横浜市の交通量調査ICT化プロジェクトの成功事例

横浜市での交通量調査ICT化プロジェクト

横浜市において、オープンイノベーション・プラットフォーム「YOKOHAMA Hack!」の一環として、交通量調査のICT化に向けた実証実験が行われ、成功裏に終了しました。このプロジェクトは、Intelligence Design株式会社が携わったもので、AIを活用したオフライン型解析アプリケーション「Praxis（プラクシス）」を使用して、交通量データの解析が行われました。

実証実験の概要

横浜市は、AIカメラやLiDAR、さらにはドライブレコーダーといった最先端のデジタル技術を採用し、交通量調査のICT化を促進しています。この実験では、交通量の調査方法を従来の人手による観測から、より精度の高いAIによる解析へとシフトし、交差点内の車両や歩行者の流れを詳細に測定しました。特に、交通の走行速度や動きの軌跡といった、これまでに得られなかったデータを集め、交通管理や道路開発に役立てることが期待されています。

実験は横浜市内の数カ所の交差点で実施され、データ収集と解析には「Praxis」を活用しました。このアプリケーションは、非常に高い解析精度を提供し、さまざまな解析手法が可能であることが確認されています。

プロジェクトの目的

このプロジェクトの狙いは、横浜市の交通状況をより効率的に把握することにあります。特に、複雑な交差点や多様な時間帯の交通動向を、AIの技術を用いて深く解析することで、より正確な交通データの獲得を目指しました。また、得られたデータは交通渋滞の緩和や、交通事故防止策にもつながることが予想されています。

実験結果の評価

実証実験は横浜市内の主要交差点で実施され、3つの異なる手法を用いて交通量を調査しました。「Praxis」による映像解析から得られた成果は以下のとおりです：

- 解析精度が90%以上を達成し、実用的な結果であることを確認しました。
- 特別な機材や高額なインフラを必要とせず、コストの面でも従来手法を上回ることが明らかになりました。
- 映像データを利用することで、多角的な解析が実施でき、広範囲にわたる調査が容易に行えることがわかりました。

未来への展望

本プロジェクトでは、今後の展開として異常走行の自動検出による事故防止策の実装や、渋滞原因と危険地点の特定を通じたインフラ改善の提案が挙げられています。

「Praxis」の概要

「Praxis」は、簡単な操作で高度な映像解析を行えるオフライン型AIアプリケーションであり、交通量の測定に加え、性別や年齢、車種の属性推定や滞留時間の計算も行うことができます。これにより、調査の迅速かつ正確な進行が可能となっています。取得したデータは、CSVファイル形式で即座に出力され、現場での迅速な対応が可能です。

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