地図の上に現れる滋賀県における旅客データの可視化と分析

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1. 地図の上に現れる滋賀県における
   旅客データの可視化と分析
   滋賀県立大学工学部
   地域ひと・モノ・未来情報研究センター
   酒井 道 宮城 茂幸*
   

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2. 発表内容
    宿泊旅行データ分析（リクルートライフスタイル様ご提供）
    担当:酒井
    相関性ネットワークによる地域クラスター分析
    タクシー走行データ分析（近江タクシー様ご提供）
    担当:酒井、宮城
    GPS位置情報の可視化
    非負値行列因子分解による分析
   

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3. 統計情報から抽出する地域クラスター ～宿泊旅行データより～
   リクルートライフスタイル様ご提供
   データ（概要）
   期間： 2017年4月～2020年3月まで１月ごと
   （2019年12月までは、新型コロナウイルスの影響無し）
   ☆今回は、新型コロナウイルスの影響を評価せず
   対象地域： 滋賀県全体のデータに加えて、以下の各地域
   大津、湖西（高島）、雄琴・堅田、甲賀・信楽、草津・守山・近江八幡、
   彦根・長浜
   データ種： 取扱額、宿泊実行件数、人泊数
   その他のデータ
   （補助的に使用したオープンデータ）
   滋賀県観光入込客統計調査書（滋賀県商工観光労働部観光交流局）
   期間： 平成29年、平成30年 （2017年1月～2018年12月まで１月ごと等）
   京都府観光入込客調査報告書（京都府商工労働観光部）
   期間： 平成29年、平成30年 （2017年1月～2018年12月まで１月ごと等）
   

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4. 統計情報から抽出する地域クラスター ～宿泊旅行データより～
   分析対象区間における推移
   （2017年4月～2018年12月）
   以下、リクルートライフスタイル様の人泊数データと
   滋賀県・京都府の入込客数データを使用
   京都府内のデータの推移には、かなりばらつきがある。滋賀県と京都府の各都市間
   でも、共通の傾向はあまり見られない。
   滋賀県の各地域および京都府内の各
   地域の入込客数の変動をプロットし
   た結果
   

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5. 統計情報から抽出する地域クラスター ～宿泊旅行データより～
   分析対象の相関性ネットワークによる分析
   分析過程の可視化（総当たりで相関係数を出し、相互の関係性を閾値により
   ２レベル分類）
   例１：相関が強い
   （大津と湖北
   相関係数：0.91）
   同じクラスター
   例２：相関が無い
   （湖南と京都
   相関係数：-0.15）
   異なるクラスター
   分析対象の地域のデータを縦
   横に置き、相互の相関係数を
   計算した結果
   右上半分に相関係数が、左下
   半分にそのときの分布図が描
   かれている。
   

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6. 統計情報から抽出する地域クラスター ～宿泊旅行データより～
   分析対象の相関性ネットワークによる分析
   滋賀県＋京都府内のネットワークの可視化
   「相関係数 > 0.7」で形成したネットワーク
   滋賀県内で、エリア間の結びつきの強弱有り
   甲賀・信楽（リクルート）
   東近江
   （滋賀県）
   湖南、甲賀
   （滋賀県）
   他の滋賀県内
   のエリア
   相関係数の大きさに基づき、お互いに強い相関係数
   を持つ地域どうしをエッジで接続し生成したネット
   ワーク
   右図をわかりやすくクラスターとして表
   示した結果
   

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7. 統計情報から抽出する地域クラスター ～宿泊旅行データより～
   分析対象の相関性ネットワークによる分析
   滋賀県内の地域クラスター
   （リクルートライフスタイル様データ
   2017年4月～2020年3月）
   ◎ネットワーク表現での可視化
   （相関係数(>0.97)の場合に接続）
   ↓
   ・相関係数はいずれも0.85以上で強い
   ・強い中でも、グルーピングが可能。
   ①共通してグループを構成するエリア：
   大津、雄琴・堅田、高島
   ②異なる傾向を示すエリア：
   甲賀・信楽）
   ③中間的なエリア：
   草津・守山・近江八幡、彦根・長浜
   ・人泊数、宿泊実行件数、取扱額の違い
   で多少の差異が存在
   日帰り、１泊・連泊の違い等を反映？
   差別化ができている地域とそうでない地域？
   宿泊実行件数
   取扱額
   人泊数
   

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8. 小型商用車輌が描くパターンとネットワーク ～タクシー走行データより～
   近江タクシー様ご提供データ
   （概要）
   期間： 2020年8月1日～8月31日について、秒単位のデータ
   対象地域・タクシー台数：
   彦根地域、近江八幡地域、草津地域について、
   それぞれ6～10台
   データ種： 以下のデータが、日・時・分・秒ごとに
   状態（空車、配車、賃走、支払 等）、
   大まかな地区、
   GPSデータ（緯度、経度）、
   速度（停止、低速、中速、高速）、
   方角
   

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9. 小型商用車輌が描くパターンとネットワーク ～タクシー走行データより～
   各タクシーのGPS位置情報の分析方法
   各タクシーが下記の対象領域のどこに位置したか、空間メッシュで表現
   時刻（日・時・分・秒）
   ごとにメッシュ１つが対応
   地理院地図（電子国土Web）（https://maps.gsi.go.jp/）に加筆
   この領域を200x200の
   空間メッシュに分割
   （北緯34.945度、東経135.69度）
   （北緯35.417度、東経136.38度）
   以下の２点が基礎データ
   ・メッシュごとのタクシー
   の走行位置の累積度数
   ・各メッシュから次にどの
   メッシュに移動したかと
   いう移動数の累積度数
   （遷移確率）
   

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10. 小型商用車輌が描くパターンとネットワーク ～タクシー走行データより～
    各タクシーのGPS位置情報データの可視化
    各タクシーの走行位置の累積度数分布
    鉄道の駅を中心として、病院
    や工場近辺等の値が高い。
    表示位置
    （９台分）
    各タクシー毎に移動位置を積算し、
    最大累積数により正規化して表示。
    頻度の高い場所は赤で、少ない場所
    は青で表示している。
    

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11. ヒートマップによる乗降場所の
    可視化
     彦根市周辺の乗降場所
     彦根駅を中心に東西20km、南北40kmの範囲を1kmごとにメッ
    シュで分割し 集計した結果
     乗降客数2633名、降車客数2631名（集計エリア外2名）
    左図:乗車数を積算し地図上へ表現、右図:降車数を積算し地図上へ表現。最
    大乗車数で正規化し、大きい値を赤で、小さい値を青で表示。
    

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12. 可視化だけでは不十分？
     移動に関係するパターン
     どこからどこへ移動するパターンが多いか分かりづらい。
     意外な移動パターンを見つけたい。
     時間に関係するパターン
     どのように時間帯を設定するべきか？
     1時間ごとに参照するのか、午前午後で区切るのが適切か？
     どこの時間帯で関連性が強そうか？
    

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13. 行列(テンソル)の非負値分解
     もとの行列の行や列は何らかの属性に対応する。
     データからそれぞれの属性に対応する数を数える。
     タクシーのGPSデータをもとに乗車位置と降車位置を数える。
     少数の因子が存在すると仮定し、行列を分解する。
     ある因子がもたらす属性を調べる。
    

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14. 彦根市周辺における乗車と降車の
    分析結果
    因子1における乗車と
    降車のパターン
    因子数6個のうち3個のみ表示
    乗車
    降車
    因子2における乗車と
    降車のパターン
    因子0における乗車と
    降車のパターン
    

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15. 彦根市周辺における乗車と降
    車の分析結果
     因子1 > 因子2 > 因子0（乗車数）
     因子1
     南彦根駅およびその周辺からの乗車が多い。
     県立盲学校あるいは福祉センター付近での降車が多い。
     因子2
     京橋および芹橋周辺からの乗車が多い。
     彦根駅での降車が多い。
     長浜方面への移動も少数だがある。
     因子0
     南彦根駅近辺の乗車が多い。
     市立病院および彦根市地域総合センター近辺の降車が多い。
    

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16. タクシー走行データ分析まとめ
     彦根市周辺を中心に分析を行った。
     GPSデータの可視化
     鉄道、病院、工場などを拠点とした移動の明示
     可視化だけでは把握できない分析
     南彦根駅周辺から発車する移動パターン
     彦根市街地（京橋、芹橋付近）から発車する移動パターン
    

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