自動運転技術に対する期待が高まる中、それとセットで技術力の向上並びに社会実装が望まれているのが交通におけるAI活用です。いくら自動運転技術が向上しても、AIが走りやすい交通システムや、その他の歩行者や運転者の交通に対する認識の刷新がなければ、完全な自動運転の実現は難しいと考えられています。実際、日本の地理的な性質上、特に都心部の道路はかなり入り組んでいて、AIによる自動運転技術の向上だけでは不十分だと思われます。 また、それと同じくらい重要な問題として、自動運転に対してまだまだ恐怖を感じる人が多いのも事実です。
しかし、少子高齢化が進み、高齢者による交通事故の増加や運送業などの人材不足が懸念される日本でこそ、自動運転技術を社会に実装することが重要であることに疑念の余地はないと思われます。そうした問題を解決するためにも、車というデバイスレベルでのAIの実装だけでなく、交通というシステムレベルでのAIの実装を行うことが急務になるのです。そうした視点をもとに今回は交通におけるAIの事例を紹介します。
渋滞予測
自動運転技術の社会実装に向けて、AIを活用した渋滞予測の実用化が始まっています。
例えば、携帯電話のネットワークの仕組みを利用したモバイル空間統計のリアルタイムと過去の道路の交通量や渋滞実績を組み合わせて活用した渋滞予測が現在すでに実用化されています。 現在のAIによる渋滞予測の精度はまだ高くないものの、今後飛躍的に精度が上昇していくことが見込まれます。
その理由は、AIによる画像解析技術の大幅な向上にあります。現在、AI画像解析技術によって都市部などに置かれたカメラの映像データから、車の台数はもちろん、車の大きさやバスやタクシーなどといった車種別の交通量まで測定することが可能となっています。
また、交差点での進行方向別の交通量や、推定速度、走行軌跡といった、単なる車種別の台数にとどまらない、詳しい交通データを自動で測定することまでもが可能となっています。AIの性質上、こうした交通に関する詳細なデータが蓄積されるほど分析の精度は上昇するので、今後更なる渋滞予測技術の発展が見込まれるのです。
信号制御
さらに、こうした渋滞予測と並行してAIによる信号制御も実用化に向けて開発が進行しています。正確な交通データをもとに、交通を最適化することができる信号のパターンをAIが導き出すことが可能となりつつあります。将来的には、自動運転車に組み込まれているAIと信号を制御するAIを連動させることによって、交通渋滞が完全に消滅する展望まであります。
以上の
- AIによる渋滞予測
- AIに信号制御
の二つの技術が
- AIによる自動運転技術
と組み合わさることで今より遥かに快適な交通が可能になる将来が訪れることは間違いないと思われます。
安全運転への取り組み
AIによる画像解析技術の向上をドライバーの安全運転のために利活用しようという取り組みも行われています。そうした取り組みの中で最も盛んなのは、ドライブレコーダーとAIによる画像解析技術を組み合わせたものです。これまで、ドライブレコーダーは導入が進んではいたものの、その用途は主に事故が起きた際の証拠として活用することで、事故を未然に防ぐことへの活用は進んでいない状況でした。
しかし、ドライブレコーダーの映像をAIによって解析することで、運転者のわき見や運転中のスマホ操作といった運転者の危険な行動、急加速、急発進や急ハンドルといった危険運転などを察知し、その場で警告することが可能となっています。こうしたAIを搭載したドライブレコーダーの導入は企業でも進んでおり、社員の交通事故を減らすことに活用されています。今後さらにAI搭載済のドライブレコーダーが普及することで交通事故が減ることが期待されます。
タクシーや運送業への活用
AIによって過去の顧客情報を分析することで、未来のタクシー需要を予測することも可能となりつつあります。高齢者をはじめとする移動困難者がタクシーを見つけ移動しやすくなることや、利用者の待ち時間が減り快適に移動できることに加え、タクシーのドライバーの生産性向上にも貢献することが可能となります。
また、配送計画をAIによって自動で設計することで、配達現場でのドライバーの生産性向上を実現する技術も実装されています。このように、AIは交通を多面的に支える技術となりつつあるのです。
まとめ
以上、交通分野で用いられているAIについて紹介しました。少子高齢化が将来の交通に与える影響の観点からも、交通事故の被害の観点からも、AIを活用した安全・快適な交通の実現が望まれており、その声は日に日に大きくなっています。
したがって、今後もAI×交通の分野が更なる発展を遂げることはほぼ間違いなく、注目の分野であり続けると思われます。