SlideShare a Scribd company logo
1 of 145
Download to read offline
コロナ禍における公共交通の現状と今後、
MaaSの可能性
東京大学 生産技術研究所
伊藤昌毅
三菱電機 スマートモビリティ技術部会 シームレス交通専門部会 講演会
2020年12月8日
伊藤 昌毅
• 東京大学 生産技術研究所 特任講師
– ユビキタスコンピューティング
– 交通情報学
• 経歴
– 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- 現職
• 委員(国土交通省)
– バス情報の効率的な収集・共有に向けた検討会 座長
– 公共交通分野におけるオープンデータ推進に関する検討会 委員
– MaaS関連データ検討会 委員
– 交通政策基本研究小委員会 委員 他
• 委員(その他)
– 経済産業省 官民データの相互運用性実現に向けた検討会 座長
– 沖縄 観光2次交通の利便性向上に向けた検討委員会 委員長 他
4
• 標準フォーマット関連
– バス情報の効率的な収集・共有に向けた検討会 座長(H28年度)
– 標準的なバス情報フォーマット利活用検討会 座長(H29年度)
– バス情報の静的・動的データ利活用検討会 座長(H30年度)
– GTFS-JPに関する検討会 委員(R2年度)
• オープンデータ関連
– 公共交通分野におけるオープンデータ推進に関する検討会 委員(H29年度-R2年度)
• MaaS関連
– 都市と地方における新たなモビリティサービスのあり方懇談会 委員(H30年度)
– 新モビリティサービス推進事業有識者委員会 委員(R1年度)
• 交通政策審議会
– 交通政策基本計画小委員会 委員(R1年度-)
• シェアサイクル
– シェアサイクルの在り方検討委員(R1年度-)
• 鉄道
– 鉄道の混雑緩和に資する情報提供のあり方に関する勉強会 委員(R2年度)
伊藤×国土交通省
• 経済産業省 オープンデータ関連
– 官民データの相互運用性実現に向けた検討会 座長(H29年度)
– 情報共有基盤 利用促進ワーキンググループ 委員(H30年度)
• 総務省 オープンデータ関連
– 地域情報化アドバイザー(R2年度〜)
伊藤×経済産業省・総務省
• 沖縄観光2次交通の利便性向上に向けた検討委員会 座長(H30年度-R2年
度)
• 群馬県バスロケーションシステム実証実験 アドバイザー(R1年度)
• さいたま市 スマート駅広研究会 副会長(R2年度〜)
• 佐賀市 街なか未来技術活用モデルプラン策定業務有識者会議 委員(R2年
度〜)
• 東京都 東京都における地域公共交通の在り方検討会 委員(R2年度〜)
• その他自治体主催のイベントでの講演多数
– 静岡県掛川市、石川県能美市、群馬県、島根県安来市、沖縄県、富山県、岐阜県、北海道な
ど
伊藤×地方自治体
• 前半30分+ディスカッション
– MaaSと交通制御、交通データ
• 後半30分+ディスカッション
– コロナ禍と公共交通、コロナ後の社会を考える
• 質問は sli.do へ
本日の構成
前半: MaaSと交通制御、交通データ
東京大学 生産技術研究所
伊藤昌毅
三菱電機 スマートモビリティ技術部会 シームレス交通専門部会 講演会
コロナ禍における公共交通の現状と今後、MaaSの可能性
2020年12月8日
モビリティは100年に一度の大変革の時代
2019年4月29日号 2019年7月30日号2018年9月号2018年3月5日号
CASE
車両目線で次のモビリティを考えるなら
• 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
CASE: 自動車産業が見据えている方向性
https://www.daimler.com/innovation/case-2.html
• 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
TESLA
https://ja.wikipedia.org/wiki/テスラ・モデル3
https://response.jp/article/2019/02/28/319596.html
• カリフォルニア州車両管
理局(DMV)が公開した
自律走行車の開発企業各
社による試験状況より
• ウェイモ(Google)、
Uber、AppleなどIT企業
も実験中
各社の実験も活発に
https://wired.jp/2019/02/26/new-robo-car-report-card/
• xx
トヨタの求人広告が話題に(2017年)
https://adgang.jp/2017/10/151302.html
自動運転は
いつ実現するか?
• x
http://www.mlit.go.jp/common/001226541.pdf
• テスラは2020年に「完
全な自動運転」を実現
する
– オートパイロット機能
– スマートサモン機能
2020年!?
https://wired.jp/2019/02/25/tesla-full-self-driving-promise/
• レベル5の自動運転とは、いつどこで
どんな環境でも、ドライバーなしで自
動運転が可能なシステムと定義されま
す。
• これはすばらしい目標ですし、私たち
もいつかは達成できるかもしれません。
• しかしながら、こうした自動運転シス
テムが抱える、技術的・社会学的な難
しさを甘く考えてはいけないと思って
います。
2019年01月08日
CES 2019 トヨタ・リサーチ・インスティテュート
(TRI)ギル・プラットCEOスピーチ
https://global.toyota/jp/newsroom/corporate/26085185.html
https://car.watch.impress.co.jp/img/car/docs/1161/181/html/001_o.jpg.html
• x
日本政府: 2020年?
https://www.kantei.go.jp/jp/96_abe/actions/201311/09car.html
https://news.tv-
asahi.co.jp/news_politics/articles/000059910.html
2013年
2015年
• x
官民 ITS 構想・ロードマップ 2019 より
今ある自動車がただ自動運転になる
だけではない
MaaS
(Mobility as a Service)
モビリティのサービス化
(MaaS)は、自動運転より本質
的なモビリティ進化の方向性
流行語で終わってしまうのは残念……
• ドア・ツー・ドアの移動に対し、 様々な移動手法・サービスを組み合わ
せて1つの移動サービスとして捉えるものであり、ワンストップでシーム
レスな移動が可能となる。
• 加えて、様々な移動手段・サービスの個々のサービス自体と価格を統合
して、 一つのサービスとしてプライシングすることにより、いわば「統
合一貫サービス」 を新たに生み出すものであり、価格面における利便性
の向上により利用者の移動行動に変化をもたらし、移動需要・交通流の
マネジメント、さらには、供給の効率化も期待できる。
• 小売・飲食等の商業、宿泊・観光、物流などあらゆるサービス分野との
連携や、医療、福祉、教育、一般行政サービスとの連携により、移動手
段・サービスの高付加価値化、より一層の需要の拡大も期待できる。
MaaSとは?
(国交省 都市と地方の新たなモビリティサービス懇談会中間とりまとめより)
• あらゆる種類の移動手段を単一の
直感的なモバイルアプリにまとめ
ます。さまざまな事業者が提供す
る移動の選択肢をシームレスに組
み合わせて、旅行計画から支払い
まですべてを取り扱います。オン
デマンドで旅行を購入する場合で
も、手頃な価格の月額パッケージ
をサブスクライブする場合でも、
MaaSは最善の方法であなたの移
動のニーズに応えます。
MaaS Global社による定義
Whim by MaaS Global
• ヘルシンキ(フィンランド)でMaaSを実現
• Whim というアプリを通して鉄道、バス、タ
クシー、自転車などの組み合わせ検索や予約決
済を実現
https://time-space.kddi.com/digicul-column/world/20161209/1772
• xx
Whimの利用
https://note.mu/kakudosuzuki/n/n01c8ab0f9b84
Whimのプラン: 料金により交通行動を誘導
• XaaS: ITエンジニアにとっては馴染みのある言葉のはず
– SaaS: Software as a Service
– IaaS: Infrastructure as a Service
– PaaS: Platform as a Service
Mobility as a Service (MaaS)
• オンプレミス・ホスティングは「サーバを使う」という意識
• クラウドでは、事実上無限のサーバ、ストレージ、ネットワークが
あり、必要なときに必要なだけの資源を利用し、使っただけ支払え
ばよい
• コンピュータの管理が高度化され、Web操作で高度で柔軟な構成が
可能
• メリット
– 急激にアクセスが殺到しても自動的に多重化
– 災害があっても自動的にバックアップへ切り替え
– 一時的に必要になる計算処理のためのコンピュータ調達が容易
– スタートアップ企業でも、驚異的に安価な初期費用で必要なコンピュータを揃えられる
所有から利用へ(クラウドコンピューティング・XaaS)
• ネットワークを通じてサービスを提供することに特化して設計
されたコンピュータ
– 基本的な機能は個人用コンピュータ(PC)と同じ
• サーバ用のプログラムも開発時はPCで開発されることが多い
– より高性能、より高い信頼性、保守性
– ディスプレイ不要、密な設置のため規格化された独自の形態を取る
ハードウェアとしてのサーバ
DELL PowerEdge R740
HPE ProLiant DL20 Gen10 Server
19インチラックの例
• Amazon 社内のビジネス課題を解決するた
めに生まれた IT インフラストラクチャのノ
ウハウをもとに、2006 年、ウェブサービ
スという形態で、企業を対象に IT インフラ
ストラクチャサービスの提供を開始
• 必要な時に、必要なだけ、低価格で IT リ
ソースを提供。企業はもはや数週間・数ヵ
月も前から、サーバーや他の IT インフラス
トラクチャを計画・調達する必要がなくな
ります。即座に何百・何千ものサーバーを
数分で起動し、迅速に結果を出す
AWS (Amazon Web Service)
• 世界中の 21 の地理的リージョンにある 66 のアベイラビリ
ティーゾーンで運用
Amazon AWSのマップ
https://aws.amazon.com/jp/about-aws/global-infrastructure/
– 東京・大阪・北海道(石狩)に設置
データセンター: さくらインターネットの場合
https://www.sakura.ad.jp/corporate/corp/datacenter.html
• 移動が所有から利用になる世界
• 自動車、自転車などの移動手段は所有しない
• 必要なときにスマホから必要なだけの移動手段を呼び出せる
• 高額の初期購入費用が不要、少額の都度払い・定額制
• 移動のサービス化(MaaS)
– ITの方法論が、サーバやスマホ画面に閉じず、実世界のサービスを巻き込む世界
これをモビリティに当てはめると・・・
• 牧村和彦氏(計量計画研究所)
による現地レポート
• 米国にて、車社会から新しいモ
ビリティサービスによるまちづ
くりが始まっていることを報告
変身するLA マイカーなしでも移動に不自由なし
モビリティー革命進行する米国
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO33296960T20C18A7000000/
「全ての交通サービスが自分の
ポケットの中にある」
という、
今までに感じたことのない
異次元の感覚
• 利用者に対しては身体感覚に響くユーザインタフェースの提供
• システム内部においては、様々なモビリティを統合する高度な
シェアの仕組み
• 「所有から利用へ」は、技術が「ハードからソフトへ」移行す
ることでもある
ソフトウェア技術がキーに
• いつでもどこでも「その時・その場で・他に何も使わずに」解決す
るのが当たり前に
– 知りたい→WebやSNS検索
– 届けたい→SNSでシェア
– 売りたい→カメラで撮ってメルカリに
– 行きたい→乗り換え案内やGoogle Maps
• 利用者の「したい・欲しい」の種に気付かせ、阻害せずに具体的な
形に落とし込めるようにUI/UXが進化中
– 明確に「何をしたい」を持たなくても、アプリとの対話の中で欲求を形成・具現化
MaaSの背景: IT・スマホの普及・発展
多くのライドシェア(ライドヘイリング)
サービスが登場
2012年サンフランシス
コで創業
2015年 楽天が出資
2017年 Googleが出資
2012年マレーシアにて創
業
東南アジア8ヶ国168都市
でサービス提供
2017年8月 トヨタ自動車
などと協業
2018年 Uberの東南アジ
ア事業を買収
2012年 中国で創業
中国最大のライドシェア
2015年 Lyftと提携
2016年 Appleなどが出資
2016年 Uberの中国事業
を買収
2018年 日本で事業開始
2010年 サンフランシス
コで設立
2013年 東京でタクシー
配車開始
2016年 トヨタと提携
2016年 京丹後市で「さ
さえ合い交通」
46
• なぜ使えなかった?雪の日の交
通アプリ
– アプリに騙されてバス3回も逃した
– 乗る予定のバスがアプリから消えた
– タクシーアプリでずっと探してたけど全
然駄目
• →平常時に使えるだけでなく、
緊急時にも使えて当然という利
用者意識
– 悪天候なら乱れて当然、で思考停止しな
い
交通行動におけるスマホの役割の拡大
NHK NEWS Web 2016年1月19日
• 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…
公共交通を活かしたまちづくりの成熟
フランス オルレアン
http://uemuraakifumi.com/machi/858
フランス ストラスブール
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Heilbronn_Bah
nhofsvorplatz_Stadtbahn01_2002-09-08.jpg
ドイツ カールスルーエ
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Rue_Jeanne_dArc_Tramw
ay_Orleans.jpg
• 世界的にも自家用車から脱却し公共交通を中心としたまちづく
りがすすめられている
日本やアメリカでも続く動き
http://kcube.zouri.jp/potland-no-
toshikoutuseisaku.html
アメリカ ポートランド 台湾 高雄 富山市
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Kaohsiung_LRT_Circu
lar_Line_at_Gate_of_Kaohsiung_Port_20180621.jpg
http://www.toyamashi-kankoukyoukai.jp/?tid=100846
• 複数の交通事業者を一体運用し統一的な公共交通サービスを実現する組織
– 交通事業者、自治体などが主導し結成される
• 公費を投入しての運営が前提、運賃収入は半分以下
• ドイツ、フランスなどで導入が進む
– 1965年にドイツ ハンブルグで始まる
• 運輸連合の役割(例)
– 統一的な運賃システムの構築と販売のマネジメント
– 事業者間での運賃調整
– 地方自治体や事業者との契約に関するマネジメント
– ローカル線の維持管理と品質管理
– 旅客輸送の計画策定
– マーケティングと乗客への情報提供
ヨーロッパなどでは運輸連合を形成
https://www.itej.or.jp/assets/seika/jijyou/201209_00.pdf
運輸連合の概要と日本への示唆 −ドイツ・ベルリンを例に−(渡邉亮) 参照
• xx
統合の度合いで4段階のレベルが提唱されている
http://www.tut.fi/verne/aineisto/ICoMaaS_Proceedings_S6.pdf
道路交通も更にダイナミックに
54
自律分散型信号システム研究開発
・柔軟な制御ロジック: 安全性と円滑性のバランスのパラダイム・シフト
・センサ機能: 別のインフラとせずに,三色信号灯器に一体化
・無線通信機能: 4方向の灯器同士も結線せずに無線で情報共有
・電源装置: 三色信号灯器で発電・蓄電を完結(レジリエンス)
独立電源
装置
無線通信
制御用
センサ
制御ロジッ
ク
三色信号灯器に4つの機能をビルトインした自律分散型システム
55
信号がもう少し状況を認識出来ればいいのに!
青なのに
右折が詰まり
進めない
56
車両認識のためのセンサを開発
・カメラ画像認識により交差点進入車両の位置、速度、ウィンカーを検知
・フレーム間で車両を追跡、速度なども算出
・ リアルタイムの車両検出システムをNVIDIA Jetson Xavier NX上で動作するよう開発
車両検知イメージNVIDIA Jetson Xavier NX
機械学習に最適化された小型省電力の
組み込みコンピュータ
57
制御ロジック1/2 : 「動線交錯」を考慮し選択肢を列挙
1: それぞれの方向で赤か青を選択
できるとして、交差点のすべて選
択肢を列挙
2: 導線の交錯を考慮し可能な
選択肢を選択
片側1車線4流入路の交差点の
すべての選択肢|24 = 16
A
B
D
C 交
錯
関
係
可能な選択肢|16 のうち 7
◯ 交錯あり
× 交錯なし
58
制御ロジック2/2 : 各選択肢の際の交通を予測し最善のものを選択
• 今の交通状況(交差点に進入する車の位置、速度、右左折)をセンシング
• 各選択肢に切り替えた場合の15秒後の姿を交通シミュレータで予測
• 制御器内でシミュレータソフトが7プロセス稼働している
• 遅れ時間(各車が制約なく走った場合との差)の合計がいちばん小さい候補を選択
• 5秒おきに15秒後を予測し制御を繰り返す
➢シミュレータ
で15秒後を予測
選択肢1 選択肢2 選択肢3 選択肢4
選択肢5 選択肢6 選択肢7
選択肢1
総遅れ|118秒
⻘信号| 2
選択肢2
総遅れ|110秒
⻘信号| 1
選択肢3
総遅れ|135秒
⻘信号| 2
選択肢4
総遅れ|138秒
⻘信号| 1
選択肢5
総遅れ|117秒
⻘信号| 1
選択肢6
総遅れ|135秒
⻘信号| 1
選択肢7
総遅れ|138秒
⻘信号| 0
59
提案手法を交通シミュレータSUMOを用いて検証
60
柔軟な制御を実現した例
「右折の詰まり」に対して、状況に応じた最適な制御が行われた
★ 10秒だけ右折を止めて「対向車を通す」
A
B
C
D
10 10 10 10
★ 5秒だけ対向車を止めて「右折を通す」
A
B
C
D
継続時間 (s)
10 10 5 20
• 自動運転: 現時点では1台単位でのドライバーの挙動を再現
• ITS: 交通システム全体で情報共有し最適な交通を実現
• 本来は対立軸ではないが、インフラとしてのシステム作りはス
テイクホルダーが多く、時間軸が遅くなりがちであり、仕様が
総花的になりがち
• ITに近い領域(例:携帯電話ネットワークの技術など)は進化
が早く、ITSの製品化や仕様策定のペースと噛み合わない
自動運転 vs 交通制御
データによる交通の最適化は
どのように実現出来るか
• 審議会などで議論された政策に基づきインフラ整備
– 長期的な視点で大規模、総合的に検討され後戻りは想定しない
• モビリティの形態ごとに事業が成り立ち制度が作られる
– 法律、習慣、企業、組織などとして固定化されがち
• IT・アプリは業務効率化や利便性向上、交通の本質ではない
これまで:「計画」の時代の交通
自家
用車
バス
タク
シー
電車
路面
電車
道路線路
線路
レンタ
カー
アプリアプリアプリアプリアプリ
制度・政策
重厚長大
軽薄短小
63
• ユーザから伝わる絶え間ない圧力に応えながら進化
• 出発点はユーザの移動需要や実績、評価
– アプリを通じてその場その時のユーザデータがリアルタイムにフィードバック
これから: ユーザ主導のITサービスとしての交通
自家
用車
バス
タク
シー
電車
路面
電車
レンタ
カー
道路・線路
制度・政策
変化の圧力
アプリ・サービス
ユーザ 64
• ユーザ
– アプリやOSの頻繁なアップデートが当たり前に
– Webやアプリの利用データをリアルタイムにサービス提供者に提供
• 企業・開発者
– 絶え間ない変化によるサービスの進化やユーザのロイヤルティが競争力に
• コンシューマ市場で技術を磨きブランドを高める
– 頻繁に変化するための開発の方法論やツール、組織のあり方が研究され続ける
• アジャイル開発、XP、DevOps、継続的デリバリー、クラウドなど
• 系全体を方向付けドライブする「ビジョン」
現状: ITサービスでは絶え間ない変化が当たり前に
絶え間ない
変化の反復
アプリ・サービス
ユーザ
ビジョン
65
• 公共交通は多くの人が乗り換え案内アプリを使って利用
– 道路交通においてはカーナビ。いずれもスマホアプリとして一体化の方向へ
• MaaS (Mobility as a Service) はこれをさらに加速する動き
– データやサービスを集約する「プラットフォーマー」を目指す思惑や警戒感も
現状: ITサービスと交通の結合が高まり
アプリが交通サービスや制度を変え始めている
アプリ・サービス
ユーザ
交通事業
制度
圧力
66
例: 交通事業者による検索エンジン最適化的な発想
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 2015年10月19日
京阪電気鉄道社長インタビュー
67
• Uber CEOが安倍首相にアプリを開いた場所を示した日本地図
をアピール(2018年2月)
– 40万人以上の実績
例: アプリの起動をユーザの需要と解釈しアピール
https://www.uber.com/ja-JP/newsroom/dara-in-japan/
68
交通事業・MaaS事業の運営で
見えてくるデータ
IruCaによる利用データ取得
• IruCa
– 2005年に導入された非接触式ICカードシステム
• 磁気式切符は未導入
• 私鉄としては早い導入
• 香川大学の学生証と一体化
• 一部では電子マネーとしても利用可能
• 対象
– ことでん、ことでんバス、
– 大川バス、小豆島オリーブバス
• 回数割引
– 電車、バスに乗れば乗るほどお得
• 乗り継ぎ割引
– 電車→バスへの乗り継ぎで100円引
• 様々な交通手段を網羅した移動需要が反映されたデー
タ
– 全国のナビタイム利用者からの大量のデータが集まる
ナビタイムのビッグデータ
その他、自転車やバスなど様々なアプリ
検索ログデータ
• 出発地
• 目的地
• 移動手段
• 出発時刻/到着時刻
ODデータの取得 時刻の取得 個人の特定 データ取得のタイ
ミング
データ取得容易
性
ICカードデー
タ
可能(都市部の定
額バスを除く)
ODが対応付かない
データもある
改札通過時刻
(ことでんにおいて
はほぼ時刻表に対
応付けが可能)
IDで個人の追跡
が可能(カード切
替時以外)
改札通過時にリ
アルタイム取得
可能
ICカード導入済み
の交通事業者が
取得可能
経路検索履
歴データ
同形式で可能
繰り返し検索も
ただしDoor to Door
の検索では別途処
理が必要(今回は
行わず)
検索実行時刻、
指定時刻(乗車、
到着、終電など)
技術的には可能
匿名化のために、
1日単位でIDを書
き換えて提供さ
れる
乗車する数日前
から取得可能
検索サービス委
提供者が複数の
事業者を跨いで
一括取得可能
ICカードデータと検索履歴データの違い
• 目的地の数を
IruCaと
Navitimeで比較
• 検索が上回る駅
が目立つ
駅ごとの比較
• Navitimeが多い
– 一宮
– 栗林公園
– 綾川
– 琴電琴平
– 岡田
• IruCaが多い
– 太田
– 仏生山
– 円座
特に差が目立つ駅
• 時間帯別件数
IruCa
• 時間帯別件数
– 時刻は検索時に指定し
た時刻
• 到着、出発などを含む
Navitime
• 交通が「所有から利用へ」大きく動き、競争力もハードからソ
フト、それが一体となったサービスへとシフトしている
• IT企業が進めてきたことが、情報の世界だけでなく、ものづく
りの世界や、制度や行政などに波及するようになってきた
• 非連続的な進化の中でどのように舵取りするか?
ディスカッション
後半:コロナ禍と公共交通、コロナ後の社会を考える
東京大学 生産技術研究所
伊藤昌毅
三菱電機 スマートモビリティ技術部会 シームレス交通専門部会 講演会
コロナ禍における公共交通の現状と今後、MaaSの可能性
2020年12月8日
• 自動運転・CASE: 新しい技術でマイカーの時代の次へ
• MaaS: スマホアプリが公共交通の価値を高める
• コロナ禍: 公共交通の意味や価値が問い直される
2020年: 交通の大きな転換点
• 公共交通に限らず、交通は限られた移動資源をどう共有するかの技術や制度で成り
立つ
• コロナにより、移動需要の減少と感染拡大対策が必要になり、前提が大きく変わっ
た
公共交通の意味や価値: モビリティ提供に必要な
車両・エネルギー・空間などを共有し有効活用
出典: i-SUSTAIN https://www.i-sustain.com/projects
新型コロナウイルスの影響で公共交通も大変
連休中の昼間の小田急新宿駅連休中の昼間の小田急電車内
乗客が減ったバスは減便
83
• マスクの利用(運転手・乗客にも要請)
• 窓の開放
• バス最前席の使用禁止
• 運転席にビニールシート
• 頻繁な消毒
• 間隔を空けた着席
従業員や乗客の感染予防策を試行錯誤
https://mainichi.jp/articles/20200424/ddl/k33/040/401000c
https://www.hokkaido-np.co.jp/article/412730
84
• 私鉄の鉄道収入は前年同期に比べ40
〜55%程度落ち込む
– 新幹線を持つJR東日本(6割強)
– 空港路線を主力とする京成電鉄(55%)・京
浜急行電鉄(50%)
– 特急の観光利用が多い近鉄グループホール
ディングス(52%)・小田急電鉄(50%)
• ホテルなどのレジャー関連は鉄道以
上の落ち込み
– 私鉄14社の営業損失を合計すると900億円強
の赤字
2020年度 鉄道全社が赤字に
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO62562480S0A810C2DTA000/
• 日本の公共交通の原則は独立採算制
– 民間企業が競争し合い、運賃収入で利益を上げて運営するのが制度の基本
– 欧米では市など行政が主体で運営することが多い(特に都市・地域交通)
• 運賃収入の減少が経営難に直結
– 鉄道・バスは運行継続が期待されており、運行コストは変わらない
– 多くの利用者が「不要不急の外出を避け」たらどうなるか?
• 事業者の窮状は一般に理解されていない?
– 地域の老舗・大企業だから大丈夫だろう
– どうせ税金が投入されているんだろう
独立採算による経営が限界に
86
そもそも公共交通は転換点にあった
https://www.mhlw.go.jp/file/05-Shingikai-12601000-Seisakutoukatsukan-Sanjikanshitsu_Shakaihoshoutantou/0000173087.pdf
都道府県別2045年の総人口指数(2015年=100)
• 全体:年間約900億人
• 公共交通:年間約300億人
– 近年増加傾向
公共交通利用:全移動の約1/3 (人員ベース)
http://www.mlit.go.jp/statistics/details/tetsudo_list.html
※旅客の輸送分野別分担率、公共輸送機関別分担率より
※古い数字だが翌年より調査方法が変わったためこの年を採用
2009年 国内輸送人員
自動車 66,599,647
鉄道 22,984,742
旅客船 92,200
航空 83,872
合計 89,760,461
(千人)
公共交通輸送人員の推移
0
5,000,000
10,000,000
15,000,000
20,000,000
25,000,000
30,000,000
35,000,000
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
公共交通輸送人員の推移
JR 民鉄 バス・タクシー等 旅客船 航空
http://www.mlit.go.jp/statistics/kotsusiryo.html 総括 より
• x
外出・移動は減少傾向
https://www.mlit.go.jp/report/press/toshi07_hh_000117.html
第6回全国都市交通特性調査結果(とりまとめ)
若者(20代)の1日あたり移動回数
20代男性は30年間で47%減少
鉄道の事業規模(JR)
連結売上高(2019) 連結営業利益(2019) 連結従業員数
東日本旅客鉄道(JR東日本) 3兆0020億円 4848億円 約7.5万人
東海旅客鉄道(JR東海) 1兆8781億円 7097億円 約3万人
西日本旅客鉄道(JR西日本) 1兆5293億円 1969億円 約4.8万人
九州旅客鉄道(JR九州) 4403億円 638億円 約1.7万人
北海道旅客鉄道(JR北海道) 1737億円 -416億円 約6,800人
四国旅客鉄道(JR四国) 498億円 -114億円 約2,400人
(JR北海道は2017年度)
• 鉄軌道部門のみの数字でありJRのデータとは単純に比較できないことに注意
鉄道の事業規模(私鉄)
https://www.mintetsu.or.jp/association/news/2019/14656.html
大手民鉄16社 2018年度 鉄軌道部門実績および2019年度 設備投資計画
会社名 売上高 営業利益
東京メトロ 3,839 820
東 武 1,639 374
東 急 1,598 266
近 鉄 1,564 300
小田急 1,234 259
西 武 1,046 246
阪 急 1,028 269
名 鉄 949 195
京 王 864 116
京 急 861 190
京 成 694 135
南 海 611 105
京 阪 558 96
阪 神 367 80
相 鉄 334 75
西 鉄 229 31
会社名 売上高 営業利益 売上高営業
利益率
阪 急 1,028 269 26.2%
西 武 1,046 246 23.5%
東 武 1,639 374 22.8%
相 鉄 334 75 22.7%
京 急 861 190 22.1%
阪 神 367 80 21.9%
東京メトロ 3,839 820 21.4%
小田急 1,234 259 21.0%
名 鉄 949 195 20.6%
京 成 694 135 19.6%
近 鉄 1,564 300 19.2%
京 阪 558 96 17.3%
南 海 611 105 17.3%
東 急 1,598 266 16.7%
西 鉄 229 31 13.8%
京 王 864 116 13.5%
https://toyokeizai.net/articles/-/298999
(億円)
(億円)
乗合バスの事業規模
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%
• 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
(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
• 制度として:地域公共交通活性化再生法(2007年)
– 地方行政が主導して地域公共交通を計画、実現する枠組み
– 地域公共交通網形成計画・地域公共交通再編実施計画を策定
• 地域公共交通会議・法定協議会
– 行政、事業者、住民代表などが集まり地域交通を議論
– 法定協議会は交通事業者に応諾義務。許認可の簡素化や特例などが可能
• バス事業者の協調を独占禁止法の適用除外にする方向
– 複数事業者間での路線、ダイヤ、運賃の調整
– 企業結合、運賃プールなど
– 行政が中心となることで重複路線を整理した事例も(八戸市)
• ヨーロッパなどでは「運輸連合」として都市内の交通事業者を一体
運用し統一サービスを実現する方向
地域交通: 競争から協調への大きな動き
97
• 岡山では新規参入の妥
当性をめぐってストや
法廷闘争も
競争前提の地域公共
交通運営の限界
https://toyokeizai.net/articles/-/213178
• 地域公共交通活性化再生法(2007年
制定)により、行政が主導して地域
公共交通を計画、実現する枠組みが
明確化。
• 特徴(伊藤の理解)
– 地域のことは地域(事業者、住民、行政な
ど)で
– 全体をネットワークで考える
– やる気のある地域を金や制度でサポート
– まちづくりとの連携
行政の役割の高まり
• 市町村が主体となり、地域の交通事業者や利用者などを集めた
協議会を開催できる
地域公共交通会議など
出展: 中部運輸局愛知運輸支局
「地域公共交通会議等運営マニュアル」
• 2020年法改正
で示された方針
https://www.mlit.go.jp/common/001352013.pdf
• X
広島の事例をきっかけに独占禁止法の適用除外を制度化
• x
八戸市の先行事例
https://www.its-jp.org/wp-
content/uploads/2013/02/fb8a4e84f067fafca7b1c35e26307e5a.pdf
公共交通データの標準化・オープン化
106
標準的なバス情報フォーマットのオープンデータ整備が進行中
路線 時刻 運賃
「標準的なバス情報フォーマット」(世界標準のGTFS互換)でデータ整備
リアルタイム
乗換案内・MaaS サイネージ・印刷物等 交通分析・計画
バス業界において「標準化」「オープン化」が同時に進行中
GTFS形式
• 世界で広く使われる形式
• 乗換案内に必要な情報(バス停・駅+路線+時刻表+運賃)をまとめて格納
したファイル形式
バス停/駅+路線 時刻 運賃
バス情報の効率的な収集・共有に向けた
検討会(2016年12月〜2017年3月)
• 事務局: 総合政策局公共交通政策部交通計画課
• 外部委員
– 伊藤昌毅 東京大学生産技術研究所(座長)
– ー川雄一 株式会社構造計画研究所
– 伊藤浩之 公共交通利用促進ネットワーク
– 井上佳国 ジョルダン株式会社
– 遠藤治男 日本バス協会
– 櫻井浩司 株式会社駅探
– 篠原雄大 株式会社ナビタイムジャパン
– 丹賀浩太郎 株式会社工房
– 別所正博 公共交通オープンデータ協議会
– 山本直樹 株式会社ヴァル研究所
• 標準的なバス情報フォーマット
(GTFS-JP)データ整備に関わる有志
によるコミュニティ
– 2017年夏頃から、国交省検討会の関係者らを
中心に自然発生的に誕生
– 普及に関わるツール開発、勉強会やイベント
開催、関係者への働きかけなどを継続的に実
施
– チャットなどによる活発な情報交換
• 参加者
– 大学研究者
– 乗換案内サービスデータ整備担当
– バス事業者向けツール開発者
– 公共交通コンサルタント
– 交通事業者職員
– 自治体職員 等 20名程度
標準的なバス情報フォーマット広め隊
• 県や運輸局が実施する勉強会に講師として登壇
• 事業者や自治体にツール導入を指南
広め隊による講演会・講習会
• x
112
2018年11月:30
2019年2月:90 2019年7月:126
0
50
100
150
200
250
300
17年7月
17年10月
18年1月
18年4月
18年7月
18年10月
19年1月
19年4月
19年7月
19年10月
20年1月
20年4月
20年7月
件数
2018年7月:23
• Webページからデータを誰でもダウンロード出来るように
オープンデータとして自社などのWebページで公開
• 便ごとのバス停通過時刻、緯度経
度情報などをリアルタイム公開
• 混雑情報も追記可能
– 2020年7月より宇野バスが対応
• Protocol Buffer形式
GTFSリアルタイム(バスロケ)提供も増加中(28事業者)
運輸行政のデジタル化を目指して
データの流れからみたバス事業
公共交通
事業者
運輸局
(国)
利用者
自治体
アプリ
事業者
標準化+オープン化
許認可・申請
紙ベース
情報提供の義務は無い
許認可権限
形式的な要件は確認はするが
地域の状況を踏まえた判断はしない
自治体が地域の交通をデザイン
することが法的に求められている
ダイヤ改正・臨時便
路線やバス停の新設・廃止
新規参入・撤退
この体制のままよりよい交通は作れるのか?
利用の実態は
自治体に届かない
• 利用者
– スマートフォン活用にシフト、スマホで公共交通がより便利に
• 公共交通事業者
– アナログな業務を多く残す(ダイヤ作成なども一部はアナログ)
– デジタル機器が連携せずに導入されている状況
• 国(運輸局)
– 公共交通事業者からの許認可や届け出を受ける立場
– ほぼ全てが紙の束+ハンコ
• 自治体
– 地域の公共交通をデザインする役割を求められるように
– ITの専門家も、交通の専門家も不足
公共交通データ活用の現状
運輸局への紙による膨大な申請・届出業務
バス会社(永井運輸@前橋) 関東運輸局
太田恒平, 水野羊平, 三浦公貴, 伊藤昌毅, "GTFS-JPデータを用いた乗合
バス事業の電子申請に向けた基礎検討 〜帳票地獄からの脱却による働き
方改革を目指して〜", 第59回土木計画学研究発表会, 2019年6月9日.
書式の例
• x
https://wwwtb.mlit.go.jp/chubu/bus/procedure/noriai/style.html
利用者向けのデジタル化を進めたところで…
電子化すればいいのに、なぜできない?
• 今でもできている。大きな問題だとは思っていない
• 相当の費用が掛かるが予算が付かない
• 国交省における担当部署が不明
• 使われる気がしない。メリットが見えない
• 許認可、申請業務が複雑であり、分かっている人が少ない
• 一方で、GTFSを作成し公開しているのに、なぜまったく同じ
内容を紙に落として提出する必要があるのか?という事業者か
らの意見も
令和元年度 第2回 (第16回) 国土交通省交通政策審議会 交通体系分科会 地域公共交通部会 (19/09/27)
https://www.mlit.go.jp/policy/shingikai/content/001311067.pdf
専門家からのインプット
名古屋大学
加藤博和教授による
これ以外にも関係者の会
議等で発言の機会がある
度に申請の電子化の話を
されていた
規制改革推進に関する
答申(2020年7月)
• 内閣府 規制改革推進会議
• 交通事業者のデータ整備・連携
の推進
• 交通事業者から国への申請のオ
ンライン化
– 交通業界におけるDX(デジタルトランス
フォーメーション)推進
令和3年度 国土交通省
自動車局関係
予算概算要求概要
2020年9月25日公開
https://www.mlit.go.jp/page
/content/001364071.pdf
• 業務分析、要件定義ができる発注側の人材がいるか
• アジャイル的な開発手法が必要なのではないか。それを実践出
来るIT企業や発注制度があるか
• 交通事業者のシステム開発がついてくるか
• 期限を決めて電子化に一本化出来るか
• 2年ローテーション人事で大丈夫か
期待とともに懸念も大きい
データ利用の広がり
• GoogleはGTFS形式によるオープン
データを推奨
– ほぼ選り好みせずデータを掲載
– 検索の統計情報も公開
• 乗換案内に掲載されていない自治
体やバス事業者が利用促進のため
にデータ整備
• 訪日外国人が利用するのはGoogle
Maps
Google Mapsへの掲載
「駅すぱあと/Yahoo!乗換案内」がオープン
データを採用
• オープンデータ化されたバスデータを経路探索に採用
https://ekiworld.net/personal/app/spec/info.html?style=pc
Moovitが日本のデータに対応
• イスラエルのベンチャー企業が開発するMoovitが山梨県GTFSを採用
サイネージでの活用
• 北海道十勝MaaS実証実験の
基盤データの一部はGTFS-JP
オープンデータ
• 小田急+VAL研究所のMaaS
プラットフォームに採用
MaaSの基盤データとして
http://www.pref.hokkaido.lg.jp/ss/stk/hokkaido-tokachi-maas.htm
https://www.slideshare.net/KenjiMorohoshi/20200128shikoku-gtfsjp
• Aa
市民発のアプリも登場
https://play.google.com/store/apps/details?id=work.momizi.unomap&hl=jahttps://sonohino-kibunshidai.org/aobus_now/
青バスなう! UnoMap
地域コミュニティが
データ活用
富山県資料
Code for Saga
• 東京都交通局のバス・地下鉄デー
タをAPIで提供した。 民間がデー
タを使って新しいサービスを展開
でき、スタートアップに繋がる可
能性。 また住民がテクノロジを
活用して社会や地域の課題を解決
するシビックテックの取り組みに
よりQoSを向上」 との言及
– 「ポスト・コロナを見据えた東京のDXの推
進に向けたオンラインシンポジウム」での
発言(2020年10月12日)
東京都小池知事も期待を表明
https://www.youtube.com/watch?v=R_-CQIiVwpc
1:14:50 頃〜
行政によるデータ活用:
「地域が自らデザインする地域の交通」
のために
都バスのサービスレベルを把握するマップを作成
高松駅13:00発の到達圏
https://qiita.com/niyalist/items/1d3941761df3969f16a2
• 鉄道・バスのデータをハックする1, 2
作成方法を解説した同人誌を販売中
https://booth.pm/ja/items/1317273 https://booth.pm/ja/items/1987541
• 事業者データ
• バス停データ
• 路線データ
• 時刻表データ
• 路線図(緯度経度)データ
• など
GTFS-JPにはCSVファイル形式で以下の情報が格納
• x
例: 本日 渋谷駅前 51番乗り場から発車するバス
• 例:SNSの「都バスは同時に何台走っている?」という問いに
すぐに答えられる
– Max 1141台, 都バスの保有台数は約1500台
SQLなので様々な角度からデータ取得が可能
https://twitter.com/niyalist/status/1295398917488574464
シビックテック: テクノロジとデータを
携えて市民として社会と関わる
• 昔からの「市民運動」と
違い、行政と力をあわせ
る姿勢
例: Code for Japan
• 都と暫定的に3月末までの期間で約
100万円の契約→その後本契約
– ふだんからともに活動している知人らに声を
かけ、ネット上でもエンジニアを募集
• オープンソースとして開発、開発成
果はGitHubで公開
• 公開後に多数の協力者が登場。機能
追加や改善などが進む
• 入力のためのデータ形式も定義
– オープンデータから取り入れる形に
CfJが東京都新型コロナウィルスサイトを開発
https://digital.asahi.com/articles/ASN7Q75DQN7FULFA02C.html
• 例: 岡山県では高校生が同年代の
エンジニアチームで「岡山県版」
を開発、運用
• 岡山県に働きかけデータをオープ
ンデータ化
• オープンソース、オープンデータ
が社会的活動をドライブ
• 「好き」「得意」があれば瞬く間
に最先端までたどり着ける社会
オープンソースなので各道府県に波及
https://www.sanyonews.jp/article/1006672
山陽新聞 2020年4月23日
• シビックテックを続けて来た地域
コミュニティ
– ゴミ出しアプリの開発、子育て支援アプリ
の開発など
• 地元のエンジニアが
Code for Kanazawa
• 企業が「ビジネスモデル」「データの信頼性」「セキュリティ、プ
ライバシ」など検討している間に、現実は急激に進んでいる
• 確立したビジネスの論理、大企業の論理の外側で、ITとデータで社
会にインパクトを残す仕事をする人が出始めている
– 地方、学生、大学、オープンコミュニティ
• ミレニアル世代の価値観がドライブする新しい社会の姿
– フラットな繋がり、お金より信頼関係、利益より社会のために、所有よりシェア・・・・・・
• 関係者はデジタル庁や政府のデータ連携政策などにも関わように
– 例: 政府CIO補佐官 にCode for Japan代表関氏が就任
なぜこんな話をしている?
• 宮坂東京都副知事の危機感
– スーパースターに期待する、という
のはちょっと違うと思う
昭和95年を生きていないか?
https://twitter.com/miyasaka/status/1334885933397622785
今我々は何に取り組むべきか
• 鉄道・バスの乗客は以前の水準までは戻らないと考えている専
門家が多い
– 働き方改革・リモートワーク
– 新幹線 vs Zoom
– 鉄道各社が終電を早める動き 24時間社会の転換か
• 自動車の需要は予想よりは早く見通しも
公共交通は今後どうなるのか?
• 自動車産業
• 土木
• 鉄道システム
• 車輌製造
• 国内需要が縮小する中、海外市場まで見据えた産業であり続け
られるか?
産業としての交通を支えられる国であり続け
られるか?
• 自動運転・CASE・MaaSのような方向性は、波はあっても進ん
でいく
• 本質的な課題を避けたつぎはぎの解決はデジタルの進展を妨げ
る
• ITというピースの一つを失ったばかりに、交通関連産業の全て
を失う危険性はないか?
デジタル技術は確実に発展するだろう
• 交通は日本中に拡がる幅広い現場によって支えられている
• 安全やダイヤ通りの運行など、全て現場の強さで支えられてい
る
• デジタル化も、今は現場の強さに支えられているが・・・
• デジタルの強さと相容れない可能性も
現場の強さは日本の強み(いつまで続くか)

More Related Content

What's hot

よりダイナミックになるジオの世界: 地図と人と移動とが更にシームレスになる世界を目指して
よりダイナミックになるジオの世界: 地図と人と移動とが更にシームレスになる世界を目指してよりダイナミックになるジオの世界: 地図と人と移動とが更にシームレスになる世界を目指して
よりダイナミックになるジオの世界: 地図と人と移動とが更にシームレスになる世界を目指してMasaki Ito
 
次の時代の公共交通を作るために私が今行っていること
次の時代の公共交通を作るために私が今行っていること次の時代の公共交通を作るために私が今行っていること
次の時代の公共交通を作るために私が今行っていることMasaki Ito
 
公共交通データを可視化するQGIS演習
公共交通データを可視化するQGIS演習公共交通データを可視化するQGIS演習
公共交通データを可視化するQGIS演習Masaki Ito
 
オープンデータと交通イノベーション
オープンデータと交通イノベーションオープンデータと交通イノベーション
オープンデータと交通イノベーションMasaki Ito
 
公共交通オープンデータ最新事情 〜地域にデータを定着させるために〜
公共交通オープンデータ最新事情 〜地域にデータを定着させるために〜公共交通オープンデータ最新事情 〜地域にデータを定着させるために〜
公共交通オープンデータ最新事情 〜地域にデータを定着させるために〜Masaki Ito
 
くらしの足からMaaSを捉えなおす イントロダクション
くらしの足からMaaSを捉えなおす イントロダクションくらしの足からMaaSを捉えなおす イントロダクション
くらしの足からMaaSを捉えなおす イントロダクションMasaki Ito
 
ここまで来た!公共交通オープンデータ最新事情
ここまで来た!公共交通オープンデータ最新事情ここまで来た!公共交通オープンデータ最新事情
ここまで来た!公共交通オープンデータ最新事情Masaki Ito
 
自律分散型信号システム: その技術と新しい都市交通の可能性
自律分散型信号システム: その技術と新しい都市交通の可能性自律分散型信号システム: その技術と新しい都市交通の可能性
自律分散型信号システム: その技術と新しい都市交通の可能性Masaki Ito
 
AI、IoT、ビッグデータの公共交通への活用と社会変革への影響
AI、IoT、ビッグデータの公共交通への活用と社会変革への影響AI、IoT、ビッグデータの公共交通への活用と社会変革への影響
AI、IoT、ビッグデータの公共交通への活用と社会変革への影響Masaki Ito
 
超高速!実践MaaSアプリ開発講座
超高速!実践MaaSアプリ開発講座超高速!実践MaaSアプリ開発講座
超高速!実践MaaSアプリ開発講座Masaki Ito
 
地域発オープンイノベーションで進化する公共交通の最前線
地域発オープンイノベーションで進化する公共交通の最前線地域発オープンイノベーションで進化する公共交通の最前線
地域発オープンイノベーションで進化する公共交通の最前線Masaki Ito
 
公共交通オープンデータの現在地と今後の展望
公共交通オープンデータの現在地と今後の展望公共交通オープンデータの現在地と今後の展望
公共交通オープンデータの現在地と今後の展望Masaki Ito
 
公共交通のデジタル情報基盤を考える:MaaSの実現から災害からの復旧支援まで
公共交通のデジタル情報基盤を考える:MaaSの実現から災害からの復旧支援まで公共交通のデジタル情報基盤を考える:MaaSの実現から災害からの復旧支援まで
公共交通のデジタル情報基盤を考える:MaaSの実現から災害からの復旧支援までMasaki Ito
 
ITエンジニアこそ実現できるモビリティのサービス化
ITエンジニアこそ実現できるモビリティのサービス化ITエンジニアこそ実現できるモビリティのサービス化
ITエンジニアこそ実現できるモビリティのサービス化Masaki Ito
 
標準的なバス情報フォーマットによるオープンデータの勧め:MaaS時代を見据えて
標準的なバス情報フォーマットによるオープンデータの勧め:MaaS時代を見据えて標準的なバス情報フォーマットによるオープンデータの勧め:MaaS時代を見据えて
標準的なバス情報フォーマットによるオープンデータの勧め:MaaS時代を見据えてMasaki Ito
 
IT出身で交通に迷い込んだ私が今モビリティについて考えていること
IT出身で交通に迷い込んだ私が今モビリティについて考えていることIT出身で交通に迷い込んだ私が今モビリティについて考えていること
IT出身で交通に迷い込んだ私が今モビリティについて考えていることMasaki Ito
 
データはどのように地域交通を支え、変えてゆけるか 〜コロナ禍後の地域交通をより良いものにするために〜
データはどのように地域交通を支え、変えてゆけるか 〜コロナ禍後の地域交通をより良いものにするために〜データはどのように地域交通を支え、変えてゆけるか 〜コロナ禍後の地域交通をより良いものにするために〜
データはどのように地域交通を支え、変えてゆけるか 〜コロナ禍後の地域交通をより良いものにするために〜Masaki Ito
 
公共交通オープンデータの推進から考えるデータ駆動型社会への道
公共交通オープンデータの推進から考えるデータ駆動型社会への道公共交通オープンデータの推進から考えるデータ駆動型社会への道
公共交通オープンデータの推進から考えるデータ駆動型社会への道Masaki Ito
 
「GTFSエコシステム構想」 公共交通オープンデータ最前線 in インターナショナルオープンデータデイ2019
「GTFSエコシステム構想」 公共交通オープンデータ最前線 in インターナショナルオープンデータデイ2019「GTFSエコシステム構想」 公共交通オープンデータ最前線 in インターナショナルオープンデータデイ2019
「GTFSエコシステム構想」 公共交通オープンデータ最前線 in インターナショナルオープンデータデイ2019Kohei Ota
 
GTFSオープンデータで公共交通をアップデート
GTFSオープンデータで公共交通をアップデートGTFSオープンデータで公共交通をアップデート
GTFSオープンデータで公共交通をアップデートMasaki Ito
 

What's hot (20)

よりダイナミックになるジオの世界: 地図と人と移動とが更にシームレスになる世界を目指して
よりダイナミックになるジオの世界: 地図と人と移動とが更にシームレスになる世界を目指してよりダイナミックになるジオの世界: 地図と人と移動とが更にシームレスになる世界を目指して
よりダイナミックになるジオの世界: 地図と人と移動とが更にシームレスになる世界を目指して
 
次の時代の公共交通を作るために私が今行っていること
次の時代の公共交通を作るために私が今行っていること次の時代の公共交通を作るために私が今行っていること
次の時代の公共交通を作るために私が今行っていること
 
公共交通データを可視化するQGIS演習
公共交通データを可視化するQGIS演習公共交通データを可視化するQGIS演習
公共交通データを可視化するQGIS演習
 
オープンデータと交通イノベーション
オープンデータと交通イノベーションオープンデータと交通イノベーション
オープンデータと交通イノベーション
 
公共交通オープンデータ最新事情 〜地域にデータを定着させるために〜
公共交通オープンデータ最新事情 〜地域にデータを定着させるために〜公共交通オープンデータ最新事情 〜地域にデータを定着させるために〜
公共交通オープンデータ最新事情 〜地域にデータを定着させるために〜
 
くらしの足からMaaSを捉えなおす イントロダクション
くらしの足からMaaSを捉えなおす イントロダクションくらしの足からMaaSを捉えなおす イントロダクション
くらしの足からMaaSを捉えなおす イントロダクション
 
ここまで来た!公共交通オープンデータ最新事情
ここまで来た!公共交通オープンデータ最新事情ここまで来た!公共交通オープンデータ最新事情
ここまで来た!公共交通オープンデータ最新事情
 
自律分散型信号システム: その技術と新しい都市交通の可能性
自律分散型信号システム: その技術と新しい都市交通の可能性自律分散型信号システム: その技術と新しい都市交通の可能性
自律分散型信号システム: その技術と新しい都市交通の可能性
 
AI、IoT、ビッグデータの公共交通への活用と社会変革への影響
AI、IoT、ビッグデータの公共交通への活用と社会変革への影響AI、IoT、ビッグデータの公共交通への活用と社会変革への影響
AI、IoT、ビッグデータの公共交通への活用と社会変革への影響
 
超高速!実践MaaSアプリ開発講座
超高速!実践MaaSアプリ開発講座超高速!実践MaaSアプリ開発講座
超高速!実践MaaSアプリ開発講座
 
地域発オープンイノベーションで進化する公共交通の最前線
地域発オープンイノベーションで進化する公共交通の最前線地域発オープンイノベーションで進化する公共交通の最前線
地域発オープンイノベーションで進化する公共交通の最前線
 
公共交通オープンデータの現在地と今後の展望
公共交通オープンデータの現在地と今後の展望公共交通オープンデータの現在地と今後の展望
公共交通オープンデータの現在地と今後の展望
 
公共交通のデジタル情報基盤を考える:MaaSの実現から災害からの復旧支援まで
公共交通のデジタル情報基盤を考える:MaaSの実現から災害からの復旧支援まで公共交通のデジタル情報基盤を考える:MaaSの実現から災害からの復旧支援まで
公共交通のデジタル情報基盤を考える:MaaSの実現から災害からの復旧支援まで
 
ITエンジニアこそ実現できるモビリティのサービス化
ITエンジニアこそ実現できるモビリティのサービス化ITエンジニアこそ実現できるモビリティのサービス化
ITエンジニアこそ実現できるモビリティのサービス化
 
標準的なバス情報フォーマットによるオープンデータの勧め:MaaS時代を見据えて
標準的なバス情報フォーマットによるオープンデータの勧め:MaaS時代を見据えて標準的なバス情報フォーマットによるオープンデータの勧め:MaaS時代を見据えて
標準的なバス情報フォーマットによるオープンデータの勧め:MaaS時代を見据えて
 
IT出身で交通に迷い込んだ私が今モビリティについて考えていること
IT出身で交通に迷い込んだ私が今モビリティについて考えていることIT出身で交通に迷い込んだ私が今モビリティについて考えていること
IT出身で交通に迷い込んだ私が今モビリティについて考えていること
 
データはどのように地域交通を支え、変えてゆけるか 〜コロナ禍後の地域交通をより良いものにするために〜
データはどのように地域交通を支え、変えてゆけるか 〜コロナ禍後の地域交通をより良いものにするために〜データはどのように地域交通を支え、変えてゆけるか 〜コロナ禍後の地域交通をより良いものにするために〜
データはどのように地域交通を支え、変えてゆけるか 〜コロナ禍後の地域交通をより良いものにするために〜
 
公共交通オープンデータの推進から考えるデータ駆動型社会への道
公共交通オープンデータの推進から考えるデータ駆動型社会への道公共交通オープンデータの推進から考えるデータ駆動型社会への道
公共交通オープンデータの推進から考えるデータ駆動型社会への道
 
「GTFSエコシステム構想」 公共交通オープンデータ最前線 in インターナショナルオープンデータデイ2019
「GTFSエコシステム構想」 公共交通オープンデータ最前線 in インターナショナルオープンデータデイ2019「GTFSエコシステム構想」 公共交通オープンデータ最前線 in インターナショナルオープンデータデイ2019
「GTFSエコシステム構想」 公共交通オープンデータ最前線 in インターナショナルオープンデータデイ2019
 
GTFSオープンデータで公共交通をアップデート
GTFSオープンデータで公共交通をアップデートGTFSオープンデータで公共交通をアップデート
GTFSオープンデータで公共交通をアップデート
 

Similar to コロナ禍における公共交通の現状と今後、MaaSの可能性

MaaSや交通データ活用から考えるコロナ禍での地域交通と今後
MaaSや交通データ活用から考えるコロナ禍での地域交通と今後MaaSや交通データ活用から考えるコロナ禍での地域交通と今後
MaaSや交通データ活用から考えるコロナ禍での地域交通と今後Masaki Ito
 
全国に広がる公共交通データ整備とその効果 −小規模事業者でも(だからこそ!)出来る最新データ活用−
全国に広がる公共交通データ整備とその効果 −小規模事業者でも(だからこそ!)出来る最新データ活用−全国に広がる公共交通データ整備とその効果 −小規模事業者でも(だからこそ!)出来る最新データ活用−
全国に広がる公共交通データ整備とその効果 −小規模事業者でも(だからこそ!)出来る最新データ活用−Masaki Ito
 
交通データの標準化・オープン化とその先へ −ITによる交通イノベーションに向けて−
交通データの標準化・オープン化とその先へ −ITによる交通イノベーションに向けて−交通データの標準化・オープン化とその先へ −ITによる交通イノベーションに向けて−
交通データの標準化・オープン化とその先へ −ITによる交通イノベーションに向けて−Masaki Ito
 
全国で進むGTFSデータ整備と利活用
全国で進むGTFSデータ整備と利活用全国で進むGTFSデータ整備と利活用
全国で進むGTFSデータ整備と利活用Masaki Ito
 
全国で進むGTFSデータ整備と利活用
全国で進むGTFSデータ整備と利活用全国で進むGTFSデータ整備と利活用
全国で進むGTFSデータ整備と利活用Masaki Ito
 
仮想化・クラウド環境利用メリットを最大化する運用管理とは
仮想化・クラウド環境利用メリットを最大化する運用管理とは仮想化・クラウド環境利用メリットを最大化する運用管理とは
仮想化・クラウド環境利用メリットを最大化する運用管理とはHinemos
 
IoTセンシングの初歩から可視化まで
IoTセンシングの初歩から可視化までIoTセンシングの初歩から可視化まで
IoTセンシングの初歩から可視化までNobuo Kawaguchi
 
IBM SoftLayer を使ってみよう
IBM SoftLayer を使ってみようIBM SoftLayer を使ってみよう
IBM SoftLayer を使ってみようKimihiko Kitase
 
仮想化・クラウド環境利用メリットを最大化する運用管理とは
仮想化・クラウド環境利用メリットを最大化する運用管理とは仮想化・クラウド環境利用メリットを最大化する運用管理とは
仮想化・クラウド環境利用メリットを最大化する運用管理とはHinemos
 
日経BP ITpro IoT japanパネル討議資料
日経BP ITpro IoT japanパネル討議資料日経BP ITpro IoT japanパネル討議資料
日経BP ITpro IoT japanパネル討議資料知礼 八子
 
クラウドの利活用
クラウドの利活用クラウドの利活用
クラウドの利活用Naoto MATSUMOTO
 
センサーネットワークコンソーシアム(山口さん作成)
センサーネットワークコンソーシアム(山口さん作成)センサーネットワークコンソーシアム(山口さん作成)
センサーネットワークコンソーシアム(山口さん作成)CRI Japan, Inc.
 
自律連合型基盤システムの構築
自律連合型基盤システムの構築自律連合型基盤システムの構築
自律連合型基盤システムの構築Kazuhiko Kato
 
ITがモビリティを創る:MaaSに向けた技術とエンジニア像
ITがモビリティを創る:MaaSに向けた技術とエンジニア像ITがモビリティを創る:MaaSに向けた技術とエンジニア像
ITがモビリティを創る:MaaSに向けた技術とエンジニア像Masaki Ito
 
MaaSを見据えた地域交通の情報化の進め方
MaaSを見据えた地域交通の情報化の進め方MaaSを見据えた地域交通の情報化の進め方
MaaSを見据えた地域交通の情報化の進め方Masaki Ito
 
高速ネットワーク技術と周辺動向(特別講義)
高速ネットワーク技術と周辺動向(特別講義)高速ネットワーク技術と周辺動向(特別講義)
高速ネットワーク技術と周辺動向(特別講義)Naoto MATSUMOTO
 
【HinemosWorld2014】B1-5_Hinemos活用事例のご紹介
【HinemosWorld2014】B1-5_Hinemos活用事例のご紹介【HinemosWorld2014】B1-5_Hinemos活用事例のご紹介
【HinemosWorld2014】B1-5_Hinemos活用事例のご紹介Hinemos
 
【日商USA】webinar 2023.10.6 クラウドだけじゃない!Edge AIの進化とは?
【日商USA】webinar 2023.10.6 クラウドだけじゃない!Edge AIの進化とは? 【日商USA】webinar 2023.10.6 クラウドだけじゃない!Edge AIの進化とは?
【日商USA】webinar 2023.10.6 クラウドだけじゃない!Edge AIの進化とは? NISSHO USA
 

Similar to コロナ禍における公共交通の現状と今後、MaaSの可能性 (20)

MaaSや交通データ活用から考えるコロナ禍での地域交通と今後
MaaSや交通データ活用から考えるコロナ禍での地域交通と今後MaaSや交通データ活用から考えるコロナ禍での地域交通と今後
MaaSや交通データ活用から考えるコロナ禍での地域交通と今後
 
全国に広がる公共交通データ整備とその効果 −小規模事業者でも(だからこそ!)出来る最新データ活用−
全国に広がる公共交通データ整備とその効果 −小規模事業者でも(だからこそ!)出来る最新データ活用−全国に広がる公共交通データ整備とその効果 −小規模事業者でも(だからこそ!)出来る最新データ活用−
全国に広がる公共交通データ整備とその効果 −小規模事業者でも(だからこそ!)出来る最新データ活用−
 
交通データの標準化・オープン化とその先へ −ITによる交通イノベーションに向けて−
交通データの標準化・オープン化とその先へ −ITによる交通イノベーションに向けて−交通データの標準化・オープン化とその先へ −ITによる交通イノベーションに向けて−
交通データの標準化・オープン化とその先へ −ITによる交通イノベーションに向けて−
 
全国で進むGTFSデータ整備と利活用
全国で進むGTFSデータ整備と利活用全国で進むGTFSデータ整備と利活用
全国で進むGTFSデータ整備と利活用
 
全国で進むGTFSデータ整備と利活用
全国で進むGTFSデータ整備と利活用全国で進むGTFSデータ整備と利活用
全国で進むGTFSデータ整備と利活用
 
仮想化・クラウド環境利用メリットを最大化する運用管理とは
仮想化・クラウド環境利用メリットを最大化する運用管理とは仮想化・クラウド環境利用メリットを最大化する運用管理とは
仮想化・クラウド環境利用メリットを最大化する運用管理とは
 
IoTセンシングの初歩から可視化まで
IoTセンシングの初歩から可視化までIoTセンシングの初歩から可視化まで
IoTセンシングの初歩から可視化まで
 
IBM SoftLayer を使ってみよう
IBM SoftLayer を使ってみようIBM SoftLayer を使ってみよう
IBM SoftLayer を使ってみよう
 
仮想化・クラウド環境利用メリットを最大化する運用管理とは
仮想化・クラウド環境利用メリットを最大化する運用管理とは仮想化・クラウド環境利用メリットを最大化する運用管理とは
仮想化・クラウド環境利用メリットを最大化する運用管理とは
 
20180119_5_IoT Update_20180119
20180119_5_IoT Update_2018011920180119_5_IoT Update_20180119
20180119_5_IoT Update_20180119
 
日経BP ITpro IoT japanパネル討議資料
日経BP ITpro IoT japanパネル討議資料日経BP ITpro IoT japanパネル討議資料
日経BP ITpro IoT japanパネル討議資料
 
クラウドの利活用
クラウドの利活用クラウドの利活用
クラウドの利活用
 
センサーネットワークコンソーシアム(山口さん作成)
センサーネットワークコンソーシアム(山口さん作成)センサーネットワークコンソーシアム(山口さん作成)
センサーネットワークコンソーシアム(山口さん作成)
 
自律連合型基盤システムの構築
自律連合型基盤システムの構築自律連合型基盤システムの構築
自律連合型基盤システムの構築
 
ITがモビリティを創る:MaaSに向けた技術とエンジニア像
ITがモビリティを創る:MaaSに向けた技術とエンジニア像ITがモビリティを創る:MaaSに向けた技術とエンジニア像
ITがモビリティを創る:MaaSに向けた技術とエンジニア像
 
MaaSを見据えた地域交通の情報化の進め方
MaaSを見据えた地域交通の情報化の進め方MaaSを見据えた地域交通の情報化の進め方
MaaSを見据えた地域交通の情報化の進め方
 
高速ネットワーク技術と周辺動向(特別講義)
高速ネットワーク技術と周辺動向(特別講義)高速ネットワーク技術と周辺動向(特別講義)
高速ネットワーク技術と周辺動向(特別講義)
 
【HinemosWorld2014】B1-5_Hinemos活用事例のご紹介
【HinemosWorld2014】B1-5_Hinemos活用事例のご紹介【HinemosWorld2014】B1-5_Hinemos活用事例のご紹介
【HinemosWorld2014】B1-5_Hinemos活用事例のご紹介
 
08 kameda
08 kameda08 kameda
08 kameda
 
【日商USA】webinar 2023.10.6 クラウドだけじゃない!Edge AIの進化とは?
【日商USA】webinar 2023.10.6 クラウドだけじゃない!Edge AIの進化とは? 【日商USA】webinar 2023.10.6 クラウドだけじゃない!Edge AIの進化とは?
【日商USA】webinar 2023.10.6 クラウドだけじゃない!Edge AIの進化とは?
 

More from Masaki Ito

公共交通のデジタル化の現状とMaaS、データ活用の可能性
公共交通のデジタル化の現状とMaaS、データ活用の可能性公共交通のデジタル化の現状とMaaS、データ活用の可能性
公共交通のデジタル化の現状とMaaS、データ活用の可能性Masaki Ito
 
行政サービスにデータ資産を活かす: 公共交通データから考える行政の現場でのデータ活用のありかた
行政サービスにデータ資産を活かす: 公共交通データから考える行政の現場でのデータ活用のありかた行政サービスにデータ資産を活かす: 公共交通データから考える行政の現場でのデータ活用のありかた
行政サービスにデータ資産を活かす: 公共交通データから考える行政の現場でのデータ活用のありかたMasaki Ito
 
公共交通オープンデータ第2幕:「静的データは出来た、次はリアルタイム」と決めつける前に考えること
公共交通オープンデータ第2幕:「静的データは出来た、次はリアルタイム」と決めつける前に考えること公共交通オープンデータ第2幕:「静的データは出来た、次はリアルタイム」と決めつける前に考えること
公共交通オープンデータ第2幕:「静的データは出来た、次はリアルタイム」と決めつける前に考えることMasaki Ito
 
わたしの考える未来の交通事業
わたしの考える未来の交通事業わたしの考える未来の交通事業
わたしの考える未来の交通事業Masaki Ito
 
GTFSデータ整備から始める公共交通の未来像
GTFSデータ整備から始める公共交通の未来像GTFSデータ整備から始める公共交通の未来像
GTFSデータ整備から始める公共交通の未来像Masaki Ito
 
IT・データが導く新しい地域公共交通の姿を考える
IT・データが導く新しい地域公共交通の姿を考えるIT・データが導く新しい地域公共交通の姿を考える
IT・データが導く新しい地域公共交通の姿を考えるMasaki Ito
 
What i think about when i conduct research in the society
What i think about when i conduct research in the societyWhat i think about when i conduct research in the society
What i think about when i conduct research in the societyMasaki Ito
 
公共交通オープンデータの現状と可能性 社会がデータを使いこなすために何をなすべきか
公共交通オープンデータの現状と可能性 社会がデータを使いこなすために何をなすべきか公共交通オープンデータの現状と可能性 社会がデータを使いこなすために何をなすべきか
公共交通オープンデータの現状と可能性 社会がデータを使いこなすために何をなすべきかMasaki Ito
 
ジョルダン「乗換案内」での鉄道・バスのリアルタイム情報活用の取り組み
ジョルダン「乗換案内」での鉄道・バスのリアルタイム情報活用の取り組みジョルダン「乗換案内」での鉄道・バスのリアルタイム情報活用の取り組み
ジョルダン「乗換案内」での鉄道・バスのリアルタイム情報活用の取り組みMasaki Ito
 
日本バス情報協会の活動について
日本バス情報協会の活動について日本バス情報協会の活動について
日本バス情報協会の活動についてMasaki Ito
 
公共交通のオープンデータ化とICT企業としての役割
公共交通のオープンデータ化とICT企業としての役割公共交通のオープンデータ化とICT企業としての役割
公共交通のオープンデータ化とICT企業としての役割Masaki Ito
 
GTFS-JPを活用した総合的な路線時刻表作成の取組
GTFS-JPを活用した総合的な路線時刻表作成の取組GTFS-JPを活用した総合的な路線時刻表作成の取組
GTFS-JPを活用した総合的な路線時刻表作成の取組Masaki Ito
 
5社のGTFSをマージして、PostgreSQLにインポートしてみた
5社のGTFSをマージして、PostgreSQLにインポートしてみた5社のGTFSをマージして、PostgreSQLにインポートしてみた
5社のGTFSをマージして、PostgreSQLにインポートしてみたMasaki Ito
 
複数のGTFSを用いた時刻表アプリ
複数のGTFSを用いた時刻表アプリ複数のGTFSを用いた時刻表アプリ
複数のGTFSを用いた時刻表アプリMasaki Ito
 
ミャンマー国ヤンゴンにおける公共交通オープンデータ開発の取組事例
ミャンマー国ヤンゴンにおける公共交通オープンデータ開発の取組事例ミャンマー国ヤンゴンにおける公共交通オープンデータ開発の取組事例
ミャンマー国ヤンゴンにおける公共交通オープンデータ開発の取組事例Masaki Ito
 
西日本豪雨で止まった「広島の公共交通情報提供」のその後
西日本豪雨で止まった「広島の公共交通情報提供」のその後西日本豪雨で止まった「広島の公共交通情報提供」のその後
西日本豪雨で止まった「広島の公共交通情報提供」のその後Masaki Ito
 
バス会社からのデータ提供がオープンデータにたどり着くまで
バス会社からのデータ提供がオープンデータにたどり着くまでバス会社からのデータ提供がオープンデータにたどり着くまで
バス会社からのデータ提供がオープンデータにたどり着くまでMasaki Ito
 
低価格で高品質な苺をふんだんに使用したGTFS-RTを整備してみた話
低価格で高品質な苺をふんだんに使用したGTFS-RTを整備してみた話低価格で高品質な苺をふんだんに使用したGTFS-RTを整備してみた話
低価格で高品質な苺をふんだんに使用したGTFS-RTを整備してみた話Masaki Ito
 
オープンでGTFSな横浜
オープンでGTFSな横浜オープンでGTFSな横浜
オープンでGTFSな横浜Masaki Ito
 
みちのりホールディングスにおけるDX
みちのりホールディングスにおけるDXみちのりホールディングスにおけるDX
みちのりホールディングスにおけるDXMasaki Ito
 

More from Masaki Ito (20)

公共交通のデジタル化の現状とMaaS、データ活用の可能性
公共交通のデジタル化の現状とMaaS、データ活用の可能性公共交通のデジタル化の現状とMaaS、データ活用の可能性
公共交通のデジタル化の現状とMaaS、データ活用の可能性
 
行政サービスにデータ資産を活かす: 公共交通データから考える行政の現場でのデータ活用のありかた
行政サービスにデータ資産を活かす: 公共交通データから考える行政の現場でのデータ活用のありかた行政サービスにデータ資産を活かす: 公共交通データから考える行政の現場でのデータ活用のありかた
行政サービスにデータ資産を活かす: 公共交通データから考える行政の現場でのデータ活用のありかた
 
公共交通オープンデータ第2幕:「静的データは出来た、次はリアルタイム」と決めつける前に考えること
公共交通オープンデータ第2幕:「静的データは出来た、次はリアルタイム」と決めつける前に考えること公共交通オープンデータ第2幕:「静的データは出来た、次はリアルタイム」と決めつける前に考えること
公共交通オープンデータ第2幕:「静的データは出来た、次はリアルタイム」と決めつける前に考えること
 
わたしの考える未来の交通事業
わたしの考える未来の交通事業わたしの考える未来の交通事業
わたしの考える未来の交通事業
 
GTFSデータ整備から始める公共交通の未来像
GTFSデータ整備から始める公共交通の未来像GTFSデータ整備から始める公共交通の未来像
GTFSデータ整備から始める公共交通の未来像
 
IT・データが導く新しい地域公共交通の姿を考える
IT・データが導く新しい地域公共交通の姿を考えるIT・データが導く新しい地域公共交通の姿を考える
IT・データが導く新しい地域公共交通の姿を考える
 
What i think about when i conduct research in the society
What i think about when i conduct research in the societyWhat i think about when i conduct research in the society
What i think about when i conduct research in the society
 
公共交通オープンデータの現状と可能性 社会がデータを使いこなすために何をなすべきか
公共交通オープンデータの現状と可能性 社会がデータを使いこなすために何をなすべきか公共交通オープンデータの現状と可能性 社会がデータを使いこなすために何をなすべきか
公共交通オープンデータの現状と可能性 社会がデータを使いこなすために何をなすべきか
 
ジョルダン「乗換案内」での鉄道・バスのリアルタイム情報活用の取り組み
ジョルダン「乗換案内」での鉄道・バスのリアルタイム情報活用の取り組みジョルダン「乗換案内」での鉄道・バスのリアルタイム情報活用の取り組み
ジョルダン「乗換案内」での鉄道・バスのリアルタイム情報活用の取り組み
 
日本バス情報協会の活動について
日本バス情報協会の活動について日本バス情報協会の活動について
日本バス情報協会の活動について
 
公共交通のオープンデータ化とICT企業としての役割
公共交通のオープンデータ化とICT企業としての役割公共交通のオープンデータ化とICT企業としての役割
公共交通のオープンデータ化とICT企業としての役割
 
GTFS-JPを活用した総合的な路線時刻表作成の取組
GTFS-JPを活用した総合的な路線時刻表作成の取組GTFS-JPを活用した総合的な路線時刻表作成の取組
GTFS-JPを活用した総合的な路線時刻表作成の取組
 
5社のGTFSをマージして、PostgreSQLにインポートしてみた
5社のGTFSをマージして、PostgreSQLにインポートしてみた5社のGTFSをマージして、PostgreSQLにインポートしてみた
5社のGTFSをマージして、PostgreSQLにインポートしてみた
 
複数のGTFSを用いた時刻表アプリ
複数のGTFSを用いた時刻表アプリ複数のGTFSを用いた時刻表アプリ
複数のGTFSを用いた時刻表アプリ
 
ミャンマー国ヤンゴンにおける公共交通オープンデータ開発の取組事例
ミャンマー国ヤンゴンにおける公共交通オープンデータ開発の取組事例ミャンマー国ヤンゴンにおける公共交通オープンデータ開発の取組事例
ミャンマー国ヤンゴンにおける公共交通オープンデータ開発の取組事例
 
西日本豪雨で止まった「広島の公共交通情報提供」のその後
西日本豪雨で止まった「広島の公共交通情報提供」のその後西日本豪雨で止まった「広島の公共交通情報提供」のその後
西日本豪雨で止まった「広島の公共交通情報提供」のその後
 
バス会社からのデータ提供がオープンデータにたどり着くまで
バス会社からのデータ提供がオープンデータにたどり着くまでバス会社からのデータ提供がオープンデータにたどり着くまで
バス会社からのデータ提供がオープンデータにたどり着くまで
 
低価格で高品質な苺をふんだんに使用したGTFS-RTを整備してみた話
低価格で高品質な苺をふんだんに使用したGTFS-RTを整備してみた話低価格で高品質な苺をふんだんに使用したGTFS-RTを整備してみた話
低価格で高品質な苺をふんだんに使用したGTFS-RTを整備してみた話
 
オープンでGTFSな横浜
オープンでGTFSな横浜オープンでGTFSな横浜
オープンでGTFSな横浜
 
みちのりホールディングスにおけるDX
みちのりホールディングスにおけるDXみちのりホールディングスにおけるDX
みちのりホールディングスにおけるDX
 

Recently uploaded

CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?akihisamiyanaga1
 
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)UEHARA, Tetsutaro
 
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdfクラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdfFumieNakayama
 
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案sugiuralab
 
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdfAWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdfFumieNakayama
 
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)Hiroshi Tomioka
 
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...博三 太田
 
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineerYuki Kikuchi
 

Recently uploaded (8)

CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
 
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
 
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdfクラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
 
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
TataPixel: 畳の異方性を利用した切り替え可能なディスプレイの提案
 
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdfAWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
 
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
 
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
 
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
 

コロナ禍における公共交通の現状と今後、MaaSの可能性