記事
33msec のツールの背景にある仕組みや、ツールで調べて分かったことを書いた記事です。数字には出典を付け、計算の方法を説明しています。
鉄道のデータ
- 輸送密度が高い路線トップ20
全国の鉄道の線区・区間を2023年度の輸送密度(1日あたりの平均の乗客数)が高い順に並べ、上位20の顔ぶれを調べました。山手線は1日約94万人で、最も少ない区間の約4万7千倍でした。
・鉄道のデータ - JR北海道の線区別の収支(宗谷線・石北線・根室線などの営業係数)
JR北海道が公表している2023年度の線区別の収支から、宗谷線・石北線・根室線・釧網線などの営業収益・営業費用・営業係数を比べ、輸送密度との関係を調べました。
・鉄道のデータ - 地下鉄の営業係数を比べる(東京メトロ・都営・大阪メトロと市営地下鉄)
国土交通省の鉄道統計年報(2023年度)から、地下鉄を運営する10事業者の鉄道事業の営業係数・営業損益・投資の負担を比べました。黒字の事業者と赤字の事業者で何が違うのかを考えます。
・鉄道のデータ - 2023年度に利用が増えた区間・減った区間
JR各社が公表している区間別の輸送密度を2022年度と2023年度で比べ、利用が大きく増えた区間と、減った区間を調べました。9割の区間で利用が増えていましたが、減った区間には災害の影響を受けたものもありました。
・鉄道のデータ - タブレットやスタフを受け渡して走る路線はどこに残っているか
国土交通省の鉄道統計年報(2023年度)から、閉そく方式ごとの営業キロを集計し、通票(タブレット・スタフ)を人の手で扱う昔ながらの方式が残る14線区を調べました。
・鉄道のデータ - 営業係数が高い鉄道会社はどこか
国土交通省の鉄道統計年報(2023年度)から、全国175の鉄道事業者の鉄道事業の営業係数を比べ、100円の収入を得るのに多くの費用がかかっている会社と、その共通点を調べました。
・鉄道のデータ - 新幹線の輸送密度を区間ごとに比べる
JR各社が公表している2023年度の区間別の輸送密度から、新幹線22区間の利用の多さを比べました。東京に近い区間と、北の末端の区間とでは30倍以上の差がありました。
・鉄道のデータ - 駅のエレベーター設置率を鉄道会社ごとに比べる
国土交通省の鉄道統計年報(2023年度)から、鉄道事業者ごとに、エレベーターのある駅の割合を比べました。地下鉄や大手私鉄は高く、地方の私鉄や路面電車は低いという差がはっきり出ました。
・鉄道のデータ - 輸送密度ワースト20の路線に共通すること
全国の鉄道の線区・区間を2023年度の輸送密度(1日あたりの平均の乗客数)が低い順に並べ、下位20の顔ぶれ、営業キロ、事業者、前年度からの変化、踏切の特徴を調べました。
・鉄道のデータ - JR各社で輸送密度2,000人/日未満の線区はどれくらいあるか
JR旅客会社が公表している2023年度の線区・区間別の輸送密度から、2,000人/日未満の線区・区間の数と営業キロを会社ごとに数え、会社全体の路線に占める割合を比べました。
・鉄道のデータ - 遮断機も警報機もない第4種踏切はどこに残っているか
国土交通省の鉄道統計年報(2023年度)から、遮断機も警報機もない第4種踏切の数を事業者の区分・運輸局・事業者・線区ごとに集計し、どこに多く残っているかを調べました。
・鉄道のデータ - 沿線人口と輸送密度の関係
全国の鉄道の線区・区間について、駅から800m圏に住む人口と輸送密度を散布図で比べ、沿線人口のわりに乗客が多い路線・少ない路線を調べました。
・鉄道のデータ - 大手私鉄の営業係数を比べる
国土交通省の鉄道統計年報(2023年度)から、大手民鉄16社の鉄軌道業の営業係数・営業損益・営業費の内訳を比べ、会社ごとに差が出る理由を考えました。
・鉄道のデータ
写真とプライバシー
- モザイクの粗さで、文字はどこまで読めてしまうか
架空の名前・住所・電話番号を書いた画像に、Web Mask Studio と同じ計算で粗さを変えたモザイクとぼかしをかけ、どこまで読めるかを比べました。縮小して見ると、原寸では読めないモザイクが読めてしまうことがありました。
・写真とプライバシー
動画
- 「33msec」という名前の由来
サイト名の「33msec」は、1秒間に30コマの動画の1コマの長さ、約33ミリ秒から付けました。名前に込めた意味と、フレームレートと時間の関係を説明します。
・動画 - 手元のスマホで撮った動画は可変フレームレートだったか
手元のスマートフォン(Google Pixel 9 など)で撮った動画3本を Video Inspector Pro と同じ方法で解析し、フレームの間隔が一定か(可変フレームレートか)を調べました。
・動画
カメラと光学
- スマホのカメラで何メートル先の顔まで判別できるか(計算編)
スマートフォンのカメラで撮った写真や動画で、何メートル先の人まで「誰か分かる」ほど写るのかを、防犯カメラの画素密度の目安(DORI)と FOV Studio の計算で求めました。
・カメラと光学
サイトの作り方
- 画像をサーバーに送らないWebツールの仕組み
Web Mask Studio や Video Inspector Pro が、写真や動画をサーバーに送らずにブラウザの中だけで処理できる仕組みと、そう作った理由、この作り方の弱点を説明します。
・サイトの作り方 - 全国1,000以上の路線ページをどう作ったか
Rail Density Explorer の線区・事業者ページ(合わせて1,000ページ以上)を、国土交通省の鉄道統計年報と JR 各社の公表資料からどう作ったか、データ集めでつまずいた点とあわせて説明します。
・サイトの作り方