毎日、何百万もの人が交通サービスを利用しています。公共交通機関で通勤する、車で家族や友人に会いに行く、遠くの田園地方へ旅行するなど、交通は私たちの生活に不可欠です。それ以上に、組織や消費者を世界中の製品やサービスとつなぐ経済のバックボーンでもあります。
誰もが依存度を高めている交通組織が、この状況に対応していくには最先端のテクノロジーが必要です。たとえば、交通事業は、人や資産を地点Aから地点Bまで保護するだけでなく、円滑で中断のない移動を確保し、収集したデータを活用することによるプロセス合理化の方法を探り、コストを削減し、運用効率を向上する必要にも迫られています。
こうした課題に直面する交通組織にとって、動画分析と共同意思決定管理システムを結び付けることでどんな効果が期待できるかについてご説明します。また、このような技術に投資することで、十分な情報に基づいた意思決定が可能になり、運用の複数の側面を継続的に改善できます。
多種多様な交通組織のニーズを探る
このデジタル時代において、交通組織は、従来型の分析から、自動化によるデジタルプラクティスへの移行を模索しています。都市部の交通管理組織、交通関係の省庁、空港のオペレーションスタッフ、国境管理機関は、より正確に交通を予測する必要があります。また、車両や人の流れに対する可視性を確立し、運行に影響を及ぼす遅延などの問題をより的確に検知する必要もあります。
たとえば、都市部の交通管理部局は、駐車違反や速度違反など、交通の流れを妨げる重要な交通違反を検知する必要があります。また、交通渋滞や、インフラ計画の欠陥により起こりうるパターンについても、認識する必要があります。
都市部の交通組織は、排気ガス削減にも取り組んでおり、自転車などの代替交通手段の利用を推奨しています。自転車に乗る人が自転車道をどのように利用しているか、この取り組みに道路の封鎖や交通違反の繰り返しがどのように影響しているか、詳しいデータを収集することが重要です。
公共交通機関と空港にとっては、カスタマーサービスと乗客の安全が非常に重要です。待ち時間の短縮、サービス全体の信頼性、安全性、快適さを向上することによって、さらに多くの人に利用してもらう必要があります。
このほか、港湾や国境管理といった交通機関にも、独自の課題があります。標準業務手順や保安を管理することから、人や物品が効率的に移動できるような設備にすることまで、さまざまな規制や運用上の懸念事項が日々のしかかっています。
お客様の組織も、紙ベースの手作業によるプロセス、限定的な自動化、旧式の交通モニタリングツールから脱却すべきです。リソースの管理、車両や歩行者の円滑な流れの確保、十分な情報に基づいた意思決定に役立つ、より高度なテクノロジーとツールが存在します。動画分析テクノロジーの導入は、その方向に進むための第一歩です。
交通業界で動画分析を利用することによる3つのメリット
交通業界に属する組織は、これまで長年にわたって、動画分析を利用することで運用と乗客の安全を守ってきました。動画分析は進歩を続けており、進行中のインシデントの検出、ターミナル内の混雑の追跡、不審物の発見、運行車両の遅れの把握にいたるまで、用途は拡がっています。意思決定者は、組織の業務に何が起こっているかについて、これまでになく多くの知見を動画分析から引き出せます。
動画分析がどのように交通組織を支援できるかについて、主な例を示します。
インシデントアラームを自動化する
動画解析を使用することで、交通機関は自動化を進め、潜在的なインシデントを短時間で検出することができます。例えば、周辺およびエリアの保護分析によって、潜在的な危険、立ち入り禁止区域の近くや区域内に入った侵入者が自動的に検出されます。セキュリティオペレータは、システムでトリガーされた自動アラームによる通知を受けます。
この自動化により、応答時間が短縮され、セキュリティ担当者は、より迅速に対応できます。担当者が現場に向かっている間、PAアナウンスや警報サイレンなどのシステムの自動応答機能が作動するため、侵入者を抑止できます。
他にも、物体の検知や停車車両の検知などの動画分析により、不審物や不審車がセキュリティ担当者に通知されます。方向管理分析では、逆走車がセキュリティ担当者に通知され、交通規則による取り締まりがより適正に行えます。このような警告を受け取ったオペレータは、インシデントに対処し、解決するための措置を講じて、問題の拡大を防ぎます。
実際にインシデントが発生した場合、セキュリティ担当者は、フォレンジック検索動画解析の独自の検索特性を使用して、人や車両を迅速に見つけることもできます。たとえば、「赤いバン」、「黒い帽子をかぶった人」などの条件で検索できます。このような高度の検索機能によるデータマイニングを活用することで、調査担当者は、必要な動画エビデンスを収集し、早期に事案を解決できます。
駐車と交通の流れを最適化する
交通業界では、交通の流れを監視し、渋滞を検出するために動画解析がよく使用されます。交通管理担当者は、このデータを使って、通勤パターンの特定、交通ルートの最適化、信号の調整、その他の道路改良を行うことができます。これにより、
渋滞の解消、移動時間の短縮、排気ガスの削減が実現できます。
動画分析は、都市部の駐車関連機関、空港、公共交通機関が、駐車場や空車状況をリアルタイムにモニタリングするのにも役立ちます。自動ナンバープレート識別(ALPR)などの分析を利用する駐車関連機関は、駐車場、車庫、路上の駐車スペースの利用状況を的確に把握するためのデータを収集できます。さらに、こうしたデータは、駐車スペースの拡張や駐車施設の入出庫の合理化を調整するための根拠にもなります。
このALPR分析を利用すれば、駐車違反の取り締まりを自動化したり、特定エリアに許可を得た車両しか入れないようにしたりできますこれらのことが総合的に、駐車サービスの強化、駐車場の混雑緩和、駐車に関する全体的な満足度の向上につながります。
カスタマーサービスを改善する
公共交通機関は、利用者の満足度を維持するために、車両を確実に予定どおり到着/出発させる必要があります。動画分析を利用する交通機関は、すべての車両の出発/到着時刻を追跡できます。遅れが発生した場合は、運用担当者と協力して原因を特定し、是正措置を講じることができます。また、得られた情報を活用すれば、
遅延が予想される場合に乗客に告知したり、運行する車両を増やしたりして需要に応えることも可能です。
混雑予想と人数分析機能を使って、空港、列車、バス、地下鉄のターミナルの混雑を緩和できます。たとえば、駅のプラットフォームの列車先頭部分で混み始めていても、車内分析によって次の列車の車両後部が空いていることがわかった場合、交通機関がどの車両が空いているか乗客に知らせれば、乗客は列車が近づくまでに自分で乗車位置をずらすことができます。
公共交通機関は、混雑予想と人数分析機能を活用して、都市部での大規模イベントやスポーツ試合の後の駅のプラットフォームの混雑を回避することもできます。例えば、制御室のオペレータには、ターミナルが最大稼働率のしきい値に達したときにアラートが送信されます。これを受けてオペレータは、その駅を閉鎖し、事故、乱闘、公共治安上の影響を最小限に抑えることができます。この場合、公共交通機関の利用者は、自然と他の交通手段を利用するため、混雑を緩和できます。
動画分析と意思決定管理システムが、どのように交通運用を改善するか
交通業界は変化が激しく、様々なことが起こります。動画分析を利用するオペレータは、価値ある情報をより多く収集できますが、ノイズを取り除き、最も重要な状況を特定するには、他にも高度なツールが必要です。オペレータは、同時に多種多様な状況を処理しなければならないため、マニュアルをめくって標準業務手順を探してから対応プランを実行することは、ほぼ不可能です。
そこで役に立つのが、Mission Control™のような意思決定管理システムです。このシステムを動画分析と組み合わせると、オペレータに新しいレベルの状況情報、視覚化、完全なインシデント管理能力が提供されます。
そのため、動画解析システムがさまざまな事案の特定に追われている間に、Mission Controlはセキュリティシステムやオペレーションシステムからデータを収集し、分析します。これを分析データと組み合わせると、オペレータが注意する必要のある状況の条件を設定できます。このような警告機能を備えたシステムでは、ビデオカメラや分析機能などのデータソースから必要な情報がすべて得られるため、何が起こっているかがオペレータに正確に伝わります。ボタンをクリックするだけで、対処手順のガイダンスも表示されるので、ポリシーに従って状況にただちに対応できます。これにより、コンプライアンスを保証しながら、対応から解決まで迅速に実行できます。
動画分析と意思決定管理システムが交通組織をどのように支援できるかについて、さらに例を示します。
•安全性とセキュリティの強化: 交通事故、速度違反、道路上の異物などの危険要因を検知してセキュリティオペレータに警告し、さらに自動アラームと、状況に応じた対応手順をトリガーします。
•交通の流れの改善: 交通パターンをモニタリングし、リアルタイムで渋滞データを提供するため、オペレータは迂回経路や交通の最適化に関し、より効果的な意思決定が下せます。
•乗客体験の向上: 乗客の流れや車両の中とターミナルにいる人の数を追跡することにより、遅延を軽減し、乗客の動きを合理化する是正措置を取るようオペレータに警告します。
留意すべき動画分析の限界
動画分析により、交通に関しての価値ある知見やメリットが得られますが、次の一般的な限界に留意する必要があります。
1. 画質の悪さ: 動画分析は、動画映像の質に大きく左右されます。低解像度、動きによるブレといった要因があると、分析の精度が大幅に低下します。運輸業界では、車両が高速で移動する交通量の多い場所にカメラを設置することが多いため、これは大きな問題となり得ます。
2. カメラの配置: カメラの配置のされ方によっては、そのカメラの視野が制限されることがあります。 道路、ターミナル、その他の重要なインフラには、広いカバレッジを必要とする広範囲なエリアが含まれることが多いため、これは交通機関にとって大きな制約となる可能性があります。現場全体を録画してイベントを見逃さないようにするためには、カメラを正しく配置することが非常に重要です。
3. プライバシーに関する懸念: 動画分析では、車両や人の動きをモニタリングし追跡するため、プライバシーに関する懸念が生じます。透明性を維持し、説明責任を果たし、個人のプライバシー権を尊重することが不可欠です。これには、カメラや分析アルゴリズムの利用に関するポリシーや手続きを明確に規定すること、プライバシーバイデザインを優先するサプライヤーを選択すること、データのセキュリティが常に確保され、権限のある要員だけがアクセスできるようにすることが含まれます。
運用のデジタル化の促進
都市への人口集中が進み、物品とサービスのグローバルな取引が急増し続ける中、交通業界の需要は高まるばかりです。運用全体にわたってセキュリティと安全性を確保し、人と製品の移動を止めないようにするため、多くの交通組織では、プロセスのデジタル化により、データを最大限に活用する必要があります。
動画分析と意思決定支援システムとを組み合わせて両方同時に実装することは、新しいデータ指向の世界への出発点です。これらのソリューションが、自動化のレベルを高め、オペレータの動きをさらに効率化するだけでなく、この技術投資が、実り多きデジタルトランスフォーメーションの道を進む触媒となります。ビジネスの運用成果と顧客満足度の向上を同時に達成できます。
