ナビタイムジャパンが乗換NAVITIMEにAI駅混雑予測機能を実装、代替ルート提案で遅延回避をサポート

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

ナビタイムジャパンがAIによる駅混雑予測機能を提供開始
混雑を考慮した代替ルートの提案が可能に
乗換時の歩行速度を3段階で可視化

乗換NAVITIMEがAI活用で混雑回避ルートを提案する新機能をリリース

株式会社ナビタイムジャパンは、スマートフォン向け乗換案内アプリ「乗換NAVITIME」において、AIを活用した駅混雑予測に基づく代替ルート提案機能を2024年11月15日より提供開始した。ナビタイムジャパンが持つ検索ログや経路探索技術を用いて、時系列解析のAIモデルが駅の混雑具合を予測することが可能になったのである。^[1]

AIモデルは駅構内を歩くことができる速さを最大歩行速度として算出し、ユーザーがアプリで設定する歩行速度と比較することで混雑状況を判断している。移動距離や時間帯、イベントなどの突発的な要因による混雑、駅の大きさなども考慮に入れた高度な分析を行うことが特徴である。

また本機能では、通常の乗換時間では間に合わない場合に推奨出発時間や混雑する乗換駅を回避する代替ルートを提示することが可能になっている。ルート詳細画面では最大歩行速度に応じて3段階で矢印を表示し、混雑状況を視覚的に把握できるようになったのだ。

乗換NAVITIMEの新機能まとめ

	混雑予測機能	代替ルート提案	視覚化機能
主な特徴	時系列解析AIによる予測	混雑回避ルートの提案	3段階での混雑表示
活用技術	検索ログ分析	経路探索技術	矢印による可視化
考慮要素	時間帯・イベント	移動距離・駅規模	最大歩行速度

時系列解析AIについて

時系列解析AIとは、時間の経過とともに変化するデータを分析し、パターンや傾向を見出すことができる人工知能技術のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

時間軸に沿ったデータの変化を学習し予測
複数の要因を組み合わせた分析が可能
リアルタイムデータの処理と予測に強み

乗換NAVITIMEの新機能では、時系列解析AIが駅の混雑状況を予測することで、より正確な乗換時間の算出を実現している。駅構内の混雑具合を時間帯やイベントなどの要因と組み合わせて分析することで、状況に応じた最適なルートを提案することが可能になったのである。

参考サイト

^ NAVITIME JAPAN. 「『乗換NAVITIME』AIによる駅混雑予測で思いがけない乗換の遅れを先読み、推奨出発時刻や代替ルートを提案する新機能を提供開始｜プレスリリース/おしらせ｜ナビタイムジャパン」. https://corporate.navitime.co.jp/topics/pr/202411/15_5822.html, (参照 24-11-19).

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