160511 バス列(内部向け10分)

バス列について※TwitterなどSNSには情報をあげないでね

2016年5月11日しぇあぷろ! 版

SFC3年村井合同研司隆 (tantan)

2016/5/11 慶應義塾大学環境情報学部 3年司隆(つかさたかし) 2

キャンパス(SFC)までのバス列の前提知識• SFCは大学で5000人、中高で1200人籍を置く

•道なりで最寄駅の湘南台駅-SFCが約3.6km

•湘南台駅から大学まで民営バスが出ている

• スクールバスではないため一般人も利用• 便数を増やすことも困難

•駅から片側一車線のため道が混雑する

•辻堂駅からもバスはあるが利用者は少ない

• 1,2限前は150m以上並ぶこともしばしばある

•特に学期のはじめは毎日混んでいる

•自転車や徒歩で大学に向かう人もいる一部情報をGoogle Earthや慶應義塾より使用している


研究を一言で表すと

1. バス列測ってます

2. SFC生みんなの力をあわせて登下校を今より快適にしたい

3. 鉄道が通ってない混雑する地域の移動方法のモデルを作りたい


なんでこんなことしてるの

時系列で追うと、

1. 高1の時に渋滞学という本にハマった

2. ”都市(観光)×情報”に興味を示す

3. SFCに受かる

4. 2春で清木研に入ったら「これから混雑予測の時代が来る」と言われる

5. 高1の時にハマった本を思い出す

6. 研究スタート


写真引用 http://www.amazon.co.jp/dp/4816347410

今までにやった分析

1秋情基礎2 → 時刻表botを作ってみる

2春清木研→画像分析→一度に見渡せない

2秋自主的→ アンケートを取る→ リピート性がない

2秋自主的→ バス列の人数を測る

2秋Webテキスト処理法→混雑予測bot→よく動かない

3春村井研(今)→1. 参加型センシング

2. スクレイピング（今のバスの位置がわかるサイトから情報を取る）


実地で集めるべきデータとは

1台のバスの乗る人数

これらを25日ほど実地で集めた


長さと人数をつなげる式

待ち行列の公式より

木から木まで4mで6人

最後尾の場所と人数の関係

測ってみてわかること

•ほぼ一次式で表すことができる。

•最後尾付近は列の間隔が広いことが多い。

→正確には指数関数になると思われる

2016/4/24までのグラフです。

y = 0.5601x + 2.2978R² = 0.9991

0

25

50

75

100

125

150

175

200

0 25 50 75 100 125 150 175 200 225 250 275 300

バス列の長さ

(m)

バス列に並んでいる人数(人)

バス列の長さと人数の関係(大学生版)

N=115(重複利用あり)


階段下約150人

相鉄改札約300人

各バスの満員の分布

TwinLinerの満員の人数(規定値128人)

最高値 131 最低値 60

Busの満員の人数(バスによってまちまち)

最高値 71 最低値 43

中高生は62人で教員のSTOPが入る


0

20

40

60

80

100

120

140

TwinLinerの満員(人)

平均102.4人

0

10

20

30

40

50

60

70

80

8:09 8:38 9:07 9:36 10:04 10:33 11:02 11:31

Busの満員(人)

平均56.1人標準偏差 5.6

N=100N=21

2.即時性のあるサイトへ(参加型センシング)

•第2次プロトタイプ完成

• 2016/1/18始動

•投票してくれた情報を確認できるサイトを新たに追加

• SFCの方は、参加型センシングにご協力よろしくお願いします

• SFCの方は@SFCbusqueueをフォローしてください


参加型センシングでやりたいこと


データ

データを使う

ユーザデータを作るログを取る

データを使う

データ

ユーザ

従来のデータ利用これからのデータ利用循環

4.マルチモーダル交通体系の実現へ

ＳＦＣ到着

教室到着

情報提供されうるもの1. 交通手段2. 所要時間3. 金額4. 気象情報5. etc…

バス発車

列の最後尾

湘南台駅着

電車の中

朝起きたら

寝る前

NAVITIMEなど

情報確認

時間

投稿徒歩

タクシー

仲間を集める

タクシーを呼ぶ

駅着

仲間と集合

タクシーに乗る

投稿すること交通手段所要時間金額感じたことetc…

バス

交通手段の選択

歩く

将来的に自動投稿鉄道の延伸

情報の精密化鉄道の延伸

交通機関と連携鉄道の延伸

範囲の拡大鉄道の延伸

などが実現されうる


今後実地で取りたいアンケート

バスを利用する割合湘南台駅までどのようにつくか


大学生が1限に来れる人数

• 8:24までは中高生880人ほどが乗るため大学生は乗れない

•駅→SFCは約15分かかるため9:08までのバスに乗らないといけない

•全てのバスが満員だとしたら

688人が乗れる

時刻表種別累計満員人数

08:28bus 5608:35twin 15808:40bus 21408:45twin 31608:49bus 37208:55twin 47408:59bus 53009:04twin 63209:08bus 688


各時限のバス利用者

•バスを利用する割合、履修者数から算出(履修者数を直接公表することはできない)

•全てのバスが満員で688人

1. 晴れの日は金曜以外

2. 雨の日はすべての曜日

で遅れる人が輸送量上必ず出る※一部言語、研究会の値が入ってません

・ 2016年春学期前半のバス利用者


(人) 月火水木金

晴 1 718 813 823 968 6152 632 1406 1195 1205 874

雨 1 950 1075 1088 1281 8132 836 1859 1580 1594 1155

1限に遅れる人が必ず出るってもはや…

1.SFCに来る人間を減らす方法

• SFCの入学者数を減らす

• 1限の人数に上限を持たせる• 1限までは約700人移動可能

• 1限~2限は約1300人移動可能

…etc

2.SFCまでの輸送量を増やす方法

•鉄道を通す

•自転車や歩きを推進させる…etc

• SFCの立地上の問題

• つまり

1. SFCに来る人間を減らす

2. SFCまでの輸送量を増やす

のどちらかを実施する必要がある


今後集めようと意気込んでいる情報

1. バスロケからの情報http://real.kanachu.jp/pc/displayapproachinfo?fNO=24201&tNO=24250

雨の日はアクセス過多で使えないことも

2. 中高生の通学状況中高生のデータも入ってきています

3. 帰りのバスの状況映像分析をもう一度試すかも


http://real.kanachu.jp/pc/displayapproachinfo?fNO=24201&tNO=24250

結局たんたんは何がしたいんだっけ

• SFC型移動モデルを形成する• 公共交通がバスしかない• 混雑することが多い場所の移動モデルを作る1. ITを存分に利用する2. みんなで変えていく

• こちらに応用可能かも• QVCマリンフィールド(幕張の球場)• 全国の僻地大学キャンパス• 東京オリンピックでも使われる臨海副都心のBRTにも応用できるかも??


画像:http://curitibainenglish.com.br/government/urban-mobility/brt-as-a-public-transport-solution-for-brazil/

http://curitibainenglish.com.br/government/urban-mobility/brt-as-a-public-transport-solution-for-brazil/

このデータが渡されたとき何をしたい？

•学部長などに訴えたい1. 誰か総合政策学で発表しないかな笑

• アプリを作って利用させたい1. どんどん作ってください

※今後の改善のためにもアプリ使用のログを取るようにしよう

•道に線を引いたり、デジタルサイネージを設置したい

1. ログを取れるようにできるとなおいいですね

•他にもあると思います。• 何かやりたいことがあったら相談して下さい！


募集(1)

•バス列を解消していきたい人募集中！

1. Pythonかける人

2. スマホアプリ作れる人

3. 交通関係が好きな人

4. シミュレーションしたい人

…この後残っているのでやりたい人はぜひ来て下さい！


募集(2)

1. @SFCbusqueueをフォローして参加型センシングに協力してください！1. 今後の情報発信はこのアカウ

ントでするため、このアカウントもフォローしてください。

2. 右のQRコードを読み込んで毎朝1回バス列の最後尾を送ってください！


今後ともご協力よろしくお願いします。


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