論文名
坪内孝太, 下坂正倫, 小西達也, 丸山三喜也, 山下達雄: 乗換案内データを用いた未来の混雑予測の研究, The 31st Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2017.
https://kaigi.org/jsai/webprogram/2017/paper-1107.html
どんなもの？
本研究はユーザの路線検索結果に着目することでユーザの予定情報を考慮しつつ、異常時の人口予測を可能にする手法を構築した.大規模なイベントであれば 1 週間前の時点からでも異常を予測できることを実験により確認した。
先行研究と比べてどこがすごい？
位置履歴データを用いて人口異常を検知する既存研究は多いが、数日前の時点から人口異常を「予測」する研究はなされていない。
技術や手法のキモはどこ？
Yahoo! JAPAN 経路検索のログデータを用いて、ユーザの予定情報を考慮した人口予測モデリングを実施。異常度を「乖離率」で判断する。
どうやって有効だと検証した？
- イベントの有無によらず人口予測が可能であることを実験的に検証した．
- 次に，SP と定常人口 DP とを比較することで，今まで為し得なかった 1 週間前の時点での異常予測が可能であることを示した．
議論はある？
- 本研究では非常に簡単な式で「乖離率」を定義することで定量的な評価を行ったが，この判定基準をさらに洗練することで粒度の異なる異常予測が可能になると期待され，将来課題として考えられる．
- また，大規模な異常混雑につながるようなイベントでは高い精度で検出できるが，異常の度合いが中規模（平常時の 5 倍程度）のイベントになると急に精度が低くなることも確認した．このようなケースにも対応できる工夫も将来課題の 1 つといえる．
次に読むべき論文は？
なし
