サイバーコアの車内事故防止AI、路線バス6社で実証へ

サイバーコアが開発した車内事故防止システムが、日本バス協会の実証実験に採用されました。
日野自動車と共同開発したシステムを、2026年9月から12月に首都圏・東海・関西の路線バスへ搭載します。
大手バス事業者6社で、乗客の不安定な姿勢を検知する機能の効果を検証します。

記事の概要

本システムは、バス車内のカメラ映像をエッジAIで解析する仕組みです。
乗客の姿勢や動きから、転倒につながるおそれのある不安定状態をリアルタイムに検知します。
検知時には、運転士へ画面と音声で通知し、車内モニターで着席やつり革の利用を促します。
エッジデバイス上でAI処理をオフライン実行でき、走行中の車内状況を解析します。
開発テスト環境では、AI判定から車内モニター表示までの処理時間が0.2秒以内でした。
IPカメラのレイテンシを含む合計処理時間も、0.5秒以内でした。
前方・後方カメラの映像から乗客ごとの骨格を推定し、つり革や手すりを使っていない状態などを判定します。
実証実験は、日本バス協会が日野自動車と連携して実施し、6社で順次検証されます。

記事のポイント

1. 車内の姿勢を検知： 乗客の骨格や動きを解析し、転倒につながるおそれのある不安定状態を検知します。
2. 運転士と乗客に通知： 検知結果を運転士へ画面・音声で知らせ、車内モニターで安全行動を促します。
3. 6社で効果を検証： 2026年9月から12月に、首都圏・東海・関西の路線バスで実証します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討するバス事業者： 運転士が担う車内の安全確認を、乗客への注意喚起まで含めてAIで補完できる可能性があります。6社での実証結果を踏まえ、検知精度や通知が現場業務に適合するかを確認してから導入判断することになりそうです。
• 車載AIの提供企業： オフライン環境で0.5秒以内の処理を実現した点は、通信に依存しにくい車載AIの要件を示します。今後は、現場ごとのカメラ構成や乗客の動きに対応しながら、実運用での精度と通知の有効性を示すことが求められそうです。
• 公共交通業界： 車内映像を使って事故リスクを検知し、運転士と乗客の双方に働きかける運用が検証されます。効果が確認されれば、運転士の負担軽減と車内事故対策を両立する手段として、他の交通事業者も導入条件を検討する可能性があります。

このニュースの背景

バスの運転士には、安全運転だけでなく乗客の乗降時や車内外の安全確認も求められています。
発車時や減速時の揺れで、つり革や手すりを使っていない乗客が転倒・負傷する事故が課題になっています。
本システムは、画像解析と高速エッジAIを用いて、乗客の姿勢や動きから不安定状態を検知する仕組みとして開発されました。
エッジデバイス上でオフライン処理できるため、走行中の車内状況をリアルタイムに解析し、運転士や乗客へ通知する構成になっています。

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