阪神高速ネットワーク上で渋滞が慢性化している箇所を把握、渋滞の原因把握から対策の検討、提案、効果検証までを担っています。渋滞多発箇所における詳細な交通状況を把握するためのデータ収集や、速度低下を防ぐ速度回復誘導灯の設置や車線運用の改善など渋滞対策の提案に取り組んでいます。
また、過去の実績データをもとにした長期休暇時などの渋滞予測情報をお客さまに提供することや渋滞に巻き込まれない経路を提示すること等により、お客さまの快適なドライブの実現につなげています。
阪神高速では2017年より、「ZTD（Zen Traffic Data）」に着手し、高速道路上の画像データから走行する車両の軌跡をデータ化し様々な交通分析に活用しています。
画像センシングを用い対象区間の全走行車両の情報を0.1秒単位でデータ化しています。
TS図（タイム・スペース図）から、ショックウェーブの詳細な発生状況が可視化でき、渋滞発生地点や要因を把握することができ、それらを考慮した渋滞対策の検討を行います。
車両軌跡データを次世代の道路交通サービスの発展に寄与する基礎研究や技術・サービス開発のために、大学・企業等の研究機関にも提供しています。
阪神高速道路上で発生する事故の原因や状況を詳細なデータをもとに究明。効果的な事故対策を提案しています。渋滞や事故多発地点の車線運用の変更やカーブでの速度を抑制する道路標示の設置、料金所での追突事故や接触事故を防ぐカラー舗装の設置など事故削減に寄与する交通安全対策を提案し、対策導入後の効果検証も担っています。
お客さまへの安全・安心の提供はもちろんのこと、事故の起きにくい高速道路を実現することで利便性の向上にも寄与しています。
阪神高速道路における交通事故等の発生状況について、事故データ等を活用してモニタリングするとともに、変動傾向や発生原因をビッグデータなども取り入れて整理・分析しています。
さらに、これらの整理・分析結果に基づき、現地での標識設置等のハード対策や3DCG動画を活用し注意喚起動画を作成する等のソフト対策など、様々な交通安全対策を検討しています。
これらの対策を実現することで事故等の削減に寄与しています。
交通量や速度、画像情報等といった阪神高速に関連するビッグデータを活用し、お客さまが運転する上での安全性・快適性の向上に繋がる情報提供のあり方について研究しています。
また、将来を見据え、自動運転等の新技術に関する検討も行っており、2025年大阪・関西万博の開催期間中に行われた、高速道路における自動運転バスの合流支援システムに関する実証実験に参画しています。
今後も引き続き、道路情報提供の側面から、現在・未来の交通サービスの発展へ寄与していきます。
阪神高速道路では、日々補修・修繕が行われ各所でリニューアル工事等が実施されています。これらの工事では、通行止めや規制を伴うものもあり、交通影響を及ぼすこともあります。
当社では、工事前の各種協議や交通影響低減対策検討のため、工事に伴う交通影響を予測しています。加えて、通行止め工事期間中は交通影響のモニタリングを行い、分析や対策検討を行っています。
検知した一般車両の走行速度・車長等を
自動運転バスに送信し、
車線変更や減速判断に活用
高速道路を運営するうえで環境との調和は不可欠です。
当社では、阪神高速道路の環境対策を考える基礎となる沿道の大気質や騒音振動の測定・分析や低炭素化に資する環境活動に関するデータ管理・分析を実施しています。また、気候変動による災害激甚化の備えの基盤となる災害対応力の向上に資する検討も実施しています。これらの対策検討を進めることで、より良い都市環境の創造と共生に向けた取り組みに貢献しています。
阪神高速道路では、道路事業に伴う沿道環境を把握するための調査を行っています。これに貢献するため、当社では、騒音・振動や大気質のデータを収集して分析し、環境対策に必要な基礎資料を蓄積しています。
また、阪神高速道路では、環境変化に伴う気候変動で激甚化している災害への対応力の強化を進めており、災害対応力を向上させるための防災訓練計画の立案・防災訓練のサポートを実施しています。
