近年、交通量調査の現場でAI画像解析技術の導入が進んでいます。従来の人手による目視調査や機械式カウンターに代わる手法として、調査の効率化や精度向上が期待されています。

本記事では、AI画像解析による交通量調査の基本的な仕組みや技術的特徴、従来手法との違いを解説します。

また、AI画像解析が適している条件と難しいケース、調査を依頼する際に押さえておくべきポイントなども紹介するので、交通量調査の手法選定や業者選びの参考にしてください。 目次挿入

AI画像解析による交通量調査とは?

交通量調査において、近年ではAI技術を活用した画像解析による調査手法が登場しています。ここでは、AI画像解析による交通量調査の基本的な仕組みと特徴について見ていきましょう。

AI画像解析の定義と仕組み

AI画像解析による交通量調査は、道路に設置したカメラで撮影した映像データをAI技術で解析し、通過する車両の台数や車種などを自動的に計測する調査手法です。

具体的な仕組みとしては、画像認識技術とディープラーニング（深層学習）を活用し、映像に映る車両を自動的に検出・識別するというもの。

従来はカメラで撮影した映像を人間の目で確認してカウントする必要がありましたが、AI画像解析では撮影された映像をコンピュータが自動的に処理するため、調査員による目視作業を大幅に削減できます。

撮影した映像データはデジタル形式で保存されるため、後日再確認や追加分析を行うことも可能です。

AI画像解析が認識・計測できるもの

AI画像解析による交通量調査では、車両の通過台数を基本として、さまざまな情報を認識・計測することができます。

主な計測項目としては、乗用車、バス、トラックなどの車種分類、車両の進行方向、走行速度などが挙げられます。さらに、調査の目的に応じて車両の動線分析を行うことも可能です。

従来の目視調査でも同様の項目を計測できますが、AI画像解析では映像データとして記録されるため、調査後に改めて別の視点で分析することもできます。

ただし、認識できる項目や精度は、撮影条件や使用するAI技術のレベルによって異なります。

AI画像解析の技術的な特徴

解析による交通量調査で使用される技術の中心となるのは、ディープラーニング（深層学習）と呼ばれる機械学習の手法です。ディープラーニングは、大量の画像データをコンピュータに学習させることで、映像の中から車両を自動的に認識できるようにする技術です。

画像認識の仕組みとしては、映像フレームごとに物体検出を行い、検出された物体が車両であるかどうかを判定します。さらに、連続するフレーム間で同一の車両を追跡することで、車両の移動経路や速度を計測することができます。

AI画像解析では、あらかじめ多数の車両画像で学習を行うことで、設置カメラの画角に適した条件下での車両認識精度を高めています。ただし、認識可能な角度はカメラの設置環境に依存するため、あらゆる方向への対応には限界があります。また、天候についても晴天・曇天では安定した精度を発揮しますが、大雨や降雪時には認識精度が低下するケースがあります。

映像データはデジタル形式で処理されるため、解析処理の自動化が可能となり、人手による作業と比較して処理時間の短縮につながります。また、解析アルゴリズムの改善により、継続的に認識精度を向上させることも技術的には可能です。

AI画像解析による交通量調査はどのような場合に適しているのか

AI画像解析を用いた交通量調査は、従来の調査手法と比べて効率的にデータを収集できる場面がある一方で、調査条件によっては従来の手法が適している場合もあります。ここでは、AI画像解析が力を発揮するケースと、他の手法を選択すべきケースについて解説します。

AI画像解析が適している条件

AI画像解析による交通量調査は、次のような条件の場合に多く活用されています。

• これはolのテスト
• これはolのテスト
• これはolのテスト

1. これはliのテスト
2. これはliのテスト
3. これはliのテスト

ただし、これらの調査を実施するには、撮影環境がAI解析に適していることが前提となります。

具体的には、やや高い位置から撮影でき、車両の重複が少ない画角が確保できる場所が理想的です。車両同士が重なって映ってしまうと、AIが正確に識別できず、計測精度が低下してしまうためです。

そのため、実際にAI画像解析に適した調査条件を満たすケースは限定的であり、すべての交通量調査でAI画像解析が適用できるわけではありません。

AI画像解析では難しいケース

一方で、AI画像解析には苦手とする条件や場面があります。

このような場合には、人手調査や他の調査手法が選択されます。

人手による目視調査とは

調査員が現地で通過する車両や歩行者を直接確認し、方向別・車種別・時間帯別に記録する方法です。

【適したケース】

• AI画像解析に適した画角が確保できない場所
• 撮影位置が低く車両の重複が多い場所
• 高い位置にカメラを設置できない場所
• 特殊な調査項目が必要な場合（ 例:車両の積載状況、車両側面の運送会社名、運転者の属性など ）
• 交差点や横断歩道など交通挙動が複雑な場所
• 細かな車種分類や歩行者・自転車の詳細な観察が必要な場合
• 現地状況に応じた臨機応変な判断が求められる調査

交差点や横断歩道など、交通の動きが複雑な場所でも柔軟に対応できる一方で、調査員の配置や調査時間の確保が必要となります。

機械式カウンター調査

道路上にセンサーを設置し、車両の通過回数を自動的に記録する方法です。

【適したケース】

• 直線道路など通行形態が単純な場所
• 24時間連続調査や複数日にわたる長期調査
• 高速道路や幹線道路などでの常設観測
• 車両台数のみを把握すればよい場合
• 調査員の配置が困難または危険な場所（高速道路本線など）

天候や時間帯を問わず安定したデータ収集が必要な場合 直線道路など通行形態が単純な場所に適しており、24時間連続調査や複数日にわたる調査にも対応できます。主に高速道路などでの常設観測に用いられます。ただし、車種の詳細な分類には限界があります。

映像撮影による調査

カメラで交通状況を記録し、その映像を後から確認・解析する方法です。

【適したケース】

• 出入口の動線確認や車両の走行軌跡を把握したい場合
• 交差点での右左折挙動や横断歩道での歩行者動線を詳細に分析したい場合
• 後日、複数の関係者で映像を確認・検証する必要がある場合
• 交通事故や渋滞などの原因分析を行いたい場合
• 調査後に追加の分析項目が発生する可能性がある場合
• 調査現場の状況を記録として残しているおきたい場合

出入口の動線確認や交差点での挙動把握などに用いられ、映像を保存できるため、後日の検証が可能です。その反面、映像の解析作業には一定の時間が必要となります。

調査目的に応じた手法の使い分けが重要

交通量調査では、調査目的や現地条件に応じて最適な手法を選択することが重要です。

AI画像解析は効率的なデータ収集が可能ですが、万能ではありません。撮影環境が整わない場所や、細かな分類が必要な調査では人手による目視調査が適しています。

また、長期間の連続観測が必要な場合は機械式カウンター、後日の詳細な検証が必要な場合は映像撮影による調査が効果的です。

それぞれの手法には得意な場面と苦手な場面があるため、調査の目的・予算・期間・現地条件などを総合的に判断し、適切な手法を選択することが、精度の高い交通量データを得るための鍵となります。

場合によっては複数の手法を組み合わせることで、より充実したデータ収集が可能になるでしょう。

AI画像解析による交通量調査の導入が進む背景

近年、交通量調査の現場ではAI画像解析の導入が進んでいます。その背景には、調査員の確保が困難になっている状況や、国の施策による推奨があります。ここでは、AI画像解析による交通量調査が注目されている理由について解説します。

【AI画像解析による交通量調査が注目されている理由】

1. 調査員の確保が困難になってきた
2. 高い調査精度と効率性が求められるようになった
3. 国土交通省が推奨している

1. 調査員の確保が困難になってきた

交通量調査の現場では、調査員の確保が年々困難になっています。労働力不足が深刻化する中、道路脇に立って長時間車両をカウントする作業に従事できる人材を集めることが難しくなっているのです。

また、従来の目視調査では安全面のリスクも課題となっています。交通量の多い道路や見通しの悪い場所では、調査員が交通事故に巻き込まれる危険性も少なくありません。

こうした課題に対して、AI画像解析の活用は有効な解決策となります。調査員を道路脇に配置する必要がなくなるため、人材確保の問題と安全面のリスクを同時に解決できるのです。

2. 高い調査精度と効率性が求められるようになった

交通量調査に対して、より高い精度と効率性が求められるようになっていることも、AI画像解析の導入を後押ししている要因です。

道路整備計画や渋滞対策の検討には、長時間にわたる連続的なデータが必要になるケースが多く、24時間調査や数日間にわたる調査のニーズが高まっています。こういった場合、目視調査では調査員の交代が必要で人的負担が大きくなりますが、AI画像解析であれば連続調査にも対応できます。

また、調査員による目視では、疲労や集中力の低下によってヒューマンエラーが発生する可能性がありますが、AI画像解析ではこうした誤差を削減できるため、調査精度の安定性向上が期待されているのです。

3. 国土交通省が推奨している

国土交通省は、道路交通センサス（全国道路・街路交通情勢調査）において、AI画像解析の活用を推奨しています。

道路交通センサスは、全国の道路交通の実態を把握するために5年に1度実施される大規模な調査で、2025年に実施された道路交通センサスの一部でも実際にAI画像解析が採用されました。

これは、国が交通インフラ分野におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進していることの表れでもあります。国の施策としてAI画像解析の活用が推奨されることで、今後さらに導入が進むことが予想されます。

AI画像解析による交通量調査のメリット

AI画像解析による交通量調査には、従来の目視調査にはない多くのメリットがあります。ここでは、AI画像解析の主なメリットについて詳しく解説します。

【AI画像解析による交通量調査のメリット】

1. 調査員を道路脇に配置する必要がない
2. 長時間・連続調査ができる
3. 調査精度が安定している
4. データの記録・再検証ができる

1. 調査員を道路脇に配置する必要がない

AI画像解析による交通量調査の最も大きなメリットは、調査員を道路脇に配置する必要がないことです。

従来の目視調査では、調査員が道路の近くに立って作業を行うため、交通事故に巻き込まれるリスクがありました。その点、AI画像解析ではカメラを設置するだけで済むため、調査員の安全を確保できます。

また、現在は調査員の確保が困難になっており、特に長時間や複数日にわたる調査では人材の手配が大きな課題となっています。AI画像解析を活用することで、こうした人材不足の問題に対応でき、調査員確保にかかるコストも削減できるのです。

2. 長時間・連続調査ができる

AI画像解析では、24時間連続調査も実現可能です。

従来の目視調査では、調査員が長時間にわたって作業を続けることは難しく、一定時間ごとに交代要員を配置する必要がありました。特に夜間を含む24時間調査や、数日間にわたる長期調査の場合、多数の調査員を確保しなければならず、人的負担が非常に大きくなる傾向にあります。

その点、AI画像解析であれば、カメラによる撮影を継続するだけで、長時間にわたるデータ収集が行えます。調査員の交代や休憩時間を考慮する必要がなくなるため、調査計画の立案も容易になるでしょう。

3. 調査精度が安定している

AI画像解析による調査では、ヒューマンエラーを抑制できるため、調査精度の安定性が高まります。

従来の目視調査では、調査員の疲労や集中力の低下により、カウントミスや記録漏れが生じる可能性がありました。特に長時間に及ぶ調査では、時間の経過とともに精度が低下しやすい点が課題とされてきました。

一方、AI画像解析を活用した調査では、撮影開始から終了まで一貫した基準に基づいて車両の検出・識別が行われます。そのため、時間帯による精度のばらつきが生じにくく、安定したデータ取得が可能となります。

さらに、調査員ごとの判断差による誤差も発生しないため、複数地点で同時に調査を実施する場合であっても、均一な品質のデータを確保できる点が大きな特長です。

4. データの記録・再検証ができる

AI画像解析では、撮影した映像データをデジタル形式で保存できるため、調査後に改めて内容を確認したり、別の視点で分析したりすることが可能です。

目視調査では、その場で記録した数値データしか残らないため、後日「本当に正確にカウントできていたか」を検証することはできません。

しかし、AI画像解析であれば映像として記録が残るため、調査結果に疑問が生じた場合でも映像を見直して確認できます。

また、当初想定していなかった調査項目について、後日映像を再解析することで追加のデータを取得することも可能です。こうした記録性の高さは、調査品質の担保にもつながります。

AI画像解析による交通量調査を依頼する際のポイント

AI画像解析による交通量調査を依頼する際には、いくつかの重要なポイントがあります。ここでは、依頼時に押さえておくべきポイントを解説します。

【AI画像解析による交通量調査を依頼する際のポイント】

1. 調査目的を明確にする
2. 現地条件を確認する
3.  撮影から解析までワンストップ対応できる業者を選ぶ
4. AI画像解析が適さない場合の代替提案があるか

1. 調査目的を明確にする

交通量調査を依頼する際には、まず調査目的を明確にすることが重要です。どのようなデータが必要なのか、具体的な調査項目を洗い出しましょう。

例えば、車両台数だけでなく車種分類が必要なのか、進行方向や速度のデータも取得したいのか、といった点を事前に整理しておく必要があります。その上で、これらの調査項目がAI画像解析で実現可能かどうかを確認することが大切です。

AI画像解析には得意な項目と不得意な項目があり、調査目的によっては目視調査の方が適している場合もあります。調査目的が曖昧なまま依頼してしまうと、後から必要なデータが取得できていないことが判明し、調査のやり直しが必要になる可能性もあります。

2. 現地条件を確認する

AI画像解析による交通量調査では、現地条件の確認が非常に重要です。特に、撮影に適した画角が確保できるかどうかが、AI画像解析を実施できるかどうかの分かれ目となります。

ただし、画角や設置場所の適否を発注者側が判断するのは難しいため、調査を依頼する際には調査会社に現地情報を共有し、事前に現地調査・判断を行ってもらうことが重要です。そのような現地確認に対応できる技術力のある調査会社を選ぶことが、調査の精度と成否を左右するポイントとなります。

また、道路上や道路周辺にカメラを設置する場合には、道路管理者や警察などから撮影許可を取得する必要があります。撮影許可が取得できない場所では、そもそもAI画像解析による調査が実施できません。

このように現地条件によってはAI画像解析が適さない場合もあるため、事前の確認が不可欠です。

3. 撮影から解析までワンストップ対応できる業者を選ぶ

AI画像解析による交通量調査を依頼する際には、撮影から解析までワンストップで対応できる業者を選ぶことをおすすめします。

AI画像解析には、撮影機材の準備、現地でのカメラ設置、撮影許可取得、そして撮影した映像のAI解析という一連の工程があります。これらすべてに対応できる業者であれば、各工程がスムーズに連携し、質の高い調査結果が得られます。

一方で、AI解析のみを専門とするベンダーに依頼する場合、撮影業務は別の業者に依頼しなければならず、業者間での調整や情報共有に手間がかかるケースも少なくありません。その結果、スケジュールの遅延や認識のズレが生じる可能性も考えられます。

このように、撮影から解析までを総合的に対応できる業者を選定することでリスクを抑えつつ、調査の効率化やコスト削減も期待できます。交通量調査を成功させるためには、対応範囲の広さも重要な判断基準の一つと言えるでしょう。

4. AI画像解析が適さない場合の代替提案があるか

AI画像解析による交通量調査を検討する際には、AI画像解析が適さない場合の代替提案ができる業者を選ぶことが重要です。

実際のところ、AI画像解析に適した条件を満たす調査はそれほど多くありません。現地の撮影条件や調査項目によっては、目視調査の方が適している場合も多くあります。

AI画像解析と目視調査の両方に対応できる業者であれば、現地条件を確認した上で「この場所ではAI画像解析が難しいため、目視調査をおすすめします」といった柔軟な提案を受けられます。

また、調査の一部はAI画像解析で対応し、特殊な項目は目視調査で補うといった組み合わせの提案も可能です。調査目的や予算、現地条件を総合的に判断して最適な手法を提案できる、柔軟な対応力を持つ業者を選びましょう。

サーベイリサーチセンターのAI画像解析による交通量調査

私たちサーベイリサーチセンターは、AI画像解析による交通量調査において豊富な実績を持っています。

実際に、国土交通省が5年に1度実施する道路交通センサス（全国道路・街路交通情勢調査）において、2025年の調査の一部でAI画像解析を実施しました。国も交通インフラ分野におけるDX推進の一環としてAI画像解析の活用を推奨しており、SRCは全国規模の膨大な調査地点において効率的なデータ収集を実現しています。

こうした高品質な調査を実現できる背景には、撮影計画の作成から機器の設置、撮影、動画のエンコード処理、解析、集計まで、すべての工程を一貫して対応できる体制があります。各工程の連携がスムーズなため、安定した品質の調査結果をご提供することが可能です。

もちろん、現地の状況によってはAI映像解析が難しいケースもあり、そのような場合には目視調査を採用するなど、お客様の調査目的や現地条件に応じて最適な手法を柔軟に選択しています。 交通量調査をご検討の際には、豊富な実績と柔軟な対応力を持つサーベイリサーチセンターまで、ぜひお問い合わせください。

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私たちサーベイリサーチセンターは、長年にわたり行政機関や民間企業の皆様に信頼される調査パートナーとして、世論調査や商圏分析、各種計画策定のための住民調査など、数多くのプロジェクトを手がけてまいりました。

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• 世論調査・住民意識調査
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