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<交通>公共交通のデジタル化人流・交通データの活用
路線バスやバイクシェアなどのモビリティデータに、ドコモの人流データや自治体の公開データを掛け合わせて解析することで、街の「安心安全の強化」や「移動の多様性」、「回遊促進」などの分析モデルを検証しています。これらを踏まえ、スマートシティの社会実装に向けて次世代MaaSプラットフォーム“Maxiv”（マキシヴ）などの構築を推進しています。
住民にとって欠かせない地域の足である公共交通は、乗務員不足による交通の維持や高齢ドライバー向けの安全支援、地方部での人口減少による路線廃止など、さまざまな社会課題を抱えています。
通勤や通学、買い物、通院といった住民が充実した生活を送るためには、個々の事情に適した移動手段の確保が必要となります。
持続可能で安心安全な交通を維持するために、IoTやAIなどの先端技術やビッグデータを活用したスマートシティの実現に期待が寄せられています。
通勤や通学、買い物、通院といった住民が充実した生活を送るためには、個々の事情に適した移動手段の確保が必要となります。
持続可能で安心安全な交通を維持するために、IoTやAIなどの先端技術やビッグデータを活用したスマートシティの実現に期待が寄せられています。
交通の課題に取り組むためには、自治体の交通局や都市局などの各部局や、各種モビリティを提供する交通事業者などのパートナーと連携することが必要不可欠です。神戸市様との事例では、海と山に囲まれた地域特性に着目しながら、市の各部局や交通事業者と議論を重ね、現場の声や知見をヒントに課題を掘り起こしプロジェクトを推進しています。
2020年度の取り組みとして、バスのドライバー不足・高齢化に注目。より安心安全な公共交通の実現のためバスに最新のセンサー付き通信型ドライブレコーダーを導入しGPSや加速度センサー情報をデジタル化してクラウドに集積しました。交通に関わるシェアバイクや道路の勾配などの自治体のオープンデータと掛け合わせて分析・見える化することによりバス運転手、乗客、住民、観光客、それぞれの視点から活用できるヒヤリハット箇所検出、事故注意喚起マップなど、データ分析モデルを確立することができました。 この分析・解析の知見をもとに、交通の安全性や効率性を見える化する新たなMaaSプラットフォーム“Maxiv”（マキシヴ）の構築を推進しています。
これまでの安心安全の取り組みに加え、人流・交通データをさらに応用した取り組みを進めています。
「交通」分野では、スマートシティの実現に向け、街中のエリアの回遊性向上の課題に対してデータドリブンで、効果的な交通の結節点やニーズの高い交通手段、発信すべき情報を導き出し、街を活性化する交通計画の高度化を検証しています。
「防災」分野では、開発が進むエリアにて、未来の街を事前に想定し、人流や交通のデータを活用したシミュレーションにより、被害を軽減できないか検証します。 この分析・解析の知見をもとに、交通の安全性や効率性を見える化する新たなMaaSプラットフォーム“Maxiv”（マキシヴ）の構築を推進しています。
「交通」分野では、スマートシティの実現に向け、街中のエリアの回遊性向上の課題に対してデータドリブンで、効果的な交通の結節点やニーズの高い交通手段、発信すべき情報を導き出し、街を活性化する交通計画の高度化を検証しています。
「防災」分野では、開発が進むエリアにて、未来の街を事前に想定し、人流や交通のデータを活用したシミュレーションにより、被害を軽減できないか検証します。 この分析・解析の知見をもとに、交通の安全性や効率性を見える化する新たなMaaSプラットフォーム“Maxiv”（マキシヴ）の構築を推進しています。
これからも、自治体、パートナー企業と一緒に、新しいモビリティの未来を創るプロジェクトを推進していきます。今後の超高齢化社会を踏まえた地域住民の移動に関するQOL向上や、移動手段の最適配置による自治体の予算効率化、またカーボンニュートラルの推進など、「行きたいところへ、誰もが自由で快適に移動できる」 ”Wellbeing Society”の実現に向けて取り組んでいきます。
本プロジェクトは2021年10月10日（デジタルの日）に一般社団法人データ社会推進協議会（DSA）のDATA-EX賞「データ社会 活用アイデア大賞」を受賞しています。
「自治体の実態を踏まえてモビリティデータや自治体のオープンデータなどを複合的に掛け合わせることで、データを価値化できている。公共交通のDX化及びデータ活用によって安心安全対策に必要な分析モデルを導き出せたことは、スマートシティの社会実装に向けた大きな一歩」と評価されています。
「自治体の実態を踏まえてモビリティデータや自治体のオープンデータなどを複合的に掛け合わせることで、データを価値化できている。公共交通のDX化及びデータ活用によって安心安全対策に必要な分析モデルを導き出せたことは、スマートシティの社会実装に向けた大きな一歩」と評価されています。
