移動需要モデルの進化を推進

• アクティビティベース（ABM）、ツアーベース、従来のトリップベースのモデリングを含む、ほぼあらゆる旅行需要モデルを構築
• 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
• ビジュアルインターフェース、ライブのモデル検証、および強力な表現システムにより、旅行需要モデルの操作を高速化
• 人口合成や、集計と非集計／マイクロシミュレーションのどちらの需要モデルにも対応できる包括的な選択モデリング機能など、現代の旅行需要モデリングに必要なすべての機能をいつでも利用可能

すべてのモビリティデータを活用

• 機械学習により、面倒で予測不可能なトライアル＆エラー方式のモデルキャリブレーションが不要になり、時間とコストを節約
• 自動化されたモデルキャリブレーション手法により、複数のデータソースからのデータターゲットに対して需要モデル係数を同時に調整し、より優れた検証を実現
• すべてのモビリティデータソースを活用して、世帯旅行調査（HHTS）データに加えて、またはその代わりに、交通量、公共輸送量、OD（起終点）カウント、およびビッグデータを取り入れ、旅行需要モデルをダイレクトに改善

OpenPaths AGENTは、OpenPaths Ultimateエディションでのみ利用可能です。

先進的な交通モデリング 

• 主要交通機関から信頼されている、交通、公共輸送およびマルチモーダルネットワークと需要のモデリング手法
• 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利用でき、効率的に作業可能
• OpenPaths AGENTとネイティブに統合して、高度な需要モデリングを実現（OpenPaths AGENTは、OpenPaths Ultimateエディションでのみ利用可能）

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
• 世帯、個人、トリップ、ツアーを対象に、マルチモーダルネットワーク、移動需要、調査、人口統計、旅行の結果を含むあらゆる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 

情報に基づく意思決定

• マルチモーダル交通モデリング手法の包括的なライブラリを利用して、複数のシナリオを可視化、テスト、比較
• OpenPaths AGENTとネイティブに統合して、高度な需要モデリングを実現（OpenPaths AGENTは、OpenPaths Ultimateエディションでのみ利用可能）
• 包括的なシナリオ管理機能により、入力データの変更を容易に管理
• 計画および設計に関する意思決定の適合性について助言を提供し、ビジネスケースを裏付け

プロジェクトデリバリの迅速化

• モデルの開発時に交通モデリング関数のライブラリを使用することで時間を短縮
• 直観的なフローチャートのインターフェースで、モデルプロセスを整理し、モデリングタスクを迅速に完了
• Python APIとサードパーティアプリケーションとの柔軟な統合のメリットを享受
• 強力な空間技術で手戻りやエラーを減らし、プロセスを効率化

全体像を把握できる交通シミュレーション

• 追従、車線変更、間隔受け入れモデルを使用して自動車のシミュレーションを行い、現実的なトラフィックモデルを生成
• 高性能アニメーションにより、3Dかつ360°の視覚化および解析環境を提供
• 高品質の動画で、直感的なアニメーションのストーリーボードを作成し、共有

あらゆる規模のモデルを迅速に開発

• 一般的なさまざまな交通ソフトウェアやデータ形式のインポーターを活用して、すぐに利用を開始
• 問題の特定と解決を容易にする、包括的なネットワークデータの検証およびクリーニング機能により、モデル開発を合理化
• 将来の旅行需要に合わせた交通信号と方向転換動作のパラメータを合成することで、将来のシナリオを開発

信頼性の高いモデルキャリブレーション

• 高速実行と厳選したキャリブレーションパラメータにより、キャリブレーションの時間を短縮して、シナリオテストの時間を拡大
• 実績のあるシミュレーションベースの需要調整機能により、これまで以上に高度なキャリブレーション指標を実現
• 処理が難しい、将来の年を対象にしたシナリオでも、信頼性と再現性のある結果を生成

OpenPaths DYNAMEQは、OpenPaths Ultimateエディションでのみ利用可能です。

モビリティが「見える」デジタルレンズ

• 軌道、経路、ポイント、またはあらゆる種類の時間ベースの位置や移動データなど、モビリティデータの説得力のある視覚的表現を作成
• モビリティデータのアニメーション化、探索、色分け、フィルター処理、ラベル付け、クエリを実行して、関係を明らかにし、明瞭性を向上
• General Transit Feed Specific（GTFS）、運賃カードデータ、GPSおよび携帯電話の記録、ソーシャルメディアアクティビティ、旅行調査、土地利用モデル、エージェントベースシミュレーションの結果といったモビリティデータをインポートして活用
• スクリプト化されたカメラキーフレームアニメーションで高品質のビデオを保存

モビリティ開発キット

• ネイティブのOpenPaths CityPhi Pythonライブラリを使用して、解析および視覚処理を開発、独自のデータを読み込み
• 15層のビジュアルレイヤーと数十個の構成パラメータを使用して、適切なシーンを作成、再生して経時変化を確認
• リアクティブUIを備えたJupyter Notebookを使用して、OpenPaths CityPhiを最新のPythonデータサイエンスワークフローに組み込み