渋滞予測チャレンジコンテストの開催（結果）

PDFバージョン【PDF：635KB】

　NEXCO東日本（東京都千代田区）と東京大学大学院情報学環（東京都文京区）は、本年1月から実施していた渋滞予測モデル精度などを競う『渋滞予測チャレンジコンテスト（2023年1月25日発表）（以下、「コンテスト」）』の最終審査及び表彰式を7月6日に開催しました。
　コンテストでは、モデル精度などを競うモデリング部門に163件、データを活用した新規サービスを提案するアイデア部門に23件の応募があり、この中からモデリング部門3名と、アイデア部門2名の入賞者を決定しました。

1．チャレンジコンテストの結果

モデリング部門の入賞者は次のとおりです。

精度賞

• 予測精度とは、再現率・適合率の双方を考慮した指標であり、0～1の値をとり、大きな値ほど精度が高いことを示す
  • 再現率：実際に発生した渋滞のうち、渋滞が発生すると予測できた割合
  • 適合率：渋滞が発生すると予測したもののうち、実際に渋滞が発生した割合

モデリング賞

審査員コメント（東京大学大学院　情報学環　教授　越塚　登）

　偏りのあるデータに対し、アルゴリズム、あるいはデータ加工で様々な創意工夫を凝らし、短い期間で優れた予測モデルを開発していただきました。発表の予測モデルでは、想定していなかった創造的な最適化・チューニングが行われており、高速道路の渋滞予測の精度向上に向けた、大変興味深いアイデアをいただくことができました。

2．アイデア部門

アイデア部門の入賞者は次のとおりです。

グッドアイデア賞

審査員コメント（NEXCO東日本　管理事業本部　ITS推進部長　中西　規祥）

　渋滞時間を楽しむや環境、SA／PA、交通安全などに関する内容について幅広い提案をいただきました。グッドアイデア賞は、ひとつは普及が進む電気自動車への対応についての提案であり課題解決に向けて検討していく必要があると認識しているものです。もうひとつは渋滞回避のため魅力ある観光施設や文化施設など地域とも連携し周遊促進する方策についての提案で、高速道路の利活用に関するものです。
　提案いただいた有効な渋滞予測モデルやアイデアについては、実用化に向け引き続き検討してまいります。

3．審査員

　東京大学大学院　情報学環　教授　越塚　登
　東京大学　空間情報科学研究センター　准教授　澁谷　遊野
　モビリティジャーナリスト　楠田　悦子
　NEXCO総研　交通環境研究部　交通研究担当部長　邢　健シン ジャン
　NEXCO東日本　管理事業本部　ITS推進部長　中西　規祥

4．チャレンジコンテストとは

　本コンテストは、NEXCO東日本と東京大学大学院情報学環が、2011年に締結した『情報社会基盤に関する研究協力協定』に基づいた、「データ利活用の取り組みに関する共同研究」の一環です。
　NEXCO東日本が、より安全・安心な交通の未来を作るために取り組んでいることの1つが渋滞予測です。渋滞に関する研究は、発生原因・緩和の方法などが見つかっているものの、予測を行う実務では長年の経験に則した予測を行っています。本コンテストは、弊社の掲げる「自動運転社会の実現を加速させる次世代高速道路の目指す姿（構想）」（2021年4月28日発表）の重点プロジェクト（6）・（29）の1つとして、ビッグデータの活用による渋滞予測の精度向上を目的とした革新的なデータ分析事例・アイデアを募集するものです。