鳥取県、AI解析で交通事故の未然防止を目指す新アプローチ

鳥取県において、AI技術を活用した交通事故リスク低減のための取り組みが行われていることが、2025年4月8日に報道された。
このプロジェクトは、急ブレーキが発生しやすい場所を特定し、その原因を分析することで、交通事故の未然防止を目指している。

従来の調査方法の限界とAIを活用した施策

これまで、交通事故リスクの高い箇所の特定には、住民からの情報提供や現地調査が主な手法として用いられてきた。
しかし、これらの方法では情報が不足する場合が多く、危険箇所の網羅的な把握が難しいという課題があった。
この問題を解決するため、鳥取県ではAI技術を活用した新しいアプローチが導入された。

鳥取大学の研究チームが開発したAIシステムは、ディープニューラルネットワーク(※)を活用して、事故の要因を54の項目に分類し、詳細な分析を行っている。
具体的には、これまでJAFが活用していた危険個所を示す地図に加えて、どのような交通規制や信号設置が事故リスクを低減させるかを分析し、交通事故の発生リスクを高精度で予測することが可能となった。

今後の展望

鳥取県が開始したAIを活用した交通事故リスク低減プロジェクトは、今後の交通安全対策における新たな道を示している。
AIによる客観的なデータ提供により、道路管理者への提言がより効果的になり、迅速な改善が可能となると考えられる。

現在、この取り組みは鳥取市中心部で進められているが、将来的には全国への展開が計画されており、他の地域でも同様の効果が期待される。

この取り組みが成功すれば、他の自治体でも同様の手法が採用され、全国的な交通事故減少につながる可能性がある。

さらに、AI技術の進化により、リアルタイムでの交通状況分析や予測が可能となり、事故の未然防止策がより効果的に実施されることが期待される。

しかし、AIシステムの導入には高額な初期投資やデータ収集・解析のための専門知識が必要となるため、これらの課題を克服するための支援策や人材育成も重要となるだろう。

総じて、AIを活用した交通事故リスク低減の取り組みは、技術革新と社会的課題解決の融合として、今後の展開が注目される分野である。

※ディープニューラルネットワーク
人間の脳の神経回路を模倣した多層構造の人工ニューラルネットワークで、大量のデータから特徴を自動的に学習し、高度なパターン認識や予測を行うAI技術の一種。