【乗り鉄】元駅員が運賃計算プログラムを作ってみた話

【乗り鉄】元駅員が運賃計算プログラムを作ってみた話 Yuen

©OpenStreetMap contributors 01　使った技術 02　JRの運賃制度 03　今回使ったコード０４　今後の予定目次

©OpenStreetMap contributors 01 使った技術

©Project PLATEAU / MLIT Japan 技術 •Python •networkx •運賃と営業距離についてはデータがないので、昔お下がりでいただいた時刻表を元に手入力しました
使った技術

©OpenStreetMap contributors 02 JRの運賃制度について

©Project PLATEAU / MLIT Japan 運賃制度 •当たり前ですが、距離に応じて、長く乗れば長く乗るほど高いです JRの運賃制度について都会は駅が多いから適当でいいや

©Project PLATEAU / MLIT Japan 運賃制度 JRの運賃制度について田舎の電車は誰も乗ってないから、運賃を高くしたい北海道は除雪費用がかかるから、
運賃を高くしたい

©Project PLATEAU / MLIT Japan 運賃制度 JRの運賃制度について •稚内-豊富（43.5km）　1,130円 •室蘭-白老（43.4km）　970円 •大阪-山科（48.3km）　860円

©OpenStreetMap contributors 03 運賃計算のプログラム化

©Project PLATEAU / MLIT Japan 運賃制度 •経路の計算もかなり複雑です経路計算は複雑です

©Project PLATEAU / MLIT Japan 運賃制度経路の計算 •経路計算のロジックとネットワークをシステムに導入する方法 ◦ 経路をシステムに導入する際に使ったのはネットワーク解析用ラ
イブラリのnetworkx

©Project PLATEAU / MLIT Japan 運賃制度経路の計算 •networkxというライブラリでは点（Node）を線（Edge）で繋ぐことで多数の点と線で構成されたネットワークを作成している

©Project PLATEAU / MLIT Japan 運賃制度経路の計算 •Nodeではメタデータ（例：山手線内、札幌市内など）を持たせており、 Edgeにはメタデータ（例：路線名）と重みつけ（今回では距離）の属性を付与しました

©Project PLATEAU / MLIT Japan 運賃制度経路の計算 •路線の読み込みではひたすら紙の時刻表から駅名・路線名と駅間距離をCSVファイルに移し、その後Networkxで駅の情報をNode、路線情報をEdge形式で読み込みました

©Project PLATEAU / MLIT Japan 運賃制度経路の計算

©Project PLATEAU / MLIT Japan 運賃制度経路の計算 •そしてNetworkxでは読み込んだ駅と営業距離でひたすら最短距離を計算しようとしていた dist
= nx.shortest_path_length(G, source=start, target=dest, weight="weight")

©Project PLATEAU / MLIT Japan 運賃制度経路の計算 •結果的には条件分岐を改める形になってしまいました •具体的にはまずは「特定都区市内」の駅に入っているか判断し →
基準駅で距離を計算 → 距離が200km (100km）を超えていない場合、再度入力された駅で計算することに

©Project PLATEAU / MLIT Japan 今後今後の予定 •networkxがデフォルトで提供している方法を使えば、経路を指定しての検索もできます •しかし、時間が足りないので、大都市近郊区間についての開発ができ
ませんでした •そして、実は今対応しているのは東海道本線と山陽本線だけです、、、

©Project PLATEAU / MLIT Japan 今後今後の予定 •今後はいつか時間があれば対応している路線数を増やしてAPI化したいと思っています（やるとは言ってない） •JR北海道・四国・九州の路線の割増運賃制度なども今後は駅（路線）に
メタデータを実装させて持たせたいです

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