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ビッグデータで視た岡山の交通の実態
- 2. 2 自己紹介 組織 ポジション やっていたこと 東京大学 オリエンテーリング 地図読み、地図作り、クルマ 交通研究室 復旧見込みをなぜ事業者は出さないのか？ 空間情報科学 研究センター 略地図の弊害 ナビタイム ジャパン 経路探索の研究開発 カーナビの経路探索エンジン開発 渋滞、混雑の研究 交通コンサル事業 創設 交通・観光ビッグデータ分析 ルートメディアPJ 創設 交通規制対策、交通マーケティング 太田 恒平(おおた こうへい) 1983年11月06日生 33歳 2017年6月1日 株式会社トラフィックブレイン 設立
- 3. 3 本日の話題 ビッグデータを使った交通分析 交通ビッグデータ といってもいろいろある 分類 例 交通利用実績 ICカード ETC 感知器… 移動実績 携帯電話位置データ （基地局・GPS） 自動車プローブ… 移動需要 経路検索データ… データは ・利用者への情報提供 ・事業者らの交通分析 の両方に有用
- 4. 4 ナビタイムでのビッグデータ分析 携帯カーナビ プローブ 経路検索 条件 インバウンド GPS 交通 観光 自動車 公共交通 国内 外国人 データを軸に交通改善・地域活性化！ 組み合わせて データ提供・分析 経路選択 今日は、引き続き協業しているナビタイム協力のもと 様々な事例をご紹介します
- 5. 5 道路交通分析
- 15. 岡山の渋滞を読み解く 15 広域 • 高速道路は空いている • 国道は岡山・倉敷市内が渋滞 岡山市内の渋滞ポイント • 国道 • バイパスも既に渋滞（岡山BP、岡山西BP） • 国道53号 津島周辺 • 国道優先のために横断方向が渋滞 • 岡山駅東口 • イオンモール周辺など。夕方は動けない。 • 橋 • 桜橋、新京橋、愛生橋、新鶴見橋、JRのアンダー/オーバーパスなど • 信号 • 右左折方向別に見れば改善の余地がありそう 対策の方向性 • 料金施策などで山陽道に通過交通を流す • 通勤を公共交通に転換（特に、渋滞しない鉄道） • ボトルネック交差点の改良が効率的
- 18. 18 高速道路の実態 20150831_携帯カーナビプローブデータを用いた常磐道と東北道の経路選択分析 4車線で120km/h 2車線で100km/hはザラ 間違っているのはルール？ドライバー？
- 21. プローブデータの特長 21 網羅性が高い、低コスト • 全ての道路から勝手にデータが取れる • 従来はセンサーを道路に置くか、調査員が調べるしかなかった 渋滞が正確にわかる • 所要時間が測れる • 右左折方向別にもわかる 経路がわかる • 渋滞の原因となる流入出を特定できる • 道路整備による経路変化がわかる 簡単に見られるツールが出てきた • WebGISでの表示 • リアルタイムモニタリング
- 22. 22 いろいろあるプローブデータ 取得機器 提供者 特長 カーナビ ホンダ など データ量、 位置精度 携帯カーナビ ナビタイム など 開発・提供の フットワーク デジタル タコメーター 富士通(FTRD) など 商用車、 位置精度 ETC2.0 国交省 省内なら無料 国策ではETC2.0だが、道路のセンサーが必要でデータも粗い。 民間データが幅広く使われている。
- 23. 実は、公開されています 23 あなたの街を調べてみましょう ナビタイム ビッグデータ 公開 検索 https://consulting-app.navitime.biz/public/
- 24. 24 第三者データの価値 データが明かす道路の実態 ちぐはぐ 有料道が閑散、無料幹線道が混雑 バイパスが大型店舗で渋滞 過剰な建設 ネックは交差点なのにもう1本建設 一般道が空いているのに高速建設 建前 法定速度を誰も守っていない 点が雑 信号、高速JCT・出入口が渋滞 第三者データだから 網羅的にわかる → 管理者横断的な対策がしやすい 色がついていない → データ元への配慮が不要 誰でも見られる → 市民からの監査、業界外の参加 開かれた道路行政へ！
- 25. 25 例えばこんなサイトがあったら？ 50%悪化 渋滞箇所のコメントと連絡先がわかるサイト 古新田 国道61号からの右折 渋滞状況 前年比：50%悪化 2016年度：160秒 2015年度：107秒 連絡先 信号 岡山南警察署(086-245-0110) 岡山県警交通部交通規制課(086-234-0110) 国道2号線 岡山国道事務所(086-214-2220, 問合せフォーム) 県道61号・県道152号 岡山市道路計画課(086-803-1695, 問合せフォーム) okymさん(124) 右折信号が短いので2回待ちは当たり前。どうにかし てほしい。
- 26. 26 公共交通分析
- 27. 公共交通に関するデータ 27 マスタデータもビッグデータも大事 データ観点 データ例 交通供給 マスタ）時刻表、運賃、駅・バス停、路線… 利用実績 ビッグ）自動改札、ICカード… 調査）xxセンサス、現地調査… 移動実績 ビッグ）携帯常時測位データ… 調査） パーソントリップ… 移動需要 ビッグ）経路検索データ 経路選択 ビッグ）経路選択データ 伊藤さんの講演主題
- 36. 36(C) NAVITIME JAPAN 時刻表データを用いることで、課題が便単位で見えてきます。 70 53 77 53 53 60 53 59 85 143 65 50 38 17 0分 60分 120分 180分 240分 09:50 11:10 11:25 14:05 16:50 16:55 19:00 出発時刻 乗換時間 乗車船時間 11:25発 広島空港 ↓空港連絡バス 11:30着 河内インター 乗換 74分 12:44発 河内インター ↓高速バス 13:16着 竹原フェリー港内 乗換 14分 13:30発 竹原港＜北崎港＞ ↓航路 13:55着 大崎上島垂水港 乗換 55分 14:50発 垂水フェリー前 ↓路線バス 15:05着 木江支所 広島空港→大崎上島町木江支所の 最適経路の所要時間（土曜9～21時） 高速ICバス停 での乗換 フェリーからの 乗換 乗換時間 平均65分 「経路検索エンジンを用いた公共交通のサービス水準評価」（ 2013.06土木計画学研究発表会）より • 「平成24年度 広島県公共交通移動活発化検討会」の分析業務の成果 • 広島県内のほぼ全てのバス・フェリーの時刻表を整備した • 79地点間往復の、1日分の最適経路3,832本のサービス水準を評価した 36 乗換利便性評価への適用例（広島県） 工学院大学オープンカレッジ鉄道講座「乗換検索サービスとビッグデータがもたらす公共交通の変革」より
- 38. 38 経路検索条件データ 工学院大学オープンカレッジ鉄道講座「乗換検索サービスとビッグデータがもたらす公共交通の変革」より 経路検索条件データとは、発着地や日時等の条件を蓄積したデータです。 公共交通 15億件/年 自動車 1.3億件/年 (2014年度) 観光分析 移動需要ビッグデータ 交通分析 項目 備考 出発地情報 駅等の公共交通拠点，施設，座標等 到着地情報 同上 交通手段 公共交通, 自動車, 自転車, 徒歩 検索実施日時 発着指定日時 発着日時指定方法 出発日時，到着日時，始発，終電 ユーザID データの外部提供の際には削除 主な記録項目PC-NAVITIME 経路検索画面 (C) NAVITIME JAPAN
- 39. 39 検索に表れる終電需要の曜日変動 (C) NAVITIME JAPAN 38 0 20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 11/1 11/8 11/15 11/22 11/29 12/6 12/13 12/20 12/27 1/3 1/10 1/17 1/24 1/31 年末年始の日別終電検索数 金・土曜は 月～木曜の1.9倍 年末に向けて増加 年始に減少 ダイヤは固定的なので、混雑の変動に直結 2014年← →2015年 工学院大学オープンカレッジ鉄道講座「乗換検索サービスとビッグデータがもたらす公共交通の変革」より
- 40. 40 検索データで未来を予測 工学院大学オープンカレッジ鉄道講座「乗換検索サービスとビッグデータがもたらす公共交通の変革」より 経路検索の際には数時間～数日先の日時を指定されることが多いため、 近未来の移動需要を検出することができます。 0 500 1000 1500 2000 2500 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223 累積経路検索数[件] 検索対象時刻 リアルタイム 10分前 2時間前 15時間前 4日前 定常検索数 輸送力調整、混雑回避の誘導、駅付近店舗の供給調整に活用可能 2013年4月13日に西武球場前を 到着指定した検索数 グッズ 販売前 開演前 ４日前から 普段の８倍 分類 小分類 検出数 レジャー コンサート 62 スポーツ 17 その他イベント 12 行楽地・施設 28 業務・ 教育 オフィス街 36 教育イベント 47 交通 ダイヤ改正 15 空港 2 不明 - 48 合計 267 予測対象期間： 2013年3月18日～4月14日(4週間) 突発的移動需要発生回数：全12,268回 （4日前検出率2.2%） 他に検出されたイベント
- 42. 42 第1経路の選択率 57(C) NAVITIME JAPAN 73% 16% 7% 4% 第１経路の選択率は73% 表示順別の経路選択率 第１経路に表示 運賃198円安相当 メール送信・カレンダー登録 により判定 に選ばれ やすい 3週間・16万件の経路選択データを基に多項ロジットモデルにて推定 工学院大学オープンカレッジ鉄道講座「乗換検索サービスとビッグデータがもたらす公共交通の変革」より
- 43. 43 年間 1.68兆円
- 44. 44 NAVITIMEの乗換検索表示額 J-RAIL2016「乗換検索サービスの経路型ネイティブ広告「PR経路」によるプロモーション効果分析」 3(C) NAVITIME JAPAN 会社名 検索数 運賃 料金 総額 全国 1.77億回 1062億円 366億円 1428億円 ＪＲ東日本 4885万回 372.3億円 117.3億円 489.6億円 ＪＲ東海 758万回 166.3億円 142.7億円 309.0億円 ＪＲ西日本 1440万回 181.7億円 71.8億円 253.5億円 ＪＲ九州 227万回 30.9億円 11.9億円 42.7億円 東京メトロ 1783万回 33.9億円 0億円 33.9億円 近鉄 472万回 23.7億円 6.9億円 30.7億円 東武 658万回 21.6億円 2.9億円 24.6億円 小田急 586万回 16.4億円 1.6億円 18.0億円 年換算 1.68兆円 乗換検索第1経路 月間表示額 （2016年1月） 乗換検索上の経路選択が旅客収入を左右する？
- 45. 45 検索頻度路線図（全国） 集計期間：2016年1月 第1経路出現回数を駅間で集計 凡例 ━ 航空 ━ 新幹線 ━ 有料列車 ━ 無料列車 線幅が第一経路とし ての検索出現数を表 す 資料提供：ナビタイムジャパン
- 46. 46 検索頻度路線図（岡山） 集計期間：2016年1月 第1経路出現回数を駅間で集計 凡例 ━ 航空 ━ 新幹線 ━ 有料列車 ━ 無料列車 線幅が第一経路 としての検索出 現数を表す 資料提供：ナビタイムジャパン 新幹線の 姫路方面は 120万回/月！ 岡電軌道は 6千回/月 在来線は 2.5万～30万/月
- 48. 48 乗換検索で表示されるのか Google 12時発× NAVITIME 12時発× ※11:30発なら〇 ※11:00発なら〇 関空発の時刻表 2時間半 空くと めったに 出ない
- 51. 51 観光分析
- 52. 52 日本人観光分析
- 57. 57 外国人観光分析
- 58. 58 2014-2016年度にデータ分析が大流行 ドコモ・インサイトマーケティング モバイル空間統計（携帯電話基地局） ナイトレイ 「inbound insight」（SNS等） Wi2, アクセンチュア 「INBOUND RADAR」（Wi-Fi）
- 59. 59 NAVITIME for Japan Travel © NAVITIME JAPAN 対象期間：2015年1月～12月 赤：滞在 黒：移動中 ※滞在：同一1kmメッシュ内にて30分以上連続してデータを取得 利用者の同意のもと、日本全国で2分間隔のGPS測位データを取得・蓄積しています 利用者同意画面(初回起動時) インバウンドGPSデータ蓄積イメージ Japan Travelではデータ取得の同意を得たアプリ利用者から、 GPS測位データを定期的(※1)に取得し、 個人FIT客の行動分析に活用しています。 ※ バックグラウンドを含むアプリ起動時約2分間隔 データ取得期間： 2014年11月～ 把握可能なユーザ属性(※2)： 国籍・性別・訪日回数・訪日目的（2015年5月～） ※2 初回起動時のアンケート回答による NAVITIME for Japan Travel (C) NAVITIME JAPAN 53 サンプル数(実績)： 全国年間 104,706 UU (2016年10月～9月） 全国月間 16,012 UU (2016年7月） 20170124_ITS-Japan コミュニティプラザ講演資料
- 66. 66 まとめ
- 67. ビッグデータの良いところ 67 網羅的 • センサー設置や調査をしていなくてもデータが上がってくる • 長期、広域に利用すれば費用対効果が高い 即時的 • システムを組めばリアルタイムでも利用可能 種類が豊富 • 従来は難しかったユーザ起点のデータもある • 他交通利用などの潜在需要もわかる 第三者にもデータが貯まる • 開かれた交通分析へ
- 68. ビッグデータの課題 68 データの偏り • サンプル数が十分でなく、偏っている場合がある 組み合わせの必要性 • マスタデータ、調査データ、追加アンケート、 他のビッグデータとの組み合わせが必要な場合も 分析プロセスが未成熟 • マニュアル通りの作業ではなく、目的に応じたプロセス構築が必要 • 徐々にツール化されてきている ITのスキルが必要 • ビッグデータ処理、GIS、統計、機械学習… 高いことも • 初物は単純労働ではなく頭脳労働なりに • 部分的に実施するならさっと調査した方が早い
- 69. 交通技術の変革 69 戦前） 運輸事業 ’50-60） 自動車・道路事業 ‘60-70） 動態調査、都市交通計画 ‘70-80） 交通管制、運輸指令 ‘80-00) ITS、乗換検索 ---定着段階, 主力事業 ‘10-） ビッグデータ ---実用段階, 新事業 ‘13-） シェアリング ---ビジネス検証・ルール整備 ‘16-） 自動運転 ---基礎研究 過去世代の技術で留まっていたら置いていかれる 過去と融合する？ 置き換える？
- 70. 70 交通分析のパラダイムシフト 従来 これから 課題 交通網の整備 移動需要の マーケティング 業界 分野別 道路・鉄道・地域・観光… マルチモーダル 地域・交通一体 技術 重厚長大なハード 道路/車両/電機 ソフト中心 スマホ/ネット/データ/サービス 発言者 交通関係者 事業者/行政/専門家 IT・異分野・市民も データ 種類 交通関係者が取得した 移動実績データ 第三者が取得した 様々なデータも 重要点 プロセス・信頼性 結果・有用性 パラダイムシフトにより様々なプレーヤーにチャンスが！
- 71. ビッグデータの活用に向けて 71 ボトルネックは人、組織 • 考え方、業務の見直しが暗に迫られている • データがあるのに施策を立てられない • 施策を実施できない 技術とフィールドの人の交流が大事 • 技術サイドが現場のニーズを理解し、 現場が幅広い技術を理解すればプロジェクトが回り出す。 • 新しい技術には若者・ヨソ者・ばか者の方が向いているかも。 現況把握で終わらせずPDSサイクルを確立 • マーケティング施策、効果測定とセットで考える 利用者・市民も巻き込んだ改善サイクルを確立 • 保守的になりがちな競争の乏しい環境、大人の事情を、 メディア・市民が揺るがす