株式会社MaaS Tech Japan（本社：東京都千代田区、代表取締役：日高 洋祐、以下「MaaS Tech Japan」）は、これまで開発を進めてきた移動情報統合データ基盤（以下、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×人流データによる混雑情報ダッシュボード 「PeopleFlow」を本日公開したので、お知らせします。
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るため、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を創出しつつ、MaaSの社会実装を進めてまいります。
なお、MaaSデータ基盤「TraISARE」の開発は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の「Connected Industries推進のための協調領域データ共有・AIシステム開発促進事業」の助成を受けて実施しております。
1．背景・目的
現在日本では、様々な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ます。MaaSはユーザの移動を便利にするだけでなく、「ユーザー」「交通事業者」「目的」のデータを繋ぐことで、都市・エリアにおける交通の不最適を可視化し、解消に導くとともに、モビリティデータを活用した新たなビジネス創造へも期待が高まっています。
MaaS Tech Japanは、様々なモビリティデータを活用したMaaSの社会実装による交通DXの実現に向け、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「MaaSデータ基盤（TraISARE）」の開発を2019年から進めてまいりました。
この度、このMaaSデータ基盤「TraISARE」β版の開発が完了したため、ユースケースの一つとして「交通データ」と「人流データ」という異なる形式のデータを組み合わせた混雑情報ダッシュボード「PeopleFlow」（以下、「PeopleFlow」）を公開します。
MaaSデータ基盤「TraISARE」の概要
MaaSデータ基盤「TraISARE」（以下、TraISARE）は、各交通事業者が保有する運行データ、人流データなど移動関連データのシームレスな連携を実現するデータ基盤です。モビリティ関連の多様な種類・形式のデータをリアルタイムに結びつけることで、これまで出来なかったデータ活用を実現します。
(1) 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あらゆるデータをシームレスに統合・接続し、案内や分析で活用することができます。
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役立てることができます。
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ます。
(2) β版で取扱可能なデータ
TraISARE β版では、国内1万以上ある交通事業者が保有するさまざまなデータの取り扱いが可能です。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おりますが、今後は、様々な企業と連携し、交通データ以外も含め、取り扱い可能なデータ種別を増やしてまいります。
(3)活用イメージ
TraISAREのデータは、お客さま向けの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いただけます。
3．PeopleFlowの概要
PeopleFlowは、以下2つの提供機能により、利用者が、今後どのような混雜が発生する可能性があるかの事前確認を行うことで、混雑を避けた安心・安全な移動の支援をいたします。
(1) 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）
公共交通機関を利用する場合、混雜を避けたいと思っても、事前に将来の混雑情報を把握することが難しい状況にあります。そこで、PeopleFlowは、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」を提供します。
一般的な混雑情報は、人流データをスポット的な「位置情報」として扱い、その場所にどのくらいの人が滞在していたかをベースに提供されていますが、TraISAREにより、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・予測情報を提供します。
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多くあります。そこでPeopleFlowは、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します。
これまで、電車の遅延が生じた際などに「その運行情報を踏まえた」混雑情報を予め把握することはできませんでしたが、TraISAREにより、交通データと人流データを組みわせた分析・予測が可能となるため、運行情報を踏まえた混雑予測情報を提供します。
(2) 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ます。
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ます。
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本基盤の統計処理機能、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ます。
(3) 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*1 (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
(4) 対象エリア
首都圏エリア（東京都、神奈川県、千葉県、埼玉県）
(5) アクセス先
(6) 公開期間
2021年4月22日〜2021年5月31日（予定）
4．今後について
今後、MaaS Tech Japanでは、都市・交通分野におけるモビリティデータの利活用を促進するため、TraISAREの開発をさらに進めるとともに、モビリティデータをお持ちの事業者、自治体を広く募り、皆さまとともに、TraISARE活用のユースケースを創出し、サービスの社会実装を進めてまいります。
*1 混雑統計® データは、NTTドコモが提供するアプリケーション（※）の利用者より、許諾を得た上で送信される携帯電話の位置情報を、NTTドコモが総体的かつ統計的に加工を行ったデータ。位置情報は最短5分毎に測位されるGPSデータ（緯度経度情報）であり、個人を特定する情報は含まれない。※ドコモ地図ナビサービス（地図アプリ・ご当地ガイド）等の一部のアプリ。
■本件問合せ先
広報 (森)
pr@maas.co.jpa
