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交通データの分析及び可視化基盤の試作による

道路交通分析への適用可能性の考察

今井 龍一1・深田 雅之2・宮下 浩一3・矢部 努4・橋本 浩良5・重高 浩一6

1正会員 東京都市大学 工学部 都市工学科（〒158-8557 東京都世田谷区玉堤1-28-1） 前 国土交通省 国土技術政策総合研究所 メンテナンス情報基盤研究室

E-mail:imair@tcu.ac.jp

2非会員 株式会社ゼンリン 経営企画室（〒101-0063 東京都千代田区神田淡路町2丁目101番地） 前 国土交通省 国土技術政策総合研究所 メンテナンス情報基盤研究室

E-mail:masayukifu9413@zenrin.co.jp

3非会員 株式会社三菱総合研究所 社会システム研究本部 （〒100-8141 東京都千代田区永田町2-10-3）

E-mail:k.miya@mri.co.jp

4正会員 一般財団法人計量計画研究所 社会基盤計画研究室 （〒162-0845 東京都新宿区市谷本村町2-9）

E-mail:tyabe@ibs.or.jp

5正会員 国土交通省 国土技術政策総合研究所 道路研究室 （〒305-0804 茨城県つくば市旭1番地）

E-mail:hashimoto-h22ab@nilim.go.jp

6正会員 国土交通省 国土技術政策総合研究所 メンテナンス情報基盤研究室 （〒305-0804 茨城県つくば市旭1番地）

E-mail:shigetaka-k258@nilim.go.jp

昨今，「交通関連ビッグデータ」という言葉を耳にする機会が多く，多様で大量な交通データの持続的

な収集・活用の展開が期待される．交通データは地図やネットワークデータを用いて分析・可視化される

ことが多い．その地図やネットワークデータも多種あるため，交通データの高次利用や円滑な流通を実現

するには，各地図やネットワークデータの相互運用性の確保が必要になる．著者らは，交通データの点・

線・面の相互変換や，異なる地図や各交通モードのネットワークデータを用いた誤認識の生じない交通デ

ータの流通を実現するための分析・可視化基盤のデータモデルを考案し，その実現可能性を検証している． 本稿は，複数のネットワークデータを用いて考案したデータモデルに準じた基盤を試作し，交通データ

を用いた点・線・面の相互変換や道路交通分析への適用可能性を考察する．

Key Words : traffic data, big data, road network data, digital map, road traffic analysis

1. はじめに

道路交通分野でも「交通関連ビッグデータの活用」の

言葉を耳にする機会が増えており，その注目度が伺える．

スマートフォンやカーナビゲーションなどの通信機能を

持つ端末の普及，GPS受信機などのセンサの小型化や高

精度化により，人，クルマや電車などの移動履歴に係わ

る大量の交通データが24時間365日収集できる．また，

Hadoopなどの大量なデータの処理技術の向上により，よ

り高度な分析ができる環境も整備されてきている．

平成26年6月に閣議決定した「世界最先端IT国家創造

宣言」では，世界最高水準のIT利活用社会を実現する具

体的な取組みとして，オープンデータ・ビッグデータの

活用推進が掲げられており1)，ビッグデータの活用がわ

が国の経済発展や社会問題解決へ寄与することが期待さ

れている．この社会の潮流を踏まえ，既存の交通データ

の蓄積の取組みも本格化している2)．

交通データは属地性が高く，点・線・面のいずれかの

位置で表現されているため，地図を用いて集約・重畳・

分析・可視化の各処理を行うことが多い．点の表現には

2

緯度経度や住所，線の表現には道路ネットワークの区間

（リンク），面の表現には行政区や250・500mメッシュ

などが用いられている．移動履歴に係わる交通データに

は，自動車（普通，バスや大型車など），鉄道，自転車

や歩行者などの交通モード毎，あるいはすべての交通モ

ードが含まれている場合がある．このように移動履歴に

係わる交通データは，多種多様な位置表現と交通モード

の組合せがあり，さらに大量化しているため，地図上で

一元的に集約・重畳・分析・可視化を高速処理すること

は容易ではない．

この現状を踏まえ，著者らは多種多様で大量の交通デ

ータを地図上（道路ネットワークデータ含む）で高速に

処理し，異なる地図同士でも正確に交換できるデータ交

換仕様（データモデル）となる「分析・可視化基盤」を

研究している．既往研究では，①分析・可視化基盤のデ

ータモデルの考案，②（株）ゼンリン（以下，「ゼンリ

ン」という．）の地図を用いた分析・可視化基盤の試作，

③同基盤を用いた線表現のデータを面表現に変換する実

験を実施し，技術的な実現可能性を確認している3)．

本研究は，まず前述の既往研究の課題を整理したうえ

で，複数の地図を用いてデータモデルに準じた分析・可

視化基盤を試作する．そして，「交通関連ビッグデー

タ」の代表例である民間プローブデータを用いた変換実

験を実施し，分析・可視化基盤の道路交通分析への適用

可能性を考察する．

2. 既往研究の課題の整理

本研究では，道路交通分析の実態に即した分析・可視

化基盤の技術検証項目を導出するために既往研究の課題

を整理した．

既往研究では，図-1に示す分析・可視化基盤のデータ

モデルを考案し，単一（ゼンリン）の地図とGISアプリ

ーションを用いて分析・可視化基盤を試作している．

交通モード別NW

結節点+ 結節点

1..*

1

1..*

11..*

1交通モードを表現．走行可能な区間，乗換が発生する地点を定義

ポリゴン+ ポリゴン[]

0..* 0..*

面からなる地図（行政区，500mメッ

シュなど）

行政界 メッシュ

鉄道NW+ 鉄道区間[]+ 鉄道駅[]

タクシーNW+ タクシー区間[]+ タクシー乗場[]

交通データ

1..*

1 1

バス路線NW+ バス区間[]+ バス停[]

点

歩行空間NW+ 歩行区間[]+ 施設[]

自転車NW+ 自転車区間[]+ 駐輪場[]

ネットワーク+ リンク[]+ ノード[]

点と線からなる地図（DRMやVICS，電子地図、

鉄道路線図など）DRM

+ 版数VICS

+ 版数

分析用データ

1..*

1..* 1..*

基図

1

1..*

1

1..*

0..* 0..*

交通系ICカード，交通量トラカンなど

移動空間NW+ 区間[]+ 参照点[]

凡例

現状の分析・可視化で扱われている交通データ・基図

今回新たに考案した分析・可視化基盤

線

面

プローブカーデータ，バスプローブデータ

など

携帯電話（基地局），国勢調査メッシュデータ

など

図-1 分析・可視化基盤のデータモデル

また，同基盤を用いて線表現（リンク）の交通データを

面表現（メッシュ）へ変換する実験を実施し，変換可否

を検証している．ここでは，道路交通分析の実務への適

用可能性は確認していない．この成果に基づくと，今後

の課題として，次のことがあげられる．

複数の地図を用いた分析・可視化基盤の試作に

よる技術的な調製可否の確認

複数のGISアプリケーションへの分析・可視化基

盤の実装による実用性の確認

昨今の道路交通分析で多用されている民間プロ

ーブデータを用いた変換実験による分析・可視

化基盤の有用性の確認

本研究では，既往研究で残された3つの課題に取り組

み，分析・可視化基盤の道路交通分析への適用可能性を

明らかにすることとした．

3. 分析・可視化基盤の試作とGISアプリケーショ

ンへの実装

本研究では，複数の主体で調製・提供されている地図

を用いて分析・可視化基盤を試作し，異なる素材による

同基盤の調製可能性を検証した．また，試作した分析・

可視化基盤を複数のGISアプリケーションに実装して実

用性を検証した．

(1)検証の概要

a) 分析・可視化基盤の試作による調製可能性の検証

本研究では，既往研究と同じ茨城県つくば市の研究学

園駅とつくば駅を含む約3km四方を対象に，次の3種類

の道路ネットワークを用いて，既往研究と同様の作成手

順でデータモデルに準じた分析・可視化基盤を試作した．

道路ネットワークデータ：ゼンリン

道路ネットワークデータ：インクリメント・ピ

ー(株)（以下，「iPC」という．）

デジタル道路地図4)：(一財)日本デジタル道路地

図協会（以下，「DRM協会」という．）

試作結果は，各道路ネットワークの区間（リンク）と

交差点（ノード）に関連付けた道路の区間IDテーブル5)

の区間IDと参照点IDとを可視化し，横並びで比較するこ

とで調製可能性を検証した．

b) GISアプリケーションへの実装による実用性の検証

本研究では，試作した分析・可視化基盤を次に示す3

種類のGISアプリケーションに実装した．そして，分

析・可視化基盤が問題なく取り込めて描画可能であるか，

また，各道路ネットワークに関連付けた区間IDや参照点

IDなどの属性が保持されているかを検証した．なお，既

往研究ではQGISに実装できることを確認している．

3

QGIS：オープンソースのGISソフト6)

ArcGIS：ESRIジャパン(株)7)

PROTANAS®：(株)ケー・シー・エス8)

(2) 検証結果

a) 分析・可視化基盤の試作による調製可能性

複数の道路ネットワークを用いた分析・可視化基盤の

試作結果を図-2から図-4に示す．図-2はゼンリンの道路

ネットワークデータ，図-3はiPCの道路ネットワークデ

ータ，図-4はDRM協会のデジタル道路地図を用いた試作

結果を示している．各道路ネットワークは，形状や調製

対象の道路など仕様が異なるが，すべてのノードとリン

クに対して，区間IDと参照点IDが適切に付与されている

ことが確認できた．この結果，仕様の異なる複数の道路

ネットワークを用いた分析・可視化基盤の調製が可能で

あり，作成手順も実用的であることを明らかにした．

b) GISアプリケーションへの実装による実用性

複数のGISアプリケーションに分析・可視化基盤を実

装した結果を図-5から図-7に示す．図-5はQGIS，図-6は

ArcGIS，図-7はPROTANAS®の実装結果を示している．

図-2 試作結果 ゼンリン

図-3 試作結果 iPC

この結果，各アプリケーションで問題なく分析・可視化

基盤を実装（インポート）できることを確認した．また，

基盤に関連付けた属性が各アプリケーションで保持され

ていることも確認した．以上の結果から，分析・可視化

基盤は，実務で利用されているGISアプリケーションで

も扱える．

図-4 試作結果 DRM協会

図-5 GISアプリケーションへの実装結果 QGIS

図-6 GISアプリケーションへの実装結果 ArcGIS

4

4. 民間プローブデータを用いた変換実験による

道路交通分析への適用可能性の検証

本研究では，第3章で試作した分析・可視化基盤を用

いた交通データの変換実験により，道路交通分析への適

用可能性を検証した．

(1) 実験に利用する交通データ

本実験では，国土交通省の道路交通分析で利用されて

いる民間プローブデータを用いた．具体的には，カーナ

ビゲーションから取得した位置情報をDRM区間毎に15

分間の平均旅行速度に集計した平成25年4月の全日デー

タの1ヶ月分を用いた（図-8参照）．

(2) 民間プローブデータの変換方法

民間プローブデータの変換方法（手順）を図-9に示す．

手順1では，DRM区間の上下線別に集計された民間プロ

ーブデータを分析・可視化基盤を介して道路の区間ID方

式9)の位置表現に変換した．道路の区間ID方式の区間ID

は，DRM区間の上下線を一条線で抽象化して表現する

ため，変換の際に上下線の識別フラグを民間プローブデ

ータの属性として付与している．

図-7 GISアプリケーションへの実装結果 PROTANAS®

図-8 実験に利用した民間プローブデータ

手順2では，道路の区間ID方式の位置表現に変換した

民間プローブデータを第2章で示した3種類の道路ネット

ワークに変換した．

手順3では，QGISを用いて速度別に色分けし，各道路

ネットワーク上で可視化した．

(3) 変換実験の結果

前節で示した手順に準じて変換した結果を図-10から

図-12に示す．図-10はゼンリン，図-11はiPC，図-12は

DRM協会の各道路ネットワークへの変換結果を示して

いる．

図-8で示したDRM区間で集計された民間プローブデー

タの可視化結果と比較すると，各道路ネットワークの形

状に差異が見られる複雑な交差点では一部のデータが欠

落しているが，それ以外の箇所では概ね同様の変換結果

を得た．

これにより，分析・可視化基盤を活用することで異な

る道路ネットワークへの変換が可能であり，異なる地図

を用いた交通データの相互運用性を確保できることを確

認した．

【手順１】道路の区間ID方式の位置表現に変換

DRM区間の上下線別に集計された民

間プローブデータを分析・可視化基盤を介して，道路の区間ID方式の位置表現に変換

【手順２】

各道路ネットワークの位置表現に変換

手順1で変換した民間プローブデータ

を分析・可視化基盤を介して，各道路ネットワークの位置表現に変換

【手順３】変換結果をGISアプリケーションで表示

手順2で変換した民間プローブデータをQGISを用いて速度別に色分けし，表示

図-9 民間プローブデータの変換方法

図-10 ゼンリン地図への変換結果

5

図-11 iPC地図への変換結果

図-12 DRM協会地図への変換結果

5. おわりに

本研究では，多種多様で大量な交通データを高速に処

理できるデータ交換仕様（データモデル）に準じて分

析・可視化基盤を試作し，交通データの変換実験を通じ

て，道路交通分析への適用可能性を検証した．

その結果，複数の道路ネットワークを素材としても分

析・可視化基盤を調製できることを確認した．また，道

路交通分析で利用されている民間プローブデータを用い

た変換実験により，分析・可視化基盤を介して異なる道

路ネットワークへの変換が可能であることを確認した．

以上の結果から，道路交通分析への分析・可視化基盤の

適用可能性の一端を見出すことができた．

今後の課題としては，異なる交通モードを含む交通デ

ータの取扱い方法や，複雑な交差点における変換結果の

データ欠落への対処方法の確立があげられ，引き続き多

様な交通データを用いた変換実験による検証を重ねてい

くこと必要がある．

本研究では，残された各課題の対応策の考案と変換実

験による検証を重ね，分析・可視化基盤の確立に向けて

引き続き鋭意推進していく予定である．

謝辞：本研究の遂行にあたり，(株)ゼンリン，インクリ

メント・ピー(株)からは電子地図および道路ネットワー

クの提供を受けた．筑波大学の石田東生教授，岡本直久

教授，元土木研究所の塚田幸広研究調整監，元つくば市

の山王一郎環境生活部長をはじめ「つくばモビリティ・

交通研究会」の各位には貴重なご意見を賜った．ここに

記して感謝の意を表する．

参考文献

1) 首相官邸：世界最先端 IT 国家創造宣言，2014. 2) 山崎恭彦，今井龍一，橋本浩良，井星雄貴，菊池省

二，若井亮太：道路交通データの効率的な蓄積・活

用環境の構築に向けた取り組み，土木計画学研究・

講演集，Vol.47，CD-ROM，土木学会，2013. 3) 今井龍一，深田雅之，宮下浩一，矢部努，橋本浩良，

重高浩一：交通データの分析及び可視化基盤の基礎

研究，土木計画学研究・講演集，Vol.50，CD-ROM，

土木学会，2014. 4) （一財）日本デジタル道路地図協会：道路網の表現

方法，＜http://www.drm.jp/database/expression.html>，（入手 2015.4.24）

5) （一財）日本デジタル道路地図協会：道路の区間 IDテーブル，＜http://www.drm.jp/etc/roadsection.html＞，

（入手 2015.4.24） 6) QGIS：フリーでオープンソースの地理情報システム，

＜http://qgis.org/ja/site/＞（入手 2015.4.24） 7) ESRI ジャパン株式会社：ArcGIS 製品紹介ページ，

＜ http://www.esrij.com/products/arcgis/ ＞ ， （ 入 手

2015.4.25） 8) 株式会社ケー・シー・エス：Protanas© ～交通デー

タ を 見 え る 化 す る ソ フ ト ウ ェ ア ～ ， ＜ http://www.kcsweb.co.jp/ps/protanas/ ＞ ， （ 入 手

2015.4.25） 9) 今井龍一，中條覚，松山満昭，重高浩一，石田稔，

浜田隆彦：道路関連情報の流通のための位置参照方

式に関する研究，土木学会論文集 F3（土木情報学），

Vol.69，No.1，pp34-46，2013．

(2015. 4. 24 受付)

CONSIDERATION OF APPLICABILITY TO ROAD TRAFFIC ANALYSIS BY

PROTOTYPE OF SMART INFRASTRUCTURE FOR ANALYSIS AND VISUALIZATION OF THE VARIOUS TRAFFIC DATA

Ryuichi IMAI, Masayuki FUKADA, Koichi MIYASHITA, Tsutomu YABE,

Hiroyoshi HASHIMOTO and Koichi SHIGETAKA