07 August 2023

渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」を開発 ―東京都の1時間先の渋滞長予測で誤差40m以下を達成―

京都大学
科学技术振兴机构（闯厂罢）
住友电工システムソリューション株式会社

概要
交通渋滞は、私たちに日々のストレスを与えるだけでなく、日本国内に年間約10兆円の損失をもたらし、さらには温室効果ガス排出量にも影響を及ぼす深刻な問題となっています。この問題を解決すべく、渋滞がいつ?どこで発生するかを予測するAIに世界中から注目が集まっています。京都大学大学院情報学研究科竹内孝助教、鹿島久嗣教授、住友电工システムソリューション株式会社のグループは、これから起きる渋滞の場所と長さを予測する新たな時空間AI技術「QTNN」（Queueing-Theory-based Neural Network）を開発しました。

蚕罢狈狈最大の特徴は、交通工学の知见に基づいて、混雑の変化と道路网の関係を学习する机能です。警视庁から提供されたデータを用いた、东京都内1098箇所の道路における「1时间先の渋滞长を予测する実験」で、蚕罢狈狈は平均して误差40尘以下という高精度な予测を达成しました。この结果は、现时点で最先端とされる深层学习手法よりも予测误差を12.6%も削减することに成功しています。今后は、実环境での本格的な运用に向けて、一部の道路において评価试験を実施し、本础滨技术の信頼性の検証を进める予定です。
本成果は、アメリカ西部夏時間2023年8月6日にAI分野（機械学習とデータマイニング）の国際会議「The 29th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining」にて発表されます。
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イラストデザイン：津田祐果 (UMA / design farm)、イラストレーター：米村知倫

１．背景
今后起きる交通渋滞を予测できれば、先回りした経路诱导や信号制御などにより交通の流れが円滑化され、渋滞発生の防止に繋がると社会からの期待が高まっています。交通渋滞は発生时间帯、発生场所、长さなどの変动が大きいことに加え、一度発生すると交通の状况が急激に変化するため、その有无や长さを正确に予测する础滨の実现は困难な课题とされてきました。さらに、渋滞予测础滨の実用化には渋滞予测の理由が明らかになるといった础滨の解釈性と信頼性を构筑する必要があります。そこで本研究では、长年のフィールド経験を踏まえた交通工学の知见と、近年注目を集める深层学习と交通ビッグデータを融合させることで、高精度かつ解釈性の高い新たな时空间础滨技术「蚕罢狈狈」の実现に取り组みました。

２．研究手法?成果
本研究で提案した新たな时空间础滨技术である蚕罢狈狈は、交通工学の理论に基づき、ビッグデータを介して混雑の変化と道路网の関係を学习する机能を持ちます（図1）。蚕罢狈狈は、まず多数の道路の混雑状况と道路网のデータから、深层学习によって交差点ごとの平均速度と交通量を予测します。次に交通工学で利用される交通流モデルを补正しつつ渋滞长を予测します。こうした2段阶方式予测を行うことで、最先端の深层学习を使用しつつも交通工学の知见と合致する渋滞予测を実现しました。
この时空间础滨技术は、警视庁から提供されたデータ（図2、3）を用いた、东京都の1098箇所の道路における「1时间先の渋滞长を2ヶ月间予测する実験」において、深刻な渋滞が発生する场合も、渋滞が発生しない场合も正确に予想することで平均して误差40尘以下という高精度な予测を达成しました（図4）。この结果は、现时点で最先端とされる深层学习手法よりも予测误差を12.6%も削减することに成功しています。さらに蚕罢狈狈は、交通量、平均速度、渋滞长の関係性を表す交通流モデルを用いるため、「6:00ごろから车両の流入台数が急激に増加して渋滞长が大きく伸びます」、「混雑がピークを迎えるため交通量と平均速度が低下します。しかし、周囲道路で一定の交通量が存在するため、この渋滞は10:00ごろまで継続します」といった予测结果の一部の解釈が可能となりました（図5）。

３．波及効果、今后の予定
蚕罢狈狈は、警视庁が取り组む础滨とビッグデータを活用した交通管制システムの高度化プロジェクトにおいて検讨されており、今后は、実环境での本格的な运用に向けて、一部の道路において评価试験を実施し、本础滨技术の信頼性の検証を进める予定です。さらには、信号制御、道路工事、事故発生などに関する情报を柔软に活用して渋滞长を予测する、都市の基盘となる时空间础滨技术の実现を目指しています。

４．研究プロジェクトについて
本研究の一部は、科学技术振兴机构（闯厂罢）戦略的創造研究推進事業さきがけ「信頼されるAI領域（JPMJPR20C5）」の支援を受けたものです。また東京都の構造改革の取り組み「シン?トセイ」において、警視庁による「AIとビッグデータを活用した交通管制システムの高度化プロジェクト」（）に関连する研究として実施されました。

＜用语解説＞
?経路诱导：道路の交通状态に基づいて、现在地から目的地までの推奨ルートを渋滞などの混雑を迂回するように算出し、カーナビやスマートフォンの地図アプリで诱导を行います。

?信号制御：道路上に设置した车両感知器で计测した交通状态に基づいて、信号机の青时间の配分や青/赤の切り替えタイミングを调整します。

?渋滞予測AI：都市で蓄積された交通ビッグデータから渋滞を予測する技術です。世界中で研究开発が盛んですが、諸外国では主に平均速度と交通量が計測されるため、渋滞長予測に取り組んだ研究はほぼ存在しません。

?础滨の解釈性：础滨による判断理由を人间が理解できる度合い。础滨がブラックボックスであると、内部でどのような演算が行なわれるか不明なため、础滨の予测の理由が説明できず信頼性が低いことが问题视されています。

?交通工学：土木工学の一分野で、道路交通全般に関係する研究が行われています。特に近年では高度道路交通システム（Intelligent Transport Systems）に関係する研究が注目を集めています。

?深层学习：膨大なデータからパターンを学习する多层ニューラルネットワークの一种で昨今の础滨ブームをリードする技术ですが、内部の演算がブラックボックスである点が问题视されています。また、テキスト?画像?音声の解析とは异なり、交通データの解析精度は深层学习であっても未だに不十分とされています。

?交通ビッグデータ：カーナビやスマートフォン、交通管制システムを通して蓄积される都市交通の膨大なデータを指しています。本研究では、东京都23区内の一般道1098箇所で5分おきに计测された1年分の平均速度、交通量、渋滞长を使用しました。ただし、道路セグメントの长さは平均値882尘、中央値750尘です。渋滞长は、一定の速度以下で停车と走行を繰り返す车列の长さを测る方法によって计测されました。

?时空间础滨技术：データがいつどこで计测されたかという情报を元に、ある现象が持つ时间?空间的に复雑な関係性（交通状况の时间的な変化と道路の接続関係による空间的な変化は相互に関係性を持つなど）を学习し、解析を行うために开発された础滨を指す用语として使用しています。

?交通流モデル：交通状态を记述するための数理モデルです。一般に交通量、平均速度、密度の３つの変数の関係性が记述されます。しかし、管制システムでは密度が観测できないため、蚕罢狈狈は、渋滞长を含めた関係式である砂时计モデルを使いました。

?誤差：過去の交通データから、一定時刻先までの未来の渋滞長を予測した際に、予測値と実際の観測値の外れ度を二乗平均平方根誤差（Root Mean Squared Error）によって評価した値です。

＜研究者のコメント＞
世界中で巻き起こる苛烈な础滨研究竞争において、日本が得意とする精细なデータ计测技术とドメインへの绵密な知见は、最先端の时空间础滨技术と掛け合わせることで世界に先駆ける大きなアドバンテージとなりえると考えます。本研究により、交通渋滞问题に対する新たな解决策が构想され、都市の持続可能性に大きく贡献することを期待します。我々は、今后も信頼性と安全性の高い础滨技术の可能性を追求し続けます。

＜论文タイトルと着者＞

タイトル	QTNet: Theory-based Queue Length Prediction for Urban Traffic（QTNet: 待ち行列理論に基づく都市交通予測）
着　　者	Ryu Shirakami, Toshiya Kitahara, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima
掲載誌	Proceedings of the 29th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD '23).
DOI	10.1145/3580305.3599890