2025年12月8日、名古屋鉄道やトヨタシステムズなど5社が、AI画像解析とETC2.0を組み合わせた踏切安全システムの実証を開始すると発表した。踏切事故の未然防止を目的とした取り組みである。
名鉄がAIとETC2.0連携で踏切混雑検知と車両への直接注意喚起を実装
今回の実証では、名古屋鉄道が導入を進めてきた踏切監視環境に、AI画像解析とETC2.0（※）を連結し、踏切手前の道路混雑を自動判定する仕組みを加える。
カメラ映像から周辺の動きを解析することで、踏切内の停滞につながる先詰まりをより捉えやすくし、従来の映像監視では把握しにくい動作の変化も細かく検知できるようにする。
実験の特徴は、一般車両への直接的な介入にある。車載のETC2.0装置を通じ、踏切進入前に音声で注意喚起を発する点がこれまでの試行と大きく異なる。
試験車両のみを対象とした2022年の実験から一歩踏み込み、実利用環境に近い状況で効果検証を行う段階に達した。
実施期間は2025年12月22日から2026年2月28日までで、愛知県半田市の住吉町1号踏切が対象地点となる。
開発体制は複数企業が分担し、トヨタシステムズがAI画像解析システム、道路新産業開発機構が民間利用可能なETC2.0路側機、東邦電機工業が踏切状態監視装置との連携部分を担当する。名鉄EIエンジニアは設計から設置、試験までを担い、総合的な実装を支えている。
※ETC2.0：車両位置や加速度などの走行データを匿名化して収集し、渋滞回避支援や安全運転情報を提供する通信型の料金収受システム。
交通安全の高度化が進展へ 新システムの波及効果と導入課題
一般車両へ直接通知する方式は、踏切事故の主因となる“思い込み進入”を抑制しやすいと考えられる。視界不良時や混雑が読みにくい時間帯でも、リアルタイムの音声通知が危険回避を後押しする可能性がある。
さらに、都市部の複雑な交通環境においては、道路監視カメラやITS機器との統合が進めば、踏切に限らず広域的な安全運転支援にも発展しうる。
将来的には、混雑推定と走行履歴データの分析を掛け合わせ、事故リスクの高い時間帯を予測する基盤として機能する可能性が見込まれる。
一方で、誤警報の増加や音声通知への過度な依存といった課題も残る。誤認識が続けば通知の信頼度が低下し、かえって注意力が散漫になる懸念がある。
また、ETC2.0非搭載車への対応方法や、通信混雑時の遅延対策も実運用では無視できない問題となる。
それでも、鉄道・道路の双方が連携する取り組みは、交差領域の安全対策を底上げする契機となるだろう。踏切事故の削減が実証で確認されれば、他地域への展開や高度道路交通システム全体の進化を促す可能性があり、社会的意義は大きいと言える。
名古屋鉄道など5社 AI・ETC 2.0を活用した踏切注意喚起システム実証実験（PDF）
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