ビッグデータとAI活用し駅の混雑を予測　ヤフーと西武が実証実験

　西武鉄道（埼玉県所沢市）とヤフー（東京都千代田区）は1日、AI（人工知能）とビッグデータを活用して駅の混雑を予測し、西武鉄道のウェブサイトで発信する実証実験を行うと発表した。両社は、通勤や野球開催時などの電車の混雑緩和や快適性向上を目指すとしている。

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　2020年の五輪開催に向け、東京都が交通混雑緩和を目的に推進する「スムーズビズ」への取り組みとして、首都圏の交通機関はさまざまな対策を講じている。今回の実証実験もその一環として行われる。

　ヤフーの乗換検索サービス「Yahoo！乗換案内」などで蓄積されるビッグデータを、AIの機械学習技術で解析し、駅ごとの混雑パターンを推定。それに駅と時間帯ごとの降車人数データとを掛け合わせ、高精度な混雑予測を可能にしたという。

この仕組みは、ヤフーと東京工業大学の下坂正倫准教授の研究チームが共同で開発したAIを活用している。ヤフーでは、企業や自治体が保有するデータと同社のビッグデータを掛け合わせ、分析した結果から導き出されたインサイトを提供するサービスを、10月から開始する予定だが、今回の実験は同サービスの実証実験としても実施される。

　こうした乗換検索サービスを提供する企業と鉄道会社が連携し、混雑予測情報を発信するのは国内初の取り組みという。

　実証実験が行われる駅は、西武新宿駅や国分寺駅など通勤時間帯の乗降客が多い4つの主要駅と、埼玉西武ライオンズの本拠地・メットライフドームの最寄り駅である西武球場前駅の5駅。平日の始発から午前10時までの混雑レベルと通常より混雑が予測される時間帯を表示する。また西武球場前駅では、西武ライオンズと連携し、野球開催日の駅の混雑レベルと試合前イベントの情報を提供し、早めの来場を促す。

混雑予測は、西武鉄道のウェブサイト内に開設される専用サイトより見ることができる。実験期間は、8月19日から9月20日までの33日間、専用サイトの公開は8月16日からとなっている。（記事：Kei_T・記事一覧を見る）