NEXCO中日本、AI活用による渋滞予測技術の開発に着手
お盆や年末年始など、数か月先となる渋滞予測については、これまで高速道路ドライブアドバイザーが過去の渋滞実績を重ね合わせ、曜日配列や道路状況の変化、周辺イベントの影響などを考慮して行っていた。
今回着手したAIによる渋滞予測モデルは、過去の渋滞実績データを機械学習し、将来のある日時や場所における交通集中に伴う渋滞発生の有無と渋滞長を予測するもの。管内全路線のうち、過去に渋滞が発生している主要なボトルネックを対象とし、2013年から2017年までの5年分の渋滞実績データを教師データとして学習に使用する。
今後は、予測結果の検証を重ね、教師データの充実やAIの予測精度の向上により、事故や異常気象などの突発事象や工事規制に伴う渋滞など、AIによる渋滞予測の対象範囲の拡大を検討。今後の渋滞予測業務への活用を目指していく。
《纐纈敏也＠DAYS》
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