DEIM Forum 2016 H2-2

EV エネルギー消費ログ DB を用いた可視化システムと運転者の知見を明示化する情報の提示
川沼

大輝†

吉本

亘汰†

柏原

勇太†

植村 智明††

富井尚志†††† 横浜国立大学大学院環境情報学府情報メディア環境学専攻 〒 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・電子情報系学科 〒 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: †{kawanuma-daiki-yx,yoshimoto-kota-cg,kashiwabara-yuta-zv,uemura-toshiaki-xh}@ynu.jp,††tommy@ynu.ac..jp
あらまし

我々は既存の自動車の走行ログから，仮に EV に置き換えた際の走行エネルギー量を推定・蓄積するデー

タベースを構築してきた．本研究では，大量に存在する運転ログを，運転者が意味を持つと考えている道路区間で分割し集約することで，その区間における交通状況ごとの傾向を可視化するシステムを提案する．本システムを用いた情報提示を行うことで運転者は日々の運転の傾向を定量的に評価でき，気づきや納得を得ることが可能となる．またある区間における運転の傾向はその道路の特徴を示しており，運転ログが道路の特徴を把握する上で有用であること
を示す．
キーワード

日常運転ログ，セマンティックリンク，道路の特徴づけ，情報提示，分布集約，運転者の知見

1. は じ め に

数のデータであるので，個人ごとの運転の改善点を示すのには向いていないことが挙げられる．

近年，温室効果ガスの排出量増加による地球温暖化，化石燃

これを解決する手段として，現在乗っている自動車の個人運料の枯渇といった問題が発生し，省エネへの要求が高まってい転状況のデータログを基に，もし仮に EV に置き換えた場合のる．現在日本におけるエネルギー消費量のおよそ 4 分の 1 がエネルギー消費状況を推定することを我々は考えた．その方法

運輸部門から，またそのおよそ 9 割が道路交通分野であることとして自動車に搭載した簡易なセンサから得た走行ログを蓄積から，道路交通分野からの省エネが必要とされている [1]．省するデータベースを構築し，EV のエネルギー消費モデルを基

エネを実現する媒体として電気自動車 (EV) が挙げられる [2]．

に走行エネルギーを推定した [3, 4]．本研究ではこのデータベー

EV はガソリン車に比べて燃料コストが低く，二酸化炭素排出スを用い、運転者の知見を明示化する情報提示を行う．同一の量も大幅に削減される．また，EV は移動としての役割のほか運転者が同じ区間を走行したログを大量に集めることで，そのにバッテリーとしての役割を持ち，非走行時には EV の内部電区間に関する統計的な知見を得ることができるようになる．例

源から電気を取り出すことが可能である．EV を利用した省エ

えば，ある区間を通過するのに掛かる時間やエネルギー損失をネの手段として，運転に使用しない余剰電力を他の場所に提供

頻度分布として確認することや、ルートごとの傾向を比較する

する V2X(Vehicle to X) が考えられている．しかしながら個々ことが可能になる．このような情報提示を行うことで運転者はの EV の電池残量はそれぞれ異なるため，各 EV から取り出せ

気付きや納得を得ることができ、運転者の心理的負担を軽減す

る電力量の最適値を知ることはできない．

ることに繋がる．また個人の走行ログを大量に集めることで，また，EV 自体も未だ普及しているとはいえない．この理由は，初期導入コストが高いことや EV の走行可能距離が短いこと，さらに充電インフラの普及が進んでいないなど，実際の利用に対して EV が耐えうるか不明瞭であることの問題による．

EV に関しては世界中の自動車メーカーや地方都市によって運走行ログから各道路の個人特性を導き出すことが可能になる．
この道路特性は様々な分野に活用できる可能性がある．

2. 研 究 背 景
2. 1 EV と V2X

用実験がなされているが，それらはモデルケースであるため，

EV はバッテリーを搭載し，モータによって駆動するモビリ

実際の自分の運転と照らし合わせた定量的な評価は行えない．

ティである．例えば日産自動車の LEAF は 24kWh 〜30kWh

そのため EV に乗換える前に個々人の状況に即した効果予測をのバッテリー容量を持ち，最大 228km 〜280km の走行が可能

行う必要がある．一方で，自動車の運転データを取得し，活用とされる [5]．EV の特徴としては，Well-to-Wheel の観点で比する取り組みが行われている．各自動車メーカーは多数の自動較した場合の燃料コストがガソリン車に比べて低いことや，走車の走行情報を集めている．これらのデータはカーナビ等にお行時に二酸化炭素を排出しないことが挙げられ，今後の普及がいて細かい地点の渋滞情報や到着時間予測などに活用されてい期待されている [6, 7]．また，EV に搭載されたバッテリーに充る．このデータの問題点として，カーナビのデータは不特定多電した電力を電力網 (Grid:V2G) やビル (Building:V2B)， 家(Home:V2H) に提供する V2X という技術が注目されている．

佐藤らはスマートフォンがプローブ情報取得センサとして十分

Kempton らは V2G をアメリカ電力市場に投入した際にどの程使用可能であることを検証した [23]．

度の効果と利益が得られるのかの検証を行った [8, 9]．Jansen

2. 3 可視化と情報提示

らは既存の電力網に V2G を投入した際に V2G が果たす役割

近年、各自動車メーカーはテレマティクスサービスによってについて論じた [10]．太田らは EV を家庭の電力網に接続する

データを収集し，様々な情報を提供している．トヨタ自動車がことで，再生可能エネルギーのような不安定な電源の補助とし提供する T-Connect [25] は，月別，日別の平均燃費，エコ運て活用できることを検証した [11]．Udawatta らはマイクログ

転スコア，燃費ランキングといった情報を表示する．本田技研

リッド内の太陽光発電について，EV を用いることで効率的に工業のインターナビ [26] でも同様のサービスを受けることがエネルギーの受け渡しができることをシミュレーションによりできる．日産自動車のカーウイングスではリーフ専用のサービ

示した [12]．また日産自動車が LEAF to Home [13] として，スとして，「みんなの消費電力」[27] の提供を行っている．これ

V2H の製品化を行った．しかし，V2X の実現のためにはバッ

はカーウイングスデータセンターに蓄積されている走行データ

テリーの余剰電力を事前に把握しておく必要がある．その中でを統計処理し，出発地から目的地までの間に記録された消費電も EV に搭載されるバッテリー容量の小ささは EV の普及にお力量の最大値，最小値，平均値などを表示するサービスである．

いても問題とされている．この問題に対して，Zhang らは残余

以上のように各社からテレマティクスサービスが提供されてい走行距離推定を計算資源を節約しながらも達成する手法を提案

るが，限られた車種やナビゲーションシステムにしか対応してした [14]．Martinez らは重要課題に掲げ，運動方程式を用いいない．また，運転者の興味に応じて任意の区間やルートごとるのではなく人工ニューラルネットワークを用いて EV の消費の傾向を比較するような情報提示や運転者ごとにパーソナライ

エネルギー推定モデルを構築した [15]．これらのことから EVズされた情報は提供されていない．一方で，運転者への情報提のエネルギー消費量の推定は重要な課題であるが，充放電の繰示は重要視されており，平岡らは運転者に自発的なエコドライ

り返しによるバッテリー寿命の短縮，新技術ゆえの社会制度，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

十分なインフラの整備などがあり，これらに関しては官民が協の重要性を示した [28]．

力して解決するべき課題であるといえる [16, 17]．

2. 2 センシング技術とライフログ

2. 4 本研究で解決すべき課題
2.2 節で述べたように，自動車の運動に関する日常のデータ

近年の情報技術の発達により，計算機やネットワークの高速を取得することが可能になってきた．これらの大量のセンサ化，低価格化が進んでいる．さらに無線 IC タグや GPS，加速データを扱う情報システムでは，多くの場合，蓄積せずにデー度センサのような実空間情報を取得することを目的としたセン

タ処理しながら捨てるストリーム処理の手段が主流である．しサ類の発達により，いつでもどこでも誰でも計算機の恩恵を受かし，運転の振り返りや多様な分析を後から行うために，こけられるユビキタス環境が実現された．ユビキタス環境では環

れらのデータを保持しておくという考え方もある．近年では境内の様々な場所，モノにセンサを取り付けることで，ユーザ大容量のストレージが安価で手に入るようになったため，これの無意識下で様々なデータの取得が可能となる．これによってらのデータをライフログとして保存しておくことが可能になっユーザの負担なく日常行動のセンシングデータを記録・蓄積すた．このことから我々は，ライフログを用いて EV の問題点

るライフログの収集が実現されている．その発展として，これを解決することを提案してきた．具体的には，自動車の走行ロ

らのセンサ類を自動車に搭載することで自動車自体を一つのグから EV における消費エネルギーを計算し，データベース

センサとして情報収集を行う「プローブカーシステム」に関すに蓄積・検索を行うシステムを ECOLOG システム (Energy

る研究が行われている．Manzoni らはバスのような運転スタ

COnsumption LOG) として運用してきた [3, 4, 29–33]．本研

イルによって燃費が大きく影響される車両にセンサを搭載し，究ではこの ECOLOG システムを用い，大量に集められた走行

運転者別や時間帯別でエネルギー消費に差があることを確認

ログから運転者が興味を持った任意の区間の傾向を定量的に評した [18]．森川らはプローブカーデータに気象状況や道路状況

価し可視化することを目指す．2.3 節で述べたように既存の可を組み合わせた動的経路案内システムを開発し，その性能評

視化システムでは運転者の興味に応じた情報提示は行われてい価を行った [19]．秦らは新潟県中越沖地震において，プローブ

ない．しかしながら運転者の興味に基づいて任意の区間を設定

カーのリアルタイム情報を用いた「通れた道路マップ」を実際し，その区間を通過するのに掛かった消費エネルギーや通過時に試験提供することで，プローブカー情報を減災目的に利用し間の傾向を示すことや，任意のルート間の傾向の比較を行うこた [20]．Ito らは大量に収集した EV の消費エネルギーのデーとは個人運転者にとって有用な情報提示となる．また大量に集タを道路の特性で集約し，航続距離の推定に用いるモデルをめられた走行ログを用いれば，運転において重要な要素である

提案した [21]．近年では，このような GPS や加速度センサを消費エネルギーと通過時間に基づく道路の特徴づけを行える．

搭載したスマートフォンが身近なデバイスとなった．スマートこの特徴づけは交通の最適化を初め，様々な分野への応用が期

フォンを自動車に搭載することで，自動車の走行ログを日常的待できる．よって本研究ではこれらの情報提示を行う可視化シに取得することが可能になった．八木はスマートフォンの加速

ステムの実装を行う．

度センサを用いて走行時の段差の検出を行う研究に加え，先の
東日本大震災において発生した路面段差の調査を行った [22]．

図 1 ECOLOG システムの全体像

図 3 定義したセマンティックリンクの例

機能に特化した可視化システムであり，ECOLOGViewer にな
い新たな個人運転者向け可視化を行う．そのため両可視化シ
ステムは相互に機能を補完し合う関係である．本来であれば

ECOLOGViewer の機能を拡張する形で新たな可視化機能を実
図 2 ECOLOG テーブル

装するべきだが，実装上の都合により新たな可視化システムとして実装を行った．2 つの可視化システムの統合は今後の課題
である．

3. ECOLOGSemanticViewer の設計
本章では本研究で提案する可視化システムの設計について述べる．提案する可視化システムは 3.4 節で述べるセマン
ティックリンクに着目した可視化システムであることから，

ECOLOGSemanticViewer と名付けた．
3. 1 ECOLOG システム全体の概要
本研究のシステムの全体像を図 1 に示す．自動車に搭載したスマートフォンのセンサデータを自動車運転ログとして収集し，データベースに蓄積する．データベース内ではセンサデータに対して補正を行い，消費エネルギーの推定が行われる．推定された消費エネルギーは 1 秒単位に正規化され，時刻や緯度経度等のデータとともに 1 つのテーブルに格納される（図 2）．我々はこのテーブルの 1 レコードを ECOLOG(EnergyCOnsumption

LOG) と名付けた．システムの利用者はこのテーブルに対して検索を行うことで，高速にデータにアクセスする事が可能になる．

3. 2 ECOLOGViewer と ECOLOGSemanticViewer
先行研究として，3.1 節で述べた ECOLOG テーブルの検索結果を利用者に提示する可視化システム，ECOLOGViewerを運用してきた [29]．ECOLOGViewer は，個人運転者向けに 1 回の運転（以降，トリップと呼ぶ）の詳細な振り返りを行う機能や，事業者向けとして V2G 可能な EV の余剰電力量
を 1 日ごとにまとめたカレンダー表示機能を持つ．このように ECOLOGViewer は個人運転者向け可視化機能と事業者向
け可視化機能の両方を持つ総合的な可視化システムであるのに対し，ECOLOGSemanticViewer は個人運転者向け可視化

3. 3 運転の重要点と運転者の知見
個人運転者が重要視する運転の要素として運転時間・消費エネルギー・安全性・快適さが考えられる．安全や快適さは重要な要素であるが本研究では分析の対象外とし，運転時間と消費
エネルギーに着目する．運転時間は，時間通りに目的地に到着することや，時間を無駄に消費することなく目的地に到着するといった観点で重要になる．同様に消費エネルギーは，できるだけ小さい消費エネルギーで燃費の良い運転をするといった点で重要になる．これら運転時間と消費エネルギーについて，運転者は日々の運転経験からいくつかの知見を持っている．例えば，渋滞の発生しやすい道路やその時間帯，燃費の悪そうな道路といった知見が挙げられる．また運転者はこの知見に基づき，交通状況によって走行するルートを選択する場合もある．しかしこれらの知見が実際に正しいかは分からず，運転改善の正しい判断基準になり得ていない．そのため道路の傾向や優劣を定
量的に評価し，運転者の知見を明示化することが重要になる．

3. 4 セマンティックリンク
3.3 節で述べた運転者の知見を定量評価し明示化するために，集約区間を定義する必要がある．集約時間として次に示す 3 レ
ベルを考える．
（ 1 ） 運転区間全域（トリップ）（ 2 ） 「興味のある適切な」有意な区間（ 3 ） 道路地図上での交差点間（道路リンク [34]）(1) 運転区間全域は，1 度のトリップ全体をマクロに集計する．この集計方法によって V2X によるエネルギー移動がどの程度期待できるのかを定量的に示すことができるため有用である．その一方で，トリップ全体が長距離に及んだり，トリップ

HeatMap モデルはセマンティックリンクを通過するのに掛かっに色々な特徴の道路が含まれていると，部分区間ごとの局所的た時間と消費エネルギーをそれぞれ階級分けし，2 つのヒストな特徴を知ることはできない．一方 (3) 道路リンクの単位で集グラムのマトリクスをヒートマップで表現する．これにより運計することを考える．道路リンクとは国土交通省が公開してい転時間と消費エネルギーの関係を直観的に把握することがでる道路の物理的切れ目（交差点ごと）を端点とした微小区間をきる．

単位とする [34]．図 3 に道路リンクの例を示す．道路リンクは

3. 6 ECOLOGSemanticViewer の設計

交差点を単位としているため運転者の感覚的な道路区間とマッ

ECOLOGSemanticViewer の設計については，以下の設計方

チしないことがしばしば起こる．多くの場合，道路リンクは針に従って行った．

細かすぎて運転者にとって意味を持たない．そこで (1) と (3)

定量的な評価の中間として運転者にとって「有意な」区間を導入する．すな

3.2 節で述べた運転者の知見において，運転者の知見が実際にわち，運転者にとって意味のある道路の集約単位としてセマン正しいのかを明示化することが重要になる．ECOLOGSeman-

ティックリンクという単位を定義する．セマンティックリンクは

ticViewer では毎日収集した運転ログを用い，セマンティック

複数の道路リンクの集合である．図 3 は道路上に存在するサグ

リンクごとの傾向を定量的に評価し可視化することで，運転者部（注 1） を 1 つのセマンティックリンクとしたものである．このの感覚をデータで示し運転改善に役立てることができるように

セマンティックリンクは 13 個の道路リンクの集合であり，これした．

を集約の単位とすることでこのサグ部に関する情報を示すこと

セマンティックリンクごとの比較が可能となる．セマンティックリンクの意味は，大きなものでセマンティックリンクごとの情報提示において，システム利は高速道・一般道といった道路区分や，小さいものでは人通り

用者がセマンティックリンク間の傾向を比較できることは重要の有無など様々なものが考えられる．詳細な意味に基づいたセである．特に運転者がルート選択を行っている区間においては，

マンティックリンクを自動生成することは困難な問題であるた可視化システムが各ルートの優劣を定量的に評価・提示できるめ，本研究では高速道路区間や運転者が興味を示している区間

ことが望ましい．そこで ECOLOGSemanticViewer では任意

等を元に手動で作成を行った．またセマンティックリンクの分の組み合わせのセマンティックリンクを Histogram モデルを用割次第で集約結果は大きく変わるため，アプリケーションごといて比較することで，利用者はセマンティックリンク間の違いに適切なセマンティックリンクの分割方法があると考えられる．

や優劣を確認できるようにした．

本研究では運転者が興味を持った区間の情報提示を行うことを簡易な操作目標とし，他のアプリケーションへの応用は今後の課題とする．

ECOLOGSemanticViewer は広く一般的な個人運転者をシ

3. 5 集約データの可視化手法

ステムの利用者としている．そのため利用者に特別な知識をセマンティックリンクごとの情報提示を行うにあたり，可視要求することなく情報を提示することが求められる．そこで化手法として 2 つの集約モデルを提案する．

ECOLOGSemanticViewer ではあらかじめ有用な定型クエリ

Histogram モデルを用意しておくことで，利用者はセマンティックリンクを選択

セマンティックリンクごとの傾向の比較に用いるのが His-

するだけで各セマンティックリンクの詳細な情報を閲覧できた

togram モデルである．Histogram モデルは 3.3 節で述べたより，セマンティックリンクを比較できるようにした．

うに運転時間と消費エネルギーに着目し，それぞれの傾向をヒ

道路特徴の可視化

ストグラムによって可視化する．セマンティックリンクごとに，個人の大量の走行ログを用いたセマンティックリンクごとのそのセマンティックリンクを通過するのに掛かった時間とエネ

集約結果はそのセマンティックリンクの地形や交通状況を反映しルギー消費量をトリップ単位で集計を行い，過去トリップ全体

た結果となっていると考えられる．このことから ECOLOGSe-の傾向を頻度分布として表現する．一般に運転は交通状況に大manticViewer は個人の走行ログを用い，道路特徴を HeatMap

きく依存するため 2 つのセマンティックリンクを比較するのにモデルによって可視化する．

1 回のトリップを用いるとそのときの交通状況が強く影響してしまうが，頻度分布を用い比較することで運転時間，消費エネ
ルギーそれぞれについて過去トリップ全体の傾向として比較が可能になる．これによりセマンティックリンク間の傾向の差や優劣の比較に役立つ可視化が可能になる．

HeatMap モデル
セマンティックリンクごとの運転時間と消費エネルギーにおける道路の特徴を可視化するのが HeatMap モデルである．

（注 1）：サグとは下り坂と登り坂がひと続きになった区間である．一般的に速度制御が難しいため，渋滞の原因になったり，燃費の優劣が顕著に現れることが多い．

4. ECOLOGSemanticViewer の実装
本章では，ECOLOGSemanticViewer の各画面について説明する．

4. 1 一覧表示画面
この画面では任意に選択したセマンティックリンクの組の大まかな傾向を比較できる．比較方法として次の 2 種類を用意した．

•

エネルギー損失による比較 (図 4)•

運転時間による比較 (図 5)システムの利用者は特に注目したいセマンティックリンクを選択し，セマンティックリンク詳細画面 (図 6，7，8) にて詳細

図4

一覧表示画面：エネルギー損失
図 6 セマンティックリンク詳細画面：運転時間

図 5 一覧表示画面：運転時間

な情報を閲覧できる．またセマンティックリンク比較画面 (図図7

セマンティックリンク詳細画面：消費エネルギー9，10) にて比較を行える．
4. 2 セマンティックリンク詳細画面
各セマンティックリンクの詳細を表示する画面を図 6,，7，8に示す．この画面では一覧表示画面で選択したセマンティック
リンクの詳細な情報を閲覧することができる．提示する情報として，以下の 3 種類を用意した．

•

運転時間の頻度分布 (図 6)•エネルギー損失の頻度分布 (図 7)•HeatMap モデルを用いたヒートマップ (図 8)

これらの画面でシステム利用者は各セマンティックリンクにおける過去のトリップ全体の傾向を頻度分布として確認できる．

図 8 順相関な道路

4. 3 セマンティックリンク比較画面
セマンティックリンク比較する画面を図 10，9 に示す．この
画面では一覧表示画面で選択したセマンティックリンクの比較を閲覧することができる．比較する情報として以下の 2 種類を用意した．

5. 可視化の実例
本章では ECOLOGSemanticViewer を用いて得られた可視化例について説明する．集計対象を表 1 に示す．2012 年 7 月•

運転時間による比較 (図 9)から 2015 年 12 月までの 3 年半の期間で取得した 1,686 本のト•エネルギー損失による比較 (図 10)

リップ，約 500 万の ECOLOG レコードを集計対象とした．

それぞれの比較は Histogram モデルを用いて可視化を行う．

5. 1 渋滞の多い区間

システム利用者は比較を行うそれぞれのセマンティックリンク

図 6 は渋滞が多いセマンティックリンクにおける，その区間における過去トリップ全体の傾向を頻度分布として比較できる．

の運転時間の頻度分布を表したものである．頻度分布における最小値は 120 秒であり，最大値は 378 秒である．またモード付
近は 200 秒から 275 秒となっている．分布を全データに対する

表1

集計対象

集計期間

2012/07/09 - 2015/12/18

被験者

1名

被験車両

ICV, EV

センサ

REGZA Tablet AT570

レコード数

5,015,079

トリップ数

1,686

図 9 セマンティックリンク比較画面：運転時間

図 11 ルート選択
表2

ルート詳細

区間長

勾配

信号数

道路区分

A ルート 約 1.0km

平坦2

生活道路（市道）

緩やかなアップダウン

3

幹線道路（県道）B ルート

約 1.2km

ハイライトを伴う直観的な情報提示を行うことで，運転者に理解しやすいものとなる．

5. 2 ルート選択を行っている区間
図 10 セマンティックリンク比較画面：エネルギー損失

同一の始点・終点の組に対して，途中の経由地が異なるようなルートが存在する場合がある．たとえば，被験者は図 11 に

相対頻度割合で比較すると，モード付近が 55%，モードより小示す 2 種類のルートのいずれかを通過していた．これらのルー

さい部分が 16%，モードより大きい部分が 26%となっている．

ト選択に対して，2 つのルートの定量比較を行った．ルートの

このことから，全トリップの 3/4 程度は 260 秒以内にこの区間詳細を表 2 に示す．

を通過できることが分かる．またモード付近と最大値を比べる

まずルートごとの通過時間の頻度分布を図 9 に示す．A ルーと差は 120 秒程度であり，最も通過に時間が掛かった場合でもトは二山の分布を示しており，通過時間に幅がある．これは信2 分程度の差で収まることが分かる．このことから，次のこと

号による停止の影響であることが確認された．対して B ルートが示されたことになる．

はモードを 100 秒から 120 秒にもつ一山の分布を表している．

（ 1 ） どれだけ急いでも通過に 2 分は掛かるため，前もってこれらのことから B ルートのほうが通過時間が安定しており，

その時間を確保すべきである．

かつ短い傾向であることが分かる．

（ 2 ） 渋滞した場合でもさらに 2 分待てば通過できるので気にすべきではない．

次にルートごとのエネルギー損失の頻度分布を図 10 に示す．両分布は一山の分布を示しており，B ルートに比べ A ルー

次に，図 7 は同セマンティックリンクにおける，その区間をトのほうがエネルギー損失が小さい傾向にあることが分かる．

走行するのに必要なエネルギー損失の頻度分布を表したものでこれは区間長が短いことと，加減速に伴うエネルギー損失が小ある．モード付近は 0.17kW h から 0.18kW h となっている．まさいことが考えられる．これらのことから A ルート，B ルート

たモード付近と最大値を比べると差は相対値で 13%となっていともにエネルギー損失の傾向は安定しており，A ルートのほうる．このことからエネルギー損失の面ではトリップによってそがエネルギー損失が小さい傾向であることが分かる．

れほど大きな差は生じていないことが分かる．以上のことより

以上の比較から，ルートごとの消費エネルギーと運転時間を

このセマンティックリンクでは運転時間に差がみえるが，エネ定量的に示したことになり，この結果は運転者のルート選択のルギー損失には差がないと言える．

判断の材料になり得る．

このようにセマンティックリンクの傾向を頻度分布と定量的

5. 3 道路の特徴づけな値によって可視化した．これにより運転者が体感として持っ4.2 節で述べたヒートマップはエネルギー損失と通過時間のていた知見を定量的に評価したことになり，運転者の心理的負関係を表しており，道路の特徴を分類することに役立つ．各セ担を軽減することに繋がる．また具体的な数値やグラフ領域の

マンティックリンクにおけるヒートマップを分類したところ以図 12

逆相関な道路図 14 二山分布な道路

二山分布な道路
特徴的な二山の分布を持つ道路である（図 14）．この道路は交通状況を大きく分けて二分できることを示唆している．実際に図 14 のセマンティックリンクでは，区間内のある信号を通過できたか否かでエネルギー損失に違いが生じることが分かった．この場合，該当する信号でのブレーキングに注意すること
で運転改善が見込まれる．

6. ま と め
本稿では，ECOLOG データベースに蓄積した運転ログを可図 13 中心広範な道路視化するシステムの実装について述べた．更に，大量に蓄積された運転ログに対して，運転者の知見に基づくセマンティック

下の 5 つの分類が行えた．

•

順相関な道路（図 8）•

逆相関な道路（図 12）•

中心広範な道路（図 13）•

二山分布な道路（図 14）

リンクを１つの集約単位とすることで，セマンティックリンクの定量評価や比較が可能になり運転者にとって有用な情報になることを示した．今後は可視化を行う集約単位や検索条件を増やし，より有益な情報を示すことを目指す．また，本稿で得られた有用な情報を幅広い分野へ活かすことを目指す．

それぞれの傾向について説明する．
順相関な道路エネルギー損失と経過時間が正の相関を持つ道路である（図8）．この道路は信号や渋滞で停止と発進を繰り返すことでエネルギー損失が生じ，エネルギー損失と通過時間が相関を持って増加していくことが特徴である．主に信号での停止が多かった

謝

辞本研究の一部は JSPS 科研費 (26330358) および横浜国立大学大学院環境情報研究院共同研究プロジェクトの助成による．
また、公益財団法人日産財団研究助成（2011〜2012 年）の支援により着想を得た．

り，渋滞が起こりやすい一般道がこの道路に該当する．逆相関の道路と違いエネルギー損失と通過時間はトレードオフの関係ではないので，エネルギーと時間の両立を計る運転が有効な区間である．
逆相関な道路エネルギー損失と経過時間が負の相関を持つ道路である（図12）．この道路は速度が大きいことで空気抵抗が増し，エネル
ギー損失が大きくなることが特徴である．主に高速道路がこの道路に該当する．エネルギー損失と通過時間はトレードオフの関係にある．
中心広範な道路
エネルギー損失と経過時間があまり相関を示さず，頻度分布のモードを中心に広がりを持つ道路である（図 13）．この道路
は様々な交通状況が含まれていることを示唆しており，個々の分析が必要である．

文

献[1] 経 済 産 業 省 資 源 エ ネ ル ギ ー 庁 エ ネ ル ギ ー 白 書 2015, http://www.enecho.meti.go.jp/about/whitepaper/2015pdf/[2] 廣田 幸嗣, 小笠原 悟司編著, 船渡 寛人, 三原 輝儀, 出口 欣高,
初田 匡之 著, “電気自動車工学”, 森北出版, 2010.
[3] T. Tomii, S. Hagimoto, N. Fueda, T. Deguchi, M. Idenawa, T. Hayashi “Long-Term Experiment of the ECOLOG
Database Capability of Estimating V2X Eﬀect Replacingwith EVs”, 20th ITS World Congress, Tokyo, 2013.
[4] 萩本 真太朗, 出縄 誠, 林 拓也, 讃井 崚, 富井 尚志, 本藤 祐樹,“車載センサを用いた EV エネルギー消費ログ DB の長期運用と精度評価”, 第 6 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2014), A2-5, 2014.
[5] 日産 LEAFWeb カタログ, http://ev.nissan.co.jp/LEAF/,
参照 Jan 6, 2016[6] 中上 聡, 山本 博巳, 山地 憲治, 高木 雅昭, 岩船 由美子, 日渡 良爾, 岡野 邦彦, 池谷 知彦, 車種別パターンを考慮したプラグイ
ンハイブリットと電気自動車の導入評価 , エネルギー・資源学

会論文誌, Vol.31, No.6, pp.7-15, 2010.
[7] 内田 晋, 電気自動車の電費から燃費への換算とその東日本大震災による影響 , エネルギー・資源学会論文誌, Vol.32, No.6,
pp.14-18, 2011.
[8] W. Kempton, J. Tomic, “Vehicle-to-grid power fundamentals:Calculating capacity and net revenue”, Journal ofPower Sources, Vol.144, No.1,pp.268-279, 2005.
[9] W. Kempton, J. Tomic, “Vehicle-to-grid power implementation: From stabilizing the grid to supporting large-scale
renewable energy” , Journal of Power Sources 144, pp.280294, 2005.
[10] B. Jansen, C. Binding, O. Sundstrom, D. Gantenbein, “Architecture and Communication of an Electric Vehicle Virtual Power Plant”, 1st IEEE Int’l Conf. Smart Grid Communication(SmartGridComm2010), pp.149-154, November,
2010.
[11] 太田 豊, 谷口 治人, 中島 達人, K. M. Liyanage, 馬場 旬平, 横山 明彦, ユビキタスパワーネットワークにおけるスマートス
トレージの提案 -電気自動車の自律分散型 Vehicle-to-Grid- ,
電気学会論文誌 B (電力・エネルギー部門誌), Vol.130, No.11,
pp.989-994, 2010.
[12] Lanka Udawatta, Udaya K. Madawala, Dharsgana Muthumuni, Mahinda Vilathgamuwa, “Control of Solar Powered
Micro-grids Using Electric Vehicles”, IEEE Third International Conference on Sustainable Energy Technologies (ICSET 2012), pp.270 275, 2012[13] 日産 LEAF to Home, http://ev.nissan.co.jp/LEAFTOHOME/,
参照 Jan 6, 2016[14] Y. Zhang, W. Wang, Y. Kobayashi, K. Shirai, ”Remaining
Driving Range Estimation of Electric Vehicle”, 3rd IEEE International Electric Vehicle Conference (IEVC2012), pp.1-7,
2012.
[15] M. Martinez, A. Gardel, A.M. Wefky, F. Espinosa,
J.L. Lazaro, I. Bravo, P. Revenga, “Electric Vehicle
Consumption Estimation based on Heuristics and MLP
Artificial Neural Network”, European Electric Vehicle
Congress(EEVC), pp.1-7, 2012.
[16] 経 済 産 業 省, “EV・PHV タ ウ ン ベ ス ト プ ラ ク ティ
ス集”, http://www.meti.go.jp/policy/automobile/evphv/
town/state/best_practice.html, 参照 Jan 6, 2015[17] 久村 春芳, “スマートグリッドと連携した電気自動車（EV）の技術動向”, 情報処理, vol54, no.4, pp.310-315, 2013[18] V. Manzoni, A. Corti, P. De Luca, S. M. Savaresi, “Driving
Style Estimation via Inertial Measurements”, 2010 13th International IEEE Annual Conference on Intelligent Transportation Systems(ITSC 2010), Madeira Island, Portugal,
pp. 777-782, 2010.
[19] 森川 高行, 山本 俊行, 三輪 富生, 王 立暁, “動的経路案内シス
テム「PRONAVI」の開発と性能評価実験”, 交通工学, Vol.42,
No.3, pp.65-75, May, 2007.
[20] 秦 康範, 鈴木 猛康, 下羅 弘樹, 目黒 公郎, 小玉 乃理子. “新潟県中越沖地震における通れた道路マップの提供とプローブカー情報の減災利用実現に向けた課題と展望”. 日本地震工学会論文集，
Vol.9， No.2, pp. 148-159, 2009.
[21] M. Ito, T. Shimoda, K. Maema, ”Prediction Method ofCruising Range using Probe Data for Electric Vehicle”, 20th
ITS World Congress, Tokyo, 2013.
[22] 八木 浩一, “加速度センサを用いた路面段差検出手法の改善と東北地方太平洋沖地震後の観測データへの適用”, 第 10 回 ITS シ
ンポジウム 2011, 1-A-05, 2011.
[23] 佐藤 雅明, 和泉順子, 松井 香奈, 上田 憲道, 植原 啓介, 村井 純,“スマートフォンを活用したプローブ情報システムの構築”, 第12 回インターネットテクノロジーワークショップ, 2011.
[24] H.Farhangi, “The path of the smart grid”, IEEE Power Energy Mag., vol.8, no.1, pp.18-28, Jan-Feb, 2010.
[25] トヨタ自動車. T-Connect. http://tconnect.jp/, 参照 Jan
6, 2016.
[26] 本 田 技 研 工 業. イ ン タ ー ナ ビ. http://www.honda.co.jp/

internavi/, 参照 Jan 6, 2016.
[27] 日産自動車. みんなの消費電力. http://n-link.nissan.co.
jp/MANUAL/EV/HOWTOUSE/MYPAGE01/energyusage.html, 参照
Ja 6, 2016[28] 平岡敏洋, 西川聖明, 川上浩司, 塩瀬隆之, “自発的な省燃費運転
行動を促すエコドライブ支援システム”, 計測自動制御学会論文
集 Vol.48, No.11, pp.754-763, 2012[29] 出縄 誠, 出口 達, 富井 尚志, “EV エネルギー消費ログ DB を用いた多様な可視化システムと運転状況に基づく情報の提示”, 日
本データベース学会論文誌, vol.12, no.1, pp127-132, 2013.
[30] 出口 達, 出縄 誠, 富井 尚志, “電気自動車の運転ログを用いた多様な状況提示システムの実装と評価”, 第 11 回 ITS シンポジウ
ム 2012, 2-C-01, 2012[31] 笛田 尚希, 萩本 真太朗, 林 拓也, 讃井 崚, 富井 尚志, “車載センサを用いた EV エネルギー消費ログ DB のモデル構築と V2X 効果推定”, 第 5 回データ工学と情報マネジメントに関するフォー
ラム (DEIM2013), E2-1, 2013.
[32] 讃井 崚, 萩本 真太朗, 富井 尚志, “EV エネルギー消費ログ DB
における気象状況に基づく冬期エアコン消費電力量の推定と検証”, 第 12 回 ITS シンポジウム 2014, 2-2C-01, 2014.
[33] 讃井 崚, 吉本 亘汰, 柏原 勇太, 川沼 大輝, 萩本 真太朗, 富井 尚
志, “車載センサを用いた EV エネルギー消費ログ DB の精度検証”, 第 7 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2015), C3-5, 2015.
[34] 国土地理院， 数値地図 2500（空間データ基盤） ，http://www.
gsi.go.jp/geoinfo/dmap/dm2500sdf/，参照 Jan 06，2016.