路線バスの運行ダイヤ最適化
「LocationMind xPop」データは、NTTドコモが提供するアプリケーションの利用者より、許諾を得た上で送信される携帯電話の位置情報を、NTTドコモが総体的かつ統計的に加工を行ったデータ。位置情報は最短5分毎に測位されるGPSデータ（緯度経度情報）であり、個人を特定する情報は含まれない。 LocationMind xPop © LocationMind Inc. / © 2024 Mapbox / © OpenStreetMap
Challenge
神戸市ではバスと他の公共交通機関の利用バランスがうまく取れておらず、特定の路線や時間帯で混雑が発生している状態でした。また、運行ダイヤやバス停の配置を検討する際に、どの時間帯に、どの場所からどこへ人々が移動しているのか具体的なデータが不足しており、最適な時刻設定やバス停配置が困難でした。さらに、変更後の運行が実際に利用者にどのような影響を与えたかを把握する手段も限られていました。
Solution
モバイルGPSデータを活用して、人々の移動軌跡を分析しました。その結果、当初想定していた時間帯よりも早い時間帯に帰宅ラッシュが発生していることや、駅まで距離約450mを徒歩で移動していると推定される人々がいるということが判明しました。このデータに基づき、運行ダイヤやバス停の位置を細かく調整しました。その結果、バス利用者が1.3~1.5倍増加しました。人口動態の変化や、運転士不足に起因する減便や路線休止は全国的な課題となっており、それに対応すべく運行ダイヤの最適化、潜在需要の把握が可能なダッシュボードの開発に至りました。
コンサルティングPoC支援データサービスソフトウェアサービスAIオンデマンドバスの運行ルート最適化
「LocationMind xPop」データは、NTTドコモが提供するアプリケーションの利用者より、許諾を得た上で送信される携帯電話の位置情報を、NTTドコモが総体的かつ統計的に加工を行ったデータ。位置情報は最短5分毎に測位されるGPSデータ（緯度経度情報）であり、個人を特定する情報は含まれない。 LocationMind xPop © LocationMind Inc. / © 2024 Mapbox / © OpenStreetMap
Challenge
既定のルートや時刻表がない予約型のオンデマンドバスのニーズが高まっています。導入検討する際には、地域全体の移動パターンを正確に把握することが課題でした。既存の路線バスや電車については乗車人数の実績データなどが存在する一方で、自家用車や徒歩での移動手段については、全体的な移動量やその傾向を把握する手段がほぼありませんでした。
Solution
モバイルGPSデータを活用して各エリアの移動量を詳細に分析し、既存の地域交通の運行状況を組み合わせて最適な運行エリアを選定しました。また、乗降ポイントの設置場所も人流データに基づいて地域住民にとって利便性が高くなるように設定しました。
データサービスソフトウェアサービス能登半島地震後のトラック移動
ESRIジャパン株式会社Esri, TomTom, Garmin, FAO, NOAA, USGS
日野コンピューターシステム株式会社提供の車両動態データを使用（車両使用者の承諾を得た車両に限る）
Challenge
2024年1月に発生した能登半島地震では土砂崩れや道路陥没より、被害の大きかった地域へつながる道路が寸断され、救助活動や物資輸送が滞りました。特に、大型車では通行が困難な箇所が多く、従来の輸送ネットワークが災害対応において限界を迎えることが明らかになりました。
Solution
商用車のプローブデータを活用し、被災地での車両のサイズごとの動態を分析しました。このデータにより、車両サイズごとに分けられた交通状況を可視化し、大型車が通行できない道路・地域では中型・小型車の移動が活発になっていることを把握しました。このような分析を行うことにより、救助活動や物資輸送を最適化し、孤立した地域への支援を迅速に行うことが可能となります。このソリューションは、商用車データに基づいた意思決定が災害対応の効率を大幅に向上させることを示しています。
データサービス