NEXCO東日本とグリッドが、AIを用いた交通混雑期等の渋滞予測技術の開発に成功

日本の高速道路会社初の技術開発

NEXCO東日本と株式会社グリッドは、AIを活用し、これまで渋滞予報士が行ってきた数か月先の渋滞予測を可能とする技術の開発に成功した。

グリッドは日本でも有数のAI技術を持つテクノロジーベンチャー企業。今回、グリッドが開発・提供している多様な課題に対応可能なAI開発プラットフォーム「ReNom(リノーム)」と、NEXCO東日本が持つ渋滞予測技術を用いて、渋滞予報士と同等の予測モデルが開発された。

この予測モデルと交通混雑期の渋滞実績と比較した結果、一定の精度が確認でき、実用化に向けて目途が立ったことが発表された。

以下プレスリリースより


AIによる渋滞予測

交通混雑期や渋滞カレンダー等数ヶ月以上先となる渋滞予測は、従来はNEXCO東日本の渋滞予報業務を行う渋滞予報士が、過去の渋滞実績を重ね合わせ、曜日配列や、道路状況の変化、周辺イベントの状況等を考慮した上で判断、予測していました。

AIによる渋滞予測モデルは、渋滞発生に大きく影響しそうな過去の要因データを学習させ、将来のある日時、場所における、渋滞発生の有無を予想させるものです。

今回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ました。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ます。

【1】トラフィックカウンターと呼ばれる装置から得られる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】渋滞予報士による従来の渋滞予測

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】の作業に分類されます。

【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)

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情報提供元 [ NEXCO 東日本 ]

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