IoTといい、AIといい。
最近のニュースはその新しさについていくのも精一杯だ。
そんな中でも。
街頭に設置したカメラなどで人や車の通行量など大量の交通データを収集し、ＡＩが過去の事例から渋滞しそうな場所や時間帯を予測する。
つまり。
IoTで設置されるセンサーとかIT機器ももちろんだけれど、それを上回るのが「画像」なのかもしれない。
一昔前までは「画像」というのは見る人の主観でいかようにも変わる、文字通り「絵」のようなものだった。
それが今や「その絵」を限りない数学習すればもはや「勝手な描画」ではなくなりつつある。
定点的に置かれたIoTのセンサー群がもたらすデータも重要だが、
世界的に映された「画像データ」が何千億枚も集積されて、「数の頼み」で世界を圧倒する時代がくるような気がする。
「目がない」はずのコンビューターに「目で処理する技術」が備わったら、「目で見ていた自分たちの世界」は一変するかもしれない。
データと画像、の競争は早晩決着するのではないだろうか。
ＡＩで観光地の渋滞予測 国交省が社会実験公募
国土交通省は２日、観光地で人工知能（ＡＩ）を活用した渋滞対策の社会実験を始めると正式に発表した。自動料金収受システム（ＥＴＣ）や街頭に設置したカメラなどで人や車の通行量など大量の交通データを収集し、ＡＩが過去の事例から渋滞しそうな場所や時間帯を予測する。自治体や警察と情報を共有し、早期の交通規制に役立てる。
国交省は21日まで全国の観光地から実験地域を公募。９月中に２〜３カ所を選定し、10〜11月から実験を始める。２〜３年かけて検証し、効果が実証されれば、他の観光地でも導入する。渋滞の予測結果は旅行客向けにスマートフォンのアプリなどでも配信する予定で、混雑する時間帯を避けてもらう。
訪日観光客増加に伴い、乗用車や観光バスによる渋滞悪化が住民の苦情を招くなど問題になりつつある。観光地の中心部に向かう車への課金を検討している自治体もあり、同省は「車や人の流れを効率的に把握できるシステムを作り、各地での渋滞解消策の推進につなげたい」と話している。
