UDC 2023 アーバンデータチャレンジ特別賞 賞金10万円 sponsored by (一社)日本バス情報協会 Catalog Validate API Web Signage GIS 12:34 for… Coming soon Routing 5min 10min 15min 概要締切：2023/12/23 ・ 作品締切：2024/01/27

2 Urban Data Challenge GTFS特別賞 by 日本バス情報協会 ふるってご応募ください！ 副賞の内容 10万円 賞の件数 若干数（選考の結果、該当なしの場合あり） 受賞の条件 ・GTFSデータリポジトリのデータ、APIを使用している作品。 ・その他のGTFSデータを使用している作品。 ・GTFSデータの作成・普及の促進を目的とした作品。 https://urbandata-challenge.jp/udc2023_entry

バスは意外とオープンデータ最先端!? GTFSデータを使ってGTFS賞をめざそう！ 3 (一社)日本バス情報協会 理事 兼 (株)トラフィックブレイン 代表取締役 太田恒平 2023/10/06 アーバンデータチャレンジ2023 ウェビナー#1

4 バスって いろいろ辛くないですか？

5 山梨交通の路線図 何が何やら

岡山のバス停 6 そびえ立つポール群 バラバラな貼り紙 一見さんお断りなバス停 名前も 違う

7 神戸市のバスロケアプリ 乗換検 索 バスロ ケが出 ない 神戸市バス （乗換検索は別サイト） 神姫バス 山陽バス 阪急・阪神バス （見た目同じ別サイト） みなと観光 （PC用のみ、テスト中） 神戸交通振興 （要アプリインストール） 一つの市内で機能も使い勝手もバラバラ

盛岡のGoogle Maps（2018年時点） 8 バスが出ないのでタクシーに乗ってしまう 徒歩2km 1日6本の 鉄道

9 非効率な経路検索データ整備 経路検索4社がバス会社と個別に連絡しデータを作成 NAVITIME 駅すぱあと 駅探 乗換案内 ジョルダン 乗換案内 Yahoo!乗換案内 Google Maps Apple Maps データ 提供 データ提供（一部のみ） データ+ エンジン提供 鉄道中心

宇都宮のバスは毎日遅れる 10 ダンゴ運転・ 軒並み10分遅れ

11 こんな問題を GTFSデータのオープン化で 解決していっています

12 自己紹介 太田 恒平(おおた こうへい) 1983年11月06日生 39歳 • 大学：東京大学 社会基盤学科 交通研究室 →新領域創成科学研究科 空間情報科学研究 • 仕事：交通データ分析・コンサルティング 特にバスの遅延改善、標準化・オープンデータ化 • 経歴：東京大学 交通研 卒、ナビタイム入社、2017年起業 • ナビタイムでは経路探索エンジン開発、交通コンサルティング事業 • IT的なスキル：SQL / C / C++ / Python / QGIS (株)トラフィックブレイン 代表取締役 (一社)日本バス情報協会 理事

本日の話題 1. GTFSとは 2. 情報提供への活用 3. 交通分析への活用 4. GTFS活用のテクニック

14 GTFSとは

15 GTFS(General Transit Feed Specification)とは • 世界標準の公共交通データ形式 • 元々はGoogleで使われていた • 日本では「GTFS-JP」として 国交省がバス情報の標準形式 として採用 標準化・オープンデータ化 業務システムのアップデート データに基づく交通改善 見える化による利用促進 ダイヤ編成 システム バスロケーション システム 運賃 システム バス業務システム 情報提供 経路検索 サイネージ 新サービス 交通計画 遅延分析 路線計画 データ整備 データ活用 7:27 7:57 7:29 7:59 7:32 8:02 6:12 7:34 8:04 6:14 7:36 8:06 6:16 7:38 8:08 120 140 120 210 160 120 240 210 160 120 270 240 180 140 120 △△線 運休 〇〇線 増発 ! i 路線 時刻 運賃 運行情報 GTFS(静的情報) GTFSリアルタイム(動的情報) +5分 位置/遅れ/混雑 満席 複数のCSVをZIP圧縮 Protocol Buffers ワンソース・マルチユース

16 2018年3月 全国のGTFS 石川県能美市「のみバス」 2017年1月からGTFS形式でオープン データ公開。Google Mapsから検索 も可能に。 福岡県新宮町 2016年末からGTFS形式でバス、 渡船のデータ整備。Google Mapsから検索を可能に。 山梨県 主要2事業者（山梨交通、富 士急行）及び一部のコミュニ ティバスデータを2017年2月 よりGTFS形式で公開。 静岡県島田市・焼津市 OpenTrans.itによって2016年から GTFS形式でデータ公開。Google Mapsから検索も可能に。 宇野バス（岡山） フリーのダイヤ編成システム「その筋屋」を 利用し、GTFSデータとGTFS Realtimeデータ を公開。Google Mapsからリアルタイム位 置を加味した検索が可能に。 北海道室蘭市 独自形式で公開していたオープンデー タをCode forがGTFS化、公式にも反映。 2018年3月 7社

17 2019年9月 全国のGTFS 2019年9月 132社!

18 日本バス情報協会 で地図作ってます！ https://gtfs-gis.jp/gtfs/gtfs-jp-map.png バスを中心に 全国633の 事業者・自治体が データを公開 2023年9月 全国のGTFS GTFSオープンデータの 神リストがあります! by 旭川高専 嶋田氏 https://tshimada291.sakura.ne.jp/transport/ gtfs-list.html

19 GTFSリアルタイムで見る宇都宮のバスロケ（2019年5月17日） 0分 10分 以上 遅延 Mobmap2を用いて動画作成

20 なぜバスばかりなのか？ 鉄道は？ ……大人の事情です

21 情報提供への活用 ～熊本での取組を例に～

22 県内統一バスロケのオープンデータ 県内統一バスロケ GTFS リアルタイム GTFSリアルタイム オープンデータ Google Maps GPS バスロケ サーバ https://km.bus-vision.jp/kumamoto/view/opendataKuma.html

熊本の研究PJでの取組 23 スマホや高価な専用端末だけでなく、広くあまねく情報を広げ 公共交通が自ずと視界に入るように デジタルサイネージ ミニサイネージ My時刻表 その看板＋テレビ・台・PC 10万円～ M5Stack 約5000円 紙 1枚数円

サウナにもサイネージ 24

GTFSベースのサイネージ ～その看板～ 25 バス関係システムを作り続けて38年の高野孝一さんと、その弟子が開発 お試し利用なら無料でできます http://www.sinjidai.com/kanban/

26 ミニサイネージ 熊本のIoTエンジニアが作った ミニサイネージが話題に

意外と紙も重要 ～Myバス時刻表～ https://mytt.ku mamoto- toshibus.co.jp/

熊本のバス共同経営推進室「利用者増の取組」と連動 28 バスターミナルの案内所にて試験的に配布 家の壁 37% 冷蔵庫 37% ファイル 16% その他 10% 掲示予定場所（N=34） 土曜1日で88名・173枚配布、ひっきりなしにお客様が訪れる 40～60代 女性が52% 商店街イベント ブースを出展し配布 高校の入学説明会 出展しアプリの使い方や路線図と共に配布予定 男 女 年代 年代×性別（N=48） 冷蔵庫の 時刻表は 日本の文化!

意外と紙も重要 ～路線図のベースデータに～ 29 路線図 駅のデジタルサイネージのお供に

30 交通分析への活用 ～地図に全振りした事例～

GTFS-GO 1 2 3 4 QGIS GTFS-GO TrafficBrain

GTFSデータリポジトリとの連携 32 一覧からフィードを選択 画面操作だけで QGISに読み込み 運行頻度等を可視化 QGISプラグイン「GTFS-GO」 GTFSデータリポジトリ API 連携

33 富山）県内全バス・軌道の運行頻度図 ※再び QGISファイル を別名で 保存して おきましょう

34 どれくらいの本数があれば使ってもらえるか 運行頻度 2本/時 ≒ 30本/日が最低ライン バス停までの距離 300mが満足の目安 国交省 評価指標 30本/日, 300m が基準 都市構造の評価に関するハンドブック(2014) https://www.mlit.go.jp/common/001104012.pdf 富山市公共交通活性化計画(2007) https://www.city.toyama.toyama.jp/data/open/cnt/3/3974/1/13.koutuu_kasseika_keikaku.pdf

35 富山）地鉄バスで30本/日以上（満足度「ふつう」が過半）の区間とは？

36 熊本） 到達圏分析ツール「Conveyal Analysis」

37 GTFSから始める交通分析 供給（例：運行頻度） 需要（例：250ｍメッシュ人口） 実績（ICカード、乗降調査、交通手段アンケート） 遅延（例：遅延時間10%タイル） 重ね合わせ データ 結合 0 2 4 6 8 10 12 14 高岡駅前 末広町 片原町 急患医療センター前 広小路 中川 城東一丁目 野村 高岡自動車学校前 大門口 中野口（富高） 小島（大島） 大島（射水） 赤井口 新開発 本開発 小杉高校前 小杉 戸破 小杉東口 手崎 鷲塚口 老田口 富山短期大学口 富山短期大学前 寒江口 呉羽高校前 呉羽 追分口 呉羽山公園 富山大学前 富山球場前 五福末広町 安野屋町 丸の内 城址公園前 富山市役所前 富山駅前 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 遅延時間[分](10%タイル) 6:45:00 7:35:00 8:25:00 9:10:00 9:55:00 10:45:00 11:45:00 12:45:00 13:45:00 14:45:00 15:45:00 16:45:00 17:45:00 18:15:00 18:45:00 19:45:00 20:45:00 GTFS 加工 これがベース！ ▲広島にあるのにデータが完全非公開！

38 熊本）到達圏と組み合わせて郊外工業団地の通勤分析 数字：車の朝通勤人数 黒石 すずかけ台 光の森 北側 長嶺等 東区 到達圏＋運行頻度 到達圏＋出発地分布(PT)

39 広島）人口メッシュとバス路線 500mメッシュ人口（2020年・国土数値情報）との重ねあわせ

40 広島）通勤通学時の鉄道＋バスのシェア 統計：https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00200521&tstat=000001136464&cycle=0&tclass1=000001136472&tclass2=000001159907&stat_infid=000032227004&cycle_facet=tclass1&tclass3val=0 ポリゴン：https://www.e-stat.go.jp/gis/statmap-search?page=1&type=2&aggregateUnitForBoundary=A&toukeiCode=00200521&toukeiYear=2020&serveyId=A002005212020&prefCode=34&coordsys=1&format=shape&datum=2011 国勢調査 (2020)との 重ね合わせ 鉄道は 国土数値情報 から

41 富山） GTFS-RTを用いた遅延マップ（平日7時台） 遅延時間(中央値) 速度・所要時間(中央値) 数字 ・所要時間[分] 色 ・速度[km/h] 遅延時間[分] 神通大橋 の手前 富山大橋 の手前 有沢橋 萩原橋 石金 交差点 総曲輪 付近 富山駅 付近 蓮町駅でフィーダーバス から乗換失敗が頻発？ 下り方面の 遅延も目立つ ＝ダイヤ改善に手 が回っていない？ 速達化には、公共交通優先の車線・信号運用、交通量削減が必須 鉄軌道も含め神通川横断の交通分担のあり方を変えていく必要がある

全国交通流動マップ 42 全国の道路と鉄道の分担状況をWeb地図上で可視化 https://qgis.t-brain.jp/traffic/ 鉄軌道輸送密度[百人] 2019年度鉄道統計年報・各社資料 ■新幹線 ■JR在来線 ■民鉄 道路交通量[百台] 2015年道路交通センサス ■高速道路 ■一般道 バス輸送密度[百人] ICカード2021年10月 ■バス（熊本のみ） 熊本はICカード+GTFSでバスの利用実績(青)も可視化

43 UDCに向けて

44 Urban Data Challenge GTFS特別賞 by 日本バス情報協会 ふるってご応募ください！ 副賞の内容 10万円 賞の件数 若干数（選考の結果、該当なしの場合あり） 受賞の条件 ・GTFSデータリポジトリのデータ、APIを使用している作品。 ・その他のGTFSデータを使用している作品。 ・GTFSデータの作成・普及の促進を目的とした作品。 https://urbandata-challenge.jp/udc2023_entry

45 事例 のってみりん 豊橋電鉄のロケ情報をGTFSとしてオープンデータ化 インフラデータチャレンジ2018 「アプリケーション部門 優秀賞」「GTFS-JP賞」 バスあと何分ミニサイネージ M5StackとGTFSリアルタイムを使った自分用サイネージ アーバンデータチャレンジ2021 「銅賞」「オープンガバメント推進協議会金賞」

46 事例 前橋氏中心部バス時刻表 GTFSから路線時刻表を生成するツールを開発 ゆるーと / バスルート 温泉マップにバス情報も掲載

47 事例 GTFS経路形状作成ツール 道路ネットワークデータに基づきShapeを作るツール インフラデータチャレンジ2018 ファイナリスト D-MAP for GTFS 本数、バス停からの距離、施設を可視化するツール インフラデータチャレンジ2018 ファイナリスト

48 GTFS活用のテクニック

49 GTFSデータのイメージ ファイル一覧 バス停 路線 時刻表

50 日本語でER図的なもの 国土交通省 静的バス情報フォーマット（GTFS-JP）仕様書 https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/transport/content/001419163.pdf

51 GTFSリアルタイムデータのイメージ VehiclePosition（車両位置） { "header": { "gtfsRealtimeVersion": "2.0", "incrementality": "FULL_DATASET", "timestamp": "1696577582" }, "entity": [ { "id": "vehicle_128501_6526_20231001", "vehicle": { "trip": { "tripId": "128501_6526_20231001", "startTime": "16:20:00", "startDate": "20231006", "routeId": "2_2030_1_20231001" }, "position": { "latitude": 32.798667907714844, "longitude": 130.718994140625, "speed": 0 }, "currentStopSequence": 6, "timestamp": "1696577570", "stopId": "100176_2", "vehicle": { "id": "254", "label": "1509" } } }, { "id": "vehicle_128501_6540_20231001", … TripUpdate（通過時刻） { "header": { "gtfsRealtimeVersion": "2.0", "incrementality": "FULL_DATASET", "timestamp": "1696577776" }, "entity": [ { "id": "tripUpdate_11_5_20231001", "tripUpdate": { "trip": { "tripId": "11_5_20231001", "startTime": "15:30:00", "startDate": "20231006", "routeId": "1_1313_2_20231001" }, "stopTimeUpdate": [ { "stopSequence": 1, "arrival": { "delay": 8, "time": "1696573808", "uncertainty": 0 }, "departure": { "delay": 8, "time": "1696573808", "uncertainty": 0 }, "stopId": "100002_1" }, { "stopSequence": 2, … Protocol Buffersで配信 JSONで表示するツールを公開中 https://traffic-brain.github.io/gtfs-rt2json/

52 データのありか 項目 URL データ例 GTFS 全国のGTFSリスト https://tshimada291.sakura.ne.jp/transport/gtfs- list.html 全国634社のリンク集 GTFSデータリポジトリ https://gtfs-data.jp/ 全国207社のAPI、QGIS連携(GTFS-GO) 公共交通オープンデータセンター https://ckan.odpt.org/dataset 首都圏や船のGTFSがある GTFS Archive http://gtfs-archives.t-brain.jp/ 太田が収集している全国のGTFS(RT)の蓄積 ※GoogleCloudが多少金かかっているので使いたい方はご相談 各種統計 国土数値情報 https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/ 500mメッシュ人口、バス停・バスルート、 鉄道路線・駅、etc… 国勢調査@e-stat https://www.e-stat.go.jp/stat- search/files?page=1&toukei=00200521 250mメッシュ、交通手段… 道路交通センサス https://www.mlit.go.jp/road/census/r3/ 交通量、速度（表・地図）

53 GTFSデータリポジトリ https://gtfs-data.jp/ • 全国207社のGTFSデータを配信！ • 当日有効データや改正予定データを 一元的に取得！ • APIで検索・取得可能！ • 国土交通データプラットフォーム/QGIS連携！

54 ツール・開発情報 項目 URL 概要 GTFS関係ツール その看板 http://www.sinjidai.com/kanban/ デジタルサイネージ GTFS-GO QGISのプラグインメニューからインストール QGISプラグイン Conveyal Analysis 私は↓のDockerからインストールできた https://gitlab.com/digitaltransport/commons/conveyal-analysis-docker 到達圏探索 OpenTripPlanner ↓Ver.2のチュートリアル https://docs.opentripplanner.org/en/dev-2.x/Basic-Tutorial/ ↓熊本用のお試し環境 http://otp.kumamoto.t-brain.jp/ 経路探索・データアクセスサーバ GTFS Realtime Bindings https://github.com/MobilityData/gtfs-realtime-bindings 各言語用のProtocol Buffersのバインダ GTFS-RT2JSON https://traffic-brain.github.io/gtfs-rt2json/ GTFSリアルタイムのJSONビューア 見える化共通入力フォーマット https://www.rosenzu.com/net/mieru/fm/ GTFSを自分で作るExcelツール 技術情報 GTFSの仕様 https://developers.google.com/transit/gtfs/reference?hl=ja Googleによる解説 GTFSリアルタイムの仕様 https://developers.google.com/transit/gtfs-realtime/reference?hl=ja Googleによる解説 GTFS-GOで運行頻度図 https://kotsutorisetsu.com/20230815-1/ シンプルな解説 QGIS・GTFS-GO実習 https://speakerdeck.com/trafficbrain/qgisgtfs-goshi-xi 詳細な実習 OpenTripPlannerの日本語記事 https://tech-blog.cloud-config.jp/2019-06-14-route-search-by-osm- and-otp/ 古いv.1.3なことに注意 GTFS技術情報のリンク集 https://github.com/CUTR-at-USF/awesome-transit たくさんのツールへのリンク

OpenTripPlanner 55 • オープンソースの経路検索・交通データアクセスサーバの代表格 • OpenStreetMap等の道路情報、GTFS等の公共交通情報を取り込める 経路検索 呼び出し例@熊本 http://otp.kumamoto.t- brain.jp/otp/routers/default/plan?fromPlace=32.79047,130.69001&toPlace=32.80671,130.740830&time=1:02pm &date=10-31-2023&mode=TRANSIT,WALK&maxWalkDistance=500&arriveBy=false&numItineraries=5

56 OpenTripPlannerのたくさんのAPI http://dev.opentripplanner.org/apidoc/2.3.0/ Route一覧取得 http://otp.kumamoto.t-brain.jp/otp/routers/default/index/routes アクセッサだけでもたくさんのAPIがある 乗り場の発車時刻表 http://otp.kumamoto.t-brain.jp/otp/routers/default/index/stops/2:100002_3/stoptimes/2023-10-31

57 Urban Data Challenge GTFS特別賞 by 日本バス情報協会 ふるってご応募ください！ 副賞の内容 10万円 賞の件数 若干数（選考の結果、該当なしの場合あり） 受賞の条件 ・GTFSデータリポジトリのデータ、APIを使用している作品。 ・その他のGTFSデータを使用している作品。 ・GTFSデータの作成・普及の促進を目的とした作品。 https://urbandata-challenge.jp/udc2023_entry