交通安全プラットフォームが事故34%削減、オハイオ州で450万ドル節約
Traffic safety platformの導入により、オハイオ州US 23フレックスルートで全体的な事故が34%削減され、追突事故は50%以上減少しました。実際に、ODOTの車両データパイロットプログラムは年間450万ドルの人件費削減を実現しています。こうした成果は、交通安全企業と交通安全公社が協力し、先進的な交通安全の取り組みを推進した結果です。本記事では、プラットフォームの安全機能がどのように機能し、データ駆動型のアプローチが具体的にどう事故を減らすのかを詳しく解説します。さらに、オハイオ州交通安全公社の今後の展開についても紹介します。
オハイオ州の交通安全プラットフォームが達成した34%の事故削減
Hondaはオハイオ州運輸省が推進する2年間の道路状態管理システムプロジェクトを主導する立場として選ばれました。このプロジェクトには70万ドルが投じられており、コネクテッドカーからもたらされるデータを活用し、保守作業員が道路の損傷に迅速に対応できるよう支援することが目的です。オハイオ運輸省は州内の約50,000車線と45,000近くの橋の管理を担当しており、ポットホールや損傷したガードレールなどの道路の問題を早期に特定し、状態が悪化して事故につながる前に修理を行いたいというニーズがプロジェクトの背景にあります。
実際に、米国運輸省は道路上での死者と重傷者の削減に取り組んでおり、国家道路安全戦略を策定し、道路上での死者数をゼロにすることを目指しています。これを達成するための強力なツールが、Vehicle-to-Everything技術です。一方で、オハイオ州コロンバスがUS DOTのスマートシティに選ばれた最大の理由は官民連携と言われ、民間資金を活用して従来にない規模とスピードを持って実行可能できるからであるとも言われています。このプロジェクトでは道路管理の効率化やコスト削減の可能性に加え、道路の安全性が向上することで消費者の安全や車両修理コストなどの削減にも貢献することが期待されています。
交通安全技術がどのように機能するか
交通安全プラットフォームは3種類のデータをAI技術で分析することで機能します。第一に、スマートフォンから取得したGPS位置情報をもとにした人流データがあり、歩行者数や自転車数、年代などを把握できます。第二は車両データで、車両数や平均車速、急ブレーキ発生回数などの挙動を抽出できます。第三に過去の交通事故統計情報のオープンデータを加え、AIがこれら3種類のデータを突き合わせながら分析します。
基本的に、AIは映像内の物体を認識し、その動きや属性を判定できます。カメラが撮影した映像を画像認識AIが解析し、車両や歩行者、自転車などの交通データを自動で収集・分類する手法です。さらに、道路に設置されたセンサにより自動車の見通し外も含めた周囲の状況を把握し、自動車に対して交通事故防止に資する交通情報をリアルタイムに提供することが不可欠です。
分析結果は危険度をスコア化し、約50m四方単位で地図上にヒートマップとして表示されます。浜松市では事故データや道路構造等の事故が多発する特徴を学習した事故危険度予測モデルにより、事故危険度が高い箇所である危険予測箇所を抽出しています。
オハイオ州交通安全公社の今後の展開
オハイオ州での成功を受け、Hondaは他州への展開はもちろん、日本やインド、アジア各国への展開も視野に入れています。ただし、国や地域によって道路特性や管理基準が異なるため、オハイオ州での取り組みをそのまま横展開するのではなく、それぞれの地域に合わせたカスタマイズが必要です。2050年の交通事故死者ゼロという目標は、世界規模での取り組みであり、Hondaは二輪車を含めると地球上で最も多くのモビリティを提供している企業として、ビッグデータとAIの活用を通じて、より安全な社会の実現に貢献していきたいと考えています。
一方で、オハイオ州運輸省はCAL Analyticsと連携し、州全体の運航をサポートするドローン用低高度航空交通管理システムを開始しました。このシステムは、ドローンのパイロット間で飛行の詳細を共有することを可能にし、飛行計画のためのデジタルツールを提供することで、操縦者が衝突のリスクを最小限に抑えながら、最終的に目視外で飛行できるようにすることで、安全性を高めます。
結論
オハイオ州での交通安全プラットフォームは、実際に34%の事故削減と450万ドルのコスト削減を実現しました。特に、AIを活用した3種類のデータ分析が追突事故を50%以上減らすという具体的な成果につながっています。Hondaは日本やアジア各国への展開も視野に入れており、それぞれの地域特性に合わせたカスタマイズを進めています。2050年の交通事故死者ゼロという目標に向けて、データ駆動型のアプローチがより安全な社会の実現に貢献していくことが期待されます。
