N2i ジャーナル

名古屋と東京を拠点に活動するITベンチャー N2i がIT・ビジネス情報をお届けします

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大日本コンサルタントさんと渋滞予測の研究をしました

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久しぶりのブログ投稿となりました。

 

自社サービスの開発と並行して受託開発なども手がけているN2i。

開発中や検証中のプロジェクトはなかなか公表できないのですが、今回、大日本コンサルタント株式会社のご好意で、共同で取り組んだプロジェクトの内容を公表できることになりました。

簡単ですが、その内容を紹介したいと思います。

タイ・バンコクにおける渋滞予測の研究をしました

このたびN2iでは、ご縁があって大日本コンサルタント皆さまと一緒に、タイはバンコクにおける渋滞予測の研究をしました。

バンコクの渋滞について、私はそのひどさを知らなかったのですが、「タイ 渋滞」で少し調べてただけでも、「世界最悪」「世界ワーストランキングにも入る」「朝早くから深夜まで大渋滞」「規則性がない」とネガティブな形容が並びます。

こちらの記事によると、びっくり仰天、なんとバンコクでは、渋滞時には警察官がリモコンで信号の切り替えをおこなっているそうです…!

タイ 渋滞対策も… お願いAI!

 

さて、そんな「バンコクの渋滞」をテーマに、今回実施されたのは、

「バンコクにおける交通ビッグデータを活用した渋滞予測システムに関する共同研究」

 

少し機械学習に寄せた説明をすると、

「グラフ畳み込みネットワークを用いたバンコクにおける渋滞予測システムの構築」

となります。

 

その内容は次のようなもの。

さすがに広報担当では説明が厳しいので、エンジニアにまとめてもらいました。


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共同研究会にてタイ・バンコクにおいて発生している自動車渋滞問題の解消のために、機械学習を用いた渋滞予測に取り組んだ。

probeデータ(交通情報データ)に対するアプローチとしてグラフ構造を選択。再帰的グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いた精度比較、パフォーマンス比較、モデルの有効性、結果の説明性の検証を行った。

共同研究は、相互のドメイン知識を深めるために実施。モデルの選定、データ特性の理解、予測結果、モデル特性に対する検証を行い、過去データを元にMovingAverage(移動平均)によって算出された値を機械学習モデルによる予測値が大きく上回ることを確認した。

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大日本システムのご担当者様からは次のようなコメントをいただきました。 

「モデル構築への理解を深めたい」という当社の要望で、研究会という通常よりゆっくりしたペースで開発を進めていただき、こちらとしても機械学習やモデル構築に関する理解が深まりました。ありがとうございました。

このようなご依頼も受け付けています。

お問合わせはこちらから。

https://n2i.jp/

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