情報通信技術 (ICT) は概ね1990年、2000年、2010年とほぼ10年毎をエポックに地殻変動的な進化を遂げてきた。その延長線上で「2020年以降のICTの進化を予測」し、それらがどう「コネクテッド・カーやVehicle IoTと言ったクルマの進化」と関連し、「クラウドと車載機上への人工知能 (特にディープ・ラーニング) の導入」が如何に「自動運転の実現に貢献」し得るのか、更に「それらの実装と、課題と解決策」はいかなるものかを概説する。

1. IoT時代突入で変わるICTの未来
   1. ICTの変化と「クルマのIoT (Vehicle IoT) 」の出現
   2. 今後さらに進むクルマとスマホの共存関係
   3. センサー・ネットワークとしてのクルマ
      1. ADASとビッグデータの関係
   4. ビッグデータからディープ・ラーニングへ
      1. ディープ・ラーニングの適用分野とクルマへの重要性
      2. 人工知能はクラウド上に既に発生している
   5. 将来のICTがクルマをどう変えるのか
2. 自動運転 (含:高度運転支援) の実現にはICTが必須
   1. ICTがなければ自動運転車は走らない
      1. 自動運転とは何か
      2. 計画的自動運転の為にVehicle IoTが必須
   2. コネクテッド・カーの現状と今後 (インフォテインメントから安全・安心・利便性追求へ)
      1. 自動運転を実現するコンピュータ処理能力の今後
      2. クルマと携帯通信網の関係 (4G/5Gの動向)
      3. 脳の構造と自動運転の関係
3. 地図の作り方と意味が変わる
   1. 自動運転車用の新しい地図の作り方
   2. 地図がなければ自動運転車は走らない
      1. 二次元地図はヒトの為、三次元地図はクルマの為
      2. クラウドと地図の関係=Vehicle IoT
   3. Vehicle IoTにより地図は皆が作るコンテンツとなる
4. ICTは今後どの様にクルマに実装されていくのか
   1. クルマを自動運転化する為のICTの実装方法 (End-to-end)
   2. 自動運転に向けた国際協調の重要性
      1. 地図、周波数帯域、通信方式
   3. 自動運転車実現に向けた課題
      1. サイバー・セキュリティのリスクと対策
      2. プライバシー問題と対策
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