Google マップ、到着予測精度が向上。「発生するかもしれない渋滞」を反映

Googleは、Google マップのルート案内精度を向上。新型コロナウイルスの影響で変化が激しい混雑状況にも対応した。

Google マップでは従来より、渋滞予測には過去の交通パターンのデータベースと、現在の交通状況を組み合わせ、機械学習により双方のデータセットに基づいた予測を行なっている。これにより到着予想時刻の97％以上が正確に算出されていたが、AlphabetのAI研究所であるDeepMindと協力し、より精度を高めた。

DeepMindと協同でGraph Neural Networks (GNN)と呼ばれる機械学習アーキテクチャを使い、不正確な到着予定時刻の表示される割合をさらに減少。ベルリン、ジャカルタ、サンパウロ、シドニー、東京、ワシントンなどで大幅な改善を達成した。これによりGoogle マップは、「これから発生するかもしれない渋滞」による影響をより正確に予測できるようになったという。

しかし、新型コロナの影響で行なわれたロックダウンにより、世界中で交通量が最大50％減少。従来の交通パターンを使った渋滞予測が困難になった。これに対応するためGoogleでは、過去2週間から4週間の交通パターンを自動的に優先し、それ以前の優先順位を下げるよう計算モデルを改良。直近の交通パターンを参照することで従来とは異なるパターンの渋滞予測にも対応可能にした。

Googleは今後も、渋滞を回避しながら、できる限り安全で効率的なルートを検出するツールやテクノロジーの開発に引き続き注力していくとしている。