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。

道路の混雑状況

道路管理インサイトの移動時間と速度の読み取りのデータモデルは、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、時間の経過とともに過去の交通パターンの構築に使用されます。これにより、システムは特定の道路の「通常の」交通量を、任意の時間帯や曜日で把握できます。

• 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、ルートの予測方法の鍵となります。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。
• 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 シグナルが少ない道路では、減速を予測するために過去のデータがより多く使用されます。

速読の間隔

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。ルートの速度測定間隔を合わせると、出発地から目的地までルート全体がカバーされます。

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、速度低下は検出されていません。
SLOW	黄	速度低下は検出されたが、渋滞は発生していない。
TRAFFIC_JAM	赤	渋滞が検出されました。
TRAFFIC_JAM_HEAVY	暗い赤	大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読間隔（speed_reading_offsets）でのみ利用可能になります。

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メートル単位で測定された 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、後続の間隔の start_offset と等しくなります。

  たとえば、最初の 80 メートルで軽い渋滞が発生し、残りの 20 メートルが通常どおりに流れる 100 メートルのルートは、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。この以前のフィールドは、2026 年 11 月 9 日以降に値が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

乗車時間と速度の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。