道路
AIと地理空間情報で、道路管理・交通分析を支援
AIによる路面損傷の自動検知や道路周辺画像の蓄積、道路付帯物の調査・管理により、道路維持管理業務の効率化を支援。さらに、ネットワーク地図データやセンチメートル級精度の3次元地図データを活用し、交通分析、道路政策研究、次世代の道路環境づくりに貢献します。
お客さまが抱える課題
道路維持管理・道路付帯物管理の効率化を目指す道路管理部門・事業者様
- 課題
- 管理対象となる道路や道路付帯物は広範囲にわたり、巡回・点検・住民通報対応や現地確認に多くの時間と人手がかかります。路面損傷の判断基準が職員の経験に左右されやすいほか、カーブミラー、防犯灯、ガードレールなどの所在や状態を継続的に把握し、台帳情報を更新することも負担となっています。修繕対応、予算申請に必要な資料づくりにも課題があります。
交通シミュレーションや道路政策研究を推進する大学・公的機関様
- 課題
- 交通シミュレーションや道路政策研究では、現実世界に近い道路環境を再現できる高精度な地図データが必要になります。一方で、道路境界線、標識、信号機など、道路空間を構成する情報を一から整備するにはコストと時間がかかり、研究・分析や技術検証に必要なデータを確保しにくいことが課題です。
交通施策・防災・観光移動の分析高度化を目指す自治体・研究機関様
- 課題
- 公共交通の維持・再編、防災時の避難経路、観光地への二次交通や地域内周遊を検討するには、実際の移動しやすさやアクセス課題を把握する必要があります。直線距離だけでは住民や来訪者の移動負担を捉えにくく、道路、鉄道、歩行者ルート、交通結節点などを横断した分析が求められています。
ソリューション特長
AI損傷検知と道路画像の蓄積で、道路管理業務を可視化・省力化
道路維持管理には、巡回・点検の効率化と、道路や付帯物の状態を正確に把握・共有できる仕組みが求められます。RoadManagerのAIによる路面損傷の検知、道路周辺画像の蓄積、道路付帯物の調査・管理を通じて、日常の道路管理業務を支援します。道路付帯物を個別の要望に応じて調査、調査結果をGIS上で可視化することで所在や状態の把握、台帳更新や修繕優先度の検討が容易になります。
また、ゼンリンの高精度3次元地図データやネットワーク地図データは、道路空間をより現実に近い形で捉えるための基盤です。車線、標識、信号機などの情報を活用し、交通シミュレーションや道路政策の研究、次世代モビリティの検証を支援。
現場の維持管理から、交通・防災・まちづくりに関わる分析まで。ゼンリンは、地理空間データの力で道路に関する意思決定を支えます。
ソリューション例
道路維持管理・道路付帯物管理を効率化
- 課題
- 道路の巡回・点検・現地確認には多くの時間と人手がかかる。さらに、カーブミラーや防犯灯などの道路付帯物も広範囲に点在しており、所在や状態の把握、台帳更新、修繕優先度の検討が負担となっている。
- 提案
- 個別の要望に応じ、住宅地図現地調査のノウハウを活かして道路付帯物の現地調査を実施。GISと組み合わせることで付帯物の位置・状態・写真などを地図上で確認できるデータとして整備します。
- 効果
- 点検品質の標準化や現地確認の負担軽減に貢献します。道路や道路付帯物の状態を把握しやすくなり、修繕優先度の検討、台帳整備、予算説明資料の作成にも活用できます。
高精度な道路空間データで、研究・検証を支援
- 課題
- 交通シミュレーションや道路政策研究では、現実の道路環境に近いデジタル空間を再現するための高精度な基礎データが必要になる。
- 提案
- センチメートル級精度の3D高精度地図データを提供し、道路境界線、標識、信号機などを含む道路空間の再現を支援します。
- 効果
- 交通流や次世代モビリティに関するシミュレーション、道路政策研究、技術検証の基礎データとして活用できます。研究・分析の効率化に貢献します。
移動ネットワークを可視化し、交通・防災・観光施策を支援
- 課題
- 公共交通の見直し、防災時の避難経路、観光地への二次交通を検討する際、実際の移動しやすさやアクセス課題を把握しにくい。道路、鉄道、歩行者ルート、交通結節点などを横断した分析が必要になる。
- 提案
- 道路、鉄道、航路、空路、歩行者ルート、交通結節点を統合した地図データを活用。交通空白地、避難経路、到達圏、観光地へのアクセス性、人流・移動履歴などを地図上で可視化します。
- 効果
- 地域住民や来訪者の移動負担を把握しやすくなります。公共交通再編、防災計画、観光周遊施策など、複数分野にまたがる施策検討を支援します。