ディープラーニングと自律走行車：戦略的テーマ、応用、SciMATとコンテンツ中心の分析を用いた研究アジェンダの体系的レビュー

自律走行車（AV）プロジェクトにおけるディープラーニング（DL）の応用は、研究者と企業の双方からますます関心を集めています。これにより、近年DL-AVに関する科学的生産が急速に拡大し、研究者たちがこのテーマに関する知識を整理するために体系的文献レビュー（SLR）を行うことを促しています。しかし、DL-AVに関する既存のSLRの批判的分析では、特に大量のデータを分析し、特定分野の知識構造を包括的に理解するための強力なツールである文献計量ソフトウェアの使用に関していくつかの方法論的ギャップが明らかになっています。本研究は、サイエンスマッピング分析ツール（SciMAT）とコンテンツ分析を用いて、DL-AV研究における戦略的テーマと傾向を特定することを目的としています。SciMATを用いて戦略的ダイアグラムとクラスターネットワークが開発され、モーターテーマと研究機会の特定が可能になりました。コンテンツ分析により、AVプロジェクト設計におけるDL応用に関する学術文献の貢献、AVで使用されるニューラルネットワークとAIモデル、エネルギー、立法、倫理、サイバーセキュリティを含むDL-AV研究における学際的テーマの分類ができました。これらのカテゴリごとに潜在的な研究の道筋が議論されています。本研究で示された結果は、DL-AVに関する文献の要約情報にアクセスできる経験豊富な学者や、技術開発や社会的・環境的影響に関連するトピックに引き寄せられる可能性のある新たな研究者の双方に利益をもたらすことができます。