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特集● IoT、Big data と交通／論説

情報通信キャリアの描くIoT、Big data、5Gと交通ー人工知能研究者の立場からー

納谷太＊

IoTデバイス技術や、衛星測位システム、移動通信システムの発展と普及により、人や車やモノの位置や動き、環境の変化に関する膨大な情報がリアルタイムに観測できるインフラが整備されつつある。本論説では、人や車の流れに関する実空間の情報を、サイバー空間であるシミュレーション環境にオンラインで取り込み、その時空間的な特徴をモデル化し、直近に発生し得る混雑や渋滞リスクを予測する技術、また、予測されたリスクを回避するように集団を最適に誘導する技術に関する取り組みについて紹介し、将来の交通システムの展望と課題について考察する。

IoT, Big Data, 5G and Transportation Systems from the
Perspective of AI Research in Information Communication Carriers
Futoshi NAYA＊
With the development and diﬀusion of IoT device technologies, satellite positioning
systems, and mobile communication systems, it is becoming possible to measure diverse
types of information such as the movement of people, vehicles and environmental
changes in real-time. In this paper, we introduce our latest efforts in developing
technologies which aim to predict the most likely congestion risks by incorporating realworld information on the ﬂow of people and vehicles into a simulation environment andmodeling the spatio-temporal features of the flow. We also introduce technologies tooptimally navigate crowds to avoid predicted risks. Finally, we discuss the prospectsand challenges of future transportation systems.

カーナビゲーションやスマートフォンでのナビ

１．はじめにゲーションを支えている衛星測位システムにおいてセンシング技術、無線通信技術の向上と、スマーは、準天頂衛星「みちびき」２号機が2017年６月１

トフォンアプリやIoT（Internet of Things）デバイス日に打ち上げられた。2017年内にさらに２機の打ちの急速な発展と普及に伴い、人や車やモノの位置や上げが予定されており、2018年度には４機体制でシ動き、環境の変化などの実空間における多種多様なステム運用が開始される。すでに稼働中の米国の情報がリアルタイムかつ正確にサイバー空間の中にGPS衛星や地上設備を併用することにより、2018年取り込まれ、それら情報の時空間予測のみならず、度には、国内での測位誤差は、モバイル機器に関し状況に応じたタイムリーな情報提示や機器の制御がては従来の10m程度からサブメーター級（１m未満）、実現できるインフラ環境が整いつつある。

測量機材もしくは車載用途のアンテナを用いればさ＊ 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所企画担当主席研究員
Executive Research Scientist, Research Planning Section,
NTT Communication Science Laboratories, NTT Corp.
原稿受付日 2017年７月３日
掲載決定日 2017年７月19日

国際交通安全学会誌

Vol. 42, No. 2

らに６cmにまで縮小できるといわれ、農地でのトラクターや建設機械の自動運転、ドローンによる物資輸送などへの利用が期待されている１）。
一方、移動通信に関しては、スマートフォンやタブレットの爆発的普及のみならず、今後IoTや自動（ 20 ）平成 29 年 10 月

情報通信キャリアの描く IoT、Big data、5G と交通車、産業機器、スマートメーターといった新たなデ103

呼ぶ研究開発の取り組みについて概観する（２章）。

バイスがインターネットに相互接続するとみられ、次にAmbient-AIを構成する技術群の中でも、特にその総数は2020年には500億個以上、トラフィック「いつ」「どこで」「何が」起こるかを予測する要素（通信量）は2010年と比較して1,000倍以上に増大す技術である時空間予測技術について述べる（３章）。

ると予測されている。わが国においては、こうしたさらに、多様なセンサーによって観測された人流・急増するトラフィックの大容量化、高速化、高密度交通流等の流れに関するデータをシミュレーション

化 へ の ニ ー ズ の 高 ま り に 対 し て、 超 高 速 大 容 量

環境にオンラインで取り込み、現実世界とシミュ（10Gbps、現行LTEの100倍）、超低遅延（１ms程度、レーション空間におけるパラメーターのずれを学習現行LTEの１/10）、多数同時接続（100万台/km2、し、将来の混雑や渋滞等のリスクの時空間予測に基現行LTEの100倍）の性能を満たす第５世代移動通

づき、これらリスクを未然に防ぎ、集団を先行的か信システム「5G」を2020年に世界に先駆けて実用化

つ最適に誘導する学習型マルチエージェント・シ

すべく、2014年９月30日に設立された第５世代モバ

ミュレーション技術の取り組みについて述べ（４章）、

イル推進フォーラム（5GMF）を中心に、産官学連携大規模イベントでの人流誘導への適用事例を紹介すでの研究開発および、ITU等における国際標準化がる（５章）。最後に、将来の交通システムの可能性進められ、2017年度からは東京および地方都市でさと課題について考察する（６章）。

まざまなサービス・利用シーンを想定した5Gシス

２．Ambient-AI : IoT向けのAI技術

テム総合実証が開始されている２）。
2016年７月４日に公開された「5GMF白書第1.01

現在、第３次AIブームの到来ともいわれ、学術版」３）では、 5Gにより期待される利用シーンとして、 のみならず、ビジネスへの活用は著しく、メディア
１）エンターテイメント、 ２）交通、 ３）産業応用、 でも広く取り上げられている。その背景の一つは、
４）災害対策の四つの分類において検討されている。 ディープラーニング（深層学習）と呼ばれる機械学
特に交通における利用シナリオにおいては、人やモ習技術の進展により、画像・音声などのメディアのノの移動を快適にサポートする高度な交通手段につ認識・理解をはじめとするあらゆる情報通信分野にいて検討されており、具体的には自動車を可能な限おいて従来技術の性能を著しく上回り、産業構造のり人手を介さずに動かす自動運転技術、渋滞や危険変革をもたらす勢いであることが挙げられる。あらを回避して快適なドライブをサポートする運転支援、 ゆる業界がAI技術の研究開発とビジネス展開を加イベント等における人流を制御する行動支援につい速する中で、情報通信キャリアであるNTTグルーて提言されている。

プでは、１）Agent-AI、２）Heart-Touching-AI、３）

上述のように、IoT、衛星測位システム、次世代

Ambient-AI、４）Network-AIという四つのコンセ

移動通信システム等インフラ技術の交通分野への利プトでAIの研究開発を進めている４）。中でも、Am-活用の期待は計り知れない。人や車、鉄道などの位

bient-AI（Fig. 1）は、①環境に偏在するIoTデバイ

置情報をはじめとする多種多様なビッグデータがリスやセンサー群が捉えたリアルタイムセンサー情報

アルタイムに収集できる基盤が整う中、次に課題となるのは、膨大なデータの中から本質的に重要な情報のみを瞬時に読み解き、直近の未来の状況やリスクを予測し、交通インフラの安定化や人や車やモノの移動を高度かつ安心・安全に支援するための一連の人工知能（AI）技術の確立であろうと考える。
本稿では上記のような背景を踏まえ、情報通信キャリアにおける一研究者としての視点から、将来の交通システムの可能性と課題について、AI技術の観点から述べてみたい。次章以降では、まず、IoT向けのAI技術として、人やモノや環境から収集される多様な情報を読み解き、分析し、実世界へフィードバックすることを目指したAmbient-AIとIATSS Review Vol. 42, No. 2

Fig.1（ 21 ）

Ambient-AIにおける解読・探求・デザインのループ

Oct., 2017

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納谷太

により森羅万象（モノ、人、環境）を解読し、②予測・間統計のように、メッシュ当たりで集計された人口推論・検知を組み合わせ、システムを最適に駆動すデータや、イベント会場内などにおいては、会場内るシナリオを探求し、③スマートな誘導や制御、さに設置したWi-Fiのアクセスポイント等において集らには、都市計画等をデザインするループを反復す計されたエリアごとの人口データなどが考えられる。

る、リアルタイムサイバーフィジカルシステムの実

また、車両の場合には、プローブデータをベースに現を目指すものである。「Ambient」とは、周囲をしたメッシュ当たりの通行車両数でもよいし、トラ取り巻く環境を意味し、Ambient-AIは、都市におフィックカウンターデータのように、道路を構成すけるスマートモビリティや、次世代の交通システムるグラフ・ネットワークにおける観測点でのデータの実現にも密接に関連し、特に、現在の深層学習技としてもよい。

術では実現が困難な、「いつ」「どこで」「何が」起時空間予測に関する既存技術として、ベクトル自こるかの時空間予測、因果関係の推論、隠れた予兆

己回帰モデル６）や、時空間クリギング７）などの手法の高精度な検知、学習型シミュレーションによる最がよく用いられる。これらの手法は、時空間データ

適シナリオ導出などの要素技術を含む。以降では、（人口や車両数）の二次定常性（弱定常性とも呼ぶ）時空間予測技術および、学習型マルチエージェント・を仮定とした手法である。二次定常性とは、時空間シミュレーションについて詳しく紹介する。

データがある特定の時刻、場所によらず、その平均値および分散が一定であり、かつ、データ間の時間

３．時空間予測技術

相関および空間相関が、それぞれ時間および空間の2011年３月11日に東日本大震災が発生した直後、相対的距離にのみ依存し、同じく特定の時刻または人口の多い東京エリアで大勢の人々が駅に殺到し、場所に依存しないという性質である。従って、既存帰宅困難になる現象が発生した。国連の「世界都市法では、本稿で対象とするような多人数や車両数が５）化予測2014」 の報告にあるように、近年、全世界一気に増加するような非定常な時空間データには追的な規模で都市化が加速しており、都市部における随できない。

人口の過剰な集中が災害時における混雑や渋滞を引

また、時空間データの収集については、対象とすき起こす要因となっており、今後ますます深刻化する空間を網羅するようにセンサーが設置できるとはると考えられる。

限らず、観測データは部分的にしか得られないこと

また、コンサートやスポーツ観戦等、数千人からが大半である。さらに、新規イベントにおいては、数万人規模の人々が集まるイベントにおいては、来過去の観測データは存在しないため、事前に過去場者がある特定の時間に特定の場所に集中し、平常データを用いて予測することも困難である。
そこで提案法では、比較的少数の観測点において、時とは異なる人口の増加が発生する。たとえ平常時における過去のデータが蓄積されていたとしても、観測データが時々刻々と得られるような状況下にお上述したような突発的な人口変化を引き起こすよういて、任意の非観測点でのデータを空間的に推定し、な状況下においては、過去のデータを将来予測に直現時点からある時間さかのぼった直近の過去データ接的に用いることは困難である。

のみから将来を予測する手法を構築する。具体的に従って、ここでの時空間予測技術は、以下の２点は、Fig. 2に示すように、①スパースな観測点で直の要件を満たすことを目的とする。

近の過去から現在までの人口データを観測し、②非１）リアルタイム性観測点での空間内挿処理を行い、③時空間観測デー

現時点および直近の過去の観測データのみから直タをカーネル関数によって回帰し、④現在および過近の未来を予測できること

去の回帰係数から未来の回帰係数を予測することに

２）汎用性

より、未来の人口データを予測するという四つの処定常な時空間データのみならず、非定常な時空間理から成る。手法の詳細は文献８）、９）を参照されたい。

データに対応できること

提案技術は少数の観測データしか得られない状況

ここでの時空間データとは、具体的には、ある時下においても対応でき、カーネル回帰におけるパラ間間隔（タイムスタンプ）および、ある空間メッシュ

メーター推定を効率的に計算可能であるため、オンで集計された人口データや車両数データなどを想定ライン処理が可能である。

する。例えば、人口データについては、モバイル空国際交通安全学会誌

Vol. 42, No. 2（ 22 ）

本手法の有効性を検証するため、実証フィールド

平成 29 年 10 月

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情報通信キャリアの描く IoT、Big data、5G と交通相対
絶対
誤差

予測時間

Fig. 4
Fig. 2

従来法と提案法の予測誤差性能比較

時空間予測処理の流れできないのに対し、提案法は10分後以降においても安定的に予測できることを確認している。
４．学習型マルチエージェント・シミュレーションに基づく集団最適誘導
前章では、人や車などの流量のリアルタイムな観測データが得られる場合に、直近の過去から現在まFig. 3

イベント会場内人口ヒートマップの時間推移例

でのデータを用いて直近の将来の流量を精度よく予測する技術について述べた。これにより、今後数十にてリアルタイム観測されたメッシュ人口データに分後までに発生し得る混雑や渋滞の発生リスクを時適用しオンライン評価を行った。幕張メッセにて開空間的に予測することが可能になる。次に重要とな催された、１日当たり２万人強の観客が来場する某る課題は、リアルタイムな観測データから混雑や渋イベント会場（約110m×360m）の24カ所にWi-Fi滞リスクを予測できたとして、そのような混雑や渋アクセスポイントを設置し、１分ごとに各アクセス滞を未然に回避すべく、集団を最適に誘導する方策

ポイントに接続されている人口データを用いた。人を見いだすことである。

口ヒートマップの時間推移の例をFig. 3に示す。

人は車を運転する際、交通渋滞や事故発生などに過去30分の観測データを用い、５分後、10分後、関して提示される交通情報に応じて経路を選択する。

20分後、30分後の24カ所での人口予測精度を評価し最近のカーナビにおいても、交通状況を考慮した経た。従来法として、ガウス過程回帰と比較した場合路を提示するものがあるが、個々人向けのみの最適の相対絶対誤差（真の人口の観測値と推定値との差ルートに基づいた結果が提示されるため、多くのドの絶対値を真の観測値で正規化した値の時間区間ライバーが現在空いている同一のルートに向かうと、和）をFig. 4に示す。Fig. 4より、５分後予測の結果迂回先で新たな渋滞を引き起こす現象、いわゆるハでは既存法と従来法では顕著な差はないが、10分後ンチング現象が起きる。従って、混雑を解消するた以降の予測では、提案法が従来法に比べて予測精度めのナビゲーションシステムは、個人最適ではなくおよび安定性（予測精度のばらつき）において優れ集団最適である必要がある。

う かい

人や車など、自律的な行動主体（＝エージェント）ていることが分かる。
実証フィールドでは、観測したメッシュ当たり人の個々の振る舞いや、周囲の環境とのミクロな相互口データに基づく混雑度をリアルタイムに表示し、作用をモデル化し、複数のエージェント間および環かつ、本時空間予測技術を用いてオンラインで混雑境との相互作用から発現するマクロな現象を解析す度予測を表示するアプリを実装した。今回の実証る手法にマルチエージェント・シミュレーション

フィールドのように、大勢の観客がイベントの開始（MAS : Multi-Agent Simulation）があり、交通量解や終了などのタイミングで一斉に移動する場合には、析10）や交通マネジメントへの適用11）などに広く用い従来法では予測値が現実の観測データの変化に追随られている。また、人流に関しては、防災観点でのIATSS Review Vol. 42, No. 2（ 23 ）

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納谷太

広域避難シミュレーションや、顧客行動パターンのの研究開発に取り組んでいる17）。以下では、学習型理解をはじめとして研究が進んでおり12）、大規模なMASの要素技術について、事例を交えて紹介する。

イベントが開催される際の観客送客計画（移動経路４−１や歩行エリアの道幅等）の策定や、警備員の配置、例として、Fig. 6に示すように、大規模イベント入場ゲートの設置数等の事前計画においても実際に開催時において周辺駅から数万人規模の観客がスタ活用されている。

ジアムに入場するシーンの人流シミュレーションをパラメーター学習

従来のMASを用いた解析では、例えば人流を解考える。Fig. 6はスタジアムに向かう観客が周辺駅析対象とした場合、群集の歩行速度などのパラメーに出現し始めてから５分後の人流の様子を示したもタや、誘導経路および、安全基準を満たす群集密度のである。シミュレーションにおけるパラメーター

13）（サービスレベル とも呼ぶ）設定などの誘導策にには、以下のようにさまざまなものが含まれる。

ついては人手で設定し、これをシミュレーションす● 各駅降車人数の時間推移ることにより誘導策の効果を机上で事前に評価する● 各駅出口から各スタジアム入り口に向かう経路候手法が一般的である（Fig. 5 左）。しかしながら、シ

補および各経路の選択確率（OD：Origin-Destination）表

ミュレーションにおけるパラメーターや誘導策は机上検討時に想定した組み合わせに限定されており、● 歩行者用道路幅員

現実の群集の動きや警備員による誘導オペレーショ● 駅出口→歩行者用道路→スタジアム入り口→ゲーンの結果とは必ずしも一致しないという問題がある。

トを通過する際の歩行者速度

このため、さまざまなセンサーで実世界をリアル

これらパラメーターの中には、歩行者用道路の動タイムに観測した実データをシミュレーション環境

線や幅員など実際の誘導計画時に設計できるものや、にオンラインで取り込み、モデル化したパラメーター

過去の類似イベント等で計測したデータなどに基づを観測データに合致するように自動学習する、デーいて設定できるものもあるが、前例のないイベント

タ同化と呼ばれる研究も行われつつある14）〜16）。実での集団の発生パターン（駅降車人数の時間推移）

世界に接続されたシミュレーション環境では、前章や移動の仕方（経路選択傾向）については事前に固で述べた回帰手法に基づく時空間予測に加え、マル

定 的 な 値 を 設 定 す る こ と は 困 難 で あ る。 学 習 型

チエージェント・シミュレーションによる直近混雑

MASの「パラメーター学習」部では、データ同化14）

リスク予測を評価できる。筆者らはさらにこのシなどの手法に基づき、観測データが得られるたびに、ミ ュ レ ー シ ョ ン 環 境 を 拡 張 し、 事 前 の 誘 導 策 や実際の観測データに合致するようにモデルのパラWhat-if シナリオを用いた学習により、予測されたメーターを推定する。

混雑を未然に回避するような集団最適誘導策をオン

データ同化は物理シミュレーションモデルと実際ラインで随時自動導出する学習型MAS（Fig. 5 右）の観測データを統合する手法であり、1990年代中ごろから主に気象学や海洋学の分野で発達し、気象庁における日々の気象予測に活用されている。データ同化の目的は大きく二つある。一つ目は「観測データを用いてシミュレーションモデルの精度・性能を改善する」ことであり、過去データを用いて現在の状態の良い推定値を得ることにより、適切な初期条件を設定でき、将来を精度よく予測できる。二つ目は「シミュレーションモデルを用い、観測データが存在しない時間・空間での補完や、観測誤差を修正する」ことである。この考え方は、前述の時空間

Fig. 5従来型MASと学習型MASの違い

国際交通安全学会誌

Vol. 42, No. 2予測技術とも共通する。近年、データ（ 24 ）平成 29 年 10 月

情報通信キャリアの描く IoT、Big data、5G と交通

Fig. 7107

直近混雑リスク予測

Fig. 7に過去15分間の観測データを用いて、５分Fig. 6

スタジアムへの入場シーン

後、20分後の混雑発生箇所をシミュレーションにより予測した例を示す。スタジアムの北側に最寄りの周辺駅が多いため、それらに近い入り口周辺や、北東に位置する駅からの経路において、歩道橋の手前で混雑が発生すること（Fig. 7（c）、黒丸部分）を予測している。
４−３

集団最適誘導策の自動導出

次に、前述の直近混雑リスク予測によって検出された混雑を未然に防ぐべく、群集の誘導策候補を計算機内で自動生成し最適誘導策を探索する（Fig. 8）。
ここでは誘導策の例として、スタジアムの入り口６
Fig. 8

誘導策候補の自動生成および最適誘導策の探索

カ所について、一つ以上の入り口を一時的に閉鎖し、別の入り口に向かわせるような誘導を想定する
15）
、16）

同化の考えを交通流モデルに適用した事例研究（Fig. 8の誘導策B）。どの入り口をどのタイミングも行われつつある。ベースとなる手法は、粒子フィでどのくらいの期間閉鎖するのか、１カ所の入り口ルターやアンサンブルカルマンフィルターなど、非を完全に、もしくは部分的に閉鎖するのかなどのバ線形で大規模な一般状態空間モデルの枠組みが用いリエーションを考慮すると、その組み合わせ数は膨られる。技術的な詳細は文献に譲るが、特に人流の大になる。ただし、実際に警備員スタッフがオペレーデータ同化は、交通流と異なり、人の移動の自由度ションできない誘導策候補や、これまでの誘導方向が高く、かつ、観測データを得にくいという点におとは逆方向に誘導するなど、観客に混乱を来すよういてより困難なタスクといえる。今後、実際のイベな候補は除外する必要がある。警備員による誘導をント等における人流データ計測も含めて、よりいっリアルタイムに支援するには、残った誘導策候補かそうの研究開発が望まれる。

ら効率的に枝刈りをし、最適な誘導策を瞬時に導出

４−２

直近混雑リスク予測できる必要がある。誘導策の最適性を評価する指標パラメーター学習によってオンラインに観測されとしては、例えば観客をスタジアムに集客するまでた人流に合致するようにシミュレーションのモデルの所要時間の最短化や、観客が混雑のために滞留しが更新されれば、シミュレーション環境の中で直近て進めない時間やエリアの最少化などが考えられる。の人流の時空間発展を予測することが可能である。

しかし、どのような誘導策が最適指標を満たすかに３章で述べた時空間予測技術は、集団の移動に関す

ついては、誘導策を構成するパラメーター群を引数るモデルを設定せず、観測データのみを用いたよりとする関数の形式で記述できず、膨大な探索空間を一般的な手法であるのに対し、学習型MASにおい網羅的に探索することも現実的ではない。ては、エージェントの移動をミクロにモデル化する

このように、最適化したい関数が未知の状況下にことにより、いつ、どこで、混雑が発生するのかとおいて、パラメーター群の組み合わせの中から最適いったマクロな現象をシミュレーションで予測できな組み合わせを効率的に探索する方法として、ベイる。

ズ的最適化（Bayesian Optimization）18）という機械

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108

Fig. 9納谷太

自動導出された最適誘導策の例

学習の手法を適用するこ（a）１時間20分後とができる。ベイズ的最適化により、少数の探索結果から有望な候補を効率的に探索し、最適な誘導策を導出できる。探索結果例では、Fig. 9に示す通り25分時点で２カ所の入り口を封鎖する誘導策が導出され、これを警備員に提示することにより観客誘導を行う。
誘導によって観客の振（b）２時間後

Fig. 10 入場シーンにおける最適誘導策の有無のシミュレーション結果

る舞いは変化するが、全ての観客が誘導に従うとは限らないため、常に新た導なし（Fig. 10（b）左）では混雑の解消に時間を要し、な観測データに基づき、前述の混雑リスク予測を行全員到着まで３時間以上かかる結果となった。

い、リスク発生が見込まれた場合には同様に最適誘Fig. 10（a）、（b）右には、横軸を時間、縦軸を待機導策の探索を行い、警備員により誘導するといった人数としたグラフを示すが、誘導ありの場合に待機フィードバックループを繰り返す。

人数を少なく抑えられていることが分かる。夏の炎天下で開催されるようなイベントにおいては、待機５．学習型MASの入退場シーンへの適用例

人数の低減は重要課題であるため、提案法による効８万人の観客がスタジアムに入場するシーンにお果の期待は大きいと思われる。

いて、学習型MASによる最適誘導の有無によるシ

次に、８万人の観客がスタジアムから周辺駅に向ミュレーション比較結果をFig. 10に示す。Fig. 10

かって退場するシーンを考える。ただし、通常の誘（a）では、スタジアムに向かう観客が駅から動き始導計画では想定しないようなアクシデントが退場開めて１時間20分後の様子を示す。誘導なしでは、周始から20分までに４カ所で立て続けに発生するシナ辺駅に近いスタジアム北側入り口で混雑が発生し、リオを考える（Fig. 11）。アクシデントは、例えば滞留して進むことのできない観客の待機列が一般道

駅に向かう客と駅から出てくる客が同時に発生するだ えんにはみ出している（Fig. 10（a）左、黒楕 円 部分）。

場合や、緊急車両の通過等で一時的に歩行者道路の一方、誘導あり（Fig. 10（a）中央）では、入り口を所々幅員が減少するような場合（A）、B）、D））や、不測封鎖する（実際には目的とする入り口に向かっていの事故等による通行止め（C））などが考えられる。

る観客を別の入り口に先行的に迂回させる）ことにこのような状況下においても群衆を誘導可能かシ

より、特定の入り口への混雑集中を回避し、観客がミュレーションした結果をFig. 12に示す。

滞留する待機列の発生を抑制している。誘導ありのFig. 12（a）は退場開始20分後の誘導なし、誘導あ場合には、Fig. 10（b）中央に示すように２時間ほどりの人流の様子を示すが、この時点までに上記４カで全観客がスタジアム内に到着できるのに対し、誘所のアクシデントは発生しており、混雑状況はいず

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情報通信キャリアの描く IoT、Big data、5G と交通

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れも変わりはない。しかし、30分後のFig. 12（b）のるリスク予測とその安定化への適用も期待できると誘導なしの状況では、北東にある駅付近で発生した考えられる。今後、より実用性を高め、各要素技術通行止めに起因して、歩道橋への迂回を余儀なくさの汎用化と、インフラごとのユースケースを考慮しれた群集が混雑を引き起こしている（図中黒丸）。

た機能追加を進めていく予定である。

一方、誘導ありの場合には、この混雑の発生を前もっ６．おわりにて予測し、北東側の駅に向かう群集を歩道橋に至る手前の分岐点で北側への迂回ルートに誘導すること

人や車などの位置や流れに関するリアルタイム観により混雑を回避している。誘導なしの場合は、同測データを用いた時空間予測技術および、学習型

時多発的に発生したアクシデントに群集が巻き込まMASによる集団最適誘導技術を活用した将来の交れ、Fig. 12（c）の１時間20分後には至る所で混雑が通システム・サービスの展望について述べた。例示

発生している。誘導ありの場合には、上記複数のアした大規模イベントでのリアル環境での人流の時空クシデントを回避するよう、目的駅ごとに群集を随間 予 測 お よ び 誘 導 に お い て は、GPS、 カ メ ラ、

時誘導することにより、Fig. 12（d）に示すように約Wi-Fiなどのセンサー情報や、モバイル空間統計、２時間後に全員が駅に到着するのに対し、誘導なし

イベント会場で集計される入場者数などの人流情報の場合にはさらに40分以上の時間を必要とし、混雑など、さまざまな入力情報をリアルタイムに収集しに巻き込まれる待機人数を多数引き起こす結果となて統合し、連携するシステム基盤が必要である。まる。

た、システムはさらに複雑になるものの、理想的に以上のように、提案技術では、不測のアクシデンは、周辺駅改札の通過人数情報、電車の混雑度や運トが同時多発的に発生した場合においても、随時直行状況、乗り換え経路探索サービスでの検索ログか近の混雑発生を予測し、目的地別の群集を適切に誘ら抽出した潜在的な移動需要（OD情報）が活用でき導する誘導策を自動導出できることを確認した。

れば、さらに精度の高い予測や、モビリティをまたもっとも、上記の人流シミュレーションは、あくいだ最適誘導、緊急・災害時におけるインフラ制御まで過去の駅利用者数などの統計をベースに生成し安定化といった社会課題解決への可能性も期待された擬似データに基づくものである。現在、リアルなる。次世代の都市交通システムではシームレスかつイベントでの人流計測と、実測データに基づく学習

フレキシブルかつリライアブルな交通移動を実現

型MAS環境の高精度化と実証を進めている。またする仕組み19）や、超高齢化を背景に、複雑化し多本技術は、人流のみならず、交通流や物流、通信ト様化するマルチモーダル・モビリティ環境のシステラフィックなど、さまざまなインフラの流れに関す

ム創成論20） について提言がなされている。2020年

A）00：00 幅員減少
B）00：05 幅員減少
C）00：15 通行止め
D）00：20 幅員減少
Fig. 11

退場シーンにおけるWhat-ifシナリオ

IATSS Review Vol. 42, No. 2

Fig. 12

退場シーンにおける最適誘導策の有無のシミュレーション結果（ 27 ）

Oct., 2017110

納谷太とその先の次世代交通システムの実現に向け、産官

10）山田知典、石川佳愛、阿部和規、藤井秀樹、吉学連携による異業種データ活用、パーソナルデータ

村忍「マルチエージェント交通流シミュレーの保護と利活用に関する法制度の柔軟な運用、優れションにおける交通量の不確実性評価」『日本た最先端技術の創出と社会実装が期待される。微力

シミュレーション学会論文誌』Vol.9、No.1、pp.1-9、2017年

ながら筆者も貢献していく所存である。

11）伊藤孝行、金森亮、チャクラボルティ・シャン
謝辞

タヌ、大塚孝信、原圭佑「未来の社会システム

本稿の一部は国立研究開発法人情報通信研究機構を支えるマルチエージェントシステム研究（１）の受託研究「ソーシャル・ビッグデータ利活用・基−経済パラダイム，交渉エージェント，交通マ盤技術の研究開発」の成果による。関係各位に謝意

ネジメント−」『人工知能学会誌』Vol.28、No.3、pp.360-369、2013年を表す。

12）野田五十樹「人流シミュレーション」『情報処理』
Vol.58、No.7、pp.568-597、2017年

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国際交通安全学会誌

Vol. 42, No. 2（ 28 ）

平成 29 年 10 月