1. プロジェクト概要

本プロジェクトでは、コネクティッドカーから得られる走行データ（プローブデータ）を活用し、道路の区画線（白線等）の維持管理や交通安全対策の効率化を目指します。車両の運転支援システムから得られるデータを分析することで、道路インフラの効率的な維持管理手法の確立を目指しています。

2. プロジェクトの目的

道路インフラの維持管理は、安全な交通環境を確保する上で極めて重要な課題です。本プロジェクトでは、トヨタ自動車のコネクティッドカーが収集する運転支援システムのデータ、特にレーンデパーチャーアラート（LDA）の情報を活用し、道路の区画線の状態をより効率的に把握することを目指しています。

このような新しいデータ活用の手法により、従来の目視点検を補完し、より効率的かつ効果的な道路の維持管理を実現することを目的としています。また、交通安全対策の効果検証にもデータを活用することで、より科学的な根拠に基づいた道路の管理手法の確立を目指しています。

3. 実証プロジェクト詳細

本プロジェクトは2024年9月から2025年3月にかけて実施します。まず、実証路線の選定から始め、速度や、車線幅などLDAの作動条件を満たす路線を中心に、コンクリート舗装など様々な路面状況も考慮して対象路線を決定します。

データ解析フェーズでは、選定された路線における走行車両のデータを詳細に分析し、区画線の状態を評価します。この分析結果は、実際の現地調査と照合し、データの精度や有用性を検証します。また、必要に応じて解析手法の改良も行い、より正確な評価システムの構築を目指します。

本実証実験を通じて、パトロールや点検の効率化、さらにはデータと目視点検を組み合わせることによる検知精度の向上が期待できます。このような新しい維持管理手法が確立されれば、より効率的な道路インフラの維持管理が可能となり、効果的な道路管理の実現につながると考えています。