2018 Fiscal Year Annual Research Report
Dynamic management of next-generation transportation system for post-big data era
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16H02368
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
井料 隆雅 神戸大学, 工学研究科, 教授 (10362758)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
和田 健太郎 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (20706957)
原 祐輔 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (50647683) [Withdrawn]
日下部 貴彦 東京大学, 空間情報科学研究センター, 講師 (80604610)
赤松 隆 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (90262964)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 交通工学 / 交通ビックデータ / 交通マネジメント |
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| Outline of Annual Research Achievements |
人や車の動きを常時観測して得られるビッグデータから得られる交通関連の知見は，最終的には交通システムのよりよいマネジメントに活用すべきだろう．ビッグデータの高時間精度の常時観測という特長を活かした交通システムの動学的マネジメントは一つの答えである．一方，場当たり的な動学的マネジメントは意図しない不安定な動学的挙動を生み，結果として望ましくない状況を招きかねない．本研究全体での目標は，ビッグデータを用いた動学的な将来予測手法の構築と，それを用いた動学的な安定性を担保した次世代交通システムのための動学的マネジメント手法構築である．平成30年度は3年度目であり，「過年度まで構築の各手法（動学的将来予測手法，ビッグデータモデル，動学的マネジメント手法）の修正」「ケーススタディ用シミュレーションシステムの構築」「動学的マネジメント手法の本構築」を行なった．各手法のうち，特にビッグデータモデルについては，過年度に進捗の遅れがあったが，これについては，サービスレベルデータと量的データの品質の差の考慮により進捗を回復できた．シミュレーション構築は当初計画どおり他プロジェクト（ポスト京アプリケーション開発）の成果活用により行なった．ビッグデータモデルの組み込みに遅れはあるが今年度の序盤でキャッチアップできる見込みである．「動学的マネジメント手法」については，安定性担保の手法とビッグデータモデルを考慮した混雑料金決定手法の構築を行なった．本研究は海外研究者と連携し実施している．Mike Smith氏（ヨーク大学名誉教授），David Watling氏（リーズ大学教授）との共同研究を継続して実施し，その成果についてISTTT(International Symposium on Transportation and Traffic Theory)での口頭発表（競争率10倍前後）が採択されている．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
「動学モデル」「ビッグデータ」「動学的マネジメント」の各コンポーネントの研究を継続し，平成29年度に引き続いて，全体としてはおおむね順調に成果をあげている．平成30年度は「動学マネジメント」において昨年度に引き続き十分な進捗があり，本研究の最終的な目標を達成するにあたって期待以上の成果が上がっていると考えている．「動学モデル」についても順調である．ビッグデータについては，平成29年度にあがった「「将来予測」という観点からの研究が当初想定よりも多く見当たらない」問題があり，それに影響される形で，当初予定よりやや進捗に遅れがあったが，平成30年度はその遅れをおおむね回復したと考えている．平成30年度が新規着手であったケーススタディ用シミュレーションシステムの構築については，おおむね順調に進めることができたが，ビッグデータモデルの組み込みについては若干の遅れが見られる．しかしこの遅れはもともとあったビッグデータに関する遅れに起因するものであり，令和元年度序盤で十分にキャッチアップできるため，全体の進捗に大きい影響はないものと考えている．以上のようにコンポーネントにより進捗にはばらつきがあるものの，平均的に見れば概ね順調な状況である．
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| Strategy for Future Research Activity |
基本的には当初計画通りの実施となる．すなわち，動学的マネジメント手法の本構築（平成30年度から継続して実施），ケーススタディ，手法の評価と修正．成果の発信のための国際ワークショップの開催である．ケーススタディ用シミュレーションシステムへのビッグデータモデルの組み込みも，平成30年度から継続して序盤に行う．ケーススタディでは，シミュレーション上の交通現象を「真値」とみなし，その上でビッグデータモデルに従い仮想的な観測を行い，観測の結果を用いて将来予測やマネジメントを行う．ただし「真のメカニズムと予測に用いるメカニズムが同一」ではフェアな評価にならないので，シミュレーションに（予測手法が想定しない）さまざまな外乱を加え，予測のロバスト性を評価する．シミュレーションシステムの構築においては高速計算機の活用が必須であるが，令和元年度の計算資源の確保に問題がある（京のポスト京への移行に伴う停止（8月予定）により全国的な計算資源不足の可能性がある）状況がすでに判明している．この点については平成29年度より準備を開始しており，平成30年度までに準備した手元の計算資源の活用をベースとし，必要に応じて計算資源の追加を行うことを計画している．
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