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政策研究論文デマンド交通導入が利用者の交友関係に与える影響の評価−三重県玉城町のオンデマンド交通を対象として−

三重県玉城町でオンデマンド交通導入が利用者の交友関係にどのような影響を与えているのかを検証した．手法として，オンデマンド交通ログデータを用いたソーシャルネットワーク抽出手法を提案し，
アンケー
ト・インタビューによる分析を併用することでソーシャルネットワークの詳細かつ効率的な分析を行った．その結果，オンデマンド交通によって交友関係が形成されている事例，地域コミュニティが活性化されている事例が確認された．本研究により，オンデマンド交通は単なる移動手段だけではなく地域コミュニティにおける新しい交友関係の創出や深化に寄与できることが明らかになった．
キーワード

大和裕幸

オンデマンド交通，地域コミュニティ，ソーシャルネットワーク分析，GIS

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

鹿渡俊介

修（工）東京大学大学院新領域創成科学研究科人間環境学専攻修士課程

KADO, Shunsuke

本多

建

修
（工）東京大学大学院新領域創成科学研究科人間環境学専攻特任研究員

HONDA, Ken

1──はじめに

交友関係に関する研究手法として近年注目されているのはソーシャルネットワーク分析である．ソーシャルネット

近年，地域公共交通の根幹を担ってきた路線バスは衰

ワーク分析とは，人をノード，人と人とのつながりを紐帯と退の一途を辿り，特に高齢化が進んだ地域や中山間地なして，グラフとして表現し，分析を行うものである 2）．ソー

どでは路線が減便，廃止され地域住民の交通手段の確

シャルネットワーク分析には大きく分けて観察・記録デー

保が多くの自治体で問題になっている．これまでバス等

タによるものとアンケート・インタビューによるものの2つが様々な乗合輸送手段によって交通手段確保策が行われて存在するがそれぞれに長所と短所が存在する．観察・記

きたが，その一つの手段として東京大学では予約受付か録データを用いた分析では弱いつながりを抽出できる反ら経路生成，車両への連絡を自動化した新しいオンデマ

面，
データを長期間取得することが困難であること，紐帯

ンド交通システムを開発し，2009年度より提供を開始してに関する情報が得られないことが欠点としてあげられる．

（以下「オンデマンド交通」
は東京大学で開発したも
いる 1）

一方，
アンケート・インタビューを用いれば紐帯に関する情のを指す）．オンデマンド交通の導入・運用はインターネッ

報は得られるが，多数の人に実施することが困難であるトを通してASP（Application Service Provider）
からサービこと，継続的に行うことが困難であることが欠点としてあスを購入して行われるため，サーバ機器などの購入や保げられている．そのため両手法を併用することでより精緻守の必要がなく，サーバ機器を個別に購入して構築されな研究が行えると提案されている 3）．

ていた従来のデマンド交通に比べシステムの導入コスト

一方，オンデマンド交通の社会学的な評価の場合にはは約90％削減し約100万円，システムの運用コストも約

観察・記録データとして運行開始から蓄積されているログ

70％削減し年間150万円程度と大幅に低減することがでデータを活用できるので，これを利用することで容易にきた．2012年12月までに30を超える自治体で実証運行

ソーシャルネットワークの研究が行うことが可能である．

が行われ，運行契約を工夫して事業コストを削減したり，本論文は三重県玉城町をケーススタディとして取り上げ，医療費の削減効果を検証しながら，三重県玉城町，埼玉

オンデマンド交通導入による地域住民の交友関係への影

県北本市，埼玉県鳩山町，奈良県三郷町，福井県高浜町

響の評価について述べる．

などの自治体で本格運行が始まっている．
オンデマンド交通は乗合で運行されるため車内での交流が生まれ，新しい交友関係が生まれるなどの効果が期待されるが，オンデマンド交通を含めた公共交通手段による交友関係の変化に焦点をあてた研究は乏しい．

政策研究論文2──オンデマンド交通
2.1 東京大学オンデマンド交通システム

オンデマンド交通とは乗客の希望に合わせて運行する

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利用者
オンデマンドバス管理システム

登録バス停
データベース

GPS
予約

オペレータ

メールなど
による予約提案
出発時刻
到着時刻

データ
要求

予約受付
（音声/WEB）

予約
情報入力

予約

過去情報から
特性を抽出

データの
やりとり

計算結果
出力

正確な移動時間を導出できる．
実移動時間
を蓄積する

データ
提供

計算システム（運行計画の作成）

運行
指示

面積
：40.94km2
人口：15,388人
高齢化率：21.9％（2010年11月現在）

オンデマンドバス（車載器）

乗客（パソコン）指定された時刻に乗車■図―1

東京大学オンデマンド交通システム■図―2乗合型の公共交通である．従来のデマンド交通はオペ

三重県玉城町

月別利用回数（回/月）

レータが予約の受付，運行経路の作成，車両への連絡の2,500

すべてあるいはその一部を手作業で行っていたため，利用者が多くなるとオペレータの負担が大きく，
また，経験と2,000

スキルが求められることが普及への課題となっていた．そ1,500

れを解決したのが大和ら 4）の開発したオンデマンド交通

1,000

システムである．図─1に概略図を示す．従来のデマンド

500

いる点が大きな特徴である．この処理の中で「ゆとり時間」

60代
50代
40代
30代
〜29歳

0
09
/
20 11
10
/
20 01
10
/
20 03
10
/
20 05
10
/
20 07
10
/
20 09
10
/
20 11
11
/
20 01
11
/
20 03
11
/0
20 5
11
/
20 07
11
/
20 09
11
/
20 11
12
/
20 01
12
/
20 03
12
/
20 05
12
/0
20 7
12
/0
9

の指示などすべての処理をコンピュータが自動で行って

70代

20

交通とは異なり予約の受付，運行計画の作成から車両へ

90代
80代

■図―3

オンデマンド交通の月別利用回数を用いたアルゴリズムにより，確定したそれぞれの乗客の乗降時刻を守りながら新たな予約を入れた運行計画をなどに合計155か所設けられており，住民は最寄りの乗降生成できるため，待ち合わせなどの時間制約のある利用

場所から好きなところへ外出することができる．2010年12にも使えるという利点がある．利用者は電話やWebを通月31日には福祉バスを完全に廃止し，オンデマンド交通

して予約を行うことができる．電話を使った予約にはオのみでの運行になっている．図─3にオンデマンド交通のペレータが対応する場合があるが，経路の生成などの処

月別利用回数を示す．利用回数の定義は一乗車を一回と理はコンピュータが行うため，オペレータの作業は利用者

し，一人の人が往復で利用した場合は2回とカウントしていから聞き取った希望予約をパソコンに入力し，出力される．現在では一日平均約110回程度利用されている．年

た予約情報を利用者に伝えるだけである．

齢別にみると利用の約9割が60歳以上で占められている．

このシステムのもう一つの特徴は利用者の情報や予約

最も多く利用しているのは80代で，次いで70代が多い．

の内容，運行された経路がすべてログデータとしてデータベース上に保存されていることである．このデータとシミュ
レーションを活用し，需要分布や移動時間を求め施設配置を考える都市設計手法 5）なども提案されている．

3──手法
3.1 概要本手法は観察・記録データを用いた分析とアンケート・
2.2 三重県玉城町

インタビューを用いた分析の両方を採用しているのが特本研究では，オンデマンド交通を導入している自治体の徴である．観察・記録データとしてオンデマンド交通ログ

中から，①長期間運行を継続している，②利用者が多い，

データを用い，①ソーシャルネットワーク抽出，②ソーシャ③利用者数が安定している，三重県玉城町を対象自治体

ルネットワークの時系列変化の検証，③GISを用いたソーとして取り上げる．図─2に町の概要を示す．玉城町は三シャルネットワーク分析を行う．さらに，抽出されたネット

重県中部に位置し，東隣には神宮を擁する伊勢市がある．

ワークに対して④アンケート，⑤インタビューを行うことで起伏は小さく，南部に山地がある以外はほとんど平地で詳細かつ効率的な分析を行う．

ある．町内を循環していた「福祉バス」の代替交通手段と図─4に本手法の概要を示す．

して2009年11月よりオンデマンド交通が導入された．運賃は無料で玉城町社会福祉協議会が運行を行っている．オ
ンデマンド交通の乗降所は公共施設やスーパー，医療施設
016

運輸政策研究Vol.16 No.4 2014 Winter

3.2 ソーシャルネットワーク抽出手法

オンデマンド交通ログデータからソーシャルネットワーク

政策研究論文015‐022政策研究̲本多:様 14/01/18 19:00 ページ 017

観察・記録

アンケート・インタビュー

オンデマンド交通ログデータを用いた
ソーシャルネットワーク分析の閾値である．なお，
ソーシャルネットワークの描画にはアンケート・インタビューを用いたソーシャルネットワーク分析

Pajek6）を用いた．

紐帯を持つ人の中から対象者を抽出

3.3 ソーシャルネットワークの時系列変化①ソーシャルネットワーク抽出

2010年3，6，9，12月，2011年3，6，9，12月，2012年3，②ソーシャルネットワークの
時系列変化

6，9月
（三か月おきの一か月分）のデータを入力データとしアンケート③GISを用いた
ソーシャルネットワーク分析④アンケートて用いることでソーシャルネットワークの時系列変化を検証する．注目する指標はソーシャルネットワークに含まれ⑤インタビュー

るユーザー数，紐帯数，平均次数とする．
次数とはあるノードが持っている紐帯数のことを指し，■図―4平均次数とはネットワーク内のすべてのノードの次数の平本手法の概要均である．平均次数〈k〉は次式で求められる．
を抽出する手法について説明する．交友関係が存在して（5）いれば同じ時刻に同じ場所へ頻繁に出掛けているはずである．本手法はそのようなユーザーのペアを抽出する

ただし，Nは総ノード数， はi番目のノードの次数である．

仕組みとなっている．
3.4 GISを用いたソーシャルネットワーク分析

GIS（Geographic Information System）
を用いて，得ら

3.2.1 インプットデータ

本手法では一か月分のオンデマンド交通の運行ログれたソーシャルネットワークの各ノードを各利用者の自宅

データをインプットデータとして用いる．オンデマンド交通に配置することで近所に住むユーザー同士がネットワーク

ログデータはすべての予約の詳細を運行開始から蓄積しを構成しているのか，遠くに住むユーザー同士がネットワーており，ユーザーID，ユーザーの性別，年齢，乗車バス停

クを構成しているのかなど，ユーザー同士の地理的関係

番号，降車バス停番号，乗車時刻，降車時刻，
予約受付日を検証する．GISソフトはESRI社のArcGISを用いた．

時，予約方法などを保存している．その中からユーザー
ID，降車バス停番号，降車時刻の3要素を予約ごとに抽

3.5 アンケート

抽出されたソーシャルネットワークに含まれるユーザーを出し，1つの予約を3次元のベクトルとして扱う．
（1）

対象にアンケートを行い，オンデマンド交通を利用しての交友関係の実態について検証する．具体的には，
オンデマン
ド交通利用前後の外出頻度の変化や，
オンデマンド交通で

3.2.2 ユーザーのクラスタリング

3次元化された各予約から以下の条件を満たすユー

一緒に外出している人と知り合ったきっかけなどを調査する．

ザーIDのペアを抽出していく．
（2）
（3）
ただし，

はあらかじめ設定された到着時刻の差の閾値である．これをインプットデータすべてに対し

3.6 インタビュー

アンケート対象者の中で協力してもらえる人にインタビューを行い，オンデマンド交通導入が交友関係に対しどのような影響を与えたのか，実感を話してもらい，オン
デマンド交通導入の効果を検証する．

て行い，ペアとして抽出された回数から隣接行列Aを作成する．ただし，はとがペアとして抽出された回数とする．

4──結果
4.1 ソーシャルネットワーク抽出

ソーシャルネットワークを抽出した結果を図─5に示す．

3.2.3 ソーシャルネットワーク図の作成

作成された隣接行列Aをもとに紐帯を生成することでインプットデータは2012年3月の一か月分であり，各閾値はソーシャルネットワーク図を作成する．紐帯は以下の条件としている．各ノーを満たすものに対して生成するものとする．
ただし，政策研究論文

ドがユーザーを示しており，色が年齢，形状が性別に対応して（4）

いる．数字はユーザーIDを示している．また紐帯の太さは外はあらかじめ設定された紐帯作成

出回数が多い程太くなるよう， に応じて太さを変えている．

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Top10 stops（Network）
グリーンコープ，4％

末芳園，4％

勝田倉庫前，
4％
妙法寺伊勢屋豆兵衛，5％

ピアゴ，0％
玉城町役場，
0％
アスピア玉城，
40％

妙法寺公園
リサイクル
ステーション，5％
日向公民館，
6％

house
shop
work

保健福祉会館，
32％■図―5

抽出されたネットワーク

得られたソーシャルネットワークの妥当性を検証するため，町内で行われている介護予防教室の参加者及び家族
や夫婦のつながりを持つユーザーとの比較を行った．介
護予防教室は週一度，保健福祉会館という公営の施設で開催されており，参加者同士は友達である可能性が高いと推察できる．紐帯で結ばれたユーザー同士が介護予防教室に通っており，ネットワークの整合性が取れていると言える．また2ユーザーのみのネットワークの過半数が夫婦のユーザーであることがわかる．これは夫婦で一緒■図―6

バス停利用頻度（ネットワークに含まれているユーザー）

Top10 stops（Non-Network）
山岡リサイクル
ステーション，8％

保健福祉会館，
18％

玉城病院，8％板屋町
モリタ薬局，8％

グッディ玉城店，
11％

松ヶ原3・4組
リサイクル
ステーション，
9％
アスピア玉城，
9％

house
shop
work
■図―7

村山龍平記念館，9％

新田町4・5・6・
9組ゴミ集積場，
10％
宮の里，10％

バス停利用頻度（ネットワークに含まれていないユーザー）に出掛けるという直観と一致する．中央に形成されたネットワークがどのようなつながりを持つのかを降車バス停

外出するためにオンデマンド交通を利用していることが推から調べたところ，
アスピア玉城という温泉施設で降りて測できる．一方，
ネットワークに含まれないユーザーは買いいることが判明した．つまりこれらのグループは温泉仲間

物施設や自宅バス停が多く利用されており，単独で移動しである可能性が高い．また紐帯も太くなっているため頻繁買い物などの目的を果たしていることが多いと考えられる．

に外出していることも確認できる．一般的に温泉施設では記名などをせずに利用できるので誰と誰が連れ立ってきているのかを特定することは困難であるが，本手法では交友関係を抽出できていることがわかる．

4.2 ソーシャルネットワークの時系列変化

図─8に各月のソーシャルネットワーク図を，図─9にソー
シャルネットワークの各指標の推移を示す．

次にネットワークに含まれているユーザーと含まれていオンデマンド交通導入開始当初はネットワークの規模はないユーザーのオンデマンド交通の利用目的地の違いに

小さく，2ユーザーのみのネットワークしか抽出されていな

ついて調べるためにネットワークに含まれるユーザーから

いが，2011年3月を境にネットワークに含まれるユーザー

利用回数が多い10名，ネットワークに含まれないユーザー

数，紐帯数，
平均次数ともに大きく増加していることがわのうち利用回数の多い10名をそれぞれ抽出し，その降車かる．平均次数が増加しているということは一緒に外出す

バス停の利用頻度を調べた．

る人数が増えたことを示しており，外出のグループの拡大

図─6，図─7にそれぞれネットワークに含まれるユーが伺える．また温泉施設に一緒に行くグループは2011年

ザーの降車バス停上位10か所，ネットワークに含まれない

3月から確認でき，
その後もほぼ同じメンバーで継続的にユーザーの降車バス停上位10か所を示す．

温泉に出かけていることも確認できる．

ネットワークに含まれているユーザーの外出先としてはア
スピア玉城
（温泉）
と保健福祉会館が70％以上選ばれていることがわかる．保健福祉会館では介護予防教室などさ
まざまな高齢者の集いが行われており，高齢者同士の集い

March 2010

June 2010

December 2010

March 2011

December 2011

March 2012の場の役割を果たしている．それらの企画は会館内に設置されている玉城町社会福祉協議会によってオンデマンド交通の運営とともに運営されている．このことからネットワー
クに含まれているユーザーは社交的な場に誘い合わせて018

運輸政策研究Vol.16 No.4 2014 Winter■図―8

ソーシャルネットワークの時系列変化

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6100

平均次数（左メモリ）

80

紐帯数

70

平均次数

4

60
3

50
40

2

30
20

1

ネットワーク内ユーザー数（人）
紐帯数（本）

5

アンケート対象者

90

ネットワーク内
ユーザー数

2012/3

新しいつながりを追加

2012/6

新しいつながりを追加

アンケート概要

0

回答数
回収率

2012/9

12

/9

1

/1

方法
郵送法
期間 2012年10月22日−11月1日

20

/1
/3

/1

12
20

11
20

20
12
/6
/

2/

1

/1
/9
11
20

11
20

11
20

10
20

/6
/1

/1

1

/3

2/

/1

/1

/9

/1
10

/6

■図―9

20

10
20

20

10

/3

/1

0

70
42
60％

対象者

10

■図―11

ネットワークの各指標の推移

アンケート対象者と概要

16

Ma ch 2010
March

Ma ch 2012
March

オンデマンド交通利用後
オンデマンド交通利用前

14
回答数（人）

12
10
8
6
4
2

近くに住む人とのつながり■図―10

遠くに住む人とのつながり

交友関係の地理的変化

0
ほとんどない

■図―12

月1−2日

週1−2日
週3−4日
外出頻度

週5−6日

毎日

オンデマンド交通利用前後の外出頻度の比較

4.3 GISを用いたソーシャルネットワーク分析

ユーザーの自宅にノードを配置してユーザー同士の地理的われ，回答数は42（回収率60％）であった．

関係を検証したものを図─10に示す．左側が2010年3月のまずオンデマンド交通利用前後の外出頻度の比較を図─

もの，右側が2012年3月のものを示している．円で囲んだグ12に示す．青色棒がオンデマンド交通利用前，灰色棒が利レーの直線は紐帯を示しており，ノードは各ユーザーを示し

用後の外出頻度を示している．オンデマンド交通利用後はている．標高を表した地図は三重県玉城町を示しており，地「毎日」，「週5−6日」，「週3−4日」という回答が増えており，

図から外れているユーザーは隣接する伊勢市のユーザーであ

全体的に外出頻度が増加している傾向がわかる．また，オる．伊勢市の住民であっても玉城町内の移動であればオンデ

ンデマンド交通利用後は「ほとんど外出しない」と答えた

マンド交通を利用することができる．黒い四角はそれぞれ左ユーザーがいなくなっており，
ソーシャルネットワークに含まから温泉施設（アスピア玉城）と保健福祉会館を示している．

れているユーザーの外出が促進されている様子がわかる．

2010年3月の図では，紐帯が1km以内の比較的短いも次にソーシャルネットワークに含まれているユーザーののであることから，近所のユーザー同士が一緒にオンデマ

オンデマンド交通利用前後の各交通手段の利用の有無

ンド交通を利用している様子がわかる．一方，2012年3月と利用頻度の変化を図─13に示す．

の紐帯は5km程度離れたユーザーとの間にも形成されて利用の有無を見てみると，福祉バスは廃止になったた

おり，遠方のユーザー同士がともに外出するようになった様

め利用がなくなっている．また自転車の利用者はほぼ半子が読み取れる．また，行政界を超えて，玉城町と伊勢市減していることも分かる．利用頻度の変化を見てみると自のユーザー同士がつながっていることも確認することがで転車を今でも利用していると回答した人の70％以上で利きる．オンデマンド交通によって自宅間の距離に関係なく用頻度が少なくなったと答えていることがわかる．このこ

一緒に外出ができるようになってきたことがわかる．

とから，オンデマンド交通利用によって自転車の利用は控えるようなっているというのがソーシャルネットワークに含4.4 アンケート

まれているユーザーにみられる傾向であると言える．高次に，抽出されたソーシャルネットワークに含まれるユー

齢者が自転車を利用するよりも身体的な負荷の少ないオザーを対象にアンケートを行い，オンデマンド交通を利用

ンデマンド交通を選択するようになっていることが理由としての交友関係の実態について検証した．アンケートのして考えられる．一方で，他者が運転する車は利用頻度が対象者と概要を図─11に示す．対象者は2012年3月，6「変わらない」，「多くなった」という回答が「少なくなった」

月，9月のいずれかでソーシャルネットワークに含まれていという回答と同程度みられることから，他者が運転する車

た計70名のユーザーである．なお，図─11の表示の中でという選択肢もオンデマンド交通で友達と外出するユーは紐帯の太さは一律にしている．アンケートは郵送法で行ザーに残っていることも明らかになった．

政策研究論文Vol.16 No.4 2014 Winter 運輸政策研究019

015‐022政策研究̲本多:様 14/01/18 19:01 ページ 020

回答数（人）

30
オンデマンド交通利用前

25

オンデマンド交通利用後

20
15
10
5
他

温泉利用者

そ

の

福
祉
バ
ス

電
動
車
い
す

自
転
車

バ
イ
ク

車（
自
分
で
運
転
）
車（
他
者
が
で
運
転
）

0

12

回答数（人）ODT車内で知り合ったODTを利用するようになってから親しくなったODTは関係ない

多くなった

10

変わらない

8

少なくなった6■図―15

きっかけで分類されたネットワーク

4
2
他
そ

の

福
祉
バ
ス

電
動
車
い
す

自
転
車

バ
イ
ク

車（
自
分
で
運
転
）
車（
他
者
が
で
運
転
）

0

交通手段

■図―13 （上段）
オンデマンド交通利用前後の交通手段利用の有無

温泉利用者

（下段）
オンデマンド交通利用後の各交通手段の利用頻度の変化知り合いになった人数（人）3530：外出頻度が増えた人

25：以前は外出が「ほとんどない」だった人

20

■図―16

15
10

ODT車内で知り合ったODTを利用するようになってから親しくなったODTは関係ない

オンデマンド交通で一緒に外出している人と知り合った
きっかけと外出頻度の変化

青く塗られた紐帯はオンデマンド交通の車内で知り5合ったことがきっかけで作られた紐帯，
青い点線がオンデ0
オンデマンド交通の車内で知り合った

オンデマンド交通で オンデマンド交通を出かけた先で利用するようになって知り合ったから親しくなった

オンデマンド交通は関係ない友達と知り合ったきっかけ■図―14

知り合ったきっかけ

マンド交通を利用するようになってから親しくなった人を示す紐帯であり，濃い灰色はオンデマンド交通利用以前から存在していた紐帯である．上部左にあるネットワーク
は青い紐帯であることからオンデマンド交通の車内で知次にオンデマンド交通を利用して一緒に外出している

り合ったことをきっかけに形成されたグループであること

人を想起してもらい，
その人ごとに，知り合ったきっかけにが読み取れる．また，点線で囲まれているのが温泉利用ついて回答してもらった．これにより，オンデマンド交通が者のネットワークである．オンデマンド交通の車内で出知り合いになるきっかけに関係しているか検証した．図─

会ったことをきっかけに友達になったペアが5組，オンデ

14にオンデマンド交通で一緒に外出している人と知り合っ

マンド交通を利用するようになってから親しくなったペア

たきっかけを示す．

が1組確認できる．この大きなネットワークもオンデマンド

青枠で囲んである回答はオンデマンド交通が交友関係

交通をきっかけに作られたものであることがわかる．

の構築に貢献しているものである．最も多かった回答はオ

図─15に図─12で得られた外出頻度の変化を合わせンデマンド交通の車内で知り合ったことがきっかけで友達て表示したものを図─16に示す．青い点線の円で囲まれになった人で，30人を超える人がオンデマンド交通の車内ているのがオンデマンド交通利用後に外出頻度が増えたで知り合ったことをきっかけに交友関係を築いていることと答えたユーザーである．青い実線の円で囲んでいるのがわかる．またオンデマンド交通で外出した先で知り合っは，
この中でオンデマンド交通利用以前はほとんど外出た人，
もともと顔は知っていたがオンデマンド交通を利用すしていないと答えていたユーザーである．回答した42人

るようになってから親しくなった人を合わせると，
オンデマン

中16人
（38％）
がオンデマンド交通利用後に外出頻度がド交通で一緒に外出している人の72％はオンデマンド交通増加したと回答しており，そのうちの4名は，以前は外出をがきっかけで交友関係が構築されたことがわかった．

ほとんどしておらず，オンデマンド交通を利用するように

アンケート対象者のネットワーク上の紐帯を知り合った
きっかけ毎に色分けしたものを図─15に示す．
020

運輸政策研究Vol.16 No.4 2014 Winter

なってから外出をするようになったユーザーである．特に温泉利用者のグループの中に，
今までほとんど外出して政策研究論文015‐022政策研究̲本多:様 14/01/18 19:01 ページ 021

回答数（人）

25

介護予防教室 温泉

20
15

買い物

元気バス以前から行っている
元気バス後に行き始めた

対象者

男性1名（30代1名），女性5名（70代4名，80代1名）

実施期間

2012年11月19日〜22日

グラウンド
ゴルフ
カローリング

10
5

Fさん
Bさん

■図―17

お
城
広
場

薬
局
中
心
部
ス
ー
パ
ー
郊
外
大
型
ス
ー
パ
ー

院
病

公
民
館

保
健
福
祉
会
館
ア
ス
ピ
ア
玉
城

0

Cさん

Eさん
Dさん

オンデマンド交通利用前後の友達との外出先
Aさん

25

ODT車内で知り合ったODTを利用するようになってから親しくなったODTは関係ない

20
■図―19

15

インタビューの対象者と詳細

1054.5 インタビュー

■図―18

町
役
勧 場
め の
ら 人
れ に
て
回
覧
板
で
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め
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広
報
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0

オンデマンド交通利用のきっかけ

詳細な実態をつかむためにインタビューを実施した．
対象者はアンケート回答者の中で協力を頂けた6名の方である．インタビューは2012年11月19日〜22日に玉城町内で行われ，形式は1対1の対面で時間は30分〜2時間であった．図─19にインタビューの対象者と詳細を示す．

いなかった人が2名も含まれており，
そのうち1名はオンデ
マンド交通の車内で知り合った人と友達になったと回答

利用者へのインタビューの結果，次のことが明らかになった．

していることから，オンデマンド交通によって外出をするよ

まず遠くの地区に住む人との交友関係が生まれたとい

うになり，
その車内で友達ができ，今では頻繁に一緒に温

う回答を4名から得た．伊勢市在住のユーザーからは今泉に通っている人がいると結論付けることができる．

まで交流のなかった玉城町の方とも交流ができるように

オンデマンド交通を利用するようになってからの友達の数を尋ねたところ68％の人が新しい友達が増えたと回答した．
オンデマンド交通利用前後の友達との外出先の比較を
図─17に示す．

なったという回答を得ることができた．これはGISでの分析結果とも一致する．
また新しい友達作りにつながっているとの回答も4名から得られた．オンデマンド交通の車内で世代を超えた友人が得られることを効果として回答した人もいた．さら

オンデマンド交通を利用し始めてから行くようになったに交友関係が深化したという回答も4名から得られ，顔外出先としてアスピア玉城（温泉施設），保健福祉会館，郊

見知り程度から電話で相談できる仲にまで深まったとい

外大型スーパーが挙げられている．温泉施設はオンデマ

う回答もあった．

ンド交通利用以前には友達との外出先として選ばれていまたインタビューをする中でオンデマンド交通導入をなかったことがわかる．また中心部にあるスーパーへのきっかけに「ピンの会」という独居高齢者の会が発足した

買い物の伸びに対して，郊外大型スーパーへの買い物がことが明らかになった．
「ピンの会」の活動は月1回のペー著しく増えていることも分かる．オンデマンド交通によってスで独居高齢者同士が集まって，温泉施設に行ったり，パ

郊外大型スーパーへ自由に行けるようになったことが外ン作りの教室に参加したり，カラオケ大会を開いたりと多出先の幅を広げたことを示唆している．また，お城広場と岐にわたっており，移動はすべて各自がオンデマンド交通

呼ばれる公園への外出がオンデマンド交通利用後に発を予約して行っている．このようにオンデマンド交通は高生していることも確認できる．お城広場ではグラウンドゴ

齢者の活性化，生き甲斐の創出にもつながっていることがルフやカローリングが行われており，高齢者の活動の場とわかった．印象的なエピソードを一つあげる．ある80代なっている．オンデマンド交通導入によってこのようなスの女性の方は，
子供がいないため，配偶者と死別してからポーツへの参加も促されたことが確認できる．

はずっと一人暮らしを続けていた．元来，外へ出るのがあオンデマンド交通利用のきっかけを図─18に示す．
「社

まり好きではなかったが，オンデマンド交通を利用するよ会福祉協議会の人に勧められて」というのが最も多い回

うになってから，外出先の保健福祉会館でピンの会に誘答であった．玉城町社会福祉協議会は保健福祉会館のわれ，同じく独居高齢者の方との交流を深めるようになっ建物の中に入っており，オンデマンド交通の運行，予約受

た．今ではオンデマンド交通で頻繁に外出するようになり，付などをすべて行っている．

「今人生で一番楽しい時期」とまで言えるようになっている．

政策研究論文Vol.16 No.4 2014 Winter 運輸政策研究021

015‐022政策研究̲本多:様 14/01/18 19:01 ページ 0225──考察する手法を開発し三重県玉城町を例にオンデマンド交通
利用者の交友関係の時系列変化，GISを用いての交友関

オンデマンド交通導入によって①新しい交友関係が創係の地理的変化を検証した．その結果，オンデマンド交通

出されていること，②交友関係の深化に寄与しているこによって一緒に外出しているユーザー数が増えていることと，③地理的に遠い人とも交友関係が生まれていることがが確認され，
より遠くのユーザー同士もオンデマンド交通

確認できた．特に「ピンの会」がオンデマンド交通をきっを利用して一緒に外出している様子が明らかになった．まかけに発足し，インタビューで得られたように独居高齢者

た提案手法で抽出されたネットワークに含まれるユーザーに楽しみを与えていることから，高齢者の生きがいの創を対象にアンケート調査，
さらにアンケート対象者の一部出に寄与しているとも言える．

にインタビューを行った．その結果，オンデマンド交通に

玉城町では福祉バスを運行していたがオンデマンド交

よって新しい交友関係が創出されているとともに，交友関

通導入後に交友関係を築いた利用者が多くいることは図─

係の深化に寄与していることが明らかとなった．今回提案

14で検証されている．オンデマンド交通は福祉バスと異した手法では，ログデータを使うことにより効率的に交友なりルートが決められておらず，決められたエリア内であ関係を抽出し検証することができた．今後の課題としてはれば自由に移動することができ，結果，外出先も増える．

本手法を用いて，オンデマンド交通を導入している他の地

このことがオンデマンド交通での外出を促進し，交友関係域についても検証を行い，オンデマンド交通と交友関係のを広げる機会の拡大につながったのだと考えられる．ま間に地域性があるのかを検討することがあげられる．本た，図─18からオンデマンド交通を利用するようになった研究ではオンデマンド交通の利用における予約抵抗の影

きっかけとして社会福祉協議会の存在が大きいことがわ

響については触れていない．オンデマンド交通では路線

かる．行政が主導で高齢者の孤立化を防ぐために交流イ

バスのような感覚で予約できる仕組みも導入しているが，ベントなどを開催する例は全国各地で見られる 7）．一方，これらの影響については別の機会に触れたい．

玉城町の社会福祉協議会はオンデマンド交通という交通手段を用意し利用を促進しただけで，利用者の間で新しい交友関係が生まれていることが客観的に裏付けられた．

参考文献
1）Tsubouchi, K., Yamato, H., Hiekata, K.
［2010］， Innovative on-demand bus
system in Japan ，IET Intelligent Transport Systems, pp. 270-279.

玉城町で約3,400人いる高齢者の中でオンデマンド交

2）Wouter De Nooy, Andrej Mrvar, Vladimir Batagelj，安田雪訳［2009］，『Pajek通の利用者は約800人，
その中で70人の利用者がオンデ3）山口洋［2003］， 社会ネットワーク分析におけるデータ収集法の比較検討 ，「社

マンド交通を活用し交友関係を構築し，6 人のインタ
ビュー回答者はオンデマンド交通によって生活が変わったことが明らかになった．

を活用した社会ネットワーク分析』，東京電機大学出版局．
会学部論集」，第36号，pp. 105-113．
4）
大和裕幸・坪内孝太［2010］，オンデマンドバスシステム：利用者の需要に対応した新しい公共交通機関 ，「システム制御情報学会誌」，Vol. 54，No. 9，pp. 342-347．
5）
大和裕幸・飯坂祐司・坪内孝太・杉本千佳［2009］， オンデマンドバスの乗客移動データを用いた最適施設配置の研究 ，「日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会アブストラクト集」，pp. 116-117．

6──結論6）Pajek［2008］， Program for Large Network Analysis ，（online），http://vlado.
fmf.uni-lj.si/pub/networks/pajek/，2012/12/11．
， 高齢者の社会参加・生きがい事業 ，（くらしのガイド：高齢福祉）
7）
目黒区役所

オンデマンド交通導入が地域住民の交友関係にどのような影響を及ぼしているかを検証した．具体的にはオン（オンライン），http://www.city.meguro.tokyo.jp/kurashi/korei_fukushi/ikigai/
index.html，2012/12/13．

デマンド交通ログデータからソーシャルネットワークを抽出（原稿受付

2013年4月18日）

Evaluation of the Influence on Friendship Exerted by Introducing DRT: Case of On-Demand Transportation in
Tamaki Town
By Hiroyuki YAMATO, Shunsuke KADO and Ken HONDA
This paper evaluates the effect of introducing On-Demand Transportation（ODT）
System developed by the university of Tokyo as aseries of DRT（Demand Responsive Transport）
on the local community. This study is based on the social network analysis using both
ODT log data and questionnaire/interview. Social networks are extracted from ODT log data and the candidates for questionnaire/interview are chosen from networks. The combination of ODT log data and questionnaire/interview made it efficient to study the ties
on the networks in sociological studies. This study revealed that many old people made new friends by using ODT in Tamaki Town.
Key Words : on-demand transportation, community, social network analysis, GIS

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運輸政策研究Vol.16 No.4 2014 Winter

政策研究論文