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NEDOは、このたび岡山県警察本部の協力のもと、岡山市内2カ所の交差点でAIによる渋滞予測を活用して信号を制御する実証実験に成功した。今後、この成果を全国の交通管制システムへのAI導入に向けて活かしてもらうべく、検討を進め、より少ない車両検知センサーによって、より低コストとなる信号制御を実用化し、交通渋滞の解消と低炭素社会の実現に貢献することを目指す。
1．概要
現在日本国内に設置されている多くの信号機では、道路上の車両検知センサーが計測した交通量と渋滞長に基づいて各交通管制センターから最適な青信号の時間を制御している。特に渋滞長を計測するためには交差点流入路に沿って数百メートルごとに渋滞計測用車両検知センサーを設置することが必要であり、その高い運用コストが課題となっている。一方、車両検知センサーに代わる新しい交通情報源として車両から直接収集される走行軌跡情報（プローブ情報）が注目されているが、対象車両が限定されているためにデータが収集できない時間帯があるほか、車両からの情報送信周期や収集センターでの集計処理にかかる時間などにより、交通管制センターにプローブ情報が収集されるまでに遅れが生じるという課題がある。
これらを解決するためNEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）とUTMS協会、住友電気工業は「人工知能技術適用によるスマート社会の実現※1」で、人工知能（AI）技術を活用して融合させたプローブ情報とセンサー情報に基づいて、信号制御の高度化を図る研究開発に取り組んでおり、このたびAIによる渋滞予測を活用した信号制御の実証実験に成功した。
本実証実験は岡山県警察本部の協力のもと、岡山県警察本部交通管制センターに導入したAIで推定した渋滞長を活用して信号制御を行い、従来の渋滞計測用車両検知センサーの計測結果を活用する信号制御と同等の性能を有することが実証された。
2．今回の成果
今回の実証実験は、岡山市の国清寺交差点および妹尾西交差点で行われた。まず岡山県警察本部交通管制センターに導入したAIに、過去の交通量や周辺環境情報などの時空間情報とプローブ情報で得られた旅行時間（渋滞状況）の相関関係を学習させた。次にこのAIに、交通量計測用車両検知センサーで取得した交通量から渋滞長を推定させた。交通管制センターの交通情報処理部では渋滞計測用車両検知センサーで計測された渋滞情報を使用せず、AIが推定した渋滞情報を活用し、信号制御処理部に情報を送ることで2カ所の交差点で信号機の最適な制御が行われた。
本実証実験の結果、AIによる渋滞予測に必要な交通量計測用車両検知センサーのみを残し、既存の車両検知センサーを半減（国清寺交差点の場合、車両検知センサーを計14基から7基に削減）しても従来と比較して渋滞状況に変化はなく、信号制御の性能を維持できることが確認できた。
このことから、車両検知センサーの削減によりインフラコストを低減できるとともに、渋滞計測用車両検知センサーが少ない交差点でも適切な信号制御が可能になるなど、交通渋滞の減少に伴う低炭素社会実現への貢献が期待される。
今後の予定
NEDOが取り組む事業の一環としてUTMS協会と住友電気工業は、全国の交通管制システムへのAI技術導入に貢献するため、今回の研究成果に基づき標準仕様案の検討を進める。
また、本事業でNEDOは次世代の交通管制システムの技術確立を目指した「AIを組み込んだ適応型の自律・分散交通信号機※2」の研究開発にも取り組んでいる。UTMS協会と住友電気工業は、今回のAIによる渋滞長の推定を自律・分散交通信号機の入力情報として活用する検討を進めていく。
※1 人工知能技術適用によるスマート社会の実現
事業名： 人工知能技術適用によるスマート社会の実現／人工知能技術の社会実装に関する研究開発／人工知能を活用した交通信号制御の高度化に関する研究開発
事業期間： 2018年度～2022年度
委託先： 東京大学、慶應義塾、千葉大学、東北大学、北海道大学、日本無線、日本電気、住友電気工業、UTMS協会
※2 AIを組み込んだ適応型の自律・分散交通信号機
（参考）NEDOリリース（2022年3月14日）