ShonanFutureVerse
仮想都市未来像にもとづく超解像度バックキャスティングCPS基盤
東日本電信電話株式会社

学校法人慶應義塾 国立大学法人京都大学

国立大学法人東京大学

株式会社アイ・トランスポート・ラボ カディンチェ株式会社

株式会社ゼンリンデータコム

 都市の未来像に駆動される情報基盤の実現
SFV（ShonanFutureVerse) プロジェクトでは、人々が「目指したい都市の未来像」をメタバース空間に創造・共有することで、未来像を基点としたバックキャストにより、今必要な施策やIT/AI技術導入の意思決定を支援する情報基盤の開発に取り組んでいます。令和5年度
からは神奈川県湘南地域の自治体と連携して、防災・減災や交通円滑化、ウェルビーイングなどの分野で実証実験に取り組みます。

 湘南地域自治体と連携した実証実験 (R5年度〜)

画像引用:
https://www.fujisawa-kanko.jp/spot/tsujido/06.html
https://www.netsuzero.jp/learning/le11
https://www.kanaloco.jp/news/life/article-782048.html

国立研究開発法人 情報通信研究機構(NICT)
Beyond 5G研究開発促進事業
令和4年度新規委託研究「Beyond 5G機能実現型プログラム・一般課題」(採択番号:05401)

ShonanFutureVerse
仮想都市未来像にもとづく超解像度
バックキャスティングCPS基盤

 行動変容のための情報生成・配信
超高速・大容量のデータが流通するBeyond5Gの世界に向けて、超高解像度化する各種データの生成や蓄積、またそれらのデータを超高速・低遅延に利用するための配信基盤の構築を研究開発しています。
超高解像度データ

超高速配信基盤

収集・分析データ

超低遅延サービス
各種サービス事業へのデータ安定供給

サービス向けデータ配信基盤

データ更新

各種データ
取得API

3D地図データ

配信用
データベース
格納

3Dスキャンモデル

データ配信

VR/AR/MR

空間地図サービス

防災シュミレーション

ナビゲーション

格納

データフォーマット成形

人流データ

データ成形・加工
気象・環境データ

etc...

住所変換
ＮＷデータ変換など

地図データ
マッシュアップ

etc...

 超高解像度データ（3D都市モデルデータ）★デモ展示有り★

ゼンリン社が誇る都市の3Dモデルデータ。
そのデータ制作技術を応用し、湘南地域において独自の3D地図データの作成を実施。
対応地域の横展開やVR・MRサービスでの開発検証を実施中。
リアル画像

地図データ

リアル画像

リアル画像

地図データ

地図データ

★点群計測やオリジナル構造物の3Dモデル作成も対応検討中。
★データ形式：FBX、3DS、DXF、OBJ など★都市単位ではなく特定道路区間や園内マップでの対応も可能。

国立研究開発法人 情報通信研究機構(NICT)
Beyond 5G研究開発促進事業
令和4年度新規委託研究「Beyond 5G機能実現型プログラム・一般課題」(採択番号:05401)

ヒトとクルマの流れを知る〜流動調査とデータ処理〜
 WiFi/Bluetooth信号センサによる流動調査
現在では多くの人や車が無線通信できる端末とともに移動しています。そこで、独自開発のWiFi/Bluetooth信号センサを調査地域内に配置し、受信される端末ID番号(*)を記録・追跡することで、その地域における人や車の流動を把握できます。SFVプロジェクトでは、横須賀市・ソレイ
ユの丘で、公園内にWiFi/Bluetooth信号センサを多数配置し、来園者の流動をモニタリングするシステム構築を通して、イベント時の円滑な歩行動線計画や炎天下での熱中症リスクの把握に役立てることを目指しています。
(*) 端末ID番号では個人を特定できません
WiFi/Bluetooth受信信号強度（イメージ）

WiFi/Bluetooth信号センサ

WiFi/Bluetooth信号センサー設置位置

地図：ソレイユの丘案内マップ

横須賀市・ソレイユの丘公園内の流動調査

 歩行空間におけるヒトの移動軌跡推定
WiFi/Bluetooth信号は、端末とセンサの距離に応じて受信強度や受信頻度が変わります。その関係性を利用して、少ないセンサで歩行空間内の移動軌跡を推定する技術を開発しています。
下図の例では、4箇所に設置したセンサで取得したデータから、どの横断歩道を渡って、どちら側の歩道を歩いているかを推定しています。歩行空間内の移動軌跡を把握することで、街路の空間構造や沿道施設とヒトの流動の関係性が分析できるようになり、空間デザインやイベント運営などに役立てることを目指しています。
移動端末までの距離とRSSIの関係

70%

観測端末2-20

RSSI

80%

観測端末1

観測端末1昼-30

観測端末1夜-40

観測端末2昼-50

観測端末2夜-6060%↓センサ設置場所

50%
40%

取得確率

0-1030%-7020%↑推定移動軌跡

-80大↑
↑存在確率
↑
小10%

-90
-1000%
05102030

4050

距離[m]

地図：地理院タイル https://maps.gsi.go.jp/development/ichiran.html

本研究は独立行政法人情報通信研究機構（NICT）の委託研究（採択番号222C02および05401）によるものです。
株式会社アイ・トランスポート・ラボ 東京都千代田区神田小川町3-10-新駿河台ビル9階 TEL : 03-5283-8527

FAX : 03-5283-8528

HP: https://www.i-transportlab.jp

ヒトとクルマの流れを創る〜⼈流・交通流シミュレーション〜 歩行空間マルチエージェントシミュレーション SmartCROWD
至江ノ島駅

SmartCROWDは豪メルボルン大学
で開発された歩行空間マルチエージェントシミュレーションです。
もとは大規模で複雑な形状の屋内空間からの退避行動を対象としていたものを屋外も含めた歩行空間のシミュレーションができるよう改良しています。SFVプロジェクト
では、片瀬江ノ島駅周辺での人流再現モデルに利用されています。

片瀬江ノ島駅至東浜至江ノ島

 街路網交通流シミュレーション AVENUEAVENUEは東京大学生産技術研究所で開発された、市街地における自動車交通流を再現するミクロ交通シミュレーションモデルです。
車線運用や信号制御、歩行者の横断など、街中で交通流に影響する様々な要因をモデル化しており、円滑な交通運用策の立案、評価に用いられます。SFVプロジェクトでは、江ノ島周辺や横須賀市・ソレイユの丘周辺の交通混雑の再現と混雑緩和策の評価に利用されています。

 都市圏道路網交通流シミュレーション SOUND

神奈川県全域シミュレーション
■小型車

■大型車

（平日8時頃）SOUNDは東京大学生産技術研究所で開発された、都市圏規模の自動車交通流を再現するマクロ交通シミュレーションモデルです。目
的地までの交通状況や通行料金などを考慮した経路選択行動をモデル化しており、渋滞情報提供や混雑課金、交通規制や災害時の通行障害などの影響評価に用いられます。SFVプロジェクトでは、神奈川県全域をカバーしたシミュレーションで、大規模災害時の交通インパクト評価に利用されています。

本研究は独立行政法⼈情報通信研究機構（NICT）の委託研究（採択番号05401）によるものです。
株式会社アイ・トランスポート・ラボ 東京都千代田区神田小川町3-10-新駿河台ビル9階 TEL : 03-5283-8527

FAX : 03-5283-8528

HP: https://www.i-transportlab.jp

ヒト・クルマの見えない流れを観る〜⼈流・交通流のナウキャスト〜
 ミクロスケール⼈流ナウキャスト
近年では手軽に画像処理技術でヒトの通行量を計測できますが、街中の全体をビデオで観測することは難しい場合がほとんどです。そこで、対象エリアの一部で観測された歩行者交通量をシミュレーションモデルに入力し、全体の交通流を再現する「ミクロスケール人流ナウキャスト」で日々の流動性をモニタリングし、定量評価する技術を開発しています。
ピーク時のナウキャスト

Webカメラ画像による人流計測
観測断面↓

ナウキャストで推定した方面別歩行者数（OD交通量）の推移

オフピーク時のナウキャスト
観測断面↓

 マルチモーダル交通ナウキャスト
都市部では自動車や鉄道、バスなど様々な交通手段での移動が見られます。「マルチモーダル交通ナウキャスト」では、ヒトの1日の活動スケジュールに従って、様々な交通手段で移動するシミュ
レーションモデルと、リアルタイムで時間帯別に得られるメッシュ人口分布データを組み合わせて、都市部における日々の交通行動を再現し、都市交通の効率性や経済・環境指標の定量評価に役立てることを目指しています。
道路ネットワーク マルチモーダル
交通シミュレーション

鉄道ネットワーク

歩行空間マルチエージェント
シミュレーション

擬似人流オープンデータベース

バス路線ネットワーク

メッシュ人口分布データ

画像提供：LocationMind株式会社©OpenStreetMap contributors

本研究は独立行政法⼈情報通信研究機構（NICT）の委託研究（採択番号222C02）によるものです。
株式会社アイ・トランスポート・ラボ 東京都千代田区神田小川町3-10-新駿河台ビル9階 TEL : 03-5283-8527

FAX : 03-5283-8528

HP: https://www.i-transportlab.jp

ヒト・クルマの流れを予測する〜⼈流・交通流フォアキャスト〜
 イベント開催時のマルチモーダル交通フォアキャスト
ナウキャストでのリアルタイム観測データが予測データに代われば、将来の交通状況を予測する「フォアキャスト」が実現できます。当社では東京大学・豊田研究室が開発する、SNS投稿データで数日先までのイベント来訪者数を時間帯別に予測する技術を利用して、イベント施設とその周辺地域の交通状況を予測する「マルチモーダル交通フォアキャスト」を開発し、より快適・安心な都市交通の運用・制御に役立てることを目指しています。
イベント来訪者数の予測に基づいて対象地域に関連するトリップ数を調整

マルチモーダル交通シミュレーションで将来の交通状況を予測

資料提供：東京大学生産技術研究所・豊田研究室

 交通行動変容を促すフォアキャスト実証実験
あらかじめ道路や鉄道が混雑することがわかっていれば、移動手段や経路を変えたり、出発時刻をずらしたりして、より快適な移動ができるよう行動を変えられる人がいるかもしれません。そこで、大規模集客イベントがある施設とその周辺地域を対象としたフォアキャストで得られる予測混雑情報をスマートフォンなどを通して、その地域を通るモニタ被験者に情報提供する実証実験を行っています（令和6年3月まで）。
交通フォアキャスト実証実験サイト画面
https://tram.trafficscope.info/webdemo/

・・・

東京ドーム周辺地域の今日のピーク時混雑予想

東京ドーム周辺地域の1週間先までの時間帯別混雑予想

本研究は独立行政法人情報通信研究機構（NICT）の委託研究（採択番号222C02）によるものです。
株式会社アイ・トランスポート・ラボ 東京都千代田区神田小川町3-10-新駿河台ビル9階 TEL : 03-5283-8527 FAX : 03-5283-8528 HP: https://www.i-transportlab.jp