GTFS は Google が作った 公共交通時刻表の標準フォーマット。日本でも国交省主導で GTFS-JP が整備され、JR 各社・私鉄・バス事業者の 時刻表・経路・運賃 が ZIP で配布されています。Google マップの「電車で行く」の裏側はこのデータ。
GTFS の構造
| ファイル | 内容 |
|---|---|
| agency.txt | 事業者情報 |
| routes.txt | 路線（系統） |
| trips.txt | 便（個別の列車・バス） |
| stops.txt | 停車駅・停留所 |
| stop_times.txt | 便ごとの停車時刻 |
| calendar.txt | 運行日（平日・休日等） |
| shapes.txt (任意) | 経路の地図ライン |
| fare_rules.txt (任意) | 運賃ルール |
コード例: 駅徒歩 10 分マップ
GTFS から駅周辺の到達可能エリアを描く
Python
import gtfs_kit as gk # pip install gtfs_kitimport geopandas as gpdfrom shapely.ops import unary_union
# JR 東日本の GTFS データを読み込むfeed = gk.read_feed("jr_east_gtfs.zip", dist_units="km")
# 全駅の緯度経度を取得stops_gdf = gpd.GeoDataFrame( feed.stops, geometry=gpd.points_from_xy(feed.stops["stop_lon"], feed.stops["stop_lat"]), crs="EPSG:4326",)
# 駅から徒歩 10 分（≒ 800m）の円station_buffers = stops_gdf.to_crs(epsg=3857).buffer(800).to_crs(epsg=4326)walking_area = unary_union(station_buffers)print(f"徒歩10分でカバーされる面積: {walking_area.area * 12321:.0f} km²")業務での使い所
- 店舗候補地評価: 駅徒歩 N 分内人口 (人口メッシュ EP.20) で集客見込み
- 配送計画: 公共交通で行ける顧客住所と車両配送が必要な場所の切り分け
- 不動産分析: 駅 X 路線が止まる駅、本数の多寡、利便性スコア
- 経路計算: A 駅 → B 駅の所要時間・乗換回数（Open Trip Planner と組合せ）
次の話
EP.26 では国会会議録 。政治・立法・政策トレンド分析。
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