高速道路内の事故や故障車のような交通異常は交通管理者にとって重大な課題の一つである。従来研究では、車両感知器を用いて、定点観測された交通量の変化から交通異常を検知する手法が主流であったが、交通異常の発生位置の特定ができない問題があった。この問題に対して、本稿では、ETC2.0プローブデータを利用した交通異常検知アルゴリズムを提案する。本アルゴリズムでは、渋滞先頭において、低速状態から高速状態になるまでに要する距離を特徴量として、統計的異常検知を行うことで、適合率94.3%、再現率89.2%の精度を得られた。
