NEXCO東日本とNTTドコモが手を組み東京湾アクアラインでAIを使った渋滞予測を始めたぞ
みなさん、お出かけのとき渋滞に巻き込まれないようにするためどんな方法を使っていますか？
日本道路交通情報センターやNEXCOなどの道路会社関係のサイトで調べる。
カーナビの渋滞予測。
スマホ・タブレットの渋滞予測アプリを使う。
などなど色々な方法がありますが、どの程度信頼していますか？
わたしの経験ですと6、7割当たればOKという印象です。
外れてもそれほど文句を言う感じではないです。
でもやっぱり当たる予測であってほしいわけで、今回始まった東京湾アクアラインで実施されているNEXCO東日本とNTTドコモが手を組んた試みは期待できそうな感じなんです。
従来の予測方法に比べると格段に精度が高いそうです、詳しい事を見ていきましょう。
従来の渋滞予測
これまでの渋滞予測といえば、以下のような道路会社関係のサイトがあり、
| 日本道路交通情報センター |
| ドライブトラフィック |
| NEXCO東日本 |
| NEXCO中日本 |
| NEXCO西日本 |
こういうサイトで
- 路線名称から検索
- 月日から検索
- 地域から検索
などが出来ました。
この他にはカーナビによる渋滞情報、またはスマホ・タブレット用のアプリによる渋滞情報もあります。
しかしこれらの渋滞予測のシステム自体は同じものと言っていいんだと思います。
予測する元になるデータは各道路会社に蓄積された渋滞情報を使っているからです。
カーナビだったりアプリであったりは端末の違いだけであってシステムそのものは同じと考えていいのです。
日本の高速道路会社では初のAIを活用した渋滞予測の配信
でも今回始まった実験は違うみたいですよ。
NEXCO東日本と株式会社NTT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および規制情報等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、日本の高速道路会社では初めて東京湾アクアライン（以下、アクアライン）において2017年12月2日（土曜）から開始いたします。
引用元：https://www.nttdocomo.co.jp/info/news_release/2017/11/30_01.html
「携帯電話ネットワークの仕組みを利用する」とは、携帯電話の位置情報で人口分布を把握するんですって。
過去の人口分布データと当日の人口分布データを比較、さらにはNEXCO東日本がデータとして持っている過去の渋滞情報とも比較してAIが「渋滞予知モデル」を作る。
そこから、最大渋滞距離、渋滞開始・終了・ピーク時刻を割り出して予測結果とするんだそうです。
個人情報は大丈夫なんだろうか？
要するにNTTドコモのお客さんの位置情報を利用するわけなんだけど、説明によると
本実験で使用する人口統計は、エリア毎や属性毎の集団の人数を示す情報であり、お客さま個人を特定できる情報を一切含みません。したがって、この人口統計によりお客さまの行動が他人に知られることはありません
という事で個人情報は守られるということみたいですね。
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東日本のお客さま向けWEBサイト「ドラぷら」で情報配信を行うものです。
ということで、この情報配信はNEXCO東日本のサイト「ドラぷら」
http://www.driveplaza.com/
またはドラぷら提供のアプリでアクセス出来るそうですよ。（2018年2月から）
AI渋滞予知
NTTグループが開発した人工知能による「AI渋滞予知」はそれまでの過去の渋滞情報データベースから統計をとって予測するモデルと違って、当日の人口統計を考慮するために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できることが特長だそうです。
この「AI渋滞予知」によると10km以上の渋滞予測の見逃し率が従来の渋滞予測の6%と比較すると1%になりました。
つまり渋滞が発生しないと予測した日に対して実際に渋滞が発生した日の割合が6％から1％に向上したということです。
従来だと100日中、的中しなかった日が6日なのに対し100日中、1日に精度があがったわけですね。
これだけ精度が高いとこの情報を信頼して渋滞を避ける行動にしようという気になりますよね。
精度の高い渋滞予知が実現すれば
このような精度の高い渋滞予知を多くの人が使うようになると、当然、渋滞を避けて行動をするようになります。
ピークを避けて快適なドライブ体験が出来るようになると高速道路に対する満足度が上がります。
渋滞を避けた行動がもたらすのは渋滞の減少に他なりません。
時間を分散して人々が行動をするからです。
そしてこのような結果を得るためにはそれだけ精度の高い渋滞予知でなければいけないという事になります。
現在の状況では渋滞情報が出てるけども、とりあえず出かけちゃえ！という行動になるのは仕方がないのかも知れません。
そこから生まれてくる経済効果
渋滞が解消して移動時間が短くなるということは旅行などで目的地に滞在する時間が長くなることなんです。
せっかくの休日、渋滞を見越して早めに出発、帰りも渋滞に巻き込まれないように早めに出発、その結果は現地でゆっくり出来ないという現象になってしまうわけですね。
ショッピングモール・レストラン・ホテルなどの利用時間が長くなれば、そこに落とすお金の量も増えてきます。
渋滞が解消されれば、消費者は快適なドライブが出来て、滞在先の施設は売り上げが上がるというわけです。
まとめ
まずは東京湾アクアラインだけでの実証実験ですがこの渋滞予知モデルが機能することが実証できればだんだん全国に広まっていくでしょう。
おもしろいのはフィードバックするという事です。
どういう事かというと、単に精度の高い渋滞情報が利用出来るというだけではなく、その渋滞情報の活用した行動自体が渋滞を減らしていくという事です。
「あ〜ここ混んでる」とか「この時間は混んでる」とかの情報の精度が高く信頼出来ればピークの時を避ける行動を取る人は確実に多くなると思います。
ドライブする側も快適になり、そのお客さんを迎える施設も潤う、こんな具合にうまく回っていく事を期待したいです。
以上「NEXCO東日本とNTTドコモが手を組み東京湾アクアラインでAIを使った渋滞予測を始めたぞ」という記事でした。
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