今、モビリティを研究する意味と意義「行動変容と交通インフラの動的制御によるスマートな都市交通基盤技術の研究開発」を踏まえて

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August 09, 23

スライド概要

伊藤昌毅(東京大学 大学院情報理工学系研究科附属ソーシャルICT研究センター)
DLX Design Academy 『Beyond 5G』モビリティ・エボリューション: 6Gがやってくる! - Inspire Talks #26 における発表資料
2023年8月9日

https://www.dlxdesignacademy.com/post/inspiretalks0809_2023

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伊藤昌毅 東京大学 大学院情報理工学系研究科 附属ソーシャルICT研究センター 准教授。ITによる交通の高度化を研究しています。標準的なバス情報フォーマット広め隊/日本バス情報協会

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各ページのテキスト
1.

『Beyond 5G』モビリティ・エボリューション: 6Gがやってくる! - Inspire Talks #26 2023年8月9日 THE CORE KITCHEN/SPACE 今、モビリティを研究する意味と意義 「行動変容と交通インフラの動的制御による スマートな都市交通基盤技術の研究開発」を踏まえて 東京大学 大学院情報理工学系研究科 附属ソーシャルICT研究センター 伊藤昌毅

2.

伊藤 昌毅 • • • • • 東京大学 大学院情報理工学系研究科 附属ソーシャルICT研究センター 准教授 静岡大学 土木情報学研究所 客員教授 専門分野 – – ユビキタスコンピューティング 交通情報学 – – – – – – – – 静岡県掛川市出身 2002 慶應義塾大学 環境情報学部卒 2009 博士(政策・メディア) 指導教員: 慶應義塾大学 徳田英幸教授 2008-2010 慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科 特別研究助教 2010-2013 鳥取大学 大学院工学研究科 助教 2013-2019 東京大学 生産技術研究所 助教 2019-2021 東京大学 生産技術研究所 特任講師 2021-現在 現職 – 運行管理者(旅客) 経歴 資格 2

3.

モビリティは100年に一度の大変革の時代 2018年3月5日号 2018年9月号 2019年4月29日号 2019年7月30日号

4.

スマートフォン データ 5G, 6G・通信技術 自動運転・AI

5.

モビリティ研究の進む方向 街や暮らし方の総合的な研究へ • 車・電車・歩行者・道路などを区別すること自体が無意味に ※「2040年、道路の景色が変わる 〜人々の幸せにつながる道路〜」 国土交通省道路局(2020)

6.

公共交通を活かしたまちづくりの成熟 • モータリゼーションが先行したヨーロッパにおいて、中心市街 地を公共交通によって活性化する施策が一般化 – 数十万人規模の都市でもトラムを整備、赤字前提の運営 • LRT導入、歩行者専用道路、トランジットモール… フランス オルレアン https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Rue_Jeanne_dArc_Tramw ay_Orleans.jpg フランス ストラスブール http://uemuraakifumi.com/machi/858 ドイツ カールスルーエ https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Heilbronn_Bah nhofsvorplatz_Stadtbahn01_2002-09-08.jpg

7.

研究開発概要 行動変容と交通インフラの動的制御によるスマートな都市交通基盤技術の研究開発 • 「交通」という応用領域からB5Gの要素技術の具現化、社会実装への道筋を作る 項目2: 交通行動を導くセンシングとユーザインタフェース技術 項目1: 最適化された公共交通の動的供給技術 自由で円滑な移動 車両 データに基づく公共交通計 ダイナミックダイヤ: 需 画: 地域全体の長期的公共要に応じてバスを適切に運 交通計画を複数の交通モー 行 ドを跨いで最適化 特性を配慮した交 通制御 交通行動変容:心理学・行動 経済学・XR (Extended Reality)な どを活用した情報提示で、人 や車両の交通行動を誘導 人 道路 都市インフラの 負荷軽減 交通センシング:スマートフォン などで交通行動を推定 項目3: 個々の利用者を考慮したリアルタイム交通制御技術 交通可視化: 交通制御の影響 の可視化による社会受容の実 現 項目4: 交通インフラの管理や制御 を実現するプラットフォーム技術 MaaSデータ基盤技術: 視覚化・分析・制御 基盤 AI信号制御: リアルタ イムセンシングに基づき 交通信号制御 都市交通基盤通信技術: 車両、信号機、交通センサ、歩 行者などを同時接続 超低遅延 超安全・信頼性 超多数同時接続 自律性 8

8.

主要なメンバー 組織 東京大学(9研究室) 所属・役職 代表者 担当分野 情報理工学系研究科 准教授 伊藤昌毅 IT交通改善、AI交通信号 生産技術研究所 教授 大口敬 交通工学、道路信号 空間情報科学研究センター・生 瀬崎薫 産技術研究所 教授 情報ネットワーク、IoT、モ バイル空間センシング 情報理工学系研究科 准教授 塚田学 ITS通信技術 工学系研究科 教授 中尾彰宏 次世代サイバーインフラ 生産技術研究所 教授 中野公彦 機械生体システム制御工学 空間情報科学研究センター 講師 西山勇毅 モバイル・ウェアラブルセン シング 生産技術研究所 教授 ペニントン マイルス デザイン先導イノベーション 生産技術研究所 准教授 本間健太郎 空間デザイン数理 トラフィックブレイン 代表取締役 太田恒平 ダイヤ改善、IT交通改善 MaaS Tech Japan 代表取締役 日高洋佑 MaaSデータ基盤 9

9.

広く社会を巻き込んだビジョンと 実践が求められるように

10.

• xx トヨタの求人広告が話題に(2017年) https://adgang.jp/2017/10/151302.html

11.

CASE: 自動車産業が見据えている方向性 • C: Connected – 通信・ネットワーク化 • A: Autonomous – 自動運転 • S: Shared and Service – サービス化 • E: Electric – 電動化 • 2016年にダイムラーが提唱・一企業に留まらない自動車産業の方向性を示 すキーワードとなる https://www.daimler.com/innovation/case-2.html

12.

TESLA • イーロンマスク氏による電気自動車ベン チャー企業 – 2003年創業 • 自動運転に対応したハードウェアを標準 装備 – カメラや超音波、レーダーなどで周辺を認識 – オートパイロット機能を提供 – 現在は完全な自動運転ではないが、将来は完全自 動運転に対応? – ソフトウェアアップデートで機能追加 • 利用者の運転行動を通してアルゴリズム を進化 • Webでカスタマイズ・オーダー https://ja.wikipedia.org/wiki/テスラ・モデル3

13.

https://response.jp/article/2019/02/28/319596.html

14.

地方の公共交通の危機的状況

15.

https://www.mhlw.go.jp/file/05-Shingikai-12601000-Seisakutoukatsukan-Sanjikanshitsu_Shakaihoshoutantou/0000173087.pdf

16.

都道府県別2045年の総人口指数(2015年=100)

17.

公共交通輸送人員の推移 公共交通輸送人員の推移 35,000,000 30,000,000 25,000,000 20,000,000 15,000,000 10,000,000 5,000,000 0 2005 2006 2007 JR 2008 民鉄 2009 2010 2011 バス・タクシー等 2012 2013 旅客船 2014 2015 2016 2017 航空 http://www.mlit.go.jp/statistics/kotsusiryo.html 総括 より

18.

乗合バスの事業規模 • 特に地方において経営が 成り立たない状況 – 多くの赤字路線を抱え補助金 により運営している 黒字 赤字 合計 収入 支出 損益 経常収支 率 民営 65 154 219 5818億円 6228億円 -410億円 93.4% 公営 0 16 16 1422億円 1574億円 -152億円 90.4% 合計 65 170 235 7240億円 7802億円 -561億円 92.8% (調査対象事業者は保有車両数30両以上の235者) https://www.mlit.go.jp/report/press/jidosha03_hh_000326.html 令和元年度乗合バス事業の収支状況について

19.

人手不足・運転手不足 • バス・タクシー… • 都市部でも地方でも公共交通の 維持が困難になりつつある – 儲かる路線でも減便せざるを得ない状況 も https://news.yahoo.co.jp/articles/82f4f4c23db082ad063af0025193ad5c185c7f23

20.

2030 年におけるアウトカム目標と 社会経済的インパクト • 1: 地方都市においても誰もが自家用車なしで自由に移動できる環境 の実現 – 人口数十万人規模の地方都市で、自家用車を持つのに匹敵する移動環境を年齢によらず に実現 – 複数の交通手段の組み合わせで地域を面的にカバーする交通網 – 中心市街地の空間を道路のための空間から人のための空間に転換、ヒューマンスケール で過ごしやすい都市空間の充実 • 2: CASE※と Beyond 5G が融合した時代のモビリティ産業の確立 – 基幹産業である自動車産業においても、ものづくりを中心とした産業から情報通信が中 心となる産業への転換が必要 – 情報通信技術を軸に世界のモビリティを担う企業群が日本に登場し、次世代のモビリ ティ産業においても引き続き日本が世界をリード 29

21.

高度なICTを活用した交通計画・運行・広報を現場で実践 目指す姿 渋滞半減、車1割削減、公共交通2倍 2022年3月 熊本市大西市長へプロジェクト提案 熊本市 都市政策部・交通政策部の各課とミーティング 30

22.

熊本都市交通リノベーションを提案 → チーム拡大中 交通が重要な社会課題 ◼交通課題:鉄軌道が乏しく、渋滞が激しく、公共交通分担率が低い • 政令市ワーストの渋滞が重要な社会課題。バスの活用が肝。 ◼都市交通政策:独立採算が成り立たなくなっているが政策が乏しい • 過疎地生活交通、三大都市圏鉄道と比べ国策が乏しい。都市交通計画も挫折してきた。 研究開発体制の拡がり ◼協力体制:共同経営推進室(バス5社+行政)を中心とした協力体制 ◼拡大:県庁・周辺市町・Code for Kumamoto・3大学等 • 事業者、行政を主体とした取り組みにおいても、データ活用が視野に入るように 31

23.

ビッグデータによるボトルネックの発見と改善 34

24.

複数ビッグデータの総合的分析で交通の実態を把握 各種のビッグデータの 特性や精度を比較し活 用可能性を検討 通勤者トリップの所要時間ヒストグラム(5分単位) 総移動者数

25.

バス遅延マップ 平日7:30-8:00 遅延 累積遅延[分] 50%タイル 2021年11-12月 速度 郊外 方向 旧国道 3号 旧国道57号 15分遅延 熊本東BPを 渡るあたりで 遅延拡大 歩いた方が早い 熊本東バイパス の横断 バスロケ速度の 中央値[km/h] 郊外 方向 郊外 方向

26.

自動ダイヤ改正システム「Dia Brain」 バスロケデータを基に自動で所要時間を設定し 早発と遅延の両方を抑制 岡山の両備バスでは遅延が半減 路線 倉敷 芸科大線 行先 倉敷駅 倉敷芸科大 倉敷駅 小溝線 霞橋車庫 倉敷駅 吉岡線 霞橋車庫 倉敷 循環線 右回り 左回り 西大寺線 岡山駅 (天満屋 経由) 西大寺 西大寺線 岡山駅 (千日前 経由) 西大寺 年 朝(7-10) 昼(10-16) 夜(16-19) 2017 10.7 7.0 10.3 2018 4.6 4.5 4.9 2017 8.3 10.2 13.9 2018 5.2 5.7 5.1 2017 9.3 6.8 7.9 2018 5.4 3.7 4.4 2017 3.4 9.1 11.3 2018 2.4 5.5 3.7 2017 9.9 8.5 13.4 2018 6.2 4.7 4.5 2017 9.8 9.3 11.1 2018 5.4 4.5 5.1 2017 7.8 8.8 2018 5.3 5.1 2017 4.2 7.4 10.8 2018 4.9 6.8 5.0 2017 22.0 10.1 12.8 2018 9.9 5.4 8.1 2017 13.7 11.6 16.0 2018 6.5 6.2 6.0 2017 25.8 11.9 17.5 2018 9.8 5.4 8.1 2017 10.3 11.0 17.6 2018 4.4 5.3 8.9 京王バス、九州産交バスにもその後導入 ➡ 来年熊本5社で改正へ! 38

27.

バス:バスレーンの検討 ■既存バスレーンの効果(破線) バスロケ速度の 中央値[km/h] 時速10km/h以上の区間が多く、 遅延は緩和されている。 ■候補の考え方 1. 4車線以上 ②浄行寺~子飼橋 2. 既存のバスレーンと接続 ①産業道路 3. バスの朝ピーク速度が10km/h未満 4. ピーク輸送力が400人/時以上 (利用が倍増すれば一般車線の輸送力 を上回る) ■これまでの限界を打破するには? ・現状の輸送力・交通量が前提では 「渋滞が悪化」と道路・交通管理者から 指摘され導入困難に ③県庁通り・ 第二空港線 ・都市交通として何を重視するのか、 大局的な意思決定が必要ではないか? 39

28.

全国信号サイクル長マップ 大阪・福岡 名古屋 ヨーロッパ バンコク https://bit.ly/3u8uvJJ 150秒 160秒 60~90秒 5分~ バス~市電~新市街を分断するサイクル160秒 熊本は軒並み180秒!? 上通と下通を分断するサイクル170秒 40

29.

クルマを1割減らしてクリスマス渋滞を解消 44

30.

平日の遅延時間の推移(バスごとの最大遅延50%タイル) 夕方は 毎週金曜 12/24 (金) 朝の遅延は 雨の日 45

31.

年末の交通量と車速度 平均時間交通量(熊本市中央区のトラカンの1時間平均) date week 5 12月13日 月 128 12月14日 火 114 12月15日 水 107 12月16日 木 113 12月17日 金 114 12月18日 土 115 12月19日 日 85 12月20日 月 116 12月21日 火 115 12月22日 水 113 12月23日 木 114 12月24日 金 114 12月25日 土 112 12月26日 日 80 12月27日 月 112 12月28日 火 108 12月29日 水 107 12月30日 木 104 12月31日 金 91 6 359 331 336 333 341 254 142 343 330 322 321 324 242 141 319 292 216 163 130 7 725 712 706 720 704 508 276 701 694 679 688 682 477 278 687 656 444 323 208 8 741 730 729 748 747 619 441 720 705 708 730 719 594 439 712 706 533 451 319 9 691 681 680 725 722 675 552 683 687 683 712 708 646 529 687 663 611 559 442 10 695 676 698 719 707 722 620 676 703 705 715 741 712 604 694 705 676 655 582 11 687 681 699 712 715 710 653 687 689 703 713 748 738 651 724 726 707 686 655 12 673 663 686 705 711 733 680 686 674 693 710 738 737 658 734 720 711 675 647 13 669 671 682 693 717 736 690 694 677 697 705 738 735 641 729 719 680 675 637 14 698 685 703 711 718 735 670 708 689 710 731 756 734 634 738 720 679 683 639 15 716 701 727 713 728 740 692 717 700 723 737 770 745 659 743 738 694 690 607 16 730 728 734 717 760 732 691 736 730 742 738 745 739 674 765 752 694 674 564 17 764 754 758 721 759 732 664 752 749 752 753 699 719 648 751 755 685 657 505 18 728 711 726 699 724 697 564 697 721 722 718 678 657 533 729 724 639 580 398 19 578 600 590 629 663 570 435 596 598 604 628 649 512 437 603 599 499 447 277 20 395 458 424 264 487 436 356 403 408 421 449 502 410 360 412 426 384 350 208 21 296 327 326 334 384 357 280 300 326 328 342 353 338 286 309 330 316 294 175 平均速度(熊本市中央区のプローブの1時間平均) 5 29 30 30 29 30 28 29 29 30 29 30 30 28 28 30 30 29 29 28 6 25 25 25 25 25 27 28 25 25 25 26 25 27 28 26 26 28 28 27 7 15 15 15 15 15 23 26 15 15 16 14 15 24 26 16 17 24 25 26 8 14 14 14 14 13 21 24 14 14 14 14 14 21 24 15 17 22 23 25 9 18 18 18 16 16 19 22 18 17 18 16 16 19 22 18 19 20 20 22 12/24:午後に交通量が1割増加した蓄積と雨で夕方に麻痺 12/28:朝の交通量5%だけでピークが無くなった 10 19 19 18 16 16 17 19 18 18 17 17 15 17 20 16 18 18 18 20 11 19 19 18 17 17 16 19 18 18 17 17 14 16 20 15 17 17 18 19 12 20 19 19 18 17 15 18 19 19 17 17 15 15 20 16 17 17 19 20 13 20 19 19 18 18 15 18 18 19 18 18 15 15 19 16 17 16 19 20 14 18 18 18 17 17 15 17 17 18 17 16 14 16 20 15 17 16 18 20 15 17 18 17 15 15 15 17 16 17 16 16 13 15 19 15 16 17 18 20 16 16 16 15 14 13 15 17 15 15 15 14 11 14 18 14 15 17 18 21 17 13 13 13 11 10 12 17 13 12 12 11 8.3 14 18 12 13 14 17 22 18 14 12 12 9.7 10 13 19 13 13 12 11 7.7 17 20 12 13 14 18 22 19 20 13 19 14 14 17 23 19 19 19 17 11 21 23 17 18 18 21 25 20 24 18 23 21 21 21 24 24 23 23 23 19 23 25 23 23 22 23 26 21 25 24 24 23 23 23 25 25 24 24 24 24 24 25 24 24 24 24 26 公共交通無料デーを 熊本市が事業化し 12/24に実施予定 46

32.

2022年 バス無料の日 48

33.

データに基づいた公共交通マーケティング 49

34.

バス利用者増計画 with 共同経営推進室 マーケティングと官民連携による 「利用者倍増」を目指し計画を具体化中 [万人] 6,000 5,000 共同経営5社の年間輸送人員 5,020 9年後に 倍増 熊本都市圏のみ (5社計より 数%少ない) 2年後に コロナ前 レベル 4,000 2,997 3,000 2,674 1,922 2,000 2,193 2,285 実績 1,000 5,244 2,685 目標 0 1995 2015 2019 2020 年度 2021 2022 2023 2030 51

35.

パーソントリップデータ(2012)に基づきターゲティング ターゲット 目的 属性 発着地 バス利用 徒歩以外 トリップ 現状 現状 目標 /年 トリップ シェア シェア 中高生 - 2254万 73万 3.3% 6% 大学生 - 538万 51万 9.6% 16% 1732万 429万 24.8% 31% 通勤 社会人 他熊本市着 9836万 370万 3.8% 8% 熊本市外着 6069万 60万 1.0% 7% 大規模事業所へのバスが有力 21286万 529万 2.5% 8% 価格弾力性が高いので 運賃策が有力 熊本市発 4284万 455万 10.6% 11% 熊本市外発 1966万 64万 3.3% 7% 47965万 2032万 4.2% 9% 通学 中心部着 社会人 私用 中高生 合計 高齢者 競合の自転車は事故が多い ここに注力していたが パイが小さかった パイは大、乗換が課題 熊本市以外にも敬老パスを 52

37.

郊外工業団地(セミコンパーク)の通勤状況 運行頻度図 + 到達圏域 GTFS GTFS+OSM 出発地分布 + 到達圏域 パーソントリップ 黒石 GTFS+OSM すずかけ台 光の森 北側 長嶺等 東区 数字:車の朝通勤人数 54

38.

1)道路・鉄道・制度を含む継続的政策パッケージ化 施策案 中九州横断道 道 路 課題 一般道新設 県道30号拡幅 交差点車線増 バス優先交差点 高額・長期間 セミコンBRT・原水駅の拠点化 バス路線新設(合志・光の森・ 東区・大津・ホンダ通勤) ①道路整備 県道30号拡幅 ①道路整備 県道30号延伸 ①道路整備 合志ICアクセス ①道路整備 運転負担 環境負荷 中九州横断道 ②新バス A.合志 ⑤通勤制度化 ホンダ周辺 ②新バス E.ホンダ通勤バス ②新バス ②新バス D.大津 B.光の森 朝はピークが集中 ⑤鉄道 ⑤鉄道 菊陽新駅 御代志で電鉄結節 セミコン通勤バスが混雑 速達・利便性が車に劣る 豊肥線輸送強化 単線で低頻度・時間増 御代志で電鉄結節 ハード整備は高額 ③セミコン通勤バス BRT化 ①道路整備 R387拡幅 ①道路整備 杉並木公園線 ④交差点改良 バス優先交差点 ④交差点改良 右折2車線化 ①道路整備 R443拡幅 面的なカバーに限界 鉄 道 ⑤通勤制度化 セミコン 需要誘発で終わりがない 独立採算の運行に限界 バ ス 施策 マップ ①道路整備 菊陽空港線 ⑤鉄道 空港アクセス ②新バス C.東区 時差出勤エリアマネジメント 制 度 車通勤制限・公共交通義務 公共交通への公金投入 合意形成 ⑤鉄道 豊肥線輸送力向上 →協力体制構築・イベント実施 TSMC等の産業集積を長期的に支える交通を、総合的・効率的に作りあげる 57

39.

熊本県UXプロジェクトでバス5社からプロジェクト提案 「未来を見据えたノーマイカーデー実証実験~菊池南部地域の工業団地周辺をターゲットとして~」 58

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3)セミコン通勤バスのBRT化・原水駅の拠点化 課 題 原水から近い 武蔵塚~肥後大津 からは車通勤が多い 対 策 近距離でも利用したくなり TSMCアクセスにふさわしい BRT(Bus Rapid Transit) と拠点駅に刷新する ①車と同等以上に速達化 ①車と同等以上に速達化 ②乗継のシームレス化 ③待たない高頻度・終日運行 ④着席可能な輸送力確保 ②乗継のシームレス化 【バス】一般車と同様に ボトルネック渋滞に突入し 速達性・定時性が低下 ・公共交通優先 交差点 【豊肥線】朝は所要時間増 乗継時間も長い ・乗継時間短縮 ・豊肥線強化 ③待たない高頻度・終日運行 【平日夕】18時台以外は最低限 →行きより帰りは利用が少ない ・平日夜の増便 【平日昼・土日】運行なし →不規則通勤、来客に使えない ・平日昼・土日も 30分間隔 (1台)で運行 将来的には 【バス停】屋根がない 対面乗換・待合室 橋上駅舎化? 対面乗換にしたいが 既に転回場整備中 【ダイヤ】熊本方面からの乗継が約7分 ・熊本からの乗継時間短縮 大津からは続行便で拾う ④着席可能な輸送力確保 【混雑】朝夕ピークは20~25人立つ 【集中】先発に集中し続行便が閑散 続行の 技短発 先発 ある 17:50 49 帰り便 18:17 43 乗車人数 18:56 19:43 20:06 35 34 22 続行 3 14 0 0 0 ・45人(10~15人立ち) を目安に続行便設定 (朝夕は2台×2で回せば当面充分) ・先発便は早めに出発させ 混雑を分散 ※将来的に利用が数倍に増えれば 連節バスも検討 公的投資により独立採算を越えて、半導体拠点にふさわしいアクセス交通と玄関口にする 60

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4)バス優先交差点 道路整備時には公共交通を優先し 渋滞を収束させる 従来の道路整備の 負のスパイラル 道路整備 バス優先化の必要性が高い交差点 朝 夕 公共交通に割り当て 正のスパイラルを回す 特定方向だけが渋滞 する交差点も多い →空いている方向の 時間割当を減らし サイクル長も短縮 道路整備 バス優先交差点 全て一般車に割当 専用 レーン 優先 信号 一時の渋滞軽減 バスの時間が優位に 車の需要誘発 バスへの転換 再び渋滞 一般車の渋滞を保留し 最初は利用の少ないバスを優先することへの ドライバー・警察からのプレッシャーに耐える 渋滞減少 バス増発 バスは利用が増えても 車線利用効率が高いので増発でき 正のスパイラルが回る 諸外国では「Queue Jump」 「ジャンピングレーン」として定着 イメージ図 アメリカ シアトル 交差点をまたぐ場合 北米都市交通運輸協会(NACTO) Transit Street Design Guide https://vimeo.com/185180972 先出し信号の場合 https://en.wikipedia.org/wiki/Queue_jump アメリカ マディソン https://t.ly/HDXR https://nacto.org/publication/transit-street-designguide/intersections/intersection-design/queue-jump-lanes/ 61

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交通シミュレーションの実施 デイリーヤマザキ交差点の信号調整シミュレーションを実施中 ◼ シミュレーション条件 • ミクロ交通流シミュレータ SUMO • 2023年1月13日計測の交通量、現地観測した信号現示などを利用 ◼ シナリオ1: 信号制御パラメータ調整 • 現況の交通量を再現し、スプリット・サイクル長変更による影響を調査 • 交通量に応じたスプリット、より短いサイクル長にすることで総損失時間を半減 ◼ 交通量増減に対する反応 • 交通量が1割増加:ピーク時の損失時間が約1.8倍 • 交通量が1割減少:ピーク時の損失時間が半分以下に ◼ 詳細は別資料を参照 南→北方向の損失時間

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データを肴に対話するのが出発点と信じて バス 会社 ・ 自治体 IT エンジ ニア テレビ 大学 74

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早速・交通データ! 75

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GTFS形式のオープンデータ https://ckan.odpt.org/dataset/b_bus_gtfs_jptoei/resource/171a583d-4bf3-4f71-ae57-16f2140babda

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社会が幅広くデータを活用しながら 次のモビリティを作れるように