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国交省 ETC2.0データと民間データを統合分析し、地域モビリティサービス強化に繋がる4サービス選定

2019/12/10(火)

国交省は12月6日、ETC2.0データと民間所有データを統合分析し、地域のモビリティサービスの強化等に繋がる新たなサービスについて、4サービスの選定を発表した。今後、選定されたサービスの提案者との調整や、実用化にあたっての制度的 ・技術的課題を検討した上で、実験・実装を行う。
国交省では、生産性革命プロジェクトとして、ETC2.0データを官民連携で活用することで、民間での新たなサービスの創出を促し、地域のモビリティサービスを強化することを目指す。ETC2.0データを活用した新たなサービスに向けては、10月8日~11月7日までの間、公募を実施し、4民間企業から4つのサービス案を提案された。

有識者委員会 「ETC2.0データに関する民間企業からの利活用サービス案評価委員会 (委員長 :柴崎亮介東京大学空間情報科学研究センター教授 )」での審議を踏まえ、適用性、妥当性、有用性、先進性、実現性、提供データの有効性の6つの観点から評価し、4つのサービス案を選定した。

提案サービス

交通最適化 AI サービス
ETC2.0を用いて計測した車両の走行距離や、気象データ、その他地図・交通データを用いて「AIにより計算した」渋滞・事故予測に基づく迂回ルートの選択に応じてドライバーにインセンティブを付与。ユーザーによる最適ルートの選択を促し、渋滞回避を含めた交通量調整に活用。

LiDAR 交通流データによる交通環境分析サービス
ETC2.0の挙動履歴情報と走行履歴情報に基づき、事故危険箇所に関するヒートマップを作成。事故危険箇所において、LiDAR(光センサー技術)により交通流を計測し、交通環境分析を行うことで、自動走行を支援。

安全走行支援と最適走行経路提供サービス
ドライバー安全運転管理サービスの利用者の挙動等とETC2.0 データを基にした周辺車両の挙動等を分析し、安全走行支援サービスを向上。ETC2.0の車両走行状況をサービス利用者へ提供することにより、走行経路の選定に活用し、より安全に走行しやすい経路選択を可能にする。

AI によるバス停周辺の混雑予測サービス
混雑するバス停周辺において、混雑を予測するAIエンジンを開発し、ETC2.0データやバス関連データ、天気予報データを用いて学習させることで、混雑状況などを提供。

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