高速道路の落下物、自分も危なかったかも

先日、関越自動車道の上り線を走行中に、路肩へ寄せて停まっている車を数台見かけました。並び方からして、路上の落下物を踏んでパンクしたのだろうと思われる状況でした。

幸い私の車は無事でしたが、あとから気になって、ドライブレコーダーの映像を確認してみることにしました。その過程で、AIに映像探しを手伝ってもらったのですが、結果としてはうまくいきませんでした。今回はその顛末を書いておきます。

ドラレコ映像は90本以上、目視では追いきれない

まず困ったのが、映像の量でした。私のドラレコは約1分ごとにファイルを分割して記録する仕様で、前方カメラ・後方カメラの2系統があります。該当しそうな1時間半のあいだだけでも、前方カメラだけで90本以上ありました。

1本あたり1分。単純計算で90分ぶんです。倍速で流し見しても1時間近くかかりますし、集中力も続きません。そこで、AIに手伝ってもらうことを思いつきました。

AIに探してもらうことにした

映像ファイルをアップロードして、一定の間隔で静止画を切り出し、路肩に停まっている車が写っていないかを確認してもらう、という方法です。

最初は5秒間隔で試し、見つからなかったので2秒間隔に。それでも駄目だったので、画面中央の空や遠景を省いて左側の路肩部分だけを切り出す、という方法にまで踏み込みました。手法としては、それなりに理にかなっていたと思います。

結果として、AIから返ってきたのは「該当なし」でした。

AIは見落とした

ところが、自分でファイルを開いて確認したところ、あっさり見つかりました。しかも、AIが「該当なし」と報告していたファイルの中にです。

あとから原因を確認したところ、興味深いことが分かりました。該当するコマは、AIが切り出した画像の中にすでに含まれていたのです。つまり、見落としの原因は「間隔が粗かったこと」ではありませんでした。

映像は1920×1080ですが、AIは複数のコマをタイル状に並べて確認するため、1枚あたり500ピクセル程度まで縮小されます。遠くの路肩に停まっている車は、その時点で数十ピクセルしか残りません。人間なら「何かある気がする」と感じて拡大しますが、AIにはその感覚が働きにくいようです。

そして、私が一番問題だと感じたのはここです。AIは「見当たりませんでした」と断定的に報告してきました。正確には「この方法では見つけられませんでした」でしかないはずです。この違いは小さいようで、確認漏れそのものよりも危ういと思いました。

手動で見つかった2台

実際に見つかったのが、この2枚です。まだあと数台ありましたが写真探せませんでした。

1台目は上里SAを出てすぐの地点、2台目は本庄早稲田の出口手前でした。関越道の上り線では上里SAの次が本庄児玉ICになりますので、この2台はおよそ5〜6kmの区間に点在していたことになります。時速80〜100kmで走れば3〜4分ほどの距離です。

おそらく、どこか1か所に落下物があり、それを踏んだ車が数キロにわたって路肩に寄せていった、という流れだったのだと思います。

なお、時刻を伝えたあとにAIへ確認させると、こちらは即座に特定できました。探すのは苦手でも、確認するのは得意という差がはっきり出た形です。

走る車線が違えば、自分だったかもしれない

映像を見返して改めて感じたのは、落下物というのは運の要素が大きいということです。

走行していた車線がひとつ違えば、パンクしていたのは自分だったかもしれません。前を走る車が避けたものを、こちらが踏んでしまうこともあります。ACCを使っていますが、しっかり前を見ておく必要性を感じました。

まとめ：絞り込みはAI、最終確認は自分の目

今回の経験から得た感触です。

• 大量の映像を機械的に処理してくれる速さは、確かに役に立ちました
• ただし「小さく写ったものを見つける」精度は、人の目に及びませんでした
• そして見落としを断定口調で報告してくるので、鵜呑みにすると危険です

指示の出し方が悪かったのかとも考えましたが、そうではないとの返答。「どのあたりに写っているか」を伝えれば精度は上がりますが、それが分からないから探していたわけで、こちらが用意できる情報ではありません。

結論としては、絞り込みはAIに任せ、最終確認は自分の目で。この使い分けが、現時点では現実的なところかと思います。AIが「見つかりませんでした」と言ったときは、「無い」ではなく「その方法では見つからなかった」と読み替えるくらいがちょうどよさそうです。