AI交通量調査とは？従来との違い、コスト、活用事例を徹底解説

交通量調査とは？ビジネスや安全な街づくりに欠かせない基礎データ

交通量調査とは、特定の地点を通過する車両や歩行者の数を計測し、交通の実態を把握するための調査です。これにより得られたデータは、様々な意思決定の客観的な根拠となります。

なぜ交通量調査が必要なのか？

交通量調査の目的は多岐にわたります。

• ・商業施設・店舗: 新規出店候補地の売上予測、既存店の販促活動の効果測定
• ・都市計画・行政: 道路の渋滞緩和、交差点の改良計画、安全な街づくり
• ・イベント運営: 来場者数の把握、警備員の最適配置、混雑緩和対策

このように、交通量データはビジネスの成否や市民の安全に直結する、不可欠な基礎データなのです。

従来の人手による交通量調査とその課題

これまでの交通量調査は、調査員が現地に赴き、カウンター（数取器）を手に一台一台、一人ひとり手作業でカウントする方法が主流でした。

カウンターでの手押しや目視による計測

調査員が交差点や道路脇に立ち、通過する車両の種別（普通車、トラックなど）や歩行者を時間帯別に記録していきます。シンプルですが、多くの課題を抱えています。

人手調査が抱える「コスト・精度・安全性」の課題

• ・コスト: 24時間など長時間の調査や、複数地点での同時調査には多くの調査員が必要となり、人件費が高額になります。
• ・精度: 長時間におよぶ単純作業は、人間の集中力の低下や疲労によるカウントミス（ヒューマンエラー）を引き起こす可能性があります。特に交通量の多いラッシュアワーでは正確な計測が困難です。
• ・安全性: 交通量の多い道路脇での調査は、常に交通事故のリスクと隣り合わせです。また、夜間や悪天候下での調査は調査員の心身に大きな負担をかけます。

これらの課題を根本から解決する新たな手法として、AI交通量調査が急速に普及しています。

AI交通量調査が解決する従来の問題点

AI交通量調査は、従来の人手による調査が抱えていた課題をテクノロジーで解決する、全く新しい調査手法です

AI交通量調査とは？その仕組みを解説

AI交通量調査は、主に以下の仕組みで成り立っています。

1. 1.撮影: 調査地点に設置したカメラで、道路や周辺の映像を録画します。
2. 2.解析: 高度な画像認識技術を持つAIが、録画された映像を解析します。
3. 3.データ化: AIが車両（車種、進行方向）や人間（性別、年代などの属性）を識別し、時間帯ごとの通行量を自動でカウント・データ化します。

これにより、人間が見て判断していた作業を、AIが24時間365日、休みなく高精度で実行することが可能になります。

【一目でわかる比較表】AI調査 vs 人手調査

AI調査と人手調査の違いは、以下の表で明確に理解できます。

AI交通量調査のメリット・デメリット

比較表の内容を、さらに詳しくメリット・デメリットとして掘り下げてみましょう。

メリット1：コストの大幅削減

AIは24時間稼働し続けられるため、深夜や早朝を含む長時間の調査でも追加の人件費は発生しません。複数地点の調査もカメラを設置するだけで済むため、総コストを大幅に削減できます。

メリット2：高精度かつ効率的なデータ収集

AIによる自動解析は、ヒューマンエラーを排除し、95%以上といった高い精度を実現します。また、「トラック」「乗用車」「二輪車」といった車種別のカウントや、歩行者の属性（年代・性別など）といった、人手では困難だった多角的なデータも効率的に収集できます。

メリット3：調査員の安全確保

調査員が危険な道路脇に立つ必要がありません。カメラを安全な場所に設置し、遠隔でデータを取得するため、交通事故や悪天候のリスクから解放されます。

知っておくべきデメリットと対策

一方で、デメリットも存在します。

• ・初期費用: 高性能なカメラや解析システムの導入には、初期費用がかかる場合があります。
• ・カメラの死角: カメラの画角に入らない場所は計測できません。

これらのデメリットには対策があります。初期費用は機材を購入せずレンタルプランを活用することで抑えられます。死角の問題も、専門家が事前に調査地点を確認し、最適なカメラ設置計画を立てることでカバーできます。

具体的な活用シーン

AI交通量調査は、すでに様々なシーンで活用されています。

【店舗開発・マーケティング】最適な出店場所の選定と効果測定に

候補地の前をどのような属性（ファミリー層、若者など）の人々が、どの時間帯に多く通るのかを正確に把握。データに基づいた確度の高い売上予測や出店判断が可能になります。

【交通インフラ・都市計画】渋滞緩和や安全な道路設計に

交差点の右左折量や直進量を車種別に詳細に分析し、信号サイクルの最適化に役立てます。歩行者の流れを分析し、より安全な横断歩道の設置計画などにも活用されます。

【イベント運営】来場者数の把握と警備の最適化に

会場周辺や最寄り駅からの人の流れをリアルタイムで把握し、混雑が予想されるエリアに警備員を重点的に配置するなど、スムーズで安全なイベント運営を実現します。

AI交通量調査による導入事例のご紹介

事例1：大手飲食チェーンA社

新規出店候補地の選定において、従来の人手調査では平日の昼間しかデータが取れず、判断材料に乏しいという課題がありました。AI交通量調査を導入し、1週間の24時間データを取得。その結果、想定していなかった「週末の早朝にファミリー層の通行が多い」という事実が判明し、モーニングメニューを充実させた新業態での出店を決定。オープン以来、好調な売上を記録しています。

事例2：地方自治体B市

市内中心部の慢性的な渋滞に悩まされていました。AIカメラで主要交差点の交通量を1ヶ月間計測・分析したところ、特定の時間帯にトラックの通行が集中していることが判明。大型車をバイパスへ誘導する交通規制と、時間帯に合わせた信号サイクルの調整を実施し、渋滞時間を約30%削減することに成功しました。

まとめ

AI交通量調査は、従来の人手による調査が抱えていた**「コスト」「精度」「安全性」**の課題を解決する、画期的なソリューションです。

単なる通行量を数えるだけでなく、ビジネスの意思決定や安全な街づくりに直結する「価値あるデータ」を、誰もが手軽に、そして正確に入手できる時代になりました。

交通量調査をご検討の際は、その目的や規模に応じて、AIの活用を視野に入れてみてはいかがでしょうか。これからの交通量調査は、AIの活用が新たなスタンダードとなっていくでしょう。