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小ゾーン中心間距離 小ゾーン中心間距離 小ゾーン中心間距離 研究成果や技術支援情報などをお届けする 国総研メールサービスの登録はこちらから http ://www.nilim.go.jp/lab/bcg/mailmag/ 都市研究部 都市施設研究室 中西賢也・吉田純土 Tel:029-864-3949 E-mail:[email protected] http://www.nilim.go.jp/lab/jcg/ 携帯電話基地局運用データの パーソントリップ調査への適用に関する研究 A社データとPT調査データ比較 C社データとPT調査データ比較 データの性質やトリップ抽出手法等の違いによる差異はあるが,PT調査との比較 で一定の近似傾向がみられた 都市内の人の流れ を把握する従来の方法 パーソントリッフ調査(PT調査) PT調査の特徴 移動目的 (通勤・買物等)移動手段 (鉄道、自家用車等)が把握可能 質問紙 によるアンケート調査の場合、データ化にコストを要する 特定日 (平日、平均的な交通流動が見られる日が主)を調査対象日としている ・調査対象者は、調査対象地域内の 居住者から無作為に抽出 回答に手間がかかる サンプル率 が対象地域の居住人口の数% ・若者の回答率が低い ・観光流動の把握(休日が主) ・域外からの流動把握 ・通勤以外の流動など人の動きの多様化への対応 ・効率化(低コストで多種多様・大量のデータの取得)への対応 携帯電話基地局運用データの特徴 ・サンプル数が多い 365日、24時間データ取得が可能 ・日本全国のデータを取得可能 ・数100m程度のメッシュの空間解像度 1時間単位の時間解像度 ・移動目的(通勤・買物等)の把握が困難 ・移動手段(鉄道・自家用車等)の把握が困難 補完・高度化 広域な都市圏内・都市内 の流動について比較検証 ・1時間に1度、基地局で信号を検出 ・判定距離(1km)を跨いだ基地局で信号が検出された場合に移動と判定 ・判定距離(1km)以内で、2回続けて信号が検出された場合に滞留と判定 移動 9時 8時 セル図心 間距離 1km 判定距離が1kmの場合 9時 10時 1km セル図心 間距離 滞留 基地局 端末 セル PT調査との比較(市町村間OD比較) 内々以外のトリップにおいては、 PT調査との整合性が高い 内々トリップにおいては、人口流動 統計のOD量がPTよりも過大 ※東京都市圏における人口流動統計とPT調査の比較 ・市区町村間のODに関しては、PT調査との整合性が高い 凡例 ゾーンA PT調査データ のトリップ (=実際の トリップ) 人口流動統計 上のトリップ ゾーンB ゾーンC 14:00発 14:30着 15:00発 16:00着 16:15発 17:00着 滞在時間 30分 滞在時間 15分 14:00発 17:00着 8時に観測され た基地局 ※セルのサイズはイメージ 判定距離が短いと 「移動」と判定されてしまう 9時に観測され た基地局 10時に観測され た基地局 実際は、8時・9時・10時は移動していないが 判定距離 3トリップ 1トリップ 「連結された内々トリップの分割」と「移動・滞留判定距離の変更」 移動、滞留の 判定方法の影響 小ゾーン中心間距離 1) 改良無し 3) 判定距離変更 2) 内々トリップ分割 4) 内々トリップ分割+判定距離変更 研究の背景 移動及び滞留の判定の仕組み ※熊本都市圏における人口流動統計とPT調査の比較 内々トリップの主な乖離要因 複数トリップが連結され、1つの トリップと判定されてしまう 改良案の比較検証 ビッグデータの基本的特性の整理とPT調査との比較 携帯電話基地局データ A社 B社 C社 対象者 携帯電話利用者 約7,600万人 特定アプリ利用者 数十万人※1 特定アプリ利用者 数百万人 計測箇所単位 基地局単位 (数百m~数km間隔) 緯度経度 緯度経度 計測時間間隔 1時間 (長距離移動時も取得) 数分~ 数分~ 空間解像度 任意のエリアで集計可 (最小250mメッシュ) 任意のエリアで集計可 (推奨は最小250mメッシュ) 任意のエリアで分析可 (最小100mメッシュ) 時間解像度 最小1時間単位 任意 (推奨は最少15分単位) 最小15分単位 個人属性(性別や 年齢等) 性,年齢,居住地 居住地※2,通勤先※2 性,年齢,居住地※2, 通勤先※2 同一個人追跡 不可※3 複数日可 同一日内可 拡大方法 性,年齢(5歳階級),居住 地(市区町村)で拡大 居住地で拡大 拡大なし※4 集計値(csv) 集計値(csv) 分析レポート データの提供方式 スマートフォンGPSデータ データ提供事業者 小ゾーンのOD量 B社データとPT調査データ比較 小ゾーンのOD量 小ゾーンのOD量 *小ゾーン:15,000人/ゾーン程度 東京都市圏だと280市区町村に 約1660ゾーンある 携帯電話基地局運用データ *1 から生成される移動統計情報のPT調査 *2 への適用 性を高めることを目指し、エリア間のトリップ数を推計する手法等の研究を行った。そ の結果、改良方策を適用することによってPT調査への適用可能性が明らかになっ たことから、今後のPT調査への適用について検討しているところである。 研究の概要 *1:携帯電話の各通信事業者においては、電話やメール等を常時利用できるよ うに、各携帯電話基地局のエリアごとに所在する携帯電話の情報を周期的に 把握しており、その情報のことを「携帯電話基地局の運用データ」と呼ぶ。 *2:PT(パーソントリップ)調査は一定の調査対象地域内において、「どのような人が」「どのような目的で」「どこからどこへ」「どのような交通手段で」移動したかなど、「人 の動き」(パーソントリップ)を調べる調査。 改良方策 ※1 デイリーアクティブユーザーの人数 ※2 移動履歴等から推定した属性 情報 ※3 滞留人口データもしくはODデータ として集計 ※4 性、年齢、居住地でウェイトバック 補正 ※熊本都市圏における各社データとPT調査の比較

携帯電話基地局データ スマートフォンGPSデータ …...小ゾーン中心間距離 小ゾーン中心間距離 小ゾーン中心間距離 研究成果や技術支援情報などをお届けする

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Page 1: 携帯電話基地局データ スマートフォンGPSデータ …...小ゾーン中心間距離 小ゾーン中心間距離 小ゾーン中心間距離 研究成果や技術支援情報などをお届けする

小ゾーン中心間距離

小ゾーン中心間距離

小ゾーン中心間距離

研究成果や技術支援情報などをお届けする国総研メールサービスの登録はこちらから

http://www.nilim.go.jp/lab/bcg/mailmag/

都市研究部 都市施設研究室 中西賢也・吉田純土Tel:029-864-3949 E-mail:[email protected]://www.nilim.go.jp/lab/jcg/

携帯電話基地局運用データのパーソントリップ調査への適用に関する研究

図 A社データとPT調査データ比較 図 C社データとPT調査データ比較

データの性質やトリップ抽出手法等の違いによる差異はあるが,PT調査との比較で一定の近似傾向がみられた

都市内の人の流れを把握する従来の方法 →パーソントリップ調査(PT調査)

PT調査の特徴・移動目的(通勤・買物等)、移動手段(鉄道、自家用車等)が把握可能・質問紙によるアンケート調査の場合、データ化にコストを要する・特定日(平日、平均的な交通流動が見られる日が主)を調査対象日としている・調査対象者は、調査対象地域内の居住者から無作為に抽出・回答に手間がかかる・サンプル率が対象地域の居住人口の数%・若者の回答率が低い

・観光流動の把握(休日が主)・域外からの流動把握・通勤以外の流動など人の動きの多様化への対応・効率化(低コストで多種多様・大量のデータの取得)への対応

携帯電話基地局運用データの特徴

・サンプル数が多い・365日、24時間データ取得が可能・日本全国のデータを取得可能

・数100m程度のメッシュの空間解像度・1時間単位の時間解像度・移動目的(通勤・買物等)の把握が困難・移動手段(鉄道・自家用車等)の把握が困難

補完・高度化

広域な都市圏内・都市内の流動について比較検証

・1時間に1度、基地局で信号を検出・判定距離(1km)を跨いだ基地局で信号が検出された場合に移動と判定・判定距離(1km)以内で、2回続けて信号が検出された場合に滞留と判定

移動

9時

8時

セル図心間距離 1km≧

判定距離が1kmの場合

9時

10時

1kmセル図心間距離

滞留 基地局

端末

セル

PT調査との比較(市町村間OD比較)

内々以外のトリップにおいては、PT調査との整合性が高い

内々トリップにおいては、人口流動統計のOD量がPTよりも過大

※東京都市圏における人口流動統計とPT調査の比較

・市区町村間のODに関しては、PT調査との整合性が高い

凡例

ゾーンA: PT調査データのトリップ(=実際の

トリップ)

: 人口流動統計上のトリップ

ゾーンB ゾーンC

14:00発

14:30着

15:00発 16:00着

16:15発

17:00着

滞在時間30分

滞在時間15分

14:00発 17:00着

8時に観測された基地局

※セルのサイズはイメージ

判定距離が短いと「移動」と判定されてしまう

9時に観測された基地局

10時に観測された基地局

実際は、8時・9時・10時は移動していないが

判定距離

3トリップ

1トリップ

「連結された内々トリップの分割」と「移動・滞留判定距離の変更」

秘匿の影響

移動、滞留の判定方法の影響

小ゾーン中心間距離

1) 改良無し 3) 判定距離変更

2) 内々トリップ分割 4) 内々トリップ分割+判定距離変更

研究の背景

移動及び滞留の判定の仕組み

※熊本都市圏における人口流動統計とPT調査の比較

内々トリップの主な乖離要因

複数トリップが連結され、1つのトリップと判定されてしまう

改良案の比較検証

ビッグデータの基本的特性の整理とPT調査との比較携帯電話基地局データ

A社 B社 C社

対象者携帯電話利用者約7,600万人

特定アプリ利用者数十万人※1

特定アプリ利用者数百万人

計測箇所単位基地局単位

(数百m~数km間隔)緯度経度 緯度経度

計測時間間隔1時間

(長距離移動時も取得)数分~ 数分~

空間解像度任意のエリアで集計可(最小250mメッシュ)

任意のエリアで集計可(推奨は最小250mメッシュ)

任意のエリアで分析可(最小100mメッシュ)

時間解像度 最小1時間単位任意

(推奨は最少15分単位)最小15分単位

個人属性(性別や年齢等)

性,年齢,居住地 居住地※2,通勤先※2性,年齢,居住地※2,

通勤先※2

同一個人追跡 不可※3 複数日可 同一日内可

拡大方法性,年齢(5歳階級),居住地(市区町村)で拡大

居住地で拡大 拡大なし※4

集計値(csv) 集計値(csv) 分析レポート データの提供方式

スマートフォンGPSデータ

サンプルの

特性

提供

(分析対象

)デー

の内容

 データ提供事業者

小ゾーンのOD量

図 B社データとPT調査データ比較

小ゾーンのOD量 小ゾーンのOD量

*小ゾーン:15,000人/ゾーン程度東京都市圏だと280市区町村に約1660ゾーンある

携帯電話基地局運用データ*1から生成される移動統計情報のPT調査*2への適用性を高めることを目指し、エリア間のトリップ数を推計する手法等の研究を行った。その結果、改良方策を適用することによってPT調査への適用可能性が明らかになったことから、今後のPT調査への適用について検討しているところである。

研究の概要*1:携帯電話の各通信事業者においては、電話やメール等を常時利用できるよ

うに、各携帯電話基地局のエリアごとに所在する携帯電話の情報を周期的に把握しており、その情報のことを「携帯電話基地局の運用データ」と呼ぶ。

*2:PT(パーソントリップ)調査は一定の調査対象地域内において、「どのような人が」「どのような目的で」「どこからどこへ」「どのような交通手段で」移動したかなど、「人の動き」(パーソントリップ)を調べる調査。

改良方策

※1 デイリーアクティブユーザーの人数※2 移動履歴等から推定した属性 情報※3 滞留人口データもしくはODデータ

として集計※4 性、年齢、居住地でウェイトバック

補正

※熊本都市圏における各社データとPT調査の比較