それだけ先が読めれば、「歩行者がいる交差点に減速しながら接近し、歩行者が渡り終えたら加速」したり、「交差点を曲がる際に、幹線道路の車が通行するのを待つ」といった自動運転ができるようになる。

　ポイントは、AIは2者のやりとりしか分析しないが、そこから道路全体で一番起こりそうな状況を予測できるというところだ。

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・人間の思考に近いアプローチ
　研究グループは、Google傘下の自動運転車企業「ウェイモ社」の自動運転車が収集した実際の交通データを利用して、M2Iの性能を試している。

　6つの予測モデル（M2Iやウェイモ社のAIなど）で実際の道路状況を予測させてみたところ、M2Iがもっとも正確だったという。

　またオーバーラップ率（2つの進路が重なってしまう確率、つまり衝突する確率）も圧倒的に低く、もっとも安全であることが確認された。更に使用メモリも少なく済むという。

　研究グループによると、今回のAIモデル開発にあたっては、複雑なものを作るのではなく、人間の思考に近いアプローチが採用されたという。

　周囲の人間の次の進路を予測するとき、人間はあらゆる可能性を考慮したりはせず、可能性が高いものだけを意識する。だから素早い判断が可能になる。

　道路状況を小さな要素に分解するというアプローチには、もう1つ利点がある。

　AIがなぜそのような判断をしたのか理解しやすくなるのだ。長い目で見れば、自動運転車の信頼性を高めることにつながるだろうという。