シェアサイクルに関する論文の紹介

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1. OpenStreet株式会社 シェアサイクルに関する論文の紹介 Shared Mobility Data Community #5 シェアモビリティのデータ活用を盛り上げる会 2025年2月27日 OpenStreet株式会社 山田慧史
2. 自己紹介 Copyright (c) OpenStreet Co., Ltd. All Rights Reserved 2 1. 航空会社シミュレーターの整備 整備士+故障データ分析 2. 調査会社のデータ分析部門 企業の取引ネットワーク分析 3. OpenStreet株式会社 データサイエンス部 シェアサイクル協会 技術委員 モビリティ全般のデータ分析・可視化 GBFSの普及
3. GBFSについて
4. GBFSとは Copyright (c) OpenStreet Co., Ltd. All Rights Reserved 4 GTFS（General Transit Feed Specification） 鉄道やバスなどの定時定路線で運行している乗り物のデータフォーマット GBFS（General Bikeshare Feed Specification） シェアサイクルやシェア電動キックボードなど、シェアリングサービスを対 象としたデータフォーマット
5. ODPTからシェアモビリティのデータをGBFSで公開 2022年6月28日にオープンデータ化 • ドコモ・バイクシェア • HELLO CYCLING 日本からは初のGBFSへの登録 （おそらくアジア初） Copyright (c) OpenStreet Co., Ltd. All Rights Reserved 5
6. GBFSの仲間が増えました！ • ドコモ・バイクシェア • HELLO CYCLING • kotobike（主に京都市、大津市） • シクロシティ（富山市） Copyright (c) OpenStreet Co., Ltd. All Rights Reserved 6 ＊GBFSのGithub systems.csv より引用
7. ODPTからシェアモビリティのデータをGBFSで公開 Copyright (c) OpenStreet Co., Ltd. All Rights Reserved 7 Ito world 世界的な交通データマネジメント組織 公共交通オープンデータ事務局 • ヴァル研究所：mixway • Mapbox (Yahoo Map) • OpenStreetMap • AppleのMaps • GoogleMaps
8. どんなデータを公開しているの？！ ・サービス基本情報 サービス名称、アプリダウンロードURL等 ・ステーション情報 名称、住所、緯度経度、ラック数等 ・ステーションにある自転車情報（ほぼリアルタイム） 貸出可能台数、車両の種別 Copyright (c) OpenStreet Co., Ltd. All Rights Reserved 8 station infomationのURL https://api-public.odpt.org/api/v4/gbfs/hellocycling/station_information.json
9. シェアサイクルに関する論文の紹介
10. 10 いろいろな研究が進んでいます。 自転車の再配置作業を効率化するルーティングアルゴリズムについて ・Searching Strategies with Low Computational Costs for Multiple-Vehicle Bike Sharing System Routing Problem（2022年、東京理科大） シェアモビリティの不動産に与える影響 ・Capitalisation of accessibility to dockless bike sharing in housing rentals: Evidence from Beijing （2021年、北京） ・ The housing market impacts of bicycle-sharing systems （2023年、台湾） 利用者による自転車の再配置の効果測定 ・Rebalancing Citi Bike: A geospatial analysis of bike share redistribution in New York City（2015年, NY） ・Bike Angels: An Analysis of Citi Bike’s Incentive Program（2018年, NY） ・「インセンティブシステムの社会実装を見据えたシェアサイクル運用システムの検証～つくば市シェア サイクル実証実験事業「つくチャリ」を事例として～」（2024年, つくば市）
11. 11 いろいろな研究が進んでいます。 機械学習による利用予測とLMMによる利用予測 ・大規模言語モデルを用いたシェアサイクルの需要予測
12. 自転車の再配置作業を効率化する ルーティングアルゴリズムについて
13. multiple-vehicle bike sharing system routing problem (mBSSRP) Copyright (c) OpenStreet Co., Ltd. All Rights Reserved 13 静的ケースの再配置 静的ケースでは、主に深夜や営業時間外に 自転車の移動が少ないことを前提とし、運 搬車両によって自転車を再配置します。 動的ケースの再配置 動的ケースでは、車両が自転車を再配置する間に もポートごとの自転車数が変動することを考慮し ます。 対応できるポート数 既存研究の一覧
14. multiple-vehicle bike sharing system routing problem (mBSSRP) Copyright (c) OpenStreet Co., Ltd. All Rights Reserved 14 複数車両のルーティング問題（mBSSRP）の提案と改良 •既存研究では単一車両または簡易なルート計画が主だったが、本研究では 複数の車両を用いた最適 な自転車再配置ルートを求める問題（mBSSRP） を提案。 •mBSSRPは、時間制約と車両の積載容量制約を考慮しつつ、各ポートでの自転車の積み下ろしを効 率的に行うルートを最適化する。 考えたこと ・現実問題としては、決して1日で全ポートを回るアルゴリズムでなくていい。 └バッテリー切れや故障車両があるポートを対象にすると現実的。 ・１台あたりの再配置コストを考慮できると最高！ ・交通渋滞や一方通行などもあるので、実用化はまだ課題がありそう。 この研究の新規性
15. 最後に
16. 絶賛採用中です！ Copyright (c) OpenStreet Co., Ltd. All Rights Reserved 18