人工社会システムを適用した部分情報共有とローカル通信に基づくカーナビ開発

１．研究の目的および背景
現代社会において道路交通システムは、産業・生活の重要な基盤である。そのため、自動車による円滑な
都市内交通システムの構築は「都市再生」上も重要な政策課題といえる。
しかし、道路ネットワークとその経路上の移動を試

谷本 潤 ( Jun Tanimoto, Dr Eng.)

みる自動車エージェントとのアンバランスにより引き九州大学 総合理工学研究院 環境理工学部門 教授起こされる「渋滞」は単に都市内の移動効率を低減さ(Professor, Kyushu University, Faculty of Engineering Sciences)

せるだけでなく、排ガス、排熱による汚染物拡散を通受賞：Best Paper Award at IEEE/ CEC（2009 年），日本建築学会 学会賞(論文） (2006 年). 日本建築学会 奨励賞 ( 1998 年)，空気調和衛星工学会 学会賞（学術論文） (1995 年) 他
著 書 ： Sociophysics Approach to Epidemics, Springer (2021 年 ) ，Evolutionary Games with Sociophysics: Analysis of Traffic Flowand Epidemics, Springer （ 2019 年 ）， Fundamentals of
Evolutionary Game Theory and its Applications, Springer（2015年） 他
研究専門分野：社会物理学，進化ゲーム理論，都市環境工学

じて都市環境にも影響を付与し、定常的あるいは定地的に発生する渋滞は災害時の緊急輸送上の障害となる可能性があり、都市防災の観点からもきわめて重大な問題であると思われる。そのために、渋滞の発生を押さえることは社会的に重要な課題といえる。
これらの様々な問題を最先端の情報通信や制御の技
術、つまり「情報化」と「知能化」により抜本的に解決 す る 施 策 と し て 、 ITS （ Intelligent Transport
Systems）が提案されている。これは、最先端の情報通

あらまし

信技術を用いて、人と道路と車両とを情報でネットワ

実在都市に近い、すなわち経路選択組み合わせがきわークし、交通事故、渋滞などといった道路交通問題のめて莫大となる交通網を前提に、地図情報すなわち地解決を目指したインフラを意味する。

理上最短 経路情 報だけ付 与するカ ーナビ システ ム

この提案の柱の一つに道路交通情報通信システム（CNS）、時間距離最短経路情報を教示する CNS、(3)VICS（Vehicle Information and Communication System）

同戦略車両の目的地、現在地情報を互いにグローバルを用いた混雑緩和があげられている。VICS とは警察がに共有して、その情報に基づき将来混雑情報を予測し、収集した一般路の情報と道路公団が収集した高速道路

フィードバックする CNS、(4)目的地に向かって先行の情報をＦＭ多重放送、電波ビーコン、光ビーコン、する直近先行車両から数えて有限数の車両とだけロー

無線通信により発信し、個々の車両のカーナビゲーシ

カルな情報共有を行って、その情報に基づき将来混雑ョンシステムがそれらの情報を受信、目的地までの経情報を予測し、フィードバックする CNS の優劣特性

路選択に利用するというシステムである。

を詳細に比較したところ、部分情報共有する(4)が系内

しかしこのカーナビゲーションシステムは、個人のの渋滞による旅行時間期待値の悪化を防ぐ上で最も優効用の最大化のみを目指しており、社会全体の混雑緩れていることが明らかとなった。以上により、ITS に

和にはつながらないとの指摘がある。

サポートされたローカル通信にサポートされた、中央

具体的には、次のような現象が起こると考えられてサーバーでの情報処理を要請せずローカルに共有したいる。まず、現在の渋滞情報を元に各個のカーナビゲ

情報で個別分散的予測プロトコルに基づき最適経路選

ーションシステムでは最短経路を提示する。しかし、択するカーナビゲーション戦略が社会ジレンマ制を緩画一的な渋滞情報を元に経路を探索するため、同じよ

和し、社会全体の効率性を高めうることが実証的に示うな経路を多数のカーナビゲーションシステムが選択された。

してしまい、混雑が発生してしまう（[1] - [4]）。また混雑が起きていない経路をカーナビゲーションシス
1

TELECOM FRONTIER No.112 2021 SUMMER

人工社会システムを適用した部分情報共有とローカル通信に基づくカーナビ開発

テムが選択したとしても、その経路を通るまでに時間構築し得ないのであろうか？

のずれがあるため、経路決定後に混雑が発生してしま

本研究は、カーナビゲーションシステムの経路選択

うことも考えられる。このように画一的な情報を元に戦略によって引き起こされる渋滞のメカニズムについ多数のエージェントが行動した場合、予期せぬ混雑がて考察し、車両個々の効率を向上させ、かつシステム発生するという現象は、遊園地などの巨大集客施設に全体の効率を向上させる経路選択戦略を考案することおける誘導モデルなどでも観察されている[5]。

を目的としている。

このような現象が発生する要因は、集団において共有される情報が、或る限られた資源への集中を促すも

２．研究方法のであることだと考えられる。この場合、ある行動を

2.1 シミュレーションモデル

行う（ある経路を選択する）ことのメリットが、集団本研究における交通流動シミュレーションでは、ス

内で同様にそれを行う個体の割合に対し、負の依存関

ケールの異なるミクロ的な経路選択とマクロ的な現象係にあると見なすことができる。このような状況では、である交通渋滞とを同時に扱う。時間および空間はマ

いかにして集団内の行動の多様性を適度に維持するか

ルチエージェントに基づく離散型モデル、速度についが全体の効用が維持されるための鍵であり、カーナビては最適速度模型（Optimal Velocity Model、 OV モ

ゲーションシステムの例は、情報共有によって行動のデル[8]）に基づく連続型モデルで扱う。また、信号（赤多様性が過度に減少してしまうケースであると考えら

信号による停止）、交差点での右折車待ち、交差点以外れる。系に生じる多様性の適応性やその起源・維持のでの U ターン、追い越しといった要素は考慮しない。

メカニズムは、複雑系科学における主要な研究テーマ

2.1.1 街路モデルの一つとして議論されてきた。

交通網は道路を表すリンクと交差点を表すノードで社会的集団における、有限の資源をめぐる複数のエ構成されている（図 1 参照）。各リンクは車両が流れる

ージェント間の競合に関しては、El farol bar 問題

方向が決まっており、ノード間は上りと下りの２つの[6]や Minority game[7]をはじめとする一般的資源割

リンクによって接続される。

り当て問題として様々な領域で議論されている。

リンクはいくつかのメッシュに区切られており、一Minority game とは、複数のエージェントによってつ一つの区画をブロックと呼ぶ。各ブロックの長さ L構成される集団において、各エージェントがステップは一定で、後述する理想速度で単位時間ステップ間にごとに、同時に 2 つの選択肢のうちどちらかを選択し、車両が進む距離に設定する。

選択者数が少ない方を選択したエージェントが勝者となる繰り返しゲームである。2 つの選択肢は、例えば、裏道を使う・使わない、株取引における売り・買いと
いった、二者択一の状況において少数派を選択した方が有利になる状況が当てはまる。
供示情報を制御することで Minority game により社
図 1 道路モデルの模式図

会ジレンマを排除すれば、カーナビゲーションシステ
ムの高度情報化により、社会全体の効用を高めることは可能となる。が、そのカーナビゲーションシステム

2.1.2 車両エージェントを採用した個々の車両の効用がその他の車両の効用よ

ブロックごとに定義される交通流特性に基づいて、り劣ってしまう事態が生じるならば、社会的浸透性、

ある時刻の車両密度から各車両エージェントの速度をすなわち普及のインセンティブの点では疑問が残る。

求めて、単位時間ステップ間に走行する距離だけリン

社会効用を高めつつ、既往のカーナビゲーションシス

ク下流側から順次移動させていく。各時間ステップに

テムより優越なシステム（すなわち経路選択戦略）はおける系内の車両エージェントの更新順序はランダム
2

TELECOM FRONTIER No.112 2021 SUMMER

人工社会システムを適用した部分情報共有とローカル通信に基づくカーナビ開発とする。

まず、ステップの最初に一定の行動時間 INT が各車

車両エージェント i の走行速度 は現在車両が滞留

両エージェントに割り当てられる。現在のブロックにしているブロックの車両密度をもとにして設定される。

おいて、Vi×INT が 1 ブロックの長さより大きく、かブロックの車両密度は次の式で表される。

つ次のブロックの密度が飽和状態にない、つまりブロ

Ni
Di =
N jam

ックの密度が１以下の場合、次のブロックに進むこと(1)ができる。次のブロックに進んだ場合、１ブロック進

ただし、Ni[台]：ブロックの車両数、Njam[台]：一車線

むのに必要な時間を INT から引いた時間が次のブロッ

当たりの飽和車両数。

クにおける行動時間となる。これを INT が 0 になるま

山下らは[1]、この車両速度に Greenshields のモデで繰り返す。なお、ブロックの途中で INT が 0 になっ

ル[9]を用いて、式(2)のような線形関数を仮定していた場合、それまで移動した距離は次のステップに引きる。
V (1 − Di ) if Vmin  Videal (1 − Di )Vi =  ideal
if Vmin  Videal (1 − Di )
 Vmin継がれる。

(2)

2.1.3 車両エージェントのナビゲーション戦略

ただし、Videal[m/s]：理想速度、Vmin[m/s]：最低速度。

各車両エージェントは経路選択戦略を有する。本研

Vmin の意味するところは、実際には渋滞が発生していた究では以下の戦略を想定した。

としても、車はわずかながら前進するため、車両速度

最短距離経路戦略 Shortest Distance（SD）戦略

は最低速度以下にはならないというものである。図 2

この戦略を採るドライバーは、目的地までの経路でに(2)式の車両密度と流量の関係を示す。流量は低密度

もっとも経路長が短くなる経路を選ぶ。プログラム上

領域にピークを持つ分布になり、(2)式のモデルではそ

では経路間の重み lij にノード間の距離をとり、A*アルの特性を模擬し得ない。そこで本研究では、OV モデル

ゴリズム注 1)により最短距離経路を算出する。なお、各[9]の一様流解を速度式として用いる。

経路が等距離の場合は、距離が等しい経路からランダ

V (N i ) =Videal 1
 tanh m( − d ) − tanh m(l c − d )
2 
Ni


V ( N i ) if
Vi = 
if VminVmin  V (N i )Vmin  V (N i )ムで最短経路を選択する。

(3)

混雑経路記憶型最短距離経路戦略 Shortest Distanceand Congestion Memorize （SD-CM）戦略

ただし、lc：車両長さ、d：OV 関数の変曲点、m：変曲

この戦略をとるドライバーは記憶サイズ M のメモリ点での傾き。lc=5[m]、d=25、m=0.2 を仮定した特性曲を持つ。最初のトリップの間、通過したリンクの中で線を図 2 に示した。以下、本論モデルではこのパラメ

車両密度が上位 M 個のリンクとそのリンクの車両密度

ータ設定を適用する。

を記憶する。次回のトリップでは、記憶したリンクを通らないという条件で最短距離となる経路を選択し、記憶したそれぞれのリンクの車両密度にある一定の忘却率τ(0≦τ≦1)を掛ける。そのトリップの間に通過したリンクと記憶したリンクの中で車両密度が上位 M個のリンクを記憶し、これを繰り返す。
SD 戦略（出発地と目的地を決定した時点で利用する経路が決まる）は一般の地図を持ったドライバー（あるいは地図機能提示型カーナビゲーションシステム）

図2を仮定しているが、実際のドライバーは単純に最短経(2)式と(3)式による密度-流量関係

路を通るわけではなく、ある程度混雑を予測して、それを回避しようとすると考えられる。主にその混雑予

車両エージェントのブロックからブロックへの移動

想は過去の経験によるものと考えられるので、SD-CM

は次のような手順で行われる。

戦略は、より実際のドライバーの経路選択に近いもの
3

TELECOM FRONTIER No.112 2021 SUMMER

人工社会システムを適用した部分情報共有とローカル通信に基づくカーナビ開発になると思われる。

PAi を算出する。まず、出発点から最初に経路選択され最短時間経路戦略 Shortest Time（ST）戦略

たリンクには PA0=1 を割り当て、最短時間経路で想定

この戦略をとるドライバーは、各経路の渋滞情報をされる通過予定経路上のノードにおいては PAi-1 をそ

元に目的地に到達するまでの時間が最短になるようなの ノ ー ド に つ な が っ て い る リ ン ク 数 ri で わ っ て

経路を選択する。そのためにはプログラム上では、経PAi=PAi-1/ri を割り当てる。概念的には、PAi は現在位置

路間の重み lij に予想所要時間をとって、A*アルゴリズから目的に向かって割り引いたノード通過確率を意味

ムにより最短時間経路を算出する。リンク l に対するする。こうして車両エージェントごとに各リンクに割

予想所要時間は次のようにして算出する。

り当てられた通過確信度をそれぞれのリンクごとに通ETT = 
iBl

L
Vi

(4)

過車両エージェントについて合計した値を TPAl とする

ここで、ETTl：リンク l を通過する予想所要時間[s]、L：ブロック長さ[km]、Bl：リンク l にあるのブロック（図 3）。これを基に、以下により定義する予想所要時
間 ETT’l[s]を経路間の重み lij にとって、A*アルゴリ
ズムにより最短時間経路を算出する。

である。

Nl =

SD 戦略と異なり ST 戦略では、各車両エージェント

(5)

TPAl
L  bl
N i* = min  rs  N i + (1 − rs )  N l , N jam 

は渋滞情報の変化に合わせて、最短時間経路の再計算を行う。再計算を行う頻度を GS［step］（混雑情報の(7)

BL
ETT =  *i Vi

更新を同程度の頻度で行わなければ、経路再計算の意(6)

味が無いので、混雑情報の更新頻度も GS とする）とす

ここで、Vi*：Ni*を用いて(3)式より求めた速度、bl：リる。ここで、注意しなければならないのは、実際に経ンク l のブロック数[Block]である。

路を通る際、道路の混雑状況はリアルタイムで変動するため、常に(4)式の予想所要時間で通行できるとは限らない点である。また、シミュレーションモデル上、車両エージェントが飽和状態のブロックに進入できなくなる状況は考慮されているが、(4)式で定義される予想所要時間には、ブロックが飽和状態になって先のブロックに進めなくなる状況は考慮されていない。
ST 戦略は現在の混雑情報を元にして経路選択を行うことができるため、通常の場合 SD に比べ短時間で目的地に到達できる。現実社会で言えば、VICS を搭載したカーナビゲーションにより経路決定するドライバ
ーを模擬しているといえる。
図 3 PA 算出例

経路共有型最短時間経路戦略 Shortest Time andRoute Information Sharing（ST-RIS）戦略

図 4 ST-pRIS の PA 算出例(6)式の Ni*は、①現在の渋滞の影響（得られている

この戦略をとるドライバーは各経路の渋滞情報と合わせて、ST-RIS 戦略をとるドライバーの通過予定経路

渋滞情報から与えられるブロック i の車両台数 Niを集積した情報を用いて経路を選択する。

[1/s]）、②ST-RIS 戦略を共有する車両エージェントにより引き起こされる将来の混雑の影響（リンク始点を

具体的には、次の手順で経路を選択する。まず、ST-

通過する ST-RIS 戦略エージェント数をリンク l 全体

RIS 戦略をとるドライバーは ST 戦略の場合と同様に混に均等分布していると仮定して TPAl を処理した結果

雑情報を元に目的地までの最短時間経路を算出する。

求まる平均台数 Ni’[1/s]）の重み平均（rs がその按分

それらの情報を集積し、各リンクにおける通過確信度

4

TELECOM FRONTIER No.112 2021 SUMMER

人工社会システムを適用した部分情報共有とローカル通信に基づくカーナビ開発比）した予想車両台数[1/s]を意味する。ただし、TPAl

距離[km]とする。TTE は各車両エージェントのトリッの定義上、ある車両エージェントについて PAl のトリプ毎に定義され、この値をさらに同じ戦略をとる全てップ和を取ると 1 以上になるので、Ni*算出に当たってのエージェントで平均した値を ATTEk（k∈全戦略）とは、車両台数上限が Njam を超えない条件を入れる必定義し、各戦略の評価パラメータとする。これが 0 に要がある。
(1-rs):rs は ST-RIS 戦略による将来影響（ST-

近い程、理想的な経路を通ったことになる。

RIS の現在状況を PA0=1 により含んでいる）と現在混雑の影響の比を意味する。現実社会において rs が常に

2.3 シミュレーションの流れ既知であるとは限らないけれど、数値実験では適当なシミュレーションの大まかな流れは次の通りである。

値を付与するものとする（本研究では rs=0.5 とした）。

まず、戦略毎の初期台数比に応じて、車両エージェ

さらに、(5)式では ST-RIS 以外の戦略の将来的影響がントを発生させる。車両エージェントはエピソード当考慮されていない点を留意する必要がある（つまり(6)初、各ノードにランダムに配置され、目的地もランダ式右辺が現在混雑と将来混雑の影響を意味するために

ムに決定される。各エージェントは、出発地・目的地

は ST-RIS 戦略以外の将来混雑何らかの方法で考慮す決定→移動→目的地到着（１トリップ）を１エピソー

る必要がある）。

ドが終わるまで繰り返す。トリップ毎に次出発地、目

経路部分共有型最短時間経路戦略 ST and partial

的地はランダムに定める。また、GS ステップ毎に各戦

RIS（ST-pRIS）戦略

略が経路選択に用いる情報を更新する。１エピソード
終了した時点で、各戦略の ATTE を算出する。解析は 5

情報画一化はカーナビゲーションシステムを介して付与する情報にばらつきを与えることで回避できる。

試行アンサンブルの評価とする。

そこで、この戦略では同じ ST-RIS 戦略を取る車両エ社会システムの時間推移において、各戦略のシェアージェントの情報共有の範囲を制限することで、各個がどう変容していくか（シェア増減の推移）を考える

エージェントの持つ情報にばらつきを与える。具体的ために、進化ゲーム理論で一般的なレプリケータ・ダには、自身が現在保持している予定経路上にいる先行イナミクス 13)を導入する。レプリケータ・ダイナミク

車両の内、前方 Nf 台の ST-pRIS 車両の将来経路情報

スとは、“その時点の期待利得に比して高利得（高適合（TPAl）だけを収集し、ST-RIS と同様に予想混雑度度）の戦略ほど次世代で殖え、その増減変化率は平均を計量する（図 5）。この戦略は、進行方向後方車両エ利得との差分に比例する”というアイディアを微分方ージェントの情報は無駄情報である可能性が高く（追程式に表したもので、本モデルに当てはめると、戦略

い越しがないので）、一方、前方車両の情報はこれからシェアの時間変化は(9)式となる。

自身が通る予定経路に関するものであり有用である可能性が高いことを前提にしている。ただし、現在混雑

St k new = St k −ATTE k ATTE k

(9)

k全戦略

情報と情報共有車両エージェントの将来混雑情報との按分比 rs は 0.8 とし、Nf=50[台]とした。

ただし、Stk：現在の戦略 k の戦略比、Stk|new：次世代における戦略 k の戦略比。(9)式により求まる Stk は後2.2 各戦略の効率評価

述のベクトル図のデータを供する。

異なる移動距離の車両エージェントの移動効率を評価するために、(8)式で定義される旅行時間効率を考え

2.4 数値実験条件

る。

シミュレーションのパラメータは、表 1 のように設
TTE =

TT
−1
Videal  Sd

(8)

定した。

ここで、TTE：旅行時間効率、TT：初期位置から目的地間の移動（トリップ）所要時間[s]、Sd：トリップ最短

5

TELECOM FRONTIER No.112 2021 SUMMER

人工社会システムを適用した部分情報共有とローカル通信に基づくカーナビ開発を検討した（GS=10）。

表 1 シミュレーションのパラメータ設定
パラメータ

変数名

総車両数

Ncar
Videal
Vmin
BL
Njam

理想速度
最低速度
ブロック長さ1 車線の飽和車両数
最短経路の再計算と混雑情報の更新頻度
1 ステップ当たりの時間

GS
INT

設定値
5000 [vehicles]
60 [km/h]
5 [km/h]60 [m]
6[vehicles/block]10、 1 [step]

３．結果および考察
Case1：SD-CM，ST，ST-RIS の組み合わせ
ST-RIS が混入しない場合（ST-RIS のシェアはゼロ）
における、SD-CM 対 ST の対戦結果を図 6 に示す。横軸は初期に SD-CM 戦略が全車両数 5000 台中に占める数、縦軸はそのときの SD-CM および ST 戦略の ATTE である。
SD-CM、ST ともに、自戦略比が小さいときに相手戦略

0.0001 [h/step]
10000 [step]

1 世代のステップ数

より高利得（ATTE が小さい）になっており、所謂、マイノリティゲームの様相を示している。最短距離経路

シミュレーションでは街路形状として図 5 に示す 9を譲る（自分の最短距離経路と他車両のそれとが重な

×9 の歪格子モデルを用いた。図 5 の街路形状の中央る場合にはそのことにより生じる渋滞を避ける）ST をが歪んでいるのは、完全正方格子の場合、同一距離のSD-CM に対する協調戦略と見るならば、このゲーム構

最短経路が多数発生するため、ランダムな経路選択が造は Chicken 型ジレンマを有するゲームと云うことも行われる状況が頻出するからである。

出来る（自戦略比が低いと他戦略を貪ることが出来る
が、高くなると出来なくなる。最悪は自他共に裏切り

5km戦略を採ること）。この様相は他戦略間の組み合わせにおいても観察された。Chicken ゲームで云う内部均衡
点は、SD が 1300 台（図 6 中①のライン）の付近であり、図 6 からわかるように社会全体効用最大点とは一致しない（一般に Chicken ゲームでは内部均衡点と社会利得最大点とは一致しない）。

5km

図 5 街路形状
数値実験では、現在の社会に新型カーナビが導入される状況を想定し、3 つの戦略シェアを 10%ずつ変化させ、そのシェアにおける各戦略の増減と社会全体効用を観る。まず、SD-CM（カーナビ非搭載）と ST（カーナビ搭載）と ST-RIS の組み合わせで、GS を変化（すなわち最短経路の再計算と渋滞情報の更新頻度を変えた）させた実験を行った（Case1，Case2）。Case2 では
Case1（GS=10）に対して経路再計算（情報更新）を高

図 6 Case1 における SD-CM と ST の ATTE

頻度（GS=1；毎ステップ更新）の設定とする。次に、
Case3 では ST-RIS に変わって ST-pRIS を導入した場

図 7 に SD、ST と ST-RIS の対戦組み合わせにおける合、社会のシェア構成にどのような変化が見られるか

戦略分布の変化ベクトルと社会全体効用を重ね併せた
6

TELECOM FRONTIER No.112 2021 SUMMER

人工社会システムを適用した部分情報共有とローカル通信に基づくカーナビ開発結果を示す。図の横軸、縦軸は SD-CM、ST のシェアを中⑦）も内部均衡点（図中⑥）の近傍に存在し、ATTE

示し、総台数 5000 から両シェアを差し引いた第 3 戦の絶対値も前二者に比べて小さい（効用大）。つまり、略（すなわち ST-RIS）のシェアは図中右上から左下へ

最終的なシェアの推移は第 3 の戦略である ST-pRIS が-45deg 線に沿った軸で表され、原点は第 3 戦略が 5000

ST に対して優勢な状況に落ち着き、かつ前二者の第 3台を意味する。コンターは白ほど ATTE の値が低い（す戦略の場合よりも社会全体の効用は向上している。

なわち社会全体効用は高い）ことを意味する。図 7 のST-pRIS 戦略では、部分情報共有により、ST と異な-45deg 線上の断面図が図 6 に相当する。図 7 より、戦る経路を通るため、ST エージェントが多数派を占める

略比は最終的には前述した ST と ST-RIS の内部均衡点

ことによって引き起こされる情報の画一化による渋滞（図中②）に吸引されることがわかる。つまり、SD-CM

を回避している。このことにより、ST より低い ATTE を

は ST-RIS が存在しない社会（情報共有型カーナビゲ

上げることが出来ていると考えられる。

ーションシステム導入前の時代）においては、図 6 で示した内部均衡点①（図 7 の①）に吸引され、SD-CM とCase1 の結果より、現在の社会、“現在普及途上にあST の安定な併存状況が実現する。しかし、ST-RIS が少るカーナビゲーションシステム（ST）は存在するが、しでも混入すると、最終的には淘汰され、ST と ST-RIS

情報共有型のカーナビゲーションシステム（ST-RIS）の併存平衡（図 7 の内部均衡点②）となる。Case2、は存在しない状況（SD-CM 戦略と ST 戦略のみの社会）”

Case3 でも同様に、第 3 の戦略が混入すると、SD-CM はでは、ST 戦略のシェアはある均衡点までしか伸長でき淘汰されている。

ないことがわかる。これは、ST 戦略がある程度多くな

社会効用最大点（図中③）と内部均衡点（図中②）

ると、ST 戦略は画一的な渋滞情報を元に経路を探索す

はほぼ一致している。

るため、同じような経路を多数のカーナビゲーション

Case2：SD-CM、ST、ST-RIS の組み合わせで最短経路のシステムが選択してしまい、混雑が発生する状況が再再計算と渋滞情報の更新頻度が頻繁な場合

現されていることを示している。

結果を図 8 に示す。更新頻度がより頻繁になると、

しかし、これに ST-RIS 戦略が混入すると、様相は一

最終的な均衡点（図中④）では、ST-RIS に対する ST 戦

変し、SD-CM 戦略は最終的には淘汰されてしまう。つ略の占める割合が Case1 より大きくなる。更新によりまり、将来、VICS 搭載型カーナビゲーションシステム

情報の確度が増進すると、ST-RIS と同戦略エージェンのシェアの伸長が停滞したとしても、情報共有型のカ

トの将来予測をする意義が逓減し、相対的には現在のーナビゲーションシステム（ST-RIS）を導入すること混雑状況だけで経路選択をする ST が強くなることをにより、カーナビゲーションシステム全体としては、意味する。このことは、Case1 では ST-RIS が混入しな

VICS 搭載車両のシェアを伸ばすことができると考えければ、SD-CM と ST との併存平衡があり得たのに、られる。

Case2 では ST-RIS の存否に不拘、SD-CM が淘汰されてしかし、図 7 の社会全体効用に注目し、SD-CM 戦略

しまうことからも理解される。また、Case1 と比較すと ST 戦略の内部均衡点（図 6、図 7 の①）における社

ると社会効用最大点（図中⑤）と内部均衡点（図中④）

会全体効用と最終的な内部均衡点（図 7 の②）におけの乖離が大きくなる（ある種の社会ジレンマが深甚にるそれを比較すると、やや後者が大であるが大きな差

なる状況）
。

異はない。このことから、情報共有型カーナビゲーシ

Case3 SD-CM、ST、ST-pRIS の組み合わせョンシステム導入による社会全体としてみた便益は必

対戦結果を図 9 に示す。第 3 の戦略である ST-pRIS

ずしも著しく増大するわけではないことを示唆していが混入すると SD-CM が淘汰される状況は前二者と同様る。

である。また、ST と ST-pRIS の内部均衡点（最終的内

また、Case2 の結果より、渋滞情報の更新頻度が頻部均衡点、図中⑥）は、前二者と異なり ST が少ない側繁になると、ST 戦略が比較優勢な戦略になることがわに大きくシフトしている。さらに、社会効用最大点（図かる。現在の VICS 情報はリアルタイムの情報とはい
7

TELECOM FRONTIER No.112 2021 SUMMER

人工社会システムを適用した部分情報共有とローカル通信に基づくカーナビ開発

えない。しかし、今後、技術が進歩し、渋滞情報がリ
アルタイムに受け取れるようになれば、情報共有機能

Case 11のない VICS 搭載型カーナビゲーションシステム（ST）
で混雑を解消することが可能であり、情報共有型のカーナビゲーションシステム（ST-RIS）が導入される余地は無くなると考えられる。
ST-pRIS の導入は、独占には至らないが、シェアを 8割近くにまで伸ばすことができ、それが社会全体効用の向上にも繋がっている。これは、部分情報の共有が、個別情報に基づく経路選択を促し、予定経路上の近傍
先行車両に関する情報のみを参照するため、時間遅れの影響が少なく、不必要な情報を排除して経路探索を行うため、より確度の高い情報による効率的経路選択

図 7 SD-CM，ST，ST-RIS の戦略組が可能になったためと考えられる。
また、この戦略は現実社会に対するアプリケーショ
Case 2ンとしても実現可能性がある。
ST-RIS は情報を一極集中的に管理するため、大量の経路情報と渋滞情報を重ね合わせて予測渋滞情報を計算する巨大なコンピュータリソースが必要であると考えられる。これによる情報処理時間が VICS 情報のフ
レッシュネス（更新頻度による情報の質）に重畳された時間遅れを系に惹起するため、さらなる情報画一化をもたらし、効率的な経路探索が出来なくなる可能性がある。
ST-pRIS の場合、ローカルな情報のみを要するから
渋滞情報の処理は各車両個々のカーナビゲーション機

図 8 SD-CM，ST，ST-RIS の戦略組（更新頻度大）器に任せた個別分散処理が可能となる。これを裏付ける組込型コンピュータの性能は年々向上している。また、現在 ITS の重要なプロジェクトとして車両間のア
ドホックな通信システムの構築

14)

Case 3が考えられている。

これはサーバーとの通信圏外にいるときも通信を可能にするため、他の車両を中継ポイントとするローカル
通信のネットワーク機構である。この技術を用いれば、近隣車両の経路情報の取得は可能であろう。既にこの通信ネットワークを用いて、渋滞情報を交換するシステムが実験されている注 1)。これらの点から、ST-pRIS
カーナビゲーションシステムは十分実現可能性が高いと思われる。ただし、情報共有型カーナビゲーションには，個人情報の扱いやフリーライダー問題など実用化にはクリアすべき課題もある。

図 9 SD-CM，ST，ST-pRIS の戦略組
8

TELECOM FRONTIER No.112 2021 SUMMER

人工社会システムを適用した部分情報共有とローカル通信に基づくカーナビ開発

４．結論

Route Guidance Systems”, The 3rd Annual World

カーナビゲーションシステムの経路選択戦略によっ

Congress on Intelligent Transport Systems,て引き起こされる渋滞のメカニズムについて考察し、

Orlando, CD-ROM, 1996

車両個々および社会全体の効用を向上させる経路選択[4]三好博昭，“ITS の外部性と最適普及水準 －VICS の戦略を提示した。

社 会 的 便 益 と 最 適 普 及 水 準 の 計 測 ”，

（１）マクロな交通流動とミクロな現象である経路選

Research Paper Series 04-11(2004,12)

択を同時に取り扱うマルチエージェントシミュ

ITEC[5]H.Kawamura, K.Kurumatani, A.Ohuchi, "Modeling

レーションモデルと構成した。

of Theme Park Problem with Multiagent for Mass

（２）このシミュレーションモデルを適用して経路部

User

Support",In

Working

Note

of

The

分共有型最短時間経路戦略（ST-pRIS）の特性をInternational Joint Conference of Artificial

解析し、この戦略が既往のカーナビゲーション

Intelligence 2003, Workshop on Multiagent forシステムや系全体で情報を共有する戦略と異なMass User Support I-7 (2003)

り、社会全体の効用を下げることなく、個人効[6]W.B.Arthur, “Inductive reasoning and bounded

用を高めうることを示した。

rationality", American Economic Association
Papers Proceedings, vol.84, no.2, pp.406-411

おわりに(1994)

今後の課題としては、これらの戦略の道路形状依存[7]Challet,

D,

Zhang,Y.

C.,“Emergenceof

性やマップ上の車両数の多寡、つまり平均車両密度がCooperation and Organization inan Evolutionary

各戦略の有効性に及ぼす影響を検討する必要であるとGame”, Physica A, vol.246, pp.407-418 (1997)

思われる。

[8]I.Tanahashi,

H.Kitaoka,

M.Baba,H.Mori,S.Terada, E.Teramoto, "NETSTREAM, a Traffic
注 1)

Simulator for Large-scale Road Networks", R &最も基本的な経路探索アルゴリズムとして、ダイク

D Review of Toyota CRDL,37(2)47-53（2003）

ストラ法が挙げられる。しかし、経路探索を行う際、[9]杉山雄規，“交通流の物理”, ながれ，22, pp.95–

全方向に探索の手を伸ばしてしまうため、非効率であ108 (2003)MS 明朝 10/Century10る。そこで、探索の手を伸ばすかどうかを決定する値に残り距離を考慮すれば、目的方向への探索を行うことが出来る。このようなアルゴリズムを一般に A*アルゴリズムと呼ぶ。

この研究は、平成２９年度ＳＣＡＴ研究助成の対象として採用され、平成３０～令和元年度に実施されたも

参考文献

のです。

[1]山下倫央、 和泉潔、 車谷浩一、 “交通流における経路情報の共有に基づいた経路選択の効果の検証”、 知能と複雑系研究会、pp.71-76，(2004,3)[2]H.S.Mahmassani,

R.Jayakrishnan,”System

Performance and User Response under Real-Time
Information in a Congested Traffic Corridor”,
Transportation Research 25A(5) (1991) 293-307[3]T.Yoshii, H.Akahane, M.Kuwahara, “Impacts of
the Accuracy of Traffic Information in Dynamic
9

TELECOM FRONTIER No.112 2021 SUMMER