2018年3月3日開催「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2018」でのライトニングトーク発表資料です。

1. 東京公共交通オープンデータから
標準的なバス情報フォーマットを作る
東京⼤学 ⽣産技術研究所
伊藤昌毅
2018年3⽉3⽇
東京⼤学 ⽣産技術研究所 コンベンションホール
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2018

2. またの名を・・・
都バスデータ復元チャレンジ（くじけそう）
東京⼤学 ⽣産技術研究所
伊藤昌毅
2018年3⽉3⽇
東京⼤学 ⽣産技術研究所 コンベンションホール
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2018

3. 東京公共交通オープンデータチャレンジ
主催： 公共交通オープンデータ協議会
• 鉄道
– 東京地下鉄★
– 東京都交通局★
– JR東⽇本★
– ⼩⽥急電鉄★
– 京王電鉄★
– 京成電鉄
– 京浜急⾏電鉄★
– ⻄武鉄道
– 東京急⾏電鉄★
– 東京臨海⾼速鉄道
★
– 東武鉄道
– ゆりかもめ
• バス
– 東京都交通局★
– ⼩⽥急バス
– 関東バス
– 京王電鉄バス
– 国際興業
– JRバス関東
– ⻄武バス
– 東急バス
– 東武バス
– ⻄東京バス
• 航空
– 全⽇本空輸
– 東京国際空港ター
ミナル★
– 成⽥国際空港★
:

4. • JSON
– ほとんどのデータはこれ
• ai
– 東急バス 画像情報
• PDF
– 東急バス 画像情報
• ZIP
– 画像ファイルをまとめて
データ形式

5. 「標準的なバス情報フォーマット」≒GTFS

6. 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（座⻑）
– 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

7. そういえば・・・
http://www.iii.u-tokyo.ac.jp/research/ %E3%80%80
•
•

8. 公共交通オープンデータ協議会フォー
マットから標準的なバス情報フォーマッ
トへ変換出来るか試してみよう！
・・・・とりあえず都バスで

9. • 東京都交通局 バスロケーション情報
– 東京都交通局の都バスのバスロケーション情報を提供します。
• 東京都交通局 バス運賃情報
– 東京都交通局の都バスのバス運賃情報を提供します。
• 東京都交通局 バス停時刻表
– 東京都交通局の都バスのバス停時刻表を提供します。
• 東京都交通局 バス路線情報
– 東京都交通局の都バスのバス路線情報を提供します。
• 東京都交通局 バス停情報
– 東京都交通局の都バスのバス停情報を提供します。
都バス関連データ

10. 標準的なバス情報フォーマットの構成要素

11. GTFS事業者情報 経路情報
運⾏区分情報
便情報 通過時刻情報 停留所情報
そのうち必須要素

12. 変換のためのシステム構築
PostgreSQL + PostGIS
データ取り込み
（Rails Runner）
QGISでデータを
地図化
Ruby on Ralis
Web

13. • 事業者の名称、URL、電話番号など
• 東京交通オープンデータには含まれてい
ないが検索すればなんとかなりそう
事業者情報

14. 停留所情報
[
{
"@context": "http://vocab.odpt.org/context_odpt_BusstopPole.jsonld",
"@id": "urn:ucode:_00001C0000000000000100000315B443",
"@type": "odpt:BusstopPole",
"dc:date": "2017-12-21T13:36:18+09:00",
"dc:title": " ",
"geo:lat": 35.69741536,
"geo:long": 139.7071951,
"odpt:busLocationURL": [
"https://tobus.jp/sp/blsys/stop?stopid=227&ud=1&poleno=1&routecode=135",
"https://tobus.jp/sp/blsys/stop?stopid=227&ud=2&poleno=1&routecode=147",
"https://tobus.jp/sp/blsys/stop?stopid=227&ud=2&poleno=1&routecode=152",
"https://tobus.jp/sp/blsys/stop?stopid=227&ud=3&poleno=1&routecode=152"
],
"odpt:busroutePattern": [
"odpt.BusroutePattern:Toei.Haya77.20201.2",
"odpt.BusroutePattern:Toei.Haya77.20202.2",
"odpt.BusroutePattern:Toei.Ike86.20003.2",
"odpt.BusroutePattern:Toei.Ike86.20004.3",
"odpt.BusroutePattern:Toei.Ike86.20005.3",
最低限停留所名と緯度経路があればいい。変換出来そう。

15. • 都バスデータ
– バス停時刻表、バス路線情報
• 標準的なバス情報フォーマット
– 便単位の時刻表
以下のデータからこれらのファイルが作れるか？

16. • これなら出来そう
バス停時刻表から便時刻表を作れるか？
A B C D
9:11 D
9:25 D
9:45 D
9:13 D
9:27 D
9:47 D
9:16 D
9:30 D
9:50 D
9:19 D
9:33 D
9:53 D

17. • 停留所時刻表を停⾞順に並
べるだけで、便ごとの時刻
表を作成出来る
• ⾏先の「渋⾕駅前」は降⾞
のみなので時刻表がない
– 今は乗換案内を実現するためには
到着時刻が必要
• 到着時刻は推測可能？
– 同時間帯の反対⽅向から
– バスリアルタイム情報を⽤いる？
例：渋88

18. • 経由が複数ある場合・・・
実際は複雑な路線も多い
A
B
C
F
9:11 G
9:14 G
9:45 G
9:16 G
9:50 G
9:15 G
9:20 G
9:21 G
9:55 G
D
9:19 G
9:53 G
E
9:16 G

19. • “Direction”は分類として当てにならないので、同⼀路線なら
「上り」「下り」をまとめて考える
• 実際にあるパターン
– 経由地が異なる
– ⾞庫から/⾞庫へ
– ⼀部分だけの短い⾛⾏
路線別に停⾞パターンをまとめる
1 2
A
B ||
D ||
C ||
E ||
F
G

20. • 経路の共通部分を
探し出して重ねる
アルゴリズムを開
発
• 但し表⽰はもっと
最適化できるはず
実際にある
複雑なパターン
池86宿91

22. • ⾃動化を突き詰める？
今後の⽅針
• ゲームにしちゃう？
応募締切は3⽉15⽇！

23. • 平⽇、休⽇だけでなく、未定義のパターンがいくつもあり、そ
の⽇にバスが⾛るか否か解釈が困難
カレンダーも複雑
odpt.Calendar:Weekday 6303
odpt.Calendar:Saturday 6005
odpt.Calendar:Holiday 5856
odpt.Calendar:PublicHoliday 82
odpt.Calendar:Specific.Toei.Extra.Kusa63 78
odpt.Calendar:Specific.Toei.Extra.Kusa64 74
odpt.Calendar:Specific.Toei.Extra.Ou40Kou 54
？

24. • 東京公共交通オープンデータチャレンジの都バスデータから標
準的なバス情報フォーマットへ変換することは、ほぼ不可能
– 終点の到着時刻がわからない
– バス停時刻表から便時刻表へ変換することが困難
– 運⾏⽇がわからない便がある
• 意味すること
– 東京公共交通オープンデータチャレンジの都バスデータは乗換案内に利⽤出来な
い
• 「標準的なバス情報フォーマット」は乗換案内に最低限必要なデータを整理したもの
結論

25. • 都バスのどこかには、便単位の時刻データがあると考えられる
– 本当にデータが無かったら運転⼿が困ってしまう
– 「その筋屋」に似たシステムが動いているはず
• 誰かが情報を⽋落させている
– 公共交通オープンデータ協議会？
• 他のバス会社に関しては便時刻表を出しているので、可能性は低い
– 東京都交通局？
ところで、なぜこんな事態に？

26. • 「標準的なバス情報フォーマット」を使わなくてもいいから、
変換出来るか確認して欲しい
– 乗換案内に利⽤出来るかどうかのベンチマークになる
– どこにどのような⽋落があるかを具体的に⽰せる
• 変換出来ない＝情報に⽋落がある場合、事業者により強くデー
タを求めるべき
– ⽋落があるデータは、苦労して出しても結局使えない。どうせ苦労するなら使え
るものを
– オープンデータは、結局のところコミュニケーション
提⾔