学術研究論文

シェア型自動運転車の運行効率の都市構造依存性－都市形態及び都市機能集約度の観点から－

近年の技術革新に伴い，自動運転車によるシェア交通サービス（以下，Shared-adus）の実現が目指されており，誰でも利用できる利便性の高い交通サービスとして期待されている．Shared-adusの普及を見据え，効率的な運行方式や，現在都市機能集約が目指されている都市計画側からの新たな対応が求められるが，都市構造がShared-adusの運行効率に与える影響は不明である．本研究では，都市機能が特定地域にどれだ
け集約しているかを示す「都市機能集約度」がShared-adusの運行効率に与える影響を分析した．その結果，1）都市機能を集約するほどライドシェアは成立しやすくなるが，2）必要車両台数や車両走行時間は増加することが示された．また，3）その影響は都市形態間で差異があることも明らかになった．
キーワード

東

達志

シェア交通，自動運転，都市機能集約，都市形態，都市構造

筑波大学大学院システム情報工学研究科修士課程

AZUMA, Katsushi

香月秀仁

修士（社会工学） 独立行政法人都市再生機構東日本都市再生本部基盤整備計画部基盤統括課

谷口

工学博士

KATSUKI, Hideto

守

筑波大学システム情報系社会工学域教授

TANIGUCHI, Mamoru

1──はじめに人々に移動手段を提供する交通サービスは時代とともに進化し，人々の暮らしや都市活動を大きく変化させてき車両偏在等が指摘されている4）．今後Shared-adusの導入を図る際には，必要車両台数の削減や車両走行時間の短縮等，いかに効率的な運行によって上記の課題に対応できるかが重要である．

た．近年，スマートフォンの普及をはじめとしたIoT化や技

一方で，新しい交通手段の登場は都市構造にも大きな術革新に伴い，アプリケーション（以下，アプリ）を活用し影響を与えてきた．例えば，自動車の登場により，遠距離のたデマンド型交通やライドシェア，カーシェアリング等，新目的地へdoor-to-doorの移動が可能になったため，鉄道

たな交通サービスが次々と登場している．なかでも，将来

駅等の公共交通拠点から離れた地域で施設が立地する的に実現が期待される交通サービスとして，自動運転技術「都市の郊外化」を引き起こし，中心市街地の衰退等を招とライドシェア，カーシェアサービスを組み合わせた自動運

いた．そのため，我が国では「国土のグランドデザイン

転車によるシェア交通サービスが挙げられる．

」や「立地適正化計画6）」等の政策により，公共交通
20505）

自動運転車は人間の運転ミスによる事故の減少や，公を中心としたネットワークの整備や，公共交通拠点への都

共交通の少ない地域における移動手段，またラストワンマ

市機能の集約によって都市の持続 性向上が図られてイルを補完するサービスとして注目されており，特に人間にいる．

よる運転が不要となる自動運転レベル（SAEレベル4～5）

しかし，Shared-adusが普及し，免許保有の有無にかかが実現すれば，目的地へ運転の負担を負うことなく移動す

わらず「だれでも」「いつでも」「どこでも」移動できる社会ることができる．我が国の内閣府の戦略的イノベーションになれば，その便利さ故に居住地の郊外への拡散が解消

創造プログラム
（SIP）では，自動運転車をadus（automated

しない恐れがあるとともに，公共交通拠点への都市機能ことから，
driving for universal service）と呼称している1）の集約は必ずしも目指すべき唯一の都市構造でなくなる可本研究ではこの自動運転車によるシェア交通サービスを能性がある．しかし，Shared-adusに関する研究は，その需．なお，このサービスは多くの“Shared-adus”と呼称する2）

要予測や運行方式の検討等に重きが置かれているのが現．
場合，“Shared autonomous taxies”とも呼称されている3）状である．Shared-adusが普及した社会を見据え，都市構

しかし，Shared-adusの運行の課題として，乗客を乗せ造の違いがShared-adusの車両台数や車両走行時間等にないまま移動する回送時間の発生やそれに伴う環境負荷

与える影響を明らかにすることは，現在「国土のグランド増大，及び需要が一定時間内に集中することによる渋滞やデザイン2050」や「立地適正化計画」等で提案されている

学術研究論文Vol.21 2019 運輸政策研究027

都市構造の考え方がShared-adusの運行効率の点で問題，また我が国においても，20る都市は6％に留まっており11）がないのか，適合的なのかを確認するうえで重要だと考え年後の都市の在り方を示した都市計画マスタープランをはられる．なかでも，公共交通を前提に推進されている都市

じめ，自動運転車を交通計画に組み込むための具体的取機能集約の妥当性を考慮した分析が必要と考えられ，都り組みを行っている都市はほとんどないと指摘されてい市機能の集約度の差異がShared-adusの運行効率に与え．現在，我が国では人口減少や少子高齢化等の社会る12）る影響を明らかにする必要がある．

的背景を前提に，公共交通拠点付近への都市機能集約が

また，Shared-adusは将来的に都市活動の一部として利用される交通手段として期待されるため，導入された都市

目指されており，公共交通と徒歩のみで生活できる環境の整備が図られている．

や地域での行動，及び都市の形態がどうなっているかで大また，カーシェアシステム等の新しい交通システムはトきな影響を受けると考えられる．そのため，都市機能集約

リップ密度が大きくなるコンパクトな都市において，効率的の議論だけでなく，導入した都市の形態の差異がShared-．しかし，将来な運行が実現できるとも指摘されている13）adusの運行効率に与える影響を分析する必要がある．

的にShared-adusが普及し，免許の有無にかかわらず希望の目的地にdoor to doorで移動することができれば，居住

2──研究の位置づけ
2.1 Shared-adusの実用化をめぐる動向

地の郊外への拡散が解消しない恐れがあるとともに，都市機能の集約はむしろShared-adusの回送時間の増大や特定地域への車両偏在を引き起こす可能性がある．実際

自動運転技術は，人の運転による事故防止や運転できに，現在Uberによるライドシェアを取り入れた配車サービ

ない交通弱者を救済する新技術として期待されている．現スが導入されているが，誘発交通の増加による渋滞の悪在は，SAEレベル3の自動運転車が市販化されている7）が，．そして，将来的に自動運転車の導化が指摘されている14）

将来的にはSAEレベル4以上の完全自動運転車の実用化

入によりサービスレベルが向上し，さらに利用者が増加すも目指されている．例えば，Waymoは2017年11月に完全自れば，都市機能集約は車両偏在等の課題を更に深刻化す

動運転車による走行実験を開始し，2018年度中にジャる恐れがある．

ガー・ランドローバーと共同して製 造した自動運 転車．ま「I-PACE」による配車サービスの開始を発表している8）2.3 既存研究レビュー

た，Uberは2021年までに，日産・ルノーはDeNAと共同してShared-adusは自動運転車とシェア交通を組み合わせ

2022年までに，それぞれ完全自動運転車による配車サー

た交通サービスであり，その両者に関する既存研究は多く．上記の事例は，自動車会
ビスの実用化を目指している9）みられる．例えば，シェア型自動運転車の導入による環境社だけでなくIT企業も加わって実用化を目指す例が多く，

負荷への影響をシミュレーションにより検討した研究15），16）

多くの民間企業が自動運転車によるサービスへの参入をや，利用意向を調査した研究17），及び大容量の交通機関と図っている．

組み合わせた場合の運行効率を検討した研究18）がみられ

一方，民間企業以外でも，わが国では国土交通省が，る．また，実在する都市のネットワークを用いてライドシェ

2017年度より中山間地域の道の駅を拠点とした実証実験

ア成立のフレームワークを構築し，シェア型自動運転車のや，ニュータウンでの多様な自動運転サービスの検討等を

車両走行時間や必要車両台数への影響19），20）や事業収益行っており，2020年に限定地域での無人運転配送サービ性21）等を明らかにした研究等がみられる．

．
スの実現を図っている10）

また，都市構造の違いがシェア交通サービスに与える影

上記のように，Shared-adusの普及に向けた動きが活発

響を検討した研究もみられ，例えば，カーシェアの普及過にみられるが，Shared-adusに関する実証実験は，一部の程を複数の都市構造で比較した研究13）や，複数の居住地・地域での運行を想定したものに限られており，広域的な導都市機能の配置シナリオでバスとカーシェアを組み合わせ

入については未だ十分に検討されていない．

た交通サービスの導入可能性を検討した研究22）がみられる．また，自動運転車と都市に関しては，シェア型自動運

2.2 自動運転車の普及に伴う都市計画側の動向

転車の運行効率と都市半径の関係性23）や複数の都市規

前節より，多くの民間企業及び政府がShared-adusの実，さらに，自動運転車の普模で運行効率を検討した研究24）

用化に向けた取り組みを行っているが，その受け皿となる及を想定したミクロな空間計画を検討した研究等25）がみら

都市側からの対応は追い付いていないのが現状である．

れる．

例えば，ニューヨークをはじめとしたアメリカの68都市を対

上記の研究より，シェア型自動運転車に関する研究は，象とした調査では，自動運転車交通計画に組み込んでい需要予測や運行効率への影響，及び都市規模や都市半径028

運輸政策研究 Vol.21 2019

学術研究論文等との関係性を検討した研究等がみられる．そのうち，需いることで同様の分析を行うことが可能である．そのため，

要予測や運行効率等を算出した研究は，トリップ密度の本研究で提案する分析手法や結果の傾向は，大都市都心

高い大都市都心部を対象にした研究や，仮想的な都市構部や中山間地域など，他の地域でのShared-adus導入に対造を用いて分析した研究が多い．しかし，Shared-adusはしても参考情報となり得る．しかし，他の地域のトリップ需

公共交通が少なく，自動車分担率が高い大都市郊外部を要を本分析に適用することで，運行効率に与える影響の大はじめとした地域で広域的に普及する可能性があるため，

きさが変化する可能性があることに留意する必要がある．

大都市郊外部での導入を想定する必要があると考えられる．
また，都市構造の違いがシェア交通サービスの運行効

2.5 本研究の特長

本研究は以下の3点の特長を有する．

率に与える影響を検討した研究については，都市規模等

1）将来的に都市交通基盤を支えると考えられるShared-の大まかな都市構造を対象に，都市構造やトリップ需要を

adusの運行効率を都市機能の集約度及び都市形態の仮想的に設定した研究が多い．しかし，実際のトリップは観点から初めて把握し，現在提案されているいくつかの通勤・通学時間帯および帰宅時間帯にピークが存在するよ

都市構造の考え方が，Shared-adusの運行効率の観点

うに，一定時間内に特定方向へ 集中すると考えられ，からみた場合の問題点について言及した新規性・有用

Shared-adusの運行効率に大きな影響を与えると考えられ性の高い研究である．

る．その中でもシェア型自動運転車のライドシェアや車両

2）実際のトリップの出発時間や発着施設の種類に基づい

走行時間等を検討するにあたっては，トリップ需要のうちて分析を行っている独自性・信頼性の高い研究である．

「いつ」「 どのような施設間を」「 どれだけ」移動しているか

3）Shared-adusの導入により，交通手段や都市構造が抜が重要であり，特に現在自動車利用の多い大都市郊外部

本的に変化する可能性を有しており，極めて発展可能性のトリップ需要をもとに検討することが重要である．

が高い研究である．

上記より，都 市機能の集 約度や都 市形態の違いがShared-adusの運行効率に与える影響を，実際のトリップ
需要を踏まえて明らかにした研究はみられない．

3──使用データ及び分析概要
3.1 本研究で使用する言葉の定義

2.4 本研究の目的と内容

ライドシェア

本研究ではShared-adusが普及した社会を見据え，現在提案されている都市構造の考え方がShared-adusの運行：複数のトリップが同一車両に乗車して移動すること．図中ではRSと表記．

中心地ゾーン

効率の点から見た場合の問題点や適合性について，特定：仮想都市の中心となるゾーン．各仮想都
市に1つ設定している．

地域への都市機能の集約度及び都市形態の観点から得都市機能ることを目的とする．

都市機能集約度：都市機能が中心地ゾーンにどれだけ集上記の目的を達成するために，本研究では複数の都市形態を持つ仮想都市を設定し，都市機能が特定地域にどれだけ集約しているか，その集約度を考慮したShared-：住宅以外の都市施設の総称．
約しているかを示す変数（3.5で詳述）

都市形態：仮想都市の形．ライン型，ラダー型，ク
リスタル型を想定（3.4で詳述）．

adusの運行効率に関する感度分析を行う．なお本研究では，その集約度を「都市機能集約度」と呼称する．また，

3.2 本研究で想定するShared-adus

運行効率に関しては，ライドシェア成立割合やShared-

本研究では，Shared-adusが普及した社会を想定するたadusの必要車両台数，及び車両走行時間（移動時間+回

め，年齢や免許保有の有無等にかかわらず，誰もがShared-送時間）を想定する．そして，異なる都市形態を持つ仮想

adusを利用できる環境を想定する．また，Shared-adusは，都市を設定し，都市機能集約度とShared-adus運行効率

利用者が自ら乗車予約するデマンド型交通として，自家用の差異を都市形態間でも比較する．

車に代わる地域全体でシェアされるサービスとして期待さ

また，本研究では実際のトリップ需要のうち，トリップのれる．以上の点を踏まえ，本研究で想定するShared-adus

出発時刻と発着施設の種類に着目し，そのトリップ需要とを参考に以下の3点の特徴を有する．
は既存研究2）

して，自動車分担率が高い大都市郊外部のトリップ需要を

1）自動運転（SAE）レベル5とする．これは全区間自動運

抽出して分析を進める．一方，都心-郊外間交通や大都市

転により移動し，また免許保有の有無にかかわらず利

都心部内，及び中山間地域など，他の地域でShared-adus

用可能な，SAEレベルの中で最高のレベルである．

の導入を想定する場合は，それら地域のトリップ需要を用

2）車両は個人では保有せず，地域全体で共有すると仮定

学術研究論文Vol.21 2019 運輸政策研究

029

する．
3）ライドシェアは最大2組まで可能とする．
なお，本研究では，誰もが利用できるShared-adusが普離が変化し，Shared-adusの運行効率に影響を与えると考える．そのため，中心地ゾーンから各ゾーンへの距離が異なる都市を想定する必要もあると考えられる．

及した社会を想定し，現在目指されている都市機能集約

上記2点より，本研究では図─1のような3つの仮想都市の適用性を検討することが主眼であるため，利用料金につを想定する．具体的には，中心となるゾーンから他のゾーン

いては考慮しないものとする．また，Shared-adusは，郊外への移動距離がすべて等しくなるクリスタル型，ゾーンが間を移動する自動車やタクシー・バスを代替するサービスと一直線に配置されたライン型及びゾーンが2列に並んだラ

して期待され，かつその利便性の高さから徒歩や自転車

ダー型の都市を想定し，都市機能集約度の違いがShared-からも多くのトリップがShared-adusに転換する可能性がadusの運行効率に与える影響を分析する．

ある．さらに，本研究では都市構造の違いが運行効率に与える影響を把握することが目的であるため，その影響の3.5 都市機能集約度

傾向と大きさを把握することが重要である．そのため，本本研究では，都市機能集約度を「中心地ゾーンにどれ研究ではShared-adusの利用料金や需要の違いを踏まえだけの施設が集約しているかを示す変数」としている．集て分析するよりも，都市機能集約度と都市形態の違いが約度が変わることは施設配置が変わるとともに，その施設

運行効率に与え得る影響の傾向と大きさをまず把握するを訪れる人々の発着地が変動することを意味する．そのたことに主眼を置く．以上の理由から，本研究では抽出しため，都市機能集約度をp（0≤p≤1）という変数で表現し，仮すべてのトリップがShared-adusに転換した場合の影響を

想都市の各ゾーンに集中するトリップ数を定量的に表現し分析する．

ている．その式を以下の式（1）（2）に示す．式（1）（2）におけるpの値を変動させることで，中心地ゾーンに移動するト

3.3 使用データ概要

リップ数をコントロールする．pの値は0から1の値を取り，本研究では，仮想都市を設定し，都市機能集約度の違

p＝1の時は都市機能がすべて中心地ゾーンに集約していいがShared-adusの運行効率に与える影響を分析する．なる都市，p＝0の時は都市機能が各ゾーンに均等に分散さお，仮想都市を設定した場合，トリップ需要（発着時刻，

れた都市となる．

発着施設の種類，トリップ発生密度）を設定する必要があ

なお，中心地ゾーン以外の都市機能に該当する施設にるが，本研究では「発着地」や「発着時刻」に加え，「発着訪れるトリップの発着地は，すべて発地の近くの目的地に施設の種類」が同時に把握できる第5回東京都市圏パー

移動するという観点から内々トリップとしている．

（H20年度調査，以下PTデータ）
ソントリップ調査データ26）
を使用する．

また，住宅に関しても，都市機能と同様に少子高齢化の進行に伴い集約が進むことが期待されている．しかし，立なお，PTデータでは発着施設の種類を13分類まで把握

地適正化計画では都市機能誘導区域と居住誘導区域はすることができるが，本研究では発着施設を「住宅・寮」と異なる区域として指定されており，また都市機能誘導区域「住宅以外の12施設」の2種類に分割し，それぞれ「住宅」

への機能誘導のインセンティブが複数準備されているのと「都市機能」と呼称する．

に対し，居住誘導区域へはそのような準備が無い．そのため，都市構造の差異が運行効率に与える影響を把握する

3.4 仮想都市の概要

にあたっては，まず都市機能の集約に着目して分析するこ

Shared-adusの運行効率は，トリップ需要だけでなく導入された都市がどのような形態を持つかで大きく左右されクリスタル型

21

ると考えられる．例えば，Shared-adusの必要車両台数や車両走行時間はトリップ数の影響を大きく受けるため，
ライ

4

3

ドシェアが多く成立する方がトリップ数は多く削減され，比6

較的効率良くShared-adusを運行できる可能性がある．経路途中のライドシェア成立を加味している本研究では，同じゾーン数であっても異なる経路（リンク）数を持つ都市形態を想定することで，都市形態間で運行効率が異なって加えて，ゾーン数は一定でもゾーンの配置方法により，都市の中心となるゾーン（中心地ゾーン）から各ゾーンへの距
030

運輸政策研究 Vol.21 2019

4
5

3

6
7

5
6

■図 —1

3

ラダー型

4

くると考えられる．

ライン型

1
2

7

1
2

5

7

4 ：中心地ゾーン

仮想都市の構造学術研究論文とが研究の手順として妥当であるといえる．そのため本研際のトリップ発生時刻に主眼を置いて分析を進めるため，究では，住宅に対する扱いは簡便化し，pの値にかかわら通勤トリップのような到着時間を重視するトリップをはじず中心地ゾーンを含めたすべてのゾーンに均等に立地する

め，到着時間の固定に伴う出発時間の変化は考慮できてものとする．

いないことに留意する必要がある．以上の点を踏まえ，ト

加えて，住宅から住宅を移動するトリップは，全トリップ

リップ需要の設定手順を以下の1）～8）に示す．

数に占める割合が非常に小さく（後述する対象地域の例

1）PTデータより対象地域を選定し，その地域内を発着とでは約1.6％），結果に与える影響は極めて小さい．また，するトリップの「発生時刻」，「 発着施設」，「 拡大係数」

図─1で示した仮想都市のゾーン数は限られているため，を抽出する．

住宅間を移動するODトリップは，わざわざ複雑なモデル等を用いて推計するのではなく，各ODにおいて同数発生するものとした（3.6の5），6）で詳述）．

2）住宅を発地とするトリップを抽出し，抽出したトリップの拡大係数を式（3）に基づいて調整する．
3）都市機能から住宅に移動するトリップを抽出し，抽出しまた，都市機能集 約度は施設の集 約度と同時に各たトリップの拡大係数を式（4）に基づいて調整する．

ゾーンの規模や集客力も表現していると考えることができ

4）都市機能から都市機能に移動するトリップを抽出し，抽る．実際の都市には同じ種類の施設が立地していても，例出したトリップの拡大係数を式（5）に基づいて調整す

えば町医者と総合病院のように，その規模や集客力にはる．なお，ここで都市機能間を移動するトリップの拡大差異がある．そのため，本研究の都市機能集約度のように係数のみを抽出したのは，都市の人口をhに固定するた

集中トリップ数を定量的に表現することで，ゾーンの集客めである．

力の差異も間接的に考慮している．

5）各ゾーンの人口を統一するために，住宅を発地とするト

なお，先述した通り，都市機能集約度は0から1の間であリップを仮想都市のゾーン数であるn個に分割し，各ト

ればすべての値を取ることができ，値が大きくなるほど都

リップに発地として1～nをそれぞれ割り当てる．その際，市機能が中心地ゾーンに集約されていると解釈できるが，分割された各トリップの拡大係数は分割前のトリップの本研究では代表的な値としてp＝0，
p＝0.25，p＝0.5，
p＝0.75，拡大係数をnで割った値を割り当てる．つまり，OD情報

p＝1の5通りの場合の運行効率を分析する．

のうち，出発時刻及び着地となる施設は分割前のトリップデータと同一となる．

TO＝tp ＋（1－p）* t/n（1）6）住宅を着地とするトリップをn個に分割し，各トリップに

TD＝（1－p）* t/n（2）

着地として1～nをそれぞれ割り当てる．その際，5）と同c.f. 0 ≤ p ≤ 1様に分割された各トリップの拡大係数は分割前のトリップの拡大係数をnで割った値を割り当てる．なお，このト

TO：中心地ゾーンでの都市機能を着地とする集中トリッ
プ数
TD：中心地ゾーン以外の各ゾーンでの都市機能を着地とする集中トリップ数

リップが帰宅トリップにあたる．
7）都市機能を着地とするトリップを仮想都市のゾーン数であるn個に分割し，分割した各トリップに着地として1～nをそれぞれ割り当てる．その際，分割されたトリップの

n ：仮想都市のゾーン数（n≥2）

拡大係数は，着地ゾーンに4（中心地ゾーン）が割り当て

t ：都市全体の都市機能を発地とするトリップ数

られたトリップは式（6），その他が割り当てられたトリッ

p ：都市機能集約度

プは式（7）に基づいてそれぞれ割り当てる．つまり，OD
情報のうち，出発時刻及び発地となる施設は分割前のト3.6 仮想都市におけるトリップ需要の設定方法

リップデータと同一となる．

3.5で述べた都市機能集約度をもとに仮想都市のトリッ

8）都市機能を発地とするトリップをn個に分割し，分割しプ需要を設定する．本研究では，異なる都市機能集約度

た各トリップに発地として1～nをそれぞれ割り当てる．そ及び都市形態で運行効率を比較するため，トリップの発着の際，分割されたトリップの拡大係数は，発地ゾーンに4

地ゾーンや移動時間は実際のトリップ需要から変化すると（中心地ゾーン）が割り当てられたトリップは式（6），そ

考える．そのため，本研究では実際のトリップ需要のうちトの他が割り当てられたトリップは式（7）に基づいてそれリップの「出発時刻」，「 発着施設の種類（住宅or都市機

ぞれ割り当てる．

能）」に着目した分析を行う．なお，発着地となるゾーンの変化によりトリップ長が変化し，発着時間及びライドシェア

Oh.i＝f i * h/Fh.

（3）

成立に影響を与える可能性がある．ただし，本研究では実Dchi＝f i * h/Fch（4）

学術研究論文Vol.21 2019 運輸政策研究031

Dcci＝f i（t－Fch）/Fcc

（5）

■表—1

仮想都市のトリップ需要の概要
項目

Oh.i：住宅を発地とするトリップiの拡大係数（調整後）

対象トリップ（抽出したトリップ）

Dchi：都市機能から住宅に移動するトリップiの拡大係数

n：ゾーン数（調整後）
Dcci：都市機能から都市機能に移動するトリップiの拡大係数（調整後）
h ：都市全体の住宅を発地とするトリップ数（調整後）

設定値

PTデ ー タ に お け る

土浦市を発着とする
トリップ（2,008s）

7

h：都市全体の住宅を発地とするトリップ数

140,000

t ：都市全体の都市機能を発地とするトリップ数180,000
5
10
5

移動時間

ゾーン内（分）隣接するゾーン間（分）

回送時間（分）f i ：トリップiの拡大係数
Fh. ：抽出したトリップのうち，住宅を発地とするトリップの拡大係数の合計値

を発地とするトリップは140,000（各ゾーン20,000トリップ）とする．なお，参考として，トリップ需要のモデルケースとし

Fch ：抽出したトリップのうち，都市機能から住宅に移動するトリップの拡大係数の合計値て取り上げている土浦市のH22年時点の人口は140,502人のため，仮想都市であっても現実都市に即した分析になる

Fcc ：抽出したトリップのうち，都市機能から都市機能に移動するトリップの拡大係数の合計値ように工夫している．
一方，都市機能を発地とするトリップ数はトリップの生成原単位を考慮するため，140,000トリップより多い180,000

TCi＝eip＋（1－p）* ei/n

（6）

トリップとしている．この値はPTデータにおける東京都市

TSi＝ei *（1－p）/（n－1）（7）

圏全体の一人当たりの生成原単位の平均である2.45（トリップ/人）を参考に，一人当たり平均1.23カ所の都市機能

TCi：トリップiを分割した際，着地ゾーンとして4（中心地ゾーン）が割り当てられたトリップの拡大係数
TSi：トリップiを分割した際，着地ゾーンとして4以外が割りに訪れていると仮定し，住宅を発地とする140,000トリップ
より一定の比率だけ多い値である．
また，各ゾーン内の移動時間は5分とし，隣り合うゾーン当てられたトリップの拡大係数

間の移動時間は10分としている．ただし，例えばライン型

ei ：トリップiの調整後の拡大係数の都市でゾーン1からゾーン2を通過しゾーン3へ移動するよ
うに，ゾーンを超えて移動する場合は，途中通過するゾーン

3.7 仮想都市でのトリップ需要の通過時間は考慮しないものとする．つまり，上記の例の3.6のトリップ需要設定方法をもとに，PTデータからト

移動時間は10＋10＝20分となる．なお，ライドシェアが成立

リップの「出発時刻」「発着施設の種類」「拡大係数」を抽した場合の移動時間の変化については3.8にて詳述する．

出し，仮想都市におけるトリップ需要として適用する．そのなお，本研究では移動方向が比較的拡散した大都市郊

概要を表─1に示す．

外部のトリップ需要を参考にしているため，渋滞は発生しShared-adusは主に鉄道が担っている都心－郊外間交ないという仮定を置いている．しかし，p＝1の時をはじめ，通を代替するサービスではなく，主に自動車が担っている

都市機能が特定地域に集約したシナリオでは渋滞が発生

郊外間交通を代替するサービスとして期待されることかする可能性が考えられ，その点を考慮できていないことは

ら，本研究では①大都市郊外部に位置し自動車保有台数

本研究の課題として留意する必要がある．

が多く，②通勤・通学地として多くの人々が発着し，③多世代の方が居住するため昼間時間帯においても買い物や通

3.8 ライドシェア成立条件

院等を目的としたトリップが多く発生している茨城県土浦

2.3でも述べたように，本研究では2つのライドシェア成市をモデルケースとして取り上げ，
土浦市内を移動する内々立過程を考慮した分析を行う．1つ目は「発着地ゾーンがトリップ（2,008サンプル，拡大前）を抽出する．土浦市は自同一」の者同士のライドシェア，2つ目は先に車両に乗車し動車保有台数が多い大都市郊外部の中でもトリップの目た者（以下，先乗者）が目的地に移動する経路途中で後に的が幅広く，かつ中規模都市のなかでも市内を移動する

乗車する者（以下，後乗者）を拾う場合や，経路途中で利内々トリップの割合が高い（約66％ 26））都市のため，土浦

用者の一人を降ろす場合で成立する「経路途中」でのライ

市の内々トリップをモデルケースとして取り上げることで，ドシェアである．そのため，本研究では発着地が同一の者

都市構造がShared-adusの運行効率に与える影響を，実態同士でのライドシェアと，経路途中でのライドシェアに対しに合った多様なトリップパターンを考慮して把握できる．

てそれぞれライドシェア成立条件を設定する．発着地が同

また，仮想都市のゾーン数は図─1より7ゾーンとし，住宅032

運輸政策研究 Vol.21 2019

一のライドシェア成立条件は既存研究2）を参考に設定し，学術研究論文経路途中のライドシェア成立条件は，都市形態別に独自にの際，クリスタル型やラダー型の都市では同じ発 着地設定した．以上の点を踏まえ，本研究におけるライドシェア

ゾーンでも途中に通過するゾーンの選択肢は複数存在す成立条件を図─2（その1にクリスタル型及びラダー型，そる．そのため本研究では，先乗者が目的地に移動するための2にライン型）に示す．

に通過するゾーン数が最小になるような経路を移動するも

なお，デマンド型交通であるShared-adusの一定の利便のとする．なお，途中で通過するゾーン数が最小となる経性を確保するため，発着地ゾーンが同一の者同士のライド

路が複数存在する場合には，中心部の混雑を避けるといシェアでは，乗り合う者の最大出発時間差を5分とし，経う観点から中心地ゾーンであるゾーン4は通らない経路を

路途中でのライドシェアでは，先乗者を乗せた車両が後選択するものとする．また，移動時間について，ライドシェ

乗者の出発ゾーンに到着してから5分以内に出発するトリッアが成立しない場合は3.7と同様にゾーンの通過時間を考プが存在すれば，そのトリップとライドシェア可能として慮しないが，経路途中のゾーンで後乗者を拾う場合は，先いる．

乗者が後乗者の発地ゾーンに到着した時間と後乗者の出

また，実際のライドシェアの際には，他の同乗者の発着地へ移動する必要があるため，ライドシェア非成立時と比発時間の差だけ先乗者の移動時間が増加する（到着時間が遅れる）ものとする．

較して長い移動時間を要する．そのため本研究では，ライなお，本研究ではライドシェアの最大成立組数は2組とドシェアを成立させる場合は，ライドシェア非成立時の移しているが，その最 大 成 立 組 数を増 加させることで，動時間に加えて，先乗者の移動時間が増加すると仮定す

Shared-adusの運行効率に与える影響が変化するという問る．その際，先乗者のトリップが通過予定だったゾーン列

題点がある．特に都市機能集約度が大きくなるほど，3組は変化せず，単純に先乗者の到着時間が乗り合う者の出以上のトリップが同一車両に乗車する状況が多数発生し，発時間差に応じて遅れるものとする．例えば，発着地が同

運行効率が大きく変化する可能性がある．しかし，本研究一で出発時間差が5分差のトリップが乗り合う場合，先乗で想定するShared-adusは，乗客のトリップ需要に基づい者の到着時間がそのまま5分遅延する．

て経路を決定するデマンド型交通のため，乗車人数が増

また，経路途中でのライドシェア成立を考慮する際に加する毎に移動時間が増加し，Shared-adusのサービスレ

は，2者の移動経路が重なることが必要条件となるが，そベルが低下すると考えられる．そのため，本研究では2組をトリップ i：先乗者
トリップ j：後乗者

Yes：
No：
ライドシェア成立の確認（クリスタル型・ラダー型）

TODi=TODj

ライドシェア成立の確認（ライン型）

OZj=WZiDZi=DZjor
WZj=DZi

DZi=WZj

OZi≤DZi
andOZj≤DZj

TODi=TODj

OZj<DZiandDZi<DZjOZi=OZjor
WZi=OZj

0<G≤WH

OZi≥DZi
andOZj≥DZjOZj>DZiandDZj<DZi

0<G≤WH
Sij≤G≤WH+Sij

ライドシェア成立（注）Sij≤G≤WH+Sij

ライドシェア非成立（その1） クリスタル型及びラダー型の都市

ライドシェア非成立

ライドシェア成立（注）（その2） ライン型の都市

TODn ：トリップnの発着地［OD］
WH ：トリップの出発時間差の最短，最長時間（分）G ：2者間の出発時間差（分）Smn ：トリップm及びnの出発ゾーン間の所要時間（分）OZn ：トリップnの発地ゾーン番号
DZn ：トリップnの着地ゾーン番号
WZn ：トリップnが途中通過するゾーン番号■図 — 2

学術研究論文ライドシェア成立条件

Vol.21 2019 運輸政策研究033

超える最大乗車人数の増加は考慮しない．

再配分を行うことで必要車両台数を削減させることは可能

また，本研究ではPTデータを用いており，各トリップにであり，結果に影響を与える可能性がある．しかし，ゾーン

付随している拡大係数を用いた分析を行っている．そのを超えた車両の再配分は，車両の空 走時間の増大や際，乗り合う2者の拡大係数が異なる場合，マッチングできゾーン間を移動する車両台数の増加，また利用者の待ちなかった拡大係数分は新たなサンプルとみなして分析して時間増大によるサービス水準の低下を招く恐れがある．そいる．この際，元のサンプルと新たなサンプルが乗り合うのため，本研究ではゾーンを超えた車両の再配分は行わ「同一個人同士」や，「ライドシェア既成立組」によるライド

ないと仮定する．

シェアが発生し，ライドシェア成立数が過大になる可能性がある．そのため，本研究では「同一個人同士」および「ラ4──分析結果

イドシェア既成立組」によるライドシェアは不成立となるよ
うに，新たなサンプルの扱いを工夫している．

4.1 Shared-adusの運行によるライドシェア成立割合

また，本研究では①大都市郊外部で発生するトリップ

前章までの条件をもとに，都市形態や都市機能集約度の移動方向は比較的分散していること，また②単一ゾーンの違いがShared-adusの運行効率に与える影響を把握す

内という小さな範囲では，ライドシェアで後乗者を拾うた

る．本節ではShared-adus運行によるライドシェア成立割

めに，
元々の移動時間を超える追加の移動時間が発生する合を把握する．図─3にShared-adusの運行によるライド（たとえば，ライドシェア非成立時には3分の移動時間で済シェア成立割合を示す．この図から以下の点が分かる．

むトリップが，ライドシェアを成立させるために移動時間を

1）都市機能集約度が大きいほどライドシェア成立割合が5分増加させる）可能性があるという2点の理由から，単一高くなることがわかる．集約度が大きくなることでトリッゾーン内にODが存在する内々トリップについてはライド

プの発着地が中心地ゾーンに集中し，時空間が同一とな

シェア非成立としている．しかし，単一ゾーン内の施設配置

るトリップが増加するためだと考えられる．

パターンによっては，単一ゾーン内でもライドシェアが可能

2）都市形態間でライドシェア成立割合を比較した場合，ラとなり，ライドシェア成立割合に影響を与える可能性があ

イン型の都市で最も高くなることがわかる．同じトリップ

る．ただし，本研究では単一ゾーン内の施設配置までは考需要であっても，ライン型の都市では全てのゾーンが一

慮できていないこと，またそれに伴うライドシェア成立割

直線の道路で結ばれており，トリップの経路が重なりや合への影響までが考慮できていないため，その点は留意

すくなるためと考えられる．

する必要がある．
上記の条件をもとに，内々トリップを含めた全トリップに対するライドシェアトリップ数の割合を算出する．

3）一方，クリスタル型の都市ではライドシェア成立割合が比較的低くなることがわかる．クリスタル型の都市では，中心地ゾーンから他のゾーンへ放射状に道路が敷かれており，トリップの経路が比較的重なりにくいためと考え

3.9 配車条件られる．

先述したライドシェア成立条件をもとにShared-adusの

4）ラダー型の都市において，
ライドシェア成立割合はライン

必要車両台数を既存研究2）を参考に算出する．初めに，ト型の都市よりも低くなるが，クリスタル型よりも高くなる

リップ毎にライドシェアの成立有無を確認し，ライドシェアが成立したトリップは1つのトリップとみなす．トリップ数が確定した後，全トリップの輸送に必要となる車両数を算出する．その際，トリップの出発時点に，その発地ゾーンに稼働可能な車両が存在する場合は既存の車両を配車し，該当する車両が発地ゾーンに存在しない場合は新規車両を配車すると仮定する．この仮定で配車を行った場合の必0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35%
集約

①ライン
②ラダー
③クリスタルp＝1①ライン （N=265,053）
p＝0.75 ②ラダー （N=269,036）③クリスタル （N=281,912）

p＝0.5

前の利用者を目的地に運んだ後，その乗客が降車した

①ライン
②ラダー
③クリスタルp＝0.25な時間が経過している車両のことである．本研究ではこの時間について，各ゾーンのゾーン内の移動時間である5分を採用し，次の利用者までの回送時間を考慮している．
なお，Shared-adusは同一のゾーンに限定しない車両の034

運輸政策研究 Vol.21 2019

経路途中
でのRS
発着地ゾーン
同一者同士のRS①ライン（N=282,780）②ラダー（N=285,769）③クリスタル（N=294,200）

要車両数を算出するが，ここで「稼働可能な車両」とは，ゾーンにおいて，次の利用者のもとに移動するまでに十分（N=247,189）（N=251,953）（N=269,904）

分散（N=300,696）（N=302,590）（N=306,650）①ライン （N=319,293）②ラダー （N=319,492）③クリスタル （N=319,652）

p＝0■図 — 3（N 値は総トリップ数）

Shared-adusの運行によるRS成立割合

学術研究論文

RS無
集約

0

（千時間）

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110

RS有
集約

①ライン
②ラダー
③クリスタル

p＝1

①ライン
②ラダー
③クリスタル①ライン②ラダー③クリスタル

回送時間

①ライン
②ラダー
③クリスタル①ライン②ラダー③クリスタルp＝0.25①ライン②ラダー③クリスタル分散

p＝0

RS未導入時のShared-adus車両走行時間■図 — 5ことが分かる．2）及び3）より，経路の選択肢がトリップ

集約寄与していると考えられるため，この結果は妥当である

①ライン
②ラダー
③クリスタル

0%

10%

15%

20%

25%

①ライン
②ラダー
③クリスタル①ライン②ラダー③クリスタル

p＝0.5

①ライン
②ラダー
③クリスタルp＝0.25アは未成立としているため，図─3の結果は過少推計となっている可能性があることに留意する必要がある．

5%

p＝0.75は住宅から住宅を移動する内外トリップ同士で成立し6）3.8でも述べた通り，
本研究では内々トリップのライドシェ

RS導入時のShared-adus車両走行時間①ライン
p＝1 ②ラダー③クリスタル5）p=0のときもライドシェアがわずかに成立している．これたライドシェアである．

移動時間

①ライン
②ラダー
③クリスタルの経路の重なりやすさ，つまりライドシェア成立割合に
といえる．

回送時間

p＝0.5

①ライン
②ラダー
③クリスタルp＝0■図 — 4①ライン②ラダー③クリスタルp＝0.75

移動時間

p＝0.25分散

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110

p＝1

p＝0.75

p＝0.5

0

（千時間）

①ライン
②ラダー
③クリスタルp＝0
分散■図 — 6

RS導入によるShared-adus車両走行時間削減率

4.2 Shared-adusの車両走行時間

本節では，Shared-adusの車両走行時間を明らかにすで中心地ゾーンからの距離が遠くなるため移動時間がる．車両走行時間は利用者が乗車している移動時間と利増加する．一方，クリスタル型の都市では，中心地ゾーン

用者が乗車していない回送時間で構成されている．また，からその他の各ゾーンへ放射状に道路が伸びているた

ライドシェアの導入が車両走行時間に与える影響も分析す

め，辺縁部のゾーンであっても中心地ゾーンへの移動時

るため，ライドシェア未導入の場合と導入した場合双方の間が比較的短くなる．

車両走行時間を併せて算出する．図─4にライドシェア未

3）同図より，p＝0の場合でも都市形態間で車両走行時間

導入時の車両走行時間，図─5にライドシェア導入時の車は同一とはならない．これは住宅から住宅を移動する内両走行時間，図─6にライドシェア導入による車両走行時

外トリップが存在するためであり，わずかにライン型の間の削減割合をそれぞれ示す．これらから以下の点がわ

都市での車両走行時間が長くなっている．

かる．

4）図─6より，ライドシェアの導入による車両走行時間の削

1）図─4及び図─5より，Shared-adusの車両走行時間はラ

減率は，集約度が大きくなるほど高くなることがわかる．

イドシェアの導入の有無にかかわらず，集約度を大きくす

前節より，都市機能を集約するほどライドシェア成立割るほど増大していることがわかる．トリップの発着地が合が高く，複数のトリップを1台の車両で賄うことができ中心地ゾーンに集中することで，各ゾーンから長い移動るためと考えられる．

時間をかけて中心地ゾーンに訪れるトリップが増加する

5）同図より，車両走行時間の削減率を都市形態間で比較ため，移動時間が増加したと考えられる．一方，回送時した場合，ライドシェアが比較的成立しやすいライン型

間は集約度にかかわらず大きな変化はみられなかった．

やラダー型の都市で高くなることがわかる．一方，クリス

2）同図より，都市形態間で車両走行時間を比較した場合，タル型の都市ではライドシェア成立割合が比較的低くライン型の都市で長く，クリスタル型の都市で短くなる傾向がみられた．ライン型の都市では辺縁部のゾーン
学術研究論文なるため，削減率が低い．
6）3）及び4）より，ライドシェア導入による車両走行時間のVol.21 2019 運輸政策研究035

削減率は，集約度が大きく，かつライドシェアが成立しやすいライン型・ラダー型・クリスタル型の順で高くなる

0

（万台）
集約

車両台数を併せて算出する．図─7にShared-adusの必要
車両台数，図─8にライドシェア導入による必要車両台数の削減率をそれぞれ示す．これらの図から以下の点がわ
かる．

5

6

7

8

①ライン
②ラダー
③クリスタル①ライン②ラダー③クリスタルp＝0.5

RS導入による
車両削減台数①ライン
p＝0.25 ②ラダー
③クリスタル①ライン②ラダー③クリスタルp＝0

分散■ 図 —71）図─7より，ライドシェア導入の有無にかかわらず，必要車両台数は集約度が大きくなるほど増加する傾向が示

4

p＝0.75に必要なShared-adusの必要車両台数を把握する．なお，め，ライドシェア未導入の場合と導入した場合双方の必要

3

①ライン
②ラダー
③クリスタル

本節では，仮想都市で発生したトリップ需要を賄うため
前節と同様にライドシェアの導入による影響も分析するた

2

p＝1

傾向がみられる．
4.3 Shared-adusの必要車両台数

1

Shared-adusの必要車両台数
0%

集約

5%

10%

15%

20%

25%

30%

p＝1

された．トリップの発着地が中心地ゾーンに集中することで，車両が中心地ゾーンに集中（車両偏在）し，他のゾーンにおいて新たなトリップ需要に既存の車両で対応

p＝0.75

できなくなったためと考えられる．
p＝0.5

2）同図より，ライドシェア未導入時での必要車両台数は，①ライン型

都市形態間で大きな差はみられなかった．ただし，トリップの移動時間の長さが都市形態間で異なるため，同

p＝0.25③クリスタル型

じ出発時刻でも到着時間は異なる．そのため，次のト
リップに対応できる車両が存在するかどうかが都市形
態によってわずかに異なるため，必要車両台数は都市

②ラダー型

p＝0
分散
■図 — 8RS導入によるShared-adusの必要車両台数削減率

形態間で同一とはならない．
3）同図より，ライドシェア導入時での必要車両台数は，ク
リスタル型の都市でわずかに多くなる傾向が示された．
クリスタル型の都市ではライドシェア成立割合が最も低5──おわりにく，トリップ数が都市形態間で最も多くなるため，必要

本研究では，今後普及が想定されるShared-adusに関し

車両台数が他の都市形態と比べて多くなったと考えらて，都市機能集約度を考慮したShared-adusの運行効率れる．

に関する感度分析を行った．以下に本研究で得られた主4）図─8より，ライドシェア導入により，p＝0の時を除いてな成果を示す．

必要車両台数は約20％削減されることがわかり，その

1）Shared-adusの運行によるライドシェア成立割合は，都削減率は集約度を大きくするほど高くなる傾向がみられ

市機能集約度を大きくするほど，つまり都市機能を特定た．また，都市形態間で比較した場合，ライドシェア成地域に集約するほど高くなることが示された．また，
ライ

立割合の高いライン型やラダー型の都市において，そのドシェア成立割合を都市形態間で比較した場合，トリッ

削減割合は高くなることがわかる．なお，p＝0の時はラプの経路が重なりやすいライン型の都市で高くなる傾イドシェアがほとんど成立しないため，必要車両台数は向がみられた．

ほとんど削減されない．

2）Shared-adusの車両走行時間は，都市機能集約度を大5）3.9でも述べた通り，本研究ではShared-adus車両の再きくするほど，つまり都市機能を特定地域に集約するほ

配車は行わないと仮定しているため，必要車両台数はど増加する傾向がみられた．また，都市形態間で比較し

図─7より削減できる可能性がある．しかし，その場合た場合，ライン型の都市で比較的長く，クリスタル型のは車両走行時間（回送時間）の増加等の課題を招く可都市で短くなる傾向が示された．

能性が考えられる．

3）Shared-adusの必要車両台数は，2）と同様に都市機能集約度が大きくなるほど増加する傾向がみられた．

036

運輸政策研究 Vol.21 2019

学術研究論文4）ライドシェアの導入による車両走行時間や必要車両台

究「これからの社会システムとモビリティの在り方研究」の数の削減効果は，都市機能集約度が大きく，かつライン

一環として実施したものである．また，国土交通省関東地型の都市で大きくなる傾向が示された．

方整備局が実施した東京都市圏パーソントリップ調査

上記の結果より，現在提案されている都市機能集約を

データを使用する機会を得た．加えて，JSPS科学研究費

将来のShared-adusが普及した社会に適用した場合，単に（17H03319）の助成を得た．この場を借りてお礼申し上

都市機能を特定地域に集約するだけでは，車両走行時間

げる．

の増大や必要車両台数の増加等の課題が生じる可能性がある．車両走行時間の増加は，環境負荷や利便性の悪化につながり，必要車両台数の増加は導入する事業者の負担増加を招く可能性がある．このようなトリップが特定地域に集中する地域ではライドシェアの導入効果が高い

参考文献
1）戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）HP, 内閣府，http://www.sipadus.go.jp/, 2018/06/22.
2）香月秀仁・東達志・谷口守［2017］“，郊外間交通へのシェア型自動運転車の導入可能性－トリップの時空間特性・個人属性の観点から－”，「都市計画論文集」，Vol.52-3, pp.769-775.

ため，自動運転バスのような乗員容量の大きい交通機関を3）たとえば，Zhang, W., Guhathakurta, S., Fang, J., and Zhang, G.［2015］,

導入する等して，上記の課題を解決する必要があると考え

Dynamic Ridesharing System: An Agent-Based Simulation Approach”,

られる．
また，自動車社会が発達した大都市郊外部をはじめとした地域では，住宅や都市機能の集約は比較的難しいと考えられる．
特定地域に都市機能を単に集約するのではな
く，居住地等の立地に合わせて各地に生活利便施設を配置することで，Shared-adusの効率的な運行を実現できる可能性がある．
加えて，都市形態もShared-adusの運行効率やライドシェアの導入効果に影響を与えるため，導入する地域の都“The Performance and Benefits of a Shared Autonomous Vehicles Based
Proceedings of the 94th TRB Annual Meeting.
4）香月秀仁・東達志・高原勇・谷口守［2017］“，自動運転車によるシェア型交通
導入の影響分析－MaaS時代を見据えた一考察－”，「第56回土木学会研究発
表会・講演集」，CD-ROM．
5）国土交通省［2018］“国土のグラン，ドデザイン2050～対流促進型国土の形成～”，
http://www.mlit.go.jp/kokudoseisaku/kokudoseisaku_tk3_000043.html,
2018/4/4．
6）国土交通省［2018］“，みんなで進める，コンパクトなまちづくり”，http://www.
mlit.go.jp/common/001171816.pdf, 2018/4/4．
7）“自動運転の段階－「条件付き」実用化進む”，「日本経済新聞」，2018/3/31.
8）“ジャガー・ランドローバー，ウェイモとの長期的パートナーシップを締結し自動運転機能搭載ジャガー「I-PACE」を開発”，「日本経済新聞」，2018/3/29．
9）“グーグル系が公道実験

自動運転×ライドシェア

クルマ産業の常識破壊”,

市形態を把握する必要がある．例えば，ライン型の都市に「日本経済新聞」, 2017/11/9.

近い地域で導入する場合は，ライドシェアの導入効果が高10）国土交通省［2017］“，都市交通における自動運転技術の活用方策に関するいため，車両の容量を大きくすることで，より効率的な運行が実現できる可能性がある．
なお，都市機能を集約することで発着地のゾーンが一致
し，Shared-adusのライドシェア成立割合が増加する点や，それに伴う必要車両台数の削減等は，導入地域にかかわ検討会について”，http://www.mlit.go.jp/common/001217867.pdf, 2018/3/21.
11）National League of Cities［2015］,“City of the Future: Technology &Mobility”, https://www.nlc.org/resource/city-of-the-future-technologymobility, 2018/4/4.
12）日本総研［2017］“，自動運転の現状と展望”，「新都市」，Vol.71, No.10.
13）山本真生・溝上章志・古澤悠吾［2017］“，都市構造や交通特性の違いによるカーシェアリングシステムの普及に関する都市間比較分析”，「第56回土木学会
研究発表会・講演集」，CD-ROM．

らず同じ傾向を示すと考えられる．しかし，2.4でも述べた14）“渋滞減へ信号点滅調整”，「日本経済新聞」，2018/2/6.

通り，大都市都心部や中山間地域など，他地域のトリップ

15）谷本圭志・川村周平［2009］“，無人運転技術を用いた車両共有システムの導需要を適用することで，Shared-adusの運行効率に与える

16）Fag nant, D.J. and Kockel m an, K.M.［ 2 014］, “ T he Travel and影響の大きさが変化する可能性がある．
さらに，Shared-adusを大都市都心部へ導入する場合
は，既存公共交通が発達しているため，Shared-adusだけ
でなく既存交通手段と組み合わせた分析が必要となる．
一方，中山間地域へ導入する場合は，トリップ密度が低い
ため，ある程度運行路線を想定した分析が必要になると入に伴う環境影響に関する分析”，「社会技術研究論集」，Vol.6, pp. 68-76．
Environmental Implications of Shared Autonomous Vehicles, Using AgentBased Model Scenarios”, Transportation Research Part C: Emerging
Technologies, Vol.40, pp.1-13．
17）香月秀仁・川本雅之・谷口守［2016］“，自動運転車の利用意向と都市構造の関連分析－個人の意識・交通行動に着目して－”，「都市計画論文集」，Vol.513, pp.728-734．
18）OECD［2015］, “Urban Mobility System Upgrade: How shared selfdriving cars could change city traffic”, International Transport Forum,
2015/4．

考えられる．そのため，大都市都心部や中山間地域など，

19）Burghout, W., Rigole, P.J., and Andréasson, I.［2015］,“Impacts of Shared

他の地域へのShared-adus導入を想定する場合は，そのAutonomous Taxis in a Metropolitan Area”, Proceedings of the 94th TRB

地域のトリップ需要を適用するだけでなく，上記のような導入形態を考慮することが今後の課題と考えられる．

Annual Meeting.
20）Levin, M.W., Kockelman, K.M., Boyles, S.D., and Li, T.［2017］, “AGeneral Framework for Modeling Shared Autonomous Vehicles with
Dynamic Network-Loading and Dynamic Ride-Sharing Application”,
Computers, Environment and Urban Systems, Vol.64, pp.373-383.

謝辞：本研究論文を執筆するにあたり，三名の匿名査読者に原稿を注意深くお読み頂き，適切で貴重な助言を数多く頂いた．また，本研究は，トヨタ自動車（株）との共同研
学術研究論文21）Fagnant, D.J. and Kockelman, K.M.［2018］,“Dynamic Ride-Sharing andFleet Sizing for a System of Shared Autonomous Vehicles in Austin,
Texas”, Transportation, Vol.45, pp.143-158.
22）藤垣洋平・中井諒介・髙見淳史・Giancarlos TRONCOSO PARADY・原田昇

Vol.21 2019 運輸政策研究037

［2018］“，バスと乗合タクシーを組み合わせた複合的公共交通サービスの効率

25）NACTO［2017］,“Blue Print for Autonomous Urbanism”, Designing City

性分析”，
「第57回土木計画学研究発表会・講演集」，27-03.
23）紀伊雅敦・横田沙加・高震宇・中村一樹［2017］“，共有型完全自動運転車のEdition, Module1, Fall 2017.
26）東京都市圏交通計画協議会［2008］“，第5回東京都市圏パーソントリップ調普及に関する基礎分析”，「土木学会論文集D3」，Vol.73, No5, p.l_507-l_515．

査”，CD-ROM．

24）OECD［2017］,“Transition to Shared Mobility: How large cities candeliver inclusive transport services”, International Transport Forum,（原稿受付2018年5月1日，受理2018年8月30日）

2017/3．

Urban Structure Influences on Efficiency of Shared Mobility with Automated Driving
By Katsushi AZUMA, Hideto KATSUKI and Mamoru TANIGUCHIIn recent years, ride sharing and car sharing service using“Shared-adus”automated driving vehicles are becoming
widespread. Efficient travel systems and new measures must be considered from an urban planning perspective. For thisstudy, assuming wide introduction of Shared-adus, we compared Shared-adus efficiency at the aggregation level of the city
function and in urban form. Results demonstrate that 1）aggregating urban functions raises ride-sharing rates, but the
number of necessary vehicles and vehicle traveling time seem to increase. Moreover, travel efficiency differs depending on
the urban form.
Key Words : shared mobility, automated driving, city compactification, urban form, urban structure038

運輸政策研究 Vol.21 2019

学術研究論文