ETC2.0 データを活用したNeural Network モデルによる所要時間提供情報の精度向上

抄録

阪神高速道路では、車両検知器を用いて走行速度を推定し、道路情報板によりお客さまに所要時間情報を提供している。所要時間情報の信頼性に対するお客さまからの期待は高く、提供情報の精度向上は重要な課題である。 一方で、ETC2.0 の普及により個別車両の実走行データが利用可能となっている。本稿では、ETC データを用いて、所要時間提供情報の誤差が実態的にどのようなものであるかを明らかにする。その上で、所要時間推定における誤差を少なくするために人工知能（AI）の一分野である機械学習の適用を試みる。 機械学習の手法として Neural Network（以下 NN と呼ぶ）を用いた所要時間推定の改善モデルを本稿では提案し、その効果の検証結果と、今後の実装に向けた課題と検討の方向性について報告する。