MaaSの発展を支える交通ビッグデータと探索アルゴリズム

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小田中育生(おだなかいくお) 株式会社ナビタイムジャパン開発部部長兼 ACTS(研究開発)ルートグループ責任者 2009年株式会社ナビタイムジャパン入社、プローブ交通情報システムの立ち上げ、経路探索エンジンのリニューアルなど経路探索に関した研究開発に従事。 2015年より部長に就任。 2016年、経路探索エンジン研究開発グループの責任者として、 HPCの経路探索への適用、チャットボット開発などの研究開発をディレクション。 2018年より、社内におけるカイゼン推進 (スクラム導入・VSM実施などの支援)ワークグループの立ち上げに参加、ナビタイムジャパンの理想形を目指すR&Dと開発者がいきいきと働ける環境づくりという両輪を回し続ける。

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会社紹介

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経路探索エンジンの技術で世界の産業に奉仕する Navigation engine by NAVITIME 経営理念基本方針ナビゲーションエンジンで、世界のデファクトスタンダードを目指す。世界中の人々が安心して移動できるために。

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トータルナビ®概要

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ユーザー数

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トータルナビ®の経路検索例表参道ヒルズ六本木ヒルズ出発到着 7

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第１経路（徒歩＋電車）第２経路（徒歩＋バス）車ルートシェアサイクルルート 8 トータルナビ®の検索結果例

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ホーム番号乗換車両位置駅出口進行方向緩い坂を上る方向に進みます♪ 9 トータルナビ®は目的地までしっかりサポート

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自転車に関する取り組み

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自転車NAVITIME

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ナビマークが存在自転車通行空間への対応

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出発地から目的地まで、徒歩とドコモ・バイクシェアの『bike share service』を利用したルートを表示 2018年9月リリース 13 シェアサイクルルート

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京都駅から伏見稲荷までシェアサイクルで行ける 2019年4月リリース PiPPA様との連携

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サイクルトレイン「B.B.BASE」との連携

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NAVITIMEとMaaS

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社会全体目標の統合地域政策との統合、官民連携提供するサービスの統合パッケージ化、定額制、事業者内の連携など予約・支払いの統合単一トリップ化（検索・予約・決済）情報の結合マルチモード移動計画・運賃情報結合なし個々の移動ごとに個別対応 17 ・出典：Jana Sochor他（2017）”A Topological Approach to Mobiity as a Service”, ICoMaaS 2017 Proceedings pp.187-201 ・出典：『MaaSモビリティ革命の先にある全産業のゲームチェンジ』（2018年）日経BP社 MaaSレベル

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ナビタイムジャパンの取り組み鉄道、バス、自転車、タクシー、フェリーなど複数の移動手段を組み合わせたトータルナビを提供私鉄特急、タクシー、飛行機など一部交通機関の予約決済連携を提供ナビタイムマイレージによる道路渋滞緩和首都圏の鉄道混雑緩和、交通コンサルティング社会全体目標の統合地域政策との統合、官民連携提供するサービスの統合パッケージ化、定額制、事業者内の連携など予約・支払いの統合単一トリップ化（検索・予約・決済）情報の結合マルチモード移動計画・運賃情報結合なし個々の移動ごとに個別対応 18 ・出典：Jana Sochor他（2017）”A Topological Approach to Mobiity as a Service”, ICoMaaS 2017 Proceedings pp.187-201 ・出典：『MaaSモビリティ革命の先にある全産業のゲームチェンジ』（2018年）日経BP社移動手段別に最適化した単機能アプリを提供 MaaSレベルごとの取り組み

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ナビタイムジャパンの取り組み鉄道、バス、自転車、タクシー、フェリーなど複数の移動手段を組み合わせたトータルナビを提供私鉄特急、タクシー、飛行機など一部交通機関の予約決済連携を提供ナビタイムマイレージによる道路渋滞緩和首都圏の鉄道混雑緩和、交通コンサルティング社会全体目標の統合地域政策との統合、官民連携提供するサービスの統合パッケージ化、定額制、事業者内の連携など予約・支払いの統合単一トリップ化（検索・予約・決済）情報の結合マルチモード移動計画・運賃情報結合なし個々の移動ごとに個別対応 19 ・出典：Jana Sochor他（2017）”A Topological Approach to Mobiity as a Service”, ICoMaaS 2017 Proceedings pp.187-201 ・出典：『MaaSモビリティ革命の先にある全産業のゲームチェンジ』（2018年）日経BP社移動手段別に最適化した単機能アプリを提供 MaaSレベルごとの取り組み

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移動手段ごとに特化したサービス

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ナビタイムジャパンの取り組み鉄道、バス、自転車、タクシー、フェリーなど複数の移動手段を組み合わせたトータルナビを提供私鉄特急、タクシー、飛行機など一部交通機関の予約決済連携を提供ナビタイムマイレージによる道路渋滞緩和首都圏の鉄道混雑緩和、交通コンサルティング社会全体目標の統合地域政策との統合、官民連携提供するサービスの統合パッケージ化、定額制、事業者内の連携など予約・支払いの統合単一トリップ化（検索・予約・決済）情報の結合マルチモード移動計画・運賃情報結合なし個々の移動ごとに個別対応 21 ・出典：Jana Sochor他（2017）”A Topological Approach to Mobiity as a Service”, ICoMaaS 2017 Proceedings pp.187-201 ・出典：『MaaSモビリティ革命の先にある全産業のゲームチェンジ』（2018年）日経BP社移動手段別に最適化した単機能アプリを提供 MaaSレベルごとの取り組み

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22 徒歩＋電車 + 徒歩ルート徒歩＋バス + 徒歩ルート車ルート徒歩＋自転車 + 徒歩ルート「トータルナビ」≒マルチモーダルルートあらゆる可能な移動手段から最適経路を導き出す技術トータルナビ検索結果画面

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23 「電車+バス+徒歩を組み合わせたマルチモーダル経路」全国のバス会社の情報を網羅トータルナビ検索による公共交通経路 11年かけて日本全国の路線バス網羅を達成

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24 「シェアサイクル+徒歩のマルチモーダル経路」自転車ナビタイムでのノウハウを活かした経路トータルナビ経路一覧画面シェアサイクル経路詳細画面シェアサイクル経路地図画面

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ナビタイムジャパンの取り組み鉄道、バス、自転車、タクシー、フェリーなど複数の移動手段を組み合わせたトータルナビを提供私鉄特急、タクシー、飛行機など一部交通機関の予約決済連携を提供ナビタイムマイレージによる道路渋滞緩和首都圏の鉄道混雑緩和、交通コンサルティング社会全体目標の統合地域政策との統合、官民連携提供するサービスの統合パッケージ化、定額制、事業者内の連携など予約・支払いの統合単一トリップ化（検索・予約・決済）情報の結合マルチモード移動計画・運賃情報結合なし個々の移動ごとに個別対応 25 ・出典：Jana Sochor他（2017）”A Topological Approach to Mobiity as a Service”, ICoMaaS 2017 Proceedings pp.187-201 ・出典：『MaaSモビリティ革命の先にある全産業のゲームチェンジ』（2018年）日経BP社移動手段別に最適化した単機能アプリを提供 MaaSレベルごとの取り組み

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トータルナビ経路一覧画面 NAVITIMEサービス内で飛行機の予約・支払いまで完結可能経路検索からのスムーズな航空券予約・決済を実現飛行機を含む経路の詳細画面

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旅行業登録を行い、自社サービス内にて航空券やホテルプランを販売 NAVITIME Travel飛行機予約画面 NAVITIME Travelホテル予約画面

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28 タクシー配車 JapanTaxi様との連携

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ナビタイムジャパンの取り組み鉄道、バス、自転車、タクシー、フェリーなど複数の移動手段を組み合わせたトータルナビを提供私鉄特急、タクシー、飛行機など一部交通機関の予約決済連携を提供ナビタイムマイレージによる道路渋滞緩和首都圏の鉄道混雑緩和、交通コンサルティング社会全体目標の統合地域政策との統合、官民連携提供するサービスの統合パッケージ化、定額制、事業者内の連携など予約・支払いの統合単一トリップ化（検索・予約・決済）情報の結合マルチモード移動計画・運賃情報結合なし個々の移動ごとに個別対応 29 ・出典：Jana Sochor他（2017）”A Topological Approach to Mobiity as a Service”, ICoMaaS 2017 Proceedings pp.187-201 ・出典：『MaaSモビリティ革命の先にある全産業のゲームチェンジ』（2018年）日経BP社移動手段別に最適化した単機能アプリを提供 MaaSレベルごとの取り組み

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社会全体目標：首都圏における鉄道混雑の緩和混雑を独自技術でシミュレーションし可視化、混雑の分散推進鉄道混雑回避するルート混雑度表示付き停車駅一覧 6段階のアイコンで可視化した混雑度

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社会全体目標：首都圏における鉄道混雑の緩和鉄道事業者とデータ連携し、車両単位の混雑を表示・2017年6月東急田園都市・2018年3月東京メトロ銀座線・2018年4月東京メトロ丸ノ内線・2018年5月つくばエクスプレス・2018年12月東急東横線・東急目黒線・2019年2月東武東上線・東武野田線混雑度表示付き停車駅一覧車両単位の混雑度付き停車駅一覧混雑度凡例

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社会全体目標：道路渋滞の緩和渋滞を回避することにインセンティブを付与ナビタイムマイレージ表示画面交換可能なポイントサービスナビタイムマイレージのコンセプトマイレージ利用者の渋滞走行比率※ が10％減少

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コンシューマー向けサービス走行実績・経路検索実績ビッグデータを分析・開発地域各主体抽出・分析 ● 観光・商業施設 ● 交通事業者 ● 官公庁・自治体パートナー ● 観学術・研究機関 ● コンサル ● マーケティング ● I Tベンダーナビゲーションに加え、交通自体の最適化・地域の活性化によって移動全体を最適化を目指す口コミ情報ナビゲーションを通じて蓄積したデータや技術を活かし、交通・移動に関するデータ分析・コンサルティングを行っている社会全体目標：日本の交通の最適化交通コンサルティングサービスの提供

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現状改善後駅からバス停が遠い… 観光時間が少なくなった… スムーズに到着！時刻表を見直しバスの場所を見直し駅から30mでバス停に到着すぐに船に乗れる！ 3分前にフェリーが出ちゃった。1時間も待つのか。社会全体目標：日本の交通の最適化経路検索実績から交通事業者間の接続最適化

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輸送力調整・警備計画・仕入れ調整に向けて研究中 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 アイドルグループが日産スタジアムでライブをする日の検索結果を対象に検証グッズ販売開始の２時間前～開場時間にかけて検索回数が上昇混雑予測混雑する時間帯は？累積経路検索数〔件〕グッズ開場通常の４.９倍開演通常の１.７倍検索対象時刻リアルタイム 10分前 2時間前 15時間前 4日前 5日前～定常検索数新横浜駅・北新横浜駅・小机駅を到着指定した検索数（2018年6月9日）５日前から普段の６倍 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 グラフタイトル社会全体目標：日本の交通の最適化突発的移動需要の検出

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■提供期間 2018年7月23日（月）～2018年7月28日（土） ■対象駅浅草・押上・東京スカイツリー・曳舟・両国・蔵前・浅草橋 ■対象サービス『NAVITIME』スマートフォンサイト、『NAVITIME』アプリ、『乗換NAVITIME』アプリ隅田川花火大会の会場周辺駅の混雑状況を分析し、リアルタイムな混雑状況を提供社会全体目標：日本の交通の最適化突発的移動需要情報の提供

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局番組 NHK データなび世界の明日を読むニュースウォッチ9 ニュースシブ5時 NEWS WEB テレビ朝日報道ステーションSUNDAY NAVITIMEの混雑予報サービステレビ各局に情報提供社会全体目標：日本の交通の最適化突発的移動需要情報の提供

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MaaSへの課題意識

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廣田正之(ひろたまさゆき) 株式会社ナビタイムジャパン乗換エンジンプロジェクトプロジェクトマネージャー 2015年株式会社ナビタイムジャパン入社。入社後はWeb APIの開発に従事。 2016年より、電車混雑予測の研究開発チームに加わる。主に車両別混雑度の開発や駅混雑予報の改善などを担当。 2018年より、乗換エンジンの開発チームに加わる。シェアサイクルルートの開発を主導。 2019年より、乗換エンジンの開発チームのプロジェクトマネージャーを拝命。メンバーと協力しながら、日々新機能開発や改善に取り組む。

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• ユーザビリティ • 経路の妥当性 • 計算性能の制約

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• ユーザビリティ • 経路の妥当性 • 計算性能の制約

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MaaS時代のユーザビリティ MaaSを体験してみたい

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社会全体目標の統合地域政策との統合、官民連携提供するサービスの統合パッケージ化、定額制、事業者内の連携など予約・支払いの統合単一トリップ化（検索・予約・決済）情報の結合マルチモード移動計画・運賃情報結合なし個々の移動ごとに個別対応 43 ・出典：Jana Sochor他（2017）”A Topological Approach to Mobiity as a Service”, ICoMaaS 2017 Proceedings pp.187-201 ・出典：『MaaSモビリティ革命の先にある全産業のゲームチェンジ』（2018年）日経BP社レベル2のユーザー体験

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ユーザー登録 name e-mail password register ユーザー登録 name e-mail password register ユーザー登録 name e-mail password register ユーザー登録 name e-mail password register ユーザー登録 name e-mail password register 各サービスをつなげただけだと、どうなるか

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No content

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どこがシームレスであるべきかユーザーがストレスを感じるポイントを見定め、シームレス化する • 決済 • ユーザー登録 • etc…

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• ユーザビリティ • 経路の妥当性 • 計算性能の制約

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経路探索で全て考慮できれば、最適な移動手段が分かる一方で、不要な経路バリエーションが混ざる懸念も多彩な移動手段の存在

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発着徒歩のみ徒歩＋バス不要な経路？

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発着徒歩のみ徒歩＋バス不要な経路？少しでも歩く距離を減らしたい人には需要がある！

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不要なルートであるか否かの判断は非常に難しい

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シェアサイクルライドシェアオンデマンドバス etc. 新たな移動手段の登場

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選択肢が増えればその分不要な経路も混じりやすくなる上、経路の必要性の判断も困難に

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発着公共交通＋シェアサイクルシェアサイクルのみ不要な経路？

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発着公共交通＋シェアサイクルシェアサイクルのみ不要な経路？歩く距離は多少短いが、自転車に乗っている以上疲労感はたまってしまう。意味無いのでは？

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あらゆる交通手段を含む経路の良し悪しを総合的に評価するノウハウがより重要になってくる

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経路の良し悪しの評価の基本

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所要時間料金徒歩距離など・・・

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発着観点シェアサイクルのみシェアサイクル＋公共交通所要時間 12分 22分料金 150 円 370 円徒歩距離 100 m 50 m 自転車距離 300 m 450 m ※値は仮想的な値です • 「シェアサイクルのみ」の経路がよさそうシェアサイクルのみ公共交通＋シェアサイクル

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応用編～状況による経路の良し悪しの変化～

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発着観点シェアサイクルのみシェアサイクル＋公共交通所要時間 12分 22分料金 150 円 370 円徒歩距離 100 m 50 m 自転車距離 300 m 450 m ※値は仮想的な値ですシェアサイクルのみ公共交通＋シェアサイクル • 緑の「シェアサイクルのみ」の経路が使えないことも • シェアサイクルのポートで自転車が借りられない場合など • この場合は、もう一方の経路も必要になるシェアサイクル借りられない・・・こちらなら借りられる！

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応用編～人の好みによる経路の良し悪しの変化～

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徒歩速度階段避けたい・・・自転車速度坂道少ないルートを通りたい・・・各駅停車に乗りたい混み合っている電車は避けたい・・・なるべく大通りを通りたい高速道路は避けたい・・・

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たとえば自転車NAVITIMEの場合

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移動手段の多彩化が進む中で妥当な経路を提供していくには様々な評価観点を考慮する必要がある

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• ユーザビリティ • 経路の妥当性 • 計算性能の制約

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• 交通ビッグデータの増大 • 経路探索の組合せ爆発高い計算性能の環境が必要な背景

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交通ビッグデータの増大

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再掲社会全体目標：日本の交通の最適化交通コンサルティングサービスの提供コンシューマー向けサービス走行実績・経路検索実績ビッグデータを分析・開発地域各主体抽出・分析 ● 観光・商業施設 ● 交通事業者 ● 官公庁・自治体パートナー ● 観学術・研究機関 ● コンサル ● マーケティング ● I Tベンダーナビゲーションに加え、交通自体の最適化・地域の活性化によって移動全体を最適化を目指す口コミ情報ナビゲーションを通じて蓄積したデータや技術を活かし、交通・移動に関するデータ分析・コンサルティングを行っている

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交通ビッグデータの例

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数字で見るナビタイムのビッグデータ

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モビリティ選択肢の増加で交通ビッグデータは肥大化計算機資源への投資が必須ライドシェアの利用ログなら・・・ • 出発地・目的地 • 価格 • ドライバーや同乗者の属性 • etc. シェアサイクルの利用ログなら・・・ • 出発地・目的地 • 移動速度 • 各ポートにある自転車台数 • etc.

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経路探索の組合せ爆発

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安心して移動するために

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経路探索の要素技術

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多様なコスト要因に対して重み付けしそれぞれの条件で最適な経路を算出コスト計算

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1リンク全国で2,700万リンク道路ネットワークデータ

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さらに

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「最短」以外の経路 • よく通る道路/路線を優先 • 景色がよい道路を走行快適さを示す指標の追加 • 道路渋滞情報・予測 • 鉄道混雑情報・予測探索データの増加 • 既存モビリティの導入率向上 • 新規モビリティへの対応 81

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経路探索は組合せ爆発する

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快適なユーザー体験へのこだわり経路品質の終わりなき改善とパーソナライズアーキテクチャレベルでビッグデータを乗りこなすその先にMaaSの未来がある Maasへの課題意識まとめ

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MaaSの発展が描く未来

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社会全体目標の統合地域政策との統合、官民連携提供するサービスの統合パッケージ化、定額制、事業者内の連携など予約・支払いの統合単一トリップ化（検索・予約・決済）情報の結合マルチモード移動計画・運賃情報結合なし個々の移動ごとに個別対応 85 ・出典：Jana Sochor他（2017）”A Topological Approach to Mobiity as a Service”, ICoMaaS 2017 Proceedings pp.187-201 ・出典：『MaaSモビリティ革命の先にある全産業のゲームチェンジ』（2018年）日経BP社ユーザーの利便性の向上

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決済を含めたシームレスなユーザ体験

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交通ビッグデータの蓄積

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社会全体目標の統合地域政策との統合、官民連携提供するサービスの統合パッケージ化、定額制、事業者内の連携など予約・支払いの統合単一トリップ化（検索・予約・決済）情報の結合マルチモード移動計画・運賃情報結合なし個々の移動ごとに個別対応 88 ・出典：Jana Sochor他（2017）”A Topological Approach to Mobiity as a Service”, ICoMaaS 2017 Proceedings pp.187-201 ・出典：『MaaSモビリティ革命の先にある全産業のゲームチェンジ』（2018年）日経BP社交通ビッグデータが実現するスマートシティ

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プローブ経路や時間帯の分散東名 or 新東名単一モビリティ内の混雑分散渋滞情報・予測昼 or 夜

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別の移動手段への分散モビリティ間の混雑分散駅/鉄道混雑予測ユーザの移動ログシェアサイクルタクシー

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THANKS!