ニアミス検知
事故になる前にリスクを可視化
事故記録は重要なデータ源ですが、把握できるのは「すでに起きたこと」に限られます。 日常的に発生しているにもかかわらず衝突には至らなかった危険な状況までは示してくれません。 事故統計のみに依存する運用は、人が負傷してから対策するという受け身の対応になりがちです。
Flow Analytics by AGC は、この課題を変えます。 LiDARベースのプライバシーファースト分析により、車両・自転車・歩行者間のニアミスをリアルタイムで検知。 都市や交通当局は、公式な事故報告に現れる前の段階で、どこに危険が潜んでいるかを明確に把握できます。
なぜニアミス検知が重要なのか
事故統計が示すのは、被害が発生した後の事実に限られます。 一方で、実際には衝突寸前の事象が日々数多く発生しており、その多くは見過ごされています。 こうした相互作用のエビデンスがなければ、意思決定者は重大事故が起きるまで対策の優先順位を適切に付けられません。 その時点では、すでに遅い可能性があります。
仕組み
当社のLiDARセンサーは、すべての道路利用者をセンチメートルレベルで追跡し、交差点や道路区間における移動軌跡を再構成します。 その後、Flow Analytics のアルゴリズムがこれらの軌跡を分析し、実績ある安全指標を用いて交錯を検知します。主な指標は以下のとおりです。
- Time to Collision (TTC)
2者が同じ速度・同じ進行方向を維持した場合に、衝突までに残された時間。 - Post Encroachment Time (PET)
ある利用者が交錯ポイントを離れてから、別の利用者が同地点に進入するまでの時間差。 - 速度と軌跡の重なり
急ブレーキ、急な回避操作、譲り不足などの高リスク行動を示す指標。
これにより、ニアミスが「どこで」「いつ」発生したか、どの交通モードが関与したか、リスクの深刻度がどの程度かを、詳細に記録・可視化できます。
インサイトを、具体的なアクションへ
ニアミス分析は、見えにくいリスクを明確な優先課題へと変換します。 Flow Analytics by AGC を活用することで、次のことが可能になります。
- 交錯が集中するホットスポットの可視化
- リスク曝露度に基づく交差点・横断箇所の優先順位付け
- 信号タイミングや交差点形状変更時の導入前後比較
- ビジョン・ゼロおよびセーフシステム施策を、測定可能なエビデンスで支援
最新のニアミス検知導入事例
Flow Analytics by AGC は、フィンランド・オウルでニアミス検知ソリューションを導入し、LiDAR分析によって車両・自転車・歩行者が衝突寸前となる交錯ゾーンを可視化しました。 このインサイトにより、都市計画担当者は公共安全対策の優先順位を明確化し、重点介入箇所を特定できました。
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なぜ Flow Analytics by AGC のニアミス検知なのか
プライバシーファースト
本ソリューションは、顔・ナンバープレート・個人データを取得しません。 匿名化された3D LiDARポイントを用いるため、公共空間で安心して活用できる設計です。
高精度かつ高解像度
移動をセンチメートルレベルで捉え、目視調査やカメラ手法では難しい、精密なカウント、分類、軌跡分析を実現します。
実環境で実証済み
交通量が多い都市部、低照度環境、気象条件が厳しい状況を含む複雑な現場を前提に設計。 他方式では精度が落ちやすい条件でも、安定した結果を提供します。
実務で使えるアウトプット
追加加工が必要な生データ提供ではなく、意思決定に直結するインサイトをダッシュボード、レポート、GIS形式で提供。 計画、設計、運用の各フェーズでそのまま活用できます。