いよいよ2017年も最後の1週間となりました。年末年始、ふるさとで過ごされる方も多いのではないでしょうか。

この時期、毎年ニュースになるのが帰省ラッシュ、Uターンラッシュです。なるべく渋滞を避けられるよう、カレンダーや過去の渋滞実績に基づく高速道路の渋滞予報が出されます。しかし実際のところどのくらい渋滞するのか、抜けるのにどのくらい時間がかかるのかは当日の天候などの条件にも大きく左右されます。

当日正午時点の人出に基づき午後の渋滞を予測

「人の動きを元に、AIで渋滞を予測する」そんな実証実験を、高速道路を管理するNEXCO東日本とNTTドコモが始めました。NTTドコモが開発した「AI渋滞予知」を利用し、携帯電話ネットワークの仕組みを使ったリアルタイム人口統計と、NEXCO東日本が持つ過去の渋滞実績および当日の帰省情報を掛け合わせることで、人工知能が渋滞を予測します。

実証実験は東京湾アクアラインの、海ほたるパーキングエリアから川崎方面に向かう上り線で行われています。正午時点の房総半島一帯における人出に基づき、14時から24時までの渋滞を予測し、NEXCO東日本のウェブサイト「ドラぷら」で配信します。

実験期間は2017年12月2日から2018年3月31日までを予定。期間中は、渋滞予測と同時に、渋滞予測時間帯に木更津アウトレットや木更津市内の店で利用できる「ヨル得」クーポンを配信します。渋滞時間に周辺の店舗の利用を促すことで、渋滞緩和と周辺地域の活性化をはかります。

予測の精度が大幅に向上

AI渋滞予測は、人口統計と渋滞の関係を学習した人工知能を通じて渋滞を予測します。その日の人口統計を入力情報として利用するので、従来の過去の渋滞実績を用いた「渋滞予報カレンダー」に比べると、天候やイベント開催などの影響も予測に取り入れることができるという特長があります。今回の実証実験に先立ち、2015年1月から2017年4月までのデータを元にAI渋滞予知による予知精度を評価したところ、渋滞予測の見逃し率（予測していない時に渋滞が発生した）、空振り率（予測していたのに渋滞が発生しなかった）とも、大幅に改善したのです。

AI渋滞予知は「その日のデータ」を元にするため、当然ですが前日に知ることはできません。一方で、過去の渋滞実績を用いた予測は、毎年およそ2か月前から発表されています。前日までの計画立案には渋滞予報カレンダー、実際の移動にはAI渋滞予知を活用することで、ドライバーはよりスムーズなドライブができ、渋滞を避けるドライバーが増えることで渋滞の緩和も期待できます。

三が日の中で混雑を避けて初詣するには…？

AI渋滞予知で使用するリアルタイム人口統計は、NTTドコモの携帯電話基地局が周期的に把握している基地局ごとのカバーエリア内端末数に基づき、地点ごとの人口を推測する「モバイル空間統計」のデータを利用しています。モバイル空間統計で東京のメジャーな初詣スポットである明治神宮と浅草寺の周辺エリアの三が日の状況を分析したデータを見つけたので紹介します。

まず、混雑する時間帯は、元旦の深夜から明け方の時間帯を除いて、3日間とも8時以降に来訪者が増え始め、14時にピークを迎えており、どの日も午前中より正午過ぎからの方が混雑していました。大みそかからそのまま新年の初もうでをする人が一段落した後は、「三が日ぐらい朝はゆっくりしたい」と思う人が多い様子です。また、面白かったのが、昼間の時間帯は元旦よりも2日、2日よりも3日の方が、人が多かったこと。元旦は家でのんびりして、休みの後半にはアクティブに動く人が多いというのも、なんとなくうなずけます。

こうした結果から、「混雑を避けて初詣に行くには、元旦の朝8時から10時頃がねらい目」ということが分かります。2016年の三が日のデータですが、人の行動はそうそう変わらないと思いますので、きっと2018年のお正月にも役立つのではないでしょうか。

帰省ラッシュ・Uターンラッシュはどこからどこへ？

また、AI渋滞予知で使用しているのは端末の時間帯別の位置の情報だけですが、モバイル空間統計では携帯電話の契約者情報から、居住地別、年齢別、性別などの人口分布を推計することもできます。NTTドコモでは、モバイル空間統計を使って人の動きを可視化し、動画やグラフにまとめた「みえる化ラボ」を公開しています。

この中で紹介されている「年末年始に各都道府県民はどこへ行く？」というグラフでは、首都圏、大阪、名古屋、福岡などからその他の地域に多くの人が移動していること、首都圏や大阪からは日本全国に人が移動しているけれど、福岡、広島、宮城などは近隣県への移動が多いことなどが分かります。

渋滞しても、ラッシュに巻き込まれても、故郷の家族や懐かしい友人と過ごす年末年始はかけがえのない時間です。事故に気を付けて、良いお年をお迎えください。来年もよろしくお願いします。

 

【参照情報】
・（お知らせ）NEXCO東日本とNTTドコモ、東京湾アクアラインにおいて「AI渋滞予知」による渋滞予測実証実験を開始
・位置情報ビッグデータで初詣の行動を分析
・みえる化ラボ「年末年始に各都道府県民はどこへ行く？」