QES2016『MTシステムによる通勤時間に関する研究』ポスター発表用資料の紹介

2016年度の品質工学会 研究発表大会でポスター発表しました資料をJPG画像に変換し、ブログに掲載致します。



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発表番号：【22】
発表日：2016年6月23日（木）→大会初日です
発表形式：【ポスター発表】
論文表題：『MTシステムによる通勤時間に関する研究』
発表者名：増田雪也
詳細論文：7ページ版の詳細論文→予稿集よりも詳細な内容となっておりますので、ぜひご覧下さい。
Q＆Aなどの追記：こちら
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或る顧客企業で数年前から品質工学のコンサルティングをしている。
その顧客企業へは、車で移動しているが、渋滞する日と渋滞しない日がある。
そこで、MTシステム（T法）を用いて、通勤時間の解析を試みた。
その結果、通勤時間に効く因子が判明した。
また、通勤時間の予測が可能となり、ギリギリまでホテルの寝床にいることができるようになった。
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宿泊しているホテルから顧客企業までは、約9kmである。
所要時間は、渋滞しなければ20分ほどである。
渋滞の程度にはバラツキがあり、通勤時間もバラツキが大きい。
正確な通勤時間を予測できればと考え、解析を行った。
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5年間分（月1〜2回）合計70回の通勤時間のデータを示す。
周期性があるような、ないような。
この通勤時間が正確に予測できれば嬉しい。
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T法の手順として、まずはどんなデータを取るのかを検討する。
いわゆる、項目の検討である。
今回は項目として、出発時間、気温、降水量、降雪量、風速、祝日、曜日、走行車線の合計36項目を設定した。
信号は、通勤時間（min）である。
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項目「出発時間」は、午前7時を起点として、そこからの差をminで表現した。
つまり、午前7時49分発ならば、出発時間=49min、ということになる。
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項目「曜日」は、そのままでは計算ができない。
そこで、曜日毎に項目を設定し、該当する場合は「1」、該当しない場合は「0」として数値化した。
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T法で解析を行った結果を示す。
通勤時間の真値（青丸）とT法で推定した推定値（赤丸）を示す。
傾向は、ほぼ一致しているが、より推定精度を高めるため、【信号を対数変換】および【項目選択】をすることにした。
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【信号を対数変換】および【項目選択】を実施することにより、以下のように相関係数を高めることができた。

対数変換前 相関係数 R=0.726
対数変換後 相関係数 R=0.742
項目選択後 相関係数 R=0.828
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通勤時間に効く項目は、重み付けのSN比ηを見る。
通勤時間に一番効いていた項目は、「出発時間」であった。
次に「2月」であった。
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通勤時間に一番効いていた項目「出発時間」のデータを示す。
出発時間が早いほど、渋滞が酷くなり、通勤時間は長くなっている。
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まとめです。
MTシステム（T法）にて通勤時間を解析した結果、
・通勤時間を推定（相関係数R=0.828）することができた
・通勤時間に効く項目を明らかにすることができた
・ギリギリまで寝床にとどまることができるようになった
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詳細論文（増田技術事務所技報）の追記はこちら
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