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社会システムと融合し、ウェルビーイングなモビリティのエコシステムをつくる

トヨタ自動車株式会社
未来創生センター
R-フロンティア部　高野 靖也氏

最初に登壇したのは、現場へのヒアリングを通し、数理データサイエンスの研究課題を抽出し、解決策を提案するような仕事がしたいと思っていたという高野靖也氏。トヨタ自動車にそれが実現できる環境があることに魅かれ、2023年4月に新卒入社する。現在は未来創生センターに所属し、ユーザーの電動車の利用予測に関する研究に取り組んでいる。

高野氏は、トヨタ自動車の環境問題への取り組みについて述べた。まず語られたのは、地球温暖化の要因のひとつとして、影響度が高いと言われる二酸化炭素。運輸部門が排出する量は2022年に7.98Gtであり、その内約44.2％を自家用車やSUVが占めている。

このような背景から、トヨタ自動車ではクルマのライフサイクル全体でカーボンニュートラルの実現を進めており、日本の目標値である2050年のゼロに向けて、全力で取り組んでいる。

また、エネルギー事情の導入は地域ごとに異なることを配慮し、さまざまな車両を取り揃えることで、地域に寄り添いながら進めている。

続いて、トヨタ自動車が目指すモビリティ社会のあり方をまとめた「トヨタモビリティコンセプト」を紹介。トヨタ自動車では、誰もが自由に、楽しく、快適に移動できるモビリティ社会を実現するために、3つの領域でモビリティカンパニーへの変革を進めている。

今回のテーマであるVPPは、「モビリティ3.0」社会システムの融合に属する。同コンセプトについて高野氏は次のように話し、オープニングセッションをまとめた。

「モビリティがエネルギーや交通システム、物流、暮らしのあり方までに入り込み、まちや社会と一体となった、モビリティのエコシステムをつくる。そしてウェルビーイング（Well-being）を目指す。そのような社会との融合、実現を目指しています」（高野氏）

電動車を活用したVPPの社会実装に向けた取り組みの現在地と未来

トヨタ自動車株式会社
パワートレーンカンパニー
パワートレーン先行制御開発部　江原 雅人氏

続いて登壇したのは、ガソリンエンジンやディーゼルエンジンの開発、モデルベース開発に携わった後、2020年頃から電動車を活用したVPPに従事する江原雅人氏だ。江原氏は同社のパワートレーンカンパニー所属（注：トヨタ自動車はカンパニー制を導入）でありつつ、別のカンパニーである未来創生センターと連携しながら、電動車を活用したVPP技術の推進ならびに実現を目指している。

江原氏はまず、まちとクルマのエネルギーマネジメントについて語った。国が提唱するSociety5.0において、エネルギー領域に注力したイラストを示しながら解説。高野氏と同じく、「このような未来の社会の実現においては、カーボンニュートラルの実現が非常に大切です」と、改めて強調した。

カーボンニュートラルな世界を実現するためには、太陽光発電や風力発電といった再生エネルギーの活用が重要になってくる。一方で、再エネは発電量が安定しないために、いろいろな工夫が必要となる。

というのも、電力はつくる量とつかう量を常に同じにしておく必要があるからだ。一方で繰り返しになるが、再生エネルギーは発電量が安定していない。そこで、各地域に電池などを設置し、地域内や地位間で電気を融通したり、あまったエネルギーをためておく必要が生じてくる。

「電池にためておく」際、活用できるのが、大きな蓄電池を積んでいる電動車である。江原氏は、以下のように取り組みの意義を述べた。

「電動車をうまく活用することで、カーボンニュートラルに貢献できるのではないか。そのように考えています」（江原氏）

では、具体的にはどのように、電動車をまち全体のエネルギーマネジメントに組み込んでいくのか。大きく2つの軸で考えている、と江原氏。1つ目は、クルマの連携範囲を広げていくことだという。

コンセントからただ充電するだけでなく、放電も行う。さらにはその放電領域も、コンセント、家、地域と広げていく。電動車に蓄えられていた電力が他の家などでもつかわれるようなイメージであり、「ここまで広がれば電力系統全体と密接に連携することができるようになっています」。江原氏はこのように述べた。

もう1つの軸は、そのような電力と連携するクルマの台数を増やすことだ。連携においては自家用車だけでなく、法人の事業所などで利用している車両、さらには物流で利用しているトラック、まち中を走るバスなども対象となる。

「連携対象のクルマは電動車に限りません。水素など環境に優しいカーボンニュートラル燃料をつかっている他の車両、エネルギーとも組み合わせてマネジメントしていくことも考えています」（江原氏）

このようにさまざまな対象を束ねていく概念を「アグリゲーション」と呼び、今回のテーマであるVPPは、まさにアグリゲーションを実現するための技術であると、江原氏は述べた。

VPPとは、分散するエネルギーリソースを束ねる技術ならびにエネルギーマネジメントの手法である。電動車に当てはめれば16万台の車両を束ねることで、大型の火力発電所1基分の出力が得られる。

電動車があれば電力を貯めることができるため、さらなる価値の拡張が考えられる。一方で、江原氏は現状では大きく「多台数を束ねて充放電する技術」「お客様の不安感の払拭」「お客様の利便性の向上」という3つの課題があることも示した。

電動車VPPにおける全体の流れ、具体的な事例も紹介した。まずは車両の利用ニーズを何らかの方法で把握し、得た情報をもとに各車の行動を予測。数理最適化の技術を用いることで、クルマ全体でどれぐらい充放電できるのか、可能量を算出する。

次に、算出されたデータを電力取引や各種EMSと重ねることで、車郡全体への電力指示量を算出。再び数理最適化を行い、一台一台のクルマの充放電計画として、指示を出す。当然、車両ごとに異なる充放電の機能の違いも考慮する。

続いて江原氏は、工場の業務用車であるプリウスプラグインハイブリッド車20台を工場のエネルギーマネジメントシステム（EMS）と組み合わせた事例を紹介し、コア技術である数理最適化について解説した。

数理最適化技術をつかうためには、まずは以下スライドのような数理モデルを表現する。その後、これらの数理モデルを最適化のアルゴリズムに組み込み、クラウド上で計算を行う。そうして得られた結果が、右のグラフである。SOCとはState Of Chargeの略であり、充電残量を意味する。

太い黒線が車両全体のSOCの平均値。赤色や緑色などの点線が、各車におけるSOCを示している。

江原氏は、実際の試験結果もグラフで示した。接続台数においては、昼間の時間帯には出払っていること。一番下のグラフでは、14時頃に戻ってきた緑線の車両がその後VPP制御に組み込まれ、充放電している様子が読み取れる。

江原氏は試験の成果を次のように述べ、セッションを締めた。

「このようにエネルギーマネジメントシステムからの目標をしっかりと追従しつつ、それぞれの車両の充電を制御するなど、電動車を活用したVPPが実現できることが分かりました」（江原氏）

電動車VPPおよび異種ロータが協調する運搬ドローンの検証実験

トヨタ自動車株式会社
未来創生センター
R-フロンティア部　神保 智彦氏

江原氏が紹介した数十万台規模の大規模自動車VPPを社会実装するためには、一台一台の電動車が自律的に動作する「分散制御」の仕組みが必要不可欠であり、未来創生センターが取り組む研究テーマの一つでもある。

続いて登壇した神保智彦氏は、2002年にトヨタグループの豊田中央研究所に入社し、2021年からトヨタ自動車未来創生センターに出向。分散制御など各種ネットワークシステムの制御や最適化の研究に取り組んでいる。神保氏は、システムの制御について次のように定義した。

システム制御とは、制御対象である電動車などに、モータなどのアクチュエータとセンサー、制御器を取り付け、観測値が目標値に追従するように制御器を設計することである。

電動車VPPはこのようなシステムが複数あり、つながったネットワークシステムである。1つの筐体に複数のロータを備え、それぞれつながっている運搬ドローンも「ネットワークシステムだと捉えています」と、神保氏は述べた。

ネットワークシステムを制御するには、すべての情報を1カ所に集めて制御する方法が考えられる。それが集中制御器である。しかし、ネットワークの規模が大きくなるにつれ、制御が難しいことは容易に想像できる。そこで、ネットワークシステムを分散的に制御することが求められる。

分散制御には、互いのシステムの情報を共有する「Distributed Control」、情報を共有しない「Decentralized Control」があり、神保氏は「演算負荷、応答性、耐故障性、拡張性などの面で優れているDecentralized Controlに注目している」と、述べた。

神保氏は、Decentralized Controlを電動車VPP、運搬ドローンのネットワークシステムに実装した際の状態も示すとともに、次のように解説した。

「電動車VPPでは、クラウドサーバーから各車両のバッテリーにパワーグリッドの総出力y、もしくは、目標値との誤差eを、ブロードキャストさせることを想定しています」（神保氏）

神保氏は、江原氏が紹介した20台のプリウスプラグインハイブリッド車に自律分散制御を適用した事例を紹介した。まずは、システム概要である。各車両に実装する制御システムは、ASC（Autonomous Switching Controller）と呼ばれる。

ASCを実装することにより得られた誤差eは各エージェント（モータ）が受け取り、積分された内部状態Φに応じて、各電動車がスイッチング制御するという流れとなる。

各車でSOCが異なるため、それぞれのSOCレベルに応じた出力に分担されるように、ASCを調整。その結果SOCが均一となり、「電池劣化抑制につながるといった成果が得られた」と、神保氏は述べた。

また、各バッテリーは誤差eを用いて自律的に動作するため、一部の車両が離脱しても、総出力を保ちながら目標値を追求することができる。

集中制御では長短両周期で制御しているが、今回の実験では短周期のみASCに置き換えた。

「今回の試験では、総出力は目標値に追従することを確認できました」（神保氏）

続いては運搬ドローンでの取り組みである。神保氏は、次のように運搬ドローンに求められる機能を述べた。

「私たち生物は、さまざまな環境に柔軟に対応することができます。例えば、モノを運んでいる最中に仲間がケガをしてしまっても、対応して運び続けることができるからです。運搬ドローンにおいても、このようなさまざまな環境変化に対応する必要があると考えています」（神保氏）

具体的にはロータの種類の違い、荷物の重量やサイズの違い、ロータの故障に伴う環境変化である。さらに、さまざまなロータを寄せ集めても正しく飛行すること、つまり拡張性と適応性、信頼性が求められる。

そして、この3つの性能を実現するために先の自動車VPPと同じく、自律分散的な制御器を設計した。なお電動車VPPの場合は出力を制御してきたが、運搬ドローンでは4つの出力、具体的には3次元位置（x,y,z）と姿勢（ヨー角）を同時制御することになる。

運ぶ荷物については重さも含め、事前に情報は共有しなかった。一方で、荷物を入れる搬送ケースの仕様を共有することで、想定される重心位置の範囲は指定できるようにした。また搬送ケースごとに最大積載量も制限した。

提案するDecentralizedな制御器は先の自動車VPPでのASCに加え、システムを最低限安定させるロバスト制御器RFC（Robust Feedback Controller）の2つで構成した。

RFCは荷物の置き場所の違い、荷物が動くことによる重心変動、さらには故障といったパラメータが変動するモデルであり、神保氏は設計の詳細についても合わせて紹介した。

ASCではRFCで設計した予測誤差を用いて、各ロボットが自身の推力を自律制御し目標追従するような設計とした。

実験につかったドローンも紹介した。推力が3倍弱の違いがある3種類のロータを8つ搭載するなどの設計工夫が見て取れる。そして、搬送ケース内の荷物のボールが転がったり、ロータのひとつがストップしたりするような事象を意図的に発生させる。それでもドローンはスタート地点からゴールまで安定して飛行できるのかという実験を行った。

実験は見事成功した。セッションでは実験の様子をデモ動画として流していたので、気になる人はアーカイブ動画で確認してみよう。神保氏は最後に次のように述べ、セッションを締めた。

「私たちはこれからも車の価値、モビリティの形を拡張させて、まちや社会と一体となったモビリティ3.0で、 社会システムとの融合を目指していきます」（神保氏）

【Q＆A】参加者からの質問に登壇者が回答

セッション後は、イベント聴講者からの質問に登壇者が回答した。その一部を紹介する。

Q．EVバッテリー所有者の意向はどのように反映しているのか

江原：ユーザーによってニーズはいろいろあります。そのため全員に参加してもらうのではなく、「やる・やらない」といった選択肢を用意しておくことが大事だと考えています。

Q．エネルギーマネジメントに参加した自動車ユーザーへの報酬について

江原：金銭的な報酬や経済性だけで設定することは、難しいと考えています。将来的にはそれ以外の報酬なども含め、VPPに対して貢献してくださったレベルに見合った報酬や見返りを設定していく必要があると思っています。

Q．演算コストを減らすために、どのような取り組みを行っているか

江原：クラウドを介して自動車とつながっているので、通信周期ややり取りするデータ量を減らすことが、まず考えられる取り組みです。あとはいろいろなアルゴリズムがある中で、線形化を行うとかなり演算コストは下がります。また、制御構造に手を入れていく。具体的には紹介した自律分散制御を導入することでも、かなり演算コストを減らすことができると考えています。

Q．お客様の不利益とならない充電動作や施策について聞きたい

江原：基本的な考え方として、蓄電してある電気を一番価値があるつかい方をすること。逆にそうではない場合が、不利益につながると考えています。例えば、電気代が安いときに放電する、逆に高いときに充電するなどです。

電池が痛みやすいような条件で充電することも不利益だと思います。大事なことは、お客様にとって利益を得られるときにだけ参加すればいい。結果として、社会全体が利益を得る。そのようなシステムや最適化技術を、私たちがお客様に代わり考えることがポイントでもあると思っています。

Q．バッテリーの種類の違いや新旧により制御方法は変えているのか

神保：今回のテストでは同じバッテリーでしたが、異なる特性のバッテリーであっても、ブロードキャストされる信号を変えることで対応可能です。

Q．重さや重心位置などを推定した方が、性能が良くなるのではないか。推定することは可能か

神保：可能です。ただし推定するためには、ロボット間で情報共有を許可する必要があります。その際は今回の取り組みよりも、より少ないエネルギーで飛ぶことができます。

Q．ロータが暴走した場合はどうなるのか

神保：ロータロボットはお互いを認識していませんから、暴走でも停止でも原理的には問題ありません。暴走したとの状況を認識せず、あくまで自分のセンサーの情報を元に自律的に推力を決定するので、問題ないと言えます。

Q．運搬ドローンの現実社会での想定ユースケースは？

神保：このシステムを開発しようと思ったきっかけは、専用につくられた広くて大きな建物内の移動ではなく、よくある複雑に入り組んでいるような既存工場での利用を想定して、でした。

さらには災害現場、建築現場、林業、引っ越しなど。いろいろな社会の場面で、自律的に動き我々をサポートしてくれるロボットが、今後必要になると考えています。

Q．未来創生センターにはドクターを持っていないと入れないのか。どのようなタイプの人が多いのか

高野：そんなことはありません。実際、私も大学院は出ていますが修士号です。ただやはりドクターを持っている方の割合は高いと思います。タイプとしては新しいことを探求すること、いろいろな人と議論することが好きな人が多い印象です。

Q．数理最適化における量子コンピュータ利用の取り組みはどのように行っているのか

高野：量子コンピュータを用いた数理最適化の研究や、さまざまなユースケースでの適用検討は、未来創生センターでも取り組んでいます。ただVPPでの数理最適化につきましては、従来の計算手法で問題なく高速に解けています。もちろん将来的に量子コンピュータを用いるメリットが出てくるのであれば、活用の可能性はあると考えています。

Q．未来創生センターには研究者、エンジニアだけが在籍しているのか

高野：研究者、エンジニアだけではなく、企画構想、研究開発支援者といったメンバーも所属しています。まさに江原さんとの協業のように、他部署との協調による研究開発をより一層推進しています。

トヨタ自動車株式会社
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トヨタ自動車未来創生センター「未来につながる研究」
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