trainRoute の値で走らせた所要時間が、同じ較正値を使う estimateArrivalTimes より短くなる

[TinyKitten]

概要

trainRoute の値で台形の速度プロファイルを作って走らせると、estimateArrivalTimes より所要時間が短くなります。

原因は、2 つのクエリが別々の運動学モデルで値を出していることです。trainRoute の最高速度と加減速は、追加した時点（#1568）の MobileApp の定数を写したものです。その後の推定の改良（#1572、#1577、#1580、#1590、#1596）は、arrival_estimation.rs にだけ入りました。

• 路線種別ごとの速度
• 運転余裕率
• 通過駅のペナルティ
• 停車時間
• 迂回係数

また、#1591 と #1597 の較正値は、scripts/compute_speed_table.py が推定のモデル（加速 0.7m/s²、減速 0.9m/s²、運転余裕率 1.15 など）を再現して当てはめた値です。trainRoute はその最高速度だけを、#1568 の加減速（0.83m/s² / 0.69m/s²）と組み合わせて返しています。このため、較正した所要時間が trainRoute では再現されません。

再現方法

次の 2 経路で比べました。trainRoute の値は、MobileApp の useSimulationMode と同じ方法で走らせました。

• 走らせ方: 停車駅から次の停車駅までを 1 本の走行とし、到着側の駅の値で台形を作ります。
• 距離: trackDistanceFromPrevious の合計です。
• 途中駅の停車: 推定と同じ 0.6 分にそろえました。

経路	trainRoute の値で走らせた所要時間	estimateArrivalTimes の終点
東急東横線 特急 渋谷→横浜（lineGroupId 161）	23.1 分	26.5 分
京王線 特急 新宿→京王八王子（lineGroupId 71）	32.3 分	41.0 分

一般則（較正テーブルに無い路線・種別の速度）も、2 か所で値が違います。

条件	arrival_estimation.rs	dto/simulation.rs
在来線・種別なし	80km/h	90km/h
在来線・特急	96km/h	130km/h
新幹線	250km/h	320km/h

想定していた動作

走行の所要時間を時刻表に近づけたい用途（MobileApp の GPX 生成など）で、trainRoute から推定と同じモデルの値を取れること。

実際の動作

trainRoute は、#1568 の時点のモデルの値しか返しません。

対応方針

trainRoute に、どちらのモデルで値を出すかを選ぶ引数を足します。

enum TrainRouteModel {
	Legacy
	Estimated
}

trainRoute(fromStationId: Int!, toStationId: Int!, lineGroupId: Int, legs: [RouteLegInput!], model: TrainRouteModel): TrainRouteResponse!

• Legacy（省略時）: いまの処理のまま変えません。MobileApp のオートモードはこちらを使い続けます。新しいフィールドは null です。
• Estimated: 推定（arrival_estimation）のモデルで値を出します。
  • TrainRouteSegment に arrivalCumulativeMinutes / departureCumulativeMinutes を足し、返す駅列に対する到着・出発の累積分を入れます。legs を渡したときは、estimateArrivalTimes に同じ legs を渡した値と一致させます。
  • maxSpeed / maxAcceleration / maxDeceleration も、推定のモデルの値にします。
  • バスは Legacy と同じ値を返し、累積分は null にします。

環境情報

• 対象: 本番（gql.trainlcd.app）、2026-10-01 に取得
• コードの参照: dev（c0e7fd0）

[TinyKitten]

Claude Sonnet 5.5が書いたクソみたいなIssue