インテリジェント交通管理システムの日本市場（～2031年）、市場規模（交通信号制御システム、適応型交通制御システム、交通監視および検知システム）・分析レポートを発表

2026-04-09 09:30
株式会社マーケットリサーチセンター

株式会社マーケットリサーチセンター（本社：東京都港区、世界の市場調査資料販売）では、「インテリジェント交通管理システムの日本市場（～2031年）、英文タイトル：Japan Intelligent Traffic Management System Market Overview,2030」調査資料を発表しました。資料には、インテリジェント交通管理システムの日本市場規模、動向、セグメント別予測（交通信号制御システム、適応型交通制御システム、交通監視および検知システム）、関連企業の情報などが盛り込まれています。

■主な掲載内容

日本のインテリジェント交通管理システム市場は、自動化、テレマティクス、および統合的な都市モビリティ計画への数十年にわたる投資に支えられ、世界でも最も先進的なものの一つに数えられています。このエコシステムの進化は、1990年代に警察庁が導入した「ユニバーサル交通管理システム（UTMS）」にまで遡ります。このシステムは、東京と大阪全域において、適応型信号制御、自動車両識別、およびリアルタイム交通監視の先駆けとなりました。都市人口の増加と車両密度の急増に伴い、日本は従来の制御メカニズムから、リアルタイムの道路状況から学習できるAI搭載ネットワークへと移行した。国土交通省（MLIT）は、「スマートモビリティ・チャレンジ・プログラム」を通じて中心的な役割を果たしており、IoTセンサー、コネクテッドカーシステム、ビッグデータ分析を地域の交通管理フレームワークに統合している。東京の首都高速道路では現在、レーダー、LiDAR、映像ベースの検知技術を活用し、渋滞パターンを予測して車線ごとの速度を動的に調整している。NTTデータが運営するエッジコンピューティングセンターは、路側装置（RSU）からの膨大なデータストリームを処理し、予測分析を用いて交通流を最適化し、遅延を最小限に抑えている。横浜や名古屋での5G対応V2X通信の導入により、車両と交差点間の連携が強化され、自動緊急迂回ルート設定を通じて安全性が向上している。ISO 14813およびIEEE 1609規格に準拠した日本の「国家ITSアーキテクチャ」は、エコシステム全体における相互運用性とサイバーセキュリティを確保している。福岡や京都における可変メッセージ表示板、事故対応の自動化、GIS統合型管制室は、リアルタイムの旅行者情報を提供し、貨物輸送ルートを最適化している。札幌などの都市におけるスマートパーキングシステム、電気バスの優先通行、コネクテッド・ロジスティクスの導入は、日本が持続可能性と排出量削減に注力していることを示しています。日本はその「社会5.0」構想の下で、ロボティクス、自動化、AIを統合することで、インテリジェント交通管理をスマートシティ戦略の礎へと変革し、技術、モビリティ、持続可能性を結びつけ、完全に接続された全国的な交通インフラを構築しています。

調査会社が発表した調査レポート「Japan Intelligence Traffic Management Market Overview, 2030」によると、日本のインテリジェント交通管理市場は、2025年から2030年までに2億3,000万米ドル以上に拡大すると予測されています。B NEC、富士通、日立、パナソニック、三菱電機は、AI主導の意思決定と5G接続をサポートする先進的なITSプラットフォームの主要プロバイダーです。日立の「スマートモビリティプラットフォーム」は横浜市で運用されており、車両検知や自動運転バスの管理のためにエッジAIカメラを統合している。NECは東京の交通管制センターに予測交通分析システムを導入し、東京オリンピックのような大規模イベント時の交通流を最適化するためのデジタルツインシミュレーションを実現している。三菱電機の「D-SMART」ソリューションは、ディープラーニングとIoTセンサーを組み合わせて仙台や広島で信号制御を行い、渋滞を最大20％削減している。愛知県で国土交通省が実施している「コネクテッド・ビークル実証事業」では、500カ所以上のV2X対応交差点を展開し、官民の車両群間のデータストリームを連携させて、予測的な安全警報を発信している。NTTドコモとソフトバンクは、新東名高速道路沿いで5Gスマートコリドーの実証実験を主導しており、車両とインフラ間の通信や自動車線管理を実現している。京都府は、京都大学およびトヨタ自動車と連携した「スマートモビリティパークプロジェクト」において、AIを活用したカメラ映像を用いて、歩行者と車両の相互作用をリアルタイムでモデル化している。官民連携によりスマートパーキングの革新が加速しており、Park24や日産などの企業が、大都市圏の主要拠点でクラウドベースの路上駐車管理を導入している。東京都と物流企業間のブロックチェーンを活用したデータ共有により、貨物管理の透明性とセキュリティが確保されている。パナソニックが大阪のITSネットワークに統合した環境モニタリングシステムは、排出ガスレベルを測定し、大気質パターンに合わせて信号機を制御している。東京大学ITS研究センターの学術研究は、地下鉄、バス、道路ネットワークを統合プラットフォームに結びつける、全国規模のマルチモーダル交通モデリングを支援している。国際協力銀行（JBIC）および新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の支援を受けた日本のインテリジェント交通市場は、現代のモビリティガバナンスにおける持続可能なイノベーションとデジタル精度の好例となっている。

日本では、インテリジェント交通管理が交差点、高速道路、公共交通回廊にわたり幅広いソリューションを取り入れており、信号制御システムがその中核を成している。警察庁および各都道府県警察は、「ユニバーサル交通管理システム（UTMS）」プログラムを展開しており、信号制御装置、検知器、路側装置を連携させて交通流を最適化している。日本の大都市では、高度なリアルタイム信号調整が採用される適応型交通制御システムが顕著に見られる。例えば、UTMSアーキテクチャには「交通信号予測システム（TSPS）」というサブシステムがあり、ドライバーに信号のフェーズ情報を提供するとともに、適応型タイミングのための制御ロジックをサポートしている。交通監視・検知システムは広く導入されており、国土交通省（MLIT）は、赤外線ビーコン、FM多重放送、およびラジオを利用してナビゲーションシステムにリアルタイムの交通データを提供し、車両流動データを収集する「車両情報通信システム（VICS）」について説明している。取り締まり用カメラやANPRシステムはますます統合が進んでおり、固定式の自動ナンバープレート認識（ANPR）設備は、車両追跡、アクセス管理、および禁止されている方向転換や区域の取り締まりを支援している。例えば、日本の多くの自治体では、スマートシティの枠組みの下で、低排出ガス区域やバスレーンの管理にANPRを利用している。統合回廊およびインシデント管理プラットフォームは、日本の国家 ITS 戦略（UTMS21）を通じて推進されており、交通管制、インシデント検知、可変メッセージ標識、および旅行者情報システムを連携させています。その一例として、UTMS アーキテクチャの下にある AMIS（高度移動体情報システム）および DRGS（動的経路案内システム）サブシステムが挙げられます。動的メッセージおよびドライバー情報システムは、VICS（道路交通情報システム）や路側可変メッセージ表示板（VMS）を通じて組み込まれており、渋滞、事故、または天候が道路に与える影響についてタイムリーな警告を提供しています。日本の高速道路には、リアルタイムの情報配信を支援するためにDSRC（専用短距離通信）を利用したITSスポットが設置されています。これらのソリューションのカテゴリーは、日本のインテリジェント交通管理エコシステムが、信号制御、適応型システム、監視・検知、法執行、回廊全体のプラットフォーム、およびリアルタイムのドライバー情報に及び、これらすべてが国の ITS 政策の枠組みの下で統合されていることを示している。

日本では、インテリジェント交通管理システムは、地域のインフラ需要に合わせて調整された、複数の異なるエンドユース環境に適用されています。都市部の交差点や幹線道路では、東京や大阪などの日本の都市が UTMS サブシステムを活用しており、市営の交通センターを通じて信号の連動、歩行者用信号の最適化、VICS に基づくドライバーへの誘導が実施されています。日本の国土交通省は、都市部のネットワークでは数キロメートルごとに ITS スポットを使用して交通流を監視・管理していることを認めています。高速道路および自動車道（高速ネットワーク）では、日本は約10～15kmごとにDSRC通信機能を備えたITSスポットを高速道路沿いに設置しており、双方向の車車間通信、可変メッセージ標識、車線・交通流管理を可能にし、長距離・高速走行環境における迅速な運用を実現している。日本の地理的条件において重要なトンネルや橋梁も、ITS技術によって管理されている。例えば、多くのトンネル区間では、事故検知、可変標識、換気システム、およびセンサーが統合されており、これらは日本のITSアーキテクチャの下で地域の交通運用センターに情報を提供している。UTMSの資料では、交通管制システムが閉鎖区間の性能を監視し、リアルタイムの介入を行う方法について論じられている。駐車場やインターモーダル・ハブも交通管理戦略にますます組み込まれており、VICSシステムは駐車場の空き状況情報やルート案内を提供している。日本の主要な都市ハブ（鉄道駅や空港周辺など）では、ANPR、センサーベースの駐車検知、可変標識を統合し、巡回時間の短縮とモーダル・インターチェンジの改善を図っている。日本の ITS 導入は、単一の道路タイプに限定されず、密集した都市部の交差点、高速道路、トンネルや橋梁などの構造物、モビリティハブなどを網羅しており、それぞれその環境に合わせて構成された特定のセンサー群、信号ロジックの調整、情報フローを必要としています。

日本のインテリジェント交通管理市場において、構成要素のアーキテクチャは、ハードウェア、ソフトウェア、サービスに明確に分かれています。ハードウェアとは、UTMS の文献に記載されている、センサー、検知器、カメラ、路側装置、赤外線ビーコン、信号制御装置などの物理的なインフラを指します。同文献によると、初期段階の導入には、数千台の車載ユニット、赤外線ビーコン、信号制御装置の連携が含まれていました。ソフトウェアは、システムを稼働させる分析エンジン、コントロールセンター・プラットフォーム、適応信号ロジック、データ融合、および旅行者情報アプリケーションを網羅する。例えば、UTMSの下位システムであるTSPSは、信号相の予測とドライバーへのガイダンスを提供し、VICSソフトウェアは路側ビーコンからのデータを処理してナビゲーションシステムに配信する。サービスには、統合、試運転、設置、校正、保守、およびトレーニングが含まれる。日本の自治体や都道府県警察は、ITSのハードウェア／ソフトウェアを導入した後、交通管制システムの運用、検知器の校正、路側装置の保守、および地域警察の交通管理部門におけるオペレーターのトレーニングに関するサービス契約を必要とする。例えば、UTMSの解説書では、高度なモジュールの展開には地方自治体へのサービス支援が含まれていたことが概説されている。これら3つの構成要素が、日本における完全なエコシステムを構成している。ハードウェアが情報を収集・処理し、ソフトウェアが分析・制御を行い、サービスが維持・最適化を担う。日本の調達慣行では、ハードウェアの供給、ソフトウェアのライセンス供与、および継続的なシステムサポートサービスをセットで提供することが多く、これにより交通管理当局は、寄せ集めの機器ではなく統合されたソリューションを導入することができる。

日本のインテリジェント交通管理システムの導入モデルは、規模、接続性、ガバナンスに応じて、オンプレミス、クラウド、エッジホスト型アーキテクチャを網羅している。オンプレミス型の実装は、地方自治体の交通管制センターで一般的であり、そこではローカルサーバーが交差点制御ロジック、検知器データ、信号タイミングの最適化を処理する。これは、各都道府県の地域交通管制センターを重視するUTMSアーキテクチャにも顕著に見られる。クラウドおよびエッジホスト型モデルはますます採用が進んでいる。例えば、車両情報通信システム（VICS）は、ナビゲーション用のクラウド経由でアクセス可能な情報をサポートし、広域ネットワーク経由で接続された路側ビーコンや赤外線スポットを利用している。また、日本の「スマートウェイ」高速道路システムは、DSRCおよび路側通信を利用して、上流システムやモバイルアプリにデータを送信している。エッジコンピューティングは、交差点の制御盤や路傍のITSスポットに適用されており、信号制御装置が分析やローカルな意思決定をホストすることで、要約データが上流に送信される際の遅延を最小限に抑えている。ハイブリッドモデルが主流であり、応答性を保証するためにリアルタイム制御はローカル（オンプレミスまたはエッジ）に留め、集約された分析、複数車線の調整、および履歴モデリングはクラウドプラットフォーム上で実行される。日本のITS政策文書は、多様な道路網や都道府県にまたがるこの階層型アーキテクチャを強調している。日本における導入モデルの決定は、特に地方や山間部における接続の信頼性、データガバナンス、および予算枠組みの影響を受けており、現場制御、エッジの応答性、クラウドの拡張性を組み合わせた柔軟なアプローチが採用されている。

日本では、インテリジェント交通管理への投資は、インフラ企業や官民パートナーシップ（PPP）、国および地方自治体、ならびに産業界や民間企業によって行われている。インフラ企業やPPPには、コンセッション契約の一環としてITSソリューションを導入する高速道路運営会社や都市モビリティサービスプロバイダーが含まれる。日本の高速道路会社は、長期のコンセッション契約に基づき、交通管制システム、可変標識、および道路センサーネットワークを運用している。国および地方自治体は主要な購入者であり、国土交通省（MLIT）、警察庁、および各都道府県警察の交通管理部門を通じて、安全、効率、および環境に配慮したモビリティを強化するために、UTMS、VICS、Smartway などの ITS プログラムに資金を提供し、調整を行っています。大規模物流センター、スマートシティ開発区域、空港、鉄道のハブなどの産業および民間企業は、アクセス制御、駐車誘導、ANPR（自動ナンバープレート認識）に基づく敷地内への進入管理、動的標識、および区域内の車両流の最適化のためにインテリジェント交通システムを導入しており、こうした民間セクターによる導入は、公共部門での導入を補完するものである。日本における支出主体の多様性は、導入基盤の広さを示しており、公共インフラ事業、コンセッション方式による交通管理事業、および企業のモビリティソリューションのすべてが、日本の文脈におけるITMのハードウェア、ソフトウェア、およびサービスエコシステムに貢献している。

本レポートで検討した内容
• 過去データ対象年：2019年
• 基準年：2024年
• 推定年：2025年
• 予測年：2030年

本レポートで取り上げる内容
• インテリジェント交通管理システム（ITM）市場：市場規模、予測、およびセグメント
• 様々な推進要因と課題
• 現在のトレンドと動向
• 主要企業プロファイル
• 戦略的提言

ソリューション別
• 交通信号制御システム
• 適応型交通制御システム
• 交通監視・検知システム
• 取締用カメラおよびナンバープレート自動認識（ANPR）システム
• 統合回廊・インシデント管理プラットフォーム
• ダイナミックメッセージ/ドライバー情報システム

エンドユーザー環境別
• 都市部の交差点および幹線道路
• 高速道路および自動車道
• トンネルおよび橋梁
• 駐車場および複合交通ハブ

コンポーネント別
• ハードウェア
• ソフトウェア
• サービス

導入モデル別
• オンプレミス
• クラウド／エッジホスト型

支出主体別
• インフラ企業およびPPS
• 連邦および州政府
• 産業および商業企業

  1. エグゼクティブサマリー
  2. 市場構造
    2.1. 市場への配慮
    2.2. 前提
    2.3. 限界
    2.4. 略語
    2.5. 情報源
    2.6. 定義
  3. 調査方法
    3.1. 二次調査
    3.2. 一次データ収集
    3.3. 市場形成と検証
    3.4. レポート作成、品質チェック、納品
  4. 日本の地理
    4.1. 人口分布表
    4.2. 日本のマクロ経済指標
  5. 市場の動向
    5.1. 主要な洞察
    5.2. 最近の動向
    5.3. 市場の推進要因と機会
    5.4. 市場の抑制要因と課題
    5.5. 市場トレンド
    5.6. サプライチェーン分析
    5.7. 政策と規制の枠組み
    5.8. 業界専門家の見解
  6. 日本のインテリジェント交通管理システム市場概要
    6.1. 金額別市場規模
    6.2. ソリューション別市場規模と予測
    6.3. 最終用途環境別市場規模と予測
    6.4. コンポーネント別市場規模と予測
    6.5. 展開モデル別市場規模と予測
    6.6. 支出者タイプ別市場規模と予測
    6.7. 地域別市場規模と予測
  7. 日本のインテリジェント交通管理システム市場セグメンテーション
    7.1. 日本のインテリジェント交通管理システム市場、ソリューション別
    7.1.1. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、交通信号制御システム別、2019-2030年
    7.1.2. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、適応型交通制御システム別、2019-2030年
    7.1.3. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、交通監視・検知システム別、2019-2030年
    7.1.4. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、取り締まりカメラおよびANPRシステム別、2019-2030年
    7.1.5. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、統合回廊・インシデント管理プラットフォーム別、2019-2030年
    7.1.6. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、ダイナミックメッセージ/ドライバー情報システム別、2019-2030年
    7.2. 日本のインテリジェント交通管理システム市場、最終用途環境別
    7.2.1. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、都市交差点および幹線道路別、2019-2030年
    7.2.2. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、高速道路および自動車専用道路別、2019-2030年
    7.2.3. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、トンネルおよび橋梁別、2019-2030年
    7.2.4. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、駐車場および複合交通拠点別、2019-2030年
    7.3. 日本のインテリジェント交通管理システム市場、コンポーネント別
    7.3.1. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、ハードウェア別、2019-2030年
    7.3.2. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、ソフトウェア別、2019-2030年
    7.3.3. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、サービス別、2019-2030年
    7.4. 日本のインテリジェント交通管理システム市場、展開モデル別
    7.4.1. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、オンプレミス別、2019-2030年
    7.4.2. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、クラウド/エッジホスト型別、2019-2030年
    7.5. 日本のインテリジェント交通管理システム市場、支出者タイプ別
    7.5.1. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、インフラ事業者およびPPS別、2019-2030年
    7.5.2. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、連邦・地方政府別、2019-2030年
    7.5.3. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、産業・商業企業別、2019-2030年
    7.6. 日本のインテリジェント交通管理システム市場、地域別
    7.6.1. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、北日本別、2019-2030年
    7.6.2. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、東日本別、2019-2030年
    7.6.3. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、西日本別、2019-2030年
    7.6.4. 日本のインテリジェント交通管理システム市場規模、南日本別、2019-2030年
  8. 日本のインテリジェント交通管理システム市場機会評価
    8.1. ソリューション別、2025年から2030年
    8.2. 最終用途環境別、2025年から2030年
    8.3. コンポーネント別、2025年から2030年
    8.4. 展開モデル別、2025年から2030年
    8.5. 支出者タイプ別、2025年から2030年
    8.6. 地域別、2025年から2030年
  9. 競争環境
    9.1. ポーターの5つの力
    9.2. 企業プロファイル
    9.2.1. 企業1
    9.2.1.1. 企業概要
    9.2.1.2. 会社概要
    9.2.1.3. 財務ハイライト
    9.2.1.4. 地域別洞察
    9.2.1.5. 事業セグメントと業績
    9.2.1.6. 製品ポートフォリオ
    9.2.1.7. 主要経営陣
    9.2.1.8. 戦略的な動きと発展
    9.2.2. 企業2
    9.2.3. 企業3
    9.2.4. 企業4
    9.2.5. 企業5
    9.2.6. 企業6
    9.2.7. 企業7
    9.2.8. 企業8
  10. 戦略的提言
  11. 免責事項

【インテリジェント交通管理システムについて】

インテリジェント交通管理システム（ITS）は、交通の流れを最適化し、安全性を向上させるために高度な情報通信技術を利用するシステムです。これらのシステムは、交通の効率を高めるだけでなく、環境への負荷を減少させることを目的としています。ITSは、リアルタイムで交通情報を収集・分析し、適切な交通管理対策を講じることができるため、現代の都市における交通問題に対処するための重要な手段となっています。

ITSの種類には、いくつかのカテゴリがあります。まず、交通情報提供システムが挙げられます。これは、交通状況や渋滞情報を運転者に提供し、より良い運転判断を促す役割を果たします。次に、交通制御システムがあります。これには、信号機の制御や自動車の流れを調整するためのシステムが含まれ、交通の円滑化を図ります。また、料金徴収システムもあり、高速道路や特定の地域での通行料を自動的に管理する役割を果たします。

さらに、駐車管理システムも重要な要素です。このシステムは、空いている駐車場の情報をリアルタイムで提供し、ドライバーがスムーズに駐車できるよう支援します。加えて、自動運転技術の発展により、車両同士や交通インフラとの通信を行う車車間通信（V2V）や車両－インフラ間通信（V2I）もITSの一部として位置づけられています。これらの技術は、交通の安全性を高めるだけでなく、効率を向上させる効果があります。

用途としては、都市交通の効率化が最も一般的です。乗車需要が集中する時間帯に、リアルタイムで交通情報を提供して渋滞を避けるよう促すことで、交通渋滞の発生を抑制します。さらに公共交通機関の運行状況を監視し、遅れをリアルタイムで知らせるアプリケーションもITSに含まれます。これにより、乗客はより正確な移動計画を立てることができます。

また、事故の発生を抑えるために、ITSは事故検知システムや交通監視カメラと連携し、迅速な対応を可能にします。事故が発生した場合は、その情報を直ちに交通管理センターに送信し、適切な対策を講じることができます。これにより、二次事故を防ぐことが可能となります。

関連技術には、センサー技術や通信ネットワーク、ビッグデータ解析などがあります。センサー技術は、道路上の交通量や車速を計測するために利用され、これによりリアルタイムのデータが得られます。通信ネットワークは、各種デバイス間でデータをやり取りするために不可欠な要素であり、高速かつ安定した通信が求められます。また、ビッグデータ解析技術は、集められた膨大な交通データを分析し、将来的なトレンドを予測する手段として利用されます。

さらに、AI（人工知能）の活用も進んでいます。AIは、交通パターンの解析や予測、交通信号の最適化などに応用されています。これにより、交通の最適制御が実現され、ひいては公共交通機関のサービス向上にも寄与します。

このように、インテリジェント交通管理システムは、交通の効率化と安全性向上を実現するための先進的な技術の集合体です。今後、都市化が進む中で、ITSはますます重要な役割を果たすことが期待されています。導入が進むことで、スマートシティの実現や持続可能な社会の構築に向けた取り組みにもつながるでしょう。日本においても、その導入が進められ、多くの地域でITSが活用され始めています。これにより、より快適で安全な交通環境が提供されることが期待されます。

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