

Ⅲ．研究論文交通ビッグデータを活用した人や車の移動の可視化〜つくばにおける産官学の地域モビリティプラットフォームを通して〜
Visualization of the Trip of Person and Vehicles Utilizing the Big Data
廣川和希＊ 矢部 努＊＊ 北村清州＊＊＊ 若井亮太＊＊＊＊ 井村祥太朗＊＊＊＊＊ 福沢綾乃＊＊＊＊＊＊ 牧村和彦＊＊＊＊＊＊＊
By Kazuki HIROKAWA，Tsutomu YABE，Seishu KITAMURA，Ryota WAKAI，Shotaro IMURA，Ayano FUKUZAWA and Kazuhiko MAKIMURA

1●

これら交通ビッグデータの最大の特徴は、24 時間

はじめに

365 日取得可能なデータである点である。個人属性や都市における人や車の移動状況を把握する場合、都車種などの属性情報や移動目的などは把握できないも市圏パーソントリップ調査（都市圏 PT 調査）や全国道のの、これらの交通ビックデータを活用すれば、既存

路・街路交通情勢調査（道路交通センサス）、大都市交の統計データでは把握することの出来なかった曜日や通センサスといった国が実施している既存の統計調査

季節の移動に関する変動や、調査年次間の移動に関す

データを用いる場合が一般的である。これらの統計調

る変動などを把握可能となることが期待される。

査データからは、個人属性（性別、年齢、職業など）や

本稿では、これらの背景を元に、既存の統計調査

車種ごとの詳細な移動状況（移動の発着地、発着時間、

データと交通ビッグデータを組合せて、茨城県つくば

移動目的、移動手段など）を把握することができる。し市をフィールドに「都市活動の見える化」に取り組んでかし、これらの調査は、1 年のうちの特定日を対象といる「つくば・モビリティ交通研究会」の活動を例に、しているため、曜日や季節などの変動を捉えることが人や車の移動に関する分析・可視化例を示す。また、そできず、また、調査の実施頻度も数年に１度の場合がれらの分析・可視化を継続的に実施していくための運用多いため、中間年の状況を把握することができない。

モデルについて整理する。

このため、近年多様化する様々なニーズに対応した「きめ細やかな施策の検討」や施策の「評価・モニタリン
グ」といった観点においては、これら既存の統計調査
データのみでは必ずしも十分とはいえない。

2●

つくばモビリティ・交通研究会について（１）つくば市の概要

一方で、近年、ICT（情報通信技術）分野の目覚まし

つくば市は、茨城県南部に位置する人口約 22 万人のい発展により、人や車の移動に関する大量のデータ（交特例市である。1960 年代から研究学園として開発が

通ビッグデータ）が取得可能な環境が整いつつあり、

進められ、国や民間の多くの研究機関が立地する国際

これらのデータを活用した様々な取組が行われてきて研究開発拠点として発展してきており、少子高齢化社いる。例えば、自動車の移動に関しては、車載器 GPS

会の中においても、年間約 3 , 000 人のペースで年々人

データから取得した自動車プローブデータを用いた道口が増加している。また、つくばエクスプレスの開業

路の主要渋滞箇所や事故危険区間の抽出 1）2）や、東日本（2005 年）や首都圏中央連絡自動車道（圏央道）つくば

大震災や熊本地震での「通行実績情報」の公開 などが

中央 IC の開業（2010 年）、市内の幹線道路の整備など行われている。また、ETC 2 . 0 車載器の搭載車両も約の整備も日々進んでおり、都市構造や交通網が目覚ま

120 万台（2016 年 4 月現在）4）に達しており、車載車

しく変化している都市である。

3）

両から収集したデータを活用した様々な施策が検討されている 5）。人の移動に関しては、携帯電話基地局情（２）つくばモビリティ・交通研究会の設立

報や携帯電話 GPS 情報に基づいた滞留状況や移動状況

つくば市は、2013 年に国から環境モデル都市に指などの分析・可視化に関する取組み、研究が行われてい定され、人々の暮らしに起因する CO 2 を重点的に削減

る 6）7）8）。さらに、スマートフォン所有者を対象としたする行動計画「つくば環境スタイル〜 SMILe 〜」を策

専用アプリを用いた交通行動調査（プローブパーソン調定している。この「つくば環境スタイル〜 SMILe 〜」査）なども行われているでは、以下の大きな 4 つの柱を設定し、それぞれの柱。

9）10）11）＊社会基盤計画研究室 研究員 ＊＊社会基盤計画研究室長
室 主任研究員 ＊＊＊＊＊社会基盤計画研究室 研究助手

博士（工学） ＊＊＊社会基盤計画研究室 主任研究員 ＊＊＊＊都市・地域計画研究＊＊＊＊＊＊社会基盤計画研究室 専門情報員 ＊＊＊＊＊＊＊次長 博士（工学）

IBS Annual Report 研究活動報告 201649

Ⅲ．研究論文に応じた施策を検討、実施している。
・S：Smart Community（コミュニティエコライフ）（３）つくばモビリティ・交通研究会の活動
つくばモビリティ・交通研究会では、まず、つくば市

・M：Mobility Traffic（モビリティ・交通）の各施策に対する分析結果の利活用シーンを想定した・I：Innovation & Technology（最先端技術）「ユースケース分析」を行い、共通する 7 つの分析項目

・L：Learning & Education（環境教育、実践）

を「共通分析項目」、共通分析項目の分析結果と他デー

これらの施策の有用性、有効性を持続的に評価し、それに伴う適切な改善案を検討していくためには、各施策に伴う人々の行動の変化を継続的にモニタリング
していく必要がある。

タを組合せて分析を行う項目を「個別分析項目」として分析・可視化項目を設定している（図－ 1）。
その上で、それぞれの分析・可視化に必要な既存の統計調査データや交通ビッグデータを整理し、収集した

つくばモビリティ・交通研究会は、このような背景のもと、「Mobility Traffic（モビリティ・交通）」分野に関して、「都市活動の持続的なモニタリングによるモビリ
ティ・交通の PDCA サイクルの運営手法の確立」を目的に、2013 年 8 月に産官学が連携して発足した研究会である 12）。2015 年時点で、つくば市、筑波大学、上で、人や車の移動実態（都市活動）の分析・可視化を行っている。

3●

人や車の移動に関する分析・可視化

本章では、前章で紹介したユースケース分析から設国土技術政策総合研究所を中心に、産官学合わせて約定した、つくばモビリティ・交通研究会の分析項目のう20 主体が参画しており、弊所も研究会設立当初よりコち、以下の 5 項目の分析・可視化例を示す。

アメンバーとして参画している。

図－ 1



50

ユースケース分析によるつくば市の各施策に対する利活用シーンと分析項目 13）

IBS Annual Report 研究活動報告 2016

Ⅲ．研究論文
Ⅲ．研究論文（１）滞留人口
存の統計調査データや交通ビッグデータを整理し、（２）旅行速度
収集した上で、人や車の移動実態（都市活動）の分
存の統計調査データや交通ビッグデータを整理し、（３）バスの運行実績
析・可視化を行っている。
収集した上で、人や車の移動実態（都市活動）の分

Ⅲ．研究論文（４）拠点への等時間アクセス圏域
析・可視化を行っている。

（５）拠点の来訪手段別居住地分布
３．人や車の移動に関する分析・可視化
本章では、前章で紹介したユースケース分析か３．人や車の移動に関する分析・可視化（１）滞留人口の分析・可視化
ら設定した、つくばモビリティ・交通研究会の分析
本章では、前章で紹介したユースケース分析か
滞留人口は、携帯電話基地局情報を基にした時間帯
項目のうち、以下の5項目の分析・可視化例を示す。
ら設定した、つくばモビリティ・交通研究会の分析
別 の 人 口 推 計 情 報（ 平 成 27 年 11 月 ）を 500 ｍ メ ッ
項目のうち、以下の5項目の分析・可視化例を示す。
シュに対応づけて、分析・可視化した。また、合わせて（１）滞留人口
平成 26 年 11（２）旅行速度
月の同時間帯における滞留人口との比較（１）滞留人口（３）バスの運行実績を行った。この際、事前に夜間時間帯の滞留人口が既（２）旅行速度（４）拠点への等時間アクセス圏域
存の統計調査データ（平成 22 年国勢調査の夜間人口）（３）バスの運行実績（５）拠点の来訪手段別居住地分布と同様の傾向を示していることを確認している。
（４）拠点への等時間アクセス圏域

    
14)
図－2 滞留人口（14 時台）
図－ 2 滞留人口（14 時台）14）14)（５）拠点の来訪手段別居住地分布
平日休日ごとの
14 時台の滞留人口を図－ 2 に、平成
図－2 滞留人口（14 時台）（１）滞留人口の分析・可視化
26 年 11 月の同時間帯からの変化を図－ 3 にそれぞれ滞留人口は、携帯電話基地局情報を基にした時（１）滞留人口の分析・可視化示す。平日
14時台の滞留人口は、「つくば駅」や「研究間帯別の人口推計情報（平成27年11月）を500ｍメ
滞留人口は、携帯電話基地局情報を基にした時学園駅」周辺、「筑波大学」周辺で多くなっている。休日
ッシュに対応づけて、分析・可視化した。また、合間帯別の人口推計情報（平成27年11月）を500ｍメ
14 時も平日と同様の傾向となっているが、これに加え
わせて平成26年11月の同時間帯における滞留人口とッシュに対応づけて、分析・可視化した。また、合の比較を行った。この際、事前に夜間時間帯の滞留「イオンモールつくば」
周辺の滞留人口も多くなってい
わせて平成26年11月の同時間帯における滞留人口と人口が既存の統計調査データ（平成22年国勢調査のることがわかる。また、1
年前の平成 26 年 11 月の同時の比較を行った。この際、事前に夜間時間帯の滞留
夜間人口）と同様の傾向を示していることを確認し間帯の滞留人口と比較すると、平日は、「つくば駅」や人口が既存の統計調査データ（平成22年国勢調査のている。
「研究学園駅」
周辺で滞留人口が増加しており、休日は、
夜間人口）と同様の傾向を示していることを確認し
平日休日ごとの14時台の滞留人口を図－2に、平ている。や「イオンモールつくば」などの大型「イーアスつくば」成26年11月の同時間帯からの変化を図－3にそれぞ
平日休日ごとの14時台の滞留人口を図－2に、平商業施設周辺で滞留人口が増加していることがわかる。
れ示す。平日14時台の滞留人口は、「つくば駅」や
成26年11月の同時間帯からの変化を図－3にそれぞ
このように、どの時間帯に、どのエリアに人が多く「研究学園駅」周辺、「筑波大学」周辺で多くなっれ示す。平日14時台の滞留人口は、「つくば駅」やている。休日14時も平日と同様の傾向となっている
滞留しているか（集まっているか）といった状況を、年図－3 滞留人口の変化（14 時台）「研究学園駅」周辺、「筑波大学」周辺で多くなっ14)が、これに加え「イオンモールつくば」周辺の滞留(H26.11→H27.11)
間を通じて把握することができる。
ている。休日14時も平日と同様の傾向となっている
    
図－3 滞留人口の変化（14時台）
人口も多くなっていることがわかる。また、1年前14)が、これに加え「イオンモールつくば」周辺の滞留
図－ 3 (H26.11→H27.11)
滞留人口の変化（14 時台）の平成26年11月の同時間帯の滞留人口と比較すると、 （２）旅行速度の分析・可視化（２）旅行速度の分析・可視化（H
26. 11 → H 27 . 11）14）
人口も多くなっていることがわかる。また、1年前
平日は、「つくば駅」や「研究学園駅」周辺で滞留
旅行速度は、自動車の車載器GPS機能から収集さ旅行速度は、自動車の車載器
GPS 機能から収集さの平成26年11月の同時間帯の滞留人口と比較すると、（２）旅行速度の分析・可視化
人口が増加しており、休日は、「イーアスつくば」
れた走行履歴情報を基にした自動車プローブ情報と、
平日は、「つくば駅」や「研究学園駅」周辺で滞留れた走行履歴情報を基にした自動車プローブ情報と、旅行速度は、自動車の車載器GPS機能から収集さや「イオンモールつくば」などの大型商業施設周辺
つくば市内を走行するコミュニティバス（つくバス）
人口が増加しており、休日は、「イーアスつくば」
れた走行履歴情報を基にした自動車プローブ情報と、台のバス旅行速度に関しても、速度が向上している区
つくば市内を走行するコミュニティバス（つくバス）にで滞留人口が増加していることがわかる。
に設置したGPS機器から収集したバスプローブ情報
や「イオンモールつくば」などの大型商業施設周辺
つくば市内を走行するコミュニティバス（つくバス）
間と低下している路線や区間が把握できる。
設置した GPS
機器から収集したバスプローブ情報（とこのように、どの時間帯に、どのエリアに人が（ともに平成27年11月）をデジタル道路地図に対応
で滞留人口が増加していることがわかる。
に設置したGPS機器から収集したバスプローブ情報
多く滞留しているか（集まっているか）といった状
このように、自動車やバスの走行状況を道路区間別
もに平成 27
年 11 月）をデジタル道路地図に対応づけ
づけて、自動車とバスの平均旅行速度を分析・可視
このように、どの時間帯に、どのエリアに人が（ともに平成27年11月）をデジタル道路地図に対応
況を、年間を通じて把握することができる。
化した。また、合わせて平成26年11月の同時間帯にに把握することができる。
て、自動車とバスの平均旅行速度を分析・可視化した。
多く滞留しているか（集まっているか）といった状
づけて、自動車とバスの平均旅行速度を分析・可視おけるそれぞれの平均旅行速度との比較を行った。
また、合わせて平成 26 年 11 月の同時間帯におけるそ況を、年間を通じて把握することができる。
化した。また、合わせて平成26年11月の同時間帯に（３）バスの運行実績の分析・可視化
れぞれの平均旅行速度との比較を行った。
おけるそれぞれの平均旅行速度との比較を行った。
―頁―（業者で記入）
バスの運行実績は、つくば市内を走行するコミュニ
平日 8 時台の自動車旅行速度を図－ 4 に、バス旅行

速度を図－ 5 にそれぞれ示す。平日 8 時台の自動車旅 ―頁―ティバス（業者で記入） （つくバス）に設置した GPS ロガーから収集
行速度は、1 年前と比較して、学園東大通りの一部区

したバスプローブ情報（平成 27 年 11 月）を、バス停位間などで向上していることがわかる。また、平日 8 時

置情報に対応づけて、分析・可視化した。また、その



IBS Annual Report 研究活動報告 201651

Ⅲ．研究論文
Ⅲ．研究論文

平日8時台の自動車旅行速度を図－4に、バス旅
平日8時台の自動車旅行速度を図－4に、バス旅（３）バスの運行実績の分析・可視化（３）バスの運行実績の分析・可視化

行速度を図－5にそれぞれ示す。平日8時台の自動行速度を図－5にそれぞれ示す。平日8時台の自動バスの運行実績は、つくば市内を走行するコミ
バスの運行実績は、つくば市内を走行するコミ

車旅行速度は、1年前と比較して、学園東大通りの
車旅行速度は、1年前と比較して、学園東大通りのュニティバス（つくバス）に設置したGPSロガーかュニティバス（つくバス）に設置したGPSロガーか

Ⅲ．研究論文一部区間などで向上していることがわかる。また、 ら収集したバスプローブ情報（平成27年11月）を、ら収集したバスプローブ情報（平成27年11月）を、
一部区間などで向上していることがわかる。また、
平日8時台のバス旅行速度に関しても、速度が向上
平日8時台のバス旅行速度に関しても、速度が向上
際、運行ダイヤも合わせて可視化し、運行ダイヤに対バス停位置情報に対応づけて、分析・可視化した。
バス停位置情報に対応づけて、分析・可視化した。
は、路線の中間地点付近から遅れが発生していることがしている区間と低下している路線や区間が把握でき
また、その際、運行ダイヤも合わせて可視化し、運している区間と低下している路線や区間が把握でき
また、その際、運行ダイヤも合わせて可視化し、運わかる。ただし、この遅れは、平日の運行に多く見られする運行の遅れ状況を分析した。
る。 つくバスの1 路線（上り）の朝ピーク時間帯におけるる。

行ダイヤに対する運行の遅れ状況を分析した。
行ダイヤに対する運行の遅れ状況を分析した。
るが、休日はほとんどみられない。さらに、4便（下り

このように、自動車やバスの走行状況を道路区
このように、自動車やバスの走行状況を道路区
運行実績を図－6 に示す。始発便である 1 便や次の3便

つくバスの1路線（上り）の朝ピーク時間帯におつくバスの1路線（上り）の朝ピーク時間帯にお路線）の折り返し便である 7 便は始発バス停を出発する

間別に把握することができる
は、ほぼダイヤ通り運行しているが、7 時台の 5 便から間別に把握することができる

ける運行実績を図－6に示す。始発便である1便や時点で日常的に遅れが発生していることがわかる。
ける運行実績を図－6に示す。始発便である1便や次の3便は、ほぼダイヤ通り運行しているが、7時台
次の3便は、ほぼダイヤ通り運行しているが、7時台

    

14)
図－4自動車の平均旅行速度（平日
自動車の平均旅行速度（平日
8 時台）
図－4
8 時台）
図－ 4 自動車の平均旅行速度（平日 8 時台）14）

14)

14)
図－6バスの運行実績（朝ピーク時間帯）
バスの運行実績（朝ピーク時間帯）
図－6

図－ 6



52

IBS Annual Report 研究活動報告 2016

    

14)
図－5バスの平均旅行速度（平日
バスの平均旅行速度（平日
8 時台）
図－5
8 時台）
図－ 5 バスの平均旅行速度（平日 8 時台）14）

バスの運行実績（朝ピーク時間帯）14）―頁―（業者で記入）―頁―（業者で記入）

14)

14)



Ⅲ．研究論文

Ⅲ．研究論文
Ⅲ．研究論文

このように、バスの運行実績を詳細に把握することの5便からは、路線の中間地点付近から遅れが発生
で、バスダイヤの見直しや運行路線の見直しなどを客の5便からは、路線の中間地点付近から遅れが発生していることがわかる。ただし、この遅れは、平日
観的な指標で行うことができる。
していることがわかる。ただし、この遅れは、平日の運行に多く見られるが、休日はほとんどみられなの運行に多く見られるが、休日はほとんどみられない。さらに、4便（下り路線）の折り返し便である7（４）拠点への等時間アクセス圏域の分析・可視化

い。さらに、4便（下り路線）の折り返し便である7便は始発バス停を出発する時点で日常的に遅れが発拠点への等時間アクセス圏域は、つくば市内を走行
便は始発バス停を出発する時点で日常的に遅れが発生していることがわかる。
するコミュニティバス（つくバス）に設置した GPS ロ
生していることがわかる。
ガーから収集したバスプローブ情報（平成 27 年 11 月）
このように、バスの運行実績を詳細に把握する
このように、バスの運行実績を詳細に把握するをバスネットワークに対応付けて算出したバスのリンことで、バスダイヤの見直しや運行路線の見直しなことで、バスダイヤの見直しや運行路線の見直しな
ク別平均旅行速度を用いて分析、可視化した。可視化
どを客観的な指標で行うことができる。
の際の圏域には、500 ｍメッシュを用いており、メッ
どを客観的な指標で行うことができる。
シュとバスネットワークを対応づけるアクセスリンク（４）拠点への等時間アクセス圏域の分析・可視化
をバス停位置とメッシュ中心間に設定している。
（４）拠点への等時間アクセス圏域の分析・可視化
拠点への等時間アクセス圏域は、つくば市内を拠点として、つくば市の公共交通網の拠点となる
拠点への等時間アクセス圏域は、つくば市内を走行するコミュニティバス（つくバス）に設置した「市内のつくばエクスプレス（以下、「TX」という。
）
走行するコミュニティバス（つくバス）に設置した4 駅」を想定した等時間圏域とそのカバー人口の推計
GPSロガーから収集したバスプローブ情報（平成27GPSロガーから収集したバスプローブ情報（平成27結果を図－ 7 と図－ 8 にそれぞれ示す。バスで TX 4 駅
年11月）をバスネットワークに対応付けて算出した
年11月）をバスネットワークに対応付けて算出したへアクセス可能な地域のメッシュカバー率は、市全域
バスのリンク別平均旅行速度を用いて分析、可視化の 41 . 7 ％、人口カバー率は 75 . 9 ％（65 歳以上ではバスのリンク別平均旅行速度を用いて分析、可視化
した。可視化の際の圏域には、500ｍメッシュを用
65 . 1 ％）となっている。また、このうち、半数以上のした。可視化の際の圏域には、500ｍメッシュを用いており、メッシュとバスネットワークを対応づけ
地域が、TX 4 駅へバスを利用し、30 分以内でアクセ
いており、メッシュとバスネットワークを対応づけ
るアクセスリンクをバス停位置とメッシュ中心間にス可能な地域となっている。カバー人口は、30 分圏域
るアクセスリンクをバス停位置とメッシュ中心間に設定している。
内の居住者が 55 . 8 ％（65 歳以上の場合は、34 . 7 ％）設定している。
となっており、65 歳以上の高齢者ほど TX 4 駅へのア拠点として、つくば市の公共交通網の拠点とな拠点として、つくば市の公共交通網の拠点とな
クセス性の低い地域の居住していることがわかる。
る「市内のつくばエクスプレス（以下、「TX」とる「市内のつくばエクスプレス（以下、「TX」とこのように、拠点へのアクセスに関するバスのサービ
いう。）4駅」を想定した等時間圏域とそのカバー
ス状況を把握することで、バスダイヤの見直しや運行路
いう。）4駅」を想定した等時間圏域とそのカバー
人口の推計結果を図－7と図－8にそれぞれ示す。
線の見直しなどを客観的な指標で行うことができる。
人口の推計結果を図－7と図－8にそれぞれ示す。
バスでTX4駅へアクセス可能な地域のメッシュカバ
バスでTX4駅へアクセス可能な地域のメッシュカバ
ー率は、市全域の41.7％、人口カバー率は75.9％（５）拠点の来訪手段別居住地分布の分析・可視化
ー率は、市全域の41.7％、人口カバー率は75.9％（65歳以上では65.1％）となっている。また、この拠点の来訪手段別居住地分布は、携帯電話基地局情（65歳以上では65.1％）となっている。また、この報を基にした人口推計情報（平成 27 年 11 月）の拠点周
うち、半数以上の地域が、TX4駅へバスを利用し、うち、半数以上の地域が、TX4駅へバスを利用し、辺の滞留人口と滞留人口の居住地分布（平成 26 年 11
30分以内でアクセス可能な地域となっている。カバ
30分以内でアクセス可能な地域となっている。カバ
月）に東京都市圏パーソントリップ調査（平成 20 年）
ー人口は、30分圏域内の居住者が55.8％（65歳以の小ゾーン別滞留人口の居住地別交通手段別構成比を
ー人口は、30分圏域内の居住者が55.8％（65歳以上の場合は、34.7％）となっており、65歳以上の組合せて、分析・可視化した。この際、携帯電話基地上の場合は、34.7％）となっており、65歳以上の高齢者ほどTX4駅へのアクセス性の低い地域の居住局情報を基にした人口推計情報の拠点周辺の滞留人口
高齢者ほどTX4駅へのアクセス性の低い地域の居住していることがわかる。
が、平成 26 年 11 月と平成 27 年 11 月で同程度である
していることがわかる。
このように、拠点へのアクセスに関するバスのことを確認している。
このように、拠点へのアクセスに関するバスの
平日 14 時台のつくば駅周辺の滞留者の手段別居住地
サービス状況を把握することで、バスダイヤの見直サービス状況を把握することで、バスダイヤの見直分布を図－ 9 に示す。平日 14 時台のつくば駅周辺の滞しや運行路線の見直しなどを客観的な指標で行うこしや運行路線の見直しなどを客観的な指標で行うこ留者は、市内の比較的広範囲から来訪していることがとができる。
とができる。
（５）拠点の来訪手段別居住地分布の分析・可視化（５）拠点の来訪手段別居住地分布の分析・可視化
拠点の来訪手段別居住地分布は、携帯電話基地
拠点の来訪手段別居住地分布は、携帯電話基地局情報を基にした人口推計情報（平成27年11月）
局情報を基にした人口推計情報（平成27年11月）

    
14)

図－ TX4
7 TX駅への等時間アクセス圏域
4 駅への等時間アクセス圏域 14）図－7
14)図－7 TX4 駅への等時間アクセス圏域

    
図－8 等時間アクセス圏域のカバー人口の14）
図－8
等時間アクセス圏域のカバー人口の推計結果
図－8 等時間アクセス圏域のカバー人口の
14)
推計結果
14)
推計結果

の拠点周辺の滞留人口と滞留人口の居住地分布（平の拠点周辺の滞留人口と滞留人口の居住地分布（平53
IBS Annual Report 研究活動報告 2016
成26年11月）に東京都市圏パーソントリップ調査
成26年11月）に東京都市圏パーソントリップ調査（平成20年）の小ゾーン別滞留人口の居住地別交（平成20年）の小ゾーン別滞留人口の居住地別交
通手段別構成比を組合せて、分析・可視化した。こ通手段別構成比を組合せて、分析・可視化した。こ化結果は、「つくバスのダイヤや運行路線の見直し」の検討に活用されている。
今後も研究会の成果を、つくば市の実際の施策の評価・モニタリング結果として、施策の計画や検Ⅲ．研究論文討、改善に活用していく予定である。
Ⅲ．研究論文ことで、交通施策に対する都市活動の変化のモニタリングなどに活用することができる。
４．分析・可視化結果の活用
3章で示したつくばモビリティ・交通研究会の分析・可視化結果の一部は、実際のつくば市における計画策定やバス運行計画の見直しなどに活用されている。
例えば、3章（4）で示した「つくばエクスプレ

図－9

つくば駅周辺滞留者の手段別居住地分布（平日 14 時台）

14)

ス４駅までの等時間アクセス圏域およびそのカバー
人口」の分析・可視化結果は、「つくば市地域公共交通網形成計画」の現況分析や計画目標に関連する評価指標として採用されている（図－10）。また、の際、携帯電話基地局情報を基にした人口推計情報

3章（3）で示した「バスの運行実績」の分析・可視の拠点周辺の滞留人口が、平成26年11月と平成27

化結果は、「つくバスのダイヤや運行路線の見直し」

年11月で同程度であることを確認している。

の検討に活用されている。

平日14時台のつくば駅周辺の滞留者の手段別居住地分布を図－9に示す。平日14時台のつくば駅周今後も研究会の成果を、つくば市の実際の施策の評価・モニタリング結果として、施策の計画や検討、改善に活用していく予定である。

辺の滞留者は、市内の比較的広範囲から来訪していることがわかる。また、二輪車やバイク、徒歩など

    
図－ 10

つくば市地域公共交通網形成計画（概要版）15）

での来訪者は、つくば駅周辺部の居住者であるのに

図－10

つくば市地域公共交通網形成計画

対し、自動車での来訪者は市内広域に居住している

用されている（図－ 10）。

（概要版）

15)

今後も研究会の成果を、つくば市の実際の施策の評ことがわかる。
このように、来訪手段別の滞留状況を把握する    
つくば駅周辺滞留者の手段別居住地分布
図－図－99 つくば駅周辺滞留者の手段別居住地分布（平日14時台）14）（平日 14 時台）

14)

価・モニタリング結果として、施策の計画や検討、改善
５．持続的な運用モデルの構築に活用していく予定である。
3章で示した人や車の移動に関する分析・可視化

5●わかる。また、二輪車やバイク、徒歩などでの来訪者―頁―（業者で記入）の際、携帯電話基地局情報を基にした人口推計情報
は、つくば駅周辺部の居住者であるのに対し、自動車の拠点周辺の滞留人口が、平成26年11月と平成27
での来訪者は市内広域に居住していることがわかる。
年11月で同程度であることを確認している。
このように、来訪手段別の滞留状況を把握すること
平日14時台のつくば駅周辺の滞留者の手段別居で、交通施策に対する都市活動の変化のモニタリング
住地分布を図－9に示す。平日14時台のつくば駅周などに活用することができる。
辺の滞留者は、市内の比較的広範囲から来訪してい●ることがわかる。また、二輪車やバイク、徒歩などでの来訪者は、つくば駅周辺部の居住者であるのに分析・可視化結果の活用
4

対し、自動車での来訪者は市内広域に居住している
3 章で示したつくばモビリティ・交通研究会の分析・ことがわかる。
可視化結果の一部は、実際のつくば市における計画策
このように、来訪手段別の滞留状況を把握する
定やバス運行計画の見直しなどに活用されている。
例えば、3 章（4）で示した「つくばエクスプレス４駅

持続的な運用モデルの構築

3章で示した人や車の移動に関する分析・可視化を、施策の評価・モニタリングに活用していくためには、持続的な運用モデルの構築が不可欠である。つくばモビリティ・
交通研究会で検討された運用モデル案を図－11に示す。
この中で、特に重要となってくるのは、「持続的なデータ収集」と「データ分析・可視化に関する実施体制
図－10 つくば市地域公共交通網形成計画の構築」の 2 点であり、これらを行っていく上で重要と
15)
（概要版）
考えられる視点をそれぞれ整理する。

５．持続的な運用モデルの構築（１）
持続的なデータ収集方法
3章で示した人や車の移動に関する分析・可視化
持続的なデータ収集は、データの収集のみならず、―頁―
管理および提供も含む共通基盤を念頭においた検討がまでの等時間アクセス圏域およびそのカバー人口」の （業者で記入）
分析・可視化結果は、「つくば市地域公共交通網形成計画」の現況分析や計画目標に関連する評価指標として採54

IBS Annual Report 研究活動報告 2016

重要である。
データ収集に関しては、様々な主体の保有データを

Ⅲ．研究論文

を、施策の評価・モニタリングに活用していくための活用などのプロセスによりデータの付加価値を高Ⅲ．研究論文には、持続的な運用モデルの構築が不可欠である。

めることが重要である。このとき、各自治体が管理つくばモビリティ・交通研究会で検討された運用モ
いかに柔軟に収集できるか（協議の上、提供を受けられする様々なデータを組合せたデータセットに各デー
Winとなるような関係性を構築することが不可決である。

デル案を図－11に示す。
るか）が重要であり、そのためには、データ保有主体

タ保有主体が魅力を感じると、管理に加え、収集おまた、地域の研究機関による分析支援や共同研究の（提供者）への分析・可視化結果のフィー ドバックな
この中で、特に重要となってくるのは、「持続枠組みも重要なモデルとなりうると考えられる。
よび提供を含む共通基盤の持続可能な運営に様々など、データ保有主体（提供者）がメリットとして感じら的なデータ収集」と「データ分析・可視化に関する主体から協力を得られる機会が創出されると考えられる仕組みが必要である。
実施体制の構築」の2点であり、これらを行ってい
データ管理に関しては、データ提供主体から見て、く上で重要と考えられる視点をそれぞれ整理する。
提供データが蓄積のみ（ストレージサービス）にならな

6●れる。おわりに
データ提供に関しては、行政以外の主体へのデ
本稿では、既存の統計調査データと交通ビッグデー

ータ提供・活用も含めた、柔軟な運用・提供形式のい工夫が必要である。集計・分析・施策への活用などのタを組合せて、茨城県つくば市をフィールドに「都市活プロセスによりデータの付加価値を高めることが重要

動の見える化」に取り組んでいる「つくば・モビリティである。このとき、各自治体が管理する様々なデータ

交通研究会」の活動を例に、人や車の移動に関する分を組合せたデータセットに各データ保有主体が魅力を

析・可視化例とそれを持続的に運用していくための運用（１）持続的なデータ収集方法

持続的なデータ収集は、データの収集のみならず、管理および提供も含む共通基盤を念頭においた検討が重要である。
感じると、管理に加え、収集および提供を含む共通基

仕組み作りが重要である。

（２）データ分析・可視化に関する実施体制の構築
人や車の移動に関する分析・可視化を持続的にモデルついて整理した。

データ収集に関しては、様々な主体の保有デー
盤の持続可能な運営に様々な主体から協力を得られる行っていくためには、行政のみならず、民間企業や今後は、これまでの成果を踏まえ、「継続」と「強化」

タをいかに柔軟に収集できるか（協議の上、提供を機会が創出されると考えられる。

各種データの保有主体との協働による取組が重要でをテーマに、従来の分析を継続的に実施していくとと受けられるか）が重要であり、そのためには、デー
データ提供に関しては、行政以外の主体へのデータ

あり、各主体がWin-Winとなるような関係性を構
もに、各主体が得意とする「技術、ノウハウ、アイデア提供・活用も含めた、柔軟な運用・提供形式の仕組み作タ保有主体（提供者）への分析・可視化結果のフィ等」
を集結させ、つくば市の実際の施策に反映、活用さ
築することが不可決である。

りが重要である。
ードバックなど、データ保有主体（提供者）がメリせるような活動を行っていく予定であり、筆者らも、分
また、地域の研究機関による分析支援や共同研ットとして感じられる仕組みが必要である。

析・可視化技術の向上、洗練に努めていく所存である。
究の枠組みも重要なモデルとなりうると考えられる。

（２）データ分析・可視化に関する実施体制の構築
データ管理に関しては、データ提供主体から見最後に、本稿は図表を含め「つくばモビリティ・交通

人や車の移動に関する分析・可視化を持続的に行ってい研究会」の成果の一部および国土交通省国土技術政策総くためには、行政のみならず、民間企業や各種データの保合研究所メンテナンス情報基盤研究室（現：社会資本情有主体との協働による取組が重要であり、各主体がWin-

報基盤研究室）より受託した「動線データの組合せ分析て、提供データが蓄積のみ（ストレージサービス）にならない工夫が必要である。集計・分析・施策へ

図－11
つくば市における持続可能な運用モデル案
図－ 11
つくば市における持続可能な運用モデル案 12）―頁―（業者で記入）

12)

IBS Annual Report 研究活動報告 201655

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間統計とパーソントリップ調査の比較分析－都市た分析可視化に関わる地図基盤への要件整理業

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56

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