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Uploaded byHiroaki Sengoku
人流データ解析プラットフォーム Mobmap
FOSS4G Tokyo2014における講演資料です。人流データ解析プラットフォーム Mobmapについてご紹介しています。
![[DL輪読会]data2vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech,...](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/220204nonakadl1-220204025334-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
人流データ解析プラットフォーム Mobmap
- 1. 2014 人流データ解析プラットフォーム FOSS4G東京 2014/11/1(Sat) Mobmap マイクロジオデータ研究会 仙石 裕明
- 2. 自己紹介 仙石裕明 合同会社マイクロベース CEO 東京大学CSIS 客員研究員 マイクロジオデータ研究会 副運営委員長 NPO法人伊能社中 副理事長 ! 六本木のジオデータサイエンティスト 夢はReal SimCityの実現！！ @xianshiyuming
- 3. 今日お話したいこと 7% 24% 29% 20% 20% 1.人流データ解析 プラットフォーム Mobmap 2.疑似人流データ 3.マイクロジオデータ 普及に向けた課題 4.新プロジェクト PStay 5.その他
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- 5. What’s Mobmap? 1500,1,1,1998/10/0106:00:00,139.9249985549,35.7318406842,2,7,4110309,14,97,33,,97 3700,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9123053021,35.753511987,1,10,4112107,10,97,33,,97 7300,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9132597066,35.7134959947,1,7,4114009,8 ,97,40,,97 5500,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9374260851,35.7387718937,2,12,4113004,14,97,32,,97 9500,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9268670539,35.6868715236,1,2,4115011,12,97,26,,97 9700,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9238668934,35.6892555155,2,6,4115016,14,97,32,,97 11400,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9293917865,35.6808909812,1,6,4115107,9 ,97,36,,97 11800,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9077829215,35.6792209637,2,6,4115202,14,97,21,,97 10100,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9298447577,35.684551261,1,1,4115014,12,97,26,,97 • 移動データ（GPSログ等）に特化した可視化・解析ツール • 東京大学地球観測データ統融合連携研究機構・特任研究員の 上山智士氏によって開発
- 6. What’s Mobmap? •Google Chromeアプリとしてインストール可能 • Google Mapsの上に重ねられる移動物レンダラを実装 • ベースマップの準備不要、Windows・Mac・Linux対応
- 7. Mobmapでできること 追加したレイヤ •データを読み込んで生成したレイヤーは左ペインのレイヤー リストに追加 • 移動可能なものは順序を入れ替え可能
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- 9. Mobmapでできること ①ラインゲートボタンをクリック ②マップ上をドラッグするとラ インを引くことができます。 羽田空港沿いの高速道路に適用してみます
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- 14. 疑似人流データ ! 首都圏版につづき、 関西・中京版が新 たに追加 ! 株式会社ナイトレ イのホームページ にて公開
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- 16. 位置情報付き Tweetデータ パーソントリップ （交通実態）調査GPS・基地局情報 更新 頻度 規模全ツイートのうち、 リアルタイム10年に１度リアルタイム ジオタグがついて いるのは0.2% サービス加入者数 概要トリップが詳細に 記載されており、 属性情報も多様。 しかし、特定の一 日のみ。 人の滞在分布や建 物単位の滞在履歴 が分かるが、トリッ プが分かるほど網 羅性は高くない。 滞留人口およびト リップを大規模に 把握可能。秘匿処 理のため、利用に 制限あり。 人口の約3.5％ ※H22近畿圏
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- 19. Step2 自宅推定、チェックイン別滞在時間を付与し、地図上にプロッ トした様子（夜間）。疎らに帰宅していく様子が分かる。 約250のチェックイン業種ごとに 暫定的な滞在時間を付与
- 20. Step3 経路補間（道路のみ）を施し、道路に沿って人が移動。 ※東京大学空間情報科学研究センター「人の流れプロジェクト」動線解析プラッ トフォームを利用 関本義秀, 薄井智貴, ⾦金杉洋, 増⽥田祐介, "都市空間における効率的な動線解析の共通基 盤のあり⽅方について", 第36回⼟土⽊木学会情報利⽤用技術シンポジウム, pp.111-114, 2011.
- 21. そもそも マイクロジオデータ研究会は Mobmapハンズオンや疑似人流 データの作成をなぜはじめたのか？
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- 26. 現在地情報・ ここって どういう場所？ DB 住所・緯度経度情報 あらゆる場所の包括さ れた情報をスケールフリー で取得できる社会！！ ユーザーは住所情報を送るだけで… 人口478人で昼は65歳以上の人口が4割 以上。20年後は人口は推計で２割減少。 １日に通るバスの台数は6台で、朝の利 用客数は多くて11人。1964年に開業し
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- 29. 位置情報付き Tweetデータ パーソントリップ （交通実態）調査GPS・基地局情報 更新 頻度 規模全ツイートのうち、 リアルタイム10年に１度リアルタイム ジオタグがついて いるのは0.2% サービス加入者数 概要トリップが詳細に 記載されており、 属性情報も多様。 しかし、特定の一 日のみ。 人の滞在分布や建 物単位の滞在履歴 が分かるが、トリッ プが分かるほど網 羅性は高くない。 滞留人口およびト リップを大規模に 把握可能。秘匿処 理のため、利用に 制限あり。 人口の約3.5％ ※H22近畿圏
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- 32. 網羅性 ⾼高 網羅性 低 解像度 ⾼高 GPS 解像度 低 POS 交通量調査 アメダス 住民基本台帳 アンケー ト調査 ネット調 査 求⼈人DB 不動産DB 記事DB パーソナルデータ 統計データ ソーシャルデータ ⾃自⼰己調査データ 引用： 仙石 裕明, オープンデータを活用したマイクロジオデータの開発, 統計と情報の専門誌「エストレーラ」, 2014.11
- 33. そのために、データ提供者·ユーザーとなる産 官、研究者が知識·技術の共有および協力でき る体制の構築を目指す。 データ 保有者 研究者 エンド ユーザー
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- 35. What’s PStay? Peoplestay 滞在人数 クラウドソーシングによって店舗滞在人数や通行量、 駐車台数等に関する情報を集め、ユーザーから別々に 集められた情報を離散的に解析し、滞在人数を推定する
- 36. これまでの人流データに関する解析研究と組み合わせ、 より細かな人の滞在・通行量の推定手法の構築を目指す 教師データ観測データ 大規模取得が可能 網羅性が低い 小規模取得 網羅性が高い 教師データによって観測値を 補正しながら推定値を出力 DB
- 37. 網羅性 ⾼高 網羅性 低 解像度 ⾼高 GPS 解像度 低 POS 交通量調査 アメダス 住民基本台帳 アンケー ト調査 ネット調 査 求⼈人DB 不動産DB 記事DB パーソナルデータ 統計データ ソーシャルデータ ⾃自⼰己調査データ 引用： 仙石 裕明, オープンデータを活用したマイクロジオデータの開発, 統計と情報の専門誌「エストレーラ」, 2014.11
- 38. PStayが狙うはココ！ 網羅性 ⾼高 網羅性 低 解像度 ⾼高 GPS 解像度 低 POS 交通量調査 アメダス 住民基本台帳 アンケー ト調査 ネット調 査 求⼈人DB 不動産DB 記事DB パーソナルデータ 統計データ ソーシャルデータ ⾃自⼰己調査データ 引用： 仙石 裕明, オープンデータを活用したマイクロジオデータの開発, 統計と情報の専門誌「エストレーラ」, 2014.11
- 39. また、蓄積されたデータを補間処理・モデル化を 加えることで、業種別滞在モデルを構築 某小売業店舗の時間帯別滞在人数 時間 ⼈人数 推定値はMGD研究 会による調査デー タより作成
- 40. Mobmapで再現 代々木上原駅周辺の 店舗滞在人数 http://youtu.be/9FVXrz-7NAg
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- 46. マイクロジオデータ研究会ではともに研究 を行う研究者・企業を募集しております。 ! ご関心がございましたら、お気軽にお声 がけください！
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