ビッグデータとAIで駅の混雑を予測 西武鉄道とヤフーが実証実験

乗り換え検索サービスの検索履歴や駅の時間帯別降車人数データをAIで処理して、駅ごとの混雑パターンを推定する。

[ITmedia]

　西武鉄道とヤフーは2019年8月1日、西武鉄道が運行する路線の混雑を予測し、Webサイトで発信する実証実験を実施すると発表した。ビッグデータと人工知能（AI）を活用し、混雑の緩和や快適性の向上を目指す。実施期間は、同年同年8月19日〜9月20日の33日間。ヤフーによると、乗り換え検索サービスの提供会社と鉄道会社が連携した混雑予測の情報提供は、国内初の取り組みだという。

混雑予報サイト画面・イメージ（出典：西武電鉄）

　実証実験では、ヤフーが提供する路線検索サービス「Yahoo!乗換案内」などから得られる将来の予定を含んだ検索履歴と、西武鉄道の駅の時間帯別降車人数データを、Yahoo! JAPAN研究所と東京工業大学の准教授である下坂正倫氏の研究チームが共同開発したAIで解析し、駅ごとの混雑パターンを推定する。なお検索履歴は、個人が特定できないよう統計化されたものを利用する。

混雑予測が発信されるのは「通勤で混雑する駅」と「野球で混雑する駅」