AI交通量調査とは？技術進化が変える交通量調査の未来

  AIが変える交通量調査の新しいスタンダード

道路や交差点を行き交う車両・歩行者の数を把握する交通量調査は、都市計画、道路整備、交通安全対策などの意思決定を支える重要な基礎データです。近年はAI技術の進化により、従来の人手による調査から、より高精度かつ効率的なAI交通量調査へと大きく進化しています。

本記事では、「交通量調査 AI」をキーワードに、交通量調査の基本的な考え方から、AIを活用したカメラ解析・振動式計測といった最新手法、その精度やコスト面の特徴、調査データの活用方法までを体系的に整理します。2026年以降の交通施策や事業計画を見据え、自治体・事業者がAI交通量調査をどのように選択・活用すべきかをわかりやすく解説します。

  交通量調査とは？基礎知識と道路交通センサス

交通量調査とは、一定の場所や時間において、道路を通過する車両や歩行者の数、車種、進行方向などを計測・記録する調査のことです。交差点や幹線道路、生活道路など、さまざまな場所で実施され、交通の流れや混雑状況を数値として把握することを目的としています。

行政や自治体が行う代表的な調査としては、「道路交通センサス」が挙げられます。道路交通センサスは、全国規模で数年に一度（原則5年に一度）実施される大規模調査で、日本の道路交通の実態を把握するための基礎資料となっています。一方で、日常的な道路改良や交差点改良、施設建設に伴う交通影響評価などでは、より限定的な範囲・期間での交通量調査が必要となります。

このように、交通量調査には「国全体の状況を把握するためのセンサス調査」と、「特定の場所・目的に応じて実施する個別調査」があり、それぞれ役割が異なります。

  なぜ今、AI交通量調査が注目されているのか

従来の交通量調査は、人による目視カウントが主流でした。しかし、人手による調査は人員確保やコストの問題があり、夜間や悪天候時には精度が低下しやすいという課題があります。

こうした背景の中で、AIを活用した交通量調査サービスが急速に普及しています。例えば、カメラを用いた方式では、AIは、カメラで撮影された映像データを自動で解析し、車両や歩行者を高精度にカウントすることが可能です。人の目に頼らず、長時間・広範囲の観測を実施できる点が大きな特長です。

また、クラウド技術と組み合わせることで、データの収集・集計・分析を一元的に行えるようになり、調査結果を迅速に活用できる環境が整いつつあります。

  AI交通量調査の主な方式｜カメラ解析と振動式計測

AIを用いた交通量調査には、いくつかの方式があります。ここでは代表的な方法を整理します。

カメラ映像を用いたAI交通量解析

交差点や道路沿いに設置したカメラで映像を撮影し、その映像をAIが解析する方式です。画像認識・映像解析技術を用いることで、車両や歩行者を自動的に検出し、数や進行方向、車種などを判別します。

この方式は、設置場所の状況を映像として確認できるため、後から詳細な検証や確認が可能です。歩行者や自転車の動きも把握しやすく、都市部の交差点調査などで多く採用されています。

振動センサーによるAI交通量計測

道路上や路面付近に設置したセンサーを用いて、車両通過時の振動を検知し、交通量をカウントする方法です。AIは、取得した振動データを解析し、誤検出を抑えながら精度の高い集計を行います。

振動センサーによる計測は、カメラ設置が難しい場所や、夜間・逆光など映像条件が厳しい環境でも安定した計測が可能という特長があります。設置が比較的簡単で、短期間の現場調査にも向いています。

また、AI解析の視点で見ると、振動データは映像データと比較してデータ容量が小さく、解析処理も軽量で済む点が特長です。その結果、調査全体の運用コストを抑えやすく、利用者にとってはカメラ計測と比べて調査費用が安価に設定されるケースが多い方式といえます。大量の映像データを扱わずに済むことから、効率的な調査運用を実現しやすい点も評価されています。

  AI交通量調査の一般的な流れ

AIを用いた交通量調査は、概ね次のような流れで実施されます。

1. 調査目的の整理と計画立案

2. カメラやセンサーの設置、撮影・観測の開始

3. AIによる自動解析・カウント

4. 結果の確認・検証、レポート作成

この一連の流れを自動化・効率化できる点が、AI調査の大きなメリットです。人が現地に常駐する必要がなくなり、調査時間やコストの削減につながります。

  AI交通量調査の精度と信頼性

AI交通量調査において重要なのが「精度」です。近年のAI技術は進化が著しく、カメラ映像を用いた解析では、昼間の良好な環境下において、人によるカウントと同等、またはそれ以上の精度を実現するケースも増えています。

一方で、カメラ計測の場合は、雨や霧、夜間などの環境条件、設置位置やカメラ角度によって精度に差が出ることがあります。これに対し、振動を用いたカウント方式は、昼夜を問わず比較的安定した計測が可能であり、映像の明るさや視認性といった条件の影響を受けにくい点が特長です。そのため、導入時には事前検証を行い、カメラ解析と振動計測それぞれの特性を踏まえたうえで、現場環境に適した方式を選定することが重要です。

  交通量データの主な活用シーン

得られた交通量データは、以下のような用途で幅広く利用されています。

・交差点改良や信号制御計画の検討・道路整備計画や渋滞対策の立案・商業施設や物流施設の交通影響評価・歩行者・自転車の安全対策・事業計画や自治体施策の検証

AIを活用した調査では、これらの活用シーンにおいて、データ集計や分析を効率化しやすい点が特徴とされています。一方で、調査の目的や意思決定の内容そのものは、手動計測を含む従来の交通量調査と共通しており、AIは調査業務を補完・支援する手段のひとつとして位置づけられます。

  振動式交通量カウントという選択肢

AI交通量調査というと、カメラ映像を用いた解析が注目されがちですが、振動を用いたカウント方式も重要な技術の一つです。振動式の特長は、機器の設置や撤去が比較的簡単で、大がかりな設備工事を伴わずに導入できる点にあります。調査開始前後の準備や後処理の負担を抑えやすく、短期間の調査や可搬型での運用に適した方式といえます。

そのうえで、振動データをAIで解析することで、車両の通行量を把握するだけでなく、車両の種類を判別することも可能です。映像を撮影しないためプライバシーへの配慮がしやすい点も、副次的なメリットとして評価されています。

オトトルクンのご紹介

当社が開発した「オトトルクン」は、振動を用いた交通量カウント技術を活用したシステムです。道路を通過する車両が発生させる微細な振動を捉え、AIによる解析を行うことで、交通量の計測・集計を実現します。

カメラ設置が難しい場所や、映像取得に配慮が必要な環境でも導入しやすく、現場の状況に応じた柔軟な運用が可能です。AIと音・振動解析技術を組み合わせることで、効率的かつ安心な交通量調査を実現します。

オトトルクンの仕組みや導入事例など、詳細については当社サイトをご覧ください。https://www.onkyo.net/ototorukun

  まとめ｜AI交通量調査がもたらす今後の可能性

AI技術の進化により、交通量調査は「人が数える作業」から「データを活用する仕組み」へと変わりつつあります。調査の効率化や精度向上だけでなく、得られたデータをどのように活用するかが、今後ますます重要になるでしょう。

目的や現場環境に応じて、AIカメラ解析や振動式計測など、適切な技術を選択することが、交通量調査を成功させる鍵となります。2026年以降の交通計画に向け、AI交通量調査は欠かせない技術として、今後も発展していくことが期待されます。