2015/3/30 PBL概要 PBL 概要～PBL PBLとは～とは～成果報告商店街にぎわい見える化 ICT 実証実験 PBL(Project Based Learning) z 企画・運営・検証といったプロジェクトの一連のプロセスを体験 zリリーダーシップ・協調力・遂行力・管理力等のダシップ協調力遂行力管理力等の総合的な実践能力の取得を目指す 2015/03/26 九州工業大学工学府九州工業大学情報工学府北九州市立大学商店街にぎわい見える化ICT実証実験 z 市街地を舞台に実施するICT実証実験 z 学生主体で実験の企画・立案・運営・検証の一連のプロセスを実施 2013/12/27 提供するサービス人流計測センサ魚町にぎわいチェッカー！ 1分間隔でセンサから送信される人数を表示(右図参照) センサ約60° 2.7m 詳細情報日付別、曜日別、エリア別の来街者数を表示 z 交通量調査による来街者数の表示 (男女、年齢別) センサによる人数計測データ収集 z 簡易予測 z センサ搭載の計測装置載装 5 m (商店街の道幅) z センサの設置方法リアルタイム通行量 z 2 z 翌日の来街者数を予測 z 3 システム構成システム構成センサの出力電圧から人数を推定センサが来街者数を1分間隔でサーバまで送信通信障害対策としてSDカードにもデータを保存 2013/12/27 4 データ分析センサ班商店街店舗人数計測平日,休日傾向比較 z 店舗側端末サービス提供 Web班 2/2〜2/28間での平日,休日の通行者数平均を比較センサネットワーク計測値無線通信班飯塚キャンパス朝時,夕時の増減の傾向は,休日・平日関わらず同様昼時は休日のほうが大きく通行者が増加計測データの収集 2013/12/27 Web/DBサーバ 5 2013/12/27 夜になるにつれて人数は減少日によらず商店街内では昼時の人数がピークとなる． 6 1 2015/3/30 データ分析データ分析休日,平日通行人数時間休日 1855 2029 2063 1984 936 655 521 12時 13時時 14時 15時 19時 20時 21時エリア別傾向比較平日 1642 1647 1620 1502 903 585 476 +382人(+23%) 人( ) +443人(+27%) 人( ) +482人(+32%) 人( ) 朝時,夕時の通行者はエリア１の方が多い傾向昼時の通行者はエリア3の通行者が大きく増加 (理由：エリア3におけるランチのある飲食店が増加) 以前の傾向：エリア１が最大，南側に向かうに連れて減少休日は平日と比較して昼時に，約２５％の人数増加が見られる夕時の人数傾向は，休日・平日共に大きな差はない 2013/12/27 クロスロード魚町等，リノベーションによるエリア3の活性化 7 データ分析２３４ 12時 13時 14時時間 19時 20時 21時昼時の推移昼時の推移昼時は２丁目に通行者があつまる傾向夕時は従来通り，北→南で徐々に減少傾向 9 データ分析時間全体として,2/7の通行者が多い傾向夜になるにつれて人数の差は収束 2013/12/27 2月7日 2515 2656 2612 2812 1355 925 665 +830人(+49%) 人( ) +936人(+54%) 人( ) +618人(+31%) 人( ) +964人(+52%) 人( ) 2月21日 1685 1720 1994 1848 1243 920 650 食市食座開催と北九州マラソンの前日（参加登録日）が通行者増加の要因 10 商店街にぎわい見える化ICT実証実験を実施今年度のPBLでは人流情報の可視化及び店舗への情報提供を検討開発に向けた課題解決を通して，システムを完成約1ヶ月間の取得データ分析結果からイベント効果等の可視化に成功今後の課題来街者の通行方向情報(上り下り)の取得センサ計測性能の向上 z 長期運用のための障害対策 z z 食市食座により，朝〜夕にかけての人数が増加昼時に関しては，約５０％の人口増加が見られる 2013/12/27 イベント開催日，通常日との比較まとめ日付別通行人数 12時 13時 14時 15時 19時 20時 21時日付別傾向比較 z エリア1 エリア2 エリア3 エリア4 1494 1641 2225 1530 1589 1769 2241 1540 1623 1726 2156 1522 1053 1089 921 701 767 696 566 465 666 517 408 416 夕時の推移 2013/12/27 8 データ分析エリア別,通行人数１ 2013/12/27 11 2013/12/27 12 2