DataHax推出「DENNOU Research」，透過連結交通調查攝影機與設施攝影機，可視化設施周邊壅塞因素
DataHax公司已推出「DENNOU Research」交通壅塞可視化服務，該服務結合了設置於道路與交叉口的交通調查攝影機，以及商業設施、觀光設施、活動場地等設施內部及停車場的攝影機進行分析。此服務不僅可視化道路上的車流，還能整合可視化設施出入口及停車場內的進出庫狀況、滯留時間、滿空狀況等，以協助辨識設施周邊的壅塞因素、檢討警備配置與引導計畫、改善停車營運，並驗證措施成效。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年6月10日 18:30
- 🔍 收集: 2026年6月10日 09:51
- 🤖 AI分析完成: 2026年6月12日 16:51（收集後55小時0分鐘）
DataHax株式會社（總部：東京都澀谷區，代表取締役：大西洋平太）已推出「DENNOU Research」，此為一項交通壅塞可視化服務，透過結合設置於道路與交叉口的交通調查攝影機，以及商業設施、觀光設施、活動場地等設施內部及停車場的攝影機進行分析。
本服務不僅可視化道路上的車流，還能整合可視化設施出入口及停車場內的進出庫狀況、滯留時間、滿空狀況等。其旨在協助辨識設施周邊發生的壅塞因素、檢討警備配置與引導計畫、改善停車營運，並驗證措施成效。
■新服務「DENNOU Research」提供的背景
AI攝影機在解決交通問題上的實用性
近年來，隨著入境需求的復甦和大型活動的增加，觀光地、商業設施、活動場地周邊的進出庫時段道路壅塞已成為一大課題。特別是在觀光地和大型商業設施，入庫等待的車列經常延伸至周邊道路，造成壅塞。另一方面，交通整理和停車場引導等現場作業高度依賴人力，在勞動力短缺和高齡化進程中，傳統的營運管理模式正逐漸顯現其侷限性。
透過整合道路與設施兩側視角，更接近壅塞的「原因」
傳統上，僅進行道路側的交通量調查，難以掌握停車場內的滿空狀況、進出庫處理流程，以及設施內車輛的滯留情況。
反之，僅觀察停車場與設施側，也難以了解周邊道路的車流來自哪個方向，或在何時段的道路壅塞會影響停車場營運，導致道路側與設施側的資訊分斷。
DENNOU Research 結合了交通調查攝影機與設施、停車場攝影機，將道路與設施內的車輛動線進行整合可視化，支援從辨識壅塞因素到改善營運的各個環節。
交通量調查（圖片為示意圖）AI車牌辨識による車両地域分布図（圖片為示意圖）
■服務概要（DENNOU Research 是什麼？）
本公司迄今為止，已利用 AI 車牌辨識技術「AutoCode」，進行了累計超過 1000 萬台車輛的數據分析。我們致力於關東、關西為主的約 50 個據點，包括公共設施和高速公路的交通分析與來場者分析。
此次，透過與 AI 智慧停車場「DENNOU PARK」的整合，我們不僅支援停車場營運，還能透過可視化周邊道路的交通狀況及緩解壅塞，來支援整個區域交通的優化。
※取得的車牌資訊將以交通分析、掌握壅塞趨勢為目的進行妥善管理，不會用於識別個人身份。
■取得數據的具體範例
設施出入口附近的車輛滯留時間
入庫等待車列的發生時段
活動開始前、結束後的尖峰分析
停車場滿空狀況與周邊道路壅塞的相關性分析
警備人員配置、引導路線變更後的效果驗證
多個停車場間的使用狀況比較
右轉入庫、左轉入庫、出庫車輛動線的可視化
■DENNOU Research 可獲得的效果
1. 壅塞的可視化與趨勢分析
根據時段別的流入、滯留數據掌握壅塞狀況，支援對壅塞「原因與預兆」的掌握。
2. 措施成效驗證
透過數據定量驗證為改善壅塞所採取的措施，對交通堵塞、滯留產生了何種效果。支援不會「做完就算了」的改善循環。
3. 營運的省力化與效率化
透過反覆實施措施與驗證所獲得的成果，不僅能緩解設施周邊的壅塞，還能用於優化人員配置和設備選型的判斷。
■代表者評論
「我們認為，連接道路與設施這兩個過去被分割的視角，是應對都市交通課題的第一步。只要原因可見，引導、警備、營運都能改變。透過 DENNOU Research，我們將為打造一個不受車流影響的城鎮建設做出貢獻。」（代表取締役 大西洋平太）
■AI車牌辨識技術的導入實績
1. 實施利用車牌號碼進行交通量調查業務。同時稼動 22 台攝影機，支援平日、假日的 24 小時調查。
2. 「收費道路」的交通量調查數位化已全面啟動。超過 20 台 AI 攝影機可視化車輛的通過時間與速度。
3. 向國營公園提供 AI 車牌辨識攝影機技術。
■ 未來展望
本公司今後將重新定義停車場，使其不僅僅是單純的收益設備，而是作為支撐區域交通的基礎設施一部分。未來，我們將利用 AI 攝影機與交通數據，目標是構建一個道路、停車場、商業設施、自治體相互連携的次世代交通營運基礎設施。
透過「車流」的可視化，我們將為實現更舒適、更可持續的都市與區域社會做出貢獻，擺脫壅塞與混亂的困擾。
DataHax株式會社
【代表者】代表取締役社長 大西洋平太
【所在地】東京都澀谷區 3-27-15 坂上大樓 7F
【事業內容】AI停車場事業、AI車牌辨識・分析事業、AI交通量調查事業
【官方網站】https://datahax.jp/
【服務頁面】https://www.dennou-park.com/
【代表者簡歷】
代表取締役 CEO 創始人 大西洋平太／2010年畢業於立命館大學產業社會學部，2014年於早稻田大學大學院金融研究科修畢（取得 MBA）。曾於三井住友銀行從事中小企業法人業務，後於精品型財務顧問公司擔任後勤業務。獨立成為自由軟體工程師，參與多個 AI 專案與網頁應用程式事業。於 2019 年創立本公司。在本公司負責包括 AI 與應用程式在內的軟體開發及事業開發。
關鍵字:
本服務不僅可視化道路上的車流，還能整合可視化設施出入口及停車場內的進出庫狀況、滯留時間、滿空狀況等。其旨在協助辨識設施周邊發生的壅塞因素、檢討警備配置與引導計畫、改善停車營運，並驗證措施成效。
■新服務「DENNOU Research」提供的背景
AI攝影機在解決交通問題上的實用性
近年來，隨著入境需求的復甦和大型活動的增加，觀光地、商業設施、活動場地周邊的進出庫時段道路壅塞已成為一大課題。特別是在觀光地和大型商業設施，入庫等待的車列經常延伸至周邊道路，造成壅塞。另一方面，交通整理和停車場引導等現場作業高度依賴人力，在勞動力短缺和高齡化進程中，傳統的營運管理模式正逐漸顯現其侷限性。
透過整合道路與設施兩側視角，更接近壅塞的「原因」
傳統上，僅進行道路側的交通量調查，難以掌握停車場內的滿空狀況、進出庫處理流程，以及設施內車輛的滯留情況。
反之，僅觀察停車場與設施側，也難以了解周邊道路的車流來自哪個方向，或在何時段的道路壅塞會影響停車場營運，導致道路側與設施側的資訊分斷。
DENNOU Research 結合了交通調查攝影機與設施、停車場攝影機，將道路與設施內的車輛動線進行整合可視化，支援從辨識壅塞因素到改善營運的各個環節。
交通量調查（圖片為示意圖）AI車牌辨識による車両地域分布図（圖片為示意圖）
■服務概要（DENNOU Research 是什麼？）
本公司迄今為止，已利用 AI 車牌辨識技術「AutoCode」，進行了累計超過 1000 萬台車輛的數據分析。我們致力於關東、關西為主的約 50 個據點，包括公共設施和高速公路的交通分析與來場者分析。
此次，透過與 AI 智慧停車場「DENNOU PARK」的整合，我們不僅支援停車場營運，還能透過可視化周邊道路的交通狀況及緩解壅塞，來支援整個區域交通的優化。
※取得的車牌資訊將以交通分析、掌握壅塞趨勢為目的進行妥善管理，不會用於識別個人身份。
■取得數據的具體範例
設施出入口附近的車輛滯留時間
入庫等待車列的發生時段
活動開始前、結束後的尖峰分析
停車場滿空狀況與周邊道路壅塞的相關性分析
警備人員配置、引導路線變更後的效果驗證
多個停車場間的使用狀況比較
右轉入庫、左轉入庫、出庫車輛動線的可視化
■DENNOU Research 可獲得的效果
1. 壅塞的可視化與趨勢分析
根據時段別的流入、滯留數據掌握壅塞狀況，支援對壅塞「原因與預兆」的掌握。
2. 措施成效驗證
透過數據定量驗證為改善壅塞所採取的措施，對交通堵塞、滯留產生了何種效果。支援不會「做完就算了」的改善循環。
3. 營運的省力化與效率化
透過反覆實施措施與驗證所獲得的成果，不僅能緩解設施周邊的壅塞，還能用於優化人員配置和設備選型的判斷。
■代表者評論
「我們認為，連接道路與設施這兩個過去被分割的視角，是應對都市交通課題的第一步。只要原因可見，引導、警備、營運都能改變。透過 DENNOU Research，我們將為打造一個不受車流影響的城鎮建設做出貢獻。」（代表取締役 大西洋平太）
■AI車牌辨識技術的導入實績
1. 實施利用車牌號碼進行交通量調查業務。同時稼動 22 台攝影機，支援平日、假日的 24 小時調查。
2. 「收費道路」的交通量調查數位化已全面啟動。超過 20 台 AI 攝影機可視化車輛的通過時間與速度。
3. 向國營公園提供 AI 車牌辨識攝影機技術。
■ 未來展望
本公司今後將重新定義停車場，使其不僅僅是單純的收益設備，而是作為支撐區域交通的基礎設施一部分。未來，我們將利用 AI 攝影機與交通數據，目標是構建一個道路、停車場、商業設施、自治體相互連携的次世代交通營運基礎設施。
透過「車流」的可視化，我們將為實現更舒適、更可持續的都市與區域社會做出貢獻，擺脫壅塞與混亂的困擾。
DataHax株式會社
【代表者】代表取締役社長 大西洋平太
【所在地】東京都澀谷區 3-27-15 坂上大樓 7F
【事業內容】AI停車場事業、AI車牌辨識・分析事業、AI交通量調查事業
【官方網站】https://datahax.jp/
【服務頁面】https://www.dennou-park.com/
【代表者簡歷】
代表取締役 CEO 創始人 大西洋平太／2010年畢業於立命館大學產業社會學部，2014年於早稻田大學大學院金融研究科修畢（取得 MBA）。曾於三井住友銀行從事中小企業法人業務，後於精品型財務顧問公司擔任後勤業務。獨立成為自由軟體工程師，參與多個 AI 專案與網頁應用程式事業。於 2019 年創立本公司。在本公司負責包括 AI 與應用程式在內的軟體開發及事業開發。
關鍵字:
常見問題
DENNOU Research 解決了哪些問題？
透過 AI 分析道路與設施的攝影機影像，可視化以往難以掌握的交通問題原因，例如設施周邊的道路壅塞和停車場內的擁擠狀況，從而解決這些問題。
會取得和分析哪些數據？
分析車輛的進出狀況、滯留時間、滿空資訊，以及與周邊道路的關聯性。車牌資訊不會用於個人識別。
導入後有哪些具體效益？
能夠識別壅塞原因、檢討警備配置與引導計畫、提高停車營運效率，以及量化驗證措施成效。
DataHax 公司的優勢是什麼？
優勢在於擁有分析超過 1000 萬筆車輛數據的實績，以及利用 AI 車牌辨識技術「AutoCode」所具備的高度分析能力。
未來預計有哪些服務發展計畫？
公司計畫將停車場定位為區域交通基礎設施，並目標建構一個利用 AI 攝影機與交通數據的次世代交通營運平台。