オープンデータとスマートフォン内蔵センサを利用した地下鉄位置情報の

B05
Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015
オープンデータとスマートフォン内蔵センサを利用した地下鉄位置情報の推定
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伊藤昌毅 1，見生元気，瀬崎薫 1, 2
東京大学生産技術研究所，2 東京大学空間情報科学研究センター
Email: <[email protected]>
(1) 背景：スマートフォンの普及によって，位置情報
を活用したサービスが一般的になったが，地下鉄
車内では，ほぼ全区間で通信可能になった現在
においても，GPS の信号が届かないため，スマー
トフォンによる位置情報サービスの利用が制約さ
れている．駅構内の Wi-Fi を利用した位置情報の
取得は考えられるものの，走行中には機能しない．
各車両に無線ビーコンを設置する手法も考えら
れるが，コストを考えると現実的ではない．
(2) 手法：提案手法では，車内で直接位置情報を
取得する代わりに，まずユーザが乗車した駅と時
刻を特定する．それを時刻表情報と照合すること
で現在地などの情報を得る．乗車駅の特定には，
スマートフォンのジオフェンシング API を用い，地
下鉄駅への接近を検知するたびにそれを記録す
る．時刻の特定には，スマートフォンに内蔵され
た万歩計機能を用いる．ユーザが地下鉄内で現
在位置を問い合わせたとき，まずは 1 時間以内の
歩数データを調べ，歩みを止めた時刻を発見す
る．駅で乗車する際は必ず歩くことになるため，こ
の時刻を，地下鉄への乗車時刻の候補と見なす．
次に，乗車時刻候補において近付いていた地下
鉄駅を見つける．この両者の情報が存在した場
合に，それを地下鉄への乗車駅と乗車時刻と見
なす．最後に，時刻表データと照合し乗車中の
電車を特定し，現在時刻から現在地や今後の到
着駅，到着時刻を推定する．
(3) 特徴：提案手法の特徴は，一般的なスマートフ
ォンで実現可能で，アプリケーションがバックグラ
ウンドプロセスを必要としないため低消費電力な
点にある．ジオフェンシング API では，特定の領
域への出入りを OS レベルで監視しており，単一
のアプリケーションで同等の機能を実現するより
省電力である．また，常時通電しセンサデータ処
理に特化した低消費電力な演算装置であるコプ
ロセッサが提供する万歩計機能を利用することで，
センサ利用のための消費電力を抑えている．
(4) アプリケーション：本手法を備えたアプリケーショ
ンを，M8 コプロセッサを備えた iPhone 6 向けに開
発し，App Store で公開した（伊藤, 2014）．地下鉄
車内で本アプリケーションを起動すると，乗車中の
車両の今後の停車駅や停車時刻情報が得られる．
時刻表を確認せずに地下鉄に乗ったときでも，現
在地や到着時刻を確認し，それを知らせるメール
を送信出来る．
(5) 使用データ：本アプリケーションでは，東京メトロ
オープンデータ活用コンテストにおいて公開され
た時刻表データを利用している．
(6) 参考文献：
伊藤昌毅 (2014) Smart Kompano. <https://itunes.
apple.com/jp/app/smartkompano/id93624079>.
図 1: アプリケーションの画面例
図 2: 乗車時刻推定に用いる万歩計データの例
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