LOD Challenge Japan 2013

通勤情報を可視化することによる通勤問題解決

応募者の情報
ご氏名	オープンデータで通勤問題解決プロジェクト（仮称）
ご所属	オープンデータで通勤問題解決プロジェクト（仮称）
e-mailアドレス	[非公開]
応募するアイデアの情報
アイデアの名称	通勤情報を可視化することによる通勤問題解決
アイデアの概略説明	毎日の通勤混雑の問題の解決に向けて、統計データ、公共データ、観測データをLODとして活用します。電車内のみでなく、ホームや駅の出口などの混雑を含む、通勤経路全体で混雑問題を解決することがポイントです。
アイデアの詳細説明	毎日の通勤混雑の問題を解決するために、統計データ、公共データ、定点観測データをLODとして活用するアイデアです。電車内のみでなく、ホームや駅の出口などの混雑を含めた、通勤経路全体での混雑問題を解決することがポイントです。【データの使い道（目的）】・個人が、混雑しない通勤経路や時間帯を探す。また、混雑しない居住地を探す。・個人が、職探しをする際に混雑しない地域に職場がある企業を探す。・個人が、ベビーカーを使用してお出かけする際に、混雑しない経路や時間帯を探す。 ※将来的には、出店やイベント開催に向けたマーケティング、駅などのインフラ改修、災害時の誘導などに活用することも視野にいれます。【使用するデータ】 ■通勤に関する集計データ■ 問題（混雑）が発生する場所が特定できるデータを収集します。定点観測データをもとにした公共データ（自治体や官公庁など）やオープン系データを主に活用します。　・歩道の混雑データ　・踏切の待ち時間のデータ　・電車やバスの混雑率のデータ　・駅の各所の混雑状況のデータ（ホーム、エスカレータ、通路、出口）　・人身事故や車両故障等による遅延に関するデータ　※自動車で通勤するケースを想定する場合は、道路の渋滞データや交通事故発生状況のデータが必要　※背景地図としてOpenStreetMap等のオープンなデータも活用 ■通勤生データ一覧■ ・通勤手段　- 電車　- バス　- 自家用車／バイク　- 自転車　- 徒歩・通勤経路・駅の乗降者数・昼間人口と夜間人口の差・事業所で働く人数・イベント情報・天気情報（統計データ）・輸送能力・車の交通量【通勤データ分析方法・通勤問題定式化】・生データを極力利用・LODの特徴を活用（Open、Linked、一意）・出口単位の労働者人口をヒートマップ化まず、様々なデータを収集したうえで、分析・解析手法を検討します。その結果を利用者に使いやすいような表現方法を検討し、個人の行動変容、ビジネス意思決定、社会課題解決、政策立案などに活用する流れをつくります。【このアイデアを実現する際の課題】・上記の各種データを誰が、どのように取得するか。また、公開可能か。 ※2013年8月～2013年12月までの活動記録は以下のURL先に記載されています。参加メンバー（敬称略）・年岡晃一・木田和海・大林勇人・板垣真太郎・小副川健・浅野優
投稿したアイデア	http://idea.linkdata.org/idea/idea1s35i
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