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整理番号 7231   (公開日 2016年11月08日) (カテゴリ 土木・建築
ビックデータによる人流・交通解析
●内容 近年、運送業者やタクシー、バスなどが運行管理を目的としてGPSデータや画像データなどの各種センサーデータを収集している。これらのほかにも料金収受を目的とした交通系ICカードのデータ、Wi-Fi・Bluetoothなどの接続および接続リクエストのデータなど、さまざまなセンサーを通して、人流・交通流に関する情報を間接的に知ることができるようになってきている。これらの収集データは、もともと人流や交通の状況を収集することを目的とはしておらず、収集されたそのままのデータからは、本来の業務目的以外の用途に用いることは難しい。一方でこのようなデータは、業務が継続する限り収集され続けるという継続性の観点から、他に類を見ないデータであり、その利用価値は高いといえる。このような特徴を生かし、これまで利活用されていないデータから、人流や交通に関する情報が得られれば、施設等の運用に必要な混雑・異常状態の把握、マーケティング等にもちいる人の行動パターンや活動目的の把握を最小限の追加的労力で実施できる可能性がある。これまでの研究実績では、大規模なプローブデータを用いた交通の異常状態の検出方法の開発、交通系ICカードデータを用いた乗車列車検出や活動目的の解析の実績がある。交通分野や交通機関のデータに限らず、大量のデータからのひとの行動パターンや交通パターン、混雑解析など、交通流から人の生活導線まで、民間・自治体等では活用しきれていないビッグデータの解析に興味がある団体・企業と共同研究を実施したい。
●研究者
講師 日下部 貴彦
空間情報科学研究センター
●画像


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交通系ICカードデータから推定された移動の目的
(C) 日下部貴彦

プローブデータを用いた交通パターンの抽出
(C) 日下部貴彦
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上記内容は、各研究者へのインタビューをもとに東京大学 産学協創推進本部で骨子をまとめたものです。
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