第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告

第４章

交通ビッグデータを活用した研究報告

4.1 交通ビッグデータを活用した研究報告
本委員会では、高速道路での中長期的展開が想定されるサービスについて、現在取得可能な過去データを基に、現状の課題等を抽出し、将来サービスやビジネスの可能性を中心に研究することを目的に、高速道路調査会が用意したデータを用いた学識経験者による共同研究等を行った。
学識経験者からは、共同研究として「プローブデータを用いた柔軟な交通状態推定方法の検証」、「高速道路の SA・PA・IC・BS を中継地点とするシームレスな移動サービスの可能性」、また提供データを用いない自主研究として「プローブデータを活用した高速道路サグ・トンネル部の連続的交通容量推定」が報告された（研究概要は表 4.1.1、詳細は 4.2 以降に記載）。

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第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告
表4.1.1 研究概要
分野

研究者

研究テーマ／研究概要

プローブデータを用いた柔軟な交通状態推定手法の検証（研究報告：第 3 回～第 4 回委員会）

共同研
究布施委員

交通状態推定は、部分的に観測された交通データに基づき道路交通システム全体の状態を推定する問題である。モデルキャリブレーションの困難さ・煩雑さから、既存手法を実際に適用することは難しい場合が多い。これらは、交通流モデルを基礎に置いており、パラメータの事前キャリブレーションを必要とするが、常に可能ではなく、キャリブレーション自体にモデル・理論の知見が必要という課題がある。実務的には、データ不足の課題も挙げられる。本研究では、モデルパラメータキャリブレーション不要な交通状態推定手法の地方高速道路での適用可能性を検証する。提案手法は、交通流モデルと観測（プローブデータと少数の感知器データ）を組み合わせたデータ同化手法であり、現在状態を推定する filtering と、過去状態を推定する smoothing から構成される。関越自動車道の約 10,000m 区間を対象に提案手法を検証した。filtering のみ、かつ 1 つの感知器のみでも、1 分間交通量で誤差率 11%となった。感知器増加で精度向上が確認される一方、プローブ率は 1%程度以上であれば精度には大きく影響しないことを確認した。

高速道路の SA･PA･IC･BS を中継地点とするシームレスな移動サービスの可能性（研究報告：第 5 回～第 7 回委員会）

塩見委
員

MaaS の推進により、移動手段としてマイカーに頼らず最適な手段でシームレスな移動の実現を目指している。その中で他の交通手段へ乗り継ぐ拠点として交通結節点が重要視されている。また、この半世紀で日本の高速道路網は大幅に整備され、高速バス網が充実してきた。しかし、高速道路はアクセスコントロールされており、高速バスと他のモードが連結する拠点が必要である。駅を中心とした拠点は開業しているが駅から遠い地域における高速道路の優位性が活かされていない。そこで本研究では、高速道路上に高速バスと一般交通の結節点の構築を想定した上で、非日常トリップを対象とした交通需要推計を行い、その実現可能性について検討を行った。具体的には、まず、需要が見込まれる地域を選定した上で、ウェブアンケートにより選好表明調査を行い仮想の交通手段の利用意向を問い、新規の交通手段の選択確率を推計するモデルを構築する。その上で、携帯基地局運用データを用いて推計した総需要と上述の選択確率を掛け合わせることで、当該結節点の需要を推計する。名神高速道路草津 PA をケーススタ
ディとした分析・推計を行った結果、調査対象とした 8 都市からの 11 月の 1 ヶ月合計で 6500 人程度の利用が見込め、特に横浜市、名古屋市からは週末を中心に高速バスを1 便以上運行するだけの需要があることが明らかとなった。

プローブデータを活用した高速道路サグ･トンネル部の連続的交通容量推定（研究報告：第 5 回委員会）

自主研
究和田委員

本研究は、プローブデータを活用して、ボトルネック（BN）の区間が必ずしも明確でない高速道路サグ・トンネル部の連続的な交通容量推定を行ったものである。推定手法
は、渋滞流から自由流に至る速度回復プロファイルと交通容量の関係を記述可能な最新の交通流理論に基づき、プローブデータと感知器データを適切に融合させるものである。この手法をまず、国内 4 箇所のサグ部に適用して、縦断線形と BN 区間の関係性を分析した。その結果、各サグ部のおいて BN が顕在化する区間は、上り坂の前半または全区間、下りから上り坂にかけた区間、下り坂中で勾配が増加する区間、と箇所によりまちまちであることがわかった。これは適切な渋滞対策位置が必ずしも縦断線形のみからは決まらないことを示唆している。次に、小仏トンネルの指向性スピーカーを用いた渋滞対策前後のデータに推定手法を適用し、渋滞対策効果の発現メカニズムを分析した。その結果、交通容量の改善は安全車間時間の短縮で説明できること、BN 区間内の速度調整遅れの改善によりさらに数％の捌け交通量の改善が可能であることが示された。以上は、ビッグデータに理論を組み合わせることで、データの価値を引き出することの有用性を示す事例であると考えられる。

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4.2 共同研究
4.2.1 プローブデータを用いた柔軟な交通状態推定手法の検証
次頁以降に、研究発表資料を掲載する。

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第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告【以下、第 4 回委員会資料】

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4.2.2 高速道路の SA･PA･IC･BS を中継地点とするシームレスな移動サービスの可能性
次頁以降に、研究発表資料を掲載する。

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第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告【以下、第 7 回委員会資料】

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4.3 自主研究
4.3.1 プローブデータを活用した高速道路サグ･トンネル部の連続的交通容量推定
次頁以降に、研究発表資料を掲載する。

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第４章 交通ビッグデータを活用した研究報告【以下、第 5 回委員会資料】

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