同技術の特長は、既設の通信用光ファイバケーブルをセンサとして収集し、道路全線のリアルタイムな交通流データを独自のAIモデルで分析する点だ。このAIモデルには、新たに開発したモデルパラメータの最適値を推定するアルゴリズムと、取得した全線交通流データをシミュレーションへ反映可能にするデータ変換アルゴリズムが搭載されている。

また、同社は、これらの技術により、渋滞発生直後から解消まで、従来のカメラなどの断面交通量情報と比較して、渋滞予測の1つの指標である旅行時間の予測誤差が約80％低減できることを実データで確認しているという。

なお、同社は、今回の予測技術の実用化に向けて、現在、実環境での実証実験を進めており、道路管理者との連携を強化しながら2026年度までの実用化を目指すと述べている。