交通ビッグデータ分析の事例紹介と活用に向けた議論@交通関連ビッグデータの社会への実装研究小委員会...
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交通ビッグデータ分析の事例紹介と活用に向けた議論
株式会社ナビタイムジャパン
交通コンサルティング事業
経路検索チーフエンジニア 太田恒平
資料2
2013/11/02交通関連ビッグデータの社会への実装研究小委員会 話題提供
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本日の話題
交通コンサルティング事業紹介
分析事例① 携帯カーナビプローブデータ
分析事例② 経路検索実績データ
交通のビッグデータ整理
ビッグデータ活用のために
2
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交通コンサルティング事業紹介
3
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法人向け事業コンシューマ向け事業
単機能事業
法人営業事業
トータルナビ事業
海外事業
テレマティクス事業
ビジネスナビタイム事業
ドライブ事業
「トータルナビ」を主軸としたコンシューマー向けアプリ/サービス
「NAVITIME」の開発、運営
カーナビを主軸としたコンシューマー向けアプリ/サービスの
開発、運営
特定の移動手段に特化したコンシューマー向け
アプリ/サービスの開発、運営
海外、インバウンドを対象としたコンシューマー向けナビアプリ/
サービスの開発、運営
国内外の自動車メーカー、車載機メーカー向けのカーナビゲーションアプリや
コンテンツAPIのライセンス事業
ルート検索付き地図配信ASPや乗換・時刻表ASP、「NAVITIME」内のバナー広告を
法人向けに開発・販売
ナビゲーションエンジンを主軸とした交通費精算や動態管理のソリューションを
法人向けに開発・販売
交通コンサルティング事業
交通の最適化や地域の活性化に貢献するためのデータ提供、分析、コンサルティング
本日ご紹介
事業領域
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交通コンサルティング事業とは
5
ナビゲーションに加え交通自体の最適化・地域の活性化によって移動全体を最適化します
•観光・商業施設
•交通事業者
•官公庁・自治体
地域各主体
•学術・研究機関
•コンサル
•マーケティング
•ITベンダー
パートナー
コンシューマサービス
NAVITIME
ドライブサポーター
カーナビタイム
乗換NAVITIME
バスNAVITIME
自転車NAVITIME
こみれぽ
走行実績
経路検索実績
口コミ情報
抽出
分析
ナビゲーションサービスで培ってきたデータ・技術・ユーザ基盤を活かし、交通・移動に関するデータ提供・分析・コンサルティングを行っています。
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コンシューマサービスの規模
6
日本の全通信キャリア・ほぼ全ての端末にてナビゲーションサービスを提供しています
月間利用者数 約2,000 万ユニークユーザ/月
提供端末(全通信キャリアに対応)
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ナビタイムのもつデータ・技術
地点
情報
技術
路線推定技術
公共交通時刻表
常タ 補完タ
道路
NW
公共交通時刻表
経路探索
プローブマッチング
施設
時刻表
分析観点 分析結果
道路
路線推定
補完分析
来訪予測
プローブ
渋滞分析
路線推定技術
経路検索実績
基本データ ユーザログデータ
経路補完技術 関連技術
ナビゲーションサービスで培った技術・データを、交通分析にも活かしています。
本日ご紹介
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分析事例①
携帯カーナビプローブデータ
8
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概要
9
データ取得対象サービス
ナビタイムジャパンが運営する下記サービスのデータを使用
スマートフォン
• ドライブサポーター• カーナビタイム for Smartphone• au助手席ナビ
フィーチャーフォン
• ドライブサポーター• EZ助手席ナビ
専用端末 • カーナビタイム
プローブデータの取得方法
• 1~6秒間隔で測位したGPS座標から速度等を算出する
• 匿名化の上各種分析に利用
100m
座標のプロット
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データの特長①提供可能な形態が豊富
10
分析の観点、既存資産に合わせて提供フォーマットを調整可能です。
ご要望に合わせて、弊社にて集計を行います。
非集計なので、経路別や道路別の様々な分析が可能です。
手持ちの道路NWデータに合わせたい
利用者側でのマップマッチングや走行挙動分析が可能です。
マップマッチング済データがほしい
点列データ リンク列データ
すぐ使えるデータがほしい
集計データ
経路ID=abcxyz経度=139.124緯度=35.923通過時刻=12:15:21…
経路ID=abcxyzリンク番号=9876通過時刻=12:15:21速度=35km/h…
リンク番号=9876通過数=7平均速度=35km/h…
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データの特長②経路がわかる
11
国交省で用いられていな民間プローブデータと異なりリンク別に集計していないため経路に関する様々な分析を行えます。
ミクロ
マクロ
右左折方向別の交差点分析
OD分析 発
発発
着
着着
発
本日ご紹介
本日ご紹介
交通流分析
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• 右左折方向別の交差点通過時間を、経路毎のリンク列データから推定した。
• 対象期間:2012年9月 7-19時• 対象地域:東京西部(右図) 全信号交差点
右左折方向別の交差点分析 ~研究概要~
概要
評価区間の概要
• 信号前後の評価区間の通過時間から、自由流(30km/h)相当の所要時間を差し引いて算出。
交差点通過時間の算出方法
直進評価区間250m
共通区間200m
右折評価区間250m
延長区間50m
12
下記論文より
タイトル 携帯カーナビのプローブ交通情報を活用した道路交通分析
発表先 第47回土木計画学研究発表会 2013/06/02
著者 ナビタイムジャパン 太田 恒平,大重 俊輔/計量計画研究所 矢部 努/国土技術政策総合研究所 今井 龍一,井星 雄貴
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右左折方向別の交差点分析 ~地図表示~
13
評価区間線の凡例:平均交差点通過時間(t[s])別に色分け➔:t ≦15➔:15<t ≦30➔:30<t ≦60➔:60<t ≦90➔:90<t
通過数が多いほど線幅が太い
Quantum GISによる地図表示例
一般的なGIS上で方向別の交差点通過時間を一覧可能
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0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
≦0
≦40
≦80
≦120
≦160
≦200
≦240
≦280
≦320
≦360
≦400
≦440
交差点通過時間[s]
左折(平均149s, 219台)直進(平均55s, 717台)
0
60
120
180
240
300
360
420
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
交差点通過時間
[s]
時間帯
左折時間(平均±標準偏差) 直進時間(平均)
車線割り当て
右左折方向別の交差点分析 ~詳細分析(西巣鴨)~
14
交差点通過時間の分布 時間帯別の交差点通過時間
信号待ちが2・3回発生
15~16時頃がピーク
• 直進との通過時間差が最大となった西巣鴨交差点の国道17号上り→明治通り外回りの左折について詳細分析を行った。
概要 信号現示(実測)
サイクル長 139s
直進・左折 36s
右折 17s
交差点構造の変更や信号制御の見直しのための分析が可能
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交通流分析 ~新設ICの利用状況(高尾山IC)~
15
高尾山IC入口
凡例
流入
対象
流出数字は流入・流出率[%]
2012年10月(1か月)のデータを基に作成
橋本駅付近→八王子JCT
(n=608)
(n=2254)
至 厚木
至 町田
橋本駅
R16八王子IC→経由から
町田・厚木方面から
約30%流入
町田街道経由の相模原以南から
62%流入
ICの利用圏・経路選択の分析によりIC設置の効果測定が可能
八王子BP・八王子IC経由28%
町田街道・高尾山IC経由70%
橋本駅
八王子IC
(n=258)
断面抽出データ 複数箇所抽出データ
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交通流分析 ~有料バイパスの利用状況(八王子BP)~
16
八王子方面本線料金所
利用促進・無料化検討等のための調査が可能
2012年10月(1か月)のデータを基に作成
橋本駅付近→左入交差点付近
町田・厚木方面から各約30%流入
八王子北部の広域に流出
有料区間BP経由82%
現道から無料区間BPに合流4%
橋本駅
(n=1475)
(n=969)
断面抽出データ 複数箇所抽出データ
↑無料
↓有料
至 厚木 至 町田
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分析事例②
経路検索実績データ
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概要
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経路検索実績データとは、経路検索する際の条件を蓄積したデータです。
各交通手段に対応
発着地
発着希望日時
各種条件
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データの可視化 ~ヒートマップ~
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描画条件:1時間に600回以上発着地に指定されている駅を描画。多いほど赤い。
データ元:NAVITIME, 乗換NAVITIME, PC-NAVITIME
2013年4月13日16時台
「ももいろクローバーZ」のライブ(開演17時)が西武ドームで始まる1時間前
ヒートマップにより移動が集中する場所を見つけることができます。
西武球場前 駅
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データの可視化 ~ヒートマップ~
2013年4月13日16時台
「ももいろクローバーZ」のライブ(開演17時)が西武ドームで始まる1時間前
20
西武球場前 駅
ヒートマップにより移動が集中する場所を見つけることができます。
描画条件:1時間に600回以上発着地に指定されている駅を描画。多いほど赤い。
データ元:NAVITIME, 乗換NAVITIME, PC-NAVITIME
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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
突発的移動需要の検出 ~具体例(西武球場前)~
21
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04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
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。
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突発的移動需要の検出 ~検出方法~
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4日前 15時間前 2時間前 10分前 検索実施日時
?件
検索指定日時
平常日の2倍以上の検索数が予測されたら「突発的移動需要」
平常日の検索数
過去の傾向を元に検索の伸びを予測
下記論文より
タイトル 経路検索サービスの実績データに基づく近未来の突発的移動需要の検出
発表先 第47回土木計画学研究発表会 2013/06/01
著者 ナビタイムジャパン 石村伶美, 太田恒平, 千葉工業大学 富井規雄
経路検索実績データを基に未来の突発的移動需要検出を試みた。
学習期間:2013年2月1日~3月17日(6週間)予測対象期間:2013年3月18日~4月14日(4週間)予測対象単位:1,762,880=駅数(1574)×日数(28)×時間帯数(20)×発着区分数(2)
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突発的移動需要の検出 ~検出結果~
23
分類 小分類 検出数 例
レジャー
コンサート 62 西武球場前、水道橋/後楽園(東京ドーム)…
スポーツ 17浮間舟渡/蓮根/京成佐倉(市民マラソン)、浦和美園(埼玉スタジアム2002)
その他イベント 12 国際展示場正門、横須賀中央(横須賀基地)
行楽地・施設 28 九段下(お花見)、高尾山口、東京ディズニーシー
業務・教育
オフィス街 36 日本大通り(神奈川県庁)、都庁前、霞ヶ関…
教育イベント 47 九段下(日本武道館)、日吉(慶応義塾大学)…
交通ダイヤ改正 15
和光市/新宿三丁目/北参道/元町・中華街(東横線/副都心線)
空港 2 羽田空港、羽田空港第1ビル
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%)
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突発的移動需要の検出 ~駅混雑注意報サービス~
24
1ヶ月先までの期間に急に混雑しそうな駅を見つけることができる一般向けサービスです。http://www.navitime.co.jp/pcn/forecast/station
来週末はB-1グランプリで豊川が大混雑!
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OD分析 ~成田 V.S. 羽田~
0-25%25-35%35-45%45-55%55-65%65-75%
75-100%
各エリアから成田・羽田への車経路検索のうちの成田検索シェア
y = -0.003x + 0.627
R² = 0.2967
0%
20%
40%
60%
80%
100%
-90分-60分-30分 0分 30分 60分 90分
各エリア内で最もアクセスが多い地点への所要時間を計算。
所要時間計算基準:・11/29 8:00着の渋滞考慮・高速道路優先
円の大きさは成田+羽田の検索数を表す。
競合交通・施設との比較分析が可能
10分短縮でシェア3%増←成田が近い 羽田が近い→
常磐・東北・北関東・関越・上信越道の
沿道でのシェアが高い。
圏央道開通で勢力図は大きく変わる?
各エリアから成田・羽田への車経路所要時間差と成田検索シェアの関係
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順位 発駅期間中の検索数
1池袋 105
2大宮 79
3新宿 72
4渋谷 65
5北千住 57
6横浜 45
7蒲田 44
8葛西 40
9上野 40
10中目黒 40
対象データ:一部公式サービスにおいて2013年5月13日~20日(8日間)に実行された検索実績
OD分析 ~終電検索 六本木発~
26
色 1日あたりの検索数
● 6<n
● 3<n≦6
● 1<n≦4
● 0.8<n≦1
六本木発終電検索回数:6,645回
終電検索のデータから、昨今話題の終夜・深夜バスの
潜在需要が分かります。
北方面への深夜バスの需要あり?
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交通のビッグデータ整理
27
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対象 データ単位
挙動 点列
断面 リンク
交差点 リンク数本
交通流 リンク列
OD トリップ
回遊 トリップチェーン
行動圏 面
時間と精度で整理するプローブデータ分析
28
国交省民間プローブの主な研究領域
常時測位(プローブパーソン)での主な研究領域
今回のご紹介
プローブデータを用いた分析の領域は今回のご紹介以外にもまだまだあります。
高精度
長時間
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道路 公共交通 シーン ナビゲーションサービス
その他インターネットサービス
行きたい
どこに
どうやって
行ってる
どうだった
まだまだある交通のビッグデータ
29
道路 公共交通 シーン ナビゲーションサービス
その他インターネットサービス
行きたい 広告・レコメンド 広告・レコメンドSNS・検索
どこに 施設検索 予約・観光情報SNS・検索
予約 どうやって 経路検索経路選択
予約
トラカンETC道路プローブ
ICカード/改札乗車人員運行状況
行ってる プローブ 常時測位SNS
どうだった 口コミ SNS
これまで主に移動実績データが研究対象となっていましたが、移動の各シーンにおいて蓄積されたビッグデータはまだまだたくさんあります。
これまでの主な研究対象
紹介
紹介
今後
今後
上流の意思決定のデータを分析結果を、大胆な交通施策に活かせないか
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今後の分析対象
30
施設検索データ
施設情報ページの閲覧状況を分析し、レコメンドしています。認知や回遊行動の分析に役立つ可能性があります。
経路選択データ
複数経路からの経路選択結果を蓄積・分析することで、経路選択モデルの推定が可能と考えられます。
通天閣を見ている人は
他に何を見ているか?
事前RPデータそのもの
プローブも合わせれば事後RPデータも取れる
施設情報ページ 乗換経路一覧 カーナビ経路一覧
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ビッグデータ活用のために
31
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ビッグデータの特質 ~3つの V ~
32
•例)プローブ:8GB/日, 経路検索:600万回/日
•情報が多い分扱いは大変
Volume: 量
•様々なプレーヤーから得られる
•特定の分析目的用ではない
•項目は様々, 誤差・偏りは当然ある
Variety: 種類
•基本的に常時取得される
Velocity: 頻度
うまく扱えば、多くのことが、広いエリアで、高頻度に、低コストに、正確にわかる
飛躍ゆえに課題も多い
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実務者から見た課題
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① IT技術の浸透
② 標準化による流通促進
③ 各手法の改善
技術者コミュニティの形成
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課題①IT技術の浸透
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交通の現場・事業者・行政
交通分析者・研究機関・コンサル
ビッグデータ関連のIT技術者・データ提供者・数値分析, システム提供者
何を言っているかわからない…
なぜ要件通りにデータを取れないの?
やりたいことができるデータなの?
データが大量すぎて扱えない…
Excelで見れないの?
ITの標準用語や図表で説明してるのに…
ログデータの限界を理解して…
何をしたいのかわからない…
色々分析するというから非集計なのに…
DB,XMLくらい使えてくれ…
データを減らしたら安くなる? 集約・抽出条件が増えると作業増…
交通
ビッグデータ
一般的なIT
間をつなげる人が少ない
交通業界全体のIT技術の底上げもしていきたい
共通領域にしたい
交通とITの両使いの技術者を増やしたい
固有分野の相互理解
データを作ったので使ってください 一つずつDL、Excelセル結合、ID無い…
実績を元に定型化してツールを整備
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課題②標準化による流通促進
•単体では不完全なデータは組み合わせによる補完が重要組み合わせるには標準化が重要
標準化の必要性
•決めて変換の仕組みを用意すれば良い。
(1)フォーマットの標準化
•特に公共交通時刻表と歩行者用道路NW。
•フォーマット以上に障壁となっている。
•データ自体を作るので高コスト。
•交通事業者・行政での管理や情報公開にも有用。
(2)マスタデータの標準化
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日時,緯度経度,名称等で推定
IDで結合•簡易化•精度向上•コスト低減
標準マスタがあると
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課題③各手法の改善
•ニーズを反映したデータ取得方法の改善。
•提供の低コスト化、迅速化。
•データ特性、加工仕様の明確化。
取得/提供
•データ特性に応じた分析手法の開発。
•キーワード:データ同化、OD表からの脱却、リアルタイム処理
•新たな取得方法、利用方法の提案。
分析
•データの「自主収集」と「調達」の合理的な選択。
•スケールメリットを活かした広範囲・高頻度調達。
•リアルタイムな知見の運用への反映。
•特に信号制御、公共交通。
•ユーザへの情報提供。
調達・利用
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技術者コミュニティの形成のために
•自ら異分野に発信
•土木計画以外のメンバーこそ入れる
•若手も入れる
•ハッカソンをやってみる?
異分野を含めた人材の多様性確保
•理論→仕様→実践→フィードバック を高速に回す
•「3ヶ年計画」は民間IT企業には気が遠くなる長さ
ITらしく高速イテレーション
•今はもう業務で実践してリアルな知見を得るフェーズ
•実践者、ファシリテーターを学術でも評価する
民間・個人のモチベーションを実践で活かす
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ジオメディアサミット、バスマップサミット、人と環境にやさしい交通をめざす全国大会、オープンデータ流通推進コンソーシアム、土木計画学研究発表会、交通工学研究会、建設コンサルタンツ協会、運輸と経済、行動モデル夏の学校2013 、J-Rail、情報処理学会誌
私の1年間の発表実績(確定の予定含む)
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お問い合わせ先
メールアドレス
[email protected](交通コンサルティング事業 宛)
[email protected](太田恒平 宛)
電話番号
03-3402-0712(法人営業部 宛)
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