OpenUAS

Open Dataset
Area Embedding
Human Mobility
Urban Computing

OpenUASは、日本の主要8都市の大規模人流データに基づき、都市空間の「使われ方」をベクトルとして表現したオープンデータセットです。都市内の各エリアについて、いつ・どのくらい人が滞在するかというパターンをもとに、オフィス街、住宅地、商業地などの特徴を捉えます。

Paper / Dataset / Code / Press Release

OpenUAS による東京のエリアベクトルのクラスタリング可視化 — 東京のエリアベクトルのクラスタリング結果（OpenUAS）

概要

都市空間は、行政区画、土地利用、施設情報などで説明されることが多いですが、それだけでは「人がその場所を実際にどのように使っているか」を十分に捉えられません。

OpenUASでは、GPS由来の人流データから抽出した滞在情報とArea2Vecを用いて、各エリアの使われ方を数値ベクトルとして表現します。例えば、平日昼間に長時間滞在が多いエリア、休日に訪問が集中するエリア、朝夕の短時間滞在が多いエリアなどを、人の行動パターンから分析できます。

また、OpenUASではアンカリング手法により、異なる都市や異なる時期のエリア埋め込みを共通の埋め込み空間上で比較できるようにしています。これにより、生の位置情報データを共有せずに、都市間・時期間のエリア利用パターンを比較できます。例えば、ある都市のエリアに似たエリアを別の都市から検索したり、商業施設の開業前後のような時系列変化を分析したりする用途に利用できます。

データセット

OpenUASでは、以下のデータを公開しています。

日本の主要8都市のエリア埋め込みデータ
学習済みArea2Vecモデル
地図可視化用のGeoJSONファイル
5クラスタ、10クラスタ、20クラスタのクラスタラベル
Kepler.glによるクラスタ可視化HTML
クラスタごとの滞在傾向グラフ
アンカリング用データ
Area2Vecを学習するためのサンプルデータとスクリプト

OpenUAS による主要8都市それぞれのエリアベクトルのクラスタリング結果の地図 — 主要8都市それぞれのエリアベクトルのクラスタリング結果（OpenUAS）

データセット名	OpenUAS
対象都市	東京、大阪、名古屋、札幌、福岡、仙台、広島、京都
規模	130万以上の50mメッシュ
対象面積	約3,300 km²
入力データ	GPS由来の人流データから抽出した滞在記録
データ量	1.75億件以上の滞在記録
主な出力	エリア埋め込み、クラスタラベル、GeoJSONファイル、学習済みモデル、アンカー用データ
Paper DOI	10.48550/arXiv.2407.19872

ユースケース

OpenUASは、以下のような用途を想定しています。

都市内のエリア機能分析
都市間での類似エリア検索
時系列での都市変化分析
商業地・住宅地・オフィス街などの特徴把握
都市計画、出店戦略、交通インフラ分析への応用
独自の位置情報データと公開データの比較

デモ / Webアプリケーション

準備中です。

論文

Naoki Tamura, Kazuyuki Shoji, Shin Katayama, Kenta Urano, Takuro Yonezawa, and Nobuo Kawaguchi.
OpenUAS: Embeddings of Cities in Japan with Anchor Data for Cross-city Analysis of Area Usage Patterns.
arXiv:2407.19872, 2024.
DOI: 10.48550/arXiv.2407.19872

@misc{tamura2024openuas,
  title={OpenUAS: Embeddings of Cities in Japan with Anchor Data for Cross-city Analysis of Area Usage Patterns},
  author={Tamura, Naoki and Shoji, Kazuyuki and Katayama, Shin and Urano, Kenta and Yonezawa, Takuro and Kawaguchi, Nobuo},
  year={2024},
  eprint={2407.19872},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.LG},
  doi={10.48550/arXiv.2407.19872}
}