ビッグデータに付加価値を
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ビッグデータに付加価値を
私たちは、さまざまなプロジェクト・業務を通じ、道路・交通課題を解決するための企画・計画・調査・設計・評価・維持管理などを行っています。昨今、多岐にわたる分野で活用が進むビッグデータ。私たちが扱うビッグデータには、従来から活用してきた官公庁のオープンデータや各種統計データのほか、車や人の移動履歴情報などがあります。これらの移動履歴情報は、個人の特定ができないよう加工された緯度経度・時刻情報を基本としており、対象範囲や期間によっては数億レコードにも及ぶことがあります。
これらのビッグデータは、解析をしなければ数字の羅列に過ぎませんが、目的に応じてさまざまな解析(※)を実施することで、渋滞発生箇所・事故危険箇所などの課題を可視化し、さらには要因分析や道路整備の効果検証を行うための基礎情報として、付加価値を与えることができます。
(※交通ビッグデータの解析により、旅行速度・旅行時間・損失時間・トリップ長・経路・発着エリア・滞在エリア・滞在時間・急減速箇所・急ハンドル箇所など、さまざまな情報を見出すことができます)
交通ビッグデータの解析による渋滞箇所・時間の可視化例
国道357号(西行き)お台場中央交差点付近では、2016年3月に開通した東京港トンネルへ向かう交通が集中し、渋滞が発生していました。川崎国道事務所ではこの渋滞を解消するため、東京港トンネル西行きを延伸し、交差点を通過せずにトンネルへ進入できる入口を追加しました。
本プロジェクトでは、この事業による整備効果を的確に捉え、さらにそれを可視化するため、ETC2.0プローブ情報などのビッグデータ解析によって、事業実施前後の通過速度の状況を左折車・直進車・右折車別に把握し、写真や図を用いて整備効果をわかりやすくとりまとめました。
お台場中央交差点付近と令和元年6月3日に開通した東京港トンネル(東行き)
本プロジェクトは、幹線道路および生活道路における交通事故対策について、多角的な視点からの効果検証と、誰にでもわかりやすい評価資料の作成が求められました。当社は事故データ分析や利用者へのヒアリング、現地診断など、さまざまな指標を用いて効果検証を行った上で、さらにビッグデータ解析による効果検証も実施しました。
偶発的な要因で発生することもある「事故」のデータからでは明らかにしにくい「潜在的な事故危険箇所」を特定するため、ETC2.0プローブ情報の急減速データを活用し、対策効果の把握を実施。ビッグデータ解析により、交通安全対策のPDCAサイクルを、より効率的かつ効果的に実施しました。
生活道路の交通安全対策
(小学校の前の道路に可搬型のハンプを設置)
プロジェクト詳細