技報第 30 号2021

機械学習を用いた阪神高速道路における交通渋滞発生予測
阪神高速技研(株)技術部技術課
阪神高速道路(株)保全交通部交通技術課
阪神高速道路(株)東京事務所付（独立行政法人 日本高速道路保有・債務返済機構出向）
阪神高速技研(株)技術部技術課
阪神高速技研(株)技術部技術課

寺前向井智文梨紗西海鈴木小島

能史
健太郎
悠紀子

………………………………………………………………………………
要旨

阪神高速道路は 1 日あたり約 70 万台の利用があり，日常的に交通集中渋滞が発生する．交通混雑状況を事前に把握することができれば，交通管制業務の効率化につながると考えられる．過去に，機械学習の手法の一つである Convolutional Neural Networks（CNN）を用いてモデルを構築し，10 分後の交通渋滞発生予測に取り組んだ結果，路線全体では有効性が確認できたものの，道路構造が複雑な合流地点の予測精度が極端に低かった．本稿では，複雑な道路構造を考慮できる機械学習手法として，Graph Convolutional Networks（GCN）を用いてモデルを構築し，10 分後の交通渋滞発生予測を行った結果について報告する．また，CNN を用いて構築・検証を行った交通渋滞発生予測モデルの予測結果との比較分析した結果についても報告する．
キーワード:交通渋滞，機械学習，Graph Convolutional Networks

はじめに迅速な対応が可能となり，お客さまへの影響を小さくできる．

阪神高速道路は 1 日あたり約 70 万台（2019 年

渋滞発生の早期把握のために，阪神高速道路で度）の利用があり，日常的に交通集中渋滞が発生は，渋滞予測手法の開発を過年度より行っており，する．交通管制システムでは，5 分間車両検知器

これまではシミュレーション技術によるリアルタデータ（交通量，時間占有率）を用いて渋滞判定

イムな渋滞予測手法を交通管制システムの機能とを行った情報をドライバーや管制員に 1 分更新でして導入している．しかし，その予測精度や安定提供している．阪神高速道路では，渋滞発生によ性，システムの維持管理等，多くの課題がある．

るサービスレベルの低下を防ぐため，ボトルネッ

そこで，近年各分野での適用で話題となっている

ク上流側の入路閉鎖や渋滞後尾情報を非常駐車帯

機械学習手法を用いた渋滞予測について検討してで提供する等，渋滞発生状況に合わせた施策を行いる．っている．これらの施策を実施するには，各基地で待機している交通管理隊の出動が不可欠である．
管制員に渋滞予測情報を提供できれば，渋滞への- 151 -１．予測手法
1-1 CNN を用いた既往研究と課題
機械学習手法を用いた渋滞予測への適応可能性については，過去に画像認識などでよく利用されている「Convolutional Neural Networks（以下，CNN）」を用いて検討を行った 1)．CNN は，畳み込み層と全結合層で構成されており，局所的な特徴量をうまく抽出できるよう工夫されている．あ図-1 CNN を用いた渋滞発生予測モデル検証結果

る一地点のある一時点の渋滞発生を予測するには，地点や時点の近い情報（局所的な情報）が重要であると考えられる．渋滞発生時の局所性は，予測対象地点や時点に関わらず類似していることが期待されることから，CNN を採用し検討を行った．
既往研究では，CNN を用いて「10 分後の渋滞発生を予測するモデル」を構築し，11 号池田線上

図-2 CNN と GCN の計算モデルのイメージりの検討をした結果，全体での予測精度は 7 割程度であり，10 分後の渋滞発生予測手法としてあ表-1 モデルの概要る程度の予測精度を確認できた．しかしながら，

路線

検知器地点ごとに予測精度を検証すると，1 号環区間

11号池⽥線

1号環状線

上り環状線全線（丼池線、千⽇前線は含まない）

追い越し⾞線状線との合流部付近の予測精度が極端に悪くなるモデルのことが確認され，課題として残った（図-1）．

第⼆⾛⾏⾞線【5分間⾞両検知器データ】
7種類のデータ（台数、⾼⾞台数、時間占有率、流出⼊台数、流出⼊⾼⾞台数）
+

⼊⼒データ

【⾞線数】
130箇所

1-2 本検討で予測に用いた手法

179箇所

期間

既往研究で課題となった合流部付近の予測精度

予測地点

対象区間に設置された全ての⾞両検知器地点
44箇所23箇所を改善するため，ここ数年で研究が進み，画像認識等で利用されている「Graph Convolutionalていないデータ構造であっても，関連する情報をNetworks（以下，GCN）」を用いることとした．

畳み込む計算ができる．この特徴を活かせば，隣GCN はグラフに対してニューラルネットワーク接する時点や地点だけでなく，分合流部の情報もを適応させる技術である G raph N eur al N et -加味した予測モデルを構築できると考え，本検討works(GNNs)の一種である．ここでグラフとはでは GCN を用いて「10 分後の渋滞発生を予測すノード（点）とエッジ（点同士をつなぐ線）からるモデル」を構築した．

なる数学的な構造である．GCN では，グラフのノードに付随する特徴量（入力データ）とノード２．渋滞発生予測モデルごとに定義される出力データとの関係を求めることができる．既往研究で用いた CNN は，各ノー2-1 GCN モデルの概要

ドに隣接するノードの特徴量をまとめる（畳み込本検討では，阪神高速道路で渋滞発生頻度が高む）計算を行うが，GCN ではエッジで隣接するい路線のうち，単路線で分かりやすく，既往研究

ノードの特徴量をエッジの種類ごとにまとめる計

で CNN を用いたモデルでも検討した 11 号池田線

算行う（図-2）．つまり，ノードが縦横に整列し上り（池田木部～環状線合流部）と，分合流部が- 152 -複数あり複雑な構造である 1 号環状線を対象に，

表-2 車両検知器間の関係性（エッジ）種類

路線ごとに 10 分後の渋滞発生予測モデルを構築

内容

上流することとした．モデル構築に用いたデータ（5下流から上流に向かうエッジ
本線上で隣り合う/2個隣の/3個隣の⾞両検知器を結ぶ

下流

分間車両検知器データなど）を表-1 に示す．

上流から下流に向かうエッジある⾼速道路⼊⼝に設置された⾞両検知器から⼊⼝接続する本線の⾞両検知器へ向かうエッジある⾼速道路出⼝に設置された⾞両検知器から出⼝

2-2 GCN の渋滞発生予測モデルへの適応
高速道路に設置されている車両検知器をノード，エッジの種類

本線上で隣り合う/2個隣の/3個隣の⾞両検知器を結ぶ接続する本線の⾞両検知器へ向かうエッジ

⾃⼰ループ

本線に設置されたグラフ化するノード（⾞両検知器）からその⾞両検知器⾃⾝に向かうエッジ

33

1

11

車両検知器間をつなぐ関係性をエッジとしてつな
表-3 渋滞発生予測結果の評価指標

ぎ，道路構造を有向グラフ化することで，10 分後の渋滞発生予測モデルを構築した．表-2 に示

適合率予測モデルが渋滞発生と予測した数のうち実際に渋滞が発生した割合

すように，車両検知器間の 5 種類の関係性を定義

再現率

実際に渋滞が発生した数のうち予測モデルが渋滞発生と予測できた割合

調和平均(f1-score)

適合率と再現率のバランスを見るための指標，
2÷（1÷適合率＋1÷再現率） で算出した上で，エッジとして 9 種類を定義した．なお，グラフ化するノードは，本線上と出入口に設置された車両検知器を対象としており，グラフ化した各ノードに対して 19 種類の特徴量を付随させた．

月 1 日～2019 年 3 月 31 日の 5 分間車両検知器デ特徴量は，ノードに対応する車両検知器の直前 6ータを使用した．渋滞予測結果の集計基準は，渋時点（30 分間）の台数，高車台数，時間占有率

滞発生を予測した時刻ちょうどに実際に渋滞が発（5 分間車両検知器データ：6 時点×3 種類）と，生したものに加えて，予測時刻の後の 25 分以内その車両検知器設置地点の車線数である．これらまでの渋滞発生（早めに予測）と予測時刻の 5 分の特徴量を用いて，各ノードに対して，10 分後前の渋滞発生（少し遅く予測）について，渋滞発に渋滞が発生するか否かを出力データとした渋滞生を予測できた（正解）として集計を行い，対象発生予測を行った．具体的には，各路線の本線上路線における渋滞発生予測結果をまとめた．なお，の各車両検知器で 10 分後の渋滞発生の有無を予

渋滞発生予測結果については，表-3 に示す適合測した．渋滞発生の定義は，①10 分後に渋滞が率，再現率，および適合率と再現率の調和平均発生する，②直前 6 時点（30 分間）は非渋滞，の（以下 f1-score とする）で評価した．適合率は，2 つの条件を満たすものとした．

予測モデルが渋滞発生と予測した数のうち実際に渋滞が発生した割合を表現している．再現率は，実際に渋滞が発生した数のうち予測モデルが渋滞

2-3 GCN モデルの推定
渋滞発生予測モデルの推定のため，教師データ発生と予測できた割合を表現している．適合率がとして 2015 年 4 月 1 日～2018 年 3 月 31 日の 5 分

高いと，発報した情報の正確性が高くなり，再現間車両検知器データおよび車両検知器設置地点の率が高いと，見逃す回数が減る．また，管制員へ車線数を使用した．なお，予測地点の車両検知器の情報提供を考える際，適合率と再現率のバランと 6 個隣までの車両検知器のデータもモデルの入スのとれた予測モデルが利用しやすいと考えられ力データとして使用している．モデルの精度検証るため，この適合率と再現率のバランスを見る指は，構築した予測モデルに直前 6 時点（30 分間）標として f1-score を使用した．のデータを入力することで実施した．
3-1 11 号池田線上りでの予測モデルの評価結果
11 号池田線上りの評価指標別予測結果を表-4

３．GCN モデルの評価結果に示す．また，図-3 に，モデルが渋滞発生を予
渋滞発生予測モデルの精度検証には，2018 年 4測した場合に，実際の渋滞発生時刻と渋滞発生を- 153 -

予測した時刻との時間差の構成比率を示す．これ

表-4 11 号池田線上りと 1 号環状線の予測結果

は，時間的にも正しく渋滞発生を捉えられるのか

路線適合率

再現率

f1-score

確認するものである．表-4 を見ると，11 号池田

11号池⽥線上り

0.81

0.81

0.81

線上りの渋滞発生予測結果では，適合率，再現率

1号環状線

0.620.710.66

は，0.81，0.81 であり，どちらの指標も同程度の割合であった．また，f1-score の計算結果は，0.81 であった．図-3 を見ると，予測結果を正解としたもの（図-3 の円グラフ赤枠）の中で渋滞発
生予測時刻と実際の渋滞発生時刻がちょうど一致したもの（0 分）が 3,394 件（渋滞発生を予測し

②681
6.6%

1993
19.4%

1721.7%
245
2.4%
454
4.4%

④+10分+15分+20分+25分

生を正確に予測できた．

52373
23.1%

3-2 1 号環状線予測モデルの評価結果

0分+5分

3394
33.1%
946
9.2%

た件数の 33.1％）と最も多く，時間的にも渋滞発‐5分

N=10,25835分後に渋滞が発⽣しない

図-3 実際の渋滞発生時刻と予測時刻の時間差

1 号環状線の評価指標別予測結果を表-4 に示す．

（池田線上り全地点での予測結果）

また実際の渋滞発生時刻と予測時刻との時間差の構成比を図-4 に示す．表-4 を見ると，1 号環状線

‐5分

全線の渋滞発生予測結果では，適合率，再現率，0分②f1-score は，それぞれ 0.62，0.71，0.66 であり，適3067
29.8%

3929
38.2%合率の方が低く，少し偏りがある結果となった．

④+10分

池田線の結果と比較し，予測モデルの精度が低い
ことがわかる．図-4 を見ると，予測結果を正解としたものの中で最も多い件数になったものは，+5分+15分+20分

161
1.6%

780
7.6%

1554
15.1%

+25分

366
3.6%

5 分～30 分後に渋滞が発生しなかったものであり，191
1.9% 242
2.4%38.2％程度を占めている．この予測モデルの結果

図-4 実際の渋滞発生時刻と予測時刻の時間差

では，約 4 割が空振り（図-4 の円グラフ黒枠）と

5N=10,290

35分後に渋滞が発⽣しない（環状線全地点での予測結果）なってしまい，実装を見据えると予測精度向上の表-5 CNN モデルと GCN モデルの比較検討が必要である．

４CNN モデルでの評価結果との比較

CNNモデルGCNモデル【5分間⾞両検知器】【5分間⾞両検知器】

学習データ 台数・⾼⾞台数・時間占有率・流⼊台数・流出台数(台数・⾼⾞台数・時間占有率・流⼊台数・流出台数・流⼊⾼⾞台数・流出⾼⾞台数・流⼊⾼⾞台数・流出⾼⾞台数)＋⾞線数

ある1つの本線検知器に対し、・本線の各⾞両検知器が持つ情報の構成(本線台数・本線⾼⾞台数・本線時間占有率・(台数・⾼⾞台数・時間占有率)×6時点(直近30分)

流⼊台数・流出台数・流⼊⾼⾞台数・流出⾼⾞台数)

4-1 CNN モデルと GCN モデルの比較

⼊⼒

各モデルの構造の違い，特徴については先に述・出⼊⼝（流⼊出）の⾞両検知器が持つ情報の構成※出⼊り⼝がついていない地点では、(台数・⾼⾞台数) × 6時点(直近30分間)=12種類出⼊り⼝の台数・⾼⾞台数を0台として⼊⼒★⼊⼒全体データ数
本線の検知器数×42

べた通りであるが，既往研究で用いた CNN モデ+ ⾞線数 = 19種類

×6時点分(直近30分)= 42 個のデータ★⼊⼒全体データ数
本線の検知器数×19 + 出⼊⼝の検知器数×12

期間

ルと今回の検討で用いた GCN モデルの比較表を表-5 に示す．まず，CNN モデルでは，5 分間車両検知器データのみを入力データとして用いてい出⼒

各予測地点の10分後の全渋滞発⽣

各予測地点の10分後の⾃然渋滞発⽣11号池⽥線：44箇所

11号池⽥線：44箇所

1号環状線：23箇所

1号環状線：23箇所

モデル

畳み込み層：7層GCN層：7層の構造

全結合層：3層

全結合層：3層

予測地点

検証期間

たが，GCN モデルでは，精度向上を目的として， て，モデルで予測する渋滞発生を変更している．
車両検知器データに加え，車両検知器設置位置のCNN モデルでは，全ての渋滞発生を予測するこ車線数も用いることとした．次に出力データとしとを目的としていた．一方，GCN モデルでは，- 154 -自然渋滞のみを対象とした．なお，モデルの予測っているが，評価値を見ると，多くの地点で 0.6精度の比較を実施するにあたり，CNN モデルで程度の値となった．合流部地点の予測結果に着目予測した渋滞発生に関しては，全ての渋滞発生件

すると，GCN モデルにすることで池田線下りの数のうち，自然渋滞のみを対象とし再集計したも分流付近や千日前線への分岐付近等の精度は他にのを用いた．

比べ向上している．池田線同様に，GCN モデルの特徴が精度向上を促していると考えられる．

4-2 11 号池田線上り予測モデルの比較分析
11 号池田線上りの渋滞発生予測結果について，表-6 11 号池田線上りでの評価結果の比較

評価結果の比較を表-6 に，各地点（車両検知器設置地点）での予測結果の比較を図-5 に示す．
なお，表-6 の評価結果と図-5 に示す渋滞発生回
数は自然渋滞のみ対象としている．表-6 を見る

適合率

再現率

f1-score

CNN

0.85

0.620.71

GCN0.810.810.81と，CNN モデルは適合率と再現率で値の違いがあり，空振りは少ないが見逃しが多いというモデルになっている．一方，GCN モデルはどちらの値も同程度であり，f1-score も高く，バランスの取れたモデルになっている．池田線上り各地点での予測結果について CNN モデルと GCN モデルで比較した結果，ほぼ全ての地点において GCN モデルの方が精度が高くなった（図-5）．CNN モデルで検討した際，課題となっていた環状線の合流部分付近の精度についても，GCN モデルに変更することで，大きく予測精度が向上している．こ

図-5

各地点の予測結果比較（11 号池田線上り）

れは，GCN モデルの特徴として，予測計算に合流先の情報を加味できたことが，精度向上につな

表-7 1 号環状線での評価結果の比較がっていると考えられる．
4-3 1 号環状線予測モデルの比較分析
1 号環状線の渋滞発生予測結果について，評価適合率

再現率

f1-score

CNN

0.36

0.44

0.40

GCN0.620.710.66

結果の比較を表-7 に，各地点での予測結果の比較を図-6 に示す．表-7 を見ると，CNN モデルよりも GCN モデルの方が，適合率，再現率，f1score ともに高い値となっている．CNN モデルでは，全ての評価項目で 0.5 を下回っており，モデルの予測精度は低い．GCN モデルに変更することで精度は向上しているが，0.6～0.7 程度であり，実装に向けては，さらなる精度向上に向けた検討が必要である．図-6 は，環状線各地点の予測結果について各モデルの比較を示している．全ての地点において，GCN モデルの方が精度が良くな- 155 -

図-6 各地点の予測結果比較（1 号環状線）

５．1 号環状線における GCN 予測結果の検証

で，モデルの推定を行った（表-8）．渋滞先頭の定義を，①ある地点（JDP（1 つの検知器の勢力

11 号池田線では，GCN モデルの f1-score が 0.8範囲））において渋滞が発生している，②該当地を上回ったが，1 号環状線においては f1-score が点（JDP）と上流・下流の 3 つまで隣の JDP のす0.7 に満たなかった．そこで，予測を外しやすい

べてにおいて，その前の 6 時点(30 分間)すべてで地点を把握するため，予測結果の可視化を行った．

非渋滞，の 2 つの条件を満たす場合と設定した．

図-7 にある 1 日の予測結果を可視化した図を示

ただし，3 つ隣までの JDP において同時に①と②す．可視化図の背景色は各地点における車両の通を満たしたものがある場合，最も下流の JDP 渋滞過速度[km/h]（真値）を表す．さらに，渋滞日発生のみを渋滞先頭とする．

報により渋滞と判定された地点は時速 30km/h の色（赤茶色）で塗りつぶしている．なお，縦方向には検知器の地点（2 地点）ごと，横方向は 5 分間隔で色が塗られている．図中の白塗り◇印は実際に渋滞が開始したとしている地点を示しており，白塗りの☆印は予測モデルが渋滞発生すると予測した地点を示している．例えば，白塗り◇印よりも 2 時刻分早く（左側に）白塗り☆印がついていれば正しく 10 分後の渋滞発生を予測できていることを意味する．図-7 を見ると，短時間で解消されるような小さな渋滞では，不意打ちや空振りが目立つ．一方で，時間的，距離的に長い渋滞は概ね正しく予測できている．

6-2 検証結果
渋滞先頭予測の評価では，10 分後の渋滞発生を予測したものの中から，渋滞先頭を予測しているものを抽出し，予測時点の 5 分前～25 分後までに 1 つ隣までの JDP を先頭とする渋滞が発生していれば正解とした．渋滞が頻発する地点とそうでない地点での予測精度を確認するため，渋滞先頭発生回数の多い地点を「ボトルネック区間」と設定し，予測精度を確認した．ボトルネック区間とは渋滞先頭が年間 180 回以上生じている JDP（ボトルネック地点と呼ぶ）を抽出し，それらを 5kmごとにそれらをまとめた区間とする（図-8）．対象路線は，松原線上りと神戸線下りとする．

６．GCN モデルの改良および渋滞先頭位置予測
前述したモデルは，下流から延伸してくる地点の渋滞も含め，全地点の渋滞発生予測するモデルとなっている．交通管制での運用を考えると，下流からの延伸ではない渋滞先頭位置のみを予測する方がより価値の高い情報になると考え，渋滞先頭予測するようにモデルの改良を行った．改良モ

図-7 2018 年 7 月 24 日の予測結果可視化図

デルの渋滞先頭予測精度結果について以下に示す．
表-8 GCN モデルの改良点
6-1 改良した GCN モデル
GCNモデルの主な改良点

前述の GCN モデルからの主な改良点は，学習

学習データ

時間帯データの追加、道路構造データの追加、渋滞先頭データの⽔増し・時間帯【追加項⽬】
時間帯という1種類の情報を17次元の情報でモデルに⼊⼒

データに時間帯データと道路構造データを追加し・構造物データ【追加項⽬】
構造物データは下記の9種類。※これは本線の隣り合う2地点間に情報があり、た．さらに，渋滞先頭を重点的に高精度で予測す① 2地点間の距離(km)⼊⼒ることを目的に，ある時刻において 1 地点でも渋② 2地点間にある曲率の平均④ 2地点間にあるクロソイドの平均値(本線の検知器数-1)箇所分の情報③ 2地点間にある曲率の最⼤値⑤ 2地点間にあるクロソイドの最⼤値⑥ 2地点間の円弧の地点数 ⑦ 2地点間のクロソイドの地点数⑧ 2地点間のうちの上流側の標⾼を0 としたときの2地点間の標⾼の最⼤値(m)⑨ 2地点間のうちの上流側の標⾼を0 としたときの2地点間の標⾼の最⼩値(m)・渋滞先頭データの⽔増し【追加項⽬】

滞先頭が発生しているデータと，それ以外のデー

ある時刻において1 地点でも渋滞先頭が発⽣しているデータと、それ以外のデータの⽐率が1:1 になるように、渋滞先頭を含む学習データを⽔増し。
★⼊⼒全体：本線の検知器数×19 + 出⼊⼝の検知器数×12 + (本線の検知器数-1)×9 + 17(時間帯情報)

タの比率が 1:1 になるように，渋滞先頭を含む学

期間
検証期間

習データを水増しした．この水増しを行ったうえ- 156 -

表-10 神戸線下りボトルネック区間
先頭予測精度ボトルネック区間

渋滞先頭

適合率

再現率

f1-score

347

0.51

0.68

0.58

204

0.33

0.48

0.39

発⽣回数

図-8 ボトルネック区間と対象検知器の決め方

999

0.44

0.43

0.44

1187

0.51

0.49

0.50

間以外の地点の f1-score は，ほとんどが0.3以下と(1) 松原線上りに関する精度検証
各地点における渋滞先頭予測精度を図-9に示す．

なり，ボトルネック区間と比較して低い結果とな

14号松原線上りにおけるボトルネック区間は，駒った．渋滞先頭発生回数が少なく学習データが少川入口付近(検知器番号990)と松環合流付近(検知ない地点では予測精度が低下すると考えられる．

器番号938)の2区間である．この2地点における先(2) 神戸線下りに関する精度検証

頭予測精度を表-9に示す．駒川入口付近の f1-

渋滞先頭予測精度を図-10 に示す．3 号神戸線

score は0.7近くの精度が確保されているが，松環下りにおけるボトルネック区間は西宮（検知器番合流の f1-score は0.48にとどまっている．これは

号 1681），深江～魚崎（検知器番号 1754)，摩耶再現率が0.36と低いためであり，この地点では不～生田川(検知器番号 1827，1849），京橋～柳原意打ちが多発してしまう．また，ボトルネック区（検知器番号 1879，1907）の 4 区間である．この4 区間における先頭予測精度を表-10 に示す．神戸線下りにおける渋滞先頭予測について，どのボトルネック区間においても f1-score が 0.7 に届かなかった．複数のボトルネック区間が連続しているような地点では渋滞先頭予測の精度が低下することが考えられる．

図-9 松原線上り各地点の渋滞先頭予測精度７．まとめ表-9 松原線上りボトルネック区間先頭予測精度
ボトルネック区間

渋滞先頭発⽣回数

適合率

再現率

f1-score

駒川⼊⼝

480

0.67

0.68

0.67

松環合流

670

0.74

0.360.48

本稿では，複雑な道路構造を考慮できる機械学
習（GCN）を用いて，5 分間車両検知器等のデータから 10 分後の交通渋滞発生を予測するモデルを構築し，予測精度の検証および過去に CNN を用いて構築・検証を行った渋滞発生予測モデルの予測結果との比較分析した結果について報告した．
得られた成果を以下にまとめる．
7-1 得られた知見① 10 分後の渋滞発生予測手法として GCN の有効性を確認した．
② CNN モデルとの比較では，11 号池田線上り，1 号環状線ともに，ほぼ全ての予測地点で予測精

図-10 神戸線下り各地点の渋滞先頭予測精度度が向上していることがわかった．

- 157 -

③ 1 号環状線の GCN モデル予測結果は，短時間な渋滞が頻繁に起こる情報も大切である」との指で解消されるような小さな渋滞では，不意打ちや摘を受けた．そのため，実現機能・性能が見通せ空振りが目立つ．一方で，時間的，地点的に長いる段階に至れば，管制員へのヒアリングを踏まえ，渋滞は概ね正しく予測できていることがわかった．

提供条件を決定していく必要がある．

④ 渋滞先頭予測精度は，全ての地点で f1-score(2) 特定の検知器ごとにモデルを学習

が 0.7 を下回った．また，ボトルネック区間とボ今回の渋滞先頭予測精度結果を考えると，交通トルネック区間以外の地点で予測精度を比較する

管制へ実装するには更なる予測精度向上が必要でと，渋滞発生回数が少ないボトルネック区間以外ある．予測精度向上に向け，今回のような全検知の地点の方が予測精度が低い結果となった．

器の渋滞予兆を同時に予測するモデルではなく，ある 1 つのボトルネック地点の検知器の渋滞予兆

7-2 今後の方針だけを予測するモデルを作成することが考えられ(1) 有効な渋滞予測情報の定義

る．一方でその場合，検知器ごとにモデルの学習

阪神高速道路において渋滞発生状況を渋滞量でをする必要があるため，学習のコストは高くなる．

統計的に集計する場合，全ての発生した渋滞を対学習コストと精度向上のバランスを考えて，渋滞象とせず，渋滞の継続時間および渋滞長が「30の発生を特に検知したい地点に絞ってこのような分以上」「1km 以上」の渋滞を対象としている．

学習をさせることが効果的と考えられる．

今回の検討結果から，時間的，地点的に長い渋滞は概ね正しく予測できていることがわかった．機

参考文献

械学習を用いた渋滞予兆予測モデルにおいても，

1) 向井梨紗，櫻木伸也，玉川大，山本昌孝，幡山五郎，
平野竜洋，加瀬駿介，鈴木健太郎，小島悠紀子，寺前智文：機械学習（CNN）を用いた阪神高速道路における交通混雑予測手法に関する研究，第 17 回 ITS
シンポジウム，2019

全ての発生した渋滞を対象とするのではなく，有効な渋滞予測情報に限定した情報の出力が必要である．一方，過去の管制員ヒアリングでも「小さTRAFFIC CONGESTION PREDICTION ON THE HANSHIN EXPRESSWAY
USING DEEP LEARNING
Tomofumi TERAMAE，Risa MUKAI，Yoshifumi NISHIUMI，
Kentaro SUZUKI and Yukiko KOJIMA
A traffic congestion prediction model was previously developed using the convolutional neural networks(CNN). However, the accuracy of prediction by the CNN was found to be low at merging points withcomplicated road structures. This paper reports the results of traffic congestion prediction of 10 minutes
later using the graph convolutional networks (GCN), a machine learning method that can consider thecomplicated road structures. Also described in this paper is the results of comparative analysis with thetraffic congestion prediction by the CNN.

寺前 智文

阪神高速技研株式会社
技術部 技術課
Tomofumi TERAMAE

向井 梨紗

西海 能史

阪神高速道路株式会社 阪神高速道路株式会社
保全交通部 交通技術課 東京事務所付
Risa MUKAI
Yoshifumi NISHIUMI- 158 -鈴木 健太郎

小島 悠紀子阪神高速技研株式会社
技術部 技術課
Kentaro SUZUKI

阪神高速技研株式会社
技術部 技術課
Yukiko KOJIMA