道路システムのＤＸ
国土交通省道路局
企画課道路経済調査室課長補佐 岡本直剛

Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism

道路システムのDX ～xROADの実現～■ 限られた体制のもとでも、道路利用者に対して安全・安心な通行を確保するとともに、高度な道路利用サービスを提供することが必要です。持続可能でスマートな道路システムへの変革に向けて、デジタル技術や新技術の導入等による道路管理や行政手続きの省力化・効率化を加速します。
＜道路システムのＤＸの方針と取組例＞【方針】ITを駆使して①道路利用の障害となる様々な事象を早期発見、処理する②施工や維持管理作業などの徹底した自動化、無人化を図る③手続きや支払いはオンライン化、キャッシュレス化・タッチレス化する④道路のビッグデータを収集・蓄積、フル活用して、社会に還元する【IT・新技術の総動員による高レベル道路インフラサービスの提供】＜道路システムの今後の展開＞■R3年度末喫緊に対応すべき課題を解決
・特殊車両の通行手続きの即時処理
・人手による交通量観測を原則廃止
・交通障害自動検知システムの全国展開に着手■R4年度末
画像：NEXCO東日本「future image 202X」

パトロール車両に搭載したカメラからのリアルタイム映像をＡＩにより処理し、舗装の損傷を自動検知

デジタルデバイスをフル活用し、AI等の新技術により点検結果を照合、老朽化の進行具合の判断、対応を迅速化【行政手続きのデジタル化・【高速道路等の利便性向上】
スマート化による生産性向上】

道路管理作業の自動化

・国道事務所において自動制御可能な除雪機械の実動配備を開始

道路利用のための手続きを高度化

・占用許可手続き、特定車両停留許可手続き

等

データプラットフォームの構築

・xROAD概成、一部データのオープン化、道路管理アプリ開発着手 等
画像：令和２年７月より ケンタッキーフライドチキン（相模原中央店）での試行運用を実施

ETC2.0等を活用し、特車通行手続等の行政手続きを迅速化・即時処理

高速道路内外の各種支払い等へのETCの活用による利便性向上を推進【xROAD(データプラットフォーム)の構築と多方面への活用】

全国統一の開かれたデータプラットフォームを構築し、一部データを民間開放することにより、道路管理の効率化・高度化に資する技術開発等を促進■R7年度末ETC専用化等
・都市部はR2年度から５年での概成（目標）1道路管理の高度化・効率化の例（車載カメラのリアルタイム共有による道路巡回の効率化）〇 パトロール車両に搭載したカメラからリアルタイム映像を配信、過去の映像も含めて位置情報と併せて閲覧できる技術を導入。
〇 情報の共有による緊急時対応の迅速化を図り、日常から災害時まで道路巡回業務の効率化・高度化を目指す。

カメラシステム

３カメラ

３カメラで180°画角のフルハイビジョン映像を全行程録画し、クラウドを活用し映像を共有
車両にGPS及び３軸加速度センサーを搭載し、撮影日時、位置情報及び車両の揺れを記録

LTE通信
損傷発見時に発報（走行時）操作リモコン

記録映像をクラウドで共有
過去映像と比較

緊急通報システム

車載器（映像記録・通信）

活用イメージ

３面ビューワーシステム
３画面を同時再生

３軸センサー
GPSで位置情報を表示

損傷自動検知システム

ポットホール等を検知

映像データをPCで解析
（走行後）

2

出典：ICTを活用した道路巡回の効率化 （例：InfraPatrol （首都高速道路(株)））道路管理の高度化・効率化の例（ＣＣＴＶカメラを用いた交通障害検知システム）○大雪時等の立ち往生車両の認知が遅れると、大規模な車両滞留に発展し、交通障害が長期化する恐れがある。
○既設ＣＣＴＶカメラに対し、ＡＩによる画像解析技術を用いた交通障害検知システムを導入することで、道路管理の効率化・省力化を実現。
○特に、大雪時に大型車等が立ち往生しやすい場所のＣＣＴＶカメラに優先的にシステムを導入。

既設ＣＣＴＶカメラ

交通障害検知システム

映像入力

映像入力：
複数台分のカメラ映像を一定間隔で周期的に取り込む。
車両検知：「車両」や「車両でないもの」についての画像データをＡＩに読み込ませることで、ＡＩが「車両」を検知。

車両検知判定出力

判定：
画面内の停止車両を自動検知し、予め設定した閾値台数を超過した場合に交通障害発生と判定。

停止車両を検知

障害発生!!

道路管理者に交通障害発生を通知

出力：・アラートにて、道路管理者に交通障害発生を通知。
3

道路管理の高度化・効率化の例（除雪作業の自動化）〇 ＩＣＴ技術の導入により、除雪作業の自動化を行い、作業の効率化・安全性の向上を図る。
→ 除雪装置の自動制御（作業装置のマシンコントロール化）による除雪作業等の効率化と安全性の向上→ 熟練オペレータの技術の伝承

ＩＣＴ除雪機械の導入 ～ 除雪装置の操作（上下・左右・伸縮・回転など）を自動化 ～地図データ
熟練オペレータの操作情報をデジタル化■課題
・作業装置の煩雑な操作・担い手不足のため熟練オペレータの機械操作技術が若手へ伝承されない・安全確認や装置操作補助のため助手の搭乗が必要

デジタル化された
操作情報と地図データにより作業装置を自動制御
作業装置の自動化に必要な道路施設の静的情報を抽出

除雪トラックのコックピット【従来】【自動化の導入】
２名乗車体制１名乗車体制• 車両運転• 車両運転• 自車位置の把握• 衛星情報による自車位置の自動• 作業装置操作把握• 安全確認（他車両、前方障害物）• 地図(操作)データによる自動制御• 周辺探知技術による自動安全確認

地図(操作)データ画面

4

道路データプラットフォーム（ｘROAD）の構築○ DRM-DBや道路基盤地図情報、MMS等を基盤とした3次元プラットフォームを構築。構造物等の諸元データや交通量等のリアルタイムデータをAPIで紐付け。
○ このプラットフォームを、施策検討や現場管理等に活用するとともに、APIを公開し、一部データを民間開放。オープンイノベーションを促進。
※API ： Application Programming Interface

リアルタイムデータ

API

ETC2.0

API

API

API

交通量CCTV
カメラ

工事規制
情報

API

API

API

諸元

点検結果

BIM/CIM
データ

占用物件

データ

リクエスト
データ

基盤データ
道(路局ベースレジストリ )

リクエスト
API

データ

MMS、LP ※直轄のみ、MMS：取得中、LP：取得率100%
道路基盤地図情報 ※直轄のみ、整備率約3割
DRM-DB ※ネットワークデータ（約100万km）
国土地理院地図※ APIの構築や、データの管理・更新・配信方法について検討が必要○ MaaS○ ・・・→ｵｰﾌﾟﾝｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝの促進○ 通れるマップ
アプリケーション開発

構造物データ橋(、トンネル等 )

API

リクエスト

活用イメージ
民間開放

必要なデータを組み合わせて活用

xROADの構成○ ヒヤリハット○ 特車システム○ 占用システム○ バスロケ○ 構造物管理○ 維持・修繕
○ ・・・

民間
データ

→道路行政の効率化

5

ｘROADを活用した道路管理高度化イメージ（画像認識ＡＩによる類似事例抽出）◯変状や補修補強部の画像を入力 ⇒ 画像認識AIが過去のDBから点検データの類似画像を出力◯技術者は、出力された写真から、DBを使って点検調書や補修履歴を逆引きが可能⇒ 例：修繕後の再劣化事例の検索と反映や、ある変状の５年後や５年前の姿の確認から診断の参考へ

AIによりDBから類似画像を出力

入力

点検した結果、確認したい変状の写真

画像認識AI

確認した
い変状の画像

橋梁DB〇〇橋(橋梁ＩＤ：00000)

抽出された点検結果の画像抽出された点検結果
から事例を選択

直轄定期点検DBから類似事例の点検・補修履歴を出力

過去の類似事例の調書等を参考にすることが可能 6

ｘROADを活用した道路管理高度化イメージ（舗装データの活用（NEXCO東日本））○ 路面性状調査結果、舗装履歴等のデータから劣化予測を加味して、要補修箇所を自動抽出○ 更に、煩雑な発注図書の作成作業も支援する機能により、生産性を飛躍的に向上■従来■舗装工事発注支援システム[路面損傷箇所情報等閲覧機能＆補修箇所選定支援イメージ]
事業費調整
数量計算書作成支援システムより自動集約

発注図面作成支援＜劣化予測値活用＞

出典：NEXCO東日本資料

7

ETC専用化等による料金所のキャッシュレス化・タッチレス化
社会情勢の変化ＥＴＣの活用による利便性向上等○ 料金所渋滞の解消○ 新型コロナウイルス等を踏まえた・持続可能な料金所機能の維持・料金収受員や利用者の感染リスクの軽減○ 将来的な管理コストの削減※料金収受員の感染者数のべ26名（R２.12.15時点）※ＥＴＣは現金収受の約1/6のコスト○ 高速道路内外の各種支払における利便性向上○ ＥＴＣ利用率の拡大（例）ドライブスルー等でのＥＴＣ活用
令和２年７月よりケンタッキーフライドチキン（相模原中央店）での試行運用を実施など

2006年10月

2020年10月

首都高

71.3％

96.4％

阪高65.1％

95.8％

ＮＥＸＣＯ

61.0％

92.3％など

ＥＴＣ専用化等による料金所のキャッシュレス化・タッチレス化を推進【基本的進め方】
・都市部は５年、地方部は１０年程度での概成を目標
・当面の間、料金精算機とETCを併用することも検討
・早期に周知・広報することにより、利用者の混乱を回避

8

ｘROADを活用した交通調査・分析の高度化イメージ
センサス※の高度化・効率化※全国道路・街路交通情勢調査

常時観測体制の実現
現在の取組

R3 センサス【一般交通量調査】【OD調査】＜旅行速度＞●プローブデータ～観測手法の高度化～～交通状況の効率的な蓄積～～ETC2.0データを活用した
ＯＤ表の構築～●CCTV画像を活用したAI画像
解析精度の向上●ETC2.0データの効率的な処理・保存方法の検討●交通量全国集約サーバーの構築●データクレンジング●ETC2.0データ等を活用した
OD表母集団拡大、補正●ETC2.0データ等を活用した
逆推定（ETC2.0データを基本）〇都道府県・政令市における機械観測の普及促進

等

必要なデータを組み合わせて活用

xROADの構成（将来イメージ）
API

API

API

API

ETC2.0CCTV
カメラ

巡回車載カメラ

工事規制
情報

API

API

API

API

諸元

点検結果

BIM/CIM
データ

占用物件

リクエスト
データ

リクエストデータ)【OD調査】【一般交通量調査】●アンケート調査のスリム化

可となる区間のみ調査●全調査区間における人手観測の原則廃止（少ないサンプル数と常時観測データを組み合わせ、既存OD表と同程度の精度を担保）●ETC2.0データを活用したOD表の構築（地域別・日別・時間帯別・車種別）
利活用●時間信頼性など道路のパフォーマンス分析●利活用推進に向けた、交通量・旅行速度等のきめ細やかなデータの蓄積

連携

高度化

リクエスト
API

データ

MMS、LP ※直轄のみ、MMS：取得中、LP：取得率100%
道路基盤地図情報 ※直轄のみ、整備率約3割
DRM-DB ※ネットワークデータ（約100万km）
国土地理院地図)●常時観測データで取得不「データの取得・蓄積・利活用」の高度化

基盤データ
道(路局ベースレジストリ

次期センサス：「リデザイン」

連携●AI画像解析の進展
等による常時観測調
査区間、調査対象（歩行者・自転車）の拡大

取得

蓄積活用イメージ○ TDM促進○ ・・・→ｵｰﾌﾟﾝｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝの促進

アプリケーション開発○関係機関の所有するデータとの連携●ベースレジストリを整備し、交通量等のリアルタイムデータを紐付けた3次元プラットフォームを構築●APIによる一部データオープン化によるオープンイノベーションを促進

構造物データ【利活用】

橋(、トンネ ル等

【蓄積】

民間開放

●Webアンケート（スマホ）xROAD（道路局データプラットフォーム）【取得】

リアルタイムデータ＜交通量＞●CCTV活用ＡＩ観測●人手観測廃止（国調査区間）

外部データ等との連携○ 通れるマップ○ ヒヤリハット○ 特車システム○ 占用システム○ 構造物管理○ 維持・修繕
○ ・・・

民間データ

→道路行政の効率化

他モードデータ等の外部データとの連携
等

連携●国土交通PF（都市データ等）や他のデータ（物流センサス・特車データ等）との連携●自動運転車の普及も見据えつつ、産学官連携（外部データ連携や地域道路経済戦略研究会）の取組み等の加速等

新たな道路交通調査体系によるユースケース（案）
道路交通マネジメント

政策/事業評価
豊富なデータに基づく多様な評
価指標の実現評価の基本データとなるOD表の精度向上
A

B

C

D合計

日常・平時

等

C

従来：5年に1度のある1日に捕捉されたOD

精度向上

D合計

OD表の精度向上構築

大規模更新等工事

災害

物流関連データと常時観測データのベストミックスによる重要物流道路のパフォーマンス評価とサービス高度化
等

詳細なODデータの活用により様々な地域で通勤、観光、大規模イベント等の交通状況に応じた効果的な道路交通マネジメントを展開
大規模更新、災害等が与える社会的影響を軽減するため、迂回誘導等の交通マネジメントを高度化
ICT技術の進歩や普及を踏まえた機動的な料金の導入を検討
等

AB

観光・イベント物流

ETC2.0データのフル活用
による経路選択や経由地把握

常時観測データ：
交通マネジメントの目的に応じたODを捕捉

A

B

C

D合計

A

B

C

D合計

AAAA

B

B

B

CCC

DD

D合計

合計合計

朝ピークOD

夕方ピークOD

B

C

D合計

観光等OD

0%

モーダルコネクト

交通安全

自転車や歩行者データ等を活用したシームレスな移動を実現する交通拠点の計画 等

生活道路も含め、ETC2.0データ等を活用した潜在的危険箇所の特定と交通状況のモニタリング
等

100%
（分析例）
道路Ａの物品別分担率

金属機械 化学工業
30%
30%

農水産
30%

その他
10%

（例）モビリティハブ（例） 交通安全対策の取組事例（ゾーン30プラス）

999【参考】R3年度道路交通センサス調査の概要

調査項目

平成27年度・トラカン（常設・可搬式）
・人手観測

令和3年度
・トラカン（常設・可搬式）[継続]・CCTV画像を活用したＡＩ観測※人手観測の廃止

交通量他

他

・プローブデータ（民間・ETC2.0他）

・プローブデータ（ETC2.0を基本）

一般交通量調査＜上記以外の主な変更点＞
・車種別加重平均による旅行速度算定
・車種別速度・取得件数の公表

旅行速度・詳細調査表＆簡易調査表
・全国一律の郵送調査

・詳細調査表 ※簡易調査票の廃止
・全国一律の郵送調査[継続]※H22は訪問調査＋大都市部のみ郵送調査

自動車起終点調査

ＯＤ表

・web回答の導入

・Web回答[継続] （スマホ対応可）＜上記以外の主な変更点＞
・休日OD表の作成※国交省が実施する調査を主として記載

10【参考】CCTVカメラ画像のAI解析○ 既設CCTVカメラ画像のAI解析（ ＝CCTVカメラ（AI解析）とする ）を導入することで、常時観測カバー率を向上○ CCTVカメラ（AI解析）は、従来の常設トラカンと比較して、車種区分の細分化や二輪車・歩行者への対応といった高度化の可能性［常時観測カバー率の向上（直轄国道）］※暫定値［ CCTVカメラ（AI解析）交通量データ］
自動車交通量 ： 小型車、大型車（バス、普通貨物車）
その他： 動力付き二輪車、自転車、歩行者

常時観測（常設トラカン）

21.1%
その他

（約1,100区間）

56.4%

常時観測
（CCTV観測）最大 22.5%（約2,900区間）（約1,200区間）

N=約5,200区間（直轄国道）※常時観測（CCTV観測）の観測可能区間数は、CCTVが設置されている区間のうち、常設トラカ
ンと重複のない区間の最大数

11