【自動運転施策ご担当者様向け】『衝突ハザードAI映像解析』でヒヤリ・ハットの洗い出し・評価の定量化を実現！～AIを用いた映像解析によるリスクアセスメント

走行ルートや交差点など特定地点における交通事故発生リスクの洗い出しは、調査担当者による現地での目視、もしくは現地映像の確認によるものが主流となっています。MS&ADインターリスク総研では、衝突の危険性（ヒヤリ・ハット）の洗い出しにおいて調査担当者ごとの経験・スキル等による結果差異が発生する可能性を課題として認識していました。
この課題に対し、調査担当者が行っていたヒヤリ・ハットの洗い出し・評価を『衝突ハザードAI映像解析』により定量化および優先順位付けを自動判定することが可能となりました。交通事故削減に向けて、より信頼性の高いリスクアセスメントサービスとして提供を開始します。
―バスやタクシーなどの公共交通機関の自動運転化にむけた検討・実証を予定している地方公共団体様
―将来的にレベル4自動運転技術を提供することを見込んでいる事業者様
―自動運転技術を研究している研究機関や大学
など、現在および将来の交通事故削減に向けた「安全・安心で快適なモビリティ社会」への取り組みの一助としてご活用ください。
※衝突ハザードとは衝突の危険性(ヒヤリ・ハット)を表します

ヒトの目からAIの目へ　AIによる映像解析でヒヤリハットを定量的に評価！

サービスの特長

AIで解析するデータのため、MS&ADインターリスク総研が所有するドライブレコーダーでの分析・評価を行っています。
『衝突ハザードAI映像解析』では、下記を実現します。

（１）ヒヤリ・ハットの数値化

ドライブレコーダーや定点カメラなどの映像データをAIで解析し、ヒヤリ・ハットを数値で算出します。数値化されたデータに基づき交通参加者間の衝突の危険性を定量的に把握することが可能です。
ヒヤリ・ハットを数値化する新しい指標である、SHM（Streetscope Collision Hazard Measure＊）を採用しています。
＊・・・速度、位置情報、進⾏⽅向、歩⾏者-⾞両間などの距離および⾓度、時刻などから算出する0~100の間で⽰される指標であり、米国Streetscope社が開発した指標です。100に近いほど交通参加者相互の関係は、「接近」し、ヒヤリ・ハットの程度が高いことを示しています。

（２）優先箇所の可視化

ヒヤリ・ハットの値が高い箇所や値が頻繁に高くなる区域(ホットスポット)を地図上にプロットすることで、優先して対策を講じるべき地点を可視化・把握することが可能です。

（３）優先箇所で発生した事象の映像データを閲覧可能

ヒヤリ・ハットの値が高い箇所の映像を抽出し、事象を具体的に把握することができます。

実績例

愛知県春日井市・・・高蔵寺ニュータウン：自動運転実証実験走行ルートおよび特定地点の評価（名古屋大学との共同研究）
栃木県宇都宮市・・・宇都宮LRT：新交通システム（路面電車）導入における走行ルートの評価

関連ページ：
【多数実績あり】モビリティ業界の大変革期に対応した「次世代モビリティ実証実験リスクアセスメント」を提供します