第2回交通ジオメディアサミット（ http://peatix.com/event/267132/ ）における、名古屋大学大学院 今井瞳氏の発表資料です。

1. データ分析でバスをより便利に！
名古屋大学大学院 河口研究室 修士2年 今井 瞳

2. 本日の内容
• バスの問題点：天候や交通の影響を受けやすい
1. ユーザ視点：バス到着時刻予測
✓ バス停での待ち時間は不安・イライラ
⇒ バスロケデータから予測できないか？
2. バス会社視点：可視化分析
✓ 定期的なダイヤ改善
✓ 運転手の経験則による運行調整
⇒ 定量的な分析や遅延要因の特定ができないか？
2

3. 愛知のバスロケサービス - 名古屋市営バス -
3
前のバス停での出発時間を
リアルタイムに表示
駅名で検索
⇒ 到着時刻が知りたい

4. 1. バス到着時刻予測
• 新しいモデルの提案 [ DICOMOシンポジウム, 2016 ]
✓ 進行するにつれて精度向上
• 利点
✓ リアルタイムに対応
✓ 全区間で予測可能
4
重回帰モデル
事前に傾向を予測
カルマンフィルタ
到着時刻を動的に予測
+
あとXX秒
1 2 3 4

5. -160
-140
-120
-100
-80
-60
-40
-20
0
22駅前
21駅前
20駅前
19駅前
18駅前
17駅前
16駅前
15駅前
14駅前
13駅前
12駅前
11駅前
10駅前
9駅前
8駅前
7駅前
6駅前
5駅前
4駅前
3駅前
2駅前
1駅前
予測誤差[s]
予測誤差平均
1. バス到着時刻予測 – 予測誤差平均 –
バス停に近づくにつれて
予測誤差が小さくなることを確認
5
遅延時間
最大値 385 [s]
平均値 19 [s]
標準偏差 62 [s]

6. 1. バス到着時刻予測 – 提示方法 –
• ユーザへの見せ方
6
鋭意検討中…
値段, 所要時間等で
別経路と比較
誤差を含んだ
表示方法の検討
拡大

7. 2. 可視化分析
• バスタペストリー
✓ 複数データの同時可視化
• 利点
✓ 各要素の関係性を一目で認識
✓ 遅延場所や原因を分析可能
運行状況 バス停, 信号, 走行位置+
7

8. 2. 可視化分析 - バスタペストリー -
系統8415：16日(火) 路線距離
信号位置
8

9. 2. 可視化分析 - 拡大図 -
系統8415：16日(火), 始発
●：走行位置
●：バス停 (出発位置)
x
y
密
疎
9

10. 2. 可視化分析 - 信号と遅延の関係性 -
系統8415：16日(火)
10

11. 2. 可視化分析 - 信号と遅延の関係性 -
系統8415：16日(火)
点が密集
遅延への影響が大きい
11

12. 2. 可視化分析 - 信号と遅延の関係性 -
系統8415：16日(火)
点が少ない
遅延への影響が小さい
12

13. 2. 可視化分析 - WebGL -
13
作成中…

14. まとめ
• ユーザ視点：到着時刻予測
• バス会社視点：可視化分析
14
ご意見等よろしくお願いします