輸送計画に関する意思決定に役立つ正確な情報を提供
交通網と交通需要の間の影響と相互作用についてテストを行うことで、モビリティの評価と予測、効果的な輸送戦略の策定、都市や地域全体の効率的かつ持続可能な人の移動に関する計画の策定に役立てることができます。
EMMEとは
EMMEは、都市、地域、国全体の人の移動に関する計画に役立つ、包括的な交通予測システムです。EMMEを使用することで、交通需要の予測、交通計画、輸送業務計画、および関連用途の輸送のデジタルモデルを作成し、輸送に関する戦略や方針の意思決定の土台となる根拠を得られます。輸送計画担当者は、移動に関わる人、場所、プロセス、さまざまな選択肢をモデル化することで、計画実施前にさまざまな仮想シナリオについて、輸送システムのパフォーマンスを評価できます。EMMEは、信頼性の高いアルゴリズムと厳密な手法を備えており、世界でもトップクラスの要求の厳しい輸送モデルにも使用されています。
- 先進的な交通網モデル
-
- 主要交通機関から信頼されており、高い評価を受けている交通、公共輸送およびマルチモーダルネットワークモデリング手法
- 独自の柔軟性に優れたモデルで、各地域の用途や新しいモデル手法に応じてカスタマイズ可能
- 混雑時輸送、運賃統合、料金徴収、交差点遅れ、アクティブモビリティ、業務計画アプリケーションを追加設定なしでサポート
- 高度な移動需要モデリング
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- アクティビティベース（ABM）、ツアーベース、ハイブリッドおよびトリップベースのモデルを含む、ほぼあらゆる移動需要モデル構造を構築（集約または非集約）
- 高いコストをかけて再コーディングやプラットフォームの変更を行うことなく、需要モデルをアップグレードして、有用性やパフォーマンスを向上させ、自動キャリブレーションなどの高度な機能を利用
- チームの誰でも使用できる使いやすいインターフェースで需要モデルの管理を効率化。APIでサードパーティ製ツールとの連携も可能
- 生産性の向上
- 拡張可能なマップ、表、レポート、シナリオ比較により、データの透明性を高め、結果からインサイトを抽出
- コードフリーかつコードフレンドリー。チームの誰でも使用可能な視覚的に操作できる流動システムでモデルの手法を簡単に構成でき、開発者は扱いやすいPython APIで手法のカスタマイズやmodel-as-code（コードで表現するモデル）の管理が可能
- マルチモーダルネットワーク、移動需要、調査、人口統計、移動の結果（世帯、個人、トリップ、ツアーなど）を含むモビリティデータを格納
- 経時的または複数の計画シナリオの3Dアニメーションを作成することで、大規模な地域ごとのモビリティパターンを把握、または時間軸ベースのモデルを再生
- 主要交通機関から信頼されており、高い評価を受けている交通、公共輸送およびマルチモーダルネットワークモデリング手法
- 独自の柔軟性に優れたモデルで、各地域の用途や新しいモデル手法に応じてカスタマイズ可能
- 混雑時輸送、運賃統合、料金徴収、交差点遅れ、アクティブモビリティ、業務計画アプリケーションを追加設定なしでサポート
- アクティビティベース（ABM）、ツアーベース、ハイブリッドおよびトリップベースのモデルを含む、ほぼあらゆる移動需要モデル構造を構築（集約または非集約）
- 高いコストをかけて再コーディングやプラットフォームの変更を行うことなく、需要モデルをアップグレードして、有用性やパフォーマンスを向上させ、自動キャリブレーションなどの高度な機能を利用
- チームの誰でも使用できる使いやすいインターフェースで需要モデルの管理を効率化。APIでサードパーティ製ツールとの連携も可能
- 拡張可能なマップ、表、レポート、シナリオ比較により、データの透明性を高め、結果からインサイトを抽出
- コードフリーかつコードフレンドリー。チームの誰でも使用可能な視覚的に操作できる流動システムでモデルの手法を簡単に構成でき、開発者は扱いやすいPython APIで手法のカスタマイズやmodel-as-code（コードで表現するモデル）の管理が可能
- マルチモーダルネットワーク、移動需要、調査、人口統計、移動の結果（世帯、個人、トリップ、ツアーなど）を含むモビリティデータを格納
- 経時的または複数の計画シナリオの3Dアニメーションを作成することで、大規模な地域ごとのモビリティパターンを把握、または時間軸ベースのモデルを再生
EMMEソフトウェアリソース
よくある質問
EMMEは、複合輸送計画立案用のソフトウェアです。 EMMEは、都市、地域、国における人の移動に関する計画立案に役立つ、包括的な交通予測システムです。計画担当者は、EMMEを使用してモビリティモデルを実装することで、仮想ラボにおいて、道路、交通、公共交通機関、運賃、その他の交通モードを含む利用可能な交通インフラに関する交通政策、人口統計、都市地理の影響と相互作用の試験を行うことが可能になります。 交通計画担当者は、交通に関係する人々、場所、プロセス、オプションをモデル化することで、交通システムのパフォーマンス、アクセシビリティ、公平性を予測し、任意の数の仮想シナリオや介入を評価して、実際の計画決定により良い情報を提供できます。
一般的なアプリケーションは次のとおりです。
- 旅行需要予測
- 交通計画
- 輸送計画
- 経済分析
- 環境分析
- 歩行者、自転車、アクティブな輸送計画
毎日、世界中の専門家がEMMEを使用して、私たち全員に影響を与える輸送インフラストラクチャと方策を評価しています。 EMMEは、大都市圏の政策立案組織、州および州の交通機関、有料道路の運営者および交通機関、国内および国際機関、特別イベント合弁企業、エンジニアリングおよび計画コンサルタント会社で使用されています。
AGENT Add-onを使用すると、EMME内でAGENT交通需要モデリングプラットフォームを使用できます。 AGENT を使用するには、EMMEと AGENT Add-onの両方の権限付与が必要であり、Help文書に記載されている手順、EMME ヘルプ->EMME のインストール、承認、起動 →EMME ライセンスのアクティブ化→AGENTをアクティブ化するための機能のレベルの設定、に従って EMME 機能レベルを設定する必要があります。 これが完了すると、AGENTユーザーインターフェイスを起動し、AGENT APIを呼び出すことができます。 AGENTの特徴と機能は上記で説明しています。
EMME は AGENT Add-onの必要条件です。
EMMEの価格は地域によって異なります。 利用可能なライセンスにはさまざまな種類がありますが、一般的には、BentleyのeStoreで販売される12か月の実務家向けライセンスが選ばれます。eStoreから購入すると、Virtuosoサブスクリプションを取得できるため、ソフトウェアと、すぐに使用を開始するために必要なトレーニング、エキスパートサービス、カスタムメンタリングの両方を利用できます。
いいえ。AGENT Add-on Virtuosityサブスクリプションは、EMME Virtuosityサブスクリプションでのみ機能します。 AGENT にEMMEの永久ライセンスを付与することはできません。 EMMEの永久ライセンスでAGENT Add-onを使用したい場合は、お問い合わせください。
OS:
64ビットの Microsoft Windows 11、 10、 Server 2022、 Server 2019、または Server 2016 オペレーティングシステム。
最低限のディスク容量
インストールファイル用に3GB
RAM
最低でも 16GB の RAM を推奨
グラフィックス
EMME シーン機能を使用するには、OpenGL 4.0のサポートが必要です。
ブラウザ
Chrome または Firefox の最新バージョンをお勧めします。 OperaとEdgeの最新バージョンも機能する可能性があります。
リファレンスシステム: EMMEは、高性能で科学的、グラフィックな、双方向のコンピューティング機能を提供します。 EMMEの機能には、高性能コンピューティング(CPU)と専用グラフィックスプロセッサ(GPU)の恩恵を受けるものがあります。 要件はアプリケーションによって異なります。 以下のリファレンスシステムは、実例を含むガイドラインです。
基本システムの例
- Intel Core i5 または i7 CPU、 2.3GHz 以上のベースクロック
- 6 コア/ 12 スレッド以上
- 16 GB 以上のRAM
- NVIDIA RTX 3050、AMD Radeon、Intel Xe または Intel 統合グラフィックス (非グラフィックワークロード)
中間システム
- Intel Core i7 または i9 CPU、 3 GHz 以上のベースクロック
- 8 コア/ 16 スレッド以上
- 32GB 以上のRAM
- NVIDIA RTX 3060、AMD Radeon RX 6600XT、Intel Arc A770 または統合グラフィックス (非グラフィックワークロード)
高度システム
- Intel Xeon CPU、 3GHz 以上のベースクロック
- 12 コア/ 24 スレッド以上
128GB 以上のRAM - NVIDIA RTX 3070、 NVIDIA Quadro RTX、AMD Radeon Pro W6000、または統合グラフィックス (非グラフィックワークロード)
最新のシステム要件については、Bentleyコミュニティを参照してください。
