計画と予測は自動運転の重要な二つのモジュールであり、最近大きな進歩を遂げています。しかしながら、既存の多くの手法は計画と予測を独立したものとして扱い、それらの相関関係を無視しているため、交通シナリオにおける相互作用や動的な変化が十分に考慮されていません。この課題に対処するため、我々は InteractionNet を提案します。このネットワークはトランスフォーマーを用いて、すべての交通参加者間でグローバルな文脈理解を共有し、相互作用を捉え、計画と予測を統合して共同で実行します。さらに、InteractionNet は別のトランスフォーマーを使用して、重要なまたは未確認の車両が含まれる認識領域にモデルがより注目することを支援します。InteractionNet はいくつかのベンチマークで他のベースラインを超える性能を示しており、特に安全性において優れています。これは計画と予測の共同考慮によるものです。コードは https://github.com/fujiawei0724/InteractionNet で公開されます。