DEIM2020 A8-2(day2 d3)

車載 GPS ログの多変量データ可視化手法を用いた情報分析と電気自動車への応用
植村

智明†

吉瀬

雄大†

吉田

顕策††

富井 尚志†††† 横浜国立大学大学院環境情報学府情報環境専攻 〒 240–8501 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79–7†† 横浜国立大学理工学部数物・電子情報工学科 〒 240–8501 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79–5††† 横浜国立大学大学院環境情報研究院 〒 240–8501 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79–7
E-mail: †{uemura-toshiaki-xh,kichise-yudai-vb,yoshida-kensaku-rc}@ynu.jp, ††tommy@ynu.ac.jp
あらまし

本研究では，データ分析者の支援を目的として，多変量データ可視化手法と操作言語を組み合わせた可視化システムを実装し，情報分析手法を提示する．分析の具体例として，車載 GPS ログから算出した電気自動車（EV）の消費エネルギーデータを対象とし，データの特性・ユースケースに合わせたデータ分析例を示す．本論文では，信号の道路走行時の通過時間や消費電力量の影響分析などの情報分析をおこない，可視化システムと個人ライフログ利用の有用性を示した．
キーワード 時空間データ, データベース, 多次元データ, エネルギー, スマートフォン
的大型な二次電池を持つことから，分散型エネルギー社会に参1 はじめに近年，スマートフォンやウェアラブルデバイスなどのの普及により，日常をデータとして記録する「ライフログ」を，個人でも気軽に取得・蓄積することが可能となった．これらのデバ
イスをデータロガーとして利用すれば，センサデータを自動的に取得・蓄積できる．すなわち，ユーザは無意識かつ手間無くライフログを収集することができる．さらに，ユーザ自らに限らず，他ユーザとデータを共有しあうことにより，多様で有用なライフログの利用が可能になる．しかしながら，無暗にセン
サデータを収集すると，蓄積したライフログは多変量・膨大・多様となり，ユーザが有用なデータ活用することが困難となる．
そのため，多変量・膨大・多様なデータを「高速に」検索・演
算し，「ユーザが求めている有用なデータ」を取得する方法が重要となる．
そこで，我々の先行研究 [1] では，多変量データを n 項関係
として解釈し，選択・射影・結合（Seletion・Projection・Join，
以下 SPJ）などの関係代数演算が可能な GUI を実装した．加えて，そのデータ操作過程を SQL に類似した言語として保存することで，データ分析の支援をおこなうことを考えた．デー
タ操作を行う GUI には，n 項関係をそのまま表示でき，SPJ な
どの基本的な演算が GUI 上で表現可能な Parallel Coordinates

Plot（PCP）を利用した．しかし，我々の先行研究では，GUI
上でのデータ操作と言語による保存に留まり，具体的なユースケースに基づいた可視化の支援をおこなうことが出来ていない．
一方，地球温暖化対策として，電気自動車（EV）が次世代自動車として注目されている．EV は，走行中の温室効果ガスの排出物が無いゼロエミッション車（ZEV: Zero Emission Vehicle）の一種であり，Well-to-Wheel(エネルギー製造から走行まで)の二酸化炭素排出量削減への貢献が可能である．加えて，比較画し，エネルギーの効率的利用や，非常時のエネルギー供給の確保などに貢献することができる．しかしながら，EV は，認知度が上がっている一方で，価格の高さ，航続距離の短さ，充電設備の不十分さなどの要素から，未だ消費者から購入が敬遠される傾向がある [2]．特に，価格の高さによる購入障壁が突出しており，その原因の一つとして，EV の購入者側の利点が不明確であることが考えられる．そのため，EV 購入者にとっての利点・不利点をデータを元に定量化し検討できることは重要となる．
そこで，我々は現在一般普及率が高いスマートフォンに搭載されるセンサデータをライフログとして蓄積し，そのデータをEV に応用することを考えた．そのために，センサデータから毎秒毎の EV の消費エネルギーを推定し，そのデータを蓄積・応用するシステムを ECOLOG(Energy Consumption LOG)
システムと名付けて開発した．
本論文での研究概要を図 1 に示す．本研究では，PCP による可視化とデータ操作，任意のグラフによる可視化，操作言語を統合した可視化システムによって，分析者が求める所望の結果を得ることを支援する．そのユースケースとして，ECOLOG
システムに蓄積したライフログを利用し，EV の消費エネルギー
ログに特化した分析例を提示する．これにより，(1) 実装した
可視化システムの有用性を示す，(2) 個人ライフログの EV 応
用への有用性を示すという二つの目標を達成することをねらう．
本論文では，運転者が持つ仮説・知見を検証するために，道路とその道路にある信号に着目して，データ分析を行った例を提示する．

タの操作過程を保存することは有効な手段であるといえる．

ECOLOG DB

システムの操作過程を保存してユーザのタスクを支援する手

分析対象
データ
データ収集

法として，Waldner らは，PC のアプリケーション操作ログを記録し，そのログを時系列が理解できるように可視化するこ

データ操作＋可視化結果
保存言語(𝑃𝑃𝑃𝑃)2 𝐿𝐿

仮説

分析プロセス

試
行
錯
誤

データ
操作

とで，ユーザが過去に行った意思決定の検証やデータソースの再取得の支援を行った [9]．Mindek らは，画像データに分析過程に利用する他のデータソースのデータを同時に表示し，分析者の文脈を保存したスナップショットを保存することで，シミュレーションデータの可視化や文書分析の支援を行った [10]．

可視化Visualization & Interaction

Gratzl らは，PCP やヒートマップ，散布図行列など様々な可

これらによるデータ分析の支援

視化手法を組み合わせて複数のデータソースから得られたデー
タとその分析過程を可視化し，データ分析の支援を行った [11]．
これらの手法と比較して我々の提案手法は，「可視化システムのユースケース
仮説検証

説明可能

図 1: 本研究の概要

データ分析過程を可視化して見せる」のではなく，「SQL に類似した言語を用いてデータ分析の途中結果を保存し，問い合わせ言語として一般的な SQL に親しみのあるデータ分析者を支援

2 関連研究2. 1 平行座標プロット (PCP) とデータ操作
1985 年，Inselberg によって初めて PCP の概念が定義された [3]．それ以来，PCP に関する様々な議論がされてきており，
情報可視化の分野において重要なトピックの 1 つとなっている [4]．Johansson らによれば，PCP の研究は次の 4 つに分類される [4]: (1) PCP の (属性) 軸レイアウト，(2) PCP の Clutter
軽減方法，(3) PCP の実応用例の提示，(4) PCP と他のデータ解析手法との比較．上記の通り，ほとんどは PCP の見せ方に関して議論がされているものがほとんどであり，操作の過程に着目した議論はされていない．また，可視化と同時にデータに SPJ のような演算を加えることは議論されていない．

する」ものであり，立場が異なる．また，言語を用いて操作過程を保存する利点として，言語の一部を書き換えるだけでデータ分析の改善をすることが容易であり，その点でこれらの研究と比較して優位性をもつ．
一方，多変量データを可視化するその他の有名な手法として，複数の散布図を表示する散布図行列が挙げられる [12]．しかし，散布図行列は，属性同士の相関を直感的に把握できるが，散布
図数が属性数の 2 乗に比例して増加する．そのため，データの操作過程で SPJ(特に Join) を適用することには不向きであるといえる．

2. 2 EV の消費エネルギー推定
EV の消費エネルギー量・航続距離を評価するために，走行

また，Bouali らは，対話型遺伝的アルゴリズムを使用するこ

データを活用した EV の消費電力や電費推定の研究が盛んにおとで，可視化手法の推薦を行うシステムを構築した [5]．これ

こなわれている．EV は運動方程式を用いることで，EV の消は，データや利用者の要求に応じてより適切な可視化手法 (散費電力や電費推定を行うことが可能である [13], [14]．岩坪らは，

布図行列や PCP など) の選択を支援するものである．我々の提EV の電費シミュレーションモデルを開発し，実際の走行ログ

案システムは関係代数における SPJ 質問に相当する表現力をを元に電池容量増加による EV の航続距離の変化がシミュレー

持つような可視化システムを構築するため，タプルが 1 つの線

ションできることを示した [15]．Grubwinkler らは，収集したで明示され，詳細に参照・分析可能である PCP が適切である．

多様な車両の走行データを元に統計的に車両走行データを生成

一方で，インタラクティブに操作しながら PCP による分析をし，その生成データを入力として EV の消費エネルギー推定を支援するシステムの提案もされている．Itoh らは，属性軸間の行った [16]．Ito らは，EV を含めたプローブカーデータを元に，相関に基づいてインタラクティブに次元削減を行い，PCP から

速度や加速度に対するエネルギーの期待値の MAP を生成する

所望する情報の発見を支援するシステムを構築した [6]．Zhou

ことで，EV の航続距離推定を行った [17]．Zhang らは，自車

らは，エントロピーの概念を導入することで，PCP の属性軸のの走行ログや走行時の交通状況，天気情報を使用して，精度と整列順序をクラスタに基づいて決定する手法の提案をした [7]．

計算資源を考慮した EV の航続距離推定方法を提案した [18]．

他の研究として，データやシステムの操作過程を管理する研また，機械学習を利用した EV の消費電力推定の研究もおこ

究 (Provenance) が行われている [8]．特にデータやシステム，

なわれている．Felipe らは，人工ニューラルネットワークにドプログラミングコードなどの操作過程や意図を保存することは，ライバーの運転スタイルと走行ルートの特徴を入力すること

複雑なデータ処理を支援するために重要なことであるといわれで，EV の走行時の消費電力量推定をおこなった [19]．Fei らている．さらには，分析結果データの操作過程や意図を示すこ

は，運動方程式を利用した消費電力量推定モデルに，機械学習とは，SQL のような関係代数演算をサポートする問い合わせ言を利用したモデルを組み合わせたハイブリットモデルの提案を語で記述することが有効であるともいわれている．その点で，行った [20]．一方で，Yang らは自動車にはセンサを設置せず

我々が定義した操作言語を用いて，可視化システムによるデーに，交差点に車の通過を感知するセンサを設置することで，道路毎の平均速度や停止頻度から区間ごとの消費エネルギー推定
や CO2 排出量を推定する手法を提案した [21]．
これらの研究にみられるように，EV のエネルギー消費量は色々な方法で推定することが可能である．その一方で，これらの研究の目的は，EV のバッテリー残量や航続距離, 運転スタ

PCP View with Interaction

イルなどの推定に限定されており，エネルギーの消費要因を細かく分析を行うことを考慮していない．そのため，走行データの応用先が限られてしまうことが考えられる．また，これらの手法は，取得したデータをライフログとして蓄積し，後から運転者や車両，時間，道路区間，車両の速度や加減速などの走行

Graph View

状況を元に分析をすることを考慮していない．

2. 3 走行ログのデータ管理

Join and Projection Button

自動車より収集した走行データをログとして蓄積し，そのログをデータ管理する仕組みの提案も行われている．矢野らは，
プローブカーデータを基に推定した EV の消費エネルギーを分散処理基盤上で管理し，EV のバッテリ残量を考慮した EV
経路探索プラットフォームの提案を行った [22]．Fouladgar らは，道路ネットワーク上を移動する移動オブジェクトとして自動車を扱い，その GPS ログを空間，時間，ID での検索が可能
な DB の構築とクエリの定式化を行った [23]．しかしこれらのデータ管理に関する研究は，有意な道路区間での集計が不可能である．また，GPS ログをサンプリングされたデータをそのまま使用せず，道路リンク一つに対して集約された GPS ログ
を使用する．EV エネルギーの消費要因からディープにデータを分析する観点では，この GPS ログ蓄積方法は不適である．

2. 4 自動車ログに関連する可視化システム
近年，自動車より収集した走行ログを活用する取り組みが展開されている．飯島らは，プローブカーで収集した道路状況を元に，渋滞状況を地図の色分けで可視化するシステムを構築した [24]．平岡らは，運転者に自発的なエコドライブを促すための
エコドライブ支援システムを提案し，情報提示の重要性を示した [25]．Wilmink らは，情報提示による運転の改善が二酸化炭素の排出を削減することをシミュレートした [26]．Komamizu
らは，EV の運転軌跡をドライバの属性情報と共に可視化する
フレームワークを提案した [27]．

3 多変量データ可視化手法を用いた情報分析シス
テム
3. 1 分析手法の概要

Table View and (𝑃𝑃𝑃𝑃)2 𝐿𝐿 Input/Output Interface
図 2: 実装可視化システム（ 4 ） 分析者が所望するときに，(2), (3) で操作した結果のスナップショットを (PC)2 L で保存する．
（ 5 ） (2)-(4) を繰り返す．その際，過去のスナップショットに戻る必要がある場合は該当する (PC)2 L を入力し，PCP 上に操作結果を再出力する．
（ 6 ） データ分析者が所望の可視化結果を獲得する．

3. 2 PCP(Parallel Coordinate Plot)
本研究において実装した可視化システムを図 2 に示す．PCPとは，多次元データ分析するために用いられる可視化手法であり，多次元データの属性を直線の軸として描き，データの 1 タ
プルを 1 つのラインとして表す．これにより，データ全体のクラスタの発見 [28] や属性間の相関を俯瞰的に知ること [29] が可能である．PCP が示す隣接する属性間の相関の例を図 3 に示す．図 3 には，1 次関数 Y = aX + b を散布図（Scatter Plot）と PCP でそれぞれ示した．また，図 3 上部は a > 0 のとき（正相関），下部は a < 0 のとき（逆相関）をそれぞれ示す．図3 より，PCP のデータの 1 タプルを示すライン（以下，ラインと省略）が平行となる場合は，属性間は正の相関を示す．一方で，ラインが軸の中間で交差する場合には，属性間は逆の相関を示す．また，システム内の PCP View では，軸を範囲選択することで表示するタプルを限定する機能，任意の軸を追加・削除・並び替えする機能，指定した軸の属性値を基にしたライン

提案システムでは，データ分析者が 3. 2 節で説明する PCPの色分け機能，軸の目盛りの順番を反転させるなどのデータ操に対し GUI 上でインタラクションを行いつつ，グラフによる作機能を実装した．加えて，PCP View で操作後のデータの任

データ可視化をおこなう．その操作・可視化結果を SQL に類意の軸を選択し，散布図やヒートマップ, Violin Plot などを可2似した (PC) L という言語で保存・再現する．それにより，1視化する機能を実装した．

に記述した分析プロセスを支援することを想定する．以下では，想定する操作の流れについて示す．
（ 1 ） 1 つのリレーションを PCP に適用し可視化する．
（ 2 ） 分析者の仮説をもとに，PCP 上でデータ操作を行う．
（ 3 ） 操作後のデータを，任意のグラフにより可視化する．

4 ECOLOG システム
4. 1 ECOLOG システムの概要
我々が開発した ECOLOG システムの全体像を図 4 に示す．

データベースに格納される．
ここで，EV のエネルギー消費要因について説明する．EV の消費エネルギーは，加速抵抗によるエネルギー，登坂抵抗によるエネルギー，転がり抵抗によるエネルギー，空気抵抗によるエネルギー，エネルギー変換ロス，摩擦ブレーキによるエネル
ギーロスが存在する．なお，加速抵抗と登坂抵抗による力学的エネルギーが消費エネルギーとして計上されるものの，これらのエネルギーは減速時や坂道を下るときにて回生ブレーキにより電気エネルギーとし回収される．このことを考慮すると，回収されることのない実際の「エネルギーロス」の原因となるのは転がり抵抗，空気抵抗，摩擦ブレーキ，および，エネルギー変
換ロスに限定される．したがって，これらの和をエネルギーロ
スとしてログデータ化し，ECOLOG DB に蓄積する．そして，
図 3: PCP が示す隣接する属性間の相関関係

以下に記述するデータ分析の指標の一つとして利用する．なお，

EV の消費エネルギー推定の精度に関しては，先行研究 [31] で議論済みであることから本論文での研究の対象外とする．

4. 3 道路リンクとセマンティックリンク
本節では，道路データである道路リンクとその有意な集合であるセマンティックリンクの説明を記述する．
道路リンクは，国土交通省が公開している交差点を端点（ノード）とした道路区間である [32]．道路リンクは，交差点を表す「ノード」と道路形状を表す「リンク構成点」で構成され，それぞれは緯度経度の座標を持つ．道路リンクは交差点ごとに分
図 4: ECOLOG システム

本システムは以下のような機能によって構築される．
（ 1 ） 道路網内を走行する自動車にあとづけで設置した簡易なセンサで，自動車走行（GPS）ログを収集する（ 2 ） 走行ログに対し，EV エネルギー消費モデル (EV モデル) を適用して，瞬間の消費電力を推定する（ 3 ） 収集したデータに対して効果的な検索と演算を可能とするデータベースを構築し，EV エネルギー消費ログを蓄積する（ 4 ） 地点別・時点別・走行状況別の消費エネルギーを高速に検索・集計する（ 5 ） 運転者やデータ分析者に対して，有用な分析結果を提かれるため，分析者にとって意味を有さない区間データとなる．
よって，道路リンクを用いるだけでは，専門家や分析者にとって重要な意味を持つ道路区間を表現することができない．
それに対して，我々は有意な道路リンクの集合セマンティッ
クリンク（以後，SL と省略）を定義した．SL は分析者が興味を持つ任意の道路区間とし，複数の道路リンクから成る．その区間を日常的に走行しているエキスパートが暗黙的に有する知
見や経験則を明示的・定量的に示すために，SL を設定する．SL
を集計単位とすることで，分析目的や意図に応じて道路区間上を走行した ECOLOG データを高速に集計することができる．

4. 4 ECOLOG データベース設計
図 5 に ECOLOG システムにおけるスキーマ図を示す．あ示する

る運転者がある車を運転して，ある時間にある始点 (Origin)（ 6 ） 交通インフラや自動運転車に対して，EV の走行時のからある終点 (Destination) へと走行することを OD トリップ

消費エネルギーや経過時間を考慮した運転方針を決定するためとし，ECOLOG システムにおいては，単にトリップと呼ぶ．

のデータを提示する．

例えば，運転者「運転者 A」が車「車 1」を運転して，時間ECOLOG システムでは，ライフログとして既存車両の自動「2017/12/18 08:53:54」に始点「運転者 A の自宅」を出発し，車走行ログを気軽に収集し，次世代自動車である EV への応用

時間「2017/12/18 10:31:11」に終点「運転者 A のオフィス」

として (5)，(6) を達成することを想定している．

に到着した走行は，「往路」のトリップであるといえる．すなわ

4. 2 EV モデルによる消費エネルギー推定
本研究で用いる EV 消費エネルギー推定モデル（EV モデル）
は，先行研究 [30] で定義したものを利用する．この EV モデル
は，走行ログのサンプリングレート（1Hz ）に合わせ，EV の瞬間電力を消費要因ごとに推定を行う．すなわち，ECOLOG
データは時間に正規化されたエネルギー消費要因データとして，ち，トリップは，運転者，車，時間，始点，終点のリレーショ
ンシップといえる．また，ECOLOG テーブルは，あるトリップにおけるあるセンサにより取得したログデータが格納される．ECOLOG テーブルの最も重要な属性値は，その地点，その時点で生じたミクロなエネルギー消費量である．このエネル
ギー消費量は，4. 2 節で述べた推定値を用いる．それぞれの消ͺकΫʖΝනͤ

ECOLOG
Trip ID
Sensor ID
JST
LatitudeLongitude
Speed
Terrain Altitude
Air Resistance Energy
Rolling Resistance Energy
Climbing Resistance Energy
Acc Resistance Energy
Convert Loss
Regene Loss
Regene Energy
Lost Energy
Efficiency
Electric Consumption Energy
Mesh ID
Link ID
Road Theta

Segment Energy

Semantic Link ID
Trip ID
Sensor ID
Elapsed Time
Consumed Energy

Segment ID
Semantic Link ID
Trip ID
Sensor ID
Elapsed Time
Consumed Energy

A-B
A-B Lost
ElapsedTime(s) Energy(kWh)B-C
ElapsedTime(s)Trip AC Energy
Trip ID
Sensor ID
AC Consumed Energy

Trip

Semantic Link

Trip ID
Driver ID
Car ID
Start Time
End Time
Start Position
End Position
Trip Direction

Semantic Link ID
Driver ID
Link ID
Semantics

Place

Car ID
Model
Battery
WeightTire Radius
Reduction Ratio
Cd Value
Frontal Projected Area

Place ID
Place Name
Start Latitude
End LatitudeStart Longitude
End LongitudeStart Date
End Date
Property

SensorDriverSensor ID
Sensor Model
Brand
OrdinalA-B-C
ElapsedTime(s)

信号X
A-B-C
通過or
Lost
Energy(kWh) 一時停止

Segment
Segment ID
Semantic Link ID
Segment Length
Start Link ID
Start Link Number
Distance from Start Linkॄ༁ୱҒ

図 7: 被験者 A の SL における PCP
信号X(通過のみ選択)ਕΏऄ͵ʹૺߨͳͺพͶଚࡑͤΖΨϔζΥέφ‫܊‬

Driver ID
Name

Weather

Link Number
Link ID
LatitudeLongitude
Node ID
Direction

Place
DateTime
Barometric Value
Atmospheric Pressure
Precipitation
Temperature
HumidityWind Speed
Wind Direction
Max Wind Speed
Max Wind Direction
Sunlight

Altitude 10m Mesh
Mesh ID
Lower Latitude
Lower Longitude
Upper Latitude
Upper Longitude
AltitudeA-B
Elapsed Time(s)B-CElapsed Time(s)A-B, B-C間でElapsed Time(s)は2つのクラスタに分かれる

Road LinkCar

B-C Lost
Energy(kWh)ॄ༁ࡃΊਬఈૺߨভඇΦϋϩάʖ࣎ؔਜ਼‫و‬Կ͠ΗͪEVΦϋϩάʖϧ΢ϓϫήਬఈΦΠαϱ
ভඇΦϋϩάʖ

Semantic Link Energy

図 8: 信号 X 通過時の SL A-B・B-C の経過時間（Elapsed Time）を示す PCP

図 5: ECOLOG DB スキーマ

A地点

信号X
(停止のみ選択)

A-B
Elapsed Time(s)B-CElapsed Time(s)A-B, B-C間でElapsed Time(s)は2つのクラスタに分かれる

信号X
B地点

C地点

図 9: 信号 X 停止時の SL A-B・B-C の経過時間（Elapsed Time）を示す PCP
図 6: 被験者 A の SL

A-B を走行している．被験者 A はこの区間において，「信号 X

費要因のエネルギー毎に集計を行うことが可能である．そので停止することにより，C 地点に至るまでの通過時間が非常に時，ECOLOG テーブルは，キーとしてトリップ ID，センサ

大きく感じる．加えて，停止したことによってエネルギー損失

ID，リンク ID に加え，トリップテーブルを介して運転者 ID，が増えているのではないか」という仮説を持っていた．我々の車 ID，時間，始点，終点が利用可能である．さらに，地図情報

可視化システムを用いて，この仮説を検証することとする．具として道路リンク，SL がテーブルとして存在する．これらを体的には，PCP，Violin Plot を利用することで，SL A-B, そJOIN, 集約することによって，SL ごとにエネルギー消費量のれに続く B-C に対して，信号 X における一時停止が時間・エ総量計算や原因別の集計分析が可能となる．

ネルギーにどのような影響を与えたかを分析する．

5 可視化例 1: 道路信号の走行への影響分析

5. 2 PCP・Violin Plot による分析
PCP では，SL A-B（以後，単に A-B）とその後続区間であ

本節では，ある被験者（被験者 A とする）の通勤時に取得しる SL B-C（以後，単に B-C）の信号 X の影響を確認するた

た ECOLOG データを用いて可視化例を示す．我々が構築した

め，道路間の相関を可視化する．被験者 A の SL におけるデー

可視化システムを利用して，通勤路における被験者 A が持つ仮タを可視化した PCP を図 7 に示す．PCP のそれぞれの軸は説をデータを持って定量化し，仮説の検証をおこなう．

左から順番に，A-B の通過時間，A-B のエネルギー損失，B-C

5. 1 分析候補の SLの通過時間，B-C のエネルギー損失，SL A-B-C（以後，単に被験者 A の分析候補の SL を図 6 に示す．図 6 において，A地点を始点として B 地点を終点とする道路区間を SL A-B とする．同様に B 地点から C 地点に至る道路区間を SL B-C とする．被験者 A は，毎日の出勤で A 地点を起点としてこの SL

A-B-C）の通過時間，A-B-C のエネルギー損失，信号 X（一度も停止せずに通過，もしくは，停止あり）を示す．また，PCPにおけるラインの色は，信号 X を一度も停止せずに通過を青，
停止ありを赤とした．

号 X を通過時の分布，赤色の分布が信号 X を一時停止時の分

赤：信号X前で一時停止
青：信号Xを停止なしで通過布を示す．B の経過時間の青・赤の分布同士を比較すると大きA-B-C 区間

B-C 区間A-B 区間な差異はなく，信号 X の影響は，B-C の経過時間に大きな影響を及ぼしていないことおらず，A-B の経過時間に対して影響を及ぼしていることがわかった．

•

連続する SL におけるエネルギー損失間の相関

A-B・B-C のエネルギー損失（Lost Energy）間の相関に注
目するように可視化する．経過時間と同様に，信号 X と A-B・

B-C のエネルギー損失の軸のみを表示した PCP を図 11，12 にLost
Energy(kWh)ElapsedTime(s)Lost
Energy(kWh)ElapsedTime(s)ElapsedTime(s)Lost
Energy(kWh)

図 10: 被験者 A の SL における Violin Plot
信号X
(通過のみ選択)

A-B
Lost Energy(kWh)

B-C
Lost Energy(kWh)示す．図 11 は，信号 X を一時停止なしで通過したときのタプ
ル，図 12 は，信号 X を停止したときのタプルを表示している．
図 11 を見ると，A-B のエネルギー損失と B-C のエネルギー損
失を示す軸間の多くのラインが交差しており，A-B・B-C 間は一定の逆相関を示すことが分かる．一方，図 12 を見ると，A-Bと B-C のエネルギー損失を示す軸間のラインの多数が平行にA-B, B-C間でLost Energyが逆相関を示す

伸びていることから，エネルギー損失の面では A-B と B-C は一定の相関を示すことが分かる．
以上のことから，A-B はエネルギー損失面で B-C との一定の相関があり，信号 X による影響を見るためには，A-B と B-Cの両方の区間を評価する必要があることが分かる．

図 11: 信号 X 通過時の SL A-B・B-C のエネルギー損失（Lost En-ergy）を示す PCP
信号X(停止のみ選択)

5. 3 定 量 評 価
本節では，PCP により決定した分析対象 SL のデータを定量

A-B
Lost Energy(kWh)

B-C
Lost Energy(kWh)A-B, B-C間でLost Energyが順相関を示す

評価する．今回の分析では，全体的に信号 X の影響を評価するために A-B-C のデータを考察する．図 10 における A-B-C の軸を見ると，信号 X で一時停止した場合（赤）の方が停止なし（青）と比べて，時間・エネルギー損失ともに値が大きく出ていることが，データの分布から見ることができる．セマンティッ
クリンク C の中央値で比較すると，時間では赤が 284.5s，青が235s となり，赤の方が C を通過するために要する時間が 20%多い．エネルギー損失では，赤が 0.324kWh, 青が 0.312kWh
図 12: 信号 X 停止時の SL A-B・B-C のエネルギー損失（Lost En-ergy）を示す PCPとなり，赤の方が 4%多い．以上のことから，信号 X は A-B-C
を通勤に利用する自動車に対して，時間とエネルギーの両面で更に，図 7 に示した PCP に対して，軸の削除・軸の並び替

悪影響を及ぼしていることがデータで示すことができた．これ

え・タプルを限定する機能を適用することで，SL A-B・B-C 間により，提案可視化システムと ECOLOG システムの利用例のの相関を詳細に可視化する．その際に，以下のような観点で連一つとして信号の通過・停止による時間・エネルギーへの影響

続する SL 間の相関を分析する．ただし，以下で示す PCP でを分析・定量評価が可能であることを示した．

は，A-B の時間およびエネルギー損失の属性値を基準として

PCP のラインの色分けを行う．
•

連続する SL における経過時間間の相関

連続する A-B・B-C の経過時間（Elapsed Time）間の相関に注目するように可視化する．不必要な軸を全て削除し，信号X と A-B・B-C の経過時間の軸のみを表示した PCP を図 8，

6 可視化例 2: 道路信号のパターン変化の影響分析
本章では，5 章とは別の地点における ECOLOG データを用いて，可視化例 1 と類似した分析をを行う．また，同地点を熟知する熟練運転者の知見と比較することによって，熟練運転者
が経験的に有する知見を定量化する例を示す．

9 に示す．また，図 8 は，信号 X を一時停止なしで通過したときのタプル，図 9 は，信号 X を停止したときのタプルを示す．

6. 1 分析対象の SL

図 8，図 9 を見ると，A-B と B-C の軸間のラインは平行ではな

分析候補の SL を図 13 に示す．SL D-E は，上り坂が含まれ

く，B-C の軸上で二つのクラスタが出来ていることがわかる．

る区間である．被験者 B は，毎日の出勤で地点 D を起点としこのことから，時間の観点では A-B・B-C 間の相関が小さいこて，この SL D-E（以下，単に D-E）を走行している．被験者とがわかる．また，図 10（図 7 を Violin Plot 化したもの）に

B によると，「この区間では信号 Y のパターンが 2 回変更されおける B-C の経過時間を見てみる．ただし，青色の分布が信た．最初は渋滞が非常に少なく通過時間も小さかったが，1 回Start Date(YYYY-MM-DD)
赤：通過時間大
緑：通過時間小

信号Y
D地点

E地点

図 13: 被験者 B の SL
D-E
ElapsedTime(s)Start Date(YYYY-MM-DD)

D-E Lost
Energy(kWh)

図 15: 被験者 B の Start Date の Violin Plot(Elapsed Time で色分
Sensor IDけ)となったことから，被験者 B が示した知見が正しいことがわかる．しかし，表示されているデータの件数は，981 件であり，

PCP で正確なデータの分布を把握するにはデータ件数が過大

Elapsed Timeが小さいクラスタである．そのため，実際にデータが知見通りの傾向を示していることを確認するために，Violin Plot を利用する．

(a) Elapsed Time が小さいデータ（緑線）がクラスタを構成
D-E
ElapsedTime(s)Start Date(YYYY-MM-DD)

D-E Lost
Energy(kWh)Sensor ID

被験者のトリップの開始日時（Start Date）を Violin Plotに示したものを図 15 に示す．図 14 で見られた緑色のクラスタと赤色のクラスタを分割する境界である通過時間＝ 200 秒を基準として，色分けを行った．すなわち，200 秒より通過時間が大きいものを渋滞していると仮定して赤の分布，200 秒より小さいものを渋滞していないと仮定して緑の分布で示した．図Elapsed Timeが大きいクラスタ

15 を見てみると，2013 年から 2014 年までは，緑のデータが多く占めており渋滞が少ないと示唆される，一方，2014 年から2017 年までは，赤のデータが多く占めていることから，渋滞が(b) Elapsed Time が大きいデータ（赤線）がクラスタを構成多く発生していることが示唆される．さらに，2017 年を過ぎる

図 14: 被験者 B の ECOLOG データを可視化した PCPと，赤と緑のデータが同程度あり，渋滞が緩和されたが，2013

目の変更で渋滞が増加し通過時間が増え，2 回目の変更では若年から 2014 年と比べ渋滞が多い傾向にあることがわかる．

干渋滞が解消されやや通過時間が減った」という知見が存在す

これらのことから，被験者 B の知見をデータによって明示化

る．この区間を長年走行している熟練ドライバー被験者 B の知することが出来た．この分析の応用としては，この区間の渋滞見をデータとして明示化するために，分析をおこなった．

の原因が信号 Y のパターンで起きるという事実を，一般ユー
ザーに情報として与えることで安心を与えることが考えられる．

6. 2 PCP・Violin Plot による分析
まず，D-E を走行する ECOLOG データを，PCP を用いて可視化する．その PCP を図 14 に示す．軸は左から順に，D-E

他には，信号パターン変化によってその道路を走行する自動車
がどのような影響を受けたかを，ユーザーが何気なく取得した
ライフログから評価可能であることが示唆される．

を走行するために要した経過時間（D-E Elapsed Time(s)），
トリップの開始日時（Start Date），D-E を走行するために要したエネルギー損失（D-E Lost Energy(kWh)）,GPS ログを収集したセンサ ID(Sensor ID) である．また，線の色分けは，

D-E Elapsed Time(s) を基準に行っており，色が青に近いほど通過時間が少なく，色が赤に近いほど通過時間が大きいことを示す．ここで，軸 D-E Elapsed Time(s) と軸 Start Date 間の線を見てみると，通過時間が少ない緑色のクラスタ（図 14(a)）と通過時間が大きい赤色のクラスタ (図 14(b)) ができていることがわかる．すなわち，2013 年から 2014 年は通過時間が小さい傾向だったが，2014 年から 2017 年頃まで通過時間が大きい傾向となった．そして，2017 年頃から通過時間が小さい傾向

7 ま と め本研究では，PCP による可視化とデータ操作，任意のグラ
フによる可視化，操作言語を統合した可視化システムを構築した．そのユースケースとして，ECOLOG システムに蓄積したライフログを利用し，道路信号の時間・エネルギーの影響という運転者が暗に持つ仮説検証を行い，EV の消費エネルギーロ
グに特化した分析例を提示した．これにより，可視化システムとライフログの EV というアプリケーションへの有用性を示すことが出来た．今後の課題として，可視化システムを他のアプ
リケーションに特化した分析例を示すことで，システムの汎用性を示すことが挙げられる．

謝辞 本研究の一部は JSPS 科研費 (課題番号 18K11750) による．また, 公益財団法人日産財団研究助成 (2011 年〜2012年) の支援により着想を得た.

文

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