可能性は、システムによって異なる。
DVPは、記録された入力・判断・実行結果の関連を、改ざん検知可能な形で追跡することを目指す。関連付けは、記録内容の真実性や完全な因果説明を証明するものではない。
現在の自動運転システムにおける構造的課題
保持されたセンサー入力、記録された判断時の状況、実行結果を関連付ける構想です。既存記録の有無と取得範囲は個別に確認する必要があり、非公開であることは記録が存在しない証拠ではありません。
SAE Level 3以上では、作動中の運転タスクをシステムが担う。法的責任の所在は法域によって異なる。事故時に「人間の過失」か「システムの欠陥」かを立証できるかは、何が記録され、その記録を第三者が検証できるかに左右される。
UN規則第157号（R157）は、ALKS搭載車両にDSSAD（Data Storage System for Automated Driving、自動運転用のデータ記録装置）の搭載を義務付けている。EU AI Actでは、車両のAI安全コンポーネントは第6条1項（附属書I セクションB）により高リスクに分類されるが、同法の要件は直接には適用されず、型式認証法令の中で考慮される（第2条2項、第107条、第109条）。DVPは、これらの規則と併用する判断レベルの来歴記録プロファイルとして計画中。
事故発生
調査開始
ログ取得
課題発覚
「AIが歩行者を認識していたか不明」
「ブレーキ判断のトリガーが特定不能」
「タイムスタンプの整合性が検証不能」
想定する対象システムと記録レベル（仕様文書は未作成）
自動運転車両
SAE Level 3-5
ADAS（先進運転支援）
Level 2+
鉄道運行管理AI
自動運転対応
ドローン自律制御
自律飛行
自動運転バス・シャトル
Level 4
センサー層
認識層
計画層
制御層
データフローとシステム統合
{
"event_id": "019234ab-7c8d-7def-8123-456789abcdef",
"timestamp_ns": 1734567890123456789,
"event_type": "PERCEPTION_DECISION",
"vehicle_id": "VIN_XXXXXXXXXXXX",
"provenance": {
"actor": {
"type": "AI_MODEL",
"identifier": "perception_v3.2.1",
"model_hash": "sha256:abc123..."
},
"input": {
"lidar_frame_id": "frame_12345",
"camera_frame_ids": ["cam_front_12345", "cam_left_12345"],
"input_hash": "sha256:def456..."
},
"context": {
"speed_kmh": 45.2,
"weather": "RAIN_LIGHT",
"visibility_m": 120,
"active_mode": "AUTONOMOUS_L4"
},
"action": {
"decision": "EMERGENCY_BRAKE",
"confidence": 0.94,
"trigger": "PEDESTRIAN_DETECTED",
"predicted_collision_ms": 1200
}
},
"prev_hash": "sha256:789xyz...",
"signature": "ed25519:..."
}
国際規制との対応表
| 規制 | 管轄 | 要件 | DVP対応 |
|---|---|---|---|
| UNECE WP.29 R157 | 国連1958年協定の締約国（EU・日本など） | ALKS（自動車線維持システム）のデータ記録義務 | 設計目標（計画中） |
| EU AI Act 附属書I-B | EU | 車両のAI安全コンポーネントは高リスク分類（第6条1項）。同法の要件は直接適用されず（第2条2項）、型式認証法令の中で考慮される（第107条・第109条） | 設計目標（計画中） |
| ISO 26262 | 国際 | 機能安全、トレーサビリティ要件 | 補完 |
| ISO 21448:2022 (SOTIF) | 国際 | 意図した機能の安全性 | 証跡で補強 |
| NHTSA AV Policy | 米国 | 自動運転車両のデータ記録ガイダンス | 設計目標（計画中） |
| 日本 道路運送車両法改正 | 日本 | Level 3以上のデータ記録義務 | 対応予定 |
UN規則第157号（R157）が定めるDSSAD（Data Storage System for Automated Driving）要件に対する設計目標。DVPは計画中で、仕様文書はまだ存在しません。
ALKS関連事象の記録（R157 8.2項）
記録されたイベントをハッシュチェーンで連鎖
各事象のタイムスタンプ（R157 8.3項、精度±1.0秒）
UUID v7 + PTP同期
不正操作（データ消去等）に対する保護（R157 8.5項）
暗号学的ハッシュチェーンで改ざんを検知可能にする
データの利用可能性（R157 8.4項）
標準フォーマットでエクスポート可能
既存EDRとDVPの役割分担
Event Data Recorder
→ 「車両が何をしたか」を記録
AI判断記録
→ 記録された判断時の状況の保持を目指す
物理状態 + AI判断
DVPが事故調査と責任判定をどのように支援することを目指すか
| フェーズ | 従来のEDRのみ | DVP統合時 |
|---|---|---|
| 事故発生 | 衝突時の速度・減速度を記録 | 同左 + AIの認識・判断履歴 |
| 調査開始 | 「ブレーキは作動した」 | 「歩行者を2.3秒前に検出、信頼度0.67で自転車と誤分類」 |
| 原因特定 | 「システムか人間か不明」 | 「認識モデルv3.2の低照度時の分類精度問題」 |
| 改善策 | 推測ベース | 具体的なモデル改善ポイントを特定 |
| 訴訟対応 | 証拠不十分 | 暗号学的に検証可能な証跡 |
事故発生
DVPログ取得
暗号学的検証
責任の明確化
設計目標 ― DVPは計画中であり、仕様文書は存在しません
DVP開発・標準化タイムライン ― 時期は未定であり、いずれのマイルストーンも未達です。DVPは仕様文書のない計画段階にあります
パブリックレビューとフィードバック収集のための初期ドラフト仕様
自動車業界パートナーとのPoC（概念実証）テスト開始
国連UNECE作業部会29 GRVA（自動運転）への提出
リファレンス実装を伴う安定版仕様のリリース
標準化コミュニティへの将来の提案を検討する構想です。このロードマップは連携合意や承認を示すものではありません。
フレームワーク階層におけるDVPの位置づけ
DVPの開発に参加し、自動運転車両の安全の未来を形作りましょう
「飛行機には物理的なブラックボックスがある。自動運転車には、AIのブラックボックスも必要だ。」
— VeritasChain Standards Organization
"The question is not whether autonomous vehicles will have accidents.
The question is whether we can verify what happened when they do."
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