黑料福利社

　东京大学大学院情报学环と狈贰齿颁翱东日本（东京都千代田区）は、渋滞予测モデルの精度を竞う『第2回渋滞予测チャレンジコンテスト（以下、コンテスト）』をし、最终审査及び表彰式を6月27日に开催しました。
　コンテストでは、211件の応募があり、この中から精度赏10名、モデリング赏2名の入赏者を决定しました。

1．チャレンジコンテストの结果

　狈贰齿颁翱东日本社から提供するデータ（交通量や渋滞の実绩データ、ルート検索データ等）を基に渋滞予测モデルを开発し、2024年4月1日～5月6日の间の指定日において、予测と実绩の乖离が少ないモデルを构筑した上位10名の方を精度赏の入赏者として决定し、上位3名の方を表彰しました。また、入赏者の中からデータの処理方法やモデリング方针等を定性的に评価し、最も优れた渋滞予测モデルを开発した2名の方をモデリング赏として表彰しました。
＜精度赏＞　

	ユーザー滨顿	予测精度※
1位	tomoe	0．56422
2位	S_O	0．54637
3位	mameg	0．54557

※予测精度とは、再现率?适合率の双方を考虑した指标であり、0～1の値をとり、大きな値ほど精度が高いことを示す
　?再现率：実际に発生した渋滞のうち、渋滞が発生すると予测できた割合
　?适合率：渋滞が発生すると予测したもののうち、実际に渋滞が発生した割合

&濒迟;モデリング赏＞

ユーザー滨顿	表彰理由
tomoe	路线别?方向别にモデルを分け、交通混雑期の曜日配列、渋滞の発生パターンや発生场所を反映する特徴量を选択、设定しており、狈贰齿颁翱东日本の渋滞予报士の考え方に近いモデルであった。
S_O	渋滞が起こる主な要因を朝夕や连休などの「时间的要因」と観光地の近さや上り坂などの「地理的要因」と考え、ドラぷらルート検索データの普通车の割合や、トラフィックカウンターの渋滞倾向から分类したグループを特徴量として设定するなどの工夫が见られたモデルであった。

2．今后の予定
　コンテストで入赏した渋滞予测モデルを分析し、お盆や年末年始など他の交通混雑期への适用や他路线への展开等さらなる渋滞予测の高度化に取り组むとともに、実用化に向けてデータクレンジングの自动化や社内システムとの连携、高精度でタイムリーな渋滞予测情报の提供について、共同研究を通して検讨を进めていきます。
 
3．审査员
　东京大学大学院　情报学环　教授　越塚　登
　东京大学大学院　情报学环　准教授　澁谷　游野
　モビリティジャーナリスト　楠田　悦子
　狈贰齿颁翱総研　交通环境研究部　交通研究担当部长　邢(シン)　健(ジャン)
　狈贰齿颁翱东日本　管理事业本部　本部付部长　中西　规祥
 
4．チャレンジコンテストとは
　东京大学大学院情报学环と狈贰齿颁翱东日本において、2011年に缔结した『情报社会基盘に関する研究协力协定』に基づき契约した「データ利活用の取り组みに関する共同研究」の一环として开催しました。

＊本コンテスト开催の详细は、以下をご覧ください。
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