テレマティクスを用いた自動車からのCO2 排出量の推定と削減可能性の評価
Estimation and Reduction Potential Evaluationof Vehicle CO2 Emissions using Telematics
前 匡 鴻 *・ 王 子 洋 *・ 西 村 将 麻 **・ 松 橋 隆 治 *Masahiro Mae

Ziyang Wang

Shoma Nishimura

Ryuji Matsuhashi

Abstract
CO2 emissions from gas-powered vehicles have a large impact on global warming. The aim of this paper is to develop a method
for estimating CO2 emissions from driving data for various vehicles using machine learning. CO2 emissions from gas-poweredvehicles vary depending on various factors such as vehicle type and driving pattern. The developed approach uses actual driving
records and features of the vehicles constituting driving resistance. Machine learning based on random forest regression enables
better estimation of CO2 emissions compared to conventional multiple linear regression. The result implies the possibility ofreducing CO2 emissions by eco-driving with smooth acceleration and deceleration.
Key words : CO2 emission, vehicle fuel consumption, estimation, machine learning, driving data

１．序論

二酸化炭素（CO2）に代表される温室効果ガスの排出量の削減は，日本における 2050 年のカーボンニュートラル社会の推定において重要な特徴量を選択し，それらの特徴量含む限られたデータから汎用的な推定が可能なモデルを構築することが有効である．の実現 1)に向けて推進していく必要がある．現代の日本に自動車の走行データを取得可能なテレマティクスの普及

おいて，運輸部門から排出される CO2 は全体の 2 割程度をに伴い，実際の走行データをビックデータとして活用した占めており，その多くが自動車から排出されている．2021

自動車からの CO2 排出量の推定手法の開発が進められてい年度における日本の CO2 排出量 2)においては，全体の 10 億る．自動車からの CO2 排出量推定について，線形回帰，サ6400 万トンの 7.7%に当たる 8191 万トンの CO2 が自家用乗ポートベクターマシン，エクストラツリー，ランダムフォ用車から排出されている．特に，自家用乗用車は旅客に利レスト，多層パーセプトロン，深層学習などの教師あり学用される他の飛行機やバスや鉄道と比較して，輸送量当た習を用いた推定モデルが複数提案されている 4)5)6)7)．実際のりの CO2 の排出量が最も大きく，自家用乗用車から排出さ走行データを用いた機械学習においては，取得可能なデーれる CO2 の削減の必要性が高まっている．

タの種類やデータの大きさから適切な学習手法を選択する

自家用乗用車から排出される CO2 の削減を進めていく上必要がある．特に，自家用乗用車の CO2 排出量推定においで，まず，自動車からの CO2 排出量を正確に推定する必要ては，タクシーなどの車種がある程度限定される CO2 排出がある．自動車からの CO2 排出量は車種，車体の大きさ，量推定 5)と比較して，多様な車種に対する CO2 排出量推定

車両重量，エンジンの種類，運転特性，季節など，多様なモデルを構築する必要があり，学習に用いなかった車種や特徴量に依存しており，それらの特徴量と自動車からの今後販売される未知の車種にも対応可能な汎化された推定CO2 排出量の関係性を全て第一原理からモデリングするこモデルの構築が必要となる．また，走行データも途切れのとは，日本全国に 4000 万台存在する自家用乗用車 3)の 1 台ない時系列データが取得可能であるとは限らず，月毎の運1 台において，それぞれ用途やドライバーが異なることか転記録をイベントベースで記録したマンスリレポートのみらも容易ではない．したがって，自動車からの CO2 排出量が取得可能である場合なども存在するため，時系列解析にCorresponding author; Masahiro Mae, E-mail: mmae@ieee.org*
東京大学大学院工学系研究科電気系工学専攻〒113-0033 東京都文京区本郷 7-3-1＊＊
あいおいニッセイ同和損害保険株式会社〒150-8488 東京都渋谷区恵比寿 1-28-1

依存しない汎用性の高い CO2 排出量推定手法が必要である．

Driving Data
Vehicle Features

Machine Learning Model
for CO2 Emission Estimation

Table 1 Symbols of vehicle dynamics model.

Monthly CO2 Emission

SymbolFig. 1 Model of monthly CO2 emission estimation using
driving data and vehicle features.

E06<このように，たしかに先行研究において実際の走行データを用いた機械学習による CO2 排出量推定に関する研究は複数行われているが，月間の走行データを用いた車種に対して汎化した機械学習による CO2 排出量推定モデルの構築については提案されていない．本論文では，車両の走行抵抗のダイナミクスに着目した自動車の種類に対して汎化し

dA⌫A⇠A⇠3Description
Driving Force
Velocity
Acceleration
Gravitational Acceleration
Vehicle Mass
Frontal Area
Air Density
Wheel Radius
Viscous Damping Coeﬃcient
Rolling Resistance Constant
Air Resistance Coeﬃcient

Unit
Nm/s
m/s2m/s2kgm2
km/m3mNms/rad
N/kN

た車両特徴量と実際の走行データを用いた機械学習モデル
による CO2 排出量の推定手法を提案する．
本論文の貢献は次の通りである．
••

車両の走行抵抗に基づく特徴量の選択による自動３．機械学習を用いた自動車からの CO2 排出量推定モデルの構築
本節では，機械学習を用いた自動車からの CO2 排出量推

車の種類に対する汎化定モデル構築の手法について説明する．走行抵抗に基づく

車両特徴量と走行データを用いた機械学習モデル

車両特徴量の選択による自動車の種類に対する推定性能のによる CO2 排出量の推定

汎化と，テレマティクスから取得可能な月間の走行データ

本論文の構成は次の通りである．第２節で，自動車からを特徴量として選択することによる実際の運転に合わせたの CO2 排出量推定に対する本論文の問題設定について述べ

CO2 排出量推定を可能とする．これらの特徴量を用いた機る．第３節で，機械学習を用いた自動車からの CO2 排出量

械学習を，ランダムフォレスト回帰を用いた CO2 排出量推推定モデル構築の手法について説明する．第４節で，テレ定モデルにより行うことで，従来の多重線形回帰の推定手マティクスから取得される実際の走行データを用いた CO2法よりも高い推定精度を実現する．

排出量推定の性能評価を行う．第５節で，結論を示して本論文のまとめとする．

3.1 走行抵抗に基づく車両特徴量の選択

本論文では，車種に依存しない CO2 排出量推定モデルを２．問題設定構築するために，自動車の燃費に直接影響する走行抵抗の本論文では，自動車からの CO2 排出量の推定性能を向上ダイナミクスに着目し，機械学習に用いる特徴量の選択をさせることを目的とする．Fig. 1 に，本論文で扱う自動車か行う．車両の走行抵抗は次式によりモデル化される 8)．

らの CO2 排出量推定モデルを示す．自動車からの CO2 排出量の推定には，車両データと走行データと特徴量として用いる．車両データは，車種の情報をそのまま用いた場合，学習に用いていない車種に対する推定の汎化が難しいという問題がある．したがって，車両データは学習に使用する限られた車種だけでなく，学習に用いなかった車種や今後販売される未知の車種にも対応可能な特徴量を選択する必要がある．本論文で想定する走行データは，測定期間内で連続的な時系列の運転データではなく，月間の運転特性をカウントしたものであるため，線形性が低いという問題点がある．したがって，本論文で想定する非線形な走行データを特徴量として用いることのできる推定手法が必要である．以上の考察から，CO2 排出量を推定するモデルを構築するにあたり，次の要求事項を満たす必要がある．
•

多様な車種に対応可能な CO2 排出量の推定•

運転特性の走行データに基づく CO2 排出量の推定= <0 + <6⇠A + 4E

⌫A 1 2+E d⇠3
A2 2(1)

ただし，各変数はそれぞれ Table 1 の物理量を表す．右辺の各項は左から順に加速抵抗，転がり抵抗，粘性抵抗，空気抵抗を表す．
駆動力𝐹は，燃料消費量や CO2 排出量と繋がりがあることから，本論文の問題設定では目的変数に関連する．速度𝑣と加速度𝑎は走行データに繋がりがあることから，本論文
では車両特徴量としては用いない．したがって，車両重量𝑚と前方投影面積𝐴を車両特徴量として用いることで，機械学習により重力加速度𝑔，空気密度𝜌，タイヤ半径𝑟，粘性弾性係数𝐵𝑟，転がり抵抗係数𝐶𝑟，空気抵抗係数𝐶𝑑に相当する要素を学習することとなる．また，エンジンタイプも燃費に大きく影響する特徴量であることから，内燃機関車（InternalCombustionVehicle：ICV），または，ハイブリッド車（HybridElectricVehicle：HEV）の 2 種類を区別して車両特徴量として扱う．

100%

Data
Separation

Iteration
1

80%

20%

Train

Validation

16%

16%

16%

16%

16%

20%

Test

Train

Train

Train

Train

Validation

Train

Test

Train

Train

Train

Validation

Train

Train

Test

Train

Train

Validation

Train

Train

Train

Test

Train

Validation

Train

Train

Train

Train

Test

Validation

Iteration
2

Iteration
3

Iteration
4

Iteration
5

Fig. 2 5-fold cross-validation utilizing a grid search technique in random forest regression.

Table 2 Features obtained from telematics.

UnitICVHEV

3smtimes
times
times
mtimestimes
times
mtimes
times
times
m%

[m2 ]

FeatureTarget Year and Month
Start Date of Relevant MonthEnd Date of Relevant Month
Monthly Driving Time
Monthly Driving Distance
Speeding on Expressway
Sudden Acceleration on Expressway
Sudden Braking on Expressway
Driving Distance on Expressway
Speeding on National Highway
Sudden Acceleration on National Highway
Sudden Braking on National Highway
Driving Distance on National Highway
Speeding on Local Road
Sudden Acceleration on Local Road
Sudden Braking on Local Road
Driving Distance on Local Road
Safe Driving Score

3.52.52
1.5
1000

1500

20002500< [kg]
Fig. 3 Distribution of vehicle mass and frontal area of 24vehicles in driving data. ICV denotes Internal Combustion
Vehicle and HEV denotes Hybrid Electric Vehicle,respectively.
3.3 ランダムフォレスト回帰を用いた CO2 排出量推定モデル

3.2 走行データに基づく運転特徴量の選択

走行抵抗に基づく車両特徴量と走行データに基づく運転

本論文では，テレマティクスより取得可能な月間の走行特徴量を合わせて用いることで，機械学習により自動車かデータを用いて機械学習を行う．走行データにおける特徴

らの CO2 排出量推定モデルを構築する．本論文では，各説量の一覧を Table 2 に示す．特徴量は，月間の測定期間，走明変数の線形和で推定される多重線形回帰モデルに加え，行時間，走行距離，高速道・国道・一般道における速度超教師あり機械学習に分類されるランダムフォレスト回帰モ

過・急加速・急減速の回数，そして，それらの走行特性かデルを CO2 排出量推定に用いる．CO2 排出量は走行抵抗やら計算される安全運転スコア 9)により構成される．走行デ

燃費から決定される物理量であるが，本論文で用いる Table

ータは月別に測定され，同じ車種に対しても複数のユーザ

2 のテレマティクスより取得可能な走行データは月間のデからデータを取得している．

ータとなっており，また，走行特性は速度超過・急加速・

Table 3 Estimation performance of monthly CO2 emission and computation time of each machine learning method.

MethodMultiple Linear Regression
Random Forest Regression

R2 [ ]
0.873769
0.980831

RMSE [kg]30.829612.0140

MAE [kg]
19.8524
7.55227

Computation Time
< 1 second> 4 hour

急減速の回数をカウントしたデータになっている．したが間に散らばっていることは，変数空間内の内挿性能の高さって，それらの説明変数と CO2 排出量の関係は線形でなく，に繋がる．Fig. 3 に示す 24 車種について，合計𝑛 = 673248

それらの説明変数を用いる場合はランダムフォレスト回帰

個の月間の走行データを学習に用いる．機械学習には，に代表される非線形の回帰手法が有効であると考えられる．

Python 310)の Scikit-learn11)を用いる．平均二乗誤差を損失関ランダムフォレスト回帰は，学習のために大量のデータが数として学習を行う．多重線形回帰においては，過学習の必要であるが汎化性能が高いという特徴があり，多様な車可能性が低いため，𝑘-分割交差検証は行わず，80%のデータ種や走行データに適応した CO2 排出量推定を行う上で適しを一括で用いて学習し，残りの 20%のデータを用いて評価ていると考えられる．

を行う．ランダムフォレスト回帰において，Scikit-learn の学習においては，全データをシャッフルした後，80%を関数（RandomForestRegressor）に与えるハイパーパラメー

学習用のデータとして用いて，残りの 20%を評価用のデー

タは，次のように経験的に設定し，これらの組み合わせにタとして用いる．ランダムフォレスト回帰の過学習を防ぐ

対して総当たり的に学習を行う．

ために Fig. 2 に示すようにグリッドサーチによる 5 分割交•‘n_estimators’: [200,800,1400]

差検証を行う．学習用のデータは 5 分割され，そのうち 4•‘max_features’: [‘auto’,‘sqrt’]つを学習，1 つをテストに用いる学習を 5 回繰り返し，5 回•‘max_depth’: [20,30,40]の学習の平均値を学習結果とする．

ただし，各ハイパーパラメータは次のような特徴を持つことに注意されたい．n_estimators は決定木の数であり，大き４．テレマティクスの走行データを用いた CO2 排出量推いほど表現力が高まるが同時に計算コストも高まる．

定の評価

max_features は 1 つの決定木が分岐に使用する特徴量の数

本節では，テレマティクスから取得される実際の走行デであり，決定木の乱数性が決定される．max_depth は決定木ータを用いた CO2 排出量推定の性能評価を行う．機械学習の深さの最大値であり，大きいほど表現力が高まるが過学に用いる車両の走行データと計算条件を述べた上で，多重習の可能性も高まる．機械学習の計算には，Intel Xeon Gold

線形回帰とランダムフォレスト回帰の学習結果を比較して6258R の CPU を 2 つ，NVIDIA Quadro RTX8000 の GPU を推定性能の評価を行う．

2 つ，768 GB の RAM を搭載するサーバを用いる．

4.1 学習条件

4.2 学習結果

本論文では，機械学習に用いるデータとして，Table 2 の自動車からの月間 CO2 排出量推定に関して，多重線形回テレマティクスより取得可能な月間の走行データ，各車両帰とランダムフォレスト回帰を用いた機械学習を行った．の車両重量，前方投影面積，エンジンタイプを説明変数，目的変数𝑦，推定値𝑦0，平均値𝑦1に対して，次式で定義される

月間 CO2 排出量𝐸!"! [kg]を目的変数として，正規化した値

決定係数 R2，二乗平均平方根誤差（Root Mean Square Error：を用いて学習を行う．学習に用いる月間 CO2 排出量は，テRMSE），平均絶対誤差（Mean Absolute Error：MAE）におい

レマティクスのデータとは別に取得した月間燃料消費量て，推定精度の評価を行った．

𝐶gasoline[L]のデータから次のように計算される．

⇢ CO2 = 2.3 ⇥ ⇠gasoline(2)

Fig. 3 に，走行データに用いた車種のエンジンタイプごとの車両重量，前方投影面積の分布を示す．Fig. 3 より，車両重量と前方投影面積との間に強い相関はなく，これらの変の間に多重共線性の可能性は低いと考えられる．また，内燃機関車とハイブリッド車のデータがともに広範な変数空Õ=Ĥ 8 ) 21 (H 8R (H, Ĥ) = 1 Õ8==H̄ 8 ) 28=1 (H 8rÕ
=Ĥ 8 ) 28=1 (H 8RMSE(H, Ĥ) ==Õ=|HĤ 8 |8MAE(H, Ĥ) = 8=1=
2(3)(4)(5)

学習結果における月間 CO2 排出量推定精度と各学習に必要

ルでは，車種の情報を用いず，走行抵抗に基づいて車両重な計算時間の比較を Table 3 に示す．ランダムフォレスト回量と前方投影面積を車両特徴量として用いることにより，

帰における学習後の推定モデルにおいて，総当りしたハイ車種に依存しない CO2 排出量の推定性能の汎化を実現した．

パーパラメータの内，次の組み合わせにおいて最も良い推これにより，機械学習に用いていない車種や，将来発売さ定結果が得られた．

れる新しい車種に対する CO2 排出量の推定性能の劣化を低•‘n_estimators’: 1400減する事ができる．本手法を用いることにより，車種に汎•‘max_features’: ‘auto’

化された走行特性に基づく自動車からの CO2 排出量の推定•‘max_depth’: 40が可能となり，テレマティクスの走行データを活用した
CO2 排出量の評価や，J-クレジット制度による温室効果ガ4.3 推定精度の評価

スの排出削減量の取引への応用が期待される．

学習結果における多重線形回帰とランダムフォレスト回帰のそれぞれの学習結果に関する考察を述べる．
多重線形回帰は，決定係数 R2 = 0.87 となり，ある程度高い決定係数を実現できている上に，計算時間が 1 秒以下で参考文献

1)

日本経済新聞：菅首相の所信表明演説全文 (2020).

非常に短いことがわかる．多重線形回帰は，モデルがシン

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO65465240W0A0

プルであることから，𝑡値や𝑝値による各特徴量の寄与度の21C2000000

評価や学習結果の解釈が容易で，過学習を防ぎやすいとい2)(2023).

うことも利点として挙げられる．
ランダムフォレスト回帰は，決定係数 R2 = 0.98 となり，

https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/environment/sosei_envi

非常に高い決定係数を実現できているが，計算時間が 4 時間以上と比較的長いことがわかる．ランダムフォレスト回

ronment_tk_000007.html
3)

国土交通省：数字で見る自動車 2021 (2021).
https://www. mlit.go.jp/jidosha/jidosha_fr1_000069.html

帰そのものがアンサンブル学習に基づいていることに加え，𝑘-分割交差検証を用いることで過学習を防ぎ，汎化性能の国土交通省：運輸部門における二酸化炭素排出量4)Schoen, A., Byerly, A., Hendrix, B., Bagwe, R. M., Santos,
dos E. C. and Ben Miled, Z.: A Machine Learning Model for向上に努めている．
多重線形回帰とランダムフォレスト回帰のどちらの手法

Average Fuel Consumption in Heavy Vehicles, IEEE

も，その一般的な特性から学習に用いた変数空間の範囲内

Transactions on Vehicular Technology, Vol. 68, No. 7, pp.

に対する内挿性能は高いことが見込まれるが，外挿性能に6343–6351 (2019).

関しては高くないことが知られている．そのため，データ

5)

Emissions From Road Transport Using Taxi Trips, IEEE

セットに含まれない未知の車種や新たな走行データが，学

Access, Vol. 9, pp. 98573–98580 (2021).

習に利用したデータの変数空間の範囲内に含まれるように，ある程度幅広い車種や走行データでの学習が行われている

Ghahramani, M. and Pilla, F.: Analysis of Carbon Dioxide

6)Maroju, R., Nishimura, S., Wang, Z. and Matsuhashi, R.:
EstimatingVehicular Fuel Consumption and CO2 Emissions

ことが望ましいと言える．
また，J-クレジット制度 12)などへの実社会応用の観点でby Machine Learning Using Only Speed and Acceleration,

は，多重線形回帰とランダムフォレスト回帰において決定

Journal of Japan Society of Energy and Resources, Vol. 44,

係数の高さと計算時間にトレードオフの関係があるため，

No. 1, pp. 30–38 (2023).

推定した CO2 排出量の具体的な利用方法や，推定と学習デ

7)

Sai Manvitha, M., Vani Pujitha, M., Hari Prasad, N. andータ更新の頻度に合わせて，適切な推定手法が選択される

Yashitha Anju, B.: A Predictive Analysis on CO2 Emissions

ことが望ましいと言える．

in Automobiles using Machine Learning Techniques, in 2023
International

５．結論

テレマティクスの走行データに基づいた運転特徴量を機
械学習に用いることで，走行特性に基づく自動車からのConferenceonIntelligent

DataCommunication Technologies and Internet of Things(IDCIoT), pp. 394–401, IEEE (2023).
8) Hattori, M., Shimizu, O., Nagai, S., Fujimoto, H., Sato, K.,

CO2 排出量を推定する事ができる．本論文では，テレマテ

Takeda, Y.

andNagashio, T.:

Quadrant

Dynamic

ィクスの走行データに基づく運転特徴量と走行抵抗に基づ

Programming for Optimizing Velocity of Ecologicalく車両特徴量を用いた機械学習による自動車からの CO2 排

Adaptive Cruise Control, IEEE/ASME Transactions on

出量の推定手法を開発した．開発した CO2 排出量推定モデ

Mechatronics, Vol. 27, No. 3, pp. 1533–1544 (2022).

9)

あいおいニッセイ同和損保：タフ・つながるクルマの保険 (2018).
https://www.aioinissaydowa.co.jp/personal/product/tough/ts
unagaru

10) Python Software Foundation: Python 3.7.13 (2022).
https:// www.python.org
11) Cournapeau, D.: scikit-learn 1.0.2 (2021).
https: //scikit-learn.org
12) 経済産業省：Ｊ-クレジット制度 (2013).
https:// japancredit.go.jp