クラスターサーチ

データソース・検証方法

クラスターサーチの予測は、何を根拠に、どう検証しているのか。「現役ドライバーによる現場検証」と「独自データ」という強みを、機能ごとに情報源・更新頻度・評価方法・既知の限界・最終検証の形で公開します。仕組みの詳細を伏せている項目は、その旨を明記しています。

検証体制（全機能共通）

既知の限界（全機能共通）

機能別の根拠

「Version 2」のタグは Version 2 で搭載・強化された機能、「2.1.1」のタグは Version 2.1.1（iOS版で配信中・Android版は準備中）で搭載・強化された機能です。

1. 需要予測マップ（繁華街・飲み屋街の閉店ピン）

情報源店舗の営業時間情報（ラストオーダー・閉店時刻）。対象は東京23区＋武蔵野市・三鷹市のほぼ全ての飲み屋街。
更新頻度店舗データベースを2〜3か月に1度更新。
評価方法閉店時刻を起点に、緑→オレンジ→赤→グレーで客の動き出しを段階表示。表示は開店2時間後から——開店直後にお客様は出てこず、最短でも2時間以上かかるという現場の知見に基づきます。
既知の限界休業・閉業の反映に時差が生じることがあります。早じまい・臨時休業・悪天候による休みは検知できません。小規模店は同時に出る客数が少ない傾向があります。
最終検証継続検証中（随時調整）

2. 街の需要 Version 2 2.1.1

情報源各エリア（38エリア）について半径250mの人口を実測（外を歩く人だけでなく、建物内の人も含む総量）。データの提供元・取得手法は非公開です。
更新頻度1時間ごと（22時〜翌5時の青タン時間帯は30分ごと）。読み方の解説は街の需要の読み方に掲載。
評価方法いつもの同じ曜日・同じ時刻との比較（相対値）で「多い／少ない」を判定。「いつも」は直近28日の同じ曜日・同じ時刻で、深夜0〜5時は前日の曜日として扱い、休日・連休・休み前日を区別します。2.1.1からは★1〜5（人の多さの総合）、3つの言葉（人の多さ／いつもと比べて何%／動き＝増えています・減り始め・横ばい）、条件を満たした街だけに付く見出し（狙い目／注目／穴場／回避）で表示。並び順はおすすめ順（★）・いつも比の高い順・流入の多い順。判定はサーバー側で行い、過去の記録と照合して確度の低い条件は見出しを出さないようにしています。見出しの条件・★の決め方は非公開です。
既知の限界人口の総量であり、乗車意向そのものではありません。建物・ホテル・学校・鉄道の人口も含むため、帰宅ラッシュなどもカウントします。見出しの付く街は少なく、見出しが無い画面が普通です。
使い方の指針よく行く街で「いつもと比べて多いか少ないか」を見るのが最も参考になります。まずは自分がよく走る街だけを、自分の経験と比べて使うことをおすすめします。
最終検証継続改善中（人口推計の仕組みは今後も改善を続けます）

3. イベント（終演） Version 2

情報源各公演の公式スケジュール（開演時刻・会場）。需要が多い会場を選んで地図に表示しています。取得先の固有名は非公開です。
更新頻度毎日更新。
評価方法終演時刻を基準に★マークを表示（Version 2で開演からの固定時間→終演基準へ変更）。同一会場の重複表示を解消。
既知の限界終演時刻は予測です（アンコール・進行で前後）。現場での確認をお願いします。会場周辺は空車が集中しやすく、会場位置が未登録の公演は地図に出ません（一覧では「すべて表示」で確認可）。
最終検証継続検証中（随時調整）

4. バスタ新宿予測

情報源高速バスの到着便情報（便種・発地）。発地の県・バス会社を調査して評価。取得先の固有名は非公開です。
更新頻度1日1回（早朝）にその日のデータを準備し、現在時刻以降の枠を自動表示。
評価方法便のグレード（プレミアム夜行→タクシー／リーズナブル便→電車・徒歩）と、発地の交通事情とバス会社の客層で評価。30分・60分・90分以内で集計し、★5段階・曜日補正。Version 2では深夜のリムジンバス（羽田・成田→新宿）にも対応し、東京空港交通（リムジンバス）公式サイトが公開する実績の所要時間を取り込んで、定刻を実勢の到着時刻に補正（到着はバスタ新宿・新宿駅西口）。仕組みの詳しい解説はバスタ新宿予測の仕組みに掲載。
既知の限界乗客は選べません（時間帯選びの参考）。個々の行き先は予測できず、バス到着とタクシー乗車のタイミングにはズレがあります。リムジンバスの補正時刻は公開実績値からの推測であり、到着時刻を保証するものではありません（公式サイト自身も同旨を明記）。
最終検証常に現場で検証し、調整しています

5. 羽田乗り場予測（国内線・1号〜4号乗り場／国際線乗り場T3） Version 2 2.1.1

情報源羽田空港（国内線）の到着便情報（到着時刻・出発地・航空会社・曜日・連休）と、到着ゲート→出口→乗り場の対応関係。取得先の固有名は非公開です。
更新頻度羽田乗り場予測は10分ごとに更新（画面を開いたままでも自動更新）。
評価方法便ごとに乗客層を評価し、どの出口からどの便の乗客が出てくるかまで集計。ロング確率の高い客が出る出口に近い乗り場を提示。乗り場ごとの到着便リスト、S/A/Bランク、総合／ロング／便数の並び替え。Version 2では、便名から機材・座席数を特定し（便名辞書481便・34路線、国内線の約9割をカバー。機材と座席数は各航空会社の公式情報をもとに独自作成）、時間帯・曜日・国際線の搭乗率で補正した推定乗客数を表示。出終わった便とこれから来る便を区別し、羽田空港公式サイトの「到着済み」「手荷物引渡中」を反映。仕組みの詳しい解説は羽田乗り場予測の仕組みに掲載。乗り場カードの便リストに到着時刻・定刻との差・状態（到着／手荷物受取中／着陸／到着予定／遅延／欠航）を表示（2.1.1）。
搭乗率の当日補正（実測）情報源：羽田のターミナル周辺（国内線・国際線）の人の数を1時間ごとに実測（街の需要と同じ実測。提供元・計測の細部は非公開）。方法：空港の需要と関係ない分を引いて「空港にいる人」を出し、同じ曜日・同じ時刻の普段と比べて「今日は多い／少ない」を数時間の平均で見る。普段との差が大きく材料が十分なときだけ、搭乗率をその日の実測で少し補正。差が小さいときは補正しない。補正は到着人数にだけ効く。補正の強さは段階的に上げ、補正前後の数字をすべて記録。式・係数・パラメータは非公開。
タクシープールの混み具合（2.1.1）情報源：東京タクシーセンターのライブカメラ画像をAIが読み取って判定（画像そのものは表示しません）。更新：10分ごと。深夜2〜4時は休止。表示：1号〜4号のプールを「空き／余裕／混雑／満車」の4段階と、乗り場カードの🅿マーク。台数・列数は出さず段階だけを示す設計（到着する頃には変わるため）。
国際線乗り場（T3）（2.1.1）ホスピタリティータクシーの資格者が、ナンバー規制の設定で「ホスピタリティータクシーの資格を持っている」をONにした場合のみ表示。今〜30分／30〜60分／60〜90分の到着便数・推定人数・流れ・遠距離が期待できる便数、国際線タクシープールの混み具合（4段階）と列の位置（前方・中間・後方・中継地点。中継地点より先は赤く警告）、終電後の時間帯の目安、便ごとの詳細。情報源は国内線と同じ到着便の公開情報と、国際線プールのライブカメラ画像のAI判定。資格のない方には資格が必要であることと設定方法の案内を表示。
既知の限界プールの台数（供給）は段階でしか読めません（2.1.1以前は読めませんでした）。到着時刻は遅延・早着で変動するため、プールに入る直前の再確認が必要です。推定乗客数は、航空会社が公開していない搭乗率を国土交通省の統計をもとに時間帯で振り分け、羽田周辺の人の数の実測で当日に補正した推測値であり、目安です。「空港にいる人」には出発客・従業員なども含むため、普段との差で見ています。手荷物受取などの時間には個人差があります。天候・鉄道遅延は予測要素に使っていません（設計上の割り切り）。最新のレーン運用・待機所は東京タクシーセンターの羽田空港乗り場案内でご確認ください。乗り場の名称は2.1.1で「1号乗り場」〜「4号乗り場」に統一しました（プールのレーン名と番号を合わせるため）。
最終検証常に現場で検証し、調整しています

6. ホテル需要 Version 2

情報源ホテルの需要の高さを評価する独自データ（詳細は非公開）。規模と需要の高いホテルに厳選（★4以上）。
更新頻度翌日14時〜15時に更新（遅いチェックアウトに対応。それまでは前日分を表示）。
評価方法エリア別に最も熱いエリアを上位表示し、客室数を併記（規模の判断材料）。
既知の限界月に数日だけ表示されます。個々のお客様の行き先は不明です。地図ピンは深夜非表示です。
最終検証常に現場で検証し、調整しています

7. 運行情報／電車運休の需要 Version 2

情報源各鉄道会社の運行情報（運転見合わせのみ。遅延は扱いません）。
更新頻度5分ごとに監視。
評価方法運休検知から10分間（深夜23時以降は30分間）だけ駅に赤ピンを表示。赤バナー通知と、当日の運休一覧（運行情報ページ・運休中が上・解消後も残す）。「運休直後の10〜15分が需要のピークで、以降は復旧待ちに変わる」という現場の実感に基づく設計です。
既知の限界遅延は対象外です。復旧後の残り需要は追いません。
最終検証毎月調整

8. 残業需要マップ Version 2

情報源国税庁・内閣府のデータなど（業種ごとの残業傾向 × 会社の規模）。
更新頻度統計の更新に合わせて毎年更新。
評価方法残業の多い業種（商社・コンサル・IT・金融など）が密集する場所のみをヒートマップ化し、時間帯に応じて濃い区画から順に表示。密集地に絞ることで的中確率を高める設計。
既知の限界推定であり個社の実態ではありません。月曜は残業が少ないため非表示。濃さはユーザーが調整できるため、表示には主観が入ります。
最終検証毎月調整

9. 高級店ピン（王冠マーク） Version 2

情報源ミシュラン掲載店・予約困難店から、単価3万円以上・20席以上に厳選（約30店）。各店のラストオーダー・閉店時刻。
更新頻度店舗リストを毎年見直し。
評価方法ラストオーダー〜閉店後10分に王冠を点灯（高級店ではLOのあとに客が出るため）。20席以上＝同時に複数のお客様が出る規模。
既知の限界単独店のため客数は限られます。リアルタイムの客の有無は分かりません。少人数のカウンター店などは除外しています。
最終検証2026年7月

10. AIアドバイス

情報源時間帯・曜日・当日の需要材料（イベント・天候・週間見通しなど）をもとに生成。生成に用いる基盤の名称は非公開です。
更新頻度毎月更新。
評価方法時間帯ごとの営業方針（退勤・買い物帰り・通勤客など）を提案。専門機能で精度を上げる前提の「方針の起点」。
既知の限界一般的な方針の提示であり、個別の乗車を保証しません。
最終検証2026年8月

11. 終電需要

情報源鉄道各社の終電時刻。
更新頻度ダイヤ改正に合わせて毎年更新。
評価方法終電前後10分間の駅前に六角形ピンを表示（色は経過時間で変化）。
既知の限界終電後のお客様が向かう先は駅により偏ります。臨時ダイヤ・運休時は実態とずれます。
最終検証2026年7月

12. 雨天時の駅前需要

情報源気象データ（雨の強さ）。
更新頻度毎年更新。
評価方法雨の強さに応じて駅前需要を六角形ピンで表示（小雨／中雨／強雨の閾値を選択可）。
既知の限界局地的な雨のずれ、傘の有無などの個人差があります。
最終検証2026年7月

13. 1週間需要予測／需要指数（DVI）

情報源季節・給料日・ゴトウビ（5・10日）・曜日。需要指数は平均的な日を100とする相対値。
更新頻度毎年更新。
評価方法週間の需要見通しをバナー表示。90未満＝閑散、110以上＝繁忙の目安。
既知の限界突発事象（悪天候・大規模イベント・運休）は週間見通しに織り込めません。
最終検証2026年7月

14. 八重洲乗り場（東京駅八重洲口） 2.1.1

情報源東京駅八重洲口のタクシー乗り場を映すライブカメラ2台の画像をAIが判定（画像そのものは表示しません。著作権と通信量のため）。
更新頻度通常10分ごと。状況が動いているときは2分ごと。深夜2〜4時は休止。
評価方法お客様の列（いない／並んでいる／多い。2列に折り返しているかも判定）とプール（空き／半分／満車）を ○◐● で表示し、2つの組み合わせから結論（狙い目／普通／待ちあり／並ばない方がよい）と一文を出す。「お客様が多い×プールが満車」は外まで列が出て待たされるため狙い目にしない（現場の実感にもとづく判定）。「お客様が2列に並び、かつプールが空いた」ときだけ地図上部に黄色いお知らせ（1つの状況につき1回・3分で消える・アプリを開いている間だけ・メニューでOFF可）。結論の言葉・基準は配信側で管理し、アプリ更新なしで改善。仕組みの解説は八重洲乗り場の仕組みと使い方に掲載。
既知の限界人数・台数・割合は出しません（段階のみ）。カメラ画像の判定のため、雨・夜間・逆光で判定がぶれることがあります。到着する頃には状況が変わります。お知らせはアプリを開いている間だけで、距離による出し分けは未対応です。
最終検証継続検証中（随時調整）

15. 起動時「いまのおすすめ」 2.1.1

情報源Webヘルプの時間帯おすすめ表（アプリ内の定数と一字一句同じ）。
更新頻度アプリの更新時。前回表示から2時間30分以上あくと再表示（AIアドバイスが3時間ごとに更新されるため）。
評価方法起動時・前面復帰時に、その時間帯に「まず見るもの」を1つと「ほかに使えるもの」を1画面で案内。祝日・土日は残業需要マップを文言から外す。4回目から「今後表示しない」を選べ、メニューから戻せる。
既知の限界時間帯の一般的な案内であり、その日の需要を判定するものではありません。
最終検証2026年10月

16. 出典（公開情報・公的統計）

羽田空港公式 到着便情報羽田空港 公式サイト。到着便・到着済み・手荷物引渡中の状態を取得。
国土交通省 航空輸送統計e-Stat 航空輸送統計調査。時間帯・曜日・国際線による搭乗率の予測の土台。
羽田周辺の人の数ターミナル周辺（国内線・国際線）の人の数を1時間ごとに実測。羽田の搭乗率の当日補正に使用。提供元・計測の細部は非公開（街の需要と同じ実測データ）。
東京タクシーセンター東京タクシーセンター。羽田タクシープールのライブカメラ画像（AI判定）、末尾規制・乗り場運用。
国税庁・内閣府のデータ国税庁 統計情報／内閣府。残業の多い業種の密集地の推定。
東京空港交通（リムジンバス）リムジンバス 公式サイト。深夜リムジンの実績所要時間。
各航空会社・各鉄道会社・各公演の公式情報機材ごとの座席数、運転見合わせ、開演時刻・会場。各社公式サイト。

根拠の種類・推定の手順・検証の手順・非公開の範囲をまとめた検証方法と根拠もあわせてご覧ください。

17. サイト全体で引用する外部統計

流し約7割／アプリ配車2割強国土交通省の調査として日本経済新聞が報道（東京23区などの乗り方）。公的統計と報道に基づき、固有名で明記しています。
羽田の末尾規制・乗り場運用東京タクシーセンターの案内に準拠。最新の運用は東京タクシーセンターの羽田空港乗り場案内でご確認ください。

このページの更新について

検証は継続しており、各機能の「最終検証」欄は検証・調整のたびに更新します。数値（対象エリア数・店舗数・更新間隔など）は改善に伴って変わることがあります。

最終更新：2026年10月28日（Version 2.1.1 対応）