特集第 32 回日本道路会議

パネルディスカッション

ビッグデータをいかに活用するか
１．パネルディスカッションの概要

苦瀬：ビッグデータによる物流のシームレス化の実現

羽藤氏による基調講演（前頁）を受けて，ビッグデー

ここでは，物流の観点から「シームレス化」という言葉タの活用による道路交通サービスの向上や今後の展望をを軸に考えてみたい。まず「SCM（ヨコ）のシームレス化」。

テーマに，パネルディスカッションが行われた。5 人の原材料から消費者に届くまでに企業間のロジスティクス

パネリストは，各分野の動向やデータの共有化の動きなどサイクルが繰り返され，製品が動いていく。アメリカでは，から，ビッグデータの可能性について議論を深めた。

昔は「ノーパーキング・ノービジネス」といわれていた司

そうだが，最近では「ノーデリバリー・ノービジネス」に会
羽藤英二 氏（東京大学大学院工学系研究科教授）パネリスト変わっている。人（乗用車）と物（貨物車）のモビリティをどう考えていくのか議論が必要だ。
もう一つは「輸配送中（タテ）のシームレス化」
。例えば

金光

寛幸 氏（一般社団法人日本自動車工業会 ITS 技術部会長）

苦瀬博仁 氏（流通経済大学流通情報学部教授）

輸送だけを取り上げたとしても，道路，車両，輸配送，高野正克 氏（首都高速道路株式会社保全・交通部点検・補修

貨物，受発注という要素があるが，輸配送をコントロー推進室点検推進課長）ルすると，他要素にも影響がある。すなわち，偏荷重，

東良和 氏（観光庁VISIT JAPAN大使沖縄ツーリスト株式会社会長）

過積載の問題から，この荷物がどこにあるか，その移動

福田大輔 氏（東京工業大学環境・社会理工学院土木・環境工学系准教授）

中を在庫として見られるかというところまでつながるか

２．各パネリストの発言要旨
金光：ビッグデータは共有，共創の時代へもしれない。そういうタテのシームレスも，ビッグデータと AI を使えばできるのではないか。
物流の世界は，最近ではドア・ツー・ドアやラストワン

自動車メーカーでは，各社サービスを連携させようといマイルと言われるようになり，もうすぐルーム・ツー・ルームう動きがある。大災害のときの「どの道路が通れるのかよと呼ばれる時代も来るのではないか。その意味では，最後くわからない」という声が発端だ。主に東日本大震災の際，の配送の段階で，“ あの家は○時だったらいる” といっ

各社協力して通行実績の情報を集約することで，どの道たデータを蓄積することで，十数年前にはできなかった路が通れるかがわかり，物資を届けるのに貢献できた。こことが実現していくと思う。

れを ITS JAPAN で恒久的な仕組みにしようとしている。

高野：より良い道路交通サービスの提供へ向けて

また，セキュリティ，通信システム，地図など共通する「i-DREAMs」とは道路の維持管理用のシステムで，部分については，共創でやったらどうかという概念が提2017 年 7 月から一部運用を開始した。調査・設計から案されている。ビッグデータの共有化については，皆で建設，維持管理までトータルでサポートできるシステム開利用できる形にするための標準化の検討を JASPAR で開発を進めている。点検技術，センシング技術，さらにそれ始しているところ。データのプライバシーが問題となるを解析する技術がプラットフォームに統合されてビッグが，自動車メーカーにデータ解析をお願いする際，プラデータが構成され，AI 技術により技術者の判断がより深化イバシーが隠蔽されるような加工も含めてお願いするとし，安全・安心な道路，持続可能な社会の実現が期待でいうのが現実的ではないか。

きるのではないかと構想し，開発を進めている。

ビッグデータは，とにかくデータを集め，それを解析

より良い道路交通サービスを提供するために，落下物や路して価値を生むというアプローチになるため，初めにそ面損傷といった突発事象にもっと早く対応しなければならの価値がわからず，投資が回収できるかわからないといないという問題意識は，常に持っている。そこで，車両の情う性質がある。今後，価値のあるものが生まれるとした報やAIとも連携した形で道路の路面管理に生かせないか。

ら，公共的なものは皆で共創・協調で使うという議論がそうすることで，お客様により早く，より確実な異常情報のされていくだろう。

伝達が可能になる。一方で，緊急対応する側としては，よりていなかったものへの適用も期待される。
現状のビッグデータの普及で見えてきた新たな課題も幾つかある。まず「分析者の視点」。相関関係と因果関係について間違った議論をし，安易な分析をして誤った政策的なインプリケーションを導くという危険が高まるのではないか。次に「ユーザーの視点」。カーナビゲーション
でルート検索を利用する際の最も多い利用方法は，特に何も気にせずに，推奨経路を選ぶこと。これでは，かな迅速な対応が可能になるのではないか。この観点から，り細かなデータに応じた政策を出しても，ユーザーがそビッグデータの扱い方，その捉え方，情報提供の仕方を勉強

れを踏まえた行動変化を起こしてくれない可能性もあるし，開発していかなければいけないと考えている。のではないか。そこを補うのが AI だ。

データの共有化については，やはり道路は皆が安心しデータの共有化については，例えば異なる高速道路会社て使うものなので，データを囲い込むのではなく，いろい間をまたいだ移動軌跡が共有できるかといった，データ解析ろなデータをやりとりする，連携することで協力していくに入る前の段階のハードルが大きいということが，まだある。

べきではないか。

それから，データの速報性。ETC2.0 データは，現状は東：ビッグデータを活用した観光振興

データが収集されてから使えるようになるまでに 1カ月以2016 年，全国で 2,404 万人の訪日外国人を受け入れて上かかる。その短縮や，制度部分の検討により効率化できおり，レンタカーを利用する外国人は全国で 70 万人，5 年間で 4 倍になっている。沖縄県内では推定でレンタカーを2.4万台保有しており，全国で 3 位。東京が 1 位，北海道が2 位だ。一方，外国人への貸出件数（2016 年）は，北海道の 6 万 3,000 件に対し，沖縄は 20 万件超である。

る面も幾つかあるので，今後検討してほしい。

３．まとめ羽藤：ビッグデータ時代の可能性
ビッグデータを取り巻く状況として，より広範な方々と那覇空港では，レンタカー貸出のための拠点が非常にの共創，協調の動きが生まれるためのインフラが，できつ混雑しており，特に夏場は，貸出に 2 時間以上かかってつある。データを単に収集・蓄積することを超えて，標準いる。また，外国人の事故件数は，沖縄県では 3 年で 3化，正規化されたデータと AI を結びつけて業務を効率化倍，そして，日本人の約 3 倍の事故があることも課題。

していく，パフォーマンスを上げていくことがこれからの観光産業を持続可能にするためには，受け入れるコミュニティや地域にストレスがたまらないように，また，主戦場になるのではないか。
データ分析においては，因果関係を現場で考えている観光客の満足度も維持していかなければならない。

人だからデータから見えること，それをアーキテクチャー「行き方がわからない」「公共交通機関がない」というとして構築していくことが重要だ。また，プライバシー消極的な理由でレンタカーを借りる方々もいる。公共交通の観点からは，データをやりとりする際のインターフェー

機関と連携し，皆がレンタカーを借りずに済むシステムのスをどのようにつくっていくかが重要だ。

導入も，ビッグデータの活用により可能ではないか。

ビッグデータ時代では，いかにデータをシェアしていく

外国人のレンタカー利用は，安全性の確保が一番重要。のか，そしてシームレスな移動を実現していくのか。今まこれは本人たちだけではなく，地域コミュニティにとってでできなかった相乗効果の結合によって，どう生み出しても重要で，毀損すると持続可能な観光振興はできない。

いくのかが求められている。さまざまな方がオープンな形

データがすぐに加工できれば，前日に事故があった場で，このデータを使った新たな道路のビジネス，あるいは所の事故スポットを作成できる。実際に貸出の拠点では公共的な機能の拡大に向けて頑張っていけたらと思う。

き そん

事故車を展示しているが，ビッグデータと感性に訴える部分などを組み合わせていけばよいのではないか。
福田：ビッグデータを適切に扱うことが課題

おわりに
今回はビッグデータの活用をテーマに，道路と密接に地域道路経済戦略研究会ではエビデンスベース型の道関連する各分野の動向等を交えながらディスカッション

路政策の研究を進めているが，やはり交通ビッグデータが行われた。生産性の高い社会の実現や，生活スタイルは公共財だと思う。インフラマネジメント，健康，安心の変化への対応等に向けて，ビッグデータがもたらす可安全といった従来の交通調査データではあまり検討され能性を例示できたのではないかと考えている。
文責：国土交通省道路局企画課道路経済調査室課長補佐 橋本 裕樹