除雪車の事故対策と視界不良対策｜吹雪でも人を熱で検知するサーマルカメラ活用

吹雪・暗闇・早朝の除雪車運行リスクを整理する

除雪車が動いている時間帯を改めて洗い出してみると、一般車より条件が厳しいことがわかります。

• 未明〜早朝：まだ除雪が入っていない時間帯、路面は圧雪またはブラックアイス
• 降雪ピーク時：視界が水平で50mを切ることもあるホワイトアウト状態
• 夜間：街灯が少ない郊外・農道・山間部での作業

この組み合わせの中で、歩行者や他の作業員、自転車、乗用車と同じ空間を走らせているのが除雪車です。接触事故が毎冬のようにニュースになるのも無理はありません。

現場を見ていると、危険のパターンはある程度決まっています。

• 交差点・横断歩道付近での歩行者との接触
• バック時、後ろから追いついてきた歩行者・自転車との接触
• 狭い生活道路での家屋前・車庫前からの「飛び出し」
• 複数台の除雪車・ダンプが動くヤードでの作業員・誘導員との接触

安全担当としてヒヤリハットをまとめると、多くが「見えていなかった」「吹雪で見えなかった」に集約されます。ここでの“見えていなかった”は、次の三つに分解できます。

• 運転席からの直接視界の死角（ブレード・ボディ・キャビン構造による）
• ミラー・可視光カメラが雪・泥・結露で役に立っていない
• そもそも吹雪や暗闇で可視光そのものが届いていない

つまり、ミラーを増やす・バックカメラを“明るいもの”に替えるだけでは、本質的に「光が届かない」「ガラスやレンズが雪で塞がれる」状況は変わりません。ここが、熱検知というまったく違うアプローチを検討すべきポイントになります。

吹雪でミラーもカメラも見えないとき、何が起きているのか

まず、「なぜこんなに見えないのか」を分解しておきます。対策選びの判断基準が変わるからです。

ホワイトアウト時の視界不良は明るさではなく「散乱」の問題

ホワイトアウトになると運転席からは、前方もバックカメラも「真っ白」に見えます。このとき現場でよくある誤解が、「もっと明るく照らせば見えるのでは」という発想です。

実際には、ヘッドライトや作業灯を明るくすると、雪粒に反射した光がさらに増え、カメラ映像は真っ白に飛びます。原因は、可視光が雪粒で乱反射・散乱してしまうことです。暗いから見えないのではなく、「光が乱れているから見えない」。

バックカメラの映像記録を見返すと、次のような状態になっていることが多いはずです。

• 画面全体が白く、輪郭がまったくわからない
• ライト周辺だけ異常に明るく、周辺の情報が消えている
• コントラスト調整をしても人や車のシルエットが判別しにくい

この状態で、歩行者や作業員だけを確実に見つけるのは実質不可能です。運転者の経験と勘に頼った「徐行」と「クラクション」でしのいでいる現場も多いのが実情です。

レンズ・ミラーに付着する雪と結露の問題

もう一つの厄介な問題が、カメラやミラーそのものに雪・泥・氷が付着してしまうことです。

• 吹き溜まりを突っ切るたびに雪煙が舞い、レンズに付着
• 周囲温度が0℃前後だと溶けて水滴になり、その後の冷気で凍りつく
• 一度レンズ面が凍結すると、運転中には拭き取れない

この結果、「バックカメラを付けているのに、実際にはほとんど見ていない」「ミラーが凍っているので、窓から首を出して直接見る」といった運用になりがちです。安全投資をしても、実際には機能していない状態です。

人の側も「見えているだろう」と思っている

もう一つ見落とされがちなのが、歩行者・作業員側の心理です。

• ライトをこちらに向けている＝こちらが見えているだろう
• 徐行している＝自分に気づいてスピードを落としてくれたのだろう
• 自分の上着は蛍光色・反射材付きだから見つけてもらえるはず

除雪車の運転席に実際に座ってもらう研修をすると、この認識ギャップに驚く作業員は多いです。ここまで視界が悪いなら、視覚に頼らない検知方法を「機械の側」に追加するのが、管理者としての現実的な選択になります。

サーマルカメラで人を熱検知する仕組みと、吹雪での見え方

サーマルカメラ（サーモグラフィ）は、可視光ではなく「物体から出る赤外線（熱放射）」を検知して映像化するカメラです。除雪や林業現場でポイントになる特徴は次の通りです。

• 対象：服を着ていても、人の体温（おおよそ30〜37℃）による赤外線を検知
• 暗闇：照明がなくても検知可能（自分で光を当てる必要がない）
• 吹雪・霧：水滴・雪粒による影響はあるが、可視光より影響が小さい

可視光カメラが「目」だとすると、サーマルカメラは「温度差を見る感覚」に近いイメージです。真っ白に見えるホワイトアウトの中でも、「温度の違い」があるものは輪郭として浮かび上がります。

吹雪の中でのサーマル映像のイメージ

実際の現場テストでは、次のような見え方になります。

• 背景（雪面・建物）は、周囲温度に応じた均一なグレー〜濃淡に映る
• 人やエンジンのある車両は、周囲より高温のため「明るいシルエット」として表示
• 歩行者が雪煙の向こう側にいても、輪郭はかろうじて判別できる

もちろん、どんな状況でも万能というわけではありません。雪粒や水蒸気が極端に濃い層になっていると、赤外線も減衰し、映像がぼやけます。それでも、可視光カメラが「完全に真っ白」でお手上げになる状況でも、人や車両の「熱源」は相対的に判りやすくなります。

AIによる人検知で「見る」から「気づく」へ

サーマルカメラ映像をそのままモニターに出すだけでは、「白黒のわかりにくい映像を運転者が常に注視し続ける」運用になりかねません。現場で本当に効くのは、AIによる人検知と警報をセットにすることです。

たとえば、TCIが取り扱う赤外線サーマル＋可視光のデュアルスペクトルAIカメラ「DETAI-TCI639」では、次のような制御が可能です。

• サーマル映像上で「人の形」を検知し、画面上に枠を表示
• 設定した検知エリア（例：車両後方3m×横幅6m）に人が入ったときだけ音声・ブザーで警報
• 検知している対象ごとに可視光映像と紐付けて記録

ポイントは、「常にモニターを凝視させる」のではなく、「危険な位置に人が入ったときに運転者に知らせる」ことに役割を絞ることです。夜間の除雪や林道で、運転者の注意力を“監視役”に奪われない設計が現実的です。

TCIのDETAI-TCI639を例に見る、寒冷地・林業・農業機械での使い方

熱検知カメラを検討する際、安全担当者としては「本当にうちの環境で動き続けるのか」が最大の関心事になると思います。ここでは、TCIが提供する「DETAI-TCI639」を例に、除雪・林業・農業機械での適用イメージを具体化します。

寒冷地仕様：-20℃動作・IP69Kでの運用イメージ

北海道・東北・北陸などの冬季は、最低気温が-10〜-20℃になる地域も珍しくありません。一般的な車載カメラでは「動作温度：-10〜+50℃」程度のものも多く、実際に現場で凍結・誤作動が発生することがあります。

DETAI-TCI639の仕様は次の通りです。

• 動作温度：-20〜70℃対応
• 防塵防水：IP69K（高圧洗浄・粉塵環境でも使用可能）
• 赤外線サーマル＋可視光のデュアルスペクトル構成

除雪車で考えると、次のような運用を現実的にイメージできます。

• -15℃の早朝出動でも、エンジン始動と同時にカメラも立ち上がる
• 作業後、除雪基地で高圧洗浄機をかけてもカメラ内部に浸水しない
• サイド・リア側に取り付けても粉塵・泥・雪での故障リスクが小さい

また、TCIはフォークリフトや建設機械、トラック・クレーンなど多様な特殊車両への取付実績があり、現場条件に合わせた取付位置・角度・配線ルートの設計を行ってきました。その延長線上で、除雪車や林業機械・農業機械への適用も進めています。

除雪車への取り付け位置と検知エリアの考え方

除雪車の死角パターンから考えると、サーマルカメラの有効な取付位置は概ね次の3パターンです。

• リア上部中央：バック時の歩行者・車両を検知
• フロント上部：交差点・横断歩道に入る前の歩行者検知
• サイド後方：斜め後ろから追い抜く自転車・歩行者の検知

限られた予算の中で優先順位をつける場合、多くの自治体・事業者では「リア上部中央」が第一候補になっています。実際の接触事故・ヒヤリハットの多くがバック時に集中しているためです。

検知エリアの例としては、次のような設定が現場ではよく採用されます。

• 後方3m以内かつ左右1.5mの範囲に「人」が入ったらブザー
• 誘導員が常駐する基地内は検知距離をもう少し広めに（4〜5m）設定

このように「場所ごとの運用」を考えるとき、AIカメラ側で警報のON/OFFや検知エリアを切り替えられると運用が楽になります。TCIでは、車両側のスイッチやシフトレバー連動など、現場のオペレーションに合わせたカスタマイズ相談も多くいただいています。

林業機械・農業機械での「人検知」適用シーン

林業・農業の現場でも、「視界不良の中で人と機械が近くにいる」シーンは少なくありません。

林業では、統計上、死亡災害の約6割が伐木作業中に発生しており、その中にはチェーンソー作業だけでなく、ハーベスタやプロセッサなど機械作業との接触も含まれます。急斜面の現場では、オペレーターの視界そのものが制限され、さらに粉塵や枝葉が可視光カメラの視界を妨げます。

サーマルカメラの適用イメージとしては、

• ハーベスタの旋回範囲に人が入ったときの警報
• 集材機の巻き上げライン周辺への人の立ち入り検知
• 夜間・早朝の林道走行中に前方の歩行者・車両を検知

などが挙げられます。枝葉や土埃でレンズが汚れやすい環境でも、IP69K防塵防水の筐体であれば高圧洗浄によるメンテナンスも前提にできます。

農業機械でも、コンバインや大型トラクターが作業者・見学者・子どもと近接するリスクがあります。収穫祭・体験農園など、一般の人が出入りするイベント時は特に、バック時や旋回時の人検知が有効です。

用途	主なリスク	サーマル＋AIカメラの役割
除雪車（市街地）	歩行者・自転車との接触、バック時の死角	バック・サイドの人検知と警報、ホワイトアウト時の補助視界
除雪車（山間部・農道）	落雪・路外逸脱、対向車・歩行者の見落とし	前方の人・車両の早期検知、暗闇での補助視界
林業機械	旋回範囲への立ち入り、巻き込まれ	作業範囲への人の侵入検知と警報
農業機械	見学者・子どもの接近、バック時の接触	死角への人の侵入検知、イベント時の安全確保

導入検討時に押さえておきたい判断基準と社内説明のポイント

最後に、安全担当者・管理者として「上司や経営層に説明するときの視点」を整理しておきます。サーマルカメラはまだ一般的とは言えず、「特殊な機器」に見えるからこそ、判断基準を明確にしておいた方が議論しやすくなります。

判断基準1：どの事故パターンを減らしたいのかを明文化する

「とにかく安全に」という言い方だと、投資判断がぼやけます。ヒヤリハット・事故記録から、次のように整理してみてください。

• 過去3年で、除雪車・林業機械・農業機械に関連する接触事故・ヒヤリハットを一覧化
• 「どのタイミング（昼／夜、晴れ／吹雪）」「どの動作（前進／後退／旋回）」で多いかを分類
• 「見えていなかった」ことが主因のケースを抽出

たとえば、「吹雪の早朝バック時に、後方から来た歩行者に急ブレーキしたケースが3件」というように整理できれば、「バック時後方3mの人検知」がサーマルカメラ導入の目的として説明できます。

判断基準2：既存対策との比較軸を揃える

経営層に説明する際は、「なぜ従来のカメラやミラーでは足りないのか」を整理しておくと議論がスムーズです。比較軸の例を挙げます。

• 有効な環境：晴天・夜間・吹雪・暗闇・粉塵など
• 死角範囲：カバーできる範囲とできない範囲
• 検知方式：運転者が“見る”前提か、AIで“気づかせる”か
• 運用負荷：レンズ清掃頻度、操作の手間
• コスト：導入費・故障時の交換費・メンテナンス費

これを簡単な比較表にして稟議書に添付すると、「設備の高機能化」ではなく「現状対策の抜けを埋める投資」として理解されやすくなります。

判断基準3：試験導入と評価指標をセットで設計する

いきなり全車両に導入するのではなく、1〜2台への試験導入と評価を経てから本格展開するのが現実的です。その際、評価指標を事前に決めておきます。

• 運転者アンケート：吹雪・夜間の安心感、警報の有用性・煩わしさ
• ヒヤリハット件数：導入車両と未導入車両での比較
• 誤検知・検知漏れの事例収集
• メンテナンス負荷：清掃頻度・故障発生の有無

TCIでは、フォークリフトやトラック向けAIカメラの導入時にも同様のプロセスを踏んでおり、現場に合った警報設定や取付位置のチューニングを行ってきました。除雪車・林業機械・農業機械でも、同じ考え方で「まず1台から始める」設計をお勧めしています。

よくある質問

吹雪の中でも本当にサーマルカメラで人が見えるのですか？

完全なホワイトアウトであっても、「可視光カメラよりは見える」ケースが多いのがサーマルカメラの特徴です。雪粒や水蒸気が多い環境では赤外線も減衰しますが、人や車両など周囲より高温の対象は、温度差として輪郭が浮かび上がります。

ただし、どの程度見えるかは気温・湿度・雪の密度などによって変わります。そのため、導入前に想定している現場環境でのテストやデモ確認を行うことをお勧めします。

林業機械のような粉塵が多い現場でも使えますか？

粉塵が常にレンズ面を覆うような環境では、可視光カメラ同様、サーマルカメラも映像が悪化します。ただし、IP69Kの筐体であれば作業後に高圧洗浄でレンズを清掃する運用が取りやすく、長期的な信頼性は確保しやすくなります。

林業の場合、「伐倒・集材の作業範囲に人が立ち入らないように検知する」「林道走行中の前方・後方を監視する」など、粉塵の多い箇所と比較的少ない箇所でカメラの役割を分けて設計するのが現実的です。

サーマルカメラの導入コストに見合う効果があるか心配です

導入効果は、「重大事故のリスク低減」と「ヒヤリハットの削減」の2つの観点で評価するのが一般的です。人身事故1件が発生した場合、直接の損害賠償だけでなく、操業停止・風評・行政対応などを含めれば、数百万円〜数千万円規模の損失になるケースも珍しくありません。

また、毎シーズン発生しているヒヤリハットがサーマルカメラの警報で減少すれば、運転者の精神的負担軽減や離職防止にもつながります。試験導入で具体的なデータ（ヒヤリハット件数・運転者アンケート）を集めたうえで、経営層に説明することをお勧めします。

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