人流データ解析プラットフォーム Mobmap

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FOSS4G Tokyo2014における講演資料です。人流データ解析プラットフォーム Mobmapについてご紹介しています。

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FOSS4G東京 2014/11/1(Sat)

マイクロジオデータ研究会 仙石 裕明

2014

人流データ解析プラットフォーム Mobmap

自己紹介

合同会社マイクロベース CEO 東京大学CSIS 客員研究員 マイクロジオデータ研究会 副運営委員長 NPO法人伊能社中 副理事長 !六本木のジオデータサイエンティスト 夢はReal SimCityの実現!!

仙石裕明

@xianshiyuming

今日お話したいこと

7%

24%

29%

20%

20%

3.マイクロジオデータ  普及に向けた課題

4.新プロジェクト PStay

1.人流データ解析  プラットフォーム  Mobmap

2.疑似人流データ

5.その他

1.人流データ解析プラットフォーム  Mobmap

• 移動データ(GPSログ等)に特化した可視化・解析ツール • 東京大学地球観測データ統融合連携研究機構・特任研究員の上山智士氏によって開発

1500,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9249985549,35.7318406842,2,7,4110309,14,97,33,,97 3700,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9123053021,35.753511987,1,10,4112107,10,97,33,,97 7300,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9132597066,35.7134959947,1,7,4114009,8 ,97,40,,97

5500,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9374260851,35.7387718937,2,12,4113004,14,97,32,,97 9500,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9268670539,35.6868715236,1,2,4115011,12,97,26,,97 9700,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9238668934,35.6892555155,2,6,4115016,14,97,32,,97 11400,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9293917865,35.6808909812,1,6,4115107,9 ,97,36,,97 11800,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9077829215,35.6792209637,2,6,4115202,14,97,21,,97 10100,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9298447577,35.684551261,1,1,4115014,12,97,26,,97

What’s Mobmap?

• Google Chromeアプリとしてインストール可能 • Google Mapsの上に重ねられる移動物レンダラを実装 • ベースマップの準備不要、Windows・Mac・Linux対応

What’s Mobmap?

•データを読み込んで生成したレイヤーは左ペインのレイヤーリストに追加

•移動可能なものは順序を入れ替え可能

追加したレイヤ

Mobmapでできること

動画DEMO

Mobmapでできること

http://youtu.be/PAkLQwPXoKQ

羽田空港沿いの高速道路に適用してみます

①ラインゲートボタンをクリック

②マップ上をドラッグするとラインを引くことができます。

Mobmapでできること

Mobmapでできること

羽田空港を通過した移動軌跡だけを選択

 動画出力機能

人流解析結果を動画出力が可能に!!

ハンズオン前日のハンズオンで参加者に作成してもらった動画を紹介

http://youtu.be/VOYT2GrcBTw

2.疑似人流データ

疑似人流データ !

首都圏版につづき、関西・中京版が新たに追加 !株式会社ナイトレイのホームページにて公開

Mobmapの学習用に株式会社ナイトレイにご提供いただいた位置情報付きTweetデータから、疑似人流データを作成

位置情報付き Tweetデータ

パーソントリップ (交通実態)調査

GPS・基地局情報

リアルタイム リアルタイム10年に1度更新 頻度

規模 全ツイートのうち、ジオタグがついているのは0.2%

サービス加入者数

概要 トリップが詳細に記載されており、属性情報も多様。しかし、特定の一日のみ。

人の滞在分布や建物単位の滞在履歴が分かるが、トリップが分かるほど網羅性は高くない。

滞留人口およびトリップを大規模に把握可能。秘匿処理のため、利用に制限あり。

人口の約3.5% ※H22近畿圏

疑似人流データができるまで

位置情報付きTweetデータを地図上にプロットした様子 (この時点ではmobmap上で全く動かないポイントが多数)

Step1

自宅推定、チェックイン別滞在時間を付与し、地図上にプロットした様子(夜間)。疎らに帰宅していく様子が分かる。

Step2

約250のチェックイン業種ごとに暫定的な滞在時間を付与

経路補間(道路のみ)を施し、道路に沿って人が移動。Step3

※東京大学空間情報科学研究センター「人の流れプロジェクト」動線解析プラットフォームを利用関本義秀, 薄井智貴, ⾦金杉洋, 増⽥田祐介, "都市空間における効率的な動線解析の共通基盤のあり⽅方について", 第36回⼟土⽊木学会情報利⽤用技術シンポジウム, pp.111-114, 2011.

マイクロジオデータ研究会はMobmapハンズオンや疑似人流データの作成をなぜはじめたのか?

そもそも

3.マイクロジオデータ  普及に向けた課題

マイクロジオデータとは?その前に

空間的解像度が高く、更新頻度の高い地理空間情報(x,y,z,t)を持つベクターデータ(ポイント·ライン·ポリゴン)やラスターデータの呼称。

マイクロジオデータ 研究会が目指す世界観

ここって どういう場所?

DB

住所・緯度経度情報現在地情報・

あらゆる場所の包括された情報をスケールフリーで取得できる社会!!

ユーザーは住所情報を送るだけで…

人口478人で昼は65歳以上の人口が4割以上。20年後は人口は推計で2割減少。1日に通るバスの台数は6台で、朝の利用客数は多くて11人。1964年に開業し

知りたいことは沢山あるが、

完璧にすべての条件が揃った データはなかなかない

位置情報付き Tweetデータ

パーソントリップ (交通実態)調査

GPS・基地局情報

リアルタイム リアルタイム10年に1度更新 頻度

規模 全ツイートのうち、ジオタグがついているのは0.2%

サービス加入者数

概要 トリップが詳細に記載されており、属性情報も多様。しかし、特定の一日のみ。

人の滞在分布や建物単位の滞在履歴が分かるが、トリップが分かるほど網羅性は高くない。

滞留人口およびトリップを大規模に把握可能。秘匿処理のため、利用に制限あり。

人口の約3.5% ※H22近畿圏

マイクロジオデータ研究会 の挑戦課題とは

不完全なデータを用いながら、 いかにマイクロジオデータを 開発・普及させていくか

網羅性 ⾼高

網羅性 低

解像度 低

解像度  ⾼高

GPSPOS

交通量調査

アメダス

住民基本台帳

ネット調査

アンケート調査

求⼈人DB

不動産DB記事DB

パーソナルデータ

統計データ

ソーシャルデータ

⾃自⼰己調査データ

引用: 仙石 裕明, オープンデータを活用したマイクロジオデータの開発, 統計と情報の専門誌「エストレーラ」, 2014.11

そのために、データ提供者·ユーザーとなる産官、研究者が知識·技術の共有および協力できる体制の構築を目指す。

データ 保有者

研究者

エンド ユーザー

4.新プロジェクト PStay

What’s PStay?

クラウドソーシングによって店舗滞在人数や通行量、 駐車台数等に関する情報を集め、ユーザーから別々に 集められた情報を離散的に解析し、滞在人数を推定する

People stay 滞在人数

教師データ 観測データ

大規模取得が可能 網羅性が低い

小規模取得 網羅性が高い

DB

教師データによって観測値を 補正しながら推定値を出力

これまでの人流データに関する解析研究と組み合わせ、 より細かな人の滞在・通行量の推定手法の構築を目指す

網羅性 ⾼高

網羅性 低

解像度 低

解像度  ⾼高

GPSPOS

交通量調査

アメダス

住民基本台帳

ネット調査

アンケート調査

求⼈人DB

不動産DB記事DB

パーソナルデータ

統計データ

ソーシャルデータ

⾃自⼰己調査データ

引用: 仙石 裕明, オープンデータを活用したマイクロジオデータの開発, 統計と情報の専門誌「エストレーラ」, 2014.11

網羅性 ⾼高

網羅性 低

解像度 低

解像度  ⾼高

GPSPOS

交通量調査

アメダス

住民基本台帳

ネット調査

アンケート調査

求⼈人DB

不動産DB記事DB

パーソナルデータ

統計データ

ソーシャルデータ

引用: 仙石 裕明, オープンデータを活用したマイクロジオデータの開発, 統計と情報の専門誌「エストレーラ」, 2014.11

PStayが狙うはココ!

⾃自⼰己調査データ

また、蓄積されたデータを補間処理・モデル化を 加えることで、業種別滞在モデルを構築

某小売業店舗の時間帯別滞在人数

時間

⼈人数

推定値はMGD研究会による調査データより作成

Mobmapで再現

代々木上原駅周辺の 店舗滞在人数

http://youtu.be/9FVXrz-7NAg

開発協力: 合同会社マイクロベース

ver0.1

5.その他

マイクロベースでやっていること

マイクロジオデータ研究会ではともに研究を行う研究者・企業を募集しております。 !

ご関心がございましたら、お気軽にお声がけください!

ご清聴いただき、 ありがとうございました

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