今後のICTの発達は、ある意味既存のクルマ技術や産業に対し、多くの点で脅威となる。
　特に、2010年頃から世界規模で話題になった自動運転の発展はICTの指数関数的発達に牽引され、ここ数年でその実現性が急激に高まってきた。特に、過去2年のクラウドやIoT、さらにはDeep Learningの発達により、これまで予測されてきた所謂レベル4の完全自動運転 (Self – Driving) の実現時期が海外では前倒しされている。実際、欧米で代表的な複数のクルマ会社やインターネット系企業が2020年前後での市場導入を表明している。
　その背景となる過去2年間に於ける技術と欧米各国政府の政策等の急激な変化を解説し、今後10～20年にいかなるパラダイムシフトがクルマ産業に起こり、クルマの技術開発や事業体制に影響を及ぼし得るのか、その対策を含め概説する。

1. 自動運転とは?
   1. 自動運転の本質
      1. ヒトの大脳の代わりにコンピュータのソフトウエアが運転する
      2. 自動運転市場が拡大する必然性
   2. 自動運転の開発に向けた海外の視点
      1. 日本企業を揺るがすNHTSA (米国連邦運輸局) の新たな定義
      2. それに乗って活発化する欧米企業
   3. 自動運転の実現に向けた課題
      1. レベル3の発展と実現困難性
      2. 見えてきたレベル4の実現性
2. 自動運転の作り方: 見える世界と見えない世界
   1. 見える世界への対応
      1. センサー・フュージョン
      2. 走行アルゴリズム (ブレイン・コンピューティング)
   2. 見えない世界への対応
      1. グローバル・データセンター及びVehicle IoTの導入
      2. 3次元地図の重要性と走行アルゴリズムの関係
   3. 車載ICT/IoTの実装とデータセンター/クラウドとの関係
      1. コネクテッド・ビークルの発展
      2. ADASから自動運転への発展
      3. クルマを核としたサービス事業の可能性 (ロボットタクシー等)
      4. 更に新事業開拓の可能性
3. 人工知能とは?
   1. 人工知能の概要
      1. ICTの発展とテクノロジー・シンギュラリティ
      2. 人工知能と脳神経科学のシンクロニシティ
      3. 一般市場における人工知能利用の状況
   2. 自動運転に必要な人工知能
      1. 画像・オブジェクト認識の発展
      2. 深層強化学習と走行アルゴリズムの生成
4. 自動運転への人工知能導入の課題
   1. 今の日本に圧倒的に足りないもの
   2. ネットワーク・セキュリティ
   3. プライバシー
   4. 倫理と意識 (トロッコ問題等)
5. 今後の展望とまとめ
   1. シェアリングエコノミーの発達とクルマのソフトウエア開発体制の変化
   2. 今後10～20年に激変する産業構造とその変化への対策
• 質疑応答・名刺交換