日立、AI・シミュレーション技術を活用して乗客需要や混雑情報の分析結果を提供するサービスを販売開始

新型コロナウイルス感染症への対策のため、移動中の「密」を避けることや不要不急の外出を控えることが重要となるとともに、オフピーク通勤や通学への協力が推奨されるなど、混雑を緩和・回避して「密」を作らない快適な移動の実現に向け、駅や列車、公共施設、大型施設などにおける混雑状況の把握のニーズが高まっている。

一方、従来、列車の乗車率を見える化する取り組みとして、目視による計測や一部の車両から取得したセンサーデータをもとに乗車人数を推定する方法が主流だったが、正確さの面やデータ収集から分析までに要するコスト面での課題があった。

株式会社日立製作所(以下、日立)は、列車やバスなどの公共交通事業者向けに、乗客の流れを予測・シミュレーションして混雑情報の分析結果を提供する「人流予測情報提供サービス」を開発し、2022年1月27日から販売を開始する。

同サービスは、日立独自のAI・シミュレーション技術を活用して、交通事業者が保有する発着場所別の人数データや時刻表データを解析し列車の乗車人数を推定し、駅や列車の利用者数や利用者の移動時間などを出力し提供するサービスである。各列車の混雑度合いを分析し、過去の混雑状況の再現や将来の予測を行うことができる。

同サービスのAI・シミュレーション技術は、移動需要を出発地と到着地の組み合わせの単位で予測し、時刻表データをもとに列車に割り当てるため、駅を通過する利用者の目的地別の割合や、乗客の移動時間や列車待ち時間といった情報を出力することも可能だ。

これにより、混雑を回避しながら安心して公共交通機関を利用できる移動経路や列車の選択が可能となるなど、利用者向けサービスの向上を支援するほか、交通事業者向けには、現行の時刻表データと改変予定の時刻表データに対してシミュレーションを行い、輸送計画の評価検討のほか、事故発生時などの乗客誘導の検討を支援する。

加えて、過去データをもとにAI技術で算出した将来の移動需要に、突発的な需要の増減要素を加味することで、イベント日における需給バランスを事前に評価することも可能だ。

なお、同サービスは日立で分析環境を構築するため、専用システムによる導入コストが不要であるほか、分析の頻度や期間に応じて、柔軟に提供可能な月額利用のサービスとして開始し、編成ごと、駅間ごとの乗員人数や利用者の移動時間の分析結果をCSV形式の帳票や、情報配信サービス向けの画像形式で提供される。

また、同サービスでは、発着場所別の集計データや時刻表データといった各データの加工・分析で必要となる前処理において、交通事業者が保有するデータの性質や分析対象エリアの特徴に合わせ、適切なデータの処理方法を提案する。例えば、出発地から到着地まで複数の経路が存在するため、利用者数の把握が難しい場合には、あらかじめ複数の経路候補を用意し、配分処理やチューニング作業を実施することで、より精度の高い情報を出力する。

複数事業者が乗り入れ、利用者数を正確に把握できないエリアについては、国や自治体の交通量調査や昼夜間の人口統計などのオープンデータや通信キャリアが提供する位置情報の統計データといった外部データを活用してデータを補完して分析精度の向上を図るなど、分析の前工程で重要となるコンサルティングを行う。
日立、AI・シミュレーション技術を活用して乗客需要や混雑情報の分析結果を提供するサービスを販売開始
なお、同サービスは、今回の販売開始に先立ち、東京地下鉄株式会社(以下、東京メトロ)が提供するモバイル向け「東京メトロmy!アプリ」や東京メトロの公式ホームページで配信する、全9路線の全ての駅区間、全171駅に関する時間帯ごとの列車や駅改札口の混雑状況の見える化に用いられている。