お知らせ
背景
現在日本では、様々な交通分野の課題を解決するため、「MaaS（Mobility as a Service）」の活用が注目されています。
MaaSはユーザーの移動を便利にするだけでなく、「ユーザー」「交通事業者」「目的」の3つをデータで繋ぐことで、都市・エリアにおける交通の不最適を可視化し、解消に導くとともに、モビリティデータを活用した新たなビジネス創造への期待が高まっています。
MaaS Tech Japanは、さまざまなモビリティデータを活用したMaaSの社会実装による交通DXの実現に向け、多様な形式・フォーマットで保有されているモビリティデータを連携させ、分析・予測を可能とする移動情報統合データ基盤（MaaSデータ基盤）「TraISARE」の開発を進めており、そのユースケースの一つとして、混雑情報ダッシュボード「PeopleFlow by MaaS Tech Japan」（本ダッシュボード）を公開いたします。
目的
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的感染拡大を受け、移動に関する情報の重要度が増しています。その中でも「密」を回避した移動ニーズの高まりを受け、混雑を避けるための参考情報として、駅周辺の混雑予測情報を公開いたします。
PeopleFlowでできること
PeopleFlowを使って人々の移動の様子や駅ごとの特徴を読み取ったnote記事を掲載しています。ぜひ御覧ください
1.平常時の混雑予測情報の提供（将来の混雜予測情報の提供）
公共交通機関を利用する場合、混雜を避けたいと思っても、事前に将来の混雑情報を把握することが難しい状況にあります。
そこで、PeopleFlowは、期間中の任意の時間の、鉄道駅周辺エリアや混雑多発エリアの「混雜予測情報」を提供します。
2.遅延時の混雜参考情報の提供（過去の類似日の混雑情報の提供）
公共交通機関で遅延が発生した場合、遅延によって突発的な駅やエリアの混雜が発生することが多くあります。
そこでPeopleFlowは、現在の鉄道の運行状況（遅延情報）ともっとも類似した過去の日時の混雑情報を参考情報として提供します。
特徴
一般的な混雑情報は「滞在量」に着目し、どの場所が混んでいるか（密になり得るか）を、本ダッシュボードは、「滞在量」に加え、「どこから流入が発生しているか」を加味することで、混雑の要因推定と流入属性の判断を行っています。
加えて、現在の列車位置（遅延）情報をリアルタイムで取り込み、その列車位置（遅延）情報をキーとして過去対象期間における最も類似した遅延状態が発生した日時を算出します。該当日時における駅周辺における過去その状態における混雑・流入状態を提供することで、現在の混雑状況の参考にお役立ていただけます。
技術的な特長は以下の3点です。
・モビリティデータの「マルチモーダル統合」
本サービスでは、複数の交通事業者の在線情報、および人流データの、複数のモビリティデータを組み合わせて利用しています
・モビリティデータの「リアルタイム活用」
本サービスでは、リアルタイムデータである鉄道の在線情報を利用し、過去の在線情報との類似判定処理をその場で瞬時に行っています
・モビリティデータの「解析の高度化」
本サービスでは、過去の混雜情報、在線情報の蓄積データに対して本基盤の統計処理機能、機械学習機能を適用することで、精度高い予測データの獲得および類似度判定を可能としています
機能説明
0.画面の見方
PeopleFlowはの主要な機能は以下の通りです。
1.エリア・日時の選択
- 「データ絞込」より駅と日付を指定することでデータの絞込みができます
- 日付の選択範囲は2020/01/01から2021/05/31迄です
- 2020-01-01から2021-01-31: 実績値
- 2021-02-01から2021-05-31: 予測値
2.人の動きの確認
- 選択したエリアの混雜・流入情報を地図上で表示します
- 中心のヘキサゴン（六角形）に向けて、どこから人が移動してきたかを表示します
- 滞在人数を色の濃淡で表しています。
- 滞在人数が多いほど、ヘキサゴンの色が濃くなります
- ヘキサゴンにマウスオーバーすると滞在人数を確認することができます
- ヘキサゴンの大きさは直径348mです
3.混雑度の確認
- 選択駅周辺の混雑平均と前日比を表示します
- 混雑平均とは、24時間の混雑度を5段階(Lv1~Lv5)で表したものです
- 選択駅周辺の時間別混雑度を表示します
- 時間別混雑度とは、1日の滞在人数を1時間ごとに表したものです
4.時系列推移の確認（タイムスライダー）
- 人の動きを時間推移とともにアニメーションで確認することができます
5.SNS投稿
- TwitterとFacebookにPeopleFlowについて投稿することができます
利用規約
制約事項
- 本システムは株式会社ゼンリンデータコム様より提供される混雑統計を元に、独自の変換処理を加えた可視化を行っています
- 15分毎の滞在量並びに流入量を示します
- 最大29分59秒間に移動が行われたもののカウントとなります
- 元データのデータ収集方法は、全ての移動をカウントしています
- 航空機や船舶などの移動もサンプリングされるため、日常の移動とは異なる移動が表示される場合があります
- データの範囲は2020/01/01から2021/05/31迄となります
- 2020-01-01から2021-01-31: 実績値（15分間隔）
- 2021-02-01から2021-05-31: 予測値（1時間間隔）
- 過去状態推定のために、公共交通オープンデータ協議会様が第4回東京公共交通オープンデータチャレンジ向けに提供する列車ロケーション情報を使用しています
推奨環境
PC
- OS
- ブラウザ
- Chrome最新バージョン
- Edge最新バージョン
- Safari最新バージョン
iPad
使用データ
混雑統計®️について
「混雑統計®️」データは、NTTドコモが提供するアプリケーション(※)の利用者より、許諾を得た上で送信される携帯電話の位置 情報を、NTTドコモが総体的かつ統計的に加工を行ったデータ。位置情報は最短5分毎に測位されるGPSデータ(緯度経度 情報)であり、個人を特定する情報は含まれない。
※ドコモ地図ナビサービス(地図アプリ・ご当地ガイド)等の一部のアプリ
公共交通オープンデータ協議会 東京公共交通オープンデータチャレンジ提供データについて
本アプリケーション等が利用する公共交通データは、東京公共交通オープンデータチャレンジにおいて提供されるものです。公共交通事業者により提供されたデータを元にしていますが、必ずしも正確・完全なものとは限りません。本アプリケーションの表示内容について、公共交通事業者への直接の問合せは行わないでください。本アプリケーションに関するお問い合わせは以下にお願いします。
お問い合わせ
Cookieポリシー
Cookie（クッキー）の利用について
PeopleFlowで利用状況を分析するため、Cookie（クッキー）を利用しています。
PeopleFlowにアクセスすると、利用者された方の訪問や活動に関する情報がCookieの保存されます。Cookieとは、コンピュータまたは他のデバイスに保存している文字及び数字で組み合わせた小さなファイルです。PeopleFlowを閲覧し続けることにより、本ポリシーに従って当社がクッキーを利用することに、お客様が同意することとします。
以下のツールを使用します。
PeopleFlowが利用するいくつかのCookieは、上記の第三者によって提供されています。 第三者の運営サービスは、指定された情報に加えてお客様の閲覧習慣をトラッキングするために、当社に連絡なく利用される場合があります。 詳細については、記載しているサービスのプライバシーポリシーまたはCookieポリシーを参照してください。
