ビッグデータによるビジネス意思決定（スマートトラベル | バス会社の苦境打開策：ビッグデータプラットフォームを構築し、ビジネス意思決定の仕組みを確立）

スマートトラベル｜バス会社の苦境打開策：ビッグデータプラットフォームを構築し、経営判断の仕組みを確立

近年、あらゆる分野でデジタル変革が話題になっていますが、公共交通機関も例外ではありません。特に、疫病の影響により、鉄道輸送、オンライン配車、シェアサイクルなどの新しい交通手段や、従来の「料理を提供する」バス供給サービスは、乗客の「ドアツードア」および「エンドツーエンド」のパーソナライズされた旅行ニーズを満たすことができなくなりました。このため、バス会社はデジタル変革を開始せざるを得なくなります。

過去数年間、公共交通機関のデジタル変革の論理的な出発点は生産性の向上であり、主にインテリジェントなスケジューリングを推進してきましたが、従来の手作業による生産性の効率が低いという問題は解決しましたが、科学的な意思決定の問題は解決されていません。この段階では、バス会社のデジタル変革の論理的な出発点は、乗客の需要の変化に対応することです。今日、企業は、大規模でリアルタイムかつ多様なシナリオの乗客の需要に直面しています。そのため、自らを顧客（需要）オペレーターへと変革し、「料理を提供する企業」から「料理を注文する乗客」へのパーソナライズされた供給サービスの変革を実現する必要があります。これには、管理プロセスや業務生産のデジタル化だけでなく、企業全体のリソースや意思決定システムのデジタル化も必要です。これには、さまざまな業務の診断、最適化、評価を実現するための新しいデジタル機能システムの構築が必要であり、それによって旅客流動需要に基づいた運用意思決定メカニズムを確立します。このデジタル機能システムの基盤となるのがビッグデータ プラットフォームです。

（バス会社のバスビッグデータプラットフォームの応用シナリオ）

ビッグデータ プラットフォーム構築の難しさ: データの誘拐とデータ サイロ

ビッグデータ プラットフォームを構築する上での最大の難しさは、データ ガバナンスにあります。近年、多くの公共交通機関がさまざまな程度で情報化工事を実施しています。しかし、統一された計画がなかったため、情報システムは個別に構築され、さまざまなサプライヤーの手にデータが分散する結果となりました。企業は膨大な量のデータを持っているように見えますが、それを管理し活用する権限や能力がないため、データの断片化や孤立化が生じています。

（公共交通機関の情報システムアカウント）

例えば、あるバス会社では、ビッグデータ プラットフォームを構築する前、配車、ERP、ビデオ監視、運転手の行動分析、IC カードなど、すでに 30 を超える情報システムを導入していました。これらのシステムには、ソフトウェア会社が開発したシステム、ハードウェア メーカーから寄贈されたシステム、自社開発のシステムなどが含まれていました。しかし、これらの情報システムの技術が異なり、データ標準も異なるため、データを共有して活用することができません。

ビッグデータプラットフォーム構築のポイント：データ標準化とデータガバナンス

ビッグデータ プラットフォームを構築する主な目的は、企業の元々の情報システムのデータ障壁を打ち破り、データの統合、分析、共有、活用を実現することであり、そのためには標準的なデータ ガバナンス システムを確立する必要があります。

まず、さまざまな情報システムやその後の拡張システムへのデータ アクセスを容易にするために、標準のデータ ドッキング インターフェイスを構築する必要があります。第二に、アクセスされる多様で異種のデータをクリーンアップおよび管理し、データ標準と仕様を統一し、データサイロを解体し、データ活用の基盤を築くための標準化されたデータガバナンスメカニズムを確立します。最後に、統合されたストリームバッチ ビッグデータ フレームワークとビッグデータ アルゴリズム モデルに基づいて、大量の履歴データとリアルタイム データが分析および計算され、上位レベルのビジネス プレゼンテーションのためのデータ分析機能が提供されます。

ビッグデータプラットフォーム構築の価値：業務支援と科学的な意思決定

上位レベルのビジネスプレゼンテーションは、プラットフォームのビッグデータ分析機能に基づいており、人、車両、駅、路線、ネットワーク、ポストに関する膨大なデータを統合して分析し、リアルタイムのデータフィードバックとリアルタイム分析を実現し、ビジネス診断、ビジネス最適化、事後評価の全プロセスで役割を果たします。

たとえば、乗客の流れの分析レベルなどです。現在、バス会社にとって最大の問題点は、包括的な旅行状況認識機能を確立できないことです。簡単に言えば、乗客の流れのパターンを把握する能力が欠けているのです。ビッグデータプラットフォームの乗客流動分析モジュールは、過去のバス乗客流動データ、リアルタイムのバスカードスワイプデータなどに基づき、乗客流動分析モデルを使用して、都市の乗客流動OD、乗客流動熱などの診断分析を行います。マクロレベルでは、都市全体の公共交通機関の乗客の移動パターンを包括的に把握し、路線ネットワークの最適化の基礎を提供します。ミクロレベルでは、特定の路線上のさまざまな時間や場所での乗客の流れの変化や乗客の維持に関するリアルタイムの情報を提供することができ、運用計画や調整の基礎となります。バスの乗客の流れを分析・診断することで、路線網と運行を継続的に最適化し、乗客の歩行時間と乗り換え時間を短縮し、バスサービスの品質と競争力を総合的に向上させます。

（バスビッグデータプラットフォーム - 乗客流動分析：都市バスの乗客流動の移動パターンを世界的に把握）

もう 1 つの例は、乗客フローのスケジュール レベルです。現在、バス会社が運営する上で最大の課題は、乗客の流れのパターンに基づいた運行計画を策定できないことです。これにより、乗客は長時間待たされ、旅行体験が悪くなるだけでなく、会社のリソースが大幅に浪費されます。ビッグデータ プラットフォームの乗客フロー スケジューリング アプリケーションは、過去のバス乗客フロー データの分析結果に基づいています。さまざまな時間帯、方向、区間における路線の旅客流動パターンを総合的に把握し、旅客流動パターンと路線パラメータ（クラス設定、閉店モード、エネルギー補充パラメータなどのさまざまな制約条件とリソース割り当て条件を含む）に基づいてインテリジェントアルゴリズムを通じて運行スケジュール計画を自動的に生成します。同時に、路線プロファイリングと組み合わせて、路線の収益、費用、乗客の流れ、搭乗率などの主要指標をリアルタイムで監視し、路線の運行効率を監視・診断し、診断結果に基づいて運行計画を継続的に調整・最適化します。

ビッグデータ プラットフォームの乗客フロー スケジューリング アプリケーションにより、企業はサービスを犠牲にしたり、サービスを改善したりすることなく、運用コストを節約し、乗客フローと収益を増やすことができるようになりました。具体的には、あるバス会社の103路線が乗客流動計画を採用した後、運転手1人、車両1台、1日12便の運行を削減したにもかかわらず、利益は1日平均632元増加しました。

（バスビッグデータプラットフォーム - 乗客流動計画：異なる路線の乗客流動パターンに基づいて運行計画を自動生成）

（バスビッグデータプラットフォーム - 路線ポートレート：路線運行のリアルタイム監視・診断）

もう 1 つの例は、セキュリティ分析レベルです。現在、公共交通機関の事故の最大の原因は運転手の人的要因であり、公共交通機関の会社にとって最大の頭痛の種は運転手の管理です。ビッグデータプラットフォームの安全分析モジュールは、ドライバーの基本情報データ、安全行動データ、運行・生産データなどを分析してドライバーポートレートを構築し、100キロメートルあたりの収入、計画運行完了率、全体の定時運行率、違反、賞賛の数などの指標に基づいて総合スコアを作成します。スコアが早期警告をトリガーすると、ドライバーの行動が標準化されていないか、運行計画の完了率が低いかどうかを事前に知ることができ、その後、ターゲットを絞ったトレーニングや検査など、具体的な状況に応じて事前介入を行い、ドライバーの安全意識とサービス意識を高めることができます。

ビッグデータ プラットフォームにセキュリティ分析を適用すると、企業のセキュリティ監視の効率が向上するだけでなく、企業のセキュリティ コストも大幅に削減されます。具体的には、プラットフォームの利用後、企業の100キロメートルあたりの事故コストは20元/100キロメートルから約1.7元/100キロメートルに削減されました。同時に、18人の安全管理者が最適化され、年間の人件費が約150万元節約されました。

（バスビッグデータプラットフォーム - ドライバープロファイル：ドライバーの行動や運行状況をリアルタイムに監視・診断）

もう 1 つの例は、運用分析レベルです。公共交通機関が十分な補助金を得られていない現状は、単に財政資金の問題だけではない。財政能力のある都市にとって、バスが空で乗客が少ないという現象は、投資と収益が釣り合わなくなり、政府部門は財政投資が無駄だと感じるようになります。そのため、公共交通機関の資源投資の効率性を向上させることが非常に重要です。ビッグデータプラットフォームの運行分析モジュールは、企業収益、乗客の流れ、電力消費、違反、警報、到着率などのさまざまな運行データを統合して分析し、100キロメートルあたりの収益、100キロメートルあたりの乗客の流れ、100キロメートルあたりの電力消費、100キロメートルあたりの事故コストなどの主要指標のリアルタイム監視メカニズムを確立し、費用便益分析と資源投入効率分析を実現し、公共交通機関のコスト調整、コスト削減、効率化の基礎を提供し、財政補助の実際の効果を測定する基礎も提供します。

（バスビッグデータプラットフォーム - 運用分析：企業全体の運用をリアルタイムで監視・診断）

要約する

Smart Travelは、公共交通データのガバナンス、分析、共有、活用を中核として、自社開発のデータミドルプラットフォーム上に構築された公共交通ビッグデータプラットフォームです。人、車両、駅、路線、ネットワーク、ステーションなどのデータを統合・分析し、自社開発の公共交通モデルアルゴリズムを組み合わせることで、運転手、車両、駅、路線、企業のプロファイルを作成し、各種業務の診断（業務上の問題やギャップの発見）、最適化（業務最適化の提案）、評価（最適化結果の評価）を実現し、企業が乗客の流れの需要に基づいて運営上の意思決定メカニズムを確立し、データ支援による運営と生産、科学的な意思決定を実現し、公共交通資源投資の利用効率を総合的に向上させ、公共交通のデジタル化と科学化を推進します。

著者: 趙 聰雲、公共交通機関業界の専門家、スマートトラベルのゼネラルマネージャー

会社概要：

湖南スマート交通技術有限公司は2015年に設立されました。インターネット+交通に重点を置いたデータ駆動型の技術革新企業です。同社は車両をリンクとして使用し、モノのインターネット、ビッグデータ分析、人工知能、クラウドコンピューティング、スマートハードウェアなどの高度なテクノロジーを基盤としています。政府機関（都市交通頭脳）、交通会社（スマートバスクラウドプラットフォーム）、乗客（MaaS旅行サービス）向けにワンストップデジタルソリューションを提供します。運輸会社の情報施設の建設と運営の効率を高め、社会車両資源の利用率と資源配分の効率を高め、人々のパーソナライズされた旅行のニーズを満たし、運輸業界のデジタル変革を全面的に実現できるよう支援します。