年間何時間渋滞に巻き込まれていますか？おそらく、あなたが思っている以上に。毎日数分というのは、その瞬間は大したことないように思えるかもしれないが、時間が経つにつれて増えていく。交通分析会社のINRIXによると、米国の平均的な自動車利用者は2022年に51時間を渋滞に費やす1。これは1週間の労働時間よりも長い。同調査によると、2022年中に米国のドライバーにかかる交通渋滞のコストは810億ドル以上にのぼる。要するに、交通渋滞は消費者の時間と資源を大きく消耗しているのだ。
朗報だろうか。モノのインターネット（IoT）と人工知能（AI）の革新は、よりスマートな交通緩和を導入し、道路をより安全にする新しいソリューションへの道を開いた。事故検知から信号管理まで、AIは交通業界に渋滞に打ち勝つさまざまな機会を提供している。この記事では、AIとIoTの交差点がどのように道路業務を最適化し、最終的に人々の時間とお金を取り戻すことができるかを概説する。
トラフィック最適化のための技術革新
交通管理におけるAIの活用はまだ初期段階にあるが、すでにさまざまなアプリケーションによってリアルタイムのモニタリングや予測分析が可能となっている。以下では、交通イノベーションを可能にする主な技術革新について概説する。
フローセンサー
交通管理は従来、固定されたスケジュールで行われてきた。現在では、AIを搭載したセンサーを街路に配備して需要を監視し、シフトに基づいて交通信号を適応させ、流れを最適化することができる。これらのセンサーは最終的に、交通量の多い道路を優先することで、ピーク時の混雑を緩和する。
予測モニター
過去のデータとリアルタイムのデータが山ほどあれば、交通モニターは交通パターンを理解し、ある時刻の交通の流れを予測するように訓練することができる。これを利用して将来の状況を予測することで、交通担当者はリソースをより適切に配分し、ルートを最適化し、信号を調整することができる。
インシデント・モニター
AIを搭載したモニターを配備して、事故、スピード違反、通行止めなどの交通事故を監視し、特定することができる。検出された場合、このデータは適切な関係者に送信され、サポートを派遣し、より迅速に滞留を解決することができる。
AIを活用した交通管理をリードするプレーヤーたち
では、どのような企業がどのようにこの技術革新に拍車をかけているのだろうか？以下では、AIを活用した交通管理のリーダー企業数社と、その実際のアプリケーションを検証する。
INRIX
INRIXは瞬時にリアルタイムの交通状況を提供し、異なる車線の交通速度をピンポイントで特定し、高速道路、田舎道、交差点を含む世界中のあらゆる道路について正確なETAを提供する2。さらに、膨大なデータセットを活用し、交通状況の問題箇所や傾向に関する洞察を提供することで、ユーザーがより多くの時間を取り戻したり、企業の交通面をより収益性の高いものにしたりするのに役立っている。
キヤノン
民生用カメラのトップメーカーの1つであるキヤノンは、相補型金属酸化膜半導体（CMOS）センサー3により、交通緩和に使用できるコンピューター・ビジョン技術をサポートするトレンドをリードしている。キヤノンのCMOSセンサーは、交通管理自動化のための高感度で電力精度の高い画像処理である。異なる光条件や物体の速度が変化しても鮮明な画像を提供できるため、政府がランプメーターや赤信号カメラの交通信号調整を行う際に役立ちます。
ミオビジョン
Miovisionは、マルチモーダルな交通データを収集し、都市グリッドやコリドー4に対して実用的なリアルタイムの洞察を提供する。ダイナミックな状況に秒単位で対応することで、ドライバーの立ち止まりをなくし、待ち時間を短縮し、移動速度を向上させる。その結果、道路の混雑が緩和され、道路を走る自動車の数が減るため、CO2排出量も削減される。
AIを活用した交通管理の課題
どんな新しい技術にも、普及には時間が経たなければ対処できない課題がある。AIを活用した交通管理における課題を検証してみよう。
プライバシー
業界と消費者の支持を確実にするために、プライバシーはすべての交通管理技術の最前線であり続けなければならない。道路上で収集されるデータと画像は、グローバルなプライバシー規制への準拠を含め、匿名化され保護されなければならない。
エネルギー効率
多くのバッテリー駆動のIoTデバイスと同様に、交通モニターやセンサーもエネルギー効率に関しては限界がある。大量のデータを処理するために、これらのデバイスは大きな処理能力を必要とし、その結果、バッテリー電力が必要となる。これらの技術を導入することで、1週間のうちに何度もバッテリーを交換する必要はないはずだ。
精度
屋外に設置されるデバイスと同様に、地震、嵐、異常気象などの外的要因がデバイスの精度、ひいてはデバイスのインテリジェンスに影響を与える可能性は高い。さらに、これらのデバイスは動いている物体を追跡しており、それ自体が精度の課題となっている。継続的な開発と処理能力によって、これらの制約の一部を相殺することができるだろう。
AIによる交通管理の未来
AIとIoTが交差することで、交通業務に貢献するさまざまなシステムの連携が、より簡単かつ迅速に行えるようになっている。導入が進むにつれ、これらの強化されたセンサーやモニターは最終的に完全に相互運用可能となり、将来的にはさらなる最適化が可能になるだろう。
Ambiqの貢献
交通渋滞の中で運転する恐怖を軽減することができる洗練されたセンサーやモニターは、運転者にとって勝利であり、これらのデバイスがそれらに関連するエネルギーの課題を克服できることが前提である。幸いなことに、Ambiq社は超低消費電力のシステムオンチップ（SoC）の開発に特化しており、バッテリー寿命が長く、より高いエネルギー効率で複雑なデータを処理できる。継続的な監視が可能になり、こうした技術革新により、都市はドライバーの交通状況をより効果的に管理できるようになる。
情報源
1 自動車運転者が最も時間とお金を失う都市｜2023年8月
2リアルタイム交通データ[人工知能搭載]｜INRIX｜2023年
3キヤノンCMOSセンサーを選ぶ理由｜キヤノンUSA｜2023年
4Miovision TrafficLink – スマートシティはスマート信号から｜2023年
