Ⅱ．研究論文

新たな技術を活用した交通流動把握の取組〜センサーデータによる可視化技術の向上に向けて〜
Efforts to Acquire Traffic Flows Applying New Technology – For Improving Visualization by Sensor Data –絹田裕一 1

和泉範之 2 廣川和希 2

笹圭樹 3 菅原智子 4

By Yuichi KINUTA, Noriyuki IZUMI, Kazuki HIROKAWA, Keiju SASA, and Tomoko SUGAHARA●1 はじめに

データ、CCTV カメラ（監視 / 防犯カメラ等で用いられ近年、携帯電話やスマートフォン等の移動体端末や流動データを捕捉できる環境が整備されてきている（表交通系 IC カード等の人の移動履歴を取得できるビッグ－ 1）。また、近年の都市交通施策のニーズは、マクロる閉回路のカメラシステム）、全国あらゆる場所で人の表－ 1な範囲を対象とした長期的な対策から、短中期的なミビッグデータの概要

主な 位置 計測
データの移動 移動 個人
対象者 分析 情報 時間
元情報
手段 目的 属性
項目 単位 間隔
基地局 1 時間 一部
携帯電 携帯電話 各キャ OD性、
推定
話基地 が基地局 リアの 滞留 単位数
年齢
局デー と交信し 携帯電 人口 百 m ～可能－数kmタ
た履歴
話利用者
緯度 数分～ 一部 一部 性、年齢
G P S ス マ ー ト 特定の OD推定 推定 等把握可
データ フォン等の アプリ 滞在 経度可能 可能 能な場合GPSで 測 利用者 時間 単位あり
利用
位した緯度
経路
経度情報
W i - F i Wi-Fi機 能 各
OD
アクセス 数秒～ 一部
推定アクセス を使用して Wi-Fi 滞在 ポイント
可能
ポイント いる携帯電 サービ 時間 単位－－データ 話 がWi-Fi スの利 利用
アクセスポ 用者経路
イントと交信した履歴
交通系 改 札 等 で 鉄 道、 駅間 駅・数秒～ 鉄 道・性、年齢
IC カー ICカ ー ド バスの OD・ バス停
バス等推定可ドデー リーダーで 乗車時 バス
能な場合－
タ読み取った の I C 停間あり
ICカ ー ド カード OD
利用履歴 利用者
カメラ カメラで 特定地 地点 特定 数秒～ 歩行者
性、年齢の画像 撮影した 点を通 交通量 地点
等推定可
－
検出
画像
過した
能な場合
人全てあり

（出典：総合都市交通体系調査におけるビッグデータ活用の手引き（国土交通省）を加工）

図－ 1

短中期的・ミクロな交通施策- 駅周辺地区における回遊の把握- 道路空間の再配分- 交通安全対策- 結節点整備- 歩行者・自転車環境の充実▲

長期的・マクロな交通施策- 幹線道路ネットワークの検討- 鉄道ネットワークの検討

表－ 2

スマート・プランニングにおける評価指標（例）

移動の利便性健康まちづくり

評価指標
来訪者数
滞在時間
立ち寄り箇所数
移動時間歩数
歩行時間単位人分
箇所分歩分4 交通・社会経済部門

特性を把握した上で、施設配置や歩行空間等のミクロな都市交通施策を検討する手法をスマート・プランニン
グと呼び、この計画手法のもとでは、個人単位の行動データとして、スマートフォンや GPS ロガ－を用いて被験者等から取得した GPS データや、表－ 1 に示す各種のビッグデータの活用が期待されている。
表－ 2 は、スマート・プランニング実践の手引き【第二版】（平成 30 年 9 月

国土交通省）で示されているス

マート・プランニングにおける評価の視点、評価指標の一例を示したものである。表－ 1 に示したビッグデー
タのうち、表－ 2 に示す解像度で人の流動を把握できるデータは、「GPS データ」、「Wi-Fi アクセスポイントデータ」である。これらのデータのうち、「GPS デー
タ」は、各評価指標の算定に十分な位置情報を得られる一方で、一般性を有すると判断される水準のサンプル数の確保や GPS の位置情報精度、立体的な都市構造への対応が課題とされている。一方で、「Wi-Fi アクセスポイントデータ」は、各個人が保有するスマートフォン等の移動端末が発信するプローブリクエストを捕捉するものであることから、直感的には非常に多くのサンきたデータを用いて、各評価指標値の算定の可否やその精度については、これまであまり多くの検証がなされてはおらず、評価は定まっていない。
本稿では、岐阜県高山市において取得した Wi-Fi パ
ケットセンサーのデータを用いて、表－ 2 に示した指（出典：スマート・プランニング実践の手引き（国土交通省））
1 交通・社会経済部門

個人単位の行動データをもとに、人の属性毎の行動プルのデータが得られると推察できる一方で、取得で都市交通施策のニーズ（出典：スマート・プランニングとは（国土交通省）を加工）評価の視点賑わいクロな施策にまで拡大している（図－ 1）。

担当部門長兼グループマネージャー
情報員

標のうち、
「来訪者数」、「滞在時間」、「立ち寄り箇所2 交通・社会経済部門



研究員

3 都市地域・環境部門（東北事務所）

研究員

IBS Annual Report 研究活動報告 202129

Ⅱ．研究論文数」、「移動時間」を試算し、スマート・プランニングにおける Wi-Fi パケットセンサーの適用性について検証する。

2●

使用するデータ

本稿では、2019 年 5 月の連休および 2016 年 10 月に岐阜県高山市の中心市街地部において取得した Wi-Fiパケットセンサーのデータを用いて検討を行う。図－2 にデータ取得に用いた Wi-Fi パケットセンサーを示す。スマートフォン等の Wi-Fi 対応のモバイル端末が、

図－ 3

Wi-Fi パケットセンサー設置箇所（2019 年 5 月）

周辺にあるアクセスポイントを探すために発信するプ
ローブリクエストを検知し、プローブリクエストに含Wi-Fi パケットセンサーのデータは、表－ 3 に示す通まれる MAC アドレス（ネットワーク機器に一意に付与り、「ID（匿名化済み MAC アドレス）」、「時刻」、「受信される番号）と受信時刻、電波強度を記録する。機器内センサ」で構成されており、人の移動は、受信時刻と受で MAC アドレスに匿名処理（ハッシュ化）を行った上信センサの位置として表現される。したがって、あるで、クラウドサーバにデータをアップリンクしている。

位置（施設）に設置された受信センサに初めて受信され取得データの概要を表 － 3 に示す。人の流動を把握た時刻を到着時刻、最後に受信された時刻を出発時刻するためには、「時間」、「場所」、「ID（個人の特定）」とする。の 3 つの情報が必要となる。Wi-Fi パケットセンサーのデータでは、「場所」は捕捉されたセンサーの位置で代替する。また、「ID（個人の特定）」は、モバイル端末の MAC アドレスを匿名処理し ID 化したものであり、厳密には、ユニーク ID 数は、人数ではなくモバイル端末の台数であることに留意する必要があるが、本稿では、ユニーク ID 数を人数と定義する。

図－ 43
●

人の流動の把握方法

スマート・プランニングにおける評価指標の試算（1）来訪者数
図－ 2

Wi-Fi パケットセンサー

表－ 3

取得データの概要

データ取得期間 2019 . 5 . 1 ～ 5 . 12、2016 . 10 . 29 ～ 11 . 330

設置台数

23 台（2019 年 5 月）
、13 箇所（2016 年 10 月）

設置箇所

岐阜県高山市中心市街地（図－ 3）

取得データ

匿名化済み MAC アドレス
通信日時
電波強度受信センサ

IBS Annual Report 研究活動報告 2021

来訪者数を、対象エリアに出現したユニーク ID 数と定 義 し、2019 年 5 月 1 日（ 祝 ）～ 5 月 12 日（ 日 ）までの来訪者数を図－ 5 に示す。GW 連休中の平均来訪者数は、約 8 . 7 万人であり、通常の週末の 1 . 9 倍、平日の 2 . 4 倍であることが確認できる。図－ 6 は上記期間を GW、平日、休日に分類した上で、時間帯別平均来訪者数を示したものである。GW 及び平日、休日のⅡ．研究論文

図－ 5

図－ 6

日別来訪者数図－ 7

高山市街地への来訪者の判定方法

時間帯別来訪者数

いずれにおいても 13 時台に最も多くの人出があり、GW 期間中には約 1 . 2 万人が Wi-Fi パケットセンサーによって捕捉されている。

図－ 8

交通手段別平均滞在時間

買い物客の駐車も多く、最も回転率の高い弥生橋駐車場の利用者の滞在時間が他の時間貸し駐車場の利用者（2）滞在時間
高山市中心市街地内での滞在時間を把握するためにに比べ滞在時間が短いことも確認できる。

は、市街地中心部への到着時刻と帰宅時の出発時刻を特定する必要がある。本稿では、鉄道駅や駐車場に（3）立ち寄り箇所数

Wi-Fi パケットセンサーを設置し、各個人の一連のデー

高山市街地部の観光地の主要エリアは、上町地区、タのうち、最初と最後が鉄道駅で捕捉されているデー

下町地区、宮川朝市地区に分けられる。これらの地区

タや、同一の駐車場であるデータを分析対象として抽に設置したセンサーで捕捉することで各地区への立ち出する（図－ 7）。

寄りを把握することができる。図－ 9 は、（2）で抽出

図－ 8 は、最初と最後の補足地点が鉄道駅は駐車場

した鉄道か駐車場の利用者を対象に、施設別に立ち寄である人について、駅や駐車場別の平均滞在時間を示り者数を示したものである。上町地区の中でも人通りしたものである。の多い通り沿いに設置したセンサーでは、約 1 , 000 人

滞在時間が最も長いのが、鉄道での来訪者であり、の立ち寄りを観測した。これに対し、宮川朝市地区や平均滞在時間が 4 時間強であることが確認できる。ま

下町地区は、上町地区に比べ半数以下の立ち寄り者数

た、5 月 1 日の改元記念日のイベントに合わせて開設さに留まっている。また、下町地区の中でも奥まったエれた匠が丘駐車場は、無料開放されていることから、リアにまで足を運ぶのは約 100 人と上町地区の訪問者

他の時間貸し駐車場よりも滞在時間が長く、鉄道でのの約 1 割であることも確認できる。高山市街地部にお来訪者と同様に 4 時間以上の滞在が確認されている。

いて最も観光客で混雑するのが上町地区であることか

時間貸し駐車場の中では、朝市の開催箇所に隣接し、ら、概ね現実を反映した結果となっている。

IBS Annual Report 研究活動報告 202131

Ⅱ．研究論文図－ 10 は、各個人に着目し、高山市街地部への滞在の状態を示す情報は存在しないため、センサー外の箇中に訪問する施設数を示したものである。ここでの「訪所に立ち寄っている場合には、非常に長い所要時間が問」とは、Wi-Fi パケットセンサーで捕捉されること計測されることになる。

であることから、市街地部を回遊する際に同一のセン

図－ 11 は、鉄道や駐車場利用者が、最初に上町地サーで繰り返し捕捉される場合には、複数回の「訪問」区や下町地区、宮川朝市地区で捕捉されるまでの時間として検出される。
（同一のセンサーで連続して捕捉さを移動時間として示したものである。鉄道利用者や匠れている限りは、「滞在」と判定されるが、途中に異なが丘駐車場利用者が、上町地区等の観光エリアで捕捉るセンサーでの捕捉が含まれる場合には複数回の「訪されるまでの時間が長い傾向にあるが、高山駅から上問」と判定される。
）

町、下町などの観光エリアまで距離が離れていること

鉄道、もしくは駐車場利用者の訪問箇所数は平均 4.2

から、鉄道利用者は駅前観光案内所等での情報収集や箇所であり、分析対象者の約3 割が 2 箇所～ 4 箇所程度

観光エリアへの経路の途中での立ち寄り等によるものの箇所に立ち寄っていることが確認できる。また、訪問と推察される。また、匠が丘駐車場は郊外の無料臨時箇所の組み合わせに着目すると、上町地区のみに立ち寄駐車場であり、市街地部へはシャトルバスでのアクセる人が分析対象者の半数程度を占めている。古い町並みスとなることから、シャトルバスの待ち時間や所要時が残る下町地区ではあるが、上町地区への訪問の前後に間が大きな割合を占めている。また、最も移動時間の下町地区に立ち寄る人は限定的であり、回遊性の向上が短い弥生橋駐車場、不動橋駐車場、空町駐車場は、観課題となっていることも確認できる。

光エリアに隣接しており、現地の感覚的に妥当な結果が得られていると考えられる。

図－ 9

センサー設置箇所別立ち寄り者数
図－ 114●

鉄道・駐車場利用者別の移動時間

おわりに

本稿では、Wi-Fi パケットセンサーを用いて、観光都市である岐阜県高山市街地における人の流動の可視化を行った。流動の可視化にあたり、個人単位の行動データの活用が期待されているスマート・プランニン
グへの適用性の観点から、同手法のインプットデータ
図－ 10

訪問箇所数別立ち寄り者数や評価指標となる項目について試算し、適用性を示した。Wi-Fi パケットセンサーのデータは、多くのサンプ（4）移動時間32ルが取得できる一方で、サンプル抽出率を明確にする

Wi-Fi パケットセンサーデータにおいては、移動時間ことが困難なデータでもある。今後、交通量の観測地は、異なるセンサーで捕捉された場合の捕捉時刻の差等との比較検証を行い、拡大係数の算定方法の確立等として表現される。また、2 つのセンサー間の移動中が求められている。

IBS Annual Report 研究活動報告 2021