携帯電話データが空港の混雑予測と旅行環境改善に役立つ可能性(How cellphone data can help airports improve the travel experience)

2026-09-11 テキサスA&M大学

テキサスA&M大学などの国際研究チームは、匿名化した携帯電話の通信データを利用して、空港の旅客需要を予測するモデルを開発した。ポルトガルのリスボン空港周辺119区画から年間900万件以上の匿名・集約化された通信信号を収集し、時系列予測手法「Prophet」を用いて旅客数の変動を推定した結果、従来手法より予測誤差を最大24%削減した。さらに予測結果を、保安検査レーンの開設数、職員配置、地下鉄の運行間隔などの具体的な運用判断に結び付けた。モデル化したシナリオでは、繁忙期の地上交通の混雑と関連排出量を14~26%削減できる可能性が示された。一方、国際旅客の予測は国内旅客より難しく、航空便スケジュールや気象データとの統合、空港ごとのモデル調整が必要とされる。実運用には未導入だが、空港の混雑緩和、効率的な人員配置、交通・環境負荷低減に向けたデータ活用技術として期待される。

携帯電話データが空港の混雑予測と旅行環境改善に役立つ可能性(How cellphone data can help airports improve the travel experience)
With global air travel expected to keep growing, researchers say anonymized mobile data could become a valuable tool for sustainable airport planning. Credit: Sam Craft/Texas A&M AgriLife

<関連情報>

モバイルネットワークデータを用いた空港旅客フローの予測:持続可能なモビリティと戦略的インフラ計画のための洞察 Forecasting Airport Passenger Flows Using Mobile Network Data: Insights for Sustainable Mobility and Strategic Infrastructure Planning

João Carlos Ferreira, Carlos M. P. Sousa, Marco Esperança, Babak Taheri
Business Strategy and the Environment  Published: 28 May 2026
DOI:https://doi.org/10.1002/bse.71058

ABSTRACT

Airports are strategic and environmental nodes in global transport systems where rapid passenger growth challenges capacity, sustainability, and resilience. This study uses anonymized mobile network data to analyze and forecast passenger dynamics at Lisbon Airport, Portugal, linking data-driven insights to sustainable mobility and infrastructure strategy. Drawing on over 9 million georeferenced observations, temporal and spatial patterns, seasonality, and differences between domestic and international passengers are examined. Following the CRISP-DM process and employing Prophet for time-series modeling, the data reveal clustering behaviors and demand fluctuations that inform energy-efficient operations, workforce planning, and intermodal coordination to reduce congestion and emissions. The modeling framework significantly outperforms standard time-series baselines, reducing MAE by 21%, RMSE by 17%, and MAPE by 24% while improving R2 from 0.74 to 0.83 and effectively capturing peak volatility relevant to both operational reliability and environmental sustainability. The study advances understanding by showing how real-time mobility signals enhance business decision-making, efficiency, and environmental outcomes across major transport hubs, bridging the gap between data analytics and sustainable management practice.

1503ロジスティクス
ad
ad
Follow
ad
タイトルとURLをコピーしました