平成 27 年 10 月 1 日発行

一般財団法人 日本デジタル道路地図協会

No.

50

平成２７年

JAPAN DIGITAL ROAD MAP ASSOCIATION

秋号

 ＤＲＭデータベースの最近の普及状況について ................................................................................. １
 高精細道路地図を活用した高速道路における安全運転支援情報提供の試み ........................ ２ ミニ解説 空間認知と空間モデリング（4） ....................................................................................... ４ 高速道路と大規模施設との直結

理事長

泉堅二郎 ................................................................... ６

ＤＲＭデータベースの最近の普及状況について
平成２７年度４～６月のＤＲＭデータベースの提供実績（表－１）は、１，５２６，９４８枚となりました。

今後の見通しですが、提供枚数に大きな影響を与える新車販売は未だ不透明な状況にあることから予断を許さ前年比は９６％と、昨年を若干下回る結果となりましたが、昨年の同じ時期のＤＲＭデータベースの提供実績は、懸念されていた消費増税による駆け込み需要の反動減がさほど顕著に現れていない時期で、水準自体が比較的に高かったことなどを考慮すれば、今年度の実績は、まずまずの水準と考えられます。

ず、引続き市場の動向を注視していきたいと思います。
表－２ ナビ用及び更新需要と新規ナビ機器用提供実績
ＤＲＭナビ用提供実績
平成２４年度
平成２５年度
平成２６年度
平成２７年度（単位：枚）

第Ⅰ四半期
４～６月

第Ⅱ四半期
７～９月

第Ⅲ四半期
１０～１２月

第Ⅳ四半期
１～３月

年間合計

対前年比

1,627,345
1,313,954
1,495,847
1,434,324

1,462,378
1,438,849
1,506,691-

1,629,354
1,758,060
1,572,572-

1,543,545
1,791,371
1,620,128-

6,262,622
6,302,234
6,195,238
1,434,324

98.0%
100.6%
98.3%
23.2%

前年比 96％

更新需要用提供実績

表－１ 平成２７年６月までのＤＲＭデータベース提供実績（単位：枚）
第Ⅰ四半期
４～６月

第Ⅱ四半期
７～９月

第Ⅲ四半期
１０～１２月

第Ⅳ四半期
１～３月

年度合計

対前年比

累計

平成２０年度 1,227,818

1,182,623

1,321,803

1,042,552

4,774,796

101.5%

40,741,664

平成２１年度 1,300,902

1,392,069

1,584,750

1,483,175

5,760,896

120.7%

46,502,560

平成２２年度 1,547,544

1,630,564

1,455,694

1,444,187

6,077,989

105.5%

52,580,549

平成２３年度 1,314,419

1,666,626

1,774,478

1,850,6846,606,207

108.7%

59,186,756

平成２４年度 1,704,174

1,541,476

1,706,464

1,628,518

6,580,632

99.6% 65,767,388

平成２５年度 1,396,118

1,516,155

1,846,971

1,880,492

6,639,736

100.9%

平成２６年度 1,585,875

1,584,624

1,676,554

1,724,383

6,571,436

99.0% 78,978,560

平成２７年度 1,526,948---

1,526,948

23.2% 80,505,508

72,407,124

平成２４年度
平成２５年度
平成２６年度
平成２７年度

第Ⅱ四半期
７～９月

第Ⅲ四半期
１０～１２月

第Ⅳ四半期
１～３月

年間合計

対前年比

242,695
225,713167,171
201,018

325,903
217,583
189,201-

370,368
301,747
344,717-276,357
228,784
255,759-

1,215,323
973,827
956,848
201,018

103.1%
80.1%
98.3%
21.0%

前年比 120％

提供先からのヒヤリング結果

新規ナビ機器用提供実績
平成２４年度
平成２５年度
平成２６年度
平成２７年度（単位：枚）

第Ⅰ四半期
４～６月

第Ⅱ四半期
７～９月

第Ⅲ四半期
１０～１２月

第Ⅳ四半期
１～３月

年間合計

対前年比

1,384,650
1,088,241
1,328,676
1,233,306

1,136,475
1,221,266
1,317,490-

1,258,986
1,456,313
1,227,855-

1,267,188
1,562,587
1,364,369-

5,047,299
5,328,407
5,238,390
1,233,306

96.8%
105.6%98.3%
23.5%

前年比 93％表－３

前年比 96％（単位：枚）

第Ⅰ四半期
４～６月

新規ナビ機器用提供実績＝ＤＲＭデータベースのナビ用提供実績－更新需要用提供実績

新規ナビ機器用提供実績の内訳
ＰＮＤ用提供実績

この内訳ですが（表－２）、ナビ用への提供実績が１，４３４，３２４枚（前年比９６％）で、そのうち新規ナビ機器用が１，２３３，３０６枚（前年比９３％）、更新需要用が２０１，０１８

平成２４年度
平成２５年度
平成２６年度
平成２７年度（単位：枚）

第Ⅰ四半期
４～６月

第Ⅱ四半期
７～９月

第Ⅲ四半期
１０～１２月

第Ⅳ四半期
１～３月

年間合計

対前年比

423,528
299,520
342,430
150,550

389,218
349,928305,097-451,643
412,489
329,943-

375,998
343,826
292,790-

1,640,387
1,405,763
1,270,260
150,550

82.4%
85.7%
90.4%
11.9%

前年比 44％枚（前年比１２０％）となりました。さらに、新規ナビ機
器用提供実績の主な内訳（表－３）では、ＰＮＤ用が１５０，５５０枚（前年比４４％）と大幅な落ち込みとなりましたが、スマートフォン組込み用が６８，５９３枚（前年比９９％）、

平成２４年度
平成２５年度
平成２６年度
平成２７年度Ｍデータベースの提供実績（表－１）は、８０，５０５，５０８枚となり、８，０００万枚を超える結果となりました。

（単位：枚）

第Ⅰ四半期
４～６月

第Ⅱ四半期
７～９月

第Ⅲ四半期
１０～１２月

第Ⅳ四半期
１～３月

年間合計

対前年比

45,62927,678
69,11368,59331,892
24,11878,883-

41,721
69,11861,246-

16,521
15,55563,680-135,763
136,469
272,922
68,593887.5%
100.5%
200.0%
25.1%

前年比 99％

提供先からの実績報告から集計据え置きナビ機器用提供実績

据え置き型ナビ機器用が１，０１０，０９１枚（前年比１１１％）となりました。これらにより平成２７年６月末の累計ＤＲ

提供先からの実績報告から集計

スマートフォン組込み用提供実績

平成２４年度
平成２５年度
平成２６年度
平成２７年度（単位：枚）

第Ⅰ四半期
４～６月

第Ⅱ四半期
７～９月

第Ⅲ四半期
１０～１２月

第Ⅳ四半期
１～３月

年間合計

対前年比

910,649755,211912,282
1,010,091

709,378840,079
931,966-

760,211
972,081
834,557-

864,623
1,198,847
1,004,531-

3,244,861
3,766,218
3,683,336
1,010,091

101.6%
116.1%
97.8%
27.4%

前年比 111％

据え置きナビ機器用提供実績＝新規ナビ機器用提供実績－ＰＮＤ用提供実績ースマートフォン組込み用1

平成 27 年 10 月 1 日発行

１．はじめに

３．車線レベルの高精細道路地図・カーナビ・事故リスク情報

高速道路の分合流部では、車両の車線移動に伴い接触走行車線に応じた情報を提供するには、走行車線を認や追突等の事故が発生する確率が高くなっています。し識するカーナビ装置に加え、車線レベルの道路地図や車かし、事故の発生は全ての車線で一様ではなく、車線や線別・時間帯別の事故リスクといった高精細な情報が必

時間帯、平日・日祭日等により状況が異なることが知ら要になります。

れています。これまでに、ハード対策としての舗装の改そこで、高精細な道路地図として、図－１に示す「高善やソフト対策としての標識による情報提供など、既に度デジタル道路情報検討会」において検討・試作を行っ様々な対策が実施されています。このため、更なる事故ている車線区画線データや車線ネットワークを含む高精削減を進めるためには、従来とは異なる新たな考え方に細道路地図（高度ＤＲＭ）を用い、車線認識するカーナビ立った対策が求められています。には同メンバー（シナリオ－１では日立製作所、シナリオこのような背景のもと、官民連携による「プロジェク－２では日産自動車）が試作した装置を使用しました。

ト Z NAVI de HANSHIN」及び「高度デジタル道路情報対

また、事故リスク情報等は、シナリオ－１では阪神高速応検討会」のメンバーの協力を得て、阪神高速道路１号道路(株)が提案する急減速時追突危険性指標（ＰＩＣＵＤ）、環状線の「堺環合流部～西船場ＪＣＴ分岐」において、車

シナリオ－２では同社の交通統計システムの事故調書

線レベルの高精細道路地図と走行車線を認識するカーナ（Ｈ２１～２４年度集計）から１００ｍ区間単位で車線別・時ビを用い、「いま、その車線を通過しようとするあなたに間帯別に整理された高リスク区間情報を利用しました。

だけ必要な案内情報、注意喚起情報の提供」を試行しました。この区間は、約１．５㎞の短い４車線区間で、目的の方向へ車線移動を行わざるを得ないウィービング区間となっており、合流直後や分岐直前で事故が多発しています。

西船場JCT

２．安全運転支援情報提供の考え方
車線変更に伴う事故を防止するためには、合流直後や分岐直前に集中する車線移動を分散させ、特に車両の流（標識）（車道リンク）れが安定してくる区間で車線を移動するのが望ましいと（ガントリ）いう考え方があります。そこで、本実験では走行車線に応じてカーナビが当該区間の中間付近へ車線移動を誘導するための情報提供を行うこととし、具体的には、ドラ（車線リンク）

イバー自身が経路を決めて運転するシナリオ－１とドライバーがカーナビの経路案内をもとに運転するシナリオ－２を想定し、それぞれのシナリオで提供する表－１に示（高架）す情報を設定しました。

（区画線）
（外側線）
（繋ぎ目）

表－１ 安全運転支援情報提供のシナリオと提供する安（交差点領域）（交通島）

全運転支援情報区分

情報提供シナリオ－１

情報提供シナリオ－２

シナリオ

車線移動を伴う当該区間の走行に際し，走行経験がある等、ドライバー自身が経路を決めて運転している

車線移動を伴う当該区間の走行が初めてのドライバーが、カーナビの経路計画／経路案内をもとに運転している

提供情報

経路設定されていない状態のカーナビが、事故リスクの高い車線を走行中にのみ，安全運転支援情報として注意喚起発話する
事故リスクが高くない車線を走行中には、ドライバーの注意を逸らさないために、カーナビは発話しない目的地が設定され、経路案内中のカーナビが安全運転支援情報を提供する
1) 車線ごとに異なる事故リスク情報に基づき、これを回避する車線レベルの走行経路を計画し、経路案内発話する
2) 道路管理者が推奨する車線移動区間を画面表示する
3) 事故リスクの高い車線を通過せざるを得ない場合には、シナリオ-１と同様の注意喚起発話を行う

2

図－１ 車線レベルの高精細道路地図（シナリオ－２で用いた高度ＤＲＭ）
４．情報提供実験の概要
ドライバー自身が経路を決めて走行するシナリオ－１
では、ＰＩＣＵＤを基に設定した高リスク車線を走行するドライバーに限定して、その区間の手前と進入直後に画面と音声による注意喚起を行いました。

平成 27 年 10 月 1 日発行

カーナビの経路案内を使って走行するシナリオ－２で予告注意
３秒前まで

は、高リスク区間を回避する車線レベルの経路案内を設定し、道路管理者が車線移動を推奨する区間をカーナビた。なお、シナリオ－２でも高リスク車線を経由せざる⑪⑨⑦⑤⑩

車線移動開始位置
注意喚起なし注意喚起ありマル数字は運転者番号
矢印の長さが変化距離
点線は逆向きの変化の画面に表示して画面と音声による経路案内を行いまし「進路変更による事故が多い地点です
余裕をもって進路変更してください」

合流③

運転者の高速道路利用区分⑦～⑪：しばしば利用⑤～⑥：経験あり①～④：初めて⑧⑥④②①
8人/11人（平均７８ｍ、最大２３５ｍ、最小－１７９ｍ、偏差１２１ｍ）

を得ない場合には、シナリオ－１と同様、高リスク区間の手前と進入直後に音声による注意喚起を行いました。
進入位置

進路変更による事故の多い地点です．
余裕をもって進路変更して下さい．

ドライバーはカーナビに従って運転：
事故リスクの高い車線を回避する経路計画と経路案内

表－２

シナリオ－２による経路案内（図－４）についても、実験参加者の搭乗後のアンケートにおいて車線レベルの誘導位置や案内音声のタイミングなど概ね問題ないと評

自車位置表示走行ルート表示

プランビュー

走行中の車線に自車の位置が表示される
経路計画された車線が色別表示される

実験用ナビ画面

安全運転支援情報の提供実験の概況

情報提供シナリオ－１

情報提供シナリオ－２

実験期間

平成 26 年 3 月 10 日～14 日

平成 27 年 3 月 16 日～19 日

実験場所

阪神高速道路堺線環状線「堺環合流部～西船場 JCT」

阪神高速道路堺線環状線「西船場 JCT ～東船場 JCT」より南側

被験者
もしくは評価者

全 11 名（実際に運転）・実験区間の運転経験なし 4 名・実験区間の運転経験多少あり 2 名・実験区間の経験多し 5 名・カーナビ注意喚起の有無による車線移動位置の変化を計測
・運転後，アンケートによるカーナビ動作の評価

全 35 名（後部座席でカーナビ動作をモニタ）
・阪神高速道路役職員 12 名・NAVI de HANSHIN プロジェクトメンバー16 名・高度デジタル道路情報検討会メンバー7 名・搭乗後，アンケートによるカーナビ動作の評価

評価方法

注意喚起の有無による車線移動位置の違い

自車位置

図－２ カーナビによる安全運転支援情報の提供（シナリオ別）

区分

図－３

価されました。

事故多発区間

発話しない

シナリオ２

走行ルート：環状線なんば方面から進入～信濃橋出口へ進入直後の注意

曜日や時間帯によって変化する

注意喚起あり600kp

この先，接触事故の多い区間です．
周りの車に注意して運転して下さい．

500kp

事前注意：事故多発区間への進入約３秒前までに発話完了

400kp

ドライバー自身が運転経路を決めて運転：事故リスクの高い車線を走行中にのみ注意喚起

300kp

シナリオ１

200kpに示します。

信濃橋出口へ100kp

シナリオ別の情報提供実験の概要を図－２及び表－２

５．実験結果シナリオ－１で設定したカーナビの注意喚起有無による車線移動位置の変化（図－３）をみると、注意喚起

自車位置
走行軌跡
（赤点・青点）
走行識別
車線マーク
（橙点）

図－４

青 ：経路計画した推奨走行車線
黄 ：事故リスクが高く危険だが走行せざるを得ない区間
赤 ：経路計画で回避した事故リスクの高い危険な区間
淡緑：車線移動を推奨する区間
濃緑：事故リスクの低い区間

車線レベルの経路計画と経路案内（走行実験中の画面、安全のため後部座席にモニタを設置）

これらの実験結果から、いずれのシナリオもカーナビによる車線移動の分散化について実現性を示すことができました。

により１１名のドライバー中８名が西船場ＪＣＴ側へ移動

本実験では事故統計等、現時点で利用可能な情報をも開始位置を遅らせ、注意喚起“なし”の走行時より平均とに提供可能なサービスを構築しましたが、本格的な７８ｍ（最大２３５ｍ，最小－１７９ｍ）合流部から離れる結果サービスを実現するには、自車周囲の状況を把握するたを示しました。特に実験区間をしばしば利用するドライめの多様なセンシング情報や協調ＩＴＳサービス等から

バー⑦～⑪は、全員移動位置が合流部から離れ、カーナリアルタイムの情報取得も必要なことから、今後、高精ビによる注意喚起が車線移動の分散化に有効であること細な地図整備とともに、自動車周囲の状況把握に必要なを示唆しています。

技術開発の取り組みを具体化させる必要があります。
実験に協力いただいた（株）日立製作所殿、日産自動車（株）殿、並びに阪神高速道路（株）殿に感謝いたします。

3

平成 27 年 10 月 1 日発行

ミニ解説 空間認知と空間モデリング（４）SfM (Shape from Motion)
移動しながらの空間モデリング

り解像度的にも有利です。異なる場所・異なる向き・異なるスケールで撮影された画像間で自動的に対応点を取ることができるのがＳＩＦＴ3)に代表される画像局所特徴量

１. Shape from Motion とはを利用した対応点探索です。

３次元的な構造を画像から得るには、影を用いる方法

これらの画像局所特徴量は、画像内の特徴点の特徴を（Shape from Shading）や、フォーカス・デフォーカスをパラメータ化したもので、回転やスケール変化の影響を用いる方法（Shape from Defocus）などがあり、これらを受けず、点同士の類似性を計算でき、一つのカメラで連まとめてShape from Xと呼びます。その中でもＳｆＭ（Shape続的に撮影した画像だけでなく、異なるカメラで撮影しfrom Motion）とは、移動（Motion）するカメラから得らた画像も取り扱うことが可能になります。すなわち、当れる画像情報から外部環境の３次元形状（Shape）を推定

初のShape from Motionで想定されていた移動する一つのするコンピュータビジョン的な手法です。 Shape from

カメラだけでなく、異なる時期・異なるカメラで撮影しMotionは、Structure from Motionとも言い、いずれも略称た画像でも対応点探索できるようになりました。

はＳｆＭです。

自動的に求められた対応点には当然誤った対応点も含ＳｆＭは異なる場所から撮影した画像から３次元構造をまれます。これらの中から誤った対応点を取り除くのに得るのに最後は三角測量を用いるので、幾何学的な原理用いられるのがＲＡＮＳＡＣ4) (Random Sample Consensus)は写真測量と同じといえます。ＳｆＭはロボットビジョンです。ＲＡＮＳＡＣは無作為に取り出したサンプルに満たすとして利用できるよう、処理の自動化を行っているとこべき拘束条件（写真測量の場合は共面条件）を適用し、ろがキーポイントです。

拘束条件を満たすそれ以外のサンプルがなるべく多くな

ＳｆＭは３次元構造だけではなく、画像を撮影したカメラの位置と姿勢も同時に推定します。その意味でＳｆＭはるようにします。これによって拘束条件を満たさなかった点を排除することができます。

ＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）の一つといえます。実際前回ご紹介したVisual SLAM1)の計測原理はＳｆＭと同じです。

４. SfM とバンドル法
多くのＳｆＭソフトウェアで、撮影された画像の位置と姿勢、および画像間の対応点の３次元座標を計算にバン

２. 動画像を用いた SfM

ドル法が採用されています。

ＳｆＭで最も重要なのは、複数の画像の間で自動的に対バンドル法は非常にフレキシブルかつ精密な調整が可応点（同じ場所が移っている点）を見出す技術です。当能であり写真測量でも利用されている古典的な手法で、初は連続的に撮影された画像（動画像）から特徴点の移カメラのパラメータ（画面距離やレンズディストーショ動を見出すオプティカルフローが利用されていました。

ン等）も計算することができます。ただし、非線形最小動画像の隣り合うフレーム画像間では映っている物の見二乗法で最適化を行うため、カメラ位置・姿勢の初期値かけの移動が小さいので、同一点を精度よく追跡するこやカメラのパラメータの初期値がある程度正しく与えらとが可能です。

れないと正しい結果が得られません。最近のデジタル動画像を用いたＳｆＭの代表的な手法として、Tomasi-カメラではＪＰＥＧ画像に撮影したカメラのパラメータやKanadeの因子分解法2)（Factorization Method）があります。

ＧＰＳ等で得られた撮影位置が記録されていることが多因子分解法は、連続的に点を画像上で追跡することにいこと、およびカメラ間の相対的な関係を安定的に計算よって処理できること、また線代数的処理によって簡便できる手法（5 point algorithm5））が考案されたことによに実装できるという利点があります。

り、ＳｆＭにおいてもバンドル法が実用的に利用されるようになりました。

３. 画像局所特徴量と静止画像を利用した SfM
オプティカルフローでは動画内の連続する点の追跡を

５. SfM ソフトウェアの処理過程行うことが必要ですが、形状の計測においてはなるべくＳｆＭの処理過程を図－１に示します。基本的に空中写異なる視点の画像間で対応点を取る方が精度的に有効で真測量と同様に空中三角測量と表面の自動計測を行います。またデジタルカメラで得られる静止画像は動画像よすが、基準点位置の入力等を除くすべての処理が自動的4

平成 27 年 10 月 1 日発行に行われます。特にDense Stereo Matchingにおいては、は可能ですが、極端にスケールや視点が異なる場合、例３枚以上の画像も同時に利用しながら自動マッチングをえば空撮画像と地上撮影画像を同時に処理するのは一般行うため、２枚の画像を用いた自動マッチングよりもに困難です。

オクルージョン（建物等で地表面上に見えない部分が生じること）の影響を受けにくい特長があります。
基本的に３次元色付点群が出力されますが、ソフトウェアによってはテクスチャ付ポリゴンモデルとして出力することが可能です。
都市部のテクスチャ付ポリゴンモデルを作成するには、使用するソフトウェアによって、処理できる最大画像枚数や画像サイズに制限がある場合があります。特にデジタル航空カメラで撮影した画像を取り扱う場合は、処理時間が膨大になるため注意が必要です。
道路沿線で使用する場合、電線や枯れ木の街路樹などの線状・棒状の対象は、背景と分離してない場合が多く、オーバーラップ・サイドラップを十分取ると同時に壁面必要に応じてＭＭＳデータと組み合わせて利用することがなるべく映るように斜め撮影する画像も同時に処理すが推奨されます（図－３）。

ることが望まれます。最近は直下撮影と斜め撮影を同時に行うことができる航空写真カメラが登場し、都市の３次元モデル生成に利用されています（図－２）。
写真間の対応点の自動取得

カメラ位置・姿勢推定（バンドル法）

Dense Stere Matching（三角測量）
自動表面形状モデリング

図－１ SfM の処理フロー

図－３ SfMによる３DモデルとMMS点群データの複合表示
参考文献：
1) A. Iketani, T. Sato, S. Ikeda, M. Kanbara, N. Nakajima,and N. Yokoya: "Video mosaicing based on structure frommotion for distortion-freedocument digitization", Proc. Asian
Conf. on Computer Vision (ACCV2007), Vol. II, pp. 73-84,
Nov. 2007.
2) C. Tomasi and T. Kanade: "Shape and motion from image
streams under orthography: a factorization method.".
International Journal of Computer Vision, 9 (2), pp.137–154,1992.
3) D. Lowe: Distinctive image features from scaleinvariant

図－２ 斜め撮影航空写真カメラから生成した３次元モデル
６. 利用上の注意点
現在のＳｆＭソフトウェアは、基本的にすべて自動的に処理を行うことを想定した設計になっていて、基準点を設置してそれに合わせる、空中三角測量の精度評価を行う、後工程で図化を行うなど、従来の写真測量の作業を

keypoints, Int’l. J. Computer Vision, 60, 2, pp. 91–110,
2004.
4) M. Fischler, and R. Bolles: Random sample consensus: aparadigm for model fitting with application to image
analysis and automated cartography, Readings incomputer vision: issues, problems, promciples, andparadigms, pp.726-740, 1987.

適用するには機能的に不十分な面があります。また処理

5) D. Nister, An efficient solution to the five-point

結果に不具合が生じた場合、それを回避する方法がない

relative pose problem, PAMI, 26(6), pp.756-770, 2004.

場合があります。重複率を大きくする等、自動処理が失敗しないように撮影することが必要です。
写真スケールが多少異なってもある程度処理すること

アジア航測（株）総合研究所所長

織田和夫 (おだ かずお)
5

平成 27 年 10 月 1 日発行

高速道路と大規模施設との直結
理事長 泉 堅二郎
日本の高速道路のネットワークは、まだ完全ではないという考え方であろう。この結果、あらゆる車ないが概ね完成しつつある。今後は維持管理やこれはいったん通常のランプで降りて、一般道路を経由まで整備してきたストックをいかに賢く使うかが施して大規模施設に入るしか方法がない。大規模施設策の中心になるものと思われる。８月末に発表されから大量の交通が発生し、ランプ周辺の交通に与えた道路事業の来年度へ向けた施策の中でも安全安心る影響は非常に大きいことが分かっていながら、やの確保、豊かで利便性の高い地域社会の実現等が重むを得ず従来のルールに従うしか方法がなかったの点項目となっている。中でも筆者が注目したのは、である。

項目は小さいが「スマートＩＣ事業の積極的活用」である。

ここで、交通の実態に即して賢く使うということに徹して考えると、高速道路を下りてある目的地に特に強調したいのは、通常のスマートＩＣの他に大量の交通がある場合、一般道路に降りて信号交差「高速道路に隣接している民間施設への直結」である。

点を何度も通過して目的地に入るよりも、その施設

例えば、大規模商業施設、工業団地、空港、港湾、が高速道路から近い場合は、直結のランプを作って物流施設、観光施設など大量な交通が発生する施設

結ぶ方が周辺地域の混雑を避ける意味では大きな効については、極力高速道路と直結させるというもの果がある。一部の民間施設を優遇するというよりは、である。

地域の慢性的な交通混雑の解消を優先する方が道路今から３０年以上前のことになるが、東京ディズニーを賢く使うことになると思うのである。

ランドが開園した直後、浦安ランプは大混雑し、車新しいランプ（料金所）を作るには、これまでは列は本線ランプまでつながり、浦安周辺の一般道路料金徴収の費用などで困難な面があったが、ＥＴＣのもこの影響を受けて大渋滞となり大きな問題となっ普及によりこうした費用は軽減されたし、直結ランていたことを覚えている。その後も高速道路のインプの建設費用は施設運営者側の負担とすることも考ター周辺には、アウトレットモールや流通施設などえられる。地域全体の土地利用と最適な交通運用をが立地し、同じような問題が発生している。

考えた場合、高速道路と大規模施設を直接結び、地この問題の難しいところは、道路は公共物であり域の生活道路とは分離する方が賢い道路の使い方で一部の民間企業を優遇することはできないとか、特あると思う。このような施策ができるだけ多くの箇定の施設のためにランプ・料金所を作ることはでき所で実現されることを望みたい。

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