自社開発した高速道路の交通ミクロシミュレーションソフト（FAMS：Future advanced microsimulator）を活用して、車両一台一台の交通挙動及び自動運転車両の挙動を再現することで、交通渋滞の発生要因や自動運転車両のトラック隊列走行等を導入したときの課題を的確に捉え、合流部の道路構造など適切な対応策を提案しています。

3D都市モデルやMMSデータを活用したデータ連携基盤を構築し、サイバー空間での解析・検証、空間検討を通じて、移動サービスの向上、空間づくりへ反映し、持続可能な交通まちづくりを推進しています。

AIカメラやドライブレコーダーの画像を活用して、長時間に亘る交通事象の観察・観測から稀にしか発生しない錯綜事象を捉え、3D道路モデル上に再現するシステムを構築しました。これにより、今まで見落としてきた真の交通事故要因を把握し、より的確な対策立案に取り組んでいます。

AIカメラを駆使して人の動線や滞留状況を把握することで、動線が錯綜しない施設配置、適正な荷捌きスペースの計画等、居心地が良く歩きたくなる街路空間の構築を実施しています。

高精度3D道路地図データから作成した仮想空間において、自動運転車両の走行をシミュレートして自動運転車両の安全走行への影響を分析し、自動運転車両の安全走行を目指した道路空間の検討に取り組んでいます。

島根県の山陰道朝山・大田道路の大田朝山ICへのラウンドアバウト導入にあたって、ビデオ撮影、走行調査などによる各種データから、安全性、円滑性を定量的に評価し、我が国で初の幾何構造となるラウンドアバウトを計画・設計しました。