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SASの機械学習とリアルタイム分析で、JR海浜幕張駅の混雑をリアルタイム予測

SAS Institute Japan株式会社

From: Digital PR Platform

2019-09-26 11:00


アナリティクスのリーディング・カンパニーであるSAS Institute Japan株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長:堀田徹哉、以下SAS)は、東日本旅客鉄道株式会社(本社:東京都渋谷区、代表取締役社長:深澤祐二、以下:JR東日本)主催のモビリティ変革コンソーシアムにて、Smart City WG「駅からはじまるスポーツのまち」に参画し、海浜幕張駅の混雑予測にSASのソリューションを活用して実証実験を開始したことを発表しました。

「駅からはじまるスポーツのまち」の実証実験は、伊藤忠テクノソリューションズ株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:菊地 哲)、エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長:栗島 聡)、SASの3社で共同開発した「人流サービス基盤(仮称)」を用いて行われます。

JR東日本千葉支社は、京葉線沿線でのスポーツを通じた活性化を進めており、沿線情報アプリ「京葉線プラス」の特設コンテンツや、海浜幕張駅、ZOZOマリンスタジアム、蘇我駅等に設置したデジタルサイネージで、スポーツ観戦を盛り上げ、まち歩きを楽しむ情報を発信するなどの取り組みを実施しています。一方で、スポーツ観戦後など利用者が海浜幕張駅に一斉に集中し、駅において混雑が、たびたび見受けられます。

そこでZOZOマリンスタジアムの一部のチケットゲート付近や海浜幕張駅改札口付近に赤外線センサーを設置し、利用客の流動情報をリアルタイムに収集しながら、5分後~30分後の駅周辺の混雑状況をリアルタイムに予測します。これらの結果は、沿線情報アプリ「京葉線プラス」の利用者やZOZOマリンスタジアム及び海浜幕張駅改札内に設置されたデジタルサイネージで、海浜幕張駅の混雑予測結果を配信し、街の回遊など利用者の自発的なオフピーク行動を促し混雑を分散、利用者の利便性を向上させることを実現します。

なお混雑予測情報のサービス開始は、9月中旬を予定しています。
リアルタイム性が重要なこの取り組みにおいて、SASの機械学習SAS Visual Data Mining and Machine Learningを用いて構築した混雑予測モデルを、エッジコンピューティング/ストリーミング機能を担うSAS Event Stream Processingに実装し、センサーから上がってくるデータを基にリアルタイムに予測結果を返すことで実現しています。

「モビリティ変革コンソーシアム」とは、解決が難しい社会課題や、次代の公共交通について、交通事業者と各種の国内外企業、大学・研究機関などがつながりを創出し、オープンイノベーションによりモビリティ変革を実現する場として設立されました。
(リンク »)

SASについて
SASは、アナリティクスのリーディング・カンパニーです。SASは、革新的なソフトウェアとサービスを通じて、世界中の顧客に対し、データをインテリジェンスに変換するためのパワーとインスピレーションを届けています。SASは「The Power to Know®(知る力)」をお届けします。
*SASとその他の製品は米国とその他の国における米国SAS Institute Inc.の商標または登録商標です。
その他の会社名ならびに製品名は、各社の商標または登録商標です。

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