人の流れ研究会ワンデーセミナー@東大生研「人の流れプロジェクトと最近の動向」
平成26年7月24日
東京大学生産技術研究所（工学系研究科社会基盤学専攻／空間情報科学研究センター兼務）

准教授・関本義秀
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簡単な自己紹介• 2002– 東京大学工学系研究科社会基盤工学専攻で博士（工学）• 2002-2007– 国土交通省国土技術政策総合研究所 情報基盤研究室研究官（任期付）• 2007-2012– 東京大学空間情報科学研究センター（CSIS）• 2013– 東京大学生産技術研究所（社会基盤学専攻&CSIS兼務）

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空間情報は動くものへ～「人の流れプロジェクト」

CSISでは2008年7月に，人の流れプロジェクト（http://pflow.csis.u-tokyo.ac.jp）を立ち上げ，人の行動データを処理し，人の流れに関するデータを提供．
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人の流れデータの変遷• PFLOW from PT (Person Trip Survey) data (2008～）• PFLOW from mobile GPS data (2011～）• PFLOW from mobile CDR data (2012～）

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「人の流れデータ」の開発

Walk
BicycleMotorcycle
Car
Light carPrivate car
Taxi
Shipping-car
Bus
Railway
Monorail5

パーソントリップデータの活用• 現在は各地域で行われているPT調査データを主に活用．
• 時空間位置が断片的だが偏りのない多数のサンプルが魅力．

東京都市圏PT調査アンケート票

東京都市圏交通計画協議会HPより

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断片的なデータからの時空間内挿技術の開発による「人の流れデータ」
Station(11:45)
Sub trip 2(Railway)

Home(11:42)

11:42 (Lat1,Lon1)
11:43 (Lat2,Lon2)
11:44 (Lat3,Lon3)
11:45 (Lat4,Lon4)
11:46 (Lat5,Lon5)
11:47 (Lat6,Lon6)
11:48 (Lat7,Lon7)
11:49 (Lat8,Lon8)
11:50 (Lat9,Lon9)
11:51 (Lat10,Lon10)
11:52 (Lat11,Lon11)
11:53 (Lat12,Lon12)
11:54 (Lat13,Lon13)

Sub trip 1(Walking)

Office(11:54)

Station(11:49)

Sub trip 3(Walking)Step1. 各トリップデータのジオコーディング(a)Railwaygeometry(Green line)

Railway rough route(Blue line)
Walkingrough route(Red line)Road
topology(Gray line)Road
geometry(Gray line)(c)

Step3. ネットワークの地理形状に基づく
1分間隔の時空間位置の内挿* Y. Sekimoto et al. “PFLOW: Reconstruction of people flow by
Railway
recycling large-scale fragmentary social survey data”, IEEE
topology(Green line) Pervasive Computing, Vol.10, No.4, pp.27-35, Oct.-Dec. 2011.
(b) 各トリップの経路探索
Step2.
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3D visualization

3D visualization with 1-km2 mesh8

人の流れデータのアーカイブ化（現在14都市圏述べ350万人分提供中！）

各交通計画協議会
申請
（※1）

or

国土交通大臣

承認

申請

承認

CSIS
共同研究
申請（※2）

承認

ユーザー※1 共同研究申請単位での申請の場合あり※2 産官学の公益に資する用途に限定して貸与
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社会インフラとしての可能性（PTデータ・プラットフォームの利用例：共同研究事例より）•「人の行動特性に応じた購買ポテンシャルの可視化とマーケティング活動への影響(No.197) 」（東大CSIS-i）•「商業集積に於けるロジットモデルを用いた個人選択行動に関する研究（No.312）」 （東大生産技術研究所）•「可搬型パーソナルモビリティによる都市交通体系の効率化に関する研究(No.204)」 （東大生産技術研究所）•「新型感染症伝播モデルに関する研究(No.216)」（東大生産技術研究所）•「動線解析プラットフォームを用いた仙台都市圏における旅客流動再現(No.223)」（中央大学）•「個人情報の匿名化とその2次利用について（情報大航海プロジェクト） (No.244)」（日本情報処理開発協会等）•「GISを用いた都内分娩施設のアクセス評価(No.246)」（東大医学系研究科）•「統合システム解析による空間詳細な排出・土地利用変化シナリオの開発(No.253)」（国立環境研究所）•「パーソントリップデータを用いた消費者吸引モデルの検討(No.256)」（合弁会社ファインアナリシス）•「GISによる時空間行動分析のための時空間データモデルの開発(No.258)」（首都大学東京）•「GISを用いた災害リスク調査(No.261)」（愛知工業大学）•「都市交通計画における統計情報の活用(No.267)」（立命館アジア太平洋大学）•「位置情報と移動時間を考慮した移動軌跡からのパターン検出(No.268)」（神戸大学）など

共同研究 約60件

文部科学省科学研究費 若手（A）「社会インフラとしての「人の流れ」データの効率的な再現技術の構築」, 2009-201110

例：新型感染症伝播モデルに関する研究

３日目
２７日目

４６日目

生産技術研究所記者発表（合原・鈴木研究室）資料より（2009）11JICA-PT data
City

Populatio Survey Sample
nyearsize(million)

Ratios of various modes ofmain transportation
Numberof trips(2wheeler/car/taxi/bus/rail)

Manila9.45

1996

231,889 471,035

2%/10%/25%/58%/4%

Kuala Lumpur
Damascus
Managua
Bucharest
Phnom Penh
Chengdu
Belem

1.39
3.08
1.20
2.15
1.15
3.09
1.78

1997
1998
1998
1998
2000
2000
2000

80,56038,49024,85467,50918,664
31,18824,04329%/44%/2%/23%/2%
4%/25%/15%/56%/0%
2%/25%/4%/69%/0%
0%/19%/0%/27%/54%
89%/11%*1/-/81%/10%/4%/4%/0%
15%/13%/2%/70%/0%

Jakarta

2.10

2000

Tripoli

0.33

Cairo

2001

218,460
81,69854,138143,31140,36970,19959,529423,237 1,083,28
0
3,608
7,615

35%/29%/17%/19%/0%

14.4

2001

136,070 268,360

2%/13%/46%/29%/10%

Ho Chi Minh
City
Hanoi
Nairobi

3.18

2002

27,412

71,89096%/2.4%*1/1.8%/-

7.16
4.04

2004
2004

63,716
20,980188,949
46,82889%/3.6%*1/6.7%/2%/29%*1/68%/1%

Lima

8.04

2004

115,728 270,384

2%/0%/42%/56%/0%

17.2%*2/13.7%/69.1%/- 12

要はかなり、データセット中心主義

14

もちろん、さらに日々の変動やリアルタイムな把握へ

15

16

観光流動比較による長期の復興状況

Legend生形研究員作成

17携帯データに行く必然

18日本でもいよいよ・・・「日々、膨大なデータが生まれている。GPSでとった移動情報、ネット取引の情報などは、付加価値の高いサービスを生み出しうるビジネスの宝の山。しかし、プライバシーか宝の山かという二項対立が続き、宝の山がうち捨てられてきた。これにもメスを入れる。」
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しかし、御存知のように・・・

位置情報も基本的には個人情報であり、安全に扱われる必要あり

http://ec.nikkeibp.co.jp/item/backno/NC0845.htmlより
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明るい兆し1. プライバシー保護に対する個人の期待に応える見直し
2. ビッグデータ時代におけるパーソナルデータ利活用に向けた見直し
3. グローバル化に対応する見直し

IT戦略本部パーソナルデータ検討会第5回資料より（平成25年12月10日）
http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/pd/dai5/siryou3-1.pdf

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2014.1.28. 東大CSIS-i公開
シンポ 内閣府講演資料より

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1/28東大CSIS-i公開シンポ「モバイルデータの社会的な有用性と期待～ビッグデータ時代の安全なデータ利用に向けて」
Ⅰ部：防災・都市・交通等、公共的な利用側からの期待感– 内閣府 中込様
– 国土交通省都市局 中村様– NHK報道局ディレクター 阿部様– 東北大学 桑原教授
– 総務省 総合通信基盤局 松井様

Ⅱ部：携帯事業者やセキュリティ関連の有識者側からの現在の取組や今後の展望– NTTドコモ 岡島様– KDDI 新居様– Agoop 柴山様– 国立情報学研究所 佐藤教授

Ⅲ部：今後、協調して解決すべき課題、規制を減らし競争すべき領域等の議論– コーディネータ： 関本– パネラー： 講演者

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24

国際的にも（Nature）• Understanding individual human mobilitypatterns (2008)• Predicting human activity (2010)• Understanding mobility in a social petri dish(2012)• Unraveling the origin of exponential law inintra-urban human mobility (2012)• Understanding Road Usage Patterns in• Urban Areas (2012)• A universal model for mobility and migrationpatterns (2013)• Approaching the Limit of Predictability in
Human Mobility (2013)• Diversity of individual mobility patterns andemergence of aggregated scaling laws (2013)25実用的な研究も増えつつHighwayの平均交通量

Arterial Road （街路）の平均交通量
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ダボス会議• Davos conference (in Jan. 2012)“Big Data, Big Impact: New Possibilities forInternational Development”より

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さらに幅広い課題解決に向けたデータチャレンジ28

（勝手に考える！）「人の流れプロジェクト」の今後

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1. 携帯電話による新興国向け
インフラライトな国土モニタリング基盤
Period2012/6/19～7/18# of user

6.85 million# of mobile
phone base 1,362 (1125 in DMA)
stationTarget data

People distribution based on mobile
phone base station in Dhaka（provided by GrameenPhone）

Anonymized individual timeand station ID when talkoccur

5.8 / 1day (The # of target# of averageis 4 million people whoselog
home can be extracted)

Sparse !!
30

31

2. クラウドソースで自ら安く観測データを集める（ダッカで歩道橋から1ヵ月定点観測：250$ )32

3. 観測データに頼り過ぎない、行動モデルによる推定補間（データ同化技術）観測地点
駅(約1400,赤点)、道路(約2000,青点)

データ同化の手法に応じた人の流動再現時の時間帯別誤差（首都圏の駅を対象にした仮想世界における平均誤差） 33

4. 行動生態の追及
平常時

震災時

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5. 人の流れ×●●＝社会課題の解決（を目指す）• アジア諸国でも社会課題の解決を通じPFLOWの利用を議論• Dhaka (Bangladesh: Aug.29- Sep.2)– 携帯電話にmobile payment機能搭載を提案• Bangkok (Thailand: Sep.1- Sep.5)– タクシープローブをバス事業にも導入提案• Yangon (Myanmar: Sep.3 - Sep.5)– プローブ情報を活用したリアルタイム災害情報提供• Kathmandu (Nepal: Sep.5- Sep.11)– 携帯基地局情報を利用した農業生産物の運送車両の効率化• Jakarta (Indonesia: Sep.10- Sep.13)– 人の流動を利用したデング熱情報の共有• Hanoi (Vietnum: Sep.10- Sep.15)– 人の流動を利用したオンデマンドバスの提案• Manila (Phillipine: Sep.21- Sep.24)– 携帯SMS報酬を利用した経路分散による交通渋滞削減提案
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アーバンデータチャレンジ（http://aigid.jp/?page_id=421）

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6. パブリックデータとしての人の流れデータ• 再現精度をもう少し上げる（リンク交通量レベルで）• 公表データのみを利用してDaily単位の年間データを作れるとよい（現実の観測ではなくシミュレーション）現在、公募もしてます！
（http://www.iis.u-tokyo.ac.jp/）

ありがとうございました！
今後ともよろしくお願いします！
sekimoto@iis.u-tokyo.ac.jp

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