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工学院大学 オープンカレッジ 鉄道講座 「乗換検索サービスとビッグデータがもたらす公共交通の変革」

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# 問題意識
* 乗換検索が鉄道の魅力・収益向上に貢献できないか

# テーマ
1. 混雑
2. 公共交通の実態の見える化
3. 乗換検索マーケティング
4. まとめと今後の展開

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工学院大学 オープンカレッジ 鉄道講座 「乗換検索サービスとビッグデータがもたらす公共交通の変革」

  1. 1. 乗換検索サービスと ビッグデータがもたらす 公共交通の変革 (C) NAVITIME JAPAN 1 株式会社ナビタイムジャパン 太田恒平 2016年9月13日 工学院大学オープンカレッジ鉄道講座
  2. 2. はじめに (C) NAVITIME JAPAN 2 ナビタイムのナビゲーションサービス NAVITIMEは世界初のナビゲーション技術「トータルナビ」をコアに、 移動手段ごとに最適化されたサービスを提供しています。 有料課金ユーザー数 約450万人 月間ユニークユーザー数 約3000万UU (2016年3月時点) NAVITIME ドライブ サポーター 乗換 NAVITIME 自転車 NAVITIME こみれぽ バス NAVITIME カーナビ タイム NAVITIME Transit NAVITIME for Japan Travel ALKOO ツーリング サポーター Plat by NAVITIME 迷わニャいと! トラック カーナビ 公共交通 ドライブ ツーリング トラベル&フィットネス外国人&海外
  3. 3. 自己紹介はじめに (C) NAVITIME JAPAN 3 太田 恒平(おおた こうへい) ナビタイムジャパンでの職務 • 経路探索開発 • 2010~2012 車・自転車の経路探索エンジン開発 • 2015~2016 公共交通を含む経路探索の開発責任者 • 交通コンサルティング事業 • 2012 立ち上げ • 2016年現在 13人の事業に成長 • メディア事業 • 2016~ 交通マーケティング・交通制御の企画・研究 出自 • 鉄道マニア → 大学:交通の研究 → 大学院:地図の研究 • ITで交通をよくすること がライフワークに
  4. 4. 乗換検索/情報提供 プロモーション コンサルティング はじめに (C) NAVITIME JAPAN 4 鉄道とナビタイム 鉄道インフラの一部として普及してきている 日本人向け 事業者様向け 阪神高速 JR 南海 訪日客向け サイネージ 広告 予約連携 訪日客行動分析 70 53 77 53 53 60 53 59 85 143 65 50 38 17 0分 60分 120分 180分 240分 09:50 11:10 11:25 14:05 16:50 16:55 19:00 出発時刻 乗換時間 乗車船時間 広島空港→大崎上島町木江支所の 最適経路の所要時間(土曜9~21時) 乗換時間 平均65分 利便性分析
  5. 5. 学会とナビタイムはじめに (C) NAVITIME JAPAN 5 交通系学会 • 土木計画学 • 交通工学研究会 • JCOMM • J-Rail 他分野学会 • 観光情報学会 • オペレーションズ ・リサーチ学会 • 情報処理学会 交通系専門誌 • 運輸と経済 • 建設コンサル 協会誌 オペレーションズ・リサーチ 情報処理学会誌 JCOMMデザイン賞受賞 観光情報学会全国大会 土木計画学研究発表会 自社発表年間10回以上、研究機関へのデータ提供も
  6. 6. 6 はじめに 本日のテーマ (C) NAVITIME JAPAN 1. 混雑 2. 実態の見える化 3. 乗換検索マーケティング 4. まとめと今後の展開 乗換検索が 鉄道の魅力・収益向上に貢献できないか? 問題意識 テーマ 乗換検索サービスとビッグデータがもたらす 公共交通の変革
  7. 7. 混雑 (C) NAVITIME JAPAN 7
  8. 8. (C) NAVITIME JAPAN 8 デザイン賞
  9. 9. 電車混雑予測 9 混雑状況 首都圏 電車混雑動画 ~首都圏の朝~ Youtube: https://youtu.be/JzU6diMuExU この動画は、次のソフトウェアを使用して作成しています【Mobmap】http://shiba.iis.u-tokyo.ac.jp/member/ueyama/mm/
  10. 10. コンセプト (C) NAVITIME JAPAN 10 解決したい課題 乗換アプリで 電車の混雑を 解消できないか?
  11. 11. 11 コンセプト 解決のアプローチ 電車混雑 シミュレーション ユーザが空いている経路を選べるように 乗換アプリ に表示 停車駅ごと の混雑度 移動需要データ + 現地調査データ + 乗換エンジン ▼ 首都圏800万人の 移動を推定 まずは、首都圏54路線、朝6:30-10:00、ラッシュ方向、平常値
  12. 12. 12 サービス紹介 経路選択
  13. 13. 13 サービス紹介 時刻表
  14. 14. 14 サービス紹介 途中駅リスト
  15. 15. 15 技術 処理プロセス
  16. 16. 技術 16 現地調査 混雑度 編成長調査風景 駅に張り付き、地道な調査を行った 8両 10両
  17. 17. 17 技術 交通工学の理解 基礎学習 混雑不効用 先行研究 東京大学 羽藤研究グループ 行動モデル夏の学校2015 http://bin.t.u-tokyo.ac.jp/model15/reportindex.html 運輸政策研究機構 鉄道分野におけるITの積極的活用方策に関する検討 http://www.jterc.or.jp/kenkyusyo/product/tpsr/bn/ pdf/no43-11.pdf 中央大学理工学部 田口 東 東日本大震災後,節電時の首都圏電車 ネットワーク混雑シミュレーション http://www.ise.chuo-u.ac.jp/ise- labs/taguchi- lab/taguchi120904_slide.pdf 交通工学を基礎から学び、取り入れた
  18. 18. 18 ビジュアライズ 電車混雑ダイヤグラム (C) NAVITIME JAPAN 小田急 小田原線 東武 東上線 西武 池袋線 東急 田園都市線 準急の時間 は平準化 急行が走りだすと 間引かれ混雑 各停は 快適通勤 複々線化による 混雑緩和に期待
  19. 19. 19 ビジュアライズ 時間帯・種別毎の平均混雑度 (C) NAVITIME JAPAN 東急 田園都市線 あざみ野 たまプラーザ 鷺沼 宮前平 宮崎台 梶が谷 溝の口 高津 二子新地 二子玉川 用賀 桜新町 駒沢大学 三軒茶屋 池尻大橋 代表 630 7.0 8.3 8.3 4.3 5.0 5.2 7.7 4.7 4.7 8.0 4.8 5.3 5.3 8.3 5.7 種別 700 8.0 9.0 9.0 5.7 6.6 7.0 9.0 6.2 6.5 9.0 9.0 7.1 7.7 10.0 7.8 混雑度 730 8.0 8.4 9.3 6.1 7.7 7.9 9.0 7.1 7.7 9.1 9.7 10.1 10.3 11.0 11.0 (時間帯別) 800 8.2 9.0 9.0 6.0 7.3 8.0 8.9 7.7 8.0 9.3 9.9 10.4 10.9 11.0 11.2 830 8.5 9.5 10.0 5.7 6.5 7.3 10.0 6.8 7.2 10.0 9.2 9.6 10.0 10.3 10.6 900 8.0 9.0 9.7 4.8 5.5 6.2 9.0 6.0 6.1 9.7 7.0 7.6 8.0 10.7 10.0 930 7.0 7.7 8.3 4.0 4.8 5.4 8.3 5.0 5.4 8.7 6.2 6.3 7.0 10.3 7.5 800-830 各停 5.0 5.6 5.7 6.0 7.3 8.0 7.3 7.7 8.0 8.0 8.7 9.1 9.8 10.0 10.0 混雑度 準急 8.2 9.0 9.0 8.9 9.3 9.9 10.4 10.9 11.0 11.2 (種別毎) 急行 小田急 小田原線 成城学園前 祖師ヶ谷大蔵 千歳船橋 経堂 豪徳寺 梅ヶ丘 世田谷代田 下北沢 東北沢 代々木上原 代々木八幡 参宮橋 南新宿 代表 630 9.5 5.2 5.8 6.6 6.4 6.0 6.0 9.3 5.8 7.0 3.5 3.8 4.0 種別 700 10.8 6.5 7.4 8.0 8.3 8.2 8.2 10.2 8.0 8.0 5.3 5.3 4.8 混雑度 730 11.7 8.0 8.8 9.6 9.8 9.8 10.0 11.2 9.5 8.8 6.0 5.8 6.0 (時間帯別) 800 11.5 8.0 8.8 9.0 10.0 10.0 10.3 11.7 9.6 10.0 8.5 8.2 8.2 830 10.4 6.8 8.0 7.8 8.5 8.5 9.0 11.0 8.5 9.0 6.8 7.0 7.0 900 9.8 5.3 6.5 9.0 6.8 6.8 6.7 9.5 6.8 8.5 5.3 5.8 5.5 930 10.0 4.5 5.3 8.0 5.7 5.7 6.0 9.0 5.8 7.3 4.3 4.3 4.3 800-830 各停 7.8 8.0 8.8 9.0 10.0 10.0 10.3 9.8 9.6 8.4 8.5 8.2 8.2 混雑度 準急 11.5 11.7 10.0 (種別毎) 急行 11.4 11.1 10.0 快速急行 出勤時刻・住む場所の検討に有用
  20. 20. 20 ビジュアライズ 時間帯・種別毎の平均混雑度 (C) NAVITIME JAPAN 東武 東上線 志木 朝霞台 朝霞 和光市 成増 下赤塚 東武練馬 上板橋 ときわ台 中板橋 大山 下板橋 北池袋 代表 630 11.0 11.0 10.0 8.0 9.0 3.6 4.3 4.8 5.8 5.5 6.0 6.3 6.3 種別 700 12.0 11.5 10.0 10.3 11.0 4.4 5.2 5.8 6.6 6.8 7.8 7.7 7.8 混雑度 730 12.0 12.0 10.8 11.5 11.5 5.0 5.8 7.0 7.7 8.2 9.0 9.2 9.0 (時間帯別) 800 11.5 12.0 11.3 11.0 12.0 4.3 5.2 6.6 7.3 8.0 8.8 9.0 9.0 830 11.5 11.5 11.0 10.5 11.3 4.8 4.8 5.8 6.4 7.0 7.8 7.8 8.0 900 10.5 10.5 8.3 9.0 9.0 3.8 3.8 4.8 6.0 6.5 7.3 7.5 7.8 930 11.0 9.0 6.0 10.0 8.0 3.5 4.0 4.8 4.8 5.8 6.2 6.3 6.3 800-830 各停 7.9 8.3 8.0 5.3 4.6 4.3 5.2 6.6 7.3 8.0 8.8 9.0 9.0 混雑度 準急 10.7 11.3 11.3 9.7 11.0 (種別毎) 急行 11.5 12.0 11.0 12.0 西武 池袋線 ひばりヶ丘 保谷 大泉学園 石神井公園 練馬高野台 富士見台 中村橋 練馬 桜台 江古田 東長崎 椎名町 代表 630 9.7 7.5 9.0 11.0 5.5 6.0 6.8 10.0 4.6 4.4 4.6 5.0 種別 700 10.5 10.0 11.0 11.0 6.0 6.3 7.0 11.0 4.8 4.6 5.2 5.6 混雑度 730 12.0 11.0 12.0 12.0 5.9 6.4 7.0 9.5 7.0 7.3 7.3 7.2 (時間帯別) 800 12.0 10.5 11.5 12.0 6.1 7.1 7.6 10.0 6.8 7.3 7.5 7.8 830 10.0 9.0 10.0 12.0 6.8 7.8 8.4 11.0 5.6 6.0 6.3 7.0 900 8.0 6.7 8.5 9.5 4.8 5.4 5.8 9.0 4.6 4.8 5.2 5.6 930 7.0 5.0 6.5 9.0 4.3 4.4 4.5 8.0 3.4 3.8 4.3 4.5 800-830 各停 5.3 5.2 6.6 5.9 6.1 7.1 7.6 6.5 6.8 7.3 7.5 7.8 混雑度 準急 7.0 9.0 9.0 11.0 (種別毎) 通勤準急 10.0 10.5 11.5 10.0 快速 9.0 12.0 通勤急行 10.5 11.0 12.0 急行 10.0 11.0 快速急行 12.0 12.0 千鳥停車で 混雑分散
  21. 21. アプローチの違いサービスの特長 21 行政・事業者主体の分析、ローカルなMMと違うアプローチ 技術 • 鮮度 : 最新のダイヤに合わせて • 解像度 : 列車・停車駅ごと • 伝え方 : 利用者の移動の意思決定に沿ったタイミング・内容 規模 • 予測路線 : 鉄道事業者を横断 • ユーザ : 1日500万回検索される大規模サービス • 期間 : 事業として運用、発展中 プレーヤー • 利用者 : 一般乗客 • 開発者 : ITサービス企業の、交通非専門家がほとんどのチーム
  22. 22. 混雑予報 (C) NAVITIME JAPAN 22
  23. 23. 混雑予報 (C) NAVITIME JAPAN 23 経路検索条件データとは 経路検索条件データとは、発着地や日時等の条件を蓄積したデータです。 公共交通 15億件/年 自動車 1.3億件/年 (2014年度) 観光分析 移動需要ビッグデータ 交通分析 項目 備考 出発地情報 駅等の公共交通拠点,施設,座標等 到着地情報 同上 交通手段 公共交通, 自動車, 自転車, 徒歩 検索実施日時 発着指定日時 発着日時指定方法 出発日時,到着日時,始発,終電 ユーザID データの外部提供の際には削除 主な記録項目PC-NAVITIME 経路検索画面
  24. 24. 混雑予報 (C) NAVITIME JAPAN 24 ヒートマップによる可視化 ヒートマップにより移動が集中する場所を見つけることができます。 2013年4月13日 描画条件: 1時間に600回以上 発着地に指定されている駅を描画。 多いほど赤い。 データ元: NAVITIME, 乗換NAVITIME, PC-NAVITIME 2013年4月13日16時台 「ももいろクローバーZ」 のライブ(開演17時)が 西武ドームで始まる 1時間前 西武球場前が 首都圏で7位
  25. 25. 混雑予報 (C) NAVITIME JAPAN 25 具体例(西武球場前) 経路検索の際には数時間~数日先の日時を指定されることが多いため、 近未来の移動需要を検出することができます。 0 500 1000 1500 2000 2500 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223 累積経路検索数[件] 検索対象時刻 リアルタイム 10分前 2時間前 15時間前 4日前 定常検索数 輸送力調整、混雑回避の誘導、駅付近店舗の供給調整に活用可能 2013年4月13日に西武球場前を 到着指定した検索数 グッズ 販売前 開演前 4日前から 普段の8倍 分類 小分類 検出数 レジャー コンサート 62 スポーツ 17 その他イベント 12 行楽地・施設 28 業務・ 教育 オフィス街 36 教育イベント 47 交通 ダイヤ改正 15 空港 2 不明 - 48 合計 267 予測対象期間: 2013年3月18日~4月14日(4週間) 突発的移動需要発生回数:全12,268回 (4日前検出率2.2%) 他に検出されたイベント
  26. 26. 26 混雑予報 テレビ放映実績 (C) NAVITIME JAPAN 「明日、日本のどこが混む?」を検索ログから明らかに 『データなび』他2015年度 当日0時までの検索結果を毎日集計し、NHK様に混雑予報を提供中! 月イチのビッグデータ解析番組にレギュラー登場 『ニュースチェック11』2016年度 4月改変のニュース新番組、目玉はビッグデータ!? 天気予報に続く新たな定番ニュースを目指して発展中
  27. 27. 27 混雑予報 社外での研究開発 発表先:第35回交通工学研究発表会 著者:日本大学 川崎 轟 八野 深夜バスの需要予測 経路検索条件データを用いた 深夜急行バスの短期的需要予測 発表先:第47回阪神高速技術研究発表会【優秀論文】 著者:阪神高速 萩原武司、阪高技研 鈴木・瀬川 高速ICの渋滞予測 局所的な渋滞予測手法の開発 国際興業の深夜バスの必要台数の予測が、経路 検索条件データを用いることで予測精度が向上 した。 USJを目的地とした前日までの経路検索条件デー タを用いることで、USJ出口の渋滞を8割程度推 定可能。 交通事業者による 活用に向けて進展中
  28. 28. 混雑予報 (C) NAVITIME JAPAN 28 一般向け情報提供 乗客 →混雑回避 商店 →需要予測
  29. 29. 混雑予測のこれから (C) NAVITIME JAPAN 29
  30. 30. 混雑予測のこれから (C) NAVITIME JAPAN 30 分析技術の発展 両技術が融合すれば 未来の列車混雑が読める??? 電車混雑予測 駅混雑予報 対象 箇所 列車 駅 解像度 1本・1駅 時間帯・発着 期間 過去の統計 現在・未来 時間帯 平常時 異常時(イベント・障害) 地域 首都圏朝ラッシュ 全国 技術 データ 輸送実績の統計 経路検索のログ 経路推定 シミュレーション なし
  31. 31. 混雑予測のこれから 31 ナビタイムマイレージとの連携 混雑緩和にインセンティブを
  32. 32. 実態の見える化 (C) NAVITIME JAPAN 32
  33. 33. 公共交通網 (C) NAVITIME JAPAN 33
  34. 34. 公共交通網 (C) NAVITIME JAPAN 34 バスデータ整備の取組 情報提供と交通分析の両面で公共交通の発展に貢献しています。 統合的に データを整備 乗換案内サービス 紙 公共交通データ として電子化・ 変換・統合 交通分析 個人向け 事業者・自治体向け 那比交通バス 路線 バス停 運賃 時刻表 運行頻度 アクセシビリティ 乗換利便性 全国 240事業者 93,242停留所 380,069便 1,712回/年のダイヤ改正
  35. 35. 公共交通網 (C) NAVITIME JAPAN 35 運行頻度路線図(広島県のバス網) 平成24年度 「広島県公共交通乗換課題箇所抽出等業務」を実施。 鉄道(在来線) 高速バス 路線バス 線幅が1日の 運行頻度を表す バスは鉄道に乗換えず 中心部に直通 バスに比べ 鉄道が低頻度 JRが低頻度 高速バスと 鉄道の結節点 バス路線重複による 極端な高頻度 (2,060本/日) 中心部の 交差点に集中
  36. 36. 36 公共交通網 乗換利便性評価 (C) NAVITIME JAPAN 時刻表データを用いることで、課題が便単位で見えてきます。 70 53 77 53 53 60 53 59 85 143 65 50 38 17 0分 60分 120分 180分 240分 09:50 11:10 11:25 14:05 16:50 16:55 19:00 出発時刻 乗換時間 乗車船時間 11:25発 広島空港 ↓空港連絡バス 11:30着 河内インター 乗換 74分 12:44発 河内インター ↓高速バス 13:16着 竹原フェリー港内 乗換 14分 13:30発 竹原港<北崎港> ↓航路 13:55着 大崎上島垂水港 乗換 55分 14:50発 垂水フェリー前 ↓路線バス 15:05着 木江支所 広島空港→大崎上島町木江支所の 最適経路の所要時間(土曜9~21時) 高速ICバス停 での乗換 フェリーからの 乗換 乗換時間 平均65分 「経路検索エンジンを用いた公共交通のサービス水準評価」( 2013.06土木計画学研究発表会)より • 「平成24年度 広島県公共交通移動活発化検討会」の分析業務の成果 • 広島県内のほぼ全てのバス・フェリーの時刻表を整備した • 79地点間往復の、1日分の最適経路3,832本のサービス水準を評価した
  37. 37. 日本人の需要 (C) NAVITIME JAPAN 37
  38. 38. 日本人の需要 (C) NAVITIME JAPAN 38 年末年始の終電検索 0 20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 11/1 11/8 11/15 11/22 11/29 12/6 12/13 12/20 12/27 1/3 1/10 1/17 1/24 1/31 年末年始の日別終電検索数 金・土曜は 月~木曜の1.9倍 年末に向けて増加 年始に減少 ダイヤは固定的なので、混雑の変動に直結 2014年← →2015年
  39. 39. 日本人の需要 (C) NAVITIME JAPAN 39 六本木発の終電検索 順 着駅 期間中の 検索数 1池袋 456 2新宿 385 3渋谷 342 4横浜 331 5蒲田 245 合計 29,033 対象期間:2014年12月 終電検索のデータから、 昨今話題の終夜・深夜バスの 潜在需要が分かります。 渋谷より 多い 全体の 1.2%程度 に留まる 六本木発終電の 到着駅ランキング 渋谷~六本木間の 深夜需要は実は乏しい (数値)は 六本木発終電検索の 目的地指定回数 首都圏各方面 に分散
  40. 40. 40 日本人の需要 QUIZ (C) NAVITIME JAPAN 北陸新幹線開通後 GWに訪れる人が増えたのはどちら? 金沢富山
  41. 41. 41 日本人の需要 GW期間中の北陸新幹線開通効果 (C) NAVITIME JAPAN 対象期間:各年4月29日~5月5日 金沢駅着の経路検索の出発駅 ~0.8倍 ~1.2倍 ~2.0倍 ~3.0倍 ~5.0倍 5.0倍~ 凡例 色で前年比率を表す 円の大きさで2015年の 検索数を表す 関東各駅 から231% 北陸新幹線 沿線から急増 東北新幹線系列 沿線からも増加 仙台 317% 東京 290% 長野 713% 近畿・中京 からも増加 新幹線開通に伴う集客圏の広がりが見える 大阪 152% 富山 214% 0 5000 2014 2015 富山駅着 2014 2015 金沢駅着 金沢は富山の 2.4倍検索 前年比 1.7倍 前年比 2.3倍 関東各駅発の検索数 開通区間内 も増加
  42. 42. 日本人の需要 (C) NAVITIME JAPAN 42 1週間前時点での需要検出 金沢/ 富山の2.4倍差は1週間前には判明していた 0 1000 2000 3000 4000 5000 3月14日 3月15日 3月16日 3月17日 3月18日 3月19日 3月20日 3月21日 3月22日 3月23日 3月24日 3月25日 3月26日 3月27日 3月28日 3月29日 3月30日 3月31日 発着指定日 2015年3月14~31日 経路検索日 2015年2月1日~3月7日 金沢駅着 23,258回 富山駅着 9,886回 2.4倍 的中 開業1週間前(3/7)までの累積検索数 検索数[回] 発着指定日開業日
  43. 43. 43 日本人の需要 第三者データの存在意義 (C) NAVITIME JAPAN JR西日本は、北陸新幹線の各駅ごとの利用者数は 「経営上の理由や、地元に与える影響から数字を出せない」 (広報担当者)と明らかにしていない。 しかし、観光業者の話や周辺観光地の人出からは、 金沢が好調な一方で、 富山がやや伸び悩んでいる様子がうかがえる。 朝日新聞DIGITAL 2015年6月19日 ~北陸新幹線、3カ月で246万人 金沢と富山は明暗?~ 第三者だからリアルに出せる 検索だから 事前 に出せる
  44. 44. 日本人の需要 目的地ランキング(自動車・北陸3件) (C) NAVITIME JAPAN 44 数値は自動車の経路検索条件の月間目的地設定数 集計期間:2014年度 施設 県 検索数 1 東尋坊 福井 33,797 2 恐竜博物館 福井 32,833 3 兼六園 石川 25,973 4 黒部ダム 富山 16,287 5 芝政ワールド 福井 15,826 地域内の 人気観光地がわかる
  45. 45. 45 日本人の需要 季節変動(自動車・北陸3件) (C) NAVITIME JAPAN 0 100 200 300 400 500 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 黒部ダム 兼六園 福井県立恐竜博物館 (回) 人気観光施設の目的地設定数 恐竜博物館 GW・夏休み・ 週末に人気 黒部ダム 休業中の 冬季は僅少 兼六園 平日・冬季も 安定 集計期間:2014年度 人気トレンドや季節変動がわかる
  46. 46. 日本人の需要 回遊行動分析 ~石川県・自動車~ 福井のハブ 東尋坊 金沢のハブ 兼六園 能登のハブ 輪島朝市 恐竜博物館と 永平寺は 近いが別客層 単独 黒部ダム 富山県東部は ハブとなる 人気スポットなし 能登⇔氷見・富山 は近いが相関なし 同じ人に設定されることが 多い目的地の組み合わせ。 線の太さが頻度を表す。 確信度(もう片方に訪れる 確率)が0.3以上を表示 アソシエーション分析とは 「観光地Aを目的地にしている人の多くが 観光地Bも目的地にしている」といった、 同じ人に表れることが多い組み合わせを割り出す手法。 ネット通販などで多用されている。 21世紀 美術館 兼六園 加賀屋 3000人10000人3000人 1500人600人 兼六園&加賀屋21美&兼六園 確信度 0.5 確信度 0.2 対象期間:2014年度 (C) NAVITIME JAPAN 46
  47. 47. 外国人の移動実績 (C) NAVITIME JAPAN 47
  48. 48. 外国人の移動実績 (C) NAVITIME JAPAN 48 NAVITIME for Japan Travel のご紹介 NAVITIME for Japan Travel は、日本最大級の訪日観光客向け観光案内アプリです。 訪日個人旅行客 を中心に 2年間で48万人 以上が利用 ●対応機種:Android , iPhone ●対象言語:英語・中国語(繁体字・簡体字)・韓国語 ●アプリ利用料金:無料(※一部有料)※電車の運行情報閲覧、徒歩ルート地図閲覧 ① 多言語乗換案内 ② ドアtoドアルート案内 ③ 無料Wi-Fi提供・案内 主な機能
  49. 49. 外国人の移動実績 (C) NAVITIME JAPAN 49 データ取得方法 日本全国で2分間隔のGPS測位データを取得・蓄積しています。 © NAVITIME JAPAN 対象期間:2015年1月~12月 赤:滞在(※3) 黒:移動中 利用者同意画面(初回起動時) 位置情報取得イメージ インバウンドGPSデータ蓄積イメージ • アプリ利用者から、データ取得の同意を取得 • GPS測位データを定期的(※1)に取得 データ取得期間: 2014年11月~現在 把握可能なユーザ属性(※2): 国籍・性別・訪日回数・訪日目的 サンプル数(実績): 全国年間 55,199 UU (2015年1月~12月) 全国月間 10,122 UU (2015年12月) ※1 バックグラウンドを含むアプリ起動時約2分間隔 ※2 初回起動時のアンケート回答による ※3 同一1kmメッシュ内にて30分以上連続してデータを取得
  50. 50. 外国人の移動実績 (C) NAVITIME JAPAN 50 提供実績 まち・ひと・しごと創生本部 H27年度 訪日外国人動向調査事業 地域経済分析システム 外国人メッシュ分析 H26年度 訪日外国人動向調査事業 ゴールデンルートにおける移動の分析および 各都市間での移動を分析しています。 メッシュ間の相関関係やメッシュ内の 滞在人数を把握することが可能です。 近畿地方整備局とともに訪日外国人の 滞在先に関する正確かつ詳細な調査を 初めて実施しました。 行政:運輸局(北陸信越)、地方整備局(北陸)、自治体(三重県、名古屋市) 民間:鉄道会社(3社)、コンサルタント(3社)、大学(3学)、広告代理店(2社)など その他 主要実績
  51. 51. 外国人の移動実績 (C) NAVITIME JAPAN 51 滞在分析 ~人気エリア~ 訪日客ならではのホットスポットを発見することができます。 ①京都駅 京都1kmメッシュの 滞在者数 ②清水寺 ③祇園 ④金閣寺 対象期間:2014年11月~2015年4月 伏見稲荷 ※ 同一1kmメッシュ内にて30分以上連続してデータを取得 凡例(面) 1kmメッシュ内の数字: メッシュ別 滞在者数※ 30 以下 31 以上 100 以下 101 以上 300 以下 301 以上 1000 以下 1001 以上
  52. 52. 隣接自治体間の移動を方向別に分析し、主要な流入・周遊ルートを把握します。 市町村内の数字: 市町村別 滞在者数 線上の数字: 市町村間 移動者数 (左側通行 ※) 凡例 対象期間:2015年1月~2015年12月 中央道・鉄道 東名・鉄道 外国人の移動実績 (C) NAVITIME JAPAN 52 流動分析(隣接自治体間の移動者数)@富士・箱根 東京+3県にまたがる 富士・箱根回遊ルート
  53. 53. 外国人の移動実績 (C) NAVITIME JAPAN 53 流動分析(隣接自治体間の移動者数)@飛騨 回遊のハブとなっている都市からの流動を把握できます 市町村内の数字: 市町村別 滞在者数 線上の数字: 市区町村間 移動者数(左側通行) 赤点:滞在(同一1kmメッシュ内にて30分以上連続してデータを取得) 黒:移動中 凡例 2015年1月~2015年12月(1年間)対象期間 中部のハブ 高山 安房トンネル 高山本線 東海北陸道 東海北陸道 高山本線
  54. 54. 外国人の移動実績 (C) NAVITIME JAPAN 54 交通分析 ~通過パターンによる交通手段分析~ ゾーン間の通過パターンから、移動経路の判別を行います。 赤囲み線: 移動パターンの判定区間凡例2015年2月~2015年4月(3ヶ月間)対象期間 交通手段 空港 発 空港 行 総計 阪神高速4号 湾岸線 35 45 80 JR阪和線 76 51 127 南海本線 65 70 135 総計 176 166 342 表中の数字の単位:ユーザ数 行き(空港発) はJR優位 帰り(空港行)は 南海優位 関空⇔神戸は ほとんど阪神高速 京都へ「はるか」で 直行? なんばで買物して 「ラピート」で帰国?
  55. 55. 乗換検索マーケティング (C) NAVITIME JAPAN 55
  56. 56. 経路選択分析 (C) NAVITIME JAPAN 56
  57. 57. 57 経路選択分析 鉄道事業者の認識 (C) NAVITIME JAPAN 鉄道に乗る際に利用者はスマホ の乗り換えサイトを利用しま す。 いくら沿線の良さをアピールし ても大半の方はサイトの上に表 示された時間が早いほうに乗っ てしまう。先に表示されないと 選ばれない。鉄道を選ぶ最大の ポイントはサイトで上位に表示 されることになりつつある。 これは無視できない。だから1 分でも2分でも早くしようと努 力しています 日経MJ 10/19 京阪電気鉄道社長インタビュー
  58. 58. 58 経路選択分析 乗換経路選択 (C) NAVITIME JAPAN 73% 16% 7% 4% 第1経路の選択率は73% 表示順別の経路選択率 メール送信・カレンダー登録 により判定 3週間・16万件の経路選択データを基に多項ロジットモデルにて推定 ※経路表示順:1.時刻順(デフォルト)73%、2.運賃順 13%、3.乗換回数順 10% 第1経路に表示 運賃198円安相当 最安経路 運賃306円安相当 に選ばれ やすい
  59. 59. 59 経路選択分析 旅客収入へのインパクト (C) NAVITIME JAPAN 会社名 検索数 運賃 料金 総額 全国 4929万回 197億円 83億円 280億円 JR東日本 1537万回 64.2億円 40.9億円 105.1億円 JR東海 171万回 27.4億円 25.0億円 52.3億円 JR西日本 395万回 26.3億円 10.6億円 36.9億円 東京メトロ 505万回 7.3億円 0.0億円 7.3億円 JR九州 53万回 4.0億円 1.7億円 5.8億円 近鉄 129万回 3.8億円 1.2億円 5.0億円 東武 165万回 4.1億円 0.6億円 4.7億円 小田急 180万回 3.5億円 0.4億円 3.9億円 東急 224万回 3.4億円 0.0億円 3.4億円 年換算 1.46兆円 乗換検索第1経路 週間表示額 (2015/11/02~08) 乗換検索上の経路選択が旅客収入を左右する?
  60. 60. 60 経路選択分析 検索頻度路線図(全国) (C) NAVITIME JAPAN 集計期間:2016年1月 第1経路出現回数を駅間で集計 凡例 ━ 航空 ━ 新幹線 ━ 有料列車 ━ 無料列車 線幅が第一経路として の検索出現数を表す
  61. 61. 61 経路選択分析 検索頻度路線図(首都圏) (C) NAVITIME JAPAN 集計期間:2016年1月 第1経路出現回数を駅間で集計
  62. 62. 62 経路選択分析 第2位以下の経路表示額 (C) NAVITIME JAPAN 会社名 表示 順 表示回数 表示額 推計選 択率 推計選 択額 [千円] 最上位 表示回数 最上位表示額 [千円] 小田急電鉄 1 5,862,715 1,801,240 73% 9,034 5,862,715 1,801,240 小田急電鉄 2 5,847,759 1,779,684 16% 1,044 558,095 194,210 小田急電鉄 3 5,458,570 1,703,334 7% 214 593,325 215,556 小田急電鉄 4 3,829,389 1,287,164 4% 68 351,229 152,651 東京急行電鉄 1 7,916,908 1,576,333 73% 8,730 7,916,908 1,576,333 東京急行電鉄 2 8,010,389 1,621,204 16% 979 851,141 193,285 東京急行電鉄 3 7,707,810 1,592,585 7% 195 846,410 193,885 東京急行電鉄 4 5,343,539 1,148,594 4% 57 496,446 121,777 東武鉄道 1 6,578,405 2,455,457 73% 14,045 6,578,405 2,455,457 東武鉄道 2 6,478,142 2,401,928 16% 1,680 501,345 184,709 東武鉄道 3 6,017,346 2,261,013 7% 405 564,184 206,527 東武鉄道 4 4,194,395 1,668,155 4% 132 320,580 125,865 西武鉄道 1 4,310,181 1,154,856 73% 6,241 4,310,181 1,154,856 西武鉄道 2 4,240,108 1,125,520 16% 679 171,590 43,997 西武鉄道 3 3,976,080 1,064,190 7% 131 210,087 55,281 西武鉄道 4 2,798,881 779,030 4% 40 119,930 33,781 新宿→藤沢 11時発 1.湘南新宿ライン 2.東海道線 4.湘南新宿ライン 上位になれば増収に経路選択データの集計結果を適用 乗換検索結果から増収ポテンシャルが見えてくる 表示順別 月間経路表示状況(2016年1月) 小田急の急行は 第3経路 10%が第2経路から第1経路に上がれば 選択率が73-16=56%UPして 2億×0.10×0.56 = 1120万円/月の増収
  63. 63. 発-着駅 第1経路 表示回数 第2-4経路 表示回数 第1経路 表示総額 第2-4経路 表示総額 新宿 250,281 78,578 129,788,401 47,831,413 箱根湯本 5,346 5,036 9,459,487 7,995,736 小田原 3,286 3,762 4,817,402 5,764,434 藤沢 2,920 4,297 2,416,207 3,150,951 熱海 382 1,171 556,552 1,877,280 御殿場 797 1,217 1,020,179 1,151,408 小田原 42,384 22,040 27,818,876 23,211,104 新宿 2,658 4,715 3,843,769 7,581,225 横浜 107 1,350 60,595 680,573 渋谷 205 502 243,123 530,645 池袋 179 406 227,827 491,604 東京 32 286 36,079 351,245 町田 244,457 68,083 91,435,648 22,853,757 横浜 590 5,461 149,530 1,275,843 東京 1,134 1,584 509,184 754,482 八王子 48 2,344 13,947 632,022 橋本(神奈川県) 34 2,165 14,912 574,361 立川 203 2,083 55,365 572,009 藤沢 69,461 22,226 26,521,165 11,019,177 東京 23,562 14,596 8,497,825 10,894,069 箱根湯本 6,762 7,732 8,411,855 9,571,397 新宿 1,588 1,342 2,833,202 2,252,638 東京 8 290 7,778 358,696 横浜 17 374 17,217 228,581 池袋 91 121 143,914 197,804 北千住 50 83 91,329 127,934 湘南台 70,155 24,385 23,602,505 7,863,793 渋谷 42,180 20,002 14,505,273 7,308,984 中央林間 48,992 19,786 14,380,612 7,095,966 淵野辺 23,133 19,403 8,851,380 7,089,970 総計 821,367 296,831 353,813,540 154,739,630 63 経路選択分析 惜しいODランキング(小田急) (C) NAVITIME JAPAN 対象期間:2016年1月 新幹線・湘南新宿・東海道線 と競合 JRの拠点駅~箱根も競合
  64. 64. PR経路 (C) NAVITIME JAPAN 64
  65. 65. 65 PR経路 概要 (C) NAVITIME JAPAN 「 PR経路」は、ユーザーが『PC-NAVITIME』にて乗換検索を行った場合に、通常の 乗換案内結果とともに、広告主の指定した特定の路線(飛行機・特急・高速バス等) を使用した経路が表示されるものです。 ■通常の乗換検索結果 バニラ エア様の掲載イメージになります 「PR経路」の乗換検索結果 乗換検索上の経路型広告「PR経路」日本初※!! ※2016年7月5日時点 ナビタイムジャパン調べ 潜在需要の獲得 新たな経路枠に表示されるため、 経路の存在に気づいていなかった 新たな乗客を獲得できます 経路選択率UP 色や画像で経路を 目立たせて表示するため、 経路選択率の向上が見込めます 出稿効率UP 発着エリアを限定した上で、 所要時間等が大きく伸びない場合に ターゲティングして表示するため、 無駄な広告表示を防ぐことができます 予約連携 御社の予約サイトに連携し、 スムーズに集客することができます 特徴ある経路を新たに表示し潜在需要を喚起!
  66. 66. 66 PR経路 特急サマーキャンペーン (C) NAVITIME JAPAN 有料特急経路を追加表示し利用を促進 対象路線:小田急 ロマンスカー、京成 スカイライナー、西武 レッドアロー、南海 ラピート
  67. 67. 67 PR経路 速報概要 (C) NAVITIME JAPAN 路線 都心側エリア 郊外側エリア スカイライナー 東京都・神奈川県・埼玉県 成田空港 小江戸 東京23区・三鷹市・武蔵野市・調布 市・狛江市・神奈川県 東村山市・所沢市・狭山市・川越市 ちちぶ/むさし 東京23区・三鷹市・武蔵野市・調布 市・狛江市・神奈川県 所沢市・入間市・飯能市・日高市・横瀬町・秩父 市・皆野町・長瀞町 ラピート 京阪神各市 関西空港 各ロマンスカー 東京23区・埼玉県・狛江市 川崎市・町田市・相模原市・座間市・海老名市・ 厚木市・伊勢原市・秦野市・松田町・開成町・小 田原市・箱根町 表示数 表示率 表示数 表示率 南海 ラピート 5152 1403 27% 3295 64% 235% 小田急 各ロマンスカー 37882 2340 6% 6260 17% 268% 西武 小江戸 8806 1266 14% 2123 24% 168% 西武 ちちぶ/むさし 7326 1556 21% 2542 35% 163% 京成 スカイライナー 15200 5557 37% 8926 59% 161% 路線会社 検索数 従来経路 従来+PR経路 PR経路による 表示倍率 表示数が1.6~2.7倍に 集計期間:2016/8/10~8/13(4日間)
  68. 68. 列ラベル 北 千 住 大 手 町 霞 ヶ 関 表 参 道 新 宿 成 城 学 園 前 向 ヶ 丘 遊 園 新 百 合 ヶ 丘 町 田 行ラベル 従来追加倍率従来追加倍率従来追加倍率従来追加倍率 従来 追加 倍率従来追加倍率従来追加倍率従来 追加 倍率従来 追加 倍率 北千住 0 1 2.0 4 4 2.0 大手町 2 1 1.5 20 12 1.6 霞ヶ関 0 4 5.0 0 2 3.0 表参道 0 1 2.0 1 7 8.0 1 3 4.0 2 0 1.0 1 0 1.0 9 5 1.6 新宿 0 2 3.0 5 8 2.6 100 127 2.3 258 368 2.4 成城学園前 0 3 4.0 4 1 1.3 1 0 1.0 13 8 1.6 向ヶ丘遊園 25 20 1.8 新百合ヶ丘 3 2 1.7 2 2 2.0 1 9 10.0 169 178 2.1 1 2 3.0 町田 6 7 2.2 4 9 3.3 9 8 1.9 18 29 2.6 359 587 2.6 2 1 1.5 1 2 3.0 相模大野 150 256 2.7 海老名 80 186 3.3 1 6 7.0 本厚木 0 2 3.0 0 2 3.0 0 7 8.0 2 6 4.0 69 129 2.9 伊勢原 11 22 3.0 秦野 73 77 2.1 4 9 3.3 新松田 10 13 2.3 1 0 1.0 1 0 1.0 小田原 0 2 3.0 0 5 6.0 0 4 5.0 2 5 3.5 218 391 2.8 1 3 4.0 3 7 3.3 23 18 1.8 箱根湯本 71 41 1.6 2 0 1.0 8 0 1.0 総計 6 12 10. 2 8 28 25. 9 12 24 20. 9 27 50 21. 4 1235 1902 30. 1 4 2 4. 5 8 13 10. 6 113 148 18. 4 338 425 26. 0 相 模 大 野 海 老 名 本 厚 木 伊 勢 原 秦 野 新 松 田 小 田 原 箱 根 湯 本 全 体 の 従 来 全 体 の 追 加 全 体 の 倍 率 行ラベル 従来追加 倍率従来 追加 倍率従来追加 倍率従来追加倍率従来追加 倍率従来追加倍率従来 追加 倍率従来 追加 倍率 北千住 4 6 2.5 4 8 3.0 12 19 2.6 大手町 0 1 2.0 5 1 1.2 7 0 1.0 34 15 1.4 霞ヶ関 1 0 1.0 1 6 7.0 表参道 0 2 3.0 3 1 1.3 17 19 2.1 新宿 89 168 2.9 89 105 2.2 45 109 3.4 9 10 2.1 67 127 2.9 18 13 1.7 186 411 3.2 312 292 1.9 1178 1740 2.5 成城学園前 1 2 3.0 13 4 1.3 5 0 1.0 37 18 1.5 向ヶ丘遊園 1 0 1.0 1 2 3.0 11 0 1.0 38 22 1.6 新百合ヶ丘 1 0 1.0 8 11 2.4 9 5 1.6 2 1 1.5 196 210 2.1 町田 6 0 1.0 0 1 2.0 3 4 2.3 4 0 1.0 11 9 1.8 34 0 1.0 457 657 2.4 相模大野 1 1 2.0 151 257 2.7 海老名 10 0 1.0 11 2 1.2 102 194 2.9 本厚木 4 0 1.0 2 0 1.0 6 5 1.8 83 151 2.8 伊勢原 11 22 3.0 秦野 2 2 2.0 5 0 1.0 84 88 2.0 新松田 0 2 3.0 3 0 1.0 15 15 2.0 小田原 11 0 1.0 3 0 1.0 1 0 1.0 3 0 1.0 1 0 1.0 356 308 1.9 622 743 2.2 箱根湯本 5 0 1.0 2 0 1.0 88 41 1.5 総計 90 168 3. 9 105 105 4. 2 59 118 19. 4 10 11 5. 1 86 143 11. 6 24 13 4. 7 253 439 20. 9 748 616 15. 3 3126 4217 2.3 68 PR経路 利用区間別(ロマンスカー) 特 急 乗 車 駅 特 急 乗 車 駅 特急下車駅 集計期間:2016/8/10~8/13(4日間) 町田前後➔新宿 小田原➔新宿 新宿→小田原・湯本
  69. 69. 69 PR経路 表示シェアマップ (C) NAVITIME JAPAN ロマンスカー(小田原・箱根湯本着) スカイライナー(成田空港着) 赤:PR経路で新たに表示、青:従来から表示、白:非表示 東京 激増 羽田空港 激増 新宿 微増 品川 武蔵小杉 横浜 東京南部・ 神奈川で増加
  70. 70.  そもそも経路の表示基準は? • 表示順:73%は時刻順(デフォルト) • 運賃順13%、乗換回数順10% • 経路表示:ニーズを満たすため多様に • 時刻順であっても、 バランスが取れている、安い、乗換回数が少ない、など 特長のある経路が出るようにしている。  広告が混じると不公平ではないか? • キーワード検索と同様、広告と自然検索結果を分離 • PR経路 = リスティング広告、ネイティブ広告 • 広告費はかかるが短期策 • 自然検索結果の最適化 = SEO • ダイヤ改善、値下げなど鉄道会社にとっては長期策 • 特定路線の優遇はしない  余計な経路が出て邪魔では? • 潜在需要を喚起する特長のある経路に限定 • 快適、予約、割引、ダイヤ改正など • 一定の優位性がある場合のみ表示 • 無料サービス維持のために広告は必要 経路検索結果の公平性Q&APR経路 70 Google検索の例 リスティング広告 自然検索結果
  71. 71. まとめと今後の展開 (C) NAVITIME JAPAN 71
  72. 72. 鉄道事業者との連携 (C) NAVITIME JAPAN 72
  73. 73. 混雑鉄道事業者との連携 73 電車混雑への関心の高まり • 小池都知事、阿部等さん • オリンピック 着席通勤流行の兆し • 有料列車の新設・増発 • グリーン車の新設 • オフピーク通勤の定着 • 1000人以上の企業の22%がフレックスタイム制 鉄道事業者の取組 • 鉄道事業者からの情報発信 • 交通政策審議会 東京圏における今後の都市鉄道のあり方 について (答申)
  74. 74. 鉄道事業者との連携 74 鉄道事業者の混雑情報公開への期待 鉄道事業者による混雑情報の公開が進んでいる 東急(田園都市線と東横線の最混雑駅のみ) 京急(本線の主要駅) JR東日本(山手線のみ) これらが利用できれば予測精度は飛躍的に向上する 車両ごと! リアルタイム!
  75. 75. 混雑情報は鉄道に何をもたらすのか?鉄道事業者との連携 75 輸送改善 • 混雑分散(列車、時間帯) → 遅延防止、車両・人員効率化 利用促進 • 混雑路線からの快適路線への転換 • 着席列車への誘導 • 混雑回避 → 交通弱者への安心感 • 混雑緩和 → 公共交通全体の利用促進 沿線価値向上 • 輸送サービス品質が沿線価値になる • 閑散路線、逆方向、始発駅への立地
  76. 76. 鉄道事業者との連携 (C) NAVITIME JAPAN 76 経路選択分析 73% 16% 7% 4% 表示順別の経路選択率 第1経路に表示 運賃198円安相当に選ばれやすい メール送信・カレンダー登録 により判定 混雑アイコンの 選択効果は? 時間順ではなく 総合評価順になったら? 3週間・16万件の経路選択データを基に多項ロジットモデルにて推定
  77. 77. 鉄道事業者との連携 (C) NAVITIME JAPAN 77 不動産検索への応用 ユーザ投稿による混雑情報を不動産検索サイトに提供 混雑投稿アプリ 「こみれぽ」の データを提供 HOME’S(ネクスト社)の住宅検索ページ 検索結果 千代田線都心方面の 赤坂を勧められる
  78. 78. 鉄道事業者との連携(混雑)鉄道事業者との連携 78 鉄道事業者から • 対象 • 結果:混雑実績データ(調査、応荷重、満空席など) • 需要:輸送実績データ(自動改札機など) • 供給:編成長 • 時間軸 • 過去 • リアルタイム ナビタイムから • 対象 • 自社路線 • 他社路線 • 乗降/乗換 • 時間軸 • 現状 • 予報 • ダイヤ改正シミュレーション
  79. 79. まとめ (C) NAVITIME JAPAN 79
  80. 80. ナビタイムの交通マーケティングまとめ 80 各ステップで利用促進に貢献します 乗客行動 ナビタイムの取組 出かける Plat(おでかけ情報アプリ) 調べる 乗換検索 気づく PR経路・バナー広告 選ぶ 経路選択分析・ 混雑情報 予約する 予約連携 移動する 経路案内 移動した 各種ビッグデータ
  81. 81. まとめ (C) NAVITIME JAPAN 81 経路検索の重要性 需要抑制 抑制 分散 移動前 経路検索 ならではの サービス・ データ 移動中 プローブ・常時測位 ・ICカード… ハード整備からマーケティング・マネジメントに課題が移った今 経路検索こそ解決のカギ 経路検索 経路選択 移動実績 分析 需要促進 喚起 奪取 効果 検証 経路選択情報 の制御
  82. 82. まとめ (C) NAVITIME JAPAN 82 2020オリンピック・パラリンピック交通制御への貢献 ビッグデータで 移動解析 ナビゲーションで 案内・交通制御 有料道選択率50%UP 首都高各方面に流入出 左折が 132秒 都内バスは ほぼカバー イベント公式 ナビアプリ 交通管理 道路管理 鉄道混雑予報 訪日外国人 公共交通データ 多言語ナビ 乗換経路 カーナビ経路 0 500 1000 1500 2000 2500 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223 累積経路検索数[件] 検索対象時刻 リアルタイム 10分前 2時間前 15時間前 4日前 定常検索数 グッズ 販売前 開演前 4日前から 普段の8倍 第1経路が73% 伏見稲荷が ホットスポット
  83. 83. まとめ (C) NAVITIME JAPAN 83 交通ビッグデータがもたらす変革 パラダイムシフトの真っ最中 従来 これから 課題 交通網の整備 移動需要の マーケティング 関係者 交通関係者 事業者・行政・専門家 IT・異分野・市民も データ 交通関係者が取得した 移動実績データ 第三者が取得した 様々なデータ 重要点 プロセス・信頼性 結果・有用性 実態の見える化 ➔ 喚起・競争・改善 ➔ 利用促進
  84. 84. 84 まとめ ナビタイムがめざすもの ユーザへのサービス提供だけでなく、 交通インフラ・地域とユーザとの間をつなぐ情報の架け橋として 交通全体の最適化に貢献していきます。

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