熊本大学自然科学教育部土木建築学専攻令和３年度修士論文概要

荒尾おもやいタクシーの利用実態の時空間的分析と運用シミュレーションモデルの改善
SPATIO-TEMPORAL ANALYSIS OF OPERATION OF RIDE-SHARING ARAO'OMOYAI TAXI' AND IMPROVEMENT OF SIMULATION MODEL
土木建築学科村上麻紀

１．はじめに
近年，地方都市では人口減少や高齢化に合わせた移動交通手段として乗合タクシーが注目されている．本
研究では，2020 年 10 月 1 日から熊本県荒尾市で導入されている実質的な相乗りタクシーである「おもやいタクシー」を対象としている．相乗りタクシーサービスとは，配車アプリを活用して同方向に向かう複数人をマッチングさせ，1 台の車両で複数人を運送するサービスである相乗りタクシーとは需要を把握するために利用実態分析を行うこと，おもやいタクシーへの転換モデルを用いた運用シミュレーションの精度を改善することを目的とする．

２．おもやいタクシーの利用実態
表-1 に月別のトリップ数，相乗り率などについてまとめたものを示す．トリップ数と相乗り率は日を経るごとに増加しており，トリップ数は運行当初の 467 と比表-1

較すると 1 年後の 9 月には 963 と 2 倍以上なっている．

四半期ごとの日平均値

いタクシーに対する認知が広がっていると考えられる．

デマンド数(回)2020. 2021.
10-12 1-3
26.4 30.2

表-6 に四半期ごとの各項目の日平均値を示す．デマンド

トリップ数(回)

19.7

23.0

25.3

31.6

乗車人数(人)

20.4

24.2

26.4

33.3

相乗り数(回)

3.0

4.7

4.6

8.5

料金(円/人)453.5 451.0 434.1 433.8

最近でも登録者数は毎月 30 名前後いることから，おもや数やトリップ数，相乗り数が増加していることから，おもやいタクシーが普及しているといえる．利用の増加に伴

4-6
32.3

7-941.8って，予約時の予定待ち時間も増加しており，需要が増えスマホ割あり料金(円/人) 407.3 405.3 388.0 387.5

ると待ち時間も大きくなることから，需要が過度に増加

乗車距離(km/トリップ)
予定待ち時間(分/トリップ)
実際待ち時間(分/トリッ

した場合は配車台数の検討が必要になると考える．また，

3.0

2.8

2.8

8.3

9.6

8.6

9.7

8.8

10.0

9.4

11.3プ) (/台)
稼働率

0.2

0.2

0.2

0.3

総運送時間 (分/台)

77.4

89.4

93.2

122.1

28.0

31.8

33.4

40.6

料金，乗車距離が安く/短くなっていることから，短距離トリップの増加が考えられる．

3.0

予約が成立したか否かについては，予約時の予定待ち

総運送距離 (km/台)

時間が長くなると，キャンセルが増え予約成立割合が低売上(円)9,216 10,857 11,499 14,475

スマホ割あり売上(円)8,271 9,753 10,278 12,928くなると考えられる．そこで予約成立かどうかを 2 値の目的変数（成立=1,キャンセル=0），待ち時間を説明変数としてロジスティック回帰分析を行ったところ，(1)
𝑃 = 1⁄
1 + 𝑒 −(1.852−0.047×𝑤𝑎𝑖𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒)の回帰式を得た．待ち時間の係数は，−0.047(𝑝 = 0.00)となり，待ち時間が 39.4 分のときに予約成立割合が 5割になる．これより，効率的な運行のための待ち時間の目安は 40 分程度であるといえる．

３．観測データとシミュレーションを用いた転換モデルの更新
新たに相乗りタクシーを導入するにあたっては，利用需要の予測や運行のための計画，導入効果の評価を事前に行っておく必要がある．ここでは，コンピュータの中でメソ交通流シミュレータ K-MATSim とリアルタイム最適配車アルゴリズム SAVS を WebAPI で連携させた運用シミュレーションを用いる． K-MATSim にはおもやいタクシーへの転換モデルを組み込む．モデルには，現在の交通モードをおもやいタクシーに転換するか否かを選択する 2 項ロジットモデルを用いている．既往研究では，このモデルを組み込んだ K-MATSim

201-D2219 村上麻紀と SAVS による運用シミュレーションを行い，おもやいタクシーの利用者の再現を試みたが，過大に推計することが分かった．
(1)

パラメータの更新

本研究ではおもやいタクシーの利用者数の実績値を用いて，シミュレーションから推計される値と実績値ができるだけ一致するように，シミュレーションに組み込まれた転換モデルのパラメータを更新するデータ同化の手法を試みる．以下に更新の方法と手順を説明する．
1)初期の転換モデル（元モデルで効用関数のパラメータ𝜃0 ）を組み込んだシミュレーションモデルから得られるすべてのトリップ属性𝑘（∈ 𝐾，たとえば利用時間帯や現利用交通手段など）を持つトリップ（総数 𝑇𝑘 ）の転換確率の平均値を𝑝𝑘 とする．
2)総トリップ数𝑇𝑘 のうち，実際におもやいタクシーを利用した実績トリップ数が𝑥𝑘 のとき，その同時生起確率は次の式で表すことができる．
𝐾𝑥𝐿 = ∏ 𝑝𝑘 𝑘 ∙ (1 − 𝑝𝑘 )𝑇𝑘−𝑥𝑘

(2)

𝑘=1

3)𝐿を最大化するように，転換モデルのパラメータを 𝜃𝑛 に更新する．
4)更新パラメータ𝜃𝑛 を用いて再度シミュレーションを実施する．
5)𝑛 = 𝑛 + 1とし，𝜃𝑛 が収束するまで繰り返す．
今回は，転換に対する効用𝑢𝑖 = 𝑢𝑖 (𝜃)の全てのパラメータ𝜃でなく，𝑢𝑖′ = 𝛼 ∙ 𝑢𝑖 (𝜃) + 𝛽とするスケールパラメ
ータ𝛼と定数項𝛽の更新を行う．実績値には 2021 年 7~9 月（土日祝日を除く）までの予約ログデータのうち，予約が成立したトリップの日平均値を用いた．属性𝑘としては，1)一日，および 2)乗車時間帯別の 2 パターンの実績値を用いて更新を行った．
(2)

現況再現性の検証

各種評価指標について，更新モデルを組み込んだシミュレーション結果と実績値とを比較し，現況再現性を検証する．表-2に評価項目ごとの実績値と更新前，更新法①と②のシミュレーションによる推計値の平均値を，それらについて実績値に対する各値の比率を 図-1に示す．乗車時間，乗車距離，料金以外の全ての評
価項目において，更新後の推計値が実績値に近づいている．また，乗車時間，乗車距離，料金についても更新前との差はわずかである．5回の更新では更新法①より更新法②の方が実績値に近づいた．以上の現況再現性の検証結果から，転換モデルのパラメータの更新によってシミュレーションの改善に成功している．しかし，更新法①，②での11時台の推計トリップ数が過大になっていることや，乗車時間が短く推計されていることなど，この更新方法では改善されない点もあ る．転換モデルに導入されたすべてのパラメータを更新することでより，転換モデルの改善は可能であると考えられる．また，今回は属性を一日と時間帯別としただけであったが，性別や年齢別のトリップ数が観測できればより詳細な更新が可能となると考えられる．
表-2

実績値とシミュレーション推計値
実績値

更新前 更新法① 更新法②
推計値 推計値
推計値

トリップ数

実績乗車人数

更新前

待ち時間

更新法①

乗車時間

更新法②

トリップ数（回/日）

37.30

1554437

乗車人数（回/日）

39.11

171

49

40

待ち時間（分/回）

10.61

26.65

6.99

5.04

乗車距離

乗車時間（分/回）

8.63

5.78

4.80

5.73

料金

乗車距離（km/回）

2.81

3.28

2.75

3.37

相乗り数

料金（円/人）436.92371.93357.14420.00

売上

相乗り数（人/日）

10.82

103

16

8

売上（円/日）17,11363,60017,50016,800

平均稼働率（/台・日）

0.30

0.64

0.19

0.21

平均稼働率
0
図-1

1

2

3

4

5

6

7

実績値に対する各値の比率

89 10（倍）