MaaS Tech Japan、MaaSデータ基盤「TraISARE」を活用した混雑情報ダッシュボード 「PeopleFlow」を公開

昨今、交通分野の課題を解決するため、MaaS（Mobility as a Service）の活用が注目されている中、株式会社MaaS Tech Japanは、多様な形式・フォーマットで保有されているモビリティデータを連携させ、分析・予測を可能とする移動情報統合データ基盤（以下、MaaSデータ基盤「TraISARE」）の開発を2019年から進めてきた。

そして今回MaaS Tech Japanは、これまで開発を進めてきたMaaSデータ基盤「TraISARE」のβ版の開発が完了し、MaaSデータ基盤「TraISARE」を活用したユースケースの一つとして、「交通データ」と「人流データ」による混雑情報ダッシュボード 「PeopleFlow」を公開したことを発表した。

β版の開発完了により、MaaSデータ基盤「TraISARE」は国内の1万以上の交通事業者が保有する数々のデータ全ての取り扱いが可能となった。今後は、MaaSデータを保有する多くの交通事業者・自治体と連携し、MaaSデータ利活用のユースケースの創出、社会実装を目指す。

MaaSデータ基盤「TraISARE」の概要

技術的特長

1. モビリティデータの「マルチモーダル統合」の実現

公共交通やモビリティサービスのデータを統合・接続し、案内や分析で活用することができる。



2. モビリティデータの「リアルタイム活用」の実現

運行情報や需要データなどのリアルタイムデータを受け取って可視化・分析し、ユーザーや事業者のアクション策定に活用することが可能。

3. モビリティデータの「解析の高度化」の実現

蓄積データの統計処理や機械学習分析、シミュレーションに基づいて、計画やオペレーションの改善・最適化に活用することができる。

β版で取扱可能なデータ

TraISARE β版では現在、交通事業者や自治体からデータを受け取り、それらデータを活用したソリューションの提供を行っている。今後は様々な企業と連携し、交通データ以外も含めて取り扱い可能なデータ種別を増やしていく。

活用イメージ

TraISAREのデータは、MaaSアプリ（交通アプリ、案内アプリ）や、交通事業者向け分析サービスなどとAPI連携することで活用可能。

PeopleFlowの概要

提供機能

1. 平常時の混雑予測情報の提供（詳細の混雑予測情報の提供）

期間中の任意の時間の、鉄道駅周辺エリアや混雑多発エリアの「混雜予測情報」を提供。人流データを「移動情報」として扱うことで、「どこからの流入が多いか」といった人の移動経路を加味した分析を行い、より精度の高い混雑状況の分析・予測情報を提供。

2. 遅延時の混雑参考情報の提供（過去の類似日の混雑情報の提供）

公共交通機関で遅延が発生した場合、遅延によって突発的な駅やエリアの混雜が発生することがある。そこで、現在の鉄道の運行状況（遅延情報）ともっとも類似した過去の日時の混雑情報を参考情報として提供。

PeopleFlowで活用しているTraISAREの技術的特長

1. モビリティデータの「マルチモーダル統合」

「複数の交通事業者の在線情報」および「人流データ」という複数のモビリティデータを組み合わせて提供している。

2. モビリティデータの「リアルタイム活用」

リアルタイムデータである鉄道の在線情報を利用し、過去の在線情報との類似判定処理をその場で瞬時に行っている。

3. モビリティデータの「解析の高度化」

過去の混雜情報、在線情報の蓄積データに対して、統計処理機能、機械学習機能を適用することで、精度高い予測データの獲得および類似度判定を可能としている。

活用データ

1. 鉄道駅・路線データ（公共交通オープンデータ協議会）
2. 混雑統計データ(株式会社ゼンリン及び株式会社ゼンリンデータコム)
   2020年1月1日〜2020年12月31日における過去実績データおよび、2021年1月〜3月の移動予測データ

対象エリア

首都圏エリア（東京都、神奈川県、千葉県、埼玉県）

公開期間

2021年4月22日〜2021年5月31日（予定）

IoTNEWS編集部

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