花火大会やスポーツの試合など，地域に特有の大規模なイベントによって引き起こされる「異常混雑」は，混雑による事故の危険性を低減するため，もしくは大勢の人が集まるというビジネス応用的側面から，その発生を検知する研究が盛んに行われています．
しかし，異常混雑を「検知」するだけでは，既に発生してしまった異常事態への対策を取るための十分な時間がなく，不十分なのは明らかです．

そこで我々は人々の乗換案内検索のデータに着目し，イベントより前に経路検索した人が実際に当日も訪れる確率をモデリングすることで，未来の異常混雑を「予知」できる技術可能性に挑戦しています．
言わずと知れた「コミックマーケット」や「東京湾大華火祭」などの大規模なイベントに関しては，開催1週間前の時点で開催の高精度な予知が可能であることを検証しています[Konishi+@UbiComp2016]．

Tatsuya Konishi, Mikiya Maruyama, Kota Tsubouchi, Masamichi Shimosaka
CityProphet: City-scale irregularity prediction using transit app logs
The 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (UbiComp 2016), pp. 752–757, 2016.