近年，ビッグデータの新たな分析手法として，クラスタリング手法の1つであるグラフ研磨が提案されている．グラフ研磨はグラフに属する頂点を類似指標に基づいてグルーピングする方法である．本研究では，グラフ研磨を用いて交通系ICカードの乗降履歴データに基づくOD表から乗降パターンが類似する駅を抽出する．具体的には，香川県で運行されている鉄道路線「ことでん」において利用可能な交通系ICカード「IruCa」の2013年12月1日から2015年2月28日までの15カ月間に得られた乗降履歴データを用いる．この期間に蓄積されたデータは9,008,709件であり，得られるOD表にグラフ研磨を適用した．得られた結果からは，利用件数の大小に関わらず類似した乗降パターンを持つ駅を抽出できることが明らかとなった．このような本研究の成果により，交通需要分析におけるグラフ研磨の有用性が確認された．
