都市や州は交通安全を向上させるために AI に注目しています

アメリカの老朽化した道路は、切望されていた修繕がさらに遅れているため、都市や州は最悪の危険を特定し、どの修正を優先すべきかを決定するために人工知能に注目しています。

たとえば、ハワイ当局は、最近の交通死亡事故の急増を逆転させようとして、ダッシュボードカメラ1,000台を贈呈している。カメラは AI を使用してガードレール、道路標識、路面標示の検査を自動化し、軽微な問題と保守員の派遣が必要な緊急事態を瞬時に識別します。

ハワイ向けの車載カメラと画像プラットフォームを開発したネクストベース社の最高商業責任者、リチャード・ブラウニング氏は、「これは月に一度見て、その後座ってバンをどこに置くかを考えるようなものではない」と語る。

カリフォルニア州サンノゼが街路清掃車にカメラを設置し始めた後、市職員はシステムが97%の確率でポットホールを正確に識別したことを確認した。現在、彼らは取り締まり車両の駐車にも取り組みを拡大している。

隣の2つの州を合わせたよりも多くの車道距離があるテキサス州では、安全性を向上させるために登録したドライバーからのカメラと携帯電話のデータを使用する大規模なAI計画が始まって1年も経っていない。

他の州では、道路標識を検査したり、道路渋滞に関する年次報告書を作成したりするためにこの技術を使用しています。

ハワイのドライバーは今後数週間にわたり、「アイズ・オン・ザ・ロード」キャンペーンに基づいて499ドル相当の無料ドライブレコーダーにサインアップできるようになる。このキャンペーンは2021年に山火事のため一時停止されるまでサービス車両で試験的に実施された。

このプログラムの推進に協力しているハワイ大学工学部准教授のロジャー・チェン氏は、同州は時代遅れの道路インフラを維持する上で特有の課題に直面していると述べた。

「機器は島に輸送する必要があります」とチェン氏は言う。 「スペースの制約と地形の制約に対処しなければならないので、これは簡単な問題ではありません。」

このプログラムは街路の瓦礫や車線境界線の色褪せた塗装なども監視しますが、この技術を開発した企業は特に損傷したガードレールを検出する機能を宣伝しています。

「彼らは州内のすべてのガードレールを毎日分析しています」と、ダッシュボードのフィードと地図ソフトウェアを組み合わせて道路状況を分析する Blyncsy の CEO であるマーク・ピットマン氏は述べています。

ハワイの交通当局は、ガードレールの破損に起因するリスクを十分に認識しています。同州は昨年、18カ月前の衝突事故で損傷したが修復されず、2020年にガードレールに衝突して死亡した運転手の遺族と390万ドルの和解に達した。

10月、ハワイでは2025年の交通事故死亡者数が106人を記録し、2024年の全死亡数を上回った。死亡者数のうち道路問題に関連した死者数は不明だが、チェン氏は、この厳しい傾向がダッシュボードプログラムの適時性を強調していると述べた。

サンノゼ市では、数台の道路清掃車や駐車取締車両にカメラを取り付けるだけで、道路の穴や瓦礫を特定することに早期に大きな成功を収めたと報告しています。

しかし、政界に入る前にテクノロジー系スタートアップ企業2社を設立した民主党のマット・マハン市長は、各都市が共有AIデータベースに画像を提供すれば、この取り組みはより効果的になるだろうと述べた。マハン氏によると、このシステムは、たとえそれが別の場所で発生したとしても、以前に発生した道路の問題を認識できるという。

「『ああ、これは実際には、駐車中の 2 台の車両の間に挟まれた段ボール箱であり、これは道路上の瓦礫とみなされます』と認識します」とマハン氏は言う。 「ここでそれが起こるまで5年待つこともできますし、もしかしたらすぐにそれができるかもしれません。」

サンノゼの当局者は、政府がベストプラクティスを共有し、最終的にはデータを共有するために 2024 年 3 月に設立された GovAI Coalition の設立を支援しました。コロラド州のほか、カリフォルニア、ミネソタ、オレゴン、テキサス、ワシントンの他の地方自治体も会員となっている。

交通安全を向上させるためのすべての AI アプローチにカメラが必要なわけではありません。

マサチューセッツ州に本拠を置くケンブリッジ モバイル テレマティクスは、携帯電話のデータを使用して危険な運転行動を特定する、StreetVision と呼ばれるシステムを立ち上げました。同社は州の運輸局と協力して、特定の道路状況が危険を助長している場所を特定している。

同社の戦略・企業開発担当シニアバイスプレジデントであるライアン・マクマホン氏は、ワシントンD.C.でのカンファレンスに出席していたとき、近くの道路で大量の車両が急ブレーキをかけている様子をストリートビジョンソフトウェアが表示していることに気づいた。

理由は、藪が一時停止標識の邪魔をしていたため、ドライバーは最後の瞬間まで標識を見ていなかったからだ。

「私たちが注目しているのは、出来事の蓄積だ」とマクマホン氏は語った。 「それで私はインフラの問題に気づきました。インフラの問題の解決策は園芸ばさみでした。」

テキサス州当局は、安全上の懸念に対処するために、ストリートビジョンやその他のさまざまな AI ツールを使用してきました。このアプローチは、最近、250,000 車線マイル (402,000 キロメートル) をスキャンして、長い間交換が待ち望まれていた古い道路標識を特定したときに特に役に立ちました。

テキサス州運輸省で事故データを担当するジム・マーカム氏は、「何かが10年か15年前に設置され、その作業指示書が紙に書かれていたとしたら、それをどこかの数字で見つけようとするあなたを神が助けてくれるだろう」と語った。 「それを検査して選別できる AI を搭載することは、基本的に、単に物を運転するよりもはるかに速く、より広く、より遠くを見ることを可能にする力を倍増させます。」

AIベースの交通安全技術の専門家らは、現在行われていることは主に、道路を走る車両の大部分が無人運転になる時代への足がかりに過ぎないと述べている。

ハワイのドライブレコーダープログラムに取り組んできたブリンシーのCEO、ピットマン氏は、8年以内に、ドライバーの有無にかかわらず、ほぼすべての新車にカメラが搭載されるようになるだろうと予測している。

「ビュイックに乗ったおばあちゃんの視点から、そしてイーロンと彼のテスラの視点から、私たちは今日の道路をどのように見ているでしょうか?」ピットマン氏は語った。 「これは運輸省や市当局にとって非常に重要なニュアンスです。彼らは現在、人間と自動運転者の両方のためのインフラを構築しており、その溝を埋める作業を開始する必要があります。」

発行済み – 2025 年 11 月 17 日午前 10:01 (IST)