お盆の帰省や旅行シーズンは、高速道路や主要道路で長時間の渋滞が発生しやすい時期です。渋滞を避けたいと思っても、出発時間やルート選びだけでは限界があるものです。
そこで注目されているのが、AIを活用した渋滞予知サービスで、事前にチェックすれば大幅な混雑回避が実現できます。今回はAI渋滞予知の概要や仕組み、おすすめサービスを紹介します。
AI渋滞予知とは?
AI渋滞予知とは、人工知能を活用し、先々の交通渋滞を事前に予知する仕組みのことです。携帯電話の位置情報から作成した人口統計データや、過去の交通量・渋滞実績、気象条件などを組み合わせ、AIが混雑の発生時刻や場所を高精度に推定します。
事前に渋滞を予知することで、出発時間の調整やルート変更ができるため、時間や燃料の無駄を減らせます。従来の統計的予測よりも誤差が小さくなっており、長距離ドライブや大型連休の移動計画に役立てられています。
AIはどうやって渋滞を予知している?

AIによる渋滞予知は、わかりやすく言うと「道路版の天気予報」のようなものです。天気予報が気温や風、湿度などのデータを使って明日の天気を予想するように、渋滞予知もスマホの位置情報や過去の混み具合、事故・工事情報、天気などの膨大なデータを集め、「これから先の混雑」を予想します。
AIは曜日や時間、季節ごとの交通のクセを覚えていて、いくつもの情報を同時に比べながら計算してくれます。最近のAIの賢さは人間の脳をゆうに超えているので、数時間後に「どの道が、どのくらい混むか」をとても正確に教えてくれます。
そのため、渋滞予知AIを上手に活用すれば、出発時間をずらしたり別の道を選ぶなど、渋滞を避ける選択が可能になるのです。
AI渋滞予知の仕組みについてもっと詳しく知りたい方は、生成AIセミナーをせひご受講ください。こちらは未経験からでもAIの基本原理や機械学習・ディープラーニングの仕組み、大規模言語モデルの理解まで短期間で習得できる内容となっています。
ChatGPTやCopilotなど最新ツールの実践テクニック、業務での活用方法、情報漏洩対策などもカバーしている他、オンライン受講にも対応していたりと、どこからでも学べる充実の内容です。AIを業務や日常に活かしたい方におすすめの講座となっているので、ぜひ以下のリンクから詳細をご覧ください。
| セミナー名 | 生成AIセミナー |
|---|---|
| 運営元 | GETT Proskill(ゲット プロスキル) |
| 価格(税込) | 27,500円〜 |
| 開催期間 | 2日間 |
| 受講形式 | 対面(東京・名古屋・大阪)・eラーニング |
無料で誰でも使える!AI渋滞予知サービスおすすめ3選

AI渋滞予知サービスは、すでに私たちが普段から使用しているスマートフォンで簡単に使うことが可能となっています。お盆などの混雑時は、もはや使わない手はありません。
この章では、無料で誰でも使えるAI渋滞予知サービスのおすすめを3つ、以下のとおりご紹介します。
| サービス名 | 運営会社 | 料金プラン | 主な特徴 | 渋滞情報の精度 |
|---|---|---|---|---|
| AI渋滞予知 | NEXCO東日本 & NTTドコモ | 無料 |
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| 渋滞情報マップ by NAVITIME | 株式会社ナビタイムジャパン |
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| Yahoo!カーナビ | Yahoo(LINEヤフー株式会社) |
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AI渋滞予知(NEXCO東日本&NTTドコモ)
NEXCO東日本とNTTドコモが共同開発した、高速道路専用の渋滞予測サービスです。携帯電話の人口統計データと過去979日分の交通状況を分析することで、30分ごとの所要時間と交通需要を高精度で予測します。
従来技術と比較して大幅な精度向上を実現しており、30分以上の誤差が出る日数を従来の約115日から14日に、50分以上の誤差については約5日から1日に削減しました。利用者アンケートでは約9割が高評価を付けており、高速道路の利用計画を立てる際に便利なツールとなっています。
完全無料で利用でき、ドライブやビジネス移動の効率化に大きく貢献するサービスといえるでしょう。
渋滞情報マップby NAVITIME(NAVITIME)
ナビタイムジャパンが提供する、全国規模の渋滞予測に特化したサービスです。全国100区間でAI渋滞予報が利用でき、リアルタイムの情報から最大1年先までの長期予測が可能という点が大きな特徴です。
18日間・約100区間での検証では、従来技術と比較して分布の中央値で約15%の精度改善を実現しました。基本機能は無料で利用できますが、より詳細な機能やデータを求める場合は月額400円または年額3,500円の有料プランが用意されています。
長距離移動や観光地への旅行計画に役立つサービスとなっています。
Yahoo!カーナビ(Yahoo)
LINEヤフー株式会社が運営する、日本の道路事情に最適化されたカーナビアプリです。JARTIC(警察・高速道路会社の管制データ)を活用することで、事故・工事・災害時の現地発信情報も反映した高い信頼性の渋滞情報が強みです。
地図はゼンリン、交通アルゴリズムは住友電工の技術を採用しており、ナビゲーションの品質も高くなっています。また渋滞回避ルートの提案や標識・オービス情報の表示など、実用的な機能も充実しています。
基本機能は無料で利用でき、広告非表示や追加機能を求める場合はAndroid限定で月額250円、または1日100円のプランが選択できます。なお、お盆休みの渋滞を回避する方法については、以下の記事も参考になります。
AI渋滞予知が注目される理由
大型連休や観光シーズンになると、日本各地で深刻な交通渋滞が発生します。こうした状況を少しでも緩和するため、近年はAIを活用した渋滞予知サービスが注目されています。
ここでは、その背景と注目される理由を詳しく見ていきます。
- 交通渋滞による経済損失が深刻化しているから
- リアルタイム性と精度の高さを両立できるから
- 国や自治体も渋滞対策に前のめりだから
①交通渋滞による経済損失が深刻化しているから
生成AIによる渋滞予知が注目される理由の一つが、交通渋滞による経済損失が深刻化しているからです。たとえば2018年にアメリカの交通渋滞により発生した機会損失は約870億ドルに達しており、損失内容は以下のとおりです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 時間的損失 |
|
| 生産性の低下 |
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別の改善例として、中国の杭州市では、AI支援による交通システム「杭州シティブレイン」を導入した結果、交通の流れが11%改善され、緊急車両の対応時間が半分に短縮されたというデータもあります。AIは単なるインフラ拡張ではなく、「既存システムの最適化により渋滞問題を解決する革新的なソリューション」として期待されているのです。
引用:WORLD ECONOMIC FORUM
②リアルタイム性と精度の高さを両立できるから
従来の渋滞予測は、過去の統計データを基にした傾向分析が中心で、天候や突発的な事故による変化を反映しにくい欠点がありました。その点AI渋滞予知は、スマホの位置情報から作成される人口統計や最新の交通データ、気象情報などをリアルタイムで解析します。
さらに機械学習モデルがパターンを学習し続けるため、短時間で精度の高い予測が可能です。この即応性と正確性がユーザーから高く評価され、広く活用されています。
③国や自治体も渋滞対策に前のめりだから
渋滞は地域経済や住民生活に大きな影響を与えるため、国や自治体も解決に向けた取り組みを加速させています。たとえば国土交通省や高速道路会社は、現在、AI渋滞予知を活用した情報提供サービスを実証・拡大中で、観光地や都市部での利用も広がっています。
また、自治体によっては、イベントや観光シーズンに合わせて予知データを公開し、混雑緩和や来訪者の分散化を狙う動きもあります。その他、行政のAI導入のメリットなどを知りたい方は、以下の記事をお読みください。
AI渋滞予知の導入事例
AI渋滞予知は、すでに高速道路や都市部で実用化が進んでいます。代表例が先ほど紹介した、NEXCO東日本とNTTドコモによる東京湾アクアライン、関越自動車道、京葉道路での導入です。
京葉道路の実証では、従来予測に比べ30分以上の誤差日数を約88%削減し、精度向上を確認しました。予知はウェブサイトやアプリで提供され、出発時間の調整やルート変更を促すことで渋滞緩和に貢献しています。
この技術は観光地や都市交通への応用も進んでおり、今後さらなる拡大が期待されています。
AI渋滞予知のこれまでと今後

AI渋滞予知は、2017年に東京湾アクアラインでの実証実験から始まり、その後関越自動車道や京葉道路など対象路線を拡大してきました。スマホ位置情報や過去の交通実績を活用することで、従来予測より精度を大きく向上させています。
今後は対象エリアのさらなる拡大に加え、イベントや観光地での活用、リアルタイム性の強化が進むと見込まれ、渋滞緩和や移動の効率化への貢献が期待されています。
AI渋滞予知に関するよくある質問
最後に、AI渋滞予知に関するよくある質問を紹介します。
- AI渋滞予知
- 渋滞情報マップ
- Yahoo!カーナビ
ちなみに2025年8月現在、上記以外のナビアプリは統計ベースの予測やリアルタイム渋滞回避が中心で、AIによる本格的な予知機能はついていないものがほとんどです。
AI渋滞予知についてまとめ
ここまで、AI渋滞予知の概要やサービス、事例について解説してきました。
AI渋滞予知はあらゆるジャンルのデータをAIが解析し、将来の混雑を高精度で予測する技術です。従来予測より誤差が小さく、出発時間やルート変更を事前に判断できる点が大きな特徴です。
すでに高速道路や都市部で実用化が進み、経済損失の軽減や環境負荷の低減にも貢献しています。今後は対象エリアや機能拡大が見込まれ、ドライバーの移動計画を支える重要なツールとなことが注目されています。






