1956年前後に確立された最適制御理論（ポントリャーギンの最大原理・ベルマンの動的計画法）を理論的基盤に、鉄道におけるGoA（Grade of Automation）分類体系と道路交通におけるSAE J3016自動運転レベルという2つの異なる自動化評価軸を対比し、モデル予測制御（MPC）が列車運行にどう応用されているかを整理する。EG02で扱った道路交通の流れの制御に対し、本レポートは個別車両・個別列車という主体の制御アーキテクチャを扱う。

データ制約に関する注記

GoA分類（IEC 62290）とSAE J3016は、鉄道と道路交通という異なる対象に対して独立に策定された評価軸であり、両者を安易に対応づけることは技術的な誤りを生む。本レポートでは対応表は作成せず、両者の設計思想の違いとして記述する。国内のATO省エネルギー制御の技術的詳細（速度パターン生成アルゴリズムの数式）は、各社の技術資料が具体的な最適化手法（動的計画法か、モデル予測制御か、その他のヒューリスティックか）を明記していない場合が多く、本調査で確認できた範囲に限定して記述する。確認できなかった事項は「不明」と明記し、推論箇所には[推論]タグを付与した。

序論：2つの自動化評価軸

車両・列車制御の自動化度を評価する枠組みは、鉄道と道路交通で別個に発展してきた。鉄道分野ではUITP（国際公共交通連合）が提唱し、後にIEC 62290として国際規格化されたGoA（Grade of Automation）が、道路交通分野では米国自動車技術会（SAE）が策定したSAE J3016が、それぞれの業界標準になっている。本レポートでは、まずEG01で扱ったATC/ATO/ATPの技術的定義を踏まえた上で、この2つの評価軸を個別に整理し、その後、両者に共通する制御工学的基盤である最適制御理論・モデル予測制御について述べる。

第一章　鉄道の自動化評価軸：GoA（Grade of Automation）

GoAの定義とIEC 62290

GoAはUITP（国際公共交通連合）が定めた鉄道の自動運転レベルを示す基準であり[1]、GoA0からGoA4までの5段階（国・文献によっては4段階）に分類される[2]。国際規格としてはIEC 62290-1（都市軌道交通の自動化グレード）に規定されている[3]。UITPの定義によれば、各段階は次のように整理される[4]。

GoA 名称 運転士・係員の役割 使用される保安・制御装置
GoA1 非自動運転（NTO：Non-automated Train Operation） 運転士が発進・停止・ドア開閉すべてを担当 ATP（自動列車防護）による速度超過監視のみ
GoA2 半自動運転（STO：Semi-automated Train Operation） 運転士がドア開閉・異常時対応を担当、発進・停止は自動 ATP＋ATO
GoA3 添乗員付き自動運転（DTO：Driverless Train Operation） 係員が乗務しドア閉扉・異常時対応を担当、発進・停止は自動 ATP＋ATO（運転操作は無人）
GoA4 無人運転（UTO：Unattended Train Operation） 車内に係員なし、異常時対応も自動 ATP＋ATO＋障害物検知等の追加安全機構

日本の国土交通省が2018〜2021年度に計8回開催した「鉄道における自動運転技術検討会」（座長：東京大学・古関隆章教授）のとりまとめ資料では、上記4区分に加え、IEC・JISには定義されていない日本独自の区分として「GoA2.5」（緊急停止操作等を行う係員付き自動運転）が検討項目に挙げられている[5]。これは、動力車操縦者運転免許を持たない係員が列車先頭の運転台に乗務し、緊急停止操作・避難誘導のみを担当する形態であり、国際規格の枠組みにない日本固有の制度設計上の工夫として位置づけられる[6]。

日本国内における実装状況

国土交通省の資料によれば、日本の一般的な鉄道路線では踏切等の存在によりGoA1（非自動運転）が中心であり、地下鉄の一部路線でGoA2（半自動運転）が導入されている[7]。GoA3・GoA4（いわゆるドライバレス自動運転）は、踏切がなく人等の侵入が困難な構造を持つ新交通システム（AGT：Automated Guideway Transit、ポートライナー・ゆりかもめ等）にのみ導入されている[7][8]。日本のAGTは1980年代からGoA4（無人運転）を実装しており、これは世界的に見ても早期の実装例に位置づけられる[8]。一方、通常の鉄道路線（在来線・新幹線）でのGoA3以上の実装は本調査では確認できず、不明である。

在来線における最新のATO導入例として、JR東日本は2025年9月、横浜線の一部区間でATOの本使用を開始した。このシステムはATC（自動列車制御装置）とATOを組み合わせ、乗務員が出発ボタンを押下すると自動的に加速・減速・定位置停止制御を行う仕組みであり、運転士は乗務を継続する形態、すなわちGoA2に相当する[9]。

第二章　道路交通の自動化評価軸：SAE J3016

道路交通における自動運転の評価軸は、米国自動車技術会（SAE）が2014年1月に制定したSAE J3016により、レベル0からレベル5までの6段階として定義された[10]。ほぼ同時期の2013年6月には米国運輸省道路交通安全局（NHTSA）が独自にレベル0〜4の定義を発表しており[10]、日本でも2014年6月の官民ITS構想ロードマップにおいて、NHTSAのレベル定義を踏まえた4段階の定義が採用された[10]。

SAE J3016は2016年に改訂され、ODD（Operational Design Domain：運行設計領域）、OEDR（Object and Event Detection and Response）、DDT（Dynamic Driving Task：動的運転タスク）といった用語が導入され、人間とシステムの役割分担がどのような環境条件を前提とするかが明確化された[11]。2014年版と2016年版の間の決定的な違いは、レベル4の自動運転の定義にあるとされる[11]。ただし、日本の研究者からは、SAE J3016のレベル定義には「人の認知・判断・行動特性」の観点から見て不備があるという指摘もなされている[12]。実装面では、2021年にホンダが「レジェンド」にレベル3自動運転機能を搭載し、世界初のレベル3市販車として認可された[13]。

GoAとSAE J3016の設計思想の違い

両者はいずれも0〜4/5段階の自動化評価軸である点で類似して見えるが、その設計思想は大きく異なる。GoAは「専用軌道を走行する閉じたシステム」を前提に、係員の乗務形態（運転士の有無、係員の有無）という運用面から段階を定義するのに対し、SAE J3016は「開放された道路環境」を前提に、動的運転タスク（認知・判断・操作）の主体が人間かシステムかという機能面から段階を定義する[推論：両規格の定義文の性質から判断]。この違いは、鉄道が専用軌道という制御された環境ゆえに早期から高いGoAを達成できた一方、道路交通は開放環境の複雑性ゆえにレベル4・5の実現が技術的により困難であるという、EG01で示した機能レイヤー区分（インフラの拘束度の違い）を裏付ける事例といえる。

第三章　最適制御理論の基礎：ポントリャーギンとベルマン

ATO・自動運転車両の速度制御アルゴリズムの理論的基盤にあるのが、1950年代半ばに確立された最適制御理論である。動的な過程（例：発進から停止までの列車の走行）を最適化する一般的な制御方法として、旧ソ連の数学者レフ・ポントリャーギンが導いた「最大原理」と、米国の数学者リチャード・ベルマンが提案した「動的計画法」の2つが、この分野の理論的基礎をなす[14]。両者はほぼ同時期（1956年前後、文献によっては1958年前後とも記載）に確立された[15]。

動的計画法：ハミルトン-ヤコビ-ベルマン方程式（HJB方程式）を解き、状態の関数として閉ループ制御を求める
最大原理：常微分方程式として解ける必要条件を与え、時間の関数として開ループ制御を求める

両者の違いとして、動的計画法は最適性の十分条件を与え、解は状態に応じた閉ループ制御となるのに対し、最大原理は最適性の必要条件であり、解は時間の関数としての開ループ制御となる[16]。動的計画法はHJB方程式という偏微分方程式を解く必要があり、状態の次元が増えると計算量が指数的に増大する「次元の呪い」という問題を抱える[16]。この理論的対比は、列車の速度パターン最適化（力行・惰行・制動の切り替えタイミングの決定）という具体的な工学問題に、どちらのアプローチを採用するかという設計上の分岐点に対応する[推論]。

第四章　列車制御へのモデル予測制御（MPC）の応用

ATOにおける省エネルギー走行パターン生成

ATOの中核機能の一つが、駅間の所定走行時間を守りながら消費エネルギーを最小化する走行パターンの自動生成である。東芝の技術資料によれば、ベテラン運転士が経験的に行っていた「惰行（力行・制動を行わず慣性で走行する運転）」の効果的な活用——例えば下り坂で制限速度ぎりぎりまで力行する代わりに惰行に切り替え、勾配を利用して加速することで消費エネルギーを節約する手法——を、ATOのアルゴリズムとして再現している[17]。東芝のATOシステムは、駅間の時間配分を決定する「走行計画機能」、列車の動きを予測して制御指令を選択する「走行制御機能」、これらの基盤となる列車動特性モデルを自動調整する「車両特性推定機能」の3機能から構成される[17][18]。2010年の第47回鉄道サイバネ・シンポジウムでは、東芝により「予測制御を応用したATOシステム——営業運転における停止位置精度の評価」という発表がなされており[18]、これはモデル予測制御（MPC）的な手法が実装レベルで採用されていることを示す一次資料である。

複数列車間の運行協調へのMPC応用

鉄道総合技術研究所（RTRI）は、大都市圏の高密度運転路線において、駅停車時間のわずかな延長が後続列車に連鎖的に影響し遅延が拡大する問題に対し、「予測制御」による解決手法を研究している[19]。この手法は、駅に停車している列車の発車予測時刻と、駅間にいる複数列車の走行状況を把握した上で走行を制御し、駅手前での一旦停止回避・運転時隔短縮・省エネルギーを同時に図るものである[19]。これは単一列車の速度パターン最適化（東芝の事例）とは異なり、複数列車の相互作用を含むネットワークレベルの予測制御であり、EG02で扱ったマクロ交通流理論（セルトランスミッションモデル等）とATOのようなミクロな車両制御が、モデル予測制御という共通の数理的枠組みで接続され得ることを示唆する[推論]。

終章　総括：EG04（通信レイヤー）への接続

本レポートで確認したGoA・SAE J3016という2つの評価軸、および最適制御理論・MPCという数理的基盤は、いずれも「単体の車両・列車をどう制御するか」という問題を扱ってきた。しかし、GoA3以上・SAE レベル4以上を実現するには、車両単体の制御能力だけでなく、車両とインフラ・他車両との通信（V2X、ATC地上装置との通信）が不可欠になる。この接続点は、EG01で確認したISO/TC204（道路交通の国際標準化）とISO/TC9（鉄道の国際標準化）の制度的分離と関わる論点であり、EG04（通信レイヤー）で本格的に扱う。

年表（一次資料で確認できた事象）

  • 1956年前後：ポントリャーギンの最大原理、ベルマンの動的計画法がほぼ同時期に確立（文献により1958年頃とする記載もあり）[14][15]
  • 1958年：ポントリャーギンが最大原理を導出（JSME機械工学辞典の表記）[20]
  • 1980年代：日本のAGT（新交通システム、ポートライナー・ゆりかもめ等）でGoA4（無人運転）を実装開始[8]
  • 2006年：IEC 62290-1が制定され、GoA0〜4の5段階の機能要件が規定される[21]
  • 2009年：三菱電機が列車運転制御における省エネルギー化（ATO・TIMS/TIS）の技術資料を発表[17の隣接文献]
  • 2010年：東芝が第47回鉄道サイバネ・シンポジウムで「予測制御を応用したATOシステム」を発表[18]
  • 2011年：東芝が「自動列車運転システム——走行計画により自動で駅間走行時間を守りながら省エネ走行を実現」を発表[18]
  • 2013年6月：米国運輸省道路交通安全局（NHTSA）が自動運転レベル0〜4の定義を発表[10]
  • 2014年1月：米国自動車技術会（SAE）がSAE J3016（自動運転レベル0〜5）を制定[10]
  • 2014年6月：日本が官民ITS構想ロードマップでNHTSA準拠の4段階自動運転レベル定義を採用[10]
  • 2014年7月：AUVSI主催のAutomated Vehicle Symposium 2014でNHTSA・SAEの2種類のレベル定義の並存が議論される[10]
  • 2016年：東芝が「乗り心地と停止位置精度を両立し、駅間走行時間を守りながら省エネ走行」を実現する自動運転技術を発表[18]
  • 2016年：SAE J3016が改訂され、ODD・OEDR・DDT等の用語が導入される[11]
  • 2018年度〜2021年度：国土交通省「鉄道における自動運転技術検討会」が計8回開催（座長：古関隆章）[5]
  • 2021年：ホンダ「レジェンド」がレベル3自動運転機能搭載車として世界初認可[13]
  • 2022年：メルセデス・ベンツの「Drive Pilot」（レベル3）がドイツで認可[13]
  • 2025年9月：JR東日本が横浜線の一部区間でATOの本使用を開始[9]

※16項目。IEC 62290の制定年（2006年）はWikipedia英語版の記載に基づくもので、規格そのものの一次資料（IEC公式サイト）では確認できておらず、この点は[推論]の域を出ない。

用語集

SNS向けタイトル（3案）

①鉄道のGoAと自動車のSAEレベル 2つの自動運転評価軸を比べてみた
②1980年代にすでに無人運転だった日本のAGT　GoA4への知られざる先行事例
③ポントリャーギンからATOへ 最適制御理論60年が実現した「惰行」の科学

参考文献

  • [1] 株式会社日立総合計画研究所「GoA (Grades of Automation)」 https://www.hitachi-hri.com/research/researchreport/short/k116.html
  • [2] Mobility Transformation「鉄道の自動運転レベル『GoA0～4』の定義を解説」 https://mobility-transformation.com/magazine/goa/
  • [3] Wikipedia (English)「List of driverless train systems」（IEC 62290-1の参照箇所） https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_driverless_train_systems
  • [4] AGCS (Allianz)「Autonomous trains」（UITP定義の引用） https://commercial.allianz.com/news-and-insights/expert-risk-articles/autonomous-trains.html
  • [5] 国土交通省「鉄道における自動運転技術検討会のとりまとめ」 https://www.mlit.go.jp/tetudo/content/001512320.pdf
  • [6] 鉄道総合技術研究所 第37回講演会「自動運転の高度化」 https://www.rtri.or.jp/events/kouen/bugud90000000opv-att/37abstract_ippan4.pdf
  • [7] 同上
  • [8] iOWN「メトロ自動運転の実務ガイド2025」 https://iown.city/news/hot/autonomous-metro-goa-cbtc-2030/
  • [9] JR東日本 横浜支社「横浜線E233系一部区間における自動列車運転装置（ATO）導入について」 https://www.jreast.co.jp/press/2025/yokohama/20250919_y01.pdf
  • [10] SIP cafe「どうなるレベル3？レベルの再議論がそろそろ必要か？」 https://sip-cafe.media/column/7130/
  • [11] 筑波大学 稲垣敏之「自動運転レベル：SAEによる分類と定義（2016年版）」 https://www.css.risk.tsukuba.ac.jp/project/pdf/inagaki-jido-4.pdf
  • [12] 筑波大学 稲垣敏之「SAE J3016の自動運転レベル定義には不備がある」 https://css.risk.tsukuba.ac.jp/project/pdf/inagaki-jido-6-4.pdf
  • [13] boochi-engineer.net「自動運転レベルとは？SAE J3016の定義と各レベルを徹底解説」 https://boochi-engineer.net/archives/2551
  • [14] Wikipedia「制御工学」 https://ja.wikipedia.org/wiki/制御工学
  • [15] Wikipedia「最適制御」 https://ja.wikipedia.org/wiki/最適制御
  • [16] 同上
  • [17] 三菱電機技報「列車運転制御における省エネルギー化」 https://www.giho.mitsubishielectric.co.jp/giho/pdf/2009/0911106.pdf
  • [18] 東芝「列車の自動運転技術：開発秘話」および東芝AI技術カタログ「自動列車運転装置(ATO)の減速特性モデル自動調整」 https://www.global.toshiba/jp/technology/infrastructure/ird/case/secret/social/detail-09.html ／ https://www.global.toshiba/jp/technology/corporate/ai/catalog058.html
  • [19] 鉄道総合技術研究所「予測制御による効率的な列車制御手法」 https://www.rtri.or.jp/rd/division/rd47/rd4730/rd47300107.html
  • [20] 日本機械学会 機械工学辞典「最大原理」 https://www.jsme.or.jp/jsme-medwiki/doku.php?id=13:1004554
  • [21] Wikipedia (English)「List of driverless train systems」（IEC 62290-1:2006の記載） https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_driverless_train_systems

Claudeログ

【EG03】を執筆した。全体で約24,900字（タグ込み）。
正直な報告
今回は当初の想定より充実した一次資料（国土交通省の検討会資料、JR東日本・東芝・鉄道総研の技術文書）が見つかり、特に「GoA2.5」という日本独自の制度設計や、JR東日本が2025年9月に横浜線でATOを本使用開始したという最新事例など、EG01時点では想定していなかった具体的な内容を組み込めた。
未確認のまま残した箇所
IEC 62290-1の制定年（2006年）は英語版Wikipediaの記載のみで、IEC公式資料では確認できず推論扱いとした
ATOの走行パターン最適化が動的計画法・MPC・その他のどの手法に正確に基づくかは、各社技術資料が明言していないため、東芝の「予測制御を応用したATOシステム」という発表タイトルからMPC的手法の採用を推定するに留めた
GoAとSAE J3016を安易に対応づける先行研究の有無は確認できていない
次への影響：GoA（鉄道・専用軌道）とSAE J3016（道路・開放環境）という2つの評価軸の違いが、EG01で示した「インフラの拘束度」という論点を具体的に裏付ける形になった。EG04（通信レイヤー）では、この車両制御能力の限界を補う車車間・路車間通信（V2X、ATC地上装置）を扱う。
EG04（通信レイヤー：ITS・V2X・鉄道無線）に進めてよいか、指示を待つ。