高速道路における交通ビッグデータの活用に関する調査研究

報

告

書

令和６年５月

公益財団法人 高速道路調査会

道路・交通工学研究部会

高速道路における交通ビッグデータの 活用 に関する調査研究委員会

【目次】
はじめに
1. 研究の概要
1.1 研究目的 .................................................................. 1- 1
1.2 研究体制および実施経緯 .................................................... 1- 2
1.2.1 研究体制 ............................................................... 1- 2
1.2.2 実施経緯 ............................................................... 1- 3
2. 交通ビッグデータに関する最近の情勢
2.1 交通を取り巻く環境 ........................................................ 2- 1
2.2 交通ビッグデータの特徴整理 ................................................ 2-11
2.3 国の動きや各機関の取り組み状況 ............................................ 2-14
2.3.1 ビッグデータに係る関連法令の整理 ....................................... 2-14
2.3.2 交通ビッグデータに関する話題 ........................................... 2-22
(交通ビッグデータ、自動運転、EV、MaaS、インフラ維持管理関連)

2.4 将来の高速道路事業に関係しうる取組み ...................................... 2-36
2.5 まとめ .................................................................... 2-68

3. 関連する事業者へのヒアリング調査結果
3.1 ヒアリング調査 ............................................................ 3- 1
3.1.1 調査目的 ............................................................... 3- 1
3.1.2 候補選定フロー ......................................................... 3- 1
3.2 MaaS 等情報提供関連事業者へのヒアリング調査 ............................... 3- 2
3.2.1 ヒアリング対象 ......................................................... 3- 2
3.2.2 ヒアリング内容 ......................................................... 3- 3
3.2.3 ヒアリング結果 ......................................................... 3- 4
3.3 交通ビッグデータ分析事業者へのヒアリング調査 .............................. 3-15
3.3.1 ヒアリング対象 ......................................................... 3-15
3.3.2 ヒアリング内容 ......................................................... 3-16
3.3.3 ヒアリング結果 ......................................................... 3-17
3.4 ヒアリング結果のまとめ .................................................... 3-27
4. 交通ビッグデータを活用した研究報告
4.1 交通ビッグデータを活用した研究報告 ........................................ 4- 1
4.2 共同研究(データ共有型研究) ................................................ 4- 3
4.2.1 プローブデータを用いた柔軟な交通状態推定手法の検証 ..................... 4- 3
4.2.2 高速道路の SA･PA･IC･BS を中継地点とするシームレスな
移動サービスの可能性 ................................................... 4-25
4.3 自主研究 .................................................................. 4-39
4.3.1 プローブデータを活用した高速道路サグ･トンネル部の連続的交通容量推定 ..................................................... 4-39

5. 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望
5.1 高速道路を取り巻く環境 .................................................... 5- 1
5.1.1 交通ビッグデータ活用の現況 ............................................. 5- 1
5.1.2 2030 年代の高速道路を取り巻く環境 ...................................... 5- 2
5.1.3 2030 年代の高速道路の将来像 ............................................ 5- 6
5.2 交通ビッグデータ活用の方向性 .............................................. 5-23
5.2.1 交通ビッグデータの活用の方向性の整理 ................................... 5-23
5.2.2 高速道路事業における交通ビッグデータの活用可能性 ....................... 5-24
5.3 まとめ .................................................................... 5-32
6. まとめ
6.1 各章のまとめ .............................................................. 6- 1
6.2 おわりに .................................................................. 6- 3

はじめに
本調査は、コロナ禍前の 2019 年 9 月に第 1 回委員会が開催され、充実した討議を経て、2024
年 3 月の第 7 回委員会で完了した、5 年度に渡る調査研究である。そもそも高速道路はトラフィ
ックカウンターや ETC データなどを始めとして、ビッグデータに囲まれたインフラであり、数十年前からデジタル化されたデータが利活用されてきた。それらのデータは車両という移動体の計測を意味し、まずは既存のビッグデータの有効活用が期待されるが、それに加えて現代では様々なビッグデータが登場してきた。例えば画像データや ETC Free Flow データ、高精度衛星
画像の登場などで、移動体計測の精度もデータ量も飛躍的に増大している。無論、その背景にはインターネット環境の整備や、記憶容量の劇的な増大と低価格化などがあった。加えて高速道路を離れて、交通全体を見渡しても、多様なビッグデータが活用されている。本調査研究委員会でも毎回、交通全般に関わる最新の業界の動向を取りまとめ、先進的な例についてはヒアリングも実施して、詳細な内容や将来への見通しなども調査している。調査した業界の動向は第 2 章にまとめられているが、今、振り返ってみると、この 5 年間の交通ビッグデータに関わる貴重なデータベースとしての役割を果たしえるだろう。
本調査研究のもう一つの特色は、参加された学識委員の先生方に、学術的にも最新の技術に基づいた具体的なデータ解析を手掛けていただき、その貴重な結果を調査研究の成果として活用させてもらったことである。通常の調査委員会では学識の立場からの意見やコメントを頂戴することが多いが、自らの研究成果を調査委員会に取り込み深堀りした議論を行うことにより、今までにないスタイルの報告書が完成したと思われる。今後の調査研究委員会のあり方に有益な示唆を与え得ると思われるし、協力いただいた布施先生、塩見先生、和田先生に深謝すると共に、調査研究にご協力いただいた全ての方々に感謝申し上げる次第である。

令和 6 年 5 月
高速道路における交通ビッグデータの活用に関する調査研究委員長 兵藤 哲郎

第１章 研究の概要

第１章

研究の概要

1.1 研究目的
交通ビッグデータ※活用に関する国や他機関における取り組み状況について整理し、今後の自動運転や次世代通信規格「5G」、「Beyond 5G」時代、「MaaS（Mobility as a Service）」の展開を見据え、大量の人流や車両データの活用による高速道路利用者サービス向上等の中長期的展望を整理することを目的とした。
※ 交通ビッグデータとは

道路交通や公共交通等の「交通」に係る幅広いシーンにおいて用いられる、日々蓄積される大量の観測データ等を指す(詳細は第 2 章・p.2-11 以降を参照)。
例：車両感知器データ、ETC2.0 プローブデータ、携帯端末データ、画像データ等

1-1

第１章 研究の概要
1.2 研究体制および実施経緯
1.2.1 研究体制
東京海洋大学の兵藤哲郎教授を委員長とし、学識経験者や高速道路会社の有識者により本研究員会は構成される。
表1.2.1 委員会名簿
氏名(敬称略)

所属機関・役職

備考

委員長

兵藤 哲郎

東京海洋大学
海洋工学部 流通情報工学科 教授

委員

布施 孝志

東京大学大学院
工学系研究科 教授

委員

塩見 康博

立命館大学
理工学部 環境都市工学科 教授

委員

和田 健太郎筑波大学
システム情報系 准教授

委員

後藤 誠

東日本高速道路(株)管理事業本部 交通部 交通技術課長

委員

角谷 俊彦

中日本高速道路(株)保全企画本部 交通課長

第 1～3 回委員

山本 隆

中日本高速道路(株)保全企画本部 交通課長

第 4 回～

委員山岡 賢弘

西日本高速道路(株)保全サービス事業本部 保全サービス事業部 交通課長

第1回

委員

川瀬 憲司

西日本高速道路(株)保全サービス事業本部 保全サービス事業部 交通課長

第 2～4 回委員

寺中 孝司

西日本高速道路(株)保全サービス事業本部 保全サービス事業部 交通課長

第 5 回～委員邢 健(株)高速道路総合技術研究所
交通環境研究部交通研究担当部長

委員

井口 均

(株)高速道路総合技術研究所
基盤整備推進部 計画分析課長

第1回

委員

村上 功

(株)高速道路総合技術研究所
基盤整備推進部 計画分析課長

第 2 回～【最終】第 7 回委員会

表1.2.2 事務局
研究第二部長
〃
総括研究員
研究第一部
研究第二部

川井田 実 (第 1 回)
八木 恵治 (第 2 回～)
坂本 香 (第 1 回～)
小森 大育 (第 1 回)
松下 剛 (第 1 回～第 3 回)
永井 基博 (第 4 回～第 5 回)
市岡 隆興 (第 6 回～)

1-2

第１章 研究の概要
1.2.2 実施経緯
令和元年より始まった本委員会は令和 6 年までに全 7 回開催され、主に委員による交通ビ
ッグデータを活用した研究、交通ビッグデータ活用に関する企業ヒアリング結果、交通ビッ
グデータに関する最近の情勢等が報告された。
各委員会で議論された内容等については、下記表及び次頁図に示す。
表1.2.3 開催状況と主な議事
開催回

第1回(R1.9.19)

第2回(R2.9.25)

第3回(R3.6.24)

主な議事
・
・
・
・

今後の検討の進め方の説明
日本国内における交通を取り巻く環境や各機関の取り組み状況の報告
交通ビッグデータの特徴整理の報告
調査研究の方向性の説明

・・「2030 年代の高速道路の姿・企業ヒアリングからの示唆」の報告
交通ビッグデータを活用した研究の提案[提案] 布施委員、塩見委員、和田委員
企業ヒアリング結果の報告(3 社)、今後のヒアリング候補の説明
交通ビッグデータ活用に関する最近の情勢の報告

・
・
・
・
・

第4回
(R4.3.24)

第5回(R4.10.12)

第6回(R5.9.11)

第7回(R6.3.27)

交通ビッグデータを活用した研究の報告[中間報告] 布施委員
企業ヒアリング結果の報告(2 社)

・

交通ビッグデータを活用した研究の報告[最終報告] 布施委員
[新規提案] 塩見委員
企業ヒアリング結果の報告(2 社)
交通ビッグデータに関する最近の情勢の報告
交通ビッグデータを活用した研究の報告[中間報告] 塩見委員
[情報提供] 和田委員
交通ビッグデータに関する最近の情勢の報告

・

今後のヒアリング候補の説明

・

交通ビッグデータを活用した研究の報告[中間報告] 塩見委員
企業ヒアリング結果の報告(2 社)
交通ビッグデータに関する最近の情勢の報告
委員会報告書目次(案)の提示

・
・
・

・
・
・
・
・

委員会報告書(案)の提示
交通ビッグデータを活用した研究の報告[最終報告] 塩見委員

1-3

第１章 研究の概要

図1.2.1 委員会の開催経緯

1-4

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

第２章

交通ビッグデータに関する最近の情勢

近年のデジタル技術の進展により、交通分野では利便性・安全性の向上や業務効率化等を目的にデジタル技術を活用した様々な取組みが行われている。
本章では、デジタル技術の活用が進む背景を整理したうえで、取組みの中で利活用される
交通ビッグデータの特徴、そして最近の情勢について確認した(対象：令和元年～令和 5 年)。

2-1

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢
2.1 交通を取り巻く環境
デジタル技術の活用が進む社会的背景として、現在の日本社会が直面している様々な課題の存在がある。
国土交通白書 2023 では、社会が直面している課題として大きく「地域公共交通の衰退・地域機能の維持困難化」「デジタル化による産業構造の変化」「人口減少・少子高齢化」「災害の激甚化・頻発化」「増大する消費エネルギー」に分類しており、それらが国民生活や経済活動の制約、デジタル競争力の低迷、労働力の減少や国内市場の縮小、災害被害の拡大・人命喪失、温暖化の進行に波及していくことに言及している。
これらの課題に対して、デジタル技術を活用し「生活サービス提供機能の維持・向上」「新
たな付加価値・イノベーションの創出」「生産性向上・働き方改革の促進」「防災・減災対策の高度化」「エネルギー利用の効率化」により社会課題の解決を図ろうとしており、交通分野においても関連する内容が多い。
次頁以降に社会が直面している課題について整理した。

図2.1.1 直面する課題とデジタル化の役割
資料：国土交通省「国土交通白書 2023」
【p.4】

2-2

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢(1) 地域公共交通の衰退
近年、地域公共交通の維持が地方圏において特に困難化している。
我が国の人口は近年減少しているものの、都市圏別に見ると、平成 12 年(2000 年)と比較
し、三大都市圏では増加傾向にある一方、三大都市圏以外では減少傾向にある。
地域公共交通のうち、乗合バスの輸送人員は平成 12 年(2000 年)度と比較して三大都市圏
では平成 31 年(2019 年)度まで増減があり、令和 2 年(2020 年)度はコロナ禍の影響により３
割弱減少した。地方圏における人口減少等に伴い、三大都市圏以外では平成 12 年(2000 年)度以降、輸送人員の減少傾向が続いており、地域の足を支える乗合バスは特に人口減少が進展する三大都市圏以外において、輸送人員の減少、収支の悪化といった厳しい状況にあり、今後人口減少が進む中、その維持がさらに困難となることが想定される。
このような状況が続けば、暮らしを支える生活サービス提供機能の低下・喪失の恐れがあり、買物弱者の増加等が懸念される中、地域の足の確保が課題となる。

図2.1.2 乗合バスの輸送人員の推移と事業者の収支状況
資料：国土交通省「国土交通白書 2023」
【p.8】

2-3

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢(2) デジタル化による産業構造の変化
国内の就業者はここ 20 年で急速な高齢化が進んでおり、建設業及び運輸業について見ると、就業者のうち 55 歳以上の占める割合が全産業平均より高い水準で増加傾向にある一方、就業者のうち 29 歳以下の占める割合は平成 27 年(2015 年)前後から緩やかに増加している(図 2.1.3)。
今後、高齢就業者の大量退職が見込まれることから、将来の担い手不足が懸念される。

2015 年前後から増加傾向

図2.1.3 産業別就業者の年齢構成の推移
資料：国土交通省「国土交通白書 2023」【p.17】(一部加筆)

2-4

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢
しかし、上述の将来の担い手不足に対して、デジタル技術を活用した機械化・自動化等(=DX,
Digital Transformation)による働き方改革により、新たな労働参加を促進することが期待される。国土交通白書 2023 の「国民意識調査」によれば、デジタル技術を活用した機械化・自動化等による働き方の変化として、「危険な作業の削減」、「長時間労働の削減・自由時間の増加」、「労働環境の改善による担い手不足の解消」への期待が高まっている(図 2.1.4)。
高架道路やビル等における高所作業、災害時の被災現場での応急工事等、危険を伴う作業の遠隔操作が可能なロボットや重機等を活用することにより、労働者が苦渋作業や危険作業から解放されるとともに、事故の削減を図ることが期待される。
また、デジタル化を通じて就業場所や働き方の多様化等就業環境の改善を図り、新たな労働参加を促進することが期待される。例えば、テレワークの導入により、多様で柔軟な働き方を選択することが可能となれば、子育て世代の女性や高齢者等の取り込みにつながることが見込まれる。
さらに、デジタル化の進展により、現場作業を遠隔操作へ移行することによって、担い手の多様化や作業の効率化を図ることが考えられる。
今後、担い手不足の深刻化が懸念される国土交通分野の業種において、技術の継承を図り、将来を担う若者の入職･定着を促すためにも、働き手にとって魅力ある産業となるよう、就業環境の改善や先進技術の取り込み等により、働き方改革を促進することが求められる。

図2.1.4 DX による働き方の変化に対する期待
資料：国土交通省「国土交通白書 2023」【p.20】（一部加筆）

2-5

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢(3) 人口減少・少子高齢化
65 歳以上の人口のうち、65～74 歳を占める「団塊の世代」が高齢期に入った平成 28 年の1,767 万人にピークを迎えた。その後は、増減を繰り返し、令和 23 年(2041 年)の 1,736 万人に至った後、減少に転じると推計されている。
一方、75 歳以上人口は、増減しつつ令和 37 年(2055 年)にピークを迎え、その後減少に転じると見込まれている（図 2.1.5）。

高齢化率

0～14 歳

15～64 歳

65～74 歳
75 歳以上↑平成 28 年↑
令和 23 年↑
令和 37 年

65 歳以上人口を15～64 歳人口で支える割合

図2.1.5 高齢化の推移と将来推計
資料：内閣府「令和 5 年版高齢社会白書」【p.4】(一部加筆)

2-6

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢
都市規模別に平成 27 年(2015 年)を基準に 65 歳以上人口の推移を見ると、65 歳以上人口は「大都市」「人口 30 万人以上の都市」「10 万人以上 30 万人未満の都市」という順に大規模の都市ほど増加する見込みとなっており、令和 27 年(2045 年)時点の「大都市」では平成 27 年
比で人口指数は 133.4 となる。
一方、人口 5 万人未満の都市では、令和 2 年(2020 年)をピークに 65 歳以上人口は減少し、
令和 27 年(2045 年)には平成 27 年比で人口指数は 89.7 まで低下する見込みとなっており、都市規模で傾向が 2 極化する（図 2.1.6）。

大都市
人口 30 万人以上の都市
人口 10 万人以上
30 万人未満の都市
全国

人口 5 万人以上
10 万人未満の都市

人口 5 万人未満の都市

図2.1.6 都市規模別に見た 65 歳以上の人口指数（H27 年=100）の推移
資料：内閣府「令和 5 年版高齢社会白書」【p.12】（一部加筆）

2-7

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢(4) 災害の激甚化・頻発化
近年、災害の激甚化・頻発化により、甚大な被害が発生している。
その中でも平成 31 年(2019 年)に発生した「令和元年東日本台風」は全国各地に被害をもたらし、氾濫危険水位を超過した河川数は平成 26 年(2014 年)度比で約 5 倍に増加した。また水害被害額も近年増加しており(図 2.1.7)、今後、地球温暖化・気候変動に伴い災害リスクが更に高まっていくことが懸念されていることから、ハード・ソフトが一体となった防災・減災対策が重要になる。
また日本では、人口の約 3 割が 65 歳以上の高齢者を占め、配慮が必要な人（障がい者・要介護者・未就学児等）の安全・迅速な避難への対策が課題である。東日本大震災や近年の豪雨災害では、人的被害（死者）に占める 60 歳以上の割合が多くを占めた。また、「令和２年７月豪雨」では、社会福祉施設の浸水被害が発生し、施設関係者 14 名が亡くなった。
防災・減災対策の主流化を図り、被害を受けやすい配慮が必要な人々を含めた誰一人取り残さないための対策が求められる中、一人ひとりのニーズに応じたきめ細やかな対応が求められる。

図2.1.7 津波被害以外の水害被害額の推移
資料：国土交通省「国土交通白書 2021」【p.20】

2-8

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

表2.1.1 近年の主な豪雨災害による被害

資料：国土交通省「国土交通白書 2021」【p.21】

平成 30 年 7 月豪雨による被害

令和元年東日本台風による被害

令和 2 年 7 月豪雨による被害
図2.1.8 豪雨による被害状況
資料：国土交通省「国土交通白書 2021」【p.21～22】2-9

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢(5) 増大する消費エネルギー
高度経済成長期に日本の最終エネルギー消費は国内総生産（GDP）よりも高い伸び率で増加した。しかし、1970 年代の二度の石油危機を契機に、製造業を中心に省エネが推進されるとともに、省エネ型製品の開発も盛んになり、こうした取組みの結果、エネルギー消費を抑制
しながら経済成長を果たしてきた。その後、1990 年代には原油価格が低水準で推移する中、家庭部門、業務他部門を中心にエネルギー消費は増加したが、2000 年代半ば以降に再び原油価格が上昇したことで、2005 年(平成 17 年)度をピークに最終エネルギー消費は減少傾向にある。そして 2021 年(令和 3 年)度は新型コロナ禍からの経済回復等により、実質 GDP が 2020年(令和 2 年)度比で 2.6％増加し最終エネルギー消費は同 1.6％増加した。
部門別のエネルギー消費を見ると、1973 年度から 2021 年度までの伸びは、企業・事業所他部門が 0.9 倍（産業部門 0.8 倍、業務他部門 2.0 倍）、家庭部門が 1.8 倍、運輸部門が 1.5 倍となった。企業・事業所他部門では第一次石油危機以降、経済成長する中でも製造業を中心に省エネが進んだことから同程度の水準で推移した一方、家庭部門・運輸部門ではエネルギ
ー利用機器や自動車等の普及が進んだことから、大きく増加した。その結果、日本の最終エ
ネルギー消費に占める企業・事業所他、家庭、運輸の各部門のシェアは、第一次石油危機当時の 1973 年(昭和 48 年)度の 74.7％、8.9％、16.4％から、2021 年(令和 3 年)度には 63.5％、14.6％、21.9％へと変化した。

(GDP、兆円、2015 年価格)

(EJ、最終エネルギー消費量)（日本の最終エネルギー消費に占める企業・事業所他、家庭、運輸の各部門のシェア）

図2.1.9 最終エネルギー消費と実質 GDP の推移
資料：資源エネルギー庁「令和 4 年度エネルギーに関する年次報告」【p.74】

2-10

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢
2.2 交通ビッグデータの特徴整理
本研究委員会では交通に係る様々なビッグデータを取り扱うことから、道路管理者が従来から交通管理等で利用してきた車両感知器データをはじめ、近年幅広い分野で利用が進められている携帯端末データ等の特徴を整理した。
表2.2.1 近年用いられる交通ビッグデータ
計測方法
地点計測

連続的計測

データ名
・ 車両感知器データ(ループコイル、CCTV、超音波)・ 簡易車両感知器データ
・ 営業データ・ ETC 明細データ
・ 可搬式 AVI・ アドレスマッチング(Wifi、Bluetooth、ETC-WCN)・ 情報板提供履歴データ
・ ETC2.0 データ
・ バスロケーションデータ
・ 民間プローブデータ(HONDA インターナビ等)
・ 商用車プローブデータ(㈱トランストロン)・ 携帯端末データ(KDDI、Docomo、Softbank 等)
・ CAN データ・ ドラレコデータ

2-11

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

表2.2.2 地点計測データの特徴
車両感知器データ

簡易車両感知器データ

営業データ

ETC 明細(OD)(ﾌﾘｰﾌﾛｰ)(ループコイル、CCTV、超音波)

常時/臨時収集
収集対象
収集場所

常時収集
集計値
(パルス波は個別車両)
・渋滞区間:2km 間隔

可搬式 AVI

アドレスマッチング
Wifi・Bluetooth(Automatic Vehicle
Identification)

臨時収集
個別車両

常時収集
集計値

常時収集
個別車両

臨時収集
個別車両

・収集装置設置箇所付近

・各出口料金所

・各出入料金所・FFA 設置箇所

・収集装置設置箇所付近

・個別車両

・個別車両

・個別車両

・個別車両

・暫定 2 車:ほぼ全車
・多車線:7 割程度
・通過速度・料金区分別に全車両

・ETC 全車両

・ほぼ全車両・15 分 IC ペア交通量
・日単位 IC ペア交通量・出口流出日で集計

・ｸﾚｶまたは車載器の通過場 ・ナンバープレート及び通 ・MAC アドレス､通過時刻
所及び時刻
過時刻

(都市高 300～500m)

臨時収集
個別車両
(厳密にはデバイス数)
・収集装置設置箇所付近(Wireless Call Number)

情報板
提供履歴

臨時収集
個別車両

常時収集
情報板表示内容

・収集装置設置箇所付近

・道路管制センター

・個別車両

・表示の都度・ETC 全車両

・全情報板

・WCN､通過時刻

・表示内容､表示および消滅
時刻

ETC-WCN・非渋滞区間:IC 間ピッチ
(一部 2～3IC 間ピッチ)

収集間隔
収集範囲
収集データ

・一次処理装置:1 分
・二次処理装置:5 分
・ほぼ全車両・車線別
小型・大型車交通量
平均速度
オキュパンシー・渋滞検知
・同時刻和旅行時間

過去データ
処理

・断面交通量集計・タイムスライス旅行時間
・簡易経路選択率算出
・(営業データも使用)

・車両感知器不設置区間で ・なし・なしの速度低下注意喚起対策
・速度超過警告・車両感知器不設置での交 ・対距離区間の断面交通量 ・IC 間所要時間算出
通量計測
集計
・経路選択率算出
・事故対策前後の速度計測 ・四角表､三角表集計(特にランプ部)

データ処理の容易性
主な使用用途
(実績)

・容易

・容易

リアルタイム
情報提供の事例

その他

・速度低下注意喚起対策
・工事渋滞予測・事故対策効果検証(ｲﾝﾌﾟｯﾄｱｳﾄﾌﾟｯﾄ法等)
・開通後整備効果ﾘﾘｰｽ
・交通混雑期直後ﾘﾘｰｽ
・CCTV は渋滞検知用が主体 ・―・個別車両
・(厳密にはデバイス数)
・スマホ､ナビ等

・なし

・一般道含む地点間所要時 ・一般道含む地点間所要時 ・－間
間

・休憩施設駐車時間
・休憩施設立寄率
・地点間所要時間
・経路選択率算出

・一般道含む地点間・所要時間分析・一般道含む地点間所要時 ・表示履歴分析
間分析、経路選択率算出

・容易

・容易

・容易

・容易

・やや難

・統計データ(車種別断面交通量)集計

・集中工事時の出発または ・SA/PA 駐車場回転率
到着時刻等、
変容状況調査 ・SA/PA 立寄間隔分析
・開通後の経路選択率
・経路選択率分析

・集中工事時の迂回経路所 ・集中工事時の迂回経路所 ・問合せ･苦情対応
要時間情報提供
要時間情報提供・表示内容別経路選択率分
析

・―

・―

・バス等で一度に複数デー ・無線強度により無線局電 ・―波申請要。
タ取得(スマホゲーム)､沿道オフィスの OA 機器アド ・電波状態により取得不可
地域あり。
レス収集する場合あり。
・電波状態により取得不可 ・個人情報保護法のオプトアウト等広報がベスト。
地域あり。
・個人情報保護法のオプトアウト等広報がベスト。

・―

2-12

・容易

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

表2.2.3 連続的計測データの特徴
プローブデータ
ETC2.0

常時/臨時収集
収集対象
収集場所

収集間隔

収集範囲
収集データ

リアルタイム
情報提供の事例
過去データ処理

データ処理の容易性
主な使用用途(実績)

その他

車両メーカープローブ

商用車ﾌﾟﾛｰﾌﾞ

携帯端末データ

CAN データ(例：HONDA インターナビ)(例：㈱トランストロン)(例：KDDI、Docomo、Softbank)(Controller Area Network)(例：㈱ﾃｸﾄﾑ)

常時収集
個別車両
(デジタコ搭載車)
・デジタコ本体

常時収集
端末契約同意者
・携帯端末

臨時収集
車載端末導入車両(CAN 対応車両)
・車載端末本体・車載端末本体/サーバー・1 秒間隔・3 分間隔・リアルタイム・リアルタイム/事故発生時

・富士通デジタコ搭載車

・契約同意者

・なし

・なし

・急減速箇所抽出
・経路選択状況分析
・SA/PA や道の駅休憩状況分析

・自治体等のパーソントリップ ・運転スコア提供とアドバイス
調査
・鉄道会社の流動調査
・高速開通後の観光施設立寄り
状況分析
・解析委託
・―

・運転スコア提供とアドバイス

・車両感知器未設置区間での所 ・バス会社 HP での現在走行位置 ・東北道大規模工事時の所要時 ・熊本地震前後貨物車流動状況 ・群馬県主要観光地流入客の交 ・交差点の事故要因分析や交差
点コンパクト化の効果評価へ
通機関実態分析・道の駅 SA/PA 利用状況分析
間情報提供
情報提供
要時間情報提供の活用
・新規開通前後の一般道を含め ・車 両 感 知 器 未 設 置 区 間 で の ・常磐道全通時経路選択状況分 ・集中工事時貨物車迂回状況､ ・北近畿豊岡道利用者の回遊傾
向分析
経路別所要時間分析
析
ETC2.0 とのﾏｰｼﾞによる所要時
た経路選択状況分析
・九州道城南 SIC 完成前後所要 ・中央環状線全線開通後の大型 ・鉄道会社ダイヤ改正検討間情報提供"
・交通容量低下箇所の抽出
貨物車の経路選択状況分析
時間短縮効果分析
・事故対策効果検証
・国道 13 号新庄市泉田交差点の・埼玉県急ブレーキ箇所抽出
・休憩施設立寄行動分析
道路交通状況分析
・災害後の通過実績情報提供
・災害時の一般道を含めた渋滞
状況分析
・―【富士通デジタコ】【KDDI】
・走行履歴記録情報の ID は 1 日 ・定時性確保の観点から早着時 【HONDA インターナビ】
・H26.9～商用化
・H27 年時点で 150 万台のデー ・R4.8 現在で約 21 万台収集は BS に定刻迄停車。
単位で付与のため､日跨ぎや・約 10 百万人分のデータ保有タ
複数期間での行動分析不可。 ・共同運行の場合､各バス会社
・訪日客向け貸与 Wi-Fi データ
で同一ｼｽﾃﾑ導入の必要性あり
・同一日でもエンジンのオンオ
分析可(5 万人/月)
フで切れるトリップを連続化させる処理必要。
・下流側 RSU 到着まで情報がサーバーに送信されず事故渋滞時のリアルタイム性に難あり。

・テレマティクスデータを用いた道路の安全性評価および関連データの自治体等への販売

常時収集
個別車両

バスロケーションデータ

常時収集
常時収集
個別車両
個別車両
(路線バス)(純正カーナビ搭載車)
・概ね IC 間ピッチの ITS スポッ ・事前に設定したバス停､連絡 ・カーナビ本体
等施設､渋滞多発区間等
ト路側機(RSU)
・可搬式タイプあり
・一般道(直轄)経路情報収集装置・200m 走行毎 or 進行方位 45 度 ・上記事前設定箇所通過時
・日別 15 分単位で集計
以上変化した時点一般道デー
タは前回取得から約 80km 分
・ETC2.0 搭載全車両
・バスロケ搭載車両(各システ ・テレマティクスサービス対象
ム別)車
・DRM ﾘﾝｸ通過平均所要時間
・走行履歴記録情報(時刻､緯度 ・緯度経度､時刻・平均急減速発生地点"
経度､車種･用途)
・マップマッチング処理後の付
加情報(修正緯度経度､DRM ﾘﾝｸ
等)
・所要時間情報
・便別走行位置情報
・大規模工事時の迂回路との所
・所要時間情報
要時間比較
・所要時間信頼性分析
・急減速箇所抽出
・休憩施設選択行動分析
・経路選択状況分析
・道路ネットワーク変化前後経・SAPA 休憩時間分析
路選択行動分析・開通前後所要時間変化分析
・事故渋滞時等の所要時間情報
提供値の妥当性検証
・複雑・複雑(他システムとの連携等) ・解析委託

ドラレコデータ

常時収集
個別車両

・車載端末導入車両
・搭載車および映像撮影範囲(CAN 対応車両)
・位置､速度､時刻､加速度(上下 ・位置､時刻､性別､年齢(契約時 ・GPS､瞬間燃費､車速､回転数､ｱ ・映像、位置情報、加速度情報
前後左右)
登録情報)
ｸｾﾙ開度､加速度等を基本としｵﾌﾟｼｮﾝ 20 種類以上

・解析委託

2-13

・安全運転診断サービス

・なし

・―

・"ｶﾀﾛｸﾞ掲載の利用ｼｰﾝｻﾝﾌﾟﾙ例・高齢家族の運転見守り
・運転スコア/アドバイス
・テレマティクス保険サービス

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢
2.3 国の動きや各機関の取り組み状況
2.3.1 ビッグデータに係る関連法令の整理
交通分野に限らず社会全体でビッグデータを取り扱い、新たな価値を見出すようになった
昨今において、ビッグデータを安全に活用できる仕組みについて政府が中心になって議論を進め、法整備・改正等を行ってきた。
第 5 章で述べる「高速道路における交通ビッグデータの活用」を検討するにあたり、ビッ
グデータに係る関連法令の施行状況等を整理した。
表2.3.1 交通ビッグデータに係る法令
名称【所管、成立/改正年】（１）官民データ活用推進基本法

概要
・ データの適正かつ効果的な活用の推進に関し、基【首相官邸・IT 総合戦略本部、平成 28 年成立】
本理念を定め、行政手続や民間取引のオンライン化等を目指すこととしている。
（２）改正個人情報保護法
・ 個人情報を特定の個人を識別できないように加【個人情報保護委員会、平成 27 年改正】
工した情報を匿名加工情報と新たに定義し、個人情報の適正な流通のための環境を整備している。
（３）不正競争防止法
・ 事業者間の適正な競争を促進するため「不正競争【経済産業省、平成 30 年改正】
行為」に対する救済措置として、民事措置(差止請求権等)や刑事措置を定める法律。
・ H30 の改正において、①データの不正取得等に対する民事措置が創生され、②暗号等のプロテクト
技術の効果を妨げる行為に対する規制が強化される。

（令和 5 年末時点）

2-14

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢(1) 官民データ活用推進基本法（平成 28 年成立）
【目的】
日本が直面する少子高齢化等の社会情勢変化への対応において、インターネットその他の高度情報通信ネットワークを通して流通する多様な
ビッグデータを適正かつ効果的に活用する環境整備が求められている。
上記を鑑みて、官民データの適正かつ効果的な活用（以下「官民デー
タ活用」）の推進に関し、基本理念を定め、国・地方公共団体及び事業者の責務を明らかにし、各種基本計画
等の策定、官民データ活用の推進に関する施策を総合的かつ効果的に推進することで、国民が安全・安心して暮らせる社会及び快適な生活環境を実現させる（図 2.3.1）

図2.3.1 基本法の考え方
資料：内閣官房情報通信技術総合戦略室「官民データ活用推進基本法について」(H29.2)【基本理念】①

自立的で個性豊かな地域社会の形成、新事業の創出、国際競争力の強化等を図り、活力ある日本社会の実現に寄与②

官民データ活用により得られた情報を根拠とする施策の企画及び立案により、効果的
かつ効率的な行政の推進に資する（EBPM：根拠に基づく政策立案)③

官民データ活用の推進に当たって、以下について留意する。
・ 安全性及び信頼性の確保、国民の権利利益、国の安全等の保護・ 国民の利便性の向上に資する分野及び当該分野以外の行政分野での情報通信技術の更なる活用
・ 国民の権利利益を保護しつつ、官民データの適正な活用を図るための基盤整備
・ 多様な主体の連携を確保するため、規格の整備、互換性の確保等の基盤整備
・ AI、IoT、クラウド等の先端技術の活用

2-15

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢【官民データとは】
電磁的記録※1 に記録された情報※2 であって、国若しくは地方公共団体又は独立行政法人
若しくはその他の事業者により、その事務又は事業の遂行に当たり管理され、利用され、又は提供されるものをいう。（2 条）※1 電子的方式、磁気的方式その他人の知覚によっては認識することができない方式で作られる記録をいう。
※2 国の安全を損ない、公の秩序の維持を妨げ、又は公衆の安全の保護に支障を来すことになる
おそれがあるものを除く。

【官民データの容易な利用等】
基本理念に基づき、国や地方公共団体が保有する官民データを、個人や法人の権利権益・国の安全等が害されないようにしつつ、国民がインターネット等を通じて容易に利用できるよう、「二次利用可能なルールの適用」「機械判読性のあるデータの価値」等の措置が講じられた（図 2.3.2）
本基本法に基づき、国は「3 次元データの利活用の推進」「運行情報のオープンデータ化」「自動運転関連のプロジェクトの円滑・迅速な推進」等の交通ビッグデータに関連した施策を推進した（表 2.3.2）。

図2.3.2 基本法のオープンデータに関する規定と活用イメージ
資料：内閣官房情報通信技術総合戦略室「政府におけるオープンデータの取り組み」（H29.10）2-16

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

表2.3.2 官民データ活用推進基本法に基づく「交通ビッグデータ」に関連する国の施策
施策番号
38

施策名
i-Construction の推進による 3 次元データの利活用の推進39

交通事故及び犯罪にかかる情報の公開の在り
方の検討

41

公共交通機関の運行情
報(位置情報等)等のオープンデータ化

123

交通規制情報の集約・提供の高度化、普及促進

176

ダイナミックマップの開発、管理・配信技術の確立

189「官民 ITS 構想・ロード
マップ」に基づいた取組
みの推進

190

自動運転にかかる実証
プロジェクトの円滑・迅
速な推進

209

全国主要交差点への信号交差点到着時の信号灯火に関する情報等を提供するインフラ整備及び車載器の普及概要
H31 年度までに、橋梁・トンネル・ダム等の工種に加え、維持管理を含む全てのプロセスにおいて ICT、3
時点データ等を活用するための基準類を整備するとともに、プラットフォームを構築し、オープンデー
タ化を推進。
交通事故情報及び犯罪情報については各種統計デー
タで公表されているが、更なる粒度の細かいデータを公開することによって、関係団体や地域住民等による自主的な交通事故防止対策及び犯罪抑止対策を促進することができる可能性。
H29 年度に官民で諸課題を検討し、H30 年度から順次取組みを開始。H32 年度までにオープンデータを活用した公共交通機関の運行情報等の提供を開始する
ことを目指す。
各都道府県警察が管理している交通規制情報のフォーマットの統一化を推進し、H30 年度以降、運転者による交通規制情報の的確な把握や自動運転への利活用に向けて、交通規制情報管理システムを普及促進する。
自動運転システムに用いるダイナミックマップの開発、管理・配信技術を確立し、ダイナミックマップ等の実用化に向けた検証を推進。H32 年の自動車専用
道路での自動運転システム(準自動パイロット)実現等を図る。
自動運転に必要となる官民それぞれが保有するデー
タのダイナミックマップへの活用方法についてオー
プンデータ化を含めて検討し、H32 年以降の高度自動運転の社会実装を実現する。
生産年齢人口の減少が見込まれる中、地域における公共交通網の維持、人手不足が深刻化している物流分野への対応等が喫緊の課題であることから、自動運転に関する実証プロジェクトを積み重ねること
で、自動運転の社会実装を実現する。
交通量および交通事故死者数の多い路線に、順次
TSPS(信号情報活用運転支援ｼｽﾃﾑ｢Traffic Signal
Prediction Systems｣)の整備を実施し、右折時の事故が多い交差点に順次 DSSS(光ﾋﾞｰｺﾝを活用した安全
運転支援ｼｽﾃﾑ※2)の整備を実施する。
※2:関連部品の製造停止等による保守が困難な状況のため R9.3/31 運用終了

担当省庁
国土交通省

警察庁

国土交通省

警察庁

内閣官房
内閣府
警察庁
総務省
経済産業省
国土交通省

警察庁

資料：首相官邸「官民データ活用推進基本計画に関する国の施策一覧」（H29.7 時点）

2-17

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢(2) 改正個人情報保護法（平成 27 年改正）
この法律は、高度情報通信社会の進展に伴い個人情報の利用が著しく拡大していることに鑑み、個人情報の適正な取り扱いに関し、基本理念及び政府による基本方針の作成その他の
個人情報の保護に関する施策の基本となる事項を定め、国及び地方公共団体の責務等を明らかにするとともに、個人情報を取り扱う事業者の遵守すべき義務等を定めることにより、個
人情報の適正かつ効果的な活用が新たな産業の創出並びに活力ある経済社会及び豊かな国民生活の実現に資するものであることその他の個人情報の有用性に配慮しつつ、個人の権利利益を保護することを目的とする（個人情報保護法の目的（第 1 条）（図 2.3.2）。

図2.3.3 法改正のポイント
資料：個人情報保護委員会事務局(H29.6)「改正個人情報保護法の基本」

2-18

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢【個人情報保護法下での「交通ビッグデータ」の活用】「個人情報」として扱われるカーナビ等の走行位置履歴情報を、特定個人のデータとして識別できない・復元できない「匿名加工情報」に加工し利活用することで、より精度の高い渋滞予測が提供できるようになり、利用者(国民)の生活の質の向上への寄与が見込まれる。
ただし、匿名加工情報を取り扱う事業者は、個人情報を適切に加工することが法律によって定められており、また情報漏洩の防止や苦情の処理・適切な取り扱い措置と公表といった安全管理措置が求められる（図 2.3.4）。

図2.3.4 ビッグデータにおける匿名加工情報制度の適用
資料：個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン(匿名加工情報編)」

2-19

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢(3) 不正競争防止法（平成 30 年改正）
不正競争防止法は、事業者間の公正な競争及びこれに関する国際約束の的確な実施を確保するため、不正競争の防止及び不正競争に係る損害賠償に関する措置等を講じ、もって国民経済の健全な発展に寄与することを目的とした法律である。
【基本理念】価値あるデータの流通環境整備に向けた対応
データは複製・提供が容易であるため、不正な流通が生ずると被害は急速かつ広範囲に拡大するおそれがある。価値のあるデータであっても、①著作権法の対象※1 とはならな
い、又は、②他社との共有を前提とした「営業秘密※2」に該当しない場合、その不正流通を差し止めることは困難であるため、救済措置等を設ける必要がある。
※1 プローブデータ等は「創作性が認められない」ため、著作権法の保護を受けない※2 自動車所有者が事業者であり、秘密としてプローブデータを管理している場合のみ不正競争防止法(営業秘密)の保護を受ける

価値あるデータのうち、一定の要件を満たしたデータを「限定提供データ」とし、悪質性の高いデータの不正取得・使用等を不正競争防止法に基づく「不正競争行為」と位置づけることにより、救済措置として差止請求権等(第 2 条第 7 項目)を設ける（図 2.3.5）。
【第 2 条第 7 項目(定義)】
この法律において「限定提供データ」とは、業として特定の者に提供する情報として電磁的方法により相当量蓄積され、及び管理されている技術上又は営業上の情報(秘密として管理されているものを除く)という。

図2.3.5 不正競争事例
資料：経済産業省知的財産政策室「不正競争防止法平成 30 年改正の概要」
経済産業省(R2.6 公開)「データ利活用のてびき」
経済産業省(H29.10)「Connected Industries 実現のためのデータ関連制度の整備検討」

2-20

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢【「限定提供データ」として捉える「交通ビッグデータ」の活用】
企業が保有する高精度な地図データやプローブデータのような価値のあるデータを、法律のもとで安全に他企業や自治体へ提供し利活用してもらうことで、新たなサービスや製品の価値向上に役立たれることが見込まれる（図 2.3.6）。
なお、悪質性の高いデータの不正取得・使用等を「不正競争行為」と位置づけることにより、救済措置として差止請求権等を設けている。

図2.3.6 「限定提供データ」の活用イメージ
資料：経済産業省(R2.6 公開)「データ利活用のてびき」

2-21

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢
2.3.2 交通ビッグデータに関する最近の話題
交通ビッグデータに関連する最新の国の情勢や各交通機関、物流事業者、通信事業者等
における取組みや情報を、各機関のホームページの新着情報、新聞等のメディア、学会論
文集等を用いて確認・収集し「(1)交通ビッグデータ関連」「(2)自動運転関連」「(3)EV 関連」「(4)MaaS 関連」「(5)インフラ維持管理・事故対策関連」に分類し整理した。
また海外の調査機関や web サイト等を参考に、国外の交通ビッグデータに関連する取組
み等の最新の情報も収集・整理した。
表2.3.3 国内事例の整理対象の機関・媒体
大分類

小分類

主な機関・媒体名

官公庁

－

民間
企業

高速道路
会社
自動車
業界

国土交通省、総務省、内閣府、経済産業省、警察庁、官公庁、日本政府観光局、東京都
NEXCO 東日本、NEXCO 中日本、NEXCO 西日本、首都高速道路、名古屋高速道路、阪神高速道路
トヨタ自動車、日産自動車、本田技研、マツダ自動車、
スバル、スズキ、日野自動車、いすゞ自動車、三菱ふそう
JR 東日本、JR 東海、JR 西日本、JR 四国、JR 九州、JR 貨
物、WILLER、小田急電鉄、東急電鉄、京浜急行、みちのりホールディングス、ANA ホールディングス
ヤマト運輸、佐川急便、西濃運輸、日本運輸、日本郵船、
商船三井、川崎汽船
JTB、HIS、近畿日本ツーリスト
ヴァル研究所、MONET、日立総合製作所、ナビタイム、コ
ロプラ、NEC、東京海上日動、パーク 24、出光興産、富士通交通・道路データサービス、日立製作所、住友電工
ソリューションズ、ゼンリンデータコム、Agoop、ALBERT、レスキューナウ、ダイナミック基盤企画、ナイトレイ
住友電工ソリューションズ
交通工学研究発表会、土木計画学発表会
日経新聞、旬刊高速道路、日刊建設工業新聞、マイナビ
ニュース等
ロジビズ、月刊道路、交通工学

公共交通
機関
物流業界
旅行業界
情 報 ・
MaaS
業界

その他
(メディア)

その他
学会論文
新聞等
専門誌

（対象：令和 2 年～令和 5 年）
表2.3.4 海外事例の整理対象の機関・媒体
分類

主な機関・媒体名

WEB サイト専門誌

Traffic Technology TodayITS International
ITS International MagazineWORLD HIGHWAYS 等
世界交通学会(WCTRS)ITS ジャーナル

調査機関等（対象：令和 4 年）

2-22

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢(1) 交通ビッグデータ関連
1) 自動車交通
交通ビッグデータのうち、近年利用が盛んな「自動車交通分野」に関連する記事や取組みを収集・整理した。
表2.3.5 自動車交通に関する最近の取組み等（１）
記事名/取組み

関係機関

（日付順）

E1 東名高速道路で AI による新しい渋滞
R3
NEXCO 中日本、予測の実証実験をおこないます1)
NTT ドコモ（プレス・R3.10.15)『カーナビタイム』、サグ部での速度低下
2) を抑制する案内を提供開始
ナビタイムジャパン（プレス・R3.12.16)

東京港の混雑を即時把握 コンテナ埠頭
出入りのトラック ゲート通過の時間公3)
東京都
表 全国で初、GPS 活用

関連データ・
技術・法律等
モバイル空間統計、
NEXCO 保有の渋滞実績、
規制情報
高精度地図データ、プローブデータ(アプリ)、渋滞統計データ（自社）等
トラック搭載 GPS デー
タ(港湾出入車両)（日経新聞・R3.8.2)

AI とビッグデータを活用して交通管制シ
ステムや信号制御の高度化を図り、交通の4)
東京都/警視庁
更なる円滑化を推進

交通統計、気象情報、民プロ、AI 技術

（プレス・R3.7.31)

Honda ドライブデータサービス「旅行時間表示サービス」を 8 月より提供開始 ～5) Honda 車 370 万台の走行データを活用して 本田技研
渋滞を低減～

自社プローブデータ(インターコネクト)（プレス・R3.8.19)

パナソニック等／ETC2.0 を用いた車両運
パナソニック、スマート ETC2.0 プローブデータ
6) 行管理サービス開始
ドライブ、他
等（プレス・R3.9.7)

ホンダ、走行データで稼ぐ 道路・街の混
7) 雑を分析し外販 BMW・GM「取引所」活用 ホンダ（日経新聞・R3.9.7)

プローブデータ(自社)、
道路・街の混雑状況等【凡例】海外：海外事例

2-23

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

表2.3.6 自動車交通に関する最近の取組み等（２）
記事名/取組み名

関係機関

（日付順）

関連データ・
技術・法律等

通学路安全支援システ
三井住友海上、通学路安全支援システムに
R4
三井住友海上火災保険、ム、地図データ、事故デ
事故データを連携‐地図上に可視化
8)
マップル（プレス・R4.4.20)
ータ『AI 渋滞予知』
モバイル空間統計、
2022 年 7 月 28 日より、京葉道路でも実 NEXCO 東日本、
9)
NEXCO 保有の渋滞実績、
NTT ドコモ
証実験を開始規制情報、AI 技術（プレス・R4.7.27)

ホンダ、安全運転で割り引きの保険
10) データを活用

走行（日経新聞・R4.8.1)

本田技研、損害保険ジャパン等

住友ゴム、タイヤでデータ取得 自動車業
11) 界の基盤技術に
住友ゴム工業（日経新聞・R4.8.2)

Aimsun プロジェクトの C-Roads Spain の
12) V2X サービスの初期検討(DAY1)の効果検証
Aimsun
海外 が完了走行データ、自動車保険
タイヤから得られるデータ、センシングコア技術(住友ゴム独自技術)
CV2X、交通シミュレーシ
ョン（ITS International Magazine・R4 年 5/6 月号)

MTA,13) ヘイデン AI が NY のバスに搭載
海外(ITS International・R4.8.10) Hayden AI

AI 技術

ドライブレコーダーAI 解析技術を活用しトヨタモビリティ基金、た高齢者安全運転
デンソー、東京海上日動 AI 運転診断システム
14)
支援の実証実験を豊田市で実施
火災保険 等（プレス・R4.9.6)

Topcon と Vodafone が位置情報精度を向上 Vodafone、
15)
Topcon Positioning
させる
海外

precisepositioning system

オンボード処理が可能な画像認識トラカ
Miovision
ンの提供開始海外

video-based traffic
data collection
solution（ITS International・R4.9.9) Systems

16)(ITS International・R4.9.20)

Secretary of State forTransport,noise camera
海外（ITS International・R4.10.18)
MicrodB
Emovis AET が RITBA(ロード島道路公社)
all-electronic
18)
Emovism, RITBAを動かし続ける
海外
tolling (AET) system17) 英国、騒音カメラの試験運用を開始（ITS International・R4.10.24)

人と分かり合える独自の AI、協調人工知
能「Honda CI」を
19)
本田技術研究所活用した CI ﾏｲｸﾛﾓﾋﾞﾘﾃｨ技術を公開

AI、マイクロモビリティ（プレス・R4.11.2)

NEXCO 中日本、ビッグデータと AI を活用
20) した渋滞予測の実証開始
NEXCO 中日本
（プレス・R4.11.16)

米・Charlotte 市の道路利用者をつなぐ安21)
City of Charlotte
全アプリ
海外

高速道路ビッグデータ
渋滞予測
App、位置情報（ITS International・R4.11.24)【凡例】海外：海外事例

2-24

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

表2.3.7 自動車交通に関する最近の取組み等（３）
記事名/取組み名

関係機関

（日付順）

交通事故リスクを見える化
R4
テム販売開始22)

関連データ・
技術・法律等

MS&AD がシス
MS&AD

AI、交通事故リスク分析

Born2Global Centre

CCTV、画像解析技術（日経新聞・R4.11.29)

23) BlueSignal がバンコクの交通量を予測
海外(ITS International・R4.12.14)

ドライブレコーダーを活用した事故防止
支援サービス24)
東京海上日動火災保険「クーポンチャレンジ」の提供開始（プレス・R4.12.26)

ドライブレコーダー映像で渋滞把握
25) データなど実証

NTT（日経新聞・R5.1.11)

NTT データ、ゼンリン、
アルプスアルパイン

ドラレコデータ活用、イ
ンセンティブ付与＆安全対策
ドラレコ映像活用、渋滞
緩和【凡例】海外：海外事例

2-25

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢
2) 人流
交通ビッグデータのうち、以前から利用されていたもののコロナ禍を経て利用が活発になった「人流」分野に関連する記事や取組みを収集・整理した。
表2.3.8 人流に関する最近の取組み等
記事名/取組み名
R2
1)

新型コロナウイルス対策支援のため、モビリティデータを利用可能に

関係機関

関連データ・
技術・法律等Apple

携帯端末データ（プレス・R2.4.14)

静岡県藤枝市、街づくりに人流データ活用
R3
静岡県藤枝市、ロケーシ LiDAR 等光学センサー、
東大発新興と2)ョン・マインドGPS データ(NTT ドコモ)
（日経新聞・R3.9.21)

Agoop と USRA が地球温暖化の抑止に向け
人流データ(Agoop 保有
た人流データ有用性の検証について共同 Agoop、USRA、ソフトバン
3)
人流や交通量変化)、大ク
研究を開始
気汚染物質量データ（プレス・R3.9.22)

師走の「密」AI で回避 密予測し換気提案
マスク着用を検知 空港などで重点殺菌 村田製作所、パナソニッ 人工知能、CO2 濃度セン
4)ク、神戸大学等
サー、人流データも（日経新聞・R3.12.14)

JR 東日本、Suica 利用データ統計化
R4
情報配慮し提供
5)

個人
JR 東日本Suica 利用履歴

（日経新聞・R4.1.20)

JNTO 公式アプリ「Japan Official Travel
App」を活用した外国人旅行者の位置情報
6)
日本政府観光局
データを公開アプリ位置データ、法務
省入管データ（プレス・R4.7.20)

MetCom 株式会社との取組み
7)

垂直測位パ

イロットサービスと 人 流データを用いた

Agoop、MetCom

携帯端末の気圧センサ
ー情報、人流データ

ソフトバンク

基地局データ(ソフトバ
ンク端末の位置情報分析検討について（プレス・R3.8.24)

人流解析、地方でも展開
8) が自治体向け

ソフトバンク系（日経新聞・R4.9.7)

ヤフー・データソリューション、飲食店やスーパーなどの小売店を対象とした、店舗
9) の人流データ分析機能「施設来訪者分析」Yahoo! JAPANを年内に提供開始

人流データ（プレス・R4.10.5)

日本通運系 NX 総研、倉庫人員を最適配置
10) 動線データで
NX 総合研究所

動線データ（日経新聞・R4.11.1)

ソニー、カメラの画像から人流など解析のソニーグループ、
11) ウェブサービス
ホンダ（日経新聞・R4.11.9)

画像認識 AIエッジ AI センシングプ
ラットフォーム

西新宿エリアにおけるスマートポールを 東京都デジタルサービス局
スマートポール
デジタルサービス推進部
12) 活用したプロジェクトの採択について
人流データ（プレス・R4.12.26) 小田急電鉄【凡例】海外：海外事例

2-26

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢
3) 都市
交通ビッグデータのうち、「都市」分野に関連する記事や取組みを収集・整理した。
表2.3.9 都市に関する最近の取組み等
記事名/取組み名

関係機関

関連データ・
技術・法律等

デジタルツインの実現に向けてデータ連R3 携を拡充 ～3D 都市モデル（PLATEAU）及 国土交通省、国土技術政 都市モデルデータ、国土
1) び国土地盤情報の連携データ拡充～
策総合研究所
地盤情報（プレス・R3.10.5)

2)

屋内ナビサービスを体感しよう！
（プレス・R3.7.20)

国土交通省

国交省／データベース「ｘＲＯＡＤ」を構
築／道路の現況を電子空間に再現、民間公
3)
国土交通省
開も
（建設工業新聞・R3.9.14)

屋内測位技術、AR 等
国土地理院地図データ、
道路ネットワークデー
タ、
構造物データ、CIM データ、3D 点群データ等

さくらインターネット、衛星データで駐車
衛星データ、機械学習・スペースを自動検出するツールを無料提 さくらインターネット、
4)
ディープラーニング技他
供術(AI 技術)（マイナビニュース・R3.8.19)

土地の持つポテンシャルを衛星データ解
析で高める。S-Booster 発の衛星データ解
5)
天地人
析企業「天地人」

衛星データ、天地人コン
パス(解析サービス名)（YAHOO!JAPAN ニュース・R3.8.27)

レンタサイクルの位置
会津若松市、三菱商事、マ情報、利用者属性・購買
ップル、NTT（日経新聞・R3.7.2)
履歴等
モビリティテクノとゼンリン、タクシー走 モビリティテクノロジーズ、
R4
AI 搭載ドライブレコー
らせ地図更新ゼンリン
7)
ダー、地図データ
位置データで観光支援
6) 分析、消費促す

三菱商事

経路

（日経新聞・R4.5.9)

あいおいニッセイ、事故データと SNS で災
あいおいニッセイ
8) 害リスク調査
同和損害保険（日経新聞・R4.6.20)

9)

道路施設の詳細な点検データの公開開始（プレス・R4.7.12)

国土交通省道路局

MMS による三次元点群データ等の提供事業
10) を開始
国土交通省道路局（プレス・R4.8.19)

3D 都市モデルの整備・活用・オープンデー
タ化を推進するための RFI（情報提供依頼）国土交通省
11)
都市局都市政策課を実施します火災保険の事故データ、SNS ビッグデータ、自然
災害リスク、
実証実験
xROAD、全国道路施設点
検データベース、有料データ公開
MMS、三次元点群データ、
有料データ公開

Project PLATEAU（プレス・R4.9.9)

12)

5G の整備状況（令和 3 年度末）の公表（プレス・R4.10.21)

総務省総合通信基盤局
電波部移動通信課

5G 回線【凡例】海外：海外事例

2-27

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢(2) 自動運転関連
ドライバー不足や高齢化、安全性の向上を目的に近年研究開発や普及が進められている自動運転に関連する記事や取組みを収集・整理した。
表2.3.10 自動運転に関する最近の取組み等（１）
記事名/取組み名
R2
1)

関係機関

しずおか自動運転 ShowCASE プロジェク
静岡県交通機関部
ト令和 2 年度実証実験計画（プレス・R2.8.7)

関連データ・
技術・法律等
ローカル 5G
自動運転バス

JR 西日本とソフトバンク、「自動運転・ JR 西日本、ソフトバンク 自動運転・隊列走行技
R3
隊列走行 BRT」の実証実験を開始
術、各種センサー・信技
2)（プレス・R3.9.27)
術
自動運転見据え都市計画
東京都
センサー検知情報(障害3) 都が整備案 磁気マーカー敷設など
物・信号等)、遠隔運行管（日経新聞・R3.12.3)
理システム等
西新宿エリアにおける自動運転移動サー 東京都
自動運転技術、5G 通信技
ビス実現に向けた実証実験の実施及び参 デジタルサービス局
術4)
加者の募集について（プレス・R3.12.15)

自動運転レベル 4、地域交通の足へ安全基 国土交通省
5) 準強化 国交省

保安基準の強化、道路交
通法の改正（日経新聞・R3.12.15)

R4 Cisco と Verizon が AV を限界まで追い込
Cisco,
6) む
VerizonV2X 通信システム、LTE
通信、MEC 技術

アウトレットモール駐車場で AGV ロボットによる自動バレーパーキング実証試験 三菱重工業、
7)
三菱重工機械システム
を開始。

AGV ロボット、自動バレーパーキング海外(ITS International・R4.4.7)（プレス・R4.6.13)

百度、完全無人タクシーを 2 都市で運行
8) 中国初百度(バイドゥ)（日経新聞・R4.8.8)

愛知製鋼、高知の自動運転実験に参加
9) 制御機器を提供

車
愛知製鋼（日経新聞・R4.8.15)

大成建設、月面に適応する「SLAM 自動運転
10) 技術」開発へ
大成建設（自動運転ラボ・R4.8.20)

愛知県、自動運転バス車内で「動く会議室」
11) 検証愛知県（日経新聞・R4.9.1)

12) Autotalks、V2X の開発に拍車をかける
海外(ITS International Magazine・R4 年 7/8 月号)

Autotalks

自動運転タクシー、完全無人
GMP(磁気マーカシステム)、実証実験
SLAM 技術、LiDAR 技術、
スターダストプログラ
ム(国交省)
自動運転バス、動く会議室、実証実験
V2X 通信システム、5G【凡例】海外：海外事例

2-28

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

表2.3.11 自動運転に関する最近の取組み等（２）
記事名/取組み名

関係機関

（日付順）

BRT 専用大型自動運転バスの実用化開始
R4
JR 東日本について
13)

関連データ・
技術・法律等
自動運転(バス)（プレス・R4.9.6)

自動運転バスの走行補助 位置推定精度高日本ペイント・インダス 自動運転、ターゲットラ14) める塗料提供
トリアルコーティングス インペイント（日刊建設工業新聞・R4.9.8)2023 年度に E1A 新東名高速道路 建設中
区間で「高速道路の自動運転時代に向けた
15)
NEXCO 中日本
路車協調実証実験」を実施します

自動運転、V2V（プレス・R4.10.5)

4D イメージングレーダーは、自動運転車
16)のライダーに取って代わる可能性がある Cubtek
海外

4D imaging radar

JR 西日本など、自動運転バスの隊列走行
JR 西日本、
17) 実験を公開
ソフトバンク

自動運転(バス)（Traffic Technology Today・R4.10.12)（日経新聞・R4.10.17)

三菱ふそう／無人自動けん引車（AIT）の三菱ふそうトラック・バ
18) 実証試験を実施
自動運転(牽引車)
ス（LNEWS・R4.11.24)

有料道路で磁気マーカ
19) 転実証 愛知県

日本初の自動運愛知県（日経新聞・R4.10.28)

自動運転(バス)、磁気マ
ーカー

車両搬送用 AGV ロボットによる自動バレ三菱重工、20) ーパーキング実証試験(フェーズ 2)を開始
三菱重工機械システム

バレーパーキング、車両搬送用 AGV ロボット

愛知製鋼、JR 東の自動運転バスで磁気マ21) ーカが初の実用化
愛知製鋼

自動運転、磁気マーカー（プレス・R4.11.18)（日経新聞・R4.11.29)

ボッシュとメルセデス・ベンツの無人駐車
Bosch,
システムの商業利用が承認
海外
Mercedes-Benz

Driverlessparking system

Uber Network で初のロボットタクシーサ
Motional,
23)
ービスがスタート
海外
Uberrobotaxi

22)（Traffic Technology Today・R4.12.1)（Traffic Technology Today・R4.12.21)【凡例】海外：海外事例

2-29

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢(3) EV（電気自動車）関連
地球温暖化等の環境問題に対応する形で近年国内外で普及が進む EV に関連する記事や取組みを収集・整理した。
表2.3.12 EV に関する最近の取組み等
記事名/取組み名

関係機関

関連データ・
技術・法律等

EV 活用を支援するアプリ「eTruck Ready
走 行 デ ー タ 、 Etruck
R3 App」を日本・欧州を含む主要市場で提供 三菱ふそうトラック・バ
Ready App（シミュレー
1) 開始
ス
ションアプリ）（プレス・R3.7.14)

2)

バッテリーEV 戦略に関する説明会（プレス・R3.12.14)

グリーンスローモビリティを活用し、東京都港区の交通課題の解決を目指した実
3)
証実験を実施

トヨタ自動車EV 製造技術等

JR 東日本、東急不動産、 配車アプリ(MONET)、運MONET、KDDI
行車両(カート型)等（プレス・R3.12.15)

都、バッテリーシェア実験
4) 橋区で 3 ヵ月間

EV バイク 板
東京都

EV バイク、
充電スポット

次世代自動車復興ｾﾝﾀｰ

EV、地方（日経新聞・R3.12.15)

EV シフト、地方が先行
R4の 2 倍普及
5)岐阜・愛知は東京（日経新聞・R4.1.21)

高速道路に投入前提 EV「走りながら充電
関西電力、大阪メトロ、する道路」実証へ
6)
走行中給電システム
NEXCO 東日本等 他 2 社
大阪市内の道路で（プレス・R4.7.24)

EV 専用カーナビアプリ『EV カーナビ by
7) NAVITIME』提供開始
ナビタイム（プレス・R4.7.27)

大林組・デンソー、走行中の EV に給電 25
大林組、
8) 年めど実用化
デンソー

EV 専用カーナビ、
EV 充電スタンド検索
走行中給電（日経新聞・R4.9.20)

大成建設、
豊橋技術科学大学、（日刊建設工業新聞・R4.9.22)
大成ロテックオリックスなど EV 充電 5 万基設置へ 政オリックス、
10) 府目標の 3 分の 1
ユビ電
9)

走行中に無線給電

無線給電システム

充電ステーション（日経新聞・R4.9.26)

次世代 EV 充電規格 CHAdeMO3.0(ChaoJi2)
日立インダストリアル
11) 実証プロジェクト参画
プロダクツ

充電規格

（プレス・R4.10.6)

バ ッ テ リ ー 交 換 ス テ ー シ ョ ン 「 Honda
12) Power Pack Exchanger e:」の販売を開始 本田技研工業（プレス・R4.10.25)

バッテリーシェアリン
グ【凡例】海外：海外事例

2-30

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢(4) MaaS（地域・観光・医療 MaaS 等）関連
様々な移動をひとつの「サービス」として捉え、近年民間企業や自治体での導入が進む MaaSに関連する記事や取組みを収集・整理した。
表2.3.13 MaaS に関する最近の取組み等（１）
記事名/取組名

R2
1)

関係機関

関連データ・
技術・法律等

安全・安心・快適な MaaS 社会実装推進と新たな保険サービスの共同開発に受けた JR 東日本
東京海上日動火災保険
業務提携（プレス・R2.7.16)

2)大津市
京阪グループ（プレス・R2.7.31) 日本ユニシス

大津市中心市街地および比叡山周遊の活性化を目指した MaaS 実験を開始予定

バスロケーションシステムにおけるＡI 解
ドラレコ映像(バス⇒サ
R3 析による混雑情報提供開始 ―乗車人数 関東鉄道、みちのり HD、ーバー)、AI 解析、バス
3) 表示は国内初の実施―
他
ロケ等（プレス・R3.10.27)

4)

MaaS の取組みにおける連携拡大について（プレス・R3.10.27)

JR 東日本、JR 西日本

MaaS アプリ開発・連携

マルチタスク車両(移動「オンデマンド医療 MaaS」の実証実験を MRT、MONET Technologies、
式保健室)、配車システ
5) 11 月 4 日に開始
大日本印刷、オリエンタ
ム、オンライン診療シス（プレス・R3.11.1) ルコンサルタンツ
テム等「SAGA Mobility LABO」を発足し、佐賀県
佐賀県、西鉄、JR 九州、 ト ヨ タ の MaaS ア プ リ
6) に「my route」を導入いたします！
トヨタ、他「Myroute」の活用（プレス・R3.12.14)

三浦市内で AI オンデマンド相乗りシャト
R4NearMe、京急中央交通、京 観 光 型 MaaS 「 三 浦ル実証実験開始
7)
急電鉄
COCOON」の活用（プレス・R4.1.19)

MaaS Tech Japan の移動情報統合データ基
盤「TraISARE」、広島県モビリティデータ
TraISARE(移動情報統合
連携基盤に採択
8)
広島県、MaaS Tech Japan
データ基盤)〜広島県全域のデータに基づく交通政策
立案（EBPM）を支援〜（プレス・R4.8.26)【凡例】公共：公共交通に関する MaaS、物流：物流 MaaS、医療：医療 MaaS、海外：海外の MaaS 事例

2-31

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

表2.3.14 MaaS に関する最近の取組み等（２）
記事名/取組み名

関係機関

（日付順）

R4 観光 MaaS の三浦 COCOON、
9) 温室効果ガス排出量削減効果可視化へ
公共

京浜急行電鉄株式会社（ligare・R4.7.15)

EMot で「ドコモ・バイクシェア」「HELLO小田急電鉄
CYCLING」のポート情報を表示
公共10)（プレス・R4.7.20)

長崎県で MaaS アプリ「my route」のサービスを開始します！
11)～官民一体となって長崎県の交通課題解 長崎県
公共
決に取り組みます～

関連データ・
技術・法律等
三浦 COCOON、
温室効果ガ
ス排出量削減効果可視化、環境対策EMot（MaaS アプリ）
、サ
イクルポート、シェアバ
イク
my route( ト ヨ タ 製 のMaaS アプリ)（プレス・R4.8.1)

DNP、高蔵寺ニュータウンの共同研究に周DNP、UR、名古屋大学、
12) 遊を促す
公共 移動最適化サービスを提供
愛知県春日井市（DATEINSIGHT・R4.8.8)

AI 技術、スマートシテ
ィ、DNP モビリティポー
ト

物流ドローン運航の安定した通信環境担
ANA、
物流ドローン、LTE 通信、
13) 保に向け、
ブルーストーンリンクア
物流 基本合意書を締結
飛行ルート確保
ンドサークル（プレス・R4.8.8)

大阪メトロ、MaaS で万博へ
ど交通網変える
公共
14)

自動運転な
大阪メトロ

（日経新聞・R4.8.22)

2022 年度 地域・観光型 MaaSJR 東日本、
15)「回遊軽井沢」のサービスを開始します！
公共
西武ホールディングス

大阪万博、
オンデマンドバス、
自動運転
包括的連携

（プレス資料・R4.8.29)

16) 戦争の霧を切り裂く
海外(ITS International Magazine・R4 年 7/8 月号)

Kyiv 市「鳥取県東部共通パス（JR 因美線、若桜鉄
17) 道、日本交通若桜線共通パス）」による実 鳥取県東部地域 MaaS
公共 証実験
協議会

Kyiv Digital(キエフ市の MaaS アプリ)、戦争による MaaS の変化
地方型 MaaS（プレス・R4.9.8)

東京都心部における「大都市型 MaaS」の実
現に向けて東京メトロ・都営交通の公式ア
都営地下鉄、
18)
プリから「人力車・水上タクシー」を予約
公共
東京都交通局
いただけます！

大都市型 MaaS（プレス・R4.10.13)

OpenMove、イタリア・トレンティーノで19)
OpenMove
Bluetooth の検証実験を開始
海外

Bluetooth

八代市の坂本町地区で実施される「デジタMONET Technologies、
ル医療 MaaS」に参画
医療熊本県八代市デジタル医療 MaaS

（Traffic Technology Today・R4.12.13)

20)（プレス・R4.12.22)【凡例】公共：公共交通に関する MaaS、物流：物流 MaaS、医療：医療 MaaS、海外：海外の MaaS 事例

2-32

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢(5) インフラ維持管理、事故対策関連
インフラの老朽化が進む昨今における人に代わる高精度で効率的なインフラの維持管理、
各種データを活用した事故分析・安全対策が進む近年において、インフラ維持管理・事故対策に関連する記事や取組みを収集・整理した。
表2.3.15 インフラ維持管理・事故対策に関する最近の取組み等（１）
記事名/取組み名
R2
1)

2)

関係機関

AI 技術とドライブレコーダー映像を活東京海上日動火災保険
用した「事故状況再現システム」の導入
Albert（プレス・R2.3.17)

過去の人身事故データや道路情報、店舗情報などのデータと AI を使った交通事
香川県
故危険度予測マップの作成（プレス・R2.3.31)

ひび割れ点検支援システム「VIS&TFC」を開発、販売開始
R3～画像処理により、ひび割れ検査作業の効 日本システムウェア
3)率化と精度向上を実現～

関連データ・
技術・法律等
ドラレコ映像AI 画像解析
事故データ、道路デー
タ、店舗データ、AI 解析

錯視誘発画像特徴強調システム等（Dream News・R3.9.30)

第 5 世代移動通信シス
5G（第 5 世代移動通信システム）を活用しNEXCO
西日本、KDDI
総合
テム、ドローン映像(=SAた高速道路施設管理の高度化等実証実験
4)
研究所の混雑状況)、自走ロボを開始します（プレス・R3.11.24)
ット技術
公用車で道路データ取得 静岡市とユピ
5) テル、カメラや位置情報活用
ユピテル、静岡市
ドラレコ映像、AI 分析（静岡新聞・R3.9.9)

車や歩行者を感知する
関西電力、関西電力送配 センサー（人・車両等を電、京セラ、他
感知し、位置や速度・方（日経新聞・R3.9.29)
位をバスに送信)ドラレコから収集した
東京海上ホールディング
4400 万時間分のデータ
自動車事故の予兆通知サービスの提供に
7) 向けたグローバルベースでの実証実験
ス、東京海上日動火災保 (GPS・加速度・前方映像（プレス・R3.11.11)
険、他等)、事故予知アルゴリ
ズム
ソフトバンクと Honda が 5G SA およびセルラーV2X を活用して、 歩行者とクルマ
本田技術研究所・ソフト 5G-SA 回線-、V2X 通信シ8) による事故低減に向けた技術のユースケ
バンク
ステムース検証を開始
関西電力、電柱が「自動運転の目」
6) 万本寿命予測も270（プレス・R3.11.17)

NEC、5G や AI、4K カメラ映像などの先進
R4 技術を活用し交差点の交通状況測定やイ
日本電気株式会社
9) ンシデント検知に向けた実証実験を開始（プレス・R4.1.26)

損保ジャパン、タクシーの安全運転支援
10) 事故データ提供
損保ジャパンローカル 5G、
MEC(エッジ
コンピューティング)、4K カメラ、AI
事故データ（日経新聞・R4.1.27)【凡例】海外：海外事例

2-33

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

表2.3.16 インフラ維持管理・事故対策に関する最近の取組み等（２）
記事名/取組み名

関係機関

（日付順）

関連データ・
技術・法律等

ジョージア州交通局が V2X を使い高速道 ジョージア州交通局、
The RAY、KIA、路の安全性を向上させる
海外(TrafficTechnologyToday・R4.5.11)
パナソニック

V2X 通信システム

スマートウェイは「我々にとって一番安
National Highways
全な道」
海外

スマート・モーターウ
ェイYUNEX の Green-Wave(青信号の波)の準備
Yunex Trafficが整う
海外

Signal2X システム

11)

12)

(TrafficTechnologyToday・R4.5.12)

13)（ITS International Magazine・R4 年 5/6 月号)

インフラ事業者の DX 実現に向けたデジ
R4 タルツインソフトウェア「TRANCITY」のサ Calta、JR 東日本コンサル デジタルツイン、
DX、
3次
14) ービス開始について
タンツ、JR 東日本
元地図データ（プレス・R4.5.23)

NEC、NEXCO 中日本へ光ファイバセンシン
グ技術を活用した交通状況の高精度監視
15)
NEC、NEXCO 中日本システムを納入（プレス・R4.5.24)

道路補修にスマホや AI 活用
16) 常時通報も静岡県内で静岡市、藤枝市等（日経新聞・R4.6.16)

渋谷駅での異常を AI カメラで予測‐マク
東急セキュリティ、
17) ニカが実証実験
マクニカ（マイナビニュース・R4.7.1)

18)

ワーカーのデータメタバースで共有（日刊建設工業新聞・R4.7.11)

H2L、乃村工芸社

NEC、衛星 SAR と AI を活用し、橋の崩落に
19) つながる重大損傷を発見する技術を開発 NEC（プレス・R4.7.6)

20) シドニーのバスに道路データの役割を
海外

高精度監視システム、光ファイバセンシング技
術、AI 技術
ドライブレコーダー、AI技術、道路点検AI 技術、画像解析、実証
実験
メタバース、業務管理
センシング技術、AI 技術、変位予測ニューサウスウェールズ AI 技術、センサー搭載バス(ITS International・R4.7.22) 州

MS&AD、7 億の走行データから交通事故危
自動車事故発生リスク
MS&AD インシュアランス
険度マップ
予測、危険度マップ、AI
21)
グループ
自治体に販売 損保依存から脱却
技術（日経新聞・R4.8.17)

鉄道業界におけるローカル 5G を活用した
22) 実証実験について
住友商事、東急電鉄

ローカル 5G、線路点検（プレス・R4.9.14)

信号設備における AI を活用した輸送安23) 定性向上に向けた取組み
JR 東日本AI、復旧支援システム（プレス・R4.11.8)

北陸新幹線で AI を用いた「着雪量予測モ24) デル」の本運用を開始します
JR 西日本AI、着雪量予測モデル（プレス・R4.11.8)【凡例】海外：海外事例

2-34

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

表2.3.17 インフラ維持管理・事故対策に関する最近の取組み等（３）
記事名/取組み名

関係機関

（日付順）

25)

NEC とバージニア工科大学交通研究所、
AI ベースの映像解析を活用し交差点に NEC
おける安全・安心の向上に向けた共同実 バージニア工科大学交
通研究所
証を実施

関連データ・
技術・法律等

AI 映像解析技術（プレス・R4.11.10)

豪州・キャンベラのドライバーへの最後
Acusensus
通告
海外
26)

AI 映像解析技術(ITS International・R4.11.23)

27)
海外Bolt と Drover の親切心
(ITS International・R4.11.30)

Bolt
DroverAI 映像解析技術

米国・アリゾナの砂塵は Vaisala によっ Vaisala
PWD
Arizona Department ofて解決される海外visibility sensors(ITS International・R4.11.30) Transportation (ADoT)
28)

Valerann がチリで完全遠隔型の高度交
Valerann,
通マネジメントシステムを配備
海外
Openvia Mobility
29)（Traffic Technology Today・R4.12.9)

Advancedtraffic management
systems【凡例】海外：海外事例

2-35

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢
2.4 将来の高速道路事業に関係しうる取組み
最近の話題として整理した 2.3.2 の記事や取組みのうち、特に将来の高速道路事業に関係しうる取組み等を選び、次頁以降に整理した。
選出した取組みの一例として、「タイヤセンサーから取得した各種データによる自動車の安全性の向上」「衛星データを用いた駐車状況の把握」「ドラレコ映像を活用した道路維持管理分野等への導入」等、現在の高速道路事業に用いられていないデータの利活用事例や実証実
験中の事例等を整理した。
なお、整理した取組み等は後述する第 5 章「高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期展望」を検討する際の参考とした。

2-36

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

表2.4.1 将来の高速道路に関係しうる取組み（１）
将来の高速道路に関係しる取組み

1)

民間プローブデータを活用した渋滞ボトルネックの特定および速度低下の抑制の案内2)

タイヤから得られる各種データを基に自動車の安全性向上

参考資料：「『カーナビタイム』、サグ部での速度低下を抑制する案内を提供開始」（ナビタイム）
参考資料：「住友ゴム、タイヤでデータ取得 自動車業界の基盤技術に」(住友ゴム工業)

3)
ビッグ
データ

自
動
車
交
通

保有する過去の交通量・速度・渋滞や降雨量と当日の交通量や降水量との関係性から渋滞を予測
参考資料：「NEXCO 中日本、ビッグデータと AI を活用した渋滞予測の実証開始」(NEXCO 中日本)

4)

レンタカーの車載ドラレコが撮影する交通状況を専用アプリで確認することで経路選択の参考に
参考資料：「ドライブレコーダー映像で渋滞把握

5)

AI で算出した潜在的な交通事故リスクを可視化し自治体等に販売
参考資料：「交通事故リスクを見える化

6)NTT データなど実証」(NTT データ等)

MS&AD がシステム販売開始」(MS&AD)

海外 専用アプリを利用して先々の信号現示や交通状況を可視化
参考資料：「米国・Charlotte 市の道路利用者をつなぐ安全アプリ」(City of Charlotte US)

7)

海外 騒音基準を超える車両の取り締まりが騒音カメラによって可能に
参考資料：「英国政府、騒音カメラの試験運用を開始」(英国政府、MicrodB)8)人流

スマートポールの人流データ等を活用した公共施設管理の効率化検証が進められる参考資料：「西新宿エリアにおけるスマートポールを活用したプロジェクトの採択について」(東京都、小田急電鉄)

9)

衛星データを用いた駐車場状況の把握
参考資料：さくらインターネット、akkipa 等

都市

10) AI 搭載ドライブレコーダーで高速道路の地図情報を更新
参考資料：「モビリティテクノとゼンリン、タクシー走らせ地図更新」(MoT、ゼンリン)

11) 令和 5 年度末には全人口カバー率 95%を目指す
参考資料：「5G の整備状況（令和 3 年度末）の公表」(総務省)

12) 自治体による自動運転社会を見据えた取組み
参考資料：「自動運転見据え都市計画

都が整備案 磁気マーカー敷設など」（東京都）

13) 路車間通信技術等を用いた高速道路の高度化メニューや新規ビジネスの創出を検討
参考資料：「2023 年度に E1A 新東名高速道路 建設中区間で『高速道路の自動運転時代に向けた路車協調実証実験』を実施します」(NEXCO 中日本)

14) 運転手 1 名で数百人規模の乗客を運べるようにしローカル線等での実用
化を目指す
自動運転

参考資料：「JR 西日本など、自動運転バスの隊列走行実験を公開」(JR 西日本)

15) 大型商業施設におけるバレーパーキング実証実験を実施
参考資料：「車両搬送用 AGV ロボットによる自動バレーパーキング実証試験（フェーズ 2）を開始」(三菱重工等)

16) 県が自動運転に関する技術をテストする環境を企業に提供しビジネスモデルの確立を進める
参考資料：「有料道路で磁気マーカ

日本初の自動運転実証愛知県」(愛知県、愛知製鋼)

17) 自動運転を補助するターゲットラインペイントの実証実験が進む
参考資料：「自動運転バスの走行補助
ルコーティングス）

位置推定精度高める塗料提供」（日本ペイント・インダストリア【凡例】海外：海外事例

2-37

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

表2.4.2 将来の高速道路に関係しうる取組み（２）将来の高速道路に関係しる取組み

18) 自治体による EV 社会を見据えた取組み
参考資料：「都、バッテリーシェア実験

EV バイク 板橋区で 3 ヵ月間」（東京都）

19) 走行中給電システムの実証実験が計画される
参考資料：「高速道路に投入前提 EV「走りながら充電する道路」実証へ 大阪市内の道路で」(関西電力、
NEXCO 東日本等)

ＥＶ20) 常時給電の実用化により 24 時間運行可能なバスの普及に期待
参考資料：「大林組・デンソー、走行中の EV に給電 25 年めど実用化」 (大林組、デンソー)

21) 無線給電の高速道路への実装を見据え、技術開発を加速させ、長距離・連続走行の実用化を目指す
参考資料：「走行中に無線給電」(大成建設、豊橋技術科学大学)

22) 県内単位の大規模 MaaS のサービスの開始
MaaS

参考資料①：「SAGA Mobility LABO を発足し、佐賀県に my route を導入いたします！」（さが MaaS 事業
実行委員会）
参考資料②：「MaaS アプリ「my route」のサービスを開始します！～官民一体となって長崎県の交通課
題解決に取り組みます～」(長崎県)23) 並行する鉄道とバス路線を自由に利用できる地方型 MaaS の構築
参考資料：「鳥取県東部共通パス（JR 因美線、若桜鉄道、日本交通若桜線共通パス）」による実証実験(JR 西日本、若桜鉄道)

24) ドラレコ映像を活用した道路維持管理分野等への導入
参考資料：「公用車で道路データ取得法政大学）

静岡市とユピテル、カメラや位置情報活用」（ユピテル、静岡市、

25) 衛星 SAR と AI 技術を組み合わせることで、橋梁の異常なたわみをミリ単位の精度で検知可能に
参考資料：「NEC、衛星 SAR と AI を活用し、橋の崩落につながる重大損傷を発見する技術を開発」(NEC)

インフラ
維持管理
・
事故対策

26) AI を活用した輸送障害発生時の復旧支援システムを開発・導入し、輸送安定性の向上を目指す
参考資料：「信号設備における AI を活用した輸送安定性向上に向けた取り組み」(JR 東日本)

27) 顧客のドライブレコーダーから取得した走行データを AI で分析することで交通事故危険度マップを構築
参考資料：「MS&AD、7 億の走行データから交通事故危険度マップ 自治体に販売(MS&AD)

損保依存から脱却」

28) 海外 運転中のスマホ操作を映像解析により、取り締まることで安全性を向上させる
参考資料：「豪州・キャンベラのドライバーへの最後通告」(ACT、Acusensus)29) 海外 様々な気象状況(雨、風、砂塵等)に対し最適な道路規制を自動的に実施し安全性を図る
参考資料：「米国・アリゾナの砂塵は Vaisala によって解決される」(ADoT、Vaisala)【凡例】海外：海外事例

2-38

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢●ビッグデータ（自動車交通）
1)

取組み：

民間プローブデータを活用した渋滞ボトルネックの特定
および速度低下の抑制の案内
記事名：『カーナビタイム』、サグ部での速度低下を抑制する案内
を提供開始
関係機関(出典)：
ナビタイムジャパン（プレス・R3.12.16)
関連データや技術等： 高精度地図、自社プローブデータ、渋滞統計データ、渋滞対策
高速道路との関係性： ナビ会社が保有するデータで渋滞ボトルネックの特定を行い、独自に渋滞抑止を行っているため、今後の渋滞対策の実施方法が変わっていくことが考えられる（記事概要）
高速道路上のサグ部にて、速度低下しないよう音声で注意喚起する機能を提供開始する。サグ部の抽出は、高精度地図データの標高値から算出した勾配と、ナビタイムジャパン独自のプローブデータによる速度変動や渋滞統計データ等を組み合わせて、渋滞が起こりやすい箇所の特定を行う。

図2.4.2 センシングコア技術概要
資料：ナビタイム・プレス資料

2-39

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

2)

取組み：

タイヤから得られる各種データを基に自動車の安全性向上
記事名：
住友ゴム、タイヤでデータ取得 自動車業界の基盤技術に
(出典)
関係機関
：
住友ゴム工業（日経新聞・R4.8.2)
関連データや技術等： タイヤから得られるデータ、センシングコア技術
高速道路との関係性： 空気圧等のデータが容易に取得可能となるため、低圧の際の注意喚起も容易となり、本線を走行する車両のパンクによる立ち往生や誘発事故を未然に防ぐことが可能となる等、安全性に寄与すると考えられる。

（記事概要）
タイヤから得られる各種データを基にした新事業の育成を急いでいる。自動車の安全性や燃費の向上、道路管理等貢献できる要素は多い。センシングコアという独自技術により、道路と接するタイヤの回転速度やかかる荷重等のデータを取得する。例えば、刻々と変化する道路の滑りやすさを示す摩擦係数の場合、自動車の速度とタイヤの回転速度の関係から算出できる。空気圧等のデータを取得できることから、自動車の安全性を高めるのはもちろん、二酸化炭素（CO2）排出量の低減や燃費向上につながる運転を提案できる。

図2.4.3 センシングコア技術概要
資料：住友ゴム工業プレス資料

2-40

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

3)

取組み：

保有する過去の交通量・速度・渋滞や降雨量と当日の交通量や降水量との関係性から渋滞を予測
記事名：
NEXCO 中日本、ビッグデータと AI を活用した渋滞予測の実証開始
関係機関(出典)：NEXCO 中日本（プレス・R4.11.16)
関連データや技術等： 高速道路ビッグデータ、渋滞予測
高速道路との関係性： 気象状況によって人の行動が変わることから、気象デー
タを既存の交通データと組み合わせることでより精度の高い渋滞予測が可能になる。
AI 分析技術の発展に伴い、今後はより多様なデータを扱った渋滞予測が行われると考えられる。

（記事概要）
E20 中央自動車道上り線 大月
IC～八王子 JCT において、人工知能（AI）により交通渋滞予測をする実証実験を、令和 4 年 11 月 19日（土）から開始。AI による新しい渋滞予測とは、NEXCO 中日本が保有する高速道路ビッグデータ（過去の交通量、速度、渋滞や降雨量等）と、当日の交通量や降水量との関係性から、中央道上り線（東京方面）大月 IC から八王子
JCT の所要時間を予測する。

図2.4.4 所要時間提供イメージ
資料：NEXCO 中日本 プレスリリース

2-41

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

4)

取組み：
記事名：
関係機関(出典)：

レンタカーの車載ドラレコが撮影する交通状況を専用ア
プリで確認することで経路選択の参考にドライブレコーダー映像で渋滞把握
NTT データなど実証
NTT データ、ゼンリン、アルプスアルパイン（日経新聞・R5.1.11)

関連データや技術等： ドラレコ映像活用、渋滞緩和
高速道路との関係性： 既存の交通データや路側カメラを利用した交通状況の把握・情報配信以外のツールとして、新しくドラレコ映像の活用が始まろうとしており、ドライバーの経路選択の新しい情報として期待される。
単に映像を確認するだけではなく、映像解析やプローブ
情報と組み合わせることで、より高い精度の交通状況把握が可能になると考えられる。
（記事概要）
ドライブレコーダーで撮影した映像から交通渋滞の状況を把握できるサービスの実証実験を始めると発表。スマートフォンのアプリで道路の混雑が分かるた
め、利用者が渋滞を避けやすくなるという。
観光客が多い沖縄県で 4 月に実証実験を始め、効果や課題を検証する。レンタカーにドライブレコーダーを搭載し、位置情報付きの映像を設定に応じてシステムに自動でアップロードする。アプリ
上の地図で特定の場所を選択す
ると、その付近を映した映像を見ることができる。

図2.4.5 実証実験のプラットフォームイメージ
資料：NTT データ プレスリリース

2-42

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

5)

取組み：
記事名：
関係機関(出典)：

AI で算出した潜在的な交通事故リスクを可視化し自治体等に販売
交通事故リスクを見える化 MS&AD がシステム販売開始
MS&AD インシュアランスグループホールディングス（日経新聞・R4.11.29)

関連データや技術等： AI、交通事故リスク分析
高速道路との関係性： 保険契約者の走行データや事故データを組み合わせて AI
分析することで、潜在的に事故リスクの高い場所が特定可能となっており、それらを自治体等の道路管理者向けに販売している。
ETC2.0 データと異なり、ドライバーの属性情報が付与された潜在的な事故発生リスクが分かるため、より高度な事故対策が可能になると考えられる。
（記事概要）
自動車事故の潜在的な発生リ
スクを可視化するシステムの販売を始めた。都市開発で新たにできた道路等、事故が起きていない
場所でも人工知能（AI）で発生率を予測。まず自治体に販売し、企業にも広げる。自動運転バスや電動キックスケーターの安全対策等への活用を想定する。
図2.4.6 事故発生リスクの可視化イメージ
資料：MS&AD プレスリリース

2-43

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

6)

取組み：海外記事名：

専用アプリを利用して先々の信号現示や交通状況を可視化
米国・Charlotte 市の道路利用者をつなぐ安全アプリ
原題：Safety app connects Charlotte road users

関係機関(出典)：City of Charlotte（ITS International・R4.11.24)

関連データや技術等： App、位置情報
高速道路との関係性： スマホアプリが目的地や進行方向に応じて、自治体が保有するリアルタイム交通情報を受信し先々でドライバーに交通状況を通知する。
現在ハイウェイラジオアプリが高速道路会社から配信されているが、SA/PA の混雑情報や自動運転時代を見据えた付加価値情報も提供できれば、より利便性の高い情報提供ツールになると考えられる。
（記事概要）ノ ー ス カ ロ ラ イ ナ 州シャ ー ロ ッ ト 市 は 、 交通安 全 を 促 す 専 用 ア プリと し て ”
TravelSafely”を一般公開した。
アプリでは、利用者の行く先々の交差点信号の状況・速度規制等のインフラデータ、さらには横断歩行者やサイクリストの有無等をリアルタイムで表示し、利用する交通モードに関わらず安全に市内を移動できるよう
にした。

2-44

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

7)

取組み：海外記事名：

騒音基準を超える車両の取り締まりが騒音カメラによって可能に
英国、騒音カメラの試験運用を開始
原題：UK begins noise camera trials

関係機関(出典)：

Secretary of State for Transport, MicrodB（ITS International・R4.10.18)

関連データや技術等： noise camera
高速道路との関係性： 映像カメラと集音マイクを組み合わせてリアルタイムに解析することで、規定以上の音量を発する自動車を見分けることが可能となっている。
特に騒音にシビアな都市部を通過する路線において本シ
ステムは有効と考えられ、道路環境の改善への寄与が期待される。
（記事概要）
英国では、交通取り締りが新しい時代を迎えており、同国運輸省は、運転中に違法に騒音を発生させる運転者を検出するための実証実験を開始する。
違法改造マフラー等により規定以上の騒音を発する車のドライバーを特定・追跡するために設計された新時代の騒音カメラ(ビデオカメラと複数のマイクを併用したシステ
ム)は、令和 4 年 10 月 18 日より英国のブラッドフォードに設置され、その後ブリスト
ル、グレートヤーマス、バーミンガムを巡回し、違反車両の取り締まりの実証実験を進める予定である。

2-45

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢●ビッグデータ（人流）
8)

取組み：
記事名：

関係機関(出典)：

スマートポールの人流データ等を活用した
公共施設管理の効率化検証が進められる
西新宿エリアにおけるスマートポールを活用したプロジ
ェクトの採択について「公園管理を効率化する新宿中央公園と利用者の最適なコミュニケーション方法検証」
東京都 デジタルサービス局、小田急電鉄（プレス・R4.12.26)

関連データや技術等： スマートポール、人流データ
高速道路との関係性： 多様な機能を持つスマートポールを活用した実証実験が新宿西口エリアでここ数年公募によって行われている。
小田急電鉄のプロジェクトはスマートポールから得られた人流データを公園施設の管理に活用しようとするもの
で、この取組みは高速道路 SA/PA の維持管理にも活用可能と考えられ、施設管理の効率化が期待される。
（記事概要）「スマート東京」先行実施エリアである西新宿では、５Ｇや高速 Wi-Fi、センサー等の多様な機能を搭載した「スマートポール」を整備し、５Ｇと先端技術を活用したサービスの都市実装に向けて取り組んでおり、この取組みの一環として、本年８月に募集を開始した「西新宿エリアにおけるスマートポールを活用したプロジェクトの募集」について、プロジェクトを決定した。
そのうち、小田急電鉄が行うインフラ保守・点検に関するプロジェクトは、公園管理者と利用者間の効果的なコミュニケーション方法について、スマートポールの人流デー
タ等を活用して検証し、公園管理を効率化させることを目的とした。

図2.4.7 人流データ分析による人の滞留のヒートマップ
資料：東京都 プレスリリース

2-46

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢●ビッグデータ（都市）
9)

取組み：
記事名：
関係機関(出典)：

衛星データを用いた交通状況等の把握
さくらインターネット、衛星データで駐車スペースを自動検出するツールを無料提供
さくらインターネット、akippa、Ridge-i（マイナビニュース・R3.8.19)

関連データや技術等： 衛星データ、機械学習・ディープラーニング技術(AI 技術)、駐車場検出
高速道路との関係性： 衛星データより駐車場の利用状況の確認できることから、高速道路上の交通状況や休憩施設の駐車場利用状況の観測が可能と考えられる。
（記事概要）
衛星データと AI 画像認識技術を使用し、新規駐車場用スペースを自動検出するツー
ル「Tellus VPL」を開発し、Tellus サイト内のマーケットにて提供する。機械学習やディープラーニングをソフトに行われることで、衛星画像に写る空き駐車場を自動的に検知し、駐車場ビジネスの効率化を図る。

図2.4.8 新規駐車場用スペース解析結果イメージ画像
資料：Telliu OS2-47

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

10) 取組み：
記事名：
関係機関(出典)：

AI 搭載ドライブレコーダーで高速道路の地図情報を更新
モビリティテクノとゼンリン、タクシー走らせ地図更新
モビリティテクノロジーズ、ゼンリン（日経新聞・R4.5.9)

関連データや技術等： AI 搭載ドライブレコーダー、地図データ
高速道路との関係性： タクシーに搭載したドライブレコーダーが撮影した映像を解析し、デジタルマップの更新を自動化する実証実験が始まっている。
本線を走る管理車両(パトロール車両)に本システムを活用することで、道路施設の維持管理の効率化が図れると考えられる。
（記事概要）
ドライブレコーダーを使って高速道路の地図情報を更新する実証実験を始めた。モビリティテクノロジーが展開する人工知能（AI）を取り入れたドライブレコーダーが最新の道路標識を検知し、ゼンリンの地図に反映する。自動運転の実用化に不可欠な高精度地図の普及につなげる。

図2.4.9 実証実験イメージ
資料：ゼンリン・モビリティテクノロジープレス資料

2-48

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

11) 取組み：
記事名：
関係機関(出典)：

令和 5 年度末には全人口カバー率 95%を目指す
5G の整備状況（令和 3 年度末）の公表
総務省総合通信基盤局
電波部移動通信課（プレス・R4.10.21)
関連データや技術等： 5G 回線
高速道路との関係性： 大容量・高速通信が可能となる 5G 回線の普及が進んでおり、令和 4 年 3 月末時点で人口カバー率は 93.2%に達した。
安全運転等に係る V2X 通信や自動運転化した際のコンテ
ンツ配信に欠かせないため、一日も早い通信網の整備・普及が期待される。

（記事概要）
携帯電話事業者からの報告に基づき、令和 3 年度末の 5G の整備状況を公表した。
・ 全国の 5G 人口カバー率：
令和 5 年度末 95％、令和 7 年度末 97％、令和 12 年度末 99％
・ 都道府県別の 5G 人口カバー率：
各都道府県 令和 7 年度末 90％程度以上、令和 12 年度末 99％

図2.4.10 都道府県別の 5G カバー率
資料：総務省プレスリリース（一部加筆）

2-49

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢●自動運転12) 取組み：
記事名：
関係機関(出典)：

自治体による自動運転社会を見据えた取組み
自動運転見据え都市計画
都が整備案 磁気マーカー敷設など
東京都（日経新聞・R3.12.3)

関連データや技術等： センサー検知情報、遠隔運行管理システム、自動運転
高速道路との関係性： 磁気マーカーやスマート電柱を使った自動運転補助を自治体で検討していることから、高速道路における自動運
転の参考事例になると考えられる。
（記事概要）
東京都は自動運転技術を有効に活用するための都市づくり案をまとめた。
将来の自動運転社会を見据え、道路や駐車場の整備のあり方等を盛り込んだ。
都民や事業者から意見を募り、令和 3 年度末までに基本的な考え方を策定する。
レベル 3 以上の自動運転
がバス等を中心に普及することを見据え、路車通信が可能な「スマート信号
機」、運転を補助する「磁気マーカー」の敷設等を先行整備するとした。

図2.4.11 自動運転社会を見据えた都市づくりの在り方
資料：東京都 プレス資料

2-50

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

13) 取組み：

路車間通信技術等を用いた高速道路の高度化メニューや新規ビジネスの創出を検討
記事名：2023 年度に E1A 新東名高速道路 建設中区間で『高速道路の自動運転時代に向けた路車協調実証実験』を実施します
関係機関(出典)：NEXCO 中日本（プレス・R4.10.5)
関連データや技術等： 自動運転、V2I、V2V
高速道路との関係性： 自動運転車社会を見据えた V2I 通信技術や活用方法の検討が高速道路会社で行われている。
既存の活用方法以外の新たな V2I 通信技術等を用いた高速道路の高度化メニューの立案・実用化により、より利便性の高い高速道路サービスの提供が期待される。

（記事概要）
自動運転社会に向けて、路車間通信（V2I）の活用により、より安全、安心、快適な走行空間を確保する等、高速道路会社の果たすべき役割を検討。また、高速道路上における車車間通信（V2V）が可能な自動運転車両
を含むコネクテッド車の走行が一般的となり、コネクテッド
車と非コネクテッド車が混在している状態を想定し、路車間通信技術等を用いた高速道路の高度化メニューや新規ビジネスの創出も検討。このような状況において、将来のサービス運用を目指し、実証実験の実
施・検証のため、当該取組みに共同参画する企業や団体を公募した。

表2.4.3 生産性改善の支援イメージ
No.

ユースケース名１
２

路上障害情報の後続車への提供
路面状況や走行環境に応じた最適な速度情報等の提供
車載センサ等を活用した維持管理情報や運行支援情報等
３の収集・提供４
コネクテッド車の緊急停止時における遠隔監視、操作
交通状況に応じた情報提供による高速道路ネットワークの５
最適化
交通状況に応じた車群制御情報の提供による交通容量の
６
最大活用
７
目的地別の追随走行支援
提案１ 風除け走行先行車適正診断
休憩施設内オンデマンド自動運転サービスを想定した駐車提案２スペースの利用効率向上
資料：NEXCO 中日本 プレスリリースより作成

2-51

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

14) 取組み：
記事名：
関係機関(出典)：

運転手 1 名で数百人規模の乗客を運べるようにしローカ
ル線等での実用化を目指す
JR 西日本など、自動運転バスの隊列走行実験を公開
JR 西日本、ソフトバンク（日経新聞・R4.10.17)

関連データや技術等： 自動運転(バス)
高速道路との関係性： 財政的理由で地方部の鉄道路線の存続が危ぶまれる中、現在代替手段として考えられる路線バスの自動運転化や隊列走行に関する実証実験が進められている。
高速バスでも同様な自動運転・隊列走行が実現すれば、トラックの隊列走行と同じように一人のドライバーで安全に乗客を大量輸送できるようになる等、運行の効率化
や人材不足への対応が可能となる。
（記事概要）
滋賀県内の専用テストコースにおいて自動運転で隊列走行するバス高速輸送システム（BRT）の実験を公開した。
最大 4 台のバスを通信で結んで専用道路を自動で運行する仕組みで、緊急時に備えて乗車する運転手 1 人で数百人規模の乗客を運べるようになる。令和 5 年度内に技術を確立し、今後はローカル線の転換手段も視野に実用化を目指す。

2-52

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

15) 取組み：
記事名：

関係機関(出典)：

大型商業施設におけるバレーパーキング実証実験を実施
車両搬送用 AGV ロボットによる自動バレーパーキング実証試験（フェーズ 2）を開始
新開発のスマートフォンアプリで入庫から出庫までの全過程を無人化
三菱重工、三菱重工機械システム（プレス・R4.11.18)

関連データや技術等： バレーパーキング、車両搬送用 AGV ロボット
高速道路との関係性： 車の下に潜り込んで自動的に車両を駐車マスに移動させる車両運送用 AGV ロボットとバレーパーキングシステムの実用化に向けた実証実験が千葉県酒々井市の大型商業施設で 2 度行われた。
バレーパーキングは高速道路 SA/PA において将来利用されることが想定されているが、全ての車両が自車システ
ムでばあれーパーキングができるとは限らないことから、実証実験で使われている AGV ロボットの早期実用化が望まれる。
（記事概要）
フランスのベンチャー企業であるスタンレーロボティク
ス社の車両搬送用 AGV ロボット
“Stan”を用いた自動バレーパ
ーキングの実証試験（フェーズ2）を、千葉県印旛郡酒々井町のアウトレットモール「酒々井プ
レミアム・アウトレット」で 18日から開始した。
図2.4.12 バレーパーキングの利用方法
資料：三菱重工 プレスリリース

2-53

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

16) 取組み：県が自動運転に関する技術をテストする環境を企業に提供しビジネスモデルの確立を進める
記事名：
有料道路で磁気マーカ 日本初の自動運転実証 愛知県
(出典)
関係機関
：
愛知県（日経新聞・R4.10.28)
関連データや技術等： 自動運転(バス)、磁気マーカ
高速道路との関係性： 愛知県は管理する道路を磁気マーカの実証実験の場として企業へ提供している。
同様の取組みを高速道路でも実現すれば、自動運転の補助技術の発展につながると考えられる。

（記事概要）
愛知県常滑市の市街地と中部空港島を結ぶ有料道路「中部国際空港連絡道路」で 28 日、
自動運転バスの実証実験が始まった。道路に埋め込んだ愛知
製鋼の磁気マーカを、車両に取り付けたセンサーで読み取るシステムで誘導する。磁気マーカを使った有料の自動車専用
道路での自動運転の実験は日本初という。愛知県が自動運転に関する技術を試す場を企業に提供し、ビジネスモデルの確立を進める。

図2.4.13 磁気マーカの動作イメージ
資料：愛知県 プレスリリース

2-54

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

17) 取組み：
記事名：
関係機関(出典)：

自動運転を補助するターゲットラインペイントの実証実
験が進む
自動運転バスの走行補助
位置推定精度高める塗料提供
日本ペイント・インダストリアルコーティングス（日刊建設工業新聞・R4.9.8)

関連データや技術等： 自動運転、ターゲットラインペイント
高速道路との関係性： 磁気マーカと異なり省コストで道路に施工できるライン
ペイントの実証実験が行われている。
既存道路への適用も容易であることから、大規模な交通規制・舗装工事をすることなく自動運転を補助するインフラを整備することが可能と考えられる。
（記事概要）
神奈川県藤沢市の慶応大学湘南藤沢キャンパス(SFC)で運行する自動運転バスの走行を補助する特殊塗料を提供した。経路上の路面に塗布した特殊塗料を、バスのレーザーセンサーが読み取ると、走行中の車両位置を推定する精度が高まる。既設道路への適用が容易で、施工費を安く抑えられるとして普及を目指す。

図2.4.14 ターゲットラインペイントの施工
資料：日本ペイント・インダストリアルコーティングス プレスリリース

2-55

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢●ＥＶ18) 取組み：
記事名：

自治体による EV 社会を見据えた取組み
都、バッテリーシェア実験
EV バイク 板橋区で 3 ヵ月間
(出典)
関係機関
：
東京都（日経新聞・R3.12.15)
関連データや技術等： EV バイク、バッテリーシェアサービス
高速道路との関係性： バッテリーシェアサービスの普及も想定されることから、休憩施設の充電設備の多様化が将来必要と考えられる。

（記事概要）
東京都は 14 日、EV バイクの取り外し式バッテリーを利用者同士でシェアする実証実験を始めた。走行時に二酸化炭素を排出しない EV バイクのバッテリーシェアを広域で実証実験するのは初。対象地域は板橋区中心部で、約 3 ヵ月の実験期間を設ける。その際、地域に住む民間人向けに 30 台、民間事業者に 10 台を貸し出し、充電スポットを区
内 15 箇所に設置する。

図2.4.15 交換スポットボックスと EV バイク
資料：板橋区 プレス資料

2-56

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

19) 取組み：
記事名：
関係機関(出典)：

走行中給電システムの実証実験が計画される高速道路に投入前提 EV「走りながら充電する道路」実証
へ 大阪市内の道路で」(関西電力、NEXCO 東日本等)
関西電力、大阪メトロ、NEXCO 東日本、他 2 社（プレス・R4.7.24)

関連データや技術等： 走行中給電システム
高速道路との関係性： EV 化に欠かせない走行中給電システムの実用化に向けた実証実験が始まろうとしている。
高速道路本線上で実用化すれば、電力を多く消費する高速・長距離運転時の「電欠」の心配が減り、安心して EVを利用した移動が可能となる。
（記事概要）NEXCO 東日本がかねて発表していた高速道路の未来像のひとつ、走りながら EV（電気自動車）の充電ができる「走行中給電システム」が、現実のものになりそうです。関西
電力や大阪メトロ等 5 社が令和 4 年 7 月 20 日（水）、令和 7 年の関西・大阪万博の輸送手段として大阪メトロが電気バス 100 台を導入し、その運行管理や充電制御に関する実証実験を行うことを発表。

図2.4.16 実証実験のイメージ
資料：関西電力等プレス資料

2-57

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

20) 取組み：
記事名：
関係機関(出典)：

常時給電の実用化により 24 時間運行可能なバスの普及に期待
大林組・デンソー、走行中の EV に給電 25 年めど実用化
大林組、デンソー（日経新聞・R4.9.20)

関連データや技術等： 走行中給電
高速道路との関係性： EV 化に欠かせない走行中給電システムの実用化に向けた実証実験が始まろうとしている。
高速道路本線上で実用化すれば、電力を多く消費する高速・長距離運転時の「電欠」の心配が減り、安心して EVを利用した移動が可能となる。特に車体の重いトラック
やバスで走行中給電が可能となれば大型車の EV 化と低炭素化がより一層促されると考えられる。
（記事概要）
大林組はデンソーと組み、走行中の電気自動車（EV）に道路から無線給電する技術を開発する。令和 7 年をめどに実用化を目指す。利用が広がる EV だが、給電網の充実が課題になっている。
道路を活用した EV の給電インフラを構築できれば普及に弾みがつく。

図2.4.17 無線給電の概念図と実施状況
資料：大林組 プレスリリース

2-58

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

21) 取組み：
記事名：
関係機関(出典)：

無線給電の高速道路への実装を見据え、技術開発を加速させ、長距離・連続走行の実用化を目指す
走行中に無線給電
大成建設、豊橋技術科学大学、大成ロテック（日刊建設工業新聞・R4.9.22)

関連データや技術等： 走行中給電
高速道路との関係性： EV 化に欠かせない走行中給電システムの実用化に向けた実証実験が始まろうとしている。
高速道路本線上で実用化すれば、電力を多く消費する高速・長距離運転時の「電欠」の心配が減り、安心して EVを利用した移動が可能となる。
（記事概要）
走行中の電気自動車(EV)に無線で電力が連続給電できる道路「TiPowerRoad」の実証実験を開始する。舗装道路内に設けた送電電極に高周波の電気を流すこと EV に搭載した受電電極にも電気が流れる現
象を活用する電界結合方式を採用。
長距離かつ連続走行が可能な実用化システムの確立を目指す。
図2.4.18 無線給電道路のイメージ
資料：大成建設 プレスリリース

2-59

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢●ＭａａＳ
22) 取組み：
記事名：

県内単位の大規模 MaaS のサービスの開始
MaaS アプリ「my route」のサービスを開始します！～官民一体となって長崎県の交通課題解決に取り組みます～
(出典)
関係機関
：
長崎県（プレス・R4.8.1)
関連データや技術等： my route(トヨタ製の MaaS アプリ)
高速道路との関係性： 県単位で整備される MaaS であることから、県内を通過する高速道路利用者(レンタカーやマイカー等)を含めたMaaS 利用の多様化が将来考えられる（記事概要）
令和 2 年 7 月より長崎県が主催する「長崎県 MaaS 導入推進協議会」において、長崎県を取り巻く交通の課題解決等に向けた取組みの一つとして、長崎県での MaaS 導入に向けた課題や方向性等について協議・検討を行い、令和 3 年 5 月に「長崎県 MaaS 導入
指針」が策定された。
この指針に基づき、令和 4 年 4 月 27 日に、長崎県内の主な交通事業者や観光関係事
業者、関係省庁・団体等を委員・アドバイザーとして構成した「長崎県 MaaS 実行委員会」が発足し、長崎県における具体的な MaaS の実施内容の検討をすすめてきた。この
度令和 4 年 8 月 2 日より、トヨタファイナンシャルサービス株式会社が提供するマルチ
モーダルモビリティサービス「my route」を活用した長崎県内での MaaS のサービスを開始することになった。

図2.4.19 販売されるデジタルチケットについて
資料：九州旅客鉄道株式会社・プレス資料

2-60

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

23) 取組み：
記事名：
関係機関(出典)：

並行する鉄道とバス路線を自由に利用できる地方型 MaaSの構築
「鳥取県東部共通パス（JR 因美線、若桜鉄道、日本交通
若桜線共通パス）」による実証実験
鳥取県東部地域 MaaS 協議会（プレス・R4.9.8)

関連データや技術等： 地方型 MaaS
高速道路との関係性： 鉄道とバスが並行する路線において自由に乗り降りできるサービスの実証実験が進められている。
多くの高速道路と並行して鉄道路線が整備されていることから、それぞれの混雑状況や遅延状況に応じて利用者が同額で自由に交通手段を選べる利便性の高い MaaS の実現も期待される。
（記事概要）
鳥取県東部地域 MaaS 協議会では、公共交通の利便性向上を図る MaaS の取組みの一環として、JR 因美線、若桜鉄
道若桜線、日本交通若桜線が５日間乗り放題となる共通パスによる実証実験を実施する。

図2.4.20 共通パスの対象範囲・位置図
資料：JR 西日本 プレスリリース、国土地理院地図2-61

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢●インフラ維持管理・事故対策
24) 取組み：
記事名：
関係機関(出典)：

ドラレコ映像を活用した道路維持管理分野等への導入
公用車で道路データ取得 静岡市とユピテル、
カメラや位置情報活用
静岡市、ユピテル（静岡新聞・R3.9.9)→R4 にユピテル・静岡市・法政大学で共同研究契約を締結

関連データや技術等： ドラレコ映像、AI 分析、インフラ維持管理・事故対策
高速道路との関係性： 容易に入手可能なドラレコ映像と解析技術を活用することで、本線の交通状況や道路設備の点検の観測等がより容易に実施できると考えられる。
（記事概要）
静岡市はユピテルと連携して、公用車やごみ収集車に設置した位置情報取得機器や車載カメラから道路データを取得し、AI 技術を用いて路面状態や走行データを分析し、老朽化が進む道路の維持管理業務の効率化を図る。
維持管理以外にも、スピードが出やすい場所や急ブレーキ箇所の分析も検討しており、
交通安全対策分野での活用も視野に入れている。
※その後、静岡市・ユピテル・法政大学が共同研究契約を締結し、車載カメラから得られる動画像と位置情報を活用した「道路舗装劣化状況の評価検証」の研究を本格化させる。
（法政大学プレス・R4.2.16）

図2.4.21 データの活用イメージと関係者の役割分担
資料：法政大学 プレス資料

2-62

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

25) 取組み：衛星 SAR と AI 技術を組み合わせることで、橋梁の異常なたわみをミリ単位の精度で検知可能に
記事名：
NEC、衛星 SAR と AI を活用し、橋の崩落につながる重大損傷を発見する技術を開発
関係機関(出典)：NEC（プレス・R4.7.6)
関連データや技術等： センシング技術、AI 技術、変位予測
高速道路との関係性： 衛星のリモートセンシング技術と AI 技術を組み合わせて橋梁の点検を高精度に行うシステムが開発された。
本システムが実用化された場合、道路管理者の橋梁点検の効率化が図られると期待される。

（記事概要）
衛星 SAR を用いたリモートセンシングと AI 技術を組み合わせることで、国土交通省
が定める橋の点検項目のうち、従来発見が困難であった「異常なたわみ」をミリ単位の精度で検知し、橋の崩落につながる重大損傷を発見する技術を開発した。本技術は、衛星を利用したリモートセンシングで得られた変位データと橋の構造や気温の変化を独自 AI に学習させることで、橋の変位予測モデルを作成。そのモデルを用いて、点検期間にリモートセンシングで得られる変位データを分析することで、重大事故に繋がる可能性のある垂れ下がり等の異常なたわみを発見することができる。

図2.4.22 衛星 SAR について
資料：NEC・プレス資料

2-63

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

26) 取組み：

AI を活用した輸送障害発生時の復旧支援システムを開発・導入し、輸送安定性の向上を目指す
記事名：
信号設備における AI を活用した輸送安定性向上に向けた取組み
関係機関(出典)：
JR 東日本（プレス・R4.11.8)
関連データや技術等： AI、復旧支援システム
高速道路との関係性： 自然災害や設備故障に伴う輸送障害を AI 技術等の活用
により早期解消するシステムの開発が進められている。
高速道路においても事故や被災による通行止めが頻繁に発生することから、同様のシステムを導入することにより早期開通・復旧・交通影響の最小化が図れると考えられる。

（記事概要）
JR 東日本では、自然災害や設備故障に伴う輸送障害の発生時に、デジタル技術を活用してさらなる早期復旧を目指した取組みを行っている。このたび、日本で初めて、輸送障害の発生時に AI を活用して、設備の状態確認を実施すべき箇所や原因の絞り込みを行う復旧支援システムを開発し、首都圏に導入を開始する。

図2.4.23 AI を活用した復旧支援システムのイメージ
資料：JR 東日本 プレスリリース

2-64

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

27) 取組み：
記事名：
関係機関(出典)：

顧客のドライブレコーダーから取得した走行データを AIで分析することで交通事故危険度マップを構築
MS&AD、7 億の走行データから交通事故危険度マップ 自治体に販売 損保依存から脱却
MS&AD インシュアランスグループ HD（日経新聞・R4.8.17)

関連データや技術等： 自動車事故発生リスク予測、危険度マップ、AI 技術高速道路との関係性： 保険会社の顧客から得たドラレコデータを AI 分析し、地図上に事故リスクを視覚化した。
ETC2.0 データと異なり、ドライバーの属性情報が付与された潜在的な事故発生リスクが分かるため、高速道路におけるより高度な事故対策が可能になると考えられる。
（記事概要）
MS&AD が交通事故発生リスクを予測する技術を開発する。自動車保険の契約者に貸し出すドライブレコーダーから得た 7 億件の走行データを、人工知能（AI）で分析。道路ごとの危険度マップを作成して購入先の自治体の事故防止に役立てる。デジタル技術を駆使し、交通事故を未然に防げる社会の実現につなげる。

2-65

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

28) 取組み：海外
記事名：

運転中のスマホ操作を映像解析により、取り締まることで安全性を向上させる
豪州・キャンベラのドライバーへの最後通告
原題：Last call for Canberra drivers

関係機関(出典)：

Acusensus(ITS International・R4.11.23)

関連データや技術等： AI 映像解析技術、運転者挙動
高速道路との関係性： AI 映像解析技術を活用して運転に集中しないドライバーを検知するシステムが開発された。
運転中の脇見やスマートフォンの操作は事故リスクを高めるため、このような危険運転の検知システムは道路安全に大きく寄与すると考えられる。
（記事概要）
オーストラリア首都特別地域（ACT）の当局は、メールやチャットをして運転に集中していないドライバーを映像分析により検出・取り締まるシステムの導入を開始した。
違反の可能性があると検知された画像は、自動的に運転者の姿だけを映し出すように
トリミングされる。その後これらの画像は、AI システムとオペレーターによって確認され、違反の通知が行われる。
※ 調査によると、2 秒以上道路から目を離すと事故の危険性が 2 倍になり、携
帯 電 話 が そ の 原 因 で あ る こ と が 多 い （ Chris Steel, Minister forTransport and City Services）

2-66

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢

29) 取組み：海外
記事名：

様々な気象状況(雨、風、砂塵等)に対し最適な道路規制を自動的に実施し安全性を図る
米国・アリゾナの砂塵は Vaisala によって解決される
原題：Arizona dust settles with Vaisala

関係機関(出典)：

Vaisala, ADoT(ITS International・R4.11.30)

関連データや技術等： PWD visibility sensors（気象センサー)
高速道路との関係性： 気象センサーと AI 分析技術を組み合わせることで、様々な気象状況下において適切な交通規制を自動的に行えるようになった。
地球温暖化により甚大な被害をもたらす気象状況に見舞われる機会が各地で増えていることから、自動的に適切な交通規制が迅速に行えるシステムの導入は、道路の安心安全に寄与すると考えられる。
（記事概要）
アリゾナ州運輸局（ADoT）は、Vaisala の PWD 視認性センサーに(気象センサー)を用いた自動速度制限システムを構築した。
Vaisala は ADoT のために、13 台の視認性センサー”PWD10”と”RWS200”システムを提供し、砂埃と風が吹く都市間高速道路での安全性向上に貢献した。
このシステムを用いることで、観測した気象状況(視程)に基づき、120km/h～55km/hの間で自動的に規制速度を変化させることができる。

2-67

第２章 交通ビッグデータに関する最近の情勢
2.5 まとめ
本章では交通ビッグデータに関する国内外の最近の話題として、交通ビッグデータに関係する法律の施行状況、「自動車・人流・都市」に係る交通ビッグデータ、「自動運転」「EV」「MaaS」「インフラ維持管理・事故対策」の各分野について官公庁や民間企業等の取組み等を整理した。
交通ビッグデータに関連する法律として「官民データ活用推進基本法」「改正個人情報保護法」「不正競争防止法」が制定されており、官民におけるデータ活用の推進、データに含まれる個人情報の保護、事業者間の適正な競争の促進が現在求められている。
そのような状況下で国内・国外では様々な分野でビッグデータが扱われている。国内では都市分野におけるビッグデータ活用事例が多く、また移動利便性向上を図るため自動運転やMaaS、それらに関連する EV 車両開発も話題として多く見られた。
中央自動車道・笹子トンネル天井板崩落事故から始まった道路構造物の法定点検の義務化によって、インフラ維持管理・点検に関する技術開発が各所で進み、近年のデジタル化に合わさって多様な取組みが行われていることが確認された。
また国外に目を向けると、日本国内で取り組まれていない有益な参考事例（専用アプリによる交通状況の可視化、騒音カメラの導入、画像解析による「ながら運転」の取り締まり、気象状況に応じた自動的な道路規制）等も見られた。

デジタル技術の進歩は日進月歩ゆえに、常に新しい取組みを把握し続ける必要があると考
えられる。

2-68

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果

第３章

関連する事業者へのヒアリング調査結果

3.1 ヒアリング調査
3.1.1 調査目的
人流・車両データ等の交通系データに関する課題、高速道路利用者への情報提供やサービス向上の観点から企業ヒアリング調査を行った。
企業ヒアリング調査では、自動運転や｢5G｣,｢Beyond 5G｣通信時代、MaaS 普及を見据え、リアルタイムで個車／個人の移動に関する種々のデータが容易に取得可能な環境下、5 年、10
年先の中長期的展望を検討することを目的として、MaaS 関連事業や情報通信事業、交通ビッ
グデータ収集分析事業に取り組んでいる事業者を選定・ヒアリングし、交通系データに関す
る課題、利用者への情報提供やサービスの観点から、人・車両データの取り扱い、精度のあり方、ＡＩの活用法等を整理した。

3.1.2 候補選定フロー
ヒアリングにあたっては、5 年、10 年先の中長期的展望を検討することを目的に、将来もしくは現在の高速道路事業に関係しうる取組み等を行う事業者が候補となるよう、第 2 章の関連資料の収集整理結果や記事掲載企業の整理結果等を参考に、MaaS 等情報提供関連事業者(p.3-2・表 3.2.1)、交通ビッグデータ分析事業者(p.3-15・表 3.3.1)の候補を選定し、ヒアリングした。

3-1

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果
3.2 MaaS 等情報提供関連事業者へのヒアリング調査
3.2.1 ヒアリング対象
資料収集等により、将来もしくは現在の高速道路事業に関係しうる取組みを行っている事
業者の中からヒアリング対象を選定し、ヒアリングを行った。
表3.2.1 ヒアリング対象
企業名

Ａ社
公共交通事業者

Ｂ社
経路検索サービス事業者

小田急電鉄
株式会社
(昭和 23 年設立)

Ｄ社
自動車関連
サービス事業者

Ｅ社
MaaS プラットフォーマー

実施日

ヒア先選定理由

令和元年
11 月 13 日(水)
対面方式

鉄道会社として観光 MaaS を地域や交通事業者と連携して多く取り組んでいることから、MaaS に関する知見が得られると想定し選定。

令和 2 年2 月 17 日(月)
対面方式

様々な交通事業者と連携した経路検索アプリが広く利用されており、MaaS 用の API も展開していることから、MaaS に関する知見が多く得られると想定し選定。

令和 2 年2 月 20 日(木)
対面方式

小田急電鉄の他、複数の会社と連携して MaaS アプ
リ「EMot」を開発し展開。開発初期からアプリに関わっていることから、MaaS に関する知見が多いと想定し選定。

令和 2 年
12 月 7 日(月)
対面方式

自動車関連のサービスを扱うことから、道路利用者視点の MaaS について多くの知見が得られると想定し選定。

令和 4 年
3月2日(水)
WEB 方式

MaaS プラットフォーム開発に長けた企業の一つとして挙げられており、業界内の動向や関連企業との関わりが多く MaaS に関する知見が豊富と予想される。
MaaS と高速道路事業との連携（例：連携の在り方
や MaaS 活用の仕方等）についても幅広い知見が得られると考えられるため選定。

3-2

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果
3.2.2 ヒアリング内容
下記に示す「事業の現況」「高速道路事業との協働の可能性」について、対象にヒアリングを行った。
表3.2.2 主なヒアリング内容項目

ヒアリング内容

事業の現況

・
・
・
・

高速道路
事業との
協働の可能性・※

現在取り組んでいる事業の詳細
事業を進める上での課題
今後の展望
高速道路利用を含む MaaS の可能性・メリットやその際に必要となるデータ
集中工事型 MaaS や災害時・事故等の突発事象対応型 MaaS の可能性
その他、企業が取り扱うデータに関して別途ヒアリング

3-3

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果
3.2.3 ヒアリング結果
先述の表 3.2.1 に示したヒアリング対象のヒアリング調査結果概要(表 3.2.3～3.2.4)、事業の現況(表 3.2.5～3.2.8)、高速道路との協働の可能性(表 3.2.9～3.2.13)を次頁以降に整
理した。

3-4

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果

表3.2.3 ヒアリング結果概要（１）
Ａ社

・

公共交通事業者

・

・

・

Ｂ社

・

経路検索
サービス事業者

・

・

小田急電鉄
株式会社

・

・

・

都心部や地方部等の導入地域の交通事業者と連携して MaaS の導入・展開を行っているが、どのプラットフォームを用いるか・管理するかが今後議論になると考えている。
現時点(ヒアリング当時)では、ビジネスレベルではなく実証実験の段階にあるため、今後ビジネス展開するにしても、かなりの時間が掛かると考えている。
高速道路事業との協働については、そもそも鉄道会社の立場から、高速道路と役割が異なるため、どのように連携していくかの想像ができていない。協働するとしてもバスやタクシー会社等の交通事業者単位になる。
ただし、「こういう利用者にこのように利用してもらいたい」というストーリーを作って、具体的な場所や利用ケースを提案してもらうことで、協働を検討する価値はあると考えられる。
道路ネットワークや公共交通ネットワークの 2 つを組み合わせ、よりよく効率的に経路探索ができることを目指している。MaaS
導入時は、各交通機関との運行データや決済機能等の「データ連携」がポイントとなる。
高速道路事業との連携については、「片道レンタカー」「カーシェ
アリング」「山間地域における二次交通アクセス」分野において可能になると考えている。しかし、「片道レンタカー」「カーシェ
アリング」は車両回送の問題、「山間地域における二次交通アク
セス」は採算性の問題をクリアする必要がある。
集中工事型や突発事象対応型 MaaS は MaaS レベル 4 に相当する考え方で、その際カーシェアリングやシェアサイクルを活用するのが良いと考えている。
MaaS により、公共交通機関の利便性が向上し、利用が促進されることで、環境によく、健康に生活できる空間を提供し、結果として、都市間競争力が上がり地価の維持、地域の発展に寄与していくことを期待している。
小田急が導入している MaaS アプリ「EMot」は小田急沿線地域の利便性向上を主としつつ、各地域が持つ課題を解決するために事業者からの連携の申し出を受けている。
高速道路事業との協働については、鉄道駅から高速 BS を「片道レンタカー」「片道カーシェアリング」を用いて結ぶ連携事業が考えられるが、両者の供給力(鉄道輸送力・高速道路の交通容量)を鑑みないと実現が困難と考えている。

3-5

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果

表3.2.4 ヒアリング結果概要（２）Ｄ社
自動車関連
サービス事業者

・
・
・

Ｅ社

・

MaaS プラット
フォーマー

・

・

・

移動効率化､渋滞解消による CO2 削減､サスティナブルな交通手段の確保を MaaS に取り組む意義・効果と考えている。
MaaS において駐車場は、移動快適性を実現するための重要な施設になると考えており、連携が求められる。
現在公共交通に特化した経路検索が主流となっていることを鑑みると、自家用車やレンタカー等のクルマをターゲットにした高速道路事業との連携、さらにはモーダルシフトも実現可能と考えている。
複合経路 API を MaaS 関連事業者に提供しており、アプリやプラットフォームの開発支援等を行っている。MaaS を展開するにあたり、関係者が多岐にわたることから複雑なシステムの使い方の周知や維持費の発生、広域連携時のプラットフォーム間の連携・調整等が問題になるとしている。
現在使われている経路検索では、「早い」「安い」「乗換回数が少ない」等の画一的な経路案内が行われているが、将来的は「利用者特性」「嗜好」に合わせた案内が可能になると考えている。
高速道路事業との連携については、「観光分野」「通勤・通学分野」
において実現可能で、「観光分野」ではマイクロモビリティやデ
マンド交通を用いた高速 BS への接続、「通勤・通学分野」では特に地方部における公共交通と自動車(自動運転)を組み合わせた
日本的な MaaS の導入が考えられている。
連携することにより、利用者の移動体験価値が上がり、移動の付加価値がさらに生じることで、高速道路利用者が増え、さらには高速道路や MaaS 利用の活性化が期待される。

3-6

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果(1) 事業の現況
Q1. 現在取り組んでいる事業(MaaS 関連)について
交通事業者等からは各地域で取り組んでいる MaaS 事業とその際の他事業者との連携状況、システム開発事業者からは開発・サービス展開している MaaS プラットフォームについて述べられた。
表3.2.5 ヒアリング結果
Ａ社

・

公共交通事業者

・
・
・
・
Ｂ社

・

経路検索
サービス事業者

・

小田急電鉄
株式会社

・

・
・
Ｄ社

・

自動車関連
サービス事業者

Ｅ社
MaaS プラット
フォーマー

・
・
・

新潟市内の路線バスとの連携はあるが、自社単独の発案でアプリ開発、実証実験を行っている。
仙台エリアで MaaS を検討しており、令和 3 年のキャンペーンでは東北 6 県
での活用を目指している。制作したアプリ等は今後地域住民の方の日常的な利用も視野に考えている。
地元自治体と協議を進めながら地域の課題に即したものを作り上げることが重要と考えている。
都市型では、首都圏のサービスレベルアップを目的として、立川周辺エリア
における交通事業者との連携に取り組んでいる。
なお、東京湾岸エリアにおける他社との協働は、自社サービスを利用ということで連携した取組みである。
道路ネットワークや公共交通ネットワークの 2 つを組み合わせ、よりよく効率的に経路探索ができることを目指している。
その際、経路探索エンジンで世界に奉仕する理念を持っており、MaaS 事業
において経路探索 API を利用してもらうことを第一に考えている。
現在 MaaS アプリ「EMot」を展開しており、供給側（小田急）としては、労働力不足を背景とした供給量の限界からミニマムな輸送体系を構築していきたいと考えており、MaaS により、公共交通機関の利便性が向上し、利用が促進されることで、環境によく、健康に生活できる空間を提供し、結果として、都市間競争力が上がり地価の維持、地域の発展に寄与していくことを期待している。
MaaS アプリ「EMot」は小田急沿線地域の利便性向上を主としつつ、各地域が持つ課題を解決するために連携の申し出を受けている（例：遠州鉄道、十勝 MaaS）
連携しているヴァル研究所の検索エンジンやシステムを採用して運用している。
移動効率化､渋滞解消による CO2 削減､サスティナブルな交通手段の確保を
MaaS に取り組む意義・効果と考えている。
複合経路検索 API を MaaS 関連事業者に提供している。
提供している経路検索システムには、ファーストワンマイル/ラストワンマ
イルを補完するマイクロモビリティ―も利用できる機能も組込んでいる(最近の電動キックボードには未対応)。
MaaS プレーヤー向けのアプリやプラットフォームの開発支援を行っている。

3-7

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果
Q2. 事業を進める上での課題
いずれの事業者からも、システム内外におけるデータ連携の難しさについて述べられた。
表3.2.6 ヒアリング結果
Ａ社

・

公共交通事業者

・
・
Ｂ社

・

経路検索
サービス事業者

小田急電鉄
株式会社

・

Ｄ社

・

様々な企業が MaaS 事業を実施しており、MaaS 統合化について、誰がプラッ
トホームを掌握するのか、今後議論になると思料。
データ分析や様々な決済が可能な大きなシステムを持つのは交通事業者でなくてもよく、Google や Amazon 等が一つのプラットホームから様々な移動サービスを仕入れ、販売するスタイルもある。
その形態をどのような企業が行うかが課題で、資金面で体力のある会社や、体力はないが MaaS 事業に参画したい会社の中から出てくるのだと思われる。
MaaS 導入時の課題として、各交通機関との運行データや決済機能等、様々な連携が必要になると考える。
電車遅延時におけるリアルタイムでの別路線との接続表示は、現時点で困難であるため、まずはエリアを限定した実証実験で確立することが必要と考える。
各交通機関との運行データや決済機能等、様々なデータ連携が求められる。

自動車関連
サービス事業者

Ｅ社
MaaS プラット
フォーマー（導入や運営に関して）・ 電子チケット等のサービスを導入する場合、現場オペレータ(公共交通事業
者や店舗等)との事前調整をスムーズに行うため、MaaS の仕組みを理解してもらえるよう、現場説明会等を実施している。
・ MaaS アプリに予約・決済が加わるとシステムが複雑になり、事前調整等がより求められる(例：バスの電子チケットの場合、チケットの取り扱いやト
ラブルシューティング等の教育が必要)。
・ 運営時に維持費等が生じることが課題として挙げられる。
（他地域との連携に関して）・ 自治体毎にプラットフォームが異なるため、広域連携をする際の調整が難しい。
・ 国土交通省からガイドラインが出ており、今後はプラットフォーム間の連携がしやすくなると考えられるが、すでにシステムが構築されているものもあるため調整や連携は難しい。

3-8

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果
Q3. 今後の展望より利便性の高いサービスが提供できるよう、「競争ではなく協調を求めた事業」「モビリ
ティーハブ」「利便性の高いシステムの開発」の必要性について述べられた。
表3.2.7 ヒアリング結果
Ａ社

・

公共交通事業者

Ｂ社

・

経路検索
サービス事業者

小田急電鉄
株式会社
Ｄ社
自動車関連
サービス事業者

Ｅ社
MaaS プラット
フォーマー

・
・

現在はビジネスベースの話はできていない。現在行っているものは実証実験の段階であるため収益は考えておらず、利用者の意見を頂いて成長させて行こうと考えている。それが出来た後に、収益も考えていくが、そこに至るにはかなり時間がかかると思っている。
バス業界は人手不足により減便しており、地方では多数のバス事業者がMaaS に参画している状況にあるため、今後は「競争」より「統合」「協調」
がポイントとなる。
未回答
快適な移動を実現するために、駐車場はモビリティハブ(地域の乗り継ぎ拠点)として MaaS との連携が益々重要になってくると考える。

（経路検索に関して）「安い」「乗り換えが少ない」等と画一的な経路案内を行ってい・ 現在「早い」
るが、利用者特性や嗜好に合わせた経路案内は将来可能になると考えており、どのようなデータをインプットするかがポイントとなる。

3-9

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果
Q4. その他の質問
MaaS アプリの利便性、デジタルサイネージを活用した案内、訪日外国人サービス等についてヒアリングし、以下の回答が得られた。
表3.2.8 ヒアリング結果
Ａ社
公共交通事業者

Ｂ社
経路検索
サービス事業者

小田急電鉄
株式会社
Ｄ社
自動車関連
サービス事業者

Ｅ社
MaaS プラット
フォーマー

MaaS アプリの利便性
・ 種々の交通機関を別々に予約する煩雑さが解消できる。
・ MaaS アプリ利用による割引や特典について、個別予約よりも安価になるという意味において、従前から発売されている「〇〇パス」等のフリー切符との組み合わせが、いわゆるサブスクリクション（サービスを一定期間定額で利用できる）と言える。たくさん利用するほどお客様にとっては得になる。
デジタルサイネージを活用した案内・ 維持費が生じるため、WEB サイトやアプリを開発した方がトータルコストを見ると利用価値が高い。
訪日外国人向けサービス・データ
・ 訪日外国人向けに無料で MaaS アプリを提供する代わりに、位置情報の取得等の条件を設けている。
・ 特になし現在のビッグデータ分析事業のニーズや、分析により期待される効果
・ 移動効率化、渋滞解消による CO2 削減、サスティナブルな交通手段の確保。
MaaS 導入時に関わる企業等
・ 交通事業者、地方自治体および請負業者、フロントエンドサービス開発業者と連携することが多く、不動産ﾃﾞﾍﾞﾛｯﾊﾟｰと関わることもある。

3-10

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果(2) 高速道路事業との協働の可能性
Q1. MaaS と高速道路事業者との協働/連携の可能性
公共交通サービスを主に提供する MaaS において、インフラを提供する高速道路事業者との協働は難しいと述べられた。
しかし本線上の高速 BS と鉄道駅をカーシェア等と接続することで高速バスの利便性を向上させることや、特に地方部におけるマイカーと公共交通を組み合わせた日本型 MaaS の展開において、協働の可能性はあるとの意見も述べられた。
表3.2.9 ヒアリング結果（１）Ａ社
公共交通事業者

Ｂ社
経路検索
サービス事業者

小田急電鉄
株式会社

Ｄ社
自動車関連
サービス事業者

・・

1 次交通同士の連携をどのように位置づけるか、を検討することになる。
高速道路と鉄道は、階層が違うというか、並行して走っていて役割が異なる
ため、BS や SA/PA、IC から近隣の駅に移動するといった使い方をするのは、どのような利用者でどの程度いるのか、イメージがつかない。
・ 会社としては、バスやタクシー会社等交通事業者単位で協業を考えるが、そこに高速道路会社がどのように関連するのか、想像がつかない。
・ 会社としては、「Use Case Base」の考え方を探っており、「こういう利用者にこのように利用してもらいたい」というストーリーを作って、具体的場所を含む想定ケースを提案してもらえると、イメージし易く、高速道路事業との協働を検討する価値があると考える。
・ 片道レンタカー・カーシェアリングは車両回送の問題をクリアする必要がある。
・ MaaS を考える上で中山間地域における二次交通アクセスとしての連携は必要となるが、コスト面の課題をクリアする必要がある。
片道レンタカー、片道カーシェアリングについて
・ 東京 23 区内居住者はマイカー保有率が低く、自宅最寄り駅でレンタカーを借りて、高速道路の渋滞を通過して目的地に行っている状況である。
・ 小田急と他社との打合せで、例えば、ロマンスカーで海老名駅まで乗車し、カーシェアに乗り換え、東名のバスストップまで移動するような利用シーンが考えられる旨を話したことがある。
都市部の鉄道利用促進について
・ 高速道路から鉄道利用への転換について、平日通勤時間帯は鉄道側も処理しきれないが、下り方向や休日は供給範囲内であり、対応は可能である。
・ 公共交通に特化した経路検索はたくさんあるが、自家用車やレンタカー等
クルマでの移動まで含んだ経路検索ができる MaaS はまだ僅か(九州地区の「my route」)。
・ 混雑情報や周辺観光情報、駐車場情報等、クルマでの移動を基軸とした MaaSがあっても良いと考えている。
・ 単に料金を比較するのではなく、現在コロナ禍にあることから「密を避ける」ような経路検索もできればよい。

3-11

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果

表3.2.10 ヒアリング結果（２）
Ｅ社
MaaS プラット
フォーマー

（観光）
・ 高速道路上に BS が多く存在することから、マイクロモビリティやデマンド交通を活用して BS までの移動手段を整備し高速 BS に接続する等で適用可能と考えられる。
・ 近くに高速 BS があることは、外出意欲の向上につながると考える。
（通勤・通学等）
・ テレワーク等で郊外に住んでいる社員を高速バスで会社付近まで送迎する
デマンド高速バスの導入が考えられる。その際、運行会社が複数企業の社員から予約を受け、社員は最寄りの BS でピックアップされる使われ方が想定される。
・ 自動運転が普及すれば「家等から自動運転車に乗って高速道路を利用して目的地に向かう」という使われ方が考えられるが、マイカーだけではなく公共交通手段も組み合わせた利用が MaaS の趣旨(公共交通を活用して、交通負荷を減らす、交通利便性を向上させる)を考える上では望ましい。
・ マイカーを利用しない MaaS というのは、日本の都市部では可能かもしれな
いが、マイカーが広く使われている地方部では難しい。うまく公共交通機関と自動車を組み合わせるのが日本的な MaaS と考える。
（物流）
・ 特になし

3-12

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果
Q2. 連携や協働の際に必要となるデータ
ETC2.0 プローブデータや高速バスの運行データが連携や協働時に必要とされた。
表3.2.11 ヒアリング結果
Ａ社

・

特になし

・
・

現状として JARTIC からデータを購入している。
ETC2.0 プローブデータは、所要時間の実績値を取得するうえで入手したい

・

特になし

・

高速バスの運行データ（１日何便、行き先情報等および利用データ（利用者数、利用者の属性（住所、年齢、性別）情報等）

公共交通事業者

Ｂ社
経路検索
サービス事業者

小田急電鉄
株式会社
Ｄ社
自動車関連
サービス事業者

Ｅ社
MaaS プラット
フォーマー

（観光）
・ 高速バスの座席空席情報
・ デマンドバスのシステム整備（通勤・通学等）
・ 高速バスの座席空席情報（物流）
・ 特になしQ3. 協働/連携することによる MaaS オペレーターと高速道路事業者に生じるメリット
連携することで利用者の移動体験価値が上がり、高速道路利用や MaaS 利用がさらに活発化するとの意見が述べられた。
表3.2.12 ヒアリング結果
Ａ社

・

未調査

・

未調査

・

未調査

・

未調査

・
・

より多くの選択肢(経路案内)を利用者に提供できること。
連携することにより利用者の移動体験価値が上がり、移動の付加価値がさらに生まれることで、高速道路の利用者が増え、高速道路や MaaS の利用がさらに活性化すると考えている。
高速道路との連携についてはまだチャレンジできていないものの、今後検討を重ねるべき事項と認識している。

公共交通事業者

Ｂ社
経路検索
サービス事業者

小田急電鉄
株式会社
Ｄ社
自動車関連
サービス事業者

Ｅ社
MaaS プラット
フォーマー

・

3-13

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果
Q4. 集中工事型 MaaS や災害時・事故等の突発事象対応型 MaaS の可能性
データをリアルタイムに共有することで、鉄道の運休や高速道路の通行止めの際、MaaS で
迂回ルートや手段の案内が可能になるとの意見が述べられた。

表3.2.13 突発事象対応型 MaaS における連携／協働の可能性
Ａ社・

公共交通事業者

・

Ｂ社

・

経路検索
サービス事業者

・

小田急電鉄
株式会社
Ｄ社

・
・

自動車関連
サービス事業者

リアルタイム経路検索では、ある駅の周辺エリアにおいて、バス事業者から
バスロケデータの提供を受け、専用アプリで鉄道とバスのリアルタイム運
行データを同時に用いた経路案内の提供を行う実証実験に取り組む。
相互にリアルタイム情報を広い範囲で交換して、例えば鉄道が運休してカーシェアを使う時に道路交通状況を案内し、逆に高速道路が通行止めや事故渋滞時に鉄道会社の運行状況や混雑状況を案内し、鉄道利用の案内をするという可能性はあると思う。
MaaS のレベル 4(まちづくりとの連携、交通制御等による人・モノのコントロール)に相当する概念で、問題解決に向けたアプローチと思われる。
集中工事や災害時において、カーシェアリングやシェアサイクルを活用してくことは良いと思われる。
特になし
既存の経路検索は公共交通に特化しているが、自家用車やカーシェアでの移動を含んだ経路検索が行える MaaS を実装すれば、代替移動（＝モーダル
シフト）への誘導が可能になると考える。
例）通常時： 会社→（車）→高速道路→（車）→工場
工事中： 会社→（車）→駅→（鉄道）→駅→（カーシェア）→工場※MaaS によるルート検索結果で誘導

Ｅ社・→駐車場や駅で事故案内を出して、利用モードの転換を促すことも可能と
考える。
特になし

MaaS プラット
フォーマー

3-14

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果
3.3 交通ビッグデータ分析事業者へのヒアリング調査
3.3.1 ヒアリング対象
資料収集等により、将来もしくは現在の高速道路事業に関係しうる取組みを行っている企業の中からヒアリング対象を選定し、下記表の事業者にヒアリングを行った。
表3.3.1 ヒアリング対象
企業名

実施日

ヒア先選定理由株式会社
レスキューナウ(平成 12 年設立)

令和 2 年
11 月 26 日(金)
対面方式

企業や自治体向けの防災関連情報を発信しており、膨大なデータを様々なサイトから収集している。膨大なデータの収集・整理・発信に長けた会社として、交通ビッグデータの活用に関する知見が得られると考えられるため選定。

株式会社
DATAFLUCT

令和 3 年
12 月 21 日(火)
対面方式

分析事業において交通・都市分野への衛星データを取り扱っており、その技術やノウハウに基づいて、衛星データの活用した将来の高速道路事業との連携について幅広い知見が得られると考えられたため選定。

令和 5 年1 月 20 日(金)
WEB 方式

ETC2.0 データを利用した業務車両の運行管理シ
ステムを協力会社と共同実証しており、民間企業による新たな車載プローブデータの活用方法についてヒアリングで知見が得られると考えられる。

令和 5 年1 月 24 日(火)対面/WEB

顧客の過去の事故データやドラレコデータを活用
し、事故リスクを地図上に整理し自治体へ販売している。高速道路上の事故分析への活用可能性や保険会社という異業種の視点からの新たな知見等
がヒアリングから得られると考えられる。

(令和元年設立)

Ｈ社
運行管理
サービス事業者

あいおいニッセイ
同和損害保険株式会社(大正 7 年設立)

3-15

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果
3.3.2 ヒアリング内容
下記に示す「事業の現況」「高速道路事業との協働の可能性」について、対象にヒアリングを行った。
表3.3.2 主なヒアリング内容項目

ヒアリング内容

事業の現況

・
・
・
・

高速道路
事業との
協働の可能性・※

現在取り組んでいる事業の詳細
事業を進める上での課題
今後の展望
既存の観測機器データを補完する新たなビッグデータや手法の有無
高速道路事業と親和性の高いビッグデータの有無
その他、企業が取り扱うデータに関して別途ヒアリング

3-16

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果
3.3.3 ヒアリング結果
先述の表 3.3.1 に示したヒアリング対象のヒアリング調査結果概要(表 3.3.3～3.3.4)、事業の現況(表 3.3.5～3.3.8)、高速道路との協働の可能性(表 3.3.9～3.3.11)を次頁以降に整
理した。

3-17

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果

表3.3.3 ヒアリング結果概要（１）
株式会社
レスキューナウ

・・株式会社
DATAFLUCT

・

・

・

Ｈ社

・

運行管理
サービス事業者

・

・

・

・

様々な事業者やサイトから膨大なデータを収集しており、それらを乗換案内の情報提供会社やメディアに提供しているが、収集データの仕様が統一されておらず、分野横断的に連携が出来ていな
いため、独自システムおよび 24 時間のオペレーション体制によって一元的に取りまとめている。
高速事業との連携に関しては、バスロケデータを活用し本線上の高速バスの運行状況の提供が考えられる。また、事故等の突発事
象の発生時に、事象発生位置上流側の休憩施設の満空情報を活用することで、ドライバーに一時退出等を促すことが可能になる。
今後活用する機会が増える衛星データ(合成開口レーダー・SAR)
は、天候に関係なく取得できるという利点がある。
→高精細画像データではない。さほど広範囲ではない。
一方で、高精細な衛星画像データは、打ち上げまでに係る初期コストが膨大であるのにも関わらず利用が少ないために 1 回の撮像コストが高額であること、そして撮像頻度が日単位になることが多いため、高速道路本線上に設置されている車両感知器のようにリアルタイムな交通状況の観測は難しいとされる。
そのため、高速道路事業においては交通状況の把握よりも道路イ
ンフラや防災分野の広域的な点検等で活用可能であると考えられる。
本サービスは、高速道路や直轄国道に設置されている路側機とネットワークを活用して、登録車両のおおまかな位置把握や走行履
歴の可視化するシステム（道路新産業開発機構を通して登録)である。
本サービスに用いられている ETC2.0 データは「業務支援用」を目的としたもので、物流事業者が保有する車両の交通動向(速度・加減速・移動経路)の「管理」のために事業者にデータが提供されている。一方で幅広い車両の交通動向の「分析」を目的としたデータは「一般用」と言われ、用途が明確に分かれている。
本サービスのメリットとして、既存システムや車載器を活用することで得られる初期費用や維持費のコスト削減が挙げられる。デメリットは、路側機が高速道路や直轄国道に偏って整備されていることによる情報更新のタイムラグの発生である。
今後安価な路側機の拡充とそれに伴う路側機の偏重の解消により、リアルタイムでの交通動向の把握(物流車両の発着確認)をはじめ、高速道路本線の一時退出先の拡充(現況の「道の駅」以外に、営業用トラックが利用する「トラックステーション」等)、
情報提供サービスの向上(静止画提供サービスの充実)等の利便性向上が期待されている。
ETC2.0 データは交通動向分析に活用されることが多いが、路側
機等のハードウェアが拡充されることで様々な面で道路利用者の利便性向上に寄与するため、ETC2.0 のソフト・ハード面のより一層の普及に期待したい。

3-18

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果

表3.3.4 ヒアリング結果概要（２）
あいおいニッセイ
同和損害保険
株式会社

・

・

・

・

取り扱う自動車走行データ(=テレマティクスデータ)は、契約者(ドライバー)の運転特性を診断し、保険料を査定すること等を目的に使われている。しかし、長年のサービス展開による膨大なデータの蓄積と分析技術の発展により、令和 3 年より自治体や道路管理者向けの新たなサービスを開始した。
プローブデータと同様に個車の速度・加速度・経路がドラレコ等の車載デバイスから取得可能であるため、ヒアリング先企業では
個車データや事故統計等を活用した自治体向けの道路安全支援
サービス「交通安全 EBPM 支援サービス」や、加速度情報(鉛直方向)に着目して道路舗装の損傷を検知し地図化する道路管理者向けのシステム「路面状況把握システム」等を展開している。このように、保険商品販売とは異なる分野でのデータ活用が進められており、「保険収益への効果」と「保険外収益への効果」を期待している。
テレマティクスデータは他のプローブデータと異なる特徴も持っており、その一つが「ドライバー属性」の保有である。ETC2.0
データ等のプローブデータは「車両属性」は把握できても「ドライバー属性」は把握できないが、テレマティクスデータは保険契約者情報と紐づいているためドライバーの「年齢・性別」等も把握できる。
テレマティクスデータを活用することで、属性に応じた高度な安全対策(免許取り立てのドライバーや高齢者ドライバー向けの対策)や、SA/PA におけるマーケティング検討も可能になることから、高速道路事業に限らず SA/PA 等の関連事業へのデータの活用も期待できると考えられる。

3-19

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果(1) 事業の現況
Q1. 現在取り組んでいる事業の詳細ヒアリングした事業者は「防災関連データ」「衛星データ」「ETC2.0 プローブデータ」「テレ
マティクスデータ」をそれぞれ扱っており、展開している事業内の各データの活用状況について述べられた。
表3.3.5 ヒアリング結果
株式会社
レスキューナウ

株式会社
DATAFLUCT

Ｈ社
運行管理
サービス事業者

あいおいニッセイ
同和損害保険株式会社

・

収集したデータは、NAVITIME や JORDAN 等の乗り換え案内会社、yahoo!やLINE、NHK 等に提供している。
・ 道路交通情報に関しては、高速道路や都市部の交通状況は JARTIC から情報を購入し配信しているが、JARTIC では網羅できない地方道路(市町村道等)
は TomTom のプローブデータを購入して情報を配信している。
・ 4 つの事業分野(産業特化・社内データ活用・ニューノーマル・Climate-Tech)に取り組み、その多くは既存データからデータ基盤を作成して、顧客ニーズに合わせたサービスを提供。
・ JAXA のスタートアップ企業として衛星画像解析技術を強みとしており、その他 AI や自然言語処理等を活用して、顧客の課題解決に取り組む。
・ 当サービスは、国のインフラである路側機とネットワークを活用し、車両のおおまかな位置把握や走行履歴の可視化が出来るシステム。
・ 登録車両が、いつ、どこの路側機を通過したか、路側機通過に至る行程で、どのようなルートを、どの速度で走行していたか、さらに急減速が発生した箇所と状況（車速、減速度、方位）を遠隔で知る事が可能で、これらの仕組
みを、モバイル通信網を用いる事なく実現している点がポイント。
＜テレマティクス自動車保険の概要＞
・ 自動車保険と車載器（複数種類有）をセットで販売
・ 車載器よりテレマティクスデータを取得し、独自のアルゴリズムでスコアリングし、スコアに応じた保険料の割引や運転アドバイス等を実施＜テレマティクスを活用した新たなサービス＞・ 現在テレマティクス自動車保険の契約台数は 180 万台を突破
・ 一定ボリュームのデータが蓄積されてきたため、令和 3 年度よりテレマティクスデータ等を活用した「データビジネス」に着手
・ 現在取り組んでいるデータビジネス⇒交通安全 EBPM 支援サービス⇒路面状況把握システム

3-20

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果
Q2. 分析により期待される効果
危機管理サービスの提供、マーケティングや都市開発分野における課題解決、業務効率向上を目指したより安価な運行管理システムの提供、新たな事業の展開等が期待として述べられた。
表3.3.6 ヒアリング結果
株式会社
レスキューナウ

・株式会社
DATAFLUCT

・
・

Ｈ社

・

運行管理
サービス事業者

・
あいおいニッセイ
同和損害保険株式会社

・仕様が統一されておらず、分野横断的な連携ができていないデータを一元的にとりまとめることで、メディア・行政・企業に向けた情報配信をはじめ
有事の際の危機管理サービスを提供できるようになる。
最近は「脱炭素」を重要なテーマとして注力。
衛星データ、CO2 排出データ、人々の検索履歴データ、観光データ等の様々なデータを組み合わせて解析することにより、マーケティングや都市開発分野における課題解決に結び付け検討。
通信型デジタルタコグラフ（デジタコ）を始めとしたテレマティクス機器が浸透している一方で、主に投資面から導入に踏み切れない中小（特に小規模）の運送事業者が多数いる。
これら小規模事業者においても遠隔での車両把握ニーズは高く、特に令和 6年より施行される「働き方改革関連法改正」に伴う業務の効率化の必要性か
ら、安価で汎用性の高い運行管理システムが求められている。
事業展開における期待効果は大きく 2 つ①保険外収益への効果⇒各サービスにおいて有償プランを設け、保険外収益を見込む②保険収益への効果⇒地域全体の事故低減による支払保険金の低減（＝支出削減）⇒データビジネスを通じた企業・自治体との新たな接点による保険の獲得⇒データビジネスを通じたテレマティクス自動車保険の認知度・ブランド
向上

3-21

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果
Q3. ビッグデータの分析やデータを取り扱う際の課題
データフォーマットが統一されておらず分野横断的な連携が取れていない、データが高価なことや分析・活用できる人材が限られている、データ欠損や取得可能な範囲が限られている、プライバシー保護の必要性やレピテーションリスクの存在等が課題として述べられた。
表3.3.7 ヒアリング結果
株式会社
レスキューナウ

株式会社
DATAFLUCT

Ｈ社
運行管理
サービス事業者

あいおいニッセイ
同和損害保険株式会社

・

災害に係る様々な情報のフォーマットが統一されておらず、分野横断的に連携が取れていない。
→収集した情報を取り扱いやすいようにフォーマットを整え、各事業者へ配信。
→創業当初は人の手で各法人のホームページを巡回して災害情報等を収集。現在は、独自システムおよび人的オペレーションを組み合わせて効率的に情報を収集。
・ 課題として、データが高価、分析できる技術者やビジネス展開できる人が限られている。
・ 衛星データ関連企業としては、衛星自体を運用する会社、衛星データを販売する会社（代理店）、データを購入（解析/利用）する会社・自治体等に分かれている。
・ 現状、衛星データは災害時等に国や自治体が利用するケースが殆どで、民間企業が利用するケースは僅かである。
・ 現在は高価なデータではあるが、今後、衛星の数や利用者が増え市場が形成されていけば安価になる可能性がある。
・ なお、当社では顧客を得るために現状は自費でビッグデータを購入し、新しいサービスを考えている。
・ 技術的にはデータ欠損が課題となる。車載器メモリ容量、路側機の配置、対象車両の走行パターンが組み合わさった課題であり、特に高速道路を使わず近距離で周回するようなケースで多々発生している。
・ ETC2.0 路側機は高速道路以外にも直轄国道に配置されているが、上記のような車両をカバーし切れていないのが現状。今後の路側機設置拡充に期待する。
＜プライバシー保護＞
例えば走行データを統計処理し、マップで可視化する際、閾値をどのように設定するか、メッシュサイズをどのように設定するかという課題に直面（明確なガイドラインがないなかで、主観的な判断に寄ってしまうと、お客様への説明が統一できず、データ取り扱い方針に疑義を抱かさせてしまう）。
⇒上記を回避するため、差分プライバシー技術の活用検討に着手＜レピテーションリスク＞
いくらプライバシー保護を尽くし、リーガル面を整理しても、レピテーショ
ンリスクは「０」にはならない。レピテーションリスクを極小化するため、まずは交通安全や道路修繕等公共性の高いサービスから着手する。加えて、積極的に弊社データビジネスに関する情報を顧客へ開示し、認知を高める
ことにも着手している。

3-22

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果
Q4. 今後の展望
新たなマーケットや社会情勢を見据えたサービス展開が今後の展望として述べられた。
表3.3.8 ヒアリング結果
株式会社
レスキューナウ

・株式会社
DATAFLUCT
Ｈ社

・

運行管理
サービス事業者

あいおいニッセイ
同和損害保険株式会社

マーケットにある潜在的なニーズを汲み取り、社会のために道路会社が持つ様々なデータをマーケットに販売することも必要になるのではないかと考える。
現在は「脱炭素」が重要な社会テーマになっていることから CO2 排出量の可視化・削減に取り組みたいと考えている。

・

ETC2.0 は小規模運送会社を中心としたソリューションビジネスとして展開を図ろうとしているが、他にも複数のモビリティソリューションを有していることから、それらを有機的に結合して幅広い顧客のニーズに応えられる形を目指している。
＜テレマティクスデータについて＞・ 交通安全、道路修繕だけでなく、観光 DX や渋滞緩和等活用の幅を広げたいと考えている。
・ また現在のテレマティクスデータだけでなく、①弊社内で「眠っているデー
タ」をビジネス・サービスに活用できるよう整備、②将来的なデータビジネ
スを想定した保険商品の開発、③外部との連携によるボリューム・バラエテ
ィを補完も考えている。
・ 保険事業（データ取得）→保険外事業（データビジネス）→顧客基盤の拡大(取得データの拡充)というサイクルを生み出し、持続可能な取組みを目指
す。

3-23

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果(2) 高速道路事業との協働の可能性
Q1. 既存の観測機器データを補完する新たなビッグデータや手法の有無
プローブデータ、映像データ、テレマティクスデータを用いることで様々な分析・活用が可能であることが述べられた。
表3.3.9 ヒアリング結果
株式会社
レスキューナウ
株式会社
DATAFLUCT

・

未調査

・

プローブデータ(車両に限らず個人端末データ)や映像データ(定置カメラ
やドライブレコーダー)で様々な解析が可能と考えられる。
データを活用できる分野として、混雑回避(将来予測できるシステムの開発、TDM による利用の誘導・平準化)⇒プローブデータや実績データを用いた PA までの到着時間の配信、混雑状況に応じた施設内の割引クーポンの配布、予測した立寄り客数に応じたテナント従業員の就業状況の改善等への活用。
地下工事のモニタリング(合成開口レーダーの活用)⇒地表の沈下量から、地下工事の進捗状況を捉える。
ETC2.0 プローブデータのうち、民間活用されているものはごく一部で、交通流の把握という面よりもむしろ個々の車両の追跡に用いられている。
今後、一般車のデータを何らかの形で民間開放する仕組みが出来上がれば、
個別車両の追跡に加えて周辺交通状況の把握という新たな展開に結び付くものと考えられる。
道路事業者様との協働については、交通状況の共有という観点で共通の目的が得られる可能性があると考えられる。
テレマティクスデータは高速道路上においても高頻度にデータ取得できて
おり、ETC2.0 プローブデータ等既存データとの組み合わせ、補完は可能と考えている（一部検証済）。
単なるプローブ情報としての補完に加え、弊社契約者属性（年齢、性別等）
を走行データに付与することで、検出された危険個所に対し、「どのような
運転者層に働きかける必要があるのか？」といった解像度を上げた安全対策検討についても可能かと考えている。

・

Ｈ社

・

運行管理
サービス事業者

・・

あいおいニッセイ
同和損害保険
株式会社

・
・

3-24

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果
Q2. 高速道路事業と親和性の高いビッグデータの有無
高速バスの運行情報、衛星データ、気象データ、災害データ、テレマティクスデータが高速道路事業と親和性の高いビッグデータとして述べられた。
表3.3.10 ヒアリング結果
株式会社
レスキューナウ

・・株式会社
DATAFLUCT

・

Ｈ社

・

運行管理
サービス事業者

あいおいニッセイ
同和損害保険株式会社

・

高速バス運行情報が自社で入手可能かつ、自社の情報センターに集約できる環境にあれば、リアルタイム運行情報を NAVITIME や NEXCO に配信することは可能。
その他、事故等突発事象による通行止め時に、上流側 SA/PA 駐車場混雑情報との組み合わせにより、端末 IC での流出渋滞を回避し、SA/PA での一時退避を促すような情報提供もありうる。
衛星データは高価(例：愛知県全体を撮影するのに数百万円必要となる)であるため、その時々の交通状況の分析には向かないものの、広範囲におけるインフラ・防災点検に用いる場合は有用と考えられる。
気象データ、災害データの活用が考えられる。高速道路では通常、災害発生時には入口を閉鎖し、本線上の車両を下道に逃がす方策を採っていると聞いており、実際は SA/PA に避難される方も多いと思われるため、異常時の車両行動パターンを分析することで、次の災害発生時の行動予測や誘導が可能になると思われる。また災害時でなくとも、気象状況に応じた案内や誘導と言ったサービス提供が可能になると考えられる。
テレマティクスデータの活用により、ユーザー属性が付与されたプローブ
データの生成が可能になる。このようなリッチなプローブデータを交通管
制、維持管理、SA/PA 運営に幅広く活用検討が可能と考えられる。

3-25

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果
Q3. その他の質問
リモートセンシング技術やドラレコ映像を用いた交通流の詳細分析、ETC2.0 の新たな活用
方法、画像解析技術の維持管理分野への活用可能性について、以下の回答が得られた。
表3.3.11 ヒアリング結果
株式会社
レスキューナウ
株式会社
DATAFLUCT

Ｈ社
運行管理
サービス事業者

あいおいニッセイ
同和損害保険
株式会社

・

特になし。

① リモートセンシング技術を用いた交通流の詳細な把握・分析
・ 高精度な SAR 衛星データを解析することにより、画像に写っている車両台数が一瞬で計測でき、さらに舗装のひび割れや陥没・建物の膨張等、様々な事象を捉えることができる。
・ しかし、先述したように高精度な SAR 衛星データは高価なデータであるため、車両感知器のような活用法は価格面で現実的ではなく、衛星データを活用するのであれば大規模/広範囲の点検作業(道路舗装のひび割れ・陥没等)での利用が考えられる。特に自然災害が起きた時の一斉点検等での活用が見込まれる。
・ 高精度な SAR 衛星データを活用するのではなく、路側に設置したカメラの画像の解析や、パトロールカーの車載ドライブレコーダーの映像を AI 解析
して交通・道路状況を把握するという活用方法の方が安価。
・ クルマや人の立入りが困難な場所のデータ収集に高精度な SAR 衛星データを活用した方が良い。
② ドラレコ映像を活用した交通流の詳細な把握・分析
・ ユーザーのドラレコ映像をリアルタイムでオンライン解析することで、沿道の活動状況が把握可能。
・ パトロールカーの車載ドラレコデータをリアルタイムで AI 画像解析することで、道路の維持点検や危険車両の把握に活用可能とも思われる。
ETC2.0 の新たな活用方法
・ 例えば、安価な路側機を民間駐車場へ設置することで様々な活用が考えられる。物流ではリアルタイムな目的地到着が把握できるようになり、商業施
設の駐車場では案内・誘導が可能となる。
・ 道の駅への一時退出の拡充に加え、物流車両ではトラックステーションへ（TS)の一時退出が可能になることが期待される。
・ 静止画提供サービスの充実も先の安全運転に向け拡充を期待する。
画像解析技術の道路の維持管理部門等への活用可能性“高速道路事業における事故
・ 現時点で確立した提供スキームはないものの、対策・交通流分析・維持管理分野等”について、取組み詳細を確認しつつ必要に応じて相談することは可能。
（例えば、事故発生後の発生状況を画像等で把握する場合、高速については一般道と異なる観点の検出や、検出後の通知通報フロー等も考えられるため、画像解析技術に留まらずに幅広く相談に対応することは可能。

3-26

第３章 関連する事業者へのヒアリング調査結果
3.4 ヒアリング結果のまとめ(1) MaaS 等情報提供関連事業者
公共交通事業者もしくは自治体が主導する MaaS が日本各地で本格的に導入されるようになり、移動を「ひとつのサービス」として利用者に提供される環境の整備が着々と進んでいる。しかし国土交通省が提唱する MaaS レベルで整理すると、レベル 2(複数の交通モードのルートを単一トリップ化する)に留まるものが多く、定額制サービスが導入されるレベル 3、
都市連携や需要コントロール等が実現するレベル 4 に至っては事例が殆ど見られない。
そのような状況のもと今回ヒアリングした MaaS 関連事業者からは、様々なステークホルダーが関わる中での「(プラットフォーム間の)データ連携」の難しさが声として多く聞かれた。
MaaS を新たに始めようとする際、事業者内もしくは自治体内で利用が完結する場合はどのよ
うなプラットフォームを利用してもシステム運営上の支障は殆どないと考えられるが、複数の事業者・自治体が連携する MaaS を構築する場合は、プラットフォーム間のデータ連携が重要となる。
MaaS と高速道路事業の協働は、主に公共交通事業者間で構築される MaaS が既に多く実装されているが、インフラを提供する高速道路事業者との連携はまだ進んでいない。

(2) 交通ビッグデータ分析事業者
第 2 章でも述べた通り、デジタル化が進む現在において、多種多様なデータが分析等において取り扱われるようになった。従来から利用されてきた車両感知器データや映像データはもちろんのこと、ETC2.0 車載器データ・カーナビデータ・携帯端末データ等のプローブデー
タ、AI 分析技術の進展に伴い映像解析データ等、レーザー測量データ、衛星データ等、多岐にわたるデータが登場し、様々なシーンで利用されるようになった。
今回ヒアリングした事業者は、防災関係データ、衛星データ、ETC2.0 プローブデータ、テレマティクスデータを取り扱っており、それぞれのデータの特徴・活用方法が整理できた。
しかしシステムの使い勝手をより良くするために、改良の余地がまだあるとの回答が各社から得られている。
高速道路事業との連携については、データを取り扱う各社の特徴が出ており、防災関係事
業者からは有事の際の避難誘導、衛星データを取り扱う事業者からは衛星データやドラレコ
映像を活用したインフラ点検の効率化、ETC2.0 プローブデータを取り扱う事業者からは運行
管理に留まらない一般車の交通動向の「見える化」、そしてテレマティクスデータを取り扱う事業者からはドライバー属性に着目した交通分析等が挙げられた。
各社へのヒアリングによって得られた各種知見は、第 5 章の将来の高速道路事業における交通ビッグデータの活用を検討する上での参考とした。

3-27

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

第４章

交通ビッグデータを活用した研究報告

4.1 交通ビッグデータを活用した研究報告
本委員会では、高速道路での中長期的展開が想定されるサービスについて、現在取得可能
な過去データを基に、現状の課題等を抽出し、将来サービスやビジネスの可能性を中心に研究することを目的に、高速道路調査会が用意したデータを用いた学識経験者による共同研究等を行った。
学識経験者からは、共同研究として「プローブデータを用いた柔軟な交通状態推定方法の検証」、「高速道路の SA・PA・IC・BS を中継地点とするシームレスな移動サービスの可能性」、
また提供データを用いない自主研究として「プローブデータを活用した高速道路サグ・トン
ネル部の連続的交通容量推定」が報告された（研究概要は表 4.1.1、詳細は 4.2 以降に記載）。

4-1

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告
表4.1.1 研究概要
分野

研究者

研究テーマ／研究概要

プローブデータを用いた柔軟な交通状態推定手法の検証（研究報告：第 3 回～第 4 回委員会）

共
同
研
究

布
施
委
員

交通状態推定は、部分的に観測された交通データに基づき道路交通システム全体の状態を推定する問題である。モデルキャリブレーションの困難さ・煩雑さから、既存手法を実際に適用することは難しい場合が多い。これらは、交通流モデルを基礎に置いており、パラメータの事前キャリブレーションを必要とするが、常に可能ではなく、キャリ
ブレーション自体にモデル・理論の知見が必要という課題がある。実務的には、データ不足の課題も挙げられる。本研究では、モデルパラメータキャリブレーション不要な交通状態推定手法の地方高速道路での適用可能性を検証する。提案手法は、交通流モデルと観測（プローブデータと少数の感知器データ）を組み合わせたデータ同化手法であり、現在状態を推定する filtering と、過去状態を推定する smoothing から構成される。関越自動車道の約 10,000m 区間を対象に提案手法を検証した。filtering のみ、かつ 1 つの感知器のみでも、1 分間交通量で誤差率 11%となった。感知器増加で精度向上が確認される一方、プローブ率は 1%程度以上であれば精度には大きく影響しないことを確認した。

高速道路の SA･PA･IC･BS を中継地点とするシームレスな移動サービスの可能性（研究報告：第 5 回～第 7 回委員会）

塩
見
委
員

MaaS の推進により、移動手段としてマイカーに頼らず最適な手段でシームレスな移動の実現を目指している。その中で他の交通手段へ乗り継ぐ拠点として交通結節点が重要視されている。また、この半世紀で日本の高速道路網は大幅に整備され、高速バス網が充実してきた。しかし、高速道路はアクセスコントロールされており、高速バスと他のモードが連結する拠点が必要である。駅を中心とした拠点は開業しているが駅から遠い地域における高速道路の優位性が活かされていない。そこで本研究では、高速道路
上に高速バスと一般交通の結節点の構築を想定した上で、非日常トリップを対象とした交通需要推計を行い、その実現可能性について検討を行った。具体的には、まず、需要が見込まれる地域を選定した上で、ウェブアンケートにより選好表明調査を行い仮想の交通手段の利用意向を問い、新規の交通手段の選択確率を推計するモデルを構築する。その上で、携帯基地局運用データを用いて推計した総需要と上述の選択確率を掛け合わせることで、当該結節点の需要を推計する。名神高速道路草津 PA をケーススタ
ディとした分析・推計を行った結果、調査対象とした 8 都市からの 11 月の 1 ヶ月合計
で 6500 人程度の利用が見込め、特に横浜市、名古屋市からは週末を中心に高速バスを
1 便以上運行するだけの需要があることが明らかとなった。

プローブデータを活用した高速道路サグ･トンネル部の連続的交通容量推定（研究報告：第 5 回委員会）

自
主
研
究

和
田
委
員

本研究は、プローブデータを活用して、ボトルネック（BN）の区間が必ずしも明確でない高速道路サグ・トンネル部の連続的な交通容量推定を行ったものである。推定手法
は、渋滞流から自由流に至る速度回復プロファイルと交通容量の関係を記述可能な最新の交通流理論に基づき、プローブデータと感知器データを適切に融合させるものである。この手法をまず、国内 4 箇所のサグ部に適用して、縦断線形と BN 区間の関係性を分析した。その結果、各サグ部のおいて BN が顕在化する区間は、上り坂の前半または全区間、下りから上り坂にかけた区間、下り坂中で勾配が増加する区間、と箇所によりまちまちであることがわかった。これは適切な渋滞対策位置が必ずしも縦断線形のみからは決まらないことを示唆している。次に、小仏トンネルの指向性スピーカーを用いた渋滞対策前後のデータに推定手法を適用し、渋滞対策効果の発現メカニズムを分析した。その結果、交通容量の改善は安全車間時間の短縮で説明できること、BN 区間
内の速度調整遅れの改善によりさらに数％の捌け交通量の改善が可能であることが示された。以上は、ビッグデータに理論を組み合わせることで、データの価値を引き出することの有用性を示す事例であると考えられる。

4-2

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告
4.2 共同研究
4.2.1 プローブデータを用いた柔軟な交通状態推定手法の検証
次頁以降に、研究発表資料を掲載する。

4-3

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告【以下、第 4 回委員会資料】

4-4

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-5

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-6

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-7

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-8

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-9

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-10

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-11

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-12

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-13

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-14

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-15

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

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第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-17

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

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第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-19

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-20

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

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第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-22

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-23

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-24

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告
4.2.2 高速道路の SA･PA･IC･BS を中継地点とするシームレスな移動サービスの可能性
次頁以降に、研究発表資料を掲載する。

4-25

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告【以下、第 7 回委員会資料】

4-26

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-27

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-28

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-29

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-30

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-31

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-32

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-33

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-34

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-35

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-36

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-37

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-38

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告
4.3 自主研究
4.3.1 プローブデータを活用した高速道路サグ･トンネル部の連続的交通容量推定
次頁以降に、研究発表資料を掲載する。

4-39

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告【以下、第 5 回委員会資料】

4-40

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-41

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-42

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

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第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

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第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

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第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

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第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

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第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

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第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

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第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

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第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

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第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

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第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

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第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

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第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

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第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-56

第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

4-57

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望

第５章

高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望

5.1 高速道路を取り巻く環境
高速道路会社や国土交通省が思い描く将来の高速道路像、「2030 年代の高速道路を取り巻く環境[第 1,2 回委員会]」、「交通ビッグデータに関する最近の情勢[第 2 章]」、「高速道路事業との連携に関するヒアリング結果[第 3 章]」等の委員会で得られた知見や意見に基づき、高速道路を取り巻く環境について改めて整理し、将来の高速道路における交通ビッグデータの活用案の検討へ繋げた。

5.1.1 交通ビッグデータ活用の現況
ミクロ的な渋滞分析や年間のマクロ的な交通動向を把握するために従来から広く利用されてきた車両感知器データや営業データに加え、近年では自動車や携帯端末から取得するプローブデータ、路側カメラ・ドライブレコーダーの画像データが AI 技術と組み合せて用いられるようになり、従来と比べて幅広い分野での活用と高精度な分析が可能になっている。
近年多く見られる活用例として、ETC2.0 や民間プローブデータを利用し AI 分析した渋滞
予測・事故危険箇所の抽出、携帯端末データを用いた人々の行動の「見える化」、自動運転車
両や道路施設が取得したデータを相互通信することによる安全性向上、ドライブレコーダー
映像や衛星画像を活用した道路施設の維持管理の効率化等が挙げられる。
さらに交通ビッグデータを取扱う事業者へのヒアリングからは、衛星データのインフラ維
持管理分野等への活用可能性、ETC2.0 プローブデータの車両運行管理分野における民間での活用事例、車両保険とドライブレコーダーを組み合せたテレマティクスデータを活用した道
路上の事故リスク見える化の取組みについて話が聞かれた。いずれの分野においても、高速道路事業において更なる利活用の可能性があると示唆された。
表5.1.1 近年用いられる交通ビッグデータ
・ 車両感知器データ（ループコイル、CCTV、超音波）・ 簡易車両感知器データ
・ 営業データ・ ETC 明細データ
・ 可搬式 AVI データ
・ 情報板提供履歴データ
・ 自動車プローブデータ
ETC2.0 データ、民間プローブデータ、商用車プローブデータ、
バスロケーションデータ

・ 人流データ
携帯端末位置データ、基地局データ、アドレスマッチングデータ

・ CAN データ（車載ネットワークデータ）
・ 画像/映像解析データ（路側カメラ、ドラレコ）
・ テレマティクスデータ（保険契約車両データ）

5-1

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望
5.1.2 2030 年代の高速道路を取り巻く環境
2030 年代の高速道路を取り巻く環境として、委員会では次頁以降に示す「経済」
「社会」
「施
策」
「自然・環境」「国際化」「生産性向上」「老朽化」「防災・減災」に着目し、それらを基に2030 年代に想定される高速道路の姿が提示された。また NEXCO 各社や国土交通省からも同様に将来の高速道路・道路の姿が提示されている。

5-2

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望
表5.1.2 2030 年代の高速道路を取り巻く環境①
大分類

小分類

項目

現在

2030 年代の姿

参考資料

経済

金融

キャッシュレス化の進展

決済比率 2 割

決済比率 4 割（2027 年 6 月目標）

生産年齢

生産年齢人口の激減

7,728 万人（2015 年）

高齢

高齢化率（65 歳以上）の上昇

26.6%（2015 年）

独居高齢者世帯（65 歳以上）の急増
75 歳以上の免許保有者の増加

593 万世帯（2015 年）
154.1 万人(全体の 2.0%、2001 年)
667.0 万人(全体の 8.1%、2022 年)
316.9 万人（2008 年）

7,000 万人（2030 年）
6,000 万人（2040 年）
33.3％（2036 年）
38.4%（2065 年）
842 万世帯（2035 年）
増加が推定

キャッシュレス・ロードマップ 2019（一般社団法人キャッシュレス推進協議会）
未来投資戦略 2017（H29.6 閣議決定）
国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口」
（H29）

社会

施策

大型免許

60 歳未満の大型免許保有ドライバーの減少

晩婚
未婚

晩婚化・未婚率の増加

世帯数

世帯数（核家族化、単独世帯、ひとり親と子世帯の増加）

未婚率(2015 年)：
男性_24.2％、女性_14.9％
晩婚化(2015 年)：
男性_31.1 歳、女性_29.4 歳
5,333 万世帯(2015 年)

スマート
社会

目指すべき未来社会の姿「Society5.0」時代■移動革命の実現

街づくり

国連「持続可能な開発目標（SDGs）」の採択
11 番目「住み続けられるまちづくり」

2025 年大阪・関西万博開催「スーパーシティ」構想の実現

スーパーシティ実現に必要な法整備

サイバー空間（仮想空間）とフィジカル空間（現実空間）を高度に融合させ 世界に先駆けた実証たシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する、人間中心の・ トラック隊列走行
社会（Society）、狩猟社会（Society1.0）、農耕社会（Society2.0）、工業社
・ 無人自動走行実証実験会（Society3.0）、情報社会（Society4.0）に続く、新たな社会を目指す。

都市の抱える諸課題に対して、ICT 等の新技術を活用しつつ、マネジメント（計画、整備、管理・運営等）が行われ、全体最適化が図られる持続可能な都市または地区・交通、公共交通を中心にあらゆる市民が快適に移動可能な街

国土のグランドデザイン 2050
～対流促進型国土の形成～

空の移動革命（空飛ぶクルマ）
スーパーメガリージョン
リニア中央新幹線開業

警察庁「運転免許統計」(H13、R4)
内閣府「交通安全白書」（H29)

240.1 万人（2020 年）
177.2 万人（2030 年）
未婚率(2035 年)：
男性_29.0％、女性_19.2％
晩婚化：将来推計無し

一般社団法人 東京都トラック協会
全日本トラック協会 将来予測

5,348 万世帯(2030 年)
5,076 万世帯(2040 年)

国立社会保障･人口問題研究所｢日本の世帯数の将来推計(全国推計)」(H30)
第 5 期科学技術基本計画
未来投資戦略 2017（内閣官房日本経済再生総合事務局）

トランスフォーム
→らくらくマネー（完全キャッシュレス）、全自動農村

未婚率：平成 27 年度版厚生労働白書
晩婚化：人口動態統計(厚生労働省)

R1 版交通政策白書
公益社団法人 関西経済連合会

急激な人口減少、少子化、異次元の高齢化の進展 等

高密度移動社会の実現

スマートシティの実現に向けて【中間とりまとめ】(H30.8 国交省)

駅前広場、自由通路、駐車場等の交通結
節点の整備

ビッグデータや人工知能（AI）等の技術革新における、様々な分野で高度な分析
や予測国土のグランドデザイン 2050
（H26.7 国交省）

SDGs が達成される社会、Society5.0 の実現

・ 集落散在地域での「小さな拠点」の形成
・ 都市においてコンパクトシティの形成を推進
・ 「高次地方都市連合」の構築

移動革命

平成 30 年版高齢社会白書（内閣府)

全ての人々に安全かつ安価で容易に利用できる持続可能な輸送システムへのアクセス提供（2030 年迄）
行政手続きワンスオンリー
キャッシュレス
自動配送
遠隔医療、教育
自動運転

第四次産業革命後に住みたいと思う、より良い未来社会を包括的に先行実現するショーケースを目指す
・ ・生活全般にまたがる（移動、物流、支払い、医療、防災、防犯・安全
等）
・ 未来社会の加速実現（2030 年頃）
・ 住民参画（住民目線でより良い未来社会実現）

スマートシティ構想の実現

国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口」（H29）

ロードマップ取りまとめ（2018 年 12 月） 人/物の移動（2030 年代～）
事業スタート（2023 年目標）
陸上交通等との円滑な接続開通に向け事業中
2027 年：品川-名古屋（40 分）
2045 年：最大 8 年前倒し名古屋-大阪

・ 交通ネットワーク結節機能強化
・ 中間駅活用5-3

国家戦略特別区域諮問会議（H31.2.14）

空に移動革命に向けた官民協議会（経済産業省）
スーパー・メガリージョン構想検討会
国土交通省

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望
表5.1.3 2030 年代の高速道路を取り巻く環境②
大分類

小分類

項目

現在

2030 年代の姿

参考資料

自然・環境

温室効果ｶﾞｽ

「パリ協定」の採択（COP21）
電気自動車走行中給電

2030 年度温室効果ガス
排出量 26%削減（対 2013 年度比）
走行中給電の実証実験

R1 版交通政策白書
林野庁

電気自動車

2017 年度 CO2 排出量
運輸部門 2.1 億 t（17.9%）
SA・PA での給電

災害

記録的大雨（50 ㎜/h 以上）頻発化

約 1.5 倍(約 226 回※1→約 328 回※2)－

日本機械学会Sweden での走行中給電実験
気候変動監視レポート 2022(気象庁)※1 1976～1985 年※2 2013～2022 年

巨大災害の切迫

情報AI

人工知能 AI による新たな価値

AI の市場規模の拡大
衛星

位置把握精度の向上
・ 準天頂衛星「みちびき」
・ BLE 規格（Bluetooth Low Energy）
・ Wi-Fi センシング

通信

第 5 世代携帯電話（5G）
高速・大容量、低遅延、多数接続

シェア

シェアリングエコノミーの拡大
カーシェア/シェアサイクリングの導入、MaaS 概念と併せて拡大

オープン
データ

データの公開と連携
API(Application Programming Interface)公開による自社開発運用ｻｰﾋﾞｽへの外部連携の動き

仮想空間

VR(Virual Reality)/AR(Augumented Reality)技術の進展

ETC

ETC2.0 の普及
・ 走行履歴情報等の双方向の通信
・ 「賢い料金」高速道路の利用の多様性の創出
先進安全自動車（ASV）の推進

1868～1995 年
100 人以上死・不明地震：19 回
1996～2019.6
M≧7 地震回数：22 回
人工知能の導入状況
既に導入されている：1.9%
2015 年→3 兆 7,450 億円
2018 年度：4 機体制
2024 年度：5 機体制(予定)2020 商用サービス開始（NTT ドコモ）
NEC×NTT ドコモ
スマート街路灯（スピーカ、サイネージ、故障・傾き早期検知）
新モビリティサービス推進事業選定（2019.6）
ｶｰｼｪｱ会員数 160 万人(2019.3)対前年比
23.2%UP
公共交通ｵｰﾌﾟﾝﾃﾞｰﾀ協議会

首都直下地震（M7 クラス）
：発生確率 70%程度（30 年以内）
南海トラフ地震（M8～9 クラス）
：発生確率 70%程度（30 年以内）
教師データ、リアルタイムデータ解析でカーシェア、公共交通組み合せによるス
ムーズな移動2030 年→86 兆 9,620 億円（約 23 倍に拡大）
2026 年度以降：7 機体制(予定)

国土のグラウンドデザイン 2050（H26.7
国交省）
気象庁 WEB サイト 過去の地震津波災害

交通信号機に 5G アンテナ設置、基幹イ
ンフラとして実装

R1.6.14 世界最先端デジタル国家創造宣言・官民データ活用推進基本計画（変更閣
議決定）

新モビリティサービス実証実験

R1 版交通政策白書
国交省・経産省リリース(公財)交通ｴｺﾛｼﾞｰ･ﾓﾋﾞﾘﾃｨ財団ﾘﾘｰｽ

地域類型別の実験（大都市型、大都市近郊型、観光地型、地方都市型、地方郊外・過疎地型）

内閣府 宇宙開発推進事務局「みちびき(準天頂衛星システム)」HP

R1 版交通政策白書

2025 年→4,136 億円

大予想次に来るキーテクノロジー20182019(日経新聞,野村総研)
国土交通白書 2019

「賢い料金」社会実験（一時退出）
・ 道の駅利用時の一時退出が追加料金無電波ビーコン→2022 年サービス停止、ETC2.0 に一本化

ETC 総合ポータルサイト HP

国土交通省 ASV 推進検討会
第 6 期（2016～2020 年度）

・ 実用化された ASV 技術の本格的な普及の促
進・ 路肩退避型等発展型ドライバー異常時対応
システムの技術的要件の検討

第 6 期 ASV 推進計画
内閣官房 IT 総合戦略室

国内市場
AR(自動車分野)：ヘッドアップディスプレイを通じて、フロントガラスに 2016 年→192 億円

先進技術を利用して安全運転に資するシステムを搭載した自動車

EY 総合研究所「人工知能が経営にもたらす「創造」と「破壊」

ﾋﾞｼﾞﾈｽの脱｢自前主義」

目的地までのルートや車間距離、速度、地図情報等を表示

先進自動

総務省

5-4

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望
表5.1.4 2030 年代の高速道路を取り巻く環境③
大分類

小分類

項目

現在

2030 年代の姿

参考資料

国際化

訪日外国人

訪日外国人観光客の増加（旅行中に困ったこと n=4,037）

3,119 万人（2018 年）
消費額 4.5 兆円（2018 年）

6,000 万人（2030 年目標）
消費額 15 兆円（2030 年目標）

観光庁 H28.3.30 リリース
「明日の日本を支える観光ビジ
ョン」H31.3.26 リリース「訪問外国人が旅行中に困ったこと」
R1 版観光白書（観光庁）

IR 整備法（特定複合施設区域整備法）
2018.7 成立
高速道路での自動運転（レベル 3）－

大阪 IR 基本構想（案）

後続車有人隊列走行（2021 年迄）
後続車無人隊列走行（2022 年以降）
完全自動運転（2025 年以降）
高速バス自動運転（2022 年以降）

官民 ITS 構想・ロードマップ 2019
R1.6.7

ガイドライン等の整備
CIM モデルの検査要領策定
目視内飛行
無人地帯での目視外飛行
ダブル連結トラックの対象路線や優先
駐車マスの拡充

BIM/CIM を JIS 化
全建設産業で 3D を原則活用
有人地帯での目視外飛行
都市部（有人地帯）のインフラ点検
特車システムの電子化で審査期間を短
縮BIM/CIM 推進委員会（国土交通省）

高速道路経過年数
30 年～50 年：4 割（2015 年）<<建設後 50 年以上経過する社会資本の割合>>

高速道路経過年数
30 年～50 年：8 割（2030 年）<<建設後 50 年以上経過する社会資本の割合>>

高速道路リニューアルプロジェクト・ 無料公衆無線 LAN 環境 19%
・ 多言語表示の少なさ 16%
・ 公共交通利用 17% 等

国際
生産性
向上

自動運転

（H30.11～H31.2 成田、羽田、関西、福岡空間でアンケート）
2025 大阪・完成万博の開催
統合型リゾート（IR）の誘致
高速道路での自動運転サービス
・ 後続車有人隊列走行
・ 後続車無人隊列走行・ 完全自動運転
・ 高速バス自動運転

3 次元
空BIM/CIM の高度利活用（Building/Construction Information Modeling,Management）
ドローンにおける物流

物流

物流生産性革命・ i-Construction への転換
・ i-Shipping の推進
・ トラック輸送の効率化(連結トラック、モーダルコネクト等)

老朽化

特定更新

特定更新等工事

老朽化

インフラの老朽化

国土交通省生産性革命プロジェクトパン
フレット

等

・ 道路橋：約 25%
・ トンネル：約 20%

防災
減災

空の産業革命に向けたロードマップ 2019
（経済産業省）

4 車線化

4 車線化工事の計画的な推進※2018 年 3 月
暫定 2 車線区間(有料)のうち対面通行区
間約 1,600km

橋梁の耐震
補強の推進

被災後速やかに緊急輸送を可とする耐震補強の加速化(支承部補強等,落橋･倒壊対策,ﾛｯｷﾝｸﾞ橋脚橋耐震補強)

高速道路 6 会社管理橋梁の耐震補強進捗率(H31.3 末時点):75%

緊急輸送道
路

緊急輸送道路の整備

平成 8 年以降、全国で約 10 万㎞を指定

災害直後から、避難・救助をはじめ、物資供給等の応急活動のために、緊急車両の通行を確保すべき重要な路線で、高速自動車国道や一般国道及びこれらを連絡する幹線的な道路

5-5

国土交通白書 2019

・ 道路橋：約 63%
・ トンネル：約 42%※2033 年 3 月
概ね 10～15 年で有料暫定 2 車線区間半減
課題の大きい約 900km の 4 車線化を計画
的に推進
今後 30 年間に震度 6 弱以上の揺れに見舞われる確率 26%以上の地域:2021 年度
までに完了
2026 年度までに全国で完了－

令和 2 年度道路局関係予算概算要求概要(R1.8.28)
社整審道路分科会第 35 回国土幹線道路部会資料(R1.9.4)
令和 2 年度道路局関係予算概算要求概要(R1.8.28)
社整審道路分科会第 35 回国土幹線道路部会資料(R1.9.4)
国土交通省 HP｢道路における震災対策｣
国土交通省 HP

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望
5.1.3 2030 年代の高速道路の将来像(1) 委員意見
前頁までの 2030 年代の高速道路を取り巻く環境を踏まえ、各委員から高速道路の将来について以下のように提言された。
表5.1.5 2030 年代の高速道路の将来像
交通制御

多様な交通制御の運用
多種多様なビッグデータを用いて、交通流の安全性・円滑性を高めるラ
ンプ制御、可変速度規制等様々な交通制御(アクティブトラフィックマ
ネジメント、主に道路供給側の対策)が実施

意図を持った専用車線が増加
車両運転挙動が自動走行技術の普及で一様になると仮定した場合、現在の「追越車線」があまり意味をなさなくなる。予約車線(通行権取引制
度)や課金車線、MaaS 専用車線、物流車両/隊列走行車両専用等、サービ
ス内容で車線が使い分けられる

交通需要の時空間分散施策の実施
多種多様なビッグデータを用いて混雑料金制や通行券取引制度を行う
ことで交通渋滞を緩和・解消

観測技術

料金施策等

自動運転

情報提供
施設整備

HOV(High-Occupancy-Vehicle)/HOT(High-Occupancy-Toll)レーンの導入
ハード施設による Flexible Lane 運用システムの登場
移動体検知センサーの高密度配置による全車両の挙動補足シス
テムの登場
Weight In Motion(走行車両重量分析)の全路線展開
Dynamic Road Pricing の導入
維持管理費用を反映した料金体系の導入
現金支払い廃止による料金ゲートの簡素化と集約+空間再配分「途中下車料金」を活用した SA/PA 機能の高速道路外への展開
コンビニ系ポイントとの料金支払手法の統合化
自動運転＋隊列走行(貨物・高速バス)専用レーンの登場
自動運転走行技術を想定した(V2I)交通制御においては、路側機側でその制御を指揮
車内スマホと 5G を前提とした高度な情報提供アプリの登場
物流デポ機能を有した高速道路内外の施設整備の進展（コネクトエリア浜松の全国展開＋高度化）

その他

スマート IC の倍増(2019 年比)
中・大型貨物車の最高制限速度規制の緩和
高速で回る施策の PDCA
多種多様な交通ビッグデータを用いることで施策の PDCA サイクルが高速で回る、もしくはトライ＆エラーできる環境になる

5-6

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望(2) NEXCO 東日本
NEXCO 東日本では、自動運転社会における将来の高速道路の目指す姿として「安全性」
「高
速性」
「定時性」
「代替性・冗長性」「結節性」「快適性」等の 10 項目を設定し、それらを実現するために施策毎に 108 項目の「打ち手」を設定している（図 5.1.1）。
さらに 108 の打ち手に対して重要なものを整理・統合し、短期的な課題解決のための変革と長期的な未来を創るための挑戦の 2 つの視点のもと、31 項目の「重点プロジェクト」を取りまとめている(次頁図 5.1.2、表 5.1.6)。

図5.1.1 目指す姿と具体施策・打ち手の関係
資料：NEXCO 東日本「自動運転社会の実現を加速させる次世代高速道路の目指す姿（構想）」（R3.4）

5-7

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望

図5.1.2 将来の目指す姿(重点プロジェクト)のイメージ
資料：NEXCO 東日本「自動運転社会の実現を加速させる次世代高速道路の目指す姿（構想）」（R3.4）

5-8

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望

表5.1.6 目指す姿を実現するための重点プロジェクト
No.

重点プロジェクト名1

次世代ハイウェイラジオ

2

除雪車運転支援3

プローブデータで異常検知

4

交通需要コントロール

5

大容量通信設備

6

高度渋滞予測情報

7

自動運転車両の合流支援

8

リアルタイム全線監視

9

ドローン巡回10

高度過積載モニタリング

11

大型車専用パーキング12

予約制駐車マス13

スマートグリッド

14

イノベーティブなモビリティサービス

15

次世代燃料供給設備

16

自動運転対応標識

17

遊休施設のコンパクト PA 化

18

物流 MaaS

19

自動運転専用レーン

20

コンテンツ配信21

自動点検車両

22

走行中給電

23

バレーパーキング24

災害対応高度化

25

車線別・車種別運行管理

26

次世代課金

27

保全・補修の自動化

28

次世代交通規制

29

データ連携

30

除雪車自動制御31

道路構造のスリム化

資料：NEXCO 東日本「自動運転社会の実現を加速させる次世代高速道路の目指す姿（構想）」（R3.4）

5-9

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望(3) NEXCO 中日本NEXCO 中日本では、点検から補修に至る構造物の保全に限らず、道路利用者の利便性や快適性、従業員の労働環境等の観点を含め、保全・サービス事業全体を対象に将来のありたい姿と戦略を表す「i-MOVEMENT」を推進している(図 5.1.3)。
i-MOVEMENT では、5 つのビジョン「交通運用改革」「料金・サービス改革」「メンテナンス改革」「保全マネジメント改革」に紐づく 26 の「戦術」を設定しており、プロジェクト目標の達成を目指している(図 5.1.4、表 5.1.7)。

図5.1.3 i-MOVEMENT のビジョン(ありたい姿)と戦略
資料：NEXCO 中日本「次世代技術を活用した革新的な高速道路保全マネジメント」（R3.8）

5-10

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望

図5.1.4 i-MOVEMENT のビジョン
資料：NEXCO 中日本「次世代技術を活用した革新的な高速道路保全マネジメント」（R3.8）

5-11

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望

表5.1.7 ビジョン実現のための戦術
No.
１

２

３

４

戦術名
交通運用改革①

全線常時監視による現場状況把握の効率化②

移動体監視による路面状況等把握の効率化③

災害・異常事態検知による事象対応の迅速化④

渋滞予測の高度化(工事含む)⑤

交通事故予測の高度化⑥

ドライバー行動変容に向けた交通需要マネジメント⑦

通行車両の状態把握の高度化⑧

法令違反車両検出の高度化⑨

落下物の自動回収⑩

道路管制センターの機能強化

料金・サービス改革①

お客様動向把握・分析の高度化②

旅行快適化支援アプリによるサービス向上③

料金収受業務の高度化

メンテナンス改革①

構造物等の状況把握(データ取得)の高度化②

変状データ分析・維持修繕計画策定の高度化③

維持作業(清掃及び植栽作業)の機械化による省力化④

雪氷作業の機械化による省力化⑤

緊急補修オペレーションの高度化⑥

現場の作業状況把握(品質検査含む)の効率化・省力化⑦

工事規制の高度化・省力化⑧

危険予知による作業員の安全管理

保全マネジメント改革①

3 次元モデリングによる保全管理基盤の導入②

各種データ蓄積とプラットフォーム戦略による多角的分析の実現③

事業進捗把握の効率化④

設計・積算作業の効率化⑤

i-MOVEMENT に即した業務プロセス・体制の見直し
資料：NEXCO 中日本「次世代技術を活用した革新的な高速道路保全マネジメント」（R3.8）

5-12

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望(4) NEXCO 西日本
NEXCO 西日本では、中期経営計画 2025「進化 2025」において、将来の高速道路や社会を取り巻く環境変化を見据えた「将来のありたい姿」として、下記図 5.1.5 の 5 つのビジョン設定しており、それらを実現するための重点施策を策定している(図 5.1.6、表 5.1.8)。

図5.1.5 取り巻く背景とビジョン
資料：NEXCO 西日本「中期経営計画「進化 2025」」（R3.4）

5-13

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望

図5.1.6 進化した高速道路の姿
資料：NEXCO 西日本「中期経営計画「進化 2025」」（R3.4）

5-14

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望

表5.1.8 5 つのビジョンに対する取組み
No.
１

２

３

４

戦術名
高速道路の安全・安心をいつまでも守り抜く①

点検補修の進化（先進テクノロジーの活用）②

大規模更新・大規模修繕の推進（リニューアルプロジェクトの推進）③

交通安全対策の進化

多発する自然災害から地域と暮らしを守り抜く①

ネットワークの進化（ネットワークの着実な整備）②

ネットワークの強化（暫定 2 車線区間の 4 車線化推進）③

高速道路の強靭化（耐震性の向上）④

災害対応力の強化

新しいモビリティ社会に向けて高速道路を進化させる①

高速道路機能の進化（新名神高速道路等の整備）②

物流支援（SA・PA 駐車マス等の確保）③

料金所のキャッシュレス化・タッチレス化④

道路情報提供の高度化⑤

通信ネットワークの進化（自営無線通信の環境整備）

高速道路の顧客体験価値を高める①

５

新しい価値を提供する SA・PA

持続的に進化する企業を目指す②

高速道路を活用した地域貢献③

社員が活用できる環境づくり④

DX の推進⑤

環境に関する取組みの推進⑥

海外？事業の発展⑦

SDGs 達成への貢献
資料：NEXCO 西日本「中期経営計画「進化 2025」」（R3.4）

5-15

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望(5) 国土交通省
1) 「2040 年、道路の景色が変わる」
国土交通省では、ポストコロナにおける新しい生活様式や社会経済の変革等を見据え(図5.1.7)、概ね 20 年後の日本社会を念頭に「2040 年、道路の景色が変わる」として道路政策を通じて実現を目指す将来像(表 5.1.9)と、それらの実現に向けた中長期的な政策の方向性を提案した(表 5.1.10～5.1.11)。

図5.1.7 「2040 年、道路の景色が変わる」の意義・目的と基本的な考え方
資料：国土交通省「2040 年、道路の景色が変わる」（R2.6）

表5.1.9 5 つの道路の将来像
将来像
通勤帰宅ラッシュが消滅
公園のような道路に人が溢れる
人・モノの移動が自動化・無人化
店舗(サービス)の移動でまちが時々刻々と変化
災害時に「被災する道路」から「救援する道路」に
資料：国土交通省「2040 年、道路の景色が変わる」（R2.6）

表5.1.10 道路政策を通じて実現を目指す 3 つの社会像
No.

社会像

1

日本全国どこにいても、誰もが自由に移動、交流、社会参加できる社会

2

世界と人・もの・サービスが行き交うことで活力を生み出す社会3

国土の災害脆弱性とインフラ老朽化を克服した安全に安心して暮らせる社会
資料：国土交通省「2040 年、道路の景色が変わる」（R2.6）

5-16

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望

表5.1.11 道路政策を通じて実現を目指す 3 つの社会像と取組み（抜粋）No.
１

道路政策の方向性と取組み
日本全国どこにいても、誰もが自由に移動、交流社会参加できる社会①

国土をフル稼働し、国土の恵みを享受
自動運転道路のネットワークの形成
AI による需要予測を活用した経路や利用時間帯の分散
料金所を必要としないキャッシュレス料金システム、変動料金制の導入 等②

マイカーなしでも便利に移動できる道路
モビリティハブの整備
中山間地域における高齢者への移動手段の提供
バスタ整備と高速バスサービスの全国ネットワーク化 等③

交通事故ゼロ
生活道路への通過交通の流入抑制
誰もが歩きやすい空間の構築
走行データを活用した車両保険料の低減やドライバーの運転マナーの改善 等④

行きたくなる、居たくなる道路
道の駅における地域センター機能の提供
まちの中心となる道路を人中心の空間として再生
グリーンインフラを用いた快適な道路空間の形成
無電柱化等による美しい道路景観の創出 等

２

世界と人・モノ・サービスが行き交うことで活力を生み出す社会① 選ばれる都市へ
道路ネットワークの空間再配分、モビリティハブの整備、自動運転や MaaS に対応した新しい都市交通システムの実現
可変型の道路標示等を活用した路側マネジマントの普及
民間連携による新しいビジネスや賑わいによる道路空間の創出
デジタルツインと交通ビッグデータによるリアル空間の都市交通オペレーションの
最適化 等

②

持続可能な物流システム
物流関連ビッグデータを活用した物流の共同化の支援
隊列走行や自動運転トラック輸送の全国展開
ロボットやドローンによるラストマイル輸送の自動化・省力化 等③

世界の観光客を魅了
道路そのものの観光資源化
オーバーツーリズムの解消による持続可能な観光の実現
多様な広域周遊観光ルートの形成 等

３

国土の災害脆弱性とインフラ老朽化を克服した安全に安心して暮らせる社会① 災害から人と暮らしを守る道路
無電柱化された道路が緊急輸送道路として機能
AI カメラ等が交通状況を常時モニタリングし、有事の際に情報提供や交通誘導を行
い人流・物流を最適化
災害モードの高速道路が避難スペースや被災地アクセス用の緊急出入口を提供 等②

道路交通の低炭素化
道路インフラの電源が再生可能エネルギーに転換
非接触給電システムや水素ステーションが道路施設として整備
自動運転化された BRT や BHLS が専用レーンを走行
安全で快適な自転車利用環境の整備 等③

道路ネットワークの長寿命化
AI や新たな計測・モニタリング技術、新素材等の活用による、道路の点検・診断の自動化・省力化
道路管理用車両等の自動化による維持管理作業の省力化 等
資料：国土交通省「2040 年、道路の景色が変わる」（R2.6）

5-17

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望
2) WISENET
先述の「2040 年、道路の景色が変わる」の他、2023 年 10 月に社会資本整備審議会・道路分科会・国土幹線道路部会が「高規格道路ネットワークのあり方

中間とりまとめ」を公表

し、高規格道路の基本方針として「2050 年、世界一、賢く・安全で・持続可能な基盤ネット
ワークシステム(通称”WISENET※”)」の実現を提言した(図 5.1.8)。
この“WISENET”の実現に向け、道路局では今後取り組む具体的な政策を取りまとめた「WISENET2050・政策集」を作成・公表した(図 5.1.9～5.1.12)。
※WISENET: World-class Infrastructure with 3S (Smart, Safe, Sustainable) Empowered NETwork

5-18

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望

図5.1.8 高規格道路ネットワークのあり方（中間とりまとめ・概要）(資料)国土交通省「高規格道路ネットワークのあり方 中間とりまとめ」(R5.10.31)

5-19

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望

図5.1.9 WISENET のコンセプト(資料)国土交通省「WISENET2050・政策集」(R5.10)

5-20

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望

図5.1.10 WISENET の政策(抜粋①)(資料)国土交通省「WISENET2050・政策集」(R5.10)

5-21

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望

図5.1.11 WISENET の政策(抜粋②)(資料)国土交通省「WISENET2050・政策集」(R5.10)

図5.1.12 WISENET の政策(抜粋③)(資料)国土交通省「WISENET2050・政策集」(R5.10)

5-22

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望
5.2 交通ビッグデータ活用の方向性
5.2.1 交通ビッグデータの活用の方向性の整理
これまでに整理した各委員および各組織が思い描く高速道路の将来像や取組みについて、後述する将来の高速道路事業における交通ビッグデータの活用を検討・整理するにあたり、交通ビッグデータに関係する取組み等に着目し体系化した。
その結果、将来像や取組みは大きく「(1) 交通運用等」「(2) 維持管理等」に分けられ、そのうち交通運用等は「交通運用・管理」「次世代モビリティの普及・活用」「CASE・MaaS の発展と連携」、維持管理等は「自然災害への対応」「インフラ維持管理・老朽化対策等」に細分化された（表 5.2.1）。
表5.2.1 高速道路の将来像と取組みの分類
大分類
(1)
交通
運用等

小分類
1) 交通運用・管理

2) 次世代モビリティの普及・活用

3) CASE・MaaS の
発展と連携

(2)
維持
管理等

1) 自然災害への対応

2) インフラ維持管理
・老朽化対策等

取組み例※
全線常時監視車種別・車線別交通管理
次世代交通規制
渋滞や事故予測の高度化
TDM の活用
料金徴収の高度化 等
自動運転専用レーン
バレーパーキング
自動運転対応標識
自動運転車両の合流支援
後続無人車隊列走行 等
交通結節点における様々なモビリティサ
ービスの展開様々なコンテンツの拡充と配信
物流 MaaS
予約制駐車マスの運用
大型車専用 PA の整備 等
自然災害対応高度化・常時監視・円滑な誘導等
減災対応の道路構造への改良
自治体との連携による避難施設整備 等
AI を活用したインフラ点検
自動点検車両やドローンの活用
保全・補修・清掃等の自動化
工事規制の高度化・省力化 等※取組み例は、NEXCO 東日本：p.5-9、NEXCO 中日本：p.5-12、NEXCO 西日本：p.5-15、国土交通省：p.5-17,18 の中からピックアップ

5-23

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望
5.2.2 高速道路事業における交通ビッグデータの活用可能性
将来の高速道路事業における交通ビッグデータの活用可能性の検討では、表 5.2.1 で整理した高速道路会社等が描く「交通運用等」「維持管理等」に分類された 5 つの将来像に対して、
これまでの委員会で得られた各種知見や意見等(共同・自主研究結果、交通ビッグデータに関する国内外の事例収集結果、ヒアリング結果等※)を踏まえ、交通ビッグデータの新しい使い方を p.5-26 以降に提案した。
また、交通ビッグデータの新しい使い方を提案するにあたり、参考とした委員会で得られた各種知見や意見等を、データ種類や技術(プローブデータ、映像データ、気象データ、支援システム等)等に着目し次頁表 5.2.2 に整理した。

図5.2.1 整理イメージ

5-24

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望

表5.2.2 委員会で得られた知見・意見等

データ種類/技術

プローブデータ(車両、携帯端末)

委
員
会
資
料

実
現
性

データや技術に関連する委員会意見・事例収集・ﾋｱﾘﾝｸﾞ結果等【 】は出典将■

移動体検知センサーの高密配置による
全車両の挙動補足システムの登場【委員】

研

ETC2.0 データを用いることで、交通状態●を推定することが可能【委員】

ドラレコ映像を活用した道路維持管理
事 ●分野への活用【ユピテル】

ヒ

ETC2.0 データ(一般車データ)の民間開■ 放により周辺の交通状況が容易に把握可能【Ｈ社】

ユーザーやパトロールカーの車載ドラ
レコデータを AI リアルタイム画像解析
ヒ ● することで、「沿道の活動状況の把握」「道路の維持点検」「危険車両の検知」が可能【DATAFLUCT】

Ａ
センサー
技術

事

●

降水量をはじめ、現在と過去の交通デー
タを組み合わせた渋滞予測が可能【NEXCO
中日本】

衛星データを活用することで、駐車場状
況の把握が可能【akippa 等】

スマートポールから得られる人流デー
タ(カメラ映像)の活用により公共施設
管理が効率化【東京都等】

事●

衛星 SAR と AI 技術を組み合わせること
で、橋梁の異常なたわみをミリ単位の精度で検知可能【NEC】

路側カメラから得られる運転手の挙動
事 ● を映像解析することで「ながら運転」が取り締まれ、道路の安全性が向上【豪州】

ヒ

●

事

契約者のドラレコデータを AI 解析し、●交通事故危険度マップを構築【MA&AD】

衛星データは、大規模/広範囲な点検作
業での活用に期待【DATAFLUCT】

路側カメラと騒音計を組み合わせることで騒音基準を超過する車両の取り締事 ●まりが可能になり、沿道環境が改善【英

ヒ

●

事

AI で算出した潜在的な事故リスクを可●視化し自治体等に販売【MS&AD】

衛星(合成開口レーダー)で取得した変位データを用いることで、地下工事のモニタリングが可能になる【DATAFLUCT】

イム】ヒ

テレマティクスデータ(保険契約車両取付のドラレコデータ等)に含まれる契約●者属性データの活用により、属性別の安全対策が可能【あいおい】

事

●

事

事

●

Ｊ
路側
カメラ

タイヤから得られる各種データ活用に
より自動車の安全性が向上【住友ゴム工業】

AI ベースの映像解析を活用し交差点に事 ● おける安全・安心の向上に向けた共同実証を実施【NEC・米国大学】
事●

5G や AI、4K カメラ映像等の先進技術を活用した、交差点の交通状況測定やイン事 ●シデント検知に向けた実証実験を開始
【NEC】

Ｋ
ドローン
映像

事

●

ドローン映像を用いることで休憩施設の混雑状況の把握が可能【NEXCO 西日本・KDDI
等】

土交通省】

事

●

Ｍ 衛星データ国】

専用アプリを利用して先々の信号現示
や交通状況を可視化【米国】

バス事業者と経路検索等の情報利用者との情報の受渡しが可能になる共通フ●ォーマットの導入が進められている【国

Ｈ
CAN
データ

Ｌ 気象データ

様々な気象状況(雨、風、砂塵等)を把握することで、最適な道路規制を自動的に事 ●実施し安全性の向上を図ることが可能

●

Ｇ
GTFS
データ

レンタカーの車載ドラレコ映像の活用
により、交通状況の確認や経路選択が可
能【NTT データ】

データや技術に関連する委員会意見・事例収集・ﾋｱﾘﾝｸﾞ結果等【 】は出典事

事

民間プローブデータ(自社ナビデータ)を活用することで、渋滞ボトルネックの●特定や速度低下の抑制案内が可能【ナビタ

Ｆ
タイヤ
データ

●

実
現
性

HW 事業と親和性が高いデータとして「気象・災害データ」があり、有事の際の避難誘導等に活用可能【Ｈ社】

Ｅ
信号現示
データ

事

Ｉ
ドラレコ
映像

データ種類/技術

委
員
会
資
料

■

Ｄ
テレマ
ティクス
データ

(路側、車載機器)

データや技術に関連する委員会意見・事例収集・ﾋｱﾘﾝｸﾞ結果等【 】は出典

ヒ

Ｃ
民間
プローブ

映像データ等

実
現
性

【米国】

Ｂ
ETC2.0
プローブ

データ種類/技術

委
員
会
資
料

CAN データを用いた車両ステータス・メ
ンテナンス情報の販売店への共有【トヨタ
自動車】

5-25

Ｎ 変位データ

変位データ(=振動)が取得可能な光ファ
イバーセンシング技術を活用すること
事 ●で交通状況の高精度監視が可能に【NEC・NEXCO 中日本】Ｏ 支援ｼｽﾃﾑ事●

AI を活用した輸送障害時の復旧支援シ
ステムの開発・導入により輸送安定性の向上を図る【JR 東日本】

【着色凡例】
将 ：委員が描く高速道路の将来像、 研 ：共同・自主研究、
事 ：事例収集、 ヒ ：ヒアリング、赤字：活用されているデータや技術等【記号凡例】●：実用化、●：一部実用化/実証実験/研究段階、■：構想/計画段階【表中のアルファベットについて】
p.5-26 以降に整理した交通 BD の活用方法毎に用いるデータ種類/技術と整合第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望(1) 交通運用等
1) 交通運用・管理
高速道路事業において、本線上を走行する車両や休憩施設の利用状況を正確に把握することは、突発事象への対応、渋滞予測、工事規制検討等を行う上で必要な基礎情報となる。
デジタル化が進む前までは、本線上に断片的に設置されている車両感知器から取得される
交通量や通過速度データ、路側カメラ映像等を用いて交通状況を把握していたが、現在は先述の車両感知器データをはじめ、ETC2.0 プローブデータや携帯端末データ、AI 技術を活用したカメラ映像分析データ等から交通状況の把握や予測ができるようになった。
次頁では、事例収集やヒアリング結果等から、NEXCO や国土交通省が思い描く高速道路の将
来像・取組みのうち、「交通運用・管理」分野において交通ビッグデータを活用することで新たに実現し得る取組みを整理した。
その一例として、路側カメラ・SAR 衛星等の映像・画像も活用した場所に関係なく路線全体の交通流の検知が可能になる「リアルタイム全線監視」、タイヤに取り付けるセンサーデータを用いた大型車の「高度過積載モニタリング」等が挙げられる。

5-26

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望

将来の高速道路における交通 BD の活用方法（案）（各タイトルに続く[NEXCO・・・]は参照先、関連するデータ／技術は表 5.2.2 を参照）

リアルタイム全線監視 [NEXCO 東日本・No.8]
車線別・車種別運行管理 [NEXCO 東日本・No.25]● 【本線】特定の断面でしか観測できないトラカン、車線別の交通流の分析が困難なプローブデータに加え、路側カメラ・SAR 衛星等の映像・画像データも交通管制に用いることで、場所に関係なく路線全体の車線別の交通流の検知が可能になる。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, C, J, K, M

● 【休憩施設】施設の固定カメラやドローンカメラの映像データ、立寄り状況を示すプローブデータ、ドライバー属性を示すテレマティクスデータを組み合せることで休憩施設の利用実態(立寄車種、滞在時
間、ドライバー属性、利用経路等)の把握が可能になる。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, C, D, J, K, M└[関連] 交通需要コントロール・次世代交通規制 [NEXCO 東日本・No.4,28]● 過去と現在の全線監視データ・料金データ・気象データを組み合せて全線の交通需要を AI 予測
することで、需要に応じた交通マネジメントや交通規制の施策検討が可能になる。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, C, J, K, L, M└[関連] 高度渋滞予測 [NEXCO 東日本・No.4、NEXCO 中日本・No.1-④]● AI によって分析された全線の交通需要予測データを用いることで、全路線の時間帯別渋滞予測が可能になる。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, C, J, K, L, M

交通安全対策の進化 [NEXCO 中日本・No.1-③]● 安全対策工の検討の際に、事故データや画像データと併せてテレマティクスデータを活用することで、ドライバー属性(職業、年齢、事故歴等)に着目した交通安全対策工の検討が容易になり、効果的な交通安全対策工が実施できる。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, C, D, I, J, L

プローブデータを活用した異常検知 [NEXCO 東日本・No.3]■ プローブデータが検知する従来の急減速・急ハンドル情報に加え、タイヤセンサーのパンク・荷重検知
情報、ドラレコ映像のリアルタイム事故検知情報を交通管制で随時収集することで、迅速な異常検知と対応が可能になる。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, C, F, I, J

高度過積載モニタリング [NEXCO 東日本・No.10]■ 料金所に設置された軸重計やカメラ等を用いた過積載のモニタリングデータの他、将来普及すると考えられるタイヤセンサーデータを交通管制でも受信できるようにすることで、大型車の過積載状況・タイ
ヤの整備不良状況、走行路線の路面状況等のモニタリング可能になる。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, C, F└[関連] 診断の自動化や省力化(維持管理分野) [NEXCO 東日本・No.8]■ タイヤセンサーから得られる車両の積載量データと全線監視データを組み合せることで、輪荷重による車線別の舗装部への影響分析が可能になる。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, C, F, I, J, K, L, M

次世代情報提供(ハイウェイラジオ) [NEXCO 東日本・No.1]● 全線監視データと V2X 技術を組み合せることで、従来の「落下物」
「事故」
「渋滞」
「工事」情報の提供に加え、天候・路面状況・先行車両の挙動情報を後続のドライバーに伝え、運転時の安全性・快適性が向上する。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, C, E, I, J, K, L, M

■ ドライバー属性が分かるテレマティクスデータを用いることで、路線や区間毎の利用者属性(平日は職業ドライバー、休日はサンデードライバーが多い等)応じた柔軟な情報発信が可能になる。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, C, D, E, I, J, K, L, M
【記号等凡例】●：実用化、●：一部実用化/実証実験/研究段階、■：構想/計画段階、赤字：活用するデータや技術等

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第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望
2) 次世代モビリティの普及・活用
乗用車から商用車に至るまで、自動運転の技術開発は日々進められている。2020 年に施行された改正道路交通法及び道路輸送車両法に準ずる形でレベル 3 対応の自動運転システムを搭載した乗用車が市場化され、自動運転車の普及が徐々に進んでいる状況にある。
また高速道路本線上では物流業界における人材不足対応・効率化を図るため、大型車の隊
列走行の実用化に向けた実証実験が進められているが、高速道路上におけるレベル 4 の自動運転トラックの利用実現は 2025 年以降に予定されており、従来の車両を中心とした走行環境の中で自動運転車両が混在する状況がしばらく続くと想定される。
そのような状況下で、次頁では事例収集やヒアリング結果等から、NEXCO や国土交通省が思い描く高速道路の将来像・取組みのうち、「次世代モビリティの普及・活用」分野において交通ビッグデータを活用することで新たに実現し得る取組みを整理した。
その一例として、リアルタイム全線監視による自動運転車両の「無人隊列走行・合流支援」、「バレーパーキング」におけるプローブデータや休憩施設の利用状況データ等を用いた需要に応じた柔軟な駐車場運用等が挙げられる。
将来の高速道路における交通 BD の活用方法（案）（各タイトルに続く[NEXCO・・・]は参照先、関連するデータ／技術は表 5.2.2 を参照）

自動運転専用レーンの敷設 [NEXCO 東日本・No.19]● リアルタイム全線監視により自動運転レーン内を走行する各車両の走行状況(走行位置、速度、行き先等)が把握できるため、管制で収集されたリアルタイム情報と車両に搭載するセンサー情報(速度、先行車両との車間等)を組み合わせて車両を制御することで、レーン内を円滑に走行ができるようになる。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, C, E, J, K, L, M

無人隊列走行・合流支援 [NEXCO 東日本・No.7、国土交通省・no.2-②]● リアルタイム全線監視により自動運転レーン内を走行する各車両の走行状況(走行位置、速度、行き先等)が把握できるため、これから自動運転し隊列走行しようとする車両どうしのマッチングが可能になる。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, C, E, J

● 本線・ランプを走行する全ての車両の走行位置がリアルタイム全線監視により把握可能になるため、管制から車両に対して情報発信(V2I)することで、車載センサーだけに頼ることなく IC や JCT での合流が安心して行えるようになる。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, C, E, J

バレーパーキング [NEXCO 東日本・No.23]■ 本線に限らず、休憩施設利用者もプローブデータ、テレマティクスデータ、タイヤセンサーデータ、画像データにより監視することができるため、駐車マスの利用状況(満空状況、利用時間・車種等)、利用者属性(個人・商用ドライバー等)、積載量、休憩施設の利用実績データに基づく駐車場の需要予測も可能になる。これらのデータを用いることで、需要に応じた柔軟な駐車場運用(例：兼用マスを無駄なく使う、偏った駐車を避ける等)がバレーパーキング技術を用いることで可能になる。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, C, D, F, I, J, K, L, M
【記号等凡例】●：実用化、●：一部実用化/実証実験/研究段階、■：構想/計画段階、赤字：活用するデータや技術等

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第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望
3) CASE・MaaS の発展と連携
デジタル化の発展により自動車は単なる乗り物ではなく、CASE が意味するように「C=繋がる」「A=自動化」「S=サービス化」「E=電動化」された移動手段になりつつある。また公共交通においても様々な移動手段を統合し、シームレスで便利に移動できる MaaS が国内で普及しつつある。
次頁では事例収集やヒアリング結果等から、NEXCO や国土交通省が思い描く高速道路の将
来像・取組みのうち、「CASE・MaaS の発展と連携」分野において交通ビッグデータを活用する
ことで新たに実現し得る取組みを整理した。
その一例として、「交通結節点における様々なモビリティサービスの展開」時における休憩施設の利用状況や高速バスの運行情報等を組合わせた利便性向上等が挙げられる。
将来の高速道路における交通 BD の活用方法（案）（各タイトルに続く[NEXCO・・・]は参照先、関連するデータ／技術は表 5.2.2 を参照）

<MaaS 関連>
交通結節点における様々なモビリティサービスの展開 [NEXCO 東日本・No.14、国土交通省・no.2]■ 駐車場に設置されたカメラ映像をリアルタイム分析することで得られる各マスの利用状況(満空、駐車時間、利用車種等)、GTFS データを用いて休憩施設に流入してきた高速バスの運行状況(運行履歴・計
画、乗車率等)、気象データ等を AI が自動的に分析し、そのバスの駐車に適した駐車マスの位置を誘導する(例：長時間停車する予定なら少し遠めの駐車マスに誘導する等)。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, E, G, J, K, L, M

<物流 MaaS 関連>
予約駐車マス [NEXCO 東日本・No.12]■ 運転するトラックのプローブデータやドラレコデータ(走行位置、走行履歴等)、CAN データ(燃料の残量、油温データ等)、全線監視データによる下流の交通状況(渋滞の有無)、休憩施設情報(満空状況)を踏まえて、トラックがドライバーに対して最適な立寄休憩施設を提案し、必要に応じて予約駐車マスの自動予約を行う。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, E, F, H, I, J, K, L, M

大型車専用 PA [NEXCO 東日本・No.11、NEXCO 西日本・no.3-②]● プローブデータ等から得られる交通状況(どこに、どれだけ走行しているか)や休憩施設に設置されているカメラ映像から取得される駐車状況(各マスの満空状況・駐車時間・車種・回転率等)の現在と過去のデータに基づく休憩施設の需要予測結果から、特に大型車を対象とした休憩施設利用の平準化を目的とした案内・誘導が可能になる。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, E, F, H, I, J, K, L, M
【記号等凡例】●：実用化、●：一部実用化/実証実験/研究段階、■：構想/計画段階、赤字：活用するデータや技術等

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第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望(2) 維持管理等
1) 自然災害への対応
台風や地震等の自然災害を避けて通れない日本では、自然災害への対応力が常に問われており、気象観測・予測技術、防災・減災技術等の研究・開発が日々進められている。高速道路
事業においては、気象予報会社と連携した交通管制業務の効率化、災害に備えたインフラのモニタリング網の整備、構造物の耐震補強工事の推進等により、自然災害への対応力を向上させている。
次頁では事例収集やヒアリング結果等から、NEXCO や国土交通省が思い描く高速道路の将
来像・取組みのうち、「自然災害への対応」分野において交通ビッグデータを活用することで新たに実現し得る取組みを整理した。
その一例として、リアルタイムで観測される各種データや過去データ等を用いた気象予測に対する適切な交通管制等が可能になる「災害対応の高度化」の実現等が挙げられる。
将来の高速道路における交通 BD の活用方法（案）（各タイトルに続く[NEXCO・・・]は参照先、関連するデータ／技術は表 5.2.2 を参照）

災害対応の高度化・常時監視・円滑な誘導 [NEXCO 東日本・no.24、NEXCO 中日本・1-③、国土交通省・no.3-①]＜予防措置＞● 気象衛星や地上観測機器から得られる膨大な気象観測データ(気圧、風速、降雨量、気温等)、本線構造物に設置したセンサーデータ(土工部で観測される雨量、変位等)、各種画像データ、過去の気象事象における高速道路上の交通運用実績を統括的に分析することで、予測される気象状況に対して適切な交通管制(速度規制・通行止め・迂回誘導、タイヤ規制等)を行い、道路利用者が安全に通行できるようにする。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, E, J, K, L, M, N

● V2I 技術を用いることで、LED 情報板等を利用せずに走行車両に対して交通管制から直接通行規制情報
や迂回情報を受け取れるようになる。
（関連するデータ種類/技術）：E■ 車両のプローブデータ(走行位置・速度)、タイヤセンサーデータ(路面の乾燥・湿潤状況)、CAN データ(ワイパー・ABS・TCS 等の作動状況)、ドラレコ映像を収集・分析することで、道路インフラ上のセンサ
ーだけでは把握できない車両の走行環境情報が取得可能となり、道路環境に応じた適切な交通管制が行えるようになる。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, E, F, H, I

＜事象発生後の対応＞● 発災後のインフラの被害状況を把握する際、路側カメラ・管理車両のドラレコ・ウェアラブルカメラをはじめ、ドローンや衛星から取得する映像(位置情報・撮影方向等を含む)を AI により解析することで、従来まで人の手で取りまとめていた被害状況の整理を効率的に行えるようになり、復旧作業の順位付
け、作業着手までのリードタイム短縮等が図られ、通行再開までの時間が短縮される。
（関連するデータ種類/技術）：I, J, K, L, M, N, O

■ 各種カメラ映像をはじめ、車両や携帯端末のプローブデータ、GTFS、CAN データ等を活用・分析することで被災時に本線上で立ち往生した車両の特定が容易になり、救助活動や避難誘導の円滑化が図られる。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, E, H, I, J, K, M, O

除雪車運転支援・自動制御 [NEXCO 東日本・No.2]■ 路側カメラやセンサーから得られる気象状況(降雪状況、路面状況)、プローブ等から得られる交通状況(車両の速度・位置、交通量)、タイヤセンサー(路面状況)、CAN データ(ワイパー・ABS の作動状況)、
ドラレコ映像を分析することで、除雪が必要な箇所や優先順位が決められ交通影響の拡大を防ぐことができる。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, F, H, I, J, L, 0
【記号等凡例】●：実用化、●：一部実用化/実証実験/研究段階、■：構想/計画段階、赤字：活用するデータや技術等

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第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望
2) インフラ維持管理・老朽化対策等
日本初の高速道路が整備されてから既に 60 年以上経過し、老朽化している道路構造物の維持管理・修繕は喫緊の課題となっている。2012 年 12 月の中央自動車道・笹子トンネル天井板崩落事故の発生によって 2014 年度から始まった 5 年に一度の法定点検の義務化により、必須となった膨大な数の橋梁・トンネル・道路附属物の点検は道路事業者や自治体に対して負担となっている。
一方、デジタル化の急速な発展により、従来までの「人の目」による点検が AI 技術やドローン等の無人機の導入により省力化が進んできており、インフラの維持管理の効率化が図られようとしている。
次頁では事例収集やヒアリング結果等から、NEXCO や国土交通省が思い描く高速道路の将
来像・取組みのうち、「インフラ維持管理・老朽化対策等」分野において交通ビッグデータを活用することで新たに実現し得る取組みを整理した。
その一例として、「AI を活用したインフラ点検」における路側カメラ・車載カメラ・ウェア
ラブル端末・ドローン・衛星・三次元測量機器等から得られる膨大なデータの利用等が挙げられる。
将来の高速道路における交通 BD の活用方法（案）（各タイトルに続く[NEXCO・・・]は参照先、関連するデータ／技術は表 5.2.2 を参照）

AI を活用したインフラ点検
自動点検車両やドローンの活用 [NEXCO 東日本・No.9,21、国土交通省・no.3-③]● これまで「人の目」で行ってきたインフラ点検を、路側カメラ・車載カメラ・ウェアラブル端末・ドローン・衛星・三次元測量機器等から得られる膨大なデータと AI 解析技術を組み合わせて「見える化」
することで点検の効率化が図られる。
（関連するデータ種類/技術）：I, J, K, M, N

■ 走行車両から取得可能なプローブデータ(各車両の走行位置や経路)、タイヤセンサーデータ(積載量＝輪荷重による舗装影響)、CAN データ(IMU による振動情報)も活用することで、点検時に必要な情報(例：積載量が多いトラックの通行区間の特定、舗装の損傷箇所の検知等)を補完することができる。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, F, H

保全・補修・清掃の自動化 [NEXCO 東日本・No.27、NEXCO 中日本・no.1-⑨国土交通省・no.3-③]● インフラ点検で収集された各種データ(映像・画像、測量データ等)に基づく点検結果や過去の気象デー
タ(降雨・降雪量等)から、保全や補修等が必要な箇所の割り出しから作業までを自動化する。
（関連するデータ種類/技術）：J, K, L, M, N, O

工事規制の高度化・省力化 [NEXCO 中日本・No.3-⑦]■ 観測断面が限られるトラカンデータではなく、どの断面でも交通状況が観測できるプローブデータや路
側カメラ・衛星データ等を用いることで工事規制による交通影響が高精度かつ容易に分析できる。また工事規制時の交通影響を分析する際、実施予定区間に類似した規制実績(規制方法、線形、交通量、区間、期間等)を参考することができるようになり、工事規制計画の高度化・省力化を図れる。
（関連するデータ種類/技術）：A, B, J, K, M, O
【記号等凡例】●：実用化、●：一部実用化/実証実験/研究段階、■：構想/計画段階、赤字：活用するデータや技術等

5-31

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望
5.3 まとめ
デジタル化の発展により多種多様なビッグデータが登場し、その活用方法について様々な研究が進められている。交通分野でも、従来から利用されてきた車両感知器データをはじめ、車両や携帯端末から得られるプローブデータ、近年の AI 解析技術により利用が活発化している画像データ、車両やインフラ等に設置するセンサーデータ等、ドライバー属性が紐づくテ
レマティクスデータ等、様々なデータが使われているが、その活用可能性の幅は依然として広いと考えられる。
10 年、20 年先の高速道路事業の将来の姿を見据えた場合、高速道路事業者が保有する交通
ビッグデータや技術だけでは実現できないものもあると想定されるため、民間企業等が保有するビッグデータや技術を積極的に活用することも必要となる。
本章では、国内外の事例収集結果や民間企業へのヒアリング結果等を参考にすることで、高速道路各社が描く将来の高速道路における交通ビッグデータの新しい活用方法を、
「交通運
用・管理」
「次世代モビリティの普及・活用」「CASE・MaaS の発展と連携」「自然災害への対応」「インフラ維持管理・老朽化対策等」に着目し整理した(図 5.3.1)。
その一例として、路側カメラ・SAR 衛星等の映像・画像も活用した場所に関係なく路線全体の交通流の検知が可能になる「リアルタイム全線監視【分野：交通運用・管理】」、「交通結節点における様々なモビリティサービスの展開【分野：CASE・MaaS の発展と連携】」時における休憩施設の利用状況や高速バスの運行情報等を組合わせた利便性の向上、「AI を活用したインフラ点検【分野：インフラ維」における路側カメラ・車載カメラ・ウェアラブル端末・ドローン・衛星・三持管理・老朽化対策等】

次元測量機器等から得られる膨大なデータの利用等が挙げられた。
しかしデジタル化の発展は日進月歩であるため、随時、これらの状況や取組み等を把握し、高速道路における交通ビッグデータの活用を図ることで、さらなる快適、安全・安心な道路空間の確保を進める必要がある。

5-32

第５章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望

図5.3.1 将来の高速道路における交通ビッグデータの活用案(抜粋)

5-33

第６章 まとめ

第６章

まとめ6.1 各章のまとめ
第 2 章～第 5 章について、以下のように内容を取りまとめた。
第2章 交通ビッグデータに関する最近の情勢
第 2 章では「①交通管制・分析等で現在使用されている多様なビッグデータの整理」、「②
交通ビッグデータに関連する法律」、「③交通ビッグデータの最近の情勢および高速道路事業に関連し得る交通ビッグデータ」を主に取りまとめた。
近年のデジタル技術の発展に伴い、交通の観測・分析等に用いられる交通ビッグデータの種類は増えている。例えば交通状況を観測する手段として往年から車両感知器が広く使われていたが、近年は ETC2.0 プローブデータや商用車プローブ等の車載データが利用されるようになった。また個人が所有する携帯端末データも人流データとして分析に用いられるようになり、分析が多様化している。
法律面では「官民データ活用推進基本法」「改正個人情報保護法」「不正競争防止法」が交通ビッグデータに関係しており、現在、官民におけるデータ活用の推進、データに含まれる
個人情報の保護、事業者間の適正な競争の促進が求められている。
そして上述の状況の下、国内・国外では様々な分野で交通ビッグデータが扱われていることが事例収集から確認された。国内では都市分野におけるビッグデータ活用事例が多く、また移動利便性向上を図るため自動運転や MaaS、それらに関連する EV 車両開発も話題として多く見られた。インフラ維持管理・点検に関する技術開発は各所で進み、近年のデジタル化に合わさって多様な取組みが確認できた。国外に目を向けると、日本国内で取り組まれていない有益な参考事例（専用アプリによる交通状況の可視化、騒音カメラの導入、画像解析による「ながら運転」の取り締まり、気象状況に応じた自動的な道路規制）等も見られた。

第3章 関連する事業者へのヒアリング調査結果
人流・車両データ等の交通系データに関する課題、高速道路利用者への情報提供やサービス向上の観点から、「MaaS 関連事業者」と「交通ビッグデータ関連事業者」を対象にヒアリン
グ調査を実施した。

(1) MaaS 関連事業者
MaaS のプラットフォーマーや交通事業者へのヒアリングからは、運用にあたり様々なステークホルダーが関わる中での「プラットフォーム間のデータ連携の難しさ」が多く聞かれた。
MaaS と高速道路事業の協働は、主に公共交通事業者間で構築される MaaS が既に多く実装されているが、インフラを提供する高速道路事業者との連携はまだ進んでいな
い。

6-1

第６章 まとめ(2) 交通ビッグデータ分析事業者
防災・衛星・プローブ等、様々なデータを取り扱う事業者からは、各社が扱うデー
タの特徴・活用方法等をヒアリングすることができ、現状としてシステムの使い勝手をより良くするためにも改良の余地がまだあるとの回答が得られた。
高速道路事業との連携については、防災関係事業者からは有事の際の避難誘導、衛星データを取り扱う事業者からは衛星データやドラレコ映像を活用したインフラ点検の効率化、ETC2.0 プローブデータを取り扱う事業者からは運行管理に留まらない
一般車の交通動向の「見える化」、そしてテレマティクスデータを取り扱う事業者からはドライバー属性に着目した交通分析等、事業者が取り扱うデータの特徴に応じた協働方法が示唆された。
第4章 交通ビッグデータを活用した研究報告
本委員会では、学識経験者からデータ共有型研究として「プローブデータを用いた柔軟な交通状態推定方法の検証」、「高速道路の SA・PA・IC・BS を中継地点とするシームレスな移動サービスの可能性」、自主研究として「プローブデータを活用した高速道路サグ・トンネル部の連続的交通容量推定」が報告された。
いずれの研究もプローブデータを用いることで自動車交通流や人流を捉え、渋滞ボトルネックの推定や新規交通結節点のポテンシャル分析の研究成果として整理した。
第5章 高速道路における交通ビッグデータ活用の中長期的展望
10 年、20 年先の高速道路事業の将来の姿を見据えた場合、高速道路事業者が保有する交通
ビッグデータや技術だけでは実現できない施設等もあることから、民間企業等が保有するビッグデータや技術を積極的に活用・連携することが必要となる。
第 5 章では、国内外の事例収集結果や民間企業へのヒアリング結果等を参考としたことで、高速道路各社が描く将来の高速道路における交通ビッグデータの新しい活用方法の可能性を
提案した。

6-2

第６章 まとめ6.2 おわりにデジタル化の急速な発展は、多種多様なビッグデータを登場させ、それらを活用した各種研究やサービス展開、そして利活用に関する法整備を進め、我々の生活をより豊かにした。
交通分野に目を向けると、従来から利用されてきたデータに加え、デジタル化によって様々なデータが登場・活用され、交通事象やインフラの「見える化」が飛躍的に進み、道路の快適性・安全性が向上した。
これらのデジタル技術の発展、予想される社会情勢の変化に基づき、高速道路各社や国土交通省は 10 年・20 年先の高速道路の将来像や取組みを整理した。そこでは、V2X 技術等による全線の常時監視、電欠の心配なく快適に走る自動運転車両、ドローンを用いた点検や自動保全車両等によって効率化されるインフラ維持管理等、様々な将来像が描かれている。
そして本調査研究で得られた各種知見等を参考に、上述の将来像や取組みに対して交通ビ
ッグデータの新たな活用方法を提案し、改めてデータ活用の可能性が確認できた。
デジタル技術は日進月歩に発展するため、最新のものはすぐに陳腐化してしまう。我々が取り扱う交通ビッグデータやその活用方法も同様な傾向にあるため、道路事業者として安心・安全・快適な道路サービスを提供するためには、常に新しい技術の情報収集を行い、その特徴を積極的に事業に取り入れていく必要があると考えられる。
今回取りまとめた高速道路事業と交通ビッグデータに係る各種検討・整理結果が、今後のビッグデータの活用による高速道路の移動の利便性・快適性向上に繋がる一助になれば幸いである。

6-3