市街地道路交通を対象としたナウキャストシミュレーションシステムの構築
花房比佐友1・小林正人2・小出勝亮3・堀口良太4・大口敬5
1正会員

株式会社アイ・トランスポート・ラボ 技術部 （〒101-0051 東京都千代田区神田神保町１－４神保町１－４ビル３階）
E-mail:hanabusa@i-transportlab.jp

2正会員

株式会社アイ・トランスポート・ラボ 技術部 （〒101-0051 東京都千代田区神田神保町１－４神保町１－４ビル３階）
E-mail:kobayashi@i-transportlab.jp

3株式会社アイ・トランスポート・ラボ

技術部 （〒101-0051 東京都千代田区神田神保町１－４神保町１－４ビル３階）
E-mail:koide@i-transportlab.jp

4正会員

株式会社アイ・トランスポート・ラボ 代表取締役 （〒101-0051 東京都千代田区神田神保町
１－４神保町１－４ビル３階）
E-mail:rhoriguchi@i-transportlab.jp

5正会員

国立大学法人東京大学生産技術研究所 教授 （〒153-8505 東京都目黒区駒場4-6-1 東京大学生
産技術研究所C棟Cw504）
E-mail:takog@iis.u-tokyo.ac.jp

本研究は，プローブやセンサー等で得られた時空間に関する部分的な交通状態観測データを基に，交通流シミュレーションモデルによる補完で，対象地域全体のその時点での交通状態を再現する「ナウキャス
トシミュレーションシステム」の構築を目的としている．ここでのナウキャストシミュレーションシステ
ムは，主に市街地道路ネットワークを対象としており，そのアウトプットを活用してある区域の交通流動性や特異性の評価，地域全体のCO2排出量のモニタリングなど，様々な情報サービスへの展開が期待できる．本稿では，柏市で実施されている実証実験の概要について紹介しながら，ナウキャストシミュレーシ
ョンの理論を示し，オンライン交通シミュレーションシステムとして一般街路に適用するためのシステム構成について説明する．

Key Words : traffic simulation,real time,nowcast,probe data, macroscopic fundamental diagram

1. はじめに把握からの交通管理業務支援，さらには予測による旅行時間提供など様々なサービスに対する研究が進められて本研究は，感知器情報やプローブ情報など様々な交いる．

通センサーを活用してリアルタイムで一般街路の交通状

オンラインシミュレーションシステムにおける要望と態を推定する「ナウキャストシミュレーションシステ

しては，先に述べた交通状況モニタリングのほかに，事ム」の開発を目的としている．

故等の突発事象に対するより詳しい状況把握，予測機能

近年，既存の交通センサー情報を活用したオンラインによる対策の意思決定支援，CO2 排出量モデルや騒音

交通シミュレーションは，国内外で様々な研究がなされモデルなどを組み合わせることによる自動車交通の環境ており，実用化においても様々な交通運用策評価に用いモニタリングなどが挙げられる．その推定精度・予測精

1)2)られている．日本国内においては，武藤ら ，宗像ら を度に関しては今後の課題としても，感知器情報をはじめはじめとした研究者が都市高速道路におけるオンラインとしてある断面（またはある区間）でしか把握できなかシミュレーションを開発し，リアルタイムでの交通状況ったことが，渋滞の延伸など空間的にかつ時間的に推定1

図- 1 ナウキャストシステムのイメージ図できるようになることは，交通情報提供サービスや道路管理業務の高度化に大きな意義を持つと考えられる．しかしながら，既出のオンラインシミュレーションシステ
ムの多くは，高速道路や自動車専用道のような，比較的図- 2 処理ステップ

密に設置された感知器で得られるデータやETCデータ等が活用でき，かつ流入出の場所が限定された道路ネットを対象にセンサーやプローブ等の，リアルタイムで継続ワークを対象としたものとなっている．

的に入手できる交通データを活用し，データが得られて市街地の道路ネットワークにおいては，高速道路や自いる今現在の交通状況を逐次推定する仕組みを示す．本

動車専用道と同じレベルで全体を網羅できるほどの情報研究で示すものは交通シミュレーションを活用する仕組をリアルタイムで収集することは難しい．そのため，市みで，これにより観測データ間の情報をモデル補完し，街地道路ネットワークへ適用するためには，市街地にお道路ネットワーク全体を面的，連続的に推定する．図- 1

いてオンラインで収集できる交通データを活用した仕組にイメージ図を示す．

みを構築する必要がある．

ナウキャストシミュレーションシステムは，「ベース近年では，様々な交通情報サービスにプローブデータケースキャリブレーション」と「ナウキャストケースキの活用が期待されている．広域にわたってデータが収集ャリブレーション」の2つの技術要素で構成される．図-できる点は，全体の交通状態を把握する上で非常に価値2に処理ステップのイメージを示す．

が高い情報である．ただし，全ての道路において高頻度

ベースケースキャリブレーション3)とは，ある一定期のデータが得られる保証がなくデータの品質が一定しな間における平均的な交通状況（以下，ベースケース）がい，走行経路や旅行時間が得ることができても直接交通再現されるように，シミュレーションへの入力データで量に関する情報は得られない，という特徴があることをあるOD交通量とリンク容量パラメータ，確率経路選択留意すべきである．つまり，プローブデータそのものでモデルのパラメータをキャリブレートする処理のことで全体の交通状態を把握できるわけではないので，前述しある．ベースケースの入力データは後述のナウキャストた特徴を踏まえつつ，いかに全体を推計していくかが課シミュレーションに利用される．

題となる．

ナウキャストキャリブレーションとは，リアルタイム

本稿では，まずナウキャストシミュレーションシステで継続的に得られる実測データが示す交通状況が再現さムの概要を述べ，その後，本研究で提案する一部の交通れるように，ベースケースの入力データのうちOD交通データ（ここではプローブデータ）をマクロ的な視点か量とリンク容量パラメータを逐次調整し，その時々の全ら集計して交通状況を把握し，交通流シミュレーション体の交通状態を再現するシミュレーション（以下，ナウモデルと組み合わせて全体の交通状態推定を行う仕組み

キャストケース）計算処理である．ここでは主にプローについて説明する．また，シミュレーションパラメータブ情報を取得することで運用することを想定している．

を同定する理論について解説し，その実装方法，システ

3. オンライン処理のためのパラメータ調整戦略

ム仕様およびシステムの活用方法について概説する．

2. システムの概要

ここでは，前章で説明したナウキャストケースの作成処理におけるシミュレーション入力パラメータの調整手順について解説をする．

ナウキャストとは，天気予報で使われている「降水ナウキャスト」等の言葉で広く知られているように，観測交通流シミュレーションの入力パラメータ調整手順とデータから直近の系の状態を推測することを指す．ここ

しては，まずシミュレーション結果と目標値（交通量やでの「ナウキャストシミュレーション」とは，道路交通旅行時間などの観測データ）に対する乖離を見て調整量2図- 3 キャリブレーションの手順を定め，再びシミュレーションを行なった結果と目標値との比較を試みる，という繰り返しが一般的と考えられる．この場合，入力パラメータを変えながらその都度シミュレーションを実施することになり，オンラインでの図- 4 パラメータ調整のコンセプト

運用を考えると，シミュレーション計算に時間が掛かりすぎるため，繰り返し回数を多くすることは現実的ではであると考える．このとき，ベースケース集計QKの状ない．したがって本研究においては，１回のシミュレー

態がプローブによる集計QKの状態に近づくように「時ション計算結果をもとに入力パラメータ値と出力交通状間帯別車種別OD交通量」，「リンク容量低減率」の調態値との関係を数理モデルとして近似し，観測データと整を行う．図- 3にパラメータ調整のためのイメージ図をの乖離を最小にする最適化問題として定式化し，パラメ示す．

ータの近似解を求める手法とした．キャリブレーション
手順を図- 3に示す．これにより，得られた近似解をシミ(1) 集計QKの算出
集計QKは，ある領域（ゾーン）で囲まれた道路ネッュレーションに入力し，得られた結果を用いて再び数理モデルでの最適化問題を解くという手順となり，シミュトワークの集計値である．ある集計時間帯τにおける，レーション計算の繰り返し回数を減らし，実用的な時間あるゾーンの集計交通量Qτ，エリア存在台数Kτは以下内でリアルタイムの交通状況を再現できるようになった． のように計算される．

4.

交通状態の推定手法

Qτ = ∑ l j n jτ(1)Kτ = ∑ T jτ n jτ

(2)

j∈J

ナウキャストケースのキャリブレーションでは，プj∈J

ローブ情報，または感知器情報を利用した単位時間当た
ここで，りのプローブ走行台数と走行距離から求められるMacroscopic Fundamental Diagram 4) 5) 上の集計交通量（集計J ：あるゾーンに属するリンクの集合．
l j ：リンク j の長さ [km]．
n jτ ：リンク j の時間帯τにおけるプローブQ），集計存在台数（集計 K）を利用する．ここではこの概念を集計 QK と呼ぶ．集計 QK を利用する際は，対通過台数 [台]．

象地域をいくつかのゾーンに分け，そのゾーン単位で集T jτ：リンク j の時間帯τにおける平均旅行

計 QK を求める．
ここで，あるゾーンにおけるパラメータ同定を考える．

時間 [時]．

ベースケースの集計 QK カーブが，プローブ情報から得られる集計 QK のカーブと相似であると仮定すると，あこれにより，プローブ情報による集計 QK，またシミる時間帯における集計 QK 上の状態はシミュレーションュレーションによる集計 QK を MFD 上に展開することで得られるものと実測値（プローブの集計 QK）と同じができる．
3

(3) パラメータ同定のための手法
ここで，パラメータ同定のための評価関数について説明する． あるゾーン z の時刻 h における，観測値による集計 QK 曲線を，シミュレーション結果から求められる集計 QK 曲線に合わせて相似拡大させたときの集計 QKの状態 û zτ が，正規化されたシミュレーションにおけるQK 状態 u zτ とのマハラノビス平方距離の累積和が最小になったときが最も現況に近づくと仮定する．そのとき，時間帯別 OD 交通量とリンク容量低減率を未知の変数として最適な状態を推定する．ナウキャストケースのパラメータ探索のための評価関数 E は以下のとおりである．

図- 5 集計 QK の拡大

ただし，プローブ情報は全体の一部から推定されるもTo minimizeのであるため，全数の車両から求められるシミュレーシ

E = ∑∑

ョン結果の集計QKよりも値が小さくなる．そのため，実測データから求められる集計QKを拡大することによzτ(uˆ − u ) Ω (uˆ − u ) (7)zτzτ

T−1zτzτ

ここで，ってシミュレーション値との比較を可能にする．

û zτ ：時間帯τにおける，集計 QK ゾーン z に(2) 実測データから求められる集計QKの拡大

ついてのプローブ情報（観測値）から集計 QK を拡大するための方法を以下に示す（イメー集計され，シミュレーション結果の集計

ジ図は図- 4参照）．

QK カーブに合わせて相似拡大された
集計 QK ベクトル．

1） 集計 QK のパターンを上に凸の 2 次曲線と仮定し，

u zτ ：時間帯τにおける，集計 QK ゾーン z に実測データから得られた集計 QK のプロットから曲ついてのシミュレーション結果から集計線パラメータを求める．

される集計 QK ベクトル．
−1Ω ：プローブ（観測値）による集計 QK 群と2） 同様に，シミュレーション結果の集計 QK においても 2 次曲線と仮定した際の曲線パラメータを求める．

シミュレーション集計 QK 群から求め

3） このとき，各集計 QK 曲線は相似の関係にあるため，られる分散共分散行列の逆行列．

実測データの集計 QK 曲線の拡大率を求め，それを構成する各集計 QK の値を拡大する．

一方，評価のためのシミュレーション結果から集計される集計 QK は，時間帯別車種別 OD 交通量とリンク容

いま，実測データによる集計 QK の曲線を

y = a1 x 2 + b1 x (a1 < 0, b1 > 0)量低減率の式で表現することができる．まず集計 QK の通過交通量については，リンク通過交通量とリンク長の積和で表現される．このとき，リンク通過交通量は以下(3)のように定式化できる．このとき，ボトルネックリンクとして，シミュレーションによる集計 QK の曲線を

y = a2 x 2 + b2 x (a2 < 0, b2 > 0)はあらかじめ特定されているものをする．

αqˆ jτn jτ =  q jτ(4)とする．このとき，実測データの集計 QK 曲線をシミュ
レーション結果の集計 QK 曲線へ拡大するための x 軸，a1b2a2b1

rs

Otherwise
(9)jτ

ここで，

(5)

Q rsh ≥ 0, 1 −2ab
β = 1 22a2b1(8)rshq jτ = ∑∑ pˆ rshjτ Q

y 軸それぞれの拡大率 α，β が以下のように計算される．

α=Bottleneck link(6)4Q rsh≤βQ0rsh(10)図- 6 リンク上の累積曲線イメージ

図- 7 累積図による平均旅行時間の算出方法

α：あるゾーンに対するリンク流出容量となる．一方，リンク交通量とリンク容量低減率が調整に対する一律の調整率[0-1.0]．

された場合の推定される平均旅行時間 T j 0 は調整時間 x（未知変数）を用いて以下の通りである（図- 6参照）．

β：ある時間帯の OD 交通量の初期値

Tj0 =からの変化率についての制約条件．

q̂ jτ：リンク j のリンク通過交通量

T j′′ = T j′′0 + x（シミュレーション結果）．

pˆ

1(T j′0 + T j′′)
2(13)
(14)

rshkτ ：ある出発時間帯 h に出発する OD

ペア rs がリンク k を時間帯 tに通過

ここで，調整時間 x は，出発側曲線と到着曲線から以下する確率（既知：ベースキャリブのように求めることができる．

レーションで計算済み）．

 q jτx =τ− 1 α ⋅ qˆjτ
Q rsh：ある集計時間帯 h に出発する OD
ペア rs の交通量（未知変数）．

(15)

rsh
：ある集計時間帯 h に出発する OD0Q

ペア rs の交通量（既知：ベース

したがって，求めるリンク平均旅行時間は式(12)，式(13)，キャリブレーションで計算済み）

式(14)から以下のようになる．

集計QKの存在台数を求めるための平均旅行時間につT j0 =いては，各リンクの流入，流出における累積交通量曲線

1(T j′0 + T j′′0 ) + τ  q jˆτ − 1
22  α ⋅ q jτ(16)を用いて時間帯別OD交通量とリンク容量低減率を未知変数とした定式化を行う．あるリンクjのある時間帯τ

よって，式(11)と式(15)から，最終的にリンク平均旅行時において，累積曲線は図- 5のようになる．このとき，時間と通過交通量，リンク容量逓減率の関係式が以下のよ間帯τ内においてうに求められる．

T j′0：最初に流出した車両の旅行時間．
T j′′0：最後に流出した車両の旅行時間．

τ  q jτ
T j 0 = Tˆj 0 + − 1
2  α ⋅ qˆ jτとしたとき，その間の累積曲線を直線と仮定すると時間帯τにおけるリンク j の平均旅行時間 T j 0 は以下の式と(17)なる．

1′″
T j 0 =  T j 0 + T j 0 2

以上の式を用いて，ナウキャストキャリブレーションが実行される．

(11)

このとき，シミュレーションで求められたリンク平5.

システムの実装

均旅行時間結果を Tˆj 0 とすると，

1′″
Tˆj 0 =  T j 0 + T j 0 2

ナウキャストシミュレーションシステムは大きく分けて３つのモジュールに分けられる．1 つ目は外部システム(12)との接続を行いデータの送受信を行うインターフェース5

図- 8 システム内のモジュール構成
図- 10 トラフィックスコープ

図- 9 配信システム構成
図- 11 CO2 排出量マップ機能である．2つ目は取得した観測値とナウキャストシ
ミュレーションシステム内で実行されたシミュレーショ

システムは，時空間交通情報統合データベース7)からリン結果を用いて集計QKを計算，および観測データ集計
QKの拡大率を求める機能である．3つ目はナウキャスト

アルタイムプローブ情報を取得し，現況の交通状況を逐ケースを作成するためのパラメータ同定処理（ナウキャシミュレーションによって再現された交通状況の結果をストキャリブレーション）機能である．システム構成概

生活交通情報生成システム8)へ送信し，図- 10，図- 11に示要を図- 7に示す．パラメータ同定機能においては， 交通

すようなトラフィックスコープ9)やCO2排出量マップを流シミュレーションのSOUNDを適用している．

作成し，生活交通情報配信サーバへリクエストに応じて次再現する（15分単位の更新）．その後，ナウキャスト送信する．

ナウキャストシミュレーションの活用

6.

7.

今後の展開

ナウキャストシミュレーションの活用として，交通状態やCO2排出量のリアルタイムモニタリング等が考えら

今後は柏市の道路ネットワークを対象に，実データを用れる．現在，環境に配慮した効率的な交通行動への変容いた際の交通状態の推定精度を検証するとともに，オンを促す生活交通情報フィードバックシステム（以下，フラインシステム機能の検証を重ねて全体システムの安定ィードバックシステム）の開発を行っており，今後柏市化を図り，実用に向けた改良を行っていくことが課題

における実証実験を通じてその効果を検証する予定であである．なお，本稿で紹介したナウキャストシミュレー

6)

る．

ションシステムを含めた生活交通情報フィードバックシ

図- 9にフィードバックシステム内におけるナウキャス

ステムについては，2013年のITS世界会議に向けて長期トシミュレーションシステムを活用した生活交通情報配実証実験を行い，その際にオンラインデモを公開する予信システム構成を示す．ナウキャストシミュレーション

定である．
6

謝辞：本研究は，独立行政法人新エネルギー・産業技術総合開発機構のエネルギーＩＴＳ推進事業「国際的に信頼される効果評価方法の確立」において開発した技術を，

5)

総務省戦略的情報通信研究開発推進制度（SCOPE）「市民の交通行動変容を促進する持続可能な生活交通情報フィードバックシステムの研究開発」において活用した成6)果を報告するものである．研究の推進にあたっては，柏市ITS推進協議会において貴重な意見を賜った東京大学大学院情報学環の池内克史教授をはじめとする参加メン
バー各位，及び推進協議会におけるデータ利用等についての便宜を図っていただいた千葉国道事務所様，千葉県警察本部様，加えて交通データの収集に関して様々なご7)

助言をいただいた株式会社長大の岸氏，佐々木氏，萬氏に深甚なる謝意を表します．
参考文献
1)

2)

3)

4)

大藤武彦、小澤友記子、吉村敏志、石井康裕：交通管制システムにおけるオンライン・リアルタイム交通流シミュレーションの活用，第 33 回土木計画学研究発表会(春大会），2006．
宗像恵子，田村勇二，割田博，白石知良：首都高速道路におけるリアルタイム予測シミュレーションの開発 ，第 29 回交通 工学研究発 表会講演 論文集，2009.11.
小林正人，堀口良太，花房比佐友，小出勝亮：ネッ
トワーク交通シミュレーションのための時間帯別 OD
交通量と 確率経路選択モデルのロジット感度パラメータ一括推定プログラムの開発，第 32 回交通工学研
究発表会論文集，2012 年 9 月， 2012．
C. F. Daganzo, “Urban gridlock: macroscopic modelingand mitigation approaches,” Transportation Research B 41,8)9)49-62; “corrigendum” Transportation Research B 41, 379,
2007.
N. Geroliminis and C. F. Daganzo, “Existence of urbanscale macroscopic fundamental diagrams: some experimental findings,” Working paper, Volvo Center of Excellence on Future Urban Transport, Univ. of California,Berkeley, 2007.
光安皓，市川博一，田村勇二，長谷川雅人，須田昌
仁，堀口良太，飯島護久，花房比佐友，吉村方男，佐々木卓，萬沙織，小野晋太郎，大口敬，池内克史：環境に配慮した効率的な交通行動への変容を促す生活交通情報フィードバックシステムの構築に関する基礎調査，第 11 回 ITS シンポジウム予稿集，2012 年 12 月 13 日～14 日．
佐々木卓，岸浩二，萬沙織，田中淳，松沼毅，後藤秀典，堀口良太，飯島護久，花房比佐友，吉村方男，佐々木政秀：持続可能な生活交通情報フィードバッ
クシステムにおける時空間融合交通情報基盤の検討，
第 11 回 ITS シンポジウム予稿集，2012 年 12 月 13 日～14 日．
飯島護久，堀口良太，小宮粋史，小出勝亮，小林正
人：市民向け生活交通情報配信システムの開発，第11 回 ITS シンポジウム予稿集，2012 年 12 月 13 日～14 日．
R. Horiguchi, M. Iijima and H. Hanabusa: Traffic Information Provision Suitable for TV Broadcasting Based on
Macroscopic Fundamental Diagram from Floating Car Data, Proceedings of 13th International IEEE Conference onIntelligent Transportation Systems, Madeira Isrand, Portugal, 19-22 September 2010.

(2013. 5. 6 受付)

DEVELOPMENT OF NOWCAST TRAFFIC SIMULATION SYSTEMFOR ROAD TRAFFIC IN URBAN AREA
Hisatomo HANABUSA, Masato KOBAYASHI, Katsuaki KOIDE,Ryota HORIGUCHI, Takashi OGUCHIWe describe a development of an on-line traffic simulation system called “Nowcast Traffic Simulation
System” for road traffic in urban area. The system can reproduce the traffic situation based on various
types of traffic data in real time such as probe data and traffic sensor data. And the output data is used forseveral traffic information services including CO2 monitoring. In this paper, we explain the theoreticalconcept and the framework of Nowcast Traffic Simulation System giving an example of the demonstration experiment in Kashiwa city.

7