「AIがラッシュアワーの交通を予測する仕組み」を知りたいですか？INVIAIと一緒にこの記事を深掘りして答えを見つけましょう！

混雑した都市では、ラッシュアワーになると高速道路や街路がまるで駐車場のようになり、非常にストレスがかかり費用もかさむ問題となっています。研究によると、交通渋滞は多くの経済圏でGDPの約2％の損失をもたらしていると推定されています。例えばアメリカでは、平均的なドライバーが年間約43時間も交通渋滞に巻き込まれていると言われています。

この無駄な時間は、生産性の損失だけでなく、余分な燃料消費や大気汚染、そして人々の健康へのストレス増加も意味します。

この問題に取り組むため、交通計画者たちは人工知能に注目しています。AIシステムは、渋滞がどこでいつ発生するかを予測し、遅延が始まる前に交通の流れをスムーズにすることを目指しています。

現代のAI交通予測は、ビッグデータに依存しています。道路に関する膨大な情報を収集し、センサーやカメラからの車両数や速度、スマートフォンや車両のGPSデータ、さらには天候やイベントなどの外部要因も取り込みます。

例えば、交通カメラやGPS機器はリアルタイムのデータを提供し、AIはこれを同じ道路の過去のパターンと照合して分析します。

これにより、モデルは「平日の朝はこの高速道路区間が通常遅くなる」「市内のコンサートが特定の道路に車を増やす」といったことを“理解”できます。実際、Googleマップのようなシステムは、リアルタイムの交通情報と過去数年分の傾向を組み合わせて、10～50分先の交通状況を予測しています。

つまり、AIはこう問いかけています：「現在の状況と通常この時間に起こることを踏まえ、近い将来の交通はどうなるか？」

AI交通モデルの主なデータソースは以下の通りです：

• 過去の交通データ：時間帯や曜日ごとの各道路の速度と交通量。
• ライブフィード：道路センサー、交通カメラ、GPS搭載機器からのリアルタイムの車両数と速度。
• 外部情報：天気予報、事故や工事の通知、特別イベントのスケジュール。
• 機械学習アルゴリズム：これらすべての入力から複雑なパターンを学習するモデル（ニューラルネットワークなど）。

AIモデルはこれらの入力を高度な技術で処理します。従来の統計手法では都市交通の膨大な規模と変動性に対応しきれないため、研究者は現在ディープラーニングを活用しています。

例えば、リカレントニューラルネットワーク（RNN）や畳み込みネットワークは時間的な交通変化を捉え、グラフニューラルネットワーク（GNN）は道路網の構造を明示的に利用します。

Googleのシステムでは、近接する道路区間を「スーパセグメント」としてグループ化し、GNNが交通データを学習して各区間の所要時間を予測します。予測された所要時間（ETA）はルートのランキングに使われます。以下の図はこの処理の流れを示しています：

Googleの交通予測パイプライン：匿名化されたルートと速度データをスーパセグメントにまとめ、グラフニューラルネットワークで所要時間を予測し、ETAでルートを評価します。

実際の応用例

AIを活用した交通予測は、すでに世界中のテクノロジー企業や都市で導入されています。例えば、GoogleマップはライブユーザーデータとAIモデルを統合し、渋滞を予測しています。

特定の高速道路が朝6時から7時にかけて遅くなることを「記憶」し、その履歴とリアルタイムの速度情報を組み合わせて将来の状況を予測します。

GoogleのAI研究所DeepMindによると、GNNを用いた高度な機械学習モデルは、台中やシドニーなどの都市でETAの精度を最大50％向上させました。このアップグレード後、97％以上の移動時間予測が非常に高精度となっています。

つまり、AIが「このルートは30分かかる」と予測した場合、その予測はほぼ正確であると言えます。

他の商用プラットフォームも同様の手法を採用しています。交通分析企業のINRIXは、数十年分のデータを解析することで「すべての道路のリアルタイム交通速度を予測できる」と述べています。

INRIXはAIとクラウドコンピューティングの進歩を活用し、従来のセンサーがカバーできなかった小規模な道路も網羅しています。

GoogleのWazeやAppleマップのようなナビゲーションアプリも、クラウドソースのGPSデータとAIを使い、渋滞の予兆をドライバーに通知し、渋滞が発生する前に迂回ルートを提案することがあります。

都市や交通機関もAIを導入しています。例えば、ワシントン州ベルビューでは、40か所の交差点に設置されたカメラがリアルタイム映像をAIに送り込み、渋滞のホットスポットを即座に検出しています。

デンマークの都市システムでは、AIが交通量を解析し、現在の流れに応じて信号のタイミング（青信号の長さ）を自動調整しています。

従来の信号機も賢くなっており、ピッツバーグやロサンゼルスではAI適応型信号が導入され、待機時間を減らし車の流れを維持しています。世界中で研究プロジェクトも進行中です。

欧州と日本の共同プロジェクトでは、イスタンブールで渋滞予測と信号制御を行うディープラーニングシステムTRALICOを試験運用しています。

これらの実運用はすべて、渋滞を事前に予測し、交通計画者が渋滞発生前に対策を講じられるようにすることを目的としています。

ドライバーと都市にとってのメリット

正確な交通予測の恩恵は非常に大きいです。個々の通勤者にとって、AIは信頼性の高い所要時間を提供し、無駄な渋滞時間を減らします。

アプリは出発前に道路の渋滞を警告したり、遅延を避けるための迂回ルートを提案したりします。

研究によれば、これによりドライバーは毎週数時間の時間節約が可能です。AIの案内は燃料消費も抑えます。信号待ちや渋滞でのアイドリングが減るため、ガソリンの無駄遣いが減少します。

実際、GoogleのAIプロジェクトでは、混雑した交差点での車両停止回数を30％削減し、燃料排出量を10％減らす成果を報告しています。

都市レベルでは、交通の流れがスムーズになることで大気汚染が減り、経済的な利益も生まれます。渋滞時間の短縮は生産性向上、通勤ストレスの軽減、そして空気の清浄化につながります。

要するに、AIによる予測は人々のルート選択を改善し、都市がより効率的な道路網を設計するのに役立っています。

課題と今後の展望

AIによる交通予測の構築には課題もあります。大量のデータ取得と処理にはコストがかかり、都市はセンサーやカメラ、計算インフラへの投資が必要です。

既存の交通システムへのAI統合は複雑であり、スタッフの新ツール習熟も求められます。

また、データプライバシーやバイアスの問題もあります。膨大な位置情報データは安全に管理されなければならず、訓練データに偏りがあるとモデルの精度が落ちることがあります（例：地方の道路のデータ不足はよく知られた課題です）。

サイバーセキュリティも重要です。接続された交通システムはハッキングの標的になり得るため、強固な防御策が必要です。

これらの課題にもかかわらず、専門家は楽観的です。交通管理におけるAIはまだ発展途上であり、成長の余地は大きいと考えられています。研究者たちは、スポーツイベント終了時の急激な変化にリアルタイムで対応するモデルの開発や、地方エリアへの展開など明確な進展の道筋を見出しています。

最先端のアイデアとしては、ChatGPTのような大規模言語モデルを用いて予測に文脈を加える方法があります。例えば、道路閉鎖やイベントに関する文章情報をAIが「理解」し、それを予測に反映させる新手法です。

近い将来、AIシステムはソーシャルメディアやライブニュースの交通情報を統合し、さらに賢い予測を実現するかもしれません。

>>> 詳しくはこちらをご覧ください：AIがバス路線を最適化し、待ち時間を短縮します 

まとめると、人工知能はラッシュアワーの交通問題に革新をもたらしています。膨大な過去の傾向とリアルタイムの道路状況を学習することで、AIシステムは先を見通し、どこで渋滞が起こるかを推定します。

これによりドライバーや都市は、信号の調整、車両の迂回、スケジュールの変更など、渋滞が発生する前に対策を講じることが可能になります。

今後も技術の進歩と慎重な導入により、AIによる交通予測は私たちの通勤をより短く、クリーンで、ストレスの少ないものにしてくれるでしょう。