[2O1-GS-10] AI応用：予測・生成

[2O1-GS-10-02] 路面画像と気象情報に基づく L1 正則化を活用した除雪出動予測

〇鎌田 理久¹、横山 想一郎²、山下 倫央²、川村 秀憲² (1. 北海道大学 大学院情報科学院、2. 北海道大学 大学院情報科学研究院)

キーワード：除雪、意思決定支援、スモールデータ、L1正則化、特徴量選択

積雪地帯における冬期の道路除雪業務は，道路交通や生活インフラを維持するうえで欠かせない．しかし，除雪出動の判断は気象や道路状況の変化に大きく左右されるため，担当者が下した判断が覆る場合もしばしば発生し，除雪作業員に不確実な出動への備えを強いるだけでなく，担当者にも心理的負荷を与えている．本研究では，この課題を解決するために，路面画像と多様な気象情報を統合し，L1正則化による特徴量選択を活用した除雪出動予測手法を提案する．具体的には，1時間単位の気温や降雪量，風向といった質的・量的データを含む膨大な候補から，モデル学習に有効な特徴量を自動的に選択することで，高精度な予測を可能にする．実験では，担当者の判断や従来のロジスティック回帰モデルと比較して，本手法がより高い予測精度を示すことを確認した．