ラマ4モデル・プロジェクト ビックデータ活用でバンコクの交通渋滞、解消なるか

2019-12-2

長きに渡りにバンコク市民を悩ませてきた交通渋滞問題。いまだに具体的な解決策が見いだせず、街の最重要課題として残っている。既存のインフラ設備は、刻一刻と近代化する都市と、増え続ける個人所有の車両台数に対応するのに精一杯となっている。また観光客のスムースな移動を支えなくてはならない公共交通機関は常に課題と向き合っている。
このほど高まるバンコクの交通渋滞を解消するため、運輸省、バンコク都庁、タイ国首都圏警察、配車アプリ運営会社グラブ、トヨタ・モビリティ基金、チュラロンコン大学の複数の官民団体が協働してラマ4モデル・プロジェクトを立ち上げた。当プロジェクトは最新のデータ情報をもとにラマ4通りの渋滞を分析、予測する。交通渋滞問題の根本を解読し、最終的には現存する渋滞問題を和らげることを目的としている。
ラマ4モデルでは官民両部門から寄せられる膨大なデータをもとに、バンコクの交通問題を解析する。グラブ及び運輸省の匿名化されたGPS乗車データやバンコク都庁の監視カメラ、タイ国首都圏警察による交通事故情報などを集積し分析することによりラマ4通り全体の交通情報を把握することが可能になるとされている。
チュラロンコン大学ではAIや機械学習といった最新技術、さらにはモビリティ、テクノロジー、データサイエンスなどの専門知識を駆使し、ビックデータの収集と分析を行い、それぞれの共同事業者と密接に作業を進める。これをもとに、最新の交通情報の映像化、交通の傾向とパターンを理解することで交通渋滞を予測し、今後の交通管理システム、交通ネットワーク、都市計画ソリューションにも役立てていく。
交通渋滞を緩和することは経済発展や競争力を維持するためだけでなく、人々の健康や環境問題も含め、重要なことである。人々を悩まし続けてきた問題をラマ4モデルは解決できるのか、タイの人々の高い関心を集めている。

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