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通勤情報を可視化することによる通勤問題解決

License : CC0
Update: Jan 13, 2016

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出口単位での混雑度調査を行うきっかけとなった、永田町駅4番出口の毎朝の光景(その1)
Update: Dec 25, 2013 (KazumiK)
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出口単位での混雑度調査を行うきっかけとなった、永田町駅4番出口の毎朝の光景(その2)
Update: Dec 25, 2013 (KazumiK)
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出口単位での混雑度調査を行うきっかけとなった、永田町駅4番出口の毎朝の光景(その3)
Update: Dec 25, 2013 (KazumiK)
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毎日の通勤混雑の問題を解決するために、統計データ、公共データ、定点観測データをLODとして活用するアイデアです。電車内のみでなく、ホームや駅の出口などの混雑を含めた、通勤経路全体での混雑問題を解決することがポイントです。 【データの使い道(目的)】 ・個人が、混雑しない通勤経路や時間帯を探す。また、混雑しない居住地を探す。 ・個人が、職探しをする際に混雑しない地域に職場がある企業を探す。 ・個人が、ベビーカーを使用してお出かけする際に、混雑しない経路や時間帯を探す。 ※将来的には、出店やイベント開催に向けたマーケティング、駅などのインフラ改修、災害時の誘導などに活用することも視野にいれます。 【使用するデータ】 ■通勤に関する集計データ■ 問題(混雑)が発生する場所が特定できるデータを収集します。定点観測データをもとにした公共データ(自治体や官公庁など)やオープン系データを主に活用します。  ・歩道の混雑データ  ・踏切の待ち時間のデータ  ・電車やバスの混雑率のデータ  ・駅の各所の混雑状況のデータ(ホーム、エスカレータ、通路、出口)  ・人身事故や車両故障等による遅延に関するデータ  ※自動車で通勤するケースを想定する場合は、道路の渋滞データや交通事故発生状況のデータが必要  ※背景地図としてOpenStreetMap等のオープンなデータも活用 ■通勤生データ一覧■ ・通勤手段  - 電車  - バス  - 自家用車/バイク  - 自転車  - 徒歩 ・通勤経路 ・駅の乗降者数 ・昼間人口と夜間人口の差 ・事業所で働く人数 ・イベント情報 ・天気情報(統計データ) ・輸送能力 ・車の交通量 【通勤データ分析方法・通勤問題定式化】 ・生データを極力利用 ・LODの特徴を活用(Open、Linked、一意) ・出口単位の労働者人口をヒートマップ化 まず、様々なデータを収集したうえで、分析・解析手法を検討します。その結果を利用者に使いやすいような表現方法を検討し、個人の行動変容、ビジネス意思決定、社会課題解決、政策立案などに活用する流れをつくります。 【このアイデアを実現する際の課題】 ・上記の各種データを誰が、どのように取得するか。また、公開可能か。
Update: Jun 28, 2014 (KazumiK)
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8/10のアイデア出しのアウトプットです。
Update: Aug 10, 2013 (KazumiK)
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参加メンバー(敬称略) ・年岡晃一 ・木田和海 ・大林勇人 ・板垣真太郎 ・小副川健 ・浅野優
Update: Dec 25, 2013 (浅野優)
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LODチャレンジ2013に応募するに向けて、まずは「東京メトロ半蔵門線の各駅の出口データを採取」「採取したデータから「通勤しやすさ」のモデル化を検討」「それを可視化するアプリを開発」といった目標(スコープ)を設定した。
Update: Oct 7, 2013 (大林)
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【採取データ】 ・出口の座標(地上に出た場所の緯度・経度) ・階段(ラストワンホップ、かつ踊り場がある所は一個でカウント)  ー段数  ー幅(一度に何人通れるか) ・エスカレーター  ー基数  ー速度(秒数(乗ってから、降りるまで)) ・エレベーター  ー基数  ー定員 ・出口案内(周辺施設情報)=黄色い看板  →写真にとる  →施設の数をカウント
Update: Oct 7, 2013 (大林)
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【第1回フィールドワーク(2013/9/30(月)18:30〜21:00】 ・参加者:木田さん、浅野さん、板垣さん、小副川さん、大林 ・永田町駅3、4、5、6、7、8、9a、9b について必要データを採取。 ・赤坂見附駅はA、B、C(駐車場)、D、10、11についてOSMに地点登録のみを実施。
Update: Oct 7, 2013 (大林)
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【フィールドワークのルール(2013/9/30(月)の第1回フィールドワーク時に規定)】 1.階段の途中で幅が変わるものについては、地上の出口側の幅を採用。  →後に「最も狭くなっている(ボトルネックとなっている)」箇所の幅を採用に変更。 2.「ラストワンホップ」の定義 地上から見て最初の黄色い看板の出口表記(黄色くない駅もある可能性あり。)から地上まで。 3.緯度経度データは「階段の地上口」にて採取する。(エレベーター、エスカレーターの地上口は採取しない。) 4.エスカレーターは登りと下りを別々にカウントする。 5.エスカレーターが途中で切れるものは「0.5基」とカウントする。 6.二つの駅が合体しているように見える場合(ex.「赤坂見附」と「永田町」)、出口の看板に表記されている駅と認識する。
Update: Oct 7, 2013 (大林)
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【第2回フィールドワーク(2013/10/6(日)14:20〜17:00】 ・参加者:木田さん、浅野さん、大林 ・大手駅35駅中22駅の必要データを採取。
Update: Oct 7, 2013 (大林)
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【フィールドワークのルール(2013/10/6(日)第二回フィールドワーク時に追加)】 7.出口がビルに直結している場合はカウントしない。ただし、途中ビルの敷地を通っても、最終的に階段かエスカレーターが地上に通じている場合は通常通りにカウントする。
Update: Oct 7, 2013 (大林)
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【第3回フィールドワーク(2013/11/10(日)13:20~17:30)】 ・参加者:浅野さん、小副川さん、大林 ・大手町駅16駅、表参道駅10駅のデータを採取。本日で大手町駅、表参道駅完了。
Update: Nov 10, 2013 (大林)
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【第4回フィールドワーク(2013/12/6(金)12:00~12:15)】 ・参加:木田さん ・永田町駅2駅(1、2)のデータを採取。永田町駅はこちらで完了。
Update: Dec 8, 2013 (大林)
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【第5回フィールドワーク(2013/12/8(日)13:30~15:30)】 ・参加者:木田さん、小副川さん、浅野さん、大林 ・押上駅5カ所、清澄白河駅5カ所のデータを採取。本日で両駅完了。 ・フィールドワークはこちらで完了とし、以降は分析ロジックやアプリを作るかを議論する。
Update: Dec 8, 2013 (大林)
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【データ分析のミーティング第一回(2013/12/19(木)19:00~21:30)】 ・参加者:木田さん、板垣さん、大林 ・採取したデータ及び対象駅の乗降客数(東京メトロのデータ)と、東京都昼間人口の町丁字等別データを活用して、出口ごとの「混雑度」が定量的に算出できないかを議論した。 乗降客数:http://www.tokyometro.jp/corporate/enterprise/passenger_rail/transportation/passengers/ 町丁字等別昼間人口:http://www.toukei.metro.tokyo.jp/tyukanj/2010/tj-10index.htm
Update: Dec 25, 2013 (大林)
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・ミーティング後に各自で「混雑度」を考案した結果、以下の二案がメンバーから提案された。 →案1:混雑度=駅乗降客数×出口当たり処理能力構成比×出口当たり昼夜間人口比率構成比  ○出口当たり処理能力構成比  =ある出口の処理能力=1÷(階段の段数÷1.7÷階段の幅) ÷ 駅の全ての出口の処理能力の合計  ※以下の論文の96ページ表7-2にある「階段上り=1.7段/秒」を活用   http://www.nilim.go.jp/lab/bcg/siryou/tnn/tnn0297pdf/ks0297010.pdf   ○出口当たり昼夜間人口比率構成比  =ある出口の昼夜間人口比(出口が属する町長字等の昼夜間人口比) ÷ 駅の全ての出口の昼夜間人口比の合計 →案2:混雑度=出口移動係数×(階段遅延係数+エスカレーター遅延係数)  ○出口移動係数=平均出口乗降客数/10000×LOG10(昼夜人口比率)  ○階段遅延係数=階段数×0.2÷階段幅  ○エスカ遅延係数=エスカレーター時間×0.1/エスカレーター基数  ※それぞれ、10がMAX程度になるように調整した。  ※階段とエスカの影響は、階段がエスカの2倍にした。
Update: Dec 25, 2013 (大林)
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【データ分析のミーティング第二回(2013/12/25(水)19:30~22:30)】 ・参加者:木田さん、浅野さん、小副川さん、大林 ・LODチャレンジ2013にエントリする応募部門及びコンテンツを決定した。 (1)データセット部門(まとめて公開)  −CSV  −SPARQL Endpoint(RDF)  −Shape  −GEO JSON (2)アイデア部門  −IdeaLinkDataにアップしたアイデア&具体的な活動記録(つまりこのページ!) (3)アプリケーション部門  −「混雑度(案1&案2)」を地図に表示  −エスカレーター・エレベーターのある出口を表示   →例えば、ベビーカーで楽に移動できる出口を見たいといったニーズに応えるため。 (4)ヴィジュアライズ部門  −混雑度の可視化
Update: Dec 26, 2013 (大林)
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(2)アイデア部門でエントリー http://lod.sfc.keio.ac.jp/challenge2013/show_status.php?id=i008 ○PRポイント:以下のデータをつないで、駅の出口ごとの混雑度やフレンドリー度の可視化を目指している。 ・自己採集した駅の出口のジオデータ ・自己採集した駅の出口の流量(キャパシティ)データ ・駅の一日乗降客数(東京メトロ) ・駅の出口が属する町長字別昼間人口(東京都(国勢調査))
Update: Dec 26, 2013 (大林)
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(1)データセット部門(まとめて公開)にエントリー http://lod.sfc.keio.ac.jp/challenge2013/show_status.php?id=d046
Update: Jan 9, 2014 (大林)
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(3)アプリケーション部門にエントリー http://lod.sfc.keio.ac.jp/challenge2013/show_status.php?id=a084 画面左上のセレクタから駅を選択すると、選択した駅のエスカレータ・エレベータのある出口を地図上に表示する。 赤い丸:エスカレータ   円の大きさは地上までにかかる時間の長さに反比例する 青い丸:エレベータ   円の大きさはエレベータの定員に比例する いずれもクリックまたはタップすると詳細情報を表示する。
Update: Jan 10, 2014 (大林)
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(4)ヴィジュアライズ部門にエントリー http://lod.sfc.keio.ac.jp/challenge2013/show_status.php?id=v009
Update: Jan 9, 2014 (大林)
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2014年3月7日、LOD Challenge 2013 アイデア部門 優秀賞を受賞しました!
Update: Jun 28, 2014 (KazumiK)
Web page detail
東京メトロ「オープンデータ活用コンテスト」向けに、Webアプリケーション「Barrier Aree(バリア・アリー)」を開発・エントリーしました。
Barrier Aree http://osoken.jp/barrier-aree/index.html
地図上の駅を選択してください。 Barrier Areeの状況 付近にエスカレーターもエレベーターもなく、階段しかない車両が黒く表示されます。
Update: Nov 18, 2014 (大林)
Movie detail
言葉いらずの簡単アプリ「Barrier Aree(バリア・アリー)」の操作説明動画です。
Update: Nov 18, 2014 (大林)
Idea detail
「駅のバリアフリールート検索(通勤情報を可視化することによる通勤問題解決2014)」として継続します。
Update: Jan 13, 2016 (大林)

Grant Information

Suggested fund information for realizing the idea.

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2013年8月10日にミクシィのイノベーションセンターで開催したアイデアソンの成果をまとめて次の展開方法を考えていきます。(主催:LODチャレンジ実行委員会, 共催:クラウドテストベッドコンソーシアム)
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2013年、2014年に引き続き、オープンデータ&オープンイノベーションで通勤問題解決を目指します。 今年度は昨年実施した「鉄道事業者をまたがる駅のバリアフリールート検索」に継続着手します。 1.プロジェクト名を正式に決定しました。 プロジェクトTRAIN:Tsukin Rakuraku Assist INformation 2.問題意識 ※昨年度のものを継承します。 現在、既に鉄道各社は自社の駅バリアフリーマップを公開していますが、二つの大きな問題があると考えています。 (1)マップを見ても、バリアフリーなルートを探すのが大変難しい。 ・(例えば車椅子が通れない)段差がどこにあるのかがわからない。 ・どのルートが該当するかもわからない。 ・複数のルートがある場合でも、より負担の少ないルートがわからない。 (2)鉄道会社ごとに作られているため、ターミナル駅で鉄道会社をまたがるバリアフリールートがわからない。 ・例えば、渋谷駅の「井の頭線の開札」から「副都心線の開札」までのバリアフリールートは、このまま誰も何もしないと永遠に計算できない可能性が高い。 3.解決策 ※昨年度のものを継承します。 上記の問題を解決するため立ち上がりました!まずはターミナル駅で、複数の鉄道会社の改札間のバリアフリールートを検索するプロトタイプを開発します。 プロトタイプ完成後、メンバーを増やしつつ楽しくフィールドワークやデータ整備を進めたり、鉄道会社にアイデアをPRしつつ、カバーする駅を広げていきます。 データトポロジについては、昨年は独自設計でしたが、今後の普及展開や他団体との連携等を見据えて、国土交通省「歩行空間データネットワークデータ整備仕様案(平成22年9月版)」のデータトポロジを採用することにしました。 4.参加メンバー(敬称略) ・年岡晃一 ・木田和海(リーダー) ・浅野優 ・板垣真太郎 ・植田順 ・大林勇人 ・小副川健 ・東修作 ・宮武志保
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