はじめに

東北大学大学院情報科学研究科人間社会情報科学専攻の井料研究室では、交通システム、とりわけ道路交通システムにおける観測や数理解析、また数値計算に関する各種の研究を行なっています。言うまでもなく、道路インフラは産業や生活に欠かせない重要かつ身近な公共財です。一方で道路インフラの建設や維持には多大なコストがかかり、需要に見合う十分な供給を行うことがなかなかできません。その結果として、時間や資源を浪費し環境を悪化させる交通混雑がしばしば発生してしまいます。一方で、道路はより円滑で快適な移動のための新技術を実現するための重要なプラットフォームでもあります。

MaaS（Mobility as a Service）、CV（Connected Vehicle）、自動運転のような先端技術はすべて道路インフラがあってはじめて成り立つものです。これらの台頭は、道路の使われ方を大きく変革しようとしています。これらの最新の技術を正しく活用しつつ、貴重な公共財である道路インフラの潜在能力を最大限に発揮する施策に資する高度な交通システム工学の研究が、学術的にも実務的にもよりいっそう求められています。

研究手法は数学的な解析によるものから実道で観測をするものまでさまざまです。交通システムはさまざまな主体が相互作用する複雑なシステムであり、その特徴の解析には高度な数理解析や大規模な数値計算が必要です。一方で交通システムは実際の世の中にあるものであり、今存在する現実の交通システムがどのような状況にあり、また、人々がそれらをどのように使っているかを知ることも重要です。そのためにはデータ指向型の研究が欠かせません。現実の交通システムは巨大であり、大学の研究室が自力でデータを取得することは難しく、国や地方自治体やインフラ運営企業との協同によるビッグデータ解析を主なものとしています。そもそも道路交通システムはその規模が巨大であり、研究室内での物理的な実験による技術開発を行う余地がほとんどないため、自身でものづくりのための要素技術の開発をする場面はあまり多くはありません。一方で、要素技術開発に関する研究が全くないわけではなく、車載器による自動車の挙動の観測技術の開発のような研究も行っています。

以下では、方法論のうち、「理論」「計算」「観測」、すなわち、「交通システムの数理解析」「高並列交通流シミュレータ」「交通ビッグデータ解析」の３つのトピックにわけて、現在進行中あるいは直近まで実施していた研究について紹介します。なお、井料研究室の東北大学での活動は2020年度からであり、ここで紹介する研究活動のうち過去のものには当方の前任校での活動も含まれます。

高並列交通流シミュレータ

交通システム上での車両や人々の挙動を数式によりモデル化しその性質を分析する研究を行っています。特に、道路のような混雑する交通システムを対象に、その中で人々（交通利用者）がどのように日々の行動を調整し、その結果として交通システムがどのような状態に達するのか、その動学の特性を数理的に分析する研究を得意としています。

交通流シミュレータは、道路ネットワーク上を走行する車の挙動を交通流理論に基づく数式によりコンピュータ上で計算（シミュレーション）し、道路ネットワークがどのように使われ、どのような混雑が発生しうるかを評価するツールです。交通流シミュレータ自体は成熟した技術であり、商用やオープンソースのものを含めていくつもの実装が国内外に存在します。なので、交通流シミュレータそのものには研究としての新規性があるわけではありません。
一方で、交通流シミュレータを実際の道路ネットワークに対して使うには多くの課題があります。とりわけ正確な入力値を得ることの困難性は大きな問題になります。交通分野でもビッグデータの活用は進んでいるものの、それらは交通現象の原因ではなく結果を反映するものであることがほとんどで、残念ながらシミュレータへ直接入力できる情報はほぼ含まれていません。そのために、その活用にはいわゆる逆問題的なアプローチが必要となります。入力値自体が変動することも一般的で、特に交通需要は日変動を持つだけでなく、災害時や施策導入時には大きく変動します。これらの問題に対処するには、交通流のシミュレーションは考えているケースに対して１回だけ実行すればよいということは決してなく多数のシミュレーションを繰り返し実行することが必要です。そのためには既存のシミュレータは性能としては必ずしも十分とはいえません。特に首都圏や関西圏のような巨大都市への適用は極めて困難です。

井料研究室では、スーパコンピュータを含む高速計算機を活用する高並列交通流シミュレータの開発を継続しておこなっています。これらの計算機は、CPUそのものが特別高速というわけではなく、大量のCPUを並列して同時に用いることにより大規模な計算を高速に実行することを可能としています（例えて言えば、平均的な能力の社員を多数雇用して大規模な事業を行う大企業のようなものといえるでしょう）。よってその活用のためには、大量の計算タスクを適切に分割し実行するため特別なプログラムが必要となります。しかし交通流は時空間の相互依存性が強く、その計算タスクを細かく分割することには困難が伴います。結果として、多数のCPUを並列して活用する高並列交通流シミュレータの実装はなかなか行われていませんでした。

井料研究室では、理化学研究所のスーパーコンピューター「京」やその後継機である「富岳」を対象に開発した高並列交通流シミュレータをベースにその改良を継続しています。この交通流シミュレーターは数千程度のCPUを活用し首都圏や関西圏の道路ネットワークにおける交通流の計算を高速に行うことができます（図２, 図３）。現在は交通ビッグデータと連携した全国規模の道路ネットワークの交通流の計算を実現するための改良を行っています。

（図２）首都圏における交通シミュレーションの計算例
（色の濃淡は交通量（濃い方が多い）を示す）

（図３）関西圏における交通シミュレーションの計算例
（色の濃淡は交通量（濃い方が多い）を示す）

今後の展望

道路は昔からあるインフラで、それに関する研究はともすると古めかしい印象を持たれるかもしれませんが、実際には最新技術やデータを駆使した先進的な研究が継続して行われています。道路インフラはプラットフォームとして大規模かつ普遍的なものであり、将来にわたって、その時々の最新技術を駆使しつつ、人々の生活をより豊かにし産業をより発展させるために、さまざまな形で活用されていくことは間違いありません。今後も道路インフラの活用の高度化に資する研究を実施したいと考えています。