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『AI 渋滞予知』 ２０２２年７月２８日よりＥ１４京葉道路でも実証実験を開始
2022年7月27日
『AI 渋滞予知』 ２０２２年７月２８日よりＥ１４京葉道路でも実証実験を開始
〜配信時刻も１時間前倒しとなり毎日１３時に配信〜
東日本⾼速道路株式会社（以下、NEXCO東日本）と株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）は、CA東京湾アクアライン（以下、アクアライン）および、E17関越⾃動⾞道（以下、関越道）でこれまで実施してきた※1「AI 渋滞予知」について、2022年7月28日（木）から新たにE14京葉道路でも実証実験を開始します。
さらに、人口統計データの作成からAI による予測、予測情報の配信までを⾼速化する、ドコモが新たに開発した技術により、同日から予測の配信時刻を14時から13時に1時間前倒しし、午後の予定をより早く計画していただけるようサービス向上いたします。
１．AI 渋滞予知とは︖
ドコモが持つ携帯電話ネットワークの仕組みを利⽤して作成されるリアルタイム版モバイル空間統計※2（以下、人口統計）と、NEXCO東日本が保有する過去の交通量・渋滞・規制などの実績データをもとにドコモが開発した「AI 渋滞予知」技術、さらにNEXCO東日本の交通⼯学的知⾒・ノウハウを掛け合わせることで、当日の人出から所要時間や交通需要※3 を予測しドライバーに配信しています。
「AI 渋滞予知」は、約9 割のお客さまから⾼評価をいただいています（別紙参照）。
「AI 渋滞予知」の仕組み |
２．なぜ京葉道路か︖
京葉道路は、東京都⼼と千葉県を結ぶ重交通路線であり、NEXCO東日本管内でも渋滞が多く発生する路線の⼀つです。
特徴①
平日と休日で利⽤者特性が異なるため渋滞発生状況が複雑に変化する
平日･･･通勤・業務⽬的のご利⽤が多い
休日･･･レジャー・観光⽬的のご利⽤が多い
特徴②
インターチェンジの間隔が短く、⼀般道との流出⼊が頻繁に発生する
特徴③
東関東⾃動⾞道や千葉東⾦道路といった同じ千葉県内の他路線からの流出⼊がある
京葉道路の位置図 |
京葉道路の渋滞状況 |
NEXCO東日本とドコモは、AI 技術を使って渋滞予測の精度を⾼め、お客さまの渋滞回避に役⽴てていただきたいと考え、京葉道路への「AI 渋滞予知」の拡張を検討してきました。今回、アクアラインや関越道で提供している「AI 渋滞予知」の技術を拡張し、より細かく人口統計の増減を分析することなどにより、このような複雑な条件下においても交通需要を予測する技術を新たに確⽴することに成功し、京葉道路に「AI 渋滞予知」を導⼊することを実現しました。
なお、京葉道路の「AI 渋滞予知」では上り線の「蘇我IC〜篠崎IC」が対象となります。
今回の実証実験に先⽴ち、京葉道路蘇我IC から篠崎ICまでの過去（979日分）の交通状況について、予測による所要時間と実際の⾛⾏時間を⽐較したところ、30分以上の誤差となった日数は、「従来予測」※4の115日（11.7%）に対して、「AI 渋滞予知」では14日（1.4%）となり、⼤幅な精度向上（30 分以上の誤差となった日数の減）が確認できました。
1 日における最⼤誤差の⽐較
| 1 日における最⼤誤差 | 従来予測 | AI 渋滞予知 |
| 50 分以上 | 6 日（0.6%） | 1 日（0.1%） |
| 40 分以上 | 27 日（2.8%） | 3 日（0.3%） |
| 30 分以上 | 115 日（11.7%） | 14 日（1.4%） |
| 20 分以上 | 311 日（31.8%） | 71 日（7.3%） |
| 10 分以上 | 767 日（78.3%） | 287 日（29.3%） |
・ 1日における最⼤誤差とは、京葉道路蘇我IC〜篠崎IC間の過去の交通状況をもとに、14時以降30分毎の予測所要時間と実際の⾛⾏時間を⽐較し、当日最⼤となった誤差の値を指すもの
・ 蘇我IC〜篠崎IC間を法定速度で⾛⾏した場合の所要時間：約29分
・ 評価対象：2017 年1 月1 日（日）〜2022 年2 月28 日（月）（事故や規制の発生日を除く979日）
３．配信時刻の1 時間前倒し
午後の予定をより早く計画していただけるよう、ドコモが新たに開発した「リアルタイムAI 社会基盤技術※5」により、人口統計データの作成からAIによる予測、および予測情報の配信までを⾼速化することで、予測の配信時刻を1時間前倒しします。
ご利⽤いただくお客さまにおかれましては、「AI 渋滞予知」の予測情報を参考に、出発時間の調整や⽴ち寄り場所の追加など、分散利⽤による渋滞回避へのご協⼒をお願いいたします。
| いままで | 14 時に当日14 時以降の30 分ごとの予測情報を配信 【提供路線】アクアライン、関越道 |
| これから | 13 時に当日14 時以降の30 分ごとの予測情報を配信 【提供路線】アクアライン、関越道、京葉道路 |
京葉道路の「AI 渋滞予知」画面イメージ |
４．AI 渋滞予知の使い方
右の二次元バーコードからアクセスいただくか、NEXCO東日本のWeb サイト「ドラぷら」のトップページよりバナーをクリックしてご活⽤ください。
【NEXCO東日本｜NTTドコモ】AI 渋滞予知
（https://www.driveplaza.com/area/kanto/traffic/ai_traffic_prediction.html）
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NEXCO東日本グループでは、2021〜2025 年までの期間を「SDGs の達成に貢献し、新たな未来社会に向け変⾰していく期間」と位置づけ、様々な取り組みを⾏っています。
また、ドコモは新ドコモグループ中期戦略の中で、パートナーと共に新たな価値の創出に取り組んでいます。
両社は今後も、「AI 渋滞予知」のさらなる活⽤を検討し、交通課題の解決に取り組んでまいります。
※1 ■2017年11月30日プレスリリース
（https://www.e-nexco.co.jp/pressroom/head_office/2017/1130/00006785.html）
NEXCO 東日本とNTT ドコモ、【CA】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
■2019年12月18日プレスリリース
（https://www.e-nexco.co.jp/pressroom/head_office/2019/1218/00001689.html）
「AI 渋滞予知」で【E17】関越⾃動⾞道の渋滞を予測︕
※2 モバイル空間統計のラインナップの1 つである国内分布統計（リアルタイム版）。エリアごとや属性ごとの集団の人数を示す情報であり、お客さま個人を特定することはできません。本実験で使⽤する人口統計は、お客さまのプライバシーを厳重に保護するべく、モバイル空間統計を作成・提供する際の基本事項をまとめた「モバイル空間統計ガイドライン」を順守しております。
・モバイル空間統計ガイドライン
(https://www.nttdocomo.co.jp/corporate/disclosure/mobile_spatial_statistics/guideline/index.html)
※3 交通需要とは、各時間帯において⾼速道路を潜在的に通過しようとする⾞両台数で、道路が流せる交通量（交通容量）に制限が無かった場合の交通量に相当します
※4 従来予測とは、NEXCO東日本が過去の渋滞実績を基に作成・公開する渋滞予測のことです
※5 広範囲にまたがる⼤規模な人口統計データを⾼い効率でコンパクトに圧縮し、圧縮データを処理に直接使⽤することにより、⼤規模なAI 処理を⾼速に⾏う技術
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