災害時における民間プローブの活用可能性－能登半島地震の交通分析からの考察－
西田 純二 1・望月 祐洋 2・大西 正光 3・水野 真由己 4・丸山佳子 5・小林 潔司 6
1 フェロー会員

2 非会員㈱社会システム総合研究所（〒550-0002 大阪府大阪市西区江戸堀 1-22-4）
E-mail:nishida@jriss.jp㈱ナレッジアーク研究所（〒550-0002

大阪府大阪市西区江戸堀１丁目 24-2）

E-mail:moma@karn.asia
3 正会員

4

5

京都大学大学院工学研究科（〒615-8540 京都市西京区京都大学桂 C クラスター）
E-mail: onishi.masamitsu.7e@kyoto-u.ac.jp

非会員

非会員

TomTom（〒140-0001 東京都品川区北品川 4-7-35 御殿山トラストタワー16 階）
E-mail: mayumi.mizuno@tomtom.com
公益財団法人日本道路交通情報センタ（〒102-0072 東京都千代田区飯田橋 1-5-10）
E-mail:y-maruyama@office.jartic.or.jp

6 名誉会員

京都大学経営管理大学院（〒606-8501 京都市左京区吉田本町）
E-mail: kobayashi.kiyoshi.6n@kyoto-u.jp

近年スマートフォンの普及やコネクティッド・カーの増加により，民間プローブの品質が向上している．
本研究は 2024 年 1 月 1 日に発生した能登半島地震における分析に基づき，民間プローブの特性・精度等について検証を行い，災害時における民間プローブのメリットと活用可能性を提示することを目的としている．能登半島地震は発災後，被害全容の把握は翌日以降に持ち越すこととなったが，リアルタイム・プ
ローブデータを活用すれば，発災直後からすぐに被災地の道路交通の状況把握が可能となる．震災復興フ
ェーズにおいても通行可能区間の判定や渋滞区間の判定等に有効に活用できる．本研究では民間プローブ
情報の中でも TomTom 社が提供するリアルタイム交通情報に着目し，その特性の分析と活用可能性の検討を行うものである．

Key Words: 交通現象分析，空間情報，ビッグデータ，情報通信技術，大規模災害

1. はじめに続性を有していない．本論文では最初に，民間プローブ
データを各種の公的交通情報と比較してその特性につい

近年，スマートフォンの普及やコネクティッド・カーの増加にともない，車両の GNSS（GPS）位置情報等をて論じ，次に民間プローブの中でも，主にスマートフォ

用いた民間が提供するプローブデータの精度が向上しつつある．道路管理者が運用する路側 CCTV やトラフィーからのデータを用いた車両プローブの特性を比較した．
次に TomTom 交通情報を用いた能登半島地震発災後

ック・カウンタ（以下「トラカン」と略す），ETC2.0の分析結果から，1）災害時における強靭性，2）通行不等の交通観測インフラと比較し，民間プローブはサービ

能・スタック区間の推定，3）即時性，4）提供情報の粒

スの空間的連続性，時間的連続性，リアルタイム性等に度，等に関する検討を行った．最後に，これらの分析結

ンの位置情報を用いたサービスと，コネクティッド・カ

おいて，優れた特性を有している．CCTV やトラカンは， 果に基づいて災害時等における民間プローブデータ活用設置されている道路区間の道路交通の全数を計測し，正における展望と課題をまとめた．

確に交通状況を観測することができるが，一方で設置された区間以外の情報を取得することができず，空間的連
12. 民間プローブデータに関する既往研究された．しかし 24 時間の走行履歴に基づく情報である
ため，発災直後の道路状況をリアルタイムに把握するこ

民間プローブデータに関する研究は 15 年以上の蓄積とを目的としたものではない．

があり，道路交通計画等への活用の可能性に関し，いくつかの研究成果が発表されている．牧村１）は 2006 年に

本研究は，大規模災害の発生時における道路交通の状
況を高い即時性・安定性をもって把握するための民間プ「プローブデータに基づく交通状況の予測」において，ローブの特性を明らかにし，その活用可能性を示すこと

国内外におけるプローブデータ収集の現状と動向を調査を目的としており．これは既往研究においても新規性のし，主に旅行時間の予測に着目してその活用の現状と課高い研究といえる．

題をまとめている．本論文において検証しているプロー
ブは，走行履歴データとして蓄積されたデータの解析を

3. 民間プローブデータの特性行うものであって，当時は通信網の能力の限界から大量のプローブデータを即時配信することができず，リアル

民間プローブは，データ提供の主体やデータソースに

タイム解析は実現できなかった．民間プローブデータがより特性に差異はあるが，CCTV・トラカン・ETC2.0 等

リアルタイム性をもって提供されるには，この研究の後の公的交通情報と比較した場合の一般的な特徴を整理し，に数年の歳月を要している．
次に 2011 年には，門間ら２）による「プローブデータ

表-1にまとめた．

活用と道路交通分析の新たな展開」が発表されている．
この論文では民間プローブと ITS スポットの情報を融合

区間の交通情報のみが観測されるが，通過車両の全数をして解析することにより，ボトルネック交差点の特定，されている箇所は，国道や主要地方道等の幹線道路が中速度低下の発生時間帯や速度低下延長の把握，定時性の心となっており，一般市町村道等への設置密度は高いと向上効果の把握等に活用できることを示している．または言えない．

路側 CCTV やトラカンは，センサが設置されている計測することができる．現在 CCTV やトラカンの設置

プローブの有効性を示すために東日本大震災の発生前後

これに対して民間プローブは携帯電話サービスが提供

における関東地方の都県道以上の道路の旅行速度を解析されているエリアにおいて空間的に連続したデータを取し，発災後に著しい速度低下が発生した道路区間をプロ得することが可能となることから，CCTV やトラカンにーブデータを用いて明らかにしている．この論文におい比較して幅広い道路区間を対象とした交通情報の提供がても使用しているプローブデータは蓄積された履歴デー

可能となっている．また昨今の通信サービスの高速化やタによる解析となっているが，民間プローブが高い即時

データ処理能力の向上を背景にリアルタイム性が向上し性をもって提供される環境が整えば，災害時における道つつある．ただしプローブ情報を送信する車載装置を搭

路交通の走行速度分布を得ることができるという示唆を載した車両のみが計測対象となるサンプリングデータと与えている．

なっている．

災害時の車両プローブの活用に関する既往研究として，
３）

秦ら

ETC2.0 は DSRC アンテナを通過する車両の ETC 車載

は，2007 年の新潟県中越沖地震後にプローブカ

器から速度や加速度情報を取得するが，車両が DSRC ア

ー情報を用いた道路状況の可視化に関する取り組みを報告している． また須藤ら４）は，2011 年 3 月 11 日に発生

ンテナを通過しないとデータはアップロードされない．

した東日本大震災後に，カーナビゲーション端末から得

災害等で道路交通が分断された状況ではリアルタイム性られるプローブ情報に基づく通行実績情報の提供に至るを期待することはできない．

したがって履歴データとしての空間的連続性は高いが，経緯と意義について述べている．これらの研究はいずれもプローブ情報を蓄積して分析を行っており，発災後から一定の時間経過のもとで通行可能区間や最短経路を可視化する内容となっている．
今回の能登半島地震においても，トヨタ社が「通れた道マップ」注１）を公表している．「通れた道」の判定は，
24 時間以内の走行実績を用いて判定を行っているものであり，震災復興において極めて重要な情報として活用

2

表-1

観測方法

民間プローブトラフィックカウンタ

車両あるいは搭載されたスマートフォン

道路の路側あるいは道路上に設置された等の位置情報から交通状態を推定。

センサにより、交通量・速度を計測。

プローブ提供者により差があるが、1分程

即時性

測。

てETC車載器から取得する情報。
DSRCアンテナの直下を通過したタイミン

き、リアルタイム性が高い。

く早出され、リアルタイム性が高い。

センサ設置箇所に関する情報しか把握で

CCTV設置箇所に関する情報しか把握でききず、空間的連続性はない。

ず、空間的連続性はない。

プローブ提供者により差があるが、走行センサ設置場所を通過する車両に対する

CCTV設置箇所においては、ほぼ全数観測

車両の数％から9-25％程度の抽出率。

捕捉率は高い。ほぼ全数把握が可能。

が可能。

ルタイム性は低い。一般的にはヒストリ
カルデータとしての利用に向く。

では、全域にわたるデータ観測が可能
で、空間的連続性は高い。

プローブ提供者により差があり、用途に精度

から交通状況を画像/動画情報として計ETC2.0道路に設置されたDSRCアンテナを経由しCCTVで撮影された画像はほとんど遅延な グでデータを取得・送信するため、リア

携帯電話網がサービスされているエリア

抽出率

路側CCTV
路側に設置されたCCTVカメラによる画像

一定時間間隔でデータを取得・送信で度のインターバルでデータ更新され、リアルタイム性が高い。

空間的連続性民間プローブと公的交通情報の特性の比較

より検証が必要。

車両停滞時には観測値に大きな誤差を含
むことがあるが、定常走行時の観測精度は高い。

豪雪/豪雨等の際には画像が見にくくなり視認が難しくなることがある。

ETC2.0では車載器に記録されたデータを
DSRCアンテナで取得するため、空間的連続性は高い。
ETC2.0の搭載割合は2023年で約30％
車両停滞時にはDSRCアンテナの直下を車両が通貨できず、データ取得ができないことがある。

車両プローブは乗用車の設置率が高い。
スマホプローブは比較的、車両種別に関データ特性

係なくデータ取得が可能だが、自転車やセンサ設置場所における車両交通量の計センサ設置箇所における交通状況に加歩行者を車両移動と誤認する可能性があ

測精度は高い。

え、気象等の関連情報が確認できる。

り、精度検証が必要。車種の判別はでき

ETC2.0キャンペーンの影響があり、大型車両への搭載率が高いことに注意する必
要がある。

ない。

次に，表-2にスマートフォンプローブと車両プローブ

タが取得できる．また一部車両においては，車両挙動かの特性を比較した．

ら推定される路面μ（路面との走行抵抗）が記録されている．図-1は車両プローブを用いて路面の凍結箇所の推定を行っている事例注 1) 注 2)であり，スマホプローブでは

表-2 スマートフォンプローブと車両プローブの比較
スマートフォンプローブ

取得が困難な車両挙動・車両制御に関する情報が取得で車両プローブ

きる点が大きなメリットである．

スマートフォン位置情報と自動車メー 自社のコネクティッドカーから取得さ

概要

カ等から提供される情報を用いて、道 れる情報を加工して提供。
路交通情報を提供。
エリアによって差はあるが、我が国で ホンダでは2022年で国内の約420万台

サンプリングは全走行台数の20~25％程度のサンプの車両データを収集。自家用乗用車はリング率であると公表している

営業車両に比較して年間走行距離が短（TomTom）。また一部の車両メーカ

いため、現状では道路断面におけるサと提携して、車両プローブについてもンプリングレートはスマートフォンプ

取得している。

ローブより低い。大型貨物、軽自動車
等には搭載されていない。

普通乗用車に限定しないデータであ

日中かつ平常時における走行台数は一り、スマートフォン搭載比率が高い我 定確保されていると考えられる。リア
が国では、比較的精度は高い。車種別 ルタイムデータとして、所要時間デー
等の属性値はない。道路区間の走行速 タが提供されている。現在我が国では精度と特性度だけではなく、道路区間の起点から トヨタとホンダの2社の車両プローブがのオフセットで渋滞発生箇所を示すな 提供されており、会社により差はある
ど、独自のサービスを提供している。

が所要時間だけではなく旅行時間や急

過去のヒストリカルデータを提供する

減速箇所の把握、速度分布やODなどのサービスも提供されている。

データが提供される。

（TomTom）
路線単位、エリア（含まれる人口）単 各社が提供情報のエリア、区間、デー契約方法と価格位等による価格設定が行われている。

タ内容等によって価格を設定していリアルタイムデータ、ヒストリカルる。

データ別の提供や、OD表、交差点方向
別交通量など、多彩なデータ提供を行っている。（TomTom）。

現状ではコネクティッド・カーの普及率はスマートフ

出典：https://biz.toyota/introduce/drive_statistics/road_conditions.html

ォン普及率に比較して低いことから，道路断面交通量に

図-1 車両プローブの凍結箇所推定への活用

対するサンプリング率はスマートフォンプローブの方が高いと考えられる．またコネクティッド・カーの通信装

これら詳細な車両プローブデータは，現時点では車両

置は近年に販売された普通乗用車には搭載されているが， メーカによるリアルタイム配信は行われていないが，将貨物車や軽自動車には搭載されておらず，現状ではこれ

来データ配信が可能になれば，積雪時等のスリップ事故

ら車両からのデータ収集ができない．

発生地点の検知や予測，除雪指示，凍結防止剤の効率的

一方車両プローブは，車両メーカにより取得情報の違散布のための情報として活用することができる．また車

いはあるが，車両の縦横方向の加速度や，車両が滑り出

載カメラ情報なども，今後は車両プローブとともに提供した際の限界制御システム（ABS，TRC など）の作動フされる可能性がある．

ラグ，ウィンカーやブレーキ・アクセル踏度などのデー
3

都道府県道，また重要であると検知した市区町村道及び4. TomTom プローブデータの特性

細街路レベルを配信対象としている．同種の区間走行速度を計測するための民間プローブ情報には，Google 社の（1） TomTom 社と TomTom 交通情報

Google Maps API を用いる方法があるが，Google Maps API

TomTom 社はアムステルダムに本社を置き，地図と交は道路区間の指定を緯度経度のみで行うため，高架道路

通情報の配信を行うグローバル企業である．地図は 160と平面道路から構成される複断面の道路区間等では，道ヵ国以上，交通情報は 80 ヵ国以上で配信を行っており， 路の正確な指定が難しい．また後述するが，Confidence
リアルタイム及びヒストリカル製品を含め，10 種類以値が配信されないため，提供される区間速度が実測によ

上の交通情報サービスが提供されている。我が国でも既るものか過去情報からの推計値によるものかを判定するに交通情報の配信サービスが開始されており，車両に搭ことができない．

載されたスマートフォンや車載装置から位置情報等を取得し，様々な道路交通情報に加工した上で配信される．
交通情報の配信は有料で，対象とする道路延長やエリアの人口等により価格設定が行われる．
（2） 配信データの内容
本論文では，TomTom 社との評価契約に基づき配信・取得した下記の Traffic Flow データを用いて分析を行っ
ている．
取得開始日

：2023 年 12 月 18 日

取得終了日

：2024 年 3 月 31 日

取得エリア

：日本全国

取得頻度

：1 分毎

対象データ

：Tom Tom Traffic Flow
図-2 奥能登地域の TomTom 交通情報の配信道路網

TomTom Traffic Flow で配信される交通情報は次の形式
注４）となっている．

Open LR：道路セグメントの識別子

Average SpeedKmph ：現在の区間平均速度
Confidence：速度推定の信頼度

LengthInMeters：道路セグメントの距離

TravelTimeSeconds ：現在の旅行時間
CreateDateTime：生成の日時TomTom 社の交通情報配信サーバでは 30 秒ごとにデータ更新が行われ配信が行われるが，本研究では受信側のシステム能力とコスト制約から 1 分ごとにデータの取得を行った．従って本研究におけるデータ解析の時間間隔は最小で 1 分となる．
図-3 輪島市周辺の TomTom 交通情報の配信道路網（3） 対象道路網
TomTom が交通情報を配信する奥能登地域の道路網を
図-2に，輪島市周辺の道路網を図-3に示した．これらは， 5. 民間プローブの特性の検証
Traffic Flow が配信する道路網を描画したものである．
TomTom の交通情報は対象とする道路クラスごとに （1） 災害時における強靭性
FRC という値が設定されており，自動車専用道，国道，4

大規模災害時においても交通情報の提供が継続して行われていたかどうか，災害時における民間プローブのシも走行車両が観測されている．図-5は発災後の 16:10 か

ステムとしての強靭性について検討を行う．

ら 17:00 の 50 分間にプローブデータが観測された道路区

民間プローブはスマートフォンプローブも車両プロー

間を TomTom の社内システムを用いて図化したものでブもデータのアップロードには携帯電話回線を用いていあるが，輪島市や能登町の山間部を除いて多くの道路でる．携帯電話サービスが完全に停止すれば，民間プロー

データ取得が行われていたことが確認できる．

ブは現地の車両の動きを検知することができず，そのエリアにおける情報提供サービスは停止する．
そこで能登半島地震の発災前後における TomTom 社のプローブデータの取得数を分析した．この分析は，4（1）で述べた TomTom 社からリアルタイム交通情報として配信される Traffic Flow ではなく，Traffic Stats という履歴データを用いている．Traffic Stats を用いると，直近の 2 日間より前の過去履歴データについて最小 15 分単位で道路区間ごとの取得プローブ数を解析することができる．このサービスを用いて発災前のデータを含む 1 月
1 日 16:00－16:15 と，発災後の 16:15－16:30 の取得プロー
ブ数を図-4に示した．この図から発災前と比較し，能登半島北部に位置する国道 249 号におけるプローブ観測数
が発災後は激減していることが読み取れる．この原因は

出典：TomTom 社提供情報

注５）

図-6に示すように，地震による国道 249 号の輪島市

図-5 16:10-17:00 にデータ取得のあった道路区間

東側区間が走行不能となっていることや，携帯電話サー
ビスが一部エリアで停止し，アップロードされるプロー

図-7には携帯電話 3 社が被災後の 1 月 1 日の 23 時頃

ブデータ数が減少したためであろうと考えられる．

に発表した通信サービスの復旧状況を示した．発災直後の通信状況を示す資料ではないが，発災直後の夜間に大規模な復旧工事が行われたとは考えられないことから，発災後の携帯電話サービスもほぼ同様の状況であったと推定できる．この 3 社のサービスエリアを比較すると，
能登町山間部等の一部エリアで，すべての携帯電話会社のサービスが停止しているがが，被害の大きかった輪島
市中心部と沿岸部，珠洲市中心部と沿岸部，能登町，穴水町などにおいても，いずれかの携帯電話会社のサービスが行われていたことが確認できる．図-5の発災後のプ
ローブデータ取得路線とほぼ一致している．
スマートフォンプローブは利用者が選択する携帯電話サービスに制約がないため，いずれかの携帯電話サービ
スが継続していればプローブデータの収集が可能となる．
携帯電話網のサービスレベルが低下することにより，取得するプローブ数は減少するが，完全にデータ取得が停止したエリアは限定的であった．なお車両プローブは各
車両メーカが契約しているいずれかの携帯電話会社のサービスに依存するため，通信維持のための冗長性はスマートフォンプローブほど高いとはいえない．
震災復旧の過程においても，携帯電話サービスの復旧
は電力網の復旧に比較して迅速であり，バッテリーで駆動する衛星通信サービスを用いた臨時基地局の開設や，

図-4 発災前後の TomTom 取得プローブ数

海から船上基地局を用いて携帯電話サービスの早期復旧
しかし，このような過酷な状況であっても輪島市の西を行っている．

側の国道 249 号の一部区間や珠洲市の海岸沿いの道路でこのように，民間プローブ，中でもスマートフォンプ
5ローブは，災害時におけるサービス継続の可能性が高く，高い強靭性を認めることができる．

出典：国土交通省発表資料
図-6

NTTドコモ2024 年 1 月 6 日の道路復旧状況

AU

ソフトバンク

出典：各社ホームページによる通信復旧状況
図-7

NTT ドコモ・AU・ソフトバンクの通信状況（2024 年 1 月 1 日 23 時頃）注 6)） 注 7） 注 8）

（2） 通行不能区間，スタック区間の推定

TomTom や Google Maps などのスマートフォンプロー

災害時においてリアルタイムに情報提供が行われる民

ブは，カーナビゲーションにおける最短時間経路探索や間プローブの活用ニーズの中で，通行不能区間の判定や所要時間計算の用途で使用するユーザが多いため，実観車両スタック区間の検出への期待は大きいと考える．

測プローブが少ない区間においても，過去の統計的推計

通行不能区間の判定，スタック区間の判定において最値で補完して走行速度を配信している．早朝・夜間等のも留意すべき点は，提供される交通情報が実観測車両に走行車両が少ない時間帯においても，曜日・時間帯ごとよるものか，過去データに基づく統計的推計値によるもの区間平均速度（TomTom ではこれをフリーフローと呼のかを区別することである．

ぶ統計値として算出）により補完して速度情報の配信が6行われる．

行不能区間の判定は困難であった．しかしながら上り下

Google でも同様の補完が行われている．しかし災害時

りともに走行速度が低下する区間を見出すことで，道路における通行不能区間やスタック区間の判定を行うには， 上の障害発生区間を推測するための情報として活用する
この過去履歴データによる補完が問題となる．そこで実ことができる．

観測データによる交通情報と統計データによる補完値を判別するため，Traffic Flow で配信されている信頼度（Confidence）値を用いて，情報のフィルタリングを行うこととした．
Confidence は速度推定の信頼性を評価する指標であり，対象道路セグメントのライブデータの質、量、及び鮮度を加味して算出され，0 から 100 の整数で示される。
Confidence が 80 以上であればデータの質・量が十分であり，速度の算出時に過去の統計情報も使用されないことを意味する。
本研究では，上記の Confidence の定義に基づいて，実走行が確認できる区間と，十分な車両の走行が確認できない区間を判別するため，Confidence が 80 未満のデータ
は観測値が存在しないことを示す黒色表示とする描画処理を行い，速度コンター図を作成した．
図-8は地震発生直後の 16:15 における能登半島における道路の速度分布を図化したものであるが，地震により連続走行が不可能となった能登北部の国道 249 号におい

大谷地区ても連続走行が可能であったかのような表示となっている．一部区間では津波避難のために自動車が走行してい図-9

輪島市中心部

国道 249 号 輪島市中心部と大谷地区間たと思われるが，その車両の走行データが路線の区間走
行速度として描画されているためである．

次に津波被害が輪島市より甚大であり，津波が早期に到来した珠洲市粟津地区から珠洲市街地に至る県道 28号の交通状況を分析し，この結果を図-10に示した．
粟津地区は富山湾に面して海岸沿いに県道が位置しているが，沿道を中心に甚大な津波被害が生じた．図-11
は土木学会海岸工学委員会による粟津地区の津波被害の様子を示したものであり，4.7 m の最大浸水高が計測されている．このため 16:10 の発災後は高台避難のための車両と思われる走行データが記録されているが，16:20
以降は粟津地区近傍での車両走行は観測されていない．
輪島市より早い時間に津波が到達した粟津地区では，
地震発生後 10 分ほどで海岸沿い県道の交通が観測され

図-8

なくなり，時間経過とともに通行不能区間は珠洲市中心

地震発生直後（16:15）の速度分布部に向かっている．
これに対して，同区間における Confidence の閾値 80

一方珠洲市街地では県道は大きく内陸部に迂回し，津でフィルタ処理を行った速度コンターを図-9に示した．

波到達まで時間があったことから 16:50 頃まで車両の走本図から輪島市東方の大谷地区では地震発生直後の行が観測されている．市街地内は建物倒壊等の影響と思

16:15 から交通流動が観測されていないことが読み取れ

われるが時速 20 km/h 以下の低速走行となっていた．

る．一方で輪島市中心部での交通流動は 16:30 まで観測されている．
走行不能区間においても，通行不能区間の前後で車両が U ターンするためであろうか，Confidence の閾値 80 以
上でフィルタリングした速度コンター図を用いても，通7

る時間② アップロードされたプローブデータを Traffic Flow
交通情報として TomTom が加工するための時間③ ユーザサイドの交通情報分析サーバが Traffic Flow
交通情報を TomTom サーバから取得するための時
間④ 取得した Traffic Flow を速度コンター図や速度分布
図等に視覚化処理するための時間
このうち，①と②は TomTom によるプローブ情報の収集と加工に必要とする時間であり，③と④はユーザサ
イドの通信速度や計算処理能力に依存する時間である．
本研究では４．(2)で述べたように，TomTom Traffic
Flow のデータを 1 分ごとに取得している．データ処理
サーバの能力を向上させれば 30 秒ごとのデータ取得も可能となるが，計算機コストが約 2 倍に増大する．
また①から④の中で，計算機コストが大きな制約となるのは④の処理である．TomTom から配信される Traffic
Flow は OpenLR と呼ばれる道路セグメントの識別子で定義される道路区間単位で配信されるが，OpenLR を対応
する道路区間の道路線形に沿って地図上に描画する（マップマッチング）処理には，かなりの計算コストを必要

粟津地区
図-10

とする．能登半島地震発災後の交通状況の描画から確認

珠洲市街地

できるように，TomTom が配信する Traffic Flow は 1 分程
度の遅延時間の範囲にあり，高い即時性をもって配信さ

県道 28 号 粟津地区から珠洲市街地間

れていると判断できる．
しかし TomTom から配信された Traffic Flow をユーザ側で加工し，観測対象とする地域や路線の速度分布図・
速度コンター図として描画するための計算所要時間の方が TomTom 側の処理時間より大きくなる可能性がある．
このためデータ処理プロセスの設計において，描画するエリア，路線延長，遅延許容時間，データ更新間隔，等を検討し，経済的にバランスする計算機能力（並列稼
働させるサーバ台数・能力，メモリ容量等）を定めることが望ましい．
（4） 交通情報の粒度
TomTom Traffic Flow のデータ更新頻度は 30 秒単位となっている．道路区間の単位は OpenLR で定義される路線
区間（セグメント）ごとにデータ送信されるのだが，

出典：土木学会海岸工学委員会 現地調査速報

Traffic Flow では，この路線区間をさらに細分した

図-11 珠洲市粟津地区の津波被害の様子

Dynamic Sectioning と呼ばれる動的に変化する区間単位で（3） 即時性

交通情報の配信が行われる点が特徴的である．VICS や

民間プローブにおける交通観測の遅延時間は TomTom

ホンダ車の車両プローブである Traffic Vision では，あらTraffic Flow を例として示せば，以下の 4 つの時間の合計

かじめ定められた固定セグメントを単位として所要時間となる．

や平均速度等の情報が配信される．Dynamic Sectioning は① 車載デバイス（スマートフォンや車載器）がこれらと異なり，速度変化がある区間を動的に分解してTomTom データサーバにデータをアップロードす交通情報が配信される．固定長セグメントにより配信さ8

れる VICS と比較した Dynamic Sectioning のデータ配信方
Traffic
Flow with Dynamic Sectioning
法を図-12に示した．
TomTomは動的にセクションリンクを定義しています。

実際の道路状況

VICS
セグメント固定
VICS Link

TomTomVICS Link

VICS Link

Section[0]…[n]SectionSectionSectionSectionSectionSection

動的に変化する
セクション

OpenLR セグメント

30秒毎に交通情報を作成

出典：TomTom 社提供資料

Confidential © 2024 TomTom

図-12 Dynamic Sectioning による交通情報の配信注３）

Dynamic Sectioning では速度変化が生じている区間をセ
グメントの端点からのオフセット値（距離）により定義する．この速度変化点は動的に検出されたオフセット値

穴水町

七尾市

の走行状況を，図-14には国道 249 号の七尾市から穴水

穴水町

七尾市

町の状況を示した．輪島道路では市街地付近の一部区間

図-14 1 月 2 日 9:00～12:00 の国道 249 号

で走行は観測されているが，山間部の走行は認められな

七尾市から穴水町の状況として配信されるため，渋滞区間のヘッドやテールの検出，スタック発生地点等をより正確に表現することができる．
図-13は震災翌日の 1 月 2 日 9:00 から 12:00 の輪島道路

い．七尾市から穴水町への国道 249 号は著しい速度低下が観測されている．Dynamic Sectioning により走行が観測されている区間，速度低下区間が明瞭に表現されている． 6. おわりに本論文では，最初に公的交通情報として利用されているトラカン，路側 CCTV，ETC2.0 と民間プローブを比較し，次いで民間プローブの中でもスマートフォンからの情報を主体とするプローブの特性を示した．スマートフォンプローブは，昨今のスマートフォン普及率の向上と携帯電話サービスのエリアカバー率の向上，通信の高速化，データ処理の高速化等を背景として，幅広い道路を対象としていることやリアルタイム性の高さが特徴であることを示した．
次に民間プローブの中でも TomTom 社が提供するリアルタイム交通情報配信サービスである Traffic Flow に着目し，データ構造や更新頻度，対象道路網の密度等を示した．さらに能登半島地震における交通分析を通して，
民間プローブが災害時にも停止することなく交通情報を輪島市

配信していた事例を示し，この背景としてスマートフォ

穴水町

ンプローブが複数の携帯電話会社を利用することで，震災時にも冗長性を活かした高いデータ収集能力を維持していたことを示した．
また輪島市の国道 249 号の道路分断区間や珠洲市の津
輪島市

穴水町

波被災区間の道路交通流を分析した結果からは，
TomTom 交通情報は十分なリアルタイム性を有しており，

図-13 1 月 2 日 9:00～12:00 の輪島道路の状況

住民の津波避難の状況や，津波到達後に自動車交通が検9出されなくなった区間を明示することに成功した．この分析においては，TomTom Traffic Flow が提供する信頼度

ム性を保持し，現地状況の把握に有効であることを確認した．一方で民間プローブは走行車両の 20％程度を計（Confidence）によるデータのフィルタリングが効果的であることを示し，Confidence の閾値として 80 を用いる測する抽出調査であるため，区間走行台数の正確な数値ことで，自動車の実走行が行われている区間の判定が可

では情報を得ることができず，走行不能区間の推定に活能であることを示した．ただし自動車交通の走行が検出用することはできても，その原因を明らかにすることはできない．従って既存のトラカンや路側 CCTV 等の観を得ることはできない．また車両が走行していない区間

されない区間は計測できるが，正確な走行不能区間はプ
ローブ情報のみから推定することは困難である．
次に Traffic Flow を事例に交通情報の提供時間の遅延測装置と組み合わせて利用することで，より正確な道路
交通状況の把握が可能となる．

について検討した．TomTom Traffic Flow は概ね 1 分程度

今後，スマートフォンの通信サービスの安定化・高速の遅延で配信され高いリアルタイム性を有していると判化と，コネクティッド・カーの普及拡大により，民間プ

断できるが，この情報を解析し，高い即時性をもって地図上で視覚化した速度分布図や速度コンター図を作成す

ローブの一層の質的向上が見込まれる．従来より運用されているトラカンや路側 CCTV，ETC2.0 等の公的交通情るためには，かなりの計算機資源が必要となる．分析エ

報に加えて，民間プローブの活用を進めることにより，

リア，路線長，データ更新間隔，遅延許容時間等の要求

災害時のみならず，平常時においてもより精度が高く，仕様に対するコストバランスを検討し，適切な計算資源の確保を行うべきである．最後に TomTom Traffic Flow の安定性の高い交通情報の取得が可能になると考える．

特長である Dynamic Sectioning の特長を示し，速度変化点

NOTES

を動的に検出できることから，速度低下開始点や終了点， 注1) トヨタ通れた道マップ，
走行不能区間の正確な把握に有効であることを示した．

https://www.toyota.co.jp/jpn/auto/passable_route/map/

本研究では災害時における民間プローブの特性を示し

注2) トヨタドライブ統計，

たが，災害の発生から避難，津波到来，そして救援・復https://biz.toyota/introduce/drive_statistics/road_conditions.ht

興時という時間経過の中で，民間プローブが有する特性

mlを図-15に示した．災害発生時にも通信網の冗長性によ

注3) TomTom Traffic Road Analytics 2021Q1，TomTom

り情報提供が継続している．発災直後の避難行動の観測に加え，また津波到来により交通流動が停止した区間の

注4) TomTom International BV.: TomTom — Maps and Location
Technology, https://www.tomtom.com/, 2024 年 2 月 14 日.

観測にも成功した．救援・復興時における走行不能区

注5) 国土交通省: 令和 6 年能登半島地震緊急復旧(道路啓間・速度低下区間の確認にも有効であることを示した．

開)の状況 過去資料 (1 月 6 日 (土) 05:00 時点),
https://www.mlit.go.jp/road/content/001717748.pdf, 2024 年
1 月 6 日.

災害発生時
通信網の冗長性により情報提供を継続

注6) NTT ドコモ: 令和 6 年能登半島地震の影響による復高い即時性で被災地の交通流動を観測

旧エリアマップ,
https://servicearea2.nttdocomo.co.jp/inet/DisasterGoRegcorpS
ervlet, 2024 年 1 月 1 日.

発災直後の避難行動時
道路損壊区間でも避難行動を観測

注7) au: 復旧エリアマップ (石川県),

建物損壊の市街地部では交通流動を観測

https://www.au.com/mobile/area/emergency/?ope=au&pref=ishikawa&_ga=2.12867632.665339337.1708299501津波到来時
津波到来地域で交通流動が停止

789171703.1708299499, 2024 年 1 月 1 日.
注8) ソフトバンク: 令和 6 年の能登半島地震復旧エリア

時間経過により流動停止区間が西進

マップ,
https://disaster.amap.mb.softbank.jp/sp/?disasterID=809, 2024

救援・復興時
走行不能・速度低下区間の確認

図-15

年 1 月 1 日.

迅速な通信網の復旧により精度向上

災害発生からの各フェーズにおける

REFERENCES

民間プローブの特性と活用分野

1)

このように，民間プローブは災害時における自動車交

2)牧村和彦: プローブデータに基づく交通状況の予測，
IATT Review vol.31, No.1, pp31-38, 2013.

通流動を正確に観測することが可能で，高いリアルタイ

門間俊幸・橋本浩良 松本俊輔 水木智英 上坂克巳:
プローブデータ活用と道路交通分析の新たな展開,

10土木技術資料 53 巻 , 10 号，pp.14-17, 2011.
3)

4)

須藤三十三・浦川豪・福重新一郎・濱本両太・林秦康範・鈴木猛康・下羅弘樹・目黒公郎・小玉乃

春男: 広域的な災害発生後のプローブ情報の活用 −理子: 新潟県中越沖地震における通れた道路マップ

東日本大震災での事例を通して− , 情報システム学の提供とプローブカー情報の減災利用実現に向け

会誌, 2012-2013, 8 巻, 1 号, pp. 30-41, 2012.

た課題と展望, 日本地震工学会論文集, 9 巻, 2 号, pp.
2_148-2_159, 2009.

Possibility of using private probes in disasters
from traffic analysis of the Noto Peninsula Earthquake
Junji NISHIDA, Masahiro MOCHIZUKI, Masamitsu ONISHI,
Mayumi MIZUNO, Keiko MARUYAMA, Kiyoshi KOBAYASHIThe quality of private-sector probes has been improving in recent years due to the spread ofsmartphones and the increase in the number of connected cars. The purpose of this study is to verify thecharacteristics and accuracy of private-sector probes based on analysis of the Noto Peninsula earthquakethat occurred on January 1, 2024, and to present the advantages and potential applications of privatesector probes in times of disaster.
The full extent of damage from the Noto Peninsula earthquake could not be determined until the following day. However, by utilizing real-time probe data, it is possible to immediately assess the status ofroad traffic in the affected areas immediately after the disaster. The data can also be effectively used todetermine passable sections and congested sections during earthquake recovery.
In this study, we focus on the real-time traffic information provided by TomTom, and analyze its characteristics and study the possibility of its utilization.

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