プローブ渋滞予測とカーナビによる所要時間短縮効果と経路転換の実態
太田恒平1・渡部 啓太1

1

会員

株式会社ナビタイムジャパン メディア事業部（〒107-0062 東京都港区南青山3-8-38）
E-mail: kohei-ota@navitime.co.jp, keita-watanabe@navitime.co.jp
カーナビゲーションシステム（カーナビ）等において取得されるプローブデータは，道路事業者においては道路整備計画やその効果測定等の交通計画に，カーナビメーカーにおいては渋滞情報・渋滞回避ルート案内等の情報提供に主に活用されている．今後は，道路事業者とカーナビメーカーが協調し，プローブ渋滞情報を活用した交通円滑化に取り組むことが期待されている．しかしながら，プローブ渋滞情報を経路案内に用いることによる定量的かつ網羅的な評価は行われておらず，その影響は明らかでない．
そこで本研究では，ナビタイムジャパンの携帯カーナビ等において運用されている経路検索システムと，そこから取得されるプローブデータおよび経路検索条件データを用いて，所要時間短縮効果と経路転換の実態の把握を行った．

Key Words : probe data, car navigation system, route search ,ITS, mobility management

1.

はじめに

(1) 背景カーナビ等のナビゲーションサービス（図 1）は，もはや交通インフラの一部と言えるほど普及している．ま図 1 携帯カーナビ「カーナビタイム」

たそこから取得される自動車プローブデータは，道路事業者においては道路整備計画やその効果測定等の交通計
画に 1) 2)，カーナビメーカーにおいては渋滞情報・渋滞定量的かつ網羅的な評価に至っていない．また経路はカ

回避ルート案内等の情報提供に主に活用されている．

ーナビにおける経路探索等の処理仕様にも依存するため、そうしたデータの活用に加えて今後さらに期待されるプローブデータだけ保有していても推定は困難である。のは，道路事業者とカーナビメーカー等とが協調した情実態を踏まえたプローブデータの渋滞情報としての価値報提供による交通の最適化である．筆者らは既往の研究についても，台数，データ量，配信対象距離といったデにより，カーナビの推奨ルートがドライバーの経路選択ータスペックの提示に留まっており，やはり明らかでなに強く影響することを明らかにしている．またそのようい．今後，道路事業者と協調してプローブデータを情報な影響力を活かして，道路工事 3)やマラソンの際の交通提供に活用するには，カーナビメーカー自らがその影響規制迂回ルートを Web サイトやカーナビ上で案内するや価値の実態を明らかにしていくことが必要である．

ことにも取り組んでいる 4) ．今後はさらに，プローブ渋(2) 本研究の目的・構成
以上の背景のもと，本研究の目的を，プローブ渋滞予滞情報を用いた渋滞回避ルート案内による交通円滑化に測とカーナビによる所要時間短縮効果と経路転換の実態も取り組んでいく予定である．
渋滞回避ルート案内は，基本的にはドライバー自身のを，実際のカーナビサービスにおいて用いられる技術と所要時間短縮のための機能ではあるが，経路転換によるデータを用いて把握することとした．まず 2 章にて，全交通円滑化にも寄与していると考えられる．しかしなが体の処理の流れと利用データの概要について述べる．そら，その所要時間短縮効果や経路転換の実態については， の上で，所要時間短縮効果（3 章），経路転換（4 章）
特定日時・地点におけるケーススタディに留まっており， について推定を行う．
1表 1 プローブ渋滞予測データの仕様概要

2.

項目
情報源

処理と利用データの概要
本研究では，ナビタイムジャパン社の経路検索システ

ムを用いて，所要時間短縮効果を推定した．基本的な処
取得期間
データ形式
時間分解能

理の流れは下記の通りである．
(1) プローブ渋滞予測データの作成

仕様
ナビタイムジャパン社が運営する携帯カーナビゲーションサービス（カーナビタイム，ドライブサポーター）にて，携帯電話の GPSにより 1 秒間隔で取得されたプローブデー
タ．
2016 年 5～6月
リンク別旅行速度
日種（平日・土休日）
時間変動（15 分毎）

ナビタイムジャパンが運営するカーナビサービスにおいて取得されるプローブデータを基に，プローブ渋滞予

表 2 プローブ渋滞予測の速度データの網羅率測データを作成する．仕様の概要を表 1 に示す．本デー

道路種別

方向別
道路延長

タの道路延長に対する網羅率は，表 2 の通り一般道にお高速・有料
一般国道
主要地方・県道
一般道
細道路

いては VICS の旅行時間データの網羅率を大きく上回っている．
(2) 経路検索条件データの抽出
ナビタイムジャパンが運営する一部カーナビサービス
において取得された経路検索条件データ（発着地，日時

45千 km
110千 km
254千 km
741千 km
1,633千 km

プローブ網羅率参考)VICS
網羅率*50.0%
79.7%
46.6%
11.3%
0.4%

45.2%
14.0%
4.7%
0.7%
0.0%

* VICS網羅率は 2016年 5月 1日 12時時点の旅行時間データを基に算出等が記録されている）のうち，ユーザ操作により経路選択が行われたレコードを抽出する．データの概要を表 3

表 3 経路検索条件データの概要に示す．

項目情報源(3) 経路検索システムによる経路算出
ナビタイムジャパンが開発した経路検索システムにおいて，(2)で抽出した経路検索条件データ 1 レコードずつ

取得期間データ量に対し，(1)で作成したプローブ渋滞予測データを参照した上で，渋滞回避有と渋滞回避無の 2 パターンの経路用いた利用情報を算出する．
経路検索システムの中核をなす経路探索エンジンの概仕様
ナビタイムジャパン社が運営する携帯カーナビゲーションサービス（カーナビタイム，ドライブサポーター）のうち一部サービス
2016 年 3 月
2,076,458経路（ユーザ操作により経路選択が行われたレコードのみ）
出発地，目的地，発着希望日時

略について記す．本エンジンは一般化費用モデルに基づ内された経路と，本研究において算出した経路には差分く最適経路を算出しており，計算に組み入れられるコスト要因は，①所要時間，②金銭（有料道料金，燃料代）， が生じる．
1. プローブ渋滞予測データは研究開発版のデータであ③走りやすさ（幹線道路の優先，右左折の抑制など）り，経路検索条件データの対象期間である 2016 年 3の 3 種類に大別される．
所要時間算出には，プローブデータ（予測，リアルタ

月においては一般ユーザに提供されていない．

イム）および VICS データ（長期予測，短期予測，リア

2. 実際のサービスにおいては，プローブリアルタイムルタイム）の動的な交通情報の他に，予め算出した標準データや，VICS データも併用している．しかしなが旅行速度が用いられる．標準旅行速度もプローブデータ

らそれらのデータの再現や利用ライセンスの調整にに基づく統計値であるが，道路種別・車線数・地域・時は期間を要するため，本研究においてはプローブ渋間帯等に分類された値であり，道路リンク 1 本毎に推定滞予測データのみを使用して分析を行う．

されるプローブ渋滞予測データに比べ簡易なものである． 3. 経路推定に用いた優先条件は「推奨ルート」であり，実際にユーザが選択した各種優先条件（「高速優先」
渋滞回避無の設定で経路探索を行った場合，経路算出の際の所要時間コストは標準速度に基づいて算出され，「無料優先」等）とは異なる．その他，車種等の詳

プローブ渋滞予測は経路確定後の所要時間算出にのみ反細条件はデフォルト値に統一している．

映される．一方，渋滞回避有の設定で経路探索を行った(4) 経路分析

場合は，プローブ渋滞予測を経路算出の際の所要時間コ3.において算出された渋滞回避有と渋滞回避無の経路ストにも一部組み入れるため，渋滞を回避した経路が算群を比較し，所要時間短縮効果，および渋滞回避に伴う出される．

経路転換について分析する．

なお，下記の点については実際のカーナビサービスにおける経路算出と条件が異なるため，実際にユーザに案2

表 4 所要時間短縮効果の推定結果概要
所要時間
区分
(回避無)

平均
所要時間[分]

所要時間変化率

経路数

短縮

不変増加

回避無

短縮

累計短縮
時間
[時間]

10 分未満265,504

7.8%

90.5%

1.7%

5.7

0.1

221

60 分未満60 分以上1,209,679
589,360

30.8%
43.4%

64.7%
47.4%

4.5%
9.2%

31.9
131.1

0.7
1.0

13,111
9,936

全体

2,064,543

31.4%

63.1%

5.5%

56.9

0.7

23,269

所要時間の短縮頻度や短縮時間は，経路選択肢が豊富になる長距離経路の方がより顕著に表れる（表 4・100%
90%
80%
70%
60%
50%40%
30%
20%
10%
0%

渋滞回避無の所要時間
10分未満(n=265,504)
60分未満(n=1,209,679)
60分以上(n=589,360)

図 2）．所要時間が 60 分以上の経路の場合，43%の経路の所要時間が短縮している．
本研究にて渋滞回避無の経路算出に用いた標準旅行
速度自体も，プローブデータを簡易的に集計して定めたものである．そのため，高速道路は 80km/h・一般道
路は 30km/h といったより簡易な速度算出に基づく経路と，本研究の渋滞回避有比較すれば，より大きな所≧-5 >-5 >-1
←増加

0<1<5

要時間短縮効果があると考えられる．また，プローブ<10 <30 ≧30

所要時間変化[分]渋滞予測だけでなく VICS やリアルタイム情報も参照し短縮→ている実際のカーナビサービスにおいては，より大き

図 2 所要時間変化の相対ヒストグラム

3.

な効果があると考えられる．

4. 経路転換の推定結果

所要時間短縮効果の推定結果
渋滞回避有の経路の所要時間から，渋滞回避無の経路渋滞回避有と渋滞回避無の各経路の通過回数を道路リの所要時間を差し引くことで，所要時間短縮効果を推定

ンク別に集計・比較することで，プローブ渋滞情報によした．なお，GPS 等により取得される実走行の所要時間る経路転換状況を推定した．

はデータ入手が困難なため，あくまで本システムのプロ(1) 高規格幹線道路ネットワーク
全国および三大都市圏の高規格幹線道路ネットワーク

ーブ渋滞予測に基づき算出した所要時間の 2 経路間の比の通過増減図を図 3 に示す．

較結果であることに留意されたい．
その結果を表 4 に示す．全 206 万経路の所要時間の短三大都市圏に着目すると，首都高速・阪神高速・名古縮は，1 経路あたり平均 0.7 分，累計 23,269 時間であっ屋高速のいずれも全体的に通過が増えている．都市高速た．となった．これに乗用車の走行時間原単位（40.10

では標準旅行速度 60km/h としてコスト計算をしている円/分・台） を乗じることで，月間 5599 万円(2016 年 3が，プローブ渋滞予測に反映される実勢速度はより速い

月)，年換算で 6.6 億円の便益が生じると推定される．本ため，渋滞回避有の場合にかえって通過しやすくなって研究においては，当社が運営する携帯カーナビサービスいるものと考えられる．一方で，近畿道や，名古屋周辺の一部の経路検索条件データ（全サービスの約 1/3）をの東名・名神道の通過数が減っており，これが都市高速基に分析しているが，PC-Web 等も含めた全サービスにに転換したものと考えられる．放射部においては，京葉おいて，プローブ渋滞予測データを適用したと仮定すれ

道から東関道・首都高湾岸線，第三京浜から首都高横羽

ば，便益は年間 20 億円程度になると推定される．

線，京都付近の名神道から京滋バイパスへの転換が起き

5)

なお，所要時間が増加している経路が存在する主な要ている．これは，各高規格道路の所要時間差や，都心側因としては，次の 2 つが考えられる．①時間価値（50のボトルネックによる渋滞を精緻に評価できるようにな円/時として算出）に比して有料道の所要時間短縮効果ったため発生したと考えられる．京阪神においては，無が小さいことにより，所要時間が伸びる無料道に転換し料の高規格道路である名阪国道と国道 2 号バイパス（加たため．②処理高速化のため，最終的に確定した経路全古川・姫路・太子竜野）の通過数が増えている．同様の体に対して算出する所要時間よりも，経路探索中に算出

事象は，静岡～愛知県内においても，東名道から国道 1するリンク単位の所要時間を簡易的に推定しているため． 号バイパスへの転換という形で表れている．
3有料
道

無料
道

渋滞回避
による通過増加率

首都圏-15%以下-5～-15%
-5～5%
5～15%
15%以上

京葉道

第三京浜

東関道
湾岸線
横羽線

近畿圏
京滋バイパス

道央
近畿道
国道2号BP

阪神高速
各線

名阪国道

東北道

常磐道

中京圏
中国道
名神道

東名道
名古屋高速
各線

国道1号BP

東名道

東名間

図 3 高規格幹線道路ネットワークのプローブ渋滞予測による通過数の増減

地方部に着目すると，東北道・中国道・道央道などのこのように長距離経路においては，時間価値に基づく山間の通過が減っている．これは，並行する一般国道や， 経路探索にて，プローブ渋滞予測により道路種別等に依2 車線高規格道路の実勢速度が，標準速度よりも高いたらない実勢速度の精緻な評価が可能になることで，有料め，転換が起きていると考えられる．また，トンネル部の高規格道路から，無料の高規格道路や，閑散部の一般においては GPS 測位が途切れるため，プローブ渋滞予道に転換が促されることがわかった．

測の対象外としていることも，山間部の高速道路が選ばれにくくなる遠因と考えられる．

4

両国
JCT

玉川
IC
京葉道

京葉間

東関道
湾岸線

第三京浜
・環八

等々力・目黒通り方面 目黒通り
は迂回ルート
等々力

環七通り

瀬田

第三京浜
玉川IC

環八通り
玉川IC

有料
道

目黒通り
等々力

無料
道

渋滞回避による通過増加率-15%以下-5～-15%
-5～5%
5～15%
15%以上

多摩堤通り

第三京浜

多摩沿線道路図 4 首都圏道路ネットワークのプローブ渋滞予測による通過増減図(2) 首都圏の道路ネットワーク通り～等々力～目黒通りの経路は，迂回路として機能し一般道も含めた首都圏の通過増減図を図 4 に示す．ていることがわかる．環八通り瀬田付近の渋滞回避は，先述の第三京浜からの経路転換は，第三京浜～玉川

環八に並行する多摩川両沿岸の道路や，環七通りにも波及している．

IC～環八通り～瀬田以北の経路で発生していることが読み取れる．これは，環八通り瀬田を先頭とした渋滞を広京葉道からの転換は，首都高を直通して両国 JCT を域的に回避するために起きている．逆に玉川 IC～環八通る経路で発生していることが読み取れる．これは両国
5

表 5道路種別毎の渋滞回避による走行距離増加状況
DID地区内
DID地区外回避無の 渋滞回避による回避無の 渋滞回避による
料金
道路分類
走行距離 増加距離
増加率 走行距離 増加距離
増加率
[千台km] [千台km][千台km] [千台km]
都市間高速・一般
15,777-560-3.5%
50,659
-951
-1.9%
有料
都市高速
9,343
823
8.8%
244
59
24.0%
都市間高速
3-0-9.0%359-5-1.4%
その他自動車専用道
582
78
13.4%
1,962
409
20.9%
一般国道
4,850
-254
-5.2%
7,451
317
4.2%
無料 主要地方道・県道
4,845
-237
-4.9%
3,869
288
7.4%
主要一般道
834
44
5.3%
178
42
23.6%
一般道
1,323
94
7.1%
762
81
10.6%
細道路
213
4
2.0%
137
-0-0.1%
総計
37,769-8
0.0%
65,620239
0.0%

JCT の合流渋滞を広域的に回避するため起きている．京られる．

葉間においては，京葉道路以外の一般道路からも転換しDID 地区内外を問わず，細道路への転換はごく限定的ており，東関道・首都高湾岸線がその受け皿になっていである．これは，経路探索エンジンの経路選択モデルにることがわかる．

おいて，発着地付近以外では細道路を極力通らないよう

首都高中央環状線は，葛西 JCT～熊野町 JCT が迂回路に調整しているため，多少所要時間が短いと推定されてとなっている一方で，熊野町 JCT～大井 JCT は回避対象

も基本的には細道路は経路として採用されないからであとなっている．これは，同区間がトンネル内のため GPSる．本研究で用いたシステムの渋滞回避により，いわゆの測位ができず，プローブ渋滞予測データにおいては速る生活道路の交通量が著しく増えることは無いと言える．

度が不明値となり，他の道路が優先されるためである．
自律航法や前後補完によるトンネル内での速度推定技術(4) 本章のまとめの開発が期待される．なお，実際のカーナビサービス上プローブ渋滞予測により実勢速度を精緻に推定できるにおいては VICS データが適用されるため問題にならなようになることで，このように多くの経路転換が促されい．ていることがわかった．都市部においては，ボトルネッ

その他，15%以上増減している道路も多数見受けられ， クやミッシングリンクの渋滞を広域的に回避しているた幹線道路の渋滞回避により様々な迂回が行われているとめ，交通分散に寄与しているものと考えられる．一方地考えられる．

方部においては，有料高規格道路から，高い速度で走れる並行無料道への転換が促されている．どちらも，カー(3) 道路種別別の走行距離増加状況

ナビとデータが，道路の整備やサービス水準設計の粗を最後に，道路種別別の分析結果を表 5 に示す．都市部補いながら，より実用的な経路をドライバーに示すためと地方部で大きな傾向差があったため，DID 地区内外でに起きている事象である．

分けて集計した．
DID 地区内においては，有料の都市高速の走行距離が5.

おわりに増加している一方で，有料の都市間高速・一般道は減少している．これは，三大都市圏の高規格道路ネットワー(1) まとめクの項で述べた，都市高速の実勢速度が標準速度より速本研究において得られた知見は以下の通りである．

いことによると考えられる．また，一般国道と主要地方

1.

カーナビの経路検索システムと経路検索条件デー道・県道も走行距離が減少している．これは，先述の環タを用いて，渋滞回避有と渋滞回避無の経路とを八通りのような渋滞の回避に起因していると考えられる．

比較することで，プローブ渋滞予測データが経路その結果，主要一般道・一般道の通過数の増加は見られに及ぼす影響を分析するシステムを構築できた．

る．

2.

渋滞回避有と渋滞回避無の経路群とを比較した結DID 地区外においては，無料の幹線道路（その他自動果，全 206 万経路の所要時間短縮は，経路あたり車専用道，一般国道，主要地方道・県道）の走行距離が平均 0.7 分，累計時間は 23,269 時間，月間 5599 万大きく増加している一方で，有料の都市間高速・一般道円の便益と推定された．

は大きく減少している．これも，先述の地方部における

3.

無料道の実勢速度が標準速度より速いことによると考え

プローブ渋滞予測データを用いた渋滞回避により，都市部においては，幹線道路のボトルネックやミ6ッシングリンクによる渋滞の広域的回避による交効果測定を行うことができる．筆者らは既に交通規制の通分散，地方部においては，有料高規格道路から迂回ルート案内に取り組んでいるが，これに加えて渋滞高速度で走れる並行無料道への転換が促されてい回避ルートの案内にも，地域と協力して取り組んでいく．

ることがわかった．細道路への転換はごく限定的f)であり，いわゆる生活道路の交通量は増えること
4.

道路整備計画への適用
交通情報やカーナビが進化した今，地元外のドライバは無いと考えられる．

ーであっても，完全情報に近いデータに基づく合理的な以上のように，実際のカーナビサービスにおいて経路選択ができるようになってきた．今後，高規格道路運用されているシステムやデータの一部を組み合の整備により政策が意図する経路転換を起こすためには，わせて分析することで，プローブ渋滞予測データ

道路構造等に基づく速度設定やドライバーの経路選択モがドライバーや所要時間短縮効果と経路転換状況デルだけでなく，実勢速度や，カーナビ上における経路を，実態に近い形で把握することができた．

選択モデルを考慮した計画が必要になると考えられる．
g) 自動運転時代に向けた(2) 今後の展開

経路選択情報による交通制御の検討

本研究の今後の展開として下記の取組が考えられる．

カーナビ利用者は，カーナビが示す推奨ルートを選択

a) VICS・リアルタイム情報・各種ログを含めた分析する率が 80%と非常に高い．そのため，多くのドライバ

本研究では，プローブデータを基にした統計的な予測ーが利用するカーナビに，ボトルネックの迂回など，交データのみを用いているため，実際のサービスで運用し通の全体最適に資する経路選択情報を配信できれば，交ている VICS・リアルタイム情報による影響は把握でき通制御に貢献できると考えられる一方で，経路選択が画ない．また，走行経路や所要時間もシステムによる推定一化し，別の渋滞を引き起こす可能性もある．現時点でであり，GPS や，ユーザの経路選択データによる判定で当社カーナビの実交通量に対する利用比率は 1%未満のはない．これらを組み合わせて現況再現性を高めた上で， ためインパクトは限定的だが，今後ユーザや連携先が増
繁忙期，イベント時，工事期間など，交通情報やカーナ加すれば，リアルタイム情報の投入や，本分析システムビの必要性が高まる非日常における知見を得て，情報提のような経路シミュレーション処理の繰り返し，ハンチ供に活かすことが考えられる．

ングを防止する伝え方など，交通状態の安定化を図りなb) 金銭・環境・安全性など評価指標の多様化

がら情報提供を行う技術も必要になるであろう．自動運

本研究では，所要時間短縮および道路毎の通過数を評転が実現すれば，経路選択もより人から機械に委ねられ価指標とした分析を行った．今後，金銭，環境負荷，安ることになるため，単に現況情報に留まらない，予測，全性などの指標を何らかの基準で算出し，ドライバー・さらには制御を含んだ交通情報配信システムが必要にな

道路事業者・地域住民など，各ステークホルダーへの影るであろう．

響をより多面的に評価することが考えられる．
c) カーナビにおける経路精度の追究

参考文献

上記のような研究で得られた知見を基に，よりドライ
1)

バーニーズに合った経路算出や情報提供を行えるよう，カーナビサービスの改良に取り組んでいく．
d) ITS の社会的便益の推定

2)

本プローブ渋滞予測は，特別なハードウェアやリアルタイム配信システムも必要としない，非常に簡素な技術
3)である．今後，道路行政や他企業の持つデータや技術との比較検討，あるいは融合してより高度・効率的なものを作り上げるには，本研究で示したような分析が援用で4)きるであろう．
5)e) モビリティ・マネジメントへの適用
渋滞回避ルートの案内は，日常的な通勤需要や大型施

太田恒平, 大重俊輔，矢部努，今井龍一，井星雄貴：携帯カーナビのプローブ交通情報を活用した道路交通分析，
土木計画学研究・講演集，Vol.47, 2013
太田恒平：経路判別可能なプローブデータを用いた高規格道路及び一般道路の交通流分析，土木計画学研究発表会，Vol.49, 2014
森川信：NAVITIME を用いた阪神高速での工事通行止め
迂回ルート案内，第 11 回日本モビリティ・マネジメント
会議，2016
太田恒平, 渡部啓太, 小竹輝幸, 梶原康至：カーナビが経路選択を左右する，土木計画学研究発表会，Vol.53, 2016

国土交通省：時間価値原単位および走行経費原単位（平成 20 年価格）の算出方法,<http://www.mlit.go.jp/road/ir/ir-council/hyouka-syuhou/4pdf/s1.pdf>(2016年 7 月 30 日閲覧)

設の来客需要，イベント・交通規制などの非日常的な交通需要の分散のために有効な手段と考えられる．非日常時の渋滞予測情報は，過去の経験則やシミュレーション（2016. 7. 31 受付）

等，プローブ以外での情報に基づき生成することもできる．また，本分析システムを用いることで，情報提供の7

The influence of probe traffic prediction on reducing transit time and driver's route choices
Kohei OTA, Keita WATANABE

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