実証実験の背景
踏切は、線路と道路が交差する場所であり、「鉄道における弱点箇所」と認識されています。日本では年間約200件の踏切事故が発生し、100人以上の死傷者が出ており、列車の運休や遅延による社会的な影響も大きいのが現状です。
このような状況に対し、交通関連事業者は協力し、AI画像解析を活用した事故防止システムの構築を進めてきました。2022年12月には、前方道路が混雑しているにもかかわらず踏切内に進入し停滞する事象に対応するため、「AI画像解析、ETC 2.0およびITSスマートポールを活用した踏切の注意喚起システム」の試験車両を用いた実証実験が全国で初めて行われました。
今回の実証実験では、さらに踏み込み、一般車両に対して直接注意喚起を行うことで、事故の未然防止を図るシステムの有効性を検証します。
実証実験の概要
期間
2025年12月22日(月)~2026年2月28日(土)
実施内容
名古屋鉄道が2021年度から導入を進めている踏切監視システムに、踏切AI画像解析システムとETC2.0技術を組み合わせます。これにより、踏切における前方道路の先詰まりを検出し、進入前の車両に注意喚起を行います。現行のAI画像解析を活用した踏切監視システムは、踏切周囲の人や自動車の動きを検出・解析し、異常検知の性能を高めています。
本実験では、前方道路の混雑時に踏切に進入する一般車両に対し、ETC2.0車載器からの音声で注意喚起を行います。これにより、不注意による踏切内の自動車の停滞を抑止し、接触事故の発生防止につなげ、踏切の安全性向上を目指します。

実施場所
名古屋鉄道 住吉町1号踏切(愛知県半田市宮路町:住吉町駅南端)
各社の役割
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名古屋鉄道株式会社: 実験場所の提供、システムの有効性の検証を担当します。
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名鉄EIエンジニア株式会社: システムの全体設計、設置・導入・試験、無線免許申請、機器の調達を行います。
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株式会社トヨタシステムズ: 踏切AI画像解析システムの開発を手がけます。
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一般財団法人道路新産業開発機構: 民間事業者が利用可能なETC2.0路側機の開発を担います。
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東邦電機工業株式会社: 踏切状態監視装置との連携システム開発を行います。
AI Workstyle Lab編集部コメント
今回の実証実験は、AIとETC2.0の連携により、踏切事故防止という社会課題に対する具体的な解決策を示すものです。特に、一般車両への直接的な注意喚起は、ドライバーの行動変容を促し、事故リスクを大幅に低減する可能性を秘めています。将来的には、このようなシステムが全国の踏切に導入され、より安全でスムーズな交通社会が実現されることが期待されます。一方で、AIの誤検知リスクの最小化や、ETC2.0車載器の普及率向上なども、今後の課題として挙げられます。技術の進化と社会実装のバランスが重要になるでしょう。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。

