技報第 28 号

2016

車両プローブデータを活用した高速道路における逆走要因の抽出
阪神高速道路(株)計画部調査課
阪神高速道路(株)保全交通部交通企画課
阪神高速技研(株)技術部技術課

兒玉崇宇野巧西剛広………………………………………………………………………………
要

旨

近年社会問題化している高速道路の逆走に対し，様々な対策がこれまで講じられている．逆走を防ぐためには，逆走につながる「高速道路への進入間違い」を防止することが重要である．しかしながら，対策を検討する際に必須となる進入間違いの要因把握が，通報に依存している現状では限界があったことから，より精緻に運転者の挙動を捉える手法が必要となってきた．
本稿は，逆走につながりかねない誤進入に至る動きを精緻に把握するため，近年注目されている車両プローブデータから，問題のある車両の挙動を抽出，把握する手法を開発したことについて述べるものである．この手法を用いることにより，見落とされていた道路案内の問題点が可視化でき，今後の逆走対策の一つとして，また，お客さまサービスの向上として，重要な高速入口案内の充実に向けた対策着眼点を示すことが可能となった．
キーワード: 高速道路, 逆走, 誤進入, プローブデータ

はじめに近年，高速道路の逆走が社会問題化している．
高速道路会社各社も逆走対策に関する方針を共同で発表 1)するなど，高速道路管理において，有効な逆走対策の推進は喫緊の課題となっている．
図-1 に示す，阪神高速道路における逆走事案
件数の推移から，阪神高速道路では，高速出口から進入して高速本線を逆走する事例よりも，高速入口進入後に入口間違いに気付いて，高速入口等を後退あるいは逆走する事例の方が圧倒的に多いことがわかる．その理由としては，都市内の複雑な道路環境における高速入口案内の分かりにくさが挙げられる．

出典：阪神高速道路 交通管理統計

図-1 阪神高速道路における発生場所別逆走件数の推移- 14 -

250

で，高速入口における逆走対策として，管理境界200

逆走件数

この状況に対処するべく，阪神高速ではこれまにあたる高速道路入口付近に，様々な案内及び注意喚起を設ける対策を講じてきた．しかしながら，

124100-2）だけでは限界があることが問題となっている．

0る協議会が国主導で設置され，官民連携による総207
16450

高速道路会社に加え，自動車メーカー等も参画す

205

150

逆走は依然発生しており，こうした水際対策（図一方，高速道路の逆走という社会問題に対し，203

H22年度

H23年度

H24年度

H25年度

H26年度

認知件数

179

185

190

148114

処理件数

2420171610

出典：阪神高速道路 交通管理統計

図-3 阪神高速道路における逆走件数の認知・処理内訳推移

合的な対策に向けた議論も始まっている．
協議会では，逆走対策の考え方として，原因をそこで，現状の把握手法の課題を克服するため，過失，故意等に分類したうえで，逆走に至りそう「連続した軌跡情報を有する車両プローブデータ」

な車両（運転手）に対し，道路管理者や交通管理（以下，プローブデータ）に着目し，その特性を者，自動車といった，それぞれの立場で担うべき活かした経路の把握手法を開発することにした．

対策の方向性について，案が示されている 2)．

この手法により，問題のある車両の挙動を抽しかしながら，高速道路での逆走行為が過失に出・把握し，誤進入に至る経路を可視化することよるものか，故意によるものかに関わらず，そので，経路上の問題点の詳細な把握が可能となる．

背景には高速出入口への進入間違い（誤進入）が本稿は，近年社会問題化している高速道路の逆あることを鑑みると，誤進入に至った根本へ対処

走問題へのより有効な対策の立案に資するため，する施策が不可欠ということが浮かび上がる．

その根本へ対処する施策の検討の端緒として，高その施策立案には，誤進入に至るまでの経緯・

速出入口への誤進入に至る経路の把握にプローブ経路を精緻に把握したうえで，入口案内に関するデータを用いる手法について述べるものであり，問題点を明らかにすることが必要となるが，現状本手法の導入により，逆走対策としてこれまで十は図-3 に示すとおり，通報により事案を認知し分実施できていない誤進入の根本に対処する施策ただけの案件が大半で，実際に聞き取りできた処の検討着眼点を明らかにすることが可能となった．

理案件は，全体のごく一部に過ぎない．そのため，より精緻に誤進入に至る経緯・経路を把握できる

１．検討対象と目的手法の開発が求められていた．
高速道路の逆走行為の背景には「意図せぬ高速出入口への進入間違い（誤進入）」がある．今回，特に，阪神高速道路で多くみられる高速入口に関する逆走を対象として，「１．プローブデータの特性を活かして誤進入に至る経路(逆走経路に相当)を明らかにすること」，「２．抽出経路と高速入口案内施設の設置状況等との重畳により同経路上の問題点を可視化し，逆走行為の背景にある進入間違いの根本へ対処する施策の着眼点を提示すること」の２つを目的として検討することにした．
図-2 進入間違いに気付かせることに注力した水際対策（8 号京都線 鴨川東入口）

高速出入口への誤進入パターンは，原因別に，以下の 4 種類に大別できる．
- 15 -

①高速入口隣接の高速出口に誤って進入したものドットを一定のアルゴリズムで走行リンクに吸着②逆方面の高速入口に誤って進入したもの（マップマッチング）させて，走行リンクの時系③高速入口を一般道路と誤認して進入したもの列情報（例：表-1）に簡略化された経路データと④高速出口を一般道路と誤認して進入したものがある．ここで，車両とリンクの進行方向が同一

また，阪神高速道路で特に多い高速入口誤進入であること（順行），吸着した走行リンクが途切後の逆走パターンを，逆走行為別に図-4 に示す． れないこと（連続性）に留意して吸着リンクを特高速入口誤進入後の逆走は，高速入口で完結する

定する一般的なマップマッチングアルゴリズムで軽微な案件も多いが，高速本線上での逆走事例も処理された経路データでは，ドットデータが順行存在するため，対策対象としての優先度は高い．

リンクに吸着されるため，結果として逆走挙動の次章以降，逆走の特性とプローブデータの特性痕跡が消滅する（図-5）ことに注意が必要である．

を活かし，前記の高速出入口への誤進入パターン

ドットデータ ： 測位地点ごとに車両挙動情報を有する点列データ
至出発地のうち，高速入口案内のわかりやすさに影響を受

リンク

把握手法と，見落とされていた入口案内の問題点を誤進入に至る経路の可視化で捉えたうえで改善

経路データ ： 走行リンクの時系列情報で構成するリンク列データ
逆走の痕跡は消失
至出発地

入口上でＵターン 【20件】

Link1

出

出

集約料金所手前での逆走 【9件】

入口から本線への逆走進入 【4件】

Link2

Link3

Link4
Link5

リンク

Link6

Link7

入
出入

【対象データ：阪神高速道路統計（H26年度）処理・認知件数】 故意等によるものを含む

高速入口

図-4 高速入口誤進入後の逆走パターン（逆走行為別）：リンク進行方向

至目的地

入

入

車両の進行方向

高速入口に向けた着眼点を検討した事例について述べる．
入口上でバック 【39件】

至目的地

ける①～③を抽出するために開発した誤進入経路

逆走行為

車両の進行方向図-5 プローブデータの種類と概要

２ ．逆走プロセスに着目した誤進入経路抽出

高速出入口に誤進入した車両が目的経路に戻る
リカバリー行動は，「高速出入口の逆走」と「逆非常に稀な事象である高速出入口の誤進入事案

走せずに高速を利用」に大別（図-6）され，いずの経路を明らかにするには，相応の大量データをれを抽出しても，目的である「誤進入に至る経路」対象とすることが必要となるが，プローブデータを明らかにできる．ただし，「高速出入口の逆走」は現状小サンプルのため，実務で活用するには，を手掛かりとする場合は，前述のプローブデータ

そうしたサンプルデータを大量に収集し，その中の特性から，ハンドリングし易い経路データではから，僅かしかない同事案を合理的に抽出できるなく，目的経路に戻るための「バックや U ターン」ことが要件として求められる．そこで，プローブ等の車両挙動をドットデータで抽出することになデータで高速出入口への誤進入事案を抽出するにる．しかし現状では，抽出に必要な車両挙動情報

あたっては，誤進入後に，目的経路に戻るためのの利用環境や GPS の測位位置精度が十分ではなく，特徴的な動き（リカバリー行動）を手掛かりに，抽出ロジックの難しさやデータ処理コスト等の課データ処理等により対象トリップを機械的に抽出題もあり，実務での活用を見据えて開発上の目標する手法の開発を目標に進めることにした．に設定した「データ処理等で対象トリップを機械プローブデータには，測位地点ごとに，GPS に的に抽出」することは困難であった．

よる位置情報や，速度や加速度等の車両挙動情報を有するドットの点列データとして構成されるド

そのため，意図せぬ高速出入口に誤進入したが，逆走せずに「不合理な経路」を通って目的経路にットデータと，GPS の測位精度の誤差補正として， 戻ったトリップ（図-7）に着目し，この不合理な- 16 -

経路を手掛かりに抽出を試みることにした．なお， ことが望ましい．よって，本分析では，これらの同トリップは経路データから抽出可能なことに加要求に応えることができる㈱富士通交通・道路デえ，高速道路利用が前提のため不合理な経路も限ータサービス提供の商用車プローブデータを用い定されることから，効率的な抽出が可能となる．

ることにした．本データは，富士通㈱製のネットワーク型デジタルタコグラフを搭載する約 5 万台

高速入口の逆走⇒バックやUターンにより本来経路に戻る

出発地

高速入口への誤進入→リカバリー挙動に着目して抽出

逆走せず高速を利用

目的地⇒不合理な経路を通って本来経路に戻る

誤進入経路（逆走経路に相当）2014 年 11 月の本データに含まれる阪神高速道路
利用のトリップ数は，約 15.2 万トリップである．

→リカバリー経路に着目して抽出→ ココを明らかにする（2015 年 4 月末時点）の商用車から収集され，データ利用環境や抽出コストを鑑みて誤進入経路の抽出に採用

図-6 逆走プロセスに着目した誤進入に至る経路の抽出方針

これは，同年月の阪神高速道路の大型車通行台数（約 192 万台）の約 8%（全通行台数の約 0.7%）

不合理な経路（リカバリー経路）至出発地に相当する．なお，本分析には，2014 年 11～12

高速出口

高速入口

月の 2 ヶ月間の車両 ID 付き経路データを用いた．
至目的地

誤進入経路
（逆走経路に相当）

表-1 本分析に必要な経路データの要件

高速出口

データ項目

高速入口

図-7 高速入口に誤進入後，不合理なリカバリー経路を通って目的経路に戻るトリップのイメージ

以上を踏まえ，高速出入口の逆走対策の検討に

備考

データイメージ

車両 ID

車両固有の ID

711974851840

トリップ ID

トリップを特定するための ID

1416270368

二次メッシュ番号

DRM リンクが存在する二次メッシュ番号523500

DRM リンク番号

DRM のリンク番号

02730636

リンク進行方向

1：順方向，2：逆方向

2

リンク進入時刻yyyy/mm/dd hh:mm:ss 形式

2014/11/18 9:29:27

リンク所要時間秒単位

26.7

資する今回の誤進入に至る経路の把握においては，意図せぬ高速出入口に誤進入した，又はしそうに3-2 対象車両の抽出手法なった車両のうち，実際に高速出入口を逆走した

本分析に採用した経路データを用いた対象トリ車両ではなく，逆走せずに不合理な経路を通ってップの抽出手法について，11 号池田線上り（大目的経路に戻った（逆走リスクのあった）車両の阪市内方面）塚本入口を例に概説する（図-8）．

トリップに着目した．さらに，実務で活用できる

Step1：本入口で誤進入が発生するトリップ特性合理性を重視し，経路データを用いて，逆走が多とメカニズムについての仮説を立てる．

発している又はその関連が懸念される入口を対象

塚本入口は大阪市内方面（南向き）の入口であに，トリップの OD の位置関係からは明らかに不るが，入口への進入路は一般街路（淀川通）の北合理となる経路を抽出条件に設定することで，大側に位置し，淀川通から北向きに進入後に U ター

量のトリップが対象であっても，より合理的に，ンするような経路を経て本線と合流する．この取目的である誤進入に至る経路(逆走経路に相当)をり付け形状に起因し，大阪市内とは逆方面の豊明らかにできる手法として開発することができた． 中・池田方面に行きたい車両が，北向きの入口と勘違いして進入してしまう事態が懸念されている．

３ ．誤進入とプローブの特性を活かした抽出

Step2：塚本入口に誤進入した車両が通るであろう不合理な経路を想定する．

3-1 分析に用いたプローブデータ（経路データ）

豊中・池田方面に行きたい車両が塚本入口に誤不合理な経路に着目した抽出を実行するには，進入した際に通るであろう不合理な経路は，下流トリップごとに，OD 間の走行リンクが時系列で側の福島出口や梅田出口から出て，11 号池田線把握できる経路データ（表-1）が必要となる．

下りの福島入口から再度阪神高速道路に入る経路，また，誤進入という稀な事象の抽出であること

一般道路のみで豊中・池田方面に向かう経路の他，を勘案すると，サンプル数の多いデータを用いる

阪神高速道路から出ずに，1 号環状線を周回して- 17 -

４ ．誤進入経路の抽出と対策の着眼点の提示

11 号池田線下りに入る経路が考えられる．
Step3：経路を特徴づける複数の DRM リンクを，本章では，誤進入パターン①～③に該当する，通過順序を勘案して設定する．
Step2 で示した不合理な経路は，データを GIS

阪神高速道路の逆走多発出入口を対象に，前述の等により図化すれば目視確認できるが，全トリッ経路データを用いた誤進入トリップの抽出手法をプの確認は，そのデータ量から現実的ではない．

適用し，抽出経路と入口案内施設の設置状況とのそのため，目標とした機械的な抽出を達成するた重畳により可視化された対策検討の着眼点を示す．

めに，データベース処理が可能となるような経路を特徴づける複数の DRM リンクを，通過順序を勘

4-1 3 号神戸線生田川入口（誤進入パターン①）案して設定する．塚本入口の場合，本線に流入す

3 号神戸線生田川入口は，進入路が交通量の多ると淀川を渡ることになる．ゆえに，本来の目的い国道 2 号に直交しており，国道 2 号からの右左地に向かうには淀川を再度越える必要がある．そ折で進入する．生田川入口に隣接する一般道路はこで，塚本入口リンクの選択に加え，淀川を渡河

3 号神戸線上り生田川東行出口から国道 2 号へのする大阪市外方面リンク（11 号池田線下り，国アクセス道路となっており，同出口で逆走事案が道 2 号下り，国道 176BP 下り等）を順に選択する． 散見されている．このため，生田川入口利用車両
Step4：抽出条件と合致するトリップをデータベが同入口への進入路を誤った結果，同出口へ進入するに至った可能性が懸念されていた．

ース処理で抽出する．
リンク流入時刻が Step3 で定めた通過順序条件

プローブデータで不合理な入口進入トリップをに合致するトリップを誤進入候補としてデータベ抽出した結果，対象期間中に生田川入口を利用しース上のプログラム処理で抽出して描画する．そた 760 トリップのうち 3 トリップを抽出できた．の結果，過大な抽出があれば，それらは除外する．

図-9 にその一例を示すが，抽出された 3 トリッ

図-8 プローブデータを活用した誤進入事案抽出のイメージ（11 号池田線（大阪市内方面）塚本入口での間違い例）- 18 -

プのうち 2 トリップが，国道 2 号からの右折進入

本入口を利用した 151 トリップのうち 1 トリップであり，手前の隣接路に誤って進入し，幸い同出を抽出できた（図-11）．同事例は，両入口の間に口には進入しなかったものの，大きく迂回して生ある交差点よりアクセス道路（大阪府道 29 号大田川入口に進入したものであった．

阪臨海線）に入る際に，近傍にある本入口の方面

本アクセス経路上の入口案内標識は図-10 のとに誤って向かい，そのまま進入して泉佐野方面におりである．生田川入口への進入及び隣接路への走行，次の泉佐野北出入口で U ターンして再度高進入が同じ右折であることを踏まえると，勘違い速を利用し，大阪方面に向かったものであった．

して手前の隣接路に進入する右折レーンに並んだアクセス道路上の貝塚入口（大阪方面）案内標ために発生したと推察された．

識の設置状況は図-12 のとおりである．貝塚入口

以上から，誤進入対策として，国道 2 号の右折（泉佐野方面）直近に泉佐野方面の入口案内標識標識の分かりやすさ向上及び路面表示等による右があるが，アクセス道路の大阪臨海線に臨海部か折先の明確化が必要であることが明らかとなった．

ら直交する道路上には，大阪方面の入口案内標識がない．一方，貝塚入口（大阪方面）利用トリッ
プを分析すると，この臨海部からのアクセスが出発地付近31%を占めている．よって，臨海部における湾岸線建設後の開発に伴う交通状況の変化に，貝塚入口の案内が対応できていないことが示唆された．
走行軌跡（一般道路）
走行軌跡（高速道路）
実際の走行経路
正しい走行経路
入口

以上から，同入口への誤進入対策として，臨海部から同入口へのアクセス道路における入口案内

出口の充実が必要であることが明らかとなった．
図-9 3 号神戸線生田川入口に関係する間違い事例

大阪方面

貝塚入口（大阪方面）
出発地付近

貝塚入口（泉佐野方面）

泉佐野北出入口

図-10 3 号神戸線生田川入口へ右折進入を案内する標識

走行軌跡（一般道路）
走行軌跡（高速道路）
実際の走行経路
正しい走行経路
入口

出口

図-11 4 号湾岸線貝塚入口に関係する間違い事例

4-2 4 号湾岸線貝塚入口（誤進入パターン②）
4 号湾岸線貝塚入口は，大阪方面と泉佐野方面

4-3 15 号堺線堺入口（誤進入パターン③）の両方向の入口が一定離れて設置されている．こ逆走の報告が多い 15 号堺線（大阪方面）堺入のうち，泉佐野方面入口において逆走事案が確認

口は，アクセス道路全 4 車線のうち，左側 2 車線されており，その要因として，大阪方面に行きたがそのまま入口進入路になる（図-13）のが特徴

い車両が，誤って泉佐野方面入口に進入しているである．しかも，本入口は本線合流後に料金所が可能性が懸念されている．

あり，料金所は一般道路から視認できない．ゆえ

そこで，プローブデータで本入口進入後の不合理な経路トリップを抽出した結果，対象期間中にに，逆走の要因として，本入口を一般道路と誤解して進入に至った可能性が懸念されていた．

- 19 -

図-12 4 号湾岸線貝塚入口（大阪方面）を案内する入口案内標識の設置位置と同入口利用トリップのアクセス状況

プローブデータで本入口進入後の不合理な経路トリップを抽出した結果，対象期間中に本入口を利用した 2,695 トリップのうち 1 トリップを抽出できた（図-14）．本事例は，15 号堺線と国道 26号が直行する安井町交差点を左折してアクセス道路に入り，キープレフトのまま誤って本入口に進入，そのまま本線を走行し，次の津守出入口で Uターンして再度高速を利用し，最終的に玉田出口で降りて目的地に向かったものであった．なお，本交差点を左折しアクセス道路に入る経路（誤進入に至る経路）上の案内標識は充実していたが，左折後のアクセス道路のうち左側 2 車線は本入口への進入車線という情報が不足していた．よって，本入口への誤進入を防ぐため，国道 26 号上に路

図-14 15 号堺線堺入口に関係する間違い事例

面表示等で左折後の車線構成を事前に知らせる対策等が必要であることが明らかとなった．

５ ．まとめ近年，高速道路の逆走が社会問題化している．
この問題の背景であり根本である進入間違いへの対策立案には，誤進入経路の把握が不可欠であるものの，現状の把握手法では限界がある．
この問題に対し，軌跡情報を有する車両プロー

図-13 15 号堺線堺入口付近（「安井町」交差点直後）

ブデータの特性を活かした誤進入トリップの抽出- 20 -

を着想し，実務で活用できる合理性を要件に，逆加えて，本検討を通し，逆走という希少事象を，走が高速出入口への誤進入の結果発生する特性も全利用台数の 1％に満たない程度の小サンプルに踏まえ，逆走車両でなく，高速入口進入後に不合過ぎないプローブデータの中から合理的に抽出す理な経路を通るトリップをデータベース処理で機るという課題に対し，実際に発生した逆走事案を，械的に抽出して誤進入経路(逆走経路に相当)を明逆走する恐れのあったリスク事案で代替し，そのらかにする手法の開発について，本稿で述べた．

後の特徴的な挙動に着目するという考え方・手法

また，同手法を逆走報告の多い入口に適用し，が有効であることも示された．この結果は，この抽出された誤進入経路と入口案内施設の設置状況

手法が，小サンプルであるプローブデータを用い等を重畳することで，見落とされていた道路案内て希少な交通事象の傾向把握を試みる際に有効なの問題点を洗い出し，逆走行為の背景にある進入手段の一つに今後なり得ることを示すものである．

間違いの根本対策の着眼点が提示できた．この結果は，入口案内の強化に向け，一般道路の管理者

謝辞：本稿は，阪神高速道路㈱と㈱富士通交通・と合意形成を図るうえでも，有効な根拠資料にな道路データサービスが実施する「交通ビッグデーる．また，入口周辺の開発等により一般道路の交タを活用した社会的価値の創出に関する共同研究」

通状況が変化し，入口案内の対応が必要となっての成果である．この場を借りて両関係者に厚く御いたことも鑑みると，本稿で開発した手法等によ礼申し上げる．

り定期的に状況確認する必要性も示唆された．
今後，個別車両の走行軌跡が把握できるプロー
ブデータを活用して入口案内施策の着眼点を明らかにできる本手法は，お客さまサービス向上の観点からも有効なツールとなると思われ，本検討を参考文献
1)阪神高速道路㈱ら: 高速道路における逆走の発生状況と今後の対策（その２），2015.4.28.
2)国土交通省，高速道路での逆走対策に関する官民連携会議第 1 回配布資料，2016.1.22.

契機に，他の入口にも順次適用させていきたい．

A CONSIDERATION OF HOW TO EXTRACT THE CAUSES OF WRONG-WAY DRIVINGON EXPRESSWAYS USING VEHICLE PROBE DATA
Takashi KODAMA, Takumi UNO and Takehiro NISHI
A method of extracting processes that induce wrong-way driving on an expressway was developed
based on the characteristics of the phenomenon, using the advantage of probe data of movement ofvehicles. Although detection of wrong-way drivers currently relies mainly on reports from road users, toeliminate the problem requires understanding of what makes the drivers to enter wrong-way ramps. This
paper describes how to detect vehicles showing irregular movement that can lead to wrong-way driving,
and also reports several case studies. The findings led to some practical proposals on improvement ofroad signs located at and around the expressway entrances.

兒玉 崇

阪神高速道路株式会社
計画部 調査課
Takashi Kodama

宇野 巧

阪神高速道路株式会社
保全交通部 交通企画課
Takumi Uno- 21 -西 剛広

阪神高速技研株式会社
技術部 技術課
Takehiro Nishi