イングランドのドライバーは、地方自治体の道路補修の進捗状況を信号方式で評価する新しいオンラインマッピングツールを利用できるようになった。運輸省（DfT）のこの取り組みは、地方自治体が道路維持のための政府資金をどのように活用しているかについて、透明性と説明責任を高めることを目的としている。

13の地方自治体は「赤」の評価を受け、道路の状態が悪く、政府資金を効果的に補修に使用していないことを示している。これには、カンバーランド、ボルトン、ケンジントン・アンド・チェルシー、ベッドフォード、ウェスト・ノーサンプトンシャー、ノース・リンカンシャー、ダービーシャーが含まれる。対照的に、エセックス、ウィルトシャー、コベントリー、リーズ、ダーリントンは、DfTの地図上で「緑」の評価を受けた自治体に含まれており、道路状況が良好で、資金の利用効率が高いことを示している。

運輸長官のハイディ・アレクサンダーは、ドライバーは「あまりにも長い間」、不十分な道路維持の矢面に立たされてきたと述べた。BBCの「Sunday with Laura Kuenssberg」に出演した際、彼女は、繰り返し穴ぼこに遭遇することや、その結果として生じる車両の修理費用に対する国民の不満を強調した。アレクサンダーは、道路維持のための政府資金の増額と、これらの資金の使用状況を監視する手段を国民に提供する必要性を強調した。

このマッピングツールは、DfTと地方自治体が収集したデータを活用しており、道路状況を評価するためにAI主導の分析が組み込まれている可能性がある。明示的には述べられていないが、AIアルゴリズムは、車両からの画像やセンサーデータを分析して、穴ぼこを特定および分類し、従来の方法よりも客観的で包括的な評価を提供できる。この種のAIアプリケーションは、アルゴリズムが画像を「見て」解釈するようにトレーニングされるコンピュータビジョンの傘下、およびアルゴリズムが過去のデータに基づいて将来の結果を予測する予測分析の傘下に分類される。

このようなシステムの意味合いは、単に問題のある領域を特定するだけにとどまらない。AIは、気象パターン、交通量、道路材料の組成などの要因に基づいて、穴ぼこが形成される可能性が高い場所を予測するために使用できる。この予測機能により、地方自治体は潜在的な問題に事前に対処し、穴ぼこが発生する前に防止し、道路維持の全体的なコストを削減できる。

インフラ管理におけるAIの使用は、データプライバシーとアルゴリズムの偏りに関する疑問を提起する。データが倫理的に収集および使用され、アルゴリズムに偏りがないことを保証することは、国民の信頼を維持し、公平な結果を保証するために不可欠である。DfTは、マッピングツールで使用されている特定のアルゴリズムに関する詳細な情報をまだ公開していないが、この分野での透明性は不可欠となるだろう。

DfTは、イングランド全土での道路補修の継続的な進捗状況を反映して、地図を定期的に更新する予定である。この取り組みの成功は、データの正確性、使用されるアルゴリズムの有効性、および地方自治体がマッピングツールによって強調された問題に対処する意欲にかかっている。国民は現在、地図にアクセスして地方自治体のパフォーマンスを監視でき、道路維持の改善を促進し、ドライバーの負担を軽減する可能性がある。