#002 潜入！シェアモビリティの分析現場

こんにちは！OpenStreetデータチームです。今回はモビリティデータの分析現場をお伝えします。

データサイエンスチームとは？

「移動を変え、都市を変える」のコーポレートミッションのもと「自由な移動をデータから創るチーム」を目指して活動しています。

メンバーのバックグラウンドも様々です。航空解析、GIS、都市計画、機械学習、ネットワーク分析、マーケティング…OpenStreetで面白いことをしたい！そんなモチベーションの人が集まっています。

どんなデータを扱っている？

事業領域に係るデータを広く扱っています。シェアサイクリング、シェアスクーター、小型EVシェアの利用データをはじめ、マーケティング施策の効果測定、車両メンテナンス情報など、社内に溢れるデータのすべてが我々データチームの分析対象です。加えてまちづくり・スマートシティなどの文脈から都市データ・オープンデータを扱う分析も多数行っております。

例えばシェアサイクリングの移動軌跡一つをとっても、車両の配置最適化、観光周遊ルートの提案、都市交通政策への提言など、様々な場面での活用が期待されます。

また、データの民主化もデータチームの重要な役割の一つです。社内外に溢れるデータをBIツールなどで可視化し、必要な情報を必要なときに把握し意思決定に活用できる環境作りも行っています。

（社内ダッシュボードの例です。ファクトベースで意思決定をすることを当社では大切にしています）

シェアモビリティ事業の裏に溢れるデータの価値を最大化し、ユーザー・住民の皆さんのQOL向上やサービス向上に資する分析・発信を行うのが、我々OS（OpenStreet）データチームのミッションになります！

データチームがまちづくり？

特に最近ではまちづくり・スマートシティ領域での分析事例も増えています。例えばさいたま市では、シェアサイクリングのみならずスクーター・小型EVのシェアリングサービスを展開しています。これらサービスの利用実態を明らかにし、都市の移動利便性向上に繋がる交通拠点の配置整備のシミュレーションや経済・健康視点での提案も行っています。

「さいたま市スマートシティ実行計画の推進」が「令和3年度 国土交通省スマートシティモデルプロジェクト」に採択されましたhttps://www.hellocycling.jp/info/news/2021/09/09/774/

また、岡崎市では外部人流データを活用した、観光視点でのシェアサイクリング網の最適配置を検討しています。

人流データを活用したモデル事業の実施対象を決定しました（国土交通省）https://www.mlit.go.jp/report/press/tochi_fudousan_kensetsugyo17_hh_000001_00012.html

個別の分析事例も、今後本マガジンで紹介したいと思います！

データの沼へようこそ！

OS（OpenStreet）のデータ分析は面白いぞ！と思っていただける記事をこれから発信したいと思います。興味を持ってくださった方はいいね、そしてぜひWantedlyもご覧いただければと思います。

データサイエンスチームでは一緒に働いてくれる仲間を募集しています！

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https://hellocycling.onelink.me/5Qwh/d414587c

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