スマート交通におけるビッグデータとAI

AI制御の信号はリアルタイムの交通状況に基づいて動的に青時間を調整します。ピッツバーグの Surtracシステム は、各交差点に設置されたカメラやレーダーを使って接近する車両を検知し、信号スケジュールを即時に最適化する予測モデルを実行します。交差点同士が通信し、下流の信号が車両が来ることを把握できるようにします。

機械学習モデルは、過去のパターン、天候、イベント情報を解析して、どこでいつボトルネックが発生するかを予測します。AIシステムは先手を取って問題を「見通す」ことができ、市の計画担当者は渋滞が発生する前に交通を迂回させたり料金を調整したりできます。

研究では、カメラ映像やGPSデータで学習したAIアルゴリズムが、手動の方法よりも将来の渋滞を高精度で予測することが報告されており、当局に対して事前対応の時間を与えます。

ナビゲーションアプリはビッグデータを活用してリアルタイムでより速い経路を提供します。Google MapsやWazeは大量の車両軌跡とインシデント報告をユーザーから収集し、過去の速度プロファイルとライブの状況をAIで組み合わせます。予測される渋滞が発生しそうな場合は回避ルートを提案し、システムによっては数千台の車両に同時に代替ルートの通知を送ることもあります。

AIはカメラ映像やセンサーデータを解析して事故や危険な状況を即時に検出します。コンピュータビジョンのアルゴリズムは、停止車両、落下物、穴、凍結箇所、歩行者の道路進入などを検出し、ドライバーや運用者へ即座に警報を送ります。

ドバイのトラフィックラボはさらに進んで、事故多発箇所の特定を行い、当局が事前に予防対策を配備できるようにしています。クラウドソーシングされた事故報告はクラスタリングされ、従来の通報（911など）よりも早く危険を確認できることがあります。

ビッグデータはバス、地下鉄、自転車ネットワークを改善します。AIは乗客数のパターンや交通予測に基づいてバスの運行スケジュールを洗練します。ロンドンでは、AIカメラやセンサーを試験的に導入して乗客の流れを管理し、改札の処理速度を最大30％向上させた例があります。

分析はバスと電車、信号とを同期させ、待ち時間を削減します。交通機関は、シェアサイクルや電動キックボードの利用データ（モバイルアプリ経由）を解析して新たな自転車専用道を計画し、マルチモーダルネットワークを最適化します。

トラックや配送車隊はリアルタイムの交通分析を用いて燃料効率の良いルートを最適化します。ビッグデータプラットフォームはライブの交通フィードを取り込み、遅延を回避するために貨物車両を迂回させ、コストを大幅に削減します。倉庫は出荷をピーク外の時間帯に合わせる予測モデルを利用し、動的ルート最適化AIは現代の物流ソフトウェアでは標準的になっています。

移動データを収集・中央集約することはプライバシー上の懸念を引き起こします。関係当局は個人の移動情報が匿名化され、保護されることを確保しなければなりません。

サイバーセキュリティ対策は、交通制御システムへの不正アクセスを防ぐために不可欠です。

インテリジェントシステムには、広範なハードウェアが必要です ― 広く行き渡ったセンサー、高速通信（4G/5Gネットワーク）、強力なコンピューティング基盤など。既存の交通設備のアップグレードには多大な費用がかかり、特に老朽化したインフラを抱える都市では継続的なメンテナンスが簡単ではありません。

交通データは官公庁や民間企業など多くの主体から供給されます。携帯電話のストリーミングGPSを既存のループ検出器や機関のデータベースと統合するのは複雑です。データ形式の違い、カバレッジのギャップ、ノイズの多いセンサーは技術的な課題になります。

多くの都市がGoogleやWazeからGPSデータを購入して独自のセンサーを補完していますが、これらのソースを整合させるには堅牢なデータエンジニアリングと慎重な検証が必要です。

AIの判断は公平である必要があります。信号の優先順位が特定の経路や地域を有利にすると公平性の問題が生じます。システムは全ての利用者に対して公正にサービスを提供するよう調整されなければなりません。

交通リーダーは、AIが自転車利用者や歩行者、または恵まれない地域に不利に働かないよう保証する必要があります。例えばシンガポールは、偏りを防ぎ公平な結果を担保するために人間の監督を重視しています。

AIモデルは異常な条件（極端な気象、重大な事故など）で失敗する可能性があります。プランナーは、これらのツールが人間のオペレーターを補完するものであり、置き換えるものではないと強調しています。ソウルの交通責任者が述べたように、AIは人間の意思決定者の「アシスタント」として機能すべきです。