diff --git a/.env b/.env index e5b4acb8..559b6535 100644 --- a/.env +++ b/.env @@ -1,6 +1,5 @@ ## API DATABASE_URL=postgresql://stationapi:stationapi@localhost/stationapi DISABLE_BUS_FEATURE=false -ENABLE_EXPERIMENTAL_BUS_FEATURE=false DISABLE_GRPC_WEB=false ODPT_ACCESS_TOKEN= \ No newline at end of file diff --git a/.gitattributes b/.gitattributes new file mode 100644 index 00000000..c4d3105b --- /dev/null +++ b/.gitattributes @@ -0,0 +1,6 @@ +# 改行コードの正規化: リポジトリには常に LF で保存し、チェックアウト時も LF にする。 +# Windows 環境でのコミットによる CRLF 混入(ファイル全体が差分になる問題)を防ぐ。 +* text=auto eol=lf + +# バイナリファイルは変換しない。 +*.png binary diff --git a/.gitignore b/.gitignore index eb8ea9f0..d2839402 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -6,4 +6,6 @@ api_descriptor.pb tmp.sql .vscode/ data/ToeiBus-GTFS/ -scripts/.osm_cache/ \ No newline at end of file +scripts/.osm_cache/ +scripts/.gtfs_cache/ +__pycache__/ diff --git a/AGENTS.md b/AGENTS.md index 1fa3b945..f04add7e 100644 --- a/AGENTS.md +++ b/AGENTS.md @@ -20,8 +20,7 @@ This guide explains how automation agents and human contributors should work wit - Environment variables: - `DATABASE_URL` – SQLx connection string (e.g., `postgres://stationapi:stationapi@localhost/stationapi`). - `DISABLE_GRPC_WEB` – `false` enables gRPC-Web; set to `true` for pure gRPC/HTTP2. - - `ODPT_ACCESS_TOKEN` – ODPT consumer key used to download authenticated GTFS feeds such as Seibu Bus when experimental bus feeds are enabled. - - `ENABLE_EXPERIMENTAL_BUS_FEATURE` – `true` imports every configured GTFS feed; unset or `false` imports only the stable Toei Bus feed. + - `ODPT_ACCESS_TOKEN` – ODPT consumer key used to download authenticated GTFS feeds such as Seibu Bus. - `HOST` and `PORT` – listen address (defaults to `[::1]:50051`; Docker uses `0.0.0.0:50051`). - `.env.test` exports `TEST_DATABASE_URL`, `RUST_LOG`, `RUST_BACKTRACE`, and `RUST_TEST_THREADS=1` for integration tests. - Recommended: keep shared defaults in `.env`, copy overrides to `.env.local`, and rely on startup loading both files. @@ -40,7 +39,7 @@ This guide explains how automation agents and human contributors should work wit ## Data Management - CSV import order depends on the numeric prefix (`1!`, `2!`, ...). When adding datasets, choose a prefix that preserves foreign-key dependencies. - `data/create_table.sql` drops and recreates tables, indexes, and foreign keys. Update this script alongside any schema or CSV column changes. -- `data_validator` currently verifies that `5!station_station_types.csv` references valid station and type IDs. Extend the validator when new cross-references are introduced and keep the process fail-fast (panic on invalid data). +- `data_validator` currently verifies that `5!station_station_types.csv` references valid station and type IDs, and that order-sensitive station sequences in `3!stations.csv` stay intact under `ORDER BY e_sort, station_cd` (e.g. the Toei Oedo Line's Tochomae rows, whose misordering silently drops the station from ETA estimation). Extend the validator when new cross-references or order-sensitive spots are introduced and keep the process fail-fast (panic on invalid data). ## Testing and Quality - **Unit tests** – `cargo test --lib --package stationapi` or `make test-unit`; focus on entities and repository mocks without a database. @@ -55,7 +54,7 @@ This guide explains how automation agents and human contributors should work wit - **Lines** – `GetLineById`, `GetLinesByIdList`, `GetLinesByName`. Results include company data and computed line symbols based on repository helpers. - **Routes** – `GetRoutes`, `GetRoutesMinimal`. The minimal variant returns `RouteMinimalResponse` with deduplicated `LineMinimal` data; paging tokens are currently empty (pagination not implemented). - **Train types** – `GetTrainTypesByStationId`, `GetRouteTypes`. Train types aggregate by line group and include related lines plus optional train type metadata. Rail variants use `TrainTypeKind::{Default, Branch, Rapid, Express, LimitedExpress, HighSpeedRapid, CommuterRapid}` (0-6); bus variants use `BusRoute` (7), which represents a `(route_id, shape_id)` operation pattern (e.g. 循環 / 短ターン / 支線) generated automatically from the Toei Bus GTFS feed. -- **GTFS bus integration** – At startup, `src/import.rs::integrate_gtfs_to_stations()` ingests GTFS feeds into `gtfs_*` tables and then projects them onto the shared `stations` / `lines` / `types` / `station_station_types` tables. By default only the stable Toei Bus feed is imported; set `ENABLE_EXPERIMENTAL_BUS_FEATURE=true` to import every configured feed, including Seibu Bus (downloaded from ODPT with `ODPT_ACCESS_TOKEN`). `transport_type` (0: rail, 1: bus) on both `stations` and `lines` keeps the two worlds queryable side by side. GTFS IDs are namespaced per feed before import to avoid cross-operator collisions. `line_cd` (100,000,000+), `station_cd` / `station_g_cd` (200,000,000+), and bus `type_cd` / `line_group_cd` (100,000,000+) are all deterministic fnv1a hashes that stay clear of the rail data ranges. Disable the entire bus pipeline with `DISABLE_BUS_FEATURE=true`. +- **GTFS bus integration** – At startup, `src/import.rs::integrate_gtfs_to_stations()` ingests GTFS feeds into `gtfs_*` tables and then projects them onto the shared `stations` / `lines` / `types` / `station_station_types` tables. Every configured feed is imported, including Seibu Bus (downloaded from ODPT with `ODPT_ACCESS_TOKEN`). `transport_type` (0: rail, 1: bus) on both `stations` and `lines` keeps the two worlds queryable side by side. GTFS IDs are namespaced per feed before import to avoid cross-operator collisions. `line_cd` (100,000,000+), `station_cd` / `station_g_cd` (200,000,000+), and bus `type_cd` / `line_group_cd` (100,000,000+) are all deterministic fnv1a hashes that stay clear of the rail data ranges. Disable the entire bus pipeline with `DISABLE_BUS_FEATURE=true`. - **TTS metadata** – `Station`, `StationMinimal`, `Line`, and `TrainType` expose `name_ipa` / `name_roman_ipa` plus `name_tts_segments` for multi-segment pronunciation output. Use `name_tts_segments` when clients need per-token SSML construction for mixed-language names such as `Kasai-Rinkai Park`. - **Connected routes** – `GetConnectedRoutes`. `QueryInteractor::get_connected_stations` is not implemented yet and returns an empty vector; update the use-case and infrastructure layers together when adding real logic. - Changes to the service contract require coordinated updates to `proto/stationapi.proto`, regenerated code via `tonic-build`, and corresponding adjustments in both presentation and use-case layers. diff --git a/README.md b/README.md index 4b3fab2c..31f9bc5c 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -110,4 +110,7 @@ We follow Rust best practices for testing: ## Data Sources - Bus-related data provided by [Tokyo Metropolitan Bureau of Transportation (Toei)](https://www.kotsu.metro.tokyo.jp/), licensed under [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) +- Bus-related data provided by [Seibu Bus Co., Ltd. (西武バス)](https://www.seibubus.co.jp/) via the [Public Transportation Open Data Center](https://ckan.odpt.org/), licensed under the [Public Transportation Open Data Basic License](https://developer.odpt.org/terms) - Station data provided by [駅データ.jp](https://www.ekidata.jp/) +- Speed calibration data (`speed_table.rs`) derived from GTFS timetables provided by Kyoto City Transportation Bureau (京都市交通局), Yokohama City Transportation Bureau (横浜市交通局), Tokyo Metro (東京メトロ), Metropolitan Intercity Railway (首都圏新都市鉄道), Tokyo Tama Intercity Monorail (多摩都市モノレール), and Tokyo Waterfront Area Rapid Transit (東京臨海高速鉄道) via the [Public Transportation Open Data Center](https://ckan.odpt.org/), licensed under the [Public Transportation Open Data Basic License](https://developer.odpt.org/terms); by [Tokyo Metropolitan Bureau of Transportation (Toei)](https://www.kotsu.metro.tokyo.jp/), licensed under [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/); and by Hakodate City Enterprise Bureau Transportation Department (函館市企業局交通部), licensed under [GTFS-RUL (ODPT)](https://gtfs-jp.org/GTFS-RUL(ODPT).pdf) +- Average inter-station distances (`average_distance`) computed from railway track geometry © [OpenStreetMap contributors](https://www.openstreetmap.org/copyright), licensed under [ODbL](https://opendatacommons.org/licenses/odbl/) diff --git a/data/2!lines.csv b/data/2!lines.csv index 77efdbd5..283b2967 100644 --- a/data/2!lines.csv +++ b/data/2!lines.csv @@ -1,625 +1,625 @@ -line_cd,company_cd,line_name,line_name_k,line_name_h,line_name_r,line_name_rn,line_name_zh,line_name_ko,line_color_c,line_type,line_symbol1,line_symbol2,line_symbol3,line_symbol4,line_symbol1_color,line_symbol2_color,line_symbol3_color,line_symbol4_color,line_symbol1_shape,line_symbol2_shape,line_symbol3_shape,line_symbol4_shape,e_status,e_sort,average_distance -1001,3,中央新幹線,チュウオウシンカンセン,中央新幹線,Chuo Shinkansen,Chuo Shinkansen,中央新干线,주오 신칸센,#000000,1,,,,,,,,,NOOP,,,,1,1001,0 -1002,3,東海道新幹線,トウカイドウシンカンセン,東海道新幹線,Tokaido Shinkansen,Tokaido Shinkansen,东海道新干线,도카이도 신칸센,#0000FF,1,,,,,,,,,NOOP,,,,0,1002,31664.84112 -1003,4,山陽新幹線,サンヨウシンカンセン,山陽新幹線,Sanyo Shinkansen,Sanyo Shinkansen,山阳新干线,산요 신칸센,#0000FF,1,,,,,,,,,NOOP,,,,0,1003,30686.38868 -1004,2,東北新幹線,トウホクシンカンセン,東北新幹線,Tōhoku Shinkansen,Tohoku Shinkansen,东北新干线,도호쿠 신칸센,#008000,1,,,,,,,,,NOOP,,,,0,1004,30711.08884 -1005,2,上越新幹線,ジョウエツシンカンセン,上越新幹線,Joetsu Shinkansen,Joetsu Shinkansen,上越新干线,조에쓰 신칸센,#008000,1,,,,,,,,,NOOP,,,,0,1005,27350.8261 -1006,2,上越新幹線(ガーラ湯沢支線),ジョウエツシンカンセン,上越新幹線(ガーラ湯沢支線),Joetsu Shinkansen,Joetsu Shinkansen,上越新干线,조에쓰 신칸센,#008000,1,,,,,,,,,NOOP,,,,0,1006,1883.81759 -1007,2,山形新幹線,ヤマガタシンカンセン,山形新幹線,Yamagata Shinkansen,Yamagata Shinkansen,山形新干线,야마가타 신칸센,#FFA030,1,,,,,,,,,NOOP,,,,0,1007,14868.12368 -1008,2,秋田新幹線,アキタシンカンセン,秋田新幹線,Akita Shinkansen,Akita Shinkansen,秋田新干线,아키타 신칸센,#FF0080,1,,,,,,,,,NOOP,,,,0,1008,25377.10815 -1009,2,北陸新幹線,ホクリクシンカンセン,北陸新幹線,Hokuriku Shinkansen,Hokuriku Shinkansen,北陆新干线,호쿠리쿠 신칸센,#008000,1,,,,,,,,,NOOP,,,,0,1009,25170.74968 -1010,6,九州新幹線,キュウシュウシンカンセン,九州新幹線,Kyushu Shinkansen,Kyushu Shinkansen,九州新干线,규슈 신칸센,#FF0000,1,,,,,,,,,NOOP,,,,0,1010,23348.86657 -1011,1,北海道新幹線,ホッカイドウシンカンセン,北海道新幹線,Hokkaido Shinkansen,Hokkaido Shinkansen,北海道新干线,홋카이도 신칸센,#6E5CA5,1,,,,,,,,,NOOP,,,,0,1011,49638.47771 -1012,6,西九州新幹線,ニシキュウシュウシンカンセン,西九州新幹線,Nishi-Kyushu Shinkansen,Nishi-Kyushu Shinkansen,西九州新干线,니시큐슈 신칸센,#E10017,1,,,,,,,,,NOOP,,,,0,1012,16460.66246 -11101,1,函館本線,ハコダテホンセン,函館本線,Hakodate Main Line,Hakodate Main Line,函馆本线,하코다테 본선,#0072BC,2,H,N,,,#0072BC,#0072BC,,,ROUND,ROUND,,,0,11101,5751.21755 -11102,1,函館本線,ハコダテホンセン,函館本線,Hakodate Main Line,Hakodate Main Line,函馆本线,하코다테 본선,#ED1C23,2,S,H,,,#ED1C23,#0072BC,,,ROUND,ROUND,,,0,11102,8706.85948 -11103,1,函館本線,ハコダテホンセン,函館本線,Hakodate Main Line,Hakodate Main Line,函馆本线,하코다테 본선,#F7931D,2,A,H,,S,#F7931D,#0072BC,#F7931D,#ED1C23,ROUND,ROUND,MONOCHROME_ROUND,ROUND,0,11103,4242.70521 -11104,1,室蘭本線,ムロランホンセン,室蘭本線,Muroran Main Line,Muroran Main Line,室兰本线,무로란 본선,#0072BC,2,H,M,,,#0072BC,#0072BC,,,ROUND,ROUND,,,0,11104,4663.48446 -11105,1,室蘭本線,ムロランホンセン,室蘭本線,Muroran Main Line,Muroran Main Line,室兰本线,무로란 본선,#808080,2,H,K,A,,#0072BC,#8CC63E,#F7931D,,ROUND,ROUND,ROUND,,0,11105,5799.95676 -11106,1,根室本線,ネムロホンセン,根室本線,Nemuro Main Line,Nemuro Main Line,根室本线,네무로 본선,#F6989D,2,T,K,A,,#F6989D,#8CC63E,#F7931D,,ROUND,ROUND,ROUND,,0,11106,7771.24051 -11107,1,根室本線,ネムロホンセン,根室本線,Nemuro Main Line,Nemuro Main Line,根室本线,네무로 본선,#8CC63E,2,K,,,,#8CC63E,,,,ROUND,,,,0,11107,7120.01641 -11108,1,花咲線,ハナサキセン,根室本線,Hanasaki Line,Hanasaki Line,花咲线,하나사키선,#808080,2,K,B,,,#8CC63E,#EF59A1,,,ROUND,ROUND,,,0,11108,8394.29526 -11109,1,千歳線,チトセセン,千歳線,Chitose Line,Chitose Line,千岁线,지토세선,#00B2EB,2,H,AP,,,#0072BC,#00B2EB,#00B2EB,,ROUND,ROUND,MONOCHROME_ROUND,,0,11109,4658.0034 -11110,1,石勝線,セキショウセン,石勝線,Sekisho Main Line,Sekisho Main Line,石胜线,세키쇼선,#8CC63E,2,K,H,Y,,#8CC63E,#0072BC,#8CC63E,,ROUND,ROUND,ROUND,,0,11110,21622.86655 -11111,1,日高本線,ヒダカホンセン,日高本線,Hidaka Main Line,Hidaka Main Line,日高本线,히다카 본선,#808080,2,H,,,,#0072BC,,,,ROUND,,,,0,11111,10690.53366 -11112,1,札沼線,サッショウセン,札沼線,Sassho Line,Sassho Line,札沼线,삿쇼선,#00A54F,2,G,S,,,#00A54F,#ED1C23,#00A54F,,ROUND,ROUND,MONOCHROME_ROUND,,0,11112,2132.35164 -11113,1,留萌本線,ルモイホンセン,留萌本線,Rumoi Main Line,Rumoi Main Line,留萌本线,루모이 본선,#808080,2,,,,,,,,,,,,,2,11113,3301.27079 -11114,1,富良野線,フラノセン,富良野線,Furano Line,Furano Line,富良野线,후라노선,#AA5EA6,2,F,A,T,,#AA5EA6,#F7931D,#F6989D,,ROUND,ROUND,ROUND,,0,11114,3534.04987 -11115,1,宗谷本線,ソウヤホンセン,宗谷本線,Soya Main Line,Soya Main Line,宗谷本线,소야 본선,#954A35,2,W,A,,,#954A35,#F7931D,,,ROUND,ROUND,,,0,11115,7559.48998 -11116,1,石北本線,セキホクホンセン,石北本線,Sekihoku Main Line,Sekihoku Main Line,石北本线,세키호쿠 본선,#F7931D,2,A,,,,#F7931D,,,,ROUND,,,,0,11116,7365.37104 -11117,1,釧網本線,センモウホンセン,釧網本線,Senmo Main Line,Senmo Main Line,钏网本线,센모 본선,#EF59A1,2,B,A,K,,#EF59A1,#F7931D,#8CC63E,,ROUND,ROUND,ROUND,,0,11117,7458.97654 -11118,1,海峡線,カイキョウセン,海峡線,Kaikyo Line,Kaikyo Line,海峡线,가이쿄선,#808080,2,,,,,,,,,,,,,0,11118,41415.71645 -11119,1,江差線,エサシセン,江差線,Esashi Line,Esashi Line,江差线,에사시선,#808080,2,,,,,,,,,,,,,2,11119,4927.03676 -11201,2,東北本線,トウホクホンセン,東北本線,Tohoku Main Line,Tohoku Main Line,东北本线,도호쿠 본선,#3CB371,2,,,,,,,,,,,,,2,11201,0 -11202,2,奥羽本線,オウウホンセン,奥羽本線,Ou Main Line,Ou Main Line,奥羽本线,오우 본선,#FF6600,2,,,,,,,,,,,,,0,11202,5078.81003 -11231,2,東北本線,トウホクホンセン,東北本線,Tohoku Main Line,Tohoku Main Line,东北本线,도호쿠 본선,#3CB371,2,,,,,,,,,,,,,0,11202,4941.34332 -11203,2,はまなすベイライン大湊線,ハマナスベイラインオオミナトセン,大湊線,Ominato Line,Ominato Line,大凑线,오미나토선,#F1AA28,2,,,,,,,,,,,,,0,11203,5783.7144 -11204,2,五能線,ゴノウセン,五能線,Gono Line,Gono Line,五能线,고노선,#0000FF,2,,,,,,,,,,,,,0,11204,3709.8911 -11205,2,津軽線,ツガルセン,津軽線,Tsugaru Line,Tsugaru Line,津轻线,쓰가루선,#00B2E5,2,,,,,,,,,,,,,0,11205,3231.67465 -11206,2,八戸線,ハチノヘセン,八戸線,Hachinohe Line,Hachinohe Line,八户线,하치노헤선,#FF0000,2,,,,,,,,,,,,,0,11206,2775.18494 -11207,2,岩泉線,イワイズミセン,岩泉線,Iwaizumi Line,Iwaizumi Line,岩泉线,이와이즈미선,#808080,2,,,,,,,,,,,,,2,11207,5029.38286 -11208,2,ドラゴンレール大船渡線,ドラゴンレールオオフナトセン,大船渡線,Ofunato Line,Ofunato Line,大船渡线,오후나토선,#FF6600,2,,,,,,,,,,,,,0,11208,4676.41919 -11209,2,銀河ドリームライン釜石線,ギンガドリームラインカマイシセン,釜石線,Kamaishi Line,Kamaishi Line,釜石线,가마이시선,#3399FF,2,,,,,,,,,,,,,0,11209,3833.74466 -11210,2,北上線,キタカミセン,北上線,Kitakami Line,Kitakami Line,北上线,기타카미선,#9966FF,2,,,,,,,,,,,,,0,11210,4298.02779 -11211,2,田沢湖線,タザワコセン,田沢湖線,Tazawako Line,Tazawako Line,田泽湖线,다자와코선,#CC00CC,2,,,,,,,,,,,,,0,11211,4404.27879 -11212,2,十和田八幡平四季彩ライン,トワダハチマンタイシキサイライン,花輪線,Hanawa Line,Hanawa Line,花轮线,하나와선,#FF0000,2,,,,,,,,,,,,,0,11212,4057.91742 -11213,2,山田線,ヤマダセン,山田線,Yamada Line,Yamada Line,山田线,야마다선,#A52A2A,2,,,,,,,,,,,,,0,11213,7119.63504 -11214,2,羽越本線,ウエツホンセン,羽越本線,Uetsu Main Line,Uetsu Main Line,羽越本线,우에쓰 본선,#16C0E9,2,,,,,,,,,,,,,0,11214,4527.50896 -11215,2,男鹿線,オガセン,男鹿線,Oga Line,Oga Line,男鹿线,오가선,#008000,2,,,,,,,,,,,,,0,11215,3258.95101 -11216,2,山形線,ヤマガタセン,奥羽本線,Ou Main Line,Ou Main Line,奥羽本线,오우 본선,#FF6600,2,,,,,,,,,,,,,0,11216,4347.80555 -11217,2,仙山線,センザンセン,仙山線,Senzan Line,Senzan Line,仙山线,센잔선,#77DD00,2,,,,,,,,,,,,,0,11217,3260.49073 -11218,2,フルーツライン左沢線,フルーツラインアテラザワセン,左沢線,Aterazawa Line,Aterazawa Line,左泽线,아테라자와선,#87CEEB,2,,,,,,,,,,,,,0,11218,2342.45187 -11219,2,米坂線,ヨネサカセン,米坂線,Yonesaka Line,Yonesaka Line,米坂线,요네사카선,#9E7EB9,2,,,,,,,,,,,,,0,11219,4748.5509 -11220,2,奥の細道最上川ライン,オクノホソミチモガミガワライン,陸羽西線,Riku-West Line,Riku-West Line,陆羽西线,리쿠우사이선,#32CD32,2,,,,,,,,,,,,,0,11220,4722.99873 -11221,2,奥の細道湯けむりライン,オクノホソミチユケムリライン,陸羽東線,Riku-East Line,Riku-East Line,陆羽东线,리쿠우토선,#888888,2,,,,,,,,,,,,,0,11221,3579.42511 -11222,2,仙石線,センセキセン,仙石線,Senseki Line,Senseki Line,仙石线,센세키선,#00AAEE,2,,,,,,,,,,,,,0,11222,1540.61707 -11223,2,石巻線,イシノマキセン,石巻線,Ishinomaki Line,Ishinomaki Line,石卷线,이시노마키선,#FF8888,2,,,,,,,,,,,,,0,11223,3387.61695 -11224,2,気仙沼線,ケセンヌマセン,気仙沼線,Kesennuma Line,Kesennuma Line,气仙沼线,게센누마선,#6600CC,2,,,,,,,,,,,,,0,11224,3455.74637 -11225,2,磐越西線,バンエツサイセン,磐越西線,Ban-etsu-West Line,Ban-etsu-West Line,磐越西线,반에쓰사이선,#CB7B35,2,,,,,,,,,,,,,0,11225,4271.66886 -11226,2,森と水とロマンの鉄道,モリトミズトロマンノテツドウ,磐越西線,Ban-etsu-West Line,Ban-etsu-West Line,磐越西线,반에쓰사이선,#CB7B35,2,,,,,,,,,,,,,0,11226,4093.05313 -11227,2,只見線,タダミセン,只見線,Tadami Line,Tadami Line,只见线,다다미선,#008DD1,2,,,,,,,,,,,,,0,11227,3796.92669 -11228,2,ゆうゆうあぶくまライン,ユウユウアブクマライン,磐越東線,Ban-etsu-East Line,Ban-etsu-East Line,磐越东线,반에쓰토선,#C71585,2,,,,,,,,,,,,,0,11228,5641.37369 -11229,2,常磐線,ジョウバンセン,常磐線,Joban Line,Joban Line,常磐线,조반선,#007AC0,2,JJ,,,,#00B261,,,,SQUARE,,,,0,11229,5041.85031 -11230,2,常磐線,ジョウバンセン,常磐線,Joban Line,Joban Line,常磐线,조반선,#007AC0,2,,,,,,,,,,,,,0,11230,4422.90225 -11301,2,東海道線,トウカイドウセン,東海道本線,Tokaido Line,Tokaido Line,东海道线,도카이도선,#F68B1E,2,JT,,,,#F68B1E,,,,SQUARE,,,,0,11301,5164.31735 -11302,2,山手線,ヤマノテセン,山手線,Yamanote Line,Yamanote Line,山手线,야마노테선,#80C241,2,JY,,,,#80C241,,,,SQUARE,,,,0,11302,1093.73663 -11303,2,南武線,ナンブセン,南武線,Nambu Line,Nambu Line,南武线,난부선,#FFD400,2,JN,,,,#FFD400,,,,SQUARE,,,,0,11303,1476.10425 -11304,2,鶴見線,ツルミセン,鶴見線,Tsurumi Line,Tsurumi Line,鹤见线,쓰루미선,#FFD400,2,JI,,,,#FFD400,,,,SQUARE,,,,0,11304,938.19048 -11305,2,武蔵野線,ムサシノセン,武蔵野線,Musashino Line,Musashino Line,武藏野线,무사시노선,#F15A22,2,JM,,,,#F15A22,,,,SQUARE,,,,0,11305,2846.26108 -11306,2,横浜線,ヨコハマセン,横浜線,Yokohama Line,Yokohama Line,横滨线,요코하마선,#80C241,2,JH,,,,#80C241,,,,SQUARE,,,,0,11306,2198.034 -11307,2,根岸線,ネギシセン,根岸線,Negishi Line,Negishi Line,根岸线,네기시선,#00B2E5,2,JK,,,,#00B2E5,,,,SQUARE,,,,0,11307,1900.95746 -11308,2,横須賀線,ヨコスカセン,横須賀線,Yokosuka Line,Yokosuka Line,横须贺线,요코스카선,#0067C0,2,JO,,,,#0067C0,,,,SQUARE,,,,0,11308,4353.0478 -11309,2,相模線,サガミセン,相模線,Sagami Line,Sagami Line,相模线,사가미선,#009793,2,,,,,,,,,,,,,0,11309,1898.70754 -11311,2,中央本線,チュウオウホンセン,中央本線,Chuo Line,Chuo Line,中央本线,주오 본선,#007AC0,2,JC,CO,,,#F15A22,#007AC0,,,SQUARE,SQUARE,,,0,11311,5007.67526 -11312,2,中央線(快速),チュウオウセン,中央線(快速),Chuo Line,Chuo Line,中央线,츄오선,#F15A22,2,JC,JB,,,#F15A22,,,,SQUARE,,,,0,11312,1691.40943 -11313,2,中央・総武線,チュウオウ・ソウブセン,中央・総武緩行線,Chuo-Sobu Line,Chuo-Sobu Line,中央・总武线,주오·소부선,#FFD400,2,JB,,,,#FFD400,,,,SQUARE,,,,0,11313,1565.82827 -11314,2,総武本線,ソウブホンセン,総武本線,Sobu Main Line,Sobu Main Line,总武本线,소부 본선,#0067C0,2,JO,,,,#0067C0,,,,SQUARE,,,,0,11314,3955.34259 -11315,2,青梅線,オウメセン,青梅線,Ome Line,Ome Line,青梅线,오메선,#F15A22,2,JC,,,,#F15A22,,,,SQUARE,,,,0,11315,1493.49082 -11316,2,五日市線,イツカイチセン,五日市線,Itsukaichi Line,Itsukaichi Line,五日市线,이쓰카이치선,#F15A22,2,JC,,,,#F15A22,,,,SQUARE,,,,0,11316,1820.96922 -11317,2,八高線,ハチコウセン,八高線,Hachiko Line,Hachiko Line,八高线,하치코선,#A8A39D,2,,,,,,,,,,,,,0,11317,3830.46342 -11318,2,八高線,ハチコウセン,八高線,Hachiko Line,Hachiko Line,八高线,하치코선,#A8A39D,2,,,,,,,,,,,,,0,11318,4296.49117 -11319,2,宇都宮線,ウツノミヤセン,東北本線,Utsunomiya Line,Utsunomiya Line,宇都宫线,우쓰노미야선,#F68B1E,2,JU,,,,#F68B1E,,,,SQUARE,,,,0,11319,4937.52562 -11320,2,常磐快速線,ジョウバンカイソクセン,常磐線,Joban Rapid Line,Joban Rapid Line,常磐快速线,조반 쾌속선,#00B261,2,JJ,JL,,,#00B261,#A2A9B1,,,SQUARE,SQUARE,,,0,11320,2164.62731 -11321,2,埼京線,サイキョウセン,埼京線,Saikyo Line,Saikyo Line,埼京线,사이쿄선,#00B48D,2,JA,,,,#00B48D,,,,SQUARE,,,,0,11321,2025.61314 -11322,2,川越線,カワゴエセン,川越線,Kawagoe Line,Kawagoe Line,川越线,가와고에선,#00B48D,2,JA,,,,#00B48D,,,,SQUARE,,,,0,11322,3030.1817 -11323,2,高崎線,タカサキセン,高崎線,Takasaki Line,Takasaki Line,高崎线,다카사키선,#F68B1E,2,JU,,,,#F68B1E,,,,SQUARE,,,,0,11323,4385.72588 -11324,2,外房線,ソトボウセン,外房線,Sotobo Line,Sotobo Line,外房线,소토보선,#DB4028,2,,,,,,,,,,,,,0,11324,3514.60159 -11325,2,内房線,ウチボウセン,内房線,Uchibo Line,Uchibo Line,内房线,우치보선,#00B9F1,2,,,,,,,,,,,,,0,11325,3926.9682 -11326,2,京葉線,ケイヨウセン,京葉線,Keiyo Line,Keiyo Line,京叶线,게이요선,#C9242F,2,JE,JM,,,#C9242F,#F15A22,,,SQUARE,SQUARE,,,0,11326,2857.30509 -11327,2,成田線,ナリタセン,成田線,Narita Line,Narita Line,成田线,나리타선,#00B261,2,JO,,,,#007AC0,,,,SQUARE,,,,0,11327,7886.443 -11328,2,成田エクスプレス,ナリタエクスプレス,成田エクスプレス,Narita Express,Narita Express,成田特快,나리타 익스프레스,#F61E21,2,,,,,,,,,,,,,3,11328,13509.35879 -11329,2,鹿島線,カシマセン,鹿島線,Kashima Line,Kashima Line,鹿岛线,가시마선,#C56E2E,2,,,,,,,,,,,,,0,11329,3447.19874 -11330,2,久留里線,クルリセン,久留里線,Kururi Line,Kururi Line,久留里线,구루리선,#00B5AD,2,,,,,,,,,,,,,0,11330,2414.17796 -11331,2,東金線,トウガネセン,東金線,Togane Line,Togane Line,东金线,도가네선,#F15A22,2,,,,,,,,,,,,,0,11331,3550.70015 -11332,2,京浜東北線,ケイヒントウホクセン,京浜東北線,Keihin-Tohoku Line,Keihin-Tohoku Line,京滨东北线,게이힌 도호쿠선,#00B2E5,2,JK,,,,#00B2E5,,,,SQUARE,,,,0,11332,1664.92567 -11333,2,湘南新宿ライン,ショウナンシンジュクライン,湘南新宿ライン,Shonan-Shinjuku Line,Shonan-Shinjuku Line,湘南新宿线,쇼난 신주쿠 라인,#F68B1E,2,JS,,,,#E31F26,,,,SQUARE,,,,0,11333,5629.19034 -11343,2,上野東京ライン,ウエノトウキョウライン,上野東京ライン,Ueno-Tokyo Line,Ueno-Tokyo Line,上野东京线,우에노 도쿄 라인,#F68B1E,2,JU,,,,#F68B1E,,,,SQUARE,,,,0,11333,3743.43366 -11334,2,烏山線,カラスヤマセン,烏山線,Karasuyama Line,Karasuyama Line,乌山线,가라스야마선,#008000,2,,,,,,,,,,,,,0,11334,2829.27266 -11335,2,吾妻線,アガツマセン,吾妻線,Agatsuma Line,Agatsuma Line,吾妻线,아가쓰마선,#0F5474,2,,,,,,,,,,,,,0,11335,3177.68477 -11337,2,信越本線,シンエツホンセン,信越本線,Shin’etsu Main Line,Shin’etsu Main Line,信越本线,신에쓰 본선,#9ACD32,2,,,,,,,,,,,,,0,11337,4071.18638 -11338,2,水郡線,スイグンセン,水郡線,Suigun Line,Suigun Line,水郡线,스이군선,#008000,2,,,,,,,,,,,,,0,11338,3667.0013 -11339,2,水戸線,ミトセン,水戸線,Mito Line,Mito Line,水户线,미토선,#3333FF,2,,,,,,,,,,,,,0,11339,3317.11634 -11340,2,日光線,ニッコウセン,日光線,Nikko Line,Nikko Line,日光线,닛코선,#880022,2,,,,,,,,,,,,,0,11340,6702.69079 -11341,2,両毛線,リョウモウセン,両毛線,Ryomo Line,Ryomo Line,两毛线,료모선,#FFD400,2,,,,,,,,,,,,,0,11341,4866.83608 -11342,2,上越線,ジョウエツセン,上越線,Joetsu Line,Joetsu Line,上越线,조에쓰선,#00B3E6,2,,,,,,,,,,,,,0,11342,4871.4962 -11344,2,常磐線,ジョウバンセン,常磐線(緩行線),Joban Line,Joban Line,常磐线,조반선,#A2A9B1,2,JL,,,,#A2A9B1,,,,SQUARE,,,,0,11345,2263.86009 -11345,100,ディズニーリゾートライン,ディズニーリゾートライン,ディズニーリゾートライン,Disney Resort Line,Disney Resort Line,迪士尼度假区线,디즈니 리조트 라인,#004499,5,,,,,,,,,,,,,0,11343,1389.03537 -11401,2,小海線,コウミセン,小海線,Koumi Line,Koumi Line,小海线,고우미선,#008000,2,,,,,,,,,,,,,0,11401,2560.68727 -11402,3,身延線,ミノブセン,身延線,Minobu Line,Minobu Line,身延线,미노부선,#6F2D98,2,CC,,,,#6F2D98,,,,HALF_SQUARE_WITHOUT_ROUND,,,,0,11402,2271.65832 -11403,2,信越本線,シンエツホンセン,信越本線,Shin’etsu Main Line,Shin’etsu Main Line,信越本线,신에쓰 본선,#00B3E6,2,SE,,,,#00B3E6,,,,SQUARE,,,,0,11403,2304.32432 -11404,2,信越本線,シンエツホンセン,信越本線,Shin’etsu Main Line,Shin’etsu Main Line,信越本线,신에쓰 본선,#00B3E6,2,,,,,,,,,,,,,0,11404,3296.32902 -11405,4,北陸本線,ホクリクホンセン,北陸本線,Hokuriku Main Line,Hokuriku Main Line,北陆本线,호쿠리쿠 본선,#FFD400,2,,,,,,,,,,,,,2,11405,0 -11406,2,白新線,ハクシンセン,白新線,Hakushin Line,Hakushin Line,白新线,하쿠신선,#F387B7,2,,,,,,,,,,,,,0,11406,2999.90473 -11407,2,飯山線,イイヤマセン,飯山線,Iiyama Line,Iiyama Line,饭山线,이야마선,#7BC24B,2,,,,,,,,,,,,,0,11407,3491.78175 -11408,2,越後線,エチゴセン,越後線,Echigo Line,Echigo Line,越后线,에치고선,#40934D,2,,,,,,,,,,,,,0,11408,2582.39854 -11409,2,北アルプス線,キタアルプスセン,大糸線,Oito Line,Oito Line,大糸线,오이토선,#9370DB,2,,,,,,,,,,,,,0,11409,2603.83354 -11410,2,弥彦線,ヤヒコセン,弥彦線,Yahiko Line,Yahiko Line,弥彦线,야히코선,#922790,2,,,,,,,,,,,,,0,11410,2414.18702 -11411,3,中央本線,チュウオウホンセン,中央本線,Chuo Line,Chuo Line,中央线,주오선,#307097,2,CF,,,,#307097,,,,HALF_SQUARE_WITHOUT_ROUND,,,,0,11411,4390.25074 -11412,2,篠ノ井線,シノノイセン,篠ノ井線,Shinonoi Line,Shinonoi Line,篠之井线,시노노이선,#F15A22,2,SN,,,,#F15A22,,,,SQUARE,,,,0,11412,4698.86967 -11413,3,飯田線,イイダセン,飯田線,Iida Line,Iida Line,饭田线,이다선,#6CA2D6,2,CD,,,,#6CA2D6,,,,HALF_SQUARE_WITHOUT_ROUND,,,,0,11413,2262.93207 -11414,3,飯田線,イイダセン,飯田線,Iida Line,Iida Line,饭田线,이다선,#6CA2D6,2,CD,,,,#6CA2D6,,,,HALF_SQUARE_WITHOUT_ROUND,,,,0,11414,1794.88663 -11415,4,北陸本線,ホクリクホンセン,北陸本線,Hokuriku Main Line,Hokuriku Main Line,北陆本线,호쿠리쿠 본선,#D60000,2,A,B,,,#0072BC,#00ACD1,,,REVERSED_SQUARE_WEST,REVERSED_SQUARE_WEST,,,0,11415,4185.95216 -11416,3,高山本線,タカヤマホンセン,高山本線,Takayama Line,Takayama Line,高山线,다카야마선,#9E1311,2,CG,,,,#9E1311,,,,HALF_SQUARE_WITHOUT_ROUND,,,,0,11416,5090.65477 -11417,4,城端線,ジョウハナセン,城端線,Johana Line,Johana Line,城端线,조하나선,#846AA8,2,,,,,,,,,,,,,0,11417,2260.30908 -11418,4,氷見線,ヒミセン,氷見線,Himi Line,Himi Line,冰见线,히미선,#A646A6,2,,,,,,,,,,,,,0,11418,2309.26031 -11419,4,七尾線,ナナオセン,七尾線,Nanao Line,Nanao Line,七尾线,나나오선,#1DA5BD,2,,,,,,,,,,,,,0,11419,3502.62168 -11420,4,敦賀港線,ツルガコウセン,北陸本線,Tsurugaminato Line,Tsurugaminato Line,敦贺港线,츠루가미나토선,#FFCC00,2,,,,,,,,,,,,,2,11420,2396.90408 -11421,4,九頭竜線,クズリュウセン,越美北線,Kuzuryu Line,Kuzuryu Line,九头龙线,구즈류선,#3C9922,2,,,,,,,,,,,,,0,11421,2465.1632 -11422,4,小浜線,オバマセン,小浜線,Obama Line,Obama Line,小滨线,오바마선,#0072BC,2,,,,,,,,,,,,,0,11422,3616.65186 -11501,3,東海道本線,トウカイドウホンセン,東海道本線,Tokaido Line,Tokaido Line,东海道线,도카이도선,#F47921,2,CA,,,,#F47921,,,,HALF_SQUARE_WITHOUT_ROUND,,,,0,11501,4441.12478 -11502,3,東海道本線,トウカイドウホンセン,東海道本線,Tokaido Line,Tokaido Line,东海道线,도카이도선,#F47921,2,CA,,,,#F47921,,,,HALF_SQUARE_WITHOUT_ROUND,,,,0,11502,3454.94389 -11503,3,東海道本線,トウカイドウホンセン,東海道本線,Tokaido Line,Tokaido Line,东海道线,도카이도선,#F47921,2,CA,,,,#F47921,,,,HALF_SQUARE_WITHOUT_ROUND,,,,0,11503,5008.52863 -11504,2,伊東線,イトウセン,伊東線,Ito Line,Ito Line,伊东线,이토선,#F68B1E,2,JT,,,,#F68B1E,,,,SQUARE,,,,0,11504,3293.87447 -11505,3,御殿場線,ゴテンバセン,御殿場線,Gotemba Line,Gotemba Line,御殿场线,고텐바선,#447442,2,CB,,,,#447442,,,,HALF_SQUARE_WITHOUT_ROUND,,,,0,11505,3314.26909 -11506,3,武豊線,タケトヨセン,武豊線,Taketoyo Line,Taketoyo Line,武丰线,다케토요선,#83502F,2,CE,,,,#83502F,,,,HALF_SQUARE_WITHOUT_ROUND,,,,0,11506,2143.85534 -11507,3,太多線,タイタセン,太多線,Taita Line,Taita Line,太多线,다이타선,#C7B944,2,CI,,,,#C7B944,,,,HALF_SQUARE_WITHOUT_ROUND,,,,0,11507,2485.52984 -11508,3,関西本線,カンサイホンセン,関西本線,Kansai Line,Kansai Line,关西线,간사이선,#0FB68F,2,CJ,,,,#0FB68F,,,,HALF_SQUARE_WITHOUT_ROUND,,,,0,11508,3521.88653 -11509,4,関西本線,カンサイホンセン,関西本線,Kansai Main Line,Kansai Main Line,关西本线,간사이 본선,#0FB68F,2,,,,,,,,,,,,,0,11509,5496.62858 -11510,3,紀勢本線,キセイホンセン,紀勢本線,Kisei Line,Kisei Line,纪势线,기세이선,#F80039,2,,,,,,,,,,,,,0,11510,4447.92245 -11511,4,草津線,クサツセン,草津線,Kusatsu Line,Kusatsu Line,草津线,구사쓰선,#CBCF10,2,C,,,,#CBCF10,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11511,3617.10434 -11512,3,参宮線,サングウセン,参宮線,Sangu Line,Sangu Line,参宫线,산구선,#4D2E8C,2,,,,,,,,,,,,,0,11512,3162.76386 -11513,3,名松線,メイショウセン,名松線,Meisho Line,Meisho Line,名松线,메이쇼선,#E9E343,2,,,,,,,,,,,,,0,11513,3061.97516 -11601,4,琵琶湖線,ビワコセン,東海道本線,Biwako Line,Biwako Line,琵琶湖线,비와코선,#0072BC,2,A,,,,#0072BC,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11601,3579.96107 -11602,4,JR京都線,ジェーアールキョウトセン,東海道本線,Kyoto Line,Kyoto Line,京都线,교토선,#0072BC,2,A,,,,#0072BC,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11602,2641.99124 -11603,4,JR神戸線,ジェーアールコウベセン,東海道本線,Kobe Line,Kobe Line,神户线,고베선,#0072BC,2,A,,,,#0072BC,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11603,2043.28501 -11605,4,湖西線,コセイセン,湖西線,Kosei Line,Kosei Line,湖西线,고세이선,#576290,2,B,,,,#00ACD1,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11605,3797.95505 -11607,4,大和路線,ヤマトジセン,関西本線,Yamatoji Line,Yamatoji Line,大和路线,야마토지선,#009933,2,Q,,,,#009933,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11607,2531.18147 -11608,4,JR神戸線,ジェーアールコウベセン,山陽本線,Kobe Line,Kobe Line,神户线,고베선,#0072BC,2,A,,,,#0072BC,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11608,2474.54823 -11609,4,山陽本線,サンヨウホンセン,山陽本線,San’yo Main Line,San’yo Main Line,山阳本线,산요 본선,#0072BC,2,A,S,,,#0072BC,#C1D612,,,REVERSED_SQUARE_WEST,REVERSED_SQUARE_WEST,,,0,11609,4947.12435 -11610,4,山陽本線,サンヨウホンセン,山陽本線,San’yo Main Line,San’yo Main Line,山阳本线,산요 본선,#0072BC,2,W,X,,,#F5A200,#00A0E9,,,REVERSED_SQUARE_WEST,REVERSED_SQUARE_WEST,,,0,11610,5100.06466 -11611,4,山陽本線,サンヨウホンセン,山陽本線,San’yo Main Line,San’yo Main Line,山阳本线,산요 본선,#0072BC,2,G,R,,,#60AD3B,#CB342E,,,REVERSED_SQUARE_WEST,REVERSED_SQUARE_WEST,,,0,11611,3949.01628 -11612,4,山陽本線,サンヨウホンセン,山陽本線,San'yo Main Line,San'yo Main Line,山阳本线,산요 본선,#0072BC,2,JA,,,,#E24148,,,,HALF_SQUARE,,,,0,11612,5412.42792 -11613,4,山陽本線,サンヨウホンセン,山陽本線,San’yo Main Line,San’yo Main Line,山阳本线,산요 본선,#0072BC,2,,,,,,,,,,,,,0,11613,2142.977 -11614,4,嵯峨野線,サガノセン,山陰本線,Sagano Line,Sagano Line,嵯峨野线,사가노선,#9370DB,2,E,,,,#9370DB,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11614,2226.44077 -11615,4,山陰本線,サンインホンセン,山陰本線,San'in Main Line,San'in Main Line,山阴本线,산인 본선,#669933,2,E,,,,#669933,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11615,4894.43373 -11616,4,山陰本線,サンインホンセン,山陰本線,San’in Main Line,San’in Main Line,山阴本线,산인 본선,#669933,2,A,,,,#669933,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11616,4389.45253 -11617,4,学研都市線,ガッケントシセン,片町線,Gakkentoshi Line,Gakkentoshi Line,学研都市线,갓켄토시선,#9ACD32,2,H,,,,#FF1493,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11617,1900.74518 -11618,4,奈良線,ナラセン,奈良線,Nara Line,Nara Line,奈良线,나라선,#A52A2A,2,D,,,,#A52A2A,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11618,2052.89697 -11622,4,舞鶴線,マイヅルセン,舞鶴線,Maizuru Line,Maizuru Line,舞鹤线,마이즈루선,#7BA1C5,2,L,,,,#7BA1C5,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11622,5287.9216 -11623,4,大阪環状線,オオサカカンジョウセン,大阪環状線,Osaka Loop Line,Osaka Loop Line,大阪环状线,오사카 순환선,#FF0000,2,O,,,,#FF0000,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11623,1128.80239 -11624,4,JRゆめ咲線,ジェーアールユメサキセン,桜島線,Yumesaki Line,Yumesaki Line,梦咲线,유메사키선,#0A318E,2,P,,,,#0A318E,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11624,1373.1323 -11625,4,JR東西線,ジェーアールトウザイセン,JR東西線,Tozai Line,Tozai Line,东西线,도자이선,#FF1493,2,H,,,,#FF1493,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11625,1505.55763 -11626,4,阪和線,ハンワセン,阪和線,Hanwa Line,Hanwa Line,阪和线,한와선,#FF6600,2,R,,,,#FF9600,,,,REVERSED_SQUARE_WEST_DARK_TEXT,,,,0,11626,1787.64739 -11627,4,羽衣線,ハゴロモセン,阪和線,Hagoromo Line,Hagoromo Line,羽衣线,하고로모선,#FF6600,2,,,,,,,,,,,,,0,11627,1504.3773 -11628,4,関西空港線,カンサイクウコウセン,関西空港線,Kansai Airport Line,Kansai Airport Line,关西机场线,간사이 공항선,#0000FF,2,S,,,,#0000FF,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11628,5508.17333 -11629,4,JR宝塚線,ジェーアールタカラヅカセン,福知山線,Takarazuka Line,Takarazuka Line,宝冢线,다카라즈카선,#FFCC00,2,G,A,,,#FFBA00,#0072BC,,,REVERSED_SQUARE_WEST_DARK_TEXT,REVERSED_SQUARE_WEST,,,0,11629,2976.25397 -11630,4,福知山線,フクチヤマセン,福知山線,Fukuchiyama Line,Fukuchiyama Line,福知山线,후쿠치야마선,#FFCC00,2,G,,,,#FFBA00,,,,REVERSED_SQUARE_WEST_DARK_TEXT,,,,0,11630,5310.44885 -11631,4,赤穂線,アコウセン,赤穂線,Ako Line,Ako Line,赤穗线,아코선,#F16369,2,N,A,,,#F16369,#0072BC,,,REVERSED_SQUARE_WEST,REVERSED_SQUARE_WEST,,,0,11631,3334.25758 -11632,4,加古川線,カコガワセン,加古川線,Kakogawa Line,Kakogawa Line,加古川线,가코가와선,#3CB371,2,I,,,,#3CB371,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11632,2371.85478 -11633,4,姫新線,キシンセン,姫新線,Kishin Line,Kishin Line,姬新线,기신선,#FF4500,2,K,,,,#FF4500,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11633,4101.68686 -11634,4,姫新線,キシンセン,姫新線,Kishin Line,Kishin Line,姬新线,기신선,#800080,2,K,,,,#800080,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11634,4608.22042 -11635,4,播但線,バンタンセン,播但線,Bantan Line,Bantan Line,播但线,반탄선,#A52A2A,2,J,,,,#A52A2A,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11635,3834.08915 -11636,4,和歌山線,ワカヤマセン,和歌山線,Wakayama Line,Wakayama Line,和歌山线,와카야마선,#192375,2,T,,,,#192375,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11636,2467.63838 -11637,4,万葉まほろば線,マンヨウマホロバセン,桜井線,Manyo Mahoroba Line,Manyo Mahoroba Line,万叶Mahoroba线,사쿠라이선,#EC64AB,2,U,,,,#EC64AB,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11637,2220.88784 -11639,4,きのくに線,キノクニセン,紀勢本線,Kinokuni Line,Kinokuni Line,纪国线,기노쿠니선,#FE8525,2,W,,,,#FE8525,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11639,3666.53002 -11640,4,紀勢本線,キセイホンセン,紀勢本線,Kisei Main Line,Kisei Main Line,纪势本线,기세이 본선,#192375,2,,,,,,,,,,,,,0,11640,1595.33951 -11641,4,おおさか東線,オオサカヒガシセン,おおさか東線,Osaka Higashi Line,Osaka Higashi Line,大阪东线,오사카히가시선,#347293,2,F,,,,#347293,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11641,1703.58445 -11701,4,山陰本線,サンインホンセン,山陰本線,San’in Main Line,San’in Main Line,山阴本线,산인 본선,#BAE541,2,,,,,,,,,,,,,0,11701,4298.59562 -11702,4,山陰本線,サンインホンセン,山陰本線,San’in Main Line,San’in Main Line,山阴本线,산인 본선,#BAE541,2,,,,,,,,,,,,,0,11702,4464.27402 -11703,4,伯備線,ハクビセン,伯備線,Hakubi Line,Hakubi Line,伯备线,하쿠비선,#FF4500,2,,,,,,,,,,,,,0,11703,5078.99477 -11704,4,因美線,インビセン,因美線,Inbi Line,Inbi Line,因美线,인비선,#AA731C,2,B,,,,#AA731C,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11704,4056.91816 -11705,4,境線,サカイセン,境線,Sakai Line,Sakai Line,境线,사카이선,#00FFFF,2,C,,,,#00FFFF,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11705,1210.29083 -11706,4,木次線,キスキセン,木次線,Kisuki Line,Kisuki Line,木次线,기스키선,#339966,2,E,,,,#339966,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11706,4446.78062 -11707,4,三江線,サンコウセン,三江線,Sanko Line,Sanko Line,三江线,산코선,#C9090B,2,,,,,,,,,,,,,2,11707,3143.03522 -11708,4,山口線,ヤマグチセン,山口線,Yamaguchi Line,Yamaguchi Line,山口线,야마구치선,#FF6600,2,,,,,,,,,,,,,0,11708,3423.51014 -11709,4,宇野線,ウノセン,宇野線,Uno Line,Uno Line,宇野线,우노선,#3333CC,2,M,,,,#63D2D3,,,,REVERSED_SQUARE_WEST_DARK_TEXT,,,,0,11709,2310.05384 -11710,4,瀬戸大橋線,セトオオハシセン,本四備讃線,Honshi-Bisan Line,Honshi-Bisan Line,本四备赞线,혼시비산선,#0072BC,2,M,Y,,,#0072BC,#FBAF18,,,REVERSED_SQUARE_WEST,ROUND,,,0,11710,6198.50829 -11713,4,吉備線,キビセン,吉備線,Kibi Line,Kibi Line,吉备线,기비선,#FFA500,2,,,,,,,,,,,,,0,11713,2236.12757 -11714,4,芸備線,ゲイビセン,芸備線,Geibi Line,Geibi Line,艺备线,게이비선,#00CED1,2,P,,,,#00CED1,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11714,3716.98172 -11715,4,津山線,ツヤマセン,津山線,Tsuyama Line,Tsuyama Line,津山线,쓰야마선,#FF69B4,2,T,,,,#FF69B4,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11715,3604.41501 -11716,4,呉線,クレセン,呉線,Kure Line,Kure Line,吴线,구레선,#33C033,2,Y,,,,#33C033,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11716,3129.18662 -11717,4,可部線,カベセン,可部線,Kabe Line,Kabe Line,可部线,가베선,#A020F0,2,B,,,,#A020F0,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11717,1201.80796 -11720,4,福塩線,フクエンセン,福塩線,Fukuen Line,Fukuen Line,福盐线,후쿠엔선,#FF1493,2,Z,,,,#FF1493,,,,REVERSED_SQUARE_WEST,,,,0,11720,3006.43876 -11721,4,宇部線,ウベセン,宇部線,Ube Line,Ube Line,宇部线,우베선,#990066,2,,,,,,,,,,,,,0,11721,1923.31896 -11722,4,美祢線,ミネセン,美祢線,Mine Line,Mine Line,美祢线,미네선,#CC0066,2,,,,,,,,,,,,,0,11722,3957.07753 -11723,4,小野田線,オノダセン,小野田線,Onoda Line,Onoda Line,小野田线,오노다선,#666699,2,,,,,,,,,,,,,0,11723,1992.42011 -11724,4,岩徳線,ガントクセン,岩徳線,Gantoku Line,Gantoku Line,岩德线,간토쿠선,#008056,2,,,,,,,,,,,,,0,11724,3423.3195 -11801,5,土讃線,ドサンセン,土讃線,Dosan Line,Dosan Line,土赞线,도산선,#E25885,2,D,K,,,#DC4586,#DC4586,,,ROUND,ROUND,,,0,11801,3235.86542 -11802,5,高徳線,コウトクセン,高徳線,Kotoku Line,Kotoku Line,高德线,고토쿠선,#99CC00,2,T,,,,#87CA3B,,,,ROUND,,,,0,11802,2606.83126 -11803,5,よしの川ブルーライン,ヨシノガワブルーライン,徳島線,Tokushima Line,Tokushima Line,德岛线,도쿠시마선,#008080,2,B,,,,#366481,,,,ROUND,,,,0,11803,2904.33283 -11804,5,牟岐線,ムギセン,牟岐線,Mugi Line,Mugi Line,牟岐线,무기선,#00FFFF,2,M,,,,#2EBDB1,,,,ROUND,,,,0,11804,2708.87394 -11805,5,鳴門線,ナルトセン,鳴門線,Naruto Line,Naruto Line,鸣门线,나루토선,#993366,2,N,,,,#881F61,,,,ROUND,,,,0,11805,1347.57908 -11806,5,予讃線,ヨサンセン,予讃線,Yosan Line,Yosan Line,予赞线,요산선,#FF9900,2,Y,,,,#F5AC13,,,,ROUND,,,,0,11806,3418.15462 -11807,5,予讃・内子線,ヨサン・ウチコセン,予讃・内子線,Yosan/Uchiko Line,Yosan/Uchiko 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본선,#4ABACD,2,JF,,,,#4ABACD,,,,HALF_SQUARE,,,,0,11906,3769.80768 -11907,6,日豊本線,ニッポウホンセン,日豊本線,Nippo Main Line,Nippo Main Line,日丰本线,닛포 본선,#4ABACD,2,,,,,,,,,,,,,0,11907,4783.87629 -11908,6,福北ゆたか線,フクホクユタカセン,篠栗線,Fukuhoku Yutaka Line,Fukuhoku Yutaka Line,福北丰线,후쿠호쿠유타카선,#FAAF18,2,JC,,,,#FAAF18,,,,HALF_SQUARE_DARK_TEXT,,,,0,11908,2397.33676 -11909,6,筑肥線,チクヒセン,筑肥線,Chikuhi Line,Chikuhi Line,筑肥线,지쿠히선,#8F3E97,2,JK,,,,#8F3E97,,,,HALF_SQUARE,,,,0,11909,2195.8741 -11910,6,若松線,ワカマツセン,筑豊本線,Wakamatsu Line,Wakamatsu Line,若松线,와카마쓰선,#0095D9,2,JE,,,,#0095D9,,,,HALF_SQUARE,,,,0,11910,2099.50323 -11911,6,福北ゆたか線,フクホクユタカセン,筑豊本線,Fukuhoku Yutaka Line,Fukuhoku Yutaka Line,福北丰线,후쿠호쿠유타카선,#FAAF18,2,JC,,,,#FAAF18,,,,HALF_SQUARE_DARK_TEXT,,,,0,11911,2280.68241 -11912,6,原田線,ハルダセン,筑豊本線,Haruda Line,Haruda Line,原田线,하루다선,#36B558,2,JG,,,,#36B558,,,,HALF_SQUARE,,,,0,11912,5133.01193 -11913,6,ゆふ高原線,ユフコウゲンセン,久大本線,Kyūdai Main Line,Kyūdai Main Line,久大本线,규다이 본선,#36B558,2,,,,,,,,,,,,,0,11913,3843.50595 -11914,6,日田彦山線,ヒタヒコサンセン,日田彦山線,Hitahikosan Line,Hitahikosan Line,日田彦山线,히타히코산선,#B96F30,2,JI,,,,#B96F30,,,,HALF_SQUARE,,,,0,11914,2853.35332 -11915,6,後藤寺線,ゴトウジセン,後藤寺線,Gotoji Line,Gotoji Line,后藤寺线,고토지선,#8F3E97,2,JJ,,,,#8F3E97,,,,HALF_SQUARE,,,,0,11915,2547.05013 -11916,6,海の中道線,ウミノナカミチセン,香椎線,Kashii Line,Kashii Line,香椎线,가시선,#3A268F,2,,,,,,,,,,,,,0,11916,2435.9513 -11917,6,香椎線,カシイセン,香椎線,Kashii Line,Kashii Line,香椎线,가시선,#0095D9,2,JD,,,,#0095D9,,,,HALF_SQUARE,,,,0,11917,1214.8027 -11918,6,佐世保線,サセボセン,佐世保線,Sasebo Line,Sasebo Line,佐世保线,사세보선,#36B558,2,,,,,,,,,,,,,0,11918,3720.00573 -11920,6,筑肥線,チクヒセン,筑肥線,Chikuhi Line,Chikuhi Line,筑肥线,지쿠히선,#8F3E97,2,,,,,,,,,,,,,0,11920,2637.30264 -11921,6,唐津線,カラツセン,唐津線,Karatsu Line,Karatsu Line,唐津线,가라쓰선,#0095D9,2,,,,,,,,,,,,,0,11921,3201.2036 -11922,6,大村線,オオムラセン,大村線,Omura Line,Omura Line,大村线,오무라선,#0095D9,2,,,,,,,,,,,,,0,11922,3363.01247 -11923,6,豊肥本線,ホウヒホンセン,豊肥本線,Hohi Main Line,Hohi Main Line,丰肥本线,호히 본선,#B96F30,2,,,,,,,,,,,,,0,11923,4060.20788 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STATIONS_COL_LINE_CD: usize = 13; +const STATIONS_COL_E_STATUS: usize = 21; +const STATIONS_COL_E_SORT: usize = 22; + +/// 並び順(`ORDER BY e_sort, station_cd`)が崩れると API の経路スライスから +/// 駅が欠落する箇所の期待並び。`(line_cd, 連続して並ぶべき station_cd 列)`。 +/// +/// 都営大江戸線は都庁前が環状部始端(9930100)と放射部接続側(9930101)の +/// 2レコードで表現される「6の字」路線で、放射部側の都庁前が +/// 「…→新宿→都庁前→西新宿五丁目→…」の位置から外れると、新宿⇔放射部を +/// 跨ぐ区間の到着推定から都庁前が丸ごと欠落し、ETAが一駅分短くなる +/// (#1589 で e_sort 重複時の station_cd タイブレークが反転して発生、 +/// #1595 で修正)。この退行を CI で検知する。 +const EXPECTED_CONSECUTIVE_STATION_ORDERS: &[(u32, &[u32])] = &[ + // 都営大江戸線: 環状部始端の都庁前の直後は新宿西口。 + (99301, &[9930100, 9930102]), + // 都営大江戸線: 新宿 → 都庁前(放射部側) → 西新宿五丁目。 + (99301, &[9930128, 9930101, 9930129]), +]; + fn main() -> Result<(), Box> { let mut invalid_station_ids: Vec = Vec::new(); let mut invalid_type_ids: Vec = Vec::new(); let data_path: &Path = Path::new("data"); let mut rdr = ReaderBuilder::new().from_path(data_path.join("3!stations.csv"))?; - let records: Vec = rdr.records().collect::, _>>()?; - let station_ids: HashSet = records + let station_records: Vec = rdr.records().collect::, _>>()?; + let station_ids: HashSet = station_records .iter() - .map(|row| row.get(0).unwrap().parse::().unwrap()) + .map(|row| { + row.get(STATIONS_COL_STATION_CD) + .unwrap() + .parse::() + .unwrap() + }) .collect(); let mut rdr = ReaderBuilder::new().from_path(data_path.join("4!types.csv"))?; @@ -56,10 +83,21 @@ fn main() -> Result<(), Box> { } } - let has_err = !invalid_station_ids.is_empty() || !invalid_type_ids.is_empty(); + let invalid_station_orders = validate_station_orders(&station_records); + for message in &invalid_station_orders { + println!("[INVALID] {message}"); + } + + let has_err = !invalid_station_ids.is_empty() + || !invalid_type_ids.is_empty() + || !invalid_station_orders.is_empty(); if has_err { - let report = build_markdown_report(&invalid_station_ids, &invalid_type_ids); + let report = build_markdown_report( + &invalid_station_ids, + &invalid_type_ids, + &invalid_station_orders, + ); let report_path = std::env::var("VALIDATION_REPORT_PATH").unwrap_or("/tmp/validation_report.md".into()); std::fs::write(&report_path, &report)?; @@ -71,12 +109,69 @@ fn main() -> Result<(), Box> { Ok(()) } -fn build_markdown_report(invalid_station_ids: &[String], invalid_type_ids: &[String]) -> String { +/// `EXPECTED_CONSECUTIVE_STATION_ORDERS` の各エントリについて、対象路線を +/// API と同じ `ORDER BY e_sort, station_cd` で並べたとき期待の駅列が +/// この順で連続して現れることを検証する。 +fn validate_station_orders(station_records: &[StringRecord]) -> Vec { + let mut errors: Vec = Vec::new(); + + for &(line_cd, expected) in EXPECTED_CONSECUTIVE_STATION_ORDERS { + // (e_sort, station_cd) で昇順ソート(SQL の ORDER BY と同じタイブレーク)。 + let mut line_stations: Vec<(u32, u32)> = station_records + .iter() + .filter(|row| { + row.get(STATIONS_COL_LINE_CD) + .and_then(|v| v.parse::().ok()) + == Some(line_cd) + && row.get(STATIONS_COL_E_STATUS) == Some("0") + }) + .filter_map(|row| { + let e_sort = row + .get(STATIONS_COL_E_SORT) + .and_then(|v| v.parse::().ok())?; + let station_cd = row + .get(STATIONS_COL_STATION_CD) + .and_then(|v| v.parse::().ok())?; + Some((e_sort, station_cd)) + }) + .collect(); + line_stations.sort_unstable(); + let ordered: Vec = line_stations.iter().map(|&(_, cd)| cd).collect(); + + let Some(start) = ordered.iter().position(|&cd| cd == expected[0]) else { + errors.push(format!( + "line_cd {line_cd}: station_cd {} が見つかりません", + expected[0] + )); + continue; + }; + let actual = &ordered[start..(start + expected.len()).min(ordered.len())]; + if actual != expected { + errors.push(format!( + "line_cd {line_cd}: e_sort 順で {expected:?} の並びを期待しましたが {actual:?} でした。\ + e_sort の重複や採番ミスで経路の並び順が崩れると、到着推定(ETA)から駅が欠落します" + )); + } + } + + errors +} + +fn build_markdown_report( + invalid_station_ids: &[String], + invalid_type_ids: &[String], + invalid_station_orders: &[String], +) -> String { let mut md = String::new(); md.push_str("\n"); md.push_str("## :x: データ整合性チェックに失敗しました\n\n"); - md.push_str("`5!station_station_types.csv` に存在しない外部キーへの参照が含まれています。\n\n"); + + if !invalid_station_ids.is_empty() || !invalid_type_ids.is_empty() { + md.push_str( + "`5!station_station_types.csv` に存在しない外部キーへの参照が含まれています。\n\n", + ); + } if !invalid_station_ids.is_empty() { md.push_str(&format!( @@ -106,6 +201,20 @@ fn build_markdown_report(invalid_station_ids: &[String], invalid_type_ids: &[Str md.push_str("\n\n\n"); } + if !invalid_station_orders.is_empty() { + md.push_str(&format!( + "### 駅の並び順エラー ({} 件)\n\n", + invalid_station_orders.len() + )); + md.push_str( + "`3!stations.csv` の `e_sort` 順(同値は `station_cd` 順)が期待する駅の並びと一致しません。\n\n", + ); + for message in invalid_station_orders { + md.push_str(&format!("- {}\n", escape_markdown_cell(message))); + } + md.push('\n'); + } + md } diff --git a/docs/architecture.md b/docs/architecture.md index 37b3e62c..8ffdf295 100644 --- a/docs/architecture.md +++ b/docs/architecture.md @@ -1,457 +1,457 @@ -# StationAPI アーキテクチャドキュメント - -> 最終更新: 2026年5月 - -## 目次 - -- [概要](#概要) -- [レイヤー構造](#レイヤー構造) -- [データベース設計](#データベース設計) -- [gRPC/スキーマ設計](#grpcスキーマ設計) -- [命名規則](#命名規則) -- [キャッシュ戦略](#キャッシュ戦略) -- [データフロー](#データフロー) -- [ディレクトリ構造](#ディレクトリ構造) - ---- - -## 概要 - -StationAPI は日本の鉄道駅情報を提供する gRPC API です。**クリーンアーキテクチャ**に基づいた4層構造を採用し、ビジネスロジックと技術的関心事を明確に分離しています。 - -### 技術スタック - -| 項目 | 技術 | -|------|------| -| 言語 | Rust (Edition 2021) | -| ランタイム | tokio | -| データベース | PostgreSQL 15+ | -| ORM | sqlx (コンパイル時クエリ検証) | -| API | gRPC (tonic) | -| シリアライズ | Protocol Buffers | - ---- - -## レイヤー構造 - -StationAPI は4つの層で構成されています。各層は依存性の方向が内側（Domain）に向かうよう設計されています。 - -```txt -┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ -│ Presentation 層 │ -│ (gRPC Controller, エラーハンドリング) │ -└─────────────────────────────────────────────────────────┘ - ↓ -┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ -│ UseCase 層 │ -│ (Interactor, DTO, ビジネスロジック) │ -└─────────────────────────────────────────────────────────┘ - ↓ -┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ -│ Infrastructure 層 │ -│ (Repository実装, Row構造体, DB接続) │ -└─────────────────────────────────────────────────────────┘ - ↓ -┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ -│ Domain 層 │ -│ (Entity, Repository Interface, ビジネスルール) │ -└─────────────────────────────────────────────────────────┘ -``` - -### Domain 層 (`src/domain/`) - -**責務**: コアビジネスロジックとデータモデルの定義 - -| ディレクトリ/ファイル | 内容 | -|---------------------|------| -| `entity/` | ドメインエンティティ（Station, Line, TrainType, Company など） | -| `repository/` | リポジトリインターフェース（`async_trait` を使用） | -| `normalize.rs` | テキスト正規化（ひらがな↔カタカナ、全角↔半角変換） | -| `error.rs` | ドメインエラー型（NotFound, InfrastructureError, Unexpected） | - -**設計原則**: -- 外部依存を持たない純粋な Rust コード -- リポジトリは trait として定義し、実装を Infrastructure 層に委譲 -- 多言語対応（日本語、カタカナ、ローマ字、中国語、韓国語） - -### UseCase 層 (`src/use_case/`) - -**責務**: アプリケーションビジネスロジックとデータ変換 - -| ディレクトリ/ファイル | 内容 | -|---------------------|------| -| `interactor/query.rs` | `QueryInteractor` - 主要なユースケース実装（約950行） | -| `traits/query.rs` | `QueryUseCase` トレイト定義（20以上の非同期メソッド） | -| `dto/` | データ変換オブジェクト（Entity ↔ gRPC メッセージ） | -| `error.rs` | ユースケースエラー型 | - -**重要なメソッド**: - -```rust -// update_station_vec_with_attributes (query.rs:169-265) -// - 駅データにライン、会社、列車種別を付加 -// - N+1問題を回避するバッチクエリ設計 -async fn update_station_vec_with_attributes( - &self, - mut stations: Vec, - line_group_id: Option, -) -> Result, UseCaseError> -``` - -### Infrastructure 層 (`src/infrastructure/`) - -**責務**: データ永続化と外部システム連携 - -| ファイル | 内容 | -|---------|------| -| `station_repository.rs` | `StationRow` + `MyStationRepository` 実装 | -| `line_repository.rs` | `LineRow` + `MyLineRepository` 実装 | -| `train_type_repository.rs` | `TrainTypeRow` + `MyTrainTypeRepository` 実装 | -| `company_repository.rs` | `CompanyRow` + `MyCompanyRepository` 実装 | - -**設計パターン**: -- 各 Repository は `Arc>` をラップ -- `Internal*Repository` 構造体に実際の SQL 実行を委譲 -- `#[derive(sqlx::FromRow)]` による型安全な Row マッピング - -### Presentation 層 (`src/presentation/`) - -**責務**: 外部 API の公開とリクエスト/レスポンスハンドリング - -| ファイル | 内容 | -|---------|------| -| `controller/grpc.rs` | `MyApi` - 14の gRPC エンドポイント実装 | -| `error.rs` | `PresentationalError` と `tonic::Status` への変換 | - ---- - -## データベース設計 - -### テーブル構成 - -すべてのテーブルは `UNLOGGED` として作成されパフォーマンスを優先しています。 - -| テーブル | 主キー | 概要 | -|---------|-------|------| -| `companies` | company_cd | 鉄道会社情報 | -| `lines` | line_cd | 路線情報 | -| `stations` | station_cd | 駅情報 | -| `types` | id | 列車種別 | -| `station_station_types` | id | 駅と列車種別の関連 | -| `line_aliases` | id | 路線エイリアス | -| `connections` | - | 駅間接続 | -| `aliases` | - | 検索用エイリアス | - -### パフォーマンス最適化 - -```sql --- 使用している PostgreSQL 拡張 -CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_trgm; -- トライグラム検索 -CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS btree_gist; -- GiST インデックス - --- 主要インデックス -CREATE INDEX idx_stations_station_g_cd ON stations(station_g_cd); -CREATE INDEX idx_stations_line_cd ON stations(line_cd); -CREATE INDEX idx_performance_station_name_trgm ON stations - USING gin(station_name gin_trgm_ops); -- あいまい検索用 -``` - -### スキーマ更新時の注意点 - -1. **マイグレーション**: `data/create_table.sql` を更新 -2. **Row 構造体**: 対応する `*Row` 構造体を Infrastructure 層で更新 -3. **Entity**: 必要に応じて Domain 層の Entity を更新 -4. **変換ロジック**: `impl From for Xxx` を更新 -5. **DTO**: gRPC メッセージへの変換を `use_case/dto/` で更新 - -### バス (GTFS) データの統合 - -`stations` / `lines` / `types` / `station_station_types` は鉄道とバスの両方を保持し、`stations.transport_type` / `lines.transport_type` (0: 鉄道, 1: バス) でフィルタリングします。バスデータの取り込みは `src/import.rs` の `integrate_gtfs_to_stations()` が起動時に実行し、ODPT 公開の GTFS を `gtfs_*` テーブルに展開してから既存テーブルへ統合します。既定では安定フィードの Toei Bus のみを使用し、`ENABLE_EXPERIMENTAL_BUS_FEATURE=true` の場合だけ Seibu Bus を含む全GTFSフィードを使用します。Seibu Bus のダウンロードには `.env.local` の `ODPT_ACCESS_TOKEN` を使用します。 - -| 鉄道側の概念 | バス側の対応 | -|---|---| -| `companies` | GTFS フィードごとに会社を決定。Toei Bus は東京都交通局 (`company_cd=119`)、Seibu Bus は西武バス (`company_cd=253`) | -| `lines` | GTFS `routes` を 1:1 で `lines` に登録。`line_cd` はフィード接頭辞付き `route_id` の fnv1a ハッシュで 100,000,000+ 空間に決定的に生成 | -| `stations` | GTFS `stops` (親停留所) を `(stop_id, route_id)` 単位で `stations` に登録。`station_cd` / `station_g_cd` もフィード接頭辞付き ID から 200,000,000+ 空間にハッシュ生成 | -| `types` | GTFS の `(route_id, shape_id)` バリエーション (フルループ / 短ターン / 支線など) を `kind = TrainTypeKind::BusRoute (= 7)` の TrainType として登録。**停留所集合が完全に同じ shape ペア (上下方向違いのみ) は 1 つの TrainType に畳み、`direction = Both` を設定**。`type_name` は循環なら ` (循環)`、双方向ペアなら ` ⇔ `、片方向なら `<始発停留所> → ` | -| `station_station_types` | 各バリエーションの代表 trip の停留所を `stop_sequence` 順に挿入し、`SERIAL id` がそのまま停留所順序として機能 | - -バス系統の代表シェイプ (canonical_shape) は `COUNT(DISTINCT stop_id) DESC → MAX(shape_dist_traveled) → direction_id` の順で決定します。詳しくは `import.rs:build_stop_route_mapping` のコメント参照。 - ---- - -## gRPC/スキーマ設計 - -### サービスエンドポイント - -`stationapi.proto` で17のエンドポイントを定義: - -| カテゴリ | メソッド | -|---------|---------| -| 駅検索 | `GetStationById`, `GetStationByIdList`, `GetStationsByGroupId`, `GetStationsByCoordinates`, `GetStationsByLineId`, `GetStationsByLineIdList`, `GetStationsByName`, `GetStationsByLineGroupId`, `GetStationsByLineGroupIdList` | -| 路線検索 | `GetLineById`, `GetLinesByIdList`, `GetLinesByName` | -| 経路検索 | `GetRoutes`, `GetRoutesMinimal`, `GetConnectedRoutes` | -| 列車種別 | `GetTrainTypesByStationId`, `GetRouteTypes` | - -### Proto 更新時の注意点 - -1. **後方互換性**: 新フィールドには `optional` キーワードを使用 -2. **ビルド設定**: `build.rs` で `serde` トレイトを追加 -3. **DTO 更新**: `src/use_case/dto/*.rs` のマッピングを更新 -4. **テスト更新**: 新フィールドの統合テストを追加 - -```protobuf -// 後方互換性のある追加例 -message Station { - // 既存フィールド... - optional string new_field = 25; // optional で追加 -} -``` - ---- - -## 命名規則 - -### Row 構造体 vs Entity の区別 - -| 種別 | 場所 | 目的 | 特徴 | -|------|------|------|------| -| **Row** | `infrastructure/*.rs` | DB行の直接マッピング | `#[derive(sqlx::FromRow)]`、DBカラム名と一致 | -| **Entity** | `domain/entity/*.rs` | ドメインモデル | ビジネスロジック、ネスト構造、多言語対応 | - -### Row 構造体 - -```rust -// infrastructure/station_repository.rs -#[derive(sqlx::FromRow, Clone)] -pub struct StationRow { - pub station_cd: i32, // DBカラム名と一致 - pub station_g_cd: i32, - pub station_name: String, - pub line_cd: i32, - // ... 約19フィールド -} -``` - -**特徴**: -- フィールド名は PostgreSQL カラム名と**完全一致**（snake_case） -- データベースネイティブ型を使用: `i32`, `i64`, `f64`, `Option`, `String` -- ロジックを持たない純粋なデータホルダー - -### Entity 構造体 - -```rust -// domain/entity/station.rs -pub struct Station { - pub station_cd: u32, // ビジネス型（符号なし） - pub station_g_cd: u32, - pub station_name: String, - pub line: Option>, // ネスト構造 - pub lines: Vec, // コレクション - pub train_type: Option>, - pub station_numbers: Vec, - // ... 約66フィールド -} -``` - -**特徴**: -- ビジネスセマンティクスを反映した型（例: `StopCondition` 列挙型） -- ネスト構造を含む（`Option>`, `Vec` など） -- 多言語名をサポート: `station_name_r`（ローマ字）, `station_name_zh`（中国語）, `station_name_ko`（韓国語） -- `Clone`, `Debug`, `Serialize`, `Deserialize`, `PartialEq` を実装 - -### 変換フロー - -```txt -Database (PostgreSQL) - ↓ -Row (sqlx::FromRow) ← 直接マッピング: StationRow - ↓ -Entity (From) ← 型変換、None初期化: Station - ↓ -Enriched Entity ← UseCase層でネストデータ追加 - ↓ -gRPC Message ← Proto変換: proto::Station - ↓ -Network Response -``` - ---- - -## キャッシュ戦略 - -### 現在の設計: 明示的キャッシュなし - -StationAPI は現時点で明示的なインメモリキャッシュを実装していません。その代わり、以下の最適化戦略を採用しています。 - -### バッチクエリによる暗黙的キャッシュ - -`query.rs:169-265` の `update_station_vec_with_attributes` メソッドでは、N+1問題を回避するためにバッチクエリを使用しています。 - -```rust -// 1. すべての station_g_cd を抽出 -let station_group_ids = stations.iter() - .map(|s| s.station_g_cd as u32) - .collect::>(); - -// 2. 一括クエリで関連データを取得（N+1回避） -let stations_by_group_ids = self - .get_stations_by_group_id_vec(&station_group_ids).await?; -let lines = self - .get_lines_by_station_group_id_vec(&station_group_ids).await?; -let train_types = self - .get_train_types_by_station_id_vec(&station_ids, line_group_id).await?; - -// 3. メモリ上で関連付け（O(1)クエリ/エンリッチメント） -``` - -**結果**: エンリッチメント処理あたり**O(1)クエリ**（N駅に対してN回のクエリではない） - -### HashSet による重複排除 - -`query.rs:223` 付近でインメモリ重複排除を実施: - -```rust -let mut seen_line_cds = std::collections::HashSet::new(); -let lines: Vec = lines - .iter() - .filter(|&l| { - l.station_g_cd.unwrap_or(0) == station.station_g_cd - && seen_line_cds.insert(l.line_cd) // HashSetで重複防止 - }) - .cloned() - .collect(); -``` - -### キャッシュを実装しない理由 - -1. **データ規模**: 日本の鉄道データは比較的小規模（約9,000駅） -2. **更新頻度**: CSV インポートによるデータ更新が前提 -3. **ステートレス設計**: 各リクエストは独立して処理 -4. **PostgreSQL の最適化**: インデックスとクエリプランナーによる効率化 - -### 将来の検討事項 - -大規模化や高頻度アクセスが必要な場合: -- `moka` や `lru` クレートによる有界インメモリキャッシュ -- CSV インポート時のキャッシュ無効化 -- `station_g_cd` 単位のタグベース無効化 - ---- - -## データフロー - -### 典型的なリクエストフロー - -```txt -[Client] - │ - ▼ gRPC Request -┌──────────────────────────────────────────────┐ -│ Presentation 層 (grpc.rs) │ -│ └─ MyApi::get_stations_by_id() │ -└──────────────────────────────────────────────┘ - │ - ▼ QueryUseCase メソッド呼び出し -┌──────────────────────────────────────────────┐ -│ UseCase 層 (query.rs) │ -│ ├─ QueryInteractor::get_station_by_id() │ -│ └─ update_station_vec_with_attributes() │ -│ ├─ 駅グループ一括取得 │ -│ ├─ 路線一括取得 │ -│ ├─ 会社一括取得 │ -│ └─ 列車種別一括取得 │ -└──────────────────────────────────────────────┘ - │ - ▼ Repository メソッド呼び出し -┌──────────────────────────────────────────────┐ -│ Infrastructure 層 (station_repository.rs) │ -│ └─ MyStationRepository::find_by_id() │ -│ └─ SQL クエリ実行 (sqlx) │ -└──────────────────────────────────────────────┘ - │ - ▼ Row → Entity 変換 -┌──────────────────────────────────────────────┐ -│ Domain 層 (entity/station.rs) │ -│ └─ impl From for Station │ -└──────────────────────────────────────────────┘ - │ - ▼ Entity → gRPC Message 変換 -┌──────────────────────────────────────────────┐ -│ UseCase 層 (dto/station.rs) │ -│ └─ impl From for proto::Station │ -└──────────────────────────────────────────────┘ - │ - ▼ gRPC Response -[Client] -``` - -### エラー伝播チェーン - -```txt -DomainError (sqlx エラー等) - ↓ ?演算子 -UseCaseError (ユースケース層) - ↓ From トレイト -PresentationalError (プレゼンテーション層) - ↓ Into トレイト -tonic::Status (gRPC ワイヤーフォーマット) -``` - ---- - -## ディレクトリ構造 - -```txt -stationapi/src/ -├── domain/ # コアビジネスロジック -│ ├── entity/ # ドメインエンティティ -│ │ ├── station.rs # Station (66フィールド) -│ │ ├── line.rs # Line (40フィールド) -│ │ ├── train_type.rs # TrainType -│ │ ├── company.rs # Company -│ │ ├── line_symbol.rs # LineSymbol -│ │ └── station_number.rs # StationNumber -│ ├── repository/ # 抽象インターフェース -│ │ ├── station_repository.rs -│ │ ├── line_repository.rs -│ │ ├── train_type_repository.rs -│ │ └── company_repository.rs -│ ├── normalize.rs # テキスト正規化 -│ └── error.rs # DomainError -│ -├── use_case/ # アプリケーションロジック -│ ├── interactor/ -│ │ └── query.rs # QueryInteractor (約950行) -│ ├── traits/ -│ │ └── query.rs # QueryUseCase トレイト -│ ├── dto/ # データ変換 -│ │ ├── station.rs -│ │ ├── line.rs -│ │ ├── train_type.rs -│ │ └── company.rs -│ └── error.rs # UseCaseError -│ -├── infrastructure/ # データ永続化 -│ ├── station_repository.rs # StationRow + MyStationRepository -│ ├── line_repository.rs # LineRow + MyLineRepository -│ ├── train_type_repository.rs # TrainTypeRow + MyTrainTypeRepository -│ ├── company_repository.rs # CompanyRow + MyCompanyRepository -│ └── error.rs # InfrastructureError -│ -├── presentation/ # 外部API -│ ├── controller/ -│ │ └── grpc.rs # MyApi (14エンドポイント) -│ └── error.rs # PresentationalError -│ -├── lib.rs # モジュール宣言 -└── main.rs # エントリーポイント -``` - ---- - -## 関連ドキュメント - -- [技術負債分析レポート](./technical_debt.md) -- [リポジトリテストガイド](./repository_testing.md) -- [データ貢献ガイドライン](../data/README.md) +# StationAPI アーキテクチャドキュメント + +> 最終更新: 2026年5月 + +## 目次 + +- [概要](#概要) +- [レイヤー構造](#レイヤー構造) +- [データベース設計](#データベース設計) +- [gRPC/スキーマ設計](#grpcスキーマ設計) +- [命名規則](#命名規則) +- [キャッシュ戦略](#キャッシュ戦略) +- [データフロー](#データフロー) +- [ディレクトリ構造](#ディレクトリ構造) + +--- + +## 概要 + +StationAPI は日本の鉄道駅情報を提供する gRPC API です。**クリーンアーキテクチャ**に基づいた4層構造を採用し、ビジネスロジックと技術的関心事を明確に分離しています。 + +### 技術スタック + +| 項目 | 技術 | +|------|------| +| 言語 | Rust (Edition 2021) | +| ランタイム | tokio | +| データベース | PostgreSQL 15+ | +| ORM | sqlx (コンパイル時クエリ検証) | +| API | gRPC (tonic) | +| シリアライズ | Protocol Buffers | + +--- + +## レイヤー構造 + +StationAPI は4つの層で構成されています。各層は依存性の方向が内側（Domain）に向かうよう設計されています。 + +```txt +┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ +│ Presentation 層 │ +│ (gRPC Controller, エラーハンドリング) │ +└─────────────────────────────────────────────────────────┘ + ↓ +┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ +│ UseCase 層 │ +│ (Interactor, DTO, ビジネスロジック) │ +└─────────────────────────────────────────────────────────┘ + ↓ +┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ +│ Infrastructure 層 │ +│ (Repository実装, Row構造体, DB接続) │ +└─────────────────────────────────────────────────────────┘ + ↓ +┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ +│ Domain 層 │ +│ (Entity, Repository Interface, ビジネスルール) │ +└─────────────────────────────────────────────────────────┘ +``` + +### Domain 層 (`src/domain/`) + +**責務**: コアビジネスロジックとデータモデルの定義 + +| ディレクトリ/ファイル | 内容 | +|---------------------|------| +| `entity/` | ドメインエンティティ（Station, Line, TrainType, Company など） | +| `repository/` | リポジトリインターフェース（`async_trait` を使用） | +| `normalize.rs` | テキスト正規化（ひらがな↔カタカナ、全角↔半角変換） | +| `error.rs` | ドメインエラー型（NotFound, InfrastructureError, Unexpected） | + +**設計原則**: +- 外部依存を持たない純粋な Rust コード +- リポジトリは trait として定義し、実装を Infrastructure 層に委譲 +- 多言語対応（日本語、カタカナ、ローマ字、中国語、韓国語） + +### UseCase 層 (`src/use_case/`) + +**責務**: アプリケーションビジネスロジックとデータ変換 + +| ディレクトリ/ファイル | 内容 | +|---------------------|------| +| `interactor/query.rs` | `QueryInteractor` - 主要なユースケース実装（約950行） | +| `traits/query.rs` | `QueryUseCase` トレイト定義（20以上の非同期メソッド） | +| `dto/` | データ変換オブジェクト（Entity ↔ gRPC メッセージ） | +| `error.rs` | ユースケースエラー型 | + +**重要なメソッド**: + +```rust +// update_station_vec_with_attributes (query.rs:169-265) +// - 駅データにライン、会社、列車種別を付加 +// - N+1問題を回避するバッチクエリ設計 +async fn update_station_vec_with_attributes( + &self, + mut stations: Vec, + line_group_id: Option, +) -> Result, UseCaseError> +``` + +### Infrastructure 層 (`src/infrastructure/`) + +**責務**: データ永続化と外部システム連携 + +| ファイル | 内容 | +|---------|------| +| `station_repository.rs` | `StationRow` + `MyStationRepository` 実装 | +| `line_repository.rs` | `LineRow` + `MyLineRepository` 実装 | +| `train_type_repository.rs` | `TrainTypeRow` + `MyTrainTypeRepository` 実装 | +| `company_repository.rs` | `CompanyRow` + `MyCompanyRepository` 実装 | + +**設計パターン**: +- 各 Repository は `Arc>` をラップ +- `Internal*Repository` 構造体に実際の SQL 実行を委譲 +- `#[derive(sqlx::FromRow)]` による型安全な Row マッピング + +### Presentation 層 (`src/presentation/`) + +**責務**: 外部 API の公開とリクエスト/レスポンスハンドリング + +| ファイル | 内容 | +|---------|------| +| `controller/grpc.rs` | `MyApi` - 14の gRPC エンドポイント実装 | +| `error.rs` | `PresentationalError` と `tonic::Status` への変換 | + +--- + +## データベース設計 + +### テーブル構成 + +すべてのテーブルは `UNLOGGED` として作成されパフォーマンスを優先しています。 + +| テーブル | 主キー | 概要 | +|---------|-------|------| +| `companies` | company_cd | 鉄道会社情報 | +| `lines` | line_cd | 路線情報 | +| `stations` | station_cd | 駅情報 | +| `types` | id | 列車種別 | +| `station_station_types` | id | 駅と列車種別の関連 | +| `line_aliases` | id | 路線エイリアス | +| `connections` | - | 駅間接続 | +| `aliases` | - | 検索用エイリアス | + +### パフォーマンス最適化 + +```sql +-- 使用している PostgreSQL 拡張 +CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_trgm; -- トライグラム検索 +CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS btree_gist; -- GiST インデックス + +-- 主要インデックス +CREATE INDEX idx_stations_station_g_cd ON stations(station_g_cd); +CREATE INDEX idx_stations_line_cd ON stations(line_cd); +CREATE INDEX idx_performance_station_name_trgm ON stations + USING gin(station_name gin_trgm_ops); -- あいまい検索用 +``` + +### スキーマ更新時の注意点 + +1. **マイグレーション**: `data/create_table.sql` を更新 +2. **Row 構造体**: 対応する `*Row` 構造体を Infrastructure 層で更新 +3. **Entity**: 必要に応じて Domain 層の Entity を更新 +4. **変換ロジック**: `impl From for Xxx` を更新 +5. **DTO**: gRPC メッセージへの変換を `use_case/dto/` で更新 + +### バス (GTFS) データの統合 + +`stations` / `lines` / `types` / `station_station_types` は鉄道とバスの両方を保持し、`stations.transport_type` / `lines.transport_type` (0: 鉄道, 1: バス) でフィルタリングします。バスデータの取り込みは `src/import.rs` の `integrate_gtfs_to_stations()` が起動時に実行し、ODPT 公開の GTFS を `gtfs_*` テーブルに展開してから既存テーブルへ統合します。Seibu Bus を含む設定済みの全GTFSフィードを使用します。Seibu Bus のダウンロードには `.env.local` の `ODPT_ACCESS_TOKEN` を使用します。 + +| 鉄道側の概念 | バス側の対応 | +|---|---| +| `companies` | GTFS フィードごとに会社を決定。Toei Bus は東京都交通局 (`company_cd=119`)、Seibu Bus は西武バス (`company_cd=253`) | +| `lines` | GTFS `routes` を 1:1 で `lines` に登録。`line_cd` はフィード接頭辞付き `route_id` の fnv1a ハッシュで 100,000,000+ 空間に決定的に生成 | +| `stations` | GTFS `stops` (親停留所) を `(stop_id, route_id)` 単位で `stations` に登録。`station_cd` / `station_g_cd` もフィード接頭辞付き ID から 200,000,000+ 空間にハッシュ生成 | +| `types` | GTFS の `(route_id, shape_id)` バリエーション (フルループ / 短ターン / 支線など) を `kind = TrainTypeKind::BusRoute (= 7)` の TrainType として登録。**停留所集合が完全に同じ shape ペア (上下方向違いのみ) は 1 つの TrainType に畳み、`direction = Both` を設定**。`type_name` は循環なら ` (循環)`、双方向ペアなら ` ⇔ `、片方向なら `<始発停留所> → ` | +| `station_station_types` | 各バリエーションの代表 trip の停留所を `stop_sequence` 順に挿入し、`SERIAL id` がそのまま停留所順序として機能 | + +バス系統の代表シェイプ (canonical_shape) は `COUNT(DISTINCT stop_id) DESC → MAX(shape_dist_traveled) → direction_id` の順で決定します。詳しくは `import.rs:build_stop_route_mapping` のコメント参照。 + +--- + +## gRPC/スキーマ設計 + +### サービスエンドポイント + +`stationapi.proto` で17のエンドポイントを定義: + +| カテゴリ | メソッド | +|---------|---------| +| 駅検索 | `GetStationById`, `GetStationByIdList`, `GetStationsByGroupId`, `GetStationsByCoordinates`, `GetStationsByLineId`, `GetStationsByLineIdList`, `GetStationsByName`, `GetStationsByLineGroupId`, `GetStationsByLineGroupIdList` | +| 路線検索 | `GetLineById`, `GetLinesByIdList`, `GetLinesByName` | +| 経路検索 | `GetRoutes`, `GetRoutesMinimal`, `GetConnectedRoutes` | +| 列車種別 | `GetTrainTypesByStationId`, `GetRouteTypes` | + +### Proto 更新時の注意点 + +1. **後方互換性**: 新フィールドには `optional` キーワードを使用 +2. **ビルド設定**: `build.rs` で `serde` トレイトを追加 +3. **DTO 更新**: `src/use_case/dto/*.rs` のマッピングを更新 +4. **テスト更新**: 新フィールドの統合テストを追加 + +```protobuf +// 後方互換性のある追加例 +message Station { + // 既存フィールド... + optional string new_field = 25; // optional で追加 +} +``` + +--- + +## 命名規則 + +### Row 構造体 vs Entity の区別 + +| 種別 | 場所 | 目的 | 特徴 | +|------|------|------|------| +| **Row** | `infrastructure/*.rs` | DB行の直接マッピング | `#[derive(sqlx::FromRow)]`、DBカラム名と一致 | +| **Entity** | `domain/entity/*.rs` | ドメインモデル | ビジネスロジック、ネスト構造、多言語対応 | + +### Row 構造体 + +```rust +// infrastructure/station_repository.rs +#[derive(sqlx::FromRow, Clone)] +pub struct StationRow { + pub station_cd: i32, // DBカラム名と一致 + pub station_g_cd: i32, + pub station_name: String, + pub line_cd: i32, + // ... 約19フィールド +} +``` + +**特徴**: +- フィールド名は PostgreSQL カラム名と**完全一致**（snake_case） +- データベースネイティブ型を使用: `i32`, `i64`, `f64`, `Option`, `String` +- ロジックを持たない純粋なデータホルダー + +### Entity 構造体 + +```rust +// domain/entity/station.rs +pub struct Station { + pub station_cd: u32, // ビジネス型（符号なし） + pub station_g_cd: u32, + pub station_name: String, + pub line: Option>, // ネスト構造 + pub lines: Vec, // コレクション + pub train_type: Option>, + pub station_numbers: Vec, + // ... 約66フィールド +} +``` + +**特徴**: +- ビジネスセマンティクスを反映した型（例: `StopCondition` 列挙型） +- ネスト構造を含む（`Option>`, `Vec` など） +- 多言語名をサポート: `station_name_r`（ローマ字）, `station_name_zh`（中国語）, `station_name_ko`（韓国語） +- `Clone`, `Debug`, `Serialize`, `Deserialize`, `PartialEq` を実装 + +### 変換フロー + +```txt +Database (PostgreSQL) + ↓ +Row (sqlx::FromRow) ← 直接マッピング: StationRow + ↓ +Entity (From) ← 型変換、None初期化: Station + ↓ +Enriched Entity ← UseCase層でネストデータ追加 + ↓ +gRPC Message ← Proto変換: proto::Station + ↓ +Network Response +``` + +--- + +## キャッシュ戦略 + +### 現在の設計: 明示的キャッシュなし + +StationAPI は現時点で明示的なインメモリキャッシュを実装していません。その代わり、以下の最適化戦略を採用しています。 + +### バッチクエリによる暗黙的キャッシュ + +`query.rs:169-265` の `update_station_vec_with_attributes` メソッドでは、N+1問題を回避するためにバッチクエリを使用しています。 + +```rust +// 1. すべての station_g_cd を抽出 +let station_group_ids = stations.iter() + .map(|s| s.station_g_cd as u32) + .collect::>(); + +// 2. 一括クエリで関連データを取得（N+1回避） +let stations_by_group_ids = self + .get_stations_by_group_id_vec(&station_group_ids).await?; +let lines = self + .get_lines_by_station_group_id_vec(&station_group_ids).await?; +let train_types = self + .get_train_types_by_station_id_vec(&station_ids, line_group_id).await?; + +// 3. メモリ上で関連付け（O(1)クエリ/エンリッチメント） +``` + +**結果**: エンリッチメント処理あたり**O(1)クエリ**（N駅に対してN回のクエリではない） + +### HashSet による重複排除 + +`query.rs:223` 付近でインメモリ重複排除を実施: + +```rust +let mut seen_line_cds = std::collections::HashSet::new(); +let lines: Vec = lines + .iter() + .filter(|&l| { + l.station_g_cd.unwrap_or(0) == station.station_g_cd + && seen_line_cds.insert(l.line_cd) // HashSetで重複防止 + }) + .cloned() + .collect(); +``` + +### キャッシュを実装しない理由 + +1. **データ規模**: 日本の鉄道データは比較的小規模（約9,000駅） +2. **更新頻度**: CSV インポートによるデータ更新が前提 +3. **ステートレス設計**: 各リクエストは独立して処理 +4. **PostgreSQL の最適化**: インデックスとクエリプランナーによる効率化 + +### 将来の検討事項 + +大規模化や高頻度アクセスが必要な場合: +- `moka` や `lru` クレートによる有界インメモリキャッシュ +- CSV インポート時のキャッシュ無効化 +- `station_g_cd` 単位のタグベース無効化 + +--- + +## データフロー + +### 典型的なリクエストフロー + +```txt +[Client] + │ + ▼ gRPC Request +┌──────────────────────────────────────────────┐ +│ Presentation 層 (grpc.rs) │ +│ └─ MyApi::get_stations_by_id() │ +└──────────────────────────────────────────────┘ + │ + ▼ QueryUseCase メソッド呼び出し +┌──────────────────────────────────────────────┐ +│ UseCase 層 (query.rs) │ +│ ├─ QueryInteractor::get_station_by_id() │ +│ └─ update_station_vec_with_attributes() │ +│ ├─ 駅グループ一括取得 │ +│ ├─ 路線一括取得 │ +│ ├─ 会社一括取得 │ +│ └─ 列車種別一括取得 │ +└──────────────────────────────────────────────┘ + │ + ▼ Repository メソッド呼び出し +┌──────────────────────────────────────────────┐ +│ Infrastructure 層 (station_repository.rs) │ +│ └─ MyStationRepository::find_by_id() │ +│ └─ SQL クエリ実行 (sqlx) │ +└──────────────────────────────────────────────┘ + │ + ▼ Row → Entity 変換 +┌──────────────────────────────────────────────┐ +│ Domain 層 (entity/station.rs) │ +│ └─ impl From for Station │ +└──────────────────────────────────────────────┘ + │ + ▼ Entity → gRPC Message 変換 +┌──────────────────────────────────────────────┐ +│ UseCase 層 (dto/station.rs) │ +│ └─ impl From for proto::Station │ +└──────────────────────────────────────────────┘ + │ + ▼ gRPC Response +[Client] +``` + +### エラー伝播チェーン + +```txt +DomainError (sqlx エラー等) + ↓ ?演算子 +UseCaseError (ユースケース層) + ↓ From トレイト +PresentationalError (プレゼンテーション層) + ↓ Into トレイト +tonic::Status (gRPC ワイヤーフォーマット) +``` + +--- + +## ディレクトリ構造 + +```txt +stationapi/src/ +├── domain/ # コアビジネスロジック +│ ├── entity/ # ドメインエンティティ +│ │ ├── station.rs # Station (66フィールド) +│ │ ├── line.rs # Line (40フィールド) +│ │ ├── train_type.rs # TrainType +│ │ ├── company.rs # Company +│ │ ├── line_symbol.rs # LineSymbol +│ │ └── station_number.rs # StationNumber +│ ├── repository/ # 抽象インターフェース +│ │ ├── station_repository.rs +│ │ ├── line_repository.rs +│ │ ├── train_type_repository.rs +│ │ └── company_repository.rs +│ ├── normalize.rs # テキスト正規化 +│ └── error.rs # DomainError +│ +├── use_case/ # アプリケーションロジック +│ ├── interactor/ +│ │ └── query.rs # QueryInteractor (約950行) +│ ├── traits/ +│ │ └── query.rs # QueryUseCase トレイト +│ ├── dto/ # データ変換 +│ │ ├── station.rs +│ │ ├── line.rs +│ │ ├── train_type.rs +│ │ └── company.rs +│ └── error.rs # UseCaseError +│ +├── infrastructure/ # データ永続化 +│ ├── station_repository.rs # StationRow + MyStationRepository +│ ├── line_repository.rs # LineRow + MyLineRepository +│ ├── train_type_repository.rs # TrainTypeRow + MyTrainTypeRepository +│ ├── company_repository.rs # CompanyRow + MyCompanyRepository +│ └── error.rs # InfrastructureError +│ +├── presentation/ # 外部API +│ ├── controller/ +│ │ └── grpc.rs # MyApi (14エンドポイント) +│ └── error.rs # PresentationalError +│ +├── lib.rs # モジュール宣言 +└── main.rs # エントリーポイント +``` + +--- + +## 関連ドキュメント + +- [技術負債分析レポート](./technical_debt.md) +- [リポジトリテストガイド](./repository_testing.md) +- [データ貢献ガイドライン](../data/README.md) diff --git a/scripts/README.md b/scripts/README.md index c4e2ed5a..c160efac 100644 --- a/scripts/README.md +++ b/scripts/README.md @@ -44,3 +44,60 @@ python3 scripts/compute_average_distance.py --apply 地理データは OpenStreetMap (© OpenStreetMap contributors) を Overpass API 経由で取得しています。 OSM データは [Open Database License (ODbL)](https://www.openstreetmap.org/copyright) の下で 提供されています。算出した距離値を再配布する際は出典表示にご留意ください。 + +## compute_speed_table.py + +公開 GTFS 時刻表から、到着時間推定(`arrival_estimation.rs`)の速度較正テーブル +2 種類を再計算します。運動学モデルを Python で再現し、実ダイヤの所要時間を +再現する実効最高速度を二分探索でフィッティングします。 + +1. **路線 × 列車種別**(`stationapi/src/domain/speed_table.rs`): + 列車全体の所要時間へのフィット。一般則(路線種別の基本速度 × 種別倍率)から + ±10% 以上乖離した路線だけを出力します。 +2. **隣接駅間ペア**(`stationapi/src/domain/segment_speed_table.rs`): + 駅間の純走行時間(次駅の到着時刻があれば「出発→次駅到着」、無ければ + 「出発→次駅出発 − モデル停車時分」)を複数本の平均でデクオンタイズして + フィットし、路線単位の較正値から ±5% 以上乖離したペアだけを出力します。 + 路線内の区間差(都営大江戸線の環状部南側 月島〜赤羽橋の河川横断・急曲線 + 区間が放射部より 2〜3 割遅い、など)を表現するためのもので、各駅停車と + 同速の種別にのみ適用されます。時刻データが無い駅間は路線値のままです。 + +### 使い方 + +```bash +# フィードを取得して較正結果を表示する(ファイルは書き換えない) +python3 scripts/compute_speed_table.py --validate + +# speed_table.rs の自動生成ブロックを書き換える +python3 scripts/compute_speed_table.py --apply +``` + +認証が必要なフィード(公共交通オープンデータセンターの大半)を使うには、 +[developer.odpt.org](https://developer.odpt.org/) で発行した無料のアクセストークンを +環境変数 `ODPT_ACCESS_TOKEN` に設定します。未設定の場合、該当フィードはスキップされます。 +取得した GTFS は `scripts/.gtfs_cache/` にキャッシュされます(Git 管理対象外)。 + +### データソース・ライセンス + +GTFS 時刻表は[公共交通オープンデータセンター](https://ckan.odpt.org/)から取得しています。 + +| フィード | 提供事業者 | ライセンス | トークン | +| ---- | ---- | ---- | ---- | +| 都営地下鉄(浅草・三田・新宿・大江戸、都電荒川線・日暮里舎人ライナー同梱) | 東京都交通局 | [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)(要出典明示) | 不要 | +| 函館市電 | 函館市企業局交通部 | [GTFS-RUL (ODPT)](https://gtfs-jp.org/GTFS-RUL(ODPT).pdf) | 不要 | +| 京都市営地下鉄 | 京都市交通局 | [公共交通オープンデータ基本ライセンス](https://developer.odpt.org/terms)(要出典明示) | 要 | +| 横浜市営地下鉄 | 横浜市交通局 | 同上 | 要 | +| 東京メトロ | 東京地下鉄 | 同上 | 要 | +| つくばエクスプレス | 首都圏新都市鉄道 | 同上 | 要 | +| 多摩都市モノレール | 多摩都市モノレール | 同上 | 要 | +| りんかい線 | 東京臨海高速鉄道 | 同上 | 要 | + +較正値(派生データ)を含むサービスを提供する場合は、リポジトリ直下 README の +「Data Sources」に記載の出典表示をアプリ側のクレジットにも反映してください。 +なお、京王電鉄・相模鉄道・東武鉄道の鉄道 GTFS も公共交通オープンデータセンターに +存在しますが、「公共交通オープンデータチャレンジ限定ライセンス」 +(`api-challenge.odpt.org` 配信)で本番利用できないため、意図的に対象へ含めていません。 + +`--apply` はその実行で較正できた路線のエントリだけを更新し、トークン未設定などで +スキップしたフィード由来の既存エントリは保持します(トークンなし実行で京都・横浜の +エントリが消えることはありません)。 diff --git a/scripts/compute_speed_table.py b/scripts/compute_speed_table.py new file mode 100644 index 00000000..4ae17365 --- /dev/null +++ b/scripts/compute_speed_table.py @@ -0,0 +1,1159 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +公開 GTFS 時刻表から路線 × 列車種別ごとの実効最高速度を較正し、 +stationapi/src/domain/speed_table.rs の自動生成ブロックを更新するスクリプト。 + +到着時間推定(arrival_estimation.rs)の運動学モデルを Python で忠実に再現し、 +GTFS の実ダイヤ所要時間を再現する実効最高速度 v_max を路線 × 種別ごとに +二分探索でフィッティングする。一般則(路線種別の基本速度 × 種別倍率)から +大きく外れる路線だけをテーブルへ出力する。 + +データソース: 公共交通オープンデータセンター (https://ckan.odpt.org/) ほかの + GTFS フィード。各フィードのライセンスは FEEDS の license を参照。 + 出典明示が必要なもの(公共交通オープンデータ基本ライセンス等)を + 利用する場合はアプリ側のクレジット表記に追加すること。 + +使い方: + # フィードを取得して較正結果を表示する(ファイルは書き換えない) + python3 scripts/compute_speed_table.py --validate + + # speed_table.rs の自動生成ブロックを書き換える + python3 scripts/compute_speed_table.py --apply + +認証が必要なフィード(公共交通オープンデータセンターの大半)を使うには、 +https://developer.odpt.org/ で発行した無料のアクセストークンを環境変数 +ODPT_ACCESS_TOKEN に設定する。未設定の場合、該当フィードはスキップされる。 + +取得した GTFS は scripts/.gtfs_cache/ にキャッシュされ、再実行が速くなる。 +""" +from __future__ import annotations + +import argparse +import csv +import io +import itertools +import math +import os +import re +import statistics +import sys +import unicodedata +import urllib.request +import zipfile +from dataclasses import dataclass + +HERE = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) +ROOT = os.path.dirname(HERE) +LINES_CSV = os.path.join(ROOT, "data", "2!lines.csv") +STATIONS_CSV = os.path.join(ROOT, "data", "3!stations.csv") +TYPES_CSV = os.path.join(ROOT, "data", "4!types.csv") +SST_CSV = os.path.join(ROOT, "data", "5!station_station_types.csv") +SPEED_TABLE_RS = os.path.join(ROOT, "stationapi", "src", "domain", "speed_table.rs") +CACHE_DIR = os.path.join(HERE, ".gtfs_cache") + +HTTP_TIMEOUT = 120 +USER_AGENT = "StationAPI-speed-table/1.0 (railway data maintenance)" + + +# --------------------------------------------------------------------------- +# フィード定義 +# --------------------------------------------------------------------------- +@dataclass(frozen=True) +class Feed: + key: str # キャッシュファイル名などに使う識別子 + name: str # 表示名 + url: str # GTFS zip の URL({token} がトークンに置換される) + needs_token: bool # 公共交通オープンデータセンターのアクセストークン要否 + license: str # ライセンスメモ(出典明示の要否確認用) + + +FEEDS: list[Feed] = [ + Feed( + key="hakodate_tram", + name="函館市電", + url="https://api-public.odpt.org/api/v4/files/odpt/HakodateCity/Alllines.zip?date=20260615", + needs_token=False, + license="公共交通オープンデータセンター(認証なし公開)", + ), + Feed( + key="toei_train", + name="都営地下鉄", + url="https://api-public.odpt.org/api/v4/files/Toei/data/Toei-Train-GTFS.zip", + needs_token=False, + license="CC BY 4.0(東京都交通局・要出典明示)", + ), + Feed( + key="kyoto_subway", + name="京都市営地下鉄", + url="https://api.odpt.org/api/v4/files/odpt/KyotoMunicipalTransportation/Kyoto_City_Subway_GTFS.zip?date=20260703&acl:consumerKey={token}", + needs_token=True, + license="公共交通オープンデータ基本ライセンス(要出典明示)", + ), + Feed( + key="yokohama_subway", + name="横浜市営地下鉄", + url="https://api.odpt.org/api/v4/files/odpt/YokohamaMunicipal/Train.zip?date=20251226&acl:consumerKey={token}", + needs_token=True, + license="公共交通オープンデータ基本ライセンス(要出典明示)", + ), + Feed( + key="tokyometro_train", + name="東京メトロ", + url="https://api.odpt.org/api/v4/files/TokyoMetro/data/TokyoMetro-Train-GTFS.zip?acl:consumerKey={token}", + needs_token=True, + license="公共交通オープンデータ基本ライセンス(要出典明示)", + ), + Feed( + key="mir_train", + name="つくばエクスプレス", + url="https://api.odpt.org/api/v4/files/MIR/data/MIR-Train-GTFS.zip?acl:consumerKey={token}", + needs_token=True, + license="公共交通オープンデータ基本ライセンス(要出典明示)", + ), + Feed( + key="tamamonorail_train", + name="多摩都市モノレール", + url="https://api.odpt.org/api/v4/files/TamaMonorail/data/TamaMonorail-Train-GTFS.zip?acl:consumerKey={token}", + needs_token=True, + license="公共交通オープンデータ基本ライセンス(要出典明示)", + ), + Feed( + key="twr_train", + name="りんかい線", + url="https://api.odpt.org/api/v4/files/TWR/data/TWR-Train-GTFS.zip?acl:consumerKey={token}", + needs_token=True, + license="公共交通オープンデータ基本ライセンス(要出典明示)", + ), + # 京王・相鉄・東武の鉄道 GTFS も公共交通オープンデータセンターに存在するが、 + # 「公共交通オープンデータチャレンジ限定ライセンス」(api-challenge.odpt.org)で + # 本番利用できないため意図的に含めていない(scripts/README.md 参照)。 +] + +# --------------------------------------------------------------------------- +# arrival_estimation.rs の運動学モデルの再現(定数は Rust 側と一致させること) +# --------------------------------------------------------------------------- +ACCEL = 0.7 +DECEL = 0.9 +DWELL_MIN = 0.6 +RUN_MARGIN = 1.15 +PASS_PENALTY_SEC = 3.0 +DETOUR_MIN = 1.0 +RAIL_DETOUR_MAX = 1.35 + +LT_SHINKANSEN, LT_SUBWAY, LT_TRAM, LT_AGT, LT_CABLE = 1, 3, 4, 5, 0 + +BASE_SPEED = {LT_SHINKANSEN: 250.0, LT_SUBWAY: 75.0, LT_TRAM: 40.0, LT_AGT: 60.0, LT_CABLE: 12.0} +KIND_MULT = {3: 1.15, 4: 1.2, 5: 1.5} +FALLBACK_DETOUR = {LT_SHINKANSEN: 1.15, LT_SUBWAY: 1.20, LT_TRAM: 1.40, LT_AGT: 1.20, LT_CABLE: 1.10} + +KIND_NAMES = { + 0: "Default", 1: "Branch", 2: "Rapid", 3: "Express", + 4: "LimitedExpress", 5: "HighSpeedRapid", 6: "CommuterRapid", +} + +# フィッティング結果が一般則からこの比率以上離れた場合のみテーブルへ出力する。 +EMIT_THRESHOLD = 0.10 +# 較正に必要な最小サンプル(列車)数。 +MIN_TRIPS = 3 +# フィット結果の妥当範囲(km/h)。範囲外は駅マッチング異常とみなして捨てる。 +V_MIN, V_MAX = 15.0, 220.0 + +# --- 駅間別較正(segment_speed_table.rs)のパラメータ --- +# 出力先。 +SEGMENT_TABLE_RS = os.path.join(ROOT, "stationapi", "src", "domain", "segment_speed_table.rs") +# 駅間ペアの較正に必要な最小サンプル数。GTFS の時刻は分単位に丸められているため、 +# 複数本の平均でしか実勢の駅間所要時間(分未満の端数)を推定できない。 +SEG_MIN_SAMPLES = 5 +# 路線単位の較正値からこの比率以上乖離したペアだけを出力する。 +SEG_EMIT_THRESHOLD = 0.05 +# 路線単位較正値に対するフィット結果の妥当範囲(倍率)。範囲外は時刻データ異常 +# (長時間停車の折込みなど)とみなして捨てる。地下鉄の短区間は分単位GTFSから +# 加減速モデルの下限に近い速度が出やすいため、別途絶対上限で救済する。 +SEG_SANITY_BAND = (0.4, 1.6) +SEG_SUBWAY_ABS_MAX_KMH = 110.0 +# 到着時刻ベース(純走行時間)のサンプルがこの本数以上あるペアは、それだけを使う。 +# 出発間隔ベースは分丸めされた停車時分・接続待ちを含み、混ぜると系統誤差になる。 +SEG_ARR_MIN_SAMPLES = 5 +# 出発間隔ベースしか無いペアで上側から除去する割合。接続待ち・時隔調整の +# 折込み(北綾瀬〜綾瀬の direction 転換待ちなど)は分布の上側に偏るため。 +SEG_DEP_TRIM_RATIO = 0.3 +# 駅間所要時間サンプルの採用範囲(分)。 +SEG_TARGET_RANGE = (0.1, 30.0) +# 駅名 + 座標マッチングの許容距離(m)。 +MATCH_RADIUS_M = 500.0 +# 駅名が一致しない場合に座標最近傍で救済する許容距離(m)。改称駅・表記揺れ対策。 +NEAREST_RADIUS_M = 200.0 +# 列車の停車駅のうちマッチ必須の割合。 +MATCH_COVERAGE = 0.9 +# 日中ダイヤとして採用する始発時刻の範囲(時)。 +DAYTIME_HOURS = (9.5, 16.5) + + +def base_speed(line_type: int | None) -> float: + return BASE_SPEED.get(line_type, 80.0) + + +def general_rule_speed(line_type: int | None, kind: int) -> float: + if line_type == LT_SHINKANSEN: + return base_speed(line_type) + return base_speed(line_type) * KIND_MULT.get(kind, 1.0) + + +def haversine(lat1: float, lon1: float, lat2: float, lon2: float) -> float: + r = 6371000.0 + p1, p2 = math.radians(lat1), math.radians(lat2) + dphi = math.radians(lat2 - lat1) + dlmb = math.radians(lon2 - lon1) + a = math.sin(dphi / 2) ** 2 + math.cos(p1) * math.cos(p2) * math.sin(dlmb / 2) ** 2 + return 2 * r * math.asin(math.sqrt(a)) + + +def seg_run_min(dist_m: float, v_kmh: float) -> float: + """停車駅間の走行時間(分)。segment_run_minutes の再現。""" + if dist_m <= 0 or v_kmh <= 0: + return 0.0 + v = v_kmh / 3.6 + d_acc, d_dec = v * v / (2 * ACCEL), v * v / (2 * DECEL) + if dist_m >= d_acc + d_dec: + sec = v / ACCEL + v / DECEL + (dist_m - d_acc - d_dec) / v + else: + vp = math.sqrt(2 * dist_m * ACCEL * DECEL / (ACCEL + DECEL)) + sec = vp / ACCEL + vp / DECEL + return sec * RUN_MARGIN / 60.0 + + +def model_minutes(seq: list[tuple[float, bool]], v_kmh: float) -> float: + """駅列 seq = [(前駅からのみなし走行距離m, 停車するか), ...] の総所要時間(分)。 + + estimate_arrival_minutes の停車間セグメント積み上げを再現する。 + 始発駅は seq[0](距離 0, 停車)。終着駅の到着までを返す(始発の dwell なし)。 + """ + total = 0.0 + seg: list[tuple[float, bool]] = [] + n = len(seq) + for i in range(1, n): + seg.append(seq[i]) + if seq[i][1]: + if len(seg) == 1: + total += seg_run_min(seg[0][0], v_kmh) + else: + v = v_kmh / 3.6 + sec = v / (2 * ACCEL) + v / (2 * DECEL) + for dist_m, stops in seg: + sec += dist_m / v + if not stops: + sec += PASS_PENALTY_SEC + total += sec * RUN_MARGIN / 60.0 + if i != n - 1: + total += DWELL_MIN + seg = [] + return total + + +# --------------------------------------------------------------------------- +# 自リポジトリのデータ読み込み +# --------------------------------------------------------------------------- +def norm_name(s: str) -> str: + """駅名比較用の正規化。全角半角・空白・括弧書き・「駅」「前」等の揺れを吸収する。""" + s = unicodedata.normalize("NFKC", s or "").strip() + s = re.sub(r"[\s・]", "", s) + s = re.sub(r"[((].*?[))]", "", s) # 「(第2旅客ターミナル)」等の注記 + s = s.replace("ヶ", "ケ").replace("ノ", "の") + s = re.sub(r"(停留場|停留所|駅前|駅)$", "", s) + return s + + +def load_repo_data(): + lines = {} + with open(LINES_CSV, newline="", encoding="utf-8") as f: + for r in csv.DictReader(f): + lines[int(r["line_cd"])] = { + "name": unicodedata.normalize("NFKC", r["line_name"]).strip(), + "line_type": int(r["line_type"]) if r["line_type"] else None, + "avg_dist_m": float(r["average_distance"]) if r.get("average_distance") else 0.0, + "e_status": r["e_status"], + } + + by_line: dict[int, list[dict]] = {} + with open(STATIONS_CSV, newline="", encoding="utf-8") as f: + for r in csv.DictReader(f): + if r["e_status"] != "0": + continue + s = { + "cd": int(r["station_cd"]), + "name": r["station_name"], + "norm": norm_name(r["station_name"]), + "line_cd": int(r["line_cd"]), + "lat": float(r["lat"]), + "lon": float(r["lon"]), + "e_sort": int(r["e_sort"]), + } + by_line.setdefault(s["line_cd"], []).append(s) + for sts in by_line.values(): + sts.sort(key=lambda s: (s["e_sort"], s["cd"])) + + kinds = {} + with open(TYPES_CSV, newline="", encoding="utf-8") as f: + for r in csv.DictReader(f): + kinds[int(r["type_cd"])] = int(r["kind"]) if r["kind"] else 0 + + # line_group_cd ごとの (station_cd, type_cd, pass) 列(格納順)。 + groups: dict[int, list[tuple[int, int, int]]] = {} + with open(SST_CSV, newline="", encoding="utf-8") as f: + for r in csv.DictReader(f): + if not r["line_group_cd"]: + continue + groups.setdefault(int(r["line_group_cd"]), []).append( + (int(r["station_cd"]), int(r["type_cd"]), int(r["pass"]) if r["pass"] else 0) + ) + return lines, by_line, kinds, groups + + +def line_detour(lines: dict, by_line: dict, line_cd: int) -> float: + """路線全体で較正した迂回係数 α(estimate_arrival_minutes_calibrated と同等)。""" + li = lines[line_cd] + sts = by_line.get(line_cd, []) + gaps = [ + haversine(sts[i - 1]["lat"], sts[i - 1]["lon"], sts[i]["lat"], sts[i]["lon"]) + for i in range(1, len(sts)) + ] + mean = sum(gaps) / len(gaps) if gaps else 0.0 + avg = li["avg_dist_m"] + if avg > 0 and mean > 0: + return min(max(avg / mean, DETOUR_MIN), RAIL_DETOUR_MAX) + return FALLBACK_DETOUR.get(li["line_type"], 1.30) + + +# --------------------------------------------------------------------------- +# GTFS 取得・読み込み +# --------------------------------------------------------------------------- +def fetch_feed(feed: Feed, token: str | None) -> zipfile.ZipFile | None: + os.makedirs(CACHE_DIR, exist_ok=True) + cache = os.path.join(CACHE_DIR, f"{feed.key}.zip") + if not os.path.exists(cache): + url = feed.url + if feed.needs_token: + if not token: + sys.stderr.write( + f" {feed.name}: ODPT_ACCESS_TOKEN 未設定のためスキップ" + "(https://developer.odpt.org/ で無料発行できます)\n" + ) + return None + url = url.format(token=token) + req = urllib.request.Request(url, headers={"User-Agent": USER_AGENT}) + with urllib.request.urlopen(req, timeout=HTTP_TIMEOUT) as resp: + data = resp.read() + # 200 で ZIP 以外のエラーボディが返るケースをキャッシュへ確定させないよう、 + # 一時ファイルへ書いて ZIP として開けることを検証してから原子的に置き換える。 + tmp = cache + ".tmp" + with open(tmp, "wb") as f: + f.write(data) + try: + with zipfile.ZipFile(tmp): + pass + except zipfile.BadZipFile: + os.remove(tmp) + raise RuntimeError(f"{feed.name}: 応答が ZIP ではありません(URL・トークンを確認)") + os.replace(tmp, cache) + return zipfile.ZipFile(cache) + + +def read_gtfs_csv(zf: zipfile.ZipFile, name: str) -> list[dict]: + try: + raw = zf.read(name) + except KeyError: + return [] + text = raw.decode("utf-8-sig") + return list(csv.DictReader(io.StringIO(text))) + + +def parse_gtfs_time(t: str) -> float | None: + """GTFS の HH:MM:SS(24 時超えあり)を分に変換する。""" + m = re.match(r"^(\d+):(\d+):(\d+)$", (t or "").strip()) + if not m: + return None + h, mi, s = map(int, m.groups()) + return h * 60 + mi + s / 60.0 + + +def weekday_service_ids(zf: zipfile.ZipFile) -> set[str]: + """平日(月〜金すべて運行)の service_id 集合。calendar.txt が無ければ全 service。""" + cal = read_gtfs_csv(zf, "calendar.txt") + if not cal: + trips = read_gtfs_csv(zf, "trips.txt") + return {t["service_id"] for t in trips} + return { + c["service_id"] + for c in cal + if all(c.get(d) == "1" for d in ("monday", "tuesday", "wednesday", "thursday", "friday")) + } + + +# --------------------------------------------------------------------------- +# 較正本体 +# --------------------------------------------------------------------------- +def find_station_candidates(sts_line: list[dict], nm: str, lat: float, lon: float) -> list[int]: + """路線の駅リストから停留所に対応しうる駅 index の候補を返す。 + + 正規化名一致(座標 500m 以内)を優先し、無ければ座標最近傍(200m 以内)で + 救済する(改称駅・「アリーナ前」⇔「函館アリーナ前」のような表記揺れ対策)。 + + 同名駅が同一路線に複数格納される路線(都営大江戸線の都庁前が環状部始端と + 放射部側の2レコードを持つなど)があるため、単一 index ではなく候補列を返し、 + どちらを採用するかは列車全体の単調性(`resolve_monotonic`)で決める。 + """ + hits = [ + i + for i, s in enumerate(sts_line) + if s["norm"] == nm and haversine(lat, lon, s["lat"], s["lon"]) <= MATCH_RADIUS_M + ] + if hits: + return hits + best, best_d = None, NEAREST_RADIUS_M + for i, s in enumerate(sts_line): + d = haversine(lat, lon, s["lat"], s["lon"]) + if d <= best_d: + best, best_d = i, d + return [best] if best is not None else [] + + +def resolve_monotonic(cand_lists: list[list[int]]) -> list[int] | None: + """各停留所の候補 index 列から、単調増加または単調減少になる割当を返す。 + + 候補が複数ある割当(同名駅)は、成立する割当のうち走行区間(span)が最小の + ものを採用する。例: 大江戸線 光が丘→都庁前 の終点「都庁前」は環状部始端 + (index 0)と放射部側(index 28)の両候補があるが、放射部側を選ぶと + 38→28 の単調減少・span 10 で成立するためそちらを採る。 + 組合せ数が異常に多い場合は割当不能として捨てる(実データでは同名駅は + 高々2候補×少数なので実質発生しない)。 + """ + total = 1 + for cands in cand_lists: + if not cands: + return None + total *= len(cands) + if total > 32: + return None + best: list[int] | None = None + best_span = None + for combo in itertools.product(*cand_lists): + inc = all(b > a for a, b in zip(combo, combo[1:])) + dec = all(b < a for a, b in zip(combo, combo[1:])) + if not (inc or dec): + continue + span = max(combo) - min(combo) + if best_span is None or span < best_span: + best, best_span = list(combo), span + return best + + +def match_line( + trip_stop_keys: list[tuple[str, float, float]], + by_line: dict, + lines: dict, +) -> int | None: + """列車の停車駅列(正規化名, 緯度, 経度)から最も整合する line_cd を返す。""" + best, best_hits = None, 0 + for line_cd, sts in by_line.items(): + if lines.get(line_cd, {}).get("e_status") != "0": + continue + hits = sum(1 for nm, lat, lon in trip_stop_keys if find_station_candidates(sts, nm, lat, lon)) + if hits > best_hits: + best, best_hits = line_cd, hits + if best is not None and best_hits >= max(2, math.ceil(len(trip_stop_keys) * MATCH_COVERAGE)): + return best + return None + + +def classify_kind( + line_cd: int, + served_cds: set[int], + span_cds: list[int], + groups: dict, + kinds: dict, +) -> int | None: + """列車の停車パターンを station_station_types の種別グループと照合し kind を返す。 + + 全駅停車なら kind=0(Default)。通過があるのにどのグループとも一致しない場合は + None(較正対象外)。照合は列車の走行区間(span_cds)内の停車集合の一致で行う。 + """ + span_set = set(span_cds) + if served_cds == span_set: + return 0 + best_kind, best_score = None, 0.0 + for members in groups.values(): + member_cds = {cd for cd, _, _ in members} + if not span_set <= member_cds: + continue + group_stops = {cd for cd, _, ps in members if ps == 0 and cd in span_set} + union = group_stops | served_cds + if not union: + continue + score = len(group_stops & served_cds) / len(union) + if score > best_score: + best_score = score + type_cd = members[0][1] + best_kind = kinds.get(type_cd, 0) + return best_kind if best_score >= 0.9 else None + + +def fit_v_max(samples: list[tuple[list[tuple[float, bool]], float]]) -> float | None: + """観測所要時間(分)の中央値残差が 0 になる v_max を二分探索する。""" + + def residual(v: float) -> float: + return statistics.median(model_minutes(seq, v) - obs for seq, obs in samples) + + lo, hi = V_MIN, V_MAX + if residual(lo) < 0: # 最低速度でもモデルが速すぎる(異常データ) + return None + if residual(hi) > 0: # 最高速度でもモデルが遅すぎる(異常データ) + return None + for _ in range(60): + mid = (lo + hi) / 2 + if residual(mid) > 0: + lo = mid + else: + hi = mid + return (lo + hi) / 2 + + +@dataclass +class Calibration: + line_cd: int + line_name: str + kind: int + v_fit: float + v_rule: float + n_trips: int + median_obs: float + feed: str + + +@dataclass +class SegmentCalibration: + line_cd: int + cd_lo: int + cd_hi: int + v_fit: float + v_base: float + n_samples: int + mean_run_min: float + feed: str + + +def fit_segment_v(dist_m: float, target_min: float) -> float | None: + """駅間の走行時間 target_min(分)を再現する実効最高速度を二分探索する。""" + lo, hi = 5.0, 250.0 + if seg_run_min(dist_m, lo) < target_min: # 最低速度でもモデルが速すぎる + return None + if seg_run_min(dist_m, hi) > target_min: + # GTFS は駅時刻が分単位のことが多く、短駅間では平均しても + # arrival_estimation の加減速モデル上の最短時間より短く見える場合がある。 + # その場合にサンプルを捨てると路線値へフォールバックして逆に遅くなるため、 + # これ以上 v_max を上げても三角形プロファイルで所要がほぼ短くならない + # 境界速度を採用する。 + v_switch = math.sqrt(2 * dist_m / (1 / ACCEL + 1 / DECEL)) * 3.6 + return min(v_switch, hi) + for _ in range(60): + mid = (lo + hi) / 2 + if seg_run_min(dist_m, mid) > target_min: + lo = mid + else: + hi = mid + return (lo + hi) / 2 + + +def kinematic_min_minutes(dist_m: float) -> float: + """加減速モデル上の最短走行時間(分)。速度を上げても縮まない三角形プロファイル。""" + return seg_run_min(dist_m, 1e9) + + +def rebalance_line_targets( + mean_targets: dict[tuple[int, int, int], float], + pair_dist_m: dict[tuple[int, int, int], float], + by_line: dict, + lines: dict, + dep_only_keys: set[tuple[int, int, int]], +) -> None: + """運動学的下限を下回るペアの不足分を隣接ペアへ繰り越し、合計を保存する。 + + GTFS の駅時刻は分単位で、タイムポイント以外の駅では時刻が機械的に + 割り付けられることがある(例: 千代田線 西日暮里→千駄木 平均0.7分 / + 千駄木→根津 平均2.1分。実際はどちらも1分台)。このとき短すぎる側は + フィットで運動学的下限にクランプされて縮められない一方、長すぎる側は + そのまま再現されるため、区間合計が系統的に過大になる(クランプの + 非対称バイアス)。出発間隔ベースでしか較正できないペアの連続列に対し + 前後2パスで不足分を隣へ繰り越すことで、ペア列の合計を保ったまま + 下限違反を解消する。ペア列の端で吸収しきれない不足分は捨てる。 + + 到着時刻ベースで較正できたペアには適用しない(鎖もそこで分断する)。 + 純走行時間の「下限未満」は補間アーティファクトではなく、モデルの保守的な + 加減速下限より実車が速いだけであり、隣から時間を奪うと実測に合っていた + 区間まで過小になる(都営大江戸線で確認済み)。 + """ + for line_cd, sts in by_line.items(): + runs: list[list[tuple[int, int, int]]] = [] + cur: list[tuple[int, int, int]] = [] + for i in range(1, len(sts)): + cd_a, cd_b = sts[i - 1]["cd"], sts[i]["cd"] + key = (line_cd, min(cd_a, cd_b), max(cd_a, cd_b)) + if key in mean_targets and key in dep_only_keys: + cur.append(key) + elif cur: + runs.append(cur) + cur = [] + if cur: + runs.append(cur) + + moved: list[str] = [] + for run in runs: + if len(run) < 2: + continue + mins = [kinematic_min_minutes(pair_dist_m[k]) for k in run] + if all(mean_targets[k] >= m for k, m in zip(run, mins)): + continue + for order in (range(len(run)), range(len(run) - 1, -1, -1)): + carry = 0.0 + for i in order: + t = mean_targets[run[i]] + carry + if t < mins[i]: + carry = t - mins[i] + t = mins[i] + else: + carry = 0.0 + mean_targets[run[i]] = t + moved.append(f"{len(run)}ペア列") + if moved: + sys.stderr.write( + f" {lines[line_cd]['name']}: 駅間時間の繰り越し補正を適用 ({', '.join(moved)})\n" + ) + + +def collect_segment_samples( + seg_samples: dict[tuple[int, int, int], list[tuple[float, str]]], + line_cd: int, + sts_line: list[dict], + matched_idx: list[int], + stop_rows: list[dict], +) -> None: + """各駅停車 1 本ぶんの隣接駅間の純走行時間サンプルを `seg_samples` へ追記する。 + + 駅間の純走行時間の観測値: + - 次駅に到着時刻が別記録されていれば「出発 → 次駅到着」(純走行時間)。 + - 到着 = 出発(停車時分がフィードに折り込まれていない)なら + 「出発 → 次駅出発 − モデル停車時分」で近似する。 + ただし次駅が終点の場合は、モデル側も終点 dwell を加えないため + 停車時分を引かずに「出発 → 終点時刻」を純走行時間として扱う。 + 前者を優先しないと、停車時分を記録する駅で dwell を二重計上して + 駅間速度を系統的に過小評価してしまう。 + """ + for j in range(len(matched_idx) - 1): + a, b = matched_idx[j], matched_idx[j + 1] + if abs(b - a) != 1: # リポジトリ並び順で隣接するペアのみ + continue + dep_a = parse_gtfs_time(stop_rows[j].get("departure_time", "")) + arr_next = parse_gtfs_time(stop_rows[j + 1].get("arrival_time", "")) + dep_next = parse_gtfs_time(stop_rows[j + 1].get("departure_time", "")) + if dep_a is None: + continue + if arr_next is not None and (dep_next is None or arr_next < dep_next): + target = arr_next - dep_a + source = "arr" # 到着時刻ベース(純走行時間) + elif dep_next is not None: + dwell = 0.0 if j + 1 == len(stop_rows) - 1 else DWELL_MIN + target = dep_next - dep_a - dwell + source = "dep" # 出発間隔ベース(モデル停車時分を控除) + else: + continue + if not (SEG_TARGET_RANGE[0] <= target <= SEG_TARGET_RANGE[1]): + continue + cd_a, cd_b = sts_line[a]["cd"], sts_line[b]["cd"] + key = (line_cd, min(cd_a, cd_b), max(cd_a, cd_b)) + seg_samples.setdefault(key, []).append((target, source)) + + +def segment_sanity_upper_kmh(base: float, line_type: int | None) -> float: + upper = SEG_SANITY_BAND[1] * base + if line_type == LT_SUBWAY: + upper = max(upper, SEG_SUBWAY_ABS_MAX_KMH) + return upper + + +def calibrate_feed( + feed: Feed, zf: zipfile.ZipFile, lines, by_line, kinds, groups +) -> tuple[list[Calibration], dict[tuple[int, int, int], list[tuple[float, str]]]]: + stops_by_id = { + s["stop_id"]: (norm_name(s["stop_name"]), float(s["stop_lat"]), float(s["stop_lon"])) + for s in read_gtfs_csv(zf, "stops.txt") + if s.get("stop_lat") and s.get("stop_lon") + } + services = weekday_service_ids(zf) + trips = [t for t in read_gtfs_csv(zf, "trips.txt") if t["service_id"] in services] + trip_ids = {t["trip_id"] for t in trips} + + st_by_trip: dict[str, list[dict]] = {} + for st in read_gtfs_csv(zf, "stop_times.txt"): + if st["trip_id"] in trip_ids: + st_by_trip.setdefault(st["trip_id"], []).append(st) + for v in st_by_trip.values(): + v.sort(key=lambda r: int(r["stop_sequence"])) + + # (line_cd, kind) -> [(モデル入力列, 観測分), ...](同一パターン・同一所要は重複排除) + samples: dict[tuple[int, int], dict[tuple, tuple]] = {} + # (line_cd, station_cd小, station_cd大) -> [(駅間走行時間(分), "arr"|"dep"), ...]。 + # 各駅停車(kind=0)の隣接駅間のみ。時刻の分丸めを複数本の平均で均すため + # 重複排除しない(同時刻パターンの多重度も含めて平均する)。 + seg_samples: dict[tuple[int, int, int], list[tuple[float, str]]] = {} + line_match_cache: dict[tuple, int | None] = {} + + for trip_id, sts in st_by_trip.items(): + # 乗降可能な停車のみ(pickup/drop_off とも 1=不可 の通過レコードを除外)。 + stop_rows = [ + r for r in sts + if not (r.get("pickup_type") == "1" and r.get("drop_off_type") == "1") + ] + if len(stop_rows) < 4: + continue + dep0 = parse_gtfs_time(stop_rows[0].get("departure_time", "")) + arr_last = parse_gtfs_time(stop_rows[-1].get("arrival_time", "")) + if dep0 is None or arr_last is None or arr_last <= dep0: + continue + if not (DAYTIME_HOURS[0] * 60 <= dep0 % 1440 <= DAYTIME_HOURS[1] * 60): + continue + + keys = [] + ok = True + for r in stop_rows: + info = stops_by_id.get(r["stop_id"]) + if info is None: + ok = False + break + keys.append(info) + if not ok: + continue + + pattern = tuple(k[0] for k in keys) + if pattern not in line_match_cache: + line_match_cache[pattern] = match_line(keys, by_line, lines) + line_cd = line_match_cache[pattern] + if line_cd is None: + continue + + # 停車駅を自データの駅へ対応付ける。同名駅(大江戸線 都庁前など)は + # 候補が複数あるため、列車全体で単調になる割当を選ぶ。 + # 単調割当が無い列車(環状一周・折返し・6の字乗り通し)は除外する。 + sts_line = by_line[line_cd] + cand_lists = [find_station_candidates(sts_line, nm, lat, lon) for nm, lat, lon in keys] + matched_idx = resolve_monotonic(cand_lists) + if matched_idx is None: + continue + + lo, hi = min(matched_idx), max(matched_idx) + span = sts_line[lo:hi + 1] + if matched_idx[0] > matched_idx[-1]: + span = list(reversed(span)) + served = {sts_line[i]["cd"] for i in matched_idx} + kind = classify_kind(line_cd, served, [s["cd"] for s in span], groups, kinds) + if kind is None: + continue + + alpha = line_detour(lines, by_line, line_cd) + seq: list[tuple[float, bool]] = [(0.0, True)] + for a, b in zip(span, span[1:]): + d = haversine(a["lat"], a["lon"], b["lat"], b["lon"]) * alpha + seq.append((d, b["cd"] in served)) + obs = arr_last - dep0 + + dedup_key = (tuple(s["cd"] for s in span), tuple(sorted(served)), round(obs, 1)) + samples.setdefault((line_cd, kind), {})[dedup_key] = (seq, obs) + + # 駅間別較正のサンプル収集(各駅停車のみ)。 + if kind == 0: + collect_segment_samples(seg_samples, line_cd, sts_line, matched_idx, stop_rows) + + results = [] + for (line_cd, kind), dd in sorted(samples.items()): + trips_list = list(dd.values()) + if len(trips_list) < MIN_TRIPS: + sys.stderr.write( + f" {lines[line_cd]['name']} kind={kind}: サンプル {len(trips_list)} 本 < {MIN_TRIPS} → 見送り\n" + ) + continue + v = fit_v_max(trips_list) + if v is None or not (V_MIN < v < V_MAX): + sys.stderr.write(f" {lines[line_cd]['name']} kind={kind}: フィット失敗 → 見送り\n") + continue + results.append(Calibration( + line_cd=line_cd, + line_name=lines[line_cd]["name"], + kind=kind, + v_fit=round(v / 5) * 5, # 5km/h 刻みに丸めて出力の安定性を上げる + v_rule=general_rule_speed(lines[line_cd]["line_type"], kind), + n_trips=len(trips_list), + median_obs=statistics.median(o for _, o in trips_list), + feed=feed.name, + )) + return results, seg_samples + + +# --------------------------------------------------------------------------- +# speed_table.rs の自動生成ブロック書き換え +# --------------------------------------------------------------------------- +BEGIN_MARK = "// --- BEGIN GENERATED (scripts/compute_speed_table.py) ---" +END_MARK = "// --- END GENERATED ---" + + +def manual_keys_in_rust(src: str) -> set[tuple[int, str]]: + """手動較正テーブル(自動生成ブロック外)に既にある (line_cd, kind名) を集める。""" + gen_start = src.find(BEGIN_MARK) + manual_src = src if gen_start < 0 else src[:gen_start] + return { + (int(m.group(1)), m.group(2)) + for m in re.finditer(r"\(\s*(\d+)\s*,\s*TrainTypeKind::(\w+)\s*,", manual_src) + } + + +def existing_generated_entries(src: str) -> list[tuple[int, str, str]]: + """生成ブロック内の既存エントリを (line_cd, kind名, 整形済み2行) で返す。""" + start = src.find(BEGIN_MARK) + end = src.find(END_MARK) + if start < 0 or end < 0: + return [] + block = src[start + len(BEGIN_MARK):end] + entries = [] + pending_comment = "" + for line in block.splitlines(): + stripped = line.strip() + m = re.match(r"\(\s*(\d+)\s*,\s*TrainTypeKind::(\w+)\s*,\s*[0-9.]+\s*\)\s*,", stripped) + if m: + entries.append((int(m.group(1)), m.group(2), pending_comment + f" {stripped}\n")) + pending_comment = "" + elif stripped.startswith("//") and "エントリなし" not in stripped: + pending_comment += f" {stripped}\n" + return entries + + +def apply_to_rust(results: list[Calibration], recalibrated: set[tuple[int, str]]) -> int: + """生成ブロックを更新する。 + + 今回の実行で較正できた (line_cd, kind) は新しい値で置き換え、較正対象に + ならなかったキー(トークン未設定でスキップしたフィード・取得失敗など)の + 既存エントリはそのまま残す。較正した結果、乖離が閾値未満になったキーは + `recalibrated` に含まれるため既存エントリごと削除される。 + """ + with open(SPEED_TABLE_RS, encoding="utf-8") as f: + src = f.read() + start = src.find(BEGIN_MARK) + end = src.find(END_MARK) + if start < 0 or end < 0 or end < start: + raise SystemExit(f"{SPEED_TABLE_RS} に生成ブロックマーカーが見つかりません") + + manual = manual_keys_in_rust(src) + kind_value = {name: value for value, name in KIND_NAMES.items()} + + # (line_cd, kind値) -> 整形済みエントリ文字列 + merged: dict[tuple[int, int], str] = {} + for line_cd, kind_name, text in existing_generated_entries(src): + if (line_cd, kind_name) in recalibrated or (line_cd, kind_name) in manual: + continue + merged[(line_cd, kind_value.get(kind_name, 0))] = text + + skipped = 0 + for c in results: + kind_name = KIND_NAMES[c.kind] + if (c.line_cd, kind_name) in manual: + sys.stderr.write( + f" {c.line_name} kind={kind_name}: 手動テーブルに既存エントリがあるためスキップ\n" + ) + skipped += 1 + continue + merged[(c.line_cd, c.kind)] = ( + f" // {c.line_name} {kind_name}: {c.feed} GTFS {c.n_trips}本 " + f"中央値{c.median_obs:.0f}分 (一般則 {c.v_rule:.0f}km/h)\n" + f" ({c.line_cd}, TrainTypeKind::{kind_name}, {c.v_fit:.1f}),\n" + ) + + rows = [merged[k] for k in sorted(merged)] + body = "".join(rows) if rows else " // (現在エントリなし)\n" + # BEGIN マーカー行の直後から END マーカー行(インデント込み)の直前までを置換する。 + line_start = src.rfind("\n", 0, end) + 1 + new_src = src[: start + len(BEGIN_MARK)] + "\n" + body + src[line_start:] + if new_src != src: + with open(SPEED_TABLE_RS, "w", encoding="utf-8") as f: + f.write(new_src) + return len(rows) + + +# --------------------------------------------------------------------------- +# segment_speed_table.rs の自動生成ブロック書き換え(駅間別較正) +# --------------------------------------------------------------------------- +def default_kind_speeds_in_rust() -> tuple[dict[int, float], dict[int, float]]: + """speed_table.rs の (line_cd, Default) エントリ値を (手動, 生成) で返す。""" + with open(SPEED_TABLE_RS, encoding="utf-8") as f: + src = f.read() + gen_start = src.find(BEGIN_MARK) + manual_src = src if gen_start < 0 else src[:gen_start] + gen_src = "" if gen_start < 0 else src[gen_start:] + pat = r"\(\s*(\d+)\s*,\s*TrainTypeKind::Default\s*,\s*([0-9.]+)\s*\)" + manual = {int(lc): float(v) for lc, v in re.findall(pat, manual_src)} + generated = {int(lc): float(v) for lc, v in re.findall(pat, gen_src)} + return manual, generated + + +def existing_segment_entries(src: str) -> list[tuple[int, int, int, str]]: + """生成ブロック内の既存駅間エントリを (line_cd, cd小, cd大, 整形済み行) で返す。""" + start = src.find(BEGIN_MARK) + end = src.find(END_MARK) + if start < 0 or end < 0: + return [] + block = src[start + len(BEGIN_MARK):end] + entries = [] + pending_comment = "" + for line in block.splitlines(): + stripped = line.strip() + m = re.match(r"\(\s*(\d+)\s*,\s*(\d+)\s*,\s*(\d+)\s*,\s*[0-9.]+\s*\)\s*,", stripped) + if m: + entries.append(( + int(m.group(1)), + int(m.group(2)), + int(m.group(3)), + pending_comment + f" {stripped}\n", + )) + pending_comment = "" + elif stripped.startswith("//") and "エントリなし" not in stripped: + pending_comment += f" {stripped}\n" + return entries + + +def apply_segments_to_rust( + seg_results: list[SegmentCalibration], + recalibrated_pairs: set[tuple[int, int, int]], + name_of: dict[int, str], + lines: dict, +) -> int: + """segment_speed_table.rs の生成ブロックを更新する。 + + 今回の実行で較正を評価できた駅間ペア(サンプル数・フィット・妥当性チェックを + 通過したペア)は新しい結果で置き換え、閾値未満になったペアは削除する。 + 評価できなかったペア(時刻データ欠損・サンプル不足・フィード未取得など)の + 既存エントリはそのまま残す。路線単位で消すと、時刻データの無い駅間の + 較正済みエントリまで巻き添えで消えるため、必ずペア単位で判定する。 + """ + with open(SEGMENT_TABLE_RS, encoding="utf-8") as f: + src = f.read() + start = src.find(BEGIN_MARK) + end = src.find(END_MARK) + if start < 0 or end < 0 or end < start: + raise SystemExit(f"{SEGMENT_TABLE_RS} に生成ブロックマーカーが見つかりません") + + merged: dict[tuple[int, int, int], str] = {} + for line_cd, cd_lo, cd_hi, text in existing_segment_entries(src): + if (line_cd, cd_lo, cd_hi) in recalibrated_pairs: + continue + merged[(line_cd, cd_lo, cd_hi)] = text + + for s in seg_results: + merged[(s.line_cd, s.cd_lo, s.cd_hi)] = ( + f" // {lines[s.line_cd]['name']} {name_of.get(s.cd_lo, s.cd_lo)}〜" + f"{name_of.get(s.cd_hi, s.cd_hi)}: {s.feed} GTFS {s.n_samples}本 " + f"平均{s.mean_run_min:.1f}分 (路線値 {s.v_base:.0f}km/h)\n" + f" ({s.line_cd}, {s.cd_lo}, {s.cd_hi}, {s.v_fit:.1f}),\n" + ) + + rows = [merged[k] for k in sorted(merged)] + body = "".join(rows) if rows else " // (現在エントリなし)\n" + line_start = src.rfind("\n", 0, end) + 1 + new_src = src[: start + len(BEGIN_MARK)] + "\n" + body + src[line_start:] + if new_src != src: + with open(SEGMENT_TABLE_RS, "w", encoding="utf-8") as f: + f.write(new_src) + return len(rows) + + +# --------------------------------------------------------------------------- +# メイン +# --------------------------------------------------------------------------- +def main() -> int: + ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__) + g = ap.add_mutually_exclusive_group(required=True) + g.add_argument("--validate", action="store_true", help="較正のみ(ファイル不変)") + g.add_argument("--apply", action="store_true", help="speed_table.rs の生成ブロックを書き換える") + ap.add_argument( + "--dump-line", + type=int, + default=None, + metavar="LINE_CD", + help="指定した line_cd の駅間較正の内訳(生平均・繰り越し補正後・運動学的下限・フィット結果)を表示する", + ) + args = ap.parse_args() + + token = os.environ.get("ODPT_ACCESS_TOKEN") + lines, by_line, kinds, groups = load_repo_data() + + all_results: list[Calibration] = [] + all_seg_samples: dict[tuple[int, int, int], list[tuple[float, str]]] = {} + # 駅間ペア -> フィード名集合(出典コメント用)。通常は路線とフィードが 1 対 1 だが、 + # 複数フィードが同一ペアへ寄与した場合も全出典を保持する。 + seg_feed_of: dict[tuple[int, int, int], set[str]] = {} + for feed in FEEDS: + sys.stderr.write(f"[{feed.key}] {feed.name} ({feed.license})\n") + try: + zf = fetch_feed(feed, token) + except Exception as e: # noqa: BLE001 - フィード単位で続行する + sys.stderr.write(f" 取得失敗: {e!r} → スキップ\n") + continue + if zf is None: + continue + with zf: + results, seg_samples = calibrate_feed(feed, zf, lines, by_line, kinds, groups) + all_results.extend(results) + for key, ts in seg_samples.items(): + all_seg_samples.setdefault(key, []).extend(ts) + seg_feed_of.setdefault(key, set()).add(feed.name) + + print(f"\n{'路線':<24} {'kind':<16} {'フィット':>8} {'一般則':>7} {'乖離':>7} {'本数':>4} {'採用':>4}") + emitted = [] + for c in sorted(all_results, key=lambda c: (c.line_cd, c.kind)): + dev = c.v_fit / c.v_rule - 1.0 + emit = abs(dev) >= EMIT_THRESHOLD + if emit: + emitted.append(c) + print( + f"{c.line_name:<24} {KIND_NAMES[c.kind]:<16} {c.v_fit:6.0f}km {c.v_rule:5.0f}km " + f"{dev:+7.1%} {c.n_trips:>4} {'○' if emit else '-':>4}" + ) + + # --- 駅間別較正 --- + # ベースライン(Rust 側が実際に使う路線単位の実効速度): 手動テーブル → + # 今回の較正で出力される値 → 既存の生成値 → 一般則 の順で解決する。 + manual_default, gen_default = default_kind_speeds_in_rust() + recal_lines = {c.line_cd for c in all_results if c.kind == 0} + emit_default = {c.line_cd: c.v_fit for c in emitted if c.kind == 0} + + def line_baseline(line_cd: int) -> float: + if line_cd in manual_default: + return manual_default[line_cd] + if line_cd in recal_lines: + v = emit_default.get(line_cd) + if v: + return v + return general_rule_speed(lines[line_cd]["line_type"], 0) + if line_cd in gen_default: + return gen_default[line_cd] + return general_rule_speed(lines[line_cd]["line_type"], 0) + + name_of = {s["cd"]: s["name"] for sts in by_line.values() for s in sts} + coord_of = {s["cd"]: (s["lat"], s["lon"]) for sts in by_line.values() for s in sts} + + # ペアごとの平均ターゲットとみなし距離。距離には路線較正済みの迂回係数を使う。 + mean_targets: dict[tuple[int, int, int], float] = {} + pair_dist_m: dict[tuple[int, int, int], float] = {} + # 出発間隔ベースでしか較正できなかったペア(繰り越し補正の対象)。 + dep_only_keys: set[tuple[int, int, int]] = set() + detour_cache: dict[int, float] = {} + for (line_cd, cd_lo, cd_hi), ts in all_seg_samples.items(): + if len(ts) < SEG_MIN_SAMPLES: + continue + if line_cd not in detour_cache: + detour_cache[line_cd] = line_detour(lines, by_line, line_cd) + (lat1, lon1), (lat2, lon2) = coord_of[cd_lo], coord_of[cd_hi] + key = (line_cd, cd_lo, cd_hi) + # 到着時刻ベース(純走行時間)が十分あればそれだけを使う。無いフィード + # (東京メトロは全駅 arr==dep)では出発間隔ベースの上側トリム平均で + # 接続待ち・時隔調整の折込みを除去する。 + arr_ts = [t for t, s in ts if s == "arr"] + if len(arr_ts) >= SEG_ARR_MIN_SAMPLES: + used = arr_ts + else: + dep_ts = sorted(t for t, s in ts if s == "dep") or [t for t, _ in ts] + keep = max(1, math.ceil(len(dep_ts) * (1.0 - SEG_DEP_TRIM_RATIO))) + used = dep_ts[:keep] + dep_only_keys.add(key) + mean_targets[key] = sum(used) / len(used) + pair_dist_m[key] = haversine(lat1, lon1, lat2, lon2) * detour_cache[line_cd] + + raw_targets = dict(mean_targets) + rebalance_line_targets(mean_targets, pair_dist_m, by_line, lines, dep_only_keys) + + seg_emitted: list[SegmentCalibration] = [] + # 較正を評価できた(サンプル数・フィット・妥当性チェックを通過した)ペア。 + # --apply 時に既存エントリを置き換え・削除してよいのはこの集合だけ。 + seg_recal_pairs: set[tuple[int, int, int]] = set() + seg_stats: dict[int, list[int]] = {} # line_cd -> [較正ペア数, 出力ペア数] + seg_debug: list[tuple] = [] + for (line_cd, cd_lo, cd_hi), target in sorted(mean_targets.items()): + ts = all_seg_samples[(line_cd, cd_lo, cd_hi)] + dist_m = pair_dist_m[(line_cd, cd_lo, cd_hi)] + v = fit_segment_v(dist_m, target) + if args.dump_line == line_cd: + n_arr = sum(1 for _, s in ts if s == "arr") + seg_debug.append(( + (line_cd, cd_lo, cd_hi), len(ts), n_arr, + raw_targets[(line_cd, cd_lo, cd_hi)], target, + kinematic_min_minutes(dist_m), dist_m, v, + )) + stats = seg_stats.setdefault(line_cd, [0, 0]) + if v is None: + continue + base = line_baseline(line_cd) + upper = segment_sanity_upper_kmh(base, lines[line_cd]["line_type"]) + if not (SEG_SANITY_BAND[0] * base <= v <= upper): + sys.stderr.write( + f" {lines[line_cd]['name']} {name_of[cd_lo]}〜{name_of[cd_hi]}: " + f"フィット {v:.0f}km/h が路線値 {base:.0f}km/h の妥当範囲外 " + f"({SEG_SANITY_BAND[0] * base:.0f}〜{upper:.0f}km/h) → 見送り\n" + ) + continue + stats[0] += 1 + seg_recal_pairs.add((line_cd, cd_lo, cd_hi)) + v = float(round(v)) + if abs(v / base - 1.0) < SEG_EMIT_THRESHOLD: + continue + stats[1] += 1 + seg_emitted.append(SegmentCalibration( + line_cd=line_cd, + cd_lo=cd_lo, + cd_hi=cd_hi, + v_fit=v, + v_base=base, + n_samples=len(ts), + mean_run_min=target, + feed="・".join(sorted(seg_feed_of.get((line_cd, cd_lo, cd_hi), set()))), + )) + + if seg_debug: + print( + f"\n[--dump-line {args.dump_line}] " + f"{'ペア':<24} {'本数':>5} {'到着基準':>5} {'生平均':>7} {'補正後':>7} {'下限':>6} {'距離m':>7} {'フィット':>7}" + ) + for key, n, n_arr, raw, adj, kmin, dist, v in seg_debug: + _, lo, hi = key + label = f"{name_of.get(lo, lo)}〜{name_of.get(hi, hi)}" + v_str = f"{v:6.0f}km" if v is not None else " 失敗" + print(f" {label:<24} {n:>5} {n_arr:>5} {raw:7.2f} {adj:7.2f} {kmin:6.2f} {dist:7.0f} {v_str}") + + if seg_stats: + print(f"\n[駅間別較正] {'路線':<24} {'較正ペア':>6} {'出力':>4}") + for line_cd, (n_cal, n_emit) in sorted(seg_stats.items()): + print(f"{'':<11}{lines[line_cd]['name']:<24} {n_cal:>6} {n_emit:>4}") + if not args.apply and seg_emitted: + print(f"\n[駅間別較正] 出力対象(路線値から ±{SEG_EMIT_THRESHOLD:.0%} 以上乖離):") + for s in seg_emitted: + print( + f" {lines[s.line_cd]['name']} {name_of[s.cd_lo]}〜{name_of[s.cd_hi]}: " + f"{s.v_fit:.0f}km/h (路線値 {s.v_base:.0f}km/h, {s.n_samples}本, 平均{s.mean_run_min:.1f}分)" + ) + + if args.apply: + recalibrated = {(c.line_cd, KIND_NAMES[c.kind]) for c in all_results} + n = apply_to_rust(emitted, recalibrated) + print(f"\nspeed_table.rs 生成ブロックを更新: {n} エントリ") + n_seg = apply_segments_to_rust(seg_emitted, seg_recal_pairs, name_of, lines) + print(f"segment_speed_table.rs 生成ブロックを更新: {n_seg} エントリ") + else: + print(f"\n出力対象(一般則から ±{EMIT_THRESHOLD:.0%} 以上乖離): {len(emitted)} エントリ(--apply で書き込み)") + return 0 + + +if __name__ == "__main__": + raise SystemExit(main()) diff --git a/stationapi/src/domain.rs b/stationapi/src/domain.rs index f8b8eddb..0e083171 100644 --- a/stationapi/src/domain.rs +++ b/stationapi/src/domain.rs @@ -4,3 +4,5 @@ pub mod error; pub mod ipa; pub mod normalize; pub mod repository; +pub mod segment_speed_table; +pub mod speed_table; diff --git a/stationapi/src/domain/arrival_estimation.rs b/stationapi/src/domain/arrival_estimation.rs index 81e98b12..4a7bad96 100644 --- a/stationapi/src/domain/arrival_estimation.rs +++ b/stationapi/src/domain/arrival_estimation.rs @@ -9,15 +9,29 @@ //! 2. 迂回係数 `α` で「みなし走行距離(軌道距離)」へ補正する。`α` は //! `Line.average_distance`(メートル単位・実距離±10%精度)が得られる路線では //! `average_distance / 直線平均駅間距離` で較正し、得られない路線では -//! 路線種別ベースの固定値にフォールバックする。 +//! 路線種別ベースの固定値にフォールバックする。較正の母数(直線平均)は +//! クエリで切り出した部分区間ではなく **経路全体の駅列** から取る。 +//! `average_distance` は路線全体の平均駅間距離なので、駅間隔が路線平均と +//! 異なる部分区間(長距離路線の都心側など)の直線平均と比較すると `α` が +//! 実態(1.0〜1.1 程度)から大きく外れてしまうため。経路自体が路線の一部に +//! 偏り較正が破綻する路線は、実測値の較正テーブル +//! (`LINE_DETOUR_OVERRIDES`)で `α` を上書きする。 //! 3. 停車駅間ごとに「加速→巡航→減速」の運動学モデルで走行時間を算出する。 //! 停車が多いほど巡航しきれず平均速度が落ちる(各停が速達より遅い)現象が //! 加減速ペナルティとして自然に表現される。運動学モデルは理想走行 //! (最大加速→最高速度で巡航→最大減速)を仮定するため、実ダイヤに含まれる //! 途中の速度制限・惰行・回復余裕のぶん系統的に速すぎる。これを走行時間への //! 運転余裕率 `run_margin` として補正する(実路線の時刻表との較正で約 1.15)。 +//! 通過駅には分岐器・曲線の速度制限ぶんの小ペナルティ `pass_penalty` を加える。 //! 4. 中間停車駅に停車時間 `dwell` を加算して累積する。 //! +//! 速度は路線種別の基本速度に列車種別(`TrainTypeKind`)の倍率を掛けて決める。 +//! 快速系(Branch/Rapid/CommuterRapid)は各停と同じ車両・線路を走り、速達性は +//! 通過(停車回数減)そのもので表現されるため倍率 1.0。急行・特急はより高速な +//! 走行(待避線での追い抜き前提のダイヤ)を、新快速級(HighSpeedRapid)は +//! 130km/h 運転をそれぞれ倍率で表す。実路線の時刻表(中央快速・井の頭急行・ +//! 東横特急急行・京急快特・小田急快急・新快速など)との較正に基づく。 +//! //! 入力経路は運用上 `line_group_cd` を跨がない(=単一の列車・直通サービス)ため //! 乗換時間は加算しない。直通で `line_cd` が変わる区間は `α`・最高速度の //! 切り替えにのみ用いる。 @@ -28,7 +42,11 @@ use std::collections::HashMap; use crate::domain::entity::gtfs::TransportType; use crate::domain::entity::station::Station; -use crate::proto::StopCondition; +use crate::domain::segment_speed_table::{ + segment_override_applies_to_kind, segment_speed_override_kmh, +}; +use crate::domain::speed_table::line_speed_override_kmh; +use crate::proto::{StopCondition, TrainTypeKind}; /// 1 駅分の推定結果。 #[derive(Clone, Debug, PartialEq)] @@ -64,6 +82,9 @@ pub struct EstimationParams { /// 走行時間に掛ける運転余裕率。運動学モデルの理想走行と実ダイヤの差 /// (途中の速度制限・惰行・回復余裕)を包括する補正係数。 pub run_margin: f64, + /// 通過駅 1 駅あたりの通過ペナルティ(秒)。分岐器・ホーム進入部の曲線など、 + /// 駅部を最高速度で通過しきれないぶんの実効値。 + pub pass_penalty_seconds: f64, /// 迂回係数 `α` のクランプ下限。 pub detour_min: f64, /// 迂回係数 `α` のクランプ上限。 @@ -77,6 +98,7 @@ impl Default for EstimationParams { decel: 0.9, dwell_minutes: 0.6, run_margin: 1.15, + pass_penalty_seconds: 3.0, detour_min: 1.0, detour_max: 1.6, } @@ -241,10 +263,45 @@ fn fallback_detour_factor(line_type: Option, transport_type: TransportType) } } +/// 鉄道の迂回係数 `α` のクランプ上限。隣接駅間の軌道は直線距離の 1.1〜1.2 倍を +/// 超えることがほぼ無いため、`average_distance` の母数が汚れている路線 +/// (別線区の駅列が同一 line_cd の末尾に連なる成田スカイアクセス線など)で +/// `α` が張り付いて走行距離を大幅に過大評価しないためのガード。 +/// 道路網の迂回率が高いバスには適用しない(`params.detour_max` のまま)。 +const RAIL_DETOUR_MAX: f64 = 1.35; + +/// 路線ごとの実測迂回係数 `α` の較正テーブル。`(line_cd, α)`。 +/// +/// `α = average_distance / 直線平均駅間距離` の較正は「分子(路線全体の平均実 +/// 駅間距離)と分母(経路の平均直線駅間距離)が同じ駅間隔分布を持つ」ことを +/// 仮定している。駅間隔が区間によって大きく異なる路線(都心側は 1〜2km 間隔・ +/// 山間側は 3〜5km 間隔の西武池袋線など)では、経路(列車の運転区間)が路線の +/// 一部に限られると分母だけ狭い駅間隔で平均され、`α` が実態から大きく外れて +/// 走行距離・所要時間を系統的に過大評価する(例: 西武池袋線 池袋→飯能経路の +/// 較正値は 1.24 だが、営業キロ 43.7km / 直線 41.1km = 実測 1.06)。 +/// +/// ここには営業キロと駅座標の直線距離から実測した迂回係数を載せ、 +/// `average_distance` ベースの較正より優先する。 +/// 検証していない路線を推測で追加しないこと(較正フォールバックに任せる)。 +const LINE_DETOUR_OVERRIDES: &[(i32, f64)] = &[ + // 西武池袋線: 池袋→飯能 営業キロ 43.7km / 直線距離合計 41.1km。 + // 池袋→所沢 準急 実28〜31分・急行 実24分への較正で検証。 + (22001, 1.06), +]; + +/// `line_cd` に対応する実測迂回係数を返す。エントリが無ければ `None`。 +pub fn line_detour_override(line_cd: i32) -> Option { + LINE_DETOUR_OVERRIDES + .iter() + .find(|(lc, _)| *lc == line_cd) + .map(|(_, v)| *v) +} + /// 迂回係数 `α` を決める。 /// /// `avg_distance_km`(= `Line.average_distance` を km 換算した値、実距離±10%精度)が得られる場合は -/// `avg_distance_km / mean_straight_km` で較正し、`detour_min..=detour_max` にクランプする。 +/// `avg_distance_km / mean_straight_km` で較正し、`detour_min..=detour_max` にクランプする +/// (鉄道は上限をさらに `RAIL_DETOUR_MAX` で抑える)。 /// 得られない(`<= 0`)場合や直線平均が 0 の場合は路線種別ベースの固定値へフォールバックする。 pub fn detour_factor_for( avg_distance_km: f64, @@ -254,7 +311,14 @@ pub fn detour_factor_for( params: &EstimationParams, ) -> f64 { if avg_distance_km > 0.0 && mean_straight_km > 0.0 { - (avg_distance_km / mean_straight_km).clamp(params.detour_min, params.detour_max) + let detour_max = if transport_type == TransportType::Bus { + params.detour_max + } else { + params.detour_max.min(RAIL_DETOUR_MAX) + } + // detour_min > 上限 の設定でも clamp(min > max) でパニックしないよう正規化。 + .max(params.detour_min); + (avg_distance_km / mean_straight_km).clamp(params.detour_min, detour_max) } else { fallback_detour_factor(line_type, transport_type) } @@ -272,23 +336,45 @@ fn base_speed_kmh(line_type: Option) -> f64 { } } +/// 列車種別(`TrainTypeKind`)ごとの速度倍率。 +/// +/// 快速系(Rapid/CommuterRapid)や支線直通(Branch)は各停と同じ車両・線路を +/// 走るため各停と同速とし、速達性は通過(加減速・停車の削減)だけで表現する。 +/// 急行・特急は速達ダイヤの実勢巡航速度、新快速級(HighSpeedRapid)は +/// 130km/h 運転を倍率で表す(在来線基本 80km/h × 1.5 = 120km/h)。 +fn kind_speed_multiplier(kind: Option) -> f64 { + match kind.and_then(|v| TrainTypeKind::try_from(v).ok()) { + Some(TrainTypeKind::Express) => 1.15, + Some(TrainTypeKind::LimitedExpress) => 1.2, + Some(TrainTypeKind::HighSpeedRapid) => 1.5, + _ => 1.0, + } +} + /// 路線種別・列車種別から最高速度(km/h)を決める。 /// /// バスは `line_type`(GTFS の route_type が混入)や `kind`(BusRoute=7 は経路 /// マーカーであり優等種別ではない)で判定できないため、`transport_type` で /// 先に分岐して固定の実効上限を返す。 -fn max_speed_kmh(line_type: Option, kind: Option, transport_type: TransportType) -> f64 { +/// 鉄道は路線 × 種別の較正テーブル(`speed_table`)を最優先し、エントリが +/// 無ければ「路線種別の基本速度 × 種別倍率」の一般則にフォールバックする。 +fn max_speed_kmh( + line_cd: i32, + line_type: Option, + kind: Option, + transport_type: TransportType, +) -> f64 { if transport_type == TransportType::Bus { return BUS_MAX_SPEED_KMH; } + if let Some(v) = line_speed_override_kmh(line_cd, kind) { + return v; + } let base = base_speed_kmh(line_type); if line_type == Some(LINE_TYPE_SHINKANSEN) { return base; } - match kind { - Some(k) if k != 0 => base * 1.2, - _ => base, - } + base * kind_speed_multiplier(kind) } /// 停車駅間の走行時間(分)を運動学モデルで求める。 @@ -361,17 +447,19 @@ fn detour_factors_by_line( acc.into_iter() .map( |(line_cd, (sum, count, avg_distance, line_type, transport_type))| { - let mean_straight = if count > 0 { sum / count as f64 } else { 0.0 }; - ( - line_cd, + // 実測の較正テーブルにある路線は average_distance ベースの + // 較正より優先する(経路が路線の一部だと較正が破綻するため)。 + let detour = line_detour_override(line_cd).unwrap_or_else(|| { + let mean_straight = if count > 0 { sum / count as f64 } else { 0.0 }; detour_factor_for( avg_distance, mean_straight, line_type, transport_type, params, - ), - ) + ) + }); + (line_cd, detour) }, ) .collect() @@ -414,6 +502,11 @@ fn assign_segment_times( if v > 0.0 { cruise_sec += track_m / v; } + if !is_stop { + // 通過駅は分岐器・ホーム進入部の曲線で最高速度を維持できないぶんの + // 小ペナルティを加える。 + cruise_sec += params.pass_penalty_seconds; + } let seconds = if is_stop { // 終点停車駅: 加速 + 全巡航 + 減速。 accel_penalty_sec + cruise_sec + decel_penalty_sec @@ -432,9 +525,26 @@ fn assign_segment_times( /// 順序付き駅リスト(単一 `line_group_cd` の経路)に対し、始点からの累積到着時間(分)を推定する。 /// /// `stops` は始点→終点の順に並んでいること。返り値は入力と同じ順・同じ要素数。 +/// 迂回係数 `α` は `stops` 自身から較正する。`stops` が経路全体の一部を切り出した +/// 区間の場合は [`estimate_arrival_minutes_calibrated`] で経路全体を較正母数に渡すこと。 pub fn estimate_arrival_minutes( stops: &[&Station], params: &EstimationParams, +) -> Vec { + estimate_arrival_minutes_calibrated(stops, stops, params) +} + +/// [`estimate_arrival_minutes`] の較正母数指定版。 +/// +/// `calibration_stops` には経路全体(部分区間へ切り出す前)の駅列を渡す。 +/// `Line.average_distance` は路線全体の平均駅間距離なので、迂回係数 +/// `α = average_distance / 直線平均駅間距離` の分母も路線全体相当の駅列から +/// 取らないと較正が破綻する(例: 長距離路線の都心側だけを切り出すと駅間隔が +/// 路線平均より狭く、`α` が上限に張り付いて走行距離を大幅に過大評価する)。 +pub fn estimate_arrival_minutes_calibrated( + stops: &[&Station], + calibration_stops: &[&Station], + params: &EstimationParams, ) -> Vec { let n = stops.len(); if n == 0 { @@ -452,13 +562,35 @@ pub fn estimate_arrival_minutes( ) / 1000.0; } - // line_cd ごとの迂回係数。 - let detour_by_line = detour_factors_by_line(stops, &straight_km, params); + // line_cd ごとの迂回係数。較正には経路全体の駅列を用いる。 + // 環状路線のシーム辺(末尾駅→先頭駅)は意図的に母数へ含めない。分子側の + // `average_distance` 自体が格納順の隣接ペアのみ(シーム辺なし)から算出されて + // おり(scripts/compute_average_distance.py)、分母だけシーム辺を足すと母数が + // ズレるため。 + let calibration = if calibration_stops.is_empty() { + stops + } else { + calibration_stops + }; + let mut calib_straight_km = vec![0.0_f64; calibration.len()]; + for i in 1..calibration.len() { + calib_straight_km[i] = haversine_distance( + calibration[i - 1].lat, + calibration[i - 1].lon, + calibration[i].lat, + calibration[i].lon, + ) / 1000.0; + } + let detour_by_line = detour_factors_by_line(calibration, &calib_straight_km, params); let detour_of = |station: &Station| -> f64 { detour_by_line .get(&station.line_cd) .copied() - .unwrap_or_else(|| fallback_detour_factor(station.line_type, station.transport_type)) + .unwrap_or_else(|| { + line_detour_override(station.line_cd).unwrap_or_else(|| { + fallback_detour_factor(station.line_type, station.transport_type) + }) + }) }; // 各駅が停車するか。 @@ -468,6 +600,18 @@ pub fn estimate_arrival_minutes( .map(|(i, s)| is_stop(s, i == 0 || i == n - 1)) .collect(); + // 経路スライス内で路線ごとに通過駅があるか。通過駅が一つも無い路線では、 + // 優等種別(急行・特急など)でも実質各駅停車として走る(東急田園都市線の + // 急行が半蔵門線内で各駅停車になる直通など)ため、その路線の区間では + // 種別の速度倍率・種別別の速度較正を適用せず各停(Default)として扱う。 + // 判定は `is_stop` と同じ端点補正込みの `stops_here` を使う(端点は常に + // 停車扱いのため、端点の pass フラグだけでは優等扱いにしない)。 + let mut line_has_pass: HashMap = HashMap::new(); + for (i, s) in stops.iter().enumerate() { + let entry = line_has_pass.entry(s.line_cd).or_insert(false); + *entry = *entry || !stops_here[i]; + } + let line_group_of = |station: &Station| -> Option { station.line_group_cd.or(Some(station.line_cd)) }; @@ -491,7 +635,37 @@ pub fn estimate_arrival_minutes( for i in 1..n { let track_m = straight_km[i] * detour_of(stops[i]) * 1000.0; - let v_kmh = max_speed_kmh(stops[i].line_type, stops[i].kind, stops[i].transport_type); + // この路線に通過駅が無ければ各駅停車として振る舞う(種別倍率なし・ + // Default の速度較正を使用)。 + let effective_kind = if line_has_pass + .get(&stops[i].line_cd) + .copied() + .unwrap_or(false) + { + stops[i].kind + } else { + None + }; + let mut v_kmh = max_speed_kmh( + stops[i].line_cd, + stops[i].line_type, + effective_kind, + stops[i].transport_type, + ); + // 隣接駅ペア単位の較正(GTFS 実ダイヤ由来)があれば路線単位の速度より + // 優先する。急曲線・急勾配で路線平均より遅い区間(大江戸線 月島〜赤羽橋 + // など)の区間差を反映する。各停系種別の鉄道のみ。 + if stops[i].transport_type != TransportType::Bus + && segment_override_applies_to_kind(effective_kind) + { + if let Some(v) = segment_speed_override_kmh( + stops[i].line_cd, + stops[i - 1].station_cd, + stops[i].station_cd, + ) { + v_kmh = v; + } + } let idx = result.len(); result.push(EstimatedStop { @@ -656,9 +830,23 @@ mod tests { detour_factor_for(1.3, 1.0, Some(2), TransportType::Rail, &p), 1.3, ); - // 上限 1.6 でクランプ。 + // 鉄道は RAIL_DETOUR_MAX = 1.35 でクランプ。 approx( detour_factor_for(5.0, 1.0, Some(2), TransportType::Rail, &p), + 1.35, + ); + // detour_min が鉄道上限 1.35 を超える設定でもパニックせず detour_min を採用。 + let wide_min = EstimationParams { + detour_min: 1.4, + ..Default::default() + }; + approx( + detour_factor_for(5.0, 1.0, Some(2), TransportType::Rail, &wide_min), + 1.4, + ); + // バスは params.detour_max = 1.6 のままクランプ。 + approx( + detour_factor_for(5.0, 1.0, Some(3), TransportType::Bus, &p), 1.6, ); // average_distance 無し → 在来線フォールバック 1.30。 @@ -702,7 +890,7 @@ mod tests { // 単調増加。 assert!(est[1].cumulative_minutes > est[0].cumulative_minutes); assert!(est[2].cumulative_minutes > est[1].cumulative_minutes); - // 中間駅で dwell(0.4分)が入るので、2区間目の到着は + // 中間駅で dwell が入るので、2区間目の到着は // 「1区間の所要 × 2 + dwell」付近になる。 let leg = est[1].cumulative_minutes; approx(est[2].cumulative_minutes, leg * 2.0 + p.dwell_minutes); @@ -802,19 +990,22 @@ mod tests { fn speed_profile_splits_within_pass_through_segment() { let p = EstimationParams::default(); - // 始点→通過→終点。通過駅で line_cd が変わる直通区間。 - // どちらも在来線(普通)。 + // 始点→通過→終点。通過駅から line_cd が変わる直通区間。 + // どちらも在来線(普通)。通過駅を line 200 側に置き、優等種別の速度が + // 「通過駅のある路線」で有効になる条件を満たす。 let mut slow = three_collinear_stations(); slow[1].pass = Some(1); - slow[2].line_cd = 200; // 直通で line_cd が変わる + slow[1].line_cd = 200; // 直通で line_cd が変わる + slow[2].line_cd = 200; let slow_refs: Vec<&Station> = slow.iter().collect(); let slow_est = estimate_arrival_minutes(&slow_refs, &p); - // 後半サブ区間(通過→終点)だけ高速種別(kind != 0 → 100km/h)にする。 + // 後半サブ区間(通過→終点)だけ高速種別(特急 → 80×1.2=96km/h)にする。 let mut fast = three_collinear_stations(); fast[1].pass = Some(1); + fast[1].line_cd = 200; fast[2].line_cd = 200; - fast[2].kind = Some(1); // 速達種別 → 後半サブ区間の v_max を上げる + fast[2].kind = Some(TrainTypeKind::LimitedExpress as i32); // 後半サブ区間の v_max を上げる let fast_refs: Vec<&Station> = fast.iter().collect(); let fast_est = estimate_arrival_minutes(&fast_refs, &p); @@ -832,6 +1023,44 @@ mod tests { ); } + #[test] + fn express_kind_without_passes_behaves_like_local() { + // 経路スライス内に通過駅が無い路線では、優等種別でも各駅停車として走る + // (東急田園都市線の急行が半蔵門線内で各駅停車になる直通など)。 + // 種別倍率(特急 ×1.2)を適用してはいけない。 + let p = EstimationParams::default(); + let local = three_collinear_stations(); + let local_refs: Vec<&Station> = local.iter().collect(); + let local_est = estimate_arrival_minutes(&local_refs, &p); + + let mut express = three_collinear_stations(); + for s in express.iter_mut() { + s.kind = Some(TrainTypeKind::LimitedExpress as i32); + } + let express_refs: Vec<&Station> = express.iter().collect(); + let express_est = estimate_arrival_minutes(&express_refs, &p); + + for (e, l) in express_est.iter().zip(local_est.iter()) { + approx(e.cumulative_minutes, l.cumulative_minutes); + } + + // 同じ種別でも通過駅があれば優等として扱われ、種別倍率のぶん速くなる。 + let mut passing = express.clone(); + passing[1].pass = Some(1); + let passing_refs: Vec<&Station> = passing.iter().collect(); + let passing_est = estimate_arrival_minutes(&passing_refs, &p); + let mut local_passing = three_collinear_stations(); + local_passing[1].pass = Some(1); + let lp_refs: Vec<&Station> = local_passing.iter().collect(); + let lp_est = estimate_arrival_minutes(&lp_refs, &p); + assert!( + passing_est[2].cumulative_minutes < lp_est[2].cumulative_minutes, + "passing express {} should be < passing local {}", + passing_est[2].cumulative_minutes, + lp_est[2].cumulative_minutes + ); + } + #[test] fn average_distance_meters_calibrates_detour_instead_of_clamping() { let p = EstimationParams::default(); @@ -896,6 +1125,38 @@ mod tests { } } + #[test] + fn ginza_line_shibuya_to_shimbashi_matches_real_travel_time() { + let p = EstimationParams::default(); + // 東京メトロ銀座線 渋谷→新橋。実座標・実データ値 + // (average_distance = 780.46154m、地下鉄 line_type=3)。 + // 実乗車時間は東京メトロ/乗換案内系の標準所要時間で約13分。 + let data = [ + (2800119, 35.659066, 139.701000), // 渋谷 + (2800118, 35.665247, 139.712314), // 表参道 + (2800117, 35.670527, 139.717857), // 外苑前 + (2800116, 35.672765, 139.724159), // 青山一丁目 + (2800115, 35.677021, 139.737047), // 赤坂見附 + (2800114, 35.673621, 139.741419), // 溜池山王 + (2800113, 35.670236, 139.749832), // 虎ノ門 + (2800112, 35.667434, 139.758432), // 新橋 + ]; + let stations: Vec = data + .iter() + .map(|&(cd, lat, lon)| { + let mut s = station(cd, 28001, lat, lon, Some(780.46154)); + s.line_type = Some(LINE_TYPE_SUBWAY); + s.line_group_cd = Some(28001); + s + }) + .collect(); + let refs: Vec<&Station> = stations.iter().collect(); + let est = estimate_arrival_minutes(&refs, &p); + + let total = est.last().unwrap().cumulative_minutes; + assert!((12.0..14.0).contains(&total), "got {total}"); + } + /// GTFS インポート後のバス停を再現する(line_type=3 は GTFS route_type のバス、 /// kind=7 は TrainTypeKind::BusRoute、average_distance は無し)。 fn bus_station(station_cd: i32, line_cd: i32, lat: f64, lon: f64) -> Station { @@ -1123,5 +1384,260 @@ mod tests { fn empty_input_returns_empty() { let p = EstimationParams::default(); assert!(estimate_arrival_minutes(&[], &p).is_empty()); + assert!(estimate_arrival_minutes_calibrated(&[], &[], &p).is_empty()); + } + + #[test] + fn rapid_and_branch_kinds_run_at_local_speed() { + // 快速(Rapid)・支線(Branch)・通勤快速(CommuterRapid)は各停と同速。 + // 速達性は通過そのもので表現され、速度倍率では表現しない。 + let p = EstimationParams::default(); + let time_with_kind = |kind: Option| -> f64 { + let mut stations = three_collinear_stations(); + for s in stations.iter_mut() { + s.kind = kind; + } + let refs: Vec<&Station> = stations.iter().collect(); + estimate_arrival_minutes(&refs, &p)[2].cumulative_minutes + }; + let local = time_with_kind(None); + approx(time_with_kind(Some(TrainTypeKind::Rapid as i32)), local); + approx(time_with_kind(Some(TrainTypeKind::Branch as i32)), local); + approx( + time_with_kind(Some(TrainTypeKind::CommuterRapid as i32)), + local, + ); + // 急行 < 各停、特急 < 急行、新快速級 < 特急 の順に速い。 + // 優等種別の倍率は「経路内に中間通過駅がある路線」でのみ有効なため、 + // 末尾側に中間通過駅(4駅目)+終点(5駅目)を足した経路の 3 駅目到着で比較する。 + let time_with_kind_passing = |kind: Option| -> f64 { + let mut stations = three_collinear_stations(); + let mut passed = station(4, 100, 35.048, 139.0, None); + passed.pass = Some(1); + stations.push(passed); + stations.push(station(5, 100, 35.064, 139.0, None)); + for s in stations.iter_mut() { + s.kind = kind; + } + let refs: Vec<&Station> = stations.iter().collect(); + estimate_arrival_minutes(&refs, &p)[2].cumulative_minutes + }; + let local = time_with_kind_passing(None); + let express = time_with_kind_passing(Some(TrainTypeKind::Express as i32)); + let limited = time_with_kind_passing(Some(TrainTypeKind::LimitedExpress as i32)); + let high_speed = time_with_kind_passing(Some(TrainTypeKind::HighSpeedRapid as i32)); + assert!( + express < local, + "express {express} should be < local {local}" + ); + assert!( + limited < express, + "limited {limited} should be < express {express}" + ); + assert!( + high_speed < limited, + "high_speed {high_speed} should be < limited {limited}" + ); + } + + #[test] + fn speed_table_override_beats_general_rule() { + // 京急本線(27001)の快特(Express)は較正テーブルの 120km/h が適用され、 + // 一般則(80×1.15=92km/h)の路線より同一区間を速く走る。 + let p = EstimationParams::default(); + let time_on_line = |line_cd: i32| -> f64 { + // 8km 区間(巡航支配)で比較する。0.072 度 ≈ 8km。 + // 優等種別の速度は中間通過駅のある路線でのみ有効なため、後方に + // 中間通過駅(3駅目)+終点(4駅目)を足し、2 駅目(単一サブ区間の + // 停車駅)への到着時間を見る。 + let mut stations = [ + station(1, line_cd, 35.000, 139.0, None), + station(2, line_cd, 35.072, 139.0, None), + station(3, line_cd, 35.080, 139.0, None), + station(4, line_cd, 35.088, 139.0, None), + ]; + stations[2].pass = Some(1); + for s in stations.iter_mut() { + s.kind = Some(TrainTypeKind::Express as i32); + } + let refs: Vec<&Station> = stations.iter().collect(); + estimate_arrival_minutes(&refs, &p)[1].cumulative_minutes + }; + let keikyu = time_on_line(27001); + let generic = time_on_line(100); + assert!( + keikyu < generic, + "keikyu {keikyu} should be < generic {generic}" + ); + // テーブル値 120km/h での運動学モデルと厳密に一致する。 + let straight_m = haversine_distance(35.000, 139.0, 35.072, 139.0); + // average_distance 無し → 在来線フォールバック α=1.30。 + approx(keikyu, segment_run_minutes(straight_m * 1.30, 120.0, &p)); + } + + #[test] + fn pass_penalty_adds_time_per_passed_station() { + let mut p = EstimationParams { + pass_penalty_seconds: 0.0, + ..Default::default() + }; + let mut stations = three_collinear_stations(); + stations[1].pass = Some(1); + let refs: Vec<&Station> = stations.iter().collect(); + let base = estimate_arrival_minutes(&refs, &p)[2].cumulative_minutes; + + p.pass_penalty_seconds = 3.0; + let with_penalty = estimate_arrival_minutes(&refs, &p)[2].cumulative_minutes; + // 通過駅 1 駅ぶんのペナルティ(運転余裕率込み)だけ遅くなる。 + approx(with_penalty, base + 3.0 * p.run_margin / 60.0); + } + + #[test] + fn slice_calibration_uses_full_route_regression() { + // スライス較正バグの回帰: 「都心側は駅間 1km・郊外側は駅間 4km」の路線で + // average_distance(路線全体の平均実駅間距離 ≈ 2km)を持つとき、都心側だけを + // 切り出して較正すると α = 2.0/1.0 → 鉄道上限 1.35 に張り付き、走行距離を + // 35% 過大評価してしまう。経路全体を較正母数に渡せば α ≈ 1.0 になる。 + let p = EstimationParams::default(); + let avg_dist_m = Some(2000.0); + let mut stations: Vec = Vec::new(); + // 都心側: 1km(緯度 0.009 度)間隔 × 6 駅。 + for i in 0..6 { + stations.push(station( + i + 1, + 100, + 35.0 + 0.009 * i as f64, + 139.0, + avg_dist_m, + )); + } + // 郊外側: 4km(緯度 0.036 度)間隔 × 3 駅。 + let base_lat = 35.0 + 0.009 * 5.0; + for i in 0..3 { + stations.push(station( + 7 + i, + 100, + base_lat + 0.036 * (i + 1) as f64, + 139.0, + avg_dist_m, + )); + } + let full: Vec<&Station> = stations.iter().collect(); + let slice: Vec<&Station> = full[..6].to_vec(); + + let self_calibrated = estimate_arrival_minutes(&slice, &p); + let full_calibrated = estimate_arrival_minutes_calibrated(&slice, &full, &p); + + // スライス単体較正(旧挙動)は α が上限に張り付き大幅に遅い推定になる。 + assert!( + full_calibrated[5].cumulative_minutes < self_calibrated[5].cumulative_minutes * 0.9, + "full {} should be much faster than slice-calibrated {}", + full_calibrated[5].cumulative_minutes, + self_calibrated[5].cumulative_minutes + ); + // 経路全体較正のスライス推定は、経路全体推定の該当区間と一致する。 + let full_est = estimate_arrival_minutes(&full, &p); + approx( + full_calibrated[5].cumulative_minutes, + full_est[5].cumulative_minutes, + ); + } + + /// 西武池袋線 準急(kind=Express)の実ダイヤ較正回帰テスト。 + /// + /// 迂回係数の実測較正(`LINE_DETOUR_OVERRIDES`)の回帰: 西武池袋線は都心側 + /// 1〜2km・山間側 3〜5km と駅間隔の区間差が大きく、準急の経路(池袋→飯能)を + /// 較正母数にすると `α = 2041m / 1645m = 1.24` と実測(営業キロ比 1.06)を + /// 大きく超え、全区間の所要時間を 10〜17% 過大評価していた + /// (実車では表示 ETA より約 1 分早く到着する)。 + /// + /// 期待値は平日日中の準急 池袋→所沢の実時刻表から、石神井公園での + /// 待避停車ぶんを除いた純走行ベースで取っている。 + #[test] + fn seibu_ikebukuro_semi_express_matches_real_travel_time() { + let p = EstimationParams::default(); + // 池袋→飯能(準急の経路全体)。pass=1 は通過駅。実座標・実データ値 + // (average_distance = 2041.41825m)。 + // (station_cd, lat, lon, pass, 実所要分(池袋発・停車駅のみ)) + let data: &[(i32, f64, f64, i32, Option)] = &[ + (2200101, 35.72913, 139.711461, 0, Some(0.0)), // 池袋 + (2200102, 35.726572, 139.694363, 1, None), // 椎名町 + (2200103, 35.73003, 139.683294, 1, None), // 東長崎 + (2200104, 35.737557, 139.672814, 1, None), // 江古田 + (2200105, 35.738797, 139.662602, 1, None), // 桜台 + (2200106, 35.737893, 139.654368, 0, Some(6.5)), // 練馬 + (2200107, 35.736767, 139.637456, 1, None), // 中村橋 + (2200108, 35.735867, 139.62969, 1, None), // 富士見台 + (2200109, 35.740622, 139.616749, 1, None), // 練馬高野台 + (2200110, 35.743563, 139.606981, 0, Some(10.5)), // 石神井公園 + (2200111, 35.749406, 139.586732, 0, Some(13.0)), // 大泉学園 + (2200112, 35.748222, 139.567753, 0, Some(15.5)), // 保谷 + (2200113, 35.751485, 139.545852, 0, Some(18.5)), // ひばりヶ丘 + (2200114, 35.760445, 139.533739, 0, Some(20.5)), // 東久留米 + (2200115, 35.772221, 139.519917, 0, Some(23.0)), // 清瀬 + (2200116, 35.778614, 139.496539, 0, Some(25.5)), // 秋津 + (2200131, 35.786627, 139.473324, 0, Some(28.5)), // 所沢 + (2200117, 35.789303, 139.455959, 0, None), // 西所沢 + (2200118, 35.800535, 139.438016, 0, None), // 小手指 + (2200119, 35.810445, 139.416975, 0, None), // 狭山ヶ丘 + (2200120, 35.820963, 139.412736, 0, None), // 武蔵藤沢 + (2200121, 35.845112, 139.39842, 0, None), // 稲荷山公園 + (2200122, 35.842904, 139.390294, 0, None), // 入間市 + (2200123, 35.83769, 139.360115, 0, None), // 仏子 + (2200124, 35.84058, 139.345316, 0, None), // 元加治 + (2200125, 35.851189, 139.318824, 0, None), // 飯能 + ]; + let stations: Vec = data + .iter() + .map(|&(cd, lat, lon, pass, _)| { + let mut s = station(cd, 22001, lat, lon, Some(2041.41825)); + s.kind = Some(TrainTypeKind::Express as i32); + if pass == 1 { + s.pass = Some(1); + } + s + }) + .collect(); + // 本番同様、所沢までの乗車区間を切り出し、較正母数には経路全体を渡す。 + let full: Vec<&Station> = stations.iter().collect(); + let slice: Vec<&Station> = full[..17].to_vec(); + let est = estimate_arrival_minutes_calibrated(&slice, &full, &p); + + for (e, d) in est.iter().zip(data.iter()) { + let Some(real) = d.4 else { continue }; + assert!( + (e.cumulative_minutes - real).abs() < 1.5, + "station_cd {}: est {} vs real {}", + d.0, + e.cumulative_minutes, + real + ); + } + } + + #[test] + fn line_detour_override_lookup() { + // 西武池袋線は実測値 1.06。 + assert_eq!(line_detour_override(22001), Some(1.06)); + // 未較正の路線はエントリ無し。 + assert_eq!(line_detour_override(11302), None); + } + + #[test] + fn line_detour_override_beats_average_distance_calibration() { + let p = EstimationParams::default(); + // 西武池袋線 石神井公園→大泉学園 相当の 2 駅。average_distance(2041m)を + // 直線平均(約 2.0km)で割る較正では α ≈ 1.0 だが、実測テーブルの 1.06 が + // 優先される。 + let a = station(1, 22001, 35.743563, 139.606981, Some(2041.41825)); + let b = station(2, 22001, 35.749406, 139.586732, Some(2041.41825)); + let stations = [a, b]; + let refs: Vec<&Station> = stations.iter().collect(); + let est = estimate_arrival_minutes(&refs, &p); + + let straight_m = haversine_distance(35.743563, 139.606981, 35.749406, 139.586732); + // 在来線・kind=None → 80km/h。みなし走行距離は直線 × 1.06。 + let expected = segment_run_minutes(straight_m * 1.06, 80.0, &p); + approx(est[1].cumulative_minutes, expected); } } diff --git a/stationapi/src/domain/repository/gtfs_repository.rs b/stationapi/src/domain/repository/gtfs_repository.rs index 2db10f59..02c69757 100644 --- a/stationapi/src/domain/repository/gtfs_repository.rs +++ b/stationapi/src/domain/repository/gtfs_repository.rs @@ -1,100 +1,100 @@ -use async_trait::async_trait; - -use crate::domain::{ - entity::gtfs::{ - GtfsAgency, GtfsCalendar, GtfsCalendarDate, GtfsFeedInfo, GtfsRoute, GtfsShapePoint, - GtfsStop, GtfsStopTime, GtfsTrip, - }, - error::DomainError, -}; - -/// Repository trait for GTFS Agency operations -#[async_trait] -pub trait GtfsAgencyRepository: Send + Sync { - async fn find_by_id(&self, agency_id: &str) -> Result, DomainError>; - async fn get_all(&self) -> Result, DomainError>; - async fn get_by_company_cd(&self, company_cd: i32) -> Result, DomainError>; -} - -/// Repository trait for GTFS Route operations -#[async_trait] -pub trait GtfsRouteRepository: Send + Sync { - async fn find_by_id(&self, route_id: &str) -> Result, DomainError>; - async fn get_by_agency_id(&self, agency_id: &str) -> Result, DomainError>; - async fn get_by_line_cd(&self, line_cd: i32) -> Result, DomainError>; - async fn search_by_name( - &self, - name: &str, - limit: Option, - ) -> Result, DomainError>; -} - -/// Repository trait for GTFS Stop operations -#[async_trait] -pub trait GtfsStopRepository: Send + Sync { - async fn find_by_id(&self, stop_id: &str) -> Result, DomainError>; - async fn get_by_station_cd(&self, station_cd: i32) -> Result, DomainError>; - async fn get_by_coordinates( - &self, - latitude: f64, - longitude: f64, - limit: Option, - ) -> Result, DomainError>; - async fn search_by_name( - &self, - name: &str, - limit: Option, - ) -> Result, DomainError>; - async fn get_by_route_id(&self, route_id: &str) -> Result, DomainError>; -} - -/// Repository trait for GTFS Calendar operations -#[async_trait] -pub trait GtfsCalendarRepository: Send + Sync { - async fn find_by_id(&self, service_id: &str) -> Result, DomainError>; - async fn get_active_on_date(&self, date: &str) -> Result, DomainError>; -} - -/// Repository trait for GTFS Calendar Date operations -#[async_trait] -pub trait GtfsCalendarDateRepository: Send + Sync { - async fn get_by_service_id( - &self, - service_id: &str, - ) -> Result, DomainError>; - async fn get_by_date(&self, date: &str) -> Result, DomainError>; -} - -/// Repository trait for GTFS Trip operations -#[async_trait] -pub trait GtfsTripRepository: Send + Sync { - async fn find_by_id(&self, trip_id: &str) -> Result, DomainError>; - async fn get_by_route_id(&self, route_id: &str) -> Result, DomainError>; - async fn get_by_service_id(&self, service_id: &str) -> Result, DomainError>; -} - -/// Repository trait for GTFS Stop Time operations -#[async_trait] -pub trait GtfsStopTimeRepository: Send + Sync { - async fn get_by_trip_id(&self, trip_id: &str) -> Result, DomainError>; - async fn get_by_stop_id(&self, stop_id: &str) -> Result, DomainError>; - async fn 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operations +#[async_trait] +pub trait GtfsStopTimeRepository: Send + Sync { + async fn get_by_trip_id(&self, trip_id: &str) -> Result, DomainError>; + async fn get_by_stop_id(&self, stop_id: &str) -> Result, DomainError>; + async fn get_departures_at_stop( + &self, + stop_id: &str, + from_time: &str, + limit: Option, + ) -> Result, DomainError>; +} + +/// Repository trait for GTFS Shape operations +#[async_trait] +pub trait GtfsShapeRepository: Send + Sync { + async fn get_by_shape_id(&self, shape_id: &str) -> Result, DomainError>; +} + +/// Repository trait for GTFS Feed Info operations +#[async_trait] +pub trait GtfsFeedInfoRepository: Send + Sync { + async fn get_latest(&self) -> Result, DomainError>; + async fn get_all(&self) -> Result, DomainError>; +} diff --git a/stationapi/src/domain/repository/station_repository.rs b/stationapi/src/domain/repository/station_repository.rs index f0b64bcd..f9dfee05 100644 --- a/stationapi/src/domain/repository/station_repository.rs +++ b/stationapi/src/domain/repository/station_repository.rs @@ -1,559 +1,559 @@ -use async_trait::async_trait; - -use crate::domain::{ - entity::{gtfs::TransportType, station::Station}, - error::DomainError, -}; - -#[async_trait] -pub trait StationRepository: Send + Sync + 'static { - async fn find_by_id(&self, id: u32) -> Result, DomainError>; - async fn get_by_id_vec(&self, ids: &[u32]) -> Result, DomainError>; - async fn get_by_line_id( - &self, - line_id: u32, - station_id: Option, - direction_id: Option, - ) -> Result, DomainError>; - async fn get_by_line_id_vec(&self, line_ids: &[u32]) -> Result, DomainError>; - async fn get_by_line_id_vec_with_group_stations( - &self, - line_ids: &[u32], - ) -> Result, DomainError>; - async fn get_by_station_group_id( - &self, - station_group_id: u32, - ) -> Result, DomainError>; - async fn get_by_station_group_id_vec( - &self, - station_group_id_vec: &[u32], - ) -> Result, DomainError>; - async fn get_by_station_group_id_vec_no_types( - &self, - station_group_id_vec: &[u32], - ) -> Result, DomainError>; - async fn get_by_coordinates( - &self, - latitude: f64, - longitude: f64, - limit: Option, - transport_type: Option, - ) -> Result, DomainError>; - async fn get_by_name( - &self, - station_name: String, - limit: Option, - from_station_group_id: Option, - transport_type: Option, - ) -> Result, DomainError>; - async fn get_by_line_group_id(&self, line_group_id: u32) -> Result, DomainError>; - async fn get_by_line_group_id_vec( - &self, - line_group_ids: &[u32], - ) -> Result, DomainError>; - async fn get_bus_stops_near_stations( - &self, - coords: &[(u32, f64, f64)], // (station_g_cd, lat, lon) - limit_per_station: u32, - ) -> Result, DomainError>; - async fn get_route_stops( - &self, - from_station_id: u32, - to_station_id: u32, - via_line_ids: &[u32], - ) -> Result, DomainError>; - async fn get_route_stops_by_station_cd( - &self, - from_station_cd: u32, - to_station_cd: u32, - via_line_ids: &[u32], - direction_id: Option, - ) -> Result, DomainError>; -} - -#[cfg(test)] -mod tests { - use super::*; - use crate::proto::StopCondition; - use std::collections::HashMap; - - // モック実装 - pub struct MockStationRepository { - stations: HashMap, - } - - impl MockStationRepository { - pub fn new() -> Self { - let mut stations = HashMap::new(); - - // テストデータを作成 - let station1 = create_test_station(1, "東京駅", 1001, 35.681236, 139.767125); - let station2 = create_test_station(2, "新宿駅", 1002, 35.690921, 139.700258); - let station3 = create_test_station(3, "渋谷駅", 1003, 35.659518, 139.700464); - let station4 = create_test_station(4, "品川駅", 1001, 35.630152, 139.740570); - - stations.insert(1, station1); - stations.insert(2, station2); - stations.insert(3, station3); - stations.insert(4, station4); - - Self { stations } - } - } - - #[async_trait] - impl StationRepository for MockStationRepository { - async fn find_by_id(&self, id: u32) -> Result, DomainError> { - Ok(self.stations.get(&id).cloned()) - } - - async fn get_by_id_vec(&self, ids: &[u32]) -> Result, DomainError> { - let mut result = Vec::new(); - for id in ids { - if let Some(station) = self.stations.get(id) { - result.push(station.clone()); - } - } - Ok(result) - } - - async fn get_by_line_id( - &self, - line_id: u32, - _station_id: Option, - _direction_id: Option, - ) -> Result, DomainError> { - let result: Vec = self - .stations - .values() - .filter(|station| station.line_cd == line_id as i32) - .cloned() - .collect(); - Ok(result) - } - - async fn get_by_line_id_vec(&self, line_ids: &[u32]) -> Result, DomainError> { - let result: Vec = self - .stations - .values() - .filter(|station| line_ids.contains(&(station.line_cd as u32))) - .cloned() - .collect(); - Ok(result) - } - - async fn get_by_line_id_vec_with_group_stations( - &self, - line_ids: &[u32], - ) -> Result, DomainError> { - let group_ids: Vec = self - .stations - .values() - .filter(|s| line_ids.contains(&(s.line_cd as u32))) - .map(|s| s.station_g_cd) - .collect(); - let result: Vec = self - .stations - .values() - .filter(|s| group_ids.contains(&s.station_g_cd)) - .cloned() - .collect(); - Ok(result) - } - - async fn get_by_station_group_id( - &self, - station_group_id: u32, - ) -> Result, DomainError> { - let result: Vec = self - .stations - .values() - .filter(|station| station.station_g_cd == station_group_id as i32) - .cloned() - .collect(); - Ok(result) - } - - async fn get_by_station_group_id_vec( - &self, - station_group_id_vec: &[u32], - ) -> Result, DomainError> { - let result: Vec = self - .stations - .values() - .filter(|station| station_group_id_vec.contains(&(station.station_g_cd as u32))) - .cloned() - .collect(); - Ok(result) - } - - async fn get_by_station_group_id_vec_no_types( - &self, - station_group_id_vec: &[u32], - ) -> Result, DomainError> { - self.get_by_station_group_id_vec(station_group_id_vec).await - } - - async fn get_by_coordinates( - &self, - latitude: f64, - longitude: f64, - limit: Option, - transport_type: Option, - ) -> Result, DomainError> { - let mut result: Vec = self - .stations - .values() - .filter(|station| { - transport_type - .as_ref() - .is_none_or(|tt| station.transport_type == *tt) - }) - .map(|station| { - let mut s = station.clone(); - let distance = ((station.lat - latitude).powi(2) - + (station.lon - longitude).powi(2)) - .sqrt(); - s.distance = Some(distance); - s - }) - .collect(); - - // 距離でソート - result.sort_by(|a, b| a.distance.partial_cmp(&b.distance).unwrap()); - - // 制限があれば適用 - if let Some(limit) = limit { - result.truncate(limit as usize); - } - - Ok(result) - } - - async fn get_bus_stops_near_stations( - &self, - coords: &[(u32, f64, f64)], - limit_per_station: u32, - ) -> Result, DomainError> { - let mut result = Vec::new(); - for &(source_g_cd, lat, lon) in coords { - let stops = self - .get_by_coordinates(lat, lon, Some(limit_per_station), Some(TransportType::Bus)) - .await?; - for stop in stops { - result.push((source_g_cd, stop)); - } - } - Ok(result) - } - - async fn get_by_name( - &self, - station_name: String, - limit: Option, - _from_station_group_id: Option, - transport_type: Option, - ) -> Result, DomainError> { - let mut result: Vec = self - .stations - .values() - .filter(|station| { - station.station_name.contains(&station_name) - && transport_type - .as_ref() - .is_none_or(|tt| station.transport_type == *tt) - }) - .cloned() - .collect(); - - if let Some(limit) = limit { - result.truncate(limit as usize); - } - - Ok(result) - } - - async fn get_by_line_group_id( - &self, - line_group_id: u32, - ) -> Result, DomainError> { - let result: Vec = self - .stations - .values() - .filter(|station| station.line_group_cd == Some(line_group_id as i32)) - .cloned() - .collect(); - Ok(result) - } - - async fn get_by_line_group_id_vec( - &self, - line_group_ids: &[u32], - ) -> Result, DomainError> { - let result: Vec = self - .stations - .values() - .filter(|station| { - station - .line_group_cd - .map(|v| line_group_ids.contains(&(v as u32))) - .unwrap_or(false) - }) - .cloned() - .collect(); - Ok(result) - } - - async fn get_route_stops( - &self, - from_station_id: u32, - to_station_id: u32, - via_line_ids: &[u32], - ) -> Result, DomainError> { - let mut result = Vec::new(); - - let from_station = self.stations.get(&from_station_id); - let to_station = self.stations.get(&to_station_id); - - if !via_line_ids.is_empty() { - let line_match = |s: &Station| via_line_ids.contains(&(s.line_cd as u32)); - if !from_station.is_some_and(line_match) || !to_station.is_some_and(line_match) { - return Ok(result); - } - } - - if let Some(from_station) = from_station { - result.push(from_station.clone()); - } - - if let Some(to_station) = to_station { - if from_station_id != to_station_id { - result.push(to_station.clone()); - } - } - - Ok(result) - } - - async fn get_route_stops_by_station_cd( - &self, - from_station_cd: u32, - to_station_cd: u32, - via_line_ids: &[u32], - _direction_id: Option, - ) -> Result, DomainError> { - self.get_route_stops(from_station_cd, to_station_cd, via_line_ids) - .await - } - } - - // テスト用のStation作成ヘルパー関数 - fn create_test_station( - station_cd: i32, - station_name: &str, - line_cd: i32, - lat: f64, - lon: f64, - ) -> Station { - Station::new( - station_cd, - station_cd, // station_g_cd - station_name.to_string(), - format!("{station_name}_k"), - Some(format!("{station_name}_r")), - Some(format!("{station_name}_zh")), - Some(format!("{station_name}_ko")), - vec![], - None, - None, - None, - None, - None, - line_cd, - None, - vec![], - 13, // 東京都 - "100-0000".to_string(), - "東京都".to_string(), - lon, - lat, - "20000101".to_string(), - "99991231".to_string(), - 0, - 0, - StopCondition::All, - None, - false, - None, - Some(1), - Some("山手線".to_string()), - Some("やまのてせん".to_string()), - Some("Yamanote Line".to_string()), - Some("Yamanote Line".to_string()), - Some("山手线".to_string()), - Some("야마노테선".to_string()), - Some("#00AC9A".to_string()), - Some(1), - Some("JY".to_string()), - None, - None, - None, - Some("#00AC9A".to_string()), - None, - None, - None, - Some("circle".to_string()), - None, - None, - None, - Some(1000), - Some(5.5), - Some(0), - Some(1), - Some(1), - Some(1), - Some("普通".to_string()), - Some("ふつう".to_string()), - Some("Local".to_string()), - Some("普通".to_string()), - Some("보통".to_string()), - Some("#000000".to_string()), - Some(0), - Some(1), - TransportType::Rail, - ) - } - - #[tokio::test] - async fn test_find_by_id_existing() { - let repo = MockStationRepository::new(); - let result = repo.find_by_id(1).await.unwrap(); - assert!(result.is_some()); - let station = result.unwrap(); - assert_eq!(station.station_cd, 1); - assert_eq!(station.station_name, "東京駅"); - } - - #[tokio::test] - async fn test_find_by_id_not_found() { - let repo = MockStationRepository::new(); - let result = repo.find_by_id(999).await.unwrap(); - assert!(result.is_none()); - } - - #[tokio::test] - async fn test_get_by_id_vec() { - let repo = MockStationRepository::new(); - let ids = vec![1, 3, 999]; // 999は存在しない - let result = repo.get_by_id_vec(&ids).await.unwrap(); - assert_eq!(result.len(), 2); - assert!(result.iter().any(|s| s.station_cd == 1)); - assert!(result.iter().any(|s| s.station_cd == 3)); - } - - #[tokio::test] - async fn test_get_by_line_id() { - let repo = MockStationRepository::new(); - let result = repo.get_by_line_id(1001, None, None).await.unwrap(); - assert_eq!(result.len(), 2); // 東京駅と品川駅 - assert!(result.iter().all(|s| s.line_cd == 1001)); - } - - #[tokio::test] - async fn test_get_by_station_group_id() { - let repo = MockStationRepository::new(); - let result = repo.get_by_station_group_id(1).await.unwrap(); - assert_eq!(result.len(), 1); - assert_eq!(result[0].station_cd, 1); - } - - #[tokio::test] - async fn test_get_by_station_group_id_vec() { - let repo = MockStationRepository::new(); - let group_ids = vec![1, 2]; - let result = repo.get_by_station_group_id_vec(&group_ids).await.unwrap(); - assert_eq!(result.len(), 2); - } - - #[tokio::test] - async fn test_get_by_coordinates() { - let repo = MockStationRepository::new(); - // 東京駅付近の座標 - let result = repo - .get_by_coordinates(35.681236, 139.767125, Some(2), None) - .await - .unwrap(); - assert!(result.len() <= 2); - assert!(result[0].distance.is_some()); - } - - #[tokio::test] - async fn test_get_by_name() { - let repo = MockStationRepository::new(); - let result = repo - .get_by_name("東京".to_string(), None, None, None) - .await - .unwrap(); - assert_eq!(result.len(), 1); - assert_eq!(result[0].station_name, "東京駅"); - } - - #[tokio::test] - async fn test_get_by_name_with_limit() { - let repo = MockStationRepository::new(); - let result = repo - .get_by_name("駅".to_string(), Some(2), None, None) - .await - .unwrap(); - assert!(result.len() <= 2); - } - - #[tokio::test] - async fn test_get_by_line_group_id() { - let repo = MockStationRepository::new(); - let result = repo.get_by_line_group_id(1000).await.unwrap(); - assert_eq!(result.len(), 4); // すべての駅がline_group_cd = 1000に設定されている - } - - #[tokio::test] - async fn test_get_route_stops() { - let repo = MockStationRepository::new(); - let result = repo.get_route_stops(1, 2, &[]).await.unwrap(); - assert_eq!(result.len(), 2); - assert_eq!(result[0].station_cd, 1); - assert_eq!(result[1].station_cd, 2); - } - - #[tokio::test] - async fn test_get_route_stops_same_station() { - let repo = MockStationRepository::new(); - let result = repo.get_route_stops(1, 1, &[]).await.unwrap(); - assert_eq!(result.len(), 1); - assert_eq!(result[0].station_cd, 1); - } - - #[tokio::test] - async fn test_get_route_stops_not_found() { - let repo = MockStationRepository::new(); - let result = repo.get_route_stops(999, 1000, &[]).await.unwrap(); - assert_eq!(result.len(), 0); - } - - #[tokio::test] - async fn test_get_route_stops_with_via_line_ids_match() { - let repo = MockStationRepository::new(); - // 東京駅(1) と 品川駅(4) は line_cd=1001 で一致する - let result = repo.get_route_stops(1, 4, &[1001]).await.unwrap(); - assert_eq!(result.len(), 2); - assert_eq!(result[0].station_cd, 1); - assert_eq!(result[1].station_cd, 4); - } - - #[tokio::test] - async fn test_get_route_stops_with_via_line_ids_mismatch() { - let repo = MockStationRepository::new(); - // line_cd が一致しないためルートは返さない - let result = repo.get_route_stops(1, 2, &[1001]).await.unwrap(); - assert!(result.is_empty()); - } -} +use async_trait::async_trait; + +use crate::domain::{ + entity::{gtfs::TransportType, station::Station}, + error::DomainError, +}; + +#[async_trait] +pub trait StationRepository: Send + Sync + 'static { + async fn find_by_id(&self, id: u32) -> Result, DomainError>; + async fn get_by_id_vec(&self, ids: &[u32]) -> Result, DomainError>; + async fn get_by_line_id( + &self, + line_id: u32, + station_id: Option, + direction_id: Option, + ) -> Result, DomainError>; + async fn get_by_line_id_vec(&self, line_ids: &[u32]) -> Result, DomainError>; + async fn get_by_line_id_vec_with_group_stations( + &self, + line_ids: &[u32], + ) -> Result, DomainError>; + async fn get_by_station_group_id( + &self, + station_group_id: u32, + ) -> Result, DomainError>; + async fn get_by_station_group_id_vec( + &self, + station_group_id_vec: &[u32], + ) -> Result, DomainError>; + async fn get_by_station_group_id_vec_no_types( + &self, + station_group_id_vec: &[u32], + ) -> Result, DomainError>; + async fn get_by_coordinates( + &self, + latitude: f64, + longitude: f64, + limit: Option, + transport_type: Option, + ) -> Result, DomainError>; + async fn get_by_name( + &self, + station_name: String, + limit: Option, + from_station_group_id: Option, + transport_type: Option, + ) -> Result, DomainError>; + async fn get_by_line_group_id(&self, line_group_id: u32) -> Result, DomainError>; + async fn get_by_line_group_id_vec( + &self, + line_group_ids: &[u32], + ) -> Result, DomainError>; + async fn get_bus_stops_near_stations( + &self, + coords: &[(u32, f64, f64)], // (station_g_cd, lat, lon) + limit_per_station: u32, + ) -> Result, DomainError>; + async fn get_route_stops( + &self, + from_station_id: u32, + to_station_id: u32, + via_line_ids: &[u32], + ) -> Result, DomainError>; + async fn get_route_stops_by_station_cd( + &self, + from_station_cd: u32, + to_station_cd: u32, + via_line_ids: &[u32], + direction_id: Option, + ) -> Result, DomainError>; +} + +#[cfg(test)] +mod tests { + use super::*; + use crate::proto::StopCondition; + use std::collections::HashMap; + + // モック実装 + pub struct MockStationRepository { + stations: HashMap, + } + + impl MockStationRepository { + pub fn new() -> Self { + let mut stations = HashMap::new(); + + // テストデータを作成 + let station1 = create_test_station(1, "東京駅", 1001, 35.681236, 139.767125); + let station2 = create_test_station(2, "新宿駅", 1002, 35.690921, 139.700258); + let station3 = create_test_station(3, "渋谷駅", 1003, 35.659518, 139.700464); + let station4 = create_test_station(4, "品川駅", 1001, 35.630152, 139.740570); + + stations.insert(1, station1); + stations.insert(2, station2); + stations.insert(3, station3); + stations.insert(4, station4); + + Self { stations } + } + } + + #[async_trait] + impl StationRepository for MockStationRepository { + async fn find_by_id(&self, id: u32) -> Result, DomainError> { + Ok(self.stations.get(&id).cloned()) + } + + async fn get_by_id_vec(&self, ids: &[u32]) -> Result, DomainError> { + let mut result = Vec::new(); + for id in ids { + if let Some(station) = self.stations.get(id) { + result.push(station.clone()); + } + } + Ok(result) + } + + async fn get_by_line_id( + &self, + line_id: u32, + _station_id: Option, + _direction_id: Option, + ) -> Result, DomainError> { + let result: Vec = self + .stations + .values() + .filter(|station| station.line_cd == line_id as i32) + .cloned() + .collect(); + Ok(result) + } + + async fn get_by_line_id_vec(&self, line_ids: &[u32]) -> Result, DomainError> { + let result: Vec = self + .stations + .values() + .filter(|station| line_ids.contains(&(station.line_cd as u32))) + .cloned() + .collect(); + Ok(result) + } + + async fn get_by_line_id_vec_with_group_stations( + &self, + line_ids: &[u32], + ) -> Result, DomainError> { + let group_ids: Vec = self + .stations + .values() + .filter(|s| line_ids.contains(&(s.line_cd as u32))) + .map(|s| s.station_g_cd) + .collect(); + let result: Vec = self + .stations + .values() + .filter(|s| group_ids.contains(&s.station_g_cd)) + .cloned() + .collect(); + Ok(result) + } + + async fn get_by_station_group_id( + &self, + station_group_id: u32, + ) -> Result, DomainError> { + let result: Vec = self + .stations + .values() + .filter(|station| station.station_g_cd == station_group_id as i32) + .cloned() + .collect(); + Ok(result) + } + + async fn get_by_station_group_id_vec( + &self, + station_group_id_vec: &[u32], + ) -> Result, DomainError> { + let result: Vec = self + .stations + .values() + .filter(|station| station_group_id_vec.contains(&(station.station_g_cd as u32))) + .cloned() + .collect(); + Ok(result) + } + + async fn get_by_station_group_id_vec_no_types( + &self, + station_group_id_vec: &[u32], + ) -> Result, DomainError> { + self.get_by_station_group_id_vec(station_group_id_vec).await + } + + async fn get_by_coordinates( + &self, + latitude: f64, + longitude: f64, + limit: Option, + transport_type: Option, + ) -> Result, DomainError> { + let mut result: Vec = self + .stations + .values() + .filter(|station| { + transport_type + .as_ref() + .is_none_or(|tt| station.transport_type == *tt) + }) + .map(|station| { + let mut s = station.clone(); + let distance = ((station.lat - latitude).powi(2) + + (station.lon - longitude).powi(2)) + .sqrt(); + s.distance = Some(distance); + s + }) + .collect(); + + // 距離でソート + result.sort_by(|a, b| a.distance.partial_cmp(&b.distance).unwrap()); + + // 制限があれば適用 + if let Some(limit) = limit { + result.truncate(limit as usize); + } + + Ok(result) + } + + async fn get_bus_stops_near_stations( + &self, + coords: &[(u32, f64, f64)], + limit_per_station: u32, + ) -> Result, DomainError> { + let mut result = Vec::new(); + for &(source_g_cd, lat, lon) in coords { + let stops = self + .get_by_coordinates(lat, lon, Some(limit_per_station), Some(TransportType::Bus)) + .await?; + for stop in stops { + result.push((source_g_cd, stop)); + } + } + Ok(result) + } + + async fn get_by_name( + &self, + station_name: String, + limit: Option, + _from_station_group_id: Option, + transport_type: Option, + ) -> Result, DomainError> { + let mut result: Vec = self + .stations + .values() + .filter(|station| { + station.station_name.contains(&station_name) + && transport_type + .as_ref() + .is_none_or(|tt| station.transport_type == *tt) + }) + .cloned() + .collect(); + + if let Some(limit) = limit { + result.truncate(limit as usize); + } + + Ok(result) + } + + async fn get_by_line_group_id( + &self, + line_group_id: u32, + ) -> Result, DomainError> { + let result: Vec = self + .stations + .values() + .filter(|station| station.line_group_cd == Some(line_group_id as i32)) + .cloned() + .collect(); + Ok(result) + } + + async fn get_by_line_group_id_vec( + &self, + line_group_ids: &[u32], + ) -> Result, DomainError> { + let result: Vec = self + .stations + .values() + .filter(|station| { + station + .line_group_cd + .map(|v| line_group_ids.contains(&(v as u32))) + .unwrap_or(false) + }) + .cloned() + .collect(); + Ok(result) + } + + async fn get_route_stops( + &self, + from_station_id: u32, + to_station_id: u32, + via_line_ids: &[u32], + ) -> Result, DomainError> { + let mut result = Vec::new(); + + let from_station = self.stations.get(&from_station_id); + let to_station = self.stations.get(&to_station_id); + + if !via_line_ids.is_empty() { + let line_match = |s: &Station| via_line_ids.contains(&(s.line_cd as u32)); + if !from_station.is_some_and(line_match) || !to_station.is_some_and(line_match) { + return Ok(result); + } + } + + if let Some(from_station) = from_station { + result.push(from_station.clone()); + } + + if let Some(to_station) = to_station { + if from_station_id != to_station_id { + result.push(to_station.clone()); + } + } + + Ok(result) + } + + async fn get_route_stops_by_station_cd( + &self, + from_station_cd: u32, + to_station_cd: u32, + via_line_ids: &[u32], + _direction_id: Option, + ) -> Result, DomainError> { + self.get_route_stops(from_station_cd, to_station_cd, via_line_ids) + .await + } + } + + // テスト用のStation作成ヘルパー関数 + fn create_test_station( + station_cd: i32, + station_name: &str, + line_cd: i32, + lat: f64, + lon: f64, + ) -> Station { + Station::new( + station_cd, + station_cd, // station_g_cd + station_name.to_string(), + format!("{station_name}_k"), + Some(format!("{station_name}_r")), + Some(format!("{station_name}_zh")), + Some(format!("{station_name}_ko")), + vec![], + None, + None, + None, + None, + None, + line_cd, + None, + vec![], + 13, // 東京都 + "100-0000".to_string(), + "東京都".to_string(), + lon, + lat, + "20000101".to_string(), + "99991231".to_string(), + 0, + 0, + StopCondition::All, + None, + false, + None, + Some(1), + Some("山手線".to_string()), + Some("やまのてせん".to_string()), + Some("Yamanote Line".to_string()), + Some("Yamanote Line".to_string()), + Some("山手线".to_string()), + Some("야마노테선".to_string()), + Some("#00AC9A".to_string()), + Some(1), + Some("JY".to_string()), + None, + None, + None, + Some("#00AC9A".to_string()), + None, + None, + None, + Some("circle".to_string()), + None, + None, + None, + Some(1000), + Some(5.5), + Some(0), + Some(1), + Some(1), + Some(1), + Some("普通".to_string()), + Some("ふつう".to_string()), + Some("Local".to_string()), + Some("普通".to_string()), + Some("보통".to_string()), + Some("#000000".to_string()), + Some(0), + Some(1), + TransportType::Rail, + ) + } + + #[tokio::test] + async fn test_find_by_id_existing() { + let repo = MockStationRepository::new(); + let result = repo.find_by_id(1).await.unwrap(); + assert!(result.is_some()); + let station = result.unwrap(); + assert_eq!(station.station_cd, 1); + assert_eq!(station.station_name, "東京駅"); + } + + #[tokio::test] + async fn test_find_by_id_not_found() { + let repo = MockStationRepository::new(); + let result = repo.find_by_id(999).await.unwrap(); + assert!(result.is_none()); + } + + #[tokio::test] + async fn test_get_by_id_vec() { + let repo = MockStationRepository::new(); + let ids = vec![1, 3, 999]; // 999は存在しない + let result = repo.get_by_id_vec(&ids).await.unwrap(); + assert_eq!(result.len(), 2); + assert!(result.iter().any(|s| s.station_cd == 1)); + assert!(result.iter().any(|s| s.station_cd == 3)); + } + + #[tokio::test] + async fn test_get_by_line_id() { + let repo = MockStationRepository::new(); + let result = repo.get_by_line_id(1001, None, None).await.unwrap(); + assert_eq!(result.len(), 2); // 東京駅と品川駅 + assert!(result.iter().all(|s| s.line_cd == 1001)); + } + + #[tokio::test] + async fn test_get_by_station_group_id() { + let repo = MockStationRepository::new(); + let result = repo.get_by_station_group_id(1).await.unwrap(); + assert_eq!(result.len(), 1); + assert_eq!(result[0].station_cd, 1); + } + + #[tokio::test] + async fn test_get_by_station_group_id_vec() { + let repo = MockStationRepository::new(); + let group_ids = vec![1, 2]; + let result = repo.get_by_station_group_id_vec(&group_ids).await.unwrap(); + assert_eq!(result.len(), 2); + } + + #[tokio::test] + async fn test_get_by_coordinates() { + let repo = MockStationRepository::new(); + // 東京駅付近の座標 + let result = repo + .get_by_coordinates(35.681236, 139.767125, Some(2), None) + .await + .unwrap(); + assert!(result.len() <= 2); + assert!(result[0].distance.is_some()); + } + + #[tokio::test] + async fn test_get_by_name() { + let repo = MockStationRepository::new(); + let result = repo + .get_by_name("東京".to_string(), None, None, None) + .await + .unwrap(); + assert_eq!(result.len(), 1); + assert_eq!(result[0].station_name, "東京駅"); + } + + #[tokio::test] + async fn test_get_by_name_with_limit() { + let repo = MockStationRepository::new(); + let result = repo + .get_by_name("駅".to_string(), Some(2), None, None) + .await + .unwrap(); + assert!(result.len() <= 2); + } + + #[tokio::test] + async fn test_get_by_line_group_id() { + let repo = MockStationRepository::new(); + let result = repo.get_by_line_group_id(1000).await.unwrap(); + assert_eq!(result.len(), 4); // すべての駅がline_group_cd = 1000に設定されている + } + + #[tokio::test] + async fn test_get_route_stops() { + let repo = MockStationRepository::new(); + let result = repo.get_route_stops(1, 2, &[]).await.unwrap(); + assert_eq!(result.len(), 2); + assert_eq!(result[0].station_cd, 1); + assert_eq!(result[1].station_cd, 2); + } + + #[tokio::test] + async fn test_get_route_stops_same_station() { + let repo = MockStationRepository::new(); + let result = repo.get_route_stops(1, 1, &[]).await.unwrap(); + assert_eq!(result.len(), 1); + assert_eq!(result[0].station_cd, 1); + } + + #[tokio::test] + async fn test_get_route_stops_not_found() { + let repo = MockStationRepository::new(); + let result = repo.get_route_stops(999, 1000, &[]).await.unwrap(); + assert_eq!(result.len(), 0); + } + + #[tokio::test] + async fn test_get_route_stops_with_via_line_ids_match() { + let repo = MockStationRepository::new(); + // 東京駅(1) と 品川駅(4) は line_cd=1001 で一致する + let result = repo.get_route_stops(1, 4, &[1001]).await.unwrap(); + assert_eq!(result.len(), 2); + assert_eq!(result[0].station_cd, 1); + assert_eq!(result[1].station_cd, 4); + } + + #[tokio::test] + async fn test_get_route_stops_with_via_line_ids_mismatch() { + let repo = MockStationRepository::new(); + // line_cd が一致しないためルートは返さない + let result = repo.get_route_stops(1, 2, &[1001]).await.unwrap(); + assert!(result.is_empty()); + } +} diff --git a/stationapi/src/domain/segment_speed_table.rs b/stationapi/src/domain/segment_speed_table.rs new file mode 100644 index 00000000..1466f3d0 --- /dev/null +++ b/stationapi/src/domain/segment_speed_table.rs @@ -0,0 +1,883 @@ +//! 隣接駅間ごとの実効速度の較正テーブル(駅間別較正)。 +//! +//! 路線 × 種別単位の較正(`speed_table`)は路線内で一様な実効速度を仮定するが、 +//! 実路線には区間ごとの速度差がある(都営大江戸線の環状部南側 月島〜赤羽橋は +//! 河川横断の急勾配・急曲線で放射部より 2〜3 割遅い、など)。路線一様速度では +//! この残差を原理的に解消できないため、公開 GTFS 時刻表から隣接駅ペア単位で +//! フィットした実効速度をここで上書きする。 +//! +//! 生成は `scripts/compute_speed_table.py --apply`(路線単位テーブルと同時生成)。 +//! 駅間の純走行時間(次駅の到着時刻が別記録されていれば「出発 → 次駅到着」、 +//! 無ければ「出発 → 次駅出発 − モデル停車時分」)を複数本の平均でデクオンタイズし、 +//! `arrival_estimation` の運動学モデルを再現する実効最高速度を二分探索で求め、 +//! 路線単位の較正値から ±5% 以上乖離したペアだけを出力する(乖離が小さい +//! ペアは路線値で十分)。時刻データが無い駅間は路線単位の較正値のままになる。 +//! +//! 適用条件: +//! - 各駅停車と同速の種別(速度倍率 1.0: Default/Branch/Rapid/CommuterRapid)のみ。 +//! 急行・特急(倍率 > 1.0)は待避線前提の速達ダイヤであり、各停の実ダイヤから +//! フィットした駅間速度で引き下げない。 +//! - バスには適用しない(道路交通の駅間時間は GTFS 由来の路線単位較正で扱う)。 + +use crate::proto::TrainTypeKind; + +/// `(line_cd, station_cd_小, station_cd_大, 実効最高速度 km/h)`。 +/// `(line_cd, station_cd_小, station_cd_大)` の昇順にソート済み(二分探索で引く)。 +const SEGMENT_SPEED_OVERRIDES: &[(i32, i32, i32, f64)] = &[ + // --- BEGIN GENERATED (scripts/compute_speed_table.py) --- + // 東京メトロ銀座線 浅草〜田原町: 東京メトロ GTFS 218本 平均1.5分 (路線値 55km/h) + (28001, 2800101, 2800102, 34.0), + // 東京メトロ銀座線 田原町〜稲荷町: 東京メトロ GTFS 218本 平均1.2分 (路線値 55km/h) + (28001, 2800102, 2800103, 74.0), + // 東京メトロ銀座線 稲荷町〜上野: 東京メトロ GTFS 218本 平均1.3分 (路線値 55km/h) + (28001, 2800103, 2800104, 31.0), + // 東京メトロ銀座線 上野〜上野広小路: 東京メトロ GTFS 224本 平均1.4分 (路線値 55km/h) + (28001, 2800104, 2800105, 36.0), + // 東京メトロ銀座線 上野広小路〜末広町: 東京メトロ GTFS 224本 平均1.0分 (路線値 55km/h) + (28001, 2800105, 2800106, 75.0), + // 東京メトロ銀座線 末広町〜神田: 東京メトロ GTFS 224本 平均1.4分 (路線値 55km/h) + (28001, 2800106, 2800107, 105.0), + // 東京メトロ銀座線 神田〜三越前: 東京メトロ GTFS 224本 平均1.2分 (路線値 55km/h) + (28001, 2800107, 2800108, 90.0), + // 東京メトロ銀座線 三越前〜日本橋: 東京メトロ GTFS 224本 平均1.0分 (路線値 55km/h) + (28001, 2800108, 2800109, 77.0), + // 東京メトロ銀座線 日本橋〜京橋: 東京メトロ GTFS 224本 平均1.1分 (路線値 55km/h) + (28001, 2800109, 2800110, 83.0), + // 東京メトロ銀座線 京橋〜銀座: 東京メトロ GTFS 224本 平均1.2分 (路線値 55km/h) + (28001, 2800110, 2800111, 90.0), + // 東京メトロ銀座線 銀座〜新橋: 東京メトロ GTFS 224本 平均1.2分 (路線値 55km/h) + (28001, 2800111, 2800112, 87.0), + // 東京メトロ銀座線 新橋〜虎ノ門: 東京メトロ GTFS 224本 平均1.3分 (路線値 55km/h) + (28001, 2800112, 2800113, 94.0), + // 東京メトロ銀座線 虎ノ門〜溜池山王: 東京メトロ GTFS 224本 平均1.3分 (路線値 55km/h) + (28001, 2800113, 2800114, 95.0), + // 東京メトロ銀座線 溜池山王〜赤坂見附: 東京メトロ GTFS 224本 平均1.0分 (路線値 55km/h) + (28001, 2800114, 2800115, 76.0), + // 東京メトロ銀座線 赤坂見附〜青山一丁目: 東京メトロ GTFS 224本 平均2.2分 (路線値 55km/h) + (28001, 2800115, 2800116, 48.0), + // 東京メトロ銀座線 青山一丁目〜外苑前: 東京メトロ GTFS 224本 平均1.1分 (路線値 55km/h) + (28001, 2800116, 2800117, 81.0), + // 東京メトロ銀座線 外苑前〜表参道: 東京メトロ GTFS 224本 平均1.2分 (路線値 55km/h) + (28001, 2800117, 2800118, 90.0), + // 東京メトロ銀座線 表参道〜渋谷: 東京メトロ GTFS 224本 平均1.6分 (路線値 55km/h) + (28001, 2800118, 2800119, 94.0), + // 東京メトロ丸ノ内線 茗荷谷〜後楽園: 東京メトロ GTFS 149本 平均2.2分 (路線値 65km/h) + (28002, 2800203, 2800204, 74.0), + // 東京メトロ丸ノ内線 後楽園〜本郷三丁目: 東京メトロ GTFS 149本 平均1.2分 (路線値 65km/h) + (28002, 2800204, 2800205, 91.0), + // 東京メトロ丸ノ内線 本郷三丁目〜御茶ノ水: 東京メトロ GTFS 149本 平均1.3分 (路線値 65km/h) + (28002, 2800205, 2800206, 93.0), + // 東京メトロ丸ノ内線 御茶ノ水〜淡路町: 東京メトロ GTFS 149本 平均1.2分 (路線値 65km/h) + (28002, 2800206, 2800207, 87.0), + // 東京メトロ丸ノ内線 淡路町〜大手町: 東京メトロ GTFS 149本 平均1.4分 (路線値 65km/h) + (28002, 2800207, 2800208, 105.0), + // 東京メトロ丸ノ内線 大手町〜東京: 東京メトロ GTFS 149本 平均1.1分 (路線値 65km/h) + (28002, 2800208, 2800209, 79.0), + // 東京メトロ丸ノ内線 東京〜銀座: 東京メトロ GTFS 149本 平均2.2分 (路線値 65km/h) + (28002, 2800209, 2800210, 44.0), + // 東京メトロ丸ノ内線 霞ケ関〜国会議事堂前: 東京メトロ GTFS 149本 平均1.0分 (路線値 65km/h) + (28002, 2800211, 2800212, 76.0), + // 東京メトロ丸ノ内線 国会議事堂前〜赤坂見附: 東京メトロ GTFS 149本 平均1.3分 (路線値 65km/h) + (28002, 2800212, 2800213, 75.0), + // 東京メトロ丸ノ内線 赤坂見附〜四ツ谷: 東京メトロ GTFS 149本 平均2.3分 (路線値 65km/h) + (28002, 2800213, 2800214, 40.0), + // 東京メトロ丸ノ内線 四ツ谷〜四谷三丁目: 東京メトロ GTFS 149本 平均1.4分 (路線値 65km/h) + (28002, 2800214, 2800215, 104.0), + // 東京メトロ丸ノ内線 四谷三丁目〜新宿御苑前: 東京メトロ GTFS 149本 平均1.3分 (路線値 65km/h) + (28002, 2800215, 2800216, 82.0), + // 東京メトロ丸ノ内線 新宿御苑前〜新宿三丁目: 東京メトロ GTFS 149本 平均1.1分 (路線値 65km/h) + (28002, 2800216, 2800217, 81.0), + // 東京メトロ丸ノ内線 新宿〜西新宿: 東京メトロ GTFS 149本 平均1.2分 (路線値 65km/h) + (28002, 2800218, 2800219, 92.0), + // 東京メトロ丸ノ内線 西新宿〜中野坂上: 東京メトロ GTFS 149本 平均1.4分 (路線値 65km/h) + (28002, 2800219, 2800220, 105.0), + // 東京メトロ丸ノ内線 中野坂上〜新中野: 東京メトロ GTFS 149本 平均1.7分 (路線値 65km/h) + (28002, 2800220, 2800221, 83.0), + // 東京メトロ丸ノ内線 新中野〜東高円寺: 東京メトロ GTFS 149本 平均1.4分 (路線値 65km/h) + (28002, 2800221, 2800222, 107.0), + // 東京メトロ丸ノ内線 東高円寺〜新高円寺: 東京メトロ GTFS 149本 平均1.3分 (路線値 65km/h) + (28002, 2800222, 2800223, 99.0), + // 東京メトロ丸ノ内線 南阿佐ケ谷〜荻窪: 東京メトロ GTFS 149本 平均2.0分 (路線値 65km/h) + (28002, 2800224, 2800225, 76.0), + // 東京メトロ日比谷線 北千住〜南千住: 東京メトロ GTFS 177本 平均2.3分 (路線値 50km/h) + (28003, 2800301, 2800302, 68.0), + // 東京メトロ日比谷線 入谷〜上野: 東京メトロ GTFS 184本 平均1.5分 (路線値 50km/h) + (28003, 2800304, 2800305, 109.0), + // 東京メトロ日比谷線 上野〜仲御徒町: 東京メトロ GTFS 184本 平均1.0分 (路線値 50km/h) + (28003, 2800305, 2800306, 76.0), + // 東京メトロ日比谷線 仲御徒町〜秋葉原: 東京メトロ GTFS 184本 平均1.4分 (路線値 50km/h) + (28003, 2800306, 2800307, 100.0), + // 東京メトロ日比谷線 秋葉原〜小伝馬町: 東京メトロ GTFS 184本 平均1.3分 (路線値 50km/h) + (28003, 2800307, 2800308, 96.0), + // 東京メトロ日比谷線 小伝馬町〜人形町: 東京メトロ GTFS 184本 平均1.1分 (路線値 50km/h) + (28003, 2800308, 2800309, 80.0), + // 東京メトロ日比谷線 人形町〜茅場町: 東京メトロ GTFS 184本 平均1.2分 (路線値 50km/h) + (28003, 2800309, 2800310, 90.0), + // 東京メトロ日比谷線 茅場町〜八丁堀: 東京メトロ GTFS 184本 平均1.1分 (路線値 50km/h) + (28003, 2800310, 2800311, 80.0), + // 東京メトロ日比谷線 八丁堀〜築地: 東京メトロ GTFS 184本 平均1.3分 (路線値 50km/h) + (28003, 2800311, 2800312, 95.0), + // 東京メトロ日比谷線 築地〜東銀座: 東京メトロ GTFS 184本 平均1.0分 (路線値 50km/h) + (28003, 2800312, 2800313, 73.0), + // 東京メトロ日比谷線 東銀座〜銀座: 東京メトロ GTFS 184本 平均1.1分 (路線値 50km/h) + (28003, 2800313, 2800314, 35.0), + // 東京メトロ日比谷線 銀座〜日比谷: 東京メトロ GTFS 184本 平均0.9分 (路線値 50km/h) + (28003, 2800314, 2800315, 69.0), + // 東京メトロ日比谷線 日比谷〜霞ケ関: 東京メトロ GTFS 184本 平均1.7分 (路線値 50km/h) + (28003, 2800315, 2800316, 43.0), + // 東京メトロ日比谷線 霞ケ関〜虎ノ門ヒルズ: 東京メトロ GTFS 184本 平均1.2分 (路線値 50km/h) + (28003, 2800316, 2800322, 90.0), + // 東京メトロ日比谷線 神谷町〜六本木: 東京メトロ GTFS 184本 平均1.6分 (路線値 50km/h) + (28003, 2800317, 2800318, 83.0), + // 東京メトロ日比谷線 神谷町〜虎ノ門ヒルズ: 東京メトロ GTFS 184本 平均1.0分 (路線値 50km/h) + (28003, 2800317, 2800322, 77.0), + // 東京メトロ日比谷線 広尾〜恵比寿: 東京メトロ GTFS 184本 平均2.4分 (路線値 50km/h) + (28003, 2800319, 2800320, 45.0), + // 東京メトロ日比谷線 恵比寿〜中目黒: 東京メトロ GTFS 184本 平均2.0分 (路線値 50km/h) + (28003, 2800320, 2800321, 43.0), + // 東京メトロ東西線 中野〜落合: 東京メトロ GTFS 126本 平均2.5分 (路線値 60km/h) + (28004, 2800401, 2800402, 71.0), + // 東京メトロ東西線 落合〜高田馬場: 東京メトロ GTFS 126本 平均2.5分 (路線値 60km/h) + (28004, 2800402, 2800403, 51.0), + // 東京メトロ東西線 早稲田〜神楽坂: 東京メトロ GTFS 126本 平均1.5分 (路線値 60km/h) + (28004, 2800404, 2800405, 95.0), + // 東京メトロ東西線 神楽坂〜飯田橋: 東京メトロ GTFS 126本 平均2.1分 (路線値 60km/h) + (28004, 2800405, 2800406, 41.0), + // 東京メトロ東西線 飯田橋〜九段下: 東京メトロ GTFS 126本 平均1.4分 (路線値 60km/h) + (28004, 2800406, 2800407, 68.0), + // 東京メトロ東西線 九段下〜竹橋: 東京メトロ GTFS 126本 平均1.4分 (路線値 60km/h) + (28004, 2800407, 2800408, 45.0), + // 東京メトロ東西線 竹橋〜大手町: 東京メトロ GTFS 126本 平均1.4分 (路線値 60km/h) + (28004, 2800408, 2800409, 105.0), + // 東京メトロ東西線 大手町〜日本橋: 東京メトロ GTFS 126本 平均1.3分 (路線値 60km/h) + (28004, 2800409, 2800410, 57.0), + // 東京メトロ東西線 日本橋〜茅場町: 東京メトロ GTFS 126本 平均1.1分 (路線値 60km/h) + (28004, 2800410, 2800411, 81.0), + // 東京メトロ東西線 茅場町〜門前仲町: 東京メトロ GTFS 126本 平均2.0分 (路線値 60km/h) + (28004, 2800411, 2800412, 82.0), + // 東京メトロ東西線 門前仲町〜木場: 東京メトロ GTFS 126本 平均1.4分 (路線値 60km/h) + (28004, 2800412, 2800413, 103.0), + // 東京メトロ東西線 木場〜東陽町: 東京メトロ GTFS 126本 平均1.3分 (路線値 60km/h) + (28004, 2800413, 2800414, 99.0), + // 東京メトロ東西線 南砂町〜西葛西: 東京メトロ GTFS 117本 平均2.4分 (路線値 60km/h) + (28004, 2800415, 2800416, 106.0), + // 東京メトロ東西線 西葛西〜葛西: 東京メトロ GTFS 117本 平均1.6分 (路線値 60km/h) + (28004, 2800416, 2800417, 81.0), + // 東京メトロ東西線 葛西〜浦安: 東京メトロ GTFS 117本 平均2.5分 (路線値 60km/h) + (28004, 2800417, 2800418, 66.0), + // 東京メトロ東西線 浦安〜南行徳: 東京メトロ GTFS 117本 平均1.5分 (路線値 60km/h) + (28004, 2800418, 2800419, 107.0), + // 東京メトロ東西線 行徳〜妙典: 東京メトロ GTFS 117本 平均1.6分 (路線値 60km/h) + (28004, 2800420, 2800421, 90.0), + // 東京メトロ東西線 妙典〜原木中山: 東京メトロ GTFS 113本 平均2.1分 (路線値 60km/h) + (28004, 2800421, 2800422, 108.0), + // 東京メトロ東西線 原木中山〜西船橋: 東京メトロ GTFS 113本 平均1.9分 (路線値 60km/h) + (28004, 2800422, 2800423, 84.0), + // 東京メトロ千代田線 北綾瀬〜綾瀬: 東京メトロ GTFS 50本 平均4.2分 (路線値 75km/h) + (28005, 2800501, 2800502, 33.0), + // 東京メトロ千代田線 綾瀬〜北千住: 東京メトロ GTFS 176本 平均3.2分 (路線値 75km/h) + (28005, 2800502, 2800503, 66.0), + // 東京メトロ千代田線 北千住〜町屋: 東京メトロ GTFS 176本 平均2.7分 (路線値 75km/h) + (28005, 2800503, 2800504, 79.0), + // 東京メトロ千代田線 西日暮里〜千駄木: 東京メトロ GTFS 176本 平均1.3分 (路線値 75km/h) + (28005, 2800505, 2800506, 95.0), + // 東京メトロ千代田線 千駄木〜根津: 東京メトロ GTFS 176本 平均1.4分 (路線値 75km/h) + (28005, 2800506, 2800507, 102.0), + // 東京メトロ千代田線 根津〜湯島: 東京メトロ GTFS 176本 平均1.5分 (路線値 75km/h) + (28005, 2800507, 2800508, 111.0), + // 東京メトロ千代田線 湯島〜新御茶ノ水: 東京メトロ GTFS 176本 平均1.6分 (路線値 75km/h) + (28005, 2800508, 2800509, 115.0), + // 東京メトロ千代田線 大手町〜二重橋前: 東京メトロ GTFS 176本 平均1.1分 (路線値 75km/h) + (28005, 2800510, 2800511, 81.0), + // 東京メトロ千代田線 二重橋前〜日比谷: 東京メトロ GTFS 176本 平均1.3分 (路線値 75km/h) + (28005, 2800511, 2800512, 96.0), + // 東京メトロ千代田線 日比谷〜霞ケ関: 東京メトロ GTFS 176本 平均1.2分 (路線値 75km/h) + (28005, 2800512, 2800513, 89.0), + // 東京メトロ千代田線 国会議事堂前〜赤坂: 東京メトロ GTFS 176本 平均1.1分 (路線値 75km/h) + (28005, 2800514, 2800515, 84.0), + // 東京メトロ千代田線 乃木坂〜表参道: 東京メトロ GTFS 176本 平均1.6分 (路線値 75km/h) + (28005, 2800516, 2800517, 119.0), + // 東京メトロ千代田線 表参道〜明治神宮前〈原宿〉: 東京メトロ GTFS 176本 平均1.3分 (路線値 75km/h) + (28005, 2800517, 2800518, 98.0), + // 東京メトロ千代田線 明治神宮前〈原宿〉〜代々木公園: 東京メトロ GTFS 176本 平均1.8分 (路線値 75km/h) + (28005, 2800518, 2800519, 84.0), + // 東京メトロ千代田線 代々木公園〜代々木上原: 東京メトロ GTFS 176本 平均1.3分 (路線値 75km/h) + (28005, 2800519, 2800520, 95.0), + // 東京メトロ有楽町線 和光市〜地下鉄成増: 東京メトロ GTFS 90本 平均2.5分 (路線値 65km/h) + (28006, 2800601, 2800602, 79.0), + // 東京メトロ有楽町線 地下鉄成増〜地下鉄赤塚: 東京メトロ GTFS 90本 平均1.8分 (路線値 65km/h) + (28006, 2800602, 2800603, 76.0), + // 東京メトロ有楽町線 地下鉄赤塚〜平和台: 東京メトロ GTFS 90本 平均2.1分 (路線値 65km/h) + (28006, 2800603, 2800604, 71.0), + // 東京メトロ有楽町線 氷川台〜小竹向原: 東京メトロ GTFS 90本 平均1.6分 (路線値 65km/h) + (28006, 2800605, 2800606, 101.0), + // 東京メトロ有楽町線 小竹向原〜千川: 東京メトロ GTFS 142本 平均1.6分 (路線値 65km/h) + (28006, 2800606, 2800607, 74.0), + // 東京メトロ有楽町線 千川〜要町: 東京メトロ GTFS 142本 平均1.4分 (路線値 65km/h) + (28006, 2800607, 2800608, 103.0), + // 東京メトロ有楽町線 池袋〜東池袋: 東京メトロ GTFS 143本 平均1.7分 (路線値 65km/h) + (28006, 2800609, 2800610, 49.0), + // 東京メトロ有楽町線 東池袋〜護国寺: 東京メトロ GTFS 143本 平均1.4分 (路線値 65km/h) + (28006, 2800610, 2800611, 104.0), + // 東京メトロ有楽町線 江戸川橋〜飯田橋: 東京メトロ GTFS 143本 平均2.4分 (路線値 65km/h) + (28006, 2800612, 2800613, 41.0), + // 東京メトロ有楽町線 市ケ谷〜麹町: 東京メトロ GTFS 143本 平均1.3分 (路線値 65km/h) + (28006, 2800614, 2800615, 93.0), + // 東京メトロ有楽町線 麹町〜永田町: 東京メトロ GTFS 143本 平均1.2分 (路線値 65km/h) + (28006, 2800615, 2800616, 49.0), + // 東京メトロ有楽町線 永田町〜桜田門: 東京メトロ GTFS 143本 平均1.4分 (路線値 65km/h) + (28006, 2800616, 2800617, 94.0), + // 東京メトロ有楽町線 桜田門〜有楽町: 東京メトロ GTFS 143本 平均1.4分 (路線値 65km/h) + (28006, 2800617, 2800618, 106.0), + // 東京メトロ有楽町線 銀座一丁目〜新富町: 東京メトロ GTFS 143本 平均1.2分 (路線値 65km/h) + (28006, 2800619, 2800620, 88.0), + // 東京メトロ有楽町線 新富町〜月島: 東京メトロ GTFS 143本 平均1.5分 (路線値 65km/h) + (28006, 2800620, 2800621, 109.0), + // 東京メトロ有楽町線 月島〜豊洲: 東京メトロ GTFS 143本 平均1.9分 (路線値 65km/h) + (28006, 2800621, 2800622, 82.0), + // 東京メトロ有楽町線 豊洲〜辰巳: 東京メトロ GTFS 143本 平均1.9分 (路線値 65km/h) + (28006, 2800622, 2800623, 85.0), + // 東京メトロ半蔵門線 渋谷〜表参道: 東京メトロ GTFS 184本 平均1.7分 (路線値 55km/h) + (28008, 2800801, 2800802, 85.0), + // 東京メトロ半蔵門線 表参道〜青山一丁目: 東京メトロ GTFS 184本 平均1.7分 (路線値 55km/h) + (28008, 2800802, 2800803, 107.0), + // 東京メトロ半蔵門線 青山一丁目〜永田町: 東京メトロ GTFS 184本 平均1.9分 (路線値 55km/h) + (28008, 2800803, 2800804, 95.0), + // 東京メトロ半蔵門線 永田町〜半蔵門: 東京メトロ GTFS 184本 平均1.3分 (路線値 55km/h) + (28008, 2800804, 2800805, 74.0), + // 東京メトロ半蔵門線 九段下〜神保町: 東京メトロ GTFS 184本 平均1.0分 (路線値 55km/h) + (28008, 2800806, 2800807, 75.0), + // 東京メトロ半蔵門線 神保町〜大手町: 東京メトロ GTFS 184本 平均1.5分 (路線値 55km/h) + (28008, 2800807, 2800808, 105.0), + // 東京メトロ半蔵門線 大手町〜三越前: 東京メトロ GTFS 184本 平均1.3分 (路線値 55km/h) + (28008, 2800808, 2800809, 93.0), + // 東京メトロ半蔵門線 三越前〜水天宮前: 東京メトロ GTFS 184本 平均2.3分 (路線値 55km/h) + (28008, 2800809, 2800810, 42.0), + // 東京メトロ半蔵門線 水天宮前〜清澄白河: 東京メトロ GTFS 184本 平均2.4分 (路線値 55km/h) + (28008, 2800810, 2800811, 43.0), + // 東京メトロ半蔵門線 清澄白河〜住吉: 東京メトロ GTFS 183本 平均2.4分 (路線値 55km/h) + (28008, 2800811, 2800814, 65.0), + // 東京メトロ半蔵門線 錦糸町〜押上〈スカイツリー前〉: 東京メトロ GTFS 183本 平均1.9分 (路線値 55km/h) + (28008, 2800812, 2800813, 87.0), + // 東京メトロ半蔵門線 錦糸町〜住吉: 東京メトロ GTFS 183本 平均1.4分 (路線値 55km/h) + (28008, 2800812, 2800814, 102.0), + // 東京メトロ南北線 赤羽岩淵〜志茂: 東京メトロ GTFS 140本 平均1.5分 (路線値 65km/h) + (28009, 2800901, 2800902, 109.0), + // 東京メトロ南北線 志茂〜王子神谷: 東京メトロ GTFS 140本 平均1.9分 (路線値 65km/h) + (28009, 2800902, 2800903, 71.0), + // 東京メトロ南北線 王子〜西ケ原: 東京メトロ GTFS 140本 平均1.4分 (路線値 65km/h) + (28009, 2800904, 2800905, 102.0), + // 東京メトロ南北線 西ケ原〜駒込: 東京メトロ GTFS 140本 平均1.4分 (路線値 65km/h) + (28009, 2800905, 2800906, 106.0), + // 東京メトロ南北線 駒込〜本駒込: 東京メトロ GTFS 140本 平均2.1分 (路線値 65km/h) + (28009, 2800906, 2800907, 70.0), + // 東京メトロ南北線 本駒込〜東大前: 東京メトロ GTFS 140本 平均1.3分 (路線値 65km/h) + (28009, 2800907, 2800908, 93.0), + // 東京メトロ南北線 東大前〜後楽園: 東京メトロ GTFS 140本 平均1.5分 (路線値 65km/h) + (28009, 2800908, 2800909, 104.0), + // 東京メトロ南北線 後楽園〜飯田橋: 東京メトロ GTFS 140本 平均1.7分 (路線値 65km/h) + (28009, 2800909, 2800910, 55.0), + // 東京メトロ南北線 市ケ谷〜四ツ谷: 東京メトロ GTFS 140本 平均1.4分 (路線値 65km/h) + (28009, 2800911, 2800912, 102.0), + // 東京メトロ南北線 四ツ谷〜永田町: 東京メトロ GTFS 140本 平均1.6分 (路線値 65km/h) + (28009, 2800912, 2800913, 107.0), + // 東京メトロ南北線 永田町〜溜池山王: 東京メトロ GTFS 140本 平均1.1分 (路線値 65km/h) + (28009, 2800913, 2800914, 78.0), + // 東京メトロ南北線 溜池山王〜六本木一丁目: 東京メトロ GTFS 140本 平均1.7分 (路線値 65km/h) + (28009, 2800914, 2800915, 50.0), + // 東京メトロ南北線 麻布十番〜白金高輪: 東京メトロ GTFS 140本 平均1.7分 (路線値 65km/h) + (28009, 2800916, 2800917, 81.0), + // 東京メトロ南北線 白金高輪〜白金台: 東京メトロ GTFS 79本 平均1.7分 (路線値 65km/h) + (28009, 2800917, 2800918, 48.0), + // 東京メトロ南北線 白金台〜目黒: 東京メトロ GTFS 79本 平均1.9分 (路線値 65km/h) + (28009, 2800918, 2800919, 50.0), + // 東京メトロ副都心線 和光市〜地下鉄成増: 東京メトロ GTFS 82本 平均2.6分 (路線値 55km/h) + (28010, 2801001, 2801002, 75.0), + // 東京メトロ副都心線 地下鉄成増〜地下鉄赤塚: 東京メトロ GTFS 82本 平均1.8分 (路線値 55km/h) + (28010, 2801002, 2801003, 79.0), + // 東京メトロ副都心線 地下鉄赤塚〜平和台: 東京メトロ GTFS 82本 平均2.0分 (路線値 55km/h) + (28010, 2801003, 2801004, 77.0), + // 東京メトロ副都心線 小竹向原〜千川: 東京メトロ GTFS 115本 平均1.7分 (路線値 55km/h) + (28010, 2801006, 2801007, 65.0), + // 東京メトロ副都心線 千川〜要町: 東京メトロ GTFS 115本 平均1.4分 (路線値 55km/h) + (28010, 2801007, 2801008, 104.0), + // 東京メトロ副都心線 要町〜池袋: 東京メトロ GTFS 115本 平均1.3分 (路線値 55km/h) + (28010, 2801008, 2801009, 97.0), + // 東京メトロ副都心線 池袋〜雑司が谷: 東京メトロ GTFS 136本 平均1.9分 (路線値 55km/h) + (28010, 2801009, 2801010, 72.0), + // 東京メトロ副都心線 西早稲田〜東新宿: 東京メトロ GTFS 136本 平均1.4分 (路線値 55km/h) + (28010, 2801011, 2801012, 105.0), + // 東京メトロ副都心線 東新宿〜新宿三丁目: 東京メトロ GTFS 136本 平均1.4分 (路線値 55km/h) + (28010, 2801012, 2801013, 72.0), + // 東京メトロ副都心線 新宿三丁目〜北参道: 東京メトロ GTFS 138本 平均2.0分 (路線値 55km/h) + (28010, 2801013, 2801014, 62.0), + // 東京メトロ副都心線 北参道〜明治神宮前〈原宿〉: 東京メトロ GTFS 138本 平均1.5分 (路線値 55km/h) + (28010, 2801014, 2801015, 108.0), + // 東京メトロ副都心線 明治神宮前〈原宿〉〜渋谷: 東京メトロ GTFS 138本 平均1.6分 (路線値 55km/h) + (28010, 2801015, 2801016, 59.0), + // 函館市電2系統 湯の川〜湯の川温泉: 函館市電 GTFS 53本 平均1.6分 (路線値 20km/h) + (99105, 9910501, 9910502, 23.0), + // 函館市電2系統 函館アリーナ前〜駒場車庫前: 函館市電 GTFS 53本 平均0.9分 (路線値 20km/h) + (99105, 9910503, 9910504, 29.0), + // 函館市電2系統 競馬場前〜深堀町: 函館市電 GTFS 53本 平均1.7分 (路線値 20km/h) + (99105, 9910505, 9910506, 26.0), + // 函館市電2系統 深堀町〜柏木町: 函館市電 GTFS 53本 平均1.4分 (路線値 20km/h) + (99105, 9910506, 9910507, 25.0), + // 函館市電2系統 杉並町〜五稜郭公園前: 函館市電 GTFS 53本 平均1.9分 (路線値 20km/h) + (99105, 9910508, 9910509, 28.0), + // 函館市電2系統 五稜郭公園前〜中央病院前: 函館市電 GTFS 53本 平均2.3分 (路線値 20km/h) + (99105, 9910509, 9910510, 9.0), + // 函館市電2系統 中央病院前〜千代台: 函館市電 GTFS 53本 平均1.4分 (路線値 20km/h) + (99105, 9910510, 9910511, 23.0), + // 函館市電2系統 堀川町〜昭和橋: 函館市電 GTFS 53本 平均1.4分 (路線値 20km/h) + (99105, 9910512, 9910513, 23.0), + // 函館市電2系統 千歳町〜新川町: 函館市電 GTFS 53本 平均0.9分 (路線値 20km/h) + (99105, 9910514, 9910515, 24.0), + // 函館市電2系統 新川町〜松風町: 函館市電 GTFS 53本 平均1.4分 (路線値 20km/h) + (99105, 9910515, 9910516, 31.0), + // 函館市電2系統 松風町〜函館駅前: 函館市電 GTFS 53本 平均2.7分 (路線値 20km/h) + (99105, 9910516, 9910517, 13.0), + // 函館市電2系統 函館駅前〜市役所前: 函館市電 GTFS 53本 平均1.4分 (路線値 20km/h) + (99105, 9910517, 9910518, 32.0), + // 函館市電2系統 十字街〜宝来町: 函館市電 GTFS 53本 平均2.0分 (路線値 20km/h) + (99105, 9910520, 9910521, 14.0), + // 函館市電2系統 宝来町〜青柳町: 函館市電 GTFS 53本 平均1.7分 (路線値 20km/h) + (99105, 9910521, 9910522, 28.0), + // 函館市電2系統 青柳町〜谷地頭: 函館市電 GTFS 53本 平均2.2分 (路線値 20km/h) + (99105, 9910522, 9910523, 13.0), + // 函館市電5系統 湯の川〜湯の川温泉: 函館市電 GTFS 53本 平均1.6分 (路線値 25km/h) + (99106, 9910601, 9910602, 23.0), + // 函館市電5系統 函館アリーナ前〜駒場車庫前: 函館市電 GTFS 53本 平均0.9分 (路線値 25km/h) + (99106, 9910603, 9910604, 29.0), + // 函館市電5系統 柏木町〜杉並町: 函館市電 GTFS 53本 平均1.4分 (路線値 25km/h) + (99106, 9910607, 9910608, 32.0), + // 函館市電5系統 杉並町〜五稜郭公園前: 函館市電 GTFS 53本 平均1.7分 (路線値 25km/h) + (99106, 9910608, 9910609, 33.0), + // 函館市電5系統 中央病院前〜千代台: 函館市電 GTFS 53本 平均1.4分 (路線値 25km/h) + (99106, 9910610, 9910611, 23.0), + // 函館市電5系統 千代台〜堀川町: 函館市電 GTFS 53本 平均1.4分 (路線値 25km/h) + (99106, 9910611, 9910612, 40.0), + // 函館市電5系統 堀川町〜昭和橋: 函館市電 GTFS 53本 平均1.4分 (路線値 25km/h) + (99106, 9910612, 9910613, 23.0), + // 函館市電5系統 昭和橋〜千歳町: 函館市電 GTFS 53本 平均0.9分 (路線値 25km/h) + (99106, 9910613, 9910614, 31.0), + // 函館市電5系統 新川町〜松風町: 函館市電 GTFS 53本 平均1.3分 (路線値 25km/h) + (99106, 9910615, 9910616, 32.0), + // 函館市電5系統 松風町〜函館駅前: 函館市電 GTFS 53本 平均2.7分 (路線値 25km/h) + (99106, 9910616, 9910617, 13.0), + // 函館市電5系統 函館駅前〜市役所前: 函館市電 GTFS 53本 平均1.4分 (路線値 25km/h) + (99106, 9910617, 9910618, 31.0), + // 函館市電5系統 魚市場通〜十字街: 函館市電 GTFS 53本 平均1.4分 (路線値 25km/h) + (99106, 9910619, 9910620, 20.0), + // 函館市電5系統 十字街〜末広町: 函館市電 GTFS 53本 平均3.0分 (路線値 25km/h) + (99106, 9910620, 9910621, 17.0), + // 函館市電5系統 大町〜函館どつく前: 函館市電 GTFS 53本 平均1.4分 (路線値 25km/h) + (99106, 9910622, 9910623, 32.0), + // 都営大江戸線 都庁前〜新宿西口: 都営地下鉄 GTFS 145本 平均1.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930100, 9930102, 87.0), + // 都営大江戸線 都庁前〜新宿: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.6分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930101, 9930128, 32.0), + // 都営大江戸線 都庁前〜西新宿五丁目: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930101, 9930129, 92.0), + // 都営大江戸線 新宿西口〜東新宿: 都営地下鉄 GTFS 145本 平均2.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930102, 9930103, 40.0), + // 都営大江戸線 東新宿〜若松河田: 都営地下鉄 GTFS 145本 平均1.5分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930103, 9930104, 74.0), + // 都営大江戸線 若松河田〜牛込柳町: 都営地下鉄 GTFS 145本 平均1.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930104, 9930105, 83.0), + // 都営大江戸線 牛込柳町〜牛込神楽坂: 都営地下鉄 GTFS 145本 平均1.2分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930105, 9930106, 105.0), + // 都営大江戸線 牛込神楽坂〜飯田橋: 都営地下鉄 GTFS 145本 平均2.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930106, 9930107, 37.0), + // 都営大江戸線 飯田橋〜春日: 都営地下鉄 GTFS 145本 平均1.4分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930107, 9930108, 109.0), + // 都営大江戸線 春日〜本郷三丁目: 都営地下鉄 GTFS 145本 平均1.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930108, 9930109, 86.0), + // 都営大江戸線 本郷三丁目〜上野御徒町: 都営地下鉄 GTFS 145本 平均2.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930109, 9930110, 62.0), + // 都営大江戸線 上野御徒町〜新御徒町: 都営地下鉄 GTFS 145本 平均1.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930110, 9930111, 88.0), + // 都営大江戸線 新御徒町〜蔵前: 都営地下鉄 GTFS 145本 平均1.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930111, 9930112, 101.0), + // 都営大江戸線 蔵前〜両国: 都営地下鉄 GTFS 145本 平均2.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930112, 9930113, 40.0), + // 都営大江戸線 両国〜森下: 都営地下鉄 GTFS 145本 平均1.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930113, 9930114, 106.0), + // 都営大江戸線 森下〜清澄白河: 都営地下鉄 GTFS 145本 平均1.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930114, 9930115, 87.0), + // 都営大江戸線 清澄白河〜門前仲町: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均2.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930115, 9930116, 54.0), + // 都営大江戸線 月島〜勝どき: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930117, 9930118, 106.0), + // 都営大江戸線 勝どき〜築地市場: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均2.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930118, 9930119, 51.0), + // 都営大江戸線 築地市場〜汐留: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.7分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930119, 9930120, 30.0), + // 都営大江戸線 汐留〜大門: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930120, 9930121, 103.0), + // 都営大江戸線 大門〜赤羽橋: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均2.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930121, 9930122, 45.0), + // 都営大江戸線 赤羽橋〜麻布十番: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930122, 9930123, 89.0), + // 都営大江戸線 六本木〜青山一丁目: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均2.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930124, 9930125, 57.0), + // 都営大江戸線 青山一丁目〜国立競技場: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均2.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930125, 9930126, 51.0), + // 都営大江戸線 国立競技場〜代々木: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均2.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930126, 9930127, 60.0), + // 都営大江戸線 代々木〜新宿: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930127, 9930128, 86.0), + // 都営大江戸線 西新宿五丁目〜中野坂上: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均2.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930129, 9930130, 36.0), + // 都営大江戸線 中野坂上〜東中野: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930130, 9930131, 111.0), + // 都営大江戸線 東中野〜中井: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930131, 9930132, 98.0), + // 都営大江戸線 中井〜落合南長崎: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均2.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930132, 9930133, 50.0), + // 都営大江戸線 落合南長崎〜新江古田: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均2.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930133, 9930134, 78.0), + // 都営大江戸線 新江古田〜練馬: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均2.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930134, 9930135, 80.0), + // 都営大江戸線 練馬〜豊島園: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930135, 9930136, 93.0), + // 都営大江戸線 豊島園〜練馬春日町: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均2.0分 (路線値 70km/h) + (99301, 9930136, 9930137, 60.0), + // 都営浅草線 西馬込〜馬込: 都営地下鉄 GTFS 100本 平均1.6分 (路線値 65km/h) + (99302, 9930201, 9930202, 75.0), + // 都営浅草線 馬込〜中延: 都営地下鉄 GTFS 100本 平均1.0分 (路線値 65km/h) + (99302, 9930202, 9930203, 104.0), + // 都営浅草線 中延〜戸越: 都営地下鉄 GTFS 100本 平均1.0分 (路線値 65km/h) + (99302, 9930203, 9930204, 103.0), + // 都営浅草線 戸越〜五反田: 都営地下鉄 GTFS 100本 平均2.0分 (路線値 65km/h) + (99302, 9930204, 9930205, 72.0), + // 都営浅草線 五反田〜高輪台: 都営地下鉄 GTFS 100本 平均1.0分 (路線値 65km/h) + (99302, 9930205, 9930206, 88.0), + // 都営浅草線 高輪台〜泉岳寺: 都営地下鉄 GTFS 100本 平均2.2分 (路線値 65km/h) + (99302, 9930206, 9930207, 43.0), + // 都営浅草線 三田〜大門: 都営地下鉄 GTFS 166本 平均1.8分 (路線値 65km/h) + (99302, 9930208, 9930209, 53.0), + // 都営浅草線 大門〜新橋: 都営地下鉄 GTFS 166本 平均1.3分 (路線値 65km/h) + (99302, 9930209, 9930210, 105.0), + // 都営浅草線 新橋〜東銀座: 都営地下鉄 GTFS 166本 平均1.7分 (路線値 65km/h) + (99302, 9930210, 9930211, 40.0), + // 都営浅草線 東銀座〜宝町: 都営地下鉄 GTFS 166本 平均1.0分 (路線値 65km/h) + (99302, 9930211, 9930212, 90.0), + // 都営浅草線 宝町〜日本橋: 都営地下鉄 GTFS 166本 平均1.0分 (路線値 65km/h) + (99302, 9930212, 9930213, 90.0), + // 都営浅草線 日本橋〜人形町: 都営地下鉄 GTFS 166本 平均1.0分 (路線値 65km/h) + (99302, 9930213, 9930214, 90.0), + // 都営浅草線 人形町〜東日本橋: 都営地下鉄 GTFS 166本 平均1.0分 (路線値 65km/h) + (99302, 9930214, 9930215, 84.0), + // 都営浅草線 東日本橋〜浅草橋: 都営地下鉄 GTFS 166本 平均1.0分 (路線値 65km/h) + (99302, 9930215, 9930216, 79.0), + // 都営浅草線 浅草橋〜蔵前: 都営地下鉄 GTFS 166本 平均1.0分 (路線値 65km/h) + (99302, 9930216, 9930217, 89.0), + // 都営浅草線 蔵前〜浅草: 都営地下鉄 GTFS 166本 平均1.0分 (路線値 65km/h) + (99302, 9930217, 9930218, 96.0), + // 都営浅草線 浅草〜本所吾妻橋: 都営地下鉄 GTFS 166本 平均1.0分 (路線値 65km/h) + (99302, 9930218, 9930219, 85.0), + // 都営浅草線 本所吾妻橋〜押上（スカイツリー前）: 都営地下鉄 GTFS 166本 平均1.0分 (路線値 65km/h) + (99302, 9930219, 9930220, 90.0), + // 都営三田線 目黒〜白金台: 都営地下鉄 GTFS 90本 平均2.0分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930301, 9930302, 46.0), + // 都営三田線 白金台〜白金高輪: 都営地下鉄 GTFS 90本 平均1.8分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930302, 9930303, 43.0), + // 都営三田線 白金高輪〜三田: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均2.8分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930303, 9930304, 40.0), + // 都営三田線 三田〜芝公園: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930304, 9930305, 83.0), + // 都営三田線 芝公園〜御成門: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930305, 9930306, 92.0), + // 都営三田線 御成門〜内幸町: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930306, 9930307, 103.0), + // 都営三田線 内幸町〜日比谷: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930307, 9930308, 92.0), + // 都営三田線 日比谷〜大手町: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930308, 9930309, 103.0), + // 都営三田線 大手町〜神保町: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均2.2分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930309, 9930310, 48.0), + // 都営三田線 神保町〜水道橋: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930310, 9930311, 98.0), + // 都営三田線 水道橋〜春日: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930311, 9930312, 86.0), + // 都営三田線 春日〜白山: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.6分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930312, 9930313, 117.0), + // 都営三田線 白山〜千石: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930313, 9930314, 102.0), + // 都営三田線 千石〜巣鴨: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930314, 9930315, 94.0), + // 都営三田線 西巣鴨〜新板橋: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930316, 9930317, 101.0), + // 都営三田線 新板橋〜板橋区役所前: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930317, 9930318, 99.0), + // 都営三田線 板橋区役所前〜板橋本町: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930318, 9930319, 112.0), + // 都営三田線 板橋本町〜本蓮沼: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930319, 9930320, 96.0), + // 都営三田線 本蓮沼〜志村坂上: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930320, 9930321, 102.0), + // 都営三田線 志村坂上〜志村三丁目: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930321, 9930322, 96.0), + // 都営三田線 志村三丁目〜蓮根: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.3分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930322, 9930323, 102.0), + // 都営三田線 西台〜高島平: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.1分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930324, 9930325, 111.0), + // 都営三田線 高島平〜新高島平: 都営地下鉄 GTFS 140本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930325, 9930326, 82.0), + // 都営三田線 新高島平〜西高島平: 都営地下鉄 GTFS 140本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99303, 9930326, 9930327, 90.0), + // 都営新宿線 新宿〜新宿三丁目: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99304, 9930401, 9930402, 85.0), + // 都営新宿線 新宿三丁目〜曙橋: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均2.0分 (路線値 75km/h) + (99304, 9930402, 9930403, 68.0), + // 都営新宿線 曙橋〜市ヶ谷: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均2.0分 (路線値 75km/h) + (99304, 9930403, 9930404, 57.0), + // 都営新宿線 市ヶ谷〜九段下: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.1分 (路線値 75km/h) + (99304, 9930404, 9930405, 118.0), + // 都営新宿線 九段下〜神保町: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99304, 9930405, 9930406, 59.0), + // 都営新宿線 神保町〜小川町: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99304, 9930406, 9930407, 92.0), + // 都営新宿線 小川町〜岩本町: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99304, 9930407, 9930408, 92.0), + // 都営新宿線 岩本町〜馬喰横山: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99304, 9930408, 9930409, 86.0), + // 都営新宿線 馬喰横山〜浜町: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99304, 9930409, 9930410, 80.0), + // 都営新宿線 浜町〜森下: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99304, 9930410, 9930411, 91.0), + // 都営新宿線 森下〜菊川: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99304, 9930411, 9930412, 91.0), + // 都営新宿線 菊川〜住吉: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99304, 9930412, 9930413, 95.0), + // 都営新宿線 住吉〜西大島: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99304, 9930413, 9930414, 99.0), + // 都営新宿線 西大島〜大島: 都営地下鉄 GTFS 146本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99304, 9930414, 9930415, 94.0), + // 都営新宿線 大島〜東大島: 都営地下鉄 GTFS 142本 平均2.0分 (路線値 75km/h) + (99304, 9930415, 9930416, 37.0), + // 都営新宿線 東大島〜船堀: 都営地下鉄 GTFS 142本 平均2.0分 (路線値 75km/h) + (99304, 9930416, 9930417, 90.0), + // 都営新宿線 船堀〜一之江: 都営地下鉄 GTFS 142本 平均2.0分 (路線値 75km/h) + (99304, 9930417, 9930418, 82.0), + // 都営新宿線 一之江〜瑞江: 都営地下鉄 GTFS 142本 平均2.0分 (路線値 75km/h) + (99304, 9930418, 9930419, 71.0), + // 都営新宿線 瑞江〜篠崎: 都営地下鉄 GTFS 142本 平均2.0分 (路線値 75km/h) + (99304, 9930419, 9930420, 68.0), + // 東京さくらトラム(都電荒川線) 三ノ輪橋〜荒川一中前: 都営地下鉄 GTFS 138本 平均1.2分 (路線値 25km/h) + (99305, 9930501, 9930502, 18.0), + // 東京さくらトラム(都電荒川線) 町屋駅前〜町屋二丁目: 都営地下鉄 GTFS 99本 平均2.4分 (路線値 25km/h) + (99305, 9930506, 9930507, 14.0), + // 東京さくらトラム(都電荒川線) 宮ノ前〜小台: 都営地下鉄 GTFS 102本 平均1.0分 (路線値 25km/h) + (99305, 9930510, 9930511, 27.0), + // 東京さくらトラム(都電荒川線) 小台〜荒川遊園地前: 都営地下鉄 GTFS 98本 平均1.0分 (路線値 25km/h) + (99305, 9930511, 9930512, 36.0), + // 東京さくらトラム(都電荒川線) 荒川遊園地前〜荒川車庫前: 都営地下鉄 GTFS 105本 平均3.5分 (路線値 25km/h) + (99305, 9930512, 9930513, 10.0), + // 東京さくらトラム(都電荒川線) 荒川車庫前〜梶原: 都営地下鉄 GTFS 99本 平均2.9分 (路線値 25km/h) + (99305, 9930513, 9930514, 13.0), + // 東京さくらトラム(都電荒川線) 栄町〜王子駅前: 都営地下鉄 GTFS 102本 平均3.0分 (路線値 25km/h) + (99305, 9930515, 9930516, 10.0), + // 東京さくらトラム(都電荒川線) 滝野川一丁目〜西ヶ原四丁目: 都営地下鉄 GTFS 103本 平均2.0分 (路線値 25km/h) + (99305, 9930518, 9930519, 16.0), + // 東京さくらトラム(都電荒川線) 西ヶ原四丁目〜新庚申塚: 都営地下鉄 GTFS 97本 平均2.0分 (路線値 25km/h) + (99305, 9930519, 9930520, 16.0), + // 東京さくらトラム(都電荒川線) 巣鴨新田〜大塚駅前: 都営地下鉄 GTFS 101本 平均3.0分 (路線値 25km/h) + (99305, 9930522, 9930523, 12.0), + // 東京さくらトラム(都電荒川線) 大塚駅前〜向原: 都営地下鉄 GTFS 97本 平均3.1分 (路線値 25km/h) + (99305, 9930523, 9930524, 12.0), + // 東京さくらトラム(都電荒川線) 向原〜東池袋四丁目: 都営地下鉄 GTFS 139本 平均1.6分 (路線値 25km/h) + (99305, 9930524, 9930525, 33.0), + // 東京さくらトラム(都電荒川線) 東池袋四丁目〜都電雑司ヶ谷: 都営地下鉄 GTFS 97本 平均1.0分 (路線値 25km/h) + (99305, 9930525, 9930526, 18.0), + // 東京さくらトラム(都電荒川線) 学習院下〜面影橋: 都営地下鉄 GTFS 139本 平均1.2分 (路線値 25km/h) + (99305, 9930528, 9930529, 32.0), + // 東京さくらトラム(都電荒川線) 面影橋〜早稲田: 都営地下鉄 GTFS 139本 平均1.2分 (路線値 25km/h) + (99305, 9930529, 9930530, 31.0), + // つくばエクスプレス線 秋葉原〜新御徒町: つくばエクスプレス GTFS 86本 平均2.1分 (路線値 95km/h) + (99309, 9930901, 9930902, 47.0), + // つくばエクスプレス線 新御徒町〜浅草: つくばエクスプレス GTFS 86本 平均1.9分 (路線値 95km/h) + (99309, 9930902, 9930903, 55.0), + // つくばエクスプレス線 浅草〜南千住: つくばエクスプレス GTFS 86本 平均2.4分 (路線値 95km/h) + (99309, 9930903, 9930904, 84.0), + // つくばエクスプレス線 南千住〜北千住: つくばエクスプレス GTFS 86本 平均2.0分 (路線値 95km/h) + (99309, 9930904, 9930905, 145.0), + // つくばエクスプレス線 北千住〜青井: つくばエクスプレス GTFS 86本 平均2.4分 (路線値 95km/h) + (99309, 9930905, 9930906, 141.0), + // つくばエクスプレス線 青井〜六町: つくばエクスプレス GTFS 86本 平均1.7分 (路線値 95km/h) + (99309, 9930906, 9930907, 125.0), + // つくばエクスプレス線 六町〜八潮: つくばエクスプレス GTFS 86本 平均3.0分 (路線値 95km/h) + (99309, 9930907, 9930908, 101.0), + // つくばエクスプレス線 八潮〜三郷中央: つくばエクスプレス GTFS 86本 平均2.8分 (路線値 95km/h) + (99309, 9930908, 9930909, 127.0), + // つくばエクスプレス線 三郷中央〜南流山: つくばエクスプレス GTFS 86本 平均2.4分 (路線値 95km/h) + (99309, 9930909, 9930910, 129.0), + // つくばエクスプレス線 南流山〜流山セントラルパーク: つくばエクスプレス GTFS 86本 平均2.0分 (路線値 95km/h) + (99309, 9930910, 9930911, 148.0), + // つくばエクスプレス線 流山セントラルパーク〜流山おおたかの森: つくばエクスプレス GTFS 86本 平均2.0分 (路線値 95km/h) + (99309, 9930911, 9930912, 150.0), + // つくばエクスプレス線 柏の葉キャンパス〜柏たなか: つくばエクスプレス GTFS 86本 平均2.0分 (路線値 95km/h) + (99309, 9930913, 9930914, 147.0), + // つくばエクスプレス線 柏たなか〜守谷: つくばエクスプレス GTFS 86本 平均4.0分 (路線値 95km/h) + (99309, 9930914, 9930915, 122.0), + // つくばエクスプレス線 守谷〜みらい平: つくばエクスプレス GTFS 28本 平均4.9分 (路線値 95km/h) + (99309, 9930915, 9930916, 111.0), + // つくばエクスプレス線 万博記念公園〜研究学園: つくばエクスプレス GTFS 28本 平均2.8分 (路線値 95km/h) + (99309, 9930918, 9930919, 127.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 中川〜センター北: 横浜市営地下鉄 GTFS 69本 平均1.9分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931602, 9931603, 62.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン センター北〜センター南: 横浜市営地下鉄 GTFS 69本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931603, 9931604, 102.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン センター南〜仲町台: 横浜市営地下鉄 GTFS 69本 平均2.1分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931604, 9931605, 81.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 仲町台〜新羽: 横浜市営地下鉄 GTFS 69本 平均2.4分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931605, 9931606, 84.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 新羽〜北新横浜: 横浜市営地下鉄 GTFS 94本 平均1.5分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931606, 9931607, 64.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 北新横浜〜新横浜: 横浜市営地下鉄 GTFS 94本 平均1.2分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931607, 9931608, 116.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 新横浜〜岸根公園: 横浜市営地下鉄 GTFS 94本 平均2.0分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931608, 9931609, 64.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 岸根公園〜片倉町: 横浜市営地下鉄 GTFS 94本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931609, 9931610, 111.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 三ツ沢上町〜三ツ沢下町: 横浜市営地下鉄 GTFS 94本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931611, 9931612, 95.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 三ツ沢下町〜横浜: 横浜市営地下鉄 GTFS 94本 平均2.0分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931612, 9931613, 57.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 横浜〜高島町: 横浜市営地下鉄 GTFS 94本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931613, 9931614, 95.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 高島町〜桜木町: 横浜市営地下鉄 GTFS 94本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931614, 9931615, 113.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 桜木町〜関内: 横浜市営地下鉄 GTFS 94本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931615, 9931616, 82.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 伊勢佐木長者町〜阪東橋: 横浜市営地下鉄 GTFS 94本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931617, 9931618, 95.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 阪東橋〜吉野町: 横浜市営地下鉄 GTFS 94本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931618, 9931619, 81.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 吉野町〜蒔田: 横浜市営地下鉄 GTFS 94本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931619, 9931620, 102.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 蒔田〜弘明寺: 横浜市営地下鉄 GTFS 94本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931620, 9931621, 105.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 弘明寺〜上大岡: 横浜市営地下鉄 GTFS 94本 平均2.0分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931621, 9931622, 87.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 上大岡〜港南中央: 横浜市営地下鉄 GTFS 94本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931622, 9931623, 101.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 港南中央〜上永谷: 横浜市営地下鉄 GTFS 94本 平均2.4分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931623, 9931624, 60.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 上永谷〜下永谷: 横浜市営地下鉄 GTFS 94本 平均1.9分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931624, 9931625, 59.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 下永谷〜舞岡: 横浜市営地下鉄 GTFS 94本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931625, 9931626, 87.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 戸塚〜踊場: 横浜市営地下鉄 GTFS 94本 平均1.8分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931627, 9931628, 105.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 踊場〜中田: 横浜市営地下鉄 GTFS 71本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931628, 9931629, 95.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 中田〜立場: 横浜市営地下鉄 GTFS 71本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931629, 9931630, 106.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 立場〜下飯田: 横浜市営地下鉄 GTFS 71本 平均2.0分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931630, 9931631, 114.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン 下飯田〜湘南台: 横浜市営地下鉄 GTFS 71本 平均2.0分 (路線値 75km/h) + (99316, 9931631, 9931632, 81.0), + // 多摩モノレール 多摩センター〜松が谷: 多摩都市モノレール GTFS 88本 平均1.8分 (路線値 50km/h) + (99334, 9933401, 9933402, 41.0), + // 多摩モノレール 大塚・帝京大学〜中央大学・明星大学: 多摩都市モノレール GTFS 88本 平均1.4分 (路線値 50km/h) + (99334, 9933403, 9933404, 72.0), + // 多摩モノレール 中央大学・明星大学〜多摩動物公園: 多摩都市モノレール GTFS 88本 平均2.0分 (路線値 50km/h) + (99334, 9933404, 9933405, 34.0), + // 多摩モノレール 多摩動物公園〜程久保: 多摩都市モノレール GTFS 88本 平均1.4分 (路線値 50km/h) + (99334, 9933405, 9933406, 75.0), + // 多摩モノレール 程久保〜高幡不動: 多摩都市モノレール GTFS 88本 平均1.4分 (路線値 50km/h) + (99334, 9933406, 9933407, 56.0), + // 多摩モノレール 高幡不動〜万願寺: 多摩都市モノレール GTFS 88本 平均2.2分 (路線値 50km/h) + (99334, 9933407, 9933408, 42.0), + // 多摩モノレール 柴崎体育館〜立川南: 多摩都市モノレール GTFS 88本 平均1.3分 (路線値 50km/h) + (99334, 9933410, 9933411, 62.0), + // 多摩モノレール 立川南〜立川北: 多摩都市モノレール GTFS 88本 平均0.9分 (路線値 50km/h) + (99334, 9933411, 9933412, 63.0), + // 多摩モノレール 立川北〜高松: 多摩都市モノレール GTFS 88本 平均1.7分 (路線値 50km/h) + (99334, 9933412, 9933413, 70.0), + // 多摩モノレール 高松〜立飛: 多摩都市モノレール GTFS 87本 平均1.1分 (路線値 50km/h) + (99334, 9933413, 9933414, 61.0), + // 多摩モノレール 立飛〜泉体育館: 多摩都市モノレール GTFS 87本 平均1.1分 (路線値 50km/h) + (99334, 9933414, 9933415, 45.0), + // 多摩モノレール 泉体育館〜砂川七番: 多摩都市モノレール GTFS 87本 平均1.0分 (路線値 50km/h) + (99334, 9933415, 9933416, 74.0), + // 多摩モノレール 桜街道〜上北台: 多摩都市モノレール GTFS 87本 平均1.5分 (路線値 50km/h) + (99334, 9933418, 9933419, 45.0), + // りんかい線 新木場〜東雲: りんかい線 GTFS 106本 平均2.3分 (路線値 65km/h) + (99337, 9933701, 9933702, 96.0), + // りんかい線 国際展示場〜東京テレポート: りんかい線 GTFS 106本 平均1.9分 (路線値 65km/h) + (99337, 9933703, 9933704, 72.0), + // りんかい線 東京テレポート〜天王洲アイル: りんかい線 GTFS 104本 平均2.9分 (路線値 65km/h) + (99337, 9933704, 9933705, 79.0), + // りんかい線 品川シーサイド〜大井町: りんかい線 GTFS 104本 平均2.0分 (路線値 65km/h) + (99337, 9933706, 9933707, 61.0), + // りんかい線 大井町〜大崎: りんかい線 GTFS 104本 平均2.7分 (路線値 65km/h) + (99337, 9933707, 9933708, 44.0), + // 日暮里・舎人ライナー 日暮里〜西日暮里: 都営地下鉄 GTFS 151本 平均1.0分 (路線値 60km/h) + (99342, 9934201, 9934202, 78.0), + // 日暮里・舎人ライナー 赤土小学校前〜熊野前: 都営地下鉄 GTFS 151本 平均1.0分 (路線値 60km/h) + (99342, 9934203, 9934204, 86.0), + // 日暮里・舎人ライナー 熊野前〜足立小台: 都営地下鉄 GTFS 151本 平均1.0分 (路線値 60km/h) + (99342, 9934204, 9934205, 81.0), + // 日暮里・舎人ライナー 扇大橋〜高野: 都営地下鉄 GTFS 141本 平均1.0分 (路線値 60km/h) + (99342, 9934206, 9934207, 54.0), + // 日暮里・舎人ライナー 高野〜江北: 都営地下鉄 GTFS 151本 平均1.0分 (路線値 60km/h) + (99342, 9934207, 9934208, 80.0), + // 日暮里・舎人ライナー 江北〜西新井大師西: 都営地下鉄 GTFS 151本 平均1.0分 (路線値 60km/h) + (99342, 9934208, 9934209, 92.0), + // 日暮里・舎人ライナー 西新井大師西〜谷在家: 都営地下鉄 GTFS 151本 平均1.0分 (路線値 60km/h) + (99342, 9934209, 9934210, 91.0), + // 日暮里・舎人ライナー 谷在家〜舎人公園: 都営地下鉄 GTFS 151本 平均1.1分 (路線値 60km/h) + (99342, 9934210, 9934211, 92.0), + // 横浜市営地下鉄グリーンライン 川和町〜都筑ふれあいの丘: 横浜市営地下鉄 GTFS 85本 平均2.0分 (路線値 75km/h) + (99343, 9934302, 9934303, 67.0), + // 横浜市営地下鉄グリーンライン 都筑ふれあいの丘〜センター南: 横浜市営地下鉄 GTFS 85本 平均2.0分 (路線値 75km/h) + (99343, 9934303, 9934304, 71.0), + // 横浜市営地下鉄グリーンライン センター南〜センター北: 横浜市営地下鉄 GTFS 85本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99343, 9934304, 9934305, 98.0), + // 横浜市営地下鉄グリーンライン センター北〜北山田: 横浜市営地下鉄 GTFS 85本 平均2.0分 (路線値 75km/h) + (99343, 9934305, 9934306, 68.0), + // 横浜市営地下鉄グリーンライン 北山田〜東山田: 横浜市営地下鉄 GTFS 85本 平均1.6分 (路線値 75km/h) + (99343, 9934306, 9934307, 99.0), + // 横浜市営地下鉄グリーンライン 東山田〜高田: 横浜市営地下鉄 GTFS 85本 平均2.0分 (路線値 75km/h) + (99343, 9934307, 9934308, 69.0), + // 横浜市営地下鉄グリーンライン 高田〜日吉本町: 横浜市営地下鉄 GTFS 85本 平均1.0分 (路線値 75km/h) + (99343, 9934308, 9934309, 112.0), + // 横浜市営地下鉄グリーンライン 日吉本町〜日吉: 横浜市営地下鉄 GTFS 85本 平均1.9分 (路線値 75km/h) + (99343, 9934309, 9934310, 56.0), + // 京都市営地下鉄烏丸線 国際会館〜松ヶ崎: 京都市営地下鉄 GTFS 127本 平均2.2分 (路線値 75km/h) + (99610, 9961001, 9961002, 58.0), + // 京都市営地下鉄烏丸線 松ヶ崎〜北山: 京都市営地下鉄 GTFS 127本 平均1.4分 (路線値 75km/h) + (99610, 9961002, 9961003, 101.0), + // 京都市営地下鉄烏丸線 北山〜北大路: 京都市営地下鉄 GTFS 127本 平均1.4分 (路線値 75km/h) + (99610, 9961003, 9961004, 102.0), + // 京都市営地下鉄烏丸線 北大路〜鞍馬口: 京都市営地下鉄 GTFS 127本 平均1.3分 (路線値 75km/h) + (99610, 9961004, 9961005, 94.0), + // 京都市営地下鉄烏丸線 鞍馬口〜今出川: 京都市営地下鉄 GTFS 127本 平均1.2分 (路線値 75km/h) + (99610, 9961005, 9961006, 92.0), + // 京都市営地下鉄烏丸線 今出川〜丸太町: 京都市営地下鉄 GTFS 127本 平均1.9分 (路線値 75km/h) + (99610, 9961006, 9961007, 79.0), + // 京都市営地下鉄烏丸線 丸太町〜烏丸御池: 京都市営地下鉄 GTFS 127本 平均1.1分 (路線値 75km/h) + (99610, 9961007, 9961008, 84.0), + // 京都市営地下鉄烏丸線 烏丸御池〜四条: 京都市営地下鉄 GTFS 127本 平均1.3分 (路線値 75km/h) + (99610, 9961008, 9961009, 97.0), + // 京都市営地下鉄烏丸線 四条〜五条: 京都市営地下鉄 GTFS 127本 平均1.2分 (路線値 75km/h) + (99610, 9961009, 9961010, 91.0), + // 京都市営地下鉄烏丸線 五条〜京都: 京都市営地下鉄 GTFS 127本 平均1.3分 (路線値 75km/h) + (99610, 9961010, 9961011, 99.0), + // 京都市営地下鉄烏丸線 京都〜九条: 京都市営地下鉄 GTFS 127本 平均1.3分 (路線値 75km/h) + (99610, 9961011, 9961012, 95.0), + // 京都市営地下鉄烏丸線 九条〜十条: 京都市営地下鉄 GTFS 127本 平均1.2分 (路線値 75km/h) + (99610, 9961012, 9961013, 90.0), + // 京都市営地下鉄烏丸線 十条〜くいな橋: 京都市営地下鉄 GTFS 127本 平均1.4分 (路線値 75km/h) + (99610, 9961013, 9961014, 106.0), + // 京都市営地下鉄烏丸線 くいな橋〜竹田: 京都市営地下鉄 GTFS 127本 平均1.1分 (路線値 75km/h) + (99610, 9961014, 9961015, 83.0), + // 京都市営地下鉄東西線 六地蔵〜石田: 京都市営地下鉄 GTFS 112本 平均1.6分 (路線値 65km/h) + (99611, 9961101, 9961102, 58.0), + // 京都市営地下鉄東西線 醍醐〜小野: 京都市営地下鉄 GTFS 112本 平均1.6分 (路線値 65km/h) + (99611, 9961103, 9961104, 71.0), + // 京都市営地下鉄東西線 小野〜椥辻: 京都市営地下鉄 GTFS 112本 平均1.7分 (路線値 65km/h) + (99611, 9961104, 9961105, 74.0), + // 京都市営地下鉄東西線 椥辻〜東野: 京都市営地下鉄 GTFS 112本 平均1.4分 (路線値 65km/h) + (99611, 9961105, 9961106, 104.0), + // 京都市営地下鉄東西線 東野〜山科: 京都市営地下鉄 GTFS 112本 平均1.4分 (路線値 65km/h) + (99611, 9961106, 9961107, 105.0), + // 京都市営地下鉄東西線 山科〜御陵: 京都市営地下鉄 GTFS 112本 平均2.0分 (路線値 65km/h) + (99611, 9961107, 9961108, 70.0), + // 京都市営地下鉄東西線 御陵〜蹴上: 京都市営地下鉄 GTFS 154本 平均2.1分 (路線値 65km/h) + (99611, 9961108, 9961109, 76.0), + // 京都市営地下鉄東西線 東山〜三条京阪: 京都市営地下鉄 GTFS 154本 平均1.1分 (路線値 65km/h) + (99611, 9961110, 9961111, 79.0), + // 京都市営地下鉄東西線 三条京阪〜京都市役所前: 京都市営地下鉄 GTFS 154本 平均1.0分 (路線値 65km/h) + (99611, 9961111, 9961112, 71.0), + // 京都市営地下鉄東西線 京都市役所前〜烏丸御池: 京都市営地下鉄 GTFS 154本 平均1.3分 (路線値 65km/h) + (99611, 9961112, 9961113, 93.0), + // 京都市営地下鉄東西線 烏丸御池〜二条城前: 京都市営地下鉄 GTFS 154本 平均1.3分 (路線値 65km/h) + (99611, 9961113, 9961114, 94.0), + // 京都市営地下鉄東西線 二条城前〜二条: 京都市営地下鉄 GTFS 154本 平均1.2分 (路線値 65km/h) + (99611, 9961114, 9961115, 91.0), + // 京都市営地下鉄東西線 二条〜西大路御池: 京都市営地下鉄 GTFS 154本 平均1.4分 (路線値 65km/h) + (99611, 9961115, 9961116, 100.0), + // --- END GENERATED --- +]; + +/// 隣接駅ペアに対応する実効最高速度(km/h)を返す。エントリが無ければ `None`。 +/// 駅の並び順(進行方向)は問わない。 +pub fn segment_speed_override_kmh( + line_cd: i32, + station_cd_a: i32, + station_cd_b: i32, +) -> Option { + let (lo, hi) = if station_cd_a <= station_cd_b { + (station_cd_a, station_cd_b) + } else { + (station_cd_b, station_cd_a) + }; + SEGMENT_SPEED_OVERRIDES + .binary_search_by(|&(lc, a, b, _)| (lc, a, b).cmp(&(line_cd, lo, hi))) + .ok() + .map(|i| SEGMENT_SPEED_OVERRIDES[i].3) +} + +/// 駅間別較正を適用してよい種別か(速度倍率 1.0 の各停系のみ)。 +/// +/// `arrival_estimation` と `GetTrainRoute` の速度プロファイルの両方から参照し、 +/// 適用条件を一箇所で管理する。 +pub fn segment_override_applies_to_kind(kind: Option) -> bool { + !matches!( + kind.and_then(|v| TrainTypeKind::try_from(v).ok()), + Some(TrainTypeKind::Express) + | Some(TrainTypeKind::LimitedExpress) + | Some(TrainTypeKind::HighSpeedRapid) + ) +} + +#[cfg(test)] +mod tests { + use super::*; + + #[test] + fn table_is_sorted_for_binary_search() { + // 二分探索の前提: 生成テーブルが (line_cd, cd小, cd大) 昇順であること。 + // スクリプトはソート済みで出力するが、手動編集事故を回帰検知する。 + assert!(SEGMENT_SPEED_OVERRIDES + .windows(2) + .all(|w| (w[0].0, w[0].1, w[0].2) < (w[1].0, w[1].1, w[1].2))); + // ペアは (小, 大) 正規化済みであること。 + assert!(SEGMENT_SPEED_OVERRIDES.iter().all(|&(_, a, b, _)| a < b)); + } + + #[test] + fn lookup_is_order_insensitive() { + // エントリの有無は生成結果に依存するため、両方向で同じ結果になることだけを + // 全エントリに対して検証する。 + for &(lc, a, b, v) in SEGMENT_SPEED_OVERRIDES { + assert_eq!(segment_speed_override_kmh(lc, a, b), Some(v)); + assert_eq!(segment_speed_override_kmh(lc, b, a), Some(v)); + } + assert_eq!(segment_speed_override_kmh(-1, 1, 2), None); + } + + #[test] + fn express_kinds_are_excluded() { + assert!(segment_override_applies_to_kind(None)); + assert!(segment_override_applies_to_kind(Some( + TrainTypeKind::Default as i32 + ))); + assert!(segment_override_applies_to_kind(Some( + TrainTypeKind::Rapid as i32 + ))); + assert!(!segment_override_applies_to_kind(Some( + TrainTypeKind::Express as i32 + ))); + assert!(!segment_override_applies_to_kind(Some( + TrainTypeKind::LimitedExpress as i32 + ))); + assert!(!segment_override_applies_to_kind(Some( + TrainTypeKind::HighSpeedRapid as i32 + ))); + } +} diff --git a/stationapi/src/domain/speed_table.rs b/stationapi/src/domain/speed_table.rs new file mode 100644 index 00000000..3eeb1b42 --- /dev/null +++ b/stationapi/src/domain/speed_table.rs @@ -0,0 +1,187 @@ +//! 路線 × 列車種別ごとの実効最高速度の較正テーブル。 +//! +//! 到着時間推定(`arrival_estimation`)の速度モデルは「路線種別の基本速度 × +//! 列車種別倍率」の一般則で決まるが、実勢速度が一般則から大きく外れる路線 +//! (120km/h 超の高速運転を行う私鉄優等、過密ダイヤ・急曲線で実効速度が +//! 上がらない路線など)は種別データだけでは表現できない。ここでは実路線の +//! 公表運転速度と時刻表所要時間への較正に基づく (line_cd, kind) 単位の +//! 上書き値を一元管理する。 +//! +//! 値の意味は「その路線・種別での実効巡航速度(km/h)」。理論上の車両性能では +//! なく、時刻表所要時間を運動学モデルで再現する値として較正している。 +//! 到着時間推定と GetTrainRoute の速度プロファイル(`resolve_speed_profile`)の +//! 両方から参照される。 +//! +//! エントリ追加の指針: +//! - 公表運転速度(例: 京急快特 120km/h、スカイライナー 160km/h)を起点にし、 +//! 実時刻表の所要時間と突き合わせて検証した路線だけを載せる。 +//! - 検証していない路線を推測で追加しない(一般則フォールバックに任せる)。 +//! - 公開 GTFS 時刻表が利用できる路線は `scripts/compute_speed_table.py` で +//! 自動較正し、下部の自動生成ブロックへ書き込む(手動テーブルが優先)。 + +use crate::proto::TrainTypeKind; + +/// (line_cd, kind, 実効最高速度 km/h)。kind は `TrainTypeKind` の値。 +/// 較正ベンチマーク: 各行のコメントの実所要時間(日中標準)に対し誤差 ±10% 以内。 +const LINE_SPEED_OVERRIDES: &[(i32, TrainTypeKind, f64)] = &[ + // 京急本線: 快特・特急 120km/h 運転。品川→横浜 快特 実17分。 + (27001, TrainTypeKind::Express, 120.0), + (27001, TrainTypeKind::LimitedExpress, 120.0), + // 小田急線: 最高 110km/h。新宿→町田 快速急行 実34分。 + (25001, TrainTypeKind::Express, 110.0), + // 東急東横線: 特急は最高 110km/h だが過密ダイヤ・急曲線で実効は各停並み。 + // 渋谷→横浜 特急 実27分。 + (26001, TrainTypeKind::LimitedExpress, 80.0), + // 京王井の頭線: 急行の実効速度。渋谷→吉祥寺 急行 実17分。 + (24006, TrainTypeKind::Express, 80.0), + // 京成本線(都心側): スカイライナーの上野→高砂間の実効速度。 + (23001, TrainTypeKind::LimitedExpress, 100.0), + // 成田スカイアクセス線: スカイライナー 160km/h 運転、アクセス特急 120km/h 運転。 + // 日暮里→空港第2ビル スカイライナー 実36分。 + (23006, TrainTypeKind::LimitedExpress, 160.0), + (23006, TrainTypeKind::Express, 120.0), + // つくばエクスプレス: 各停も 125km/h 運転(駅間が短いため実効値で較正)。 + // 秋葉原→つくば 普通 実66分。快速(kind=HighSpeedRapid)は一般則 120km/h で十分。 + (99309, TrainTypeKind::Default, 95.0), + // 阪急神戸本線: 特急 115km/h 運転。大阪梅田→神戸三宮 実27分。 + (34001, TrainTypeKind::LimitedExpress, 110.0), + // 近鉄特急(名阪甲特急ひのとり): 大阪難波→近鉄名古屋 実125分。 + // 難波線は地下線、大阪線は山間曲線区間を含むため実効値で較正。 + (31001, TrainTypeKind::LimitedExpress, 80.0), + (31005, TrainTypeKind::LimitedExpress, 115.0), + (31027, TrainTypeKind::LimitedExpress, 120.0), + // 都営大江戸線: リニア地下鉄で公表最高速度 70km/h(地下鉄一般則 75km/h より低い)。 + // 都営 GTFS の一様フィットは 60km/h だが、サンプルの大半が 6の字全区間直通 + // (光が丘⇔都庁前 環状部経由・実83〜88分)で、急曲線の多い環状部に引きずられ + // 放射部(落合南長崎→光が丘 実11分)が +14% になるため採用しない。 + // 公表最高速度 70km/h なら全ベンチマーク(放射部 実11分・新宿→光が丘 実24分・ + // 光が丘→都庁前 実22分・清澄白河→赤羽橋 実16分・全区間 実85分)が ±9% 以内。 + // 環状部南側(月島〜赤羽橋の河川横断・急曲線区間)の残差 -8% は路線一様速度では + // 解消できない(区間別較正が必要)。 + (99301, TrainTypeKind::Default, 70.0), +]; + +/// 公開 GTFS 時刻表からの自動較正エントリ。`scripts/compute_speed_table.py --apply` +/// がマーカー間を再生成する。手動テーブル(`LINE_SPEED_OVERRIDES`)と重複するキーは +/// スクリプト側で除外される。手動編集しないこと。 +const LINE_SPEED_OVERRIDES_GTFS: &[(i32, TrainTypeKind, f64)] = &[ + // --- BEGIN GENERATED (scripts/compute_speed_table.py) --- + // 東京メトロ銀座線 Default: 東京メトロ GTFS 15本 中央値34分 (一般則 75km/h) + (28001, TrainTypeKind::Default, 55.0), + // 東京メトロ丸ノ内線 Default: 東京メトロ GTFS 10本 中央値51分 (一般則 75km/h) + (28002, TrainTypeKind::Default, 65.0), + // 東京メトロ日比谷線 Default: 東京メトロ GTFS 7本 中央値45分 (一般則 75km/h) + (28003, TrainTypeKind::Default, 50.0), + // 東京メトロ東西線 Default: 東京メトロ GTFS 20本 中央値54分 (一般則 75km/h) + (28004, TrainTypeKind::Default, 60.0), + // 東京メトロ有楽町線 Default: 東京メトロ GTFS 19本 中央値52分 (一般則 75km/h) + (28006, TrainTypeKind::Default, 65.0), + // 東京メトロ半蔵門線 Default: 東京メトロ GTFS 10本 中央値32分 (一般則 75km/h) + (28008, TrainTypeKind::Default, 55.0), + // 東京メトロ南北線 Default: 東京メトロ GTFS 12本 中央値38分 (一般則 75km/h) + (28009, TrainTypeKind::Default, 65.0), + // 東京メトロ副都心線 Default: 東京メトロ GTFS 31本 中央値27分 (一般則 75km/h) + (28010, TrainTypeKind::Default, 55.0), + // 東京メトロ副都心線 Express: 東京メトロ GTFS 15本 中央値28分 (一般則 86km/h) + (28010, TrainTypeKind::Express, 60.0), + // 函館市電2系統 Default: 函館市電 GTFS 4本 中央値48分 (一般則 40km/h) + (99105, TrainTypeKind::Default, 20.0), + // 函館市電5系統 Default: 函館市電 GTFS 6本 中央値47分 (一般則 40km/h) + (99106, TrainTypeKind::Default, 25.0), + // 都営浅草線 Default: 都営地下鉄 GTFS 18本 中央値37分 (一般則 75km/h) + (99302, TrainTypeKind::Default, 65.0), + // 都営浅草線 LimitedExpress: 都営地下鉄 GTFS 5本 中央値21分 (一般則 90km/h) + (99302, TrainTypeKind::LimitedExpress, 55.0), + // 東京さくらトラム(都電荒川線) Default: 都営地下鉄 GTFS 13本 中央値56分 (一般則 40km/h) + (99305, TrainTypeKind::Default, 25.0), + // 横浜市営地下鉄ブルーライン Rapid: 横浜市営地下鉄 GTFS 3本 中央値61分 (一般則 75km/h) + (99316, TrainTypeKind::Rapid, 65.0), + // 多摩モノレール Default: 多摩都市モノレール GTFS 6本 中央値38分 (一般則 60km/h) + (99334, TrainTypeKind::Default, 50.0), + // りんかい線 Default: りんかい線 GTFS 8本 中央値20分 (一般則 80km/h) + (99337, TrainTypeKind::Default, 65.0), + // 京都市営地下鉄東西線 Default: 京都市営地下鉄 GTFS 9本 中央値33分 (一般則 75km/h) + (99611, TrainTypeKind::Default, 65.0), + // --- END GENERATED --- +]; + +/// (line_cd, kind) に対応する実効最高速度(km/h)を返す。エントリが無ければ `None`。 +/// +/// 手動較正テーブルを優先し、次に GTFS 自動較正テーブルを引く。 +/// `kind` が `None`(列車種別なし=路線内各駅停車扱い)は `Default` として引く。 +pub fn line_speed_override_kmh(line_cd: i32, kind: Option) -> Option { + let kind = TrainTypeKind::try_from(kind.unwrap_or(0)).ok()?; + LINE_SPEED_OVERRIDES + .iter() + .chain(LINE_SPEED_OVERRIDES_GTFS.iter()) + .find(|(lc, k, _)| *lc == line_cd && *k == kind) + .map(|(_, _, v)| *v) +} + +#[cfg(test)] +mod tests { + use super::*; + + #[test] + fn keikyu_express_kinds_are_overridden() { + approx( + line_speed_override_kmh(27001, Some(TrainTypeKind::Express as i32)), + Some(120.0), + ); + approx( + line_speed_override_kmh(27001, Some(TrainTypeKind::LimitedExpress as i32)), + Some(120.0), + ); + // 京急でも各停・快速は一般則にフォールバック。 + assert_eq!(line_speed_override_kmh(27001, None), None); + assert_eq!( + line_speed_override_kmh(27001, Some(TrainTypeKind::Rapid as i32)), + None + ); + } + + #[test] + fn none_kind_is_treated_as_default() { + // つくばエクスプレスの各停エントリは kind 未指定(路線クエリ)でも引ける。 + approx(line_speed_override_kmh(99309, None), Some(95.0)); + approx( + line_speed_override_kmh(99309, Some(TrainTypeKind::Default as i32)), + Some(95.0), + ); + // 快速(HighSpeedRapid)はエントリ無し → 一般則(80×1.5=120km/h)に任せる。 + assert_eq!( + line_speed_override_kmh(99309, Some(TrainTypeKind::HighSpeedRapid as i32)), + None + ); + } + + #[test] + fn unknown_line_or_kind_returns_none() { + assert_eq!(line_speed_override_kmh(11302, None), None); + assert_eq!(line_speed_override_kmh(27001, Some(999)), None); + } + + #[test] + fn gtfs_generated_entries_are_looked_up() { + // GTFS 自動較正ブロックのエントリも lookup 対象になる(値は再生成で変わり得る + // ため存在だけを確認する)。函館市電2系統は認証不要フィードなので常に較正可能。 + assert!(line_speed_override_kmh(99105, None).is_some()); + } + + #[test] + fn manual_table_takes_precedence_over_gtfs_on_key_collision() { + // 手動テーブルと同じキーが仮に GTFS テーブルにも存在した場合でも、 + // lookup は手動テーブルを先に引くため手動の値が返ることを回帰検知する。 + approx( + line_speed_override_kmh(27001, Some(TrainTypeKind::Express as i32)), + Some(120.0), + ); + } + + fn approx(actual: Option, expected: Option) { + match (actual, expected) { + (Some(a), Some(e)) => assert!((a - e).abs() < 1e-9, "expected {e}, got {a}"), + (a, e) => assert_eq!(a, e), + } + } +} diff --git a/stationapi/src/import.rs b/stationapi/src/import.rs index 7cebd2bb..5cb5f0dd 100644 --- a/stationapi/src/import.rs +++ b/stationapi/src/import.rs @@ -269,7 +269,6 @@ struct GtfsFeed { path: &'static str, url: &'static str, requires_consumer_key: bool, - experimental: bool, } const GTFS_FEEDS: &[GtfsFeed] = &[ @@ -279,7 +278,6 @@ const GTFS_FEEDS: &[GtfsFeed] = &[ path: "data/ToeiBus-GTFS", url: "https://api-public.odpt.org/api/v4/files/Toei/data/ToeiBus-GTFS.zip", requires_consumer_key: false, - experimental: false, }, GtfsFeed { id: "seibu", @@ -287,12 +285,10 @@ const GTFS_FEEDS: &[GtfsFeed] = &[ path: "data/SeibuBus-GTFS", url: "https://api.odpt.org/api/v4/files/SeibuBus/data/SeibuBus-GTFS.zip", requires_consumer_key: true, - experimental: true, }, ]; const DEFAULT_GTFS_BUS_LINE_COLOR: &str = "#1f63c6"; -const ENABLE_EXPERIMENTAL_BUS_FEATURE_ENV: &str = "ENABLE_EXPERIMENTAL_BUS_FEATURE"; fn scoped_gtfs_id(feed: &GtfsFeed, id: &str) -> String { format!("{}:{}", feed.id, id) @@ -318,18 +314,6 @@ fn gtfs_download_url(feed: &GtfsFeed) -> Result Vec { - GTFS_FEEDS - .iter() - .copied() - .filter(|feed| !feed.experimental || enabled) - .collect() -} - -fn enabled_gtfs_feeds() -> Vec { - gtfs_feeds_for_experimental_enabled(is_experimental_bus_feature_enabled()) -} - /// Download and extract GTFS data from ODPT API fn download_gtfs(feed: GtfsFeed) -> Result<(), Box> { let gtfs_path = Path::new(feed.path); @@ -423,7 +407,7 @@ pub async fn import_gtfs() -> Result<(), Box> { return Ok(()); } info!("[gtfs] bus feature enabled, starting download/extract"); - let enabled_feeds = enabled_gtfs_feeds(); + let enabled_feeds = GTFS_FEEDS.to_vec(); info!( "[gtfs] enabled feeds: {}", enabled_feeds @@ -1602,10 +1586,6 @@ fn is_bus_feature_disabled() -> bool { env_flag_enabled("DISABLE_BUS_FEATURE") } -fn is_experimental_bus_feature_enabled() -> bool { - env_flag_enabled(ENABLE_EXPERIMENTAL_BUS_FEATURE_ENV) -} - fn env_flag_enabled(name: &str) -> bool { match env::var(name) { Ok(s) => s.eq_ignore_ascii_case("true") || s == "1", @@ -3145,16 +3125,9 @@ mod tests { } #[test] - fn test_gtfs_feeds_for_experimental_enabled() { - let stable_feeds = gtfs_feeds_for_experimental_enabled(false); - assert_eq!( - stable_feeds.iter().map(|feed| feed.id).collect::>(), - vec!["toei"] - ); - - let all_feeds = gtfs_feeds_for_experimental_enabled(true); + fn test_gtfs_feeds() { assert_eq!( - all_feeds.iter().map(|feed| feed.id).collect::>(), + GTFS_FEEDS.iter().map(|feed| feed.id).collect::>(), vec!["toei", "seibu"] ); } diff --git a/stationapi/src/main.rs b/stationapi/src/main.rs index 317e0ad0..46c85f67 100644 --- a/stationapi/src/main.rs +++ b/stationapi/src/main.rs @@ -1,349 +1,349 @@ -mod import; - -use sqlx::postgres::PgPoolOptions; -use sqlx::{Connection, PgConnection}; -use stationapi::config::fetch_database_url; -use stationapi::infrastructure::company_repository::MyCompanyRepository; -use stationapi::infrastructure::line_repository::MyLineRepository; -use stationapi::infrastructure::station_repository::MyStationRepository; -use stationapi::infrastructure::train_type_repository::MyTrainTypeRepository; -use stationapi::presentation::controller::grpc::MyApi; -use stationapi::presentation::middleware::metrics::GrpcMetricsLayer; -use stationapi::proto; -use stationapi::proto::station_api_server::StationApiServer; -use stationapi::use_case::interactor::query::QueryInteractor; -use tonic::transport::Server; -use tonic_health::server::HealthReporter; - -use std::sync::Arc; -use std::{ - env::{self, VarError}, - net::{AddrParseError, SocketAddr}, -}; -use tracing::{info, warn}; - -#[derive(sqlx::FromRow)] -struct AliveRow { - pub alive: Option, -} - -async fn station_api_service_status(mut reporter: HealthReporter) { - let db_url = fetch_database_url(); - let mut conn = match PgConnection::connect(&db_url).await { - Ok(conn) => conn, - Err(e) => { - tracing::error!("Failed to connect to database: {}", e); - panic!("Failed to connect to database: {e}"); - } - }; - // NOTE: 今までの障害でDBのデータが一部だけ消えたという現象はなかったので駅数だけ見ればいい - let row = sqlx::query_as!( - AliveRow, - "SELECT COUNT(stations.station_cd) <> 0 AS alive FROM stations" - ) - .fetch_one(&mut conn) - .await - .expect("Failed to fetch station count"); - - if row.alive.unwrap_or(false) { - reporter.set_serving::>().await; - } else { - reporter.set_not_serving::>().await; - } -} - -#[tokio::main] -async fn main() -> std::result::Result<(), anyhow::Error> { - run().await -} - -async fn run() -> std::result::Result<(), anyhow::Error> { - tracing_subscriber::fmt::init(); - - if dotenv::from_filename(".env.local").is_err() { - warn!("Could not load .env.local"); - }; - - // Initialize Prometheus metrics exporter on a separate HTTP port - let metrics_host = fetch_metrics_host(); - let metrics_port = fetch_metrics_port(); - let metrics_addr: SocketAddr = format!("{metrics_host}:{metrics_port}") - .parse() - .expect("Failed to parse metrics address"); - metrics_exporter_prometheus::PrometheusBuilder::new() - .set_buckets(&[ - 0.001, 0.005, 0.01, 0.025, 0.05, 0.1, 0.25, 0.5, 1.0, 2.5, 5.0, 10.0, - ]) - .expect("Failed to set histogram buckets") - .with_http_listener(metrics_addr) - .install() - .expect("Failed to install Prometheus exporter"); - info!("Prometheus metrics server listening on {}", metrics_addr); - - // Create schema first so that CSV and GTFS imports can run against existing tables. - if let Err(e) = import::create_schema().await { - return Err(anyhow::anyhow!("Failed to create schema: {}", e)); - } - - // Run GTFS import in parallel with CSV import. - // GTFS errors are non-fatal; server continues to serve CSV-only data. - // The error from import_gtfs is not Send, so stringify it before returning from the task. - let gtfs_handle = tokio::spawn(async { - info!("Starting GTFS import in background (parallel with CSV)..."); - import::import_gtfs().await.map_err(|e| e.to_string()) - }); - - if let Err(e) = import::import_csv().await { - return Err(anyhow::anyhow!("Failed to import CSV: {}", e)); - } - - // After CSV completes, wait for GTFS in background and run integration. - // This task lives past server startup; health check passes as soon as CSV is done. - tokio::spawn(async move { - info!("[post-csv] awaiting GTFS import handle..."); - let gtfs_wait_start = std::time::Instant::now(); - match gtfs_handle.await { - Ok(Ok(())) => { - info!( - "[post-csv] GTFS import completed, waited {:?}", - gtfs_wait_start.elapsed() - ); - } - Ok(Err(e)) => { - warn!( - "Failed to import GTFS data: {}. Continuing without GTFS data.", - e - ); - return; - } - Err(e) => { - warn!( - "GTFS import task panicked: {}. Continuing without GTFS data.", - e - ); - return; - } - } - - // Refresh statistics on freshly-populated gtfs_* tables before running - // the heavy CTE query in integrate_gtfs_to_stations. Without this, - // PostgreSQL plans against empty-table statistics (from the CSV-side - // ANALYZE that ran while GTFS was still importing) and picks a plan - // that effectively hangs on build_stop_route_mapping. - info!("[post-csv] running ANALYZE on gtfs_* tables before integration"); - let analyze_start = std::time::Instant::now(); - let pre_db_url = fetch_database_url(); - match sqlx::PgConnection::connect(&pre_db_url).await { - Ok(mut conn) => { - for table in [ - "gtfs_agencies", - "gtfs_routes", - "gtfs_stops", - "gtfs_calendar", - "gtfs_calendar_dates", - "gtfs_shapes", - "gtfs_trips", - "gtfs_stop_times", - "gtfs_feed_info", - ] { - let sql = format!("ANALYZE {table}"); - if let Err(e) = sqlx::query(&sql).execute(&mut conn).await { - warn!("Failed to ANALYZE {}: {}", table, e); - } - } - info!( - "[post-csv] gtfs_* ANALYZE done in {:?}", - analyze_start.elapsed() - ); - } - Err(e) => { - warn!("Failed to connect for pre-integrate ANALYZE: {}", e); - } - } - - // Integrate GTFS data into stations/lines tables - // This is wrapped in a transaction - if any step fails, all changes are rolled back - info!("[post-csv] starting GTFS integration"); - if let Err(e) = import::integrate_gtfs_to_stations().await { - tracing::error!( - "Failed to integrate GTFS to stations (transaction rolled back): {}", - e - ); - return; - } - - // Run ANALYZE after all GTFS imports are complete - let db_url = fetch_database_url(); - match sqlx::PgConnection::connect(&db_url).await { - Ok(mut conn) => { - if let Err(e) = sqlx::query("ANALYZE;").execute(&mut conn).await { - warn!("Failed to run ANALYZE: {}", e); - } else { - info!("ANALYZE completed after GTFS import."); - } - } - Err(e) => { - warn!("Failed to connect for ANALYZE: {}", e); - } - } - - info!("GTFS import completed in background."); - }); - - let db_url = &fetch_database_url(); - const DEFAULT_MAX_CONNECTIONS: u32 = 20; - let max_connections: u32 = match std::env::var("DATABASE_MAX_CONNECTIONS") { - Ok(v) => match v.parse::() { - Ok(n) if (1..=1000).contains(&n) => n, - Ok(n) => { - tracing::warn!( - "DATABASE_MAX_CONNECTIONS={} is out of range (1..=1000), using default {}", - n, - DEFAULT_MAX_CONNECTIONS - ); - DEFAULT_MAX_CONNECTIONS - } - Err(e) => { - tracing::warn!( - "Failed to parse DATABASE_MAX_CONNECTIONS: {}, using default {}", - e, - DEFAULT_MAX_CONNECTIONS - ); - DEFAULT_MAX_CONNECTIONS - } - }, - Err(_) => DEFAULT_MAX_CONNECTIONS, - }; - let pool = Arc::new( - match PgPoolOptions::new() - .max_connections(max_connections) - .connect(db_url) - .await - { - Ok(conn) => conn, - Err(e) => { - tracing::error!("Failed to connect to database: {}", e); - panic!("Failed to connect to database: {e}"); - } - }, - ); - - let (mut health_reporter, health_service) = tonic_health::server::health_reporter(); - health_reporter - .set_serving::>() - .await; - - tokio::spawn(station_api_service_status(health_reporter.clone())); - - let disable_grpc_web = fetch_disable_grpc_web_flag(); - let addr = fetch_addr()?; - - let station_repository = MyStationRepository::new(Arc::clone(&pool)); - let line_repository = MyLineRepository::new(Arc::clone(&pool)); - let train_type_repository = MyTrainTypeRepository::new(Arc::clone(&pool)); - let company_repository = MyCompanyRepository::new(Arc::clone(&pool)); - - let query_use_case = QueryInteractor { - station_repository, - line_repository, - train_type_repository, - company_repository, - }; - - let my_api = MyApi { query_use_case }; - - let svc = StationApiServer::new(my_api); - - let reflection_svc = tonic_reflection::server::Builder::configure() - .register_encoded_file_descriptor_set(proto::FILE_DESCRIPTOR_SET) - .build_v1() - .expect("Failed to build reflection service"); - - info!("StationAPI Server listening on {}", addr); - - if disable_grpc_web { - Server::builder() - .layer(GrpcMetricsLayer) - .add_service(health_service) - .add_service(svc) - .add_service(reflection_svc) - .serve(addr) - .await?; - } else { - Server::builder() - .accept_http1(true) - .layer(GrpcMetricsLayer) - .add_service(health_service) - .add_service(tonic_web::enable(svc)) - .add_service(tonic_web::enable(reflection_svc)) - .serve(addr) - .await?; - } - - Ok(()) -} - -fn fetch_port() -> u16 { - match env::var("PORT") { - Ok(s) => s.parse().expect("Failed to parse $PORT"), - Err(env::VarError::NotPresent) => { - warn!("$PORT is not set. Falling back to 50051."); - 50051 - } - Err(VarError::NotUnicode(_)) => panic!("$PORT should be written in Unicode."), - } -} - -fn fetch_addr() -> Result { - let port = fetch_port(); - match env::var("HOST") { - Ok(s) => format!("{s}:{port}").parse(), - Err(env::VarError::NotPresent) => { - let fallback_host = format!("[::1]:{port}"); - warn!("$HOST is not set. Falling back to {}.", fallback_host); - fallback_host.parse() - } - Err(VarError::NotUnicode(_)) => panic!("$HOST should be written in Unicode."), - } -} - -fn fetch_metrics_host() -> String { - match env::var("METRICS_HOST") { - Ok(s) => s, - Err(env::VarError::NotPresent) => { - warn!("$METRICS_HOST is not set. Falling back to 127.0.0.1."); - "127.0.0.1".to_owned() - } - Err(VarError::NotUnicode(_)) => panic!("$METRICS_HOST should be written in Unicode."), - } -} - -fn fetch_metrics_port() -> u16 { - match env::var("METRICS_PORT") { - Ok(s) => s.parse().expect("Failed to parse $METRICS_PORT"), - Err(env::VarError::NotPresent) => { - let port = fetch_port(); - let default = port.checked_add(1).unwrap_or_else(|| { - tracing::error!( - "Cannot derive default METRICS_PORT: PORT={} would overflow u16. Set $METRICS_PORT explicitly.", - port - ); - std::process::exit(1); - }); - warn!("$METRICS_PORT is not set. Falling back to {}.", default); - default - } - Err(VarError::NotUnicode(_)) => panic!("$METRICS_PORT should be written in Unicode."), - } -} - -fn fetch_disable_grpc_web_flag() -> bool { - match env::var("DISABLE_GRPC_WEB") { - Ok(s) => s.parse().expect("Failed to parse $DISABLE_GRPC_WEB"), - Err(env::VarError::NotPresent) => { - warn!("$DISABLE_GRPC_WEB is not set. Falling back to false."); - false - } - Err(VarError::NotUnicode(_)) => panic!("$DISABLE_GRPC_WEB should be written in Unicode."), - } -} +mod import; + +use sqlx::postgres::PgPoolOptions; +use sqlx::{Connection, PgConnection}; +use stationapi::config::fetch_database_url; +use stationapi::infrastructure::company_repository::MyCompanyRepository; +use stationapi::infrastructure::line_repository::MyLineRepository; +use stationapi::infrastructure::station_repository::MyStationRepository; +use stationapi::infrastructure::train_type_repository::MyTrainTypeRepository; +use stationapi::presentation::controller::grpc::MyApi; +use stationapi::presentation::middleware::metrics::GrpcMetricsLayer; +use stationapi::proto; +use stationapi::proto::station_api_server::StationApiServer; +use stationapi::use_case::interactor::query::QueryInteractor; +use tonic::transport::Server; +use tonic_health::server::HealthReporter; + +use std::sync::Arc; +use std::{ + env::{self, VarError}, + net::{AddrParseError, SocketAddr}, +}; +use tracing::{info, warn}; + +#[derive(sqlx::FromRow)] +struct AliveRow { + pub alive: Option, +} + +async fn station_api_service_status(mut reporter: HealthReporter) { + let db_url = fetch_database_url(); + let mut conn = match PgConnection::connect(&db_url).await { + Ok(conn) => conn, + Err(e) => { + tracing::error!("Failed to connect to database: {}", e); + panic!("Failed to connect to database: {e}"); + } + }; + // NOTE: 今までの障害でDBのデータが一部だけ消えたという現象はなかったので駅数だけ見ればいい + let row = sqlx::query_as!( + AliveRow, + "SELECT COUNT(stations.station_cd) <> 0 AS alive FROM stations" + ) + .fetch_one(&mut conn) + .await + .expect("Failed to fetch station count"); + + if row.alive.unwrap_or(false) { + reporter.set_serving::>().await; + } else { + reporter.set_not_serving::>().await; + } +} + +#[tokio::main] +async fn main() -> std::result::Result<(), anyhow::Error> { + run().await +} + +async fn run() -> std::result::Result<(), anyhow::Error> { + tracing_subscriber::fmt::init(); + + if dotenv::from_filename(".env.local").is_err() { + warn!("Could not load .env.local"); + }; + + // Initialize Prometheus metrics exporter on a separate HTTP port + let metrics_host = fetch_metrics_host(); + let metrics_port = fetch_metrics_port(); + let metrics_addr: SocketAddr = format!("{metrics_host}:{metrics_port}") + .parse() + .expect("Failed to parse metrics address"); + metrics_exporter_prometheus::PrometheusBuilder::new() + .set_buckets(&[ + 0.001, 0.005, 0.01, 0.025, 0.05, 0.1, 0.25, 0.5, 1.0, 2.5, 5.0, 10.0, + ]) + .expect("Failed to set histogram buckets") + .with_http_listener(metrics_addr) + .install() + .expect("Failed to install Prometheus exporter"); + info!("Prometheus metrics server listening on {}", metrics_addr); + + // Create schema first so that CSV and GTFS imports can run against existing tables. + if let Err(e) = import::create_schema().await { + return Err(anyhow::anyhow!("Failed to create schema: {}", e)); + } + + // Run GTFS import in parallel with CSV import. + // GTFS errors are non-fatal; server continues to serve CSV-only data. + // The error from import_gtfs is not Send, so stringify it before returning from the task. + let gtfs_handle = tokio::spawn(async { + info!("Starting GTFS import in background (parallel with CSV)..."); + import::import_gtfs().await.map_err(|e| e.to_string()) + }); + + if let Err(e) = import::import_csv().await { + return Err(anyhow::anyhow!("Failed to import CSV: {}", e)); + } + + // After CSV completes, wait for GTFS in background and run integration. + // This task lives past server startup; health check passes as soon as CSV is done. + tokio::spawn(async move { + info!("[post-csv] awaiting GTFS import handle..."); + let gtfs_wait_start = std::time::Instant::now(); + match gtfs_handle.await { + Ok(Ok(())) => { + info!( + "[post-csv] GTFS import completed, waited {:?}", + gtfs_wait_start.elapsed() + ); + } + Ok(Err(e)) => { + warn!( + "Failed to import GTFS data: {}. Continuing without GTFS data.", + e + ); + return; + } + Err(e) => { + warn!( + "GTFS import task panicked: {}. Continuing without GTFS data.", + e + ); + return; + } + } + + // Refresh statistics on freshly-populated gtfs_* tables before running + // the heavy CTE query in integrate_gtfs_to_stations. Without this, + // PostgreSQL plans against empty-table statistics (from the CSV-side + // ANALYZE that ran while GTFS was still importing) and picks a plan + // that effectively hangs on build_stop_route_mapping. + info!("[post-csv] running ANALYZE on gtfs_* tables before integration"); + let analyze_start = std::time::Instant::now(); + let pre_db_url = fetch_database_url(); + match sqlx::PgConnection::connect(&pre_db_url).await { + Ok(mut conn) => { + for table in [ + "gtfs_agencies", + "gtfs_routes", + "gtfs_stops", + "gtfs_calendar", + "gtfs_calendar_dates", + "gtfs_shapes", + "gtfs_trips", + "gtfs_stop_times", + "gtfs_feed_info", + ] { + let sql = format!("ANALYZE {table}"); + if let Err(e) = sqlx::query(&sql).execute(&mut conn).await { + warn!("Failed to ANALYZE {}: {}", table, e); + } + } + info!( + "[post-csv] gtfs_* ANALYZE done in {:?}", + analyze_start.elapsed() + ); + } + Err(e) => { + warn!("Failed to connect for pre-integrate ANALYZE: {}", e); + } + } + + // Integrate GTFS data into stations/lines tables + // This is wrapped in a transaction - if any step fails, all changes are rolled back + info!("[post-csv] starting GTFS integration"); + if let Err(e) = import::integrate_gtfs_to_stations().await { + tracing::error!( + "Failed to integrate GTFS to stations (transaction rolled back): {}", + e + ); + return; + } + + // Run ANALYZE after all GTFS imports are complete + let db_url = fetch_database_url(); + match sqlx::PgConnection::connect(&db_url).await { + Ok(mut conn) => { + if let Err(e) = sqlx::query("ANALYZE;").execute(&mut conn).await { + warn!("Failed to run ANALYZE: {}", e); + } else { + info!("ANALYZE completed after GTFS import."); + } + } + Err(e) => { + warn!("Failed to connect for ANALYZE: {}", e); + } + } + + info!("GTFS import completed in background."); + }); + + let db_url = &fetch_database_url(); + const DEFAULT_MAX_CONNECTIONS: u32 = 20; + let max_connections: u32 = match std::env::var("DATABASE_MAX_CONNECTIONS") { + Ok(v) => match v.parse::() { + Ok(n) if (1..=1000).contains(&n) => n, + Ok(n) => { + tracing::warn!( + "DATABASE_MAX_CONNECTIONS={} is out of range (1..=1000), using default {}", + n, + DEFAULT_MAX_CONNECTIONS + ); + DEFAULT_MAX_CONNECTIONS + } + Err(e) => { + tracing::warn!( + "Failed to parse DATABASE_MAX_CONNECTIONS: {}, using default {}", + e, + DEFAULT_MAX_CONNECTIONS + ); + DEFAULT_MAX_CONNECTIONS + } + }, + Err(_) => DEFAULT_MAX_CONNECTIONS, + }; + let pool = Arc::new( + match PgPoolOptions::new() + .max_connections(max_connections) + .connect(db_url) + .await + { + Ok(conn) => conn, + Err(e) => { + tracing::error!("Failed to connect to database: {}", e); + panic!("Failed to connect to database: {e}"); + } + }, + ); + + let (mut health_reporter, health_service) = tonic_health::server::health_reporter(); + health_reporter + .set_serving::>() + .await; + + tokio::spawn(station_api_service_status(health_reporter.clone())); + + let disable_grpc_web = fetch_disable_grpc_web_flag(); + let addr = fetch_addr()?; + + let station_repository = MyStationRepository::new(Arc::clone(&pool)); + let line_repository = MyLineRepository::new(Arc::clone(&pool)); + let train_type_repository = MyTrainTypeRepository::new(Arc::clone(&pool)); + let company_repository = MyCompanyRepository::new(Arc::clone(&pool)); + + let query_use_case = QueryInteractor { + station_repository, + line_repository, + train_type_repository, + company_repository, + }; + + let my_api = MyApi { query_use_case }; + + let svc = StationApiServer::new(my_api); + + let reflection_svc = tonic_reflection::server::Builder::configure() + .register_encoded_file_descriptor_set(proto::FILE_DESCRIPTOR_SET) + .build_v1() + .expect("Failed to build reflection service"); + + info!("StationAPI Server listening on {}", addr); + + if disable_grpc_web { + Server::builder() + .layer(GrpcMetricsLayer) + .add_service(health_service) + .add_service(svc) + .add_service(reflection_svc) + .serve(addr) + .await?; + } else { + Server::builder() + .accept_http1(true) + .layer(GrpcMetricsLayer) + .add_service(health_service) + .add_service(tonic_web::enable(svc)) + .add_service(tonic_web::enable(reflection_svc)) + .serve(addr) + .await?; + } + + Ok(()) +} + +fn fetch_port() -> u16 { + match env::var("PORT") { + Ok(s) => s.parse().expect("Failed to parse $PORT"), + Err(env::VarError::NotPresent) => { + warn!("$PORT is not set. Falling back to 50051."); + 50051 + } + Err(VarError::NotUnicode(_)) => panic!("$PORT should be written in Unicode."), + } +} + +fn fetch_addr() -> Result { + let port = fetch_port(); + match env::var("HOST") { + Ok(s) => format!("{s}:{port}").parse(), + Err(env::VarError::NotPresent) => { + let fallback_host = format!("[::1]:{port}"); + warn!("$HOST is not set. Falling back to {}.", fallback_host); + fallback_host.parse() + } + Err(VarError::NotUnicode(_)) => panic!("$HOST should be written in Unicode."), + } +} + +fn fetch_metrics_host() -> String { + match env::var("METRICS_HOST") { + Ok(s) => s, + Err(env::VarError::NotPresent) => { + warn!("$METRICS_HOST is not set. Falling back to 127.0.0.1."); + "127.0.0.1".to_owned() + } + Err(VarError::NotUnicode(_)) => panic!("$METRICS_HOST should be written in Unicode."), + } +} + +fn fetch_metrics_port() -> u16 { + match env::var("METRICS_PORT") { + Ok(s) => s.parse().expect("Failed to parse $METRICS_PORT"), + Err(env::VarError::NotPresent) => { + let port = fetch_port(); + let default = port.checked_add(1).unwrap_or_else(|| { + tracing::error!( + "Cannot derive default METRICS_PORT: PORT={} would overflow u16. Set $METRICS_PORT explicitly.", + port + ); + std::process::exit(1); + }); + warn!("$METRICS_PORT is not set. Falling back to {}.", default); + default + } + Err(VarError::NotUnicode(_)) => panic!("$METRICS_PORT should be written in Unicode."), + } +} + +fn fetch_disable_grpc_web_flag() -> bool { + match env::var("DISABLE_GRPC_WEB") { + Ok(s) => s.parse().expect("Failed to parse $DISABLE_GRPC_WEB"), + Err(env::VarError::NotPresent) => { + warn!("$DISABLE_GRPC_WEB is not set. Falling back to false."); + false + } + Err(VarError::NotUnicode(_)) => panic!("$DISABLE_GRPC_WEB should be written in Unicode."), + } +} diff --git a/stationapi/src/use_case/dto.rs b/stationapi/src/use_case/dto.rs index 813c4073..584c7b77 100644 --- a/stationapi/src/use_case/dto.rs +++ b/stationapi/src/use_case/dto.rs @@ -1,8 +1,8 @@ -pub mod company; -pub mod line; -pub mod line_symbol; -pub mod simulation; -pub mod station; -pub mod station_number; -pub mod train_type; -pub mod tts; +pub mod company; +pub mod line; +pub mod line_symbol; +pub mod simulation; +pub mod station; +pub mod station_number; +pub mod train_type; +pub mod tts; diff --git a/stationapi/src/use_case/dto/simulation.rs b/stationapi/src/use_case/dto/simulation.rs index 74f22901..eae26371 100644 --- a/stationapi/src/use_case/dto/simulation.rs +++ b/stationapi/src/use_case/dto/simulation.rs @@ -1,3 +1,4 @@ +use crate::domain::speed_table::line_speed_override_kmh; use crate::proto::{LineType, TrainTypeKind}; #[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq)] @@ -20,6 +21,7 @@ const TRAM_MAX_SPEED: f64 = 11.111_111_111_11; // 40 km/h const LIMITED_EXPRESS_KIND_FLOOR_SPEED: f64 = 36.111_111_111_1; // 130 km/h pub fn resolve_speed_profile( + line_cd: i32, line_type: Option, is_bus: bool, kind: Option, @@ -40,6 +42,17 @@ pub fn resolve_speed_profile( _ => (NORMAL_MAX_SPEED, 0.83, 0.69), }; + // 路線 × 種別の較正テーブル(実路線の時刻表と公表運転速度に基づく実効値)が + // あれば最優先で使う。スカイライナー 160km/h のような路線種別・種別の + // 一般則では表現できない実勢速度をここで反映する。 + if let Some(v_kmh) = line_speed_override_kmh(line_cd, kind) { + return SpeedProfile { + max_speed: v_kmh / 3.6, + max_acceleration: accel, + max_deceleration: decel, + }; + } + // 種別による 130km/h は在来線の速達種別を底上げするための下限値。 // 新幹線(のぞみ等は kind=LimitedExpress)では路線種別の上限の方が速いため、 // 種別値で引き下げない。 @@ -63,7 +76,7 @@ mod tests { #[test] fn bus_overrides_line_type() { - let p = resolve_speed_profile(Some(LineType::BulletTrain as i32), true, None); + let p = resolve_speed_profile(0, Some(LineType::BulletTrain as i32), true, None); assert_eq!(p.max_speed, BUS_MAX_SPEED); assert_eq!(p.max_acceleration, BUS_MAX_ACCEL); assert_eq!(p.max_deceleration, BUS_MAX_DECEL); @@ -71,7 +84,7 @@ mod tests { #[test] fn bullet_train_profile() { - let p = resolve_speed_profile(Some(LineType::BulletTrain as i32), false, None); + let p = resolve_speed_profile(0, Some(LineType::BulletTrain as i32), false, None); assert_eq!(p.max_speed, BULLET_TRAIN_MAX_SPEED); assert_eq!(p.max_acceleration, 0.72); assert_eq!(p.max_deceleration, 0.56); @@ -79,14 +92,14 @@ mod tests { #[test] fn subway_has_stronger_deceleration() { - let p = resolve_speed_profile(Some(LineType::Subway as i32), false, None); + let p = resolve_speed_profile(0, Some(LineType::Subway as i32), false, None); assert_eq!(p.max_speed, SUBWAY_MAX_SPEED); assert_eq!(p.max_deceleration, 0.83); } #[test] fn unknown_line_type_falls_back_to_normal() { - let p = resolve_speed_profile(None, false, None); + let p = resolve_speed_profile(0, None, false, None); assert_eq!(p.max_speed, NORMAL_MAX_SPEED); assert_eq!(p.max_acceleration, 0.83); assert_eq!(p.max_deceleration, 0.69); @@ -95,6 +108,7 @@ mod tests { #[test] fn limited_express_kind_raises_speed_over_line_type() { let p = resolve_speed_profile( + 0, Some(LineType::Normal as i32), false, Some(TrainTypeKind::LimitedExpress as i32), @@ -109,6 +123,7 @@ mod tests { // のぞみ等は kind=LimitedExpress で登録されているが、 // 新幹線の路線上限(320km/h)を 130km/h に引き下げてはいけない。 let p = resolve_speed_profile( + 0, Some(LineType::BulletTrain as i32), false, Some(TrainTypeKind::LimitedExpress as i32), @@ -121,6 +136,7 @@ mod tests { #[test] fn high_speed_rapid_kind_raises_speed() { let p = resolve_speed_profile( + 0, Some(LineType::Normal as i32), false, Some(TrainTypeKind::HighSpeedRapid as i32), @@ -131,10 +147,51 @@ mod tests { #[test] fn default_kind_keeps_line_type_speed() { let p = resolve_speed_profile( + 0, Some(LineType::Normal as i32), false, Some(TrainTypeKind::Default as i32), ); assert_eq!(p.max_speed, NORMAL_MAX_SPEED); } + + #[test] + fn speed_table_override_takes_precedence() { + // 成田スカイアクセス線(23006)のスカイライナー(LimitedExpress)は + // 較正テーブルの 160km/h が種別下限 130km/h より優先される。 + let p = resolve_speed_profile( + 23006, + Some(LineType::Normal as i32), + false, + Some(TrainTypeKind::LimitedExpress as i32), + ); + assert!((p.max_speed - 160.0 / 3.6).abs() < 1e-9, "{}", p.max_speed); + assert_eq!(p.max_acceleration, 0.83); + assert_eq!(p.max_deceleration, 0.69); + + // 東急東横線(26001)の特急は実効 80km/h へ引き下げる(130km/h 下限より優先)。 + let p = resolve_speed_profile( + 26001, + Some(LineType::Normal as i32), + false, + Some(TrainTypeKind::LimitedExpress as i32), + ); + assert!((p.max_speed - 80.0 / 3.6).abs() < 1e-9, "{}", p.max_speed); + + // テーブルに無い (line, kind) は従来どおり(130km/h 下限)。 + let p = resolve_speed_profile( + 26001, + Some(LineType::Normal as i32), + false, + Some(TrainTypeKind::HighSpeedRapid as i32), + ); + assert_eq!(p.max_speed, LIMITED_EXPRESS_KIND_FLOOR_SPEED); + } + + #[test] + fn bus_ignores_speed_table() { + // バスは line_cd がテーブルに載る路線でも固定プロファイルのまま。 + let p = resolve_speed_profile(23006, Some(3), true, Some(7)); + assert_eq!(p.max_speed, BUS_MAX_SPEED); + } } diff --git a/stationapi/src/use_case/interactor/query.rs b/stationapi/src/use_case/interactor/query.rs index 8af18956..7836f833 100644 --- a/stationapi/src/use_case/interactor/query.rs +++ b/stationapi/src/use_case/interactor/query.rs @@ -24,8 +24,8 @@ fn filter_to_db_type(filter: TransportTypeFilter) -> Option { use crate::{ domain::{ arrival_estimation::{ - estimate_arrival_minutes, is_circular_route, select_circular_arc, EstimatedStop, - EstimationParams, + estimate_arrival_minutes_calibrated, is_circular_route, select_circular_arc, + EstimatedStop, EstimationParams, }, entity::{ company::Company, @@ -41,6 +41,7 @@ use crate::{ company_repository::CompanyRepository, line_repository::LineRepository, station_repository::StationRepository, train_type_repository::TrainTypeRepository, }, + segment_speed_table::{segment_override_applies_to_kind, segment_speed_override_kmh}, }, proto::{self, Route}, use_case::{ @@ -1086,19 +1087,55 @@ where }; let mut segments: Vec = Vec::with_capacity(sliced.len()); - let mut prev_coord: Option<(f64, f64)> = None; + // 経路スライス内で路線ごとに通過駅があるか。通過駅が無い路線では優等種別でも + // 実質各駅停車として走る(東急田園都市線の急行が半蔵門線内で各駅停車になる + // 直通など)ため、種別の速度を適用せず各停(Default)として扱う。 + // arrival_estimation と同様に端点は常に停車扱いとし、中間の通過駅だけを + // 優等扱いの根拠にする。 + let sliced_len = sliced.len(); + let mut line_has_pass: std::collections::HashMap = + std::collections::HashMap::new(); + for (i, station) in sliced.iter().enumerate() { + let is_endpoint = i == 0 || i + 1 == sliced_len; + let passed = !is_endpoint + && (station.stop_condition == proto::StopCondition::Not || station.pass == Some(1)); + let entry = line_has_pass.entry(station.line_cd).or_insert(false); + *entry = *entry || passed; + } + let mut prev_stop: Option<(f64, f64, i32)> = None; for station in sliced { let stops = station.stop_condition != proto::StopCondition::Not; - let distance_from_previous = match prev_coord { - Some((plat, plon)) => haversine_distance(plat, plon, station.lat, station.lon), + let distance_from_previous = match prev_stop { + Some((plat, plon, _)) => haversine_distance(plat, plon, station.lat, station.lon), None => 0.0, }; - prev_coord = Some((station.lat, station.lon)); let is_bus = station.transport_type == TransportType::Bus; let kind = station.train_type.as_ref().and_then(|tt| tt.kind); - let profile = resolve_speed_profile(station.line_type, is_bus, kind); + let effective_kind = if line_has_pass + .get(&station.line_cd) + .copied() + .unwrap_or(false) + { + kind + } else { + None + }; + let mut profile = + resolve_speed_profile(station.line_cd, station.line_type, is_bus, effective_kind); + // 隣接駅ペア単位の較正(GTFS 実ダイヤ由来)があれば、このセグメントの + // 最高速度を路線単位のプロファイルより優先して上書きする(各停系のみ)。 + if !is_bus && segment_override_applies_to_kind(effective_kind) { + if let Some((_, _, prev_cd)) = prev_stop { + if let Some(v_kmh) = + segment_speed_override_kmh(station.line_cd, prev_cd, station.station_cd) + { + profile.max_speed = v_kmh / 3.6; + } + } + } + prev_stop = Some((station.lat, station.lon, station.station_cd)); let grpc_station: proto::Station = station.into(); segments.push(proto::TrainRouteSegment { @@ -1199,15 +1236,29 @@ where // 環状経路(山手線・大阪環状線など)は線形スライスだと格納順の // 継ぎ目(例: 品川⇔大崎)を跨ぐ乗車で逆側の弧を返してしまうため、 // シームをラップする弧を選択する。 + // 迂回係数の較正母数には切り出し前の経路全体を渡す。切り出した区間の + // 駅間隔が路線平均と異なると較正が破綻するため(スライス較正バグ)。 if is_circular_route(route_stops) { let arc = select_circular_arc(route_stops, fi, ti, direction_id.is_some()); - result.extend(estimate_arrival_minutes(&arc, ¶ms)); + result.extend(estimate_arrival_minutes_calibrated( + &arc, + route_stops, + ¶ms, + )); } else if fi < ti { - result.extend(estimate_arrival_minutes(&route_stops[fi..=ti], ¶ms)); + result.extend(estimate_arrival_minutes_calibrated( + &route_stops[fi..=ti], + route_stops, + ¶ms, + )); } else { let mut segment: Vec<&Station> = route_stops[ti..=fi].to_vec(); segment.reverse(); - result.extend(estimate_arrival_minutes(&segment, ¶ms)); + result.extend(estimate_arrival_minutes_calibrated( + &segment, + route_stops, + ¶ms, + )); } } @@ -2603,6 +2654,214 @@ mod tests { assert!((est[0].cumulative_minutes - 0.0).abs() < 1e-9); } + /// 都営大江戸線の実データ(修正後CSV)を e_sort 順に再現する。 + /// 都庁前は環状部始端(9930100)と放射部側(9930101)の2レコード。 + fn oedo_stops() -> Vec { + let data: Vec<(i32, f64, f64)> = vec![ + (9930100, 35.690551, 139.69257), // 都庁前(A) + (9930102, 35.693315, 139.699155), // 新宿西口 + (9930103, 35.69792, 139.707549), // 東新宿 + (9930104, 35.699218, 139.718184), // 若松河田 + (9930105, 35.699518, 139.725027), // 牛込柳町 + (9930106, 35.700851, 139.735802), // 牛込神楽坂 + (9930107, 35.702927, 139.744999), // 飯田橋 + (9930108, 35.709598, 139.75325), // 春日 + (9930109, 35.707462, 139.760095), // 本郷三丁目 + (9930110, 35.707893, 139.774332), // 上野御徒町 + (9930111, 35.707045, 139.781958), // 新御徒町 + (9930112, 35.703236, 139.790931), // 蔵前 + (9930113, 35.696881, 139.797421), // 両国 + (9930114, 35.68796, 139.797042), // 森下 + (9930115, 35.682105, 139.798851), // 清澄白河 + (9930116, 35.671851, 139.796209), // 門前仲町 + (9930117, 35.664871, 139.784233), // 月島 + (9930118, 35.658507, 139.776442), // 勝どき + (9930119, 35.664895, 139.766915), // 築地市場 + (9930120, 35.663703, 139.760642), // 汐留 + (9930121, 35.656785, 139.75466), // 大門 + (9930122, 35.655007, 139.743642), // 赤羽橋 + (9930123, 35.656503, 139.736116), // 麻布十番 + (9930124, 35.663921, 139.731567), // 六本木 + (9930125, 35.672929, 139.72396), // 青山一丁目 + (9930126, 35.679831, 139.714932), // 国立競技場 + (9930127, 35.683218, 139.701666), // 代々木 + (9930128, 35.68869, 139.698812), // 新宿 + (9930101, 35.690551, 139.69257), // 都庁前(B) + (9930129, 35.689798, 139.684304), // 西新宿五丁目 + (9930130, 35.69709, 139.682279), // 中野坂上 + (9930131, 35.706891, 139.682987), // 東中野 + (9930132, 35.714035, 139.686356), // 中井 + (9930133, 35.723608, 139.683303), // 落合南長崎 + (9930134, 35.732538, 139.670653), // 新江古田 + (9930135, 35.737404, 139.65477), // 練馬 + (9930136, 35.742567043044, 139.64894845621), // 豊島園 + (9930137, 35.751452, 139.640236), // 練馬春日町 + (9930138, 35.758526, 139.628603), // 光が丘 + ]; + data.iter() + .enumerate() + .map(|(i, &(cd, lat, lon))| { + let mut s = create_test_station(cd, 9930100, 99301, None); + s.lat = lat; + s.lon = lon; + s.e_sort = 9930101 + i as i32; + s.line_type = Some(3); + s.average_distance = Some(1066.83815); + s.pass = Some(0); + s + }) + .collect() + } + + /// 都営大江戸線の「6の字」経路で、放射部⇔環状部を跨ぐ乗車の推定に + /// 都庁前(9930101)が正しく含まれることを検証する。 + /// + /// 都庁前は環状部始端(9930100)と放射部接続側(9930101)の2レコードで表現 + /// されるため、並び順が「…新宿→都庁前(9930101)→西新宿五丁目…」から + /// 崩れると、新宿⇔放射部を跨ぐ区間のスライスから都庁前が丸ごと欠落し、 + /// 全駅のETAが一駅分(約1.5〜2分)短くなる退行が起きる(#1589で発生、 + /// #1595 のデータ修正で解消)。データ側の並びは data_validator が守るが、 + /// スライスロジック側の退行もここで検知する。 + #[tokio::test] + async fn test_estimate_route_arrival_times_oedo_radial_loop_crossing() { + // 新宿(9930128)→光が丘(9930138): 都庁前(9930101)を跨ぐ放射部方面の乗車。 + let interactor = build_interactor(oedo_stops(), vec![], vec![], vec![]); + let est = interactor + .estimate_route_arrival_times(9930128, 9930138, &[], None) + .await + .unwrap(); + + let sequence: Vec = est.iter().map(|e| e.station_cd).collect(); + assert_eq!( + sequence, + vec![ + 9930128, // 新宿 + 9930101, // 都庁前 + 9930129, // 西新宿五丁目 + 9930130, // 中野坂上 + 9930131, // 東中野 + 9930132, // 中井 + 9930133, // 落合南長崎 + 9930134, // 新江古田 + 9930135, // 練馬 + 9930136, // 豊島園 + 9930137, // 練馬春日町 + 9930138, // 光が丘 + ], + "都庁前(9930101)が新宿の直後に含まれること" + ); + assert!(est + .windows(2) + .all(|w| w[1].cumulative_minutes > w[0].cumulative_minutes)); + // 実所要時間は約24分。都庁前が欠落すると約22分に縮む。 + let total = est.last().unwrap().cumulative_minutes; + assert!((22.5..26.0).contains(&total), "got {total}"); + } + + /// 東京メトロ半蔵門線の実データ(e_sort 順・実座標)。全駅各駅停車。 + /// 東急田園都市線からの直通急行も半蔵門線内は各駅停車になる。 + fn hanzomon_stops(kind: Option) -> Vec { + let data: Vec<(i32, f64, f64)> = vec![ + (2800801, 35.659066, 139.701), // 渋谷 + (2800802, 35.665247, 139.712314), // 表参道 + (2800803, 35.672765, 139.724159), // 青山一丁目 + (2800804, 35.678757, 139.740258), // 永田町 + (2800805, 35.685703, 139.74163), // 半蔵門 + (2800806, 35.695589, 139.751948), // 九段下 + (2800807, 35.695966, 139.757606), // 神保町 + (2800808, 35.68686, 139.764107), // 大手町 + (2800809, 35.684908, 139.773147), // 三越前 + (2800810, 35.682683, 139.785377), // 水天宮前 + (2800811, 35.682105, 139.798851), // 清澄白河 + (2800814, 35.689073, 139.815681), // 住吉 + (2800812, 35.697578, 139.814941), // 錦糸町 + (2800813, 35.710702, 139.812935), // 押上 + ]; + data.iter() + .enumerate() + .map(|(i, &(cd, lat, lon))| { + let mut s = create_test_station(cd, cd, 28008, None); + s.lat = lat; + s.lon = lon; + s.e_sort = 2800801 + i as i32; + s.line_type = Some(3); + s.average_distance = Some(1283.41956); + s.pass = Some(0); + s.kind = kind; + s + }) + .collect() + } + + /// 直通急行の線内各駅停車の回帰テスト。 + /// 半蔵門線内は急行(Express)でも全駅に停車するため、経路スライス内に + /// 通過駅が無ければ各停と同じ推定になること(実所要 押上→神保町 約18分)。 + /// 修正前は種別倍率(×1.15)が掛かり駅間別較正も外れて約15分に縮んでいた。 + #[tokio::test] + async fn test_estimate_route_arrival_times_through_express_all_stops_matches_local() { + let local = build_interactor(hanzomon_stops(None), vec![], vec![], vec![]); + let local_est = local + .estimate_route_arrival_times(2800813, 2800807, &[], None) + .await + .unwrap(); + + let express_kind = Some(proto::TrainTypeKind::Express as i32); + let express = build_interactor(hanzomon_stops(express_kind), vec![], vec![], vec![]); + let express_est = express + .estimate_route_arrival_times(2800813, 2800807, &[], None) + .await + .unwrap(); + + assert_eq!(local_est.len(), 8); + assert_eq!(express_est.len(), 8); + for (e, l) in express_est.iter().zip(local_est.iter()) { + assert!( + (e.cumulative_minutes - l.cumulative_minutes).abs() < 1e-9, + "express {} != local {}", + e.cumulative_minutes, + l.cumulative_minutes + ); + } + // 実所要 18 分に対し較正ポリシーの許容誤差 ±10%。 + let total = express_est.last().unwrap().cumulative_minutes; + assert!((16.2..19.8).contains(&total), "got {total}"); + } + + /// 環状部南側(河川横断の急勾配・急曲線区間)の駅間別較正の回帰テスト。 + /// 路線一様速度(70km/h)では実16分に対し約14.7分と -8% に過小評価される。 + /// GTFS 実ダイヤ由来の駅間別較正(segment_speed_table)で ±5% 以内に入る。 + #[tokio::test] + async fn test_estimate_route_arrival_times_oedo_kiyosumi_to_akabanebashi() { + // 清澄白河(9930115)→赤羽橋(9930122): 実所要時間 16分。 + let interactor = build_interactor(oedo_stops(), vec![], vec![], vec![]); + let est = interactor + .estimate_route_arrival_times(9930115, 9930122, &[], None) + .await + .unwrap(); + + assert_eq!(est.len(), 8); + assert_eq!(est.first().unwrap().station_cd, 9930115); + assert_eq!(est.last().unwrap().station_cd, 9930122); + let total = est.last().unwrap().cumulative_minutes; + assert!((15.0..17.0).contains(&total), "got {total}"); + } + + #[tokio::test] + async fn test_estimate_route_arrival_times_oedo_hikarigaoka_to_tochomae() { + // 光が丘(9930138)→都庁前(9930101): 放射部の全区間。実所要時間は約22分。 + let interactor = build_interactor(oedo_stops(), vec![], vec![], vec![]); + let est = interactor + .estimate_route_arrival_times(9930138, 9930101, &[], None) + .await + .unwrap(); + + assert_eq!(est.len(), 11); + assert_eq!(est.first().unwrap().station_cd, 9930138); + assert_eq!(est.last().unwrap().station_cd, 9930101); + let total = est.last().unwrap().cumulative_minutes; + assert!((20.0..24.0).contains(&total), "got {total}"); + } + #[tokio::test] async fn test_estimate_route_arrival_times_circular_closed_loop_dedups_endpoint() { // 先頭駅が末尾にも重複格納された「閉じた」環状データ(ポートライナー等)。