情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

交通計画等で利用される交通行動データを取得するための手法として，これまで，プローブパーソン（PP）調査に代表されるGPSを搭載する移動体通信機器を使用した調査法が開発されてきている．しかし，従来の方法では，トリップ属性などの情報は被験者自身の入力により行われている。長期間の調査になれば、被験者の負担が増大し取得されるデータの正確性が低下する可能性がある。
本研究の目的は，オンライン（リアルタイム）行動推定手法を実装したスマートフォンを利用した対話型の交通行動調査システムを開発することで，被験者の情報の入力の頻度を減らし，調査負担を減らすことである．本研究では，単純ベイズ分類機（Naive Bayes）をオンライン機械学習法として用いた方法を構築し，試行実験を行うことでモデルの精度及び入力回数の軽減について検証を行った．