（SoS のリスク管理）
SoS のリスク管理としては、まずは経済産業省にて、運用者の異なる多数のシス
テムが連携する仕組みの中で、ニアミスが生じた際に、システム内やシステム間の
処理をトレースし、情報を自動的に抽出・解析して迅速に原因の特定や技術改善策
を講じることが可能な仕組みについて検討する。これらの仕組みについては、アー
リーハーベストの各プロジェクトにおいて実装することを検討する。
（自動運転をめぐる社会的ルールの明確化）
自動運転車が関わる事故が起き得ることも想定しながら、法的責任判断の予測性
を高めることで、安全な自動運転車の普及促進と被害者の十全な救済の確保を目指
す、「ＡＩ時代における自動運転車の社会的ルールの在り方検討サブワーキンググ
ループ」を設置し、論点の整理及び目指すべき方向性について検討を行い、その結
果を報告書として 2024 年 5 月 31 日に取りまとめた。本報告書に基づき、認証基準
等の具体化等による安全性の確保、事故原因究明等を通じた再発防止や被害が生じ
た場合における補償の在り方等に関する検討を進める。
また、本報告書においては、「2024 年度から行う『デジタルライフライン全国
総合整備計画」のアーリーハーベストプロジェクトにおける実証やその他の実証等
を踏まえ、事故及びニアミス事例発生時の車両内部及び外部の状況、付近の交通参
加者及びその他の環境状況についてのデータのうち、収集対象となるデータ項目の
検討がなされるべき｣と記載されている。また、収集対象となるデータ項目には、
「事故が発生した場合の裁判例の収集や分析（既存の公開裁判例で必要十分な分析
が可能か否かの検証も含む。）も含まれる。また、当該データの保存期間、形式、
利用目的、利用方法、収集の主体等についても、国際的な議論も踏まえながら、検
討が必要となる」とされている。さらに、「SWG においては、ニアミス事例の収集
に際しては、トリガー条件（記録の対象となるニアミスシーンの記録を開始するた
めの条件）、ニアミスシーンの解析及び分析に必要なデータの範囲（データの種類
や数、記録時間等）を適切に設定する必要があるとの前提の下、トリガー条件（急
峻な加減速度の変化があった場合等）、具体的なトリガー（急ブレーキ時の減速度
［m/s2］等）、該当するニアミスシーン（歩行者が前方を横断等）、同時に車両に
おいて記録するデータ（対象までの距離、自車と対象の速度・進行方向等）につい
ての例が示された。また、このようなデータ収集は、たとえば、歩行者が横断歩道
に進入し自動運転車が急ブレーキをかけるシーンが多発する場合において、当該情
報を信号設置の検討に役立てるなど、客観的なデータに基づく走行環境の改善等に
資する可能性があるとの考察が示された。」との記載がされている。今後は、本報
告書に基づき、このような例や考察も踏まえながら、適切な収集対象データの特定

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