自動運転車、受け入れへ先頭走るシンガポール 現地で見えた実用化への課題 他

MaaSとは、Mobility as a Serviceの略で、運営主体を問わず通信技術の活用により、マイカー以外の交通手段による移動を1サービスとして捉えシームレスにつなぐ新たな移動手段の概念です。AOSデータ社は、MaaSをより安心して利用できるよう、リーガルテクノロジー(自動車フォレンジック)で貢献します。

レベル4相当も既に登場 現実味増す無人運転MaaS


自動運転車、受け入れへ先頭走るシンガポール 現地で見えた実用化への課題


ダイムラーの自動運転「レベル3」、ヴァレオの新世代LiDAR採用


アングル:自動運転技術の開発レース、先頭ゴールはトラックか


自動車フォレンジック関連サービス(Related forensics services)


AOSデータ社の自動車フォレンジック関連サービスは、予期せぬインシデントが起きてしまった場合、事後対策として車載デバイスやメディアなどから、お客様の必要とされるデータの抽出・解析調査・レポーティングを迅速に行うサービスです。

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Impressions:12月15日 国土交通省で12/16に、効果的・効率的な都市交通調査体系の構築に向け、「新たな都市交通調査体系のあり方に関する検討会」(第2回)が開催される。行政委員や都市計画コンサルタントが、各地域での取り組みやビッグデータの活用、分析等の留意点や課題等について、効果的・効率的な都市交通調査体系の構築に向け検討を行う。今年11/26に開催された同検討会の配布資料中、「都市交通調査に関する最近の状況、取組等について」を拝見した。内容は大きく5つに分かれ、1)都市交通調査の調査テーマ・目的の変遷、2)人々の活動と活動場所に生じた乖離、3)パーソントリップ調査の実施状況・最近の取組、4)新技術やビッグデータ整備の進展及びデータ活用ツールの高度化、5)自治体における都市交通施策の取組みニーズとデータ活用の状況についてまとめられている。1)について東京圏における調査テーマの変遷を見てみると、第1回~第3回(S43~S63)では、交通混雑解消や、多核多圏域型都市構造に向けた交通体系の強化、第4回~第5回(H10~H20)では、高齢化への対応など将来交通体系の見直しや有効活用、第6回(H30)では、人中心のモビリティネットワーク形成、暮らしやすい生活圏形成へとテーマが変遷している。2)では、人々の外出率や私事・業務目的の移動の減少が見られるなど、コロナ禍以前と比較すると、移動の減少傾向が顕著であることがグラフで示されている。三大都市圏の外出率(平日)は1987年には86%であったが、2015年には81%まで減少している。休日では同じく1987年に66%あったものが、2015年には、59%まで減少した。移動の減少の理由として上がるのは、人々のオンライン上の活動(物販系のEC市場の規模拡大、Web・TV会議など仕事の仕方の変化、電話や情報機器を用いた診療を実施できるとして登録した医療機関数の増加など)の増加であり、今後定着する可能性があると予想されている。活動場所としては、テレワークによる自宅就業、コワーキングスペースの利用、道路上におけるラウンジ空間、ワーケーション等が挙げられている。3)これらの背景を踏まえ、1960年代以降、各都市圏で実施されてきた「パーソントリップ調査」(以下「PT調査」)が、近年は減少傾向にあり、特に地方都市圏ではその傾向が顕著になっている。同調査方法は、各都市圏が抱える課題に対応し調査設計を行うため、都市圏間でのデータの相互利用がしづらいなどの点が指摘されている。国交省が、昭和62年から概ね5年毎に行ってきた「全国都市交通特性調査」。従来の調査は訪問や郵送配布が主流であったが、近年ではWeb回収にシフトし、効率化やデータ品質向上が期待される。4)では、位置情報を活用したビッグデータ整備の進展とデータ活用ツールの高度化について触れられている。ビッグデータは、大量のサンプルを高頻度で把握できることがそのメリットである一方、活用する技術により得られるビッグデータの特性が異なるため、同省の立ち位置としては利活用の目的に応じ、データを適切に利活用することが必要とされる。近年では一部の都市圏では、PT調査とビッグデータを組み合わせ互いのデータ特性を生かした推計や分析が実施されている。長野都市圏では広域の流動を携帯電話基地局データを用いて把握、休日に都市圏外から訪れる人の規模の把握と観光交通の検討などに活用している。これらのデータを活用したシミュレーション技術なども高度化している。PT調査だけでは把握や検討が困難である街区レベルでの施策の検討や評価ツールとして活用されることが期待されている。また、3D都市モデルの整備・活用・オープンデータ化も推進されているが、こちらはまだユースケースが開発されている実証実験段階だ。都市計画やまちづくり、防災対策の高度化、多様な都市サービスの創出等を実証、スマートシティの社会実装を加速させることが期待されている。他方、ビッグデータのみでは捉えられない活動実態をアンケート調査から明らかにするなどの試みも行われている。5)都市交通施策における自治体ニーズにはどのようなものがあるのか。「公共交通の利用促進・利便性向上」や「公共交通維持」などのニーズが高く、次いで地域公共交通計画等の策定、交通不便地域・公共交通空白地の解消、公共交通ネットワークの構築・整備と続く。各自治体が「MaaS」を推進する上で必要とされる。またPT調査データは、一定の活用はされているものの「詳細分析には外部委託が必要になる」と感じる自治体が多く、調査ゾーンと検討製作範囲が不一致、統計的精度が不十分などの声もある。今後「都市交通政策検討に活用したいデータ」は、交通IDデータ、GPSデータ、基地局データ、カーナビデータ、交通流動量調査、センサー・カメラデータ、その後にPT調査との順であった。人中心のモビリティネットワーク形成、暮らしやすい生活圏の形成には、人々の移動と時流に即した技術や調査方法が必要であり、早急に刷新されていく必要がある。