Seminarセミナー

モバイル・ビッグデータを活用した
新たな交通情報に関する調査報告
平成29年2月1日

運輸総合研究所

主催：一般財団法人運輸総合研究所■趣旨

ル・ビッグデータとは，数千万台に及ぶで3カ年の成果の報告を行う．背景とし個人 所有のモバイル（ 携 帯，スマートて，インフラ輸出がこれから日本の成長

これまでアジアやASEAN諸国に対しフォン）と500mから数キロ単位で設置

産業の最たるものの1つになることが期てのインフラ輸出は，陸上，航空，海運，された 基 地 局が 1時間 毎に交信 する

待されている．しかし，プロジェクト形成

港湾などの様々な分野で行われてきまし際に得られる百万ギガレベルの莫大なや，実際のFS，また最近は建設だけではた．その一方で，これらの国々では統計データです．本セミナーでは，当研究所

なく，オペレーションとの一体化が必須が不足していることに起因する需給のミでこれまでモバイル・ビッグデータにつになっており，モニタリングが非常に重スマッチ，すなわち適切なインフラ整備

いて得てきた知見や，他に様々な形で得要なコンポーネントになっている．この点がなされていないことが散見されます．

られるビッグデータを活用して交通統計をどうするかが問われているものの，従適切なインフラ整備計画の基礎となるの構築に資する最先端の技術情報や取来のJICAの調査等では，時間がかかる

統計の整備は極めて重要ですが，これり組み，およびこれからの交通情報の展という現実がある．

らの国々では統計情報が不十分である

望について，当分野の専門家よりご発表という問題があります．アジア，ASEAN

いただくものです．

我が国は素晴らしいことに統計が充実しているものの，1年から数年に1回程度の実施で，調査してから公表まで時間

諸国において，いかに迅速かつ精度の高い交通統計を構築できるかは，適切

1――基調講演がかかること，日々のきめ細かいオペなインフラ整備を促し，これらの国々の

現状の交通統計を変革するモバイル・ビッグ

レーションにはなかなか使えないといっ発展のために解決しなくてはならない喫データの活用た問題点があり，またコストも高い．一方

緊の課題であると考えられます．
そこで当研究所では，アジア・ASEAN
諸国において，交通インフラの輸出支援

石田東生

で，モバイル・ビッグデータでは，24時間（筑波大学大学院システム情報系社会工学域教授）（「モバイル・ビッグデータによる交通情報革命に関する調査」検討委員会委員長）

365日データ取得が可能であり，全国同じような精度で取得できる．携帯を使ったプローブパーソンという調査方法も存に資する「モバイル・ビッグデータ」の活用による新たな交通統計の整備を目指「現状の交通統計を変革するモバイ

在するが，情報提供者に特別の負担をして検討を進めてまいりました．モバイ

ル・ビッグデータの活用」というタイトル

お願いすることなく，データが取得可能

モバイル・ビッグデータを活用した新たな交通情報に関する調査報告
プログラム
開会挨拶：春成 誠 一般財団法人運輸総合研究所理事長
基調講演：「現状の交通統計を変革するモバイル・ビッグデータの活用」
石田東生 筑波大学大学院システム情報系社会工学域教授「モバイル・ビッグデータによる交通情報革命に関する調査」
検討委員会委員長
特別講演：「Yahoo! JAPAN ビッグデータレポート」
安宅和人 ヤフー株式会社チーフストラテジーオフィサー（CSO）
技術報告：（1）「モバイル空間統計でみる訪日外国人の動向と人口流動統計」
池田大造 株式会社NTTドコモ先進技術研究所主幹研究員
鈴木俊博 株式会社ドコモ・インサイトマーケティング
エリアマーケティング部技術統括（2）「ASEANにおけるモバイル・ビッグデータの展開」
小西一也 株式会社NTTデータ技術開発本部エボリューショナルITセンタ
シニアエキスパート

200

運輸政策研究 Vol.20 2018

である．特に途上国では携帯電話の普及率が高く，これを利用することが極めて重要である．

3カ年調査の目的として，我が国の既存

石田東生

セミナー

Seminarの交通統計補完に資するモバイル・ビッ

グデータでどの程度まで肉薄できるかとがりつつある．これも3年間の大きな成

グデータの応用を行う．現在の大規模交いうことで，理論的には同じような性質果と考えている．

通調査を補完するだけでなく，モバイルを持っているが，完全にモバイルで既存

また，ビッグデータについて報告した統計が持っている特性を十分に活用での調査の代替をするのは難しいというが，ボリュームについては本報告での内きるユースケースを見極めることである．

のが結論である．モバイルは持っている

容は十分対応されているものの，ビッグ

その上で，我が国で実証されたスキルやだけでデータが収集できるが，逆に言う

データの3つのV，残りの2番目のVはバラノウハウを，東南アジアに持っていくためと，その人がどういう意図で，どういう目

エティーであり，もう一つはベロシティでにもその実証が必要だということである．

的で移動しているかは端末に入力されある．本当に位置情報だけというよりは，

続いて，モバイル・ビッグデータは，どないため，目的がわからない．また，移もう少し色々なデータが取れる機能を

この基地局の範囲内に携帯電話が何台

動速度は把握できるが，航空や鉄道な持っているので，既存の紙統計ベースの存在するかという情報をログしたもので

どの交通手段の間で圧倒的な所要時間

大規模交通統計に比べると，利用に至るある．特徴は，1時間ごとの人口分布を差がない限り利用交通手段の区別がつまでの速度が大幅に上がったものの，も24時間365日把握でき，いつでもどこできにくいなどといった点が挙げられるもう少し多様性も深度化する必要がある．

も可能であるという点である．それに加のの，補完であれば可能であるというの

これはユーザー，すなわち交通政策担当

え，モバイルを契約している人の属性，が3年間の調査の結果である．

者や，交通計画担当者，地方自治の担当

具体的には性別，年齢，居住地がわか

全国純流動調査のニーズとしては，5者から提供して頂いているところに強くる．これは外国人も含めて把握すること

年に1度，30年近く実施しているため，トこういうニーズとマーケットがあるというが可能であり，マーケット，セグメント別

レンドや傾向がわかるといったことや，ことを逆に申し上げなければ，なかなかに分析できる．さらに，人口流動統計を

詳細性，交通手段，目的など，様々なも足が進まないと思っており，このような部

ドコモが作成し，交通の分野で昔からのが判明する．しかし，調査期間が5年分がうまく行けばインフラ輸出に本当に用いられているOD表に肉薄できるのでと長く，5年に1度しかわからないという

確実につながっていくという思いである．

はないかという検討も行った．エリアの問題がある．このデータそのものをイン

精度は500m×500mからであり，端末のフラ整備の評価や，プロジェクト評価に2――特別講演数が多ければ多いほど精度が向上し，利用するという意味では，背景が違ってYahoo! JAPAN ビッグデータレポート

粒度が小さくなる．対象年齢層は契約しくるため，現代的な目的に多少そぐわなている15歳から79歳，居住地においても大字までは判別可能である．

い面があると考えている．

安宅和人（ヤフー株式会社チーフストラテジーオフィサー（CSO））

最後に，アジア・ASEAN地域の展開に様々な想定される場面・シーンがある

向けた取り組みということで，ASEANの弊社で実施したビッグデータレポート

が，本日は都市内交通の移動実態分析，

交通次官級交通大臣の会合が2015年にについて報告する．なお，発表者につい

LCCの導入効果，北陸新幹線の効果，箱鹿児島，2016年にはシンガポールと秋田て簡単に自己紹介すると，人工知能系

根山の大涌谷の噴火による観光流動ので行われ，鹿児島では発表者が報告をのことについては，幅広く国をサポートし影響について報告した（編集注：具体的行い，シンガポールでは広島大学の藤原ている．人工知能産業化ロードマップタ

な分析内容の詳細報告は運輸総合研

先生にご報告いただいた．その際，質問

スクフォースの副主査や，経産省の産業究所HPにて別途公表中のPPTを参照さが殺到し，東南アジアの方々，交通関係

構造審議会等を担当している．加えて人れたい）．

部局の政府高官の方々に，非常に熱心

材系など，文部科学省とも相当長い期間

また，既存の調査について人口流動に，かつ関心を持って聞いていただいた．

にわたって携わっている．

統計を使って置き換えることができない

これを受けて，ベトナムにおいて調査か検討した．全国幹線旅客純流動調査を実施した．ハノイやホーチミン市ではという大規模な調査を国において5年に人の流れがなかなか把握できず，統計

1度やっている．質問紙調査を中心にしがない．このような場所でモバイルをた，かなり詳細なことがわかる調査であ使ったデータが取得できるというのは非り，現在，全国レベルの旅客流動を知る

常に有意義である．大手通信事業者とのためには，これが唯一と呼べるほどの手

コミュニケーションも取ることができ，国段である．それに対して，モバイル・ビッ

交省やJICAも含めた協力体制ができ上

セミナー

安宅和人

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201

Seminar

ビッグデータレポートは2012年末に開いうことを示している．

いる．
「 楽しい」であれば，朝3時，4時な始した．ビッグデータに関する関心は非同じように，景気をテーマに調査した．

どである．そして，「暇」というのは驚くべ

常に高まっていて，多くの問い合わせが景気は社会の関心事であるが，国からきことに，昼ごはんの前後でピークが出来るのだが，当時の社会は機械学習やの発表は一，二カ月経過してから過去のる．この人たちは仕事をしているのか，

AIに対する関心が全く無に等しかった

ことについてである．しかし，景気は今学校へ行っているのか，という疑念は湧ため説明ができないと言っても，理解し現在のことを知りたいのが社会の関心

くけれども，日本人はマクロ的に見たらていただけなかった．そこで，ネットの話である．例えば検索ワードの種類は，年豚に近かったという驚くべきこともこのよ

題と世の中というのがどの程度つながっ間で約100億弱ある．先ほどの石田先生

うに見えるということである．

ているかということを示すような，データの講演にあった3Vのうちのバラエティー

健康なども対象にしており，国による知能のおもしろさとパワーをお伝えするが100億近くあるということである．そのインフルエンザの患者数が発表されるのことが，日本で最大級のデータを持ってうち，毎日相当量検索されるものが60万は，残念ながらピークが生じてから10日いる会社としての義務なのではないかとほどあり，これを全量，国の内閣府が出ほど遅いのが現状である．それでは遅いうことで始めた．

している景気指標と相関をとると，200

い．今，流行しているか否かが関心事と最初はその時の衆院選で，ソーシャル

個ほど 非常に相関の高いものが見ついうことで，1週間以上前にデータを出すの投稿量と，各党の得票数を見たところかった．それをベースにモデルを組んだということを取り組んでいる．2014年の非常に高い相関があり，検索で見ても非ところ，1％もずれない形で合致した．国

事例を見ると，このように患者数が急増

常に高い相関があった．なおかつ，非常が発表する景気は月次でしか見ることしている時期があった．我々の予測値とに注目度が高い方々というのは，基本的ができないが，我々は幾らでも刻むこと

国の発表時期を比較すると，我々の予測には大勝しているか，ボーダーより上でが出来るので週次で算出すると，年末やがずっと早く，国が後追いをしているのあった．そして，真ん中ぐらいの方々は当ゴールデンウィーク，お盆など，人々が仕がわかる．昨年は，初めは秋田と和歌山落上におり，そこから下の人は，基本的事をしないときに上がるという我々の景で始まり，パンデミックという感じで増加には劣勢，負けている人が大多数，とい気観と正しい合致感のあるものが見えし，その後落ち着いていった．これもある

うことが見えていた．東京都でも地方でてきた．これもまた大きな注目を浴びた．

種のワードと患者数の相関が0.99というこの延長で，今の社会の気分も可視非常に高い相関があるため，それらを使さらに驚いたのは，当選している人と化できるのではないかと考えた．なぜなうとわかる．そのワードを発見するという落選している人で一緒に調べられている

ら，モバイルは，今や財布より大事なも作業が必要なものの，発見できた際には言葉が全く異なり，当選している人は「街のである．モバイルが手から離れて気づ

このようなこともリアルに可視化できる．

頭演説」や「選挙区」のような真面目なかない人はほとんどいない．なので，調この応用で，電車の年間利用回数と，言葉であり，落選している人は，「 ポス

べてみると，やはり時間帯ごとに一緒に

マイカー通勤・通学率という意味で日本

ター」や「結婚」「動画」「画像」など，かな

ツイートされている言葉が全く違う．12

をプロットしたところ，実は二極化しており下世話なことに関心があるということ時であれば，「おなかすいた」であったり，り，東京だけが異常値を示している．東が見えてきた．同時に調べられている4時ぐらいであれば，「できた」など，時間

京だけが1人あたり年間850回も電車にワードを見ただけで当落が見えるという帯を示す．興味深いのは「もうだめ」など乗っており，他の県であれば10回か20回ことで，とても注目を浴びた．

は，朝2時，3時，4時など，「 痛い」などは

しか電車に乗らないということで，東京2つモデルを作成し予測をしたところ，7時，8時などである．しかし，「腰が痛い」

以外はほとんど車社会である．首都圏のある予測に到達した．結果としては，比のは朝だけで，「 足が痛い」のは5時で，ほかの場所でも100回から200回程度し例区は政党に支持されない人が当選し「頭が痛い」のは4時となっている．上司

か乗らないので，明らかにこの国は東京

た岩手や沖縄は例外的に外したものの，にたたかれて頭が痛くなるなど，非常にと他の地域でできているということが見ほぼ当たった．96％当たり，どのメディア

おもしろい言葉がリアルタイムなデータ

える．検索量からも東京は異常であり，よりも当たったため，少し話題になり驚を使っていると見えてきている．

自動車に対する関心は東京だけ全くな

いた次第である．すると，『月刊選挙』と「緊張」は朝9時だが，「臭い」は8時ない．ちなみに，タクシーに対する関心はいう，選挙管理委員会連合の超専門誌どで突出している．これは明らかに，バ異常に高いなどの特徴がわかった．

にも登場して驚いた．未来といえどもパ

スや電車の中で臭うわけで，利用者がそさらに高度ログ解 析などを行うと，ターンが見えれば予測が可能であるとの気分でツイートしている人が出てきて様々なことがわかる．実はこのような活見てみても同様の傾向であった．

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運輸政策研究 Vol.20 2018

セミナー

Seminar動ログデータをよく見ると，歩いている

ば，これまで見えないパターンも可視化

らやりたい．ただそれは本気でやりたか，走っているかなど，人々がその日何でき，リアルタイム可視化より巨大な価い．本気というより，あくまで営利体なをやっているかわかる．これを見ている

値が生み出し得るということが，これまので，できる範囲ではあるが，サポーと，シンクしている人と，シンクしていなでの検討から見えているところである．

トするからには，できるだけしたいとい人とがいる．これを一緒に行動してい基本的には情報というのは収集し，処るのではないかということで，計算をす

理をし，出力するというような構造である．

ると，実は皆さんの活動ログデータだけ

これはデータの世界でも変わらない．
つま3――技術報告

で人間関係が見える．皆さんはIDデータ

り，一番大事なことは，どのようなアウト（1）モバイル空間統計でみる訪日外国人のをとらなければ，見えないと思っている

プットにつなげるかということを強く意識ことも結構あるかもしれないが，そんなすることである．それをやれば，かなりの池田大造

ことはできるということ，データのおもし（株式会社NTTドコモ先進技術研究所主幹研究員）

ことはなく，色々なことが見えてくる．

いう思いである．

動向と人口流動統計

ろさがお伝えできればということである．

鈴木俊博

を持って深度化することである．そうすれ

質問：今，ご紹介いただいたことは非常ば，見えないはずのものも見えてくる．目に有用だと思うが，一方でそれをビジ（株式会社ドコモ・インサイトマーケティング
エリアマーケティング部技術統括）

的なしに何か転がして，見えてくることはネスでやられているか，公共のために

鈴木：モバイル空間統計は，ドコモの携ない．意外なログデータは様々な価値提本当に活用しようというマインドがあ帯電話7,000万台をもとに，実際の人供につながるということもわかっている．

るか聞かせていただきたい．

口に拡大処理をして作成している．個

データ利活用の一番のポイントは目的

熊本の地震では，震源地はこのように

安宅：全くビジネスではない．我々はCSR，

人識別性を除去する非識別化処理，移動していて，到達地点が可視化でき社会に対して，データというものの価

7,000万台を実際の人口である1億数る．平常時はどのように分布しているか

値やパワーが全く理解されていないと千万人に拡大をする集計処理，プライというのも，このような端末の位置情報いう強い問題意識から始めている．こバシー保護をする秘匿処理という3段からわかってくるわけだが，4月14日前のの4年前始めたときでは，話が全然通階処理で推計している．ちなみに，平前震の発生日はこのように混んでいるとじなかった．今やっと通じるようになっ日の時間帯，昼間帯，ピークでいうと，ころだけ色がついている．地震が来る

た．本当のところ，
この世の中を今変え23区に毎日約200万人が流入してきてと，このように明らかに混雑の部分が一ているのは，データである．ビッグデー

いるということがわかる．携 帯電話

気に増えていることがわかる．このようタがあらわれたことがすべてを変えた

ネットワークの仕組みを活用した統計なことを見ることによって，どこが，本来のであり，深層学習であろうと，機械情報であるため，日本全国で24時間，逃げ込む場所として指定されていなくて学習の一種であり，これらのアルゴリ

365日，性別や年代別，お住まいの場も混んでいたのかなどもわかる．

ズム的研究は二十，三十年前にほぼ概実際はそこがわからず，熊本地震の際

ね完成している．コンピューティングパ

は救済が困難に困難を極めたが，このよ

ワー，それにも増してデータがアベイラ

うなデータを駆使すれば可能性がある

ブルになったことが，この世を変えていのではということで，今，国とサポートしよき，どれほど我々に大きなチャンスをうと話をしている．推移を見ても明らかに与えているかということを皆さんにお一致することが見えており，端末ログデー

伝えしたいというのが一番大きなポ

タというのは，人命をも救い得るというこ

イントである．弊社は年間五・六千億とで，非常に重大なことだと思っている．

の売り上げと，それに応じた利益を上よいデータとパターンさえわかれば，げている．したがって，我々としては社

素人でもかなり分析が可能である．それ

会への恩返しのつもりでやっている．

は選挙，景気，地震でどこに苦しんでお国に対するサポートについては，10られる方がいるかでも，大体見えてくる．

年以上昔から内閣府にずっと出してい予測できないこともあるが，計測ができる．今も話をしており，できる限りやりる．データがないと予測できないのだが，たいと思っているが，どの程度余力がデータドリブンにアプローチさえすれあればできるのかは，そのとき見なが

セミナー

池田大造

鈴木俊博

Vol.20 2018 運輸政策研究

203Seminar

所別にも分析できるのが特長である．

とがわかる．同じ京都市内の，金閣寺行に行っているのかがわかり，長崎市

海外で契約した携帯電話が日本にや龍安寺のあるエリアを見ると，状況

は佐世保市や由布市から多く人が来来ると，同じように携帯電話ネットワー

が大きく変わり，アメリカやスペイン，ているのがわかるが，東京，高山，金

クにつながるローミングという仕組み

フランスといった欧米の方が多く来て沢などといったところからも来ているがある．そのような仕組みを使うこと

おり，利用されている空港も成田空港ということがわかる．分布分析を活用

で，訪日外国人に関しても，国・地域が多くゴールデンルートを通って京都すると，長崎市内のどこに訪日外国人

別に日々変化する情報を推計できる．

もご旅行していることがわかる．

が集積しているかが把握できる．こう

モバイル空間統計は，入国から出国ま続いて，サッカーのクラブワールド

いったデータをKPIとして設定をしなで全く途切れることなく捕捉できた携

カップに来た訪日外国人が，どのようがら，重点ポイントとしてどの国・地域

帯電話の情報のみを活用して推計しな動きをしているかを分析した事例をの方に対していつどんな地域と連携している．これは2015年実績であるが，紹介する．2015年12月に開催されアルて施策をするとコスト最適化になるか

2,000万人中の400万台の情報をもとゼンチンのリバー・プレートと，スペといった検 討 で活用をいただいてに推計をしているので，推計値の精度

インのバルセロナが決勝戦を行ったいる．

は非常に高い．

際の分析の事例をみると，クラブワー

池田：モバイル空間統計を活用いただく

例えば成田空港から入った訪日外

ルドカップの決勝が行われた横浜の中で，流動を把握したいという声が多国人が何日目にどこに行っているかを

競技場にいた方の国・地域は，アルく寄せられ，そのニーズに応えるため

1キロメートルメッシュ単位で分析でき

ゼンチン，スペインからの訪問が多いに開発したのが人口流動統計である．

る．成田空港インの訪日外国人の大のがわかる．前月や翌月を見ても，ア

移動・滞留判定では，1時間以上，多数は，初日東京近郊にいるが，入国

ルゼンチンやスペインからは来ておらある所定の距離を超えずに同じエリ

直後にトランジットし札幌近辺や，九ず，このようなイベントのためにアルアにいたことを滞留と定義し，所定の州にも行っていることがデータから把ゼンチンやスペインから横浜に来てい距離を超えて滞留エリア間を移動した握できる．2日目，3日目と時間経過とるという状況がわかる．また，決勝をことをもってトリップと判定している．

ともに，ゴールデンルートを通って西見た方が，日本旅行中に他の地域にこのような移動・滞留判定処理をドコに移動していく様子がわかる．一方，行っているのかを分析したところ，東モの携帯電話7,000万台に適用し，拡関空インの訪日外国人は，初日時点で

京都心に加え，ディズニーランド，鎌大処理をすることで，時間帯別の移は関西の近辺に滞在し，2日目以降に倉，富士山，京都，奈良，大阪，などい動・滞留人口，トリップが推計される．

徐々に東に行く様子がわかる．また，

ろいろなところに1つのイベントを通じ

さらに，性別，年代別，居住地別に分

日本国内の空港・港別に分析できるたて旅行していることがわかった．

計できることが特長である．

め，空港の経済圏などがわかる．成田

最後に，観光向けの分析を紹介す

生成した人口流動統計データの信空港インの訪日外国人は日本全国まる．地域の観光産業を先導するDMO

頼性を確認するため，比較的最近にで足を延ばしているのがわかる．一方（Destination Management /実施された静岡中部都市圏パーソン

で，福岡空港インの方は，九州が中心

Marketing Organization）には，
デー

トリップ調査の集計データを用いて比で，多少，北陸や，札幌などにも滞在しタを継続的に収集しながらKPIを設

較検証を行った．市区単位で，1時間ており，新千歳空港インの方は，その定して，PDCAサイクルを確立することごとの移動・滞留人口，市区間トリッ

ほとんどが北海道で周遊がとどまっを国交省から求められている．その要プ，および市区内のトリップを確認していることがわかる．

求に対し，モバイル空間統計で分析したところ，トリップ総量はパーソント

続いて，観光スポットの分析として，ている事例である．観光立国ショー

リップ調査データに比べて約9％大き

1キロメートルメッシュ単位で関西を分ケースの長崎市の事例だが，定量分い値となり，移動・滞留人口の時間変析した．この分析では，どの国・地域

析と移動分析と分布分析をご活用い動の傾向はおおむね一致し，パーソンの方が，どの空港から入国して，どのただいている．定量分析では，長崎にトリップ調査との整合性が高いこと

空港から出国したかをみることができ来ている訪日外国人を国・地域別に何がわかった．また，東京都23区で試る．実際に清水寺のあるエリアをみる

人訪問されたかがわかる．移動分析を験端末を用いた実地調査と比較したとアジア系の方が大半であり，関空用いると，長崎市に来た訪日外国人

ところ，空間解像度を500mメッシュ

イン・関空アウトがほとんどであるこが長崎市以外の他地域にどの程度旅にした場合のトリップ推計値の信頼204

運輸政策研究 Vol.20 2018

セミナー

Seminar

観測した地点から遠方で再び観測さ自動車を使わないライフスタイルを推進

最近の取り組みの1つとして，トリッれるという現象をとらえることで飛行するために，MRTやバスの路線を拡充しプに対して通過エリアを推定するとい

機利用のトリップを比較的高い信頼ていき，これを実現するというものになっう研究を進めている．静岡中部都市

性をもって推定できるのではと考えてている．もう1つLTAが打ち出しているも圏をフィールドに試行した例である

いる．全国幹線旅客純流動調査と比のに，スマートモビリティー2030というもが，静岡市葵区から藤枝市に移動中

較すると，東京〜大阪間の飛行機によのがあり，長期的な取り組み方針が示さに信号が観測されたエリアを抽出する

るトリップは約4,000トリップである

れている．特筆すべきものとして，次世代

ことで通過エリアを推定することが可が，飛行機利用のトリップの推計結果

ERPがある．ERPとはエレクトリック・ロー

能である．このような技術開発が進むはほぼ同じ数値となり，とても整合性

ド・プライシングシステムのことであり，と，たとえば，新東名高速道路と東名が高い結果となった．新幹線の場合，

ガントレーと呼ばれるゲートで通過車両

高速道路が並走する区間において，

たとえば，最高速度が時速200km/

を検知し，課金するシステムである．これどちらが多く利用されているかを分析時に達したことをもって新幹線利用のにより，シンガポールの特定のエリアにする上での基礎データになるのではとトリップと推定することができる．ま車で侵入すると，通行料金が自動徴収さ期待している．

だ課題は残るものの，今後もモバイル

れる．これを2030年に向けてはガント

また，新たに移動手段推定の研究の仕組みを活かしながら，移動手段

レーをなくし，GPSで全ての車の車両位に取り組んでいる．モバイル・ビッグ

推定手法の確立に向けて取り組んで置を特定することで，課金するシステム

データのポテンシャルを確認するため

いきたいと考えている．

に改修する方針で，既に開発に着手して性が高いことが確認された．

に最初に取り組んだのが，人口流動
統計とGPSデータの組合せ分析である．GPSデータを用いて移動速度などいる状況である．
（2）ASEANにおけるモバイル・ビッグデー

他のASEANの国々においては，それ
ぞれ夢を語っているところではあるもの

タの展開

から移動手段を推定し，自動車分担

小西一也の，具体的なプラン策定までは達しては率を計算した上で人口流動統計に掛（株式会社NTTデータ技術開発本部エボリュー
ショナルITセンタシニアエキスパート）

いない状態である．その中でインドネシ

した．同様な方法で，新幹線によるト

最初に現地の交通課題を示す．ベトナ

タープランは比較的充実している．例え

リップも推計できる．ここで，GPSデー

ムのハノイ市の朝の交通状況を示すが，ば，モノレールの設置や，スカイウォーク

タと掛け合わせて新幹線，および自動ASEANの各都市において，このような深の設置により人が歩ける場所をつくると車の利用トリップを推定した事例を紹

刻な渋滞の問題が発生している．特にマいう形で，今の自家用車や，バイクから介する．都内を目的地としたトリップ

レーシアやインドネシアなどの，公共交通のモーダルシフトを実現していく方針がのうち，自動車利用のトリップの大半の整備が不十分な都市では，公共交通

掲げられている．

が首都圏を出発地とする中，新幹線の整備や，利用率の向上が課題となってこのような交通問題の解決について，利用のトリップは東海，関西圏を出発いる．また，フィリピンやベトナムに関して

交通ICTの適用方法をまとめたところ，地にするものが多いことがわかる．現は，自動車保有台数はそれほど多くない

渋滞緩和を目的とし渋滞情報のような在ではこの研究を推し進め，モバイル

が，バイクが多い．また，道路の整備がさ

交通情報を提供するようなものや，ERP

ネットワークの運用データだけを用いれていない，整備はしたものの破損してやETCのような課金をするもの，スムーズて移動速度判定を行い，飛行機，新しまったところが修復されていないなどな流れをつくるための信号制御や交通

幹線，および自動車によるトリップのの問題がある．このような国々に関して管制などが基本サービスとなっているこ

推計を試行している．たとえば，飛行は，公共交通以外にもインフラ整備も課機を利用したトリップの場合，出発お題として挙げられる．

け合わせることで自動車OD量を推計

よび到着空港の周辺で信号が観測さこれらの国で，今，これらの課題を解れ，空港間の距離と移動時間から移決するためにどのような交通政策がとら

動速度を算出することで推定できるとれているかを少し紹介する．まず，シンガ考えている．また，電波が届かない上

ポールの先進的な事例である．シンガ

空では，モバイルネットワークでは観ポールの陸上交通庁（LTA）が出してい測できない時間が発生する．最後にるマスタープラン2013である．ここでは

セミナー

ア第二の都市であるバンドン市のマス

小西一也

Vol.20 2018 運輸政策研究

205Seminarとがわかった．また，それ以外のICT適大きな問題となっている．しかし，問題がで渋滞しているということを皆が発信し，用事例としては，個人の自由な移動ニー発生しているものの，例えばフィリピンにそれを共有し合える．その情報もここにズを満たすための交通サービスがあり，関して言えば，既にウーバーはタクシーよ

重ねて表示される．これを見ることで，大急速に受け入れられ，ユーザーの交通利

りも安全，安い，便利と認知されており，

体どのあたりが渋滞しているかというこ用行動に変化を与えている．具体的に普及は止まらない状況だと考えられる．

とがわかる仕組みである．

は，ウーバーやブリッジなどといったもさらに配車アプリを運用している企業

他には研究事例として，シンガポールのになる．

は，配車だけにとどまらず，業務を拡大しの南洋理工大学がタクシーの位置情報

次に，交 通ICTの 動 向を 紹 介 する．

ている．ウーバーはウーバーイーツというを可視化した例がある．シンガポールでASEANで特筆すべき，個人の自由な移出前サービスを提供している．インドネシ

はタクシーのGPSデータを政府がオー

動ニーズを満たすための交通系アプリ

アのバイクタクシーのゴジェックも配達

プンデータとしてAPI公開している．それと，渋滞緩和を目標としたビッグデータ

サービスを提供している．インドネシアにを可視化したものである．この結果，ほを活用したITSシステムの2つの事例をおいては，車は渋滞に巻き込まれやすい

とんどのタクシーは，チャンギ国際空港

紹介する．

ため，バイクタクシーによる通常の移動はに集中しており，全体的にはアクティブ

もちろん，このような配達サービスも人気に営業しているのは1割程度しかないとが高い．

いうことがわかった．

まずは交 通系アプリの動向である．

ASEAN各国の地図およびナビゲーション
分野のアンドロイドアプリのダウンロー

公共交通系をみると，サービス開始まそのほか，ウーバーもこの分野に進出

ドランキングを見てみると，シンガポー

で至っているものとして，シンガポールのを始めている．ウーバーは都市計画へのル，マレーシア，フィリピン，ベトナム，イン

バスアプリがある．このアプリには，路貢献を目標に自身でこれまで運行蓄積しドネシアの5カ国で，1位は全て共通して線ごとにバスが次に何分後に来るか，そてきた車両通行履歴データを匿名化し，

グラブタクシーとなっている．また，3カの次に何分後に来るかが示され，さらにそのデータを提供することを始めてい国で2位になっているのがウーバーで，こ各バスの混雑度がグラフ表示され，例える．これによって，ある地区がどんな時のあたりが人気のあるアプリというとこば3本後に来るバスは非常に混雑してい

間帯にどれだけ混むのかということがろになる．シンガポールの3位になっているということがわかり，大変重宝されて把握できる．

るのはタクシーの配車アプリ，5位になっいる．

これまで紹介したのが，アジアで比較ているのがバスロケのアプリである．ま次に，ビッグデータ活用のITSシステム

的先進的に取り組まれている事例であた，インドネシアの2位に入っているのの事例を示す．1つはマレーシアのクアラ

るが，冒頭でご紹介したハノイの交通状

は，インドネシアで人気のあるゴジェック

ルンプールで，もう1つはベトナムのホー

況のような問題を解決するには，まだ不というバイクタクシーのアプリになってチミンである．ITSシステムには，監視カ十分である．これを踏まえたとき，ポテンいる．

メラの映像で渋滞の様子を見ることがシャルのあるビッグデータとして，本日のグラブタクシーやウーバーなど，急拡できるものが多い．ただ帯域が限られてセミナーのタイトルにあるモバイル・ビッ

大している配車アプリであるが，これらいるため，ストリーミングではなく，少しグデータが考えられる．

の普及にはポイントが3点ある．1つはド前の状態の静止画として提供されている

東南アジアでは，携帯の契約者数がライバー数が十分に確保されているたということや，日本や先進国，あるいは

人口よりも多くなっている．背景には携め，すぐに確実に呼び出せるという状況

グーグルのアプリなどと異なり，渋滞情

帯の利用料金が日本と比べて非常に安であるということ，1つは料金支払いが報が直接提供されるわけではなく，あくいため，
1人が状況によって使い分けるよ

簡潔であり，登録さえしておけば，特にそまでもこの画像を見て，ユーザーが判断うに，2台以上，2つのキャリアと契約すの場での現金のやりとりが発生しないこするという状況であることなど，課題はるというようなことが多くある．

と．さらにもう1つは，卓越したUXデザ

多い．

モバイル事業者は，モバイル空間統

インで，スマートフォンを指で何回か触る

他にはジャカルタの事 例がある．ス

計のように，様々なデータを保有しておだけでタクシーが確実に呼び出せるといマートシティ・ジャカルタは，ウェイズといり，それらをうまく活用していくというこうような形になっていること，である．

うアプリと連携し渋滞状況等がわかるよとについては，いろいろ検討されている配車アプリは，タクシー業界からの批うになっている．ウェイズはナビゲー

ところである．特に，自社が保有してい判や，通勤時間帯の過剰な加算料金にションアプリであるが，他にコミュニるデータを，顧客分析やマーケティング

対するユーザーの反発も発生しており，

ティー情報共有サービスがあり，今ここに活用する試みは多く始められている

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運輸政策研究 Vol.20 2018

セミナー

Seminar

が，交通に生かせるような位置情報分析

分析などがユースケースとして紹介され

生懸命考え，現地と一緒に問題解決をになると，まだ事例は少ない．そのようている．

実現していかなければならない．

な位置情報分析に取り組んでいるところ

その他，ショッピング街の各店舗でのまた，ご承知のとおり現地では，ほとしては，先進的なシンガポールがある．

滞留時間や，通常時と比較したセール期

とんどの利用者がプリペイド利用者でシングテルが提供するロケーションア

間中の人口増の分析など，幾つかの事ある．そのため，日本の携帯電話の契約

ナリティクスサービスは，モバイル空間

例が出始めているものの，モバイル・ビッ

者と違い，正しい属性情報が得にくい．

統計に非常に似ており，携帯加入者のグデータを利用し，渋滞が解決されていこのため，モバイル・ビッグデータを集め

位置情報をヒートマップ化し，人々のプるという状 態ではない中で，これからたとしても，モバイル空間統計のように

ロファイル等のインサイトを提 供して我々がこのモバイル・ビッグデータを利

リッチな情報にはならない可能性が高いる．

用して，どのように展開していけばよいか

い．しかし，そこまでリッチな情報が得

シンガポール以外では，インドネシアということで最後にまとめる．我々はこられないとしても，段階的にこの課題をのテレコムセルが運営しているエムサイ

れまでベトナム等で空間統計のニーズ調解決していくということができればいいトというサービスがモバイル空間統計と査を行ってきたが，このデータがすばらのではないかと考えている．先ほどの似ている．ユースケースだけが紹介されしいということはなかなか 伝わりにく

リッチな情報を提供し，少しずつ解決しているが，ショッピングモールのユーザー

かった．それを踏まえ，重要なことは，モていくという道筋を提案していく必要が数，行動の分析，あるエリアの店舗の競バイル・ビッグデータの利用によって，具あると考えている．

合分析，ユーザーの行動分析，新規エア

体的にどのような問題を解決できるかを

ラインの設置による人の移動の変化のクリアにすることと考えている．ここを一セミナー（とりまとめ：室井寿明）

Vol.20 2018 運輸政策研究

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