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鉄道事業者が保有するさまざまなデータを基に、
各鉄道システムで横断的に利用可能な人流予測情報として加工し、ご提供します。
パンデミックの発生に伴い人の移動制限がかかる中、旅客数の減少、さらには労働人口の減少などさまざまな課題への対応をせまられる一方で、AI技術やビックデータ活用といった技術の進化は著しく、鉄道事業者を取り巻く状況は年々複雑化しています。このような状況下において、鉄道事業者が、一つ一つの課題に対応すると同時に、新たな収益に結び付くような価値創造をめざすためには、DXの取り組みをより一層強化していく必要があります。その強化の一つの手法として、人流予測情報提供サービスが鉄道事業者の継続的なDX推進に貢献していきます。
本サービスは鉄道事業者が保有するさまざまなデータを基に、各鉄道システムで横断的に利用可能な人流予測情報として加工・提供するサービスです。人流予測情報は鉄道事業者の保有するさまざまな鉄道システムに合わせて利活用することが可能です。これにより、鉄道事業者の各業務システムのDX化・高度化を支援します。
※ODデータ：交通利用者のOrigin(出発地)とDestination(目的地)を組み合わせたデータ
乗客の移動需要を出発地と到着地の組み合わせの単位で予測します。鉄道事業者が保有する過去データをもとに、AI技術で算出した将来の移動需要に対して、例えば突発的な需要の増減要素を加味することでイベント日における需給バランスを事前に評価することが可能です。
乗客需要予測結果と列車の時刻表を用いたシミュレーションにより列車の定員を考慮しながら、乗客を列車に
割り当てるため列車の混雑率の他に、駅を通過する利用者の目的地別の割合や乗客の移動時間・列車待ち時間といった情報を出力することができます。
乗客需要予測と路線シミュレーションを組み合わせることで、以下のようなユースケースを想定しております。
列車の乗車率や駅の混雑状況の可視化例
平常時のダイヤを用いたシミュレーション結果（左）と
小規模な遅延が発生しているダイヤを用いたシミュレーション結果（右）
*1 本画像の一部は以下が提供するオープンデータに基づきシミュレーションを行った結果画像となります。
【Transport for New South Wales】、【timetables-complete-gtfs】、【Opal Tap On and Tap Off Release 2】
CCライセンス 表示 4.0 日本（ Creative Commons - 表示 4.0 国際 - CC BY 4.0）)、
Transport for New South Wales（ Open Data Hub and Developer Portal)
人流予測情報提供サービスのメリットは以下となります。
改札機のデータやダイヤ情報などを用いた人流シミュレーションにより、東京メトロ9路線の全区間の列車内と、全駅*4の改札口の混雑状況を見える化。
"混雑状況の見える化"はアプリなどでお客さま向けに配信され、混雑状況回避などの行動判断の一助となることで、より安心・快適な鉄道利用の実現に貢献します。
*4 東京メトロが管理する駅
