東京湾アクアラインの渋滞予測をAIを活用して配信

様々な分野での応用が期待されるAI(人工知能)。AIには交通渋滞の解消も期待されている。そんな中、高速道路会社では初めてとなるAIを活用した渋滞予測を配信する実証実験が東京湾アクアラインで始まることになった。

東日本高速道路(以下、NEXCO東日本)とNTTドコモ(以下、ドコモ)は、携帯電話ネットワークの仕組みを利用して作成される人口統計と、NEXCO東日本が保有する過去の渋滞実績や規制情報などをかけ合わせ、人工知能(AI)を用いてドコモが開発した「AI渋滞予知」による渋滞予測実証実験を東京湾アクアラインで開始した。

AI渋滞予知は、人口統計と渋滞の関係性を学習しパターン化した人工知能(渋滞予知モデル)を通じて、渋滞を予測するドコモが開発した技術であり、NTTグループのAI「corevo」を構成する。AI渋滞予知は、その日の人口統計を考慮するため、天候やイベント開催などによる突発的な渋滞発生についても的確に予測可能な点が特長。

この実証実験は、実証実験期間におけるその日の正午時点の房総半島一帯における人出に基づき、14時から24時までのアクアライン上り線(川崎方面)における渋滞を予測して、その内容をNEXCO東日本の利用者向けWebサイト「ドラぷら」で情報配信を行うもの。アクアラインが渋滞している時間帯を避けて利用することで、利用者満足度の向上と周辺地域の活性化を目指す。

今回の実証実験に先立ち、2015年1月から2017年4月までのアクアライン上り線の渋滞実績と、ドコモが保有する当該期間の人口統計を基に、AI渋滞予知による予知精度を評価する検討を実施した。その結果、10km以上の渋滞予測の見逃し率が、従来の渋滞予報カレンダーの6%と比較して、AI渋滞予知では1%になったという。

また、2017年12月2日から2018年3月31日(予定)までの間、AI渋滞予知で予測したアクアライン上り線の渋滞予測結果と、渋滞予測時間帯に利用できる「ヨル得」クーポン情報をドラぷらで配信し、交通の分散を図る。2018年2月からは渋滞予測結果をドラぷらアプリにより配信する機能も付加する予定。これらの情報に基づいた利用者の行動変化や渋滞緩和効果などを検証する。

NEXCO東日本とNTTドコモ、CA東京湾アクアラインにおいて「AI渋滞予知」による渋滞予測実証実験を開始

カテゴリー: 情報通信 , ロボット , ロジスティクス   

大島 純一郎

大島 純一郎Author

証券系システムエンジニアやIT系資格対策問題集の編集、IT系Webメディアの編集記者などの経歴を生かして、企業向けIT関連の記事制作に携わる。専門は、IT、金融、医療分野。医療情報システムの企画/構築、運用に関する知識を有する専門者としての資格、医療情報技師、情報セキュリティアドミニストレータの保有者。

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