横浜市内の自動運転サービスの事業性検討
Business feasibility study of automated driving service
for Yokohama City
池貝未来 日高健 山田洋行 若尾真里
Mirai Ikegai, Ken Hidaka, Hiroyuki Yamada, Mari Wakao

Team：豊田中央研究所

１．背景・目的 Background & Purpose
 背景：





持続可能なモビリティ社会の実現

Achievement of a sustainable mobility society

持続可能（環境性，事業性，利便性）を同時に満たす必要

Need to be sustainable (environmental, business, convenience) at the same time

共有自律型電気自動車（SAEV）は環境性，利便性を満たす有望なサービス

Shared Autonomous Electric Vehicles (SAEVs) are a promising service that satisfies
environmental and convenience needs

SAEVの導入は事業性を満たすことができるか？

Can the introduction of SAEVs meet business feasibility?

 目的：


横浜市内を対象として，人の交通手段行動を考慮したうえでSAEVサービスの事業性を検討する
To study the feasibility of SAEV service in Yokohama city, taking into account people’stransportation choice behavior

２.1 使用するPPデータ About the PP data used

PPデータ：横浜PP(2009年10月,11月)
PP Data：Yokohama Oct. and Nov. 2009
OD地点：横浜市内のOD
OD zone：in Yokohama

目的：買い物と食事
Purpose：Shopping & Meal

代表交通手段：鉄道、バス、自動車、自転車、徒歩
Main mode：Train, Bus, Car, Bicycle, Walk

サンプル数：214
Number of the sample：214

代表移動手段内訳
Main mode ratio

2.２ 基礎分析 Basic Analysis
Access Distance Train × Main Mode

Share of Ratio
アクセス距離が長くなるほど鉄道の選択割合が減少した
The longer the access distance, the lower therailway selection ratio.

Number of the Sample

Access Distance Train (m)BusWalkCar
BikeTrain

Access Distance Train (m)3.１ モデル推定 MNL model Estimation
 効用関数 Utility function

U trainU bus
U car
U bicycle
U walk

=V1 + ε1 =d1(time) + f1(price) + e1(distance)+ b1+ ε1=V2 + ε2 =d2(time) + f2(price) + e2(distance)+ b2+ ε2=V3 + ε3 =d3(time) + f3(price) ++ b3+ ε3=V4 + ε4 =d4(time)+ b4+ ε4=V5 + ε5 =d5(time)

ガソリン代を考慮(Gasoline fee)
（距離car÷8000m/L×120円/L）

 選択確率 Probability of main mode choiceδ exp( µVni )Pn (i ) = 5 ni
∑ δ nj exp(µVnj )j =1i ∈ j = {1,2,3,4,5}{δ j : 利用可能性 | 1,0}

鉄道
Train

バス
Bus

自動車
Car

自転車
徒歩
BikeWalk3.２ 交通手段選択モデル
Estimation Results for Main mode
パラメータ推定結果 (Estimate)

パラメータt値

定数項(train)

1.112

1.94定数項bus)-1.696-2.46**

定数項(car)-1.047-4.03**定数項(bike)-1.698-6.65**

time[min]-0.059-5.73**

price[100yen]-0.293-1.41

access distance[1000m]-0.938

-1.75

*5%有意
**1%有意Yokohama Sta.⇔Kannnai Sta.
136yen

鉄道利用者のODの様子（買い物・食事）
State of OD of railway users (shopping,meal)

時間が短いほど効用が上がる The shorter the time, the higher the utility.
費用が安いほど効用が上がるが、有意ではない The utility increases as the cost is lower,
but not significant.

バスは費用が定額

The cost of buses is fixed.



自動車は短距離の移動のため、ガソリン代を気にしない人が多く利用
Many people do not care about the cost of gasoline because they travel short distances by car.

電車は短距離の移動のため、初乗り運賃の費用を気にしない人が多く利用

Many people do not care about the cost of the first fare because use trains for short distances by train.



アクセス距離が短いほど効用が上がる The shorter the access distance, the higher the utility.

4.1 事業性検討方法
Business Feasibility Study Methodology
 SAEVの収益モデル Revenue model of SAEVs

𝜋𝜋 𝑝𝑝 = 𝑞𝑞(𝑝𝑝) 𝑝𝑝 − 𝑐𝑐(𝑞𝑞)revenuedemand price

需要関数𝑞𝑞(𝑝𝑝)はMNLモデルより導出
Demand function was derived by MNLexp(−𝛽𝛽𝑝𝑝)
𝑞𝑞 𝑝𝑝 = 𝑞𝑞0
𝐴𝐴 + exp(−𝛽𝛽𝑝𝑝)

𝑞𝑞0 :需要密度 demand density
𝐴𝐴:定数 constantcost

コスト関数c(𝑞𝑞)の計算には，連続近似法ベースの簡易なサービスモデルを使用※
For calculating the cost function, we use asimple service model based on the continuous
approximation method# of SAEV, density of station
density of charging station

demand density 𝑞𝑞
vehicle speed
ave. trip lengthService
model𝒙𝒙

trip time 𝑡𝑡(𝑞𝑞, 𝒙𝒙)
cost C(𝒙𝒙)※see Hidaka and Kataoka(2022)

4.1 事業性検討方法
Business Feasibility Study Methodology
The following condition was assumed

Time Price Access[min] [yen] dist[km]1.112 30 200
0.8-1.696 16 210
0.25-1.047 8.45 450-1.698 1500037.500-1.047 18.45 𝒑𝒑0ASC

trainbuscarbikewalkSAEV

自動運転における時間価値は車内でのマルチタスキングにより低下が予想されている．加藤(2020)の日本における余暇目的のVOT低下率(-34%)を参考にVOT低下率0%, -34%,-50%の3水準を仮定．
The value of time in automated driving services isexpected to decrease because of multitasking. We
assumed three levels of VOT decline: 0%, -34%, and 50%.

コスト関数c(𝑞𝑞)の計算：
以下の条件を仮定• 車両 model of car：Benz eVito tourer• EV充電器 charger：11kW/45kW/350kW• 航続距離 range：340km• 遅れ許容時間 allowable late time：10 minetc.

Cost[yen]

需要関数𝑞𝑞(𝑝𝑝)の計算：
以下の条件を仮定（トリップ長3km想定）

400
350
300
25020015010050011kW45kW
350kW

050100demand

150

200

4.2 事業性検討結果
Results of business feasibility
最適価格𝑝𝑝∗ と収益𝜋𝜋 ∗ optimal price and the revenue
7000(560,4893)
VOT:-50%

5000
4000

VOT:-34%

3000
2000

VOT:-0%

1000
00250

500

price[yen]

750

6000

Revenue[yen]Revenue[yen]

6000

5000

7000

(530,5970)

6000

VOT:-50%

3000

3000

1000

00011kW charger

250

500

price[yen]750

VOT:-0%

2000

1000
1000

VOT:-34%

4000

VOT:-0%2000

VOT:-50%

5000

VOT:-34%

4000(520,6147)

Revenue[yen]70001000

45kW charger

0250

500

price[yen]

750

1000

350kW charger

必要なSAEV台数，充電器数 required number of SAEVs and chargers in VOT -34% scenario
1km2

6.9 veh./km2, 1.0 cgs./km2

4.9 veh./km2, 0.2 cgs./km2

4.6 veh./km2, 0.03 cgs./km2

横浜市
全域

3016 veh., 423 cgs.

2130 veh., 96 cgs.

2003 veh., 12.6 cgs.

SAEVの導入は3km料金で現行タクシーの半額程度（520円）に抑えられる可能性

Introduction of SAEVs could be reduced about half the price of current cabs (520 yen) for a 3km fare

超高速充電器(350kW)の導入は料金の低下，事業者利益の増加，渋滞増加の抑制の観点で効果が期待できる The introduction of ultra-fast chargers (350kW) can be effective in terms of lower fees, increased profits

for operators, and reduced traffic congestion.

5．まとめ Summary

横浜市内を対象として，人の交通手段行動を考慮したうえでSAEVサービスの事業性を検討した
To study the feasibility of SAEV service in Yokohama city, taking into accountpeople’stransportation choice behavior
交通手段行動をMNLでモデル化した
Estimated by MNL model for main mode choice

横浜市内、目的を買い物、食事に
In Yokohama, purpose of shopping and meal

SAEVの事業性を検討した＠今回のケース
Result of business feasibilitySAEVの導入は3km料金で現行のタクシーの半額程度（520円）に抑えられる可能性
Introduction of SAEVs could be reduced about half the price of current cabs (520 yen) for a
3km fare

超高速充電器（350kW）の導入は料金の低下、事業者利益の増加、渋滞増加の抑制の観点で効果が期待できる
The introduction of ultra-fast chargers (350kW) can be effective in terms of lower fees,
increased profits for operators, and reduced traffic congestion.
付録Appendix

参考文献）referenceHidaka, K., & Kataoka, R. Cost Analysis of Shared Autonomous ElectricVehicles with Charging Infrastructure. Available at SSRN 4032621.

加藤浩徳. (2020). 我が国における自動運転車利用時の時間価値に関する基礎研
究. 自動車交通研究, 2020, 18-19.

4.2参考 事業性検討結果（遅れ時間10分⇒7分）
コスト関数𝑐𝑐(𝑞𝑞)300

Cost[yen]

250

遅れ7分

200
150

遅れ10分

10050
0050

100150200demand

遅れ時間の改善はSAEV車両の追加で達成されるため，コストは増加．特に少ない需要のときにコスト差が顕著に表れる．The cost increases because the improvement in delay time isachieved by adding SAEV vehicles. The cost difference is especially noticeable at times of low
demand.

4.2参考 事業性検討結果（遅れ時間10分⇒7分）
最適価格𝑝𝑝∗ と収益𝜋𝜋 ∗ optimal price and the revenue
7000

7000

(520,6147)

6000

Revenue[yen]Revenue[yen]VOT:-50%5000

VOT:-34%

4000
3000

VOT:-0%2000

VOT:-50%

5000
4000

VOT:-34%

3000

VOT:-0%

2000
1000

1000
0(520,6207)

6000

00250

500

price[yen]

750

1000

350kW charger（遅れ時間10分）

0250

500

price[yen]

750

1000

350kW charger（遅れ時間7分）

必要なSAEV台数，充電器数 required number of SAEVs and chargers in VOT -34% scenario
1km2

4.6 veh./km2, 0.03 cgs./km2

4.8 veh./km2, 0.03 cgs./km2

横浜市
全域

2003 veh., 12.6 cgs.

2092 veh., 13.0 cgs.

サービス改善（遅れ10⇒7分）により，利用者の満足度向上だけでなく事業者の利益も増加．横浜市全域では90台程度の追加導入で遅れ時間7分を達成できる可能性The service improvement (from 10 to 7 minutes delay) not only improves user satisfaction but also increases theoperator's revenue. The entire city of Yokohama could be able to achieve a 7-minute delay with the introduction ofabout 90 additional SAEVs.