● 言葉の定義と議論の方向

これらの情報（データ）の交通工学的な利用方法とデータ構造のシステムアーキテクチャを提案し、交通工学以外の分野モ含めて、情報のアイテム，流れ，利用方法について様々な観点から議論をしたい．

● ITSオフライン情報について

1. 得られる生情報，
2. 交通工学上の1次加工情報，
3. データ分析手法，
4. アウトプット，
5. 交通政策

■ 得られる生情報について、「得られたデータを何に使うのか？」という議論

C；　データ利用の目的は次の3つが考えられる。

1. 原理の解明，
2. 行動モデルのパラメータ推定，
3. シミュレーション等の解析

以上が，交通工学側からみた期待ということになると思う。

■ 今後の課題

D；　他にも、環境や騒音，公共交通など他データとのリンクを別途考える必要がある．

A；　これだけリッチなデータを本当に分析しきれるだろうか、分析手法をより具体的にブレイクダウンする必要もある．まず、先の５段階の関連を表す大枠をつくることが必要だ．

● ITSオンライン情報について（Incident情報の利用を例に）

■ 事故原票の問題

次に、使い勝手をよくしていくかが問題となる。たとえば、GISとリンクさせるという方法も考えられる．

F；　データベースの構造をどうするかも重要な課題である．

G；　Incidentをいかにディテクトするかという点では、事故の情報のオンライン化につながる。

A；　事故発生により交通がどの程度の影響を受けたかも重要．これを診断するシステムにこれらのIncident情報が使える．

F；　流入制御，信号制御，経路誘導へも活用できる．

C；　米国では，救急車にビデオカメラをつけて病院に転送し、医者が損傷の判断材料としている．

■ 交通管制における情報の実時間利用

D；　今まで、時々刻々のランプの交通流や分岐率は外挿でやっていた．ここの部分は実時間で得られるようになる．

A；　時間帯で流入制御，信号制御などは変えられるようになるだろうか

G；　現状では大きなイベントでしか変えていない．

F；　ODがわかれば，時間帯で制御できるのではないだろうか

G；　パラメータを自動設定するか、状況に応じて変更しやすくするのいずれかの方法をとることになると思う．

B；　少なくとも入力情報が増えれば，モデルの適合度が上がるはず．

■ 高速道路予約制における情報の流れ

C；　ある時点で予約がいっぱいだったけど、その後、すっぽかしが多くて空きができたなど、予約の事後状況の判断データを蓄積していく必要があるが、これらをリアルタイムに生かしていくにはどうすればいいかが問題．

(第5回了)