生成AIによる交通最適化：渋滞60%削減を実現した都市の取り組み

2025年5月15日

目次 [ close ]

はじめに：交通渋滞は現代都市の課題

通勤・通学、配送、観光――私たちの日常に欠かせない「移動」ですが、都市部では慢性的な交通渋滞が大きな課題となっています。経済損失、排気ガスによる環境悪化、ストレスの増加など、影響は多岐にわたります。

近年、この問題に対して「生成AI（生成的人工知能）」を活用する新しい取り組みが注目されています。今回は、生成AIを用いて交通渋滞を60%削減することに成功した都市の事例を紹介し、私たちの未来にどんな変化が訪れるのかを探ります。

生成AIとは、大量のデータをもとに新しいデータや解を「生み出す」能力を持つ人工知能のことです。画像生成、文章生成だけでなく、都市データのシミュレーションや予測にも応用されつつあります。

交通分野では、過去の交通流データ、リアルタイムの車両位置情報、気象情報、イベント情報などを組み合わせ、「どの道路がいつ渋滞するか」「信号をどう制御すべきか」をリアルタイムに予測・生成することが可能です。

単なるルート検索ではなく、生成AIは都市全体の動きや未来の渋滞まで「想像」して最適な道路使用計画を構築できます。つまり、車の動きだけでなく、信号のタイミングや交通標識のデジタル制御までも視野に入れた総合的な最適化が実現できるのです。

中国の深セン市では、交通渋滞を大幅に緩和するために生成AIを活用。都市全体に張り巡らされたセンサーと監視カメラ、GPSデータを生成AIで解析し、リアルタイムに信号やルートを調整するシステムを導入しました。

その結果、渋滞ピーク時の交通量が60%以上改善。バスの定時運行率も大きく向上し、市民の満足度も高まっています。

オランダやドイツでも、生成AIを活用した「交通のデジタルツイン」技術を導入し始めています。都市をまるごと仮想空間で再現し、生成AIが「未来の混雑予測」と「最適な対策」を同時に設計するアプローチが注目を集めています。

交通渋滞の削減によって、物流の効率化、ガソリン消費量の削減、二酸化炭素排出の抑制など、経済的・環境的なメリットが期待できます。特に都市部の企業にとっては、配送コストの削減が大きな恩恵となります。

渋滞が減ることで通勤ストレスが軽減され、歩行者や自転車との事故も減少します。また、緊急車両の移動もスムーズになり、医療現場への到達時間短縮にもつながります。

日本でも東京都や福岡市などでスマートシティ構想が進行中。国土交通省もAIによる交通制御の社会実装に向けた実証実験を各地で進めています。

ただし、プライバシーの問題や法整備、既存インフラとの連携など課題も多く、実用化にはもう少し時間がかかりそうです。

生成AIは、従来のシステムでは対処しきれなかった「予測困難な渋滞」や「リアルタイム対応」に強みを持っています。今後は、車だけでなくバス、自転車、歩行者などを含めた「都市の移動全体」がAIによって最適化されていく未来が見え始めています。

交通渋滞に悩まされる日々から解放される日は、そう遠くないのかもしれません。