人工知能で渋滞予測をする「AI渋滞予知」の実証実験を東京湾アクアラインで開始

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人工知能の技術を使って渋滞を予知するシステムの実証実験が、東京湾アクアラインで開始されています。「AI渋滞予知」の実証実験は日本の高速道路では初めてのこと。

実証実験は、東日本高速道路株式会社(NEXCO東日本)とNTTドコモが共同で実施します。

AIで渋滞を予知して情報配信

実証実験は今月2日から始まっており、来年3月末まで行われる予定になっています。予測されるのはアクアライン上り線の渋滞状況で、予測結果はNEXCO東日本が運営するWEBサイトドラぷらで配信されます。

実験期間内で、その日の正午時点での房総半島一帯の人出に基づいて、14時から24時までのアクアライン上り線(川崎方面)で発生する渋滞を予測。

WEBサイトでの情報提供のほか、2月から開始予定のドラぷらアプリでのお知らせ配信機能によってどのような行動変化が起こるか、渋滞緩和の効果があるかが検証されます。

ドラぷらでの配信イメージ(NTTドコモ)

東京湾アクアライン上り線では通常、土日祝日の15時から20時に集中して渋滞が発生しています。実証実験では、AI渋滞予知によって得られた予測結果が配信され、渋滞予測時間帯の利用を避けるよう求めていきます。その後、実際の公道変化や満足度が向上したかなど、アンケートを使って検証します。

AI渋滞予知とはどのような技術か

AI渋滞予知は、人口統計と渋滞のデータを使ってその関係性を学習した人工知能「渋滞予知モデル」の技術。NTTドコモが開発した技術で、NTTグループのAI技術「corevo」を構成しています。

渋滞予知モデルの構築には、どれくらいの人が特定のエリア内にいるかという統計データと、そして実際にどの程度の渋滞が発生したかという道路状況を示すデータが必要になります。

人口データについては、NTTドコモがもつモバイル空間統計を高速化した「リアルタイム人口統計」が活用され、そして渋滞データはNEXCO東日本のもつデータが使われました。

今回の実証実験に先立ち、2015年1月から今年4月までのアクアラインにおける渋滞実績とドコモの人口統計から、AI渋滞予知の予測精度が評価されています。

10キロメートル以上の渋滞予測において、見逃し率(渋滞が発生しないと予測したが、実際には発生した日の割合)が検討されました。

その結果、従来のNEXCO東日本による渋滞予報(渋滞予報カレンダー)では見逃し率が6%だったものが、AI渋滞予知では1%まで低下しており、精度が高いことが明らかになっています。

AI渋滞予知のイメージ(NTTドコモ)

実証実験では、NEXCO東日本がもつ過去の渋滞実績や道路規制の情報などがNTTドコモに提供され、それらのデータとリアルタイムの人口統計データを掛け合わせて、渋滞予知結果が作成されます。

予知結果はNEXCO東日本からWEBサイトなどを通じてドライバーに配信されます。

AI渋滞予知は、その日の人口統計を考慮することから、天候やイベント開催などの突発的な渋滞発生についても的確に予測できることが大きな特長になっています。

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