2. データ概要• バスの利用者データについて• 新潟交通の公式ホームページ[4]より，2018年4月から2023年8月までの「路線別ご利用人数」と「バス停別ICカード乗降件数」のデータを，PDFファイルにて取得し，Adobe Acrobat ProにてPDFからExcel形式に一括変換を行った。このファイルを起点として，分析を行った。
• 新潟交通の現状を知るデータとして公開されているものがこれくらいしか存在しなかったため，今回は上記のデータを主として用いた。

• JR線の利用者データについて• JR東日本の公式ホームページ[5]より取得し，手入力にてExcel形式のファイルに転記した。（ウェブスクレ―ピングを試みたが，できないようであった。）• 気象データについて（比較データとして）• 降雨量データを，気象庁の公式ホームページ[6]よりCSVファイルを取得した。

• 平日データについて（比較データとして）• 一般カレンダーのデータは，2023年のカレンダーより平日数を数え，データフレームとして保存した。ただし，土日祝，年末年始の12/29~1/3，お盆の8/13~8/16を休日としてカウントした• 学校カレンダーのデータは，2023年の新潟高校のホームページ[7]より取得した授業歴に基づき，授業日数をカウントした。

3. 分析方法• 各データの前処理（分析可能な形式への整形等）• 各バス停ごと／路線ごとのデータの可視化• matplotlib等のライブラリを使用し，2018年4月から2023年8月までのデータを分析した。
• 各バス停ごとのデータは，ICカードでカードリーダーにタッチし，正常に認識された件数を乗降各１件として計算されている。各月の利用者数トップ１００のバス停のみしかデータが得られなかったため，欠損が一部含まれている。欠損が５０以下のカラムは削除し，５０以上のデータはその月の１００位の利用者数から１０を引いた数にて補完した。
• 路線ごとのデータは，バス車両の乗車口、降車口にあるセンサーでカウントした合計人数 ÷２を「利用者数」，利用者数を全運行便数で割った１便あたりの平均利用人数を「１便平均利用者数」として示されている。これより，利用者数÷１便当たり平均利用者数÷各月日数の計算をすることにより，「１日当たりの便数」を算出した。
• 自己相関や偏自己相関の算出も，参考のために行った[8]。

• 時系列データの分解（元データ ＝ トレンド ＋ 季節性 ＋ 残差）• statsmodelsのseasonal_decomposeライブラリを用い，時系列データの分解を行った[9]。

• 時系列データの予測• Prophetを用いて時系列予測を行い，Optunaを用いてパラメータ調整を行い，sklearn.metricsによりMAE，MSE，MAPE（評価指標）を算出した[10]。
• 予測に際して，直近1年間のデータをテストデータとし，オレンジ色でプロットした。ただし，コロナの強い影響が今後の予測に影響を与えることを防ぐため，予測の際は2020年3月～2020年5月のデータを削除した• 関係しそうな因子の検討• 季節成分に分解した月ごとの利用者数と，月ごとの平日日数（一般カレンダーと学校カレンダーそれぞれ）及び降雨量（月ごとの平年値）の相関を算出し，それらのデータのプロットも行った。
• JR線と各駅の最寄りバス停を紐づけ，プロットした。

• 分析の過程は，全て添付のノートブックに記載している。

4. 分析結果｜1. 全体について＜現状＞• コロナ禍前とコロナ禍で平均利用者数が大きく変化した。特に，全国一斉休校や緊急事態宣言が出始めた2020年3月から2020年5月にかけては利用者数が急減し，過去最低と思われる2020年5月は，前年同期比の5割程度の利用にとどまった。
• ２割の減少分の一部は，コロナ禍でテレワークに移行した層がそのままテレワークを継続しており，バスを利用しなくなった（定期券を解約した）ものと推察される• 時系列データを，トレンド成分＋季節成分＋残差（ノイズ）に分解した。
→全体的なトレンドとして，2020年初頭で急激に利用者数が減少したものの，2022年以降やや増加に転じている。
• 自己相関データ等から１２か月の周期性があるとして季節成分を抜き出した。
• コロナ禍前平均 195万5000人，コロナ禍平均153万2000人（22％減）

4. 分析結果｜1. 全体について＜今後の予測＞• 現状の微増傾向がそのまま続いても，社会情勢が大きく変化する（テレワークの廃止，人口増加など）ことがない限りは，5年後に目を向けてもコロナ禍前の水準に戻すのは困難なのではないか？
※今回は，Prophetという簡単なライブラリを用いて予測したが，影響を与える何らかの変数を加えれば，より精度の高い予測ができるかもしれない• 評価指標｜RMSE:3642.0，MAE:2895.9，MAPE:3.9%（学習回数:100）4. 分析結果｜3. バス停ごとのデータについて＜学校周辺のバス停＞• 徒歩圏内に高校がある場合，平日割合（学校カレンダー）と乗降客数に強い相関があることがわかる（3月・8月のクラスタに引っ張られている）→学校近くのバス停は，長期休み期間中の需要が低く，当該路線の利用者減に繋がっている可能性がある。
※「平日割合（学校カレンダー）」と季節成分を取り出した乗客数との相関が，「平日割合（一般カレンダー）」との2倍以上のもののみをピックアップした

バス停名

最寄り学校

平日割合

平日割合_school

白山駅前

新潟中央高校など

0.192829

0.503060

南高校前

新潟南高校

0.033111

0.608514

江南高校前

新潟江南高校-0.007383

0.653800

第一高校前

新潟第一高校0.134873

0.704679

新潟高校前

新潟高校

0.045193

0.624894

新潟中央高校前

新潟中央高校0.188837

0.670098

中央埠頭

万代高校

0.032205

0.791442

北谷内

高志中等教育学校

0.180589

0.738701

原の台

高志中等教育学校

0.134259

0.655513

新潟商業高校前

新潟商業高校0.168152

0.672801

南紫竹一丁目高志中等教育学校

0.189721

0.589731

大野仲町

新潟西高校(乗換バス停)

0.257525

0.746327

附属学校前

附属新潟小中学校

0.092565

0.906792

産業振興センター前

東京学館新潟高校

0.283131

0.723166

水道町一丁目

新潟青陵高校0.092637

0.566240

河渡南新潟東高校

0.306733

0.739796

亀田駅西口

新潟向陽高校0.184538

0.621390

新潟ふるさと村※該当なし

0.319849

0.720843

4. 分析結果｜3. バス停ごとのデータについて＜学校周辺のバス停＞• 学校近くのバス停は，３月と８月に大幅に利用者数が減る傾向にある→これらの学生層が普段，バスを使っているかどうかはデータからは読み取れないが，休暇の移動を自家用車ではなくバス利用をするよう促す施策を行えば，全体としての利用者増につながる可能性がある。

南高校前バス停の1日乗降者数の推移と予測（左）と季節成分（右）4. 分析結果｜3. バス停ごとのデータについて＜佐渡汽船バス停＞• コロナ禍以降，徐々に佐渡汽船で乗降する人が増え，このままのトレンドが続けばコロナ禍前の需要に戻る可能性がある• 季節性に着目すると，夏休みの８月ごろの利用が多くなる傾向にある。
→平時の佐渡観光を促進すれば，佐渡汽船沿線のバス利用が増える可能性がある• 評価指標｜RMSE:75.0，MAE:60.7，MAPE:1.3%(学習回数40)

佐渡汽船バス停の1日乗降者数の推移と予測（左），同バス停のトレンドと季節成分（右）4. 分析結果｜3. バス停ごとのデータについて＜新潟空港バス停＞• コロナ禍で抑えられていた旅行需要が近年増え，２０２３年に入るとコロナ禍前の利用を上回っている。このトレンドが続けば，さらに利用者数が伸びる可能性がある。
→佐渡汽船・新潟空港ともに，新潟市外へ出る／新潟市内に来る観光客の利用が多いことが推察される。観光客へのバス利用を周知することもカギになるだろう。
• 評価指標|RMSE:119.8，MAE:99.4，MAPE:1.8%(学習回数４０)

新潟空港バス停の1日乗降者数の推移と予測

4. 分析結果｜4. 降雨量との関係• 季節成分に分解した月ごとの乗降者数と平年降水量（ともに月ごと）の相関係数は，0.81となり，強い正の相関があることがわかった→雨が降る月は利用が多いという相関が認められた（因果関係があることも否定できない）。日ごとのデータを用いてもこの傾向がみられるならば，天気により，使用バスの大きさや日ごとの増/減便判断をできる可能性がある。

5. 結論• 本分析の目的：• 新潟交通バスの利用者の現状を分析し，持続可能なバス交通のための施策提案をすること• データを可視化して分かった新潟交通バスの現状• コロナ前と比較し，コロナ下では利用者総数が2割も減少し，それに伴い１便あたりの乗客数がコロナ前と同等になるように調整された結果，バスの便数も2割減少した。
• 萬代橋ラインといった基幹路線や，新潟空港や佐渡汽船などの観光客向けバス停は，利用者数が増加傾向であることがわかった。
• 予想通りではあるが，降雨量とバス利用の強い相関があること，学校付近のバス停では夏休み期間の利用が極端に少なくなることがわかった• データから導出した主な提案施策• 天気予報に従って，バス利用の需要予測をし，柔軟に増減便を行う（横浜市営バスでは，特定路線において「雨の日臨時便」を運行した実績があるようだ[12]）。
• 市や県と協力して広報することで，新潟空港や佐渡汽船の利用を平時（大型連休等以外）にも促し，周辺バスの利用促進を図る。
• JR東日本と協力し，電車降車後の「ちょい乗り需要」（新大前駅～五十嵐キャンパス等）を獲得するため，少しの移動の場合にお得感のある施策（乗換割など）を打つなど，短距離の利用を多くすることを促す。（佐賀市の4バス事業者では，地域交通系ＩＣカードを用いてバスを乗り継ぐと，バス代を割引くシステムを導入している[13]。ＪＲもコロナ禍以降の乗客減に苦しんでいることから，非現実的な提案ではないと思われる。）• 1便当たり10人程度となる時間帯のバス路線では，小型バスを導入し，燃料費を抑える。
（現状でも一部，小型バスでの運用が行われている）。
• 「にいがた２ｋｍ」のような，市による一大プロジェクトを市内各所で進め，バスで行きたくなるような観光地づくりを進める。

6. 感想• データの前処理が思ったよりも大変であった。実務におけるデータ分析も「前処理が8割」などといわれるように大変であることが想像されるため，その一部を体験できたのは非常に勉強になった。
• 今回の結論の価値は，自分がどの立場なのかによって変わってくると思った。会社を立て直すコンサルタントとして分析しているのであれば，売上などにどの程度インパクトをもたらすのかを導出せねばならないし，そのためのデータ集めにも苦心しないといけないのだろうと感じた。
• 一方，一般市民として分析するには，値上げや減便は仕方ないと思わせる分析結果を得ることができたので一利用者としても有益なものとなった。
• 分析に際しては，目的を忘れぬように時折立ち返りながら行っていたので，目的はなんとか達成できたとは思う。一方，初めて使うような分析手法（示唆を得られなかったので資料には記載しなかったが，クラスタリングなども行ってみた）を多く利用できたのもよかった。
• 実際のデータ分析となると，アッと言わせるような発見ができないと（主に経営層に）「無意味である」とみなされるのではないかとの不安はある。その意味で言うと，今回はそのような驚くべき結果を見いだせなかったので，仮にデータサイエンティストとして働くとした場合に，どのような価値を発揮できるのだろうかと考えてしまった。

参考文献[1] 新潟交通、路線バス運賃値上げへ 9月1日から，日本経済新聞，2023年7月28日，https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCC288BG0Y3A720C2000000/[2] 新潟交通、12月3日から減便拡大 市長「運転士確保を」，日本経済新聞，2022年11月17日，https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCC177EC0X11C22A1000000/[3]路線バス、運転手足りず廃止 関西は都市路線も，日本経済新聞，2023年11月13日，https://www.nikkei.com/telling/DGXZTS00007720S3A101C2000000/[4] 新潟交通，“お客様ご利用状況”， https://www.niigata-kotsu.co.jp/~noriai/passenger/data.html#busstop_ic[5] JR東日本，”各駅の乗車人員”，https://www.jreast.co.jp/passenger/index.html[6] 気象庁，”過去の気象データ・ダウンロード”，https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php[7] 新潟高校，”令和5年度 新潟県立新潟高等学校 年間行事予定表”， http://www.niigatah.nein.ed.jp/img/nenkangyoujiyoteihyou.pdf[8] @eg_i_eg，“自己相関，偏自己相関をpythonでプロットする方法”，Qiita，2020年05月04日，https://qiita.com/eg i eg/items/f690972105eace9173f1[9] @shinji_komine，“Pythonのstatsmodelsで時系列データをトレンド、季節性、残差に分解する”，Qiita，2021年07月29日，https://qiita.com/shinji_komine/items/9dbada69b9128f645660[10] 株式会社セールスアナリティクス，“Pythonで時系列解析・超入門（その4） Prophetモデルで予測する方法”，2022年3月29日，https://www.salesanalytics.co.jp/datascience/datascience091/#i-4[11] 新潟市，新潟都心のまちづくり「にいがた2km」，2023年8月25日，https://www.city.niigata.lg.jp/shisei/seisaku/jigyoproject/niigata2km.html#cmsCAC0D[12] 乗りものニュース編集部，”「雨の日だけ走るバス」全国に 本来ダイヤにない便や路線 運行の基準は？”，2020年9月16日， https://trafficnews.jp/post/100014[13] 佐賀市，”交通系ＩＣカード「nimoca」乗継割引のご案内”，2020年01月24日，https://www.city.saga.lg.jp/main/42108.html