• さまざまな車両、航空交通管理システム、運行報告を検証するための規制サンドボックスが開発された
• FlyNowはテストを都市環境と旅客輸送に拡大する計画だ。

タマラ・アボアルソー

リヤド: サウジアラビアはモビリティ革新の最前線に位置づけられ、リヤドで開催されたLEAP会議では、業界のリーダーたちが空飛ぶタクシーと自律走行車の可能性を強調した。

電動航空ソリューションの開発会社FlyNowは、共同設立者で最高執行責任者（COO）のイヴォンヌ・ウィンター氏によると、物資や乗客を輸送するヘリコプターのモジュラー・システムを展開する準備を進めている。

「経済成長はモビリティと密接に結びついています」とウィンター氏はパネルディスカッションで語り、こう付け加えた： 「渋滞、大気汚染、騒音公害などの交通問題を解決するためには、航空輸送が有効です」

彼女は、この新産業を「低高度経済」と表現し、「一緒にそれを解き放つ方法を見つけなければならない 」と主張した。

ウィンター氏は、国際的な政府や規制機関にとって最大の課題のひとつは、実行可能な青写真がないことだと指摘した。

このアプローチの一環として、貨物アプリケーションに進む前に、さまざまな車両、航空交通管理システム、運航報告を検証するための規制サンドボックスが開発された。

人口の少ない地域での広範な貨物試験の後、Flynowは都市環境と旅客輸送に試験を拡大する計画だ。

ウィンター氏は、e-ヘリコプターは待ち時間を短縮し、一般市民が手頃な価格で利用できるようになると述べた。

モビリティの推進

サウジアラビア運輸・物流サービス省インテリジェンス・未来セクター総責任者のアイマン・メスファー氏は、サウジアラビアは陸・空・海のすべての輸送モードで新技術を導入していると述べた。

同省は、モビリティ・ソリューションに取り組む中小企業に資金援助と助言支援を提供するインキュベーターの立ち上げを計画している。

メスファー氏は、「同省は、AIアプリケーション、データ活用、イネーブラーとしての才能、インフラストラクチャーなど、あらゆる側面から新技術や主要技術の導入を検討する」と述べた。

運輸総局のオマイマ・バマサグ運輸能力向上担当副官は、同局の新しいフューチャー・モビリティ・プログラムについて強調した。このイニシアティブは、官民両セクターの12人の関係者で構成され、サウジアラビアのモビリティ・システムのギャップを特定し、新たな計画を提案するために活動している。

ムハンマド・ビン・サルマン皇太子率いる交通高等委員会によって承認されたこの委員会は、すでに216のプロジェクトを導入し、16のギャップを特定し、それらを埋めるための代替プロジェクトを設計している。

主な成功例としては、自律走行車政策の枠組み策定、AVの試験的要件、過去2回のハッジシーズンにおけるスクーターの配備、キング・サウド大学の学生シャトル、ハッジ期間中のジャヘズフードデリバリーサービスなどが挙げられる。

「これらはすべて、AVの可能性を実現し、AV政策と規制を検証するために積み重ねられている。そして、ここリヤドで間もなく見られるであろう、試験的なAVタクシーに注目してください」とバマサグ氏は語った。

インフラとパートナーシップ

メスファー氏によると、運輸・物流サービス省は、こうした技術のための規制の枠組みやインフラを整備するため、複数の団体と提携している。

同省は民間航空総局とともに、航空とドローンの配備を追跡する先進的な航空モビリティ・ロードマップを策定した。

また、キング・アブドゥラー科学技術大学（KAUST）と提携し、陸上、海上、鉄道、航空の各セクターにまたがる技術を評価するための「リビングラボ」と称される新しい試験場を建設した。その他の協力団体としては、TGAや道路総局がある。

同国はすでにNEOMでエアタクシーを試験運行しており、未来型交通ソリューションの統合へのコミットメントを表明している。

2023年11月、TGAは規制のないモビリティ・テクノロジーのテストを促進するため、規制のサンドボックスを設立した。それ以来、マイクロモビリティ、eスクーター、eレンタカー、ライドシェア、ドロップオフ・ピックアップボックスという5つのビジネスモデルが登場している。

同氏は「これらの課題をすべて集め、解決に努め、これらの技術が規制され、認可される道を開く」

「これらの技術や企業が認可されれば、GDPや雇用創出に多大な影響を与えるだろう」と述べた。

革新的なモビリティ・ソリューションについて、Libelium社の最高セキュリティ責任者であるアントニオ・ジャラ氏は、サウジアラビアとヨーロッパで低排出ガス地帯のデジタルツインを作成するために同社が取り組んでいることについて語った。これらのモデルは、IoTセンサー、騒音、大気質測定基準からのデータを統合している。

ジャラ氏は、正規化、スマートモデリング、分類、品質評価のためのデータスペースの重要性を強調し、関係者間の安全なデータ交換プラットフォームを構築した。

そのデータは、クラスタリングのためのゾーン化、汚染シミュレーションと予測、デジタルツイン、CO2等量モデリング、低排出ゾーン分析などのAIモデルに組み込まれる。

これらのモデルは、汚染源の追跡、持続可能性への影響評価、群衆の動きの監視に役立つ。

リベリウムのAI能力にはデータの標準化も含まれ、すでにアムステルダム、ヘルシンキ、パリなどの主要都市で導入されている。その他のモデルは、交通予測、気象データ、クラスタリング、影響評価のためのLEZサービスモデルに焦点を当てている。

アラブニュースの取材に対し、ジャラ氏はサウジでの応用について次のように語っている： 「アラムコやジョンズ・ホプキンスは、こうしたAIモデルを使って駐車場を最適化しています。NEOMもその一例で、トンネルやザ・ラインからの汚染伝播をすべて監視しています」

汚染追跡には、リアルタイムのデータと予測分析の両方が含まれる。

「リヤドの自治体も、交通関連の公害を減らすという地下鉄の本当の利点を理解したいと考えている」