ポイント型流動人口データを用いた徒歩移動者の推定方法に関する研究

A Study on The Method for Estimating Walking Data
by Use of Point-Based GPS Data○髙木 尚哉*1 ，瀧澤 重志*1
Naoya Takagi*1 and Atsushi Takizawa *1*1 大阪市立大学大学院生活科学研究科
Graduate School of Human Life Science, Osaka City University.
キーワード：ポイント型流動人口データ; GIS; 徒歩推定; 二値分類; 地理的加重回帰モデル; 機械学習モデル
Keywords: Point-based GPS data; GIS; walking data estimation; binary classification; GWR; machine learning models.

1.

はじめに

1.1.

人の移動に関するデータ

り，身近な生活シーンにおいても幅広く利用されるようになっている．

人の移動に関するデータとして，パーソントリップ調

このように精度良く，高頻度に位置情報が取得可能な査（以降，PT 調査）に基づく統計的な精度を確保した

GPS データを低コストで手に入れることができる一方静的なデータが都市計画や交通計画の分野で活用されてで，都市部では精度の良いデータの取得に必要な衛星のいる．国土交通省がまとめた近年の PT 調査についての補足数が高層建築の陰になることで不足するため，GPS

現況 1)を以下に記す．PT 調査を行う対象範囲について，

データの位置誤差が 100m 以上となることが課題にあげ調査の効率性の視点から限られた地域のみを対象としてられる．

きたが範囲の拡大を行って地域のデータ利用ニーズに応

また，GPS データは位置情報だけでなく，GPS を搭える態勢がとられている．くわえて，標本率の設定によ載した端末に付属するセンサーからの情報も合わせて取り精度を担保する手段や調査項目の追加や意識調査など

得することが可能であり，位置だけでなく移動速度や移付帯調査の実施も進めてより詳細な分析が行えるように

動方向にも言及した分析が可能となっている．しかしな

なっている．しかしながら，PT 調査はサンプル調査でがら，位置情報以外のセンシングデータや GPS データ

あるため分担率の低い地方都市圏の公共交通利用者におの提供元がオプションとして付加するユーザの属性情報

いて誤差が大きくなる傾向にあることや，調査コストがと状態情報などのデータには多くの欠損が見られる仕様

多分に必要になること，調査の回答率が PT 調査の質にとなっており，高度な分析が困難になっている．

影響するなど課題もある．
また PT 調査は性質上，近距離の移動や短時間滞在の

1.3.

目的

移動を把握することが困難である．一方で，道路断面の本研究の最終的な目的は，PT 調査データに対し質の交通量を観測するスクリーンライン調査や交通系 IC カ

観点で課題があるものの大量にサンプルを取得することードを利用した駅の乗客数の調査，GPS を利用したプができる GPS データに着目し，ポイント型流動人口デ

ローブパーソン調査に加え，施設内の撮影データ，ビーータと道路地図データベースを用いて人の分布を可視化

コン等によるセンシングデータなど情報技術の進歩によし，人の分布とそこから取得できる他の情報を組み合わり新たなデータが取得できるようになっている．これら

せ都市のウォーカビリティを評価することである．

新しい様式のデータはパーソントリップデータにはない

筆者らは既報 2)において，GPS データの測位誤差を考

粒度での取得が可能となっており，ビッグデータとして慮した人の分布を幾何的に可視化する方法を提案し，街様々な分野での活用が進められている．

路レベルでの人の存在確率を可視化することに一定の成果を見出した．しかし一方で，歩行者の移動と滞在とを

1.2.

GPS の利用による人の移動のデータの取得

その中で GPS データは当初，民生利用として航空機，

正確に分類した分布を作成することが，移動に着目した都市のウォーカビリティの評価を進めるうえで課題とな

船舶，測量，登山用など目印を持たない海上・山地におることを認識していた．この課題を解消するために，ポいて，座礁や遭難を免れる目的で現在地を把握すること

イント型流動人口データのオプションである推定移動手に主に活用されてきた．近年，個人でも GPS を搭載し段の情報が利用できると考えたが，依然としてこのオプ

た端末の所有が広がり，GPS データの取得が容易にな

ションは網羅性が低いことから，本報ではポイント型流

日本建築学会情報システム技術委員会
第 44 回情報･システム･利用･技術シンポジウム論文集， 339-342 ， 2021 年 12 月，京都
Proceedings of the 44th Symposium on Computer Technology of Information ，Systems and Applications ， AIJ ， 339-342 ， Dec. ， 2021 ， Kyoto－ 339 －

動人口データと道路地図データベースを用いて，徒歩で2.2.

移動しているデータを推定する方法を提案し，街路レベ
ルでのウォーカビリティ分析のデータ整備を行う．

本報で使用するポイント型流動人口データ

本報で使用するポイント型流動人口データは，2019
年 1 月 7 日から 2019 年 8 月 18 日までの 21 日間に収集された大阪市のポイント型流動人口データを利用する．

2.

ポイント型流動人口データの準備

2.1.

ポイント型流動人口データの概要

本研究では，株式会社 Agoop（以下，Agoop）が提供

このデータから図 1 に示す大阪市地形図の道路区画ポリゴン上にマッピングされるデータを分析用として抽出し，その内訳を表 2 に示す．

するポイント型流動人口データ 3)を使用する．ポイント
型流動人口データは，Agoop の SDK を搭載したスマー
トフォン（Android と iOS）のアプリから収集した位置情報等データであり，位置情報や向き，速度などのセンサーデータから人の流れを点で把握することができる．
今回利用するデータは，アプリからログを収集した直後の生データに対し，秘匿化・クレンジング・各種情報の付与が施されたものである．
表 1 に示すデイリーID・年・月・日・緯度・経度・GPS 精度・移動速度・移動方向・100m メッシュ ID な
どの項目をもったデータが，テキスト形式で収録されている．デイリーID はユーザ毎に付与される固有の ID であり，同日内において同一のデイリーID をつなぐこと
で移動経路を把握することが可能になる．ログタイプ
カテゴリはログ取得時のアプリ状況を示し，その値に”background”がつくと，アプリを操作していない時に取得したログであることを示す．しかしこの項目は OS
により取得タイミングが異なり，iOS ではアプリユーザ
が約 500m～1000m の大幅移動をした場合や滞在や出発をした場合にログを取得し，Android では一定の時間間隔でログを取得する．GPS 精度は GPS 測位の水平方向の精度を示すため正の緯度経度が取りうる範囲を円で表し，その半径をメートルで示す．この項目は，衛星の電表1

ポイント型流動人口データのデータ項目

タイトル
1 デイリーID
2 永続ID
3年
4月
5日
6 曜日
7時
8分
9 緯度
10 経度
11 OS
12 推定居住国名
13 SIMのPLMN
14 PLMN国名
15 端末設定 通貨
16 端末設定 言語
17 端末設定 国名18 ログタイプ カテゴリ
19 ログタイプ サブカテゴリ
20 GPS精度
21 移動速度
22 推定移動速度フラグ
23 移動方向
24 推定移動方向フラグ
25 都道府県コード
26 市区町村コード
27 100mメッシュID
28 推定居住地 都道府県コード
29 推定居住地 市区町村コード30 推定勤務地 都道府県コード
31 推定勤務地 市区町村コード
32 推定移動手段
33 性別

#

csv項目
dailyid
uuid
year
month
day
dayofweekhour
minutelatitudelongitudeos
home_countryname
plmn
plmn_countryname
setting_currency
setting_language
setting_country
logtype_category
logtype_subcategory
accuracy
speed
estimated_speed_flag
courseestimated_course_flag
prefcode
citycode
mesh100mid
home_prefcode
home_citycode
workplace_prefcode
workplace_citycode
transportation_type
gender

単位 有効値率
100.00%100.00%100.00%年
100.00%月
100.00%日
100.00%100.00%時
100.00%分
100.00%度
100.00%度
100.00%100.00%99.82%
99.82%
11.22%
100.00%11.22%
11.38%
11.30%
m
100.00%m/s
72.39%
72.39%
53.34%
度
53.34%
100.00%99.95%
100.00%99.95%
99.95%
99.82%
99.82%
9.00%
49.69%

波の遮断や反射が起こる場所（室内やビル街等）の測位では値が大きくなる．これは，真の観測地点が緯度経度から GPS 精度の範囲内において誤差があることを意味している．また，スマートフォンのセンサーから取得された移動速度やスマートフォンの磁力センサーで測定された移動方向のセンシングデータ，Agoop が独自に推定した交通手段を示す推定移動手段などが付加されている．
そして，ポイント型流動人口データは，Agoop が推計したユーザごとの推定居住エリア（100m メッシュ）内のデータが秘匿性の観点から除外されており，ログを取得するタイミングについても個々のスマートフォンのOS の仕様に依存するため断片的な情報にとなることが活用の前提となる．また，データには前述のとおり欠損
している項目が存在しており，本報で着目する移動速度，
移動方向，推定移動手段の有効値率（非 NULL 率）はそれぞれ順に 72.39%，53.34%，9.00%と集計されており，
特に推定移動手段はほとんど欠損していることがわかっ

図1

大阪市地形図の道路区画ポリゴンている．

報告 H18－ 340 －

3.

ポイント型流動人口データによる徒歩移動者の推ク回帰・決定木をバギングベースで組み合わせたランダ

定方法

ムフォレスト・決定木の勾配ブースティングのフレーム

3.1.

徒歩移動者推定のデータセットの作成

ワークである LightGBM を採用する．

本章ではポイント型流動人口データと道路地図データ

ここで，前節で作成したデータセットを学習データにベースを用いて推定移動手段が未知のデータのうち徒歩80%，検証データに残りの 20%と分割し，各モデルを一

移動者のデータを推定する方法を説明する．

定の条件の下で作成するため同じデータを利用する．ままず表 1 で表されるポイント型流動人口データから推定移動手段が既知のものを対象に有効値のみを抽出した

た，各モデルのハイパーパラメータはチューニングせずに作成する．

うえで特徴量エンジニアリングを行い，徒歩移動者を推定するためのデータセットを作成する．表 3 に推定に利4.

徒歩移動者の推定モデルの検証用するデータの項目を示す．そして，このデータセット

推定モデルの検証は，回帰モデルと分類モデルが混在

は推定移動手段が徒歩と徒歩以外のデータで件数が等しするため混同行列で比較し，モデルの評価指標は参考とくなるように作成し 543,870 件となった．

する．回帰モデルにおいては予測結果を標準化したのち0 を閾値に二値化し結果を解釈する．

表 2 利用するポイント型流動人口データの内訳

表 4 に検証データでの各モデルの推定精度を示す．ロ

1 2019/01/07 (月)

街路上の街路上のデータのうち 街路上のデータのうち
有効値率
データ件数 移動手段が徒歩のもの 移動手段が未知のもの
4,305,359
1,428,326
28,9981,284,376
10.08%

2 2019/01/08 (火)4,298,515

1,417,896

30,716

1,264,247

10.84%

3 2019/01/17 (木)4,323,384

1,425,198

30,925

1,267,836

11.04%

4 2019/01/25 (金)4,756,121

1,588,545

33,924

1,419,189

10.66%

5 2019/01/26 (土)3,999,988

1,342,700

28,9201,195,712

10.95%

6 2019/01/27 (日)3,686,261

1,198,324

24,885

1,070,422

10.67%

7 2019/01/30 (水)4,558,860

1,500,812

32,055

1,343,059

10.51%

8 2019/04/05 (金)4,710,580

1,608,217

40,9491,386,935

13.76%

9 2019/04/15 (月)4,641,699

1,565,913

36,206

1,364,592

12.86%

10 2019/04/16 (火)4,583,714

1,550,576

35,6681,353,695

12.70%

11 2019/04/17 (水)4,612,025

1,553,246

33,702

1,360,552

12.41%

12 2019/04/18 (木)4,703,127

1,594,453

34,5101,396,856

12.39%

13 2019/04/20 (土)4,084,444

1,418,530

33,464

1,233,622

13.04%

14 2019/04/21 (日)3,817,764

1,294,110

28,204

1,131,402

12.57%

15 2019/07/29 (月)4,537,299

1,572,586

30,397

1,386,331

11.84%

16 2019/07/30 (火)4,527,648

1,578,719

30,5871,390,122

11.95%

17 2019/07/31 (水)4,441,730

1,558,522

32,503

1,361,751

12.63%

18 2019/08/03 (土)3,838,054

1,354,393

29,331

1,176,792

13.11%

19 2019/08/04 (日)3,648,126

1,243,995

26,466

1,080,781

13.12%

20 2019/08/08 (木)4,595,886

1,610,142

31,7801,413,324

12.22%

21 2019/08/09 (金)4,665,723

1,651,288

32,546

1,449,562

12.22%#

日付

全データ件数

ジスティック回帰モデルの精度指標が最も悪くなっているが，ランダムフォレストと LightGBM が GWR よりも良い精度を示している．これは，ローカル空間においてポイント型流動人口データの振る舞いが多用であるため
GWR での推定が困難になっていると推察する．そして，
二値分類モデルの ROC 曲線を示した図 2 を見ると，LightGBM のパフォーマンスが最も良いことが確認できる．
また，LightGBM とランダムフォレストの各指標がやや拮抗しているように見受けられる．特徴量の重要度を表 5 に示す．ここで，「os_1」や「市区町村コード_1」のように表現されている変数は表 3 に記載しているデー
タ項目を One-Hot Encoding によりカテゴリの種類数に

表 3 徒歩推定に利用するデータ項目応じて作成されたダミー変数を意味し，機械学習におい型

備考て学習器が扱いやすいデータに変換したため発生してい1 UNIX時間

連続値

年・月・日・時・分のデータから作成（秒は00）

2 曜日

カテゴリ値 -る ． 例 え ば ， 元 の デ ー タ セ ッ ト に お い て ， OS

3 緯度

連続値

-

が”Android”の場合，os_1 が 1，os_2 が 0 というように

4 経度

連続値

-

5 OS

カテゴリ値 One-Hot Encodingにより分解して学習させる

値が設定される．また，重要度の数値がモデル間で異な6 GPS精度

連続値-

ったスケールになっているが，これはアルゴリズムを実

7 移動速度

連続値-

8 移動方向

連続値

装したライブラリに依存している．特徴量の重要度にお-9 市区町村コード

カテゴリ値 One-Hot Encodingにより分解して学習させる

いて，ランダムフォレストは移動速度が特に高く，次い

10 性別

カテゴリ値 One-Hot Encodingにより分解して学習させる

で GPS 精度や，UNIX 時間，緯度，100m メッシュ ID，

#

データ項目

11 居住地が大阪府内 カテゴリ値 居住地が大阪府内の場合1
12 勤務地が大阪府内 カテゴリ値 勤務地が大阪府内の場合1

経度が続くが移動速度と大きな差が発生している．これ

13 徒歩移動フラグ

はランダムフォレストでは移動速度のみに依存したモデ

カテゴリ値 推定移動手段が徒歩の場合1ルになっていると考えられる．対して LightGBM におい
3.2.

徒歩移動者の推定モデルの作成ては傑出して高い特徴量が存在していないことから特定

本報では徒歩移動者の推定方法として，空間的異質性の特徴量に依存したモデルになっていないことに加え，を考慮した地理的加重回帰（以下，GWR）と，一般に緯度経度だけでなく 100m メッシュ ID も上位に位置し広く利用されている二値分類アルゴリズムを複数採用し，ていることから空間異質性を考慮した実質科学的に意味

徒歩移動フラグを従属変数，それ以外の項目を特徴量とのあるモデルとして解釈できるのではないかと考える．

して作成したモデルの精度を比較することで徒歩移動者

LightGBM のモデルにおいて，ハイパーパラメータのチの推定に最適な推定モデルを決定する．二値分類アルゴューニングを試みた結果を表 4 に，特徴量の重要度を表

リズムには，非線形回帰分析の一つであるロジスティッ

5 に示す．チューニングをしていない LightGBM のモデ

報告 H18－ 341 －

ルと比較して，再現率を除く各指標の改善がみられる．

チューニングなしのモデルでは GPS 精度が最も重要度

適合率は約 2%高くなっており，偽陽性の件数も少なくが高いのに対し，チューニングありのモデルでは移動方なっている．一方で特徴量の重要度を比較すると，向の重要度が高くなっている．同一地点でも移動方向に多様性があると考えられる徒歩移動の特性がより考慮さ

表 4 検証データでの各モデルの推定精度
#

指標

回帰モデル

大分類

地理的加重
回帰

小分類

1 混同行列真陽性（TP）
2
真陰性（TN）
3
偽陽性（FP）
4
偽陰性（FN）
5 精度指標
正解率
6
適合率
7
再現率
8
F1値
9 モデル評価指標 R2
10
RMSE
11
Log Loss
12
AUC

44,954
9,433
26,82527,5620.6666
0.62620.82650.71260.1477
0.4615-れた可能性がある．

二値分類モデルロジスティッ ランダムフォ
LightGBM
LightGBM
レスト
ク回帰※チューニングなし ※チューニングあり※チューニングなし ※チューニングなし

36,987
17,40035,66518,7220.51210.50900.68000.5822-

48,4805,907
28,87925,5080.68010.6266
0.89130.7359-0.69180.5316

46,763
7,624
25,561
28,8260.69490.64650.85980.738145,476
8,911
22,826
31,5610.70820.66580.83610.74130.61550.72550.57340.75695.

まとめ
本報では，ポイント型流動人口データのうち，徒歩で移動しているデータの推定方法を報告した．空間的異質性の考慮が必要なデータにおいても，100m メッシュ IDなど緯度経度だけでなく位置が判別できる変数を加える

0.55990.7744

ことで一定程度の推定が可能なことを確認できた．一方で，今回実施していない特徴量エンジニアリングや交差

表 5 ランダムフォレストと LightGBM の特徴量重要度

検証，ハイパーパラメータのチューニングを行い，モデの比較

ルのあてはまりをよくするとともに，汎化性能を向上さ#

ランダムフォレスト
特徴量
1 移動速度2 GPS精度
3 UNIX時間
4 経度
5 100mメッシュID
6 緯度
7 勤務地が大阪府内
8 居住地が大阪府内
9 os_210 os_1
11 移動方向
12 曜日
13 市区町村コード_1
14 市区町村コード_21
15 市区町村コード_22
16 市区町村コード_24
17 市区町村コード_17
18 市区町村コード_8
19 市区町村コード_6
20 市区町村コード_4
21 市区町村コード_15
22 市区町村コード_11
23 市区町村コード_5
24 市区町村コード_14
25 市区町村コード_9
26 市区町村コード_2
27 市区町村コード_20
28 市区町村コード_23
29 市区町村コード_10
30 市区町村コード_19
31 市区町村コード_3
32 市区町村コード_12
33 市区町村コード_18
34 市区町村コード_16
35 市区町村コード_7
36 市区町村コード_13
37 性別_1
38 性別_2
39 性別_3

図2

LightGBM※チューニングなし
重要度 特徴量0.808744 GPS精度
0.054220 経度
0.037906 移動速度
0.021063 UNIX時間
0.020829 緯度
0.014444 移動方向
0.010072 100mメッシュID
0.008040 os_1
0.007602 曜日
0.006476 勤務地が大阪府内
0.003645 居住地が大阪府内
0.002484 市区町村コード_10
0.000621 市区町村コード_5
0.000440 市区町村コード_8
0.000390 市区町村コード_12
0.000336 市区町村コード_3
0.000335 市区町村コード_19
0.000298 市区町村コード_21
0.000238 市区町村コード_18
0.000176 市区町村コード_9
0.000175 市区町村コード_7
0.000158 市区町村コード_2
0.000139 市区町村コード_14
0.000128 市区町村コード_24
0.000126 市区町村コード_6
0.000119 市区町村コード_13
0.000117 市区町村コード_17
0.000107 市区町村コード_22
0.000098 市区町村コード_23
0.000079 市区町村コード_16
0.000074 市区町村コード_1
0.000069 市区町村コード_15
0.000066 市区町村コード_4
0.000065 市区町村コード_20
0.000061 市区町村コード_11
0.000060 os_2
0.000000 性別_1
0.000000 性別_2
0.000000 性別_3

LightGBM※チューニングあり
重要度 特徴量640 移動方向
623 経度
537 UNIX時間
536 緯度
532 移動速度
347 GPS精度
282 100mメッシュID
164 曜日73 os_1
51 居住地が大阪府内
46 勤務地が大阪府内
18 市区町村コード_1
14 市区町村コード_6
12 市区町村コード_3
12 市区町村コード_10
11 市区町村コード_7
10 市区町村コード_4
10 市区町村コード_8
9 市区町村コード_19
8 os_2
7 市区町村コード_5
6 市区町村コード_20
6 市区町村コード_9
6 市区町村コード_14
5 市区町村コード_2
5 市区町村コード_18
5 市区町村コード_12
5 市区町村コード_15
5 市区町村コード_23
4 市区町村コード_16
3 市区町村コード_24
3 市区町村コード_13
2 市区町村コード_11
2 市区町村コード_17
1 市区町村コード_22
0 市区町村コード_21
0 性別_10 性別_20 性別_3せる必要があると考える．
重要度
19,83019,811
19,112
18,041
13,16613,144
9,709
3,721
1,544
1,173
931
363
360
337
304
302
297
295
282
276
274
274
273
272
266
263
259
252
248
247
243
239
238
237
211
206
0
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また，今回は精度比較と特徴量の重要度の観点から推定モデルの妥当性について行った考察を検証した．それに加え，モデルによる推定結果と徒歩を移動手段とする
ポイント型流動人口データとの地理的な関係についても検証を進めていく．
今後，徒歩を移動手段とするデータが集中する位置と既存のウォーカビリティ指標が高く出ている位置との地理的関係を比較することで，都市の街路レベルのウォー
カビリティ分析を，これまでにない高い空間解像度で行
うための基盤データへと発展させていく予定である．
謝辞
本研究の一部は株式会社日建設計総合研究所，科学研究費補助金基盤研究(B)の補助を受けています．
［参考文献］
1） 国土交通省「総合都市交通体系調査の事例集 2. パー
ソントリップ調査の企画・実施における事例」平成 30
年 6 月 （ 最 終 閲 覧 日 ： 2021 年 9 月 30 日 ）https://www.mlit.go.jp/toshi/tosiko/toshi_tosiko_t
k_000024.html
2） 髙木尚哉，瀧澤重志：ポイント型流動人口データを用いた歩行者の観測地点推定方法に関する研究，日本建築学会 情報システム技術委員会 第 43 回情報・システ
ム・利用・技術シンポジウム論文集 報告 H16 2020 年
12 月
3） 株式会社 Agoop「ポイント型流動人口データ仕様書 第1.1 版」
4）一般社団法人 社会基盤情報流通推進協議会「【R01 年度】
大阪市地形図（構造化データ_ESRI Shapefile）」G 空間
情 報 セ ン タ ー （ 最 終 閲 覧 日 ： 2021 年 9 月 30 日 ）https://www.geospatial.jp/ckan/dataset/r01-esrishapefile

検証データでの二値分類モデルの ROC 曲線

報告 H18－ 342 －