2017 Fiscal Year Research-status Report
ビックデータの時間情報が拓く，新たな都市間旅行需要予測手法の開発
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17K14736
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
山口 裕通 金沢大学, 自然科学研究科, 特任助教 (10786031)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 都市間需要の時系列変動 / 連休効果モデル / 都市間旅行における災害の影響 / 新幹線整備の直接効果と間接効果 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，携帯電話位置情報データを活用し，そのデータから得られる都市間旅行需要の性質を明らかにしたうえで，時間情報を最大限に活用した新たな需要予測モデルの提案を目指すものである．
初年度であった2017年度は，とくに時系列変動と北陸新幹線整備効果に着目して，その特徴の整理と時間変化を扱えるモデルの検討・提案を実施した．具体的には，主に以下の２点である
１点目は，混合ガウスモデルと呼ばれる統計手法を時系列変動の分解に適用して，都市間旅客交通需要でライブ等の大規模イベント・災害などによって時々発生する「異常時の旅客交通」を除外して，より安定的かつ定常な時系列変動を抽出する手法を提案した．さらに，同方法論を適用しつつ，カレンダー上での連休の長さに応じた旅行数を予測する方法を開発した．このモデルのパラメータ推定を通じて，「４連休までは１日当たりの旅行数が増加するが，それ以上になっても増加しない」という特徴が明らかになったほか，将来時点での長期休暇時の都市間旅客交通量を精度よく予測できることを確認した．この方法論・モデルは，本研究全体を通じて提案する計画である「詳細な時系列データをフルに活用した需要予測手法」の重要な一部分に相当する．
２点目は，携帯電話位置情報から得られるOD表の情報を分解しながら，北陸新幹線の整備効果を導出する研究である．この研究を通じて，「新幹線の整備効果は方向別に非対称であり，対象と想定される時間短縮の効果より，新しく整備された地域の旅行先としての魅力を向上させる効果の方が大きい」という，交通サービスの需要予測を考えるにあたって非常に重要なエビデンスが得られた．今後は，この特徴をふまえて「より詳細な時系列情報」を扱えるモデルを，OD交通量情報・旅行頻度情報も扱える形に拡張していく予定である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成２９年度における研究では，平成３０年度に実施する計画であった需要予測モデルの作成に至るまでの成果を複数得られたという点では，計画以上に進展している．
しかし，山口が所属を変更したこともあり，予想外にデータ取得手続きに時間を要した．そのため，旅行回数（頻度）分布の時系列変動を分析し，組み込むポイントについては，データ整理・分析が十分には完了していない状態であり，３０年度の序盤に実施する必要がある．
以上を踏まえて，全体としての本年度の進捗状況は，「おおむね順調に進展」と判断した．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成３０年度については，未完了の旅行回数（頻度）分布の情報を完了させつつ，需要モデルの完成度を高めつつ，平成３１年度に実施予定のシミュレーション分析を施行させる予定である．
旅行回数分布モデルを含め，基礎的なモデルはすでにできており，それを相互の整合性を確認しながら組み合わせていく研究がまず第一段階となる．
なお，平成３０年度の計画で実施予定であった，「データ融合」については，現時点ではまだ2015年の全国幹線旅客純流動調査が未公開であり，計画の変更が必要になる可能性が高い．この点については，次善策であるものの，2010年時点と2015年時点データの融合にチャレンジしつつ方法論の提案を実施していく予定である．
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