平成 29 年 12 月 25 日東日本高速道路 定例記者会見資料 7-2 渋滞予報 が解説! 渋滞予測 渋滞回避のポイント (H29-H30 年末年始版 ) 渋滞を科学 する! とやま けいすけ 渋滞予報 外 敬祐 イカンザメ マナーティ

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1 平成 29 年 12 月 25 日東日本高速道路 定例記者会見資料 7-2 渋滞予報 が解説! 渋滞予測 渋滞回避の (H29-H30 年末年始版 ) 渋滞を科学 する! とやま けいすけ 渋滞予報 外 敬祐 イカンザメ マナーティ

2 本日の内容 1. 年末年始渋滞予測の ( 関東 社管内 ) H29-H30 年末年始の渋滞予測概況 別 向別の渋滞回数 1 2 は渋滞の特異 です! 2. 渋滞回避の ( CA 東京湾アクアライン ) 年末年始の渋滞予測 AI 渋滞予知 ( 実証実験 ) 渋滞回避の( 実践編 ) NEXCO 東 本関東 社交通技術課渋滞予報 外 敬祐 ( とやまけいすけ ) 学で都市 学を専攻後 平成 23 年 4 に NEXCO 東 本に 社 その後現場経験を積み 平成 28 年 7 に 5 代 渋滞予報 に就任 1

3 H29-H30 年末年始の渋滞予測概況 ( 関東支社管内 ) 曜 配列は昨年とほぼ同じ傾向! 渋滞回数は昨年並みとなる 込み! 予測渋滞回数 36 回 ( 昨年 ±0 回 ) ( 下り :11 回 上り :25 回 ) 交通集中による10km 以上の渋滞 昨年の渋滞回数は事故等の影響を含みます 12/22 12/23 12/24 12/25 12/26 12/27 12/28 12/29 12/30 12/31 1/1 1/2 1/3 1/4 1/5 1/6 1/7 1/8 H29 年度 最 6 連休 H28 年度 最 6 連休 H27 年度 仕事納め 最 6 連休 ( び 8 連休 ) 仕事始め 2

4 日別 方向別の渋滞回数 関東支社管内 下り 分散傾向でGWやお盆ほどの きな渋滞は発 しない 込み ただし12 30 ( )は注意 上り 1 2 ( )をピークに3 ( )も残ると予測 凡例 3

5 日配列1 月 2 日は渋滞の特異日です!( 関東支社管内 ) 1 2 は 渋滞の特異 例年 1 2 は上下線の両 向で渋滞が多く発 します! 曜下り線 H29 年度 ( 予測 ) H28 年度 H27 年度 H26 年度 上り線12/28 水 12/29 木 12/30 金 12/31 土 1/1 日 1/2 月 1/3 火 1/4 水 1/5 木 12/28 日木 12/29 月金 12/30 火土 12/31 水日 1/1 木月 1/2 金火 1/3 土水 1/4 日木 1/5 月金 12/28 月水 12/29 火木 12/30 水金 12/31 木土 1/1 金日 1/2 土月 1/3 日火 1/4 月水 1/5 火木 12/28 水月 12/29 木火 12/30 金水 12/31 土木 1/1 日金 1/2 月土 1/3 火日 1/4 水月 1/5 木火 12/28 木日 12/29 金月 12/30 土火 12/31 日水 1/1 月木 1/2 火金 1/3 水土 1/4 木日 1/5 金月 凡例 H26 実績 H28 実績仕事始め H27 実績 H29 予測 10km 以上の渋滞発生回数 ( 関東支社管内 ) 過去実績は事故等の影響を含みます 日付の網掛けは土日祝日です 解説 上り線は 休日最後の一日を自宅でゆっくり過ごそうとする方が多いため 例年 U ターンラッシュのピークは仕事始め 2 日前となる傾向にあります 1 月 4 日が仕事始めとなる年が多いことから 1 月 2 日の上り線は激しい渋滞となる年が多いのです また 元日はのんびり家で過ごす方が多く車の移動が少ないですが 1 月 2 日になると初売りや初詣など車での移動が活発となります そのため 1 月 2 日は上り線だけでなく 下り線でも多くの渋滞が発生します 4

6 CA 東京湾アクアライン年末年始渋滞状況 特に年始の渋滞に注意 アクアラインの渋滞は勾配が変化する箇所での速度低下が原因 上り ( 川崎 ) の例 1 川崎浮島 JCT 付近 進 向 2 海ほたる PA 付近 トンネル区間 5

7 本 速道路会社初! CA 東京湾アクアライン AI 渋滞予知 AI 渋滞予知の的中率は 90% 以上! 年末年始渋滞の特徴 ( 関東支社管内 ) その の天気や午前中の突発事象にも対応! 実証実験 NEXCO 東 本は NTT ドコモと共同で 本の 速道路会社では初めて 知能 (AI) を使って渋滞を予測する実証実験を開始 (H H まで ) AI 渋滞予知 は その の 統計を考慮するため 天候やイベント開催などによる突発的な渋滞発 についても的確に予測できます! 発生渋滞距離別の見逃し率見逃し率渋滞距離 AI 渋滞予知 渋滞予報カレンダー 15km 以上 0% 2% 10km 以上 1% 6% 5km 以上 3% 7% 渋滞予報カレンダー :NEXCO 東日本が過去の渋滞実績を基に作成 公開する渋滞予報見逃し率 : 見逃し回数( 渋滞は発生しないと予測したが 実際は発生した渋滞実績回数 ) / 全体渋滞実績回数 空振り率 : 空振り回数( 渋滞が発生すると予測したが 実際は発生しなかった渋滞予測回数 ) / 全体渋滞予測回数 予測渋滞距離別の空振り率見逃し率渋滞距離 AI 渋滞予知 渋滞予報カレンダー 15km 以上 0% 6% 10km 以上 0% 18% 5km 以上 6% 22% 6

8 本 速道路会社初! CA 東京湾アクアライン AI 渋滞予知 年末年始渋滞の特徴 ( 関東支社管内 ) 実証実験 AI 渋滞予知の予測は概ね実績に近いことを確認! アプリによるプッシュ通知配信 (2 予定 ) に向け表 法を検討中! 最 渋滞 の渋滞予測と実績の 較 時 曜 AI 渋滞予測 9 km 12 km 12 km 9 km ドラぷら上の表 5 km以上 10 km以上 10 km以上 5 km以上 渋滞予報カレンダー 10 km 5 km 5 km 15 km 5 km 10 km 実績 11.9 km 15.6 km 7.6 km 12.4 km 10.6 km 2 にはドラぷらアプリによる プッシュ通知配信を開始予定距離や時間帯の表 法について検討中 実績は速報値による 5 km以上の渋滞を対象

9 本 速道路会社初! CA 東京湾アクアライン AI 渋滞予知 AI 渋滞予知の予測は毎 14 時に配信! 年末年始渋滞の特徴 ( 関東支社管内 ) ヨル得を有効活 して 更津をおトクに満喫 & 渋滞回避! 実証実験 更津 JCT 川崎浮島 JCT までの所要時間 ( 平成 28 年休 平均 ) 毎日 14 時に更新 東京湾アクアライン上り線 ( 川崎方面 ) の渋滞の時間に木更津アウトレット & 木更津市内のお店では ショッピングやお食事がさらにおトクになるタイムサービスを開催中! 木更津をおトクに満喫した後に空いているアクアラインでのお帰りはいかがでしょうか 8

10 本 速道路会社初! CA 東京湾アクアライン AI 渋滞予知 NEXCO 東 本 HP のバナーからアクセスを! 年末年始渋滞の特徴 ( 関東支社管内 ) 実証実験 海ほたるで配布中のチラシの 次元バーコードからもアクセスできます NEXCO 東 本 HP( スマートフォン版 ) 実証実験のチラシ AI 渋滞予知の予測結果は NEXCO 東 本 HP のこちらのバナーからもアクセスできます

11 東京湾アクアライン AI渋滞予知 本 速道路会社 CA 初 実証 実験 ドラとらでもご案内しています 年末年始渋滞の特徴 関東支社管内 リアルタイム情報に吹き出しで表 中 AI渋滞予知の予測結果は NEXCO東 本HPのこちらの バナーからもアクセスできます

12 CA 東京湾アクアライン渋滞回避の ( 実践編 ) お出かけ前の旅 計画 渋滞予測をチェック! 混雑している時間 ルートを避けた分散利 の検討を! お出かけ先での帰宅前 AI 渋滞予知をチェック! 混雑している時間を避けた帰宅時間の調整を! AI 渋滞予知の予測結果はここをチェック! 毎日 14 時に更新 渋滞予測 AI 渋滞予知は実際の交通状況と異なる場合があります 必ず最新の交通情報をご確認ください 11

13 ( 参考 ) 渋滞を科学する 渋滞予報士 いつ どこで どのくらいの渋滞が発 するかを予測混雑している にち ルートを避けた分散利 を呼びかけて渋滞を減らすことが 的 渋滞予測の歴史 本道路公団時代の昭和 62 年度 (1987 年度 ) の年末年始から 渋滞予測の情報提供を開始 渋滞予測は活 していただかないと意味がない! 平成 19 年 (2007 年 )7 渋滞予報 が誕! 渋滞予測や渋滞対策の PR の 環として 渋滞予測に興味を持ってもらい どんどん活 していただくためにメディアなどにも積極的に露出 渋滞を科学する 渋滞予報士 ちなみに NEXCO 東 本関東 社交通技術課渋滞予報 外 敬祐 ( とやまけいすけ ) 学で都市 学を専攻後 平成 23 年 4 に NEXCO 東 本に 社 その後現場経験を積み 平成 28 年 7 に 5 代 渋滞予報 に就任 NEXCO 東 本には 4 社あり 平成 29 年の夏からは各 社に渋滞予報 がいます! ( 北海道 社 東北 社 関東 社 新潟 社 ) 12

14 間の流れ( 参考 ) 渋滞の予測方法 過去 3 年分の実際に起こった渋滞をもとに予測! 条件が異なるため過去のデータはそのままでは使えない! 渋滞予測の 法 重ね合わせ法のイメージ 渋滞雑学 渋滞を表す三 形の読み取り 過去 3 年分の渋滞実績を重ねる その際 事故などの交通障害や気象の影響など 1 つ 1 つの渋滞を評価 渋滞発生時刻進行方向時ピーク時刻 渋滞解消時刻 渋滞地点 最大渋滞長 延べ渋滞時間 さらに 曜 配列の影響 ( 連休パターンの違い 祝 の 曜 と普通の 曜 ) 予測結果 道路状況の変化 ( 例 : 新規開通 付加 線の新設など ) 料 体系の変化 ( 例 :ETC 割引 シームレス料 の導 ) 周辺イベントの開催状況 ( 潮 の影響も ) などを考慮 13

これらのご要望などを踏まえ 本技術を開発しました 本技術により渋滞予知の精度は大幅に向上し 渋滞があると予測した時間帯において 所要時間の誤差が30 分以上となる時間帯の割合が 従来の渋滞予報カレンダー 7 の8.2% に対して0.8% 20 分以上となる割合が26% に対して6.7% となり また

これらのご要望などを踏まえ 本技術を開発しました 本技術により渋滞予知の精度は大幅に向上し 渋滞があると予測した時間帯において 所要時間の誤差が30 分以上となる時間帯の割合が 従来の渋滞予報カレンダー 7 の8.2% に対して0.8% 20 分以上となる割合が26% に対して6.7% となり また 2018 年 12 月 21 日東日本高速道路株式会社株式会社 N T T ドコモ 東京湾アクアラインの AI 渋滞予知 が 30 分ごとの通過所要時間提供へ ~ 当日の人出から交通需要を予測する世界初の技術により新たな実証実験開始 ~ 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 東京湾アクアライン ( 以下 アクアライン ) で実証実験中の

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