Ⅱ．研究論文

都市交通分野におけるビッグデータの活用とその展開〜ビッグデータの特性と活用可能性〜

Utilization of Big Data in Urban Transport Planning森尾

淳1

石井良治 2 中野敦3

萩原剛 4 田中啓介 5

By Jun MORIO, Ryoji ISHII, Atsushi NAKANO, Go HAGIHARA and Keisuke TANAKA●1 はじめに問わず人の動きを把握できる可能性のある「携帯電話基地今後の人口減少社会において、地域の活力を維持して「Wi-Fiアクセスポイントデータ」の3種類を対象とする。

局データ」、「携帯電話GPSデータ（以下、GPSデータ）」、

いくためには、コンパクトなまちづくりとともに地域の生

表 － 1 に各種交通関連ビッグデータの基本的特性活を支える公共交通手段の確保が求められる。都市交通を、サンプル特性や、提供可能なデータの仕様等の観分野においては、立地適正化計画や地域公共交通網形成点から整理した。なお、執筆時点（2018 年 5 月）での計画に基づき、持続可能な都市構造と地域公共交通ネッ

内容であることに留意されたい。

トワークの形成に取り組むことが推奨されている。

1），2）

都市構造や交通ネットワークの検討においては、人の（1）携帯電話基地局データ

活動実態を把握することが重要であり、これまではパー

携帯電話基地局データは、基地局側で周期的に把握

ソントリップ調査（以下、PT 調査）等が重要なデータとしている基地局の電波到達範囲内に所在する端末の存して活用されてきた。しかし、財政状況等から大規模な在確認の位置登録をもとに、人の移動を把握するビッ調査の実施が困難な地方公共団体も散見されており、都グデータである。携帯電話の電源をオンにしている

市計画、都市交通に関する各種政策の検討に必要なデー

人々の移動を捉えることができるため、大量サンプルタを活用できないという課題が発生している。

で移動の実態を把握することができるという特徴があ

一方、地方公共団体の都市交通分野におけるニーズる。基地局がカバーするエリア内での移動は判別できは、幹線道路や鉄道等の大規模な施設整備を伴うものないため、狭いエリアでの移動を把握できない可能性から、バス等の路面公共交通や自転車、歩行者交通等があることには留意が必要であるが、広域的な人の移に広がっている。しかし、PT 調査等の交通実態調査動を把握することに適していると考えられる。のサンプル数確保がより困難になってきている現状では、ミクロスケールでの検討は難しい状況にある。

基地局データを活用した A 社データは、国内居住者約 7 , 500 万台の大量のサンプルをもとに夜間人口にあこうした状況の中、近年、情報通信技術の進展にようように拡大処理を行い、時々刻々と変化するエリア

り急速に普及しつつある携帯基地局データや GPS デー

間の OD 交通量を、24 時間 365 日 1 時間単位で、性別タをはじめとする交通関連ビッグデータを活用するこ

年齢階層別に提供されている。とで、一定の条件のもとで、OD 交通量等を把握することが可能となってきている。

（2）GPS データ

本稿では、交通関連ビッグデータのうち、携帯電話

GPSデータとは、スマートフォン等のGPSで取得さ基地局データ、GPSや Wi-Fiに基づくデータを対象としれる位置情報に基づき人の移動を把握するビッグデータて、PT 調査等の既存統計データや観測データ等との横断である。位置情報取得の許諾をしている端末について、的比較を通じて、取得精度や信頼性等の観点から都市交GPS 機能を有効にすると、データ取得の対象となる。

通分野におけるデータの活用可能性について整理する。

携帯電話の基地局データと比較すると、緯度経度を詳細に、かつ、高頻度で把握できる特徴がある。しかし、●GPSであるため地下や建物内では位置情報が取得できな

2 交通関連ビッグデータの基本的特性の整理

い可能性があり、地下街、アーケード街、ペデストリア

本稿では、特定の交通手段の動きだけではなく、手段をンデッキの下部などの分析には留意が必要である。

1 都市地域・環境部門
3 都市地域・環境部門

グループマネジャー
グループマネジャー

博士（工学） 2 都市地域・環境部門 研究員
博士（社会工学） 4 交通・社会経済部門 研究員
博士（工学） 5 交通・社会経済部門 研究員
IBS Annual Report 研究活動報告 201829

Ⅱ．研究論文
各社が提供しているデータは、サンプル数、データ把握するビッグデータである。スマートフォン等での内容、提供可能なデータの形式などが異なる。ここWi-Fi 通信機能を有効にしていれば、データ取得の対象

では B 社〜 E 社の 4 つのデータを示す。B 社のデータとなる。街中などで Wi-Fi アクセスポイントが密に設は、取得サンプルデータをもとに夜間人口に合うよう置されていれば、移動経路等を推定できる可能性があに拡大処理を行い、移動の総量を捉えられるデータる。Wi-Fi アクセスポイントが設置されていれば、地下として提供される。ただし、集計値でのデータ提供でにおいてもスマートフォン等の移動の情報が取得可能あり、個人情報保護の観点から緯度経度単位での詳である。ただし、Wi-Fi アクセスポイントデータは、あ細データの提供は行われていない。C 社のデータは、くまでアクセスポイントの接続履歴のデータであり、GPS から取得された位置情報と契約者情報である性アクセスポイントが疎らであるエリアでは、GPS のよ年齢とを紐付けした分析が可能である。ただし、デーうな緯度経度の単位で把握することや、時々刻々の移タの提供形式は分析レポートが基本であり、B 社と同動状況を把握することは難しい。そのため、移動を把様に緯度経度単位での詳細データの提供は行われてい握する調査に供するために、通信事業者に依頼して、ない。一方、D 社のデータは、性別や年齢は秘匿化さ一時的にアクセスポイントを追加する事例も見られる。

れているが、緯度経度がわかるデータとして提供されWi-Fi アクセスポイントデータの提供社としては F 社る。また E 社のデータは、数秒単位での緯度経度デーがあり、アクセスポイントで観測された集計値を提供

タとして提供されるとともに、独自のアルゴリズムにしている。性別や年齢等の個人属性は付与されない。

より推計された性別や年齢の情報が付与されている。
いずれのデータも限られた対象のデータであり、特定のアプリ利用者であることから、偏りがある可能性は排除できないが、モニター数の増加等で改善されていくこ

3●

比較検証の方法

都市交通分野での活用場面を想定して、既存統計ととが期待される。人口が少ない地域で使用する際には、の比較検証の方法について検討する。活用場面の一つあらかじめサンプル数を確認する必要がある。

として、立地適正化計画策定のための都市構造の検討や交通ネットワークの検討に活用することを想定する。この場合、都市圏内の流動や都市内の流動データ（3）Wi-Fi アクセスポイントデータ
Wi-Fi アクセスポイントデータとは、Wi-Fi アクセスを用いることが想定される。もう一つの活用場面としポイントに接続したアクセス履歴をもとに人の移動をて、拠点駅周辺、中心市街地等の限られた地区におけ

表-1



30

IBS Annual Report 研究活動報告 2018

交通関連ビッグデータの基本的特性の整理



Ⅱ．研究論文る歩行者に対する施策の検討、都市機能配置の検討で較すると、概ね 45 度線の周辺に分布している。相関の活用が想定される。この場合、数 km 四方程度の範囲

係数は 0 . 811 と一定の整合がみられるが、近似直線のでの移動や歩行者交通量等が想定される。

傾きは 0 . 731 と、PT 調査データが若干多い傾向にあ

上記の活用場面を踏まえ、比較検証項目と本稿の検以上 75 歳未満のデータである一方、PT 調査は 5 歳以証に活用するデータを表－ 2 に整理する。
表－ 2る（図－ 1）。これは、今回使用した A 社データが 15 歳比較検証項目と使用するビッグデータ上の全てを対象としていること、および 1 km 未満のトリップが含まれていることが要因として考えられる。
トリップ長分布は、内々トリップにおいて A 社データが過大であり、10 km 以上の長距離トリップにおいて A 社データが過小である。それ以外の距離帯別のトリップの分布は、対象とする年齢の影響により、A 社データのトリップ数が少ないものの、PT 調査データとA 社データで同様の傾向を示している（図－ 2）。
小 ゾ ー ン 間 の OD 交 通 量 は、 集 中 量 と 比 較 す る とば ら つ く 傾 向 に あ り、 相 関 係 数 は 内 々 ト リ ッ プ で

4●0 . 596、内外トリップで 0 . 782 となっており、内々トリップにおける PT 調査との乖離が大きい傾向にある都市圏内・都市内の流動の比較検証（図－ 3）。要因として A 社データの内々トリップデー

都市圏内・都市内の流動の比較検証においては、ビッ

タでは 1 時間未満のトリップが一連のトリップとしてグデータと平成 24 年に実施された熊本都市圏 PT 調査作成されることが判明しており、先行研究 6）においてのデータを比較した。PT 調査データおよび各社から提ゾーン間トリップに補正することで、PT 調査とより整供されるビッグデータの特徴を踏まえ、熊本都市圏内合することが確認されている。の居住者の熊本都市圏内の移動を対象とし、小ゾーン携帯基地局データの長距離のトリップが少ないの単位に集中量、トリップ長分布、OD 交通量を集計し、は、OD ペア毎のトリップ数が少ないため、秘匿処理さPT 調査データと比較した。なお、C 社の GPS データれることも原因の一つであると考えられる。また、先は、拡大処理が行われていないため、トリップ数の構行研究 6）において、携帯基地局データは、移動判定の成比を用いて PT 調査データと比較した。

距離、時間帯等によって影響を受けることが確認されており、今後の検討によって都市交通分野の活用に適するデータになることが期待される。

（1）携帯基地局データ（A 社）
基地局が取得した携帯電話の位置登録をもとに人の流動（トリップ）を把握したデータである。移動の取得（2）GPS データ（B 社）

方法の概要は次のとおりである。ある時点と次の時点の携帯電話の GPS 機能を活用して取得される緯度経基地局の距離が一定の条件（今回は 1km とする）を満度情報をもとに人の流動（トリップ）を把握したデータたす場合に、ある時点から次の時点までを「移動」と判である。B 社データのトリップの取得にあたっては、定する。同様の判定を続け、条件を満たさなくなった場

100 m の範囲内で 15 分以上測位され続けた場合に滞合に「滞留」と判定する。その後、滞留から移動へと切在と判定し、滞在と次の滞在の間の移動をトリップとり替わる際のもとの起点を出発地、移動から滞留へと切している。なお、多頻度かつ長時間滞在の条件から居り替わる際の起点を到着地としてトリップを抽出する。

住地を推定しており、その情報により都市圏外居住者

なお、より詳しい内容は、先行研究 を参照されたい。のデータを除外した。B 社データと PT 調査データの小また、携帯電話の契約者情報から把握される居住地によゾーン集中量を比較すると、概ね 45 度線の周辺に分布り、熊本都市圏外居住者のデータを除外した。

している。相関係数は 0 . 942 と概ね整合しているが、

6）

A 社データと PT 調査データの小ゾーン集中量を比

近似直線の傾きは 1 . 283 と、B 社データが若干多い傾IBS Annual Report 研究活動報告 201831

Ⅱ．研究論文

図－ 1 A 社データとの小ゾーン集中量の比較

図－ 2 A 社データとのトリップ長分布の比較

図－ 3 A 社データとの小ゾーン OD 量の比較が期待される。

向にある（図－ 4）。
トリップ長分布は、8 km 未満のトリップにおいて、全体的に B 社データが過大となる傾向にある。一方、8 km 以 上 10 km 未 満 の ト リ ッ プ は、PT 調 査 デ ー タ

携帯電話の GPS 機能を活用して取得される緯度経と B 社データが同程度、10 km 以上のトリップは B 社

度情報をもとに人の流動（トリップ）を把握したデータデータが少ない傾向にある（図－ 5）。トリップ長分布である。C 社データのトリップの取得にあたっては、の長距離トリップにおいて、PT 調査と比較して B 社100 m メッシュ単位で一定時間以上測位された場合にデータが少ない傾向にあるのは、長距離トリップは OD滞在と判定し、滞在間の移動をトリップとしている。

ペア毎のトリップ数が少ないため、秘匿処理されるこ

今回使用したデータでは、15 分を滞在の判定条件ととも原因の一つであると考えられる。

している。夜間の滞在場所から居住地を推定してお小ゾーン間の OD 交通量は、集中量と比較すると若り、その情報により都市圏外居住者のデータを除外し干ばらつく傾向にあるが、相関係数は内々トリップでた。なお、C 社データは拡大処理をしていないため、0 . 789、内外トリップで 0 . 880 であり、一定の相関がトリップ数ではなく、都市圏全体の総トリップ数をあることが確認できる（図－ 6）。ただし、近似直線の100 % とした場合の割合を用いて比較した。

傾きが内々、内外ともに、1 以上であることに留意が必要である。
傾向が見られるため、移動、滞留の判定方法や秘匿方は 0 . 974、近似直線の傾きは 0 . 892 であり、概ね整合する傾向にある（図－ 7）。

法等の変更によって、PT 調査データと同様の傾向にな

内々トリップに関しては、C 社データが PT と比較しり、都市交通分野での活用に適するデータとなることて大きく過大であったため、内々を除いたトリップ長

図－4 B社データとの小ゾーン集中量（割合）の比較

32C 社データと PT 調査データの小ゾーン集中量を比較すると、概ね 45 度線の周辺に分布している。相関係数

PT 調査データと B 社データを比較すると、一定の（3）GPS データ（C 社）

IBS Annual Report 研究活動報告 2018

図－ 5 B 社データとのトリップ長分布の比較

図－6 B社データとの小ゾーンOD量（割合）の比較Ⅱ．研究論文

図－ 7 C 社データとの小ゾーン集中量の比較

図－ 8 C 社データとのトリップ長分布の比較

図－ 9 C 社データとの小ゾーン OD 量の比較

ランク別の構成比を確認した（図－ 8）。C 社データは短距離トリップの割合が高く、長距離トリップの割合が低い傾向にある。また C 社データは 100 m メッシュ単位でトリップを判定しているため、メッシュ境界に滞留している人が、GPS の位置情報の揺れの影響を受けて「移動」と判定されること、および長距離トリップで秘匿が発生していることが、C 社の短距離トリップの割合が多い一因であると考えられる。
小ゾーン間の OD 量は、相関係数が内々トリップで0 . 859、内外トリップで 0 . 782 となり、比較的良好な傾向にあるが、近似直線の傾きは、内々トリップで図－ 10

大宮駅周辺の対象範囲（500 m メッシュ）

3 . 624 と C 社データが過大で、内外トリップは 0 . 650と B 社 のデータが過小となる傾向にあ る（ 図 － 9）。
内々トリップを中心に、データに一定の傾向が見られるため、移動、滞留の判定方法等の変更により、PT 調査データと同様の傾向になり、都市交通分野での活用に適するデータとなることが期待される。

5●

地区内の流動の比較検証

地区内の流動の比較検証においては、検証のしやすさから、地下街やデッキが複雑に入り組んでいない地域として、大宮駅周辺を選定した（図－ 10）。
500 m メッシュ単位での集中量については、平成 20
年に実施された東京都市圏 PT 調査と比較した。

図－ 11

歩行者数の比較検証箇所のとおりである。なお、さいたま市が近年調査した地点ついては、そのデータを活用することとした。

なお、集中量のうち大宮区居住者を除き、PT 調査

PT 調査データとビッグデータとの比較にあたり、データは、町丁目単位で集計した集中トリップ数をいずれのデータも拡大処理が行われていないため、ト500 m メッシュに面積按分した。

リップ数の構成比を用いて PT 調査データと比較した。

歩行者交通量については、大宮駅周辺のうち大宮駅

なお、F 社の Wi-Fi アクセスポイントデータについ

東口にある 500 m メッシュを跨ぐ 8 箇所で歩行者交通ては、アクセスポイントの設置状況から、500 m メッ量を観測し、比較検証に用いた。調査地点は、図－ 11

シュ集中量のみ比較をおこなうこととした。

IBS Annual Report 研究活動報告 201833

Ⅱ．研究論文（1）GPS データ（D 社）
D 社データのトリップの取得にあたっては、100 mメッシュ単位で一定時間以上測位された場合に滞在と判定し、滞在間の移動をトリップとしている。今回使用したデータでは 15 分を滞在の判定条件としている。
また、滞在時間は、ある 100 m メッシュで最初に測位された時刻と、その 100 m メッシュ外で測位された時刻の差分から算出した。なお、OS が Android のデータは上記の判定に活用できないため、トリップの取得には用いないこととした。また今回は夜間の滞在場所から居住地を推定しており、その情報により大宮区以外の居住者のデータを除外した。

図－ 12

D 社データとの 500 m 図－ 13

メッシュ集中量の比較

D 社データと歩行者数（割合）の比較

20mメッシュ内で測位された歩行者を集計した。なお、歩行者交通量の取得にあたっては、観測する断面を歩行しているか否かは、端末のセンサーで取得された速跨ぐ 100 m メッシュの両方で測位され、かつ、端末の度、加速度、ジャイロ等の情報を用いて推定されている。

センサーで取得された速度が 6 km 以下のものを、断面

D 社データと PT 調査データの 500 m メッシュ集中を通過した歩行者交通量としてカウントした。

量の割合を比較した結果、45 度線を中心に分布しておD 社データと PT 調査データの 500 m メッシュ集中り、近似直線の傾きも 1 . 125 と概ね整合しているが、量の割合を比較した結果、45 度線を中心に分布してお乖離しているメッシュがあるため、相関係数は 0 . 773

り、近似直線の傾きも 1 . 085 と概ね整合しているが、となった（図－ 14）。D 社のデータと同様に、乖離が大乖離しているメッシュがあるため、相関係数は 0 . 774

きいメッシュは、①および②であり、メッシュの合計となった。
（図－ 12）。乖離が大きいメッシュは、①値で比較すると、E 社データと PT データでは同程度で（大宮駅西口）および②（大宮駅西口南側）である。しある。D 社データの比較と同様に、PT データを町丁目

かし、①および②のメッシュの合計値で比較すると、から 500 m メッシュに面積按分していること等が影響

D 社データと PT データでは同程度となった。PT デーしていると考えられる。

タを町丁目から 500 m メッシュに面積按分しているこ

図－ 15 の歩行者数の割合の比較を確認すると、「市と、メッシュの境界付近に建物があること等が影響し調査 15、16」等の一部断面で乖離が若干みられるが、ていると考えられる。

全体の傾向は概ね表現されていることが確認できる。

図－ 13 の歩行者数の割合の比較を確認すると、今回

E 社データと PT データおよび歩行者観測データと比対象としたほぼ全ての断面で、観測値と D 社データか較すると、一定の整合がみられるため、地区内の流動ら推計した値が整合していることが確認できる。の把握への活用が期待される。

D 社データと PT データおよび歩行者観測データと比較すると、一定の整合がみられるため、地区内の流動の把握への活用が期待される。
（2）GPS データ（E 社）
E 社データのトリップの取得にあたっては、一定時間以上、40 m の範囲内で測位された場合に滞在と判定し、滞在間の移動をトリップとしている。今回使用したデータでは 10 分を滞在の判定条件としている。また夜間の滞在場所から居住地を推定しており、その情報により大宮区以外の居住者のデータを除外した。
歩行者数の取得にあたっては、観測した断面を含む

34

IBS Annual Report 研究活動報告 2018

図－ 14 E 社データとの 500 m

図－ 15 E 社データとのメッシュ集中量（割合）の比較

歩行者数（割合）の比較Ⅱ．研究論文（3）Wi-Fi アクセスポイントデータ（F 社）との比較
F 社データのトリップの取得にあたっては、各 Wi-Fiアクセスポイントで観測されたユニークユーザー数（あ量についても、アクセスポイントの設置密度がある程度高くなることにより、GPS データ等と同様の傾向になることが期待される。

る一日において当該アクセスポイントで観測されたユーザー数）をカウントした。対象地域の Wi-Fi アクセ
スポイントの分布は図－ 16 のとおりである。
PT データとの比較においては、Wi-Fi アクセスポイ
ントが全くない 100 m メッシュは対象から除いた上で、500 m メッシュ単位での集中量の比較をおこなった。なお、F 社データには居住地情報が含まれていないため、全居住者を対象に PT データと比較した。
F 社データと PT 調査データの 500 m メッシュ集中量の割合を比較した結果、相関係数は 0 . 873 となってい図－ 18る。ただし、①が PT データと比較して過大となり、そ集中量の東西比率の比較対象範囲の他のメッシュの割合は、低い傾向にある（図－ 17）。
そこで、アクセスポイントが密に設置されている範囲に絞って、PT データとの比較を行った。具体的には、
図－18 に示すように大宮駅の西口と東口のエリアを設定し、各エリアの集中量の比率を比較した。集計結果は
図－19 であり、PT データと F 社データの大宮駅東西比率は概ね整合していることが確認できる。
F 社データと PT データを比較すると、Wi-Fi アクセ

図－ 196●

集中量の東西比率の比較

おわりに本稿の検証結果をとりまとめるとともに、今後のデータの活用可能性について整理する。
（1）検証結果のまとめa）都市圏内・都市内の流動の比較検証
集中量をPT 調査データと比較した結果、いずれのデータも概ね 45 度線の近くに分布しており、ある程度の分析に活用可能である。一方で、OD 交通量やトリップ
図－ 16

100 m メッシュ毎のアクセスポイントの設置数

長分布において、移動、滞留の判定方法、秘匿等によっスポイントが多く設て、PT 調査との比較で一定の傾向がみられた。データの置されている範囲に傾向を理解することで、都市交通分野の分析に活用する関しては、整合がみことができると考えられる。また、移動、滞留の判定方られるため、人の集法等の変更により、PT 調査データと同様の傾向になるこ中度合いが高いとことも期待される。携帯基地局データは、サンプル数が多ろ で の 分 布・流 動 をいため、本稿の分析では、GPSデータと比較して、デー把握するデータとしタの秘匿の影響が小さい傾向にあると考えられる。ての活用が期待されデータによって、サンプル数、移動、滞留の判定方法等

図－17 F 社データとの 500 m

る。今回は比較出来の違いに加えて、対象となる年齢等の違い、性・年齢が区メッシュ集中量（割合）の比較なかった歩行者交通分できるか否か、拡大処理をしているか否か等が異なるたIBS Annual Report 研究活動報告 201835

Ⅱ．研究論文
め、目的に合わせてデータの信頼性と空間解像度および時スポイントデータであれば、一人の移動履歴が把握で間解像度を考慮した上で、活用することが重要である。

きるため、地区内での滞在時間や立ち寄り箇所数、歩b）地区内の流動の比較検証

行距離など、従来の調査では把握が難しかった情報を地区内の集中量の割合を PT 調査データと比較した取得することも可能である。中心市街地の活性化の指結果、どのデータも概ね整合しており、ある程度の分標は、これまで歩行者交通量を指標として用いられる析に活用可能である。また、歩行者交通量に関して観ケースが多かったが、滞在時間や立ち寄り回数などの測値と比較したところ、概ね同様の結果が得られた。

より詳細な指標を活用して評価することにより、施策

よって、GPS データや Wi-Fi アクセスポイントデータ検討や効果把握の有効性が高まると考えられる。

を活用した地区内の流動の把握への活用が期待される。

謝辞：本稿は、国土交通省国土技術政策総合研究所から

GPS データや Wi-Fi アクセスポイントデータは、そ受託した「携帯電話基地局等データの精度および信頼性れぞれに特徴がある。例えば、GPS データは地下や建に関する比較検証等業務」の成果の一部をとりまとめた物などで取得できない場合があり、Wi-Fi アクセスポイものである。また、当該業務の遂行にあたり、ビッグントデータは一定程度密にアクセスポイントが設置さデータを提供する各社にご協力をいただいた。ここにれていないと十分に取得できない可能性がある。その記して関係各位に謝意を表する。

ため、活用する地域や目的にあわせて適切に利用するデータを検討し活用していくことが重要である。
参考文献（2）データの活用可能性
本稿における検証結果を踏まえて、今後の都市交通分野での活用可能性を整理する。

36１）国土交通省：立地適正化計画作成の手引き（平成29 年 4 月 10 日版），2017 .
２）国土交通省：地域公共交通網形成計画及び地域公共交

携帯基地局データや GPS データを用いて、都市圏通再編実施計画作成のための手引き（第3版），2016.

内・都市内の流動を把握することができる。これらを都

３）今井龍一，藤岡啓太郎，新階寛恭，池田大造，永市構造や交通ネットワークの検討に活用することが考

田 智 大， 矢 部 努， 重 高 浩 一， 橋 本 浩 良， 柴 崎 亮

えられる。例えば、時間帯別に移動が集中する地区の介，関本義秀：携帯電話網の運用データを用いた把握や、性別・年齢階層の属性別の生活圏等の把握に人口流動統計の都市交通分野への適用に関する研より、立地適正化計画や公共交通網形成計画等をはじ

究，土木計画学研究・講演集，Vol. 52，2015 .

め、都市計画、都市交通に関する施策の検討に活用す

４）新階寛恭，今井龍一，池田大造，永田智大，森尾淳，ることができる。ビッグデータにおいて取得される時

矢部努，重高浩一，橋本浩良，柴崎亮介，関本義秀：携

間帯、性別・年齢、居住地等の属性情報を活用すること

帯電話網運用データに基づく人口流動統計とパーソンによって、詳細な分析も可能となると考えられる。まトリップ調査手法との比較による活用可能性に関する研た、従来の PT 調査と同様に分析するためには、目的や究，土木計画学研究・講演集，Vol.53，2016.

手段を推定することも一つの方策である。例えば、小５）石井良治，新階寛恭，関谷浩孝，池田大造，永田

規模な PT 調査等の他のデータと組み合わせる手法や、

智大，森尾淳，柴崎亮介，関本義秀，今井龍一：

ビッグデータの移動履歴を活用した目的や手段の推計

携帯電話網の運用データに基づく人口流動統計に技術の確立が期待される。

おけるトリップデータ取得精度の向上に関する研地区の流動把握については、エリアの総量は携帯電究，土木計画学研究・講演集，Vol. 55，2017 .

話基地局データ等で捉えつつ、より詳細な動きに関し６）新階寛恭，池田大造，永田智大，森尾淳，石井良ては、GPS データ、Wi-Fi アクセスポイントデータを治，今井龍一：携帯電話網の運用データに基づく人用いて把握することが考えられる。これらを一定範囲

口流動統計の空間解像度からみたトリップデータの地区内の交通施策、施設配置等の検討に活用するこ取得精度に関する研究，土木計画学研究・講演集，とが期待される。例えば、GPS データや Wi-Fi アクセ

Vol. 56，2017 .

IBS Annual Report 研究活動報告 2018