AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『Green Wave』って言葉が出てきて困っています。要は信号をうまく連携して渋滞を減らす話だと聞きましたが、うちの工場周りで本当に使えるのか、実務感覚で教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！Green Waveは要するに信号のタイミング調整で車が赤で止まる回数を減らし、流れをスムーズにする考え方ですよ。大丈夫、一緒に要点を押さえれば導入判断ができますよ。
具体的には投資対効果が分かりにくいのです。設備投資や通信費をかけて、本当に燃料や時間の節約になるのか。数値で示せますか。
いい質問ですね。ポイントは三つです。第一に通行時間の短縮、第二にアイドリング減少による燃料削減と排出削減、第三に事故リスク低減です。これらを既存データでシミュレーションすれば概算のROIは出せますよ。
なるほど。で、最近話題のV2Xとか5G、エッジコンピューティングを組むとさらに良くなると聞きますが、それはどの程度必要なんでしょうか。
専門用語が多くて不安になりますよね。V2X (Vehicle-to-Everything, V2X／車車間・路車間通信)は車やインフラが直接情報を交換する仕組みで、5Gは通信の高速化と低遅延、エッジコンピューティングは現場近くで計算して即時応答する技術です。現状では段階的導入で十分効果が見えますよ。
安全面が心配です。歩行者や自転車が多い商店街では、車だけ優先になるのではと現場から不安の声があります。そこはどう説明すればよいですか。
良い懸念です。Green Waveの本質は『流れをつくること』ですが、同時に歩行者や自転車など脆弱な交通参加者（Vulnerable Road Users／VRU）を守る設計が必須です。時間帯や道路種別で優先ルールを変えるなど、柔軟に調整できますよ。
これって要するに、信号機と車が会話して『君はゆっくり行けば全部青で行けるよ』と合図してくれるようになる、ということですか。
そのイメージでほぼ合っています。加えてAI (Artificial Intelligence, AI／人工知能)を使えば、過去の流れや現在の渋滞を学習して最適な速度や優先ルールを提案できます。大丈夫、段階的に導入して効果を検証すればリスクは抑えられますよ。
実務で最初に何をすべきか、その順序を教えてください。現場の人も巻き込みやすい説明が欲しいです。
要点を三つで説明しますね。第一に現状データの収集、第二に小規模な試験導入（パイロット）、第三に定量評価と段階的拡張です。現場説明は『待ち時間が減って配送効率が上がります』と実利を示すのが効果的ですよ。
なるほど。ではプライバシーやデータ保護はどう考えればよいですか。車の位置情報を扱うわけで、従業員や顧客の反発も想定されます。
大事な点です。個人識別につながるデータは極力扱わず、匿名化や集計データで運用するのが基本です。規模に応じてデータ保持方針と第三者監査を準備すれば安心材料になりますよ。
わかりました。最後に私の言葉で整理してもよろしいですか。Green Waveは『信号と車の協調で待ち時間を減らし、燃料節約と安全向上を目指す仕組み』で、V2Xや5G、エッジやAIはその精度を高める補助技術、しかも段階導入で投資対効果を測れる、という理解で合っていますか。
完璧です。素晴らしい着眼点ですね！それで十分に伝わりますし、会議資料の1枚目に置いても問題ない要約ですよ。大丈夫、一緒に進めれば必ず成果が出せますよ。
ではまずは現場データを集めて、パイロットで検証する方向で部下に指示してみます。ありがとうございました。
