第 66 回土木計画学研究発表会・講演集

スマホプローブによる交通状態推定と車両制御への活用
入江 喜朗 1・浅尾 啓明 2・石原 雅晃 3・望月 祐洋 4・西田 純二 5
1 非会員

トヨタ自動車株式会社 自動運転・先進安全開発部 (〒102-0074 東京都千代田区九段南 2-3-18 )E-mail: yoshiaki_irie@mail.toyota.co.jp (Corresponding Author)
2 非会員

株式会社ナレッジアーク研究所 (〒550-0002 大阪市西区江戸堀 1-24-2)
E-mail: asao@karn.asia

3 正会員

4 非会員

阪神高速道路株式会社 (〒530-0005 大阪市北区中之島 3−2−4)
E-mail: masaaki-ishihara@hanshin-exp.co.jp

5 フェロー会員

株式会社 社会システム総合研究所 (〒550-0002 大阪市西区江戸堀 1-22-4)
E-mail: moma@jriss.jp
株式会社 社会システム総合研究所 (〒550-0002 大阪市西区江戸堀 1-22-4)
E-mail: nishida@jriss.jp

近年，スマホやプローブカーなどの普及により，移動車両データやその周辺情報を集めることができるようになってきた．従来はトラカンなどの位置固定の状態観測しかできなかったものが，移動体そのものをエッジデバイスとした時系列データを収集することで，道路全体の動的な交通状態をリアルタイムに推定することが可能になってきている．これらのデータを ADAS 車両や自動運転車両に取り込み，個々の車両の挙動改善によって交通流を効果的に制御することで，車両の安全性向上のみならず交通全体を考えた交通流の実現が期待できる．黎明期である現在は，プローブ車両数，通信コストの問題などプローブ情報収集における課題はあるものの，技術的には具現化できる環境は整ってきている．本稿では現在のスマホプローブを使った渋滞状況の推定精度を検証し，それをもとにした車両制御とその効果について考察，加えて将来に向けた発展可能性について検証する．

Key Words : Probe Car, Smartphone Probe, V2N, Traffic Condition Estimation, Connected Car, Vehicle
Control, Traffic Control, ADAS, Autonomous vehicle, Automated vehicle

1. はじめに実運用に向けた取り組みも加速している．また車両制御の分野では，このプローブ情報を車両制御性能向上に役

従来，交通情報は道路上に設置された固定デバイスか立てることも検討している．車両制御にこれらの交通状ら得ていたが，現在は車両から直接，リアルタイムに収況データを活用できれば，個々の車両の安心・安全の向集できるようになってきた．スマートフォン（以下スマ上のみならず，効果的な交通流制御にも繋がる．

ホ）の普及，及び搭載されるアプリの利用拡大に伴い，

本稿では，交通状況を把握するうえでのスマホプロー

既往の車載カーナビ車両以上に多くのデータがプローブ

ブの特徴とその限界について考察するとともに，それを活用した車両制御の可能性や V2N（Vehicle to Network）情報として集積されるようになった．交通分野での研究もこれまで数多く行われ，ETC2.0 での一般向け試行運の役割について考察する．第 2 章では，スマホプローブの特徴と仕組みを，第 3 章では，阪神高速道路において用も実施しつつスマホプローブの精度検証を行った事例
や 1)，諸外国にも見られる信号制御への応用検証 2) などから，プローブ情報は交通状況を知るために有効だと知

実際の交通状況との比較検証を行った結果について記載
する．第 4 章ではそのスマホプローブ活用により車両制られている．従前より民間プローブ情報の道路交通情報御範囲の拡大の可能性を考察，第 5 章では将来におけるへの活用に提言はあり ，実際にプローブ情報を活用し展開や課題について言及する．

3)

た道路交通情報サービスの実証実験 も開始されるなど，
4)1

第 66 回土木計画学研究発表会・講演集

2. スマホプローブによる交通状態推定を扱う上で留意すべき点である．次いで走行する車両側に処理データをフィードバックする場合において，サー(1) 現在の交通情報とその限界

バ側の処理速度とデータが往復するネットワークの速度

従来，交通観測デバイスは道路管理者等が道路設備とが情報鮮度に影響するため，情報の正確さと共にレスポして構築してきたもので，特に都市部の高速道路においンスの速さが課題となる点である．ては多くのデバイスが整備され，設置された道路上のデ

本稿では次章以降，渋滞及び渋滞末尾を例題に議論をータは確実に把握できる．一方，道路上の固定デバイス進める．最初にサーバ上のプローブデータ処理について

では設置のない道路区間の情報取得は難しく，区間の所要時間情報等は推計値となり，正確な情報が取得できな

簡単に解説する．アルゴリズムでは，独自で設定した最小道路区間単位（リンク）毎に常時，数秒間の GNSSい．このため，設置地点の範囲外に渋滞の先頭や末尾が（Global Navigation Satellite System）計測による時系列デーあるとき，渋滞情報は，観測デバイスが代表する道路区タを元に車両速度をリアルタイムに推定し，定期周期間ごとに提供されるといった限界がある．またデバイス（配信インターバル）で情報を更新する．本稿で検討にからデータを交通情報センターに集約し，正確な道路交通情報として加工し提供するため，提供までに一定の遅用いたデータは，サーバと車両間の通信周期（定期周期）は 30 秒とした．またプローブを取得してからサーバ内延時間が存在する（図-1）．

部処理に要する時間は，平均 15 秒程度（クラウドサーバ演算周期）である．ここで推定システムにおける渋滞(2) スマホプローブの仕組みと渋滞末尾を定義する．渋滞は絶対速度を基準に判定す

プローブデータとは，道路上を走行する車両をエッジるものではなく，渋滞がない時間帯の速度との独自で定デバイスとして，リアルタイムに各種データを収集する義した比率で定義する．また，後続車両にとって重要なもので，現在の主たる収集データは位置情報である．定情報である渋滞末尾車両の推定は，ある渋滞車群がある期的に送られる時系列データをクラウドサーバに蓄積し， ときに，その後続の車両が所定距離において所定の速度
その情報から専用アルゴリズムで交通状態を解析し配信

変化があった場合と定義する 5)．

する（図-2）．データが少ない場合には，過去データから推定するアルゴリズムを併用して導き出している．ス(3) 本研究の位置づけ

マホプローブとは，このうち主にスマホから得られるもa) スマホプローブを用いた交通状態推定結果の検証

ので，他の車載センサ等から得られるデータと比較して既に車載デバイスから取得したプローブデータを用い現時点では最も大きな情報源となっている．

た交通状態推定の検討は進められている 6) 7) 8) 9)．これら

十分な情報量を確保できていない場合，推定された交は，車両の挙動情報を直接取得できるため，特定区間の通情報が誤ったものとなる恐れがあり，プローブデータ一部の車両のプローブデータから交通状態を推定可能である．しかし現時点では走行車両に占めるデータ取得対象車両の割合が小さいため推定精度が十分でない．またサンプリング車両が平均的走行をしていない場合は交通状態を正しく反映できない課題がある．一方，乗車者の所有するデバイスから取得したプローブデータとして，携帯電話やスマホの位置情報から取得したプローブデー
タを用いた交通分析 10) 11) も行われている．これらのデー
タは，車両以外の移動データも含むため，事前の処理が必要であるが，データ数の増加が期待できる．そこで，

図-1 路上固定デバイスによる交通情報提供

これらのデータから推定された交通状態が実際に生じた交通状態との整合性について検証を行った．
b) スマホプローブの普及による期待スマホプローブの優位性は，特定の地点ではなく車両が走行する全ての道路が対象となるため，区間所要時間を正確に計測できる点，渋滞の先頭や末尾の位置の検出が可能となる点である．今後データ量は充実し，通信やサーバインフラが向上することで処理速度も高まると予測する．

図-2 プローブによる交通情報提供

本稿では，V2Nでのスマホプローブの活用に期待が高2

第 66 回土木計画学研究発表会・講演集

いと考え，現時点で想定される車両制御への活用の可能性と，その中での V2N の役割について整理する．

9時台

交通密度（台/h）140

次章において，現時点のデータの正確性，リアルタイ
ム性を実際の交通状況と比較しながら検証した結果を記す．

120
100

80
60
40
20

3. 阪神高速での実例検証

23:00

22:00

21:00

20:00

19:00

18:00

17:00

16:00

15:00

14:00

13:00

12:00

11:00

9:0010:00

8:00

7:00

6:00

5:00

4:00

3:00

2:00

1:00

0:00

0

図-3 2021 年 6 月 24 日における交通密度推移(1) 観測の概要

速度(km/h)：3車線平均

80.0

交通への影響が大きく，推定結果に応じた情報提供等
70.0

で改善の可能性がある交通渋滞について，TomTom 社提供のスマホプローブ情報，及び渋滞末尾情報などの提供

60.0

サービスによる推定結果 と，車両検知器（トラカン）
12)

50.0

やカメラ映像による観測データを比較することで精度を検証した．

40.0

2021年度・平日(5時-21時)
池田線上 0.1KP地点（1時間集計）
●16時台
×09時台

検証対象箇所として，トラカンによる交通状態を定常的に取得でき，渋滞等の交通事象が発生しやすい都市高速道路（阪神高速 11 号池田線上り，1 号環状線合流部付

30.0

20.0

近）を選定した．ビデオカメラで対象地点を撮影し，カメラ画像から目視で決定した渋滞末尾位置と，スマホプ

10.0

ローブを用いた推定アルゴリズムによる渋滞末尾位置を比較した．具体的には 2021 年 6 月 24 日（木），カメラ

0.0

6/24 9時台

交通量(台)：3車線合計
0500

1000

1500

2000

2500

30003500

図-4 2021 年度における平日・日中の速度・交通量分布

は阪神高速道路㈱社屋内に 2 台設置し，11 号池田線が 1号環状線と合流し混雑状態が頻発する池田線上り 0.1KP（キロポスト）地点と，やや上流のカーブ出口付近0.1（0.5KP 地点）を撮影することで，合流部から延伸するKP

0.5

渋滞末尾を目視により確認した．尚，渋滞末尾の判断は，KP映像から渋滞群の末尾車両であると目視により一般的に判断できるものとした．トラカンデータからも，朝（9時 30 分前後）と夕方（16 時台）に顕著な渋滞の延伸が確認されたが，交通密度が上昇し渋滞が延伸し始める 9時台を対象とした（図-3）．速度と交通量の分布から見ても（図-4）この時間帯の走行台数が約 3 千台/時間のほぼ臨界状態にあり，速度が低下していることがわかる．
スマホプローブ推定からは当該エリアを含む 500 メー
図-5 検証箇所の概要

トル程度の区間（図-5 中 A→B／赤枠はカメラ撮影範囲）を対象としてデータ抽出を行い，その渋滞状況を図示し9:40－

み表示される．縦軸が時間となり下から上へ推移し，横軸は距離を表し，渋滞は右端（B 地点）から延伸してくる形で表現される．映像から目視により 10 秒単位で渋km/h

Time(JST)たものが図-6 である．図には渋滞と判定されたリンクの9:30－

滞末尾位置を特定し，スマホプローブ推定により図示されたグラフに重ねてプロットすることで，実際の交通状
況とスマホプローブ推定の乖離の検証を試みた．当該区
間は 3 車線あり，目視による渋滞末尾の判断は最も右側

9:20－
Distance(m)（青点が目視による渋滞末尾）の車線のみで行い，スマホプローブ推定においては全車線を統合して解析している点には留意が必要である．渋図-6 可視化されたプローブ情報 vs 目視3第 66 回土木計画学研究発表会・講演集

滞が延びてきた当初の延伸過程については概ね合致した

池田線上り 0.1KP地点

ものの，末尾位置が目視とは異なること，渋滞が継続す

平日 9:15～9:45
5分毎 3車線合計 交通量（台）10%るにつれ乖離が顕著になることが確認された．
(2) サンプルデータの検証

6%

検証を進めるにあたり，対象とした 2021 年 6 月 24 日
9:30 前後の交通状況が，他日に比較して特異なデータと4%なっていないことを 1 年分のトラカンデータから確認し2%た（図-7）．

09:15
09:20
09:25
09:30
09:35
09:40
09:45

交通量
（3車線合計）
239
256
233
240
224
253
252

平均242

2021/6/24

8%

0%
80台 100台 120台 140台 160台 180台 200台 220台 240台 260台 280台

またトラカンによる実測結果とスマホプローブからの図-7 2021 年度 平日 9:30 前後の交通量分布データによる推定結果との乖離性を検証，当該日同一地点（0.1KP 地点）で両者の 5 分単位の平均速度を取得し相関係数：

0.9094

相関を散布図に示す（図-8）．相関係数は 5～21 時では0.94，24 時間では 0.91 となり強い正の相関がある．更にスマホプローブ(km/h)
90.0
80.0

同データを時系列でグラフ化すると，全体としてスマホ70.0

プローブ推定の速度が高く，夜間は乖離が大きく，日中60.0（特に夕方の混雑時）には近似していることがわかる
50.0（図-9）．これはデータの件数が少ない場合にスマホプ
ローブ推定では統計からの予測値等も加味しているため40.0である ．
1)

30.0

一方，同日の全走行車両のうちスマホプローブ推定で20.0捕捉しているデータ量についても検証した結果，15 分毎の平均プローブ率は約 17%であることを確認した（図10.0

トラカンデータ-10）．常に一定以上のプローブデータがあり，特に日0.00.0

中の交通状況について高精度で把握できているものの，10.020.0

30.0

40.0

50.0

60.0

70.0

90.0
(km/h)

80.0

図-8 2021 年 6 月 24 日の速度分布（24 時間/5 分毎）

実際の映像と比較した際には，渋滞が継続するにつれ乖離が生じる点については，大きく二つの要因が考えられる．一つには解析が地図におけるリンク単位で行われ，90.0且つ車線単位の把握ではないため，地点によっては粒度が粗いことである．もう一点は，データ更新が 30 秒単80.0
70.0

60.0位で行われるため，10 秒もあれば数十メートルも延伸50.0するケースのある渋滞に対応できていない点である．ま40.0

た映像内のみでの判断では，渋滞途中で偶然に車間距離30.0が開いた状況であっても，渋滞が解消したと錯覚すると20.0

いった目視における感覚的なずれも影響する．

10.0

データの粒度といった技術的な問題点は，既に解決さスマホプローブ

トラカンデータ

0.0
23:20
22:30
21:40
20:50
20:00
19:10
18:20
17:30
16:40
15:50
15:00
14:10
13:20
12:30
11:40
10:50
10:00
9:10
8:20
7:30
6:40
5:50
5:00
4:10
3:20
2:30
1:40
0:50
0:00

れつつあるものもあり，収集量や蓄積量が増すことで精図-9 2021 年 6 月 24 日の速度分布（推移比較）度は上がることが期待される．
(3) V2N での実現性
V2Nの課題としてプローブ数と通信やデータ処理によ900台る遅延があり，これを解決するには多額の初期投資や運600台

トラカン

800台

スマホプローブ

混入率

24%

700台
18%

500台

用費用を要する．現実的に社会実装を考えるときにはこ

400台

12%

300台

れらの費用低減は重要である．そのために運用費用の一6%200台要因であるサーバ処理，通信量の負荷は抑えたいが，性

100台

図-10 2021 年 6 月 24 日のプローブデータ量スさせて，その時代にあった実現機能とそれを実現する
4

23:00

22:00

21:00

20:00

19:00

18:00

17:00

16:00

15:00

14:00

13:00

12:00

11:00

9:00

10:00

8:00

7:00

6:00

5:00

4:00

3:00

化する．そこで投入台数，運用費用，要求性能をバラン

2:00

0:00

0%

1:00

0台

能はそれとのトレードオフとなるため，鮮度，精度は悪第 66 回土木計画学研究発表会・講演集

システム要求性能を明確にすべきである．やみくもに処
理速度を上げても，プローブ数が増えなければ，データのデータにおける実際の渋滞を目視観測したとき，その渋滞末尾車両の動きはサンプリング間隔の 7 秒間でも数の精度向上は難しく，逆にプローブ数が増えればデータ十メートルの動きがあることがわかった．つまり現在の処理増による遅延や費用負担もあり，要求する性能に見スマホプローブによる観測周期では不十分で渋滞末尾車合った台数なり，通信周期を考える必要がある．

両の正確な動きを捉えることはできない．渋滞末尾位置

以上の議論では，スマホデータを用いた交通流の推定の変化速度，位置精度誤差を考えると，V2Nデータを数精度の能力を示した．以降ではスマホプローブ活用によ

十ミリ秒から数百ミリ秒のリアルタイム性が求められる車両制御に適用することは難しい．現在の V2N データ

り車両制御範囲の拡大の可能性を考察する．

は，自律センサでは把握できない遠方情報を必要とする機能に用いることが妥当である．これは先読みを用いて運転計画を生成して用いる ADAS（Advanced Driver-Assis-

4. V2N データの車両制御への活用

tance Systems）や自動運転車両，ドライバーに対する情
本稿執筆時点において，運用費用も考慮し商品として報付与といった使い方が適切であることを示している．

現実的な性能を考えれば，データ収集及び処理には分単位の遅延が生じる．実際の現象を車両でセンシング，所(2) V2N の車両制御活用例
ここで V2N 情報を車両のリアルタイム制御に使った定時間車両に蓄積した後にサーバへ送信し，データ処理をするプロセスを考えると 1 分以上は必要である．
今回のサンプルデータは阪神高速道路のある 1 日を取場合を考察してみる．混雑している道路において車間距離を交通状態に応じて適応的に制御する ACC （Adaptive

り出した時の渋滞状況であるが，このデータは一般的なCruise Control ）をベースとした制御を想定する．ある渋交通状態と考えてよいことは前述の通りである．ここで滞が存在し，それを V2N データとしてプローブ車両が検知，その情報に基づいて後続する車両が ACC を用い

この同日同時刻の阪神高速道路におけるスマホプローブによる交通状態推定結果を V2N の車両制御に活用するて減速するシーンを想定する．現在の V2N データの精ことを考察する．尚，位置データを取得する場合，それが車載 GNSS システムであってもスマホの GNSS システ

度では，ACC 性能として許容する減速度誤差を超えたムであっても，デバイスによる精度や補正方法に差はあ想像できる．先読み制御として高速道路制限速度から軽るものの，課題は基本的には同じであると考えてよい．

い減速度で減速する場合，許容誤差は±百メートル程度減速度になってしまい，不快な減速をしてしまうことがであるが，スマホプローブで検出できる精度は，サンプ(1) V2N の車両制御への活用
現在の車両制御システムは自律センサでセンシングでリング時間と交通流変化速度を考えても数百メートルの誤差をもつ（図-11）．それゆえこの V2N データに頼っきる範囲の情報に基づいて車両制御を行う．クラウドサた制御で実現できる減速度は許容できるものではない．

ーバによる広範囲のデータ利用ができるコネクテッドシ
ステムにより自律センサ検知範囲外の情報を活用できるようになり，先読みした制御を実現できる．これは遠方の情報を用いて運転計画をつくることが可能となることを意味する．前章で議論してきた阪神高速道路の場合，位置情報を有効にしているスマホプローブ率は全車両の約 17%であった．この時間の走行台数は約 3千台/時間で，ほぼ臨界状態にあり，本稿が目的とする検討状況として妥当である．この場合プローブ情報を得られる台数は約5 百台/時間となり，同一進行方向の道路単位でみれば平図-11

ACC に V2N を適用したときの課題

均約７秒サンプリングとなり，理論上0.07Hz以上の交通現時点の V2N の能力を考えたとき，この情報では車流の振る舞いは捉えられないことになる．しかしながら実際の交通流はそれ以上の高周波成分を含んだ挙動を示両を直接制御することは難しいことがわかった．しかしながら V2N 情報により先読みを行い，渋滞末尾などにしており，プローブ数から正確なセンシングはできない

近づきそうなときは，事前に車間を広めに確保する等のことがわかる．
V2Nデータを直接車両制御に用いるためには，プロー措置を講じることはできる．自律センサ認識範囲外で
V2Nデータによる先読み車両制御を行うことで，車間拡ブによるサンプリング時間やシステムにおける遅延時間

大や車線変更といった車両の動かし方によりドライバー

が交通流の現象の動きを十分に下回る必要がある．前章に安心を提供するような活用例がふさわしい．
5

第 66 回土木計画学研究発表会・講演集

つまり V2N では安全性を保障した制御を行うことは代にあった技術を見極めてアジャイルに技術を採用して難しいが，一方で安心感は創出できる．自律センサで安全性を担保しながら，V2Nで効果的に安心感も確保したいける仕組みを作ることが重要であり，そのためには車両側も OTA（Over the Air）によりソフトウェアを任意に設計ができる．自動運転はこれからの技術であるが，そアップデートできる準備を進め，いつでもフレキシブルの普及においてはドライバーに安心感を提供することがな対応ができる仕組み作りが重要である．

重要であり，V2N はこれに貢献するものと考える．
(3) 全体最適を目指した交通流最適制御
プローブデータは広範囲の情報を入手できることから，

V2 I / V2V

自律センサ

V2N

自律センサだけでは実現できない全体最適を考えた交通流制御を実現できる 13)．これは個々の車両の行動最適化
でなく，交通全体の動きを捉え，渋滞を極力抑制し，効図-12 各デバイスの検知範囲イメージ率的な交通流を実現する交通全体の制御を行うものである．全体を考えた最適な交通流を作るために個々の車両(1) V2N の利用範囲の拡大の速度制御及び車線利用率まで含めて全体最適となる流

スマホプローブの位置情報の精度，時間情報の鮮度の問題で制約があることを示したが，ここで今後の V2Nれを実現するものである．
過去，車両制御による交通流の改善は様々検討されて，マクロな交通流とミクロな車両動作との因の可能性について簡単に記載する．
V2N の位置精度は，GNSS 計測による位置取得精度，果関係が明らかでなく，最適な交通流を生成する車両制計算処理における分解能に大別できる．前者は GNSS 精御の在り方が解っていない．今後これらのプローブデー度に依存するが，特に都市高速では遮蔽物による遮断，タがより詳細に取得できるようになることで，更なる交遮音壁によるマルチパスなどによりその精度は決して十通の現象解析や交通流最適化の技術開発の進展を期待し分ではない．一方，後者はサーバ処理における計算負荷たい．の問題であり，分解能をあげれば負荷が大きくなる課題

きたが14) 15)がある．
時間的鮮度に関しては，プローブ数（割合），通信周

5. 車両制御における V2N の役割り

期，サーバ処理時間に依存する．プローブ数は全体交通量に占める割合であり，この割合が小さくなれば，観測現時点ではスマホは既に 100%近くに普及しているも機会が減り，かつ特定の車両挙動に影響されやすくなる．のの，今回のスマホデータを用いた検証ではそのプローブ率は約 17%にとどまっている．これは収集データが特通信周期を小さくすれば通信コストがかかるため，費用の点からはできるだけ通信周期を大きくしたい．サーバ

定のスマホのみを対象としたデータであることに加えて， 処理時間の影響は通信周期のそれに比べたら影響は小さ
位置情報取得を許可していないスマホが多数あるためである．スマホをプローブとして活用し，プローブ数を増く，検討すべきは通信周期である．V2Nの今後の技術的進展次第では，V2Nが V2IやV2Vの代替として使用できやして更に性能向上を図るには，技術的施策でなくビジる可能性もあり，その動向には注目したい．

ネスの新たな枠組みやビジネスモデルの構築が必要となる．

(2) 自動運転を見据えた車線単位の位置情報

以上の議論から V2N 情報は，高精度，高鮮度が要求

自動運転になると自車位置特定は道路単位でなく車線されない広域でのマクロな状態を把握する活用が望ましいことがわかる（図-12）．つまり V2N 情報は交通流を単位の情報が望まれる．現在でもナビゲーションの地図最適化するといったような交通流制御や運転計画生成に状態やインシデントの位置特定はある程度の精度で実現用いることが妥当であり，個々の車両制御の情報ソースできている．この状況にスマホプローブを加えることでには自律センサをベースに死角となるようなところにはV2I（Vehicle to Infra-structure）や V2V（Vehicle to Vehicle）のプローブ数量は確保できるものの，車線単位の位置特定を用いたマップマッチング技術により道路単位での交通活用が考えられる．ただ V2I はインフラ設置に物理的，の精度実現には至らない．
一方，車両の GNSS 位置情報と車載カメラ認識による法律的な面などの制約があり，V2Vはユーザの費用負担

線種や交通標識情報を高精度地図と照合することで，自も増えることから，急速な普及は難しい．他方，V2Nは車が走行している車線の判別が可能である．各車両がそ今後も関連技術の発展が期待でき，今後もその性能は向の情報をサーバに送信することでサーバ上に車線単位の上していくであろう．採用技術の選定にあたっては，時交通情報データベースを生成できる．高精度地図につい6

第 66 回土木計画学研究発表会・講演集ては車両に搭載する方式とサーバ上に配置する方式が考用できるものと考える．

えられるが，現時点では高価な高精度地図は十分に普及より良い未来の交通社会構築のために，自動車業界はしていないことから，多数の車両から送信されるスマホ

交通工学の知見を採り入れていくこと，交通業界は自動プローブ情報の位置，速度の挙動解析を通じて，少数の車業界の知見を採り入れていくことで，自動運転をベー

高精度地図搭載車両のデータの信頼性の向上や車線単位スとした交通システムの発展，ひいてはよりよい社会の交通情報データベースの充実化につながるものと考えら発展に寄与するものと信じる．従来の形態にとらわれずれる．に改革を進めることで，より国民に便利で安価なシステ

高速道路の出口や分岐といった目的地を特定した渋滞ムを提供できる．今後これらが発展することを期待するを除けば，車線単位で渋滞が発生することは少ないが，とともに我々自身もそれに貢献していきたい所存である．

インシデントは車線毎に発生するために車線ごとの交通情報は有用であり，将来的には車線を考慮した運行計画

謝辞：本研究の遂行にあたり TomTom 社より交通情報サにも利用できる．

ービスのデータ提供及び解析作業に一部ご協力を頂いた．
ここに記して深く謝意を表する．

6. まとめ

参考文献
1)

本稿では，スマホプローブを用いた阪神高速道路の交通状態推定の性能を検証した．渋滞末尾車両に着目し，その車両の実際の動きとスマホプローブから推定した動2)きを比較して，その推定精度を検証した結果，現在のスマホプローブ情報を直接に車両制御に利用するのは困難3)であるとの結論を得た．一方で安心感の創出など間接的に V2N 情報を活用することで，自動運転の普及には貢4)献できるものと考える．

藤木昂, 古城貴彦, 奥野彰大, 岩瀬晃啓, 片岡裕子, 今代稔, 吉田龍一, 望月祐洋, 西田純二, 水野真由己：一般
道を含む所要時間提供方法について — TomTom 交通
情報の活用可能性—（第 19 回 ITS シンポジウム 2021）
関達也, 島津利行, 和智誠, 榊原肇, 大口敬：プローブ
情報を活用した信号制御の見直しについて（交通工学論文集 第 8 巻 第 1 号 pp.31-38 2022.1）
渋滞はもっと緩和できる（Wedge2018 年 10 月号）
https://wedge.ismedia.jp/articles/-/14257?page=3
VICS センターホームページ：カーナビへのプローブ
情報活用サービスの実証実験

https://www.vics.or.jp/everyone/special/action/

また将来の自動運転のためには，道路単位でなく車線

5)単位での位置情報把握ができるようになることが必要となってくるが，これらも車載カメラや地図とのフュージョンにより実現が可能である．それにより交通流を効果

Maarten Clements, TomTom, Nick Cohn, TomTom: Realtime safety alerts for severe weather and jam tails, ETC
Conference Papers 2016

https://aetransport.org/past-etc-papers/conference-papers2016?abstractId=4926&state=b的に制御することができ，渋滞低減や最適ルートの提供

横田孝義：プローブカーによる交通情報予測と推定，
人工知能学会誌，22 巻 2 号，pp.523-528，2007.
ネクティッドカーの技術に交通工学の知見を導入してい7) 三輪富生，山本俊行，竹下知範，森川高行：プロー
ブカーの速度情報を用いた動的 OD 交通量の推定可くことが必須である．しかしながら自動車メーカやシス能性に関する研究，土木学会論文集 D，64 巻 2 号，テムインテグレータは，交通工学に深い経験や見識がな
pp.252-265，2008.
い．一方で，道路管理者を始めとする交通業界は，自動8) 瀬尾亨，日下部貴彦，朝倉康夫：車間距離を計測す車が持つ最新技術を活用しきれていない．これは技術的るプローブカーを前提とした交通状態の推定手法，
土木学会論文集 D3，69 巻 5 号，pp. I_809-I_818，
な課題というよりも，この分野で業界間の水平分業体制
2013.
ができていないことが問題であり，ビジネスの仕組みを
9) 和田健太郎，小林桂子，桑原雅夫：プローブ車両軌
変えれば改善が期待できる．
跡データのみを用いた交通の量的把握，生産研究，今回取り上げたスマホ活用を鑑みても，その技術は有67 巻 2 号，pp.143-147，2015.
用であり，スマホの普及や今後の技術的発展を考えれば， 10) 三谷卓摩，羽藤英二：プローブデータの OD 旅行時間に着目した交通予報配信に関する研究，土木計画より良いシステムの構築が期待できる．エッジデバイス
学研究・講演集，Vol.31，pp.208-211，2005.
は，設置や保守に費用がかかる位置固定のセンシングデ
11) 太田恒平，大重俊輔，矢部努，今井龍一，井星雄
バイスに変わって性能面，費用面で大きな利点があり，
貴：携帯カーナビのプローブ交通情報を活用した道
路交通分析，土木計画学研究・講演集，土木学会，
スマホやプローブカーの活用により安価で，高精度，広Vol.47，pp.1-12，2013.
範囲，高鮮度な情報を取得することができるようになる．
12) Beedham, M: Helping drivers 'see' further with Jam Tail
これらのデータは高精度な交通情報のみならず，車両制Warnings (Sep 02, 2022)6)などが可能となる．これらの実現には自動運転技術やコ御での利用により最適な交通の実現を可能とするものでhttps://www.tomtom.com/blog/automated-driving/jam-tailwarnings/

あり，今後は既存の固定デバイスに変わって積極的に活7第 66 回土木計画学研究発表会・講演集

15) 石川翔太：交通渋滞抑制に向けた 協調型の自動運転に関する研究 2019 年 1 月13) Y.Irie, D. Akasaka: The Study of Connected System Specification forTraffic Flow Control with Effective Lane Utilization: International Journal of Automotive Engineering, 2022 Volume 13 Issue 3 Pages 132138
14) 飯田克弘，淺田真敬，多田昌裕，筑後智弘，西田将之，安時亨，澤田英郎：ACC 車両が混在する高密度
交通流の挙動と運転者挙動への影響，交通工学論文集, 第 5 巻, 第 2 号(特集号 A) , pp.A_80 - A_89, 2019.2

https://opac.ll.chiba-u.jp/da/curator/106404/TLA_0301.pdf(Received September 27, 20022)(Accepted September 30, 2022)

STUDY OF SMARTPHONE PROBE-BASED ESTIMATION FOR TRAFFICCONDITIONS AND APPLICATION TO VEHICLE CONTROLYoshiaki IRIE, Hiroaki ASAO, Masaaki ISHIHARA, Masahiro MOCHIZUKI and JunjiNISHIDA8