ネットワークの混雑を劇的に解消！トラフィック最適化の極意

トラフィックの渋滞をいかにして解消するか。その効率的な改善策について議論しましょう。

「処理」期間中は、修正された経路案内によって、事前に選定された渋滞区間に差し掛かった全車両が、所要時間が同程度の代替ルートへ誘導された。

そもそも、なぜわざわざ渋滞区間から車両をそらす必要があるんだ？渋滞がひどいなら、それ自体が「低速なルート」と見なされて、最初から選ばれないはずじゃないか？

交通情報アプリは、実際にそのアプリを使っているユーザーが渋滞路を通らないと混雑状況を把握できないんだよね。だから前から思ってたんだけど、アプリ側が時々、データ収集の目的で、たとえ最適ではないルートであっても、しばらく情報が更新されていない道路へわざとユーザーを誘導してることがあるんじゃないかな。

この種のアプローチで考慮されていない点の一つは、道路によって想定される交通量に基づいた耐久性が異なるということだ。

例えば数年前、デラウェア州のI-495の一部が緊急補修のために予期せず封鎖された。ドライバーたちは迂回させられたんだけど、その結果、耐久性の低い迂回路の交通量が増えてしまって、結局その道路もすぐに補修と再舗装が必要になったんだ。通常よりずっと早いペースでね。

だから、渋滞緩和のためにドライバーを分散させるのはいいけれど、道路そのものに与える二次的な影響についても考える必要があるね。

本研究では、Google マップのアルゴリズムを修正し、所要時間や区間の性質が同程度の代替ルートを優先することで、事前に選定された渋滞区間から効果的に交通を誘導した。

6ヶ月間にわたり、都市全体を対象としたスイッチバック（クロスオーバーとも呼ばれる）方式の実験デザインを採用。介入の効果を適切に測定するため、修正した経路案内と通常のアルゴリズムを連日交互に切り替えた。

対象区間では都市平均で走行速度が約2%向上し、それに伴い燃料消費率も0.5%〜1.0%改善した。

対象都市：アトランタ、ボストン、シカゴ、ロサンゼルス、マイアミ、ニューヨーク、フィラデルフィア、ソルトレイクシティ、サンフランシスコ、シアトル。

論文（https://www.nature.com/articles/s44284-026-00443-x ）およびデータとコード（https://github.com/google-research/google-research/blob/master/congestion_dispersion/analysis.ipynb ）も公開されている。

Google、お見事！こういう取り組みが見られるのは嬉しいね。とはいえ、いっそのこと鉄道をもっと増やさないか？

渋滞は、車の走行に課金することで解決できるはずだよ。少額であっても、人々の運転行動に影響が出始める。徴収した資金は道路の改良や、スペース効率の悪い自家用車に代わる公共交通機関の改善に充てればいい。もっとも、効果が目に見えるまでは反発を食らうだろうけどね。ニューヨークの混雑税（congestion pricing）がいい例だ。

"したがって、交通ネットワークを効率的に使用することが極めて重要である。"

もしかして、カープール（相乗り）プロファイルみたいな仕組みはどうだろう？住宅街をすり抜けるようなルート案内より、劇的に改善しそうだけどね。

一定規模以上のプラットフォームには、交通データを GTFS フィードとして公開することを義務付ける法律が必要だと思う。つまり、Apple や Google は実質的にそうするべきってこと。

この研究に時間が割かれていること自体は喜ばしいけれど、燃料消費の削減率が約0.75%というのは、この手のプロジェクトにしては少し物足りないね。自家用車やバンがCO2排出量の10%を占めることを考えてもさ。

州間高速道路で渋滞に巻き込まれるたびに同じことが起きる。突然 Google マップにポップアップが出て、「より速いルートが見つかりました！4分短縮！」と出るんだ。助手席かドライバーが速攻で「いいえ」を押さない限り、勝手にルートが変更されて、Google は最寄りの出口で高速を降りて知らない裏道を走れと指示してくる。そこから数マイル先のインターから戻れというわけだ。もちろん、同じ渋滞にハマっている他の車にも同じ通知が届いているから、その裏道に高速道路の交通が集中して、結局合流で大渋滞するんだよね。

何度も繰り返されるから、うちの家族ではこれを「Google迂回」って呼んでるよ。ルート変更に応じることはめったにない。

渋滞を避ける究極の方法は、職場や買い物、遊び場などが家の近くにあるようなコミュニティにすることじゃないか？車で少し違う道を選ぶだけで、あとは何も変わらないなんてやり方ではなくてさ。