走行データとAIで危険道路を発見！荒木研究室と陥没事故ゼロの挑戦

▼自己紹介

初めまして。合同会社MOKUTON代表の廣津と申します。普段はエンジニアとしてAIやWebシステムの開発を行いながら、社会課題を解決するための研究や事業にも取り組んでいます。
今回は、荒木研究室と共同で「車の走行データから危険な道路をスクリーニングし、陥没事故を未然に防ぐ」挑戦を始めるため、このクラウドファンディングを立ち上げました。

荒木様からプロジェクトを行うこと、名称掲載を行うことの許諾を取得しております。

荒木研究室HP

荒木先生紹介

 

▼プロジェクトを立ち上げたきっかけ

 

近年道路陥没による事故や交通トラブルがニュースになります。従来の点検は人手や特殊機材が必要でコストも時間もかかるため、全道路を継続的にカバーするには高いコストがかかります。
「もっとシンプルに、車が走るだけで自動的に危険箇所を検知できないか？」
そう考えていたとき、同期が取り組んでいた「機械学習を用いた振動解析による自動車の異常検知」という研究から着想を得ました。
もし道路に応用できれば、道路点検の効率化と事故予防に大きく寄与できるはず。
そう判断し、研究室の先生と相談して実証研究をスタートさせることになりました。

 

▼プロジェクトの内容

本プロジェクトでは、車載マイクやスマホで走行音・振動データを記録し、AIで解析することで、
• 正常な道路 • 表層の異常（段差・亀裂・荒れ）

• 道路内部の空洞発生状況
を分類し、陥没リスクのある箇所をスクリーニングする仕組みを検証します。
支援いただいた資金は以下の用途に活用します。
• 研究用車両（レンタカー）の利用費用
• センサー・録音機材の導入
• 荒木研究室との共同研究費
• データ収集・解析にかかる運営費
• 学会発表に伴う参加費及び旅費交通費
まずは山口県内や実証エリアを対象に走行データを収集し、「音と振動から危険道路を検知できるか？」という仮説を検証します。

▼関連研究・参考事例
• 車両振動から異常検知
「機械学習を用いた振動解析による自動車の異常振動検知」研究では、走行中の振動波形から車両異常を高精度に判定可能であることが示されています。

•センサーデータによる路面状況評価 
The pothole patrol: using a mobile sensor network for road surface monitoring(モバイルセンサーネットワークを用いた路面監視)では
振動センサーと GPS センサーからデータを随時収集し、そのデータを処理して路面状況を評価します。
報告された道路の穴を手動で検査すると、90% 以上に修理が必要な道路の異常が含まれていることわかりました。

• AIによる異常音解析
工場設備や鉄道分野では、マイクで取得した音データを機械学習で解析し、劣化や異常を検知する技術が既に導入されています。

 

これらの先行事例は「音や振動から異常を見つける」ことが十分可能であることを示しており、
本研究も道路陥没という新しい分野に適用していく挑戦となります。

 

 

▼陥没検知に適用するための仮説

・低周波成分（振動・音圧）の抽出
空洞がある路盤は支えが弱くタイヤ荷重を受けたときの応答周波数が下がるのではないか
「振動」から空洞を検知できるのか

 

・マルチモーダル融合
マイク（音）＋IMU（振動）＋GPS（位置）＋場合によってはタイヤ空気圧センサや車高変動。
さらに、国土交通省や自治体は路盤材料や過去の陥没データを持っているため、
「走行データ＋地盤リスク（管路老朽化情報、過去の修繕履歴など）」を組み合わせると、AIで予測精度が一気に上がるのではないか 
あらゆる観点からAIによって道路陥没の潜在的リスクを判定することはできるか

 

・シミュレーション×実測の組み合わせ

有限要素法（FEM）や簡易物理モデルで「空洞があると振動応答がこのように変わる」という仮説を作る。
それを実測によって確かめる。

 

 

▼プロジェクトの展望・ビジョン

この研究が進めば、将来的には陥没リスクの高い道路を地図上にマッピングし、リアルタイムで更新できるアプリケーションを開発します。これにより、地方自治体が点検や補修を行う際の優先度判断にデータを活用できるようになります。
さらに、市民がアプリを通じて走行音データを共有すれば、みんなで街の安全を守る参加型の社会インフラに発展させられます。
最終的には「道路陥没による事故ゼロ」を目指し、日本から世界へ広がる仕組みに育てたいと考えています。

 

ご希望いただいた方のお名前や会社名を研究報告書や論文発表の謝辞欄に記載し、「共に道路陥没事故ゼロを目指す仲間」として残させていただきます。なお、「本研究はデータから見えない空洞を検知できるのか」の実証実験になりますので、必ず研究成果を保証できるものではございません。

▼プロジェクト途中終了の可能性について
下記の場合において、プロジェクトを終了する可能性がございます
・検知難易度が高く、車の走行データだけでは道路内部の空洞状況検知が物理的に不可能であると判断した場合
・十分なデータ量を得る前に資金が枯渇して車両の利用費用を捻出できなくなった場合