歩行者・自転車優先のスマート信号システム：AIとデータが実現する安全で効率的な都市交通
都市交通の課題とスマート信号システムの役割
都市部における交通計画では、自動車の円滑な流れを確保しつつ、歩行者や自転車利用者の安全と快適性を高めるという、時に相反する要件を両立させることが求められます。特に、環境負荷の低減や健康増進の観点から、歩行や自転車利用を促進するウォーカブルシティの実現が重視される中で、既存の交通インフラをいかに最適化するかが重要な課題となっています。
このような背景において、AI（人工知能）とデータを活用したスマート信号システムは、交通流を動的に最適化することで、歩行者・自転車の優先と全体の交通効率向上を同時に図るための有効な手段として注目されています。本稿では、スマート信号システムの設計思想、具体的な技術要素、国内外の導入事例、そして導入における考慮事項について解説します。
スマート信号システムの設計思想：人中心の交通デザイン
スマート信号システムの根底にあるのは、「人中心の交通デザイン」という思想です。これは、単に交通量を処理するだけでなく、都市空間を共有するすべての利用者の安全性、快適性、利便性を最大限に高めることを目指します。
- リアルタイムの状況認識: 交差点の交通状況（自動車、歩行者、自転車の数、速度、方向など）をリアルタイムで高精度に把握することが基盤となります。これには、各種センサー（カメラ、レーダー、路面センサーなど）からのデータ収集と、AIによる解析が不可欠です。
- 動的な信号制御: 収集したデータを基に、AIが最適な信号サイクルを瞬時に判断し、変更します。例えば、歩行者や自転車の待機が検出された場合、彼らの待ち時間を短縮するために信号青時間を延長したり、必要に応じて独立した信号フェーズを設けるといった制御が可能です。
- 予測と学習: 過去の交通データや気象情報、イベント情報などを学習し、将来の交通状況を予測することで、より事前的な交通マネジメントを実現します。これにより、交通渋滞の発生を未然に防ぎ、特定の時間帯やイベント時における歩行者・自転車の安全を確保するための事前対策を講じることが可能になります。
主要な技術要素と機能
スマート信号システムを構成する主な技術要素と機能は以下の通りです。
- 高精度な検出技術: 交差点周辺に設置された高解像度カメラやレーダー、熱感知センサーなどが、歩行者や自転車、自動車の存在、位置、移動速度を正確に検出します。AIを活用した画像認識技術により、これらの対象を識別し、その行動パターンを分析します。例えば、歩行者が横断歩道に差し掛かっていることを事前に検出し、青信号を延長する判断に繋げることが可能です。
- 適応型信号制御アルゴリズム: AIは、検出されたリアルタイムデータに基づいて、各交差点の信号サイクル（青信号の長さ、タイミング、フェーズ順序など）を動的に調整します。交通量の少ない方向への待ち時間を短縮したり、歩行者・自転車の安全な横断時間を確保したりすることで、全体の交通効率と安全性を向上させます。
- V2X（Vehicle to Everything）連携: 将来的には、スマート信号システムとコネクテッドカーやスマートフォン（C-V2X）が連携することで、より高度な情報提供と制御が可能になります。例えば、信号情報が直接車両や歩行者のスマートフォンに送信され、安全な速度での走行や横断の準備を促すといったサービスが考えられます。
国内外の導入事例とその効果
スマート信号システムの導入は、世界各地で進められており、その効果が報告されています。
1. デンマーク・コペンハーゲン市
コペンハーゲン市では、自転車優先のスマート信号システムが導入されています。これは、自転車の交通量をリアルタイムで感知し、信号を調整することで、自転車利用者が停止することなく走行できる「グリーンウェーブ」を生成するものです。 * 効果の示唆: 導入されたエリアでは、自転車の移動時間が平均10%短縮され、交通流の円滑化に貢献しています。同時に、自動車の交通遅延も最小限に抑えられており、特定の交通モードを優先しつつ全体の効率を維持する可能性を示しています。
2. シンガポール
シンガポールでは、AIを活用した「Green Wave for Pedestrians」システムが一部の交差点で導入されています。これは、センサーが歩行者の存在を検知すると、青信号の時間を自動的に延長するものです。 * 効果の示唆: 高齢者や子供など、横断に時間がかかる歩行者の安全性を高めることに寄与しています。これにより、歩行者の安全が確保されるだけでなく、交通全体の円滑な流れも維持されています。
3. 日本国内の実証実験
日本国内でも、都市部でのスマート信号システムの実証実験が進められています。例えば、特定の交差点において、AIが歩行者や車両の交通量を予測し、信号時間を最適化する取り組みが行われています。 * 効果の示唆: 実証実験では、歩行者の待ち時間が最大20%程度短縮され、また交差点での交通渋滞も緩和されるなど、具体的な効果が確認され始めています。これらのデータは、今後の本格導入に向けた重要な評価材料となっています。
導入・実施における考慮事項と課題
スマート信号システムの導入には、いくつかの考慮事項と課題が存在します。
1. 費用対効果と予算確保
高精度センサーやAI制御システムの導入には初期投資が必要です。しかし、交通渋滞の緩和による経済損失の削減、交通事故の減少による社会コストの低減、環境負荷の軽減といった長期的な視点での費用対効果を評価することが重要です。国や自治体の補助金制度、民間企業との連携による共同開発やPFI（プライベート・ファイナンス・イニシアティブ）方式の活用も検討されるべきです。
2. 住民や関係者との合意形成
新しい交通システムの導入は、住民の日常生活に影響を及ぼす可能性があります。システムの目的（歩行者・自転車の安全性向上、全体的な交通効率化）、期待される効果、潜在的な影響について、データに基づいた丁寧な説明が不可欠です。住民説明会、広報活動を通じて、透明性の高い情報提供と意見交換の機会を設けることで、理解と合意形成を促進できます。交通事業者や警察との連携も重要です。
3. 技術的リスクと運用体制
AIやセンサー技術の進歩は著しい一方で、システムの安定性、セキュリティ、プライバシー保護は常に考慮すべき点です。データの収集、保存、利用における倫理的な側面や法規制への適合が求められます。また、導入後の継続的なメンテナンス、システムの監視、トラブル発生時の迅速な対応を可能とする運用体制の確立も不可欠です。
4. データ連携と標準化
スマート信号システムは、単独で機能するだけでなく、他のスマートシティインフラ（公共交通情報システム、駐車場管理システムなど）との連携を通じて、より大きな価値を生み出します。将来的な拡張性を考慮し、データフォーマットの標準化やAPI（Application Programming Interface）を通じたスムーズな連携が重要となります。
専門家・他自治体との連携の重要性
スマート信号システムの導入は、高度な専門知識を要するプロジェクトです。交通工学、AI、情報通信技術の専門家との連携はもちろんのこと、既に導入実績のある国内外の自治体や研究機関との情報交換、共同研究を通じて、成功事例や課題解決のヒントを得ることが有効です。
まとめと今後の展望
AIとデータを活用したスマート信号システムは、歩行者・自転車の安全と快適性を高めつつ、都市全体の交通効率を向上させる可能性を秘めています。導入には技術的・財政的・社会的な課題が伴いますが、人中心の交通デザインを実現し、持続可能なスマートシティを構築するための重要なステップとなり得ます。
今後、技術の進化と共に、より精緻な交通予測や自動運転車との連携、パーソナルモビリティとの統合など、その機能はさらに多様化していくでしょう。各自治体がそれぞれの地域の特性に応じたシステムを検討し、段階的な導入と評価を繰り返しながら、未来の都市交通の実現に向けて歩みを進めることが期待されます。