アジアの国で渋滞に巻き込まれたドライバーが、街が大きくなっていないことに気づくのに時間はかからない。むしろ、日に日に圧倒されつつある。
人口が増加し、都市にシフトしていく中で、近年、都市計画者の間で「コンプリート・ストリート（完全な道路）」というコンセプトが復活しつつある。このコンセプトを採用する都市にとって、「コンプリート・ストリート」は都市計画の多面的な課題であり、都市計画者や交通局から地主まで、さまざまな分野の協力が必要であることがすぐにわかる。
この変革が道のりであることは認めつつも、監視カメラ・ネットワークとAI技術を通じたビッグデータ収集の統合は、前例のないソリューションを提供し、都市の道路再考を支援する。ここでは、交通渋滞を緩和することでより住みやすい社会の実現に大きく貢献した、人口密集地での説得力のある3つのデータとAIの活用事例を紹介する。
西安市は古くからの城壁建築のため、道路の拡張が制限されており、200万台の人口増加の課題となっている。これに対処するため、西安市はデータとAIを活用して交通管理を再構築している。注目すべきソリューションのひとつは、渋滞予測に交通データを活用することだ。
カメラやセンサーを通じてデータを収集することで、システムは交通パターンを学習し、それに応じてルールを適応させることができる。AIは、渋滞を管理し、交通の流れを改善するためのさまざまなアルゴリズムの開発を可能にする。その目的は、渋滞が発生する前にそれを予測し、事前対策を実施することだ。さらに、このモデルは事故防止と交通安全を強化する。
トゥモロー・シティの記事で紹介された初期の実験段階において、このプロジェクトは交通の流れを10％改善し、都市部の平均所要時間を12％短縮した。また、事故検知の効果も高まった。しかし、AIの進歩や自動運転車の可能性にもかかわらず、交通渋滞を完全に根絶することは依然として難しい。200万台以上の車両が行き交う西安のような都市の物理的制約は、依然として大きな障害となっている。都市の中心部は、こうした継続的な課題に対処するために、従来の交通モデルの転換の必要性を認識しなければならない。
バンコクのように幹線道路が狭く長い、活気あふれる都市環境では、違法駐車の管理は交通渋滞を緩和し、車両のスムーズな流れを確保する上で極めて重要だ。スペースが限られ、道路を走る車の数が増えているため、無断駐車は自動車と公共交通機関の両方に大きな混乱と遅れをもたらす可能性がある。
この課題に対処するため、当局はテクノロジーとコラボレーションを活用して駐車規制を効果的に実施している。車両のナンバープレートを撮影するCCTVカメラの映像を活用することで、当局は違反者を効率的に特定し、罰則を科すことができる。この積極的なアプローチは、違法駐車を抑制するだけでなく、取り締まり作業を効率化し、警察が常に介入する必要性を減らす。「違法駐車車両を追い払うために常に警察を派遣するわけにはいきません」と、バンコクのウィサヌ・ソソンポン副知事はバンコク・ポスト紙のインタビューで語った。
さらに、公共交通事業者と地元企業とのパートナーシップは、代替駐車場ソリューションの提供に役立っている。指定駐車場、降車場所、乗客の待機場所を設けることで、関係者は混雑のホットスポットを緩和し、地域全体の交通の流れを改善することを目指している。
感謝祭の旅行中、数え切れないほどの人々が高速道路で突然の交通渋滞に見舞われる。研究者たちは、この現象を「ファントムジャム」、つまり交通渋滞を回避するための急ブレーキや急加速の積み重ねだと考えている。
しかし、ナッシュビルで最近行われた人工知能を使った実験は、この問題に対する有望な解決策を提示している。
ヴァンダービルト大学をはじめとする複数の大学の学者が参加する共同研究「サークル・コンソーシアム」の研究者たちは、北米日産、トヨタ、GM、テネシー州運輸局をはじめとする業界のリーダーたちと協力して実験を行った。その目的は、AIを搭載した車がいかにして幻の渋滞を緩和し、交通の流れを改善できるかを調査することだった。実際の走行状況をシミュレートし、複数の関係者の専門知識を活用することで、交通渋滞の緩和と道路全体のパフォーマンスの向上におけるAI技術の潜在的な影響を評価することを目的とした。
ヴァンダービルト大学ニュースの ポータルサイトに 掲載された要約によると、このテストでは20台の自動車がクローズドコースで走行し、1台だけがAIシステムを搭載した。驚くべきことに、この1台のAI搭載車が車両全体の運転行動を変え、しばしば原因不明の渋滞を引き起こすストップ・アンド・ゴーのパターンを緩和した。この介入による波及効果は、典型的な交通シナリオと比較して大幅な燃料節約をもたらした。
さらに、研究者のダニエル・ワークは、フォックス誌の記事の中で、「ストップ・アンド・ゴー」運転の削減によるメリットを強調している。その結果、ブレーキを踏む回数が98％減少し、燃費が40％改善し、走行距離が14％伸びた。
国連の推計によれば、2050年までに世界人口の70％が都市空間に居住するようになり、都市人口が増加すると予測される中、交通への対処は常に急務となっている。
上記で紹介した例は、都市の交通渋滞という複雑な問題に対処するAIの変革の可能性を鮮明に示している。西安での渋滞の正確な予測から、バンコクでの駐車規制の効率的な実施、さらにはナッシュビルでの運転行動への積極的な影響に至るまで、これらの革新的なソリューションは、私たちの都市のナビゲーション方法を再構築している。しかし、交通渋滞に対処するのは簡単なことではない。物理的なインフラを調整するだけでなく、人間の行動も調整しなければならないからだ。
しかし、将来を見通すと、AIが交通量削減をサポートする上でますます重要な役割を担うことは明らかであり、おそらく最終的には、道路から始まるより住みやすい都市環境を共同創造することになるだろう。
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