データ基盤

走行時間と速度に関する 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: 最も重要な情報源は、Google マップから提供される集計された匿名化データです。これにより、Google マップは世界中の道路におけ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: 集計されたユーザーデータは、過去の交通パターンを構築するために使用されます。これにより、特定の道路の特定の時間帯と曜日の「通常の」交通状況を把握できます。

• 補足データ: 過去のデータは、地方運輸局などのパートナーからの第三者情報や、Google 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（事故や工事などのインシデントの報告）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行います。 この統合は、ルートの予測方法において重要です。たとえば、次のような場合です。

• 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。
• 長いルートでは、高度な AI モデリングが使用されます。近くの区間は リアルタイム データを使用して予測され、遠い区間は 過去のパターンに大きく依存します。
• リアルタイム シグナルが限られている道路では、過去のデータ に大きく依存して減速を予測します。