交通観測とビッグデー東京大学空間情報科学研究センター講師日下部貴彦2016/11/26 CSISシンポジウム2016「ヒトとクルマの空間情報」@日本科学未来館店  Joint Usage/ Research Center 1933年Figure 2
Figure 3 S = 21 + 1.1 V S :車間距離[feet] V :速度[mph] tions for each point. Greenshields, B.D., 1934. The Photographic Method of studying Traffic Behavior. Proceedings of the 13th Annual Meeting of the Highway Research Board.交通観測
時間軸t ↑ 5
クルマの観測•道路区間に対する交通需要•渋滞（交通量•速度•密度)把握■渋滞発生個所・延伸の検出・旅行時間推定速度低下等による渋滞発生___ ■高速道路への流入制御同じ点で継続的に観測する必要がある→定点観測そもそも交通観測は何を観測するのか.例えば,道路が足りていないところを知りたいとき. W 4
例えば,道路が足りていないところを知りたいとき. W経路
例えば,道路が足りていないところを知りたいとき.経路交通手段
例えば,道路が足りていないところを知りたいとき. 1930年頃～交通観測の体系化の時代
•時系列的に連続なデータ取得を行い,交通流モデルの同定，交通容量の推定•  1930年代 (Greenshields et al, 1933) • 16mmフィルムの映画用力メラを用いて,車間距離と速度を観測することで、交通流の基本的な性質であるQK関係(Fundamental Diagram)の推定をおこなっている. •  1950年代(e.g. Olcott, 1955,  Greenberg, 1959) •テレグラフから操作して,人がキーを押すことでペンレコーダーを用いて記録紙に印字する方式で交通流の観測
• 1960年代・インダクションループ式車両検知器(感知器,トラカンとも)の登場(Klein,アクリカの各地の交通管制システムに導入され,自動的な観測が行
われる. 登場(Robert et al, 2006)吕术で藝表艦乃雙邊體制式争たた。1969年に阪神高速道路で車
• 1970年代中盛
画像処理を懸恥気軽測力がアメリカFederal Highway Administration
(FHWA)なを懸命気軽測•都市高速道路等の空間的に限定された範囲では, 1960年代から,継続的かつ長期間のデータ取得が可能詳細なデータの蓄積は容易ではなく,継続的かつ長期的な観測を活
かした研究は少ない. (年単位の日交通量を用いたものとして,飯田･高山1981)など烈を活
超音波式写真:住友電エシステムソリューション（株） http://www.seiss.co.jp/products/its_hard/sensor.htmlこのほかにも•電磁コイル式•マイクロ波式•画像式などもある
•都市規模の交通の空間的な分布を観測•交通調査では,インタビューや紙面上での質問調査が主流. 1940年代(Travel Survey Methods Committee, 2014, Stopher & Metcalf, 1996).アメリカのBureau of Public Roadsがパーソントリップ調査のガイドラインを発行. •   Kansas City, Lincoln, Little Rock, Memphis New Orleans, Oklahoma City, Savannah, Tulsaで実施• 1950年代(日本)米谷1956が,路側でのOD調査の問題点を指摘し,標本調査の提案を行って.いる.
• 1967年(日本)
•広島都市圏でパーソントリップ調査を実施, 1968年に首都圏で実施. (黒川,2013) ※1回の調査に平均$400,000程度のコンサルタント料（出展: THE ON-LINE TRAVEL 16 SURVEY MANUAL)
この賃金はお得名の賃貸R得た軽針製造です。東京都・ ２７４２７未延見後：平成11 1931日本■ RAについてのた難い世事業にご記入の方のうち、5量以上の方一人ひとり歴士父母母(秘)東京都市展バーソントリップ調査・記入はなるべく鳥の無影用で、記入して下さい。分岐機について、買金額に配入して下さい。干燥卵× DOWNL-の町名の情報に迎入して下がら「育児のご股明」にお申しておる事業日を求下に記入して下さい#会UR #気合・国民議に番号がついている場合は、議会する番号をつで読んで下がい日常を　千葉市・国有限に【日】がついている場合は、提携する数から数関連日aの東日LTT20,東京都市圏交通計画協議会(2012) PTデータ利用の手引きより17

• 1970年代～1990年代
(e.g. Hanson & Huff, 1982, Pas, 1988, Kitamura  & Boby 1987, Kitamura, 1990, Murakami & Watterson 1992)
・見秀では、太規模な世帯交通調査でのパネル調査は実施はされていない（交通手段選択行動などを対象
する。このためはあるes内田:飯田:993,杉恵:1992）
・ダイアリやパネル調査の範囲や期間.解像度の制約

回答者・調査実施者の負担
.
より詳細な人の流動を観測した研究

時間軸t ^
1990年頃～情報化の時代
1.データの電子化･扱えるデータ量が増えた•検索が容易になった•データ共有が容易になった例: GIS (地理情報システム) •論文•電子カルテ2.データベース技術の高度化•これまで捨てていた大量の過去のデータを蓄積し,取り出すことが可能になった例:交通管制データ(車両検知器・感知器),決済データ(交通系ICカード・ETC)
3.観測技術･計算技術の汎用化
•新たな技術の登場•ハードウェアで処理していてこれまで捨てていたデータをソフトウェアで収集,処理できるようになった．新たな技術についてもソフトウェア上で利用可能になった．例:ビデオ画像データ, GPSデータ
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• 1990年ごろ～
•仮想的な状況に対する行動調査の方法が充実•交通流シミュレータを活用した室内実験(e.g. Mahmassani, 1990) ・ドライビングシミュレータ(e.g.金子ら, 2000) •調査者･回答者の負担やコーディングの手間を軽減•  Stated Preference調査,インタビューでのComputer-Assisted Telephone Interviewing (CATI)やComputer-Assisted Self- interviewing (CASI)の使用(e.g. Hensher, 1994)
• 200年代
• SP調査やパーソントリップ調査のWeb上への実装
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• GPSやPHS等を活用した移動体観測システムの登場
(e.g. Zio et al, 1995,, Sermons & Koppelman, 1996,大森ら, 1998、Murakami & Wagner, 1999、朝倉ら2000、Asakura & Hato, 2004)車両の軌跡や人の行動の記録.経路観測や比較的長期間の追跡調査
画像処理技術の高度化,汎用化
観測範囲は,カメラの画角や解像度によって限られる撮影範囲内の車両等の軌跡を詳細に追跡可能あとから視認して状況を確認できる. .汎用的なハードウェアを用いたシステム化（鈴木・中村2004・2007） .応用交通監視(上條ら2000)交通流調査での車両挙動観測(倉内・宇野2007) .歩行者の観測(日比野ら2004、布施・中西2012) . .
加速度等の各種のセンサーの活用(古屋ら2003)
車両の上空からの撮影による観測(Hoogendoorn et al 2003) •  歩行者観測でのレーザースキャナの活用(中村ら2003) • スマートフォン利用者やナビゲーションシステムが発するBluetoothやWi-Fiの信号を利用して,定
点を通過する道路上の利用者を識別することで旅行時間等の観測を行う方法（北澤52013）
トリップNO. 32高級注釈は12月14日08:54:16も施設 会社・学校情名称።利用した交通手段を全て選択して下さい□原付□自転車□徒歩□その他=同行者はいましたか？  いなかった  ©いた更新民る※このトリップを削除する：（ All Pr
2020年44,000,000,000,000,000,000 440坊II
2000年～
• 2000年ごろ～ •交通管制データのデータウェアハウスでの管理•検知器(感知器・トラカン)データの蓄積•      (Al-Deek & Abd-Elarhman, 2002、河野ら2006) •プローブパーソン調査による行動データをOLAP (Online Analytical Processing)指向のデータベースに実装するための開発が検討され，蓄積データとしての活用も模柔(河野・羽藤2003)

•自動車交通に関係するデータ
•プローブカーデータ• 運送業者やタクシー, バスなどが運行管理を目的とした位置情報•初期では社会実験等での試行的な収集が中心(田中ら2005、三輪・森川2004、宇野ら2006) ・ズジタルタコグラフを搭載した商用車等から得られるデータのデータ•  ETC (Electronic Toll Collection)データ(上田ら2014) •料金収受
•公共交通に関するデータ
• 交通系ICカードデータ(Pelletier, 2012、Kusakabe et al, 2010, 2014) •料金収受•自動改札機データ, (明星2006) •料金収受•車両応加重データ(森田ら2007) •車両制御等
1986年2.6 exabytes 2007年29 exabytes 2020年44 zettabytes
交通事業者以外が収集するデータ•ナビゲーションサービスのデータ(太田ら2013) •列車乗り換え情報の検索システムのログデータ(百村ら2013) •デジタコ•ドラレコデータ•携帯電疑辞データ(CDR(Call Detail Record)やモバイ•自動車のCAN(Controller Area Network )データ• Twitter →交通を観測すべくして観測したデータ以外のデータみ交通に関して分析する旨能を意図していないデータが
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今後の交通データの収集とその利用
• loTセンサー･通信モジュールの低電力化e.g. Smart Park (電源不要の駐車場満空検知センサー)センサー・通信モジュール装備を前提としたサービスe.g.自動運転車両•ダイナミックな交通運用e.g.カーシェアリング,ライドシェアリング,ロードプライシング→時間･空間を共有するため,リッチなデータを前提とした高度な需要・供給マネジメントがカギ
spacing車間距離観測プローブカーの観測領域既往のプローブカーは位置情報しか得られないため,速度しか得られず,定点観測を補完することは難しい.自動運転車等の車間距離測定情報を用いると,ある程度の精度で,交通量情報を得ることができることが分かってきている. Seo et al. 2014, Seo & Kusakabe 2015
例えば,道路が足りていないところを知りたいとき.
従来のネットワーク全体の交通観測の前提定員：約5名/台定員：約60名/台交通容量: 220台/時/車線定員： 1800人/編成(15両)輸送力：複線45000人/時/方面これらを増やし,効率化することが必要・最も効果的だった. →インフラ整備のサイクルと調査実施のサイクルがある程度調和.
今後のネットワーク全体の交通観測の前提定員：約5名/台定員：約60名/台交通容量: 220台/時/車線定員： 1800人/編成(15両)輸送力：複線45000人/時/方面ーつーつは小さいがもっと上手に使えるはず．．（動的な管理）フィーダー輸送・アクセス・イグレスも考慮した,輸送のトータルマネジメント. ▷従来の調査ではコストが見合わない.単独のデータセットで従来の調査を補完しうるデータセットもない. →データフュージョン→ネットワーク全体に関するデータの共有基盤の構築・オープンデータ化CSISシンポジウム2016じトとクルマの空間情司会:柴崎亮介(東京大学空間情報科学研究センター・教授) 13:45-13:50開会挨拶小口高(CSISセンター長) [第1部]ヒトとクルマの空間情報の過去と未来13:50-14:10「交通観測とビッグデータ」日下部貴彦東京大学空間情報科学研究センター・講師14:10-14:30「交通・観光ビッグデータがもたらす変革」太田恒平株式会社ナビタイムジャパン交通コンサルティング事業14:30-14:50「協調型自動運転に向けた空間情報共有プラツトフォーム」佐藤健哉同志社大学理工学部情報システムデザイン学科・教授人口減少や高齢化、訪日外国人の増加などの課題の整理・解決と関連するデータデータ取得・管理・実装・連携の課題[第2部]ヒトとクルマの空間情報とその応用14:55-15:15「都市の空間計画・運用のための行動データと行動モデル」福山祥代東京大学大学院工学系研究科社会基盤学専攻･特任研究員15:15–15:35「地方都市における交通モニタリングと今後の課題」西内裕晶高知工科大学システム工学群講師15:35-15:55「Twitterデータからみた観光行動と地域ーわかることとわからないことー」桐村喬皇學館大学文学部コミュニケーション学科助教15:55-16:15「サービス工学を活用した観光情報サービスとその社会実装」原辰徳東京大学人工物工学研究センター准教授[第3部]全体討職:ヒトとクルマの空間情報の実装とその未来(16:20-16:45)京大学空間高報科学研究センタor Spatial Information Science  The University o司研究機点  Joint Usage/ Research Center 16:45-16:50閉会挨拶日下部貴彦
ノート2 :データの整理応用の目的
実態把握・情報提供
※本発表は第50回土木計画学研究発表会での招待講演「データオリエンテッド交通研究」に一部,基づいています.本文中の引用の文献については日下部貴彦:データオリエンテッド交通研究,土木学会論文集D3 (土木計画学), Vol.71, No.5, pp.l_21-l_31, 2015.12をご参照ください.