研究

オンデマンドバスシステムの実証実験による評価

本稿では，開発した時間指定の出来るオンデマンドバスのスケジューリングアルゴリズムの有効性を実証実験により検証する．バスを運行させる実験を行うにあたり，乗客の予約情報を聞き取る機能，更新される経路情報をバスに伝える機能および正確な移動時間を予測する機能を構築した．千葉県柏市の北部地域にて実証実験を行った結果，支払い意思額の分析によれば，当該実験のデマンドバスのサービス水準は，平均して既存の路線バスよりも劣るという結果となった．しかしながら，運行時刻が正確な事がサービスの評価に対して最も強い影響を及ぼしていること，さらには通勤・通学といった時間的制
約の大きな状況下での利用時に，より高い価値を提供できる可能性が部分的にありうることを示唆できると著者は判断した．
キーワード オンデマンドバス，実証実験，時間指定，データマイニング

坪内孝太

修（環境）東京大学大学院新領域創成科学研究科人間環境学専攻博士課程

TSUBOUCHI, Kota

大和裕幸

工博 東京大学大学院新領域創成科学研究科人間環境学専攻教授

YAMATO, Hiroyuki

稗方和夫

修（工）東京大学大学院工学系研究科環境海洋工学専攻助教

HIEKATA, Kazuo

1――はじめに2006年10月の道路運送法改正 1）や，IT技術の進展，地方の高齢化問題などを背景として，オンデマンドバスのような乗客の移動需要に合わせて弾力的に運行できる
効率的な交通機関が必要とされている．

スサービスが可能になった．このサービスにより乗合が発生しても乗客と約束した時間を守って運行できるようになるため，現行のオンデマンドバスに見られる乗客や利用目的の偏りを解消することが期待できる．
本稿は，開発したオンデマンドバスのスケジューリング
アルゴリズムを中心にサービスの実用化設計を行い，千オンデマンドバスとは，予約した乗客がいるところのみ

葉県柏市北部にて行った実証実験の報告を行うこと，おを効率的に移動するバスで，決められた時刻に決められよび実証実験により構築したオンデマンドバスサービス

た経路を運行する路線バスのように，乗客がいないのにの有効性を検証することを目的とする．

迂回をして移動時間が長くかかるという非効率性は生じない．高知県四万十市（旧：中村市），福島県南相馬市（旧：小高町）などで実用化や実証実験が行われている

2――オンデマンドバスシステムの設計と構築が，高齢者や主婦の通院や買い物といった時間的に制

2.1 オンデマンドバスシステムの設計

約の小さい利用目的に偏り，通勤・通学といった時間的

2.1.1 求められる機能

制約の強い利用目的に対応することは難しい．

サービスが実際に成り立つためには①乗客の予約情本研究ではこれまでにオンデマンドバスのスケジュー

報を聞き取り，スケジューリングアルゴリズムが実装されリングアルゴリズムを開発してきた 2）．開発したアルゴリているシステム（計算システムと呼称する）にインプットすズムは3つの特長を有する．①乗客からの予約が入る度る機能，②計算システムからのアウトプットである発着時に運行計画を作成するリアルタイム処理方式を採用して刻を乗客に伝える機能，③同じく計算システムからのア

おり，②時刻・経路非固定型のデマンド運行に対応し，

ウトプットである更新された運行スケジュールをバスに伝③ゆとり時間と呼称する特殊なTime Windowを用い，える機能，④現在位置や乗客の乗降状況などといった運

スケジューリングによる遅延というオンデマンドバススケ

行を管理するために必要な情報を受け取る機能，⑤各々

ジューリング特有にみられる遅延が起こらないように工の顧客情報を管理する機能といった5つの機能が基本機夫している．これら3点の特長により，各乗客が自身の発能として必要になる．

着時刻を予約の時点で知ることができるオンデマンドバ

研究これに加えて本研究で開発したスケジューリングアル

Vol.10 No.4 2008 Winter

運輸政策研究011

ゴリズムを実用化させる場合には⑥正確な移動時間を間を導出でき，そのことが移動時間の正確な見積もりに見積もる機能も重要になる．なぜならば，移動時間が正貢献する．また，蓄積された発着イベントやGPSにより取確に近い形で見積もることが出来なければ，定時性の問得した現在位置を地図上に表示することで，乗客がイン

題が生じ，現行の路線バスのようにサービスへの信頼をターネットを介し，運行状況を確認することができる．

失いかねないからである 3）．また，⑦乗客が運行状況を

以降，各機能の詳細を説明する．

確認できる機能も構築し，サービスの信頼性向上に努める．
2.2.2 予約システム

まず，乗客との対話により乗客のデマンド情報を聞き

2.2 オンデマンドバスシステムの構築取る機能を持つ予約システムについて説明する．予約シ

2.2.1 開発したシステムの概要

開発したオンデマンドバスの概要について図―1に示

ステムのインターフェイスはWebによる方法と電話によるす．まず，乗客はWebや電話からデマンド情報（何時に・方法の2つの窓口を準備した．Webアクセスに対しては

どこから・どこまで移動したいか？という情報）
を計算シ

適切な情報をWebページ上に表示するという対応にな

ステムに伝える．このとき，デマンド情報は予約システム

るが，電話アクセスへの対応はこれに加えてまず電話をを介して伝達される．

取る/切るなどの回線制御を行う必要がある．この制御

乗客のデマンド情報が計算システムに伝わると，計算システムはこの乗客よりも前に予約した他の乗客のデマはComputer Telephony Integration（CTI）
プラットフォーム
技術を用いて実装した 4）．

ンド情報と，新しい乗客のデマンド情報を合わせて運行

CTIプラットフォームにより回線が確立されると，顧客と計画を更新する．更新が成功すると，再度予約システム

システムの間の対話が行われる．予約システムは決まっを介して乗客にスケジュールが伝えられる．また，この時た質問項目を音声として流し，乗客からの発話やプッシュ更新された新しい運行計画はオンデマンドバスに搭載さボタン入力により顧客のデマンド情報を聞き取り，計算れている車載システムに伝達され，運転手は常に最新のシステムに引き渡す．また，計算システムから返ってきた

運行スケジュールを把握することが出来る．乗客はシス

計算結果を音声に変えて乗客に伝達する．この対話の制

テムから通知された時刻に指定された待ち合わせ場所

御はVoiceXMLで実装した．

で待機する．これによりサービスが成立する．
バスの位置はGPSを用いて常に取得する．乗客の乗2.2.3 計算システム

降状況や運行状況については，運転手が車載システムを予約システムが聞き取った乗客のデマンド情報はイン操作して，1度の発着イベント毎にデータベースに蓄積さプットとして運行スケジュールを生成するアルゴリズムのれる．その際に，バスが実際の移動でかかった時間を保実装された計算システムに送られる．計算システムは，ア

存し，データベースに特殊な形式で保存される．これをルゴリズムに従って新しく入った予約と過去の予約からマイニングすることでデータベースは実移動にかかる時

運行スケジュールを更新する．なお，この時に用いる運オンデマンドバスサーバ

ポータルサイト
集まった位置
情報を表示する

顧客情報を蓄積するDB

誰もが閲覧でき，
運行状況や今後の進路を確認できる．

経路の返答
データベース
予約情報を
聞き取る

予約

データ
要求

データ
マイニング

乗客（電話）
予約システム（音声/WEB）
経路の
返
返答

計算結果
出力

予約

乗客（Web）

予約
情報入力

012

ポータルサイト
問合せ
せ
閲覧

GPS

情報
送信

データ
蓄積

乗客，運行管理者
データ提供

計算システム
遅延を予防する （アルゴリズム）
アルゴリズム指定された時刻に乗車■図―1

移動時間を保動
持することで正確なる
確な移動に近づく動

運行
指示

オンデマンドバス（車載システム）

位置情報
運行予定

位置データ
収集サーバ

バスロケーションシステム

オンデマンドバスシステム概要

運輸政策研究Vol.10 No.4 2008 Winter

研究行スケジュール生成アルゴリズムは本研究独自に開発し

画面，右側がナビゲーション画面である．車載器にはどたアルゴリズムである．

ちらか一画面が表示されており，必要に応じて運転手が切り換えて確認する．

2.2.4 車載システム更新された運行スケジュール情報や顧客の乗降情報

2.2.5 データベース

をバスとサーバの間で交換する必要があり，この通信はバスの移動実績や乗客の予約ログは全て顧客管理

TCP/IP上のソケット通信で行う．車載器はNTTドコモのデータベースに蓄積される．この蓄積される大量のログ

FOMAを用いてインターネットに接続する．

をマイニングし，正確な移動時刻を見積もることで，遅延

図―2に車載システムのハードウェアを示す．FOMA端の低減に役立てることができる．

末やGPS，タブレットノートPCは市販されているものを使正確な移動時間を推測する機能はVICSなどのような用した．運転手は，USBケーブルを通じてパソコンと連既存の技術にも実装されている．しかし，①推測に必要動している外部接続ボタンを操作し，
「到着」
「乗車」
「出

とするのはVICSが提供する「現在の」移動時間ではなく発」といったバス側のイベントをサーバに送る．

「数時間後の」移動時間であることおよび②天候や曜日などといった人の移動が変化するイベントを加味した移動時間の見積もりができるようチューニングしたいといった
将来的な展望などを考慮し，移動時間を推測する機能を独自に開発した．移動情報として学習型のデータベースを用い，過去の類似の実記録から移動時間を推測する方法をとった．学習に用いる式は次に示す通りである．
TNew (a, b, hour )TData (a, b, hour )  TOld (a, b, hour ) u N
N 1

（1）

ただし，T（a，b，hour）はhour時における地点aからbまでの移動時間とする．TOld は更新前の移動時間，TDataは実際の移動時間，TNew は更新後の移動時間を示す．ま■図―2

車載システム（ハードウェア）

た，Nはデータの更新回数を示す．
バスより報告される移動時間TData（a，b，hour）
は，すまた，実験機ではカーナビゲーションシステムと乗客のべて更新に使われない．たとえば，突発的に起こる事故

乗降情報との連携をはかった．運行スケジュールが更新

渋滞が原因で生じた移動は例外とみなされるべきであされると，GPSで取得した現在位置と次に向かうバス停

り，更新に用いる情報としては不適切である．そのためまでの経路を白点線にて表示し，ナビゲーションを開始に更新の許容範囲を設ける．更新許容範囲は許容定数する．運転手は乗降情報画面により次のバス停で乗車すpによって決定する．すなわち，TData（a，b，hour）が以下

る乗客の情報や発着時刻を把握し，ナビゲーション画面の式の条件を満たすときのみ を更新処理を行う．

により経路を確認する．表示される情報は予約が更新されるたびに変化する．図―3に運転手が実際に確認していた2種類の画面の一例を示す．左側が乗客の乗降情報

1 TData (a, b, hour )dd ‫ޓ‬pp TOld (a, b, hour )（2）

なお，実証実験では許容定数pの値としてp＝2.0という値を用いた．pの値は「天候および曜日によってどの程度の移動時間のブレがあるか」を地元のタクシー会社に
インタビューして設定した値で，運行する地域によって異

白い点線はバスの経路を示す。

なる値である．また，本実験では簡単なインタビューからp＝2.0と一律に決めて設定したが，複数回の実証実験を繰り返し調整していく運用が望まれる．
2.2.6 バスロケーションシステム

バスロケーションシステム5）は位置情報収集システムに集められたバスの位置や運行状況といった情報を，goo
■図―3

研究

車載システム（運転手が確認する画面）などの地図サービスを提供しているポータルサイト上にVol.10 No.4 2008 Winter

運輸政策研究013

表示するシステムである．位置情報収集システムはNTT関して不満を持っていることが分かり，柏地域での路線

ドコモが開発したサービスを利用した．このシステムにバスが定時制に関する課題を抱えていることが分かる．

より，インターネット網を介して誰もが閲覧し，図―4の要

この地域は東京のベッドタウンであり，JR柏駅を通勤・領で運行状況を確認することができる．オンデマンドバ

通学に利用する乗客が圧倒的に多かった．そのため柏スは，路線バスとは異なりバスの経路が乗客の需要に応駅へ通じる路線バスが住民の主な交通手段として確立

じて変わることから，位置情報や運行情報の提供によりされており，十分な交通需要を処理していた．しかし，昨サービスの信頼性を維持・向上させる必要がある．

今の高齢化により域内の需要が増え，こうした需要の多様化に対して新しい交通体系が必要とされる地域である．
3.2 実証実験の概要と目的

実証実験の目的は，通勤・通学といった比較的時間的制約の大きな利用者に対して利用時間を指定でき，かつ約束した時間に対して遅延せず運行する新しいオンデマ
ンドバスサービスがどのような付加価値を生むかを検証することにある．
千葉県柏市北部地域は東大柏キャンパスや国の研究機関および工場などが集中しており，通勤・通学を対象■図―4とした実証実験を行うには適している．

バスロケーションシステム画面

3――千葉県柏市北部地域における実証実験
3.1 千葉県柏市北部地域の特徴実証実験を行った千葉県柏市北部地域について述べる．
柏市は千葉県の北西に位置し，東京都のベッドタウンの1つである．約110km2 の地域に38万人が暮らしており，人口の16％が65歳以上という状況である．
実証実験地域は柏市北部で，住宅地，工場，大きな公園，学校，国の研究機関，駅，病院などが混在している
約5km四方の地域である．2004年8月のつくばエクスプ
レス開通，2005年4月の東大柏キャンパス拡大，2006年■図―6

実証実験全域地図

11月と2007年3月の大型商業施設の完成などといった影
響で人の動きが大きく変化している地域である．時間帯
や天候によって交通量が変化し，渋滞も発生する．

実証実験は2006年11月と12月の2ヶ月間の平日38日間行った．運行時間は午前と午後に分け，1日で計6時間の地域の路線バスの特性を調べるために実証実験の会

運行を行った．午前は7時半から9時半の2時間，午後は員登録者全員にWebアンケートをとり柏市の路線バスの18時から22時までの4時間とした．オンデマンドバスを不満を自由記述方式で求めた．結果を図―5に示す．有

運行させた時間帯は通勤・通学の利用客が見込める時

効回答131人のうち39.6％にあたる52人が「定時性」に間帯である．
実証実験の告知はチラシ，E-mail，HP6），ブログなど
といった多様な手段を用いて行った．また，実験期間中

定時性
便数に報道で取り上げられた事も良い告知となった．

運行時間
経路・バス停の位置

実験の運行は会員登録制により運賃をとらずに行った．

料金

最初に利用する際に電話あるいはWebから会員登録を

車両設備・運転

し，IDとパスワードを発行する．会員登録制としたこと

有効回答数：131
自由記述式回答

窓口
バス停の設備で，個人の移動を把握することが出来る．なお，本研究

トラブル・安全性

0票
■図―5

014

10票

20票

30票

柏地区における路線バスへの不満

運輸政策研究Vol.10 No.4 2008 Winter

40票

50票

60票

における実証実験では通勤・通学を中心とした時間的制
約の大きい利用者を対象とした実験であったため，携帯

研究

■図―7

オンデマンドバスのバス停の配置状況

電話の自動応答やWebによる予約といった高齢者には

図―9はシステムに蓄積される乗車ログから実験期間中難しいとされる予約インターフェイスでも利用者を限定すの利用者と延べ移動時間の推移を示したものである．実るなどの問題はないと考えた．

験開始時は1日約30人の利用者だったが，最終的には約対象地域にバス停を88箇所配置した．初期は84箇所3倍の平均90人に増加していることが分かる．また乗客だったが，乗客の要望が多いところには実験期間中に適の増加に伴い，バスの延べ移動時間も増加している．

宜増設した．図―6に9箇所および図―7に79箇所のバ

なお，2006年11月22日に大型商業施設がグランドオー

ス停の配置状況を示す．図―6は実証実験エリアを俯瞰

プンし，実験区域全般において渋滞が多発した．この影的に見た図である．図―6中の網掛け部分を拡大した

響に備え，2006年11月22日と2006年11月24日の2日間は

図―7からは，特に勤務地として大きな需要が期待でき運行に遅延が発生する旨をブログにより告知した．図―る実験地域の北西部地域に路線バスのバス停よりも高9からも両日には利用者数に落ち込みが見られる．なお，

い密度でオンデマンドバスのバス停が配置されているこ

本イベントが交通量にもたらす影響は22日と24日の2日間とがわかる．

のみで27日以降は平常の交通量に戻った．

車両は午前・午後共に2台を利用した．午前は定員4

実験期間を通じて延べ2482人が利用した．利用者の名のセダンタイプのタクシーを2台，午後は定員8名のジャ頭数は322人で，平均一人あたりに約7.7回利用された．

ンボタクシーと定員18名のマイクロバスを1台ずつ利用した．図―8に実際に使用した車両の写真を示す．

（分）
3000
2700

135

2400

120

2100

105

1800

90

1500

75

1200

60

900

45

600

延べ移動時間（分）1日利用者数（人）

左下：ジャンボタクシー（定員 8 名）
右上：セダンタクシー（定員 4 名）

0

2006／10／30
2006／10／31
2006／11／1
2006／11／2
2006／11／6
2006／11／7
2006／11／8
2006／11／9
2006／11／10
2006／11／13
2006/／11／14
2006／11／15
2006／11／16
2006／11／17
2006／11／20
2006／11／21
2006／11／22
2006／11／24
2006／11／27
2006／11／28
2006／11／29
2006／11／30
2006／12／1
2006／12／4
2006／12／5
2006／12／6
2006／12／7
2006／12／8
2006／12／11
2006／12／12
2006／12／13
2006／12／14
2006／12／15
2006／12／18
2006／12／19
2006／12／20
2006／12／21
2006／12／22

300

左上：マイクロバス（定員 18 名）

■図―9
■図―8

（人）
150

30
15
0

1日あたりの利用者数と延べ移動時間の推移

車両の写真

図―10には1日あたりの平均乗合人数の推移を示す．
3.3 実証実験の結果

平均乗合人数は，乗客の延べ移動時間をログから求め，

3.3.1 実証実験の利用状況について

それをバスの運行時間の総和で除することで求めること

まず，実証実験におけるサービスの利用状況を示す．

研究のできる乗合の効率を表す指標である．

Vol.10 No.4 2008 Winter

運輸政策研究015

平均乗合人数＝乗客の延べ移動時間
バスの運行時間（3）

たとえば，乗合が発生せずタクシーのような輸送を続

多くの回数，アンケート回答に応じている可能性がある．
したがって，価値判断を求める設問の集計については，
一定のバイアスがかかっている可能性が大きい．

けた場合は往復の距離に1人を運ぶ計算になるため，平
均乗合人数は0.5人となる．また，乗客を運ばない待機の時間があればさらに数値は低くなる．

3.3.3 利用者の特性について

アンケートから得られた利用者の構成を示す．図―11
は年齢と性別の構成，図―12は職業の構成，図―13は（人）

利用目的の構成である．既存のオンデマンドバスが高齢

4.00

者や主婦の通院や買い物といった時間的制約の小さい

3.50

利用目的にのみ利用されている課題について指摘した
3.00
午後の平均乗合人数

が，本実証実験では東京大学関係者を中心として20代から30代の利用者に多く利用されたという偏りが読み取れる．

2.50
2.00

60代 60代

1.50

50代

1.00
午前の平均乗合人数

男性

女性

0.50

40代
10月30日
11月1日
11月3日
11月5日
11月7日
11月9日
11月11日
11月13日
11月15日
11月17日
11月19日
11月21日
11月23日
11月25日
11月27日
11月29日
12月1日
12月3日
12月5日
12月7日
12月9日
12月11日
12月13日
12月15日
12月17日
12月19日
12月21日

0.00

50代

■図―10

1日あたりの平均乗合人数の推移

40代

30代

30代

20代

20代
10代 10代

図―10からは午前中の数日間を除いて乗合率が1.0人を上回っており，乗合が発生していることが確認できる．

75%
■図―11

50%
25%
乗客の構成

0%

25%

50%

75%

これは，通勤・通学といったまとまった利用者の移動が多い時間帯に運行したために効率的に乗合が発生したことを示している．

また，利用目的も通勤・通学といった時間的制約の強い利用目的を中心に利用されている．通勤・通学といっ図―10中で途中から見られる2本の線は各々の平均た時間的制約の強い乗客を中心にアンケートをとること

乗合人数の10日間移動平均を示している．実験後半ので，時間指定のできるオンデマンドバスシステムの有効性

10日間移動平均線を見ると午前の運行では伸びが見らを検証することができる．

れず停滞しているのに対し，午後の運行では平均乗合人

職業構成を見ると，79.2％の乗客が東大の学生あるい

数の伸びが見られる．これは車両のサイズの違いによるは東大の教職員だった．東大関係者を除くと，多くが公ものであり，午前中は4人乗りタクシーを使用したために務員や会社員，（東大以外の教職員）であり，通勤・通学

定員が飽和することが多かったが，午後は10人乗り以上

として主に利用されていることが分かる．

の車両を使用したことで，定員にゆとりがあったのではないかと推察できる．
会社員

3.3.2 アンケート調査について

オンデマンドバスの効果を測定する目的で行ったアンケート調査の概要を示す．アンケート調査は，利用者の退職
主婦 0.05％
1.09％

その他

2.04％

7.67％

公務員

4.69％
教職員

3.08％
東大の学生
53.65％

乗車回数に関係なく乗車時にアンケート用紙を1枚とり，移動中に回答し，降車時にアンケート回収ボックスにいれてもらうという形式で行った．延べ利用者数2482人の東大教職員
26.56％

うち約87％にあたる2157人からアンケートを回収するこ
東大以外の学生
1.18％とができた．なお，本アンケートは同一人から複数回回収しており，このサービスに価値を認める同一人がより
016

運輸政策研究Vol.10 No.4 2008 Winter■図―12

乗客の職業構成

研究趣味
食事 0.23％
6.43％

通院

スポーツ
0.19％

結果を図―15に示す．59.4％の乗客が路線バスより低

その他
2.16％

い料金であれば利用すると答えた．一方で，40.0％の乗

0.05％
買い物
1.69％

客に対して路線バスと同等あるいはそれ以上の支払い意思を持つ可能性が示唆された．つまり，当該実験のデ

会議

1.17％

通勤

40.22％

マンドバスは，総体として，既存の路線バスよりも低い満足度しか提供できなかったことが明らかになった．
タクシーと同等でも利用する
バス以上タク0.24％
シー未満であれば利用する
10.76％

通学47.86％■図―13

無料でも利用しない
0.54％
無料なら利用する
12.62％

乗客の利用目的

利用目的を見ると，88.1％の乗客が通勤・通学であっバスと同等であ
れば利用する29.03％

た．これは運行時間帯による影響が大きいためであると推察される．同じ時間帯の中で食事（6.4％）や買い物

路線バス以下であれば利用する
46.81％（1.7％）といった利用目的にも利用されており，昼間の運
行時間を増やすことで，このような時間的制約の低い利■図―15妥当だと考える料金について用目的にも対応できた可能性が見える．
図―14は利用者が同じ移動を普段どの交通手段で利3.3.5 時間に関する評価用しているかを調べたものである．実験地域は普段から本研究のオンデマンドバスサービスは既存の経路・時路線バスによる移動が多く，そのため路線バスからの乗刻非固定のオンデマンドバスとは異なり，スケジューリン

り換えが61.3％を占めるという結果となった．

グによる遅延を予防し，かつ学習型のデータベースシス

また，数は5.2％程度にしか及ばなかったが，自家用車

テムで正確な移動時間が予測できるようになるといったやバイクといった交通手段からの乗り換えも見られ，環優位点を持つ．すなわち，理論上では「ゆとり時間の範

境に優しい乗合い交通体系を促進する可能性も見られ

囲内で，早く到着することはあっても，遅延はない」
といた．さらに，普段は利用しないという意見も2.5％見られ，

う特徴が見られる．

わずかではあるがオンデマンドバスによって新しい移動の需要を喚起できる可能性が見られた．
その他

0.16％
タクシー
1.32％

実験において通知した到着時刻と実際に到着した時
刻とのズレを図―16に示す．図―16より，実運行では0〜2分の遅延が25％弱見られるが，それを除くとすべて通

普段は利用し
ない
2.52％

電車

自家用車
3.79％

知時刻より早い時間に到着しており，ほぼ正確に運行でバイク

きていたことが分かる．また，実験の前半と後半では，

1.44％

後半の方がよりズレの少ない到着時間の予測ができるよ10.10％

うになっていることが読み取れ，実運行を重ねることで正確な移動時間を見積もることができるようになった効

徒歩

5.32％

果であると考えられる．

自転車
14.06％

5

25
実験4日目

バス

4

20

3

15

2

10

1

5

0

0

実験32日目

61.28％■図―14

乗客の普段の移動手段

サービスへの満足度に関係する指標である．アンケート
調査において図―15に示す6段階の選択肢から1つ選択

■図―16

−20分
−18分
−16分
−14分
−12分
−10分
− 8分
− 6分
− 4分
− 2分
0分
2分
4分
6分
8分
10分

妥当だと考える料金について評価する．この指標は

−20分
−18分
−16分
−14分
−12分
−10分
− 8分
− 6分
− 4分
− 2分
0分
2分
4分
6分
8分
10分

3.3.4 妥当だと考える料金の分析について

実験４日目の遅延状況と実験32日目の遅延状況との比較（通知到着時刻―実運行到着時刻）するという方法で調査をした．

研究

Vol.10 No.4 2008 Winter

運輸政策研究017

移動時間を正確に見積もる運行が実現できていることを示したが，このことがサービスの満足度に影響をどの場合に1，選択しなかった場合に0という値を与えた．この値を説明変数とした．
重回帰分析を行った結果を表―1に示す．表―1を見程度与えているのかを検証する必要がある．
複数選択式で便利だと思う点についての回答を得た．

ると，運行時間が正確である点が妥当だと感じる料金に結果を図―17に示す．時間指定の出来る点が便利と答

対して最も影響度は高い．すなわち，遅延のない運行がえた乗客が58.2％おり，時間指定ができる事が高い評価

妥当だと感じる料金の評価に対して大きく寄与しているを得ていることが分かる．また，予約方法として電話にことが読み取れる．また，バスロケーションシステムも0.06

よる予約とWebによる予約といった2種類のインターフェ

ポイント低い2位だったが，バスロケーションシステムはイスを設定したが，Webによる予約が便利と答えた利用

バスの運行を乗客側が確認する機能で，これも定時性に者が64.3％と多かった．また，バス停がきめ細やかに配関係する項目である．4位の時間指定ができる点も合わ

置されていることも37.6％の乗客に便利だと思われたこ

せて，時間指定ができ定時性を守って運行できる機能とが読み取れる．

が，妥当だと考える料金の評価項目に対して強い影響を
（人）

0

250

500

750

1000

1255

時間指定ができる

184
1386

Webによる予約
運行時間帯
バスロケシステム
時間の正確性バス停検索
オススメ予約
バス停推測
その他
■図―17

■表―1

各評価項目が支払い意思額に与える影響812

バス停の位置電話による予約持っていることが分かる．

1250 1500

216
324
398
134
449
178
46

順位

評価項目

係数

1
2
3
4
5
6
7

運行時刻が正確な点が便利

0.277
0.218
0.163
0.121
0.077
0.033
−0.200

バスロケーションシステムが便利
運行している時間帯が便利
時間指定ができる点が便利
バス停の位置が便利
Web による予約が便利
電話による予約が便利

便利だと思う点（複数選択方式）

なお，今回の実験ではアンケート結果が3段階目と4段
オススメ予約とは乗り合い効率を高めるために工夫し階目の回答で約76％を占めており，1点の差について回たWeb予約の機能である．乗客が発着地を入力すると，帰式で表現をしたため係数が0.3以下と小さく比較しづ

自動的に乗車時刻が提案される機能である．この機能

らい．次回以降の実験では支払い意思額を具体的な金で提案される乗車時刻は他の乗客と乗合が発生する時

額で書いてもらうことでより詳細な分析が期待できる．

刻である．乗客にとっては時刻を入力しなくても良いと

決定木分析により時間指定できる事に価値を置く場合いうメリットがあり，運行側にとっては乗合効率が高まるにどのような規則性があるのかを調べた．評価対象を支といったメリットを持つ．

払い意思額に相当する「妥当だと感じる金額」とし，木をバス停推測も，Web予約のユーザビリティを高める機

分岐させる要素として①利用目的，②時間指定ができる能である．過去の利用頻度から最頻のバス停の組合せことに価値を便利だと感じるか，③朝夜の予約のどちらを自動的に入力することで，できる限りユーザが自分でかといった情報を利用した．なお，決定木はC5.0のアル

入力する手間を軽減しようとした機能である．

ゴリズム7）8）で作成し，最小の枝葉のレコードを50レコー

遅延のない運行をすることが乗客に付加価値をもたらド，剪定度は75％という条件で作成した．

すかを多変量解析により検証した．図―15に示した①妥

価値を割り当てる．この値を目的変数とした．次に，便目的=その他［回答：タクシー未満］=>⑤タクシー未満
目的=スポーツ［回答：無料なら］=>②無料ならデータ量が少なく，
目的=会議［回答：タクシー未満］=>⑤タクシー未満
木の成長なし目的=買い物［回答：タクシー未満］=>⑤タクシー未満
目的=趣味［回答：タクシー未満］=>⑤タクシー未満
目的=通勤［回答：バス以下］
時間指定=価値あり［回答：バスと同等］
朝or夜=夜［回答：バスと同等］=>④バスと同等
朝or夜=朝［回答：タクシー未満］=>⑤タクシー未満
時間指定=価値無し［回答：バス以下］=>③バス以下
目的=通学［回答：バス以下］
時間指定=価値有り［回答：バス以下］
朝or夜=夜［回答：バス以下］=>③バス以下
朝or夜=朝［回答：バスと同等］=>④バスと同等
時間指定=価値無し［回答：無料なら］=>②無料なら目的=通院［回答：タクシー未満］=>⑤タクシー未満
データ量が少なく，目的=食事［回答：無料なら］=>②無料なら木の成長なし利だと感じた機能のアンケート項目については選択した■図―18当だと考える金額の項目と図―17に示した②便利だと感じた機能の2点について重回帰分析を行い，妥当だと考える金額と便利と感じた機能との回帰式を求めた．回
帰式の各説明変数における係数を見ることで，各評価項目が妥当だと考える金額に対してどの程度影響を与えているのかを調べることができる．
まず，妥当だと考える金額のアンケート結果については回答に応じて低い回答から順に1点から6点までの評

018

運輸政策研究Vol.10 No.4 2008 Winter

決定木による利用パターンの検出研究

図―18の結果を見ると，第1段階は利用目的で分岐さての評価を低くしたのではないかと推察できる．

れることが分かる．利用目的で分岐された9つの枝のう

本稿では特に時間指定ができるという本研究の優位性

ちさらに木の成長が見られたのは通勤と通学の利用目的について重回帰分析と決定木分析といった詳細な分析の時のみである．これは，他の枝については最小の枝葉を行った．まず重回帰分析を行った結果，通勤・通学を

レコード数に達していなかったためであると考えられる．

中心とした利用者に対して時間の指定できることが，妥木の成長がみられた通勤・通学の利用目的のデマンド当だと感じる料金という評価項目に大きな影響を及ぼしに対してより詳細な考察をしたい．通勤の場合，次に時ていることを実証した．次に，決定木分析からは特に時間指定ができることに価値を置くかという項目で分けら間指定の価値があると判断した人ほど高い料金を妥当れている．ここで注目したい点は「時間指定ができる」のだと考える傾向が強く，さらにその傾向は時間的制約の枝の方がより高い評価を得ているということである．

大きい朝の通勤時間帯ほど強く確認できた．

さらに，時間指定ができるという点についてさらなる木

以上から，当該実験によるデマンドバスの有効性は，の成長が見られた．朝夜どちらの通勤かという項目にアンケート調査による支払い意思額の観点からは否定さよって分けることができる．一般的に朝の通勤は夜の通れたが，朝の通勤・通学客のような時間的制約の大きい

勤に比べて始業時刻に間に合うように移動するため時間

利用者に対して利用時間を指定できることが高い付加価的制約が厳しい．こうした状況の場合，評価値が高くな

値を生み出す可能性があるかもしれないことが示唆されることが確認できた．

たともいえる．

すなわち，図―18の決定木からは2つの事が確認でき

今後の課題を以下に示す．まず，技術的課題としては

る．1つは時間指定ができることに重きを置くデマンドに

移動時間の見積もりに多面的なメタ情報を付与すること対してオンデマンドバスシステムはより高い付加価値を提である．本稿で比較にあげた2日間の事例は共に天候が供できると言うこと，もう1つは同じ通勤でも朝の時間的快晴の事例であり，雨が降った日には道路状況が変わる

制約が大きい通勤時間帯の方が高い評価を得ることがため遅延も見られた．天候や曜日といったメタ情報を加できることである．これら2点から時間指定ができ遅れな味した移動時間の見積もりを行うことで，降雪時と晴天

いオンデマンドバスは通勤といった時間的制約の比較的時といった全く移動時間が異なることが推測されるよう強いデマンドに対して有効に働くことが確認できる．なな状況に対しても，正確な移動時間を見積もることがで

お，通学についても通勤と全く同様の木の成長が見らきるのではないかと期待できる．

れ，同様の帰結を得ることができる．

次に，サービス評価のアンケート結果における信頼性をより増すため，有償運行を行うことがサービス改善と3.4 実証実験の考察

実証実験では本研究で開発したオンデマンドバスシス
テムの有効性を検証した．これまで記述したアンケートについて，3.3.2で述べた限界があることを認識した上でこれを整理して考察とする．

いう観点からは重要な課題といえる．そのためには，運賃収受方法の決定や地域の既存の交通機関との調整などが必要となる．
さらに，本研究で開発したオンデマンドバスサービスが実用化され，地域公共交通機関として導入されるため

まず，利用者についてであるが，実証実験で想定してには，費用対効果，収支採算性，安全マネジメントシステ

いた通りに88.1％の乗客が通勤・通学といった時間的制

ムといった観点からの評価も課題として残されている．

約の強い利用目的で使用された．したがって，通勤・通学といった時間的制約の大きい利用目的で移動した乗客の意向を把握することが出来る．

4――結論

支払い意思額の分析では40.0％の乗客に対して，バス本研究で開発したスケジューリングアルゴリズムを中と同等もしくはそれ以上の価値があるとおおむね評価さ心としたオンデマンドバスシステムを構築し，千葉県柏市

れた．一方で59.4％の乗客については路線バスより低い

北部における実証実験により，開発したシステムの設計価値が妥当だと答えていることから，当該実験のデマン

概念を一定条件下において実現していることを示すととドバスは既存の路線バスよりも低い満足度しか提供でき

もに，通勤・通学といった時間的な制約の強い利用目的ていないことが分かる．路線バスより低い満足度しか提に対して時間を指定できかつ約束した時間に遅れない

供できなかった理由は明らかではないが，10分程度待サービスを実験的に提供し，その有効性を検証した．

てば乗車できる実験地域の路線バスに対して，予約を行

これまでのオンデマンドバスでは高齢者や主婦の通院

わなければバスに乗れないといった手間がサービスとしや買い物といった時間的制約の小さい利用目的に対応

研究

Vol.10 No.4 2008 Winter

運輸政策研究019

していたが，本稿は利用目的の時間的制約が大きい需要ました．システムの実装には株式会社NTTドコモおよびに照準を合わせてサービスを開発することで，制約の小エヌ・ティ・ティ アイティ株式会社のご協力をいただきまさい高齢者や主婦といった利用のみならず，通勤・通学

した．また，サーバ運用には株式会社 長大（現：順風路といった時間的制約の大きな利用にも対応できる可能性

株式会社）のご協力をいただきました．実証実験を行うを示そうとした．また，そのことがオンデマンドバスの乗にあたり，柏市役所のご助力を賜りました．なお，国土交

合効率を高め，現行の少量多頻度運送において見られ

通省総合政策局交通計画課長 佐々木良様，東京大学大

る採算性の課題解決にも貢献できるのではないかと考学院工学系研究科都市工学専攻教授 原田昇先生からごえた．

指導をいただきました．ここに謝意を表します．

一方で，実証実験で使用した予約インターフェイスでは，高齢者や主婦といった利用者がWebや音声自動応

参考文献

答機能を用いて予約を行うことはディジタル・ディバイド

2）大和裕幸，稗方和夫，坪内孝太［2006］， オンデマンドバス〜公共サービスの問題があり難しい．したがってオペレータを設置する，に於けるイノベーション〜 ，「日本OR学会学会誌」，Vol. 51 No. 9, pp. 579-

あるいは高齢者でも容易に扱える簡易な予約システムを

3）綾城本祐，久保田勤，小島健太，齊原潤［2006］， 羽田空港アクセス交通需構築するといったことが肝要となる．
今回の実証実験では通勤・通学者を対象とするといった目的から大学関係者の利用が中心となっていた．今後は簡易な予約システムを構築したうえで，地域住民をひろく対象とした実証実験を行い実用化に向けて有用な知

1）国土交通省自動車交通局［2006］， 道路運送法等の一部を改正する法律 ．

586．
要予約モデルの構築と改善施策の検討に関する研究 ，「運輸政策研究」，
Vol. 9, No. 3, pp. 2-13．
4）北井幹雄・後藤浩二・柏倉佳典［2003］， 音声ポータルプラットフォーム
ADVICE C3 ，「NTT技術ジャーナル」2003年8月号．
5）大和裕幸，稗方和夫，坪内孝太，山中佑治，中村康久，富樫俊文，齊藤丈仁［2006］， 新しいオンデマンドバスシステムの提案と検証 ，「画像電子学会」，
2006年10月号，pp. 17-24．
6）オンデマンドバス実証実験ホームページ

見を得たい．

http://www.nakl.t.u-tokyo.ac.jp/demandbus/index.htm7）Wilcox A, Hripcsak G.,［1998］， Knowledge discovery and data mining to

謝辞：本研究は，NEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）およびJST-CREST（独立行政法人 科学技術振assist natural language understanding . Proc Amia Symp, pp. 835-839．
8） C5.0 , http://www.rulequest.com/see5-info.html

興機構 戦略的創造研究推進事業），KACITEC（柏の葉キャンパスシティ ITコンソーシアム）の資金をいただき（原稿受付日 2007年4月16日）

The Evaluation of On-demand Bus System by the Community Test
By Kota TSUBOUCHI, Hiroyuki YAMATO and Kazuo HIEKATAThis paper shows the system development for the practical On-demand Bus introducing the routing and scheduling algorithm. In
order to start the service, following functions are implemented, the reservation system on the phone and web, the communication
to vehicles, and others. Community test in Kashiwa city shows that the service level of the developed service is lower than existing
route bus in Willingness To Pay (WTP) analysis. However, it is confirmed that the satisfaction level of passengers is mostly relatedwith accurate arrival time assignment function and the WTP increases for time-conscious users like commuters.
Key Words : On-demand bus, community test, punctuality, data mining

この号の目次へ020

運輸政策研究Vol.10 No.4 2008 Winterhttp://www.jterc.or.jp/kenkyusyo/product/tpsr/bn/no39.html
研究