ソーシャルデジタルツイン™︎ データ生成ツールを公開しました！ - fltech

コンバージングテクノロジー研究所の郭兆功です。だいぶ間が空きましたがテックブログ記事3本目です。

我々のプロジェクトでは、開発したソーシャルデジタルツイン技術を Fujitsu Research Portal に公開しています。今回は、公開中のシェアドモビリティ最適配置デモアプリで、使用するデータファイル・設定ファイルが簡単に生成できるデータ生成ツールを開発しましたので、ご紹介します。

これまでもデモデータを用意していましたが、デモアプリを見たお客様から、自分たちの都市でもデジタルリハーサルを試してみたいと要望を受け、データ生成ツールを開発しました。

データ生成ツールの特徴

シェアドモビリティ最適配置の各ユースケースで、必要なすべてのデータファイル・設定ファイルを任意の都市・場所で自動生成することができます。

ランダムな人の流れのデータを素早く生成することで、デジタルリハーサルにより、どんな効果が得られそうか、実データを準備する前の段階で、視覚的に理解・把握することができるようになります。

生成可能なデータ

必須ファイルは4つで、地図データ(map.net.xml.gz)、最適配置の対象となるシェアドモビリティステーションデータ(stations.csv)、人の流れのデータ(od.csv.gz)、設定ファイル(precondition.json)になります。それ以外のオプションファイルは、以下が自動生成できるようになっています。

OpenTripPlanner用地図データ(osm.pbf)
駐車場データ(parking.csv)
閉鎖道路データ(road-closure.csv)
課金道路データ(road-pricing.csv)
公共交通データ(gtfs.zip) *次回のリリースで対応します！
行動選択モデル設定ファイル(model.json)

実際にやってみよう

ここで、ダイナミックディスカウントユースケースを例に実際にやっていきます。ダイナミックディスカウントとは、シェアドeスクータの利用状況に応じて利用料金を変更することで、人々の移動手段選択が変化するかを確認するユースケースです。 map.net.xml.gz、stations.csv、od.csv.gzの3つのデータファイルと設定ファイルであるprecondition.jsonを用意していきます。

地図データ(map.net.xml.gz)

OSM Converterを開き、テキストボックスに任意の都市を入力すると、geocodingで検索します。デジタルリハーサルの対象範囲を指定し、Generateボタンを押すと地図データが生成されます。ダウンロードボタンを押しダウンロードします。

シェアドeスクータのステーションデータ(stations.csv)

ステーションデータは、すでに設置場所が決まっている場合は、Stations Builderを使って、ご自身で配置することができます。ランダムに設置したい場合は、Synthetic Stations Generatorを使って一括で配置することができます。初期配備するシェアドeスクータの台数も設定できます。生成されたデータを確認し、ダウンロードします。

人の流れのデータ(od.csv.gz)

ステーションデータ同様に、再現したい人の流れがわかっている場合はOD Builderを使って、ご自身で始点と終点を配置することができます。一括で多くのランダムODを生成したい場合はSynthetic OD Generatorを使って一括で生成することができます。プレビューを確認し、ダウンロードします。

設定ファイル(precondition.json)

デジタルリハーサルの条件にあたる時間や通貨などを設定します。基本はデフォルトのままでも動くようになっているので、ダウンロードボタンを押してダウンロードします。

デジタルリハーサル実行

では、必要なファイルが揃ったのでデモアプリにアップロードして使ってみましょう。デモアプリを開きUpload Data Filesボタンを押し、先ほど作成した4つのファイルを一括でアップロードします。画面が変わり、デジタルリハーサル条件を確認し、Run Digital Rehearsalボタンを押し、デジタルリハーサルを開始します。しばらく(条件次第ですが数分程度)すると完了するとダッシュボードで結果を確認することができます。