交通・モビリティ業界のAI活用では、効率化より先に安全と運行継続を設計します。AIは需要、記録、異常の候補を提示し、運行・整備・現場対応の責任は人と正式な手順に残します。
担当別には配送ドライバーのAI活用、自動車整備士のAI活用、フィールドサービスのAI活用も参照してください。
交通AIを6つの業務に分ける
| 業務 | AIが支援できること | 人が確認すること | 初期KPI |
|---|---|---|---|
| 需要予測 | 時刻、天候、イベントから需要候補 | 災害、臨時輸送、地域事情 | 予測誤差、積み残し |
| 配車・運行 | 経路、割当、遅延候補 | 法令、休息、安全、車両条件 | 遅延、空車、修正率 |
| 点呼・記録 | 音声の文字化、欠落候補 | 本人、数値、体調、異常 | 記録時間、欠落率 |
| 整備 | 故障候補、過去記録検索 | 現物、測定、基準、資格者判断 | 診断時間、再整備 |
| 安全 | 映像・センサーの異常候補 | 現場状況、誤検知、緊急対応 | 検知率、誤検知率 |
| 問い合わせ | 遅延・運賃案内の候補 | 最新運行、特例、支援対応 | 応答時間、誤案内 |
安全関連AIは停止時まで設計する
国土交通省の自動運転車の公道走行に向けた情報では、安全確保や社会実装に必要な手続きが整理されています。自動運転に限らず、安全関連AIでは、適用範囲、責任分界、監視、引継ぎ、停止後の代替手順が必要です。
- AIが使える路線、車両、天候、時間帯を限定する
- 警報の優先順位と現場確認方法を決める
- 誤検知と見逃しを別々に測る
- 通信・センサー・AI停止時の運用を訓練する
- 変更後は同じ条件で再検証する
30日で行う限定導入
| 期間 | 実施内容 | 合格条件の例 |
|---|---|---|
| 1週目 | 安全判断に直結しない1業務を選ぶ | 時間、修正、遅延の基準値がある |
| 2週目 | データ、適用範囲、承認、代替手順を設定 | 運行・安全・情報部門が確認済み |
| 3週目 | 従来手順と並行し限定運用 | AI停止でも業務を継続できる |
| 4週目 | 効率、安全、誤検知を評価 | 展開範囲と停止条件が決まる |
交通AIの導入は、速さと安全を同じ指標に混ぜず、安全条件を満たした範囲だけで効率を評価します。