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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)
