予測技術について
M/M/c待ち行列理論と機械学習を融合した次世代予測エンジン
M/M/c待ち行列理論
SmoothQの予測エンジンは、数学的に証明されたM/M/c待ち行列理論を基盤としています。到着率（λ）、サービス率（μ）、窓口数（c）の3つのパラメータから、理論的な待ち時間を算出します。
リトルの公式
Wq = Lq / λ
Wq = 平均待ち時間、Lq = 待ち行列の平均長、λ = 到着率
λ (Lambda)
到着率（1時間あたりの来客数）
μ (Mu)
サービス率（1窓口あたりの処理能力）
c
対応窓口数
AI・機械学習技術
理論モデルに加え、最新の機械学習技術を活用して予測精度を向上させています。過去のデータパターン、天候、イベント情報など、多様な要因を考慮した予測を行います。
時系列分析
過去の混雑データから曜日・時間帯ごとのパターンを学習し、将来の混雑を予測します。
行動心理学モデル
利用者の行動パターンを心理学的観点から分析し、混雑回避行動を考慮した予測を行います。
外部要因分析
天候、祝日、地域イベントなどの外部要因が混雑に与える影響を分析・反映します。
アンサンブル学習
複数の予測モデルを組み合わせることで、単一モデルよりも高い精度と安定性を実現します。
データ品質階層
実測データ (Tier 1)
施設から直接取得した実測データに基づく最高精度の予測
精度: 95%以上
過去データ (Tier 2)
過去の測定データに基づく予測モデル
精度: 85-95%
推定モデル (Tier 3)
施設の特性から推定した予測値
精度: 70-85%
統計モデル (Tier 4)
類似施設の統計データに基づく推定
精度: 参考値
システムアーキテクチャ
高可用性と低レイテンシを両立するクラウドネイティブなシステム設計により、24時間365日安定したサービスを提供しています。
1
データ収集
全国13万以上の施設からリアルタイムでデータを収集。APIやスクレイピングなど多様な方式に対応。
2
データ処理
収集したデータを正規化・クレンジングし、予測モデルに適した形式に変換。
3
予測エンジン
M/M/c理論とAIモデルを組み合わせ、高精度な待ち時間予測を生成。
4
配信
CDNを通じて全国のユーザーに低レイテンシで予測結果を配信。