技報第 29 号

2018

Neural Network を用いた所要時間提供情報の改善～ETC2.0 データの活用～
阪神高速技術(株)技術部情報管理課
永廣 悠介
阪神高速道路(株)保全交通部交通企画課
西岡 悟史(公財)日本道路交通情報センター副理事長 岡本博………………………………………………………………………………
要旨

阪神高速道路では，お客さまに所要時間情報を提供するため，車両検知器データより，高車交通量，低車交通量及び時間占有率を抽出し，走行速度，所要時間を算出している．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 ETC2.0 の実走行データを教師データとして，車両検知器から得られるデータを入力とする Neural
Network を用いた所要時間推定モデルを構築した．構築したモデルでは一定の条件のもと，推定値が現行の所要時間推定方式よりも高精度となり，提供情報が改善できることが確認出来た．渋滞の多発している一部の区間を対象とした検証概要と今後の実装に向けた検討の方向性について報告する．
キーワード: 所要時間，ETC2.0，AI，機械学習，Neural Network

本稿では，ETC データを用いて，それらの誤差

はじめにが実態的にどのようなものであるかを明らかにする．さらに，前者の測定誤差について，誤差を少阪神高速道路では，車両検知器を用いて走行速なくするために人工知能（AI）の一分野である機度を算出し，道路情報板によりお客さまに所要時

械学習の適用を試みる．本稿では機械学習の一手間情報を提供している．お客さまからは，実際に法である Neural Network（以下 NN という）を用かかった時間との誤差が大きかった旨のご指摘をいた改善モデルを提案する．さらに，後者の誤差

いただくこともあり，提供情報の精度向上が課題

改善の方向性についても触れる．

である．
誤差の要因としては大きく 2 つのものが考えら

１．現状の所要時間情報の精度

える．1 つ目は車両検知器による速度の測定誤差である．2 つ目は提供している所要時間情報が同

所要時間情報としては，10km・20km 先までと時刻和（情報板に表示する時点での，行先までのいった目的地までの途中の小区間での車両検知器

構成区間ごとの所要時間を合計したもの）であるによる現行方式での所要時間の合計（その時点でことから，時間の経過とともに交通状況が変化すの各小区間の所要時間の総和，以下同時刻和といることを反映できないことによる誤差である．

う）を提供している．これに対応する実際の所要- 147 -

時間として，従来型 ETC の入口アンテナから出口

超音波パルスデータから検知データとして全車

アンテナまでの所要時間を考える．ただし，検知

交通量，高車交通量，及び時間占有率を算定し，器データは本線のみであるが，ETC データではラモデル式(1)により平均速度に変換しているが，ンプ部分が付加されていることに留意する必要が速度が正しく推定出来ているかの検証は困難であある．区間設定のイメージを図-1 に示す．

り現在まで十分になされていなかった．

ETC所要時間（入口・出口ランプ部含む）

入口ETC
本線
車両検知器

出口ETC

車両検知器による所要時間（本線上の小区間の合計）

図-3 車両検知器による検出イメージ

図-1 所要時間比較対象区間の設定
平均速度＝
神戸線上り摩耶―西宮 IC 間（12.8km）について，両者を対比したものが図-2 である．事故等((((4.97×低車交通量)＋(8.20×高車交通量))/1000
4.97 低車交通量 ) (8.20 高車交通量 )) / 1000((((0.32×占有時間カウント)-(0.14×全社交通量))/3600
0.32 占有時間カウント) (0.14 全車交通量 )) / 3600の場合（図中の×印）や所要時間が大きい場合(1)に誤差が大きい事例が少なくない．事故等の場合
では同時刻和約 10 分に対し ETC 所要時間の平均

低車平均車長（カタログ値等より設定）：4.97mが約 15 分となる点もあり，実際の所要時間が大高車平均車長（カタログ値等より設定）：8.20 mきくなる例が確認された．

占有時間カウントアップ周期：0.32 秒

通常時

ホールドタイム：0.14 秒

事故・工事・故障車等

30
25

一方で，ETC2.0 の普及により，個別車両の区間

20

別の実走行速度データが利用可能となった．検知器

15ごとの推定所要時間（速度の逆数）と，ETC2.0 デー

10タによる当該箇所・時間帯での所要時間（同じく速度5の逆数）を対比させた散布図が図-4 である．比較は渋滞の多発している表-1 に示す路線上の検知器の005

10 15 20 25 30 35 40
現行方式による同時刻和（分）4550

図-2 現行方式による同時刻和と ETC 所要時間の平均との対比２．検知器の現行方式での誤差
阪神高速道路での車両検知器による現行の所要時間算出のしくみについて説明する．車両検知器

データを対象とした．
8
ETC2.0による所要時間（分/km）

ETC所要時間の平均（分）35は超音波を路面に対して送出し，反射波の到達時

6

4

2

R2=0.74800間の違いで車両の有無，低車／高車（車高 2.3m

2

4
6
8
10
現行方式による推定所要時間（分/km）

12以上）の違いを判定している（図-3）．ホールド

図-4 現行方式による推定所要時間と ETC2.0 によタイム（検知状態を保持する時間）以内に連続しる所要時間との対比（2017/8/1 ～ 8/31，て車両検知した場合，同一車両として判定する．

後述のスクリーニング後のデータ）- 148 -

表-1 車両検知器による推定所要時間と ETC2.0 に

短距離にある DRM リンクを対応付け，対応付けさよる所要時間対比用データ（2017/8/1 ～れた DRM リンクの集計値を利用する．最短距離に

8/31，後述のスクリーニング後のデータ）

ある DRM リンクは，図-6 に示すとおり車両検知

検知器毎
時間帯毎
データ数
27,553個器から DRM リンクに下ろした垂線の長さが最短と#路線
1 池田線上り
（豊中合併
～福島出）

2 神戸線上り（摩耶入～西宮ＩＣ出）検知器
12箇所
S010U-2.5, S010U-3,
S010U-3.5,
S010U-4,
S010U-4.5, S010U-5,
S010U-5.5, S010U-6.2, S010U-6.5,
S010U-7,
S010U-7.5, S010U-8
24箇所
S160U-15,
S160U-15.5, S160U-15.9,
S160U-16.4, S160U-17,
S160U-17.4,
S160U-18,
S160U-18.6, S160U-19,
S160U-19.5, S160U-19.9, S160U-20.4,
S160U-21.1, S160U-21.5, S160U-22,
S160U-22.3, S160U-23,
S160U-23.5,
S160U-24,
S160U-24.5, S160U-25.1,
S160U-25.5, S160U-26,
S160U-26.4

合計

なるものを選択する．

車両検知器 XX‐KP

64,312個②①③

車両検知器ＩＤ

91,865個

３．ETC2.0 データの概要⑤④
DRMﾘﾝｸID

○○路線

上り

WW-KP

③

○○路線

上り

XX-KP

④

○○路線

上り

YY-KP

④

○○路線

上り

ZZ-KP

⑤

図-6 車両検知器と DRM リンクの対応付イメージ
ETC2.0 対応の車載器は GPS により取得した緯度・経度の位置情報等をプローブデータとして車両検知器による所要時間は 5 分毎の統計値で

時々刻々蓄積している．この蓄積データは路側機ある．ETC2.0 による所要時間は，車両検知器に通過時に車載器からアップリンクされ，プローブ

対応する DRM リンク ID と，対象 5 分間を条件に統合サーバで処理される．

「DRM リンク単位車両別旅行時間」データから旅

プローブ統合サーバで処理され出力されるデー
タ様式には種々あるが，このうち「DRM リンク単

行速度を抽出し，平均を取った値を利用することとした．

位車両別旅行時間」（様式 2-1）と呼ばれるデー
タには，DRM（Digital Road Map，デジタル道路

４．NN モデルの概要

地図）でマップマッチングし DRM リンクへ紐付けされたプローブデータが，車両毎・DRM リンク単

機械学習の一手法である NN（Neural Network）

位の始点通過時刻，旅行時間，旅行速度として集は，脳内のニューロンを模擬し，ある入力条件の計・格納されている．旅行時間データ格納までの場合にのみ発火する条件式をネットワーク状に配流れを図-5 に示す．

置したものである．用途としてはクラス分類（2値，多値），回帰推定がある．本稿においては車両検知器計測値から算出できるデータを説明変数とし，ETC2.0 による所要時間を被説明変数とする回帰推定に NN モデルを使用した．
従来の回帰分析においては，説明変数と被説明変数との相関が回帰式により表された．一方，NN

図-5 ETC2.0 による旅行時間集計フロー

においては説明変数と被説明変数の組合せを学習
データと教師データの組合せとして大量に与える

本稿では車両検知器による推定所要時間精度の事で，モデル内で重み係数を算出させる．学習時

検証に，この DRM リンク単位車両別旅行時間デーのモデル設定（ハイパーパラメータ）や学習デー

タの利用を試みることとした．

タ量にもよるが，繰り返し学習を進めることで当データの利用にあたっては車両検知器に対し最てはまりのよい回帰モデルが導出できる．NN モ- 149 -

デルの詳細についてはどのような重み係数が設定い値となっているかについて評価する指標として，されているのか理解が難しくブラックボックスの本稿では決定係数 R2 を用いた．R2 は以下の式にようである．

より求められる値で，n５．NN モデル実装環境

R2

れているスクリプト言語のひとつである Python
上で，機械学習，データマイニング用ツールキッ2y pred ,ii 1nytrue,i

本稿では，様々な数理計算ツール，統計ツールが公開されており，機械学習の実装でよく利用さ

1

ytrue,i

ytrue

2

(2)

i 1

ytrue は実測値， y pred は推定値， ytrue は ytrue の平均値， n はデータ件数である．

ト Orange を使用し NN モデルの構築を行った．

実測値のばらつきのうち，予測値により推定で

Orange はスクリプトを作成せず，マウスによるきている割合を示すもので，R2 の値が 1 に近い操作で NN による回帰モデルを構築することが出ほど推定精度が高い．

来る．NN モデルの構築環境は表-2 のとおりであ

図-4 の現行方式による推定所要時間を y pred ，る．表中の Anaconda はインストーラにより簡易

ETC2.0 による所要時間を ytrue とした場合，R2 のに Python 環境を導入できる．Orange の画面操作

値は 0.748 となる．

イメージを図-7 に示す．

７．NN モデル学習の設定
表-2 実行環境#
名称
1 Windows
Python2Anaconda
3
Orange4

NN による推定を進めるにあたり，モデルに与備考
基本ソフトウェア。
Windows、Linux等幅広いＯＳ上で動作するプログラム言語。統計・解析等幅広い領域のツールが公開されている。
インストーラにより簡易にPythonの開発・実行環境を導入できるパッケージ。
データ視覚化、機械学習、データマ
イニング用ツールキット。マウスによる視覚的な操作が可能。

える説明変数の選定，NN の学習設定，及び学習
データのスクリーニングについて検討した．
NN の学習設定は人間により設定する必要があり，試行錯誤により適切な値を求めていく．これらの設定のことをハイパーパラメータという．
Orange 上の NN で学習を行う際の設定項目には表-3 の項目があり，それぞれ表-3 に示す設定値で良好な推定ができた．
表-3 ハイパーパラメータの設定
#
項目
概要
設定値
1 Hidden layers 隠れ層のニューロン数 20, 20, 20
2 Activation
活性化関数
Logistic
3 Solver
重みベクトルの最適化ア Adam
ルゴリズム
4 Alpha
L2正則化パラメータ
0.00015 Max iterations 最大繰り返し回数300

図-7 Orange の操作画面例
被説明変数及び説明変数は表-4 の組み合わせ

６．所要時間推定精度の評価とし，学習データのスクリーニング設定について
は表-5 のとおり試行錯誤により決定した．これ

所要時間を推定した結果がどの程度実測値に近は，着目区間・着目時間帯（5 分間）に対し，下- 150 -

流区間・上流区間および前時間帯の影響があるこ

８．NN モデルの学習とを想定して作成した 100 種以上の説明変数から選定したものである．

７．の設定で NN モデルの学習を行った．学習

ETC2.0 データには異常値が含まれている可能には表-1 のデータを表-5 の条件でスクリーニン性がある．本検討では異常値による教師データのグし使用した．また，1 ヶ月分のデータのうち，確かさへの影響を排するため，5 分間のデータ件

平日，週末，及び祝日それぞれ 1 日ずつ計 3 日分

数が少ないデータを除外する条件として（表-5）を検証データ，残りの 28 日分を学習データとしの 1 を，バラツキの大きいデータを除外する条件て使用した．データの概要を表-6 に示す．

として表-5 の 2 を設定した．表-5 の 3～6 については，事故・工事・故障車等がある場合は通常と表-6 学習・検証データの概要（スクリーニング

状態が著しく異なり，データ数も少ないことからモデルの学習に寄与しないため除外することとした．表-5 の 7～9 については，車両検知器データ
を所要時間推定の説明変数としていることから，検知器に故障がある場合は無効データとなるため除外している．
表-4 被説明変数，説明変数の選択#
被説明変数
1 ETC2.0のkmあたり所要時間#
説明変数
1 検知器名称
2 日種
3 時刻
4 第二走行車線 交通量
5 第二走行車線 高車交通量/交通量
6 第二走行車線 時間占有率/交通量
7 下流側 第二走行車線 時間占有率/交通量
8 ５分前 第二走行車線 時間占有率/交通量
9 上流側 第二走行車線 時間占有率/交通量

備考
分
備考
平日,土日,祝日
5分単位
台/5分
1/(台/5分)
1/(台/5分)
1/(台/5分)
1/(台/5分)

表-5 学習データのスクリーニング条件#
条件
1 3 ＜ ETC2.0のデータ件数
2 0.0 ≦ ETC2.0のkmあたり所要時間（分）の標準偏差 ≦ 0.2
3 検知器のkmあたり所要時間（分） ＜ 15
4 着目区間 渋滞状況：
非渋滞、自然渋滞（事故・工事・故障車等による渋滞を除く）
5 着目区間の５分前 渋滞状況：
非渋滞、自然渋滞（事故・工事・故障車等による渋滞を除く）
6 下流区間 渋滞状況：
非渋滞、自然渋滞（事故・工事・故障車等による渋滞を除く）
7 着目区間
第一走行車線の検知器：正常 または 未設置
第二走行車線の検知器：正常
8 着目区間の５分前
第一走行車線の検知器：正常 または 未設置
第二走行車線の検知器：正常
9 下流区間
第一走行車線の検知器：正常 または 未設置
第二走行車線の検知器：正常

後）年月日
2017/8/1
2017/8/2
2017/8/3
2017/8/4
2017/8/5
2017/8/6
2017/8/7
2017/8/8
2017/8/9
2017/8/10
2017/8/11
2017/8/12
2017/8/13
2017/8/14
2017/8/15
2017/8/16
2017/8/17
2017/8/18
2017/8/19
2017/8/20
2017/8/21
2017/8/22
2017/8/23
2017/8/24
2017/8/25
2017/8/26
2017/8/27
2017/8/28
2017/8/29
2017/8/30
2017/8/31

合計

日種 学習/検証
平日
学習
平日
学習
平日
学習
平日
学習
週末
学習
祝日
学習
平日
学習
平日
学習
平日
学習
平日
学習
祝日
学習
週末
学習
祝日
学習
祝日
学習
祝日
学習
平日
学習
平日
学習
平日
学習
週末
学習
祝日
学習
平日
学習
平日
学習
平日
学習
平日
学習
平日
学習
週末
検証
祝日
検証
平日
検証
平日
学習
平日
学習
平日
学習
計
学習
検証

検知器毎時間帯毎データ数
池田線 神戸線
計
125
324
449
171
82
253
314
547
861
555
1,707
2,262
796
2,620
3,416
1,395
2,690
4,085
522
1,353
1,875
492
1,744
2,236
594
1,838
2,432
607
1,905
2,512
1,305
2,765
4,070
1,408
2,582
3,990
1,449
2,657
4,106
1,444
3,113
4,557
1,283
2,729
4,012
1,349
2,971
4,320
665
2,231
2,896
712
2,036
2,748
1,341
2,624
3,965
1,438
2,958
4,396
779
2,018
2,797
783
1,973
2,756
664
1,921
2,585
760
1,908
2,668
738
1,985
2,723
1,337
2,803
4,140
1,474
2,689
4,163
851
1,944
2,795
564
1,935
2,499
842
2,007
2,849
796
1,653
2,449
23,89156,87680,7673,662
7,436
11,09827,55364,312
91,865

学習モデルは①池田線，②神戸線，③池田線＋神戸線 の 3 パターンで学習と検証を実施した．
学習及び検証結果の決定係数の値を表-7 に示
す．なお，「学習結果」の決定係数 R2 は学習デー
タに対する 10-分割交差検証による値，「検証結果」の決定係数 R2 は表-6 で分離しておいた検証用データに対する推定結果である．

- 151 -

表-7 モデル毎の決定係数 R2
検証結果
データ数
R2

①池田線 学習モデル

23,891 0.959

⇒

3,662

0.948

②神戸線 学習モデル

56,876 0.956

⇒

7,436

0.952

③池田線＋神戸線
学習モデル

80,767 0.959⇒

11,0980.953

ETC2.0による所要時間（分/km）

学習結果
データ数
R2

6
平日

週末

祝日

4

2

R2=0.953
0①～③のモデルそれぞれについて学習モデルに0よる推定所要時間と ETC2.0 による所要時間との2468Neural Networkによる推定所要時間（分/km）

図-10 ③池田線＋神戸線 学習モデルによる推定

対比を図-8～図-10 に示す．

所要時間と ETC2.0 による所要時間との対比（検証データ）

ETC2.0による所要時間（分/km）

6
平日

週末

祝日

3 モデルとも決定係数 R2 の値は 1 に近い値と4なった．また，図-8～図-10 においても推定値とETC2.0 による所要時間を対比した点が 45 度線上2に分布しており，本稿で構築した NN モデルにより ETC2.0 による所要時間を精度よく推定出来る

R2=0.94800

ことが確認できた．

2
4
68
Neural Networkによる推定所要時間（分/km）

次に各モデル間の検証結果の比較について述べ

図-8 ①池田線 学習モデルによる推定所要時間とる．①池田線学習モデルと②神戸線学習モデルを

ETC2.0 による所要時間との対比（検証デー

比較すると，決定係数 R2 の値は 0.948 と 0.952

タ）と似通った値となった．図-8 と図-9 を見比べると図-8 では右上（所要時間が長い方向）に分布する点が図-9 よりも多い．これは平日（8 月 28

ETC2.0による所要時間（分/km）

6
平日

週末

祝日

日）において，池田線の方が神戸線よりも所要時
間が長いデータが多いことによる．路線毎の交通

4

状況に差があるが，それぞれの路線とも精度よく推定出来ていることが分かる．
2③池田線＋神戸線学習モデルについては他の 2モデルと決定係数 R2 は同程度の値となった．図-R2=0.952
00

10 の分布についても図-8，図-9 と大きな差異は

2468Neural Networkによる推定所要時間（分/km）

無く，複数路線で学習したモデルでの推定結果と図-9 ②神戸線 学習モデルによる推定所要時間と路線個別に学習したモデルでの推定結果とでそれETC2.0 による所要時間との対比（検証デー

ほど差異は無い結果となった．推定対象路線を拡タ）大する場合に，路線個別の推定モデルと複数路線を同時に推定するモデルのどちらが望ましいかに
ついては今後の更なる検証が必要である．

- 152 -

９．同時刻和所要時間と追跡和所要時間30
通常時はじめに で述べた所要時間の同時刻和の誤差
実際の走行での所要時間を求めるためには，道路情報板から目的地までについて途中の小区間ごとの所要時間（時間経過とともに交通状況に応じて変化する）を追跡し，合計することが必要となる．これを追跡和所要時間と呼ぶこととする．た25
NNモデルによる追跡和（分）改善について検討する．

事故・工事・故障車等

20
15
10
5

だし，これは事後的にのみ算出できるものである．
１ ．で 示した 神戸線 上り 摩耶 ―西宮 IC 間

0（12.8km）について，NN モデルでの所要時間推05定値を用いた追跡和と ETC の所要時間とを対比したものが図-11 である．現行方式での同時刻和で

10
15
20
25
NNモデルによる同時刻和（分）30

図-12 NN モデルによる同時刻和と追跡和の対比

ある図-2 に比べ，所要時間の大きい範囲での過35

ETC 所要時間よりやや小さい値となる傾向につい30ては更なる検証を要する．

ETC 所要時間の平均（分）

35

通常時

事故・工事・故障車等

30
25

ETC 所要時間の平均（分）大推定が改善されていることがわかる．ただし

20

通常時

事故・工事・故障車等

25
20
15
10
5
0
0

15

5

10 15 20 25 30 35 40
NNモデルによる同時刻和（分）

45

50

10

図-13 NN モデルによる同時刻和と ETC 所要時間

5の平均との対比00

5

10 15 20 25 30 35 40
NNモデルによる追跡和（分）4550

これでも，図-2 の現行方式に比べ，所要時間

図-11 NN モデルによる追跡和と ETC 所要時間のが大きい範囲での過大推定が改善されている．情報板での所要時間提供が 5 分単位の表示であるこ平均との対比とを考えれば，十分実用可能であると思われる．
NN モデルによる推定値で，情報板通過時点で

ただし，事故等特異事象の場合については，依然利用可能な同時刻和と事後的に算定される追跡和

として誤差が大きくなっている．これは，特異事とを対比したものが図-12 である．両者は非常に象のデータ数が相対的に少なかったため学習デー

高い相関を持っている．言い換えれば，所要時間

タから除しており，NN モデルに反映できていなに追跡和でなく同時刻和を用いることの誤差は小いことが要因と考えられる．
所要時間提供時に，その時点では未来の値であさいと言える．
NN 追跡和の代わりに NN 同時刻和を用いて ETC
所要時間との対比をしたものが図-13 である．

る追跡和所要時間を適切に予測する方法，特に，事故・工事・故障車等の特異事象での予測方法と- 153 -

また，本モデルによっても誤差が大きく残るもしては，別途の推定方法が必要と思料される．

のとして，事故等特異事象による所要時間の急な

１０．まとめ増加や，交通規制解除後の所要時間の急な減少など，情報提供時点後の交通状況の変化による誤差

本稿では，所要時間推定の新たな試みとしてがある．これは，数時間の範囲での将来予測を必Neural Network を用いた推定モデルを構築し，要とするもので，通常時を対象とする本モデルとETC2.0 の旅行時間データを推定モデルの学習には別の手法が必要となる．お客さまへの所要時間

活用することで検知器データによる所要時間推定

提供情報の改善の面では今後の重要な課題である．

精度を改善できることを明らかにした．
同時刻和の誤差改善については，事故等が無い

謝辞：本稿を執筆するにあたり名古屋大学大学院

条件下においては NN モデルによる同時刻和が現

情報科学研究科川西康友助教に助言をいただいた．

行方式における誤差を改善できることを確認した． ここに感謝の意を表す．
今後の実装に向けては，本稿で構築した NN モ
デルでは推定対象区間の拡大に対しての汎化性能

参考文献が課題として確認された．汎化性能が向上する

1)

NN モデルの改良手法が存在するか，または区間毎に個別の推定モデルを構築し並列計算させる方2)が高精度となるのかについて今後検証していく必3)

関静夫，堀江康之，田廣恭幸：交通管制データウェ
アハウスの改修設計，阪神高速道路第４３回技術研究発表会論文集，pp. 303-308, 2011.
巣籠悠輔：詳解ディープラーニング TensorFlow・
Keras による時系列データ処理，2017.
荒屋真二：人工知能概論（第２版），2004.

要がある．

IMPROVING THE TRAVEL TIME INFORMATION BY USING A NEURAL NETWORK:EFFECTIVE USE OF THE ETC 2.0 DATA
Yusuke NAGAHIRO, Satoshi NISHIOKA and Hiroshi OKAMOTO
In order to provide travel time information to the users of the Hanshin Expressway, data collected
through the on-road vehicle detectors is used to calculate travel speeds and times from the traffic volumesof standard-sized cars and tall vehicles and the time occupancy ratio. Meanwhile, with an increasing
number of vehicles equipped with the ETC 2.0 devices, actual travel data of vehicles is becoming
available. In this study a travel time estimation model was developed to process the data from the vehicle
detectors by using a neural network trained on the actual ETC 2.0 travel data. The model was found to becapable of more accurately estimating travel times compared to the current estimation method undercertain conditions, indicating the possibility of improving the travel time information to be provided to
the road users. This report summarizes verification on some frequently congested sections of the Hanshin
Expressway and presents a direction for future investigation toward practical implementation.

永廣 悠介

阪神高速技術株式会社
技術部 情報管理課
Yusuke Nagahiro

西岡 悟史

阪神高速道路株式会社
保全交通部 交通企画課
Satoshi Nishioka- 154 -

岡本博

(公財)日本道路交通情報センター
副理事長
Hiroshi Okamoto