韓国行政安全省と釜山市は21日、公共交通路線の改編を支援するため「AI基盤乗客降車情報推定分析モデル」を開発したと明らかにした。これまで慣行的に作業していたバス路線編成に人工知能（AI）を導入し、実効性を高めるのが狙い。
今回開発されたモデルは、乗客の降車地点と降車人員を推定し、実際に近い交通需要量を算出。公共交通の潜在需要を見つけることを主な機能として設計した。
同省は高齢化・人口減少で路線効率化が必要な地方自治体の路線改編にモデルを活用する予定だ。これまで路線改編・新設は、その時々の地域住民らの嘆願などによるところが大きかった。
今回は、交通カード使用履歴データ、通信会社流動人口データ、クレジットカード使用データなど約3億件の公共・民間データがモデル開発に活用された。
乗車時間や場所、乗り換え地点など降車情報の乗客データをAIが学習した後、予測アルゴリズムで降車情報がない乗客の降車地点を予測する。バスに乗る時は誰でも交通カードをタッチするが、降りる時はしないため、下車情報がない場合が多い。
降車地点の予測が難しい時は、居住地推定方式（Home-based分析）、同乗者履歴追跡方式を順次適用し、降車予測の精度を上げた。
このような段階別分析結果を基に、停留所別、交通類型別の実際の利用者規模を算出し、通信会社の流動人口データやクレジットカードの使用データから交通の潜在需要を導き出した。
同省のキム・ジュンヒ公共データ局長は「これまで把握が難しかった乗客規模をデータ分析で割り出し、科学的交通政策の基盤を整備したという点で意味が大きい。今後もデータで行政力を高め、国民生活を実質的に変化させることができるように努力する」と話した。
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