GISとAIが都市のADA準拠を加速：テクノロジー主導のアクセシビリティ動向

地方自治体は、地理情報システム（GIS）や人工知能（AI）などの先進技術をますます活用し、都市環境の物理的なアクセシビリティを向上させています。多くの自治体が2026年のデジタルアクセシビリティに関する連邦政府の義務化に対応することに注力する一方で、身体的なインフラ、特に歩道や縁石スロープを改善し、米国障害者法（ADA）への準拠を強化し、すべての住民にとってより良い体験を提供するための並行した取り組みが進められています。専門家は、より豊富なデータが障害を持つ人々へのより良い支援を可能にし、アクセシブルなインフラへのより情報に基づいた投資を促進すると主張しています。これはまた、「カーブカット効果」を支持しています。この原則は、障害を持つ個人のためにインフラをアクセシブルにすることが、最終的には高齢者、ベビーカーを押す親、荷物を持つ旅行者を含む広範な人々に利益をもたらすことを示唆しています。

カンザス州で6番目に大きな都市であるローレンスでは、当局がGIS技術を通じてアクセシビリティを積極的に改善しています。ローレンス・ダグラス郡都市計画機構の交通計画マネージャーであるジェシカ・モーティンガー氏は、誰もがいつかは歩行者であるため、この取り組みが根本的な公平性の問題に対処すると強調しています。彼女は、人口の少なくとも12%が移動に問題を抱えている一方で、この割合は年齢とともに著しく増加すると指摘しています。

連邦政府の要件に基づき、50人を超える従業員を雇用する政府機関は、施設やインフラをアクセス可能にするための包括的なロードマップであるADA移行計画を策定する必要があります。市のADA準拠管理者であるエヴァン・コリンタ氏は、ローレンス市が2021年に、低速車両に搭載されたLiDAR技術を利用して、6,500箇所のADA縁石スロープに関する詳細情報を収集することから取り組みを開始したと説明しています。これにより、スロープの傾斜と状態に関する重要なデータが得られ、改善が必要な領域が浮き彫りになりました。市はその後、歩行者需要モデルと交通弱者モデルを導入し、真のニーズに基づいて改善を優先する20年計画に着手し、完全なアクセシビリティ達成を目指しています。

モーティンガー氏は、この技術的ソリューションが戦略的かつ体系的な改善プロセスを支えていると強調します。GISツールを使用することで、市職員は需要とスロープの状態を示すデータ層をまとめ、優先順位を視覚化する詳細な地図を作成できます。これは公共の透明性を高めるだけでなく、より効率的な投資決定を促進します。コリンタ氏は、歩行者体験の向上に加えて、ADA準拠計画にテクノロジーを活用することで、都市を潜在的な訴訟から守ることにもなると付け加えています。モーティンガー氏はさらに、このデータによって可能になる「ストーリーテリング」の能力が、この作業の極めて重要な重要性を強調し、個人が「自分たちのコミュニティにアクセスできることのために正義のために戦っている」様子を描写していると説明します。この物語はまた、多額の投資を正当化するようです。他の場所での最近の予算削減にもかかわらず、市委員会は2024年7月に1億ドルのADA移行計画を承認し、現在その実施が始まっています。モーティンガー氏は「まだやるべき仕事がある」と認め、データ主導のストーリーテリングとそれを支えるテクノロジーが、進捗を定量化し、公的資金の管理者としての責任を果たす上で不可欠であると強調しています。

この分野で進歩を遂げているもう一つの管轄区域は、ネブラスカ州ダグラス郡です。同郡は最大の都市であるオマハとGISソリューションで密接に連携しています。GISとAIの両方が、縁石管理の取り組みにおいて極めて重要な役割を果たしています。約3年前、郡GIS部門のシニアGISアナリストであるスティーブ・カチオッポ氏は、彼らのGISプラットフォーム内でディープラーニングと地理空間AIの機能を探索し始めました。彼の目標は、航空画像から特徴を抽出し、郡の30,000以上の縁石スロープを在庫管理できるモデルを開発することでした。

ADA縁石の人間による識別は簡単ですが、深層学習モデルのトレーニングは継続的な改良を必要とする反復プロセスであるとカチオッポ氏は指摘します。初期の課題としては、影、木、車両などの物体が視界を遮る場合の正確な識別がありました。モデルは当初、車のサンルーフや塗装された横断歩道の四角形などを縁石として誤認識し、修正が必要でした。AIはまだ人間の監視を必要とし、モデルも完璧ではありませんが、カチオッポ氏はその莫大な時間節約を強調しています。1人の従業員が30,000箇所の縁石すべてを手動で識別するには、1,000時間以上かかると推定されていました。このプロセスで生成されたデータは、郡内の他の自治体とも共有され、それぞれの資産管理およびアクセシビリティの取り組みを支援しています。オマハ市のGIS技術者であるブレット・ケリー氏は、このデータが市ADA検査担当者の現場作業を直接支援し、コンプライアンス報告の基盤となっていることを確認しており、以前の「紙とペン」の方法から大きく飛躍したと述べています。カチオッポ氏は、このAIアプリケーションが、スイミングプールや下水道の位置の特定など、郡の他の在庫管理ニーズにも拡大すると予測しており、「もしかしたらAIが彼らが見逃した何かを見つけるかもしれません」と述べています。彼はこれらのツールのアクセシビビリティを強調し、プログラミングの知識がなくてもモデルを開発できたことを強調し、他の人々も同様にできることを示唆しています。