クルマ 今年のお盆の渋滞予測はAIが判断!? 渋滞のピークはいつになる?

お盆の時期が迫ってくると、気になるのが高速道路の渋滞情報。高速道路各社は毎年どのようにして予測しているだろうか。昨年末、AI技術を取り入れたというNEXCO東日本に最新の渋滞予測について聞いた。

2019年07月12日 02:03 掲載

文・大谷達也

AIの導入で渋滞予測はどう変わる?

 連休などで必ずといっていいくらい起きる渋滞。皆さんも経験されたことがあるのではないでしょうか? 私もモータースポーツ・イベントの取材で出張に出かけたおりに長い渋滞の列に巻き込まれ、約束の時間に遅れそうになったりイライラしたことが何度もあります。

 そんなときに、各高速道路会社などが発表する渋滞予測を参考にします。渋滞予測はこれまで、渋滞予報士と呼ばれる専門職の方々が過去の渋滞データ、曜日の配列、近年の交通状況、近隣でのイベント開催などを参考に手作業で行ってきましたが、ここに大きな技術革新の波が訪れようとしています。これまで人手に頼ってきた作業の一部がAI(人工知能)に置き換えられようとしているのです。

 昨年末にNEXCO東日本(東日本高速道路株式会社)は「AIを用いた交通混雑期等の渋滞予測技術の開発に成功した」と発表しました。

 同社によれば、2004年から2018年までに関越自動車で起きた渋滞データや各年カレンダーパターン(曜日配列および祝日配置など)をコンピューターに読み込ませ、新たに開発したシステムで2018年のゴールデンウィークとお盆の渋滞予測を行ったところ、見逃し率(渋滞は発生しないと予測したが、実際は発生した渋滞予測の確率)と空振り率(渋滞が発生すると予測したが、実際は発生しなかった渋滞予測の確率)は、いずれも渋滞予想士の弾き出した結果とほとんど同じで、システムの有用性が確認されたというのです。

<参考資料(提供:NEXCO東日本)>
AIを使用した渋滞予測の方法
 AIによる渋滞予測の開発は関越自動車道を対象としており、2004年から2018年までの約14年分の以下【1】~【2】の大量のデータを学習に使用した。学習に際しては、NEXCO東日本の渋滞予測のノウハウと、グリッドのモデルエンジニアリング技術を掛け合わせて教師データを作成している。
【1】トラフィックカウンターと呼ばれる交通量計測装置から得られる5分毎の速度、交通量データ
【2】各年のカレンダーパターン(曜日配列及び祝日配置等)

<参考資料(提供:NEXCO東日本)>
渋滞予報士による従来の渋滞予測の方法
 渋滞予報士が行う渋滞予測は、大きく分けると以下の【1】~【4】の作業に分類される。
【1】過去渋滞実績の重ね合わせ(3年分)
【2】過去渋滞実績の精査
【3】直近の交通動向の加味
【4】補正作業(近接する渋滞の結合、接続する路線への影響考慮)