ジオテクノロジーズ、AI活用で5分単位の渋滞予測

サービス・商品ジオテクノロジーズ（東京都文京区）は21日、ビッグデータに最新のAI（人工知能）技術である深層学習を組み合わせることで、主要な道路だけでなく一般道も対象とした高精度なAI渋滞予測モデルの開発に成功したと発表した。

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人流データとAIを掛け合わせることで、5分単位で高速道路だけではなく一般道路の渋滞予測ができるため、高精度な渋滞回避ルートの算出が可能になる。また、リアルタイムの交通情報を入力することで、事故などの突発的な渋滞の変化にも追従した予測が可能になり、よりストレスの少ない快適な運転を実現できる。

これを使った実験をことし1月19日から31日にかけ、東京都の一部範囲（私道以外の道路）で行い、特定道路における15分後、60分後の車速について予測精度を検証した。結果として、15分後の車速予測は全道路のうち92％以上が、60分後の車速予測は全道路のうち88％以上が誤差20キロ以内に収まった。これは、仮に行程100キロで所要時間が2時間だとすると、予測結果は15分以内の誤差におおむね収まる精度だ。

これまでにも渋滞予測と呼ばれるサービスはあるが、その多くは数時間単位の予測や高速道路や主要幹線道路に限定されている。交通状況は地域性や道路構造、時間帯など、多くの条件によって左右されるため、細かい予測は深層学習を用いても難しかったが、最新の深層学習モデルを組み込むことで高い性能を保持できるようになった。

（出所：ジオテクノロジーズ）

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LOGISTICS TODAY編集部
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