地方観光地の交通渋滞解消に向けた
AI混雑予測

混雑予測システム

地方観光地の交通渋滞の解消に向けて、AIによって未来の混雑度を予測し観光客に届けることで、人の流れを分散させることを目的に実証実験を実施しました。

地方観光地の混雑によって以下のような課題が発生しました。

繁忙期の特定の
時間帯に観光客が
集中…

観光地の満足度低下や近隣住民への
被害…

緊急車両の通行にも影響が…

周辺施設の過疎化

また、市内から離れている、他観光地間の距離が離れている、道が狭く迂回できないなど、
訪問時に混雑が分かったとしても日時の変更が難しく、車列に並んで待つしかないといった状況でした。

本プロジェクトでは、地方観光地の交通渋滞の解消に向けて、AIによって未来の混雑度を予測し観光客に届けることで、人の流れを分散させることを目的に実証実験を実施しました。

AIカメラで車の来訪台数をカウントし、天気や日時などのデータと組み合わせて、
AIが2か月先までの1時間ごとの混雑状況を予測します。

観光客は旅行前に混雑予測を確認できるため、旅行プランに混雑状況を組み込んだ計画を立てることができ、混雑を避けて訪問することが可能になります。

周辺の観光施設もあわせて案内することで、人の流れを分散させ、地域全体の活性化につなげます。

APIによってデータの連携ができるため、観光サイトや各種SNS等から混雑予測の発信ができるようになります。

実証実験前では、12時前後に2つのピークがあり観光客が集中していますが、実証実験中は目立ったピークが無く、観光客が分散しています。

ー AIカメラによる車の来訪台数カウントシステムとの連携
ー 将来予測により、旅行計画時の観光客へアプローチ
ー 観光地のデータ不足を補うために、周辺施設の来訪数データを活用
ー LSTMを用いた来訪台数予測とルールベースによる混雑度の予測

  • 来客数・来訪台数データの活用
  • オーバーツーリズムの解消
  • AIによる混雑・需要の予測
  • 実証実験の共同実施
トップへ戻る