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（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

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）。
評価方法いつもの同じ曜日・同じ時間との比較（相対値）で「多い／少ない」を判定。比較の基準期間は過去42日間。
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。道路の空き具合は参考情報です。
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）。
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・第1〜第4乗り場） Version 2

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20分ごとに到着便を監視・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。
既知の限界プールの台数（供給）は読めません。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た推測値であり、目安です。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。
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。10人未満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. 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9月14日