実走行データから地域の危険場面や交通環境の特徴を分析・整理
大日本印刷株式会社のプレスリリース
大日本印刷株式会社（DNP）は、自動運転車の社会実装に向けて、車両の走行映像や位置情報などの実走行データをAIで分析し、自動運転車の導入検討に必要な情報を提供する「AI駆動型アセスメント」の取り組みを開始しました。その第一弾として、2026年9月から長崎県で実施している実証に活用しています。
本実証は、長崎県の「自動運転車の社会実装に向けた長崎版AI診断手法の検証事業」をDNPが受託して実施するものです。本実証では、長崎県とDNPに加え、長崎県内の大学も含めた産官学連携のもと、「AI駆動型アセスメント」を活用して、長崎市などで収集する実走行データをもとに、危険場面や地域ごとの特徴などを分析し、2027年3月31日までに「長崎版AI診断手法」を検証します。
【背景・事業のねらい】
自動運転技術では、周囲の状況を認識し、走行を判断・制御するために、車両におけるAIの活用が進んでいます。一方、自動運転車を地域で社会実装するためには、道路の形状や交通量、歩行者・自転車の動きなどを把握し、走行ルートや時間帯、運行・監視方法などの条件を検討する必要があります。
DNPは、こうした自動運転車の導入条件を検討する場合にも、AIを活用できると考えました。AIが実走行データから地域ごとの危険場面や交通環境の特徴を分析し、自動運転車の導入条件を検討するための判断材料として活用します。DNPは自動運転車そのものを開発するのではなく、実世界から得られるデータをAIが利用できる形に整え、AIによる分析結果と人による確認を組み合わせて、導入検討に必要な情報を整理します。DNPは、この一連の取り組みを「AI駆動型アセスメント」と位置づけ、今回、長崎県の交通環境でその有効性を検証します。
【DNPの構造化AI技術を活用した「AI駆動型アセスメント」】
１. 実走行データをAIが利用できる形に整備
DNPはこれまで、文書・画像等の非構造化データをAIが利用しやすい「AI-Ready Data」へ変換する技術・ノウハウを培ってきました。今回、こうしたデータ構造化の技術・ノウハウを、走行映像や位置情報などの実世界から得られるデータにも応用します。
走行映像から道路環境や歩行者・自転車などの状況を読み取り、AIが危険要因などを検索・比較・分析できるデータに変換します。
２. 分析結果を自動運転車の導入条件の検討に活用
実走行データから得られた道路・周辺環境の情報や危険場面を、既存の交通事故・危険シナリオ等の知識データと照合し、地域・地点ごとの危険場面の特徴や、道路環境・時間帯・天候等による違いを分析します。これにより、想定される事故リスクのパターンや地域・地点ごとの特徴を把握し、自動運転車の導入時に確認すべき道路環境や交通状況、運用・監視方法等を整理します。
なお、AIが地域の安全性や自動運転車の導入可否を自動的に判断するものではありません。AIによる分析結果と人による確認を組み合わせ、自動運転車の導入検討に必要な情報を提供します。
３. 開発した基礎技術を、長崎県の実走行データへ展開
DNPは2026年3月からアマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社の「フィジカルAI開発支援プログラム」の支援を受け、ドライブレコーダー映像と位置情報をAIで解析・構造化する「AI駆動型アセスメント」のプロトタイプを開発しました。先行検証では、走行映像から事故リスクを抽出する処理時間を、人が同様の作業を行った場合と比べて約79％短縮しました＊1。
今回、長崎市などでタクシー等の既存車両10台以上から実走行データを収集し、危険場面や地域・地点ごとの特徴などを分析します。その分析結果をもとに、自動運転車の導入時に確認すべき条件を整理し、「長崎版AI診断手法」を検証します。
【今後の展開】
DNPは、長崎県で「AI駆動型アセスメント」の有効性を検証し、他の自治体や地域への展開を目指すとともに、自動車メーカー、自動運転開発企業、交通事業者等との連携を進めます。
また、自動運転を先行領域として、映像やセンサー、位置情報、行動データ、ログデータ等の実世界データをAIが利用できる形に整え、分析・評価に活用する事業の開発を進めます。
DNPが独自の「P&I」（印刷と情報：Printing & Information）の強みを基盤に培ってきた情報処理やデータ構造化の技術・ノウハウを生かし、「AI駆動型アセスメント」をはじめとする取り組みを通じて、実世界データを整備・活用し、フィジカルAIの社会実装を支援していきます。
＊1 6本の動画・10件の事故リスクイベントを用いたプロトタイプ段階での暫定評価です。実運用における性能や効果を示すものではありません。
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