複数プローブデータと渋滞統計データの融合による東日本大震災時の都区部渋滞データ構築
清田
1学生会員

2非会員

裕太郎1・月舘

成志3・野中芝浦工業大学大学院 理工学研究科 （〒135-8584
E-mail:me13028@shibaura-it.ac.jp

東京都

港湾局

3正会員

4正会員

権二2・岩倉康弘4

東京都江東区豊洲3-7-5）（〒135-0064 東京都江東区青海2-4-24 青海フロンティアビル）E-mail:h10056@shibaura-it.ac.jp

芝浦工業大学 （〒135-8584 東京都江東区豊洲3-7-5）
E-mail:iwakura@sic.shibaura-it.ac.jp

株式会社道路計画（〒170-0013 東京都豊島区東池袋2丁目13-14 マルヤス機械ビル）
E-mail:nonaka@doro.co.jp

東日本大震災時の都区部では，我が国においてこれまで観測されなかったグリッドロック現象を伴った大規模な渋滞現象を観測した．震災時の渋滞現象を明らかにすることは極めて重要であり，震災以後多く研究が行われてきた．震災時の渋滞現象は路側感知器やプローブデータによってこれまでに無いほど克明に観測されているが，それぞれの観測データが持つ特性がゆえにデータに粗密がある．本研究では，二種類のプローブデータと渋滞統計データをDRMリンクベースに統合し融合する手法を開発し，データ密度と確度の高い震災時の渋滞データベースの構築を試みた．その結果，ネットワーク全体のリンクカバー率が概ね70%程度確保でき，DRMリンクにおける速度情報の密度が向上したことを確認した．

Key Words : Great East Japan Earthquake,Urban gridlock,Big data, Probe data

1. はじめにに統合することで，それぞれのデータが持つ情報を付加した震災時における都区部の渋滞データベースの構築を2011 年 3 月 11 日に発生した東日本大震災時の都区部行う．本研究ではタクシープローブデータ，渋滞統計デの道路では，我が国においてこれまで観測されなかったータに民間プローブデータを加え，3 種類のデータを融グリッドロック現象を伴った長時間かつ大規模な渋滞現合し，渋滞データベースの構築を試みる．さらに構築し象を観測した．今後発生が確実視されている大規模地震たデータの特性と今後の利用可能性について考察する．に備え，首都の耐災性向上のため，震災時の渋滞状況を明らかにすることは，極めて重要であり震災後の喫緊の2. 既往研究のレビュー課題である．東日本大震災時の渋滞現象は路側感知器やプローブデータによってこれまでに無い大量かつ克明にプローブデータや路側感知器のデータを用いた東日本
大震災時の渋滞状況の解明は震災後から様々な視点から多く行われている．飯島・堀口ら1）2）は，東日本大震災
時の交通麻痺状態の分析をプローブカーデータを用いた
エリア交通流動性に着目し，分析を行っている．エリア
交通流動性（1〜2km四方のエリア内）の交通状態指標を用いて，発災後どのタイミングでどの場所から交通困難な状態が波及したか考察している．その結果，初期の観測され様々な研究が行われている．しかし，観測されたデータが持つ情報量は膨大ではあるが，それぞれのデータの特性ゆえにデータに粗密であることがわかっており，時間的分解能が低下してしまうなど，単一の観測データでの分析には課題が多い．
そこで，本研究では震災時の渋滞現象をより高密度かつ確度の高いデータを用いて解析を行うため，複数のデータをデジタル道路地図 （以下 DRM）のリンクベース1

表-1 各データの概要

交通渋滞は15:00頃に皇居北側の都心部から発生したことを指摘している．なお，この成果は筆者が行った研究
成果3）と一致する．
津田ら4）は，タクシープローブデータを用いて首都直下型地震発生を想定した緊急車両走行状況の推定を試みている．東日本大震災時に観測されたタクシープローブデータから，一般車両の平均旅行速度を1kmメッシュ単位でGIS上に展開した．その結果，道路種別や道路特性で走行性に違いがでること，発災時に放射状の幹線道路では，速度が最大80％低下すると指摘している．また課
題として，首都直下型地震時の道路寸断による交通状況は推定できていないことを記している．
Oshimaら5）は，東日本大震災時の道路状況を警視庁の車両感知器と タクシープローブデータを用いて一般道路の旅行速度を時系列で分析している．その結果，震災後の大規模の渋滞は，ネットワーク密度の高いエリアから速度低下が発生し，都心から郊外に拡大していったとしている．
一方，複数データを融合する研究は，王ら6）が，プローブデータとVICSデータとの速度差の要因としてVICSの上限値とタイムラグの影響や交通状況の影響を考察することで両データの相関を高められる可能性を示している．VICSでプローブを補完推計した場合の実旅行速度との精度を考察し、VICS単独よりも改善可能としている．さらに，小出ら7）はVICSが直進を前提とした計測のため，プローブの直進流出と右折流出のそれぞれの補正関数を推定して，VICS情報を補正する方法を提案し，VICS情報単独よりも交通状況への感度が高い推計結果

タクシー
民間
プローブデータ プローブデータ

渋滞統計データ

観測形態

リンク完時間（秒） リンク完時間（秒）渋滞長（m）

速度情報

リンク長とリンク完走時間
から算出

集計単位

5(分)

15(分)

5(分)

DRMリンクコード
有無

有有

無

リンク長と渋滞(10km/h以下)
リンク完走時間混雑(20km/h以下)から算出

タは，都区内を走行する約 3000 台のタクシーの位置情報を GPS で観測し DRM リンク毎の走行時間の平均値（秒）を 5 分ごとに集計したデータである．
民間プローブデータは，DRM リンク毎の走行時間の平均値（秒）を 15 分ごとに集計したデータである．
渋滞統計データは，JATIC が提供する路側観測機のデータで，渋滞長と速度情報を 5 分ごとに集計したデータである．ここで観測される速度情報は渋滞が 10km/h 以
下，混雑が 20km/h 以下の 2 区分の速度区分で観測される．渋滞長（m）は，日本測地系で取得されているが，マップマッチングのため一度，世界測地系に変換を行う必要がある．
(2) 融合データの特性
2 種類のプローブデータは，表-1 に示したとおり，DRM のリンクコード情報を含んでいる．このことから，渋滞統計データを DRM リンクベースに対応させる手法を開発することで，各データを DRM リンクベースへのが得られることを示した．
融合を行う．また，民間プローブデータについては，158）
石田ら は，首都高の路側観測機とプローブの速度の分ごとの集計データであるが本研究では，時間的分解能相関分析をおこなった．また，比較的長い旅行区間の速の細かいデータベースを構築するため 5 分ごとの渋滞デ度推計に、区間全てを走行していない異なるプローブデータベースを構築を行う．
ータを接合して，旅行時間を推計する方法を検討したが，3 種類のデータを融合することで，それぞれのデータ旅行区間の距離が長くなると旅行時間が不正確となる問が待っている速度情報は，速度を細かく観測することの題や，各リンクが相互に相関があり独立には扱えないなできる 2 種類のプローブデータの速度情報に，渋滞統計ど複数の課題を提示している．
データの速度区分を付加することで，プローブデータの以上のように、プローブデータや路側感知器データを速度情報の確度は高くなる．また，3 種類のデータの速用いた震災時の渋滞状況の分析は，様々な視点で行われ度情報に矛盾が生じた場合には，矛盾が生じたリンクにている．また，データ融合については、複数の課題の提示やVICS情報の精度を改善する方法にとどまっており、 対しフラグを付加し，単独データでの分析で発生する危険性のあるミスリードを回避することができる．
未だ研究課題が多い分野である。
融合データの最大のメリットは，各データでカバーできていないリンクに対して，データ間でリンク情報を補3. 分析方法完することができることである．このことで，ネットワークの全体のカバー率が向上し，データ全体の密度が高(1) データ概要

くなる．プローブデータでは観測できない渋滞長の情報

各データの概要を表-1 に示す．タクシープローブデーを渋滞統計データから示すことができる．
2

表-2 2次メッシュ別リンクカバー率(3) 分析対象範囲と時間帯

2次メッシュコード タクシープローブ（％）

表-2 に融合する各データの 2 次メッシュ別リンクカバ

533924533925533926533934533935533936533937533944533945533946533947
533954533955533956533957ー率を示す．タクシープローブは，取得範囲がタクシーの無線機基地局に依存するため，郊外に向かう程カバー率が低くなっていることが分かる．本研究の分析対象範
囲は，タクシープローブデータが概ね 50％のリンクカ
バー率で，民間プローブと渋滞と統計データも安定して取得される 533945，533946，533935，533936 の 4 メッシ
ュとした．対象範囲を図-2 に示す．また，分析対象時間
は 2011 年 3 月 11 日の 14:30～23:55 とした．

518192258
40125165501117241818

民間プローブ（％）

渋滞統計データ（％）

4128184435
237513831104934288232140
535859516665
4148
47-(4) データ融合の方法
前述した様に，本研究では 3 種類のデータを DRM のリンクベースに統合を行う．融合する 2 種類のプローブ
データは，既に DRM のリンクコードをデータ内に含んでいるため，主に渋滞統計データを DRM リンクベースに統合するため手法を説明する．渋滞統計データをDRM リンクに統合する際に課題となったのが，渋滞長の先頭地点を DRM ノードに対応させることである．さらに，対応した渋滞が延伸する方向を特定することが課題となった．
まず，DRM データの座標系と渋滞統計データの測地系を統一する．渋滞長の先頭に該当する地点の緯度，経度の測地系を DRM データの標準フォーマットである日図-1 対象2次メッシュコード本測地系に変換を行う．なお，正規化座標での変換を行

渋滞長先頭ノードと同様に GIS 展開し，目視でのマッチう前は平均±11 秒～12 秒の誤差が生じる．

ングを行い各リンクに配分を行った．

次に，渋滞統計データが持つ渋滞長の先頭座標を以上で，渋滞統計データを DRM リンクベースに統合

DRM のノード座標へマッチングを行う．しかし，DRMしたデータベースが構築される．ここに，既に DRM リの交差点は複数のノードから構成される交差点が多く存ンクコードを持つ 2 種類のプローブデータの統合を行う．

在することから，渋滞長の先頭ノードと交差点ノードでプローブデータは，それぞれ流入ノードと流出ノードの対応する候補が複数ヒットしてしまう．ここで，マッチコードを含んでいるため DRM の各リンクにマッチングングの誤差範囲を 2 秒に絞り候補の抽出を行い，該当すを行った．なお，マッチングの際にデータ間で速度情報る DRM ノードを GIS 上に展開した．その後，立体交差に大きな矛盾が生じる場合はデータベース上でフラグをやオーバーパス，アンダーパスに細心の注意を払い，目立てている．さらに，渋滞長データが各リンクに格納さ視で該当ノードとマッチングを行った．

れる際，リンク延長の何%支配しているか示すことがで次に，先頭ノードを特定した渋滞長が延伸する方向がきる．

対応するリンクを特定する．ここで，渋滞統計データから確認できる路線名称と上下区分のデータベースを作成

4. 融合データの考察

し，東京都道路状況図 8）を参考にてそれぞれの路線が対応するリンクを DRM リンク毎にマッチングを行った．

(1) 融合したデータから得られる新たな視点

その後，データベースから渋滞長が対応する方向のベクトルを角度判断し，対応するリンクへの連続性を求める

今回融合したデータの 17:00 のデータを外堀通り新橋

プログラムを構築した．しかし，オーバーパス，アンダ駅付近について，可視化したものの一部を図-2 に示す．

ーパスなど特異な構造を持つリンクへのマッチングは，

渋滞統計データの二段階の速度区分を格子上に形成し，その中に 2 種類のプローブデータを重ねることで，3 種3類の速度情報を可視化している．図中①をみると，渋滞統計データが存在しない細道路のリンクをプローブデータが補完していることが分かる．また，図中②をみると二種類のプローブデータが連続的にリンクを補完していることがわかる．さらに，図中③をみるとプローブデータの速度情報が存在しないリンクを渋滞統計データが補完していることがわかる．以上より本研究で融合してできた渋滞データは，融合前より高密度で確度の高い優れたデータであるといえる．
(2) 融合したデータの整合性
渋滞統計データの 2 段階の速度区分と，プローブデータの速度データで両者の速度が異なるリンクの存在を検証した．分析条件と分析結果を表-3 に示す．両データの累積比率を 0~10km/h で見てみると，全データ中の整合図-2 融合データの可視化性は 68%となった．全データとは，14:30-23:55 間の 5 分

表-3 速度情報の整合性分析の条件と結果ごとの渋滞統計と 2 種のプローブデータが存在するリン

分析条件クの総数である．また，同条件での速度分布を図-3 に示

対象地域
対象日時

両方を 渋滞長データ満たす
プローブデー
分析結果 速度の一致率

す．例えば，横軸の 10～20km/h のデータ数を見ると，あるリンクで渋滞統計データが 10km/h の速度区分に対環状8号線内約3000リンク
2011/3/11 14:30～23:55
渋滞（10km/h以下)かつリンク全てが渋滞リンクに対応したデータがある
68%(13164/19352)

して，リンクと対応するプローブデータが 10～15km/hを示していたデータが全データ数中 18%，15~20km/h を示していたデータが 10%存在することがわかる．
民間プローブとタクシープローブの速度差±1km/h 以
内での一致率は，0~10km/h で 88%となり，5~10km/h で84%となった．速度が高くなるほど，プローブデータ間で速度の誤差が大きくなる傾向が確認できる．渋滞の速度区分内（10km/h 以下）に存在する 2 種のプローブデータ間での一致率が高いことが分かった．プローブデータと渋滞統計データで速度一致しないリンクは，渋滞統計

図-3 プローブデータと渋滞統計データの整合性

データでは信号サイクルのタイミングや車両が全く動かない事で定点感知器が反応せずに誤差が生じる可能性が考えられる．
14:30-23:55 の対象時間帯における環状八号線内のDRM リンク数に対する渋滞統計とプローブデータの両データが存在するリンクの時間帯別カバー率を図-4 に示す．3 種を融合融合データの対象範囲におけるリンクカ
バー率は約 74%のとなり，それぞれのデータがネットワークを補完しあい高くなったことを確認した．また，2

図-4 時間帯別カバー率

種類のプローブデータではそれぞれ約 40%～55%のカバー率となっている．民間プローブデータは，時間帯が遅プローブデータや渋滞統計データを単独で扱うよりもデくなるとカバー率が低下する傾向があり，タクシープロータの密度が格段と高くなることが確認できた．
以上から複数の観測データを用いることで，当時の状ーブは，逆に増加する傾向にある．渋滞統計データのみだと約 51%のカバー率であった．路側感知器では他の 2

況を確度も密度も高く分析できることがわかる．

種類に比べ安定したカバー率となった．このことから、
4

5. おわりに

参考文献
1)

本研究では，タクシープローブデータと民間プローブデータ，渋滞統計データの融合手法を開発し，震災時渋2)

滞データベースを構築した．また，3 種類のデータ間でそれぞれがカバーしていないリンクや速度情報が重なる

3)

リンクでそれぞれの速度情報を付加することでデータ全体の密度と確度が向上したこを確認した．さらに，渋滞4)

統計データから付加したリンクごとの渋滞長情報もプローブデータの細かい速度情報と合わせて確認することが5)可能である．今後は，本研究で構築した震災時の渋滞データ に NAVITIME の点列データをデータベースに付加することで，ネットワーク全体をカバーする情報の密度6)と速度情報の精度を高め、震災時の渋滞を明らかにしたい．

7)

謝辞：本研究は日本デジタル道路地図協会ならびに科学研究費挑戦的萌芽課題番号 25630219 の研究助成を得て実施した． ここに感謝する．

8)

飯島護久，堀口良太：東日本大震災時のメッシュ交
通情報を用いた都区部における交通流動性分析，第29 回日本道路会議，2011.11．
飯島護久，堀口良太：プローブデータに基づくエリ
ア流動性情報提供に関する研究，第 9 回 ITS シンポ
ジウム 2010．
津田圭介，胡内健一，許斐信亮：首都直下地震発生時に想定される緊急対応車両の走行状況の推定，こうえいフォーラム 21 号，pp.37-45，2013．
Evaluation of traffic control policy in disaster case by using traffic simulation model. Proc. of 19th World Congresson ITS 2012(Vienna), AP-00345, 2012.10.
王立暁，姜美蘭，山本俊行，森川高行：プローブデータと VICS データの融合による旅行時間推定に関する研究，土木計画学研究・論文集 Vol.23，No.4，
2006．
小出勝亮，宮崎要，堀口良太，赤羽弘和：VICS 情報とプローブ情報の融合手法の研究，第 30 回土木計画学研究発表会講演集，Vo.30，CD-ROM，2004．
石田東生ほか：複合データによる道路サービス・パフォーマンス情報システムの研究開発，道路政策の質の向上に資する技術研究開発成果報告レポート，
No.21-3，2012．
東京都建設局道路管理部：東京都道路現況調書， 2013．

Integration of plural probe vehicle and fixed censor data for understanding Tokyo gridlock after the Great East Japan Earthquake
Yutaro KIYOTA, Kenji TUKIDATE, Seiji IWAKURA,and Yasuhiro NONAKA5