データ基盤

道路管理インサイトの走行時間と速度測定のデータモデルは、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。このデータにより、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: 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」交通状況をシステムが把握できるようになります。

  • 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サードパーティ情報や、事故や工事などの事象を報告する 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。このフュージョンは、ルートの予測方法にとって重要です。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の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。この場合、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、遠くの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 シグナルが少ない道路では、過去のデータに大きく依存して速度低下を予測します。