2024.2.28 ITトレンド全般 InfoCom T&S World Trend Report

経済効果は5兆円!?AI信号機導入について

Image by Alberto Adán from Pixabay

1.国内でAI信号機が導入へ

日本における車両用信号と歩行者用信号の総数は207,738機[1]であり、これを1平方km当たりの密度で比較すると、英国の5倍、米国の16倍となり、世界最高である。都道府県別で挙げると、「東京」「愛知」「北海道」の順で特に信号機が多く、その都市部の車両平均時速は約15〜17km/hで、ランニング並みと例えられたりしているほどだ。また、もちろん安全であることが第一条件だが、特に地方や夜間などの誰もいない交差点で赤信号を待つときなど、ドライバーなら誰もが非効率に思った経験があるのではないだろうか。そうした交通の非効率は、ガソリン消費量やCO₂排出量の増加、労働の停滞による経済への損害など、様々なロスを生んでおり、SDGsの観点からも課題が多いといわれ続けている。

そんな中、2023年10月に警視庁より「渋滞対策の一環として人工知能(AI)に信号機を制御させる取り組みを始める」というニュースが発表された。具体的には「AIが交通量や平均速度といったデータをもとに30分後の渋滞の長さを40メートル以下の誤差で予測し、スムーズな走行を手助けできるよう青信号の長さを迅速に調整する」とのことだ。警視庁では2022年度からAIによる交通予測精度や実効性を確認しており、まず、国内数カ所の交差点の信号機制御をこのAIに切り替えて効果を検証したのち、導入を広げていく方針であるという。

2.日本の渋滞事情とは

位置情報テクノロジーの世界的事業者であるオランダのトムトム(TomTom)は、2023年3月に世界の交通状況の年次レポート「トムトム・トラフィック・インデックス 2023年版[2](調査期間:2022年1月1日〜2022年12月31日)」を発表している(図1)。

【図1】トラフィックインデックスランキング

【図1】トラフィックインデックスランキング
(出典:Tomtom社)

これによると、世界で最も渋滞が激しい都市(超都心を中心に半径5km以内のエリア)は、10kmの走行に平均36分以上(時速17km)が必要な英国のロンドンであった。日本も札幌エリアが4位、名古屋エリアが9位、東京エリアが22位と3つの都市が上位にランクインしており、日本の都市部における交通渋滞の常態化も明らかとなった。

また、同レポートでは例えば東京エリアで片道10kmの通勤に車(ガソリン車)を使った場合、年間での渋滞による損失時間は71時間、CO₂排出量は217kg、燃料費が15,241円であるとの試算も発表されている(図2)。

【図2】ラッシュアワー時の運転コスト

【図2】ラッシュアワー時の運転コスト
(出典:TomTom社)

もちろん、これは一人当たりの数値であり、人口が密集する都市圏では、交通の遅延による損失は深刻な問題であることが分かる。

また、ある調査では、世界および都市部の温室効果ガス排出量の大部分は道路交通が占めているといわれている。特に都市部の交差点は車両が頻繁に停止および始動することで、より多くの燃料を消費(=より多くの二酸化炭素を排出)し、「公道よりも汚染が29倍も高くなる可能性がある」とされる。このことからも、今回のAI信号機の導入による交通効率化には大きな期待が集まっている。

3.AI信号機導入のメリット

現在運用されている多くの信号機システムは、通常、一定のパターンに基づいて動作するプリセットプログラムによって制御されているという。ここにAIが導入されると、信号制御データの更新間隔の短縮や近未来の交通予測の反映が可能となり、さらに予測結果を評価して次回予測にフィードバックすることも可能だ。こうした一連の流れを自動化できれば、

  • 燃費向上:渋滞によるアイドリング状態や低速走行が減れば、燃料消費を効率化でき輸送コストの低減につながる。
  • 生産性の向上:移動時間、荷物の配送サービスの遅延が低減することで、様々な効率が向上。
  • 心理的ストレスや環境負荷の軽減:ドライバーや通行人の心理的ストレスが軽減されるとともに、渋滞時の排出ガスによる大気汚染が原因とされる健康被害の医療費低下にもつながる。

など、多方面に改善の効果を及ぼすことが期待できる。

4.AI信号機導入の懸念点とは

一方で、AI解析による信号システムの導入におけるデメリットも考えてみたい。まず、最も大きな課題と考えられるのは、セキュリティ面でのリスクである。信号機はこれまでも改善を重ねてきた安心・安全なシステムであるが、システム障害があれば混乱は避けられない。AIや管制システムがサイバー攻撃の対象となってしまうことは、これまで以上に警戒する必要がある。また、交通事故の発生やイベントの開催といった突発的な渋滞の要因を認識するのも難しいようである。警視庁は様々な障害に備え24時間体制で保守点検を行うとしているが、それと同時に様々に発生するであろう課題を、試行錯誤しながら改善していくことが重要となる。

また、もう一つ大きな課題と考えられるのが、設備に関するイニシャル(導入)コスト、システム改修コストや新システムのエンジニア養成などが必要になってくることだ。さらに、そうした表向きの課題以外にも、現行型の仕組みを構築・運用してきた関係各所の調整のほか、旧システムのエコシステムにおける利害関係者の調整なども必要となるだろう。

一方で、こうした信号機制御システムの変更では、私たち道路利用者へのインターフェース(青・黄・赤のランプの表示や意味)に大きな変更はないとのことであり、利用者への混乱は限定的となるだろう。

InfoComニューズレターでの掲載はここまでとなります。
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5.他国での導入事例とその成果

6.日本におけるAI信号機の可能性と期待

※この記事は会員サービス「InfoCom T&S」より一部抜粋して公開しているものです。

[1] 道路交通センサス/国土交通省

[2] https://www.tomtom.com/traffic-index/

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