MapFan DB 道路地図データベース

道路幅員データ

道路の幅(最小幅員値)の推定値を収録しているデータで、道路リンクに紐づく外部テーブル形式で提供されます。このデータを利用することで、車両の大きさに応じた道路の通行可否を判断できます。「道路ネットワーク」と「道路ネットワーク(細街路拡張版)」に対応する道路幅員データをご用意しています。
カーナビゲーションやルート探索システムにおいては、走行困難な狭隘道路(きょうあい)への誘導を効果的に回避することが可能です。狭い部分があるルート通過時におけるドライバーへの注意喚起にも活用でき、安全性の向上に貢献します。また、物流・配送ルートの最適化を図る上でも、車両サイズに適さない道路への誤誘導を防ぎ、走行効率の向上を実現します。

データ詳細

細街路の最小幅員値を格納

  • ・道路幅員を弊社独自のロジックで推定し、メートル単位(センチメートル精度)の数値で表したデータです。現地での実測に基づく幅員値を表現したデータではありません。
    ・道路リンクに紐づく外部テーブルとして幅員値を収録しています。
    ※「道路ネットワークデータ」とセットでご利用いただくオプションデータです

車両サイズに合わせた高精度なルーティングを支援

  • ・車両の大きさに応じた道路の通行可否の判断が可能。ルート探索時の走行困難な道路への誘導回避を可能にします。
    ・ルート内に狭い部分があることに対する注意喚起等にも活用可能

想定される使い方

    •  物流・配送ルートの最適化と効率化

    車両の幅員情報と連動した通行可否判定に基づき、最適なルートを探索します。これにより、大型配送トラックが通行できない狭隘区間への誘導を効果的に回避し、無駄な迂回や運行ロスを削減します。車両サイズに最適なルートを選定することで、配送時間の短縮、燃料費の削減、およびドライバーの負担軽減を実現し、物流コスト全体の最適化に貢献します。

    • カーナビ・マップアプリの利便性と安全性向上

    車両サイズを考慮した狭隘道路回避ルートの探索機能に活用することで、ドライバーは目的地周辺でもスムーズかつ安全な移動体験を享受できます。また、ルート上に狭い道路がある場合に事前に警告を発し、注意喚起を促すことで、接触事故リスクの低減や運転ストレスの軽減につなげることができます。特に、不慣れな地域での運転や大型車の運転時に絶大な効果を発揮します。

    • エリア分析の高度化

    地図やGIS上で道路幅員データを可視化し、特定のエリアにおけるボトルネックとなる狭隘区間の分布を迅速に把握します。これにより、防災・減災の観点からの緊急車両(消防車、救急車など)の最適なルート選定、都市計画における道路拡幅などのインフラ整備計画の立案、新規事業(店舗・工場建設など)のエリア選定といった、データに基づいた意思決定を強力に支援します。

    • 建設・不動産業界における現地調査の効率化

    建設現場や解体現場への重機・資材の搬入経路を事前にシミュレーションするために利用することで、事前調査や現地での搬入時の遅延・遠回り等のリスクを軽減できます。

    • 防災・危機管理における避難経路分析活用

    災害発生時の避難ルートの幅員が避難者や支援車両の通行に耐えうるかの事前検証や幅員不足による避難渋滞リスク推定などにも活用できます。

よくある質問

道路幅員データは、実測に基づくデータですか?

現地での実測に基づく幅員値を表現したデータではありません。弊社が保有する高精度の地図データを素材として、独自のロジックにより算出した推定値です。そのため、測量結果のような絶対的な精度を保証するものではありませんが、物流・ナビゲーション・エリア分析などの利用目的において、十分に活用できる精度を有しています。

表現されている幅員の単位は何ですか?

データの幅員値は、メートル(m)単位で格納されています。(例:2.0m, 3.5m)

道路幅員データは車両制御向けとして利用可能ですか?

本データは、物流やカーナビゲーション向けの経路探索・表示を目的としたデータであり、車両制御(自動での加減速、ステアリング操作などの運転のための活用)を想定したデータではありません。また、データは推定値であり、道路工事や障害物による実幅員の変動は反映されていません。最終的な通行判断は、現地の交通規制や状況、およびドライバーの責任で行っていただく想定としています。

道路幅員データは、どのような道路に整備されていますか?

人口カバー率約95%のエリア内にある道路で、物流ルート最適化やカーナビゲーションの狭隘回避に重要となる生活道路(細街路)を整備対象にしています。

ルート探索にどのように活用できますか?

車両サイズ(幅)を入力データと照合し、その車両が通行できない狭い道路(狭隘区間)を回避するためのルート探索ロジックに組み込むことができます。これにより、効率的な配送ルートの選定や危険回避が実現できます。

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