Roads Management Insights のコンセプト

Roads Management Insights のデータモデルは、さまざまな情報源を組み合わせて構築され、道路の混雑状況に関する分析情報を提供します。

道路の混雑

移動時間と速度の読み取りに関する Roads Management Insights のデータモデルは、さまざまな情報源を組み合わせて構築されています。

  • 集計された地図データ: 最も重要なソースは、Google マップから集計され匿名化されたデータです。これにより、Google マップは世界中の道路を走行する車両のリアルタイムの速度を計算できます。

  • 過去の交通データ: 時間の経過とともに、集計されたユーザーデータを使用して過去の交通パターンが構築されます。これにより、システムは特定の道路の「通常の」交通量を、特定の曜日や時間帯ごとに把握できます。

  • 補足データ: 過去のデータは、地域の運輸局などのパートナーからのサードパーティ情報や、事故や工事などのインシデントを報告するマップ ユーザーからのリアルタイムのユーザー フィードバックなど、他のデータと組み合わされます。

AI は、これらの情報源を組み合わせて、リアルタイム データで現在の状況を把握し、過去のデータでベースライン予測を提供します。この融合は、ルートの予測方法において重要です。たとえば、

  • 短いルートは、現在のリアルタイム情報に大きく依存します。
  • より長いルートでは、高度な AI モデリングが使用されます。このモデリングでは、近くのセグメントはリアルタイム データを使用して予測され、より遠いセグメントは過去のパターンに大きく依存します。
  • リアルタイムの信号が限られている道路では、渋滞の予測に過去のデータがより大きく依存します。

速度読み取り間隔

速度読み取り間隔（SRI）は、交通量が 1 つの速度カテゴリに分類されるルートの連続した区間です。ルートの速度読み取り間隔は、出発地から目的地までのルート全体をカバーします。

速度カテゴリ

速度カテゴリは、Google マップの交通状況レイヤに表示される色に対応しています。

速度カテゴリ Google マップの交通状況の色 説明
NORMAL 緑 トラフィックはスムーズに流れており、軽い渋滞は検出されていません。
SLOW 黄 軽い渋滞が検出されましたが、渋滞は発生していません。
TRAFFIC_JAM 赤 渋滞が検出されました。
TRAFFIC_JAM_HEAVY 暗い赤 激しい渋滞が検出されました。2026 年 10 月 8 日より、オフセットベースの速度読み取り間隔（speed_reading_offsets）でのみ利用可能。

フォーマット

  • オフセットベースの速度読み取り間隔（speed_reading_offsets）: 各間隔は、ルートの開始地点からの距離（メートル単位）で start_offset（含む）と end_offset（含まない）で区切られます。各間隔の end_offset は、次の間隔の start_offset と等しくなります。

    たとえば、100 メートルのルートで、最初の 80 メートルに軽い渋滞があり、残りの 20 メートルは通常どおり流れている場合、次のように表されます。

    start_offset end_offset speed
    0 80 SLOW
    80 100 NORMAL

  • 座標ベースの速度読み取り間隔（speed_reading_intervals、従来）: 各間隔はポリライン座標（interval_coordinates）で定義されます。この形式では、激しい渋滞（濃い赤）は TRAFFIC_JAM として報告されます。TRAFFIC_JAM_HEAVY は使用されません。このレガシー フィールドは、2027 年 1 月 13 日以降に入力されなくなる可能性があります。代わりに speed_reading_offsets を使用してください。

スキーマの詳細については、リアルタイムの道路データと recent_roads_data テーブルをご覧ください。

BigQuery テーブル

乗車時間と速度読み取り間隔の累積データをクエリするには、BigQuery の historical_travel_time テーブルと recent_roads_data テーブルをご覧ください。