走行ビッグデータプロジェクトとは

更新日:2024年04月04日

公開日:2024年01月24日

ビッグデータ

ビッグデータ(Big Data)については、明確に定義されているものはありませんが、一般的には次の3つを高いレベルで特徴として備えたデータとされています。

  1. Velocity(頻度)
  2. Volume(量)
  3. Variety(多様性)

近年ではVeracity(真実性)とValue(価値)を加える場合もあります。

ICTの進展により、こうした特徴をもったデータを分析、収集、蓄積することが可能となってきていることから、「異変の察知や近未来の予測等を通じ、利用者個々のニーズに即したサービスの提供、業務運営の効率化や新産業の創出等が可能となる点に、ビッグデータの活用の意義がある(平成24年情報通信白書・総務省)」と言われています。

Bigdataは5つのVを備えたデータであることの説明

走行ビッグデータプロジェクト

厚木市は、「走行ビッグデータ」を次のように定義し、2023年度から交通安全の向上と交通混雑の解消を目的として、ビッグデータを活用するプロジェクトに取り組んでいます。

走行ビッグデータを活用することにより、これまで評価の難しかった交通事故の危険性や交通混雑状況の定量的で客観的な評価を可能にし、効果的な対策を実施するとともに証拠に基づく施策決定(EBPM)を実現していくことを目的としています。

 

(定義)

自動車の位置情報、車速、急加減速その他の走行車両の状態情報等から生成される道路行政に役立つ知見を導出するためのデータ

 

さらに詳しく知りたい方は、こちらのページをご覧ください。

交通危険性の評価

警察庁の交通事故統計情報に加え、市内を走行する車両から得られる膨大な量のデータを解析することにより、実際の交通事故だけではなく、”事故に至りかねなかった"危険の存在までを含めた交通危険性を分析・評価し、安心で安全な道路環境の構築を進めていきます。

スマホに表示された地図の写真

ビジュアルイメージ

警察庁の交通事故統計情報に加え、市内を走行する車両から得られる膨大な量のデータを解析することにより、実際の交通事故だけではなく、”事故に至りかねなかった"危険の存在までを含めた交通危険性を分析・評価し、安心で安全な道路環境の構築を進めていきます。

交通混雑の評価

PCに表示された地図の写真

交通混雑データイメージ

従来の交通混雑の現状把握は、目視による交通量調査が主流でした。

しかし、交通混雑は、季節、時間、イベントの有無など、さまざまな要因が複雑に絡み合い、定量的な分析による原因の推定や効果的な施策決定が困難なテーマです。

厚木市では、24時間365日分の市内を走行する車両の情報を解析することで、リアルで網羅的な状況把握を実現し、正確で定量的な合理的根拠に基づいた道路施策の決定(EBPM)を行っていきます。

地図でみる走行ビッグデータ

走行ビッグデータの解析結果を地図上にビジュアライズする取組を行っています。

交通安全と交通混雑をテーマに2つの地図をどなたでも閲覧することができます。

次のリンクまたは二次元バーコードをご利用ください。

詳しくは、こちらのページをご覧ください。

二次元バーコード

交通安全_Atsugi Accident Insight

二次元バーコード

交通混雑_Atsugi Traffic Insight

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厚木市中町3-17-17
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