door2door-map

主要都市のハブ駅から、指定時間以内に到達できる範囲を地図上で可視化する Web アプリです。

デモ

GitHub Pages で公開: https://jim-auto.github.io/door2door-map/

概要

通勤や引っ越しの検討時に「この駅から30分で、どのくらいの範囲に行けるのか？」をざっくり把握するためのツールです。

OpenStreetMap の実際の鉄道路線ネットワーク（線路形状）を使い、ダイクストラ法で到達圏を算出。事前計算した GeoJSON ポリゴンを時間帯別グラデーションで表示します。

対応駅

都市	駅
東京	渋谷・新宿・池袋・上野
神奈川	横浜
名古屋	名古屋（名駅）・栄
大阪	梅田・難波

使い方

1. ドロップダウンから駅を選択
2. スライダーで移動時間（10〜60分）を設定
3. 地図上に到達可能範囲がグラデーション表示されます
   • 濃い青: 短時間で到達可能（10分圏）
   • 薄い青: 長い時間が必要（60分圏）
4. 左上の情報パネルに駅情報、右下に凡例が表示されます

モデルについて

計算方法

1. Overpass API で各地域の鉄道路線ジオメトリと駅を一括取得
   • 東京圏: 1,371駅, 19,410路線way, 130,289ノード
   • 名古屋圏: 579駅, 8,447路線way
   • 大阪圏: 907駅, 13,489路線way
2. OSM ノードレベルで鉄道ネットワークグラフを構築
   • 路線に沿った実距離（ハーバーサイン公式）でエッジ重み付け
   • 同名 or 200m以内の駅を乗換接続
3. ダイクストラ法でハブ駅から全駅への最短路線距離を計算
4. アフィンモデルで所要時間を推定: 時間 = 4分 + 路線距離 / 59 km/h
   • 乗車オーバーヘッド項 (4分) が、短距離が駅停車・乗車時間に支配される効果を捉える
5. 残り時間で徒歩バッファ (5 km/h) を追加
6. 全バッファを結合 → 陸地でクリップ → ポリゴン化

精度

257区間の実時刻表データ（トラベルタウンズ）で検証:

評価	件数	割合
OK (誤差 ±5分以内)	205	79%
~ (誤差 ±10分以内)	38	15%
NG (誤差 10分超)	14	5%
平均誤差	3.5分

単一速度モデル (50 km/h 固定) では OK 69% / 平均誤差 4.1分 が上限だった。 距離帯別に実表定速度が大きく異なる（短距離の地下鉄 ≈35 km/h、長距離の快速 ≈57 km/h）ため、 乗車オーバーヘッド項を加えたアフィンモデルで精度を改善している。

考慮していない要素

• 実際の鉄道ダイヤ・運行頻度
• 乗換待ち時間
• 急行・特急の速度差（表定速度で近似）
• 道路・地形による徒歩の迂回

あくまで「概算でどの程度の範囲か」を把握するためのツールです。

技術スタック

• HTML / CSS / JavaScript（フレームワーク不使用）
• Leaflet.js — 地図表示・凡例・情報パネル
• OpenStreetMap — タイルデータ・鉄道路線データ
• Overpass API — 鉄道ネットワーク取得
• Python + Shapely — ダイクストラ法 + isochrone ポリゴン事前生成

ファイル構成

door2door-map/
├── index.html                        # メインHTML
├── style.css                         # スタイルシート（凡例・情報パネル含む）
├── script.js                         # 時間帯別グラデーション描画
├── data/
│   ├── stations.json                 # ハブ駅データ
│   └── isochrones/                   # 事前計算済み GeoJSON (9駅 × 11ステップ)
├── scripts/
│   ├── generate_isochrones_v2.py     # ダイクストラ法による GeoJSON 生成
│   ├── generate_isochrones.py        # v1 (簡易モデル, 参考用)
│   ├── fetch_land.py                 # 陸地ポリゴン取得
│   └── test_calibration.py           # 38区間のキャリブレーションテスト
└── README.md

ローカルで動かす

git clone https://github.com/jim-auto/door2door-map.git
cd door2door-map
python -m http.server 8000
# ブラウザで http://localhost:8000 を開く

isochrone データを再生成する場合

pip install requests shapely numpy
python scripts/fetch_land.py               # 陸地データ取得（初回のみ）
python scripts/generate_isochrones_v2.py   # GeoJSON 生成
python scripts/test_calibration.py         # キャリブレーション検証

Overpass API のレートリミットがあるため、全駅の生成には数分かかります。

将来の拡張予定

• GTFS データとの連携による正確な所要時間計算
• 急行・特急の速度差を反映
• 駅の追加（福岡・札幌・京都など）
• 複数駅の同時表示・比較機能
• 家賃データとの重ね合わせ表示

ライセンス

MIT