データ駆動型
プランニングと分析

複数のソースから収集された豊富なデータを使用して、交通課題を明らかにします。  交通課題に取り組むためには、推測ではなく、高品質のデータに依存した分析を推奨します。

分析

乗客データを使用して、交通インフラの有効性を分析します

シミュレーション

潜在的なサービスエリアの運行シナリオをシミュレートして、運行に最適なフレームワークを検討します

検証

オンデマンドサービスの利便性を確認し、パラメータを調整して、サービス開始前に最高のサービスを企画します

事前検討とプランニング

計画段階で、供給不足に陥っているニーズを明らかにし、定時定路線交通システムの補完・代替により費用を節約し、ユーザーにより良いサービスを提供できるエリアを検出します。

アーバンモビリティ分析を活用し、サービスエリアにおけるインサイトを発見した上で、シミュレーターにより仮説検証を行うことで、ユーザーのニーズに最適なサービスゾーンを決定します。

シミュレーションを通じて新しいサービスをテストし、供給と需要がマッチする最適なサービスゾーン(コリドー)を確認し、以下のサービスフレームを検証します。

  • 車両数
  • 待機時間
  • 車両のサイズ
  • 乗車運賃
  • etc

オンデマンド分析

Moovit独自のプランニングプロセスには、Day1から期待を超えるオンデマンド交通サービスをデザインする3つの分析が含まれています。Moovit On-Demandのお客様は、需要と供給のパターンを分析することで、利用率を大幅に向上させ、ユーザーの満足度を高め、マイカーに代わり公共交通手段の利用を促進できます。

ギャップ分析

交通ネットワークの分析をおこない、供給不足に陥っているニーズを発見し、ターゲットエリアを確認します

コリドー分析

サービスゾーンをより詳細なコリドーに分割して、需要をもとにコリドーをダイナミックに変更することでサービスレベルを改善し、運行効率を高めます

シミュレーション

サービスエリアとコリドー、運行時間、フリートサイズ、運行ルールなどを仮説に基づきシミュレーションすることで最適なサービスに導きます