AIによる交通量調査とは？従来の方法との違いを徹底解説

はじめに

　交通量調査は道路計画や店舗戦略において欠かせない重要なデータ収集活動です。従来は人の目と手による調査が主流でしたが、近年ではAI（人工知能）技術の発展により、調査方法が大きく変わりつつあります。本記事では、AI技術を活用した交通量調査の基本と、従来手法との違いについてわかりやすく解説します。

交通量調査の基本

　交通量調査とは、特定の場所を通過する車両や歩行者の数をカウントし、その傾向を分析する調査です。この調査結果は以下のように活用されています：

• 道路計画：道路の拡張や新設、信号機の設置判断などに活用
• 店舗戦略：出店計画や営業時間の設定、販促活動の効果測定に活用
• 都市計画：公共交通機関の計画や防災計画の策定に活用

従来の交通量調査の方法と課題

従来の調査方法

1. 人手によるカウント：調査員が現地に立ち、通過する車両や歩行者を手動でカウント
2. ビデオ撮影と目視集計：交差点などにカメラを設置し、後日映像を再生しながら手動で集計
3. 車両感知器：道路に埋め込まれたセンサーで車両の通過を機械的に検知

従来方法の課題

• 人件費の高騰：調査員の確保・教育にコストがかかる
• 調査期間の制約：長期間の連続調査が人的・経済的に困難
• 天候の影響：悪天候時のデータ収集が難しい
• 人為的ミス：疲労による見落としや集計ミスが発生する可能性
• 分類の制限：詳細な車種区分や歩行者の属性分類が難しい

AIによる交通量調査の仕組み

基本的な仕組み

1. 映像の収集：道路や店舗前にカメラを設置して映像を収集
2. AI画像認識：収集した映像をAIが分析し、車両や人を自動検出
3. 分類とカウント：検出した対象を車種や属性ごとに分類しカウント
4. データ集計・分析：時間帯別、方向別などの集計と分析を自動実行

使用される主なAI技術

• 物体検出技術：車両や歩行者を画像内で特定する技術
• 物体追跡技術：移動する対象を連続的に追跡する技術
• 分類技術：車種や歩行者の属性（年齢層・性別など）を分類する技術

従来方法とAI手法の違い

1. 調査コスト

従来方法：

• 調査員の人件費（時給×人数×時間）
• 交通量調査員の手配・管理コスト
• 集計作業のための事務作業コスト

AI手法：

• 初期導入費用（カメラ・システム）
• 運用コスト（電気代・通信費・保守費）
  ※長期運用では従来方法より大幅に低コスト化が可能

2. 調査時間と継続性

従来方法：

• 通常は7:00〜19:00など限定的な時間帯
• 長くても1週間程度の調査期間
• 夜間や悪天候時のデータが取得できないケースが多い

AI手法：

• 24時間365日の連続測定が可能
• 季節変動や長期トレンドの把握が容易
• 天候や時間に左右されない一貫したデータ収集

3. 精度と詳細度

従来方法：

• 調査員の経験や体調による精度のばらつき
• 混雑時の見落としやダブルカウントのリスク
• 大まかな分類（大型車・小型車など）のみ

AI手法：

• 一貫した基準での高精度なカウント
• 詳細な車種分類（乗用車・バス・トラックなど）
• 歩行者の属性分析（年齢層・性別・グループ・滞留時間など）

4. データ活用の即時性

従来方法：

• 集計・分析に数日〜数週間を要する
• 紙ベースの記録からデータ入力が必要
• リアルタイム分析は不可能

AI手法：

• リアルタイムでのデータ確認が可能
• クラウド上でのデータ共有と即時分析
• 異常値の検出や予測分析が容易

AIによる交通量調査の導入ステップ

まとめ

　AIによる交通量調査は、従来の人手による調査と比較して「24時間365日の連続観測」「詳細な分類と高精度」「長期的なコスト削減」などの大きなメリットがあります。また、リアルタイム性の高いデータ分析により、迅速な意思決定や施策の効果測定が可能になります。

　国土交通省関連の道路計画や、小売・飲食業の店舗戦略等、より正確で詳細なデータに基づいた計画立案が可能になります。AI技術の進化により、交通量調査はより手軽に、より高度になっているのです。

　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。お気軽にお問い合わせください。

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