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ドコモとNEXCO東日本、AI渋滞予知で自動車道の渋滞を予測 関越自動車道で実証実験

2019/12/19(木)

ドコモNEXCO東日本の実証実験の構成

株式会社NTTドコモ(以下、ドコモ)と東日本高速道路株式会社(以下、NEXCO東日本)は、 東京湾アクアライン(以下、アクアライン)で実証実験中の「AI渋滞予知」を2019年12月20日から関越自動車道(以下、関越道)に適用すると発表した。
また、同日14時からNEXCO東日本のウェブサイト「ドラぷら」(※1)で30分ごとの予測所要時間と予測交通需要(※2)を配信する。
※1 【NEXCO 東日本|NTTドコモ】AI 渋滞予知(実証実験)https://www.driveplaza.com/area/kanto/traffic/ai_traffic_prediction.html
※2 交通需要とは、各時間帯において高速道路を潜在的に通過しようとする車両台数で、道路が流せる交通量(交通容量)に制限が無かった場合の交通量に相当する。

関越道は、NEXCO東日本管内でも渋滞が多く発生する道路であり、その大部分が沼田ICから練馬ICの区間で発生している。関越道の「AI渋滞予知」では、上り線の沼田IC~練馬IC間でユーザーが選択した始点と終点に応じた予測所要時間と予測交通需要を案内する。関越道を利用するユーザーは、「AI渋滞予知」の予測情報を基に、出発時間の調整や立ち寄り場所の追加、乗降ICの変更など、渋滞回避に向けた利用を検討できるようになる。

利用イメージ



本実験では、携帯電話ネットワークの仕組みを利用して作成されるモバイル空間統計※(以下、人口統計)とNEXCO東日本が保有する過去の交通量、渋滞、規制などの実績を基に、ドコモが開発した「AI渋滞予知」技術とNEXCO東日本が持つ車両の通過速度実績や交通工学的知見を掛け合わせることで、当日の人出から14時以降の所要時間や交通需要を予測する。
※ モバイル空間統計のラインナップの1つである国内分布統計(リアルタイム版)。

関越道をはじめとする都市間高速道路の多くは、他の高速道路との接続の影響が大きく、季節による目的地の変化などさまざまな要因により交通量や渋滞発生状況が変化するが、アクアラインで実験中の「AI渋滞予知」技術を拡張し、以下の2つの技術を新たに確立することで、都市間高速道路にAI渋滞予知を適用することを可能とした。
(1) 季節や天候により変化する実際の人出に基づいて各地点の交通需要を予測する技術
(2) 各地点の交通需要の違いを考慮して所要時間を予測する技術

関越道での実証実験は2020年3月末まで実施し、効果検証などを踏まえ、他路線への展開を含めた2020年度の本格導入に向けた検討を進めていく予定。

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