よりダイナミックになるジオの世界： 地図と人と移動とが更にシームレスになる世界を目指して
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2020年11月27日開催「ジオ展2020 online」における伊藤昌毅の基調講演の資料です。 https://www.geoten.org/2020/presen 発表の最後に流した動画はこちらからご覧になれます。 https://youtu.be/N0nUj7W_vHo
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よりダイナミックになるジオの世界： 地図と人と移動とが更にシームレスになる世界を目指して
- 2. 伊藤 昌毅 • 東京大学 生産技術研究所 特任講師 – ユビキタスコンピューティング – 交通情報学 • 経歴 – 静岡県掛川市出身 – 2002 慶應義塾大学 環境情報学部卒 – 2009 博士（政策・メディア） 指導教員： 慶應義塾大学 徳田英幸教授 – 2008-2010 慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科 特別研究助教 – 2010-2013 鳥取大学 大学院工学研究科 助教 – 2013-2019 東京大学 生産技術研究所 助教 – 2019- 現職 • 委員（国土交通省） – バス情報の効率的な収集・共有に向けた検討会 座長 – 公共交通分野におけるオープンデータ推進に関する検討会 委員 – MaaS関連データ検討会 委員 – 交通政策基本研究小委員会 委員 他 • 委員（その他） – 経済産業省 官民データの相互運用性実現に向けた検討会 座長 – 沖縄 観光2次交通の利便性向上に向けた検討委員会 委員長 他 2
- 3. • 2018年9月25日（火） 東大生研 コンベンションホールにて 230名超の参加者 – 東京2020交通の実務と学のトップ × Google 乗換案内トップ × 国内経路検索3 社経営陣と考える東京オリンピック・パラリンピックの交通情報のあり方 – 路線バスオープンデータの最新情報 第3回交通ジオメディアサミット 〜東京2020の交通をITで支えるために〜
- 4. これまでの興味や研究分野 慶應義塾大学 徳田研究室 学生・特別研究助教 2000 2010 鳥取大学 大学院 工学研究科 助教 東京大学 生産技術研究所 瀬崎研究室 助教 大口研究室 特任講師 2013 2019 ユビキタスコンピューティング（IoT） 計算機やセンサの遍在環境 交通計画学 交通工学 空間情報・地図情報 公共交通のIT化・地域交通 ITS・交通制御 Human-Computer Interaction (HCI) ・社会におけるコンピュータの受容 環境センシング 人流センシング コンピュータによって人・社会・ 空間をどのように変えられるか
- 6. 2010年〜2013年 バスネット： 鳥取大学発 バス・鉄道乗換案内 の開発 • 年間4万人を超えるユニークユーザ • 年間30万件を超える検索数 • 総務大臣賞 産学官連携功労者表彰，平成21年 • 総務大臣表彰 U-Japan大賞 地域活性化部門賞, 平成20年 • ほか受賞多数
- 8. • ユーザ側： – 常に高度な情報端末を持つ – 移動の全行程をスマホが状況を理解しながらサポート – 不安の無いバス利用を実現 • システム側： – 車載機器や通信が安価に可能に – リアルタイムの情報発信 • エコシステム： – ビッグデータ分析で移動需要に応じたバスサービスを実現 テーマ： スマートフォン時代のバスとの付き合い方
- 10. 計画からバス利用過程全体の支援へ • バスを知り，バスに乗りたくなる「バスネット」 • 評判を伝え，バスに誘いたくなる「バスネット」 計画 バス移動欲求認識 共有 近所のバス 停はどこ？ 車よりも便 利なの？ 乗りたいけ どいつ来 る？ バスネット 便利だった！ みんなも乗ろ う！
- 11. 行動パターンからバスを提案 • スマートフォンが移動を記録し、よく行く場所を 抽出 • よく行く場所への経路を能動的に提案 – 「12分後に現在地を出発すれば，イオン鳥取北店に14:23に到 着します」 • Androidウィジェットとして実現 • 「バスでも案外早く着くんだ」 • 「まだ終バスに間に合うからゆっくりしよう」
- 12. 位置情報履歴から滞在点のみを抽出 1. 定期的に位置情報を取得 2. 移動中の地点を除く 3. クラスタリングで類似データを まとめる 4. 場所の名前を検索し紐付け
- 14. 経路はわかった、その先は？ • バス停はどこにある？上り？下り？ • 乗るバスはどれ？間に合うかな？ • 遅れてるようだけど、いつ着く？ • お金はいつ払うの？ • →バスの乗車を詳細に支援するナビゲーションシステム
- 15. バス停まで： ピンポイントに徒歩ナビ • 地図と写真で、目的のバス停 まで迷わず導く • 距離や位置がわかるので、焦 らず歩ける
- 16. バス停では： 焦らず、迷わずバスを待つ • 時間があれば、コンビニや郵 便局にも • 次々とバスが来ても迷わない • 必要な小銭が今のうちにわか る
- 18. 画面に従うだけで、不安のないバス利用が実現 • 現在位置や時刻を元に状態を認識し、案内を 自動切換 • 乗り換えやバス停間の移動にも対応 • 並行してバス停詳細調査を実施 – 上下各バス停の正確な緯度経度 – 様々な角度からのバス停の写真 – 待合室、コンビニ等の有無 • ビッグデータ収集のための基盤技術としても 期待 徒歩移動中 乗車中 待機中 バスから 降車 バス停へ 到着 バスへ乗車
- 20. 21 標準的なバス情報フォーマットのオープンデータ整備が進行中 路線 時刻 運賃 「標準的なバス情報フォーマット」（世界標準のGTFS互換）でデータ整備 リアルタイム 乗換案内・MaaS サイネージ・印刷物等 交通分析・計画 バス業界において「標準化」「オープン化」が同時に進行中
- 21. • 県庁、市役所、地元IT企業等とGTFS、GTFSリア ルタイムによるオープンデータ化を実現 – Google Mapsへ提供可能に • アイデアソン、ハッカソンで地域でのデータ活用 を目指す 2014年〜 静岡県でコミュニティバスのオー プンデータ化の取り組み
- 23. バス情報の効率的な収集・共有に向けた 検討会（2016年12月〜2017年3月） • 事務局： 総合政策局公共交通政策部交通計画課 • 外部委員 – 伊藤昌毅 東京大学生産技術研究所（座長） – ー川雄一 株式会社構造計画研究所 – 伊藤浩之 公共交通利用促進ネットワーク – 井上佳国 ジョルダン株式会社 – 遠藤治男 日本バス協会 – 櫻井浩司 株式会社駅探 – 篠原雄大 株式会社ナビタイムジャパン – 丹賀浩太郎 株式会社工房 – 別所正博 公共交通オープンデータ協議会 – 山本直樹 株式会社ヴァル研究所
- 25. • 標準的なバス情報フォーマット （GTFS-JP）データ整備に関わる有志 によるコミュニティ – 2017年夏頃から、国交省検討会の関係者らを 中心に自然発生的に誕生 – 普及に関わるツール開発、勉強会やイベント 開催、関係者への働きかけなどを継続的に実 施 – チャットなどによる活発な情報交換 • 参加者 – 大学研究者 – 乗換案内サービスデータ整備担当 – バス事業者向けツール開発者 – 公共交通コンサルタント – 交通事業者職員 – 自治体職員 等 20名程度 標準的なバス情報フォーマット広め隊
- 26. • 西沢ツール – 西沢明氏開発 – 約40+自治体・事業者が利用 フリーのデータ作成ツール開発・提供・利用支援 • 見える化共通入力フォーマット – 伊藤浩之氏開発 • 当初は三重県のプロジェクトで利用 – 約33自治体・事業者が利用
- 27. • 無償配布されているダイ ヤ編集システム • プロ向けシステムと同等 の機能を備え、バス事業 の運営に利用出来る • GTFS/標準的なバス情報 フォーマット出力機能を 備える – 42事業者がオープンデータ公 開 その筋屋 http://www.sinjidai.com/sujiya/
- 29. • 2018年9月25日（火） 東大生研 コンベンションホールにて 230名超の参加者 – 東京2020交通の実務と学のトップ × Google 乗換案内トップ × 国内経路検索3 社経営陣と考える東京オリンピック・パラリンピックの交通情報のあり方 – 路線バスオープンデータの最新情報 第3回交通ジオメディアサミット 〜東京2020の交通をITで支えるために〜
- 30. • x
- 33. • 便ごとのバス停通過時刻、緯度経 度情報などをリアルタイム公開 • 混雑情報も追記可能 – 2020年7月より宇野バスが対応 • Protocol Buffer形式 GTFSリアルタイム（バスロケ）提供も増加中（28事業者）
- 34. • 公共交通オープンデータ協議会（坂村健会長） による取り組み – 公共交通オープンデータセンター • 都バスは、Google Mapsでバスロケを考慮し た検索が可能に 2020年： 都バス・横浜市営バスの GTFS-JP・GTFSリアルタイムデータ公開 2019年3月
- 35. 事業者 配信元 ベンダー Vehicle Position Trip Update Alert ライセンス 宇野バス 配信元 その筋屋 ○ ○ ○ CC BY 4.0 両備バス・ 岡電バス 配信元 Bus-Vison（リオス） ○ ○ CC BY 4.0 和歌山バス 配信元 Bus-Vison（リオス） ○ ○ CC BY 4.0 佐賀市交通局 配信元 ○ ○ ○ CC BY 4.0 富山県全事業 者 配信元 VISH（ヴァル研究所） ○ ○ ○ CC 0 オープンデータとして提供されている GTFSリアルタイムデータの例 ※ 都バス、横浜市営バスなどは再配布が出来ず、アーカイブしたデータを共有出来ない
- 36. 37 • 路線バス事業者： 全体の約2割 – 一部地域で民間・公営事業者を含めたGTFSオープンデータ整備が進む • 北海道、青森、群馬、富山、山梨、和歌山、岡山、佐賀、熊本、沖縄など • 計画中の事業者も少なくない – 一部の大規模事業者は自前データ作成、Google提供（有償含む） – 様子見の事業者も多く、大都市部は進まず • コミュニティバス：全体の約2割 – 県や市の事業でデータ整備推進 • 北海道、群馬、富山、静岡、愛知、岐阜、高知、福井、福岡、沖縄など • 本年度事業で整備計画中の県も複数あり – 地域的な偏りも大きいが格差は埋まりつつある GTFSデータ整備状況: 286事業者の内訳
- 38. GTFS: Googleによるデファクト スタンダードが出発点 • 2005年オレゴン州ポートラン ドの公共交通事業者とGoogle によりGTFSという標準規格が 作られた – 2010年前後から米国で普及 – オープンデータとして公開 • 現在はGoogleの手を離れ、世 界中でデータが作られている http://qiita.com/niyalist/items/5eef5f9fef7fa1dc6644
- 39. • 事業者データ • バス停データ • 路線データ • 時刻表データ • 路線図（緯度経度）データ • など GTFS-JPにはCSVファイル形式で以下の情報が格納
- 40. • x 例: 本日 渋谷駅前 51番乗り場から発車するバス
- 41. • 例：SNSの「都バスは同時に何台走っている？」という問いに すぐに答えられる – Max 1141台, 都バスの保有台数は約1500台 SQLなので様々な角度からデータ取得が可能 https://twitter.com/niyalist/status/1295398917488574464
- 42. データ利用の広がり
- 43. • GoogleはGTFS形式によるオープン データを推奨 – ほぼ選り好みせずデータを掲載 – 検索の統計情報も公開 • 乗換案内に掲載されていない自治 体やバス事業者が利用促進のため にデータ整備 • 訪日外国人が利用するのはGoogle Maps Google Mapsへの掲載
- 46. サイネージでの活用
- 51. • 東京都交通局のバス・地下鉄デー タをAPIで提供した。 民間がデー タを使って新しいサービスを展開 でき、スタートアップに繋がる可 能性。 また住民がテクノロジを 活用して社会や地域の課題を解決 するシビックテックの取り組みに よりQoSを向上」 との言及 – 「ポスト・コロナを見据えた東京のDXの推 進に向けたオンラインシンポジウム」での 発言（2020年10月12日） 東京都小池知事も期待を表明 https://www.youtube.com/watch?v=R_-CQIiVwpc 1:14:50 頃〜
- 52. • データが公開された ことで、技術と社会 課題に興味がある二 十歳前後の人材に活 躍の場が 学生・若手エンジニアの台頭 https://www.gtfs.jp/blog/cfjsummit2020/
- 58. • 公共交通オープンデータの紹介 や、それを利用したプログラミ ング方法を解説 – GTFSとODPTデータを紹介 – QGIS、SQL、Processing、Lineボット などで活用 • 122ページの書籍を300部以上 販売 技術書展6で同人誌を販売
- 59. • 鉄道・バスのデータをハックする1, 2 作成方法を解説した同人誌を販売中 https://booth.pm/ja/items/1317273 https://booth.pm/ja/items/1987541
- 62. • マスクの利用（運転手・乗客にも要請） • 窓の開放 • バス最前席の使用禁止 • 運転席にビニールシート • 頻繁な消毒 • 間隔を空けた着席 従業員や乗客の感染予防策を試行錯誤 https://mainichi.jp/articles/20200424/ddl/k33/040/401000c https://www.hokkaido-np.co.jp/article/412730 64
- 63. • 私鉄の鉄道収入は前年同期に比べ40 ～55%程度落ち込む – 新幹線を持つJR東日本（6割強） – 空港路線を主力とする京成電鉄（55%）・京 浜急行電鉄（50%） – 特急の観光利用が多い近鉄グループホール ディングス（52%）・小田急電鉄（50%） • ホテルなどのレジャー関連は鉄道以 上の落ち込み – 私鉄14社の営業損失を合計すると900億円強 の赤字 2020年度 鉄道全社が赤字に https://www.nikkei.com/article/DGXMZO62562480S0A810C2DTA000/
- 64. • 日本の公共交通の原則は独立採算制 – 民間企業が競争し合い、運賃収入で利益を上げて運営するのが制度の基本 – 欧米では市など行政が主体で運営することが多い（特に都市・地域交通） • 運賃収入の減少が経営難に直結 – 鉄道・バスは運行継続が期待されており、運行コストは変わらない – 多くの利用者が「不要不急の外出を避け」たらどうなるか？ • 事業者の窮状は一般に理解されていない？ – 地域の老舗・大企業だから大丈夫だろう – どうせ税金が投入されているんだろう 独立採算による経営が限界に 66
- 65. 「くらしの足をなくさない！ 緊急フォーラム」 オンラインで開催 4／24：1,000人が登録 • 川鍋一朗・全タク連会長があいさつ • 現状の整理、当面の危機をどう乗り切るか議論 • 提言「社会崩壊を招く『交通崩壊』を防ご う！」を作成し、国土交通大臣に提出、業界団 体から賛同 5／29：820人が登録 • 赤羽一嘉・国土交通大臣（録画）、藤井直樹・ 国土交通審議官があいさつ • 感染防止策、事業者支援策を中心に議論 • 主体別行動マトリックス「withコロナ環境での 『おでかけの足』確保に向けた枠組」を公表 https://zenkokuforum.jimdofree.com/ にて録画視聴・資料閲覧可能 この種のフォーラムは初。オンラインもかなり早い取組 672020/8/8 加藤博和・伊藤昌毅ほか
- 66. • 全員がそれぞれの場所か ら出演（主会場なし） • Zoomで議論。YouTube で送出。途中で録画も挟 む（放送同然） • 進行中、出演者とスタッ フはFBのmessengerで 連絡をとりあう 682020/8/8 加藤博和・伊藤昌毅ほか
- 67. 「緊急に必要」と 社会に対して訴えていかなければならないこと 1. 「くらしの足」が危機的であり、いったん失えば戻すのは困難 – このままだと、収束後に元通りの運行はできなくなる可能性が高い – そうなれば、外出が自由になっても、実質的に外出が制約される人が多数出てしま う 2. 現段階でも確保すべき「くらしの足」があり、移動中の乗客や 職員の感染防止が必要 – 社会を維持するために働いていただいている方が、そのために安全に移動できるよ うにしなければならない 3. そのために、「くらしの足」確保維持への公的支援が必要 – 現状の制度では対応できないところがあり、一刻を争う 「後」でなく、とりあえず「今」に集中 「主張」「要求」の前に「現状」「問題」を知ってもらう 692020/8/8 加藤博和・伊藤昌毅ほか
- 68. 提言書作成 • セッション中40分+ 公開延長戦50分＋ク ローズ後約1時間徹 底ディスカッション – Google Docsを共有し てライブで作成 • 当日中に国土交通大 臣宛の提言書にまと める – 疲れ果ててZoom飲み会 する気力が… 70
- 70. 道路交通も更にダイナミックに
- 71. 73 自律分散型信号システム研究開発 ・柔軟な制御ロジック： 安全性と円滑性のバランスのパラダイム・シフト ・センサ機能： 別のインフラとせずに，三色信号灯器に一体化 ・無線通信機能： 4方向の灯器同士も結線せずに無線で情報共有 ・電源装置： 三色信号灯器で発電・蓄電を完結（レジリエンス） 独立電源 装置 無線通信 制御用 センサ 制御ロジッ ク 三色信号灯器に4つの機能をビルトインした自律分散型システム
- 73. 75 車両認識のためのセンサを開発 『”交差点制御用センサ“開発内容』 ・カメラ画像認識により交差点進入車両の位置、速度、ウィンカーを検知 ・ AI CITY CHALLENGE2018優勝システム（ワシントン大学開発）をベースにリアルタイムの車 両検出システムをNVIDIA Jetson Xavier NX上で動作するよう開発 車両検知イメージNVIDIA Jetson Xavier NX 機械学習に最適化された小型省電力の 組み込みコンピュータ
- 74. 76 制御ロジック1/2 : 「動線交錯」を考慮し選択肢を列挙 1: それぞれの方向で赤か青を選択 できるとして、交差点のすべて選 択肢を列挙 2: 導線の交錯を考慮し可能な 選択肢を選択 片側1車線4流入路の交差点の すべての選択肢｜24 = 16 A B D C 交 錯 関 係 可能な選択肢｜16 のうち 7 ◯ 交錯あり × 交錯なし
- 75. 77 制御ロジック2/2 : 各選択肢の際の交通を予測し最善のものを選択 • 今の交通状況（交差点に進入する車の位置、速度、右左折）をセンシング • 各選択肢に切り替えた場合の15秒後の姿を交通シミュレータで予測 • 制御器内でシミュレータソフトが7プロセス稼働している • 遅れ時間（各車が制約なく走った場合との差）の合計がいちばん小さい候補を選択 • 5秒おきに15秒後を予測し制御を繰り返す ➢シミュレータ で15秒後を予測 選択肢1 選択肢2 選択肢3 選択肢4 選択肢5 選択肢6 選択肢7 選択肢1 総遅れ｜118秒 ⻘信号｜ 2 選択肢2 総遅れ｜110秒 ⻘信号｜ 1 選択肢3 総遅れ｜135秒 ⻘信号｜ 2 選択肢4 総遅れ｜138秒 ⻘信号｜ 1 選択肢5 総遅れ｜117秒 ⻘信号｜ 1 選択肢6 総遅れ｜135秒 ⻘信号｜ 1 選択肢7 総遅れ｜138秒 ⻘信号｜ 0
- 77. 79 柔軟な制御を実現した例 「右折の詰まり」に対して、状況に応じた最適な制御が行われた ★ 10秒だけ右折を止めて「対向車を通す」 A B C D 10 10 10 10 ★ 5秒だけ対向車を止めて「右折を通す」 A B C D 継続時間 (s) 10 10 5 20