Spotfireでトラックの運行状況を可視化。北海道で「新しい物流」の仕組みの構築に挑む

北海道札幌市に位置する北海商科大学。同校で、「北海道の物流課題」をテーマにした研究を行っているのが商学部 商学科の相浦宣徳教授です。現在は、北海道全域をターゲットにした物流状況の可視化や可視化データをもとにした新たな物流システムの構築に注力しています。日野自動車株式会社の保有する膨大なトラックの動態データを使って、車両動態データの利活用に知見を有する日野コンピューターシステム株式会社とともに、Spotfire®（スポットファイア）を活用した調査・分析・研究に取り組んでいます。研究の概要、課題、Spotfireの活用状況や成果について、相浦教授と、日野コンピューターシステムの濱中氏にお話をうかがいました。

トラックドライバーが不足し、「モノ」が届かない！　社会課題をデータで解決

― 相浦先生が取り組まれている研究の概要についてお聞かせください。

相浦氏：私は現在、「北海道の物流課題」を明確にし、深刻化するトラックドライバーの担い手不足や働き方改革関連法案などの改正に対応するような、新たな物流システムを構築するための研究に取り組んでいます。

ドライバーの担い手不足に加え関連する法律の改正により、連続して運転できる時間や休憩時間のルールが厳格化され、今、長時間トラックを運転することが困難になっています。こういった状況はすでに物流に極めて深刻な影響を及ぼしています。例えば、北海道のジャガイモやタマネギの産地から札幌まででさえ、モノが運びにくくなっています。

こうした事態は、進みゆく少子高齢化の影響でますます深刻化する見込みです。今、手を打たなければ立ち行かなくなり、北海道だけでなく、北海道の産品を消費したり、加工する全国各地での生活や産業に影響が広がってしまいます。この状況を少しでも変えるために、冒頭で申し上げた「新たな物流モデルの構築に向けた研究」に取り組んでいます。

― ご説明いただいた研究に、なぜデータ分析が必要だったのでしょうか？　その点も含め、具体的な取り組みの内容についてお教えください。

相浦氏：新たな物流の仕組みを構築するには、現在の物流状況を把握し、そこから見える課題を抽出したり、共同輸送に適した拠点がどこなのかを考える必要があります。
そこで、まずは、日野自動車様からご提供いただいたトラックの動態データや、事業者が保有するトラックのデジタコデータ（車両の走行距離、時間、速度、GPS情報などをデジタルタコグラフと呼ばれる機器で記録したデータ）をExcelで分析し、ある特定のトラックの緯度・経度を割り出し、北海道の地図に手描きでプロットするという作業をしていきました。

― なぜExcelからデータ分析ツールでの分析に切り替えようと思われたのでしょうか？

相浦氏：Excelでデータ分析を行い、手描きでプロットする方法では、1台の車両の1日の動きを可視化するのに2～3時間かかってしまい、何よりわずかなサンプルしか可視化できないことに課題を感じていました。そこで、日野コンピューターシステムの濱中さんに、「なにかいい方法はないか」と相談しました。

濱中氏：我々が保有するデータは、トラックに設置されたセンサーによって集められています。また、現在日野自動車のトラックは、北海道だけでも常にかなりの台数をご利用いただいており、これらのトラックの動態データが、自動的に一定の間隔で集積できるようになっているのです。データの内容は、デジタコデータのようなものに加え、緯度・経度、燃料の消費状況など多岐にわたります。こうしたデータが自動的、継続的に、連続して、とてつもない量とスピードで蓄積されていきます。
当初は弊社にてデータをExcelで分析できるサイズに抽出・集約してお渡ししていたのですが、相浦先生からご相談をいただきました。

相浦氏：Excelで扱うことができた分析用データは、数十万～百万行ぐらいまででしたからね。分割されたデータで検討するのではなく、何千万～何億件というビッグデータすべてを活用して物流の全体感を把握したいと考え、濱中さんにご相談した結果、データ分析プラットフォームを活用することになりました。

SpotfireはITの専門家でなくとも扱える、汎用性の高いツール

― Spotfireをお知りになったきっかけや経緯についてお教えください。

濱中氏：過去に勤めていた会社で知りました。私が入社する以前から半導体の製造現場で活用されており、製品や機器の不具合検知に役立てられていたんですよね。工場の全機器から取得できる膨大な稼働データを活用し、不具合の原因となる工程や装置を洗い出して、Spotfireで可視化するということを行っていました。

それを見て、これはすごいツールだなと。常に自動的に送られてくるデータをもとに、通過する膨大な数の工程や関連する装置を分析して、ものの数分かつ数クリックで可視化できる。その実力を知っていたからこそ、相浦先生の取り組みや課題を伺った際、すぐにSpotfireが研究に役立つのではないかと思いました。

相浦氏：濱中さんからSpotfireの紹介を受け、実際に画面を見せてもらって本当に驚きました。私が数時間かけて地図上にプロットしていたトラックの動きが、わずか数分で描き出せてしまう。トラック車両の切り替えや比較、特定エリアにおける動きの深掘りといったあらゆる高度な分析や操作が、数クリックでできてしまうんです。あまりのスピードと精度、そして見やすさに驚きました。

― Spotfireのほかに、導入を検討されたツールはありますか？

濱中氏：以前、地理空間情報に特化したツールの活用を検討したことはありました。地理情報に特化しているだけあって、確かに多機能で優れたツールなのですが、高価であったり操作が複雑でした。相浦先生の研究のように、行政やトラック事業者など、ITの専門家ではない方々が関わるプロジェクトでは高機能に特化しすぎていて、もっと直感的で汎用的なツールの方が向いているように感じたんですよね。

相浦氏：私も濱中さんと一緒に少し調べたのですが、今回のプロジェクトにはSpotfireが合っていると思いました。圧倒的に操作が簡単で使い勝手がよく、今後プロジェクトが拡大し、新たな研究機関や事業者が参画することになった場合でも、汎用性の高いツールだと感じています。

膨大なセンサーデータをSpotfireで分析し、トラックの動きを精緻に可視化

― 研究における、具体的なSpotfireの活用状況についてお聞かせください。

相浦氏：日野コンピューターシステムから提供された膨大なトラックデータをSpotfireに投入し、主に発着地の特定や運行状況の把握に役立てています。

膨大なトラックの動態データの中には、「発着地」を直接特定できる情報はなく、連続した走行データが蓄積されています。
発着地の特定にあたっては、「特定の場所」に「一定時間」を超えて滞在していたら発着地であると定義するために、アルゴリズムの構築が必須でした。当初はトラックの停車時間のみを基準に特定を試みましたが、それだけでは休憩やアイドリングも「発着」と認識してしまい誤判定が多くなりました。そこで分析精度を上げるため、北海道をおおよそ500ｍ四方のメッシュで区切り、「商業施設のあるメッシュ」「物流拠点のあるメッシュ」といった空間情報を組み合わせる手法を取り入れました。 「このエリアでこの程度の滞在なら荷物の積み卸し」「この程度なら休憩」といった仮説を立て、Spotfireの「フィルター機能」を用いて地図上に動態データを可視化しながら目星をつけていきました。時間情報と空間情報の双方から「特定のメッシュでこの程度滞在したら発着・積卸しとみなす」ルールを確立できたことで誤判定を回避できるようになり、その検証においてSpotfireが非常に役立ちました。

こうした作業を地道に積み重ねることで、トラックの発着場所や走行ルート、荷物の積卸し・休憩のタイミング、さらには1日の総走行時間などが、地図上に具体的に見えてきます。そうすると、例えば「どの産地からの輸送が難しいのか、難しくなるか」といった実態も浮き彫りになります。実際にSpotfireで分析したところ、1日では札幌や港まで荷物が運べていない実態が判明しました。また、複数の運送会社がリレー形式で運ぶ「共同輸送」を行う場合にも、「ここに中継拠点を作るとよさそうだ」といった提言が可能になります。データに基づき、最適なルートや拠点の検討、非効率な運行の洗い出し、さらには分析アルゴリズムの構築までが実現できています。

― 他に、Spotfireを使うことで、わかったこと、発見できたことなどありますか？

相浦氏：アルゴリズムによって札幌から新冠までの「直行便」だと認識されていたデータが、実際には「旭川を経由していた」という誤判定が見つかったことがありました。

Spotfireで各市町村の役所間の距離と実際の運行データを重ね合わせて確認を行ったところ、不自然な運行が混ざっていることに気づくことができたのです。実際の役所間の距離に比べてデータ上の距離が大幅に長くなっているケースがあり、不思議に思って、 Spotfireの分析画面でトラックの運行を一覧で見られるようにしたところ、異変のある経路が見つかりました。その後、該当する運行データを確認して、実は札幌から一度旭川を経由して新冠に移動している車両があったことを発見できたのです。

濱中氏：手作業でやっていたら、そもそもこうした分析ができていなかったと思いますし、仮に異変に気付いたとしても、その裏付けの検証まではできなかったのではないかと感じています。Spotfireがあったからこそ見つけ出せた誤判定だったと考えています。

相浦氏：Spotfireを使ってみて何より有益だと感じたのが、分析そのものはもちろん、アルゴリズムを考える際にも活用できたという点です。データの掛け合わせや誤判定原因の特定、発着地を特定するためのルール検討など、細かな検討や調整を、濱中さんとリアルタイムに議論しながら進めることができました。

濱中氏：Spotfireの画面を共有しながら、その場でテンポよくアルゴリズムの検討ができたのはよかったですね。相浦先生は北海道、私は東京と離れてのWeb会議が多かったですが、PC上で違和感なく軽快な動作感で画面共有ができたところもよかったと感じています。

Spotfireはコミュニケーションツール。可視化、共有、議論に強い

― ほかにSpotfireを使ってみてよかったと感じる点があればお聞かせください。

相浦氏：「コミュニケーションツールとして優れている点」ですね。
我々の研究は、行政や事業者の皆様の協力なくしては成り立ちません。行政の方々と出力結果を共有しながら議論を深めたり、貴重なデジタコデータを提供いただくために、事業者の方々へ分析結果を見せながら研究の価値を説明したりする場合など、あらゆるシーンでSpotfireを使いながらコミュニケーションを取れたのがよかったです。口頭の説明だけでは伝わりにくいことも、根拠に基づいて、視覚的に伝わるため、非常に議論がスムーズになったと感じています。

相浦氏：NTTドコモビジネスXの技術担当者のサポートも、非常に手厚く細やかで助かっています。1から10まですべて教えていただいたと言っても過言ではないぐらい、丁寧に、操作の仕方や機能などについて説明してくださいました。ときには、NTTドコモビジネスX側から、課題の解決方法や研究に寄与する可能性がある分析案までご提案いただくこともありました。単に使い方をレクチャーするだけでなく、技術的なアイデアをもたらしてくれる伴走パートナーだと感じています。

― 最後に、今後の展望についてお聞かせください。

相浦氏：まずは北海道で、着実に「新しい物流」の仕組みを構築したいと考えています。その後、全国展開をしていく予定です。

濱中氏：Spotfireはなんでもできるツールです。特定のデータに対して複雑な処理をするために開発された高機能な専用ツールも多々ありますが、Spotfireはそのようなレベルの高度な使い方から、そこまで使い方が定まっていないような、活用法を検討している段階のデータについても柔軟に扱うことができます。こういった特長を活かして、研究活用だけでなく、様々な使い方を模索していきたいと思っています。

― 社会的に意義の大きな研究活動にSpotfireをご活用くださり、大変嬉しく、そして誇らしく感じております。今後は研究を全国に広げたいと考えていらっしゃるとのこと。私たちも継続して、日本全国に「新しい物流」を構築するお手伝いをしてまいりたいと思っております。本日はありがとうございました。