搭載自動駕駛技術的全自動駕駛汽車據說將於 2020 年左右開始普及。自動駕駛的發展雖然在進步，但據說它不擅長與其他車輛配合“並道”、“超車”等，而利用深度學習來解決這個問題，AI控制是一個問題。例如，合流場景下的駕駛控制是通過減速、停車、邊觀察周圍情況邊啟動、在合流目的地跟隨車輛等控制要素來實現的，在這種情況下，如果提高對合流車輛的跟隨性，有可能發生過度學習的現象，例如減速/停止操作惡化。這是因為AI應該學習的駕駛場景沒有系統地組織起來。

　因此，為了提高這種複雜駕駛場景下的學習效率，研究小組提取了目標駕駛場景，並定義了包括與其他車輛協作在內的理想駕駛控制的要求。每個模塊的深度學習功能，以及連接這些模塊的AI技術。我們通過將人工智能技術安裝在大約是實際汽車的十二分之一的無線電控制汽車中，並使其在並道時學習複雜的動作，確認了人工智能技術的有效性。

　未來，我們的目標是將該項目的成果應用於開發各種駕駛情況下所需的“讓行”駕駛技術，例如在狹窄的道路上互相超越以及在直行優先的十字路口右轉。