通勤者は、COVID-19パンデミックを受けて公共交通への復帰に慎重になっています。
AIやモノのインターネット（IoT）などの技術は、公共交通での移動中の感染リスクの検知と管理に役立ちます。
非接触型システム、自動消毒、ビッグデータはいずれも、健康と安全を優先する、より良い公共交通システムの実現に貢献できます。
COVID-19は、世界を変革への一方通行の道に置いたのかもしれませんが、交通の流れを止めたわけではありません。世界中のしなやかな人々が新たな日常への復帰に備える中、通勤と公衆衛生が中心的な課題となるでしょう。
この近い将来の正常化において公共交通の利用は避けられず、交通機関は通勤者の健康と心身の安寧を支えるため、より賢い戦略を整えつつあります。強固な公共交通システムは、人工知能（AI）とモノのインターネット（IoT）によって強化され、通勤中の感染リスクを検知し、先回りして管理しつつあります。ここで重要なキーワードはパンデミックへの備えであり、大量輸送を全体的に捉える視点が喫緊の課題です。高度な技術と綿密な計画に加え、包括的な公衆衛生政策が、今後数年間の交通を前進させることになるでしょう。
公共交通におけるイノベーションの目標は、パンデミックを受けて大きく変化しました。燃費効率が高く、より環境に優しく、より信頼性の高い大量輸送手段の開発から、現在は焦点が、「人の少ない環境を通じた安全な通勤体験」へと移っています人の少ない環境を通じた安全な通勤体験。乗客は、正確な体温・マスクチェックや、交通機関および駅の衛生水準の向上によって、より安全な移動環境を期待しています。
最近実施された世界規模の調査によると、一部の都市では、最大で3分の1の人々が公共交通への復帰に慎重になっていることが明らかになりました。しかし、社会的距離の確保やピーク時間のずらしの要件に対応できる技術対応型システムは、事態を好転させる可能性があります。特に、リアルタイムのホーム混雑データをより適切に管理することで列車の運行頻度がより柔軟になると見込まれ、安全な移動を再び軌道に乗せることができるでしょう。このような変革には膨大なデータの処理と極めて複雑な分析の実施が伴いますが、公共の信頼を確保するための重要な一歩です。
駅の入口でのコンピュータービジョンの活用
公共交通機関の駅の入口における感染拡大防止の主な対策には、非接触型の発熱検知およびマスク検知技術があります。発熱およびマスク検知は、サーマルイメージングとインテリジェントな映像解析、AI技術を組み合わせ、個人を識別するだけでなく、体温やマスクの着用の有無も判定します。
この解決策は、アルゼンチンの列車網に導入されています。同システムは、顔認証と超高速の体温チェックをサーマルおよび可視光イメージングと組み合わせ、同時に乗車券の予約も確認します。アクセス制御システムは、アルゼンチンの列車データベースとインテリジェントに接続されており、QRコードを確認し、ラッシュアワー時にはブエノスアイレス首都圏の列車に乗車できるのは必要不可欠な労働者のみに限定されます。同様に、韓国の首都ソウルは、ガラス張りのバス停留所を設置しました。これには外部の熱画像カメラと内部の紫外線（UV）殺菌装置が備えられています。主要ルートに沿って設置されたこれらの停留所は、発熱の確認と、待機のための無菌空間の提供によって、感染の拡大防止に貢献しています。
接触を減らすための音声認識
音声認識と音声対応の券売機を備えた混雑する駅では、高接触面との接触が最小限に抑えられ、交差感染も防止されます。上海地下鉄の自動券売機は、音声認識と顔認識技術を用いて、目的地に基づき最適な経路を提案した上で乗車券を発券します。
交通駅では、外からエレベーターを呼び出したり、内から階数を伝えたりするための音声起動式ボタンを導入すべきです。例えば、thyssenkrupp Elevator Italiaが設計したエレベーターには、Wi-Fiまたは4Gで動作する音声アシスト機能があり、希望する操作を開始できます。また、ボタンは、身体的接触なしに手の近接や動きを検知して作動させることも可能です。例えば、エレベーターに導入されているホログラムボタンなどが挙げられます。
エスカレーターの自動消毒
通勤者に頻繁に利用されるエスカレーターの手すりは、細菌のない状態を保つため、常時消毒が必要です。接触があっても感染管理を確実にするため、紫外線を用いてゴム製のベルトを消毒する自動エスカレーター手すり清掃システムを導入すべきです。Transport for Londonは、ヒースロー空港の最寄り駅で6週間の試験運用を行った後、これらをロンドンの地下鉄網に導入しました。
群衆の監視と対応の自動化を目的としたAI主導の最適化
駅や交通機関内の混雑による課題は、交通網におけるラッシュアワーのストレスを避けるため、時差出勤や、雇用機関が課すその他の健康・安全規制によって管理する必要があります。このような規制の変更は、交通ネットワーク上で出発地から目的地までの都市内の移動を表すデータを保持する出発地・目的地行列に必ず影響を及ぼします。
交通計画立案者は、実際の一日の再構築に基づいて構築するために、データ駆動型のシミュレーションツールにアクセスする必要があります。その上で、スケジュールを見直し、政策実施に関する知見や提言を提供できます。これにおいて重要なのは、ホーム、駅、交通機関内の通勤者を総合的に捉えることです。列車やバスのリアルタイムデータは利用可能ですが、即時かつ正確な通勤者データを取得することは困難な場合があります。
AIとIoTの技術は、より効率的な混雑管理のために交通計画立案者が必要とする情報の取得に役立ちます。通勤者のスマートフォンから得られるWi-Fiデータは、匿名かつ非参加型の方法を用いて、駅内および交通機関内の混雑密度を特定できます。交通機関は、確率モデルやビッグデータ分析を用いて、ホームや駅周辺の混雑密度情報を抽出できます。
収集したデータにコンテキスト認識型の融合分析を適用することで、混雑の急増とその原因、さらに需給水準の不足に関する情報を提供できます。混雑レベルの警報閾値は、安全な距離を保つためのプロトコルに基づき、標準作業手順書（SOP）と併せて定義できます。アジャイル型シミュレーションシステムを用いて自動化されたSOPは、AIベースのリアルタイムシミュレーションを起動し、追加の列車やバスの投入など、最適化された対応計画を提供できます。
高性能コンピューティングとビッグデータの進歩により、交通機関は混雑問題を解決するために、リアルタイムでシミュレーションを活用できるようになります。このシステムは、あらゆる種類のインシデント時の対応時間の改善、障害や信号システムの問題の追跡にも活用できます。シンガポールの陸上交通庁は、同様のデータ駆動型分析システムを導入し、通勤者の交通量の急増や緊急事態に対応しています。
正しい軌道に乗せて
先進的な技術対応型システムへの投資は、感染拡大防止という現在のニーズに焦点を当てるかもしれません。しかし、新たなサービスや機能を生み出すことで価値を高めるべきです。交通計画立案者や交通機関は、将来に向けて立地と通勤者の行動をより深く理解するために、データ駆動型分析を活用する必要があります。交通システムを進化させるための取り組みを拡大することは、公衆の健康と安全を守るだけでなく、乗客体験をこれまでにない高みへと引き上げるものでなければなりません。その結果、通勤に伴うストレスや疲労の軽減、精神的な健康の向上、社会的な幸福の改善につながる可能性があります。
