除雪作業の安全対策とホワイトアウト対処法｜除雪車と歩行者の接触事故を防ぐ

除雪車と歩行者の接触事故が冬に集中する4つの理由

除雪車による接触事故は「たまたま運が悪かった」では片づけられません。冬季の除雪作業には、構造的に接触リスクが高まる条件がいくつも重なっています。

1. ホワイトアウト・吹雪で「前方5〜10mしか見えない」時間帯が生まれる

除雪現場で一番ヒヤッとするのは、「さっきまで見えていたものが、急に消える瞬間」です。吹雪や地吹雪でホワイトアウトが起こると、運転席からは次のような状況になります。

• ライトをハイビームにしても、乱反射して白い壁にしか見えない
• 対向車も、自分の車も、テールランプしか見えない
• 視認できるのはフロント先5〜10m程度で、歩行者がいてもほぼ避けられない

この状況は高速道路だけではなく、住宅街の生活道路でも起こります。特に、気温が低く粉雪が強い地域では、風向きが変わるタイミングで「数十秒〜数分の完全なホワイトアウト」が局所的に発生します。

問題は、その短時間のホワイトアウトの間も、除雪車は動き続けているという点です。幅3m弱のブレードで路肩ギリギリまで雪を飛ばすとき、歩行者がわずかに路肩から出ているだけでも接触の危険性があります。

2. 雪山・路肩の狭さで「歩行者の逃げ場」がなくなる

除雪が進んだ1〜2月ごろ、道路脇には雪山が積み上がっていきます。よくある状況を整理すると、次のようになります。

• 車道有効幅：除雪後で3.0〜3.5m程度
• 歩道：雪で埋まり、人は車道脇を歩くしかない
• 道路脇：高さ1〜1.5mの雪山で、横に避ける余地がない

この状態で除雪車が後ろから近づくと、歩行者側には次のような制約があります。

• 雪山が高くてよじ登れない、登れても足元が不安定
• 除雪車の走行音で方向感覚が狂い、どちらに避けていいか迷う
• 高齢者や子どもは、そもそも素早く動けない

運転者側からすると、「人が見えた時には、逃げ場のない位置に立っている」ということが珍しくありません。ホワイトアウトだけでなく、道路構造と路肩状況そのものが、接触リスクを押し上げています。

3. 「除雪を急がなければならない」プレッシャーによる心理的なバイアス

除雪作業の現場には、次のようなプレッシャーがかかります。

• 「朝7時までに幹線を終わらせてほしい」という住民・営業所からの要望
• 決められた時間内に、担当エリアを一気に片付けなければならない運行計画
• 「止まると渋滞になる」「遅れるとクレームになる」という心理的な負荷

その結果、本来なら中断・退避を検討すべき視界不良でも、「なんとかやれるだろう」と続行してしまいがちです。実際、私が関わった現場でも、ホワイトアウトの中で「とりあえず低速で進もう」と判断し、後続車の追突寸前までいったケースがありました。

除雪作業は公共性が高いがゆえに、「安全よりもサービス優先」になりやすい作業です。この心理的バイアスを意識的に打ち消すルールづくりが必要になります。

4. 夜間・早朝の除雪でライトと反射が「かえって見えにくさ」を生む

除雪車の多くは、夜間や早朝に稼働します。ヘッドライト・作業灯・回転灯をしっかり点けていても、次のような要因で歩行者を見失いやすくなります。

• 雪面の反射で、視界全体が白く飛びやすい
• 歩行者が黒や紺のコート・傘を使っていて、背景に溶け込む
• 対向車のライトの眩惑で、一瞬だけ前が見えなくなる

特に、住宅街や生活道路での夜間除雪では、「暗くて見えない」よりも「照明があるのに、かえって見落とす」リスクが高いと感じています。可視光カメラや運転者の目だけに頼った視認には、どうしても限界があります。

冬季の除雪作業で起きやすい具体的なヒヤリハット

次に、除雪作業の現場で実際に起きやすいヒヤリハットを場面別に整理します。単なる「危ない」ではなく、「どの瞬間にリスクが跳ね上がるのか」をイメージしておくことが、対策検討の出発点になります。

住宅街・生活道路：歩行者との距離が常に近い

生活道路の除雪は、歩行者との距離が近く、次のようなヒヤリハットが頻発します。

• 朝の通勤・通学時間帯に、通学路と除雪ルートが重なる
• 雪山の陰から、子どもが飛び出してくる
• 高齢者が杖をつきながら車道端を歩いており、除雪車に気づくのが遅れる

特に危ないのは、「歩行者は除雪車に気づいているだろう」という思い込みです。実際には、吹雪の音・フードやマフラー・耳当てなどで聴覚もふさがれ、背後から近づく車両に気づかないことも多いです。

運転席から見ると、ヘッドライトの届く範囲に突然シルエットが現れるだけ。ブレーキを踏んだ時には、既にブレードとの距離が数メートルしかない、という状況になりがちです。

交差点・横断歩道：雪山と死角で「存在自体に気づけない」

交差点付近は、除雪車と歩行者・一般車両が交錯するポイントです。危険なのは次のようなケースです。

• 横断歩道の手前に雪山があり、歩行者が待っているのが見えない
• バス停やコンビニ前で、人が雪山の陰に隠れる
• 除雪ブレードが高く上がっており、目の前の低い子どもが死角に入る

私が見た現場では、交差点の四隅に高さ1.5m近い雪山ができており、歩行者は雪山の「隙間」から横断するしかない状態になっていました。除雪車側からは、歩行者の上半身が一瞬見えるだけ。ホワイトアウトが重なると、その一瞬すら見えません。

追い越し・すれ違い：後続車との接触・追突リスク

幹線道路での除雪は、除雪車の後ろに車列が伸びるのが常です。この時に起きやすいのが、後続車との接触・追突です。

• ホワイトアウトで除雪車がほとんど見えず、テールランプだけを頼りに走行している
• わだちの外側が圧雪・アイスバーンになっており、無理な追い越しでスリップする
• 除雪車が障害物回避のために急減速し、後続車が追突しかける

特に問題なのは、後続ドライバーが「除雪車は一定速度で走るはず」と思い込んでいることです。実際の除雪現場では、歩行者・横道からの飛び出し・マンホールの段差などで減速や停止が頻繁に発生します。

このギャップが、追突や側面接触を生みます。除雪作業側から見れば、「安全に止まっただけ」でも、後続車からすれば「予期せぬブレーキ」に感じられます。

ホワイトアウト・吹雪時の「作業中断・続行」の判断基準案

除雪作業の安全対策でよく議論になるのが、「どこまで見えなくなったら中断するか」という判断基準です。現場に丸投げではなく、ある程度の共通ルールを持っておくことで、作業者が判断しやすくなります。

視界不良レベルを3段階で共有する

一例として、視程と状況を3段階に分けた基準案を示します。数値はあくまで規模感ですが、チーム内で「今どのレベルか」を共有できることが重要です。

レベル	目安となる視程・状況	推奨対応
レベル1（注意）	前方50〜100mは目視で確認可能、対向車の車種が分かる	速度を落として作業続行。通話や無線での雑談は禁止し、集中を高める
レベル2（要警戒）	前方30〜50mがやっと、対向車が「ライトの塊」にしか見えない	一時停止できる安全な場所を意識しながら低速で走行。歩行者が多い区間の作業は見合わせを検討
レベル3（中断検討）	前方30m未満。自車のヘッドライトの乱反射が強く、白い壁のように見える	原則として安全な場所に退避し、一時中断。無理に走行を続けない

このような簡易基準でも、「レベル2に入ったら無線で周囲に共有」「レベル3なら必ず管理者に連絡」といった運用ルールに落とし込むことができます。

「時間帯」と「エリア」で中断基準を変える

同じ視界不良でも、どこをいつ走っているかでリスクは変わります。例えば次のような切り分けです。

• 通学路・生活道路：歩行者が多い時間帯（7〜9時、16〜19時）はレベル2で中断検討
• 幹線道路・バイパス：歩行者は少ないが車両密度が高いため、レベル3で中断検討
• 橋梁・吹きさらし区間：ホワイトアウトからの回復が遅いため、レベル2でも早めに退避

一律の基準ではなく、「路線・時間帯別の危険度マップ」を持っておくと、現場の判断が揃いやすくなります。紙の地図でもよいので、毎シーズン前に担当者と確認しておくことをおすすめします。

中断ルールは「守った人が得をする」設計にする

中断基準を決めても、守られなければ意味がありません。現場でありがちなのは、こうした声です。

• 「あの人は中断ばかりで仕事が遅い」と陰口をたたかれる
• 安全を優先したドライバーのほうが、仕上がりで評価されない

これでは、誰も中断しなくなります。対策としては、例えば次のような仕組みが考えられます。

• 悪天候で中断した場合でも、「計画未達」と評価しないことを明文化する
• ホワイトアウト中断の記録（日時・場所・理由）を残し、毎年の計画見直しに反映する
• 安全に中断した事例を、全体ミーティングで「良い判断」として共有する

中断を「サボり」ではなく、「安全を守る技術」として扱う文化づくりが、冬季作業の安全レベルを大きく左右します。

除雪作業の安全対策：計画・誘導・設備をどう組み合わせるか

冬季の除雪作業では、「人に気をつけよう」だけでは事故は減りません。計画・人員配置・設備を組み合わせて、リスクを分散させる発想が必要です。

1. 除雪計画段階で「人の動き」を織り込む

多くの現場では、除雪計画は「道路の優先順位」と「機械の台数・時間」から組まれます。ここに、「人の動き」の視点を加えると、リスクの高い時間帯・ルートが見えてきます。

• 保育園・学校・駅・大型店舗が集中するエリアはどこか
• 朝夕に歩行者が集中する時間帯はいつか
• 高齢者施設や病院へのアクセス道路はどこか

これらを踏まえて、例えば次のような工夫ができます。

• 通学路の除雪は、通学時間より1時間以上早く終わらせる
• どうしても時間が重なる場合は、歩行者が多い区間だけ人員を配置して誘導する
• 人通りが少ない深夜帯に、生活道路の除雪を集中的に行う

予算や人員に限りはありますが、「どこでどのリスクを受け入れているか」を明示しておくだけでも、現場の意識は変わります。

2. 誘導員・随伴車で「除雪車の存在」を早めに知らせる

視界不良の中で歩行者・後続車との接触を防ぐには、「除雪車そのものを早めに気づいてもらう」ことも有効です。具体的には、次のような手段があります。

• 人通りが多い区間では、先行して歩行者を誘導する人員を配置する
• 幹線道路では、随伴車を前後に配置し、除雪車接近を後続車に知らせる
• 一時的に車線規制コーンや看板を設置し、「除雪作業中」の表示を徹底する

現場からは「そこまで人員を割けない」という声も聞きますが、全部の区間でやる必要はありません。前述の「危険ポイント」を洗い出した上で、優先度の高い場所にだけ集中的に投入する形でも、事故リスクは大きく下げられます。

3. 車載カメラ・センサーで「見えない前提」で人を探す

運転者の目視だけに頼らず、車載機器で「人の存在を補足する」考え方も、近年徐々に広がっています。

ただし、雪面の反射や吹雪・ホワイトアウト環境では、一般的な可視光カメラは次のような限界があります。

• 強い照明を当てても、乱反射で白く飛んでしまう
• 夜間、ヘッドライトと街灯の明暗差で、人のシルエットが埋もれてしまう
• 吹雪でレンズ面に雪が付着し、そもそも映像が見えない

こうした「見えない前提」の環境では、サーマル（熱検知）カメラを組み合わせる選択肢が現実的です。

例えば、TCIのAIサーマルカメラ「DETAI-TCI639」は、赤外線サーマルカメラと可視光フルHDカメラを1台に集約したデュアルイメージングの車載AIカメラです。人や車両が発する熱を映像化するため、照明が一切ない完全な暗闇や、粉塵・濃霧・対向車のハイビーム眩惑といった環境でも、人の存在を検知できます。

サーマル側の検知距離は歩行者約220m・車両約510m（使用環境により変動）で、暗所でも100〜200m前後先の人の存在確認をサポートできます。AI可視光側では歩行者・車両を約50mでAI検知し、警報出力や外部機器とのI/Oアラーム連携も可能です。

防塵防水IP69K・動作温度-20〜+70℃のため、高圧洗浄が必要な除雪車や寒冷地の作業にも対応でき、電源もDC10〜32Vと乗用車からトラック・建設機械・特殊車両まで幅広く取り付けが可能です。既存のAHDモニターとも組み合わせられます。

ポイントは、「人が見えない」ことを前提にして、人がいることを視認するための熱検知カメラとして使うことです。可視光カメラと組み合わせることで、雪面の反射や夜間照明条件での「見落とし」を減らすことができます。

冬季の視界不良対策を「安全投資」としてどう説明するか

最後に、除雪作業の安全対策を、社内や自治体内でどう説明し、予算化していくかの視点を整理します。決裁者に伝えるべき論点は、大きく3つあります。

1. 「頻度は低くても、一度の事故の影響が大きい」ことを数字で示す

除雪車と歩行者の接触事故は、年間の件数だけを見ると少なく見えるかもしれません。しかし、一度起きれば、次のような影響が出ます。

• 人的被害（重傷・死亡）と長期の補償
• 行政・マスコミ対応、地域からの信頼低下
• 作業全面停止と、その後の追加コスト（委託先変更など）

「10年に1回」であっても、一度起きたときのインパクトは極めて大きいリスクです。過去の類似事例や、自治体・業界団体の資料などから規模感を押さえ、数字で共有しておくと、意思決定がしやすくなります。

2. 「人件費だけで対処するより、設備と組み合わせた方が安定する」ことを比較する

例えば、危険区間ごとに誘導員を常時配置しようとすると、季節全体でかなりの人件費になります。一方で、車載カメラやサーマルカメラを一定数導入すれば、初期投資は必要ですが、複数シーズンにわたり効果を発揮します。

どちらが良いという話ではなく、「人と設備の組み合わせで、トータルの安全水準をどう上げるか」を比較軸として示すことが重要です。決裁者には、次のような資料構成が有効です。

• 現状のヒヤリハット・事故発生状況（場所・時間帯）
• 人員増強だけで対処した場合のコスト試算
• 車載カメラ・サーマルカメラ・中断ルール強化を組み合わせた場合のコストと効果

3. 「段階導入」と「検証計画」をセットで提案する

いきなり全車両・全路線に新しい設備を入れるのは難しくても、段階導入であれば合意が得やすくなります。例えば次のようなステップです。

• 第1段階：最も危険度が高い路線・車両から、試験導入
• 第2段階：ホワイトアウト時のヒヤリハット件数などを指標に、効果を検証
• 第3段階：検証結果をもとに、導入対象路線・車両を拡大

TCIでは、フォークリフト・建設機械・トラック・クレーンなど、さまざまな車両でのAIカメラ・安全カメラの導入支援を行ってきました。吹雪・濃霧・粉塵といった視界不良下の現場におけるAIサーマルカメラ活用についても、実際の環境や運用ルールに合わせたご相談が可能です。

よくある質問

ホワイトアウトのとき、除雪作業を中断するかどうかの判断基準はありますか？

絶対的な全国共通基準はありませんが、現場で使いやすいのは「視程」と「エリア」「時間帯」を組み合わせた段階基準です。例えば、前方30〜50mしか見えない状態をレベル2として低速走行・中断検討、30m未満になったらレベル3として原則退避・中断といった運用です。通学路や生活道路など歩行者が多い区間は、より早めにレベル2で作業見合わせを判断するなど、路線ごとの危険度マップを作っておくと判断が揃いやすくなります。

除雪作業の安全対策として、まず何から着手すべきでしょうか？

最初に取り組みやすく効果が大きいのは、「危険ポイントの洗い出し」と「中断ルールの明文化」です。過去のヒヤリハットや担当者の経験をもとに、雪山で死角になる交差点・通学路・ホワイトアウトが起きやすい区間などを地図に落とし込み、そこを通る時間帯と除雪順序を見直します。そのうえで、視界不良時のレベル分けと中断手順を決め、全員で共有することで、設備投資をしなくても一定の効果が期待できます。

サーマルカメラは吹雪やホワイトアウト時の除雪作業に本当に役立ちますか？

サーマルカメラは、人や車両の「熱」を映像化するため、照明が届かない夜間や、粉塵・濃霧・対向車のハイビームによる眩惑環境で、可視光カメラだけでは見落としやすい人の存在を補足するのに向いています。吹雪やホワイトアウトの程度によってはレンズ面に雪が付着するなど限界もありますが、「人が見えない」前提でリスクを下げる手段の一つとして有効です。TCIのDETAI-TCI639のように、サーマルと可視光を1台に集約し、歩行者・車両のAI検知や警報出力に対応した車載カメラを、速度管理や中断ルールと併用する運用が現実的です。