みんなのPython勉強会#59: Stapy Global Meetupでの発表資料です。 Mini Tokyo 3D は、昨年度の公共交通オープンデータ使ったアプリコンテスト「第3回東京公共交通オープンデータチャレンジ」の最優秀賞受賞作品です。今回はこのアプリの開発秘話とデジタルツインの可能性についてお話しします。 Stapyの第1回勉強会でデータサイエンス・データエンジニアリングについてお話ししたのですが、その後シンガポールに移住して4年が経ちました。海外の開発現場の経験なども交えて、データの意味付けやデジタルトランスフォーメーションの考え方についても触れたいと思います。 Mini Tokyo 3D は PC、スマートフォン、タブレット、セットトップボックスなど、デバイスを問わず Web ブラウザさえあれば利用できる Web アプリケーションです。下記の URL からアクセスしてください。 https://minitokyo3d.com より詳しい情報は Mini Tokyo 3D ユーザーガイド https://github.com/nagix/mini-tokyo-3d/blob/master/USER_GUIDE-ja.md をご覧ください。ソースコードは GitHub リポジトリhttps://github.com/nagix/mini-tokyo-3d にて公開されています。開発の経緯は、Mini Tokyo 3D 開発日誌 https://togetter.com/li/1413307 にまとめています。

1. Mini Tokyo 3D
交通デジタルツインと
デジタルトランスフォーメーションの世界
草薙 昭彦 AKIHIKO KUSANAGI

2. ⾃⼰紹介
u 草薙 昭彦 (くさなぎ あきひこ)
u Cognite 株式会社 チーフソリューションアーキテクト兼CTO Japan
u 2016年からシンガポール在住
u 過去は
u MapR Technologies
u EMC (Greenplum)
u Oracle
u Sun Microsystems
Twitter: @nagix

3. 今⽇のトピック
u Mini Tokyo 3D 開発秘話と
デジタルツインの可能性
u データの意味付けと
デジタルトランスフォーメーション

4. Mini Tokyo 3D
第3回 東京公共交通オープン
データチャレンジ最優秀賞
2019年度 VLED 勝⼿表彰貢献賞

5. 東京公共交通リアルタイム
3Dビジュアライゼーション
MINI TOKYO 3D
⼀⾔で⾔うならば

6. Mini Tokyo
3D: 別の⾔い
⽅をすると
リアル東京デジタル鉄道模型
東京公共交通デジタルツイン
動く東京近郊鉄道路線図
東京上空仮想フライトツアー

7. https://minitokyo3d.com
または
「Mini Tokyo 3D」で検索

8. Mini Tokyo 3D 概要
u 東京の公共交通のリアルタイム3Dマップ
u 今、実際に動いている列⾞やバス、発着して
いる旅客機をリアルな3Dマップ上に滑らかな
アニメーションで表現
u 現実世界とそっくりな双⼦をデジタルの世界
に表現した「デジタルツイン」
u ユーザーは⾃由に3Dマップ上を動き回り、⾒
たいところにズームインできる
u PC、スマートフォン、タブレット、セット
トップボックスなど、デバイスを問わず Web
ブラウザさえあれば利⽤できる Web アプリ https://minitokyo3d.com

9. ライブデモ

10. Mini Tokyo 3D
開発までの経緯
u 2019年5⽉、ロンドン
u プロフェッショナルサービスのエ
ンジニアとして顧客オフィスで作
業中
u 「この会社での勤務は今⽇が最後
です。これまでありがとう」

11. Mini Tokyo 3D
開発までの経緯
u 2019年6⽉、オスロ
u 「Big Data、AI、コンピュータビ
ジョン、ドローン、ロボットなど
の最新技術を活⽤したプラットフ
ォームを作る⾯⽩い会社がある」
u ノルウェーを拠点とする分析プラ
ットフォーム企業 Cognite が主催
のテクノロジーイベント Ignite
2019 に参加

13. Mini Tokyo 3D
開発までの経緯
u 2019年6⽉〜、シンガポール
u Cognite ⼊社まで多少の時間
u デジタルツインを作りたい
u 何かいいデータはないか︖

14. あった

15. 2012年:
鉄道Now

16. ⾜りないもの
u 路線図として⾒にくい
u 動きがカクカク
u サイトデザインが2000年代インターネット
u リアルタイムの遅延が反映されない

17. ヒント: Mini Metro

18. 初期バージョン:
Mini Tokyo

19. Leaflet + D3.js
u Leaflet: Webマップライブラリ
u ラスタータイル
u D3.js: データサイエンティスト御⽤達ビジュアライゼーションライブラリ
u SVG なのできれい、拡⼤にも強い

20. この滑らかな動きは難しいのか︖
u SVG ベジェ曲線は、始点からの距離から
座標は求まる︕
u Easing 曲線を使えばそれっぽく⾒える︕

21. 難しいのは路線図のラインのオフセット
ズームアウトしてもライ
ンが重ならないように⼀
定の間隔を確保
隣り合うラインから分岐
して離れていくにつれ、
滑らかに本来の位置に戻
す

22. 悪くない・・が
u だが、今時GPUをフル活⽤した、もっとイケてるマップが作れるんじゃない
か・・︖
u もっとゲームっぽく

23. Mapbox
GL JS

24. Mapbox GL JS
u ベクタータイルを WebGL を使ってレンダリングする JavaScript ライブラリ
u スタイルを⾃由に設定できる
u ポリゴンの Extrusion を使ったビルディングの 3D 表現
u 様々なカスタムレイヤー

25. GeoJSON と Turf.js
u GeoJSON: 緯度経度の座標を持つポイント、ライン、ポリゴンを格納するファイ
ルフォーマット
u Turf.js: GeoJSON 分析・加⼯のための JavaScript ライブラリ

26. これはいける

27. ヘリコプタービューと斜め後⽅ビュー

28. ズームと
マルチレ
イヤー

29. リアルタイム
の遅延を反映

30. u 通常は静的な時刻表通りの運⾏
u 動的な列⾞在線情報に遅延時間情報があれば、その時間分だけ時刻表通りの運⾏の
位置からずらす
u 配信に3分程度の遅れがあるため、在線位置情報をそのまま使うわけにはいかない
リアルタイムに⾒せるためには⼯夫がいる
8:42 有楽町 8:44 東京 8:46 神⽥
( ( (
8:43 有楽町 8:45 東京 8:47 神⽥
( ( (
在線位置情報で取得できる位置 ↑ ↑ 時刻表の位置
1分遅延
実際の位置 ↑

31. 4ヶ国語に対応
u 訪⽇観光客の7割は中国・韓国・台湾・⾹港
u 駅名、路線名、空港名、航空会社名、・・
u ⼿⼊⼒なので、実はここにかなりの時間がかけている

32. パフォーマンスが厳しい
u 列⾞の数が増えてくると、コマ落ちする
u Mapbox では GeoJSON ポリゴンの Extrusion で列⾞の箱は描けるが、滑らかな更新
を⾏うことは想定していない
u 列⾞の位置計算が重い
u バックグラウンドのマップのローディングも動かなくなる

33. three.js
u three.js: WebGL ベース、クロスブラウザ対応の軽量な JavaScript ライブラリ
u Mapbox のカスタムレイヤーとして組み込める
u 列⾞を three.js のオブジェクトで表⽰し、動きがサクサクに

34. 最適化の数々
u 始点からの距離の事前計算と⼆分探索
u ⽅⾓、傾斜も線分毎に事前計算
u 描画時の三⾓関数の使⽤はなるべく避けたい
u ⼀編成内の⾞両位置の計算をまとめて⾏う
u 画⾯外の⾞両のフレームレートを1fpsに
u ロード時のデータ量削減
u 降⾬パーティクルの動的な更新、データの遅延更新
u 地図のテキストラベルは駅名だけに

35. 加減速・最⾼速度を現実っぽく

36. 遅延を⼀⽬で
わかるように

37. 地下は別にした⽅がいいよね

38. 路線座標データをOepnStreetMapから
overpass turboOpenStreetMap

39. 現実と⽐べてみる
u プラスマイナス1分は仕⽅ない
u それでも誤差を少なくするために、毎分25秒
を基準に

40. 2019年9⽉9⽇: 台⾵15号
u ⾵がヤバかった
u ⾸都圏の鉄道、ほぼ全滅
u 遅延が400〜500分とか
u デバッグがはかどった

41. 2019年10⽉12⽇: 台⾵19号
u 台⾵15号の記憶が残る中、「最強」
台⾵の接近に各社万全の体制
u ⾸都圏の鉄道、全⾯的に計画運休
u ⼀部地下鉄はずっと動いていたが
u デバッグがさらに
はかどった

42. ⾶⾏機は絶対⾶ばす
u 鉄道ファンだけでなく、航空ファンも引き込みたい
u ⾶⾏機は列⾞並みにかわいく
u ⾶⾏ルートは現実と同じにしたい
u ⾒ただけでエアラインがわかるようにしたい

43. ⾶⾏機︕

44. ⾬を降らせた
ら便利ではな
いか︖

45. 5分毎、1kmメッシュ、8段階の降⽔予測
気象庁・降⽔ナウキャスト
Powered
by
Python

46. GitHub 1,000 スター越え
u 半分くらいは海外から

47. รองรับภาษาไทย
uनेपाल&लाई प)न समथ-न गद-छ

48. 駅名検索
いるよね

49. 夜なのに⾵景が明るいのはおかしい

50. 夜なのに⾵景が明るいのはおかしい

51. 夜なのに⾵景が明るいのはおかしい

52. 夜なのに⾵景が明るいのはおかしい

53. ⽻⽥空港の⾶⾏コース

54. ⽻⽥空港の並⾏滑⾛路の同時離着陸運⽤

55. まだまだ続きます・・

56. デジタルツインとは
u 物理世界（現実世界）に実在しているものを、デジタル空間でリアルに表現した
もの
u IoTが普及し、あらゆるモノのデータ取得が可能になったことで、デジタルツイン
の実現が現実的に
u デジタルツインによるメリット
u 現実の世界を俯瞰的に把握することができる
u 現実には難しい施策や事象をシミュレーションすることができる
u デジタルツイン上の分析を現実にフィードバックすることによる効率化やコスト削減

57. デジタルツインのさらなる可能性
u デジタルツインはサイバー・フィジカル・
システムの⼀部であり、これまで⼈⼿で
⾏なっていた作業を⾃動化できる
u 例1: 交通量に合わせた信号機の動的な制御
u 例2: 需要に合わせた電⼒系統制御
u モノによる価値の⼤部分がデータで説明
できるようになる
u 製造業のサービス業化
u 例: 商品の利⽤時間に課⾦するサブスク
リプションモデル

58. 第⼀回Python勉強会のトーク
u 2015年5⽉27⽇
u 話したこと
u IT業界のトレンド
u なぜ今データサイエンスか
u データエンジニアってどういう職業?
u ⼤規模なデータを扱う時に重要なこと
u 分析と機械学習
u 分析をビジネスに活⽤するために重要なこと:
組織とプロセス

59. それから５年で経験したこと
u シンガポール⽀社に転籍
u ⾃⼰負担・現地雇⽤で
u アジア各地の顧客現場でビッグデータ基盤のシステム導⼊や技術コンサルテーション
を⾏う仕事
u 基本的に単⾝で1〜2週間乗り込む
u 時にはヨーロッパの顧客の対応も
u 昨年からは産業DX向けプラットフォームの会社
u ビッグデータ・並列処理アプリケーション技術をベースに、ここ2年ほどはデータ可視
化のフロントエンドに強い関⼼

60. 企業のソフトウェア投資
u オープンソース・ソフトウェアの興隆で、数年前と⽐べ
てもすばやく凝ったアプリケーションを作れるように
なった
u 全産業でソフトウェアへの依存が急激に⾼まっている
u ソフトウェア利⽤の⼆極化
u ビジネス上のコア要素以外は SaaS へ
u 運⽤上のコストや継続性でメリット
u コア要素はアジャイル型 DevOpts で内製
u 変化への対応が重要な要素
u ソフトウェアを単体で売る時代ではない・・
出典: ハーバー・アナリティクス

61. データが次の時代の⾦脈というが
u ⽣成された⽣のデータは使えない
u データを利⽤可能な形にするために必要なもの:
u データ基盤インフラ（ハードウェア・ソフトウェア）
u データソースとの接続
u 前処理
u データクレンジング・データ結合・データ変換・フィーチャーエンジニアリング
u データのカタログ化・ガバナンス管理
u スキルを持った技術者の育成・維持
u 誰がどのようにこのコストを賄うのか︖
u オープンデータ化が進まない原因、企業が投資を躊躇する原因のひとつ

62. オープンデータ
u COVID-19 を契機に注⽬を集めるオープンデータ
u 厳密な意味でのオープンデータ
u 国、地⽅公共団体及び事業者が保有する官⺠データのうち、以下のいずれにも該当する形で公開された
データ
u 営利⽬的、⾮営利⽬的を問わず⼆次利⽤可能なルールが適⽤されたもの
u 機械判読に適したもの
u 無償で利⽤できるもの
u 広い意味でのオープンデータ（本来は誤⽤）
u 今まで公開されていなかったデータを形式を問わず公開しただけ
u 利⽤条件（⽤途や利⽤料）を限定して提供するデータ
出典: みずほ情報総研レポート

63. データの意味付け (= Contextualization)
u データ活⽤の幅を広げる（つまり投資対効果を⾼める）ために必要なひと⼿間
u 例えば
異なるデータソースからの
データのIDのマッチング
ドキュメントの図表からの
画像認識を使った情報抽出
エンティティの⾃動分類

64. デジタルトランスフォーメーション
u 働き⽅を変えること
u ⼈間と機械双⽅
u ビジネスモデルを変えること
u 企業の経営、コラボレーションのしかた
u ⼿段として、デジタル技術のフル活⽤
u クラウド基盤
u データ分析・活⽤
u ソーシャル技術
u モビリティ

65. DX の難しさ
u 経済産業省「デジタルトランス
フォーメーションを推進するための
ガイドライン (DX 推進ガイドライ
ン) 」がよくまとまっている
u しかし、DX は経営戦略の問題であ
り、企業組織の問題であり、業界構
造の問題であり、シンプルな解決⽅
法はない
出典: DX 推進ガイドライン 1.0

66. 現場で⾒たこと
u では実際、うまくいってそうな現場はどうだった
か︖
u プロジェクトにコミットできる組織づくり
u 個⼈、チームの短期的・⻑期的なゴールが明確
u 学習する意欲
u 技術だけでなく、業務や⽅法論も
u 失敗を重要なプロセスと捉える
u 思い切った継続的な投資
u 「スモールスタートで始めて⼤きく育てる」という⾔
葉には注意・・・

67. https://minitokyo3d.com
または
「Mini Tokyo 3D」で検索