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最終更新日:2024/04/04
AIの発達により、さまざまな場所にAIが導入され始めています。私たちが特に意識していないような部分にもAIが活用されているケースは決して少なくありません。その例の一つとして挙げられるのが、渋滞予測です。
ニュースやアプリなどで何気なく渋滞予測の情報を得て、参考にしている方も多いのではないでしょうか。
今回は、AIを活用した渋滞予測の仕組み、期待できる効果などをまとめました。
2019年8月、NTTデータはAIを活用した渋滞予測の技術を開発しました。株式会社エムティーアイが提供している交通情報総合アプリ「乗換MAPナビ」で近未来渋滞予測情報の提供を行い、実証実験を行なっていくそうです。この実証実験では、AIを活用して30分後と60分後の高速道路渋滞予測を表示させます。
道路交通情報通信システムから得た最新の道路状況をもとに、5分間隔で高精度な渋滞予測情報が得られるため、渋滞を避けた快適なドライブを行なえる可能性が高まるのです。
現在はあくまでも実証実験の段階ですが、今後は2020年をめどに、一般道路まで近未来渋滞予測情報の提供を拡大していくといいます。
これまでにも渋滞予測は行なわれてきました。実際にニュースやアプリなどで目にしたことがある方も多いでしょう。では、今回NTTデータが開発した近未来渋滞予測は、これまでの渋滞予測と何が異なるのでしょうか。
それは、「最新の道路状況に基づく近未来渋滞予測が行なえる」という点です。従来の渋滞予測は、過去の傾向をもとに未来を予測するという方法で行なわれていました。そのため、予期せぬ事故や道路工事などによる情報を反映させることはできませんでした。つまり、ドライバー自身も、現在の道路状況を踏まえた上での判断を下すことが難しい状況にあったということです。
その点、今回「乗換MAPナビ」で提供される近未来渋滞予測情報では、最新の事故状況や道路工事状況などを踏まえた渋滞予測情報が表示されます。これによって、迂回ルートを考え直す手間なども一気に減らすことができるでしょう。

また、NEXCO中日本では、AIを活用した数ヶ月先の渋滞予測の技術を開発中です。2019年のお盆の時期に渋滞状況を計測し、今後の渋滞予測業務へ活用していくといいます。
これまで、数ヶ月先の渋滞予測を行う際には、高速道路ドライブアドバイザーが過去の渋滞状況や周辺でのイベントなどを考慮して予測していました。しかし、現在開発中の技術にはAIが用いられているため、過去の渋滞データを機械学習させることが可能なのです。
今回の開発においては、2013年から2017年までの計5年間分のデータを教師データとして学習に使用していくといいます。この教師データが充実されていけば、AIの予測精度はさらに高まっていくことが期待できるため、事故や異常気象といった突発事象にも対応しやすくなるのです。
AIの活用による渋滞予測は、これまで避けて通ることのできなかった「渋滞」をより高精度で予測できるようになります。多くの人が自動車を利用している以上は、事故や道路工事といったイレギュラーな事象が起きる可能性も決して低くありません。そのような事象にも臨機応変に対応できるAIの渋滞予測は、心に余裕を持ったドライブを心がける上でも大きな手助けになるのではないでしょうか。
「時間通りに目的地に到着しなければならない」という不安から、危険な運転を行なってしまう可能性もあります。その危険な運転が事故を起こし、新たな渋滞を招く可能性もあるのです。このようなトラブルを未然に防ぐためにも、AIによる渋滞予測技術の発達には大きな期待が寄せられます。
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