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公共交通オープンデータの現状と可能性 社会がデータを使いこなすために何をなすべきか
- 3. 伊藤 昌毅
• 東京大学 大学院情報理工学系研究科
附属ソーシャルICT研究センター 准教授
• 静岡大学 土木情報学研究所 客員教授
• 専門分野
– 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
– 2019-2021 東京大学 生産技術研究所 特任講師
– 2021-現在 現職
• 資格
– 運行管理者(旅客)
3
- 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
情報理工学系
研究科 准教授
2021
- 12. 13
• 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: 全364事業者の内訳
- 31. 「交通ジオメディアサミット 〜 IT×公共交通
2020年とその先の未来を考える〜」 開催
• 2016年2月12日開催(東大駒場第2キャンパス コンベンションホール) 195人来場
• 産(現場寄り): JR東日本、バイタルリード(出雲市の交通コンサルタント)
• 産(IT寄り): ジョルダン、ナビタイム、ヴァル研究所(駅すぱあと)
• 官: 国土交通省、学: 東京大学(私)
• コミュニティ: Code for Japan、 路線図ドットコムなど
- 40. • 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
- 43. • 2019年3月2日(土) 東大生研 にて
• https://geomedia2020.peatix.com
公共交通オープンデータ最前線 in
インターナショナルオープンデータデイ2019開催
- 48. 55
• 低予算でコミュニティ主体
– ツールやプラットフォームはコミュニティで開発
– 官民連携の新しいモデルになり得る動きではないか
• ITが得意ではないはずの業界が主体的に実行
– 地方や中小規模の公共交通事業者が積極的に取り組む
– 人材発掘。地域ごとにリーダーが生まれる状況
• 民間企業なのに「オープンデータ」が受け入れられる
– 商用利用も含め無償提供、用途に制限を設けない
– イノベーション促進などのために行政において官民データの活用が推進中
• 明確な利用シナリオ
– Google Mapsという確かなアウトプットからサイネージなどに発展
データ整備のこれまでの特徴
- 73. • 利用者
– スマートフォン活用にシフト、スマホで公共交通がより便利に
• 公共交通事業者
– アナログな業務を多く残す(ダイヤ作成なども一部はアナログ)
– デジタル機器が連携せずに導入されている状況
• 国(運輸局)
– 公共交通事業者からの許認可や届け出を受ける立場
– ほぼ全てが紙の束+ハンコ
• 自治体
– 地域の公共交通をデザインする役割を求められるように
– ITの専門家も、交通の専門家も不足
公共交通データ活用の現状
- 79. 令和元年度 第2回 (第16回) 国土交通省交通政策審議会 交通体系分科会 地域公共交通部会 (19/09/27)
https://www.mlit.go.jp/policy/shingikai/content/001311067.pdf
専門家からのインプット
名古屋大学
加藤博和教授による
これ以外にも関係者の会
議等で発言の機会がある
度に申請の電子化の話を
されていた
- 93. • 表面と現場との距離感を知っていることは大事
– デジタル化を応援して欲しい
• 失われた30年=成功体験がない30年
– 「何かをしてもよくならなかった」というエピソードが無限に出てくる
• IT企業のやらかしエピソードも多すぎる
• 「研究」「新技術」への期待や信頼を取り戻したい
• トップダウンで大きく仕組みを変えた事例ばかりありがたがるのは
どうかと思います
– ハンコの廃止とか・・・
– 「偉い人」に頼るだけでなく、現場の感覚を持った人が普通の仕事を通して大きく仕組
みを変られるようにならないと
現場を知る人を「出来ない理由おじさん」に
しないために
- 94. • アンケート
– アンケート項目を作るところから関わった経験がある
– 「人」というフィルタを通して解釈された情報
• 生データ
– 装置やプロセスから自動的に出力されるデータ。
– ビッグデータになりがち。今後このデータが増える
– センサや業務プロセスなどに由来する誤差や無効データなどを含む
• 研究者、実務者がデータ取得に関わる機会は少ない
– 現象とデータとの距離感を把握しづらい
– 数字は、ある技術的、社会的制約の下で作られたものである
• 「発表されたコロナの罹患者数=その日にコロナに罹った人数」とは解釈できない
研究者・実務者のデータ活用を進めるために
- 96. • 例えば、GPSの点列があるとして
– 出発地・目的地の位置と時刻
– バス停ごとに、通過したか何秒間停まったかのリスト
– 長時間停止した場所の位置情報
– 「データ構造とアルゴリズム」の知識は必要
• ほとんどの場合、このプロセスは自明ではなく、データ処理者
の解釈の余地が残る
– 生データから自動的に決まるものではない。むしろ利用目的によって決まる
– 解釈の妥当性や、解釈の違いによる結果への影響は考えよう
– この処理を単に「前処理」と呼ばないで!
研究者・コンサルタント: 自分が欲しいデータの
形を明確にしてから、生データを解釈しよう
- 97. • 鉄道: 改札通過単位での記録からODデータを再構築
– 定期券を利用した乗り越しの場合、降車駅が2駅記録されるため、駅の前後関係を調べて降車駅を決定
– ODが対応付かないデータ、対応づけても不自然な値になるデータも一定数ある
• 本当に何が起こっているかは、駅での扱いを知らないと理解出来ない
ICカードの通過データを乗降データにまとめる
だけでもノウハウや曖昧さを含む
鉄道データ
(改札通過単位)
バスデータ
(降車時)
SQLデータベース
ODデータ結合 マスタデータ結合
鉄道路線データ作成
マスタデータ結合
バス路線データ作成