コンテストでは、モデル精度などを競うモデリング部門に163件、データを活用した新規サービスを提案するアイデア部門に23件の応募があったという。モデリング部門では、NEXCO東日本が提供するデータ(交通量や渋滞の実績データ、ルート検索データ等)を基に渋滞予測アルゴリズムを開発してもらっている。さらに、2023年4月1日～5月7日間の指定日における予測と実績の乖離が少ない精度の高いモデルを構築した上位3名を精度賞として表彰。その中からルート検索データを活用した最も優れたアルゴリズムを開発した人をモデリング賞として表彰した。

一方、アイデア部門では、NEXCO東日本が提供するデータ(交通量や渋滞の実績データ等)にくわえて、外部のオープンデータも活用し、高速道路における新規サービスなどのアイデアを提案してもらった。その中で、特に優れた提案をした2名をグッドアイデア賞として表彰している。

▼関係者のコメント
■審査員である東京大学大学院 情報学環 教授 越塚登氏のコメント
偏りのあるデータに対し、アルゴリズム、あるいはデータ加工でさまざまな創意工夫を凝らし、短い期間で優れた予測モデルを開発していただきました。発表の予測モデルでは、想定していなかった創造的な最適化・チューニングが行われており、高速道路の渋滞予測の精度向上に向けた、大変興味深いアイデアをいただくことができました。

■審査員であるNEXCO東日本 管理事業本部 ITS推進部長 中西規祥氏のコメント
渋滞時間を楽しむや環境、SA／PA、交通安全などに関する内容について幅広い提案をいただきました。グッドアイデア賞は、ひとつは普及が進む電気自動車への対応についての提案であり課題解決に向けて検討していく必要があると認識しているものです。もうひとつは渋滞回避のため魅力ある観光施設や文化施設など地域とも連携し周遊促進する方策についての提案で、高速道路の利活用に関するものです。
提案いただいた有効な渋滞予測モデルやアイデアについては、実用化に向け引き続き検討してまいります。

(出典：NEXCO東日本 Webサイトより)