あらゆる人間の動き、あらゆる車の移動、あらゆる都市の出来事は、都市のリズムとダイナミックな構造を反映するデータの流れを生成します。
データに対する見方を変えましょう。
都市部の発展が物理的なインフラの拡張速度を上回り、あらゆるボトルネックが社会コストとなる場合、効果的な計画と運用を実現する唯一の方法は、交通を二つの並行した層、すなわち目に見える物理層と理解すべきデータ層として捉えることです。このことから新たな原則が導き出されます。すなわち、あらゆる物理的な交通計画は、データフローの深い理解に基づいていなければならないということです。そして、拡張や新規建設を検討する前に、あらゆる物理的なボトルネックをデータによって緩和しなければなりません。
データを無視して肉眼で観察するだけでは、交通は常に混沌とした予測不可能な連続に見えます。しかし、カメラ、IoT、GPS、デジタルマップ、公共交通機関、都市インフラからのデータストリームを統合すると、異なる様相が見えてきます。物理的な交通の流れは、実際には行動に関するデータから形成されます。誰が、いつ、どのルートで、どのような理由でどこへ行くのか。ベースライン交通量は何か、季節変動は何か、真のボトルネックは何か、そして局所的な現象は何か。
データは原因と結果を区別するのに役立ちます。そうでなければ、私たちは表面的な情報に基づいて計画を立ててしまい、根本的な問題を無視しがちです。したがって、現代の交通計画は、静的な調査や線形モデルに頼り続けることはできず、リアルタイムかつ長期的なサイクルで動的なデータ分析に基づく必要があります。
データが収集・標準化されたら、次のステップは移動行動をモデル化し、計画シナリオをシミュレーションすることです。マイクロシミュレーションとマルチエージェントモデリング技術により、数十万台の車両が毎秒どのように相互作用するかを再現できます。これらのモデルは、新しいルート、インターチェンジの改修、専用バスレーンの設置などがどのような波及効果をもたらすかを検証します。言い換えれば、データは計画を推測段階から検証済み段階へと移行させるのです。デジタル環境で選択肢をシミュレーションし、検証することによってのみ、都市は自信を持って物理的な投資決定を下し、何十年にもわたる誤りを回避することができます。
しかし、適切な計画を立てたとしても、物理的なインフラには限界があります。道路をすぐに拡張したり、橋を数ヶ月で建設したりすることはできません。また、公的予算ではすべてのボトルネックを拡張することはできません。こうした状況において、データはソフトインフラとしての役割を担い続け、ハードインフラの能力を包み込み、強化していくのです。
データ駆動型予測システムがボトルネックの発生10～30分前に特定できれば、都市はソフトな介入を実施できるようになります。具体的には、信号サイクルの調整、車線の反転、青信号の設定、デジタルマップを介した遠隔による交通流の分散、市民のスマートフォンへの直接的な代替ルート提案などが挙げられます。これらの対策は、交通流のパターンを決定する2つの要素である行動と需要に影響を与えるため、効果的です。実際、研究によると、通勤者のわずか10～15%が通勤時間やルート選択を変えるだけで、道路を1メートルも開通させることなくボトルネックを解消できることが示されています。
ソフトな解決策に焦点を当てる必要があります。
重要なのは、データが目先の業務に役立つだけでなく、長期的な需要管理の基盤も形成することです。東京（日本）は、新しい道路を建設するのではなく、電車の乗車券データを時間ごとに分析し、需要を分散させるために運行スケジュールを調整することで渋滞を緩和しています。シンガポールはERPを活用して価格に基づいて需要を分散しています。ソウル（韓国）はAIを活用して信号サイクルを最適化し、拡張することなく交差点の負荷を軽減しています。ロサンゼルス（米国）は、単一のデータセンターから4,500の交差点を運用しています。コペンハーゲン（デンマーク）は、自転車と気象データを活用して、ピーク時の交通の流れを優先しています。これらの都市はいずれも、データによってボトルネックを緩和することが、ハードインフラを構築するよりもはるかに効果的で安価であることを示しています。
データが真にソフトインフラとなるためには、都市には統合データアーキテクチャが必要です。具体的には、都市モビリティデータハブを中核とし、交通シミュレーションとテストのためのデジタルツイン、リアルタイム最適化のためのAI交通エンジン、そして継続的なデータ収集のための高度道路交通システム（ITS）です。さらに、関係機関は、計画策定におけるデータとシミュレーションの活用を義務付け、行政機関と交通事業者間のデータ共有を義務付け、APIを標準化し、新たな交通組織モデルを試行するためのサンドボックスを設置するなど、適応していく必要があります。
ソフトインフラと制度が両立すれば、都市はハードインフラへの投資だけに頼ることなく、ソフトな解決策を通じて交通の流れを継続的に改善することができます。データを活用してスマート信号、柔軟な車線割り当て、早期警報システム、ルート提案を制御することで、都市は渋滞を緩和するだけでなく、異常気象時の安全性も向上させることができます。これは、ハードインフラだけでは対応できない課題です。
これらすべてから、一つの結論が導き出されます。交通はもはや道路建設の競争ではなく、データの流れを捉え、整理する競争なのです。物理的なインフラは基盤ですが、データインフラこそが能力です。データを自在に操る都市は、人々の移動を制御し、渋滞による社会的コストを回避し、 経済効率を高め、生活の質を向上させることができます。したがって、現代の都市では、交通計画はデータフローの深い理解に基づいて行う必要があり、拡張を検討する前に、あらゆる物理的なボトルネックをデータによって緩和する必要があります。
出典: https://baodanang.vn/quy-hoach-van-hanh-giao-thong-bang-du-lieu-3314724.html
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