今日、多くの先進的な車両は 5 つ星の NCAP 安全評価を誇らしげに表示しています。これには、もっともな理由があります。これらの標準化されたテストは、業界全体の安全性向上を大きく推進し、AEB（自動緊急ブレーキ）や衝突回避などの機能に対して信頼できる基準を提供してきました。
しかし、NCAP に合格したからといって、必ずしもそのシステムが現実世界に対応できるとは限りません。歩行者の外見、道路形状、車速などのわずかな違いが、5 つ星システムであっても検知漏れ、遅延、または応答の失敗という結果を招くリスクがあります。
このギャップは、ADAS 機能が制御された条件だけでなく、現実の道路の多様性や予測不可能性においても確実に機能する必要性が高まっていることを示しています。このギャップを埋めるには、シナリオテストの定義、実行、拡張方法を見直す必要があります。
NCAP の具体シナリオの限界
NCAP（新車アセスメントプログラム）のプロトコルは、非常に厳密に定義された安全クリティカルなシナリオにおける車両性能を評価するためのものです。これらのテストは極めて具体的で、固定されたレイアウト、正確な車速（例：10、15、20 kph）、限られたターゲット（成人歩行者、自転車、オートバイ）、あらかじめ決められた軌道となります。この標準化により再現性とスコアリングが可能になりますが、現実世界の多様性を反映しているとは言えません。
CMFtap シナリオにおける VUT と EMT の軌跡
ISO 34505 は次のように述べています：「数学的観点から見ると、具体的なシナリオ（連続パラメータの特定の値）の確率はゼロである」。つまり、NCAP のシナリオが仕様どおりに完全に発生する確率は実質的にゼロです。交差点の角度は一定ではなく、歩行者は必ずしも直線では歩きません。車両は異なる速度や横位置で接近します。わずかな違いでも結果は大きく変わり、システムが完全に機能しなくなることもあります。
このことは、Luminar Technologies が 2022 年および 2023 年のラスベガス CES で実施したテストでも確認されています。Tesla、BMW、Audi、Mercedes、Lexus を含む複数の Euro NCAP 5 つ星車両が、NCAP 仕様からわずかに逸脱したシナリオでテストされました。歩行者が大人ではなく子どもだったり、直角ではなく斜めに横断したりといった状況です。多くの場合、車両はまったくブレーキをかけなかったり、ブレーキが遅れて重大な衝突を防げない結果になりました。
それにもかかわらず、多くの OEM は依然として ADAS システムをこれらのテストに合格するように最適化しています。ここでのリスクは 過剰適合 です。NCAP では良い成績を収めても、プロトコルで明示されていないほぼ同一の状況では、失敗する可能性があります。
Foretellix が抽象シナリオでチームをより前進させる
現実世界での ADAS の安全性を実現するには、単なる規格準拠を超え、NCAP の制約されたテスト空間の外側まで広げる必要があります。Foretellix のシナリオベース手法は、公式 NCAP テストケースの実行と KPI・カバレッジ収集、さらに大規模な抽象テストによる現実世界の変動性の捕捉を両立させます。
例えば、NCAP が規定する 3 つの自車速度と 3 つの対向車速度で左折横断（LTAP）シナリオをテストする代わりに、Foretellix では速度、角度、アクターの種類、到達タイミングなどをランダム化した数百のテストを自動生成して実行できます。これらの抽象シナリオ空間において一貫した性能が確認できれば、NCAP に合格するだけでなく、現実世界にも対応できるという高い信頼性を得ることができます。
このアプローチは、低頻度条件にのみ現れる見落としや誤検知を回避するのにも役立ちます。
例：対向車ありの車線維持支援システム（LSS）
実践的な具体例として、対向車を伴う車線維持支援システム（LSS）テストのシナリオを見てみましょう。
NCAP が定義する緊急車線逸脱防止（ELK）対向車シナリオのパラメータ例：
・道路曲率：0（直線）
・対向車（GVT）のレーンオフセット：1.5 m
・衝突オーバーラップ：自車前部の 10%
・回避方向：左側（運転者側）
・横方向速度：0.2、0.3、0.4、0.5、0.6 m/s
これらは非常に特定の条件下でのシステム反応を評価するためのパラメータですが、現実の道路はもっと複雑です。
Foretellix の抽象テストではより広範で現実的なパラメータ設定が可能です：
・自車速度：50〜130 kph
・対向車速度：50〜130 kph
・対向車オフセット：0〜3 m
・回避開始タイミング：衝突の 5〜20 秒前
・回避量：1〜1.5 m
・シミュレーションの実行：多様な道路曲率や地図の形状にわたって実行
このようなカバレッジ駆動型で、洞察に富んだワークフローにより、チームは初期段階で問題を発見し、パフォーマンスのロバスト性を向上させ、データに基づいた安全性の主張を自信をもって行うことが可能になります。
・何百もの抽象シナリオを自動生成し実行
・結果に基づく自動フィルタリング（例：最大レーン逸脱量）
・以下のような集計されたメトリクスの分析
- 横加速度
- 目標物との最小距離
- 重要タイミングでの横偏位
・NCAP では見えない脆弱な挙動や回帰を早期に検出
1 つのプラットフォームで複数の検証モードに対応
Foretellix のツールチェーンは、抽象・具体・実世界のすべてのテストタイプをサポートします。
Foretify Evaluate は、開発とテストの進捗状況を可視化し、抽象・具体シナリオのカバレッジ分析、トリアージ、KPI 追跡を実施します。テスト入力がシンセティック、実走行ログ、NCAP の再現のいずれであっても同じ指標を適用し、テスト済み領域と未カバー領域を明確化します。
Smart Replay（Foretify Generate の一部）は、NCAP テストを正確に再現したり、バリエーションを与えたりできます。例えば、自車がセンターラインから 10 cm ずれていたり、2 kph 速かったりと、現実では普通に起こりうる状況を再現できます。これにより脆弱な挙動を早期に把握し、性能の堅牢性を高められます。
さらに、Foretellix の抽象シナリオ技術により、NCAP 初期設定周辺のパラメータ空間を系統的にカバーする数千の具体テストが自動生成可能となり、同一のインフラで法令順守と堅牢性を検証できます。
規制動向との整合
Euro NCAP 2026 では、より広範な安全性検証に向けてシフトしています。新プロトコルでは、速度やオフセットのわずかな変化を許容する「ロバストネス層」が導入され、物理テストが難しい場合にシミュレーションで検証することも正式に認められています。
UN DCAS 提案などその他の標準も同じ方向に進んでいます。規制当局は、現実世界の安全性が厳格な試験場テストだけでは保証できないことを認識し、スケーラブルで説明可能なシナリオベースの検証を求めています。
Foretellix は、現在の要件を満たしながら将来の期待にも備えられる柔軟性とカバレッジを提供します。
法令へのチェックボックス的な適合から、現実の信頼性へ
現在、多くの OEM が「適合性のためのテスト」を行い、その先の一般化を「期待」しています。しかし、「期待」は安全戦略ではありません。シミュレーションの信頼性が向上し、規制の期待が変わる中、業界は大規模なカバレッジベースの検証へ向かいつつあります。
Foretellix は、ADAS チームが余分な作業なく、透明性を失うことなく、広範に検証し、有意義に測定し、自信を持って行動できるよう支援します。NCAP の具体テスト、具体・抽象シナリオを用いたシミュレーションテストとがよく融合されます。このハイブリッドアプローチにより、開発コストの低減と加速が可能で、NCAP 適合と現実世界の安全性向上を両立させます。
NCAP の準備中でも、現実世界検証を拡大していても、あるいはその両方を同時に進めていても、Foretellix はよりスマートで拡張性のあるテストワークフローで支援します。詳細についてはぜひお問い合わせください。
著者について
Sebastian Klaas – Foretellix プロダクトマネジメントディレクター
Foretify プラットフォームの戦略的開発を主導。Audi、Luminar、Samsung Semiconductor でシニア技術職を歴任。
ドイツ・カールスルーエ工科大学（KIT）にてコンピュータサイエンスの学位取得。
