DEIM Forum 2019 D6-5

ゲートレス鉄道サービスに向けた
GPS 位置情報に基づく乗車区間判定に関する一検討根本潤†

遠山 元道††† 慶應義塾大学大学院理工学研究科 〒 223–8522 神奈川県横浜市港北区日吉 3-14-1†† 慶應義塾大学理工学部情報工学科 〒 223–8522 神奈川県横浜市港北区日吉 3-14-1
E-mail: †jun@db.ics.keio.ac.jp, ††toyama@ics.keio.ac.jp
あらまし

近年、誰もが快適に鉄道サービスが利用できるように、ゲートレス改札の研究開発が進められている。本論文では、ゲートレスな鉄道サービスを実現する新しいアプローチとして、GPS 位置情報を利用して乗車区間を推定する方法について検討する。想定するゲートレス鉄道サービスでは、スマートフォン等のアプリケーションによりGPS 位置情報を記録しておき、列車の位置情報と比較することで、どの駅からどの駅まで当該列車に乗車していたかを推定する。そして、判定結果に基づいて鉄道事業者が利用者に課金を行う。課金を想定した乗車区間の推定における課題は、位置情報の軌道シーケンスがある駅間のように短い場合であっても、乗車有無を正確に判定することである。これに対して、本論文では、ある区間において列車と利用者がどの程度近い軌道を移動していたかを評価する指標を定義し、乗車区間推定を行う方式を提案する。国土交通省が提供する実際の鉄道軌道データを用いたシミュレー
ション評価により、提案方式が従来方式に比べ、乗車していないのに乗車していたと推定されてしまう偽陽性の誤判定を低減できることを示す。
キーワード GIS, GPS, 乗車判定
乗車有無を正確に判定することが求められる点である。

1 はじめに
近年、誰もが快適に鉄道サービスが利用できるように、ゲー
トレス改札の研究開発が進められている。例えば、現在の自動改札は、車椅子やベビーカーの利用者が IC カードをかざす際や、狭いゲートを通り抜ける際に負担になるため、通過するだけで認証可能なゲートレス改札が提案されている [1]。
本研究では、ゲートレスな鉄道サービスを実現する新しい一つのアプローチとして、GPS 位置情報を利用して乗車区間を推定することで、改札そのものをなくす方法について検討する。
本研究における乗車区間推定では、スマートフォン等のアプリ
ケーションにより GPS 位置情報を記録しておき、列車の位置情報と比較することで、どの駅からどの駅まで当該列車に乗車していたかを推定する。そして、判定結果に基づいて鉄道事業者が利用者に課金を行うことを想定する。
これまでも、GPS 位置情報を利用した移動手段の推定に関す

従来の移動手段推定で想定されているような、複数の駅にまたがる長い軌道シーケンスであれば、ある区間において乗車しているかどうか判定が困難であっても、前後の区間で同一の列車に乗車している確度が高い場合には当該区間を乗車と推定するといった対応が可能である。しかし、ある 2 駅間の短い軌道
シーケンスに対する乗車有無の推定は、そうしたマクロな推定手法が適用できないため、より難易度が高い。
このような乗車区間推定という問題に対し、本論文では、ある区間において列車と利用者がどの程度近い軌道を移動していたかを評価する指標を定義し、当該指標を用いた乗車区間推定の精度について評価する。

2 関連研究GPS 位置情報を利用した移動手段の推定に関する研究はこれまで幅広く行われている。GPS 位置情報のみで推定を試みる研究は広く行われている [2] [3] [4]。これらの研究では、GPSるアプローチ [5] [6] [2] や、推定精度向上のために、加速度計の位置情報の履歴から算出した移動速度や、加速度計の情報や情報を利用するアプローチ [7] [3] や GIS の情報を利用するアプ

GIS（地理情報システム）の情報などを利用して、利用者の位

ローチ [8] [9] [4] [10] など、様々な手法が提案されている。しか置情報の軌道シーケンスが、徒歩、自動車、鉄道等のうち、どし、いずれも移動手段の推定であり、どの駅からどの駅まで鉄の移動手段であったかを推定している。しかし、いずれも移動道に乗車していたかといった乗車区間の推定については議論さ手段の推定であるため、乗車区間の推定については議論されてれていない。

いない。

1 章でも述べたように、課金を想定した乗車区間推定が移動課金を想定した乗車区間推定が移動手段推定と異なるのは、

手段推定と異なるのは、前者においては、例えば 1 駅しか乗車

前者においては、例えば 1 駅しか乗車しない場合のように、あしない場合のように、ある移動手段の位置情報の軌道シーケン

る移動手段の位置情報の軌道シーケンスが短い場合であっても、スが短い場合であっても、乗車有無を正確に判定することが求

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図 1 乗車区間推定方式の比較められる点である。
しかし、移動手段の推定に関する各種研究で提案されている指標や特徴量は、そうした短い軌道シーケンスを扱うことを想定していないため、本研究のような乗車区間の推定に適用しても十分な推定精度を得ることができない。

定を行う GPS 位置情報方式を提案している。GPS 位置情報方式の概念図を図 1(c) に示す。提案方式の詳細については、4 章で述べる。
なお、文献 [8] では、バスのリアルタイム位置情報を用いた

2 つの特徴量も使用しているが、いずれも乗車区間判定には

例えば、文献 [8] では、8 つの特徴量を用いた機械学習による適さない指標である。特徴量の 1 つは、利用者の位置から最移動手段推定方法が提案されている。8 つの特徴量のうち、乗も近いバスとの距離の平均である ABC(Average Bus Close-

車区間の判定に適用可能な指標として、利用者と鉄道軌道とのness)、もう 1 つは、各時点における利用者の位置とあるバスの距離の平均がある。以降、この指標を用いた乗車区間判定方式

位置の距離の和をバス毎に算出し、そのなかの最小値を取ったを、本論文では、鉄道軌道方式と呼ぶ。鉄道軌道方式の概念図

CBC(Candidate Bus Closeness) である。前者は複数のバスがを図 1(a) に示す。

混在した特徴量であり、後者はあるバス路線全体が混在した特鉄道軌道方式は、利用者から最も近い鉄道軌道までの距離し徴量であるため乗車区間判定に用いる指標としては適切でない。

か考慮せず、列車の位置を考慮していないため、図のように鉄道と道路が並走しているようなケースで、誤判定が多発すると考えられる。
列車の位置を考慮した移動手段推定として、文献 [4] のアプ
ローチがある。文献 [4] では、移動手段推定において、電車、
地下鉄、トラムを区別するために、駅の位置情報と時刻表情報を利用している。具体的には、事業者から GTFS(General

Transit Feed Specification) 形式で提供されるルート情報を用いて、あるルートを構成する各駅の位置と利用者の位置の軌道との距離の平均を指標として使用する。加えて、当該ルートの時刻表上の出発時刻や到着時刻についても考慮する。以降、これらの指標を用いた乗車区間判定方式を本論文では、時刻表方式と呼ぶ。時刻表方式の概念図を図 1(b) に示す。
時刻表方式は、ルートを構成する各駅と利用者の軌道との平均距離に基づいているため、駅間の位置情報が評価されず、十分な推定精度が期待できない。例えば、図のように利用者が鉄道軌道とは遠い別の経路を通って A 駅から B 駅へ移動するようなケースでも、時刻表上の出発時刻と到着時刻が近いだけで、乗車していたと誤判定される可能性がある。
こうした課題をふまえ、本研究では、利用者と列車の双方のGPS 位置情報を用いて、ある区間において列車と利用者がどの程度近い軌道を移動していたかを評価することで乗車区間推3 ゲートレス鉄道サービス
本章では想定するゲートレス鉄道サービスについて述べる。
サービス全体の構成図を図 2 に示す。
ゲートレス鉄道サービスでは、乗車区間判定システムが、ス
マートフォン等の利用者のデバイスと、鉄道事業者が運行する各列車から常時 GPS 位置情報を収集し、データベースへ蓄積する。
乗車区間判定システムは、定期的に各利用者がどの鉄道をど
こからどこまで使用したか、乗車履歴を作成し、それに基づいて利用者にクレジットカード払い等で運賃を請求する。そして、回収した運賃を各鉄道事業者へと支払う。なお、効率的な位置情報の収集や乗車区間の判定、鉄道以外への応用を考慮し、図2 のように、複数の鉄道事業者をまたがってサービス提供することを想定している。
非接触型の IC カードを用いた乗車券が普及し、既にスムー
ズな改札が実現しているが、改札そのものをなくすゲートレ
ス鉄道サービスを導入することは、利用者、鉄道事業者双方にとっていくつかのメリットがある。
まず、利用者にとっては、駅構内でのアクセシビリティが大幅に改善すると考えられる。例えば、狭いゲートを通過するのが困難な車椅子やベビーカーの利用者は、改札機を気にせずに

はじめに、5. 1 節で評価の方法について述べた後、5. 2 節で2345$6#7?2345$6#7@ABCDEF

評価結果を述べる。

5. 1 評 価 方 法*)+,-./!01!"#$%&'

89:;<=>

5. 1. 1 評 価 指 標-.Q4R#S評価の指標について説明する。乗車区間推定を行った結果とJKLMNO()して起こりうるパターンは次の 4 通りである。

89:;<=>•JKLMNP()

89:;<=>

89:;<=>G#HI#!

真陽性
実質乗車状態と判定し、実際に乗車していたケース•

真陰性
実質乗車状態と判定せず、実際に乗車していなかったケース

図 2 ゲートレス鉄道サービス•偽陽性
実質乗車状態と判定したが、実際には乗車していなかっスムーズにホームへアクセスすることが可能になる。また、両手に荷物を抱えて、IC カードをかざすことが困難な場合であっ

たケース

•

偽陰性

ても、自由に往来が可能になる。加えて、混雑時の主要駅では、

実質乗車状態と判定しなかったが、実際には乗車してい改札前には長蛇の列ができてしまうことがあるが、ゲートレス

たケース

鉄道サービスにより、そうした渋滞も解消する。
鉄道事業者にとっては、自動改札機を設置、保守するための費用の削減が期待できる。また、6 章で後述するように、運賃調整により GPS 位置情報を記録するインセンティブを与えた
上で、抜き打ちの検札と組み合わせることで、無人駅間におけ上記 4 つのケースの数に基づいて、次の 2 つ精度に関する指標を考える。
偽陽性率 =

偽陽性の数(真陰性の数 + 偽陽性の数)(3)

偽陰性率 =

偽陰性の数(真陽性の数 + 偽陰性の数)(4)

る無賃乗車を防止にも貢献する可能性がある。

4 乗車区間推定方式

偽陽性率は、利用者が不当に多く運賃を支払う可能性を評価

本章では、乗車区間を推定する方式について述べる。

する指標であり、偽陰性率は鉄道事業者が本来得るべき運賃をある時刻 t において、列車 p の位置 ltp と、 利用者 q の位置取りこぼす可能性を評価する指標である。このうち、偽陰性率

ltq とのユークリッド距離 d が閾値 θd 以下であるとき、利用者

は、推定乗車状態かどうかを判定する距離閾値 θd を変更するこq が列車 p に推定乗車状態であると言う。

とで比較的容易に調整可能であることから、本論文におけるシある駅 A と駅 B における列車 p の位置のシーケンスを Lp{A,B}とすると、Lp{A,B} は、出発時刻（t = 1）から到着時刻（t = n）
までの n 個の列車位置 ltp を用いて以下のように表せる。

Lp{A,B} = {l1p , l2p , · · · , lnp }ミュレーションでは、誤って乗車していると判定しそうなケースを用いて、偽陽性の評価を行う。

5. 1. 2 位 置 情 報（1）列車位置情報(1)

同様に、同時刻における利用者 q の位置のシーケンスは以下

シミュレーションによる評価のため、提案する GPS 位置情報方式は、列車の GPS 位置情報のかわりに、鉄道軌道データと、時刻表データに基づく擬似的な位置情報を利用する。

のように表せる。

国土交通省が提供する GIS データである「国土数値情報」

Lq = {l1q , l2q , · · · , lnq }(2)

Lp{A,B} と Lq を用いた n 回の判定において、推定乗車状態と判定される割合を、以降、利用者 q の Lp{A,B} における乗車確度と呼ぶ。そして、乗車確度が一定の閾値以上の場合に、当該区間において実質的に乗車していたと判断し、課金等を実施することを想定する。

5 評

価

本章では、鉄道軌道方式、時刻表方式および提案する GPS
位置情報方式について、乗車区間推定精度をシミュレーション
により評価する。

は、鉄道軌道データを提供している。国土数値情報の鉄道軌道
データは、全国の鉄道の路線や駅について、形状や位置、鉄道
区分（普通鉄道、モノレール等）、事業者区分（JR 在来線、民営鉄道等）、路線名、運営会社等を整備したものである。
国土数値情報の鉄道軌道データと、時刻表における所要時間に基づいて、ある時刻における列車の位置を求める。より詳細には、列車は等速で移動すると仮定し、駅間の軌道曲線を位置
情報取得時間間隔（本評価では 10 秒と設定）あたりに進む距
離で均等に分割して求める。
（2）利用者位置情報
誤判定が発生しそうなケースとして、対象駅間を自動車で移動したと想定する。具体的には、利用者位置情報として Google

表1

表 3 列車遅延を考慮した場合の偽陽性率の比較（乗車確度閾値 >= 0.8）

評価対象事業者と路線の例

事業者

対象路線数

路線例

遅延時間（秒）距離閾値（m）

小田急電鉄

1

小田急小田原線

30

50

京王電鉄

7

京王線、京王井の頭線、他

100

0.6%

京浜急行電鉄

1

京急本線

150

2.4%

西武鉄道

2

西武新宿線、西武池袋線、他

東京急行電鉄2

東急東横線、東急田園都市線

100

東京臨海高速鉄道

1

りんかい線

150

東武鉄道

2

東武伊勢崎線、東武東上線

東日本旅客鉄道

34

山手線、東海道線、他

60

50

120

50

時刻表方式 提案方式

0.9%

2.4%

0.1%

0.0%
1.2%
4.1%

7.5%

0.0%

100

1.9%

150

5.6%

表 2 列車位置の考慮有無による偽陽性率の比較
乗車確度閾値距離閾値（m）

0.8

50

5.4%

0.0%

より、偽陽性率がどの程度改善するか評価するため、時刻表方

100

17.0%

0.3%

式と提案方式の偽陽性率を比較した。評価結果を表 3 に示す。

150

30.3%

1.0%

本評価において、出発駅、到着駅と利用者との距離はゼロで

50

2.8%

0.0%

あるため、時刻表方式は、実質的に列車と利用者の移動所要時

100

10.8%

0.2%

間の差のみを考慮した推定となる。言い換えると、時刻表方式

150

21.8%

0.8%

50

0.6%

0.0%

100

5.2%

0.2%

150

14.5%

0.6%

0.9

1.0

鉄道軌道方式 提案方式

は、移動所要時間の差をどれだけ許容するかによってのみ偽陽性率が変わってくる。例えば、この差の閾値を小さくすれば偽陽性率は下がるが、列車に遅延が発生した場合に偽陰性率が上昇してしまう。

Maps API で得られる対象駅間の推奨自動車経路を使用して評価する。
簡易化のため、列車位置情報の場合と同じく、自動車が等速で移動したものと仮定し、Google Maps API で得られた推奨
自動車経路の軌道曲線と、所要時間とに基づいて、ある時刻における利用者の位置を求める。

5. 1. 3 対 象 路 線
対象とする路線は、東京近郊で鉄道を運行する 8 事業者、50
路線、駅区間の数は 858 である。事業者別の対象路線の例を表1 に示す。なお、同一事業者のある駅区間で複数の路線を運行している場合は、いずれか一路線で評価する。また、今回の評
価では、GPS 位置情報の取得が困難となる地下鉄は対象から外したが、その取り扱いついては、6 章で議論する。

そこで、表 3 では、遅延時間の閾値を 30 秒、60 秒、120 秒と変えた場合の偽陽性率を変化を示している。なお、提案方式については、実際に 30 秒、60 秒、120 秒という遅延が発生した場合の偽陽性率を示している。また、提案方式における乗車確度閾値は 0.8 である。
表に示すように、遅延時間が 30 秒、60 秒の場合において、提案方式は距離閾値を 150m と大きく取ると、時刻表方式より偽陽性率が高いケースもあるが、全体として高い精度を実現できることがわかる。
時刻表方式は、列車の遅延時間の閾値を 30 秒、60 秒と小さく取った場合、偽陰性の誤判定が発生しやすくなる一方、提案
方式は、距離閾値を 50m、100m と小さく取った場合に偽陰性の誤判定をが発生しやすくなる。そのため、実データを用いて偽陰性率を評価することは今後の課題の 1 つである。

5. 2 評 価 結 果
まず、列車の位置を考慮することにより偽陽性率がどの程度改善するか評価するため、乗車確度閾値と、距離閾値（θd ）を変化させながら鉄道軌道方式と、提案方式の偽陽性率を比較した。評価結果を表 2 に示す。
表より、提案方式は、乗車確度閾値を 0.8 まで下げ、距離閾

6 議論

本研究では、ゲートレス鉄道サービスにおいて、GPS 位置
情報に基づいて乗車区間を判定することを提案しているが、実運用に向けては様々な課題がある。本章では、それらの課題の解決策について議論する。

値を 150m まで上げたとしても、偽陽性率が約 1%という高い推定精度を実現できていることがわかる。

6. 1 電波不感地帯

一方、鉄道軌道方式は、距離閾値 50m であっても約 5%の提案方式は GPS 位置情報に基づくため、地下鉄やトンネル

駅区間で誤判定が発生してしまう。一般的な列車の全長が約のように GPS 電波を受信できないような場所で適用可能かど

150m から約 300m であることを考慮すると、鉄道事業者は、

うかが懸念される。

偽陰性率を下げるために距離閾値を大きく取りたい可能性もあ

しかし、昨今のスマートフォン等のモバイルデバイスでは、る。鉄道軌道方式は、そうした場合にさらに偽陽性率が高まっ

基地局や WiFi のアクセスポイントから位置を推定することがてしまう。

可能である。地下鉄やトンネルにおいても、基地局や漏洩同軸

次に、駅間で細粒度に列車と利用者の位置を判定することにケーブルが整備され携帯電話の電波は受信できるようになっているため、GPS よりも精度は低いが位置情報を取得できる。これに移動速度、加速度等を加味して位置推定、乗車区間推定を行うことは可能であると考える。

[3]

6. 2 不 正 対 策
不正対策も重要な課題である。最も簡単な不正方法として、
スマートフォンの電源をオフにしてしまうことが考えられる。

[4]

また、GPS 位置情報を任意の値に偽装するといった不正も考えられため、乗車区間判定システムに送信されてきた GPS 位
置情報の正当性を担保する必要がある。
前者のような不正は、例えば、運賃調整によるインセンティ
ブ管理により減らすことができると考えられる。継続的に GPS[5]

位置情報を記録している場合には通常運賃、断続的に記録が途絶えている場合には割増運賃を適用するなどして、位置情報を提供するインセンティブを与えることで不正を防止する。

[6]

後者のような位置情報の偽装に対しては、乗車区間判定に使用するアプリケーションがインストールされたデバイスやそのソフトウェアが改変されていないかを確認する API を利用す[7]

ることで対処することができる。例えば、Google は Androidの改ざん検知のために SafetyNet API を提供している。
ただし、そもそも常時電源をオフにしている場合は GPS 位[8]

置情報そのものが記録されないので不正乗車を検知できない。
そのため、最終的には人による検札や不正時の罰則など、ソフト面での対策も必要になると考える。
[9]7 おわりに
本論文では、ゲートレスな鉄道サービスを実現する新しい一つのアプローチとして、GPS 位置情報を利用して乗車区間を推定する方法について検討した。

GPS 位置情報を利用した移動手段の推定は、従来から広く研究されてきたが、鉄道サービスにおける課金を目的とした乗車判定への適用は検討されていなかった。単なる移動手段の推定とは異なり、課金を想定した乗車区間推定においては、位置情報の軌道シーケンスがある駅間のように短い場合であっても、乗車有無を正確に判定することが求められる。
これに対して、本論文では、ある区間において列車と利用者がどの程度近い軌道を移動していたかを評価する指標を定義し、乗車区間推定を行う方式を提案した。国土交通省が提供する実際の鉄道軌道データを用いたシミュレーション評価により、提案方式が従来方式に比べ、乗車していないのに乗車していたと推定されてしまう可能性の高さを示す偽陽性率を低減できることを示した。
今後は、実システムにより偽陰性率を含めた総合的な評価や、運賃調整によるインセンティブ管理などの不正対策の実効性について詳細に検討していく予定である。

文

献[1] 三菱電機株式会社. 将来の駅・車両の円滑で快適な交通システム.
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