英国初の自動運転による配車サービス、ロンドンで開始
最終確認日: 2026-09-09
この発表の要点
- 米ウーバーと英ウェイブがロンドンで英国初の自動運転配車サービスを開始
- 当面は運転手が同乗して運行を監督し、移動範囲はロンドン市内に限定、車両は15台
- 東京でも日産自動車のリーフを採用したサービスを2026年中開始予定
企業・自治体への影響
自動車・運輸業やAI・IT関連企業に対し、自動運転技術の商用化や都市部での実証から社会実装への移行プロセスを示す事例となる。経営企画や新規事業部門において、海外展開や他都市（東京を含む）でのサービス開始に向けた動向把握や戦略策定の参考となる。
対応すべきこと
- 自動運転配車サービスのグローバル展開動向（特に東京での展開予定）に関する情報収集を行う
- 自社の関連事業への影響や、自動運転技術を活用した新サービス・パートナーシップの可能性を検討する
- 関係部門へ最新の海外モビリティ動向を共有する
対象部門： 経営者 総務 広報
対応期限：要確認
基本データ
| 企業・団体 | 日本貿易振興機構（ジェトロ） |
|---|---|
| 業界 | IT・ソフトウェア・自動車・輸送機器・運輸・物流 |
| 発表日 | 2026-09-08 |
| 分類 | 経済・産業トレンド |
発表された内容
2026年09月08日
米国配車サービスのウーバーと英国人工知能（AI）スタートアップのウェイブは9月3日、英国初の自動運転車両による配車サービスをロンドンで開始した（ウーバープレスリリース、ウェイブプレスリリース）。ウェイブが設計した自動運転AIモデルおよびセンサーを搭載し、車両には米国フォードのマスタング・マッハEを採用した。当初は完全な自動運転ではなく、規制が整備されるまで、ロンドン交通局（TfL）から交付されたプライベートハイヤー運転手資格を持つ運転手が同乗し、運行を監督する。また、移動範囲は空港を除くロンドン市内に限定する。
車内に設置されたスクリーンでは、乗車手続きやルートの確認などができ、64言語に対応する。利用には、通常の配車サービスと同じアプリを用いる。追加料金は発生しない。アプリ上の設定により利用希望を選択（オプトイン）することで自動運転車両とマッチングする確率を高めることが可能になり、ウーバーによるとこれまでに14万人が選択したとしている。
自動運転車の台数は15台（9月3日付BBC）で、今後、需要やサービスの体制、規制の状況に沿って台数を増やす。またウェイブの発表では、世界12都市への展開も計画しており、東京でも日産自動車のリーフを採用したサービスを2026年中に開始する見込みだ。
ウェイブは2017年に創業したロンドンに本社を置く企業であり、ソフトバンクグループや日産自動車などが出資している。2018年から、複雑な交通環境で知られる（注）ロンドンの道路で自動運転AIモデルの訓練を開始。事前に読み込んだ地図や交通ルールなどの既存情報のみに依存せず、人間と同様に現実世界での経験から学習することにより、複雑な環境に適応することを可能とする。都市や状況、車両を問わず、安全で汎用（はんよう）性の高い運転を実現するとしている。
（注）ロンドン市内は、頻繁に発生する渋滞や道路工事、自転車専用レーンの設置などによる複雑な交通環境から、運転難易度が高い都市として知られている。
（野崎麻由美）
（英国、米国、日本）
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英国初の自動運転による配車サービス、ロンドンで開始
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出典: www.jetro.go.jp
URL: https://www.jetro.go.jp/biznews/2026/09/faced132e1437d4f.html
時系列
- 2026-09-03 ウーバーとウェイブがロンドンで英国初の自動運転による配車サービスを開始
主な数値
| 自動運転車の台数 | 15台 |
|---|---|
| オプトイン選択者数 | 140,000人 |
| 対応言語数 | 64言語 |
| ウェイブ創業年 | 2017年 |
| AIモデル訓練開始年 | 2018年 |
この事例から確認すべきポイント
本事例は、配車サービス大手のウーバーとAI開発企業が連携し、規制下での段階的な自動運転商用化を実現した重要な動向である。完全無人化ではなく運転手の同乗やエリア制限を設けて安全性を担保しつつ、既存アプリや既存車両（フォード製）を活用してユーザーの利便性を損なわずに導入している点が実務上参考になる。また、ロンドンでの知見をベースに東京を含む世界12都市への展開を予定しており、今後のグローバルな自動運転技術の社会実装や交通政策、関連産業への波及効果に注目が集まる。
公式出典
更新履歴
公開日: 2026-09-08 ／ 最終確認: 2026-09-09
執筆・確認主体
この記事は、上記の公式出典を一次情報として PRaze編集部（株式会社スキルマーク）が構造化・要約したものです。 要約と分類の生成にはAIを使用しています。
数値・日付・組織名・金額は公式発表の原文から転記しており、 原文に記載のない事項を補って書くことはしていません。 内容の正確性は公式出典をご確認ください。
編集・公開: PRaze編集部（株式会社スキルマーク） ／ 出典確認日: 2026-09-09
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