交通情報学特論 2024年度第01回 講師：伊藤昌毅（東京大学）
はいえそれではえ2024年度のえ交通
情報学特論ということでえ今日から講義を
始めていきますえ私え東京大学大学院情報
利行学系研究家えっとメインの所属は付属
ソーシャルICT研究センターという
ところですでえ検討という形でえ創造情報
学先行にもえ席を置いてます伊藤正と申し
ますえよろしくお願いいたします今日はえ
講義の形としてはまハイブリッドという形
なのでえここの教室で参加することもでき
ますそれからえ今日ZOOMで繋いで
くださってる方も何人もいるんだけれど
オンラインの参加も可能ですということで
ま都合のいい形でえ参加してもらえればと
思いますただあのこの講義あの演習という
か手を動かす時間が結構長くなるかなと
思ってますなのでえちょっと質問したいと
かなんかちょっとおかしいからあの見て
欲しいとかそういったことがある場合には
多分ここにいた方があの
コミュニケーション取りやすいのでまその
辺りはあの気にしながら
え各自の予定に合わせてえうまくあのリシ
してもらえればと思っており
ますでえ改めて伊藤まなんですけどえ
私自身の専門分野みたいなのは交通情報学
というまタイトルの通りですねあ基本的な
あの学術的なバックグラウンドは情報技術
ですえでえ指きたすコンピューティングと
かやってたんですけどたまたまそのま情報
技術ってあのいろんなところに利用できる
んですよねでその利用の1つの分野として
ま交通公共交通であったりだとか道路交通
であったりだとかまそんなところにえ
関わってしまったが最後ま交通というのは
それはそれで非常に奥の深い世界でえ
なかなか面白いとということでズブズブ
はまってなんかだんだんこう情報の専門家
なのか交通の専門家なのか分からないって
いうなまそんなあの間を行ったできたりし
てるようなまそんな感じのキャリアをえ
取っておりますえついうっかりこう運行
管理者という資格を取ってしまったりして
これはあのこの資格を持ってるとですね
あのバス会社とかタクシー会社とかで
ドライバーに対して天候ができるんですね
なので私を雇えばえっとバス会社が作れる
よっっていうそういう資格まで取って
しまったというまそんな感じのえ経歴に
なっております
えまちょっとこれはもう少し細かく書いた
んですけどま元々あの学生の頃はえっと
そうですね空間情報とか地図情報とか
そんなことをやってましたなのでまGPS
のデータを扱ったりだとかまそういなの
分析したりだとかえあと環境センシング
ですねこのえ実空間にセンスをばらまいて
えそこのデータを取るみたいなことをやっ
ていてこう空間の側に結構興味あったん
ですけどえ就職したところでえまこの後話
するんですけどえ動くものというところに
ついえ興味を持ってしまってまそれでえ来
たというまそんな感じですでえ2010年
ですねあのどういうところから交通という
とこを始めたかというとですね私あの博士
を取った後に1番最初に就職したところが
鳥取大学という大学ですで
えま想像の通り非常にあのなんて言うのか
なあの地方の中の地方みたいなところで
あのなかなかあのまもちろん車がないとえ
生活できないですしここ今バス停とかある
んですけどここで僕は本当はバスが走っ
てる写真を撮りたかったんですけどその
ためにはこう何時間も待たなきゃいけない
みたいなちょっと僕は当時そのそんな根性
がなかったんでまそんな感じのところでも
えま大学の研究っての逆に言うとその地域
とすごく連携を深めながらやっていたん
ですねその本当にこういうところに暮らし
てるような子がえっとま1918歳19歳
になってくると地元の大学に上がってくる
みたいなまそんな感じの学生さんと一緒に
えっとバスの案内システムを作っていて
もう10年以上前ですね年前から
えこういったえバスの乗り換え案内みたい
なことがえWebだとかスマホだとかで
やれるようになっておりましたでもう1つ
当時やってたのはえスマホをあま2010
年ぐらいなのでスマホが流行り始めた頃
ですねiPhoneが日本で出たのが
2007年だと思うのでえ2010年と
いうのはスマホが本当に一般化し始めたえ
東京だと半分ぐらいの人が持っていてま
地方だと2割3割ぐらいみたいそんな感じ
の状況だったと思いますその頃にえっと
バスの車体にえスマホを全部載せてそう
するとgpsの情報が取れるので
え右側にあるようにその現在どこ走ってる
のかみたいな情報が分かるとしかも検索し
てみるとえその検索結果がこう時刻が出て
くるだけじゃなくてこれが実際にはこう何
分遅れてますみたいなこんな情報まで出て
くるというまそんな感じのアプリを作っ
たりとかしてましたまこれが2010
年ぐらいかなやってた仕事でまこんな地域
と連携しながら実際に人に使ってもらえる
ようなものを作ってましかもそれが地域の
で使われるとですね何が起こるかって言う
とま数万人って人が大学が作ったものが
使ってくれるんですねそうするとえ数万人
の利用データが全部集まってくるまこれ
あの小さいビッグデータなんですね人口
60万もいない578万当時の件の4万人
のデータがこう集まってくるっていうのは
まちょっとしたデーターでまそうするとえ
利用者がえアプリを使うことでどこにこれ
から行こうとしてるのか日曜日のえ朝10
時にえどこどこのお店に行こうとしてると
か平日の朝8時にえ病院に行こうとしてる
とかまそんな情報まで集まってくるという
ことでえ実はそのアプリのデータ分析と
いうのはまその交通行動の分析そのもの
だったんですねまということで
えシステムを作るまそれがあのリアル
タイムにいろんな情報を集めるそうすると
え交通の動きも分かるしまその後ろにある
人の動きも分かるみたいなまそんな感じの
研究をま10年以上前からやっておりまし
たでまこの辺りでまこう人と関わりながら
それから社会に実際にえ自分たちが作った
ものがインパクトを与えてくみたいなま
そういった部分があのまかなりはまって
面白かったということでま以来交通に
関わるような研究をやっているとでま一応
あの情報系だったのでまこれまた当時あの
ビッグデータってのやっぱり入り始めたの
でビッグデータ分析だとかをこうやったり
とかまそんなこともやっておりましたで
えっと今はですね私あのソーシャルICT
研究センターという情報履行学系研究家の
ま位置組織に所属しておりますで今日は
あのM1の学生さんも結構いると思うん
ですけどえちょっとこれは講義とあまり
関係ないアナウンスなんですけどえ我々
あのソーシャルICT研究センターのえ
関わってるところでえ知能社会国際卓越
大学院プログラムというプログラムがあり
ますでもしも収支の学生ででも博士に
行こうということをえ考えてる人がいたら
是非ここあの明日説明会がオンラインで
あるのでえチェックして欲しいんです
けれどえこれはあの収支の学生の収支のえ
2年の後半からえそのえ金銭的な支援も
含めてま研究をサポートしようという
そんなプログラムになっております宿泊
一環ののえ学学生支援のプログラムですの
でま是非あのえもうすでに研究を博士も
含めてやっていこうというま心づもりの
ある方は是非あの説明会にも参加して
いただければと思っておりますまあとこう
いうのってあのいろんな学生のその収博士
の学生とえまコミュニケーション取る機会
も作っていくのでまそういった意味であの
学内にこう横にも縦にもあの人間関係が
広がってくということであのこれも非常に
あのいい機会になるのかなという風に思っ
てやっておりますでまあのどういうことを
やってるかっていうと1つはその情報技術
と他の分野例えば今日ここに来てる学生
なんかだとその交通だとかいろんな
バックグラウンド情報以外の
バックグラウンド持ってる人も結構いると
思いますまそういった自分の
バックグラウンドと交通とあ情報と
掛け合わせたようなま研究を始めるまそれ
からま情報技術なんだけどまただその技術
を極めるだけではなくてこそれをこう社会
にえ広げていくまそんな中で新しいま
テーマなりを作っていくみたいなそんな
感じのことを支援するプログラムになって
おりますでえ今も言ったように結構この
講義はあの私一応創造情報学先行の講義と
して開催はしてあの開いてはいるんです
けど結構いろんな学科からえ登録があって
まこれは僕自身としては非常に嬉しいです
ちなみにですね今日ここに今え10人
ぐらいいるのかな
えっと交通ま公共交通であれ道路であれま
車であれ交通に関わる研究だとかをやって
るってまそそういう人ってどれくらいい
ますかねはいあ結構いるほぼそう交通と
関係ないけど電車が好きとかでついこの
授業取っちゃったみたいな人とかいますか
ああいいあ嬉しい嬉しいそうそうあの交通
はですね沼なのでぜひはまって
くださいあのこの業のあので扱う課題と
いうのはあのデータ分析の手法であったり
だとかま実はその交通以外においてもま
結構え応用が効くもしも例えばデータ
サイエンティストだと名乗って仕事をし
たいと思ったらま結構そういった意味でも
応用が効くようなネタにはなっております
でもなんか心に交通マインドをどこか1つ
でもこう残してえ卒業してもらえるといい
なという風に私自身は思っておりますはい
でですねあのま交通は私自身も
もうずぶずぶにはまってしまった非常に今
面白いえトピックだと思ってますであのま
社会的世間的にも今モビリティは100年
に1度の大変革の時代みたいにまこの数年
結構言われてえいるのかなという風に思い
ますまこれコロナの後と前とでちょっと
雰囲気変わってるとは思うんですけど
例えば2018年19年くらいにはこの
東洋経済とかこういった経済系の雑誌にえ
ま移動革命だとかマースだとかまトヨタと
かまこういったあのま交通系広い意味の
交通を扱うようなえ特集なんかもされたり
してえ技術だけではなくてその経済的な
あのビジネスの観点からもその交通の
エリア移動にえ何かこう新しい動きがある
んじゃないかということで注目をされてえ
おりまし
たでまこの背景はあのまこの授業のテーマ
そのものでもあるんですけどやはりその
情報技術ITの発達というものがえ
交通の今までのやり方にかなり大きな変化
をインパクトをもたらしてるということが
あります鳥取のバスにスマートフォンを
載せてリアルタイムに位置が取れるように
なったとまこれだけでもあのアプリとか
使いやすという意味でかなり変わってくる
まこれがもっと世界レベルだとかあの
もっと広くあの広がった時に何が起こる
かっていうのはまだまだあの大きな可能性
があるのかなという風に思ってますえま
さらにですねま最近あのこの授業では
あまりあの中心中心的には使わないです
けどあの政系AIを初めとしたそのAI
機械学習の技術かなりこの辺りはあの日進
月報かなり進んでますのでまこういった
ところとえモビリティのえ今まで培ってき
たテクノロジーだとかいろんな社会制度だ
とかの融合っていうのは大きなあの課題か
なという風に思いますえそれからですね
やっぱりこうヨーロッパを中心にあの
カーボンニュートラルというか
あのですねあのこの今に対してその交通と
いうのをで何かあの対策ができないかと
いうまそんな観点からえいろんな変革が
求められてるまそんな中で例えば電気自動
車が普及が進んだり進まなかったりとか
いろんなことが起こってるんですが
やっぱりこのえカーボンニュートラルだと
か音質効果ガスみたいなそういったところ
のえ話というのはえ交通の技術開発におい
てかなり大きなインパクトをえ持つように
なってきましたでこの辺りも私自身は
あまり触れないんですけれどえ
実際にはこういった部分あの世界的には
あのかなりあの技術の動向を決める大きな
ファクターになってるというのは確かだと
思いますでえまずはえそんな中でも車の話
をしようかなと思うんですけどえこの末年
あのケースですねcasasというキー
ワードがま自動車の次の姿というのをえ
示すキーワードとしてえ結構え言われる
ようになっておりますでこれはあのもう
結構前ですね2016年にえドイツの大村
えベンツの会社ですねえダムラがえ提唱し
たキーワードで車のこれからの技術の方向
性ということで4つのキーワードをあげ
てるわけですでコネクティこれはま通信
技術ですねあの自動車が常時ネットワーク
と繋がることでえ今までと違うことが
できるようになるんじゃないかでから
オートノマスこれはま自動運転これはあの
想像まよくご存知だと思いますそれからS
がシアアサービていうのでま共有とか
サービス家まこれがあの人が所有する車
からえまシェアカーがあったりカー
シェアリングがあったりだとかまライド
シェアがあったりだとかまそんなも含めた
あの所有しないでサービスとして利用する
ようなえ車両みたいなそんなところにえ
広がってくまそんなイメージを持ってい
ますまそれからエレクトリックですねこれ
もあのガソリンエンジンから電動化これ
先ほどの環境の話と繋がってえ注目をされ
つつありつつえ自動あの電気自動車が
なんか一時期よりはちょっと失速したりだ
とかでもま大きなトレンドとしては
やっぱりこういったとこに進んでくのかな
という風に思ってますまこんなキーワード
がえ自動車のま次の姿として結構言われる
ようになってますでこれ言い出したのは
まあ大村ベンツなんですけど実際これを
世の中ですごく分かりやすく具現化してる
会社はやっぱりテスラかなという風に思っ
てますえまもちろんご存知だと思います
けどイロンマスによるま自動車電気自動車
ベンチャーで
えもうかなり初期から自動運転にを想定し
た電気自動車というのをえ売っているま
最近かなり街角でも見かけるようになって
きていてえこの車え普通の車に見えるん
ですけどえかなりあの高度な
コンピューターが載ってますしそれから
自動運転をえ前提としたようないろんな
センサーハードウェアがえ載っていてえ
スマホと同じような感じでソフトウェア
アップデートとかかかるんですよねだから
普通に運転してるとその人が例有料
ドライバーであるっていうのがなんか認定
されてくると今度自動運転のソフトが
買えるようになって追加でお金を払うと
自動運転ができるようになったりだとか
運転まではできなくても車庫入れだけは
自動でやってくれるだとかそんな感じの
なんて言うんですかねそのソフトウェアに
かなり比重が置かれた機能をアプリとして
変えるようなえプラットフォームとしての
車というま非常にあの今のま普通普通に
売られてる車とは全く違ったビジネスをま
思考してる会社でえ内装なんかもこれ見る
と大きくこうタブレットがあってあの
インパネの姿も普通の車と全然違ってま
これをかっこいいと思うかどうかは
ちょっと分からないんですけどまでも見た
目からして違うものだなという風に思うの
はよく分かると思いますこれ欲しいなと
思ったんですけどウインカースらなんか
こうボタン化されてるらしいんですね最新
のモデルだと普通ウインカーってこうこう
なんだろうあの右ハンドルの車だったら
右手でカチっとこうやるんですけどそれが
なんかボタンになってるらしくてそれは
かなり使いやにくいという風に聞いたので
ちょっとやりすぎなんじゃないかなていう
気もします実際なんかこういう作りにし
ちゃうと部品点数がかなり減るので実は
コストダウンにもつがるんですよねあの
だいぶ話それますけどスマートフォンが
20007年ぐらいiPhoneが出てき
た時にガケよりもすごいこう先進的ででお
金がかかってるものだなという風にまあの
直感的に私思ったんですねところがあの
工業製品なんかをよく知ってる人はに言わ
せるとこれ部品点数が少ないとだからガケ
よりも実は安く作れるんじゃないかみたい
なことを言い出す人たちがいてあなるほど
そういう見方なんだなっていうのは
ちょっと私はあんまり気づいてなかったん
ですけどまそんなことがえありましたで
えまこれはもう2017年なんでちょっと
前の話なんですけどやはり自動車メーカー
もこういった状況をかなりえ注視してまし
てトヨタなんかだとこれはあのJRの南部
線っていう東芝とかNECとかそういう
富士通とかなんか日本の電気メーカーが
並んでるようなえ鉄道の駅にこうほぼあの
狙い打ちするような感じでえ電気メーカー
にお務めなんですからそれなら是非弊社に
みたいなこんなあの求人広告を出してたり
もしましたつまり自動車会社が星がって
人材というのが例えば機械系の人では
なくなってきていて
えま電気機器が分かる人あるいは
ソフトウェアが分かる人っていう風な
ところにえシフトしてきてるというのがえ
今の状況なのかなという風に思ってますで
えまたちょっとこれもオートのマスですね
ま自動運転これはあのえあらゆる状況で
自動運転って結局いつつになったらできる
のっていうのはえ気にしていますで現に
あのアメリカだととか中国だとかでは自動
運転のサービスというのがまあるエリアを
限定してレベル4のものが
え始まっておりますしえまこれレベルの話
はご存知かもしれないですけどまあの自動
運転と言われるのこのこの話で言うとこの
レベル3より上なんですねまレベル3は
あるまうまくいってる時は自動運転して
くれるんだけど何かこう危機的状況になっ
てきたりとかすると人間にパッとハンドル
を戻してあのギブアップしてくれるような
のがレベル3レベル4は特定の条件あの
このエリアこの街の中とかこの道路とか
そういったところでは完全に自動運転が
できるとでまレベル5というのはえ本当の
意味での完全な自動運転知らない道でもえ
走れるような自動運転っていうのでまこの
レベルのどれに相当するかっていうのよく
あの国際的にもあの共通の指標として議論
されていますでえま自動運転の開発かなり
活発ですしま一方でAppleなんかは
自動運転からま撤退したってのも言われて
おり
ますでまこれはあのもう古い資料なので今
から答え合わせなんかをしちゃうんです
けどイロンマスクなんかは2020年に
完全な自動運転ができるみたいなことを
言ってたんですねまちょっと全然できて
ないですよ
ねでま一方でトヨタなんかはま結構慎重な
姿勢をえ2019年とかの時点でもま隠し
てなかったということでまこっちの方が
え現実みがあるのかなてまただこれも
レベル5は結構難しいって言っていて今
あの世の中にこう広がるとしてるのレベル
4なのでレベル4はあのある限定した条件
エリアの中はかなり精密な地図を作ること
でえ自動運転ができるというのもま
だんだん実証されてきてるのかなというに
思いますレベル4がこのままどんどん
どんどんそのレベル4の形で広がってるの
か全然違うあの技術的な基盤の上にレベル
5っていうのがきてくるのかっていうのは
まちょっとあの
えまだ分からないところなんですけどま
最近のAIなんかの発展を見てるとえ
ちょっと前だったらある処理をする時に
機械
あの不全ルールみたいな感じでえいろんな
ルールを書いてたんですねこういう場合に
はこうなるこういう場合にはこうなる
みたいないろんな条件を書くことでえあか
も知能を持ったようにコンピューターが
動くみたいなことを延々やってたりしたん
ですけどま最近のLMなんか見てるともう
かなりあのそういった条件は何も与えなく
ても柔軟で非常にあの知識のあるような
振舞いをするのでひょっとしたらレベル5
っていうのはあの今のレベル4とは全然
違う技術的な基盤の上に作られるのかも
しれないという風に私なんか思ってますで
えまもう1つこれはあの
えま官民itssロードマップみたいな
ところから言い出された図なんですけどえ
車どういった車が自動運転になってく
かっていうの結構これは共有される
イメージなのかなという風に思うんです
けどま1つはオーナーカーですねいわゆる
マイカーというか普通の人が所有するよう
な車でまこういった車の自動運転化はまだ
こう遅れてくだろうとま翌が時間だとする
とえこうじわじわと自動運転が進んでくま
ま最初はこのま自動ブレーキぐらいの
レベルで留まってくだろうと一方でこうま
バスタクシートラックみたいなまこういっ
た商用者に関してはえもうちょっと早く
自動運転が進むだろうとまこれはあの
ビジネス的にあのある程度お金をかけても
回収できればいいだとかそのある程度あの
超じりが合えばこんなとこに対してはあの
投資ができるんじゃないかてまそんな話な
んだと思うんですけれどえこんなイメージ
は結構いろんなとこで共有されてると思い
ますでもう1つこの領域で最近あの重要な
キーワードかなという風に思うのがsdv
ソフトウェアディファイビークルっていう
キーワードですねソフトウェア
ディファインドっていうのはえ
コンピューターとかネットワークとかとか
のエリアではま実は結構使われてた言葉で
ソフトウェアディファインドネットワーク
なんていう風に言うと普通コンピューター
ネットワークみたいなものを作る時にはえ
コンピューターの後ろに回ってケーブルを
こっちからあっちからに色々こうはわせて
こうなん何百本何千本みたいなまこれよく
見るとケーブルが垂れてるんですけどま
こんな感じのケーブルを
えやすっていうのがえ普通のネ
ネットワークの作り方ですところがこの
データがどこからどこに流れるのかって
いうのそれ自体をえソフトウェア化して今
のコンピューターなんかそうなんですけど
ま
これこういったケーブルをはすんではなく
てえコンピューターの中でこのえデータの
流れを制御するようになってるわけです
そうするとえこういったケーブルをはさ
なくてもえ例えばえコンピューターの制御
1発でこの100本のケーブルの配線の
つなぎ替えみたいなことができるように
なるわけですねそれがソフトウェア
ディファインドネットワークで
え例えばあの携帯電話網みたいなところの
裏NTTの中に入ってありいるようなえ
技術にはこういった要素が使われてますで
1番重要なのがクラウド
コンピューティングですクラウドコン
ピューティングっていうのはあのWebで
ポチポチやるだけで何台もの
コンピューターというのを仮想的にえま
時間がししてまそれぞれ同士をこう繋い
だりえわざと繋がなかったりとかいろんな
ことをえウブなんかでこう設定できる
つまりコンピューターをこういうところに
設置して繋いだりえ配線したりだとか電源
入れたりだとかそういったことが
えソフトウェア経由でできるようになる
あるいはこう急になんかこう利用が増えた
からじゃその時だけ台数追加しようみたい
なことがえできるようになったわけなん
ですけどま実はこういった部分が
ソフトウェア化されてたことによってえ
こういった大掛かりな設備というものがえ
ケーブルを何万本もあのつなぎ帰るとか
そんな大変なことしなくても管理できる
ようになったというのがクラウド
コンピューティングの1つのえ技術的な
基盤になってますえというのがま
ソフトウェアディファインドネットワーク
なんですけどソフトウェアディファイン
ビークルっていうようなキーワードが最近
はこういったテスラみたいなまさっきで
言ったところのケースですねそんなとこの
車のに対するキーワードとして言われて
ますでえま何を持ってsdvというかって
いうのはかなりメーカーによって異なり
ます人によっても違いますさっきたように
アプリで機能が追加できるよみたいな
ところを捉えてソフトウェア
ディファインド例えばテスラなんかだとえ
アプリを買うことでまあお金を払うことで
バッテリーすら追加できるんですよねま
つまり実は最初からたくさんバッテリーが
入っていてでもえ普通にお金を払うとその
利用は制限されてるとところがお金を払う
とそのリミッターが解除されることでえま
最初はから入ってたも結構フルに近い容量
が使えるようになるみたいなえユーザーに
対してどれだけのサービスを提供する
かっていうのがえ物として何があるかでは
なくて
えあかもそれがまアプリソフトで制御
できるようになってるわけですよね自動
運転の機能だとかバッテリーだとかがま
あかもアプリで変えるようになってるとま
そういった部分を捉えてソフトウェア
ディファインドという風にま言うことも
ありますしまそれだけではなくてえ自動車
の開発のプロセスですねあのこれとこれと
こういう部品を組み合わせてこういう風に
走らせてみ見るとこんな風になるからじゃ
エンジンをもうちょっとこう変えてみたい
なその開発の効率を上げるためにいろんな
データをえソフトウェア貸して
シミュレーションをしてみたいなそのま
開発あのまとえ研究開発のプロセス自体を
ソフトア化しようみたいな話があったりだ
とかえそれからまあの車からもたらされる
例えばGPSとかのデータをまどういう風
にえ応用するかみたいなそういった部分を
えの話になたりだとかいろんな側面があり
ますだからまソフトウェアと言ってもその
データの話だとかえ開発の話だとかえ
ユーザーに届いてからの話だとかま色々
あるんですけどまこんな要素を含めながら
えsdvなんてキーワードが今ちょうどえ
自動車業界界隈では言われるようになって
きておりますでまあの実はこのここにも
示した計算省の資料が結構詳しいのでもし
も自動車産業興味ある方はこういうの見て
みるといいのかなという風に思いますま
これあの計算者のこの疑似録を読んでると
結構面白くてえ人材が足りてない人材獲得
に取り組んでるが全く思ったように人材が
揃わないみたいなことはえ言ってるわけ
です自動車産業日本の機関産業ですのでま
是非あのこういなとこに人材が揃うような
まそんなことができたらいいなという風に
ま思ってはいるわけですというのが今自動
車の話をしたんですけどまこれはま単一の
ビークル乗り物の話ですよねだけどま
モビリティだとかえま交通といったものを
考えるっていうのは1台1台の車を考える
捉えるだけではなくてえ道路だとか街だと
かまそういったあのまエリアも含めたま
あるいはま電車と鉄道とあ電車とバスとえ
自用者と徒歩とみたいなまいろんな交通
モードも含めたようなえ交通システム全般
をま捉えるといった視点がま大事なのかな
という風に思っていますえただ今ある自動
車が自動運転になるというだけではなくて
まそういった自動運転のような技術が入っ
てくることがえ交通全体に大きな影響を
与えてくっていうのはそんな風にえ考え
られると思ってますでまそんなところで
えちょっとえビデオを見てみようと思うん
ですけどCityオブTomというえ
スウェーデンで作られたえ自動運転のえ
インパクトを示すようなえ動画なんです
[音楽]
けどupprettylikeall
theotherCand
constanteswebecome
morepeopleCity
growsBUILD
housesmore
[音楽]
ROADvehicles
humanbeingalsoneed
[音楽]
SpaceWhatwould
happenDRIVETHECars
oftousingautonomous
Cars
inadautonomousCars
need
anysandautonomous
CarsneedSpace
[音楽]
humand
[音楽]
carrilookatthis
commu
STATIONyouwillbe
pickedupassoonasThe
Trainbecause
autonomousCarsWhen
arveRUwaitingtimes
lessPRESSUREstress
andautonomousCars
willtakeyouallthe
Way
[音楽]
HomeCheckOUT
autonomousTrucksthe
DrivingclosetoEACH
OTHERbecause
Automaticup
Roadsloadsofenery
fortranspandthatis
goodforall
[音楽]
autonomousvehicles
communicatearrival
timeswith
destinationthe
loadingandunloading
cangosomuch
smotherandWhenthe
TruckshavetoSTAND
ANDwaitcanusethe
parkingLOTSorother
[音楽]
Thingslookatthe
frontoftheShopping
MALLjustaotof
parking
LOTSWewouldnotneed
allofthemanymore
wedoFcould
beadSing
POOL
cem
Carspeople
[音楽]
trav
[音楽]
smySpacefor
[音楽]
lifebe
[音楽]
betterはいあのま車が単にあの自動
で走るというだけでなくてやっぱりそこで
描かれる未来の中では車を1人1人がこう
所有するだけではなくてそれをなんかこう
社会のま
タクシーはタクシーと自用者のなんか間
みたいな感じのなんかこう街中をこう漂う
インフラなんですかねみたいなイメージに
なってますしもちろんそれは都市空間にも
大きなインパクトがあるとまそんな感じの
ことをま言ってるわけですよねということ
でま交通全般というのをいかにそのITま
情報技術を前提にあの捉え直してえま都市
交通全体をえ考えられるかっていうのがま
これから大事になってくるのかなという風
に思ってますえまそんなためにはこの車両
だけでなくてまインフラであり社会制度で
ありいろんなところをま一緒に考えていく
必要があるとまそんな感じに思っており
ますでまちなみにですね日本って結構この
領域は先行してましてitssっていう
分野がえもう1990年代2000年前後
の頃から結構実用化されていました
utms新交通管理システムみたいなのが
えもう2000年代にはあって例えば
パトカーがこう現場に近づこうとすると
パトカーの存在をえ道路が感知してまその
パトカーに合わせてちゃんと青進行を出す
みたいなことが実は今動いてるんですね
これパトカーだったり旧者だったりまそれ
が実は動いていてえもうちょっと言うとえ
もうだいぶ古くなりかけていてこういう
技術をちゃんと使える人がもう定年退職を
迎えてるみたいなことが起こってたりし
ますなので実は日本で言うと2000年
前後にえ作られた技術というのがま世界的
にはえだんだんこれからやっていこうって
いうのはそんな感じの技術として
盛り上がってるっていうのがえまちょっと
1つの側面としてはあるかなという風に
思っておりますでえっとあとはあのま
ケースで出てきたシェアアサービスていう
ところですねここ結構あの先ほどのあの
ビデオの中でもま次回用者という概念では
なくなってきてるのもあったと思うんです
けどやはりまこんなの中で乗り合いですね
1つの車両にえま1つの車両がいろんな人
にまサーブしたりだとか1つの車両に1人
の人だけじゃなくていろんな人が乗り
乗り合わせるみたいなま乗り合い相乗りの
可能性みたいなのま公共交通の可能性です
ねというのがあの新しい形でえ今試され
てるんじゃないかなという風に思っており
ますえこれは最近日本でもまた話題になっ
てるライドシェアですねUberこれ
2010年とかかなまさにあのスマホが出
てきてまそれによってようやくこういった
技術というのができるようになったわけ
ですよねマッチングでえギグワークとして
え自分の空いてる時間空いてる車という
リソースを提供する人とえま移動したい
ここからここに行きたいって人をこう柔軟
にマッチングするような技術というのが
リアルタイムにマッチングするような技術
というのがえようやく実現したのがま
201年頃からの話でまただこれがあの
アメリカなんかだと結構ええタクシーを
接見しちゃったりして社会問題になったり
だとか日本だとえ最近になってその
タクシーの台数が少ないのはライドシェア
がないせだというような話にえなってきて
えこれの導入がま9ピッチで進められたり
まちょっと世界的なライドシアとはまた
ちょっと違うんだと思うんですけどま
日本版ライドシェアみたいなのが入ってき
たりしてるのが今の状況です
えでこれもあの最初は1対11つ1の
ドライバーと1人のえ乗客とのマッチング
だったんですけど今このUberプール
みたいなのはえ同じ方向に向かう人たちが
え相乗りをするまそんなのをえ促すような
仕組みにさえなってますえ何分後に
どこどこに行ってくれればそこでえ何人か
とこう待ち合わせしてまその人をこう載せ
ますよみたいなえこんな仕組みを使うと
えよりあのま安価にというかえコストも
安くええそれからま都市のその移動
リソースですね車や運転手も効率よく
使えるようになるということでえ面白い
ですしまこれほとんどなんかもうバスバス
に近いんじゃないかなみたいなタクシーと
バスの間みたいなところって結構いろんな
ものができるんだなという風にま思うわけ
ですでまそれからこのマイクロモビリティ
ですね最近も普通にシェアサイクルだとか
えループなんかは街中でよく見ると思い
ますこんなものもそのITとえ繋がること
で
え今目の前でこうパッとえ乗り物を捕まえ
てそれに利用してまたどこかあの近いとこ
で乗り捨ててるみたいなそんな感じのえ
結構柔軟な使い方ができるようになった
わけですねその乗るところと降りるところ
ともう全然違っても構わないみたいなえま
こんなのがま世界的にも広がってきてます
し
えITを前提とした交通っていうのはまだ
これから何ができるかってのが試されて
いるわけですでまそんなところであの出て
きたキーワードというのがまマース
モビリティアザサービスかなという風に
思ってますマスというキーワードはえま
45年前にかなりえ流行して今は
えちょっとだいぶ下になってるんじゃない
かなとは思うんですけどまこのITを前提
とした交通という意味ではあの非常に重要
なあの考え方とも言えるとは思ってますえ
これはま国交省の定義なんかだとえまドア
2ドアの移動に対してえ様々な移動手法
サービスを組み合わせて1つの移動
サービスとして捉えるものという風に言っ
ていてま普通で言ったらまJRが電車を
持ってるのでま電車の部分とでそこから先
タクシーに乗り換えるんだったらタクシー
会社の話とでそもそもえ駅に行ったり
えする徒歩の部分はまた別みたいなのがえ
普通の考え方今の日本の交通の捉え方だと
思うんですけどえそのえ歩いて駅まで行っ
てそこで電車に乗ってバスに乗り換えてで
タクシーに乗ってみたいなその一連の流れ
を1つのサービスだと捉えるというのがま
マースの基本的なアイデアですでそれに
対してま例えば一貫した料金をえ提供し
たりだとかまアプリによってそのえ一貫性
みたいなものをえ運賃やユーザビリティの
観点からえ支えていくというのがえやろう
としてることでえさらにあの日本版マース
みたいな言い方をする時にはこのえマウス
でたどり着いた先にあるものですねあの
飲食店であるだとか観光地であるだとかま
病院であるだとかまそういなところとも
連携するみたいなことがえ特徴としてあげ
られておりましたでまこれもやっぱりこう
スマホの背景あスマホの復旧というのがえ
重要なえ背景ですねでま
あのここにいる世代の人だったら当たり前
だと思うんですけど何かやりたい何か知り
たいだとかえ探したいとかそういった時に
はまずは多分スマホを開いてそこでえその
場その時にアクセスすると思います前の日
の夜になんかちゃんと考えるなんていうの
はなかなかもうしなくなってるとか
待ち合わせとかも多分しなくなっていてま
その場その瞬間にこうスマホでリアル
タイムに解決していくっていうまそんなえ
行動様式が当たり前になってくると思うん
ですけどまそういったあの利用の様式に
対してまそのそこに対してちゃんとあの
データをえ与えてあげる昔はもうもう多分
通じないかもしれないけど昔は終電の検索
って前日に家でやってたんですよで紙に
プリントアウトして持ってったんですが今
はそんなことする人はほとんど多分いなく
てその場でえ今日ここからの周年何時
だろうとかえなんとか線止まってるんだ
けどどうやって行ったらいいかなとかって
検索すると思いますまそういう風にこうま
人々のその移動の意思決定がえどんどん
どんどんえリアルタイム向かしてくそれ
からあのま現地で行われるようになるま
そんなのにまつになってるのがマースのえ
背景だと思ってますえまこれマースグロー
バルっていうまフィンランドにあったえ
マースのえま総本山みたいな会社でしたね
でこれはあの先日まあの破産したという風
ニュースがあったのでフィンランドはある
意味国家国家プロジェクトとしてマースの
えプロダクトを売ろうとしてたのでま
ちょっと残念な話ではあるんですけどえま
目指してたのはこのヘルシンキというま
都市部で普通で言ったら普通Yahooの
乗り換え案内とかでも検索して電車にえ
乗ってまどう何時何分に乗ってどこで
乗り換えたりいいのかみたいなのが分かる
と思うんですけどそれだけじゃなくてそこ
からこう運賃までちゃんと分かっていて
え電車に乗ったりバスに乗ったりタクシー
に乗ったりみたいなものが1つのアプリの
中で完結するみたいなそんなものををえ彼
らは作ろうとしてましたでさらにですね
このサブスクの仕組みを作ってえ月月確か
え500ユロぐらいだったかな
えこれあの毎回違うあの結構この料金回転
も度々あったのでえこのスクショを取った
時と今とだいぶ変わったと思うんですけど
500ユーロぐらい払うとまつまり7万円
ぐらい払うとえ電車バスだけじゃなくて
レンタカーも含めてえ使い放題になるこれ
はどういうことかって言うと車を所有して
ガソリン代も払ってえていうそれと同じ
ぐらいのコストをえ払えばえ車は持たない
んだけれどえ電車バスに加えてタクシーや
レンタカーも
え混ぜて使うことでえ誰でも好きな時に
好きな場所に行ける車を持ってるのと同じ
だけの自由度をえ得られるみたいなそんな
感じのえ価格を設定したまそんなサブスク
のモデルがえ作れないかというのがその
WMの目指してた世界でしたみんなが車を
持たないでその代わりえサブスクで移動
手段というの全般をえ共有しようとま
そんな感じのビジョンだったと思います
はいマースですねこれあの木村和彦さんっ
ていう私のあの知人でえまマース博士
みたいな方がいいるんですけどマースとは
何なのかっていうのでま結構いろんな定義
今でも乱立してると思うんですけどえ私
牧村さんの定義結構好きでまこの方のその
えロサンゼルスのマースアプリみたいなの
をこうある記事の中で紹介してたんですね
これ結構面白くてえ街の中にあるえリフト
ですねカーシアもあるしタクシーもあるし
え車で行った場合のパーキングとかも案内
されるしま本当にあるいとあらゆる交通
手段が1つのアプリの中でえ紹介される
みたいなそんな感じのアプリが作られたり
してたんですけど
えすごいですよ電車もあるし
えまバイクで行った場合どうなのかとかえ
本当にま次回用者も含めたあの総合的な
交通案内を1つのアプリでやってたわけ
ですでえこれに対してえ全ての交通
サービスが自分のポケットの中にあると
いう今までに感じたことのない異次元の
感覚みたいなことを記事の中で書かれてい
てあなるほどと思ったんですけどスの定義
とは何なのかっていうので普通はその電車
とバスとタクシーがみたいな話になるん
ですけど村さんの定義っていうのはあの
使ってる側ユーザーがどう感じるのかって
いうそっち側にこうフォーカスした定期
だったんですよねなのでま移動手段って
いうの普通僕らはあの次乗るのはバスなの
か電車なのかタクシーなのかとかってつい
考えちゃうんですけどそうだな例えば
スマホを使ってる時に今wi-fiで通信
してるのか4Gなのか6あ5Gなのかとか
多分あんまりもう気にしないと思います
高校生とか気にして通信がギガが足りなく
なるとかっていうあるかもしれないけどま
だんだんだんだんそういうのもなくなって
きますそうするとまそれに近いような感じ
でやっぱりえどんなま通信手段であるのか
どんな移動手段であるのかみたいなものと
いうよりはま常に繋がってるんだ常に移動
手段があるんだというまその感覚そのもの
がえま大事なのかなっていうまそんな風な
え定義をされたなというのが非常に印象的
でしたでまもう1つこのマースを語る上で
あのま電車バスタクシーがあの試験の
サービスをみたいなことをま絶対言うん
ですけどえやはりここは日本とヨーロッパ
の文脈とだいぶ違うのはえ注意しなくちゃ
いけないところで日本だとあのご存知の
ように電車で行ったらJRがあってバスで
行ったらえいろんなバス会社が時期ごとに
あってえタクシー会社もいっぱいやって
っていうような感じで基本的にはあの交通
手段ごとにえ組織が分かれているま料金
体験も分かれてるえ一方でヨーロッパ
なんかでは結構あのまここれも場所によっ
て違うと聞いてるんですけどえま運輸連合
みみたいな形で都市を一括してま例えば
チケットなんかも共通ですよねそのゾ製の
チケットで同じチケットを買って電車にも
え市内電車にもえ路面電車にもえ乗れる
みたいな地下鉄にも乗れるみたいなのは
普通にまヨーロッパの多くの街でやれて
ますしえそれはあの交通1つ1つが独立し
た企業ではなくてまそれをま公共が束ねた
組織をえ作ってまそれによってその下に
色んな交通を運行する会社が入ることで
え1つのブランドとしてもあそれから運賃
としてもえいろんな形で統一されたその
都市全体の交通というのをえ成り立たせ
てるんだという風に聞いておりますま
こんなあののがまこういった部分での統合
ができてるが上のあのマースというその
ITの仕組みが入ってるというのはそれは
ちょっと注意しなくちゃいけないところか
なという風に思っておりますでまこんなの
が
あのそうですねあのま自動車だけではなく
てやっぱりITが関わることで交通全般が
え大きなあの変化の時代に入っているま
それは1つは我々がどうやって移動できる
かっていうその我々自身のその利用者とし
ての側面もありますしえそれからあの日本
経済みたいな感観点で言うと例えば自動車
産業がその日本の経済の期間を担ってい
たりだとかえまもうちょっと言っちゃえば
その道路に関連した産業が地方の雇用を
支えていたりだとかまそんな部分も含めた
色々なその日本の産業形態がどういう風に
なっていくのかそれから多分ここの学生に
とっては今後のその就職先も含めたあの
これから出てく社会がの中でどういう形で
仕事をしてくかっていう部分にも非常に
大きなインパクトがある話なのかなという
風に思っておりますというようなのを含め
てその通情報学特論という講義をえやって
いこうと思ってるんですけど
えまそういったあの大きなストーリーが
ある中でえ一方
で多分あの交通に関わるために必要な
スキルセットというのはえかなり変わって
いるという風に思っております特にその
ITだとかデータだとかそういった部分の
え技能というのはえ今までに全然なかった
ほど必要になってきてえまそんなデータだ
とかえプログラミングだとかで交通に関わ
るっていうのがえできないとなかなか交通
関係のえ大きな仕事ができないというま
そんな風にえなりつつあるんじゃないのか
なという風に思ってます一方でやっぱり
ここの交通データの部分っていうのは
あまりこう今までこう前傾化されることが
なかったあの多分研究室とかでもあの先生
とか先輩とかにやっといてみたいに言われ
てどうやってやるか自分でなんか適当に
調べてぐらいの感じなのかなという風に
思うんですけどやっぱりそれをどういう風
に扱うのかみたいな方法論みたいなもの
自体があんまりこうテーマになったりだと
かそれをこう体型化するみたいなことが
やられてなかったのかなという風に思い
ますで実際それでもえまこなせてた時代と
いうのがま十分あったんだと思うんです
けどま一方でデータそのものも非常に
ビッグデータ大きくなってきますしえやる
べきことも高度化する中であのまもちろん
1人1人の研究のあのコった部分について
はま個人で頑張るっていう風になるわけな
んですけどやっぱりその共通で考えなきゃ
いけない知っておかなきゃいけない部分
っていうのは大きくなってくるでしかも
あのそういったものが必要な仕事というの
も増えてくる私いつもうのは行政職員のえ
パソコンに交通データを一通り全部
突っ込んで行政職員がなんかあの書類や
パワポを作るたびにその交通データを
なんか引っ張ってなんかグラフやら図やら
を作れるといいなという風に思うわけなん
ですけどえま一般的な行政職員に対しても
私なんかで言うと交通データへのリテラシ
ま交通に限らないんですね本当はデーター
リテラシーが欲しいなという風にま思って
しまうわけです
でまそういう中でやっぱりそのデータを
触るという部分っていうのはある程度こう
実践的に経験を積んでおく必要がある
だろうと思っておりますということでえま
この講何をやろうかというとえま交通
データ分析だとか交通システムの開発だと
かえシミュレーションだとかえまそんなえ
ものに必要なえま共通となるような技術を
えま全部ではもちろんないんですけどある
程度ま必要となるような技術をあの身に
つつけるというなるべく実践的な技術をえ
やりたいという風に思っておりますで
えまデータの分析収集可視化だとかえその
応用まそんなところにえ使われる技術と
いうのをえ本当にえ皆さんのパソコンで皆
さんの手元で体験をしてもらってまそれは
別に
あのビッグデータ分析にそのまま使える
技術になってますのでえそれを是非身に
つけて欲しいとでまそのものが研究には
ならないと思うんですけど多分あの収支
博士の研究を進めるにあたってまあって
良かったなっていうまそんな技術になると
思っておりますであの東京大学の中でも
交通関係の交通に関する授業っていろんな
え学科でやってると思いますあの社会社会
基盤だとか都市校とかでもやってますしえ
それからえ公共公共政策大学院なんかでも
えいい授業をやっていってこれなんかあの
取る方多いのかもしれないですけどえ本当
に交通の政策を考える人のえ第一任者
みたいな人たちがえ毎週毎週え抗議をし
ますしえこれだったかななんか結構全国
いろんなとこに連れてってくれたりするん
だよねっていうなんか非常にこう贅沢な
交通の講義があったりとかするのであの祝
先生という方がやってらっしゃるんです
けどえま是非その交通を学ぶ場としてのま
東大っていうのはかなり恵まれた環境に
あるという風に思ってますただやっぱり
ここですごくその概念的なこと理論的な
ことは学べてもじゃあ実際に自分がそこに
向かって進むその第1歩どうやって
踏み出せばいいのっていうのがなかなか
あの伝えられない
でやっぱりあのまITでありデータであり
みたいなところっていのはあの特にあの
若い世代にとってはあの武器になりますし
まそういったところをま使うことで今まで
にない速さでえ課題全般を把握して今まで
にない速さで誰かを説得するようなえこと
をするとえ多分
あのこの業界におけるま一決定だとかえ
何かのま提案のスピード感だとかそういっ
たものが変わってくるんじゃないかなと
いう風に思っているわけですえということ
でまえま手を動かしながら技術を身に
つけるで実際1人1人のパソコンの中に
いろんなツールだとかデータだとかをま
入れてもらってまそれを触りながら
え授業を行おうと思っておりますでもう1
つえこれもえこういったえ技術に
関わる傾向動向みたいなところで重要かな
ていう風に思ってるのがま技術の民主化
デモクラシーのかちょっと分かんないです
けどま民主化というのがやっぱりえ進ん
でるつまり今までだったら例えば東京大学
でしかアクセスできない技術
え国国家機関でないと触れないデータとか
まそういったものってのいっぱいあって
ある一定のえ仕事につかないとある一定の
ポジションにつかないとそもそもある技術
やデータ
やツールとかに触れられなかったあるいは
かなりお金がかかったっていうのがあった
と思います東大の中でもどこどこ研究室に
行かないとまこういったもの触れないんだ
よみたいなものはまあるま今でもあると
思いますけどまあったとまだけれど今は
いろんなツールであるだとかデータである
だとかがかなりあのオープン化されていて
誰でも使えるようになってますえしかも
それをどうやって使うのかのノーハウって
いうのもインターネットを中心に広がって
ますしま今だったらチャットGPTとかに
こういった処理をやりたいんだけどどう
やってやったらいいのみたいにこう質問し
てみると結構いい制度で答えが返ってき
たりとかしてこれこれれこういったビッグ
データを処理してこういう結果を出したい
んだけどどうすればいいみたいなことが
結構なんだろうな頭空っぽにしてまでは
言わないけれど
えそんなに苦労せずにノーハウが出てき
たりとかし
ますで
えそうですねあのオープンソースっていう
まこれからあのいくつかツールを皆さんの
パソコンにインストールしてもらいます
けどほとんどがまていうかインストールし
てもらうもの全ては無料でダウンロード
できますオープンソースという形で
ソフトウェアがえソフトコードが無料で
あのまフリーで公開されてるものばかりに
なります
でまつまり言っちゃえば別に東大のこの
授業を聞いてる学生でなくてもえ誰でもえ
アクセスできるようなもの
ばかりですし私自身もあのそういった
ところしかこの授業の中では基本的には
紹介しないと思いますでまデータの話も
そうですねあのえ誰でも自由に
ダウンロードできるようなところから
ダウンロードしてもらうみたいなそんな
感じのデータがほとんどだと思いますこの
講義の中ではということでえ技術だとか
データだとかがま基本的にはこう誰でも
使えるしかもそれは世界で共通に使えの
ものがえ使うようになってるとまそんな風
なえ時代にだんだんなってきてますしかも
交通分野というのもなくなって他の分野と
も同じ技術を使うようになりますし日本
だけだとかそういうのもだんだんなくなっ
てきて世界で共通のまツールだとかデータ
形式だとかを使うようになってきてるとま
こういった中で実はあのまここの学生ま私
も含めてですねあの自分のキャリアという
のを作ってかなくちゃいけないわけですね
ま個人に考えた時に言ったらある組織ある
え場所で身につけた技術というのが他に
転職しても全くそのまま使え
るっていうのがこれから起こってくること
ですまそれはあのIT業界なんかも今完全
にそうなってますし転職をしながら
キャリアアップするみたいなそんなことが
え自由にできるえ時代になってきたという
風にえ一方では思えるんですけどでも交通
のインフラみたいなものっていうのは
やっぱりま今でもあの鉄道会社なんかそう
だと思うんですけどやはり就寝雇用みたい
なのを前提とした組織なりま給与体系も
含めてですね作られてるとでそんなところ
とまカシもこう相性がいいわけじゃない
ですよねまそういった中でえどういう風な
キャリアを作ってくのかというのは多分
あのきっとここにいる学生にとっても重要
な課題なのかなという風に思ってますはい
特にあのこれ答えがあるわけではないん
ですけどあのやっぱりこのスキルというの
がいろんな意味でそのオープンになってる
よっていうのはあのこれからあの重要な
観点かなという風に思ってますまとはいえ
やっぱりここにあの向かわないわけにいか
ないので交通の領域においてもまデジタル
化というのをちゃんと進めてくことって
いうのは大事ですしまこれのもう1つの
意味は日本のその交通ですねこれ公共交通
であれ道路交通であれその交通という場面
にあんまりこのデジタルというのがえ十分
浸透していない未だに浸透していないと
いうのが実情だと思ってますで最近この
DXだとかデジタル
トランスフォーメーションというのが
ビジネス用語としてはかなり使われるよう
になっていてまDXをやるみたいなことが
えあるわけなんですけど企業が元々その
デジタルなんてのがそんなになかった時代
からえ作られてきたいろんなビジネスの
やり方というのをそのデジタルの時代に
合わせてえ企業のを変革していくという
ことがDXでえ目指すべきことでそうする
と今までのこ社員がやってきたことも変え
なくちゃいけないしまもうちょっと言うと
まスマホなんかでもそうなんですけどえ誰
かに使ってもらうとその人たちがどう使っ
たかどういう思いを持ったかえ使うのやめ
ちゃったかどうかみたいなそういったもの
すらデータとしてすぐ集まってくるんです
よね多くの製品においてそうするとあの
情報フィードバックを得てそこからさらに
こう改良してくみたいなそういったことが
あのいろんな業界でやれるようになって
くるWeb業界ではもちろんそれかなり
やってますしwebとかに限らずできる
ようになってるまそんなことをこういかに
こう
企業活動の中に取り込んでいくのかみたい
なのがDXのえ大事なところだと思って
ますこれよくあのITの話ま私はあのIT
業界から来て交通業界に入ってた人なので
なんかこうITがあると全てこう解決して
くれる魔法のツールなんじゃないかみたい
にこう思われるんですけどま全てITが
やってくれる全て答えを出してくれるわけ
ではないま自動運転が出てくればもう誰も
何もやる必要がないよなんてそんなことは
全然なくてやっぱりそのツールとしての
えツール自身がこう行動化していくとそれ
を使いこなすっていうの技術も実は
どんどん高い技術が必要になってくるわけ
ですよねということで実は人間の側に求め
られる能力ってのはどんどん高まってくる
と非常に今までよりも少ないだけど非常に
高度なえ技術や判断を必要とされるような
え職種というのが増えてくというのが多分
あのこれからのその交通ま交通に限らない
と思いますけどえ世界なだと思い
ますでまこれはそのデータによって
どんどん改善するみたいなそんなサイクル
というのがえこれもしもあの都市校とかで
え交通計画とかを勉強したようなことが
ある人がいるとすると交通の計画を立てる
地域にどんな道路を作ろうかどんな鉄道を
作ろうかみたいなことを考えて設計してえ
あまそのその前段階ですねデータを得てえ
考えてえ具現化して実際に作るっていう
このサイクルってのはもう何十年の話です
え単純に言うとデータを得るためにえ紙の
アンケートを配りますえどう配るのかを
考えるのに1年実際に配って集めるのに1
年それを紙のデータが何万通も来るので
それをであの集計するのに1年えそれから
それを元にその町の
え大きなえマスタープランを作るのにまた
1年2年えそこから具体的になんとか道路
を作ろうだとかなんとか鉄道を作ろう
みたいな話にえなってくるのにもう何年
何十年みたいな話になってくっていうのが
え基本的にはその交通計画という世界に
おける時間軸です一方であの交通のアプリ
の改善とかだったらえなんかこうみんなが
使いにくそうだと例えばえ新しい機能を
作ったんだけど誰もこのページにアクセス
してくれないとどうもこのボタンが小さ
すぎるせいだじゃちょっとボタンを大きく
してみようとかもっと目立つような位置に
動かしててみようみたいなことはま数日と
かなんならこう1日の単位でやれちゃう話
なんですよねということでそのデータを得
て何かを改善してくプロセスっていうのは
あのかなり短いプロセスが回るようになっ
てくるえ私もちょっと去年関わったのだと
え道路交通信号のタイミングを調整する
みたいなプロジェクトちょっと関わったん
ですけどえ車の流れをえビッグデータで
測ってまそれに応じて
え信号のタイミングを変えてくみたいなの
ても実はこれもあの昔だったら本当に
カチャカチャこう数えてでこれであの集計
してなんまなん何週間とかかかるどんなに
短くてもそれがもう夜昼の交通データが
まあ数時間後にはもう来てるのでま夜に
なったら明日どうしようみたいな判断が
できるみたいなそんな感じのえ時間軸が
もう変わってくというのはあのまデータ
なんかにが使えるようになると全然変わっ
てくるわけですよねということでそのえま
調査から計画を立てて何かを実践してくっ
てこのサイクルがなんだろうな
あの政党に今まで交通を体型的に勉強して
きた人たちの肌感とITの世界から入って
きてITの常識しか知らない人の感覚とで
も全然違うんですよねでやっぱりここの
辺りのそのカルチャーのギャップっていう
のはあのまだまだあの克服しなくちゃいけ
ないまどっちが正しいってわけじゃなくて
まもちろん両方必要ななんですけど
あの少なくともやっぱりITの感覚という
のはもう少しこう入っていかなくちゃいけ
ないと思ってますでしかもこの相手ですね
あのえ交通っていうのはあの長い時間かけ
て
えただえみんなが好き勝手に車を走らせる
とか好き勝手にバスを走らせるみたいな
本当にそういう時代があったらしいんです
よねもう
え爆gehで飛ばすタクシー神風タクシー
が社会問題になるみたいなそういうもう
すっ飛ばすばすっ飛ばすほどたくさんお客
さん載せられるから運転者としては安全
よりもあの稼ぎたいみたいなそういう時代
を経て今かなりその
え交通事業者もそれからま行政も含めて
なんかま良くも悪くも非常にこう統制が
取れたまお役所的な世界になっているわけ
ですまそうするといろんな例えば新しく
バス停を作りますとかなんか時国を改正し
ますとか
えまタクシードライバーになりますとかま
いろんなえことが変化があるたびに
え申請をしたりだとか役所にこう許可を
求めたりだとかそれでこう反抗を打って
もらうとそれがやれるようになるみたいな
こうなんなん何週間とか何ヶ月とかそう
いったかかわるプロセスの中でえ交通って
いうのが作られる世界なんですよねそう
するとあの
やっぱりこの行政組織も含めたデジタル化
というのを進めてくでここのプロセスの
迅速化みたいなのは非常に必要になって
くるとえ実際私の知り合いのバス会社の方
なんかはまいつもこういう書類を書いてい
ていつもこういう大きなファイルをえ逆書
に持ってってるわけですなんかがあるたび
にこのファイルを作ってえ何十ページの
書類でどこどこ路線をどうしますみたいな
こう申請を出してくわけですねまこんな
ことをやってるっていうのを何とかしなく
ちゃいけないとでえまこれはあの先ほどの
ヨーロッパの話運輸連合にも近いんです
けど日本でも今あの特に公共交通が少し前
まではえ民間企業である交通事業者がま
ある意味こう自社で利益を上げながら交通
を運営する運用みたいなものが基本的な
モデルだったんですけどまそこがあの
だんだんできなくなってきていてえ行政が
温度を取りながら地域の交通事業者にま
適切にこう補助金だとかを与えながら地域
の交通作っていくまそんな感じのえ形にえ
今変わりつつありますそんな中でその司令
党としての行政の役割っていうのはえ実は
非常に重要になってきていてま地域公共
交通会議みたいなものがえ地域の中で組織
されてえまそこがあの地域の交通事業者だ
とか住民代表とかが集まりながらその地域
の交通のえどうあるべきかみたいなのを
議論するなんてことをやあの考えてえま
それに基づいて計画を立ててくみたいに
なりつつあります私も実はあの東京の杉並
区の地域公共交通会議のえ会長かなえ議長
じゃなく会長をやっていてまここの議論
っていうのを時々やってるんですけど
やっぱり立場が違うタクシー会社とバス
会社とまなんならあのシアサイクルの会社
とかやっぱりこ全然違うことを言うんです
よねまそういう人たちをこうなんとかこう
同じ席につかせてえそこのえま論点という
のをちゃんと議論しつつその過だったら杉
ミクがえどういう風にありたいかまそれに
最もふしのはどういうやり方なのかみたい
なことを考えたりするわけですでそういっ
たあの場が今日本ではこうなできつつあ
るっていうのがえありますでやっぱりこう
いった場っていうのはまただ思いつきで
議論するわけではなくてデータをちゃんと
使って議論をしたいわけですよねこんな風
にこう紙でえいろんな書類を出してもえま
それはそのままこうここに積まれちゃう
わけで
え全然それが議論の材料になってかない
わけですでま実際には
あの地域交通の現場を見るとですねなんと
か運輸局ってのがこう全国にあってその
運輸局に対してバス会社やらタクシー会社
やらがま凄まじい量のえ紙の束を届けに行
くっていうのがえやってるんですけどま
こういったところは何とかしなくちゃいけ
ないとというま現状をま一旦忘れてですね
ただ今えゼロベースで
えモビリティの企業を作るとしたら
やっぱりこれはIT企業になるだろうま
Uberなんか完全にそうですよねとま
思うわけですでこれはまちょっと私もある
本の中で書いてえま情報技術による再構築
え交通業界の人がITに対しては何かこう
便利なことをやってくれるだよねっていう
感じの期待があるわけです私たちの仕事を
もっと楽にするような何かを君たちは作っ
てくれるんじゃないのっていう期待がある
んですけど私は結構そこは裏切ってる
つもりでまUberなんかもそうなんです
けどまそもそもITのやり方ITの発想で
交通業界っていうのは作り直されるべきだ
しまそうするとあの今とは全然違った形態
のものができてくるよとまどうそこに線維
するか別としてまそういうものとしてある
べきじゃじゃないのみたいなことをま考え
てみたわけですで
まこの授業の中でも扱うようなそのえ
データだとかまシステムみたいなものをえ
駆使すれば多分おそらく今よりもえより
効率よくあの高コストなえあ低コストな
え交通サービスというのは作れるんじゃ
ないかとま思うわけ
ですでえまそこの中心にあるのはこの
ソフトウェアでまシリコンバレなかでも
こうこうですねソフトウェアEAthe
worldでもうハードとしてこう見え
てるものであってもまこれこれなんかも
そうですねスマホというハードウェアに
あの重視してるんじゃなくてこの中で動い
てるソフトの方がえ重要なんだという風に
えみんな思っているわけですもしも今0
から交通事業者を作るんだったらまず1つ
はその供給の最適化ができるわけですよね
えITによって車を走らせるかどうかあの
自刻表に従って同じように走るわけじゃ
なくてもっとダイナミックに決められない
かというのは多分誰でも思いつくし実際今
デマンドコーツオンデマンドコーツみたい
な形で少しずつ形になってるんだと思って
ますこれ結構これの初期の例があの
フィンランドのえ靴プラスっていうえバス
サービスでこれスマホでえ私はここから
ここに行きたいですっていう風にえバスの
路線あのバス停はあるんだけどバス停の
路線ってないんですねで乗りたい人たちが
私はここからここに行きたいですっていう
風に言うとまそれに応じてダダイナミック
にバスの走り方っていうのがえ決められて
いますなのでえ今日このバスに5人乗って
てその人は
えまもちろんABBC別のとこに行きたい
よっていうとまそこそれをこう一筆書き
するような路線っていうのが同的に作られ
てまそのようにこうバスが走るようになる
まその代わりあの待ち時間っていうのは
結構ま短かったり長かったりまそこはこう
一定しないみたいなそんな感じのえ
サービスがありましたまこれ結局これは
あの実用的にこれをえやるためには結構
何十代もこのバスを走らせなきゃいけない
とそのコストを払えるのかって話になって
サービスとしては中止しちゃったんです
けどまでもITによってまバスのあり方と
いうのを根本的に変えたというまそんな
事例ですね2015年に終了してしまって
ますえそれからまこれも終了したサービス
なんですけどえアメリカにあった
チャリオットこれはあの通勤バスでえま
サンフランシスコ郊外に住んでいてえ
どこどこに例えば朝9時までに行きたいと
かえどこどこに朝8時半まで行きたい
みたいなそんなリクエストをみんながこう
アプリを通して投げていくとそれに応じて
え通勤バスマップみたいあバス路線みたい
なものがユーザーのリクエストに応じて
こう作られていくとまそんな感じで一時は
えこれ結構走ってたの私も見たことあるん
ですけどあのサンフランシスコでえ朝の
通勤バスみたいな感じでえ使われており
ましたというような感じでこ供給ですね
その決まった路線決まった時刻で
え走るだとかまタクシーなんかでもえ
ドライバーのえ経験と勘でお客さん取りに
行くとかじゃなくてITによってもっと
この重要というものがあの鮮明に分かって
そこに対して合わせに行くっていうのがえ
1つは考えられると思いますでも実はその
需要というものもですねあのITで制御
できるんじゃじゃないかという風に
やっぱり考えるわけですこれあの
交通の領域だとえTDMTDMって何の略
だっけええデマンドマネジメントかな
トランスポーテーションデマンド
マネジメントみたいな
え話だと思うんですけど供給あ需要も実は
変えられるというのがあると思います1番
分かりやすいのはあの朝のピーク時間だけ
値段を高くしてそれだったらみんなもう
ちょっと早く行こう遅く行こうみたいな
感じで
え需要が分散するわけですよねまそんなで
まいろんな技を使うことでえ供給という
ものをこうずらしたり変えたりすることが
できるはずでえまここにおいてそのすごく
そのアプリってのは強くてさっきも言った
ようにもう皆さん全日のようにえパソコン
で調べてプリントアウトして紙で持ってく
なんてことやってないわけですその場その
時にアプリで検索してなんかそこに出てき
たものに従って動いてるわけですつまり
アプリの動きをうまくやえばまおのずと人
はそれに従ってくれるわけですよねで結構
私これびっっくりしたの2016年の
NHKニュースとかでもえ雪の日にえ
アプリにアクセスしたらえバスに乗れ
なかったとかタクシーに乗れなかった
みたいなのでもう2016年iPhone
が登場して10年なのでまそうなのかも
しれないですけどまこのくらいの頃から
結構人はアプリに頼りながら交通手段を
使っていた一方でこの業界の中ではなんて
言ったらいいのかな
あのダイヤとかっていうのは晴れてる日と
かま普通にま雪とかがない日でならばその
通りに走るんだけれどいざこう雪が降っ
ちゃったりだとか雨が降ったりとかで急に
お客さんが増えたりとかしたらやっぱり
どうしても乱れちゃうんですよねなので
もう多分2016年とかこれくらいの段階
で公共交通を利用する人のデマンドと供給
側のえ事情ですね供給はあくまでその
ま定常の状態において考えるものであって
ま雪が降ったり雨が降ったりしたら乱れて
もましょうがないっていう感覚が結構ずれ
てるなっていう風にま思ったんですけど
えまこれなんかはあの2015年ですね
あのまインターネットでWEBを作る時に
はサーチエンジンGoogleで検索した
時に上位に入るように考えるわけなんです
けどまこれ2015年の段階でえ販の社長
さんがえいくら沿線の良さをアピールして
もえそれでみんなの持ってくれるわけじゃ
ないとえ鉄道を検索するとえどこどこ駅
からどこどこ駅っていう風に検索して2つ
3つこう出てきた中で1番上に出てくる
ことが大事なんだっていうことをもう言っ
てるわけですよねっていう風にやっぱり
このアプリの動きこそがえ人の需要という
のを作っていくというのがえもう実は
成り立ってると思いますでまこの辺はあの
えま去年ゲスト講義をしてもらった太田
子平さんなんかは実はナビタイムという
会社の中で結構いろんなことを実験してて
えナビタイムのアプリの1番2番3番で
どれくらい選択率の差があるのかとかえあ
ナビタイムのカーナビであの別の経路を
わざと別の経路を出した時にどういう風な
振る舞いをするのかみたいなものを結構彼
はあのデータを取って情報提供する人たち
がどれだけこう能動的に人の交通行動と
いうのを変えられるかみたいなことを色々
とあの研究してまし
たということであの需要を作る話えそれ
からま供給を同的にする話これが実はこう
一体的にえ運用できるというのがそのIT
というのをえちゃんとあの我が者として
扱った場合の交通のえ強みなのかなという
風に思って
ますまさらにこのUberなんかだと定食
連者の交付化価値化みたいなことを私は
書いちゃったんですけどあの特に運転手と
して十分トレーニング今までの基準で言っ
たら十分トレーニングされてないような人
でもサービスを提供できるみたいなことに
なったりとかしてこれはもちろん
あの免許の基準の緩和みたいな話もあるん
ですですけど今までだったらそのタクシー
の運転手になるためにある街のえ道路を
かなり分かってないととても案内なんか
できなかったわけですよねでも今だったら
カーナビがあるから街のこと何にも分かっ
てない人でもタクシーの運転十分集まっ
たりするわけですという風に
えトレーニングをが十分じゃな今までの
感覚で言うと十分じゃない人でも十分あの
サービスができるようになるこれはあの
その労働力の供給という意味では非常に
重要なポイントなのかなという風に思って
ますはいというような感じでやっぱりあの
であとはあの経営判断ですよね
その意思決定の方法であるだとかあの
サービスの開発の方法論みたいなものをえ
がやっぱりあのIT企業っていうのが非常
にあの上手にやっしかもデータに基づいて
スピーディにやるだとかえなんだろうな
偉い人が言ったからやりますみたいなの
じゃなくてデータがちゃんとあるからやり
ますみたいなそういった部分っでのは結構
しっかりとしてるところが多いとやっぱり
そういったカルチャーというのをいかに
その交通の業界にも持っていけるかという
のが重要なのかなという風に思いますえと
いう風にあの多分あのITというのがえ
なし得る仕事はもはやこの画面の中で
かっこいいものを作ったりだとか便利な
ものを作ったりするっていうところにはか
に超えて私たちの暮らしのインフラその
ものをどう作るかっていうまそこにあのの
方法論にもなりなり得てるんだと思うん
ですけどままさにそういった世界にえま
この先飛び込んでく学生がまどうあって
欲しいのかなっていうのでえまいくつか
年寄りめいてことを書いてるんですけどま
やっぱりいろんな技術を身につけて欲しい
なという風に1つは思いますま広い意味で
工学系技術系のあの学生多いんだと思うん
ですけどま自分も含めてあの技術というの
を持ってるとどうしても自分の技術で殴り
たくてなるんですよハンマーを持ってる人
には全てが釘に見えるっていう言葉があっ
てなんだろうなやっぱりあの例えば機械
学習のあるアルゴリズムを知ってる人と話
するとどんな問題の話をしてもその自分の
なんとかアルゴリズムでこうやってなれる
んじゃないかみたいなそんな話になって
いやもうちょっと簡単なやり方あるんじゃ
ないかなとか思ったりするんですよねどう
してもこう自分のフィールドの中で解決
しようとするでも技術で解決するんじゃ
なくて実はあの役所に持ってって制度の方
で解決した方がよっぽどいい場合があっ
たりだとかいろんな方法論があるはずなん
ですよねということであのいろんなま課題
の解き方みたいなものをえ分かってくると
いいんじゃないかなという風に1つ思うの
とえそれからこれはなんだ技術は課題に
先行するはいあのやっぱりでも技術を持つ
ことってすごく大事で
あのなんかこう文系的世界にいると何かを
こう需要があって必要性があって技術が出
てきたように見えてくんですけどなんなん
だかよくわかんないけど技術ってできるん
ですよなんだかよくわかんないけど技術が
できたところにいろんな人たちがこう寄っ
てたかってそのうまい使い方みたいなもの
をこう発明してくんですよねでそれがこう
徐々にこう社会の中にこう馴染んでく
みたいなえ形が自然なのかなという風に
思いますUberみたいなえ非常にこう
鮮鋭的なもう既存のタクシーもう
ぶっ飛ばせぐらいの感じでこう出てきた
ものがま10年ぐらい経ってようやくこの
社会と馴染みつつあるみたいなのが
やっぱりあの1つありますしまこれから出
てくるいろんな技術ですね自動運転にせよ
AIにせよいろんな技術が
多分ま出てきた時は本当になんていうか
もう眉を潜めるようなものが出てくるはず
でそれをこう10年20年かけて少しずつ
そこにこう社会を馴染ませてくみたいなま
そんな感じの
えのが実情だと思いますまそんなえ中で
ですね是非あの技術のませっかくこう技術
をやってるあの人たちだと思うので
え技術というところにこうあの辛抱強く
付き合って欲しいですしまそれがこう社会
との関係というのがある中でこう少しずつ
こう成長してくんだっていう部分をこう
信じて欲しいなという風にま思いますえ
それからですねま先ほどえ技術のデモ
クラタゼーションって話をしたんですけど
やっぱりこうこれから多分技術である
データがオープンであるそれから標準で
あるというものがだんだん当たり前になっ
てくると思いますでこれはもちろん
あの1個人としてはあのいい側面もある
けどうんと例えば会社を作っていて自分の
会社でいい人を雇って
ももっといい給料があったらそっちに
どんどん行っちゃうみたいなそんな話でも
なるわけであのみんながみんな幸せになる
かどうかちょっとすぐにはわからないた
やっぱりあのまこういったオープン標準が
ある中でこうぐるぐるとま人や情報が回っ
てえよりあの高速にあの知識がま進化し
てくというのが今の多分社会全般のあり方
なんだと思うんですよねえそれはあのAI
の開発の最先端でもそうですし多分この
公共交通とか交通とかまこのレベルでも
そういうことがもう起こってきてますで
あのこれも私自身がかかってるんですけど
日本では今え交通データ特にそのバスのロ
あの運行データのオープンデータかという
のがえgtfsという形式で進んでます
これもあの世界で使われてる形式なんです
けどえまGoogleがまこういった形式
でデータを作ってくれたらまそれをあの
Googleマップに載せますよっていう
風にま言ったんですね2005年ぐらいの
話からですでそれが出てくると徐々に色々
な交通事業者がえそのGoogleに
合わせてデータを作るようになったとで
そうするとそのうちにGoogleじゃ
ないMicrosoftだとかApple
だとかもそのデータを使うようになってき
てまいつの間にかデータはあの事実上の
標準形式みたいな感じでえ広まってきた
わけです今ではその日本ま世界の交通事業
者はこの形式で自分たちのデータを出すと
と大体ホームページに置いてあってホーム
ページからダウンロードできるんですけど
そうするとあのGoogleマッだとか
いろんなベンチャーが作ってるまシティ
マッパーとかまそんなアプリで
え検索ができるようになるみたいなま
そんな風な
えオープン化それから標準化ってのが進ん
だわけですよねまそれによってあのこの
業界のえま技術がどんどん進んでっったで
日本はまあままたこれもあの効果不岡え
交通データっていうのはぱ1990年代に
え当時のエキスパートだとかジョルダンと
かまそんな企業によって
えま優勝で流通するという仕組みが作られ
てたんですねJRのデータをえまそれなり
のお金を払ってえ買ってきてまそれで
アプリを作ってそのアプリも有料で売
るっていうのが元々日本でえ2010年
ぐらいまでは続いてたモデルだったんです
けどまそれだとあのお客さんが乗るような
え鉄道はいいんですけど地方のバスみたい
なところはまそんなあの優勝のモデルには
とても乗ってかないってことでなかなか
こうアプリがこうバスの情報まで乗ってこ
なかったんですねというところでそのバス
業界はじゃあオープン標準で行きましょう
という風にだんだんなってきていて日本で
はそのバスの業界に関してはえかなりの
データがオープンデータになってますこれ
去年かもう結構前だな2022年なので
400なんですけど2024年だとともう
これ650ぐらいのデータが全国のデータ
が出るようになってますあの飛ばすなんか
のデータ結構大きなデータもありますしえ
なんとか村長英バスみたいなあの1日何本
走ってるんだろうみたいなバスも結構乗っ
てたりしますいずれにしてもこういった
データが出るようになってきてまそうする
とあのこのデータは世界で使われてる
Googleマップにも乗れますしえこの
データに向けて作られたアプリ例えば
ニューヨークのえために作ったアプリ
なんかもデータを入れ替えるだけでこの
この街の案内アプリなんかにも行ったりと
かするっていうま実はそういったあの
データの共通化によったそのシステムの
総合運用性みたいなものが実現してるわけ
ですっていう中でやっぱりこういったあの
オープンであり標準でありっていうのが
あのやっぱり技術をどんどん発展させると
いうのは間違いないのでやっぱりこういっ
たところに是非あのかけて欲しいなという
風に思います今バス事業者によってはあの
gpsの情報も含めてオープンでえ提供し
てるところが結構ありますバスなんかもえ
まちょっとあの精度が低いんですけどまで
もデータとしては出て
ますはい私結構これをあの
20145年ぐらいから全国にまこの是非
やりましょうというのをこう呼びかけ
るってことをやっておりましたでまあとは
今日あのこれはあのこの授業の目的でも
あるんですけどデータっていうのは自分で
触るで意思決定に関わる人こそデータを
触って欲しいなという風に思いますでなん
となくこう上の世代の人たち見てると
データをカチャカチャいじってなんかこう
やるのはこう末端の人の仕事で偉い人って
いうのはなんかこうソファーに座ってうん
こっちだあっちだみたいなこう大きなあの
方向性を示すみたいなことを考えてるん
ですけどやっぱりこう意思決定みたいな
ものがデータによってかなりこうリアル
タイム化それから精密化して
るっていうのはあるのかなという風に思い
ますででそんな中でこうどういったデータ
を使うと何が分かってどういった判断をし
てまから何をどう変えるとどんな風にえ
それに伴ってあの変わってくのかっていう
のはやっぱりこれやってみないとわかん
ないんですね私もあの信号機のタイミング
をこういじりながらこういうこういう風に
いじるとその直後にはどうなるのか
ところが人は2週間ぐらいするとなんと
なくこうあの信号をなんか待たされるから
ちょっとあの抜け道行こうみたいな人形が
ちょっとずつ出てきてなんとなくまた動き
が変わってくるんですよねこういった部分
っていうのはやっぱりこうデータを
ちゃんと生で見てえ実際に自分でなんか
アクションしてえ振舞を見てみたいなこう
いった経験を積んだ人しかなかなかこう
いった部分の体感っての分かんないえなの
で意思決定のためにやっぱりこのデータと
ちゃんと向き合った経験があ
るっていうのが大事なのかなという風に
思ってますまこんなまちょっとこの授業の
中でここまでやれないですけど例えばえ
中心点から何分以内でどこまでつくんのか
みたいなこんな地図を作ったりだとかま
そんなこといろんなデータの生かし方って
のあるのでまこんなところを是非
あのなんだろうな偉い人こそデータを
使えるようになって欲しいなという風に
思いますしまこれなんかはあの熊本市で京
研究やってる中でえバス会社の社長さんだ
とか市役所のあの結構偉い人なんかと一緒
にこうディスカッションしたんですけど私
がたまたま手元にパソコン持っていてそれ
プロジェクターで映すんですよねでそう
するとここんとこもうちょっと拡大してみ
てよとかここ本当どうなってるのみたいな
感じで結構いろんな人たちがいろんなこと
を言ってきてあじゃちょっとそれやってみ
ますねみたいな感じでこうデータ切り替え
たりとかするわけですそうすると結構
いろんな人からこうアイデアが出てくるし
まもうちょっと言うとなんだろうな本来
だったらこう立場が共通ではないそのバス
会社であり市役所でありなんとかみたいな
そうい人たちもこうデーターにもというの
が示されるとなんかこう同じ方向を向いた
議論が盛り上がるんですよねっていうよう
なことでこうデーターの力っていうのは
強いなという風に思うわけ
ですでまあのこの辺が最後かなえ是非この
オープンデータも含めて自分がこうやった
ことを発信してでま交流を深めてほしいな
という風に思うわけですこれもあのデータ
の扱い方のノーハウみたいなをえ同人誌を
作ってえいわゆる薄い本ですねでそれを
こう
え技術書店っていうところでこう売ったり
とかそんなのやったりとかまいろんなこう
コミュニティ活動にえとりあえず顔を出し
てデータの話をするみたいなこと私自身も
結構やってましたでえま最後えこの講義の
えこれからこうこんなことやってくよ
みたいなのを紹介してはこれで終わりにし
ます
え次回からですねえGISと時空間
データベースという形でえGISの話それ
からえSQLというデータ処理の話をま
しばらく続けていきますこれはあのえ道路
交通あえっと大都市交通センサスというえ
公共交通の利用実績データをえまビッグ
データなんですけどまそれを皆さんの
パソコンにインストールしてもらってそれ
をえ処理しながらえいろんな交通現象をえ
探ってくみたいなそんなことをやっていき
たいと思ってますえでかつあまいいやそう
ねこれがま最初にまずやるのがGISと
いうやつでまこれ地図なんですけど自由
自在にいろんなデータというのをこ地図し
て表現するみたいなことができますこう
いなツールをあちなみにQGISまGIS
使ったことがある人ってどれくらいいます
かねGISを使ったことがある人ああ
1/4ぐらいうんなるほど
はいそうですねまこれ是非あの交通のこの
空間的側面すごく大事なのであの是非あの
色々できるようになって欲しいなという風
に思ってますえなので次回このGISの話
になりますえその後ですねGISに入っ
てくデータの話なんですけどえまここでは
その例として大都市交通センサスという
データをえ皆さんの手元にもえ配布しよう
と思いますこれはあの国交省がかつてはえ
アンケート調査を行ってえどういう風に
電車バスを利用してますかみたいなそう
いったものをデータ化してたんですけど
2021年ですねこれコロナのせというの
もあってえアンケートが難しいということ
でえその時のSuicaパスモのデータを
え集めてえこれJRであったり私設の
データもあったりそれの
え首都権名古屋
県関西県のえ3大都市験のICカード
データのほぼそのまま生データに近いもの
がえ実は国交省でオープン化されてますで
これをえ皆さんのパソコンに入れて
え可視化したりだとか分析したりするって
いうのをえやっていきたいと思いますで
かなりデータ大きいのでExcelなんか
でなかなかできないとていうところでこの
SQLというえまデータのための
プログラミング言語ですねこれを是非この
授業の中でえ身につけて欲しいなという風
に思ってますえSQLが一通り使えるよう
になるとえ多分これ就活でも便利なので
あの別にこの授業の中で私が自分の趣味
だけでやってるのではなくて多分あの
データに関わる仕事をする場合には広く
あの便利な技術になると思うので是非身に
つけて欲しいなと思いますちなみにSQL
使ったことがあるよって人どれくらいい
ますかねSQLああはいもっと少ないです
ねはいさっきよりはいで
えそれからその後ですね今度はあのえ交通
シミュレーションですねのこれもやっぱり
オープンソースの交通シミュレーション
無料で誰でも使える交通シミュレーション
があるのでまこれのえ話をえ進めたいと
思いますでこれもやっぱり交通現象という
ものをえ再現して何がをやったら何がどう
起こるかみたいなものを検証する時に
やっぱりあのシミュレーションって非常に
便利な技術ですのでえまこれもあの身に
つけて欲しいなという風に思っており
ますまこんな感じのあそうですねこれあの
去年学生が作ったんですけどま信号機の
最適化をするにあたってえ実際こういった
交通シミュレーションを走らせてえここの
青時間が何秒だったらこうなるとかここが
赤が何秒だったらこうなるとかまそんな
ことを色々やってたんですけどやっぱり
意思決定においてはシミュレーション非常
に大事なあのツールになります
であの次回からですね私は多分ここの席で
あの本当にデータをダウンロードしたりだ
とかインストールしたりだとかSQLの
プログラミングをしたりだとか
えそれをほぼ全てを多分ここでやります
それをあの皆さんここの画面でも見て
欲しいですしあとこれ動画も残すので動画
からもえ見直してみていただけるといいの
かなという風に思いますということでま
理想的には是非こう一緒にえなって覚えて
欲しいなという風に思いますで今回の講義
の中で2人ゲスト講師をえお願いしようと
してます1人はにゃんこそばさんていうま
Twitterのま有名人だと僕思ってる
んですけど知ってるのかなにゃんこそば
さん名前をか何か見たことある人ってどれ
からいますかああやっぱ知ってる人います
ねはいあの最近で言うとこのビジュアル
ビジュアルで分かる日本っていう本を出さ
れたんですけど非常にこのユニークな視点
であの交通だとかあのいろんな空間的
データを
え貸し化してえその度ごとにこう
Twitterに何か書き込むたびにこう
バズるっていうまそんな感じの人です
例えばあのその交通の切り口としてなんか
すげえなと思ったのがこれ
あの東横線の駅ごとにどんなあのチェーン
点が出てるかっていうまマクドナルドが
どこに出てるかスタバがどこに出てるか
みたいなそういったものの一覧なんですよ
ねそうするとどどう見てたらいいのかな
こう縦に見るとこうこれそれぞれの
チェーン点っていうのはどどういう特徴が
あるチェーン点なんだってのがなんとなく
分かりますよね意外とスタバっていろんな
とこ出てるんですねうんでこ横に見ると
もちろんその街がどういう街なのかっての
がこう分かってマクドナルドしかない街と
かスバもある街とか多分いろんなのが
分かると
でま何よりもやっぱりこうこういうことを
可視化するとなんかこう今までわかなんと
なくは知ってたかもしれないけど本当に
ちゃんと考えたことがなかったことに
気づいてそれがこんなに鮮やかに分かる
みたいなのがやっぱすごいなと思いました
しこの類いのその貸の力ってのをこの
にゃんこ様さんはなんだろう
なTwitterでほぼ最近ちょっとあの
少ないかもしれですけどほぼ毎日何か
データを出してるんですよねそのなんか
こう着着想力とえっと実践する能力と
なんかちょっと凄まじい方だなと思ってる
んですけどまあの1人はにゃんこそばさん
にえゲスト講師をお願いしました結構だ
からそういった目に見える鮮やかな部分と
それを実践するための実はかなりその
泥臭い部分も含めたこの技術というのをえ
持ってらっしゃる方ですそれからあのもう
1人はですねあのえアイトランスポート
ラボという会社のえ堀口さんにえこの方
あの交通シミュレーションの連盟期からえ
シミュレーションにの技術に関わられれて
え大学と一緒にえ交通シミュレーターを
開発してまそれちゃんとビジネスにされ
てるという方で実際こういったあの技術
開発にもかかってますしまそれがあの行政
だとかの意思決定の現場にも入ってえここ
の道路作ろうとかどうしようみたいなあの
いろんな政策の裏でもえ動いてるみたいな
そんな方なんですけどえ堀口さんにえま
シミュレーションっていうもの
シミュレーションでなんだろうなあの本物
じゃないんですよね
そのいろんなものを省略したま嘘といえば
嘘の世界なんだけどでも意思決定のために
はなんか必要なわけですそこのシミュレー
ションって要は何なのっていう部分を私も
ちゃんと聞きたいなという風に思っており
ますちなみにですね昨年はちょっとまた別
の方にゲスト講師お願いしていてえ小田急
でマースをやってる藤垣さんこの方あの
東大のOBでもあ都校のOBでもあります
それからえ太田公平さんこれ私とよく一緒
に仕事してるんですけどえ熊本なんかで
あの交通プロジェクト一緒に仕掛けてたり
するまその太田さんにデータ分析の話をし
てもらったりとかしましたまこの辺はあの
授業の中でもまたエッセンス紹介できるか
なという風に思いますでえ講義今日もやっ
てますけれどえ講義始まる直前までにはえ
講義資料は去年までLMSって言ったんだ
けど今年なんて読むのかutl
ユルうんまあのLMSでえ共有するように
します
えなのでま画面見にくい時はそちらも参照
してくださいえそれからま講義はえ
ハイブリッドの形式でやるのとあとそこで
撮影をしているのであの撮影した動画
データをえこれはちょっと後日えっと
明後日ぐらいまでかな金曜日ぐらいまでに
やれればいいんですけどえ共有するように
しますなので
え後からでもど授業の内容は振り返れる
ようにえしておき
ますただこれあの私が録画にミスる可能性
が失敗する可能性があってそしたら取れて
ないのでまちょっとこれは確実とは言え
ないんですけどえっと授業の内容はえ後
から動画でも共有するようにしておきます
だからあの撮影した動画はですねあの一部
は
一般公開してしまおうと思ってますえ学生
とのやり取りについては基本的にはこの場
限りただ私が一方的に喋ってるま今日
なんか完全に一方的に喋ってるのでこう
いった部分についてはほぼ共有公開する
つもりでおり
ます今2023年去年のやつに関してはえ
多分一部あの公開されてるんですけど第8
回9回とかこれされてないのはあの動画
一応一通りチェックしてから公開してるの
でそれちょ私の作業が間に合ってないって
いうだけで気持ちとしては公開やし
たいでえま大事ですねこの評価え毎回講義
のたびにコメントの入力をお願いしてます
utlに入力してくださいこれ今日もえ
コメントを参加した人はコメントして
くださいでこれは締め切りまあの今日
終わったらそそ入れてもらえばいいんです
けど一応あの1週間後の24時までという
風にしてますからレポートを2本書いて
もらっていてま1つはまこれ去年の例なん
ですけど今年も多分あんまり変えないと
思うんですけどえ先ほど大都市交通センサ
スっていう風に言ったんですけどまその
分析とかしかのえレポートこれ中間
レポートですねそれから最終レポートとし
てはテーマはほぼ2位に近くて
えこれからの交通の発展に寄与するテーマ
を設定して論じてくださいっていうのはま
これは自由ま自由なテーマで書いてくださ
いってまそんな感じのテーマになってます
で本日えこの授業のえ感想それからえま
一応今期こういった形で授業やりますよと
いう風に説明はしてるんですけどえまこの
授業としてこういうこと学びたいだとか
もうちょっとこういった部分あの教えて
くれたとかまそんな部分もしもあれば是非
書いてください去年言われたのは機械学習
についてももうちょっと触れられないかて
いう風にえ言われたんですけどちょっと私
が思うになんか機械学習っていやなんだろ
みんなが共通にやれる部分っていうのは
あんまりまだないかなという風に思ってい
てちょっと私がまだそこをやり方が分かっ
てないのでまでもこんなネタ扱ったらいい
んじゃないのみたいなあのヒント
いただけると非常にありがたいですえでま
来週の24時までですねでえ賢い方は
気づいてると思うんですけれど今日もしも
この授業もしも聞けなかったとしても
金曜日ぐまでに授業のビデオが出てくるの
でそしたらそれを見てからえコメントを
書くということもまできなくはないですな
ので授業の後にえ授業はあくまでえこの
時間に参加して欲しいというのがま公式な
えお願いですしまただあのちょっとわざと
そういったあの抜け道を作ってるというの
はあの気づく人は気づいてもいいかなと
いう風に思ってはいますでえっとそれから
これあの次回へのま宿題というかあの準備
ですねえQGISのインストールを各自お
願いします
え一応えっと自習はですねQGIS上に
いろんなデータを読み込みながら貸し化し
てえまいろんなデータデータとgsの使い
方について学んでこうというのがえ第2回
になりますですのでえ後期の前までにえ
QGISのインストールをえまこれ
インストール方法の説明はいらないと思う
んですけどえ済ませておいて
くださいはいえということでちょっともう
時間なんですけれどもしも何か質問があれ
ばえ受け付けますけれど事業の進め方等に
ついて何か質問があればえオンラインから
も含めていかがでしょう
かはいえそれではえ今日はここまでという
ことで来週またえ同じ時間同じ場所でお
会いしましょうえそれではお疲れ様でした
2024年4月10日実施の講義。
講義資料：