　このように考えてくると、AIによる都市交通管理システムはまさに始まったばかりであり、今後も大きな発展の可能性があるように思える。中国だけでなく、米国オハイオ州のコロンバス市などでもAIを活用した都市交通の実証試験を行っている。つまり、多くの国々、地域で渋滞をなんとか解消しようと考えているのではないだろうか。

　そこで筆者は、AIによる都市交通管理システムのレベル定義を考えてみた。MaaS（Mobility-as-a-Service、自動車などの移動手段をサービスとして利用すること）のレベル定義と同様にレベル0からレベル4までの5段階を想定した。渋滞コントロールをしていない状態をレベル0とし、最も基本的な機能である信号制御や、緊急事態に対応したシステムをレベル1とした。既に杭州市のシティーブレインはこれを実施している。さらに、杭州市ではプロアクティブ・インシデント・マネジメントというAIを活用して、異常状態が起きていないか監視するシステムを採用している。この状況をレベル2とした。先進的な取り組みであり、AIを活用しなければ、多くの道路状況変化に対して、人間の目で同時に監視することは不可能であろう。

　さらにその上位レベルを考えると、交通流入量コントロールではないかと考えた。つまりレベル3である。最近は、乗用車だけでなく、宅配車両も増えている。また市内に入り込むトラックも同様である。これらについては、登録事業者がある地域で一定量を超えると、交通流入規制によりコントロールすることが考えられる。日本では時間指定などの配達が多く利用されているが、渋滞緩和と配送時間との兼ね合いが論議となるのであろうか。

　また、駅や空港近くにライドシェアが集まりすぎてしまい、交通渋滞を引き起こしている地域も多いという。客をつかまえやすいため、公共交通機関のハブ部分に集まるのであろう。既にニューヨーク市では、ウーバーなど増加するライドシェアに対して、営業台数を制限する総量規制に乗り出している。AIにより登録しているライドシェアが判別できれば、駅近くなど一定の台数を超えると警告をライドシェア事業者に出すなど、交通流入量のコントロールが可能となるのではないだろうか。

　では究極のレベル4はどんな状態であろうか。筆者は、既に多くの車両がコネクテッド状態にあると仮定すると、都市における状況変化を時々刻々とドライバーに告げることが可能な、AIによる全交通統合システムであると考える。なぜ車が渋滞しているのか分からない時も、5分後に救急車が通過すると分かれば納得するであろう。多くの車両が明確な優先順位の下でコントロールされているということで安心感が増すことが考えられる。2019年には5Gが導入され、情報伝達能力が格段に進展することから、情報判断がより早く伝達できるのではないだろうか。

　近年実証試験が進んでいる自動運転車も、交通事故などの状況や責任の所在がデータで明確となり、現在のようにドライブレコーダーに頼るのではなく、客観的な証拠があることで、懸念事項が少なくなるのではと思われる。