待ち時間チャートの仕組みと予測性能について

サイト運営

お久しぶりでございます。
前回「年に3~4回の更新ペース」とか言っておいて、あれから1年半が経ってしまいました。怖いですね。

実は先日、「待ち時間チャート」というウェブサービスを公開しました。
ディズニーパークの混雑度とかアトラクション待ち時間を未来予測して掲載するサイトです。まずは見てみて下さい。

wtchart.com
※2020/8/24 コロナウイルスの流行によるパークの閉園に伴い、サイトをクローズしました!

ディズニーリゾートの混雑度を1日ごとに予想するウェブサイトは既にいくつかあると思いますが、このサイトの一番の売りはなんと言っても、時間単位の待ち時間を、アトラクションごとに予測できるところです!

でも皆さん気になるのは「果たしてどれほど当たっているのか」ですよね。全然当たっていたなかったら、こんなサイトには何の価値もないわけです。

今回はそんな待ち時間チャートの予測性能について説明させて頂きます。
今後使用して頂く上で、是非ご参考になさってください。

予測の仕組み

まずは非常に簡単にですが、「待ち時間チャート」で予測がどのように行われているのか、その仕組みについて説明します。

このサイトに掲載されている混雑度や待ち時間は、「機械学習」という技術によって予測されています。ざっくり言うと「AI(人工知能)」的なやつです。最近流行りですよね。そんなことないですか?

僕自身、今大学院でこういったAIとか時系列分析とかの勉強や研究をしていまして、あるとき「自分が学んだ知識とディズニーの知識を合わせれば待ち時間予測できるんじゃね?」と思い立ち、作ってみたものが今回の「待ち時間チャート」になります。さらっと言いましたが、さすがに大変で結構日数が掛かりました。

待ち時間チャートの中では2つのAIが働いていて、その連係プレーによって待ち時間が予測されています。
1つ目のAIによってまず「1日ごとの混雑度」が予測され、2つ目のAIがそれを元に「時間ごとの待ち時間」を予測するという感じです。

それじゃあこの予測がどれくらい当たるのか確認していきましょう。

予測結果1:1日ごとの混雑度予測

全アトラクションの結果を載せるのは大変なので、今回はランド、シーからそれぞれ主要なアトラクションを選んで掲載することにします。
今回は次の6つのアトラクションで検証します。

ランド: ビッグサンダーマウンテン、スプラッシュマウンテン、スペースマウンテン
シー: タワーオブテラー、センターオブジアース、インディジョーンズ

この6つのアトラクションそれぞれについて、1日の平均値を予測した結果が次のようになります。
なお予測期間は「2018年の1年分」になります。つまり、「2017年までの情報しか教えられていないAIが、2018年の1年分未来を予測した結果」になります。

青が正解、オレンジが予測の線です。

ビッグサンダーマウンテン




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スプラッシュマウンテン




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スペースマウンテン




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タワーオブテラー




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インディジョーンズ




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センターオブジアース




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どうでしょうか!概ね一致していることが分かると思います。

ランドだとビッグサンダー、シーだとインディが特に精度が高くなりました。他のものも良い感じの精度は出ています。

ただ、タワーオブテラーだけは比較的精度が低くなってしまいますね(見ても分からないレベルですが)。なかなか難しいアトラクションです…。
タワーオブテラーは微妙なのに、トイストーリーマニアはいい感じだったのがちょっと意外でした。(今回は掲載していません)

ここに掲載されていない他のアトラクションについても、だいたい似たような結果になっております。
今回は掲載しませんが、また今度全部公開しようと思います。全アトラクション分の画像作るのと文章書くのめんどくさかったんです。

予測結果2:時間ごとの待ち時間予測

ではメインとなる、時間ごとの待ち時間予測結果です。

結果は365日分ありまして、さすがに365×6アトラクション分を全部貼っていたらヤバいので、適当にピックアップしますね。

ビッグサンダーマウンテン

スプラッシュマウンテン

スペースマウンテン

タワーオブテラー

インディジョーンズ

センターオブジアース

どうでしょうか?概ね何となく一致している日が多い結果となりました。

やはり「1日ごとの予測」に比べたら難易度が上がるのですが、それにしては悪くないと思います。

天気予報さえ正しければ、「雨の瞬間に空く」ということも予測できています。

ただ、実際の待ち時間は結構ギザギザしていることが多いんですが、そこのところはあまり表現できていませんね。今後の課題です。

盛大にずれちゃってる日はお察しください。こういうのは「1日ごとの予測」のとこからズレちゃってる日です。こんな日もあるので、もし遭遇したら「あ、今日は微妙な日だな」と思ってください。

そして相変わらずのタワーオブテラーですね…。待ち時間が突然気持ち悪い軌道を描くこともしばしばです。なんなんだよこのアトラクションは。

コメント

  1. コウ より:

    久しぶりのブログ投稿、待ってました!
    いつも応援しているとともに毎回感心させられます…

    初期の頃から読んでいて、そこから知識量と視点の広さ(どうしたらこんなに調べられるのか…笑)に引き込まれていつも見ています!

    今回の待ち時間予測ですが、こういうものまでAIを応用するにはやっぱり大学院とかでの勉強が必要なんですかね?

  2. ふがし より:

    更新ありがとうございます!!!!
    ずっと更新を楽しみにここ1年くらいは毎週のように確認してました!!
    これからもよろしくお願いします

    • アクセルアクセル より:

      そんなに確認してくれていたとは、とても嬉しいです!ありがとうございます!
      ここ最近は更新できていなくてすみません。時間があるときにチョコチョコまた投稿しますね!

  3. 匿名 より:

    https://ameblo.jp/disney-gumitan/

    アメーバで思いっきり内容が同じブログを見つけたんですけどこれってアクセルさんのブログなんですか??

  4. oasis red より:

    待ち時間予想に興味があり、このサイトに出会いました。
    待ち時間チャートを見たとき、あまりの完成度にびっくりしました!
    プログラミング初心者なので詳しくはわからないですが、過去データというのはどこかのサイトからスクレイピングしているのでしょうか?そして、何年分を予想モデルに用いたのか教えていただけると幸いです。

    • アクセルアクセル より:

      ありがとうございます!
      とても遅くなってしまったのですが、質問に答えさせていただきますね。

      ・過去データというのはどこかのサイトからスクレイピングしているのか
      →この予測モデルは、私が大学4年の卒業研究で作成したもので、その際にあるサイトから許可を得て過去の待ち時間データを頂きました。もちろん待ち時間チャートの件も許可をいただいております。

      ・何年分を予想モデルに用いたのか
      →2012年〜現在までのデータを用いております

      • oasis red より:

        約一年ぶりにこのサイトをのぞいたら返信があってうれしく思いました!
        データの件詳しくありがとうございます。
        今年度はコロナで入場制限もあり、新エリアも登場したのでより予想が難しくなりそうですね…
        1年ぶりに見てもワクワクする記事なので、これからも更新待っています!

        • アクセルアクセル より:

          おっしゃるとおり、今はコロナの影響で予測が難しくなっているっぽいです。

          でもこんな更新がないブログを久しぶりに覗いていただきありがとうございます!余裕ができたらまた更新して行こうと思います。

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