道路計画のための交通量調査 – AIがもたらす新時代

はじめに

　道路計画において交通量調査は不可欠な基礎データです。国土交通省や地方自治体、道路事業者は、この交通量データに基づいて道路整備計画を立案し、予算配分を決定します。従来、この交通量調査は多くの人手と時間を要する作業でしたが、AI技術の進展により、調査方法が大きく変わりつつあります。本記事では、道路計画に携わる方々に向けて、AI交通量調査がもたらす新時代について解説します。

国交省の道路交通センサスとは

詳細や正確な情報に関しては、以下の公式HPを参照してください。
以下は、簡単に整理したものとなります。

○令和3年度　全国道路・街路交通情勢調査　一般交通量調査　集計表
　https://www.mlit.go.jp/road/census/r3/

○道路関係データ（交通量・旅行速度・渋滞　等）
　https://www.mlit.go.jp/road/ir/ir-data/ir-data.html

調査の目的

道路の交通量や状況を調査し、道路の計画、建設、維持修繕などのための基礎資料を収集すること

調査の体系

一般交通量調査は以下の3つの調査から構成されています。

• 道路状況調査
• 交通量調査
• 旅行速度調査

交通量調査の詳細

調査対象路線

• 高速自動車国道
• 都市高速道路
• 一般国道
• 主要地方道（都道府県道および指定市の市道）
• 一般都道府県道
• 指定市の一部の一般市道

調査方法

1. 調査対象路線を交通量調査単位区間に分割
2. 各区間を代表する地点を設定
3. 秋季の平日に調査を実施
4. 方向別・車種別（小型車・大型車）の12時間または24時間交通量を測定

調査実施の選定基準

• 自動車起終点調査（OD調査）結果の照査に必要な区間
• 新規供用等で交通流が大きく変化した区間は実測調査
• その他の区間は推定による交通量調査

観測方法

機械観測を基本とし、以下の方法から適切なものを選定：

• 交通量常時観測装置
• 画像認識型交通量観測装置　※この装置が一般にAI交通量システムと呼ばれているものです。
• 可搬式トラフィックカウンター（トラカン）
• ビデオ観測　※ビデオから目視で調査する従来型の計測方法です。

自動車分類

ナンバープレートの形状、塗色、分類番号によって分類します。

小型車

• 軽乗用車
• 乗用車
• 軽貨物車
• 小型貨物車

大型車

• バス
• 普通貨物車
• 特種（殊）車

AI技術による適合方法

最新のAI交通量調査システムは、基本的に以下の要件に対応するよう設計されています。

1. 高精度車種識別：
   • ディープラーニングによる車種分類（二輪、乗用車、バス、小型貨物、大型貨物など）
   • 国交省分類への自動マッピング機能
2. 複数車線・方向の同時計測：
   • 広角カメラ1台で複数車線をカバー
   • 進行方向の自動判別と集計
3. データ出力の互換性：
   • 国交省フォーマットへの自動変換機能
   • 既存システムとの連携可能なAPI提供

AI技術による車種別・時間帯別の詳細データ取得

AI調査で得られる詳細データ

従来の調査では捉えきれなかった詳細なデータが、AI交通量調査により取得可能になります。

1. 詳細な車種区分：
   • 二輪車（原付/自動二輪）
   • 乗用車（軽自動車/普通車）
   • バス（マイクロ/大型）
   • 貨物車（小型/中型/大型/特大）
2. 詳細な時間帯分析：
   • 5分単位での交通量変動
   • 時間帯別の車種構成比
   • ピーク時の詳細分析
3. 速度データの取得：
   • 区間平均速度の計測
   • 速度別車両数分布
   • 渋滞発生時の速度低下パターン

将来予測シミュレーションへの活用

高精度データがもたらすシミュレーションの進化

AI交通量調査の詳細かつ長期的なデータは、将来予測シミュレーションの精度を大きく向上させます：

1. 精緻なOD（起終点）推定：
   • 複数地点のデータ統合による走行経路推定
   • 時間帯別・曜日別の変動パターン把握
2. 異常値の適切な処理：
   • 長期データによる異常日の特定と除外
   • 工事・イベントなどの一時的影響の分離
3. AIによる予測モデル構築：
   • 機械学習による交通量予測モデルの構築
   • 気象条件・季節変動を考慮した予測

AI交通量調査導入のためのロードマップ

導入にあたっての留意点

予算確保のポイント

• 費用対効果の明確化：従来調査とのコスト比較、得られる追加価値の定量化
• 複数部署での共同利用：交通部門だけでなく、防災・観光・都市計画など他部門との共同予算化
• 国の補助金活用：スマートシティ関連補助金、道路DX推進事業の活用

法的・倫理的配慮

• 個人情報保護：カメラ映像の取り扱いに関するガイドライン整備
• 情報公開：設置目的・データ利用方法の適切な告知
• セキュリティ対策：データ転送・保存時の暗号化、アクセス制限

導入時のポイント

• 具体的事例の共有：具体的事例の確認
• 段階的導入：小規模実証から始め、効果を示してから拡大
• 複数課題解決の可能性の認識：交通だけでなく防犯・防災・観光などマルチユースが可能

まとめ

　AIによる交通量調査は、道路計画の新時代を切り拓いています。従来の人手による限定的な調査から、24時間365日の詳細データ取得へと進化したことで、より科学的かつ効率的な道路計画が可能になりました。

　国交省基準に適合した高精度データ収集、詳細な車種別・時間帯別分析、そして精緻な将来予測シミュレーションの実現により、限られた予算での最大効果を生み出す道路計画が可能になります。

　多くの自治体や道路管理者が、すでにAI交通量調査の導入によって具体的な効果を得ています。ぜひ、まずは小規模な実証実験から始めてみてはいかがでしょうか。

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