交通渋滞は深刻化しており、全国で年間に発生する渋滞損失は一人当たり年間約30時間、貨幣価値換算すると約12兆円にも上り、経済効率の低下等を引き起こす大きな原因の一つとなっている。また、渋滞時のCO2排出量は通常時の約2倍にも上り、環境面でも深刻な問題となっている。すでに渋滞予測と呼ばれるサービスはあるが、多くは数時間単位の予測や、高速道路や主要幹線道路に限定されているなど、実際には実用性に課題があり、より広範囲で精度の高い渋滞予測が求められていた。
今回開発した渋滞予測モデルでは主要な道路だけでなく多くの一般道も対象とし、5分単位での予測ができる。交通状況は地域性や道路構造、時間帯など、多くの複雑に絡み合う条件に作用されるため、このような細かい予測は深層学習を用いても難しいことだったが、最新の深層学習モデルを組み込むことで高い性能を保持している。
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