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乗り換え検索やツイートから路線の混雑を予測--「Yahoo!乗換案内」に新機能

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 ヤフーは2月19日、同社の乗換検索アプリ「Yahoo!乗換案内」において、ビッグデータを活用し、機械学習で当日から5日分の電車内や駅の混雑を予測する新機能「異常混雑予報」の提供を開始した。


 異常混雑予報は、首都圏の主要26路線において、スポーツ行事やコンサートなどのイベント開催で混雑が予測される場合、当日から5日分の未来の車内や駅の混雑度を3段階・10分単位で表示する機能。また、同時に混雑が予測される駅名も表示する。

 さらに、その沿線に関するつぶやきをTwitterから抽出し、混雑の理由を推測できる。検索結果に混雑が予測されるルートが含まれる場合は、検索結果画面に3段階(いつもよりやや混雑、いつもよりかなり混雑、いつもよりはげしい混雑)の混雑度アイコンを表示する。

 対象路線は、東京メトロ(半蔵門線、南北線、東西線、銀座線、丸ノ内線、千代田線、有楽町線、副都心線)、JR東日本(山手線、中央総武線(各停)、総武線(快速)、埼京川越線、京葉線、京浜東北根岸線、湘南新宿ライン、中央線、横浜線)都営地下鉄(大江戸線、三田線、新宿線)、その他(京王線、東急田園都市線、東急東横線、小田急小田原線、りんかい線、ゆりかもめ線)の26路線。


 同機能を利用することで、時間をずらしたり迂回ルートを利用したりすることで、混雑のピークを避けイライラを解消しスムーズな移動ができるようになる。なお、突発的な災害などによる混雑の予測には対応しないとしている。

 同社によると、同機能は国際会議「UbiComp 2016」にて論文として採択された研究成果をもとに実用化したという。また、Yahoo!路線情報は月間約4000万人が利用しており、現在時間で検索したデータだけでなく、将来の時間で検索したデータも膨大に集積しており、これらの経路や日時などのビッグデータを組み合わせ、AIを利用して「どの路線でいつ、異常な混雑が起こるのか」の予測ができるようになったとしている。


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