ทั่วประเทศให้ความสนใจ—นักข่าวที่มีใบขับขี่แต่ไม่ได้ขับรถจากฟุกุโอกะได้ทดลองใช้ "รถสอนขับ AI": ผู้ช่วยแก้ปัญหาขาดแคลนแรงงาน การผสมผสานระหว่าง AI และมนุษย์จะเปลี่ยนแปลงบริการสอนขับรถอย่างไร

สารบัญ

1. การขาดแคลนบุคลากรที่โรงเรียนสอนขับรถ——“ผลกระทบจากการขาดแคลนเกิน 30% ในปี 2033”

2. "รถสอนขับ AI" จากฟุกุโอกะคืออะไร: สถาปัตยกรรมเทคโนโลยีและกลไก

3. นักข่าวที่มีใบขับขี่แต่ไม่เคยขับได้สัมผัส——AI เข้มงวดกว่า “มนุษย์” หรือไม่

4. คุณภาพการสอนจะเพิ่มขึ้นอย่างไร? การแบ่งบทบาทระหว่าง AI×มนุษย์และ PDCA

5. ความปลอดภัย กฎระเบียบ และการออกแบบการดำเนินงาน: การจัดการความเสี่ยงของการสอนขับรถแบบไร้สาย

6. โมเดลธุรกิจและผลกระทบจากการนำเข้า: ต้นทุน, ผลผลิต, การออกแบบ KPI

7. สถานการณ์ขยายในสถานที่: การฝึกอบรมบริษัท การสอนขับรถสำหรับผู้ที่ไม่เคยขับ และการสอนขับรถสำหรับผู้สูงอายุ

8. การขยายตัวทั่วประเทศและระบบนิเวศ: ความหมายของการคาดการณ์การนำเข้าใน 50 โรงเรียน

9. การเปลี่ยนประสบการณ์ผู้ใช้ UX: การมองเห็นความกังวลและการพัฒนาทักษะ

10. แนวโน้มระดับโลกและตำแหน่งของฟุกุโอกะ: บริบทของการขับขี่อัตโนมัติและสมาร์ทโมบิลิตี้

11. สรุป——“การสอนที่มีเพียงมนุษย์เท่านั้นที่ทำได้” ที่ AI จะนำกลับมา

1. การขาดแคลนบุคลากรที่โรงเรียนสอนขับรถ——“ผลกระทบจากการขาดแคลนเกิน 30% ในปี 2033”

ข้อจำกัดที่ใหญ่ที่สุดในสถานที่สอนขับรถคือ "คน" ตามการคาดการณ์ของสมาคมโรงเรียนสอนขับรถยนต์ที่ได้รับการรับรองแห่งประเทศญี่ปุ่น ในปี 2033 คาดว่าจะมีการขาดแคลนผู้สอนมากกว่า 30% เมื่อเทียบกับนักเรียนที่เรียนขับรถ ในขณะที่การสูงวัยและความยากลำบากในการจ้างงานเกิดขึ้นพร้อมกัน การขยายกำลังคนแบบเดิมไม่สามารถแก้ไขได้ เทคโนโลยีที่ช่วยให้ผู้สอนที่มีจำกัดสามารถสอน “ได้มากขึ้น ปลอดภัยขึ้น และมีคุณภาพสูงขึ้น” จึงเป็นสิ่งจำเป็น รถสอนขับ AI จากฟุกุโอกะกำลังเผชิญกับปัญหานี้อย่างตรงไปตรงมา TBS NEWS DIG

2. "รถสอนขับ AI" จากฟุกุโอกะคืออะไร: สถาปัตยกรรมเทคโนโลยีและกลไก

รถสอนขับ AI เป็นระบบที่สามารถประเมินการขับขี่ในมิติหลายด้านจาก LiDAR (การรับรู้รอบทิศทาง 360 องศา) ในรถ กล้องในรถ และบันทึกการควบคุมความเร็วและพวงมาลัย/เบรก และทำให้สามารถ สอนจากระยะไกล (ไร้สาย) ได้ กลุ่มเซ็นเซอร์บนหลังคาเป็นรุ่นล่าสุดที่ถูกนำไปใช้ในแท็กซี่ไร้คนขับในอเมริกา AI จะให้คะแนนการปฏิบัติตามกฎการขับขี่ เช่น การตรวจสอบความปลอดภัย การให้สัญญาณ การเลือกเส้นทาง ความเร็ว การเลี้ยวขวาและซ้าย การชะลอความเร็ว และให้ ข้อเสนอแนะด้วยเสียงทันที การพัฒนานี้เป็นของบริษัทที่เกี่ยวข้องกับโรงเรียนสอนขับรถยนต์มินามิฟุกุโอกะ "โรงเรียนสอนขับรถ AI" ซึ่งเป็นการร่วมทุนระหว่างมินามิโฮลดิ้งส์ที่ดำเนินการมินามิฟุกุโอกะและ Tier IV ที่เชี่ยวชาญด้านการขับขี่อัตโนมัติ และกำลังขยายการขายและให้เช่า TBS NEWS DIG+1

3. นักข่าวที่มีใบขับขี่แต่ไม่เคยขับได้สัมผัส——AI เข้มงวดกว่า “มนุษย์” หรือไม่

นักข่าว RKB สะกาวะ โคตะ (ผู้ที่มีใบขับขี่แต่ไม่เคยขับ) ได้ทดลองขับจริง AI ชี้ให้เห็นข้อผิดพลาดหลายอย่าง เช่น การลืมตรวจสอบความปลอดภัยก่อนออกตัว การให้สัญญาณล่าช้า การเบี่ยงออกจากเลน การไม่เข้าใกล้ก่อนเลี้ยวขวา และการชะลอความเร็วไม่เพียงพอที่ยอดเนิน คำเตือน "ปิ๊บ ปิ๊บ ปิ๊บ" และคำแนะนำเฉพาะ ถูกส่งออกมาอย่างต่อเนื่อง ทำให้นักข่าวรู้สึกเหมือนถูกสอนโดย "ครูที่เข้มงวด" นักข่าวกล่าวว่า "การที่บอกข้อผิดพลาดตรงๆ นั้นดี แต่ก็ทำให้รู้สึกกดดัน" AI ไม่สนใจ "การอ่านบรรยากาศ" ที่คลุมเครือ และประเมินตามกฎอย่างสม่ำเสมอ เพื่อทำให้เห็นข้อบกพร่องอย่างชัดเจน ผู้สอนสามารถมุ่งเน้นไปที่ "ทำไมถึงล้มเหลว" และ "จะแก้ไขอย่างไร" TBS NEWS DIG

4. คุณภาพการสอนจะเพิ่มขึ้นอย่างไร? การแบ่งบทบาทระหว่าง AI×มนุษย์และ PDCA

• จุดแข็งของ AI: การเฝ้าระวังตลอดเวลา การเตือนทันที การประเมินเชิงปริมาณ และมาตรฐานเดียวกัน การให้สัญญาณและการตรวจสอบความปลอดภัย การเข้าใกล้ การจัดการความเร็วและ **"พื้นฐานที่ไม่สามารถละเลยได้"** อย่างเข้มงวด

• จุดแข็งของมนุษย์: การแทรกแซงที่ละเอียดอ่อนต่อความแตกต่างส่วนบุคคล เช่น ความกลัว ความเครียด นิสัย และการรับรู้พื้นที่ การแทรกแซงที่ละเอียดอ่อนต่อความแตกต่างส่วนบุคคล การใช้ภาษาและการให้กำลังใจ การออกแบบความปลอดภัยทางจิตใจ

• ผลกระทบร่วม: AI ให้ **"ข้อเท็จจริง" ของข้อผิดพลาด ในขณะที่ผู้สอนให้ "ความหมาย" ของการปรับปรุง** ด้วย **วงจรป้อนกลับที่สามารถทำซ้ำได้ (PDCA)** เพื่อเร่งการเรียนรู้

• การปรับให้เหมาะสมเฉพาะบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล: การระบุรูปแบบการลดคะแนนในแต่ละมุม การล่าช้าของสัญญาณในลำดับเวลา และ การเสนอปัญหาสำหรับครั้งถัดไปล่วงหน้า
  การแบ่งงานนี้ทำให้สามารถ เพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้ (ความเข้าใจและการทำซ้ำ) ต่อ 30 นาทีของการสอน TBS NEWS DIG

5. ความปลอดภัย กฎระเบียบ และการออกแบบการดำเนินงาน: การจัดการความเสี่ยงของการสอนขับรถแบบไร้สาย

ในเดือนพฤษภาคม 2025 ด้วยการอนุมัติจากตำรวจจังหวัดฟุกุโอกะและหน่วยงานอื่นๆ การสอนขับรถแบบไร้สายก่อนการได้รับใบอนุญาต สามารถใช้รถสอนขับ AI ได้ การทำให้ไร้สายเป็นกุญแจสำคัญในการเพิ่มผลผลิต แต่ความปลอดภัยขึ้นอยู่กับ การออกแบบที่ปลอดภัยจากความล้มเหลว (การแทรกแซงการเบรกฉุกเฉินและโปรโตคอลการหยุดปลอดภัย) การเฝ้าระวังจากระยะไกล การออกแบบเส้นทาง การควบคุมสภาพอากาศและความหนาแน่นของการจราจร บทความระบุว่า มินามิฟุกุโอกะได้ ดำเนินการจริงด้วยรถ 6 คัน มานานกว่า 5 ปี และ การฝึกอบรมบริษัทและการสอนขับรถสำหรับผู้ที่ไม่เคยขับ เพื่อลดจำนวนครั้งที่ต้องนั่งร่วมและเพิ่มประสิทธิภาพ การรวมกันของ ความปลอดภัยในสามด้าน: กฎระเบียบ การดำเนินงาน และเทคโนโลยี เป็นกุญแจสำคัญในการสอนขับรถแบบไร้สาย TBS NEWS DIG

6. โมเดลธุรกิจและผลกระทบจากการนำเข้า: ต้นทุน, ผลผลิต, การออกแบบ KPI

• จำนวนผู้เรียนที่ผู้สอนสามารถดูแลได้พร้อมกันต่อคน↑: การทำให้ไร้สายทำให้สามารถตรวจสอบแบบ 1 ต่อหลายได้ และ อัตราการใช้งานของช่องการสอน จะเพิ่มขึ้น

• การทำให้ข้อมูลเชิงปริมาณเป็นสินทรัพย์: การทำให้ KPI เช่น อัตราการให้สัญญาณล่าช้า อัตราการพลาดการตรวจสอบความปลอดภัย การเบี่ยงเบนของการขับขี่ การลักษณะการเบรก และการปรับปรุง **แผนการสอน (หลักสูตร)**

• คุณภาพที่สม่ำเสมอ: การประเมินที่สม่ำเสมอของ AI ช่วยลด “ความแตกต่างของคุณภาพการสอนระหว่างภูมิภาคและผู้สอน”

• ต้นทุนต่อประสิทธิภาพ: การลงทุนเริ่มต้นคือเซ็นเซอร์ เกตเวย์ คลาวด์ เป็นต้น แต่ มีโอกาสในการคืนทุนด้วยการลดเวลานั่งร่วมและเพิ่มผลผลิต

• รายได้ใหม่: การศึกษาเรื่องความปลอดภัยในการขับขี่ของบริษัท การฝึกอบรมซ้ำ (หลังจากการละเมิดหรืออุบัติเหตุ) การฟื้นฟูผู้ที่มีใบขับขี่แต่ไม่เคยขับ สามารถทำเป็นแพ็คเกจได้ทั้งในรูปแบบ B2B/B2C
  เป้าหมายของผู้อำนวยการ Toudoriki ที่ว่า "ให้ผู้สอนที่มีจำกัดสามารถให้การศึกษาเรื่องความปลอดภัยในวงกว้างขึ้น" นั้นเชื่อมโยงโดยตรงกับการเพิ่มประสิทธิภาพการศึกษา TBS NEWS DIG

7. สถานการณ์ขยายในสถานที่: การฝึกอบรมบริษัท การสอนขับรถสำหรับผู้ที่ไม่เคยขับ และการสอนขับรถสำหรับผู้สูงอายุ