ロンドンにお目見えした混雑情報リアルタイムディスプレー(写真:ロンドン交通局)

ロンドン東部の街・ショーディッチ。若者たちの間で「流行の最先端を行く地域」として知られる。このエリアの表玄関となるショーディッチ・ハイストリート駅にこの10月、列車の車両ごとの混み具合が一目でわかるディスプレーのトライアルが始まった。

ロンドンでこの手の情報が利用者に向けて公開されるのはこれが初めてだ。同駅で人々の流れを見ていたら、けっこう多くの人々が興味深そうに画面を眺めている。このディスプレーシステムを開発したのは、その名もオープンキャパシティというベンチャー企業で、モノのインターネット(IoT)を専門とする3人のコアメンバーが携わっている。

どうしてこのようなシステムを開発したのか、その動機や今後の展開について代表のゲリット・ボエムさんに話を聞いてみた。

混雑状況の解析方法は?

ドイツのミュンヘン出身のボエムさんはロンドンの大学で「説得技術(Persuasive Technology)」という分野で博士号を取得したエリート。現在はビッグデータを環境に優しい交通機関に生かすことをメインに研究しているという。ちなみに「説得技術」とは、「誰かに対して“説得”する際、社会的影響や心理学の技術を用い、強制することなく行うことを目的とした学問分野」という定義付けがある。残りの2人も、ITスタートアップの専門家だったり、人工知能(AI)のエキスパートだったりと、いわば少数精鋭でこのシステムを立ち上げたことになる。

「博士号を取るために奨学金が必要だった。説得技術の研究を進めるために、どんな実例を使って応用するかを考えたところ、列車の混雑情報の提供システムを作ることを思いついた」

開発のきっかけについてボエムさんはこう話してくれた。

さて、ボエムさんらが開発した「車両混雑状況の解析方法」について説明してみよう。

まず名称だが、「リアルタイム・キャパシティ・フォーキャスティング&パフォーマンス・マネジメント・プラットフォーム」という長ったらしい名前が付けられている。これを直訳すると「即時に、(車両に収容できる)能力を、予想・分析そして表示、管理する動作環境」となり、どんなシステムなのかおぼろげながら伝わってくる。

分析するための基となるデータは、「車両ごとの重量変化」のほか、「監視カメラによる分析」「改札ゲート通過者数のカウント」「ドアに取り付けたセンサー」「Wi-Fi接続者数」をそれぞれ得たうえで算出するだけでなく、車内に取り付けた「3Dセンサー」を使って人数をカウントすることもあるという。これらのデータによる解析の結果を集約し、即時にディスプレーへと表示するというわけだ。


オープンキャパシティの代表、ゲリット・ボエムさん(筆者撮影)

ただ、混雑状況を示すだけなら、車両が「カラの状態」と「人が乗ったとき」の重量の差を計算すれば、混み具合の現状を判断することができる。しかし重さの差だけで分析すると、いざ自分が列車の乗りたい駅で大勢が降りたり、逆にたくさんの利用客が乗り込んだら、前駅までの混雑状況を使ってのディスプレーだけでは用をなさないことになる。

このような点をどう解決しているのか。ボエムさんに詳しく分析方法を聞いてみた。

「混雑状況ディスプレーは主に3つのソースから割り出しています。1つは、過去1年間の乗客動向を蓄積した累積データで、これを各列車、車両ごとに調査しています。このデータを集めることで、季節や時間帯ごとの需要の変動だけでなく、沿線でのイベント開催や運行トラブルなどの際にどういう変化を起こすか傾向をつかむことができます」

長期データの分析がより重要だ、とボエムさんは強調する。

過去3カ月のデータや天気予報も活用

「2つ目は、直近3カ月の需要変化をとらえ、予測の精度を上げます」

この段階では主に、車両の重量差から求めた乗客数と、改札ゲートの通過人数のデータを使用するという。

「3つ目は、天気予報やイベントの催行予定なども加味し、ディスプレーに公開する需要予測が実際の混雑状況に近づくようにします」

列車が走る直前の微調整では、監視カメラ(CCTV)での利用客の出入りと各車両の重量差データを用いている。こうして得られたデータが、ロンドンではショーディッチ・ハイストリート駅のディスプレーのほか、ウェブ上で見ることができる。筆者が実際に乗ったところでは、「やや混み(ディスプレイ上の「人の数」2つ)」の車両と、「空き多数(同、1つ)」とでは乗客の数がそれなりに異なっていた。

リアルタイムにデータを流すのはシステム的にもコスト的に難しいと考え、リアルタイムのデータの代わりに過去の傾向に基づいた情報を発信している鉄道事業者もいる。ロンドンの金融街・シティと東郊外を結ぶ列車を運行しているc2cというオペレーターは「○○駅何時何分発の列車はこの辺りの車両がすいている」という情報をウェブに公開している。

これは、オープンキャパシティが一定期間で集めたデータを収集したうえで、ホームへの入り口への距離など人の流れも加味し、利用者の傾向を分析。これを列車および車両ごとに空き状況がわかるようなフォーマットに落とし込んだものだ。通勤列車はおおむね毎日同じルーチンで乗っている人が多いため、大きなイベントや事故でもないかぎり、長期データからの分析でも十分機能するということなのだろう。


シュトゥットガルト近郊鉄道の混雑状況を示すアプリ。予測との誤差は極めて小さい(筆者撮影)

使い方は簡単だ。ウェブで自分が乗る駅と出発時間帯を選ぶと、その前後の列車が編成表とともに表示される。そこから混雑状況をチェックしてだいたいその目星をつけた車両の前に立って、列車に乗り込めばいい。この混雑予想サイトを使う利用者が増えれば増えるほど「以前は座れたのに、今は座れない」という状況が起こるのかもしれないが、編成全体の混雑度が分散され、結果として「みんながウィンウィン」となるわけだ。

目下のところ、オープンキャパシティが提携している英国の鉄道事業者は、ショーディッチ・ハイストリート駅に乗り入れるロンドン・オーバーグラウンドとc2cの2社だ。今後の英国での展開についてボエムさんは「地下鉄へも活用範囲を広げたい。可能ならロンドンの市内バスのデータも取り扱ってみたい」と意欲を示す。また、ボエムさんが南ドイツ出身ということもあり、シュトゥットガルト近郊電車の混雑情報の提供をドイツ鉄道(DB)の協力を得て近々にも公開を始めるという。

7日先の混雑予測まで公開

シュトゥットガルトでの情報提供は、ロンドン・オーバーグラウンドでの告知内容と同様に、列車の各車両の混雑状況を色分けして示すものだ。ところが決定的に優れた点がある。シュトゥットガルトでの情報は、沿線各駅すべての混雑予測がスマートフォンのアプリを通じて見られるようになっているだけでなく、7日先の状況までチェックできる。つまり、数日先の外出予定を組む際、混んでいる列車をあらかじめ確認し、それに応じて行動することもできるわけだ。

実際の混雑状況と予測との誤差をボエムさんに尋ねてみたところ、「利用客が列車に乗る段階での予測と実際との違いは、乗車率ベースで10%もしくはそれ以下だ」という答えが返ってきた。

ところで、ロンドンには混雑情報を提供する別の鉄道事業者もある。北郊外から南海岸へロンドンを縦断する形で走るテムズリンクでは、新車への更新を機に、混雑情報を車内ディスプレーに表示するようになった。同路線は8〜12両の長い編成で走っており、車両ごとの混雑度の度合いが著しく違うことがあった。しかも、ロンドン中心部から1時間以上先に向かう乗客が多い、北と南に国際空港がある、などの背景もあり、少しでも多くの乗客に座ってもらうためのサービス改善が求められていた。

同社の場合、ホームには同様の案内が出ないため、「混んでいたら案内を見て、別の車両に移る」ということになる。ボエムさんはテムズリンクの提供情報について「その場で重量差を使って混雑状況を伝えているにとどまる」と説明。他社の動向調査にも余念がないことがうかがえる。

日本では、JR東日本が公開している「山手線トレインネット」で、山手線の混雑状況を知ることができる。これを見ると、1号車から11号車までの車内の混雑率および車内温度が一目でわかるようになっている。スマホのアプリを無料配布しているので、多くの人々がこれを使って、乗車位置を選んでいることだろう。

一方、乗り換え情報等を提供するナビタイムジャパンは今年夏、東急電鉄と共同で田園都市線の混雑度表示をスマホのアプリで配布するサービスを開始した。平日全列車について情報を公開、データの算出は東急電鉄から提供される一部列車の車両別の荷重状況を基にした乗車率データと、ナビタイムが予測する列車ごとの混雑度を組み合わせているとのことだ。ナビタイムはアプリの効用について、「乗車時間を変えることができない場合でも、利用客自身がすいている車両を選択し、快適かつスムーズに乗車できるようになる」と説明している。

英国のシステムが日本で使われる?

ボエムさんは、混雑情報の普及に向け「鉄道各社は、保有している各種の統計数値や運行情報が誰でもアクセスできるようにする“オープンデータ”の試みをもっと進めてほしい」と訴える。「情報プラットフォームを作るに当たり、列車のライブ運行状況の収集は不可欠です。こういったデータがより自由に使えるようになると、混雑情報システム構築へのハードルがずいぶんと低くなると考えています」

運行各社が自社で集めている車両ごとの乗車人数などのデータが開示されれば、それが混雑予測の作成に使える。日本でも今後、混雑緩和のための施策を広げるならば、システム分析に携わる人々が必要な情報にアクセスできるような仕組みを積極的に作り上げていくべきではないだろうか。

「チャンスがあったらぜひ日本の皆さん向けのプラットフォームを作ってみたい」とボエムさんは強い興味を示しており、すでにある日本の会社からシステムの導入について問い合わせが来ているそうだ。

ボエムさんが日本での活動に意欲を示している理由を話してくれた。

「たまたま上野にいたときに地震が襲って……。生まれて初めて体験した地震が、あの東日本大震災だった。あれだけの大きな被害が出たのに、復活を遂げた日本に対し、何らかの貢献ができればいいな、と思っている」

日本だけでなく、英国でもIoTを使った混雑情報の見える化が始まった。「通勤で疲れて仕事にならない」という人々を1人でも減らすため、このようなシステムが世界的に普及するようになるのだろうか。