2024 年 2 月 5 日
都内タクシーの自動運転化への利用者受容性が交通需要に与える影響

社会基盤学専攻

MH22017

土木計画研究指導教員

1．はじめに自動運転タクシー(Autonomous Taxi：AT)の展開に伴う都市交通や都市環境の新たな可能性が議論されている．AT はドライバーの人件費が削減でき，

はやし

まさ ひで

林政秀

岩倉 成志

表-1 AT の受容性の年代別・男女別割合
質問内容

全体

男性

女性

20代

30代

40代

50代

positivecond．positive
uncertain
cond．negative
negativeその他

20.4(19)
20.4(18)40(43)
5.3(7)
13.5(3)0.4(11)23(11)
19.6(17)39.4(51)
4.4(9)
13.4(3)0.2(12)17.8(28)
21.2(19)40.6(35)
6.2(4)
13.6(2)0.6(8)

24.523.5
336130

19.5
26.5
37.5
5
11.5
0

19.5
17.5
443
15.5
0.5

2314.5
436
121.5

60代
以上
15.5
2042.56.5
15.5
0

数値：％表示特に大都市部では大きな需要も見込めるため，現人×6 パターンの水準設定で計 6000 サンプルが得

在のタクシーと比較して料金を大きく低下させらられた．内訳は私事トリップと業務トリップでれる可能性がある¹⁾．また，モーダルコネクトで都3000 サンプルずつである．

市交通サービスを向上できるポジティブな側面と，調査票はⅠ)個人属性，Ⅱ)AT の説明，Ⅲ)休日・業

現在の都市鉄道と競合して鉄道事業社の経営を圧

務トリップでの交通機関選好，Ⅳ)AT の受容性と迫するネガティブな側面がある．そこで，より良相乗り意向で構成した．AT への受容性の質問はい都市交通計画を策定するため，各交通機関の将

Hulse et al.⁸⁾を参考にした．

来需要推計の準備が必要となっている．

3．自動運転への受容性の基礎分析

SPデータの効用関数に自動運転車(AV)を組み受容性のクロス集計結果を表-1 に示す．表中の込んだ研究は数多く存在することがGkartzonikas

カッコ内は Hulse et al. の結果である．ポジティブet al.²⁾で示されている．SAV (Shared Autonomousと条件付きポジティブが概ね 40％，判断できないVehicles)を対象としたSP モデルの開発もBansal

が 40％，ネガティブと条件付きネガティブが 20％

ら³⁾やKruegerら⁴⁾, Haboucha et al.⁵⁾によってSPモデとなった．全体の傾向は，Hulse et al.⁴⁾と概ね類似

ルの推定が試みられている．近年ではAVやSAVしているが，未知の新技術に対して前向きな回答の受容性が利用意向に強い影響を与える研究も数がかなり存在する結果となった．

多く発表されている(例えば谷口綾子⁶⁾)．これらの4．SP モデルの推定結果

知見ではAVに好意的な属性は，教育レベルの高(1) ロジットモデルの効用関数の設定

い被験者，運転に自信のない高齢者，運転機会のロジットモデルの効用関数は以下に設定した．

少ない被験者などが，性別は論文によって異なる

𝑉𝐵𝑢𝑠 = 𝛽1 𝑇𝐵 + 𝛽3 𝐶𝐵 + 𝛽4 𝑊𝑎𝑖𝑡𝐵 + 𝛽5 𝑊𝑎𝑙𝑘𝐵

結果が報告されている．また，確認的因子分析に𝑉𝑅𝑎𝑖𝑙 = 𝛽1 𝑇𝑅 +𝛽3 𝐶𝑅 + 𝛽4 𝑊𝑎𝑖𝑡𝑅 + 𝛽5 𝑊𝑎𝑙𝑘𝑅 + 𝐴𝑆𝐶𝑅 (1𝑏)𝑉𝐴𝑇 = 𝛽1 𝑇𝑆 (1 − 𝑀𝑆 ) + 𝛽2 𝑇𝑆 𝑀𝑆 + 𝛽3 𝐶𝑆 + 𝛽4 𝑊𝑎𝑖𝑡𝑆

よって受容性への影響因子を特定する研究も数多くみられる(例えばEtminani-Ghasrodashti R. et al.⁷⁾).
これらの研究ではいずれもATの成功は消費者の受容性意思が左右するとされている．
2．調査票の概要
本 SP 調査は東京 23 区在住の楽天インサイト会員 1000 名を対象とした Web 調査である．内訳は男女共に 500 人ずつ，20~60 代以上を 10 歳刻み 5区分で 200 人ずつである．調査実施期間は 2022 年
3 月 18 日から 21 日，SP 調査のサンプル数は 1000(1𝑎)+𝛽5 𝑊𝑎𝑙𝑘𝑆 + 𝛽6 𝑃𝑠 + 𝛽7 𝐶𝑃𝑠 + 𝛽8 𝐶𝑁𝑠 + 𝛽9 𝑁𝑠 + 𝐴𝑆𝐶𝑠 (1𝑐)𝛽1 ~𝛽9: パラメータ，𝑇𝑖 : 交通機関 i の所要時間，𝑀𝑆 : マルチタスキング可能な AT(図 − 3 の✰✰)の場合のダミー(1or0)，𝐶𝑖 : 交通機関 i の費用，𝑊𝑎𝑖𝑡𝑖 :交通機関 i の待ち時間，
𝑊𝑎𝑙𝑘𝑖 : 交通機関 i の徒歩時間，
𝑃𝑠 : AT のポジティブな受容回答結果のダミー変数，
𝐶𝑃𝑠 : AT のややポジティブな受容回答結果のダミー変数，
𝐶𝑁𝑠 : AT のややネガティブな受容回答結果のダミー変数，
𝑁𝑠 : AT のネガティブな受容回答結果のダミー変数
𝐴𝑆𝐶𝑖 : 交通機関 i の定数項

(2) モデルの精度の概要
SP モデルの推定結果を表-2 に示す．尤度比は

0.2 以上で一定の精度は出ており，受容度に応じ表-2 受容性を考慮した SP モデルの推定結果てのパラメータの変動がみてとれる．

業務トリップパラメータt値

説明変数
Time(分)：バス、鉄道、AT(✰ )の所要時間
Time_Ms(分)：ATのマルチタスキング時(✰✰ )の所要時間(3) 受容性が AT の選択確率に与える影響-0.0319-4.66-0.0207-2.91-0.00193-8.98-0.044-2.05-0.028
-2.98
1.24
11.58
0.886
8.28
-0.151-0.739
-1.06
-6.08
1.71
13.2
0.781
5.96
16.55
10.74
3000
0.27

Cost(円)Wait(分)Walk(分)表-2 に示した SP モデルを用いて受容性が選択確率に与える影響をみたものを図-1 に示す．受容positive
受
cond．positive
容cond．negative
性
negative

性が AT の選択に相当強く影響するのがわかる．

ASC_RAIL
ASC_AT(4) 受容性別価格弾力性

普通の時間価値(円/分)
AT内でのマルチタスキング時の時間評価値(円/分)

SP モデルを用いて推計した全パターンの料金

sample-sizeに対する平均弾性値を表-3 に示す．受容性が高い

調整済み尤度比70%

層は選択確率が高いため弾性値は小さくなり移動

positive60%

距離が長くなるにしたがって弾性値は大きくなる．

50%

5．AT の需要曲線
図-2 に示した受容性を考慮した AT の需要曲線(SPdata)の導出過程を以下に示す．まず 3 交通機関

cond.positive
AT 40%
選基準値
択30%
確率
cond.negative
20%

negative

10%(バス，鉄道，現在のタクシー)の効用関数を導出す

0%

るために各交通機関の LOS データとパラメータを200用いる．LOS データは，東京 23 区内での計画基本

図-1 業務トリップの受容度別料金感度

ゾーン間の OD ごとに作成した．タクシー料金は

表-3 AT 料金の弾性値

400500600700800900

AT運賃(円)

距離制運賃とする．各交通機関のパラメータは表

業務 3㎞8㎞-2 に示したものを用いる．パタメータに LOS を乗私事 3㎞8㎞

じて各交通機関(バス，鉄道，AT)の効用関数，選択確率を OD ごとに算出した(8022OD 間)．
図-2 の現在のタクシーの需要曲線は H30PT 調

300

cond．positive cond．negative negative
positive-0.167-0.200-0.291-0.343-0.583-0.658-0.833-0.916-0.120-0.167-0.212-0.266-0.397-0.507-0.597-0.693400
1㎞350
AT のポジティブな受容度：SP査より推定した交通機関選択モデルを用いてシミ

当 300ュレーションし，タクシー運賃を 9 段階で下方にり変動させたときの軌跡を描いたものである．横軸

運

た250の 200

AT の受容回答の基準値：SP賃 150(は 2 人乗りを想定した台数とした．なお，内内交

AT のネガティブな受容度：SP)

円 100

通量は考慮できていない．

現在のタクシー5006．おわりに1020304050

AT台数(万台)

本稿では，AT の受容性に着目した需要分析を行図-2 AT と現在のタクシーの需要曲線った．受容性の基礎集計では，生産年齢層や高所ことが原因と考えられる．価格弾力性は価格の変得者層の受容性が高い傾向にあり，先行研究の成化率に対する需要の変化率のため，AT に対する受果と概ね一致した．交通機関選好の SP モデルに受容性が高いほど，より非弾力的な傾向にあること

容性カテゴリーをダミーとして組み込んだ推定結が図-1 からもみてとれる．

果は受容性が AT の選択に有意に大きな影響を及

参考文献

ぼすことを示した．料金に対する受容感度も被験者の受容性の高低によって大きく異なることを示した． 需要弾力性は短距離トリップで小さな値を示した． これは距離が短いほど，よりタクシー利用者の需要が高いため，運賃に対する感度が低い

1) Abe Ryosuke: Introducing autonomous buses and taxis：Quanti-fying the potential benefits in Japanesetransportation systems, Transp. Res. Part A 126, pp.94–113, 2019.
2) Gkartzonikas and C., Gkritza, K.: What have we learned? A review of stated preference and choice studies
on autonomous vehicles, Transp. Res. Part C, 98, 323–337, 20193) Bansal et al., Assessing public opinions of and interest in new vehicle technologies: An austin perspective,Transp.Res. Part C, 67, pp. 1-14, 2016.
4) Krueger et al., Preferences for shared autonomous vehicles,Transp. Res. Part C, 69, pp. 343-355, 2016.
5) Haboucha et al., User preferences regarding autonomous vehicles, Transp. Res. Part C, pp. 37-49, 2017.
6) 谷口綾子：自動運転システムの社会的受容，pp.32-71，上出寛子編著，モビリティイノベーショ
ンの社会的受容，北大路出版，2022.
7) Etminani-Ghasrodashti R. et al., Exploring motivating factors and constraints of using and adoption ofshared autonomous vehicles (SAVs), Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, Vol18, 2023.
8) Hulse, L. M., Hui Xie, Edwin R. Galea: Perceptions of autonomous vehicles: Relationships with roadusers, risk, gender and age, Safety Science, Vol.102, pp.1-13, 2018.