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title: "ラッシュのカオスから乗客の満足度アップまで：Minitabが円滑な交通手段をお約束します From Chaos to Contentment: How Minitab Ensures a Smoother Ride"
description: 2020年に新型コロナ感染症が発生したとき、公共交通機関はリソースを再配分し、多くは列車のスケジュールを短縮して、線路の建設、インフラ、安全トレーニングに焦点を向けました。
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# [ラッシュのカオスから乗客の満足度アップまで：Minitabが円滑な交通手段をお約束します From Chaos to Contentment: How Minitab Ensures a Smoother Ride](https://blog.minitab.com/ja/blog/from-chaos-to-contentment-how-minitab-ensures-a-smoother-ride)

 作成者: [Oliver Franz](https://blog.minitab.com/ja/blog/author/oliver-franz)｜2024/09/19 4:00:00

2020年に新型コロナ感染症が発生したとき、公共交通機関はリソースを再配分し、多くは列車のスケジュールを短縮して、線路の建設、インフラ、安全トレーニングに焦点を向けました。

人々がハイブリッドまたはフルタイムでオフィスに復帰し始めると、ほとんどの公共交通機関はスケジュールを適切に調整することができず、安全上の懸念や衛生上の問題、駅の迂回や列車の混雑が発生し、多くの乗客が失望を味わいました。 

シカゴのダウンタウンにあるオフィスへの定期通勤者として、私はここ数年でこの変化に気づき、調査すべきだと考えました。[Minitab Workspace](https://www.minitab.com/ja-jp/products/workspace/?locale=ja-JP)と[Minitab Statistical Software](https://www.minitab.com/ja-jp/products/minitab/?locale=ja-JP)の助けを借りれば、これらの問題を解決できます。その方法は以下のとおりです。

 

## **使用事例: 乗客の不満の原因となっているのは何ですか？**

仮説シナリオでは、中西部の主要な交通当局が顧客満足度を測定し、改善すべき分野を特定するために顧客調査を実施しました。驚いたことに、ほとんどの乗客は不満を感じていました。いくつかの理由が指摘されました。チームはMinitab Workspaceを使用して、乗客の最も一般的な苦情を視覚化しました。   

 

最も多かった苦情は、「ピーク時の混雑」でした。これは特に、朝のラッシュアワー（月曜日から金曜日の午前5時から午前10時）に当てはまります。次のステップは、Minitab Statistical Softwareを使用してこのデータを視覚化することでした。

 

## **データ視覚化: 乗客が交通網を利用するのはいつでしょう？**

一般的に、列車はラッシュアワーの間、当社が分析した路線で20分ごとに走っています。チームは数週間かけてそのデータを収集し、各列車を利用した乗客数を調べました。すべての関連データを収集したら、Minitabで[ボックスプロット](https://support.minitab.com/ja-jp/minitab/help-and-how-to/graphs/boxplot/before-you-start/overview/)と[散布図](https://support.minitab.com/ja-jp/minitab/help-and-how-to/graphs/scatterplot/before-you-start/overview/)の2つの異なる視覚化を作成しました。データは次のような結果を示しています。

データによると、火曜日から木曜日にかけて混雑がひどく、特に水曜日の午前8時20分と午前8時40分の電車に乗る乗客数が最も多いことが分かりました。これは、ハイブリッドワークスケジュールの労働者が月曜日と金曜日に在宅勤務をしているケースが多いことに起因すると解釈できるでしょう。

 

## **この問題を解決するにはどうすればいいでしょうか？**

会社の経営陣はデータを日ごとに分割し、回帰分析を使用して、毎日のデータの傾向をよりよく把握しました。以下は、水曜日に備えてMinitabが作成した適合線プロットです。

この場合、リーダーはこの方程式を使用して、水曜日のラッシュアワー以外も含めて1日の任意の時間の乗客の利用を予測することができます。  

より重要な部分は、チームが乗客の利用パターンに明確な統計的変化が見られる箇所を特定したいと考えたことです。これを行うために、Minitabの[予測分析モジュール](https://www.minitab.com/ja-jp/products/minitab/predictive-analytics-module/?locale=ja-JP)にある[MARS回帰](https://www.minitab.com/ja-jp/solutions/analytics/statistical-analysis-predictive-analytics/mars/?locale=ja-JP)を使用して、パターンの明確なシフトが観察できるセグメントにデータを分割しました。以下は水曜日のデータです。

 

この1つの予測因子部分依存プロットによって、興味深い情報を得ることができました。午前8時20分から9時00分の間に移動した乗客が最も多かったものの、パターンの最大の変化は午前7時40分列車で発生しています。また、MARSを使用すると、チームは**予測**ボタンをクリックするだけで、曜日ごとの今後の予測を取得できます。

 

## **では、これをどう活用できるでしょうか？**

このデータがなければ、ほとんどの交通機関は、混雑時間のピーク時、おそらく午前8時30分または午前8時40分頃に列車の本数を追加することを提唱するでしょう。しかし、きめ細かいレベルで見てみると、混雑のピーク時間ではなく**、それより早い午前8時**頃に列車を追加することで、混雑を緩和するためのより良い結果が得られることがわかります。ラッシュアワーの改善にはこの方法がより効果的です。

このデータを活用できれば、交通機関はスケジュールを二度も変更する必要はなく、限られたリソースをよりスマートに配置できます。乗客数が許容しきい値を超えたすべての日でこのステップを繰り返し、列車を追加することで最も大きな影響が出る時間を見つけることができます。  

チームはまた、この問題を最初に修正すると、駅の混雑や座席の不足、衛生面などその他の問題も自然に解決できる可能性があると推測しました。

これは結果的に**乗客の満足度向上**につながります。乗客が満足すれば、通勤や通学、お出かけのために他の交通手段を見つける可能性が低くなります。

 

## **データ駆動型の問題解決**

公共交通機関は、環境へのプラスの影響、乗客にとっての経済的利益、すべての人にとっての交通渋滞の削減、社会的公平性の促進など、多くの理由で不可欠です。これらのシステムが問題に遭遇すると、乗客だけでなく、信頼性の高い公共交通機関に頼る都市全体のエコシステム全体に悪影響が及びます。

Minitabは、問題を特定して修正したり、積極的に対処したりするための強力なデータ分析ツールを提供することで、公共交通機関の効率、信頼性、安全性を高めることができます。Minitabの能力を活用することで、交通当局はルートを最適化し、メンテナンススケジュールを改善し、全体的なサービス品質を向上させ、すべての乗客にスムーズで信頼性の高い体験を提供できます。

 

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