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ホーム論文ノンテクニカルサマリー2022年度 ノンテクニカルサマリー 自動車の完全自動運転下における損害賠償ルールと安全性能の選択 印刷 執筆者 日引 聡（コンサルティングフェロー）／新熊 隆嘉（関西大学）／吉田 惇（九州大学） 研究プロジェクト 人工知能のより望ましい社会受容のための制度設計 ダウンロード/関連リンク ディスカッション・ペーパー:22-J-035 [PDF:460KB] このノンテクニカルサマリーは、分析結果を踏まえつつ、政策的含意を中心に大胆に記述したもので、DP・PDPの一部分ではありません。分析内容の詳細はDP・PDP本文をお読みください。また、ここに述べられている見解は執筆者個人の責任で発表するものであり、所属する組織および（独）経済産業研究所としての見解を示すものではありません。 産業フロンティアプログラム（第五期：2020〜2023年度）「人工知能のより望ましい社会受容のための制度設計」プロジェクト 事故被害額の負担と最適な自動車利用と安全性能の選択 現在、AIなどを活用した自動車の自動運転技術の開発が進められている。現在私たちが使用している自動車の場合、事故が起こる確率や被害額は、個人の運転技術や過失の有無、自動車の安全性能によって決定される。しかし、完全自動運転自動車の場合、それらは自動車の安全性能のみによって決定される。国土交通省によると、日本においては、2025年を目途に高速道路での完全自動運転が実施されるようになるという。将来、すべての自動車が完全自動運転化された社会において、どのような損害賠償制度あるいはそれに代わる制度を整備することが、社会的に望ましいだろうか？ 事故に関する損害賠償ルールは、個人が事故を起こした場合の事故被害額の費用負担に影響を与え、個人の自動車の利用頻度や安全性能（たとえば、対物センサーの有無など）の選択などに影響を及ぼす。このため、経済厚生を最大にするような自動車利用や安全性能の選択を促進するために、損害賠償ルールの設定が重要な役割を果たす。 自動車が完全自動運転化された社会において、事故が生じた場合の被害額の負担ルールについては、いくつかの方法が考えられる。第一の方法は、損害賠償制度によって、事故の当事者（自動車の運転手）に、事故の被害額を負担させる方法である。第二の方法は、事故を製造物責任（自動車の不十分な性能あるいは欠陥）ととらえ、事故被害の責任を自動車製造企業に負わせる方法である。現在の自動車は、自動運転ではなく、運転手が自動車を操作するため、自動車の安全性能だけでなく、個人の運転技術や過失の有無が事故確率や被害額に影響を与える。しかし、完全自動運転が可能な自動車であれば、事故やその被害額の大きさは、個人によって影響を受けないため、事故の責任は自動車性能のみに帰すると考えることができるからである。 事故は、事前の事故回避行動によって、その発生確率や被害を減少させることが可能である。たとえば、自動車の運転手が、より安全性能の高い自動車を使用したり、速度を抑制し、不注意な運転を避けることで事故発生確率や被害を減少できる。しかし、事故回避行動を強めるには費用（不便さも含め）がかかるために、加害者や被害者に最適な事故回避行動を選択させるインセンティブを与えることが必要となる。 Shavellルールと最適な自動車利用 近年、自動車の完全自動運転技術の発達により、将来の完全自動運転の実現を想定した社会における、最適な損害賠償ルールの設計に関する研究がいくつか行われている。Shavell(2020)は、この分野における最初の論文で、自動車同士の事故を対象に、自動車利用者の利用頻度と安全性能の選択の2つの意思決定を考慮した理論モデルを構築し、厳格責任ルールでは、自動車利用による被害額が完全に内部化できないために、自動車の利用頻度を過大にし、低い安全性能を選択するインセンティブを与えることを明らかにした。このため、最適な自動車利用と安全性能を実現するためには、事故の当事者それぞれが、自分の被害額を自己負担するとともに、相手が負った被害額を政府に支払う損害賠償制度（以下では、Shavellルールと呼ぶ）を提案している。この提案の重要なポイントは、費用効果的に事故を減らすためには、自動車利用者に安全性能の高い自動車の選択を促すだけでなく、事故原因となる自動車利用そのものを最適な水準に抑制するための損害賠償ルールを提案している点にある。もし自動車利用頻度を変えずに、事故を同じ水準に維持しようとすると、より安全性能の高い自動車の選択を促す必要があり、過大な費用負担を自動車利用者に強いることになるからである。 技術開発のインセンティブの考慮と修正される制度設計 しかし、Shavell(2020)は、自動車製造企業の安全性能技術に関する技術開発を明示的に考慮した分析ではないために、企業の技術開発への影響を考慮した分析となっていない。このため、本論文では、Shavell(2020)を安全性能の技術開発を考慮したモデルに拡張し、Shavellルールの下で、最適な自動車利用だけでなく、最適な安全性能技術の開発を実現する政策について明らかにした。さらに、事故の責任を事故の当事者に負わせる損害賠償制度ではなく、製造物責任によって企業に負わせた場合の最適な政策について検討した。 得られた主要な結論は、ファーストベストを実現するためには、 （1）自動車利用頻度に対して個人の選好（効用関数）が同じ場合、Shavellルールでは、過大な安全性能の自動車が開発されるため、安全性能に応じた自動車購入税、または、技術開発税の導入が必要 （2）このとき、自動車利用に応じてフェアプレミアムな損害保険が利用可能な場合でも、（1）と同等の政策が必要。ただし、自動車利用に応じた損害保険が提供されない場合には、ファーストベストを実現できない （3）個人の選好（効用関数）が異なる場合、（1）の結論が修正され、技術開発のインセンティブを強める必要が生じ、自動車購入補助金、または、技術開発補助金が必要となるケースがある （4）製造物責任制度の下では、自動車利用税及び自動車購入補助金の実施が必要 であるという点である。 （1）の結論が得られるのは、損害賠償ルールを用いて問題を解決する場合（Shavellルールを活用する場合）、事故の当事者が相手の被害額も負担するため、社会全体で、事故の被害総額の2倍の費用を負担するからである。このため、より高い安全性能の自動車を利用することで、期待被害負担額を減らすことに対するニーズが強くなる結果、安全性能が高い自動車に対する支払意思額（自動車価格）が高くなるため、製造事業者は、より安全性能の高い自動車を開発しようとする。一方、（3）のケースにおいて、（1）の結論が修正されるのは、高い安全性能に対する個々人の支払意思額が異なる場合、自動車価格は、最も低い支払意思額によって決定されるからである。支払意思額を超えて自動車価格が上昇すると、支払意思額の低い個人は自動車の購入をやめる。このため、安全性能が高いことで、支払意思額の高い人たちに発生する利益と自動車価格との差は、個人の利益に帰着し、技術開発者の利益として還流しない（開発利益がスピルオーバーする）。このため、開発利益のスピルオーバー効果が、過大な費用負担による安全性能への過大なインセンティブの効果を上回る場合には、自動車購入補助金または技術開発補助金が必要となる。 現実の課題に対する政策インプリケーション 現在、完全自動運転自動車の開発のために政府による支援が行われているが、この政策は、完全自動運転技術の開発に焦点を当て、事故の原因となるもう一つの要素である自動車利用頻度を抑制するという視点をもっていない。Shavellルールのように自動車利用による外部費用を負担する仕組みがないと、自動車利用頻度は増加する。また、事故を起こしたときの費用負担が小さくて済むため、安全性能技術に対する需要（あるいは、支払意思額）が小さくなり、低い安全性能しか実現しないかもしれない。このようなケースでは、セカンドベスト政策として、むしろ高い安全性能を実現するための政府の支援が必要となる。ただし、一定以上の安全性能を実現しようとすると、技術開発が容易ではなく、より高い安全性能を実現するための追加的費用が大きくなる。このとき、安全性能を高めるかわりに、自動車利用頻度を減らすことで事故を抑制する方が社会に発生する費用をより小さくできるなら、安全性能だけに着目するのではなく、自動車利用頻度なども含めて総合的な観点から政策を立案することが社会的に望ましい。 論文 ディスカッション・ペーパー（日本語） ディスカッション・ペーパー（英語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（日本語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（英語） テクニカル・ペーパー（日本語） テクニカル・ペーパー（英語） ノンテクニカルサマリー 2024年度 2023年度 2022年度 2021年度 2020年度 2019年度 2018年度 2017年度 2016年度 2015年度 2014年度 2013年度 2012年度 2011年度 2010年度 2009年度 2008年度 英文査読付学術誌等掲載リスト Research Digest 政策分析論文 調査レポート 関連サービス 論文検索サービス 情報発信 ニュースレター 更新情報RSS配信 Facebook X YouTube 研究テーマ プログラム (2024-2028年度) プログラム (2020-2023年度) プログラム (2016-2019年度) プログラム (2011-2015年度) 政策研究領域 (2006-2010年度) 経済産業省共同プロジェクト プロジェクトコンテンツ 調査 フェロー（研究員） 論文 ディスカッション・ペーパー（日本語） 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