Gaussian Splattingが描く地域交通

交通空白地帯の未来を拓く：MaaS支援と3D点群データ、Gaussian Splattingの融合

弊社社員の多くが暮らす伊豆地域では、公共交通の本数やルートが限られ、住民や観光客の移動選択が制約される「交通空白地帯」の問題が顕著です。国土交通省が推進する日本版MaaS（Mobility as a Service）は、この課題に対する大きな期待を受けていますが、地域の実情に即した設計と実行には、現場に根ざした詳細なデータと可視化が不可欠です。

地域企業として私たちにできること

ウインディーネットワークは、地元企業として持つ技術力を活かし、ただ「移動手段を増やす」だけでない、生活に寄り添った持続可能な移動設計を目指します。そのための基盤として注目しているのが、3D点群データによる精密解析と、最新の可視化技術であるGaussian Splatting（ガウシアン・スプラッティング）です。

3D点群データで捉える現場のかたち

ドローンやLiDARで取得した3D点群データは、地形や道路構造、歩行者動線、バリア（階段・段差等）を高精度に把握できます。単なる平面地図では見えない高低差や視界の制約、停留所から住宅地への実際の歩行ルートなど、移動の実効性に直結する要素を定量化できる点が大きな強みです。これにより、MaaSで想定される乗り継ぎポイントや集約スポットの最適化に根拠ある提案が可能になります。

Gaussian Splattingで描く「移動の立体像」

Gaussian Splattingは、点群を自然かつ高精度に視覚化する手法で、データの欠損や視認性の問題を緩和しながら現場の空間をリアルに再現します。これを用いれば、従来のGISでは掴みづらかった「移動の不便さ」を立体的に示すことができます。例えば、坂道の勾配と視界の関係、バス停から目的地までの実際の経路の見えにくさ、夜間照明と安全性の関係などを、直感的に理解できるビジュアルで表現できます。

MaaS設計との連携——データ駆動の移動設計

3D点群による定量解析とGaussian Splattingによる可視化をMaaSの設計プロセスに組み込むことで、以下のような成果が期待できます。住民の日常動線を反映した乗降ポイントの最適化、需要予測に基づくオンデマンド輸送の配置、観光ルートと医療・福祉アクセスを一体で考慮した移動プランの提案など、単なる交通インフラ整備を超えた“地域の生活設計”が可能になります。

地域交通DXの推進に向けて

私たちウインディーネットワークは、交通の「不在」を「可能性」へと変える技術的挑戦を掲げます。現地で取得した高精度データと先端的な可視化手法を組み合わせ、自治体や交通事業者、地域のステークホルダーと連携して実証実験を推進してまいります。こうした取り組みは、伊豆地域だけでなく全国の交通空白地帯における先行モデルとなり得ると考えています。

最後に

交通の未来は単に道路やバスの数で決まるものではありません。データと可視化で「誰が」「いつ」「どのように」移動しているかを深く理解することが、持続可能で人に優しい移動設計の始まりです。ウインディーネットワークは、技術と情熱で地域の移動課題に向き合い、地域の暮らしを支える新しい価値創造に取り組んでまいります。