DEIM Forum 2019 H8-2

カーシェアリングデータを用いた利用者の訪問地の分析
福島 秀敏†

廣田雅春††

荒木徹也†††

遠藤雅樹††††

石川博†††† 首都大学東京 システムデザイン学部 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6-6†† 岡山理科大学総合情報学部 〒 700-0005 岡山県岡山市北区理大町 1-1††† 首都大学東京大学院 システムデザイン研究科 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6-6†††† 職業能力開発総合大学校 基盤ものづくり系 〒 187–0035 東京都小平市小川西町 2-32-1
E-mail: †fukushima-hidetoshi@ed.tmu.ac.jp, ††hirota@mis.ous.ac.jp, †††{araki,ishikawa-hiroshi}@tmu.ac.jp,††††endou@uitec.ac.jp
あらまし

近年の日本では，カーシェアリングが注目されている．本論文では，現在利用されているカーシェアリン

グサービスのプローブデータから利用者の訪問地の分析を行う．プローブデータには，利用中の自動車の GPS 情報と時間が記録されている．しかし，観測機器の仕様上，自動車のエンジンの状態に依存してデータの欠損が多く生じる．
そこで，欠損した記録の前後を比較することで，利用者の訪問地として駐車位置を抽出する．また，カテゴリ分類がなされた Foursquare の Venue を利用することで，抽出された駐車位置にカテゴリの付与を行う．その後，カーシェアリングのメタデータである利用時間，利用距離，年齢，性別を利用して，付与されたカテゴリの分析を行う．
キーワード プローブデータ，カーシェアリング，観光分析
ケートを用いずに推測することを目標として，利用者の訪問地

1 はじめに近年，カーシェアリングが注目されている．カーシェアリン
グは自動車のレンタルサービスの形態の一種である．事業者ごとに差異は存在するが，一般に登録を済ませたカーシェアリン
グ会員は共有という形で自動車を利用することができる．通常のレンタルサービスに比べてカーシェアリングは利用料金が安
く，24 時間利用可能なため，利用者の自由度が高い．
カーシェアリングを利用してもらうことは，今後の自動車産業にとって重要である．たとえば，カーシェアリングを通じて自動車の良さを知ってもらうことで，人々の自動車購買意欲を高めることが期待されている．カーシェアリング利用者を増加させるためには，現在運用されているカーシェアリングサービ
スに利用者がなぜ加入したのか，どのような目的に利用しているかを分析する必要がある．利用者の属性ごとにカーシェアリングの動機や利用形態を分析することで，今後のカーシェアリング事業の発展につなげることが可能である．
利用者の意識調査は，カーシェアリング関連の事業者がアンケート形式で行うことが多い 1 2 3 ．アンケートによる調査では，事業者が自由に設問を設定できるため，設問に即した回答を得の分析を行う．本論文において，カーシェアリング利用者が利用時間内に駐車した場所を駐車位置かつ訪問地と定義する．プ
ローブデータを利用して駐車位置を抽出し，Foursquare 4 を用いて駐車位置に “Hotel” や “Cafe” などのカテゴリを付与する．
その後，利用時間や利用距離など，カーシェアリング利用時のメタデータを用いて駐車位置のカテゴリを分析する．
本論文の構成は次の通りである．2 章では，本研究の関連研究について述べる．3 章では，プローブデータを利用した駐車位置の抽出手法と Foursquare を用いたカテゴリ付与について述べる．4 章では，本論文で利用したデータセットについての説明を行う．その後，Foursquare を利用して駐車位置にカテゴリの付与を行い，その結果と考察を示す．5 章では，本研究のまとめと今後の課題を述べる．

2 関連研究
カーシェアリングの利用形態を分析した研究は数多く行われている．

2. 1 利用者の会員期間や使用頻度に焦点を当てた研究られる利点がある．しかし，アンケートによる調査では，滞在Habib ら [1] は，北米で最初のカーシェアリングプログラム時間や訪問地などのデータを正確に回答してもらうことが困であるモントリオールの “Communauto Inc” のデータを用い難である．また，アンケートは利用者の負担になるとも考えられる．
そこで，本研究では，カーシェアリングの利用目的をアンて，利用者の使用頻度や会員期間などの調査を行い，利用者の行動を推測する計量経済学モデルと観測データの比較を行った．

Morency ら [2] は，同じく “Communauto Inc” のデータを用いてクラスター分析を行い，使用状況の分析をした．Costain

1：http://www.times24.co.jp/news/2018/07/20180703-2.html
2：https://www.nttdocomo.co.jp/binary/pdf/info/news_release/topics/

ら [3] は，トロント市のカーシェアリングサービスの管理デー
タを用いて，環境意識や安全運転，会員期間の側面から利用者

topics_180109_00.pdf
3：https://www.careco.jp/news/9233/

4：https://foursquare.com

の行動と傾向を分析した．これらの研究はカナダで運用されてンケートの欠点を補っている．河尻ら [15] は，名古屋市を中心いるカーシェアリングのデータを用いて行われており，利用者に展開するカーシェアリングサービス「カリテコ」の運営管理の会員期間や使用頻度に焦点が当てられている．本研究では，データを用いて，利用特性を示し，どのような利用がされていカーシェアリングのデータのみで分析するのではなく，カーるのか分析した．また，クラスター分析と決定木を用いることシェアリングのデータと Foursquare を用いて利用者の訪問地で，利用パターンと利用目的の推定を行った．これらの研究は，を分析する点で，これらの研究と異なる．

カーシェアリングの位置情報と利用者の属性を用いて利用目的

2. 2 アンケートを用いた研究
カーシェアリングの利用者の目的を分析する手法として，アンケート調査を行ったものと運用データから推測を行ったものがある．中尾 [4] は京都市で運用されている「オリックスカーの分析を行う点で，本研究と類似している．しかし，利用目的の分類が「業務」や「送迎」等の枠組みで行われているため，どのような目的地に訪れたのかを分類することが困難である．
本研究では Foursquare のカテゴリを利用することで，利用目的を訪問先のカテゴリから求める点で異なっている．

シェア」の分析をした．利用状況の分布分析とアンケート調査により，利用実態の傾向を示した．太田ら [5] は，Web 調査を

3 提案手法行い，カーシェアリング加入意向が高まる状況を分析した．安江ら [6] は，Web アンケート調査を行い，会員と非会員の環境本研究では，プローブデータからカーシェアリング利用者の意識などの違いやサービス変化に対する感度の変化を分析した．

駐車位置を抽出し，Foursquare を利用してカテゴリの付与を保持ら [7] は，UR 男山団地に居住する自家用車保有世帯にアン行う．また，カーシェアリングのメタデータとして付与されてケートを行うことで，自家用車の利用目的を調査し，カーシェいる，利用時間，利用距離，年齢，性別ごとに，付与されたカアリングへの転用可能な台数を分析した．太田ら [8] は，橋本テゴリの偏りの分析を行う．

駅と相模大野駅周辺でコミュニケーション・アンケートを行い，

3. 1 駐車位置の抽出

カーシェアリングの理解度や加入意向の分析を行った．谷口 [9]は，筑波大学にカーシェアリングを導入し，チラシやアンケートによる利用促進を行い加入者数の推移を示した．倉内ら [10]は，愛媛大学でインタビュー調査を行い，カーシェアリング導入を妨げる認知バイアスの存在や懸念材料の検証を行った．田口ら [11] は，秋田市の住民にアンケート調査を行い，カーシェアリングの利用意向と導入の可能性を分析した．これらの研究はどれもアンケートが用いられているため，定型化された回答から傾向を分析することに優れていると考えられるが，利用者全体に調査を行うことが難しい．本論文では，データセット内のカーシェアリング中の駐車位置から目的を分析するため，分析対象となる利用者が多い点で優れていると考えられる．

2. 3 パーソントリップデータを用いた研究
石村ら [12] は，松山都市圏におけるパーソントリップ調査データ 5 を利用し，カーシェアリング導入時に削減できるコストに着目してカーシェアリングへの転換可能性を検討した．岡村ら [13] は，東京都市圏のパーソントリップ調査データを利用し，移動時間に着目してカーシェアリングの潜在需要を示した．
これらの研究はパーソントリップ調査データを利用し，特定の地域におけるカーシェアリングの需要を分析している．本研究では利用時間，利用距離，年齢，性別を利用して駐車位置のカテゴリの偏りを分析し，地域ではなく利用者の属性の点から需要の分析を行う．

2. 4 管理データを用いた研究
山本ら [14] は，京都パブリックカーシステムの予約データと車両位置データを用いて，利用目的や利用形態の傾向を分析した．予約システムに利用目的の申請を組み込むことで，ア5：https://www.tokyo-pt.jp/person/

本節では，プローブデータから駐車位置を抽出する手法について述べる．一般的なプローブデータには，一定の時間間隔で収集された連続な Global Positioning System（GPS）情報が記録されていることが多い．本論文で用いたプローブデータはGPS 情報の観測機器が自動車のエンジンの状態に依存している．そのためカーシェアリング利用者が自動車のエンジンを止めた場合，その時間帯はプローブデータから欠損する．つまり，データ内において一定の時間以上連続して記録が欠損していた
場合，その期間は自動車が駐車されていた可能性が高いと考えられる．本論文では，6 分以上のデータの欠損をエンジンの停止によるものだと仮定し，データの欠損直前に記録された位置を駐車位置として抽出する．また，欠損直前のデータからデータの収集が再開されるまでの時間を駐車時間とする．

3. 2 駐車位置に対するカテゴリの付与
本節では，Foursquare を利用した駐車位置へのカテゴリ付与の手法について述べる．本研究では Foursquare API 6 を用いて日本国内における Venue データとカテゴリデータの収集を行った．Foursquare は位置情報を利用した SNS である．利用者はVenue と呼ばれる特定の場所で check-in と呼ばれる記録を行う．Venue にはそれぞれ位置情報が付与されており，“CoﬀeeShop” や “Temple” など，Foursquare のサービス内で利用されているカテゴリを付与することができる．本論文では，抽出された駐車位置の緯度と経度を中心とした一辺 200m 四方のグリッド内に存在する全ての Venue の検索を行った後，グリッドの中心に最も近い Venue のカテゴリを駐車位置に付与する．

3. 3 シェアリングの属性ごとのカテゴリの分析
本節では，カーシェアリングのメタデータを用いた，駐車位
6：https://developer.Foursquare.com/

置に付与されたカテゴリの分析について述べる．本論文で用いでのラグが生じている間に，自動車が移動を開始していたためたカーシェアリングデータには，シェアリングごとにそれぞれだと思われる．

利用日時，利用時間，利用距離，利用者の性別，利用者の年齢

表 3 プローブデータの例のメタデータが記録されている．本論文では，メタデータの属性ごとに，駐車位置のカテゴリとして出現回数の多かったもの

index 自動車 IDを調査し，付与されたカテゴリを分析した．

179

281 2017-11-27 14:16:00 35.782658 139.665497

180

281 2017-11-27 14:17:00 35.782658 139.665508

181

281 2017-11-27 14:17:00 35.782658 139.665508

182

281 2017-11-27 14:58:00 35.782456 139.665494

183

281 2017-11-27 14:58:00 35.782867 139.665589

4 分析4. 1 データセット

GPS 時間緯度経度

本研究では，ある自動車関連企業よりご提供頂いたカーシェ
アリングのプローブデータとメタデータをデータセットとして
表4 駐車時間用いる．それぞれのデータは東京都内に貸し出し地点が存在

駐車時間（分）する 201 台の自動車を対象としている．データの収集期間は最大値

2017 年 7 月から 2018 年 10 月までの間である．期間中 13,032回シェアリングが行われた．表 1 に本論文で用いたメタデータの詳細を示す．また，利用者の男女別の利用回数と割合を表 2

9412

中央値

32

標準偏差

年齢

最大値

13,802

2,969

85

最小値

2019

平均

689

12739

第 1 四分位数

340

4032

中央値

5068339

第 3 四分位数746

169

46734.448

6平均

第 3 四分位数

メタデータの詳細

利用時間（分） 利用距離（km）

標準偏差最小値
第 1 四分位数に示す．
表16,632139.911 10.315

85198.941

表 5 全体カテゴリの上位
カテゴリ名

回数 順位

Convenience Store 1,032

カテゴリ名

回数順位

1Cafe

391

6Parking690

2

Hot Spring

381

78Japanese688

3

Science Museum362

Rest Areas674

4Park347

9

Hotel566

5

Restaurant

298

10

表 2 カーシェアリング利用者の男女比抽出された駐車位置：59,440 件

男性

女性

合計

カテゴリを付与した駐車位置：17,374 件

10,126

2,906

13,032

利用回数割合（%） 77.7(%) 22.3(%) 100(%)

4. 2 駐車位置の抽出
本論文で用いたプローブデータは，観測機器が，4 つ以上の衛星で観測された GPS 情報をおよそ 1 分間の間隔で収集したものである．観測機器はエンジンの状態に依存しており，エンジンが止まっている間は GPS 情報の収集が行われない．また，エンジンの点火から GPS 情報の収集までにおよそ 30 秒ほどのラグが存在する．観測機器で収集されたプローブデータにはノイズが存在している．たとえば，連続して同じデータが記録されたもの，データが欠損したものがある．利用中の自動車から収集されたプローブデータの一部を表 3 に示す．index はデータが記録された順番を表している．自動車 ID は自動車ごとに割り振られた固有の識別番号を表している．表 3 より，indexの 181 と 182 の間に 41 分間のデータの欠損が見て取れる．この欠損は，この時間帯に自動車のエンジンが止められていたことを表していると考えられる．この時，カーシェアリング利用者は自動車を止め，周辺で何らかの活動をしていた可能性が高い．index の 181 と 182 は緯度と経度が異なり，約 23m 移動している．この原因は，エンジン点火後の GPS 情報の収集まデータセットを対象に駐車位置の抽出を行った．プローブ
データ内の 6 分間以上のデータの欠損が駐車位置として抽出される．抽出された駐車位置の合計件数は 59,440 件となった．抽
出された駐車位置における滞在時間を表 4 に示す．表 4 より，駐車時間の平均は第 3 四分位数より 9 分長い．このことから，利用者の一部は平均値を大幅に超えた長時間の駐車を行っていると考えられる．

4. 3 カテゴリの付与と分類結果抽出された駐車位置に，Foursquare を用いてカテゴリの付与を行う．駐車位置を中心とした一辺 200m のグリッド内における全ての Venue の検索を行い，中心に最も近い Venue のカテゴリを駐車位置に付与する．合計で，17,374 件の駐車位置に対しカテゴリの付与を行った．付与されたカテゴリの中から出現回数の多い 10 件をカテゴリの上位として表 5 に示す．

4. 3. 1 利用時間に着目した分析

い物や送迎を目的としてカーシェアリングを短時間利用したとカーシェアリング利用者の利用時間に着目して分析を行った．

考えられる．

本研究では，表 1 における利用時間の上位 25%に該当するシェ

4. 3. 2 利用距離に着目した分析

アリングを長時間利用，下位 25%に該当するシェアリングを短カーシェアリング利用者の利用距離に着目して分析を行った．

時間利用と定義した．合計 13,032 件のシェアリングの内，3,268

本研究では，表 1 における利用距離項目の上位 25%に該当す件が長時間利用，3,272 件が短時間利用に該当した．これらのるシェアリングを長距離利用，下位 25%に該当するシェアリン

長短時間の利用に付与されたカテゴリの結果を表 6 に示す．

グを短距離利用と定義した．合計 13,032 件のシェアリングの内，3,260 件が長距離利用，3,291 件が短距離利用に該当した．

表 6 長時間利用と短時間利用のカテゴリの上位

これらの長短距離の利用に付与されたカテゴリの結果を表 7 に示す．

長時間利用のカテゴリの上位
回数 順位

カテゴリ名

回数 順位

Convenience Store

カテゴリ名

746

1Hot Spring283

6Rest Areas557

2Cafe

272

7Hotel526

3Park

202

8Japanese4664Campground

177

9Parking

386

5Noodles

174

10

長距離利用のカテゴリの上位

長時間利用の駐車位置：27,123 件
カテゴリを付与した駐車位置：11,567 件
短時間利用のカテゴリ上位
カテゴリ名

回数 順位

カテゴリ名

表 7 長距離利用と短距離利用のカテゴリの上位

回数 順位

Parking59

1Bus Stop

126

Restaurant

322Park

107

Convenience Store

31

3

Sporting Goods

107Science Museum

144

Factory

107

Salon / Barbershop

125Bus Station

910

短時間利用の駐車位置：5,641 件
カテゴリを付与した駐車位置：499 件

表 6 には，長時間利用者と短時間利用者の駐車位置に付与された回数の多いカテゴリの上位 10 件がそれぞれ示されている．長時間利用者の最も多く検出された 1 番目のカテゴリは“Convenience Store” である．“Convenience Store” は，コンビニエンスストアを表す．コンビニエンスストアに訪れるためにカーシェアリングを利用したとは考えづらいので，寄り道として訪れていると考えられる．二番目に多いカテゴリとして，“Rest Areas” がある．このカテゴリは主にサービスエリアを表す．高速道路を利用した長時間利用者が，その途中で訪れていると考えられる．3 番目の “Hotel” は，長距離利用者が宿泊施設を訪れたことを表す．長時間の利用であることから，カーシェアリング利用者は宿泊を伴う行動をしたと考えられる．4番目の “Japanese” は，日本の飲食店に付与されるカテゴリであり，10 番目の “Noodles” は，麺類に関する飲食店に付与されるカテゴリである．長時間利用者の多くが飲食店を訪れていると考えられる．
短時間利用者のカテゴリの上位の 5，6，7 番目には，それぞれ美容室，バス停，スポーツ店を表すカテゴリが挙げられている．美容室，スポーツ店は，利用者本人の目的の訪問地であると考えられる．しかし，バス停は，利用者が自動車に乗っていることから，本人が目的とする訪問地であったとは考えづらい．
短時間利用者がバス停に訪れた理由として，家族や知人の送迎が考えられる．美容室，スポーツ店，バス停は，サービスや買

カテゴリ名

回数順位

カテゴリ名

回数順位

Convenience Store

864

1

Hot Spring

357

6Rest Areas

662

2Cafe

295

78Hotel

550

3Park229Japanese539

4Noodles

210

9Parking

428

5Restaurant

204

10

長距離利用の駐車位置：26,034 件
カテゴリを付与した駐車位置：13,167 件
短距離利用のカテゴリの上位
カテゴリ名

回数順位

カテゴリ名

回数順位

Parking63

1

Tailor

115Sporting Goods

272

Convenience Store

107Japanese

133Bus Station

107Salon / Barbershop

134Italian

98Bus Stop

115Oﬃce98

短距離利用の駐車位置：7,150 件
カテゴリを付与した駐車位置：426 件

表 7 には，長距離利用と短距離利用の駐車位置に付与された回数の多いカテゴリの上位 10 件がそれぞれ示されている．カーシェアリングの性質上，利用時間と利用距離には相関があると考えられ，今回のデータセットでは，利用時間と利用距離の相関係数が約 0.72 であった．長距離利用のカテゴリの上位は表 6の長時間利用と 10 件中 9 件，同じカテゴリが挙げられている．
このことから，長距離利用と長時間利用は，同じ目的であると考えられる．短距離利用のカテゴリの上位では，同じカテゴリは，表 6 の短時間利用と 10 件中 6 件のみである．短距離利用の 2，4，5 番目には，短時間利用の上位のカテゴリである，スポーツ店，美容室，バス停がそれぞれ挙げられており，5 番目には洋服屋を表すカテゴリも挙げられている．この結果より，短時間利用のカテゴリの上位と同様に，サービスや買い物，送迎を目的としてカーシェアリングを利用したと考えられる．

4. 3. 3 利用者の年齢に着目した分析
カーシェアリング利用者の年齢に着目して分析を行った．本
研究では，表 1 における年齢項目の上位 25%に該当するシェアリングを高齢層，下位 25%に該当するシェアリングを若年層と定義した．合計 13,032 件のシェアリングの内，3,358 件が高齢

層，3,679 件が若年層に該当した．これらの高齢層と若年層の表 9 男性と女性のカテゴリの上位

利用に付与されたカテゴリの結果を表 8 に示す．
男性のカテゴリの上位
表 8 高齢層と若年層のカテゴリの上位

カテゴリ名

回数 順位

カテゴリ名

回数順位

Convenience Store863

1Hot Spring

335

6Rest Areas563

2

Cafe

327

7

高齢層のカテゴリの上位
カテゴリ名

回数順位

カテゴリ名

回数順位

Japanese553

3Science Museum

305

8

Convenience Store

237

1

Cafe

103

6Parking

551

4Park

291

9Rest Areas

208

2

Park

102

7

Hotel485

5

Restaurant

259

10Parking162

3

Science Museum928

男性の駐車位置：48,188 件

Japanese149

4Restaurant

77

9

カテゴリを付与した駐車位置：14,385 件

Hotel116

5

Hot Spring7610カテゴリ名

回数順位

高齢層の駐車位置：16,737 件

女性のカテゴリの上位カテゴリを付与した駐車位置：4,385 件

カテゴリ名

回数 順位

Convenience Store

169

1

Cafe

64

6Parking

139

2Science Museum

57

7

若年層のカテゴリの上位
カテゴリ名

回数順位

カテゴリ名

回数順位

Japanese

135

3Park

56

8Convenience Store

323

1

Hot Spring

158

6

Rest Areas

111

4Noodles50

9Japanese

254

2

Cafe

118

7

Hotel

81

5

Hot Spring

46

10

Parking

220

3Park

115

8

女性の駐車位置：11,322 件

Rest Areas

205

4Science Museum

96

9

カテゴリを付与した駐車位置：3,035 件

Hotel

204

5Noodles

80

10

若年層の駐車位置：16,142 件
カテゴリを付与した駐車位置：5,385 件

表 8 には，高齢者と低齢者の駐車位置に付与された回数の多いカテゴリの上位 10 件がそれぞれ示されている．高齢層と若年層の抽出された駐車位置の数は 16,737 件と 16,142 件であり，ほぼ同数である．しかし，高齢層では 16,737 件の駐車位置の内，約 26%にあたる 4,385 件にカテゴリが付与されているが，若年層では 16,142 件の駐車位置の内，約 33%にあたる 5,385テゴリの上位 10 件がそれぞれ示されている．それぞれの表の10 件中 9 件は同じカテゴリであり，“Restaurant”，“Noodles”のみが異なっている．このことから，カーシェアリングの男性利用者はレストランにカテゴリ分けされるお店で食事をとる傾向があり，女性利用者は麺類にカテゴリ分けされるお店で食事をとる傾向があると考えられる．

5 まとめと今後の課題件にカテゴリが付与されており，カテゴリが付与された駐車位

本論文では，カーシェアリング利用者の訪問地を分析するこ

置は若年層の方が 1,000 件多い．このことから高齢層は若年層とを目的として，エンジンに依存して GPS 情報の取得が中断に比べて，Foursquare の Venue に登録されていない場所に訪されるプローブデータの特徴と位置情報を利用した SNS であれている傾向があると考えられる．Foursquare では，利用者る Foursquare を利用して，利用者の訪問地としての駐車位置は新たに Venue を登録することができる．しかし，一般に高齢の抽出と駐車位置へのカテゴリの付与を行い，利用時間，利用層は SNS 等の新しいサービスに詳しくないと考えられるので，距離，年齢，性別の点から分析を行った．その結果，カーシェ

Foursquare の Venue に登録されていないような高齢層のみがアリング利用者の利用時間や利用距離により，訪問地のカテゴ知る観光地が存在する可能性がある．表 8 のそれぞれの表の 10

リ出現回数の上位に違いがあることが発見できた．

件中 9 件は同じカテゴリであり，“Restaurant”，“Noodles” の今後の課題として，駐車位置へのカテゴリ付与手法の改善がみが異なっている．この結果より，高齢層はレストランにカテあげられる．本論文で述べた Foursquare を用いた手法では，ゴリ分けされる飲食店で食事をとる傾向があり，若年層は麺類抽出された全ての駐車位置にカテゴリを付与することが困難でにカテゴリ分けされる飲食店での食事をする傾向があると考えあるという問題が存在する．そこで，Foursquare 以外の手法られる．また，“Hot Spring” の回数が若年層では 158 回であによる対応が考えられる．例として OpenStreetMap 7 や Placeり，高齢層の 76 回のおよそ 2 倍である．このことから，カーAPI 8 を利用した手法が考えられる．これらを併用することで，シェアリング利用者は，高齢層よりも若年層の方が，温泉に訪カテゴリの付与ができない駐車位置の数の削減が期待できる．

れる傾向があると考えられる．

4. 3. 4 利用者の性別に着目した分析

謝辞

カーシェアリング利用者の性別に着目をして分析を行った．
合計 13,032 件のシェアリングの内，10,126 件が男性による利用，2,906 件が女性による利用に該当した．これらの男女の利用に付与されたカテゴリの結果を表 9 に示す．
表 9 には，男性と女性の駐車位置に付与された回数の多いカ

本研究は，首都大学東京傾斜的研究 (全学分) 学長裁量枠戦略的研究プロジェクト戦略的研究支援枠「ソーシャルビッグデー
7：https://www.openstreetmap.us
8：https://developers.google.com/places/web-service/intro

タの分析・応用のための学術基盤の研究」及び JSPS 科研費

6K00157, 16K16158 による．
本研究の実施に当たって，自動車関連企業の A 社様より，データのご提供と助言をいただいた．ここに感謝の意を表する．

文

献[1] Khandker M Nurul Habib, Catherine Morency, Mohammed Tazul Islam, and Vincent Grasset. Modellingusers behaviour of a carsharing program: Application of a
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