PR

 クルマのコネクティッド機能(ネットワーク接続機能)の進歩により、車両からさまざまな情報を大量に得られるようになった。この交通ビッグデータをどのように活用すればよいか、米フォード(Ford Motor)は、同社のデジタルサービス事業化計画「Ford Smart Mobility」の一環として研究している。

 この研究のためFordは、ロンドン市内を走る車両の走行記録とドライバーの運転行動記録を収集してきた。車両データは、所有者の同意の下、商用車の「Transit」160台に双方向通信機能を搭載し、1年間に渡り100万km分の走行記録を収集した。データには走行ルートだけでなく、速度、エンジン回転数、ブレーキをかけた場所と強さ、ハザードランプを使用した場所といった運転履歴も含まれる。車両データとは別に、ドライバーの行動を理解するためのプロジェクトも実施した。小型乗用車の「Fiesta」を私的に利用した人の行動調査などが含まれる。

 この交通ビッグデータを分析した結果、大きく分けて次の五つの分野で活用できることがわかったという。1)事故の起きやすい道路や交差点の特定、2)渋滞時間の特定、3)電動車用の充電ポイントの最適配置、4)移動手段の変更、5)時間帯や季節要因による交通量の変化、の五つだ。

大量の走行データをもとに交通事故が起こりやすいスポットを予測
大量の走行データをもとに交通事故が起こりやすいスポットを予測
(写真:Ford Motor)
[画像のクリックで拡大表示]