「マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO2021)シンポジウム」 令和3年6月-7月

BLE を用いた路線バスの混雑度推定
金光 勇慈1,2

田谷 瑛悟1,2

立花 巧樹1

中村 優吾3

松田 裕貴1,2,4

諏訪 博彦1,2

安本 慶一1,2

概要：主要な公共交通機関の一つである路線バスにおいて，バス内の混雑情報は現在のコロナ禍の状況を鑑みても非常に有益なものとなりうる．実際に運行している路線バス全ての混雑情報を人手で把握することは非現実的であるため，自動的に混雑情報を把握できるシステムが必要となる．実運用を考えると，乗客のプライバシを侵害する恐れがなく，設置場所と乗客の安全が確保できるシステム設計が求められる．
そこで本研究では，センシングデータとして BLE を用いることで乗客のプライバシ保護と設置コストの低減を実現した混雑度推定システムを提案する．提案システムは，（１）バス内の乗客の携帯端末から発せられる BLE 信号を取得するセンシング機構と，（２）センシング機構で得られたデータからバス内の混雑度を推定する推定機構からなる．提案システムの有効性を評価するために奈良交通株式会社の協力のもと，実際に運行する路線バスにおいてデータ収集実験を行い，機械学習モデルを構築して路線バス内の乗車人数を推定した結果，平均絶対誤差 2.46 人（誤差率 35.4%）の精度で推定できることを示した．

Estimating Congestion on Route Bus by Using BLE
YUJI KANAMITSU1,2 EIGO TAYA1,2 KOKI TACHIBANA1 YUGO NAKAMURA3
YUKI MATSUDA1,2,4 HIROHIKO SUWA1,2 KEIICHI YASUMOTO1,2

測するサービスなどが求められる．

1. はじめに

これらのサービスを提供するためには，事前に路線バス

路線バスは主要な公共交通機関の一つである．路線バス

内の混雑情報を把握する必要がある．実際に運行している

内の混雑情報は現在のコロナ禍の状況を鑑みても非常に路線バス全ての混雑情報を人手で把握することは非現実的有益なものとなりうる．路線バスの事業者は，バス内の混であるため，自動的に混雑情報を把握できるシステムが必

雑情報を把握することで運行本数や運行時間，経路の最適要となる．路線バスの混雑を把握するため，カメラを用い化など事業改善を図ることができると考える．交通系 ICて得られた動画像データから画像処理を行い乗降者を検出

カードの情報から路線バス利用者の利用状況を把握するこする手法が提案されている [1], [2]．このようなカメラを用とも可能であるが，郊外や過疎地などでは IC カードを導いたシステムはより高い精度で乗客を検出できる一方で，入していないところも多く，また定期券利用者や IC カー

乗客のプライバシを侵害する恐れがあることや天井設置がドを所持していない利用者には対応できないといった問題必要になるなど導入コストが大きいという問題がある．まが存在する．また，路線バスの利用者は，バス内の混雑情

た，物体までの距離データを出力する測域センサを用いて報をもとに空いているバスを利用するなど，感染リスクを

乗降者を検出するシステムが開発されている [3]．計算量の抑える計画的なバスの利用ができると考える．これらを踏削減を実現したアルゴリズムによって安価なシングルボー

まえると今後，路線バス内のリアルタイムな混雑情報を可ドコンピュータで高精度な推定を可能としている．しか視化するサービスや感染リスクをなるべく抑えられるようし，乗客の重なりに弱く極度に混雑している状況では精度な混雑度を考慮した経路推薦サービス，将来の混雑度を予が低くなるという課題やデバイスの設置位置に制約があるという課題がある．実際の路線バスに導入するためには，

1
2
3
4

奈良先端科学技術大学院大学
理化学研究所 革新知能統合研究センター（AIP）
九州大学
国立研究開発法人科学技術振興機構 さきがけ

© 2021 Information Processing Society of Japan

乗客のプライバシ情報を含まないデータの収集とセンシン
グデバイスの設置コスト低減の主に２つの要件を満たすシ― 62 ―

2.1 BLE を用いた混雑度推定

ステム設計が求められる．
本研究では，センシングデータとして BLE を用いるこ

BLE を用いて室内外の人の混雑を推定する手法が提案とで乗客のプライバシ保護と設置コスト低減を実現した混されている．Umeki ら [6] は，人の数によって大きく変化

雑度推定システムを提案する．提案システムは，（１）バス

する RSSI 強度の特性に着目し，観光地に設置した BLE デ

内の乗客の携帯端末から発せられる BLE 信号を取得する

バイスを用いて RSSI の強度分布を観測しリアルタイムにセンシング機構と，（２）センシング機構で得られたデー

観光地の混雑度を推定するシステムを提案している．観光

タからバス内の混雑度を推定する推定機構からなる．セン

客に特別な機器を装着させることなく観光地の混雑度を推シング機構では，BLE 信号に含まれるデータの内，デバ

定することができる一方で，送信機と受信機の２つの BLE

イスを識別するための Bluetooth Device Address（以下，

デバイスを環境に設置する必要がある．また，この手法はBD アドレスと呼ぶ．）と信号電波強度を表す RSSI を取得

混雑度を低，中，高の三段階で推定している．

する．BD アドレスは，プライバシを考慮して一定時間間

Weppner ら [7] は，環境中を移動するユーザの携帯端末

隔で変更される仕様となっているためプライバシを侵害すから検出された近接の BLE 端末数を集約し群衆密度を推る恐れは低い．また．BLE は特別なセンサを用いること定する手法を提案している．また，前川ら [9] は，乗客のなく Raspberry Pi のような安価で軽量なシングルボード

持つ携帯端末が受信した近接端末の BLE 信号の RSSI を

コンピュータ単体で受信可能であり、設置位置に関する制サーバ上で集約するユーザ参加型センシングによって，鉄約も存在しない．さらに，路線バス内にもともと BLE 信

道車両が混雑か非混雑かを推定する手法を提案している．

号を受信できる機器が存在する場合，ソフトウェアのイン

これらの手法では，ユーザ参加型センシングによって複数ストールのみで導入可能である．推定機構は，センシングの端末から得られる情報を効果的に融合し，事前にセンサ機構で得られたデータを用いて路線バス内の混雑度を推定などを設置することなく混雑度の推定が可能な一方，推定する．推定は，得られた BD アドレスの RSSI に閾値を設

精度はセンシングに参加するユーザの割合に強く依存する

け閾値以上を満たすアドレスを有効なアドレスとしてそのという問題がある．

総数を推定値とする方法と，機械学習モデルを用いた推定方法の２種類を検討する．機械学習による推定では，運行

2.2 路線バスの乗降者数の推定

時刻や路線番号など路線バス特有の情報を加味したデータ

路線バスの乗降者数を推定する手法も提案されていセットを構築しモデルの学習を行う．また，それらを含まる [1], [2]．山田ら [1] は，路線バス内に設置した単一カメ

ないデータセットで学習したモデルと性能を比較する．

ラを用いて，高い精度で同一人物のトラッキングを実現し提案システムの有効性を評価するために，奈良交通株式ている．また，技研トラステム社のバス乗降客カウントセ

会社の協力のもと，実際に運行している路線バスにおいてンサ PASSENGER COUNTER[2] では，RGB カメラを用

データ収集実験を行った．乗車した路線は，奈良県内の循いた乗降者数カウントシステムを開発し，推奨環境下で約

環バスを含む 39 路線（重複あり）である．得られたデータ

95%の推定精度を達成している．このようなカメラを利用の特徴として，時間帯は朝の通勤時間から夜の帰宅時間ましたシステムではより高い精度で乗降者数の推定を実現す

で，場所は奈良市内の中心街から南の過疎地まで，乗客者るが，システムの設置や運用コストは高く，プライバシ侵層は子供から年配まで幅広く網羅している．データの種類

害の恐れもあるため容易には導入できない．また山田ら [3]には，BLE 信号に含まれる BD アドレス，RSSI の他，位は，物体までの距離データを出力する測域センサを利用し，置情報，時刻情報がある．実験により得られたデータから

リアルタイムに人体を識別しトラッキングを行う乗降計測

乗車人数の推定を行った結果，閾値による推定では平均絶システムを提案している．測域センサは一般に高負荷のか

対誤差 3.4 人（誤差率 61.4%），機械学習による推定では平かる処理が必要となるが，軽量なアルゴリズにより安価な

均絶対誤差 2.46 人（誤差率 35.4%）を示し，路線バス特有

シングルボードコンピュータでも動作可能にすることでシの情報を加味することで精度が大幅に向上することを確認

ステムの導入コストの障壁を低減させ高精度な検出を実現した．

している．しかし，乗客同士の重なりに弱く非常に混雑している場合には精度が低くなるという課題やセンサの設置

2. 関連研究

位置に制約があるといった課題がある．

人の混雑を推定する研究は数多くある [4], [5], [6], [7], [8]．
本章では，特に本研究に関連する BLE を用いた混雑度推

2.3 本研究の位置付け

定の研究と路線バスにおける乗降者数を推定する研究を紹介する．

本研究は，実運用を考慮して乗客のプライバシ保護とシステムの設置コスト低減を実現した路線バスの混雑度推定システムを提案する．システムの有効性を評価するにあたり，実際に奈良県内を運行する路線バスを用いてデータ収© 2021 Information Processing Society of Japan― 63 ―

提案システム展望（１）センシング機構（２）推定機構
閾値による推定

Sensing DataAppSERVICE

有効なアドレスを選定

推定

RSSI >= -85混雑度

a 混雑度予測
Now

15min Later
Prediction

4人

Address RSSI Frequency

4人

BLE

BLE

Sensing Device

機械学習モデルによる推定

b 経路推薦

BLE

Input

?人

OutputFeatures

Next bus

Next Next bus

15 人

5人

Line ID
Departure Time
Scan Num

Machine Learning

4人

Address Num

pick up

図 1

提案システムの概要図

集実験を行った．これまでにも路線バス内の乗客者を検出なってしまう．このため，乗客の安全と設置場所を確保すする研究が行われてきたが，限られた環境や条件下などでるためには，プライバシデータを含まないデータの収集との実験に留まり実運用を考慮した研究は少ない．また，利設置デバイスの小型化，単一化が求められる．また，デバ

用状況が地域や時間帯によって大きく変化する路線バスにイスの設置位置に制約を設けないシステム設計が求めら対して，運行時刻や路線番号などの情報を加味した混雑度れる．

推定は独自の取り組みと言える．本システムは，特別なセンサを用いることなく Raspberry Pi のような安価で軽量

3.2 提案システムの概要

なシングルボードコンピュータ単体で動作させることがで

3.1 節のシステム要件を踏まえ，実運用を考慮した路線

きる．また，設置位置に関する制約もなく，プライバシを

バス内の混雑度を推定するシステムを提案する．提案シス

考慮した設計により運用コストの抑制を実現している．

テムの概要を図 1 に示す．提案システムは，（１）路線バス
内のデータを収集するためのセンシング機構と，（２）セン

3. 提案システム

シング機構で得られたデータから混雑度を推定する推定機

本章では，システム要件を整理したのち，要件を満たすシステムを提案する．

構からなる．また，システムの展望（もしくはユースケース）として（a）将来の混雑度予測サービスと（b）混雑度を考慮した経路推薦サービスを図に示した．

3.1 システム要件
実際に運行する路線バスに導入するためのシステム要件を以下に示す．

3.3 システム設計（１）センシング機構

実運用のためのシステム要件

センシング機構では，センシングデータとして乗客の携• 乗客のプライバシ情報を含まないデータの収集

帯端末から発せられる BLE を利用する．BLE（Bluetooth• センシングデバイスの設置コスト低減

Low Energy）とは，Bluetooth と呼ばれる近距離無線通信

実際に運行するバス内に導入する上で大きな障壁になるのの規格の中で，省電力に特化した通信規格である．BLE をが乗客のプライバシ問題である．これを解決するためには利用したデバイスは，他の BLE デバイスと接続するため

乗客のプライバシ情報を含まないデータの収集が必要となに常に不特定多数の相手に対してデータを一方向送信する

る．カメラを使った推定 [1], [2] では，より高精度な推定

ブロードキャスト通信を行う．送信されるデータには，デが可能な一方で顔画像などプライバシ情報が取得される．

バイスを識別するための BD アドレス（Bluetooth Device

解決策として，プライバシデータはサーバへアップロード

Address）や信号強度を表す RSSI などがある．センシング

せず，ローカル上で推定を行った後速やかに破棄すること

機構は，乗客の携帯端末から発せられる BLE 信号に含までプライバシ侵害のリスクを抑える方法が考えられる．しれるデータのうち，BD アドレスと RSSI を取得する．BDかし，天井のようなバス内全体を見通すことができる位置

アドレスはプライバシを考慮し，一定時間間隔でランダムに設置する必要があり，設置コストや運用コストが大きくに変更されるという特徴があるため，乗客のプライバシを© 2021 Information Processing Society of Japan― 64 ―

侵害する恐れは低い．また，BLE は特別なセンサなどを用いることなくセンシングが可能であるため，バス内にもと

Raspberry Pi

もと BLE を受信できる機器が存在する場合，センシング
デバイスを設置する必要がなくソフトウェアのインストー
ルのみで運用可能である．
（２）推定機構
GPS センサ

推定機構では，センシング機構により得られたデータから路線バス内の混雑度を推定する．本研究では，路線バス

通信アンテナの混雑度推定として停留所間（停留所を出発してから次の停留所に到着するまで）の乗車人数を推定することとする．
路線バスの乗客の中には，携帯端末を所持していない乗客

図 2

センシングデバイス

もいれば複数台所持している乗客もいると考えられる．また，センシング機構で述べたように，BD アドレスは一定

Nscan

時間経過後に変更されるため，同一端末を重複して数えて

scan

scan

scan

scan

しまう可能性もある．これらの問題を踏まえると，単純に15sec検出された BD アドレスの数を乗車人数と対応づけること

15sec

図 3 センシングの様子はできない．そこで推定機構では，センシング機構によって得られた BD アドレスの RSSI に閾値を設け閾値以上を満たすアドレスを有効なアドレスとしてその総数を推定値

バイスの小型化が実現されている．センシングデバイスをとする閾値を用いた推定や，路線バス特有の情報を加味し用いて取得できるデータには，BLE 信号に含まれる BD ア

た機械学習モデルによる推定を行う．

ドレス，RSSI と取得されたデータの位置情報，時間情報がある．

4. データ収集デバイスの実装
本章では，本研究で実装したデータ収集用センシングデ

4.3 センシングアルゴリズム
本研究では，路線バスの混雑度推定として停留所間（停バイスについて述べる．

留所を出発してから次の停留所に到着するまで）の乗車人数を推定することとする．停留所は，GPS から得られる

4.1 実装の概要
本研究で提案するシステムは，3.3 節で述べたようにセ位置情報を用いて特定する．センシングの様子を図 3 にンシングデータとして乗客の携帯端末から発せられる BLE示す．本システムは 15 秒間に１度周囲の BLE 端末を検を利用することで，プライバシデータを含まないデータの知する．路線によっては，停留所間の時間間隔（停留所を収集と，デバイスの設置コストを抑えるの２点を満たすシ

出発してから次の停留所を通過するまでにかかる時間）がステム設計となっている．提案システムの有効性を評価

１分未満の場合もあるためここでは 15 秒間隔で検知するするために 5 章で述べるデータ収集実験を行うにあたり，こととした．ここで停留所間における全検知回数を Nscan

データ収集用センシングデバイスを実装した．

とする．Nscan 回の検知によって検出された BLE 端末の

BD アドレスと RSSI をデータとして保持する．ここで路線バス内の乗客の携帯端末は，複数回検知されると考えら

4.2 センシングデバイス
本研究で実装した BLE を受信するためのセンシングデれる．そこで，複数回検知された同一 BD アドレスに対し，バイスを図 2 に示す．センシングデバイスとして BLE 通

検知された回数を ndetected とおく．i 番目に検知された時信が可能な Raspberry Pi 4 を用いた．位置情報を取得するの RSSI を S(i) として，RSSI の平均値 Smean と出現頻度ため，Raspberry Pi に GPS モジュールを搭載する．GPS

F (%) がそれぞれ式 (1)，式 (2) で定義される．

モジュールは，太陽誘電製の小型高感度 GPS モジュール

GYSFDMAXB を使用した GPS 受信機キット [10] を用い

Smean =

た．また，遠隔からシステムが正常に動作しているかどうかを確認するために，取得したデータを逐一サーバ上へ送

1
ndetected

F (%) =

信する．ここでは，バス内にインターネット環境がなかっ

ndetected
∑

S(i)

(1)

i=1

ndetected
× 100
Nscan

(2)

たため，Raspberry Pi に通信モジュールを搭載した．これ

これらより，ある停留所間において得られるセンシング

らのモジュールは，Raspberry Pi のようなシングルボード

データの一例を表 1 に示す．

コンピュータに同時に接続することができ，センシングデ© 2021 Information Processing Society of Japan― 65 ―

表 1

停留所間におけるセンシングデータの一例

BD アドレス

平均 RSSI，Smean

00:00:5e:00:53:1a

-78.5

25

00:00:5e:00:53:38

-90.0

100

00:00:5e:00:53:90

-56.4

75

...

...

...

設置位置

出現頻度，F (%)

図 5 センシングデバイスの設置位置
表 2

学研奈良登美ヶ丘駅〜高の原駅区間の測定結果

出発時刻

出発停留所

アドレス総数

乗車人数

08:52

学研奈良登美ヶ丘駅

25

4

08:54

北登美ヶ丘一丁目

25

4

08:55

東登美ヶ丘四丁目

25

5

08:56

東登美ヶ丘五丁目

25

6

08:57

東登美ヶ丘六丁目

51

7

08:58

東登美ヶ丘六丁目東

104

8

09:00

押熊・神功

75

11

09:02

精華桜が丘三丁目

40

15

09:03

兜台三丁目

44

15

09:04

兜台二丁目

51

15

09:05

兜台一丁目西

21

15

09:05

兜台一丁目

78

15

た．そのため，実験者は車内全体の様子が把握しやすいバスの後方に座った．よって，センシングデバイスの設置位
置は実験者の乗車位置と一致する（図 5）．

5.2 実験結果© OpenStreetMap contributors

データを収集した 39 路線の中から実験結果の一部とし

図 4 データ収集エリアて，学研奈良登美ヶ丘駅〜高の原駅の路線区間の測定結果
を表 2 に示す．ここでアドレス総数は，4.3 節で述べたセンシングデータの BD アドレスの総数を表す．計 39 路線

5. データ収集実験

から合計 662 の停留所間データが得られた．各停留所間

5.1 実験概要

データには，停留所の出発時刻，BD アドレスの総数，実提案手法の有効性を評価するために，奈良交通株式会社

際に乗車していた人数が含まれる．

の協力の下，2020 年 12 月 21 日に実際に運行している路

次に得られた 662 の生データに対して，縦軸に BD アド

線バスを利用してデータ収集実験を行った．データの収集

レス総数（測定値），横軸に乗車人数（真値）をプロットしエリアを図 4 に青線で示す．データを収集した路線は奈良

たグラフを図 6 に示す．グラフ中の青直線（y = x）は，真県内の，循環バスを含む計 39 路線（重複あり）である．路

値と推定値の誤差がないときの理想状態を表している．こ線バスは，通勤ラッシュや帰宅ラッシュなど時間帯によっのグラフからわかるように，各停留所間において得られたて乗客者数の特徴が現れると考えられる．そこで，様々なBD アドレスの総数と実際の乗車人数は大きくかけ離れて時間帯のデータを収集するため，朝の 7 時から夜の 7 時のいることがわかる．これは，乗客の所持する携帯端末以外間で実験を行った．実際に運行している路線バスで実験をに，路線バス外の人の携帯端末を受信していることや，街行うため，実験に以下３つの制約が与えられた．
（１）バス

中に存在する BLE 端末の信号を受信していることが要因

から電源が供給できない，（２）受信デバイスを設置することして考えられる．また，乗客の中には複数台の BLE 端とができない．（３）正解データ（実際の乗客者数）は与ら末を所持している人も多いため，単純に得られたアドレス

れない．そこで実験者は，モバイルバッテリーと共にセンの総数を乗車人数として推定することは難しいとわかる．

シングデバイスを車内に持ちこみデータを収集するとともそこで本研究は，推定機構において，得られた BD アドレに，正解データを取得するため目視で車内の人数を確認しスに対して RSSI や出現頻度に閾値を定めることによって© 2021 Information Processing Society of Japan― 66 ―

表 3 閾値推定の結果

vs
200

METHODMAE

MAPE
2182.5ALL

75.8

RSSI≥-74

3.9

77.3

RSSI≥-80, F≥40%

3.4

61.4

150

vs

vs
40

40

35
30

30

100

25
20

20

15
10

10

50

5
0

0
0

10

20

30

40

0

10

20

30

40

0
0

5

10

15

20

25

30

35

(a) RSSI で絞る

40(b) RSSI と出現頻度で絞る

図 7 推定値と真値のプロット（閾値による推定）
図 6 測定値と真値のプロット（生データ）に満たすアドレスを有効なアドレスとし，その総数を推定値とする．MAE が最も小さくなるような閾値をそれぞれ

そのアドレスが有効かどうかを判定する閾値推定や機械学選んだ結果，平均 RSSI の閾値が-80，出現頻度の閾値が習モデルを用いた推定を行う．

40%のとき平均絶対誤差 3.4 人，平均誤差率 61.4%を示した（表 3)．図 7(b) に推定値と真値をプロットした図を示

6. 推定と評価

す．RSSI と出現頻度のそれぞれに閾値を設けることで精本章では，提案システムの（２）推定機構による路線バ
ス内の乗車人数の推定について述べる．

度は上がったものの，閾値による推定手法では観測値が真値より下回っているデータに対応できず十分な性能が得られていない．

6.1 閾値による推定
5.2 節からわかるように，路線バス内の乗車人数の推定に6.2 機械学習モデルによる推定

おいて，単純にセンシング機構で得られたセンシングデー

路線バスの運行時刻や路線番号などのデータには，通勤

タの BD アドレスの総数を乗車人数として推定することはラッシュや帰宅ラッシュ，市街地や郊外など，混雑度を推難しい．そこで，得られた BD アドレスの平均 RSSI と出定する上で重要な情報が内在していると考えられる．そこ

現頻度に閾値を設けることで，そのアドレスが有効かどうで本研究では，これら路線バス特有の情報を加味した機械かを判定し，有効であったアドレスの総数を乗車人数とし学習モデルによる推定を提案する．全停留所間データ 662て推定する手法を検討する．

件のそれぞれについて特徴量 19 次元を与える．各特徴量

はじめに，BD アドレスの平均 RSSI に閾値を設ける．各に関しては表 4 を参照されたい．アドレスの RSSI や出停留所間において，平均 RSSI がある一定値以上の BD アド

現頻度は，そのアドレスの有効性を評価する上で重要な指レスを有効なアドレスとし，そのアドレスの総数を推定値標になると考える．そこで，段階的に閾値を設定したときとする．真値と推定値の絶対誤差を算出し，全停留所間での各アドレスの総数を特徴量に加える．ここで，手法によ平均した平均絶対誤差（MAE, Mean Absolute Error）と平る結果の比較を行うため，路線バス特有の特徴量（特徴量

均絶対誤差率（MAPE, Mean Absolute Percentage Error）

ID：17/18/19）を含まないデータセットを ND（Narabusを求める．MAE が最も小さくなるような平均 RSSI の閾値

Dataset）とし，全ての特徴量を含むデータセットを ND+を選んだ結果，閾値が-74 のとき平均絶対誤差 3.9 人，平均としデータセットを２種類構築する．

誤差率 77.3%を示した（表 3）．図 7(a) に生データ（図 6）

学習モデルとして SVM（Support Vector Machine），RFと同様に縦軸に推定値（有効なアドレスの総数），横軸に真（Random Forest），XGB（XGBoost）の３種類を採用し，値（乗車人数）をプロットした図を示す．推定値が図 6 と各モデルごとに学習を行い評価する．モデルの評価には３

比べて真値に近づいていることがわかる．

分割交差検証を用いた．閾値による推定と同様に，評価指次に，BD アドレスの平均 RSSI と出現頻度 F にそれぞ標として MAE と MAPE を算出した結果を表 5 に示す．

れ閾値を設ける．平均 RSSI と出現頻度の閾値条件を同時全ての機械学習モデルにおいて，路線バス特有の特徴量を© 2021 Information Processing Society of Japan― 67 ―

表 4 特徴量一覧

vs

ID

NAME

DESCRIPTION

40

1

アドレス数 0

アドレス総数

35

35

30

30

25

25

20

20

2

アドレス数 1

出現頻度 10%以上のアドレス総数3

アドレス数 2

出現頻度 20%以上のアドレス総数4

アドレス数 3

出現頻度 30%以上のアドレス総数

15

15

5

アドレス数 4

出現頻度 40%以上のアドレス総数

10

10

6

アドレス数 5

出現頻度 50%以上のアドレス総数5

7

アドレス数 6

出現頻度 60%以上のアドレス総数008

アドレス数 7

出現頻度 70%以上のアドレス総数

9

アドレス数 8

出現頻度 80%以上のアドレス総数10

アドレス数 9

出現頻度 90%以上のアドレス総数11

アドレス数 10

出現頻度 100%以上のアドレス総数

35

35

12

アドレス数 11

RSSI-70 以上のアドレス総数

30

30

13

アドレス数 12

RSSI-75 以上のアドレス総数

25

25

14

アドレス数 13

RSSI-80 以上のアドレス総数

20

20

15

アドレス数 14

RSSI-85 以上のアドレス総数

15

15

RSSI-90 以上のアドレス総数

10

10

5

5

16

アドレス数 1517

出発時刻

停留所の出発時刻

18

路線番号

路線番号

19

スキャン回数

停留所間にスキャンされた回数

表 5

20

30

40

00

10

20

30

40

ND

00

35

30

30

25

25

20

20

MAE

MAPE

MAE

MAPE

SVM

3.21

59.7

2.71

46.0

RF

2.93

61.4

2.44

45.8

15

15

XGB

2.91

56.1

2.46

35.4

10

10

5
00

含むデータセット ND を入力として用いることで性能が向上することを確認した．モデルの中では，XGB が誤差

図 8

7. 考察
本章では，各推定手法による推定結果および将来展望について考察する．

40

20

30

40

vs

5
10

20

30

40

00

(e) XGB(ND)

率 35.4%と最もよい精度を示した．

10

40

35

MODEL

+

30

(d) RF(ND+ )

vs

40

20

vs

40

(c) RF(ND)+

10(b) SVM(ND+ )vs40

各データセットに対するモデルの性能評価

ND

5
10

(a) SVM(ND)

00

vs

40

10

20

30

40

(f) XGB(ND+ )推定値と真値のプロット（機械学習モデルによる推定）

検知しきれなかったと考える．解決策として，センシング
デバイスをバス中央に設置したり，デバイスを２つ用いて前方と後方に設置する方法が考えられるが，デバイスの設

7.1 閾値による推定

置位置に制約を課すことになり導入コストが上がってしま

図 6 の生データを見ると，真値が 20 人以下のとき，ほうというジレンマがある．

とんどの停留所間データで真値を上回る数のアドレスを取得していることがわかる．原因の一つとして，5.2 節で

7.2 機械学習モデルによる推定

述べたように路線バス外の BLE 端末の信号を受信してい本研究では，前述の問題に対し機械学習モデルにアドレることが考えられる．これに対しては BD アドレスの平均

ス総数の他，時間情報や路線情報など路線バス特有の情

RSSI と出現頻度に適切な閾値を設け，有効なアドレスを報を与えることで精度の向上を図った．性能評価の結果，選定することで図 7 に見られるように誤差を大きく減らす

最も良い精度を示したモデルで誤差率 35.4%を示し，閾値

ことができた．

による推定と比べ大幅に精度を向上させることができた．

一方で，生データの真値が 20 人以上のデータでは，検出されたアドレス数が真値を下回る傾向が見られる．これ

図 8(f) からも図 7(b) と比べて真値が 20 人以上のときの誤差が減少していることがわかる．

は，路線バス内が混雑している状況では，BLE が人やもの

次に，混雑している状況に対して評価を見直す．例えば，に遮断され伝搬されにくくなり，BLE をうまく検出できな

真値が１人で推定値が３人であった場合，誤差率は 200%かったと推測する．また，実験の制約上センシングデバイを示し平均絶対誤差率の値に大きく寄与することがある．

スをバス後方に設置したため，前に乗車する乗客の端末をしかし，実際に運用するケースでは１人を３人と推定す© 2021 Information Processing Society of Japan― 68 ―

ることはさほど大きな問題ではない．そこで，機械学習にに運行している路線バスでデータ収集実験を計画しておよる推定の性能評価において，真値が 10 人以上のデータ

り，得られるデータから新たなモデルの構築を行い精度ののみで改めて平均絶対誤差と平均絶対誤差率を算出した向上を試みる．

+

結果，データセット ND において SVM は MAE3.6 人，

MAPE24.1%，RF は MAE3.2 人，MAPE22.4%，XGB は
MAE3.7 人，MAPE25.7%を示した．これらより、路線バ

謝辞 データ収集にあたり，奈良交通株式会社様に協力していただいた．ここに記し感謝申し上げます．

スが混雑している状況下でも精度を落とすことなく推定で参考文献

きることを確認した．

[1]

7.3 システムの展望
我々は，提案システムによって路線バス内の混雑度の推定が実現されると，事業者や利用者に新たな価値を Web ア[2]

プリやスマートフォンアプリを介して提供することができると考える．例えば，路線バスの利用状況の把握・解析や[3]

リアルタイムな混雑状況の可視化，将来の混雑度予測，混雑を考慮した経路推薦などのサービスが考えられる．事業者は，路線バスの利用情報の把握・解析により運行本数や[4]

運行時間，経路の最適化など事業改善に貢献できると考える．利用者は，リアルタイムな混雑情報や将来の混雑予測を把握することで，新型コロナウイルスの感染リスクを考慮した計画的な利用が可能となる．さらに，混雑状況の把[5]握によって他人との接触を抑えたより安心で快適な交通経路を利用者に推薦することで利用満足度を高めることができると考える [11]．

[6]8. おわりに本研究では，実際に運行している路線バスに導入することを考慮し，乗客のプライバシの保護と設置コストの低減[7]のためにセンシングデータとして BLE を用いた路線バスの混雑度推定システムを提案した．複数台の BLE デバイ
スを所持する乗客やデバイスを所持していない乗客に対応するため，BLE 信号の有効性を検討する閾値推定や，地[8]域によって変わる乗客者層などの路線バス特有の情報を加味した機械学習モデルの構築を行った．本システムは

Raspberry Pi のような安価で軽量なシングルボードコン
ピュータ単体で構成されている．また、路線バス内にもと[9]

もと BLE を受信する機器が存在する場合，ソフトウェアのインストールのみで導入が可能である．設置位置に制約を課すことなく導入できるといった利点もある．実際に運行している路線バスでデータ収集実験を行い提案システム

[10]
[11]

の有効性を評価した結果，平均絶対誤差 2.5 人で乗車人数を推定できることを示した．
今後の課題として，混雑している状況下でも乗客の BLE
端末を正確に取得できるシステム設計があげられる．実運用を考慮するとセンシングデバイスの設置位置に制約を与えない方法が望ましい．解決方法の一つとして，乗客が携帯するスマートフォンをセンシングデバイスとして用いる
参加型センシングの方法が考えられる．また，新たに実際© 2021 Information Processing Society of Japan― 69 ―

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