CLOSE UP コラム | NEXCO東日本、「AI渋滞予知」の実証実験開始を発表---アクアライン利用者が対象、「ヨル得」クーポンでの交通分散も狙う

NEXCO東日本、「AI渋滞予知」の実証実験開始を発表---アクアライン利用者が対象、「ヨル得」クーポンでの交通分散も狙う

CLOSE UP 事例

2017年12月07日
オープンソース活用研究所 所長 寺田雄一

NEXCO東日本(東日本高速道路)は、11月30日、2017年度第7回定例会見を実施し、「AI渋滞予知」の実証実験開始を発表した。

「AI渋滞予知」概要

人工知能を用いて渋滞予測を行なう実証実験「AI渋滞予知」を12月2日から開始する。

東京湾アクアラインの上り線を対象に、1日1回、渋滞程度を予測して一般向けに情報提供する。夕方以降、房総半島から神奈川県方面へ東京湾アクアライン経由で戻ろうとする利用者を想定している。

「AI渋滞予知」の仕組み

NTTドコモが開発したAI技術を用いて、「NTTドコモの携帯電話ネットワークから得られた人口統計データ」と「NEXCO東日本が持つ過去の渋滞実績データ」を掛け合わせて学習する。

当日正午時点における房総半島一帯の人出情報のデータを考慮し、「渋滞距離」「渋滞開始時刻」「渋滞ピーク時刻」「渋滞終了時刻」を予測する。

スマートフォンアプリ「ドラぷら」

Webサイト「ドラぷら」に加え、2018年2月には、スマートフォンアプリ「ドラぷら」を通じて、渋滞予測結果を通知するサービスも開始する予定としている。

「ヨル得」クーポンでの交通分散

予測した渋滞時間帯に「三井アウトレットパーク 木更津」や「木更津市商店街」の店舗で使用可能な「ヨル得」クーポンをドラぷらで配布する。

お得に買い物を楽しめるクーポンを提供することで、利用者を商業施設へ誘導し、交通の分散を狙う。

以上、下記URLからの要約
https://travel.watch.impress.co.jp/docs/news/1094430.html


著者プロフィール

オープンソース活用研究所 所長 寺田雄一

1993年、株式会社野村総合研究所(NRI)入社。 インフラ系エンジニア、ITアーキテクトとして、証券会社基幹系システム、証券オンライントレードシステム、損保代理店システム、大手流通業基幹系システムなど、大規模システムのアーキテクチャ設計、基盤構築に従事。 2003年、NRI社内に、オープンソースの専門組織の設立を企画、10月に日本初となるオープンソース・ソリューションセンター設立。 2006年、社内ベンチャー制度にて、オープンソース・ワンストップサービス 「OpenStandia(オープンスタンディア)」事業を開始。オープンソースを活用した、企業情報ポータル、情報分析、シングルサインオン、統合ID管理、ドキュメント管理、統合業務システム(ERP)などの事業を次々と展開。 オープンソースビジネス推進協議会(OBCI),OpenAMコンソーシアムなどの業界団体も設立。同会の理事、会長や、NPO法人日本ADempiereの理事などを歴任。 2013年、NRIを退社し、株式会社オープンソース活用研究所を設立。

最新TOPICS

最新情報はありません。

関連タグ

Tableau(タブロー)

  • BI

Tableau(タブロー)とは、使い勝手に優れたセルフBI型ビジュアル分析ツール。

SAS Visual Analytics(エスエーエスビジュアルアナリティクス)

  • AI

SAS Visual Analytics(エスエーエスビジュアルアナリティクス)は、すべての機能を単一の統合インメモリ環境で活用できるBI(ビジネスインテリジェンス)ツール。

FUJITSU Cloud Service K5 IoT Platform(フジツウクラウドサービスK5IoTプラットフォーム)

  • IoT

FUJITSU Cloud Service K5 IoT Platform(フジツウクラウドサービスK5IoTプラットフォーム)は、IoTデータ活用基盤サービス。

画像認識(Image Recognition)

  • 用語集

「画像認識(Image Recognition)」とは、パターン認識技術の一種であり、画像データから、オブジェクト(文字/顔など)や、対象物の特徴(形状、寸法、数、明暗、色など)を抽出/分析/識別して認識検出する手法。

機械学習(Machine Learning)

「機械学習(Machine Learning)」とは、人間が学習する基本的な仕組みをコンピュータで再現し実現する技術の総称を指す。機械学習では、学習ベースとなる大量のサンプルデータを入力値として用いて、繰り返し解析を行うことで、データから有用な「規則」「ルール」「知識表現」「判断基準」などを抽出し機械学習モデルを構築していく。

バックナンバー

関連記事

無料資料プレゼント

Zoomへのネットワーク接続を最適化する方法

講演資料を見るには、 プライバシーポリシーに同意して、送付先メールアドレスをご入力しご請求ください。

またご入力いただきました情報は、当該資料の作成・提供企業とも共有させていただき、当社及び各社のサービス、製品、セミナー、イベントなどのご案内に使用させていただきます。

本資料を見るには次の画面でアンケートに回答していただく必要があります。



セミナー講演資料公開中

企業のデータ活用に立ちはだかる「3つの壁」 ~どの壁で止まっているのか、自社のポジションを判定し、壁を乗り越えるためのワークショップ~

企業が「デジタルトランスフォーメーション(DX)に取り組む」とは、具体的にはどういうことなのか?

Webセミナー/企業におけるデータ活用の現状と課題とは何か?

  • KSKサイド004

facebook

twitter