移動（車両）に関するユースケースに関して、「AIシステム相互間の連携前の段階」と「AIシステム相互間の連携後の段階」をそれぞれ、シナリオ上想定される利活用とするインパクト（例）、シナリオ上想定されるリスク（例）とリスク評価（例）を整理している。
出所： AIネットワーク社会推進会議 報告書2017（案） 2017.6 別紙３
たとえば、AIシステム相互間の連携後の段階のシナリオ上想定されるリスク（例）では、異なる自動車メーカーのAIシステム間で、通信プロトコルやデータフォーマットの相違などの原因により、相互調整が適切にできず事故が発生するリスクを紹介。
ハッキングなどによりAIシステムが機能不全に陥り、交通システム全体がマヒするおそれがあるケースも想定している。
次に分野別評価では、AIシステムを利活用する分野ごとに利用者の視点から評価している。対象とするユースケースは、
公共： まちづくり、パブリック・ガバメント、危機管理
個人： 健康、移動、居住、教育・学び、仕事、財産、趣味・娯楽
産業： モノ、カネ
である。
この報告書では、まちづくり、健康、モノの3分野で「AIシステム相互間の連携前の段階」と「AIシステム相互間の連携後の段階」に分けて評価している。
それぞれ、シナリオ上想定される活用とするインパクト（例）、シナリオ上想定されるリスク（例）とリスク評価（例）、雇用・働き方への影響（例）などについて述べている。
＜分野別評価（分野の区分）＞
出所： AIネットワーク社会推進会議 報告書2017（案） 2017.6
