ドコモ・NEXCO中日本、AI による渋滞予測を行い渋滞緩和効果などを検証する実証実験を開始

NEXCO中日本東京支社と株式会社NTTドコモは、E1東名高速道路(東名)上り線御殿場ジャンクション(JCT)~東京インターチェンジ(IC)において、AIによる交通渋滞予測をする実証実験を、2021年10月15日より開始したことを発表した。

今回発表された実証実験では、ドコモの携帯電話ネットワークの仕組みを利用して作成される人口統計と、NEXCO中日本が把握している過去の交通状況や渋滞・規制の実績を用いて、予測モデル「AI渋滞予知」をドコモが開発。

そして「AI渋滞予知」を用いて、当日の午前中の神奈川県、静岡県、山梨県周辺の人出に基づき、東名の御殿場JCT~東京ICの上り線(東京方面)の各区間における当日の14時~24時の所要時間を予測する。

予測した結果は、NEXCO中日本が作成した特設WEBサイト「東名の渋滞予測 TODAY」にて公開され、利用したユーザーにアンケートなどを行い、行動の変化や渋滞緩和効果などに繋がったかを検証するというものだ。

「AI 渋滞予知」は、人口統計と渋滞の関係性を学習し、パターン化したAI(渋滞予知モデル)を通じて渋滞を予測することができる。また、その日の実際の人出を考慮するため、天候やイベント開催などによる突発的な渋滞発生についても予測が可能だ。

ドコモ・NEXCO中日本、AI による渋滞予測を行い渋滞緩和効果などを検証する実証実験を開始
「AI 渋滞予知」の仕組みを表した概要図。

具体的には、正午時点までの人口分布と同日午後の交通量の関係性を学習しパターン化したAI(交通需要予測モデル)を用いて、当日の人口分布に基づき午後の東名上り線の交通需要の予測を行う。

その後、交通需要と所要時間の関係性を学習してモデル化したAI(所要時間予測モデル)を用いて、当日の予測交通量需要に基づき、所要時間の予測を行う。(上図参照)

なお、NEXCO中日本管内での「AI 渋滞予知」を活用した渋滞予測を行うのは、2021年10月15日時点では初の試みだという。