高速SA／PAの「最適便器数」を割り出す方法とは ここまで進化したトイレ混雑対策 | 乗りものニュース

高速道路SA／PAのトイレは時に待ち行列が発生することもありますが、NEXCO中日本では「2分以上待たせない」を目指し、ある数値に基づいてトイレの改良に取り組んでいます。その数値「最適便器数」とは、どのように算出されるのでしょうか。 トイレ利用状況のビッグデータを解析 高速道路のSA／PAに立ち寄るおもな目的のひとつがトイレでしょう。しかし、渋滞区間や、その渋滞を抜けた先のエリアでは利用が集中し、特に女子トイレでは行列することを心配する人もいるかもしれません。 拡大画像 新東名高速 清水PAのトイレ。ビッグデータの解析により算出された「最適便器数」の理論が活用されているという（画像：NEXCO中日本）。 そのようななか、NEXCO中日本は待ち時間の短縮を目指し、トイレの改善に努めているといいます。エリアごとに「最適便器数」なる数値を算出し、それに基づき施設のリニューアルなどを行っているのだ

[kei-an]

「最適便器数」という言葉が存在するのか

[route21pcm]

2014年のGWを含む4月中旬から7月末までで待ち行列の発生状況で2分以上の待ちは発生していない ← GWでもトイレで待たされた経験が無いのはそういうことか！人知れずNEXCO努力してたんだな。

[roshi]

スマホの電波が届かないようにしたらもっと減らせそう。

[dtpg]

ビッグデータは不要。

[thesecret3]

統計っていうのは、全部ビッグデータと言い換えられてるのかな。

[takeim]

古典的な待ち行列理論のような… 「到着確率を「ポワソン確率」で表現し、待ち行列発生過程を「モンテカルロ・シミュレーション」により予測」

[REV]

某PA、早朝の個室塞がっていて、五分経過しても、物音ひとつしなかった。ビッグデータとか、なんとか解析で解決してよ

[John_Kawanishi]

｢算出方法としては､お客さまとの到着確率を｢ポワソン確率｣で表現し待ち行列発生過程を｢モンテカルロ・シュミレーション｣により予測｣｢要は利用率のログデータを集めそのビッグデータを独自のロジックで解析し