システム解説(About)

このダッシュボードについて

当サイトは、東京の地下鉄ネットワーク(東京メトロおよび都営地下鉄)の運行状況を24時間監視し、YouTubeでのライブ配信と連動してリアルタイムに可視化する非公式のシビックテック・ダッシュボードです。
公式の各サイトを巡回しなくても、このページ一つで「今、どこで遅延が起きているか」「いつ復旧したか」を時系列で把握できるように設計されています。

公共交通オープンデータの活用と制限

本システムのデータ源は、公共交通オープンデータ協議会(ODPT)が提供する公式のAPIを活用しています。しかし、オープンデータとして公開されている情報の仕様上、以下の点にご注意ください。

📍 列車の位置情報の表示について

ライブ配信画面内で表示しているリアルタイムな列車の走行位置ですが、データ提供元の仕様により、現在「東京メトロ全線」および「日暮里・舎人ライナー」の列車位置データは提供されていません。そのため、日暮里・舎人ライナーは東京都交通局(都営)の運営でありながらも、ライブ配信上では位置情報を描画することができません。

⏱️ タイムラグと情報の正確性について

データの取得間隔およびシステム内での処理の都合上、実際の現地での運行情報から「約2分程度」のタイムラグ(遅延)が生じる可能性があります。あくまで目安としてのご利用にとどめ、正確な情報やご自身の予定に関わる重要な判断については、必ず駅の案内板や公式Webサイト・公式アプリ等で実際の運行情報をご自身で確認することを強く推奨いたします。

システムの裏側(ライブ配信との連携)

当サイトの運行状況やタイムラインは、Webサイト単体で動いているのではなく、裏側で稼働している「YouTubeライブ配信システム」と密接に連携しています。

1. ライブ配信用ローカルサーバー(Node.js / Python)

24時間稼働している配信用コンピューターが、ODPT APIから1分ごとに最新の運行データ(JSON)を取得し、ライブ配信の画面(列車の現在位置など)をリアルタイムに更新・描画し続けています。

2. データの解析と差分抽出(Cron処理)

同時に、サーバー上で1分ごとに動作する独自のPythonプログラムが、ライブ配信向けに取得した生データを横取りして解析します。1分前(前回)の状態と比較し、「新たに遅延が発生したか」「平常運転に復旧したか」の差分(Diff)を計算して本日のタイムライン履歴を自動生成します。

3. クラウドを経由したダッシュボードへの配信(Next.js)

生成されたタイムラインと現在の遅延ステータスは、クラウドストレージ(Vercel Blob)へと安全に送信されます。皆さんが見ているこのWebダッシュボードは、クラウド上の軽量なデータを読み込むことで、ライブ配信用の重いサーバーに負荷をかけることなく、高速かつリアルタイムに状況を表示しています。

ダッシュボードの使い方と仕様

📚 ダッシュボード・ガイド & 路線データベース

🔰 このダッシュボードの見方とシステム仕様

■ データの更新と通知音について

本ダッシュボードおよびライブ配信の運行データは、公共交通オープンデータのAPIを利用し、「1分(60秒)ごと」に最新情報に自動更新されます。データの更新タイミングに合わせて通知用の「ソナー音」が鳴る仕様となっています。環境により通知音が不要な方は、ブラウザやデバイスのミュート(消音)設定を推奨いたします。

■ 路線ごとのデータ対応状況(位置情報・運行情報)

APIの提供仕様により、路線ごとに取得できるデータが異なります。

  • 都営地下鉄・東京さくらトラム:「運行情報(遅延等)」および「列車のリアルタイム位置情報」の両方に対応しています。
  • 東京メトロ・日暮里舎人ライナー:「運行情報(ステータス)」のみの対応となり、列車の位置情報は現在非対応です。
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東京メトロ 路線インフラ解説

銀座線・丸ノ内線など全9路線の歴史と特徴

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都営交通 インフラ解説

浅草線・大江戸線からトラム・新交通まで

オープンデータとシビックテックについて

東京の地下鉄ネットワークは、東京メトロと都営交通という2つの事業者が複雑に入り組み、さらにJRや複数の私鉄と相互直通運転を行っているため、 世界でも有数の高密度なインフラとして知られています。この複雑さゆえに、一度どこかの路線で遅延や運休が発生すると、 直通先の他社線へも瞬く間に影響が波及し、広域的なダイヤ乱れを引き起こします。

当サイトでは、単に「遅延」というステータスを表示するだけでなく、その理由(ホームドア点検、お客様の救護、他社線内でのトラブルなど)を リアルタイムに抽出し、利用者が「どの程度待てば復旧しそうか」「迂回すべきか」を自分で判断するための材料を提供しています。 また、蓄積した記録を集計することで、路線ごとの傾向という、単発の運行情報からは見えない情報も扱えるようにしています。

技術的には、フロントエンドに Next.js(App Router)を採用し、サーバー側での静的生成とクライアント側での定期取得を組み合わせることで、 表示の速さと情報の新しさを両立させています。運行データは Vercel のクラウドインフラ上で処理されています。 各路線の詳細は路線データベース、 過去の記録は運行履歴アーカイブをご覧ください。

Tokyo Subway Live チャンネル

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  • 都営地下鉄4路線と東京さくらトラムは、走行位置をリアルタイム表示
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