都市再生研究助成事業
都市再生研究助成事業
自律自動運転シェア車両による
地方都市モビリティサービス可能性分析（概要）
研究責任者

筑波大学

システム情報系

准教授
共同研究者

筑波大学

裕久

システム情報工学研究群
大学院生

１．はじめに安芸渋谷

暢克

移動手段として活用されるためには，SAV

移動の自由の保障は，人が生きていくた
めに必要なことの一つであるが，自家用車への依存が大きい地方都市においては，高齢者等に対する移動手段の確保が大きな課題となっている。地方都市は，大都市に比較して高齢者の割合が高く，都市運営においては高齢者への配慮が欠かせない。従って，地方都市再生を考える上でも，高齢者への移動手段確保が課題の一つと言える。実際に多くの地方都市で，タクシー利用料金の補助といった高齢者への移動手段をサポートする施策が実施されている。
本研究では，その解決策の一つとして，自動運転技術を活用した自律自動運転シェア
車両（SAV：Shared Autonomous Vehicle）に着目した。SAV は利用者の呼び出しに応じて迎えに来て，目的地まで送るといった，無人タクシーのようなものである。SAV が従
来のタクシーと大きく異なるのは，無人であることだが，その結果，事業者にとっては，人件費が不要であり，地方都市において深刻となりつつある運転手の確保が不要である。利用者にとっても，費用が安いだけでなく，乗車拒否や近距離利用の際のトラブ
ルの心配もなく気軽に利用できる。
地方都市において SAV が普及し，住民のによるモビリティサービスが利用者に取って安価かつ便利であるとともに，運営者にとっても収益性のある事業となる必要がある。そこで，本研究では，SAV によるモビリティサービスが，地方都市における移動
貧困対策となり得る可能性を，事業者および利用者，双方の視点からの分析によって明らかにすることを目的とした。
研究手法としては，電子計算機モデルを構築して SAV 運用シミュレーションを実施
し，その結果を各種評価指標により定量的に分析・評価した。特性の異なる複数の地方都市を想定し，日常生活に不可欠な訪問先を想定した。モビリティサービス事業者は，利用者の住宅とそれらの訪問先を移動するサービスを提供する。本研究では，事業者の収益性等を考慮するため，必ずしも対象地域において想定される高齢者の全てのモビ
リティ需要を満たすことは前提としなかった。シミュレーションにおいては，モビリティ需要数（サービス規模）を変化させ，そのモビリティ需要数を満たすために必要な車両台数や運用費用等の違いを定量的に分析した。

２．文献調査−1−

Urban Study Vol.74 JUNE. 2022

SAV に関する研究はいくつか行われてお究が行われている。Imhof ら[5]は，市外近郊

り，その多くは都市において自家用車の代

鉄道やバスが活用されているスイスの農村

替手段やオンデマンド交通サービスとして部における SAV の可能性に関する分析を行の可能性を分析したものである。Fagnant らった。その結果，既存の公共交通機関を SAV[1]は，米国テキサス州オースチン市を対象

によって完全に置き換えるよりも，両者をとした SAV に関する研究を行った。交通シ

組み合わせることが最も費用対効果が高い

ミュレーションを行うソフトウェアである

ことが示された。Luo ら[6]は，群馬県を対MATSim を用いて，中心市街地に SAV を普象として SAV と自家用自動運転車両による及した場合の分析を行った。分析結果より，アクセシビリティへの改善に関するケース

SAV は従来の利用者自らが運転する自家用

スタディを行った。SAV 台数，自家用自動車の 9.3％を代替できる一方，SAV は車両走

運転車両による走行時間，SAV 利用に伴う

行距離を約 8％増加させことがわかった。但利用者の費用負担に関する複数のシナリオ

し，複数の利用者が経路の一部または全部を想定して分析を行った。Meyer ら[7]も同において一台の SAV を利用する乗り合いを様に SAV のアクセシビリティへの貢献を分行えば走行距離を約 8%低減できる[2]。従来析した。Vosooghi ら[8]は，車両台数（即ち，の内燃機関による車両に加え，今後数十年

事業規模）を変えた場合の実車走行距離やで従来の車両を置き換えると予想される蓄車両稼働状況などの指標を用いて事業運営

電池式電気自動車（BEV）は，SAV のベーを分析した。その結果，乗り合い可能な場合スとして利用することが可能である。Chen

は，単独乗車のみの場合と比較して事業費ら[3]による分析では，SAV 車両として BEV

用を 20％削減できることが示された。

を用いることで運用費用を大幅に低減でき，

BEV による SAV を利用したモビリティ

オンデマンド交通サービスよりも安くなる

サービスは，利用者が必要な際に呼び出す

ことがわかった。また SAV を一台導入すれだけでなく事前に予約しておくことも想定ば，自家用車 5–9 台を代替・削減できるこされる。事前に予約すれば，車両の運行効率とが示された。Loeb and Kockelman は[4]，が向上し，利用者の待ち時間も短縮できてBEV による SAV を用いた乗り合いサービ便利である。その実用化には，SAV の航続スに関する費用等に関する分析を行った。

距離（蓄電池残量）と充電タイミングを考慮

その結果，BEV は初期費用が課題で，初期することが重要であり，航続距離と充電イ

費用が低減されない限り，ハイブリッド車

ンフラの位置は，サービス提供を円滑に行の方が BEV より収益性が高いことが示さえるか否かに大きく影響する[3]。Ma ら[9]れた。但し，BEV は二酸化炭素排出低減効は，線形計画法を用いた電気自動車による果が大きい。また，サービス提供に要する費

SAV 予約・配車システムを開発した。開発

用には，車両走行距離と充電時間が大きなしたシステムは，決めれた車両台数の制約影響を与えることもわかった。

のもとで，全てのモビリティ需要を満たす

地方における SAV を用いたモビリティサ

ように，SAV 運用費用を最小化する。Loeb

ービスの利用や運営についても，複数の研ら[10]は，米国テキサス州オースティン市に

Urban Study Vol.74 JUNE. 2022−2−

おける電気自動車による SAV の運用シミュする。

レーションを行った。SAV は蓄電池残量がSAV 運行の例を図 1 に示す。本稿では，十分な場合にサービスを提供し，蓄電池残利用者によるモビリティサービスの利用を量が低下すると自動的に充電ステーション「モビリティ需要」，SAV が利用者を送迎すへ向かうという想定をした。シミュレーシることを「モビリティ需要を満たす」と表現

ョン結果では，充電ステーションまでの走する。この図では，3 つのモビリティ需要と

行と，利用者不在（空車）時の走行とを合わ

2 台の SAV が示されている。車両 A は駐車

せると，全走行距離の 23％となることがわ

場から出発（出庫）し，8 時 15 分に利用者

かり，これら利用者が乗車していない走行を乗せて目的地へ向かい，目的地には 8 時の低減が重要であることが示された。

30 分に到着した（モビリティ需要 1）。次に，別の利用者のもとへ向かい，8 時 45 分に乗３． 自律自動運 転車両によ るモビリテ ィサ

せて 9 時 5 分に目的地へ送った（モビリテービスィ需要 3）。その後，駐車場へ移動（帰庫）した。一方，車両 B は，駐車場から出た後，SAV によるモビリティサービスとは，無8 時 20 分に利用者を乗せて 8 時 25 分に目人タクシーのようなものである。利用者が的地へ届け，駐車場へ移動した。

予約しておくと，指定の時刻・場所に SAV

ここで，車両 A と B がどのモビリティ需が迎えに来て，利用者を乗せて指定の目的

要へ対応するか，即ち，配車については，モ地まで送る。その後は，適当な場所で次の利ビリティサービス事業者によって決定され用に備えて待機する。利用者は予約するほる。例えば，図 1 の例では，車両 A がモビ

か，利用したい時に呼び出すことも可能で

リティ需要 1 の目的地に 8 時 30 分に着いたある。モビリティサービスを提供する事業

後，8 時 45 分にモビリティ需要 2 の迎車場

者は，できるだけ効率よく SAV を運行する

所へたどり着けるかは，移動に要する想定

ために，予約に応じて SAV の運行を最適化

8:30

8:45
車両 A

モビリティ需要1

駐車場

モビリティ需要 3
9:05

8:15
車両 B
8:20

モビリティ需要 2 8:25

利用者乗車中（実車）

空車

図 1 モビリティサービスにおける需要と配車の例−3−

Urban Study Vol.74 JUNE. 2022

表 1 対象都市の概要
人口

高齢者人口

面積（km2）

可住地面積（km2）

つくば市

229,751

48,240

284

244

上田市

155,761

45,685

552

154

富山市

417,980

123,4191241

474

時間から判断する。両者の距離と SAV の期が開通して東京から通勤圏内となったこと待される走行速度から算出するものとした。

もあり人口が増加している。上田市は，長野
県 3 番の都市である。周囲を山に囲まれ，面積の 7 割が森林であり，人が住める場所

４．ケーススタディは限られている。富山市は日本海側に位置

4.1 概要SAV によるモビリティサービスの可能性を定量的に分析するために，実在の都市を対象としたケーススタディを実施した。モ
ビリティサービスを利用する場合に目的地となり得る代表的な施設を想定し，高齢者がモビリティサービスを利用して自宅から目的地までを往復する場合の SAV の運行を再現する電子計算機シミュレーション（SAV 運行シミュレーション）を行った。
モビリティサービスの規模（モビリティ需要の数）を複数想定した。その結果をもとに各種評価指標を算出し，SAV によるモビリ
ティサービスの実現可能性を定量的に分析・評価した。

るため，隣接都市とは主に東西方向に往来がある。富山県の県庁所在地であるとともに，北陸地方最大の都市である。市街地における交通に関しては，市内中心部に路面電車が運行されているのが特徴である。3 都市の中では一番規模が大きいが，人口に占める高齢者の割合が一番大きい。

4.2.2 モビリティサービス利用時の目的地の想定
高齢者がモビリティサービスを利用して訪問する施設の想定にあたっては，検討対
象地域に関する地図や文献を参照し，さらに現地調査により想定データの妥当性を検証・修正した。モビリティサービスは，高齢4.2 対象都市者が日常生活で利用することを想定してい4.2.1 概要
分析対象都市として，特性の異なる 3 つの地方都市である茨城県つくば市，長野県
上田市，富山県富山市を選定した。各都市の高齢者人口や面積などの概要を表 1 に示す。
つくば市は，モータリゼーションの時代に建設され，計画的に整備された大通りが多いことが特徴である。つくばエクスプレス
Urban Study Vol.74 JUNE. 2022

し，北側に日本海が，南側に北アルプスがあることから，訪問先としては，病院と大型商業施設（ショッピングモール等）とし，分析
対象都市における施設から代表的なものを選んだ。これら訪問先は本研究で実施した
SAV 運行シミュレーションにおけるモビリ
ティ需要の目的地とした。本研究では，利用者は自宅から訪問先を往復するものと想定−4−

（a）つくば市（b）上田市病院（c）富山市

商業施設

図 2 分析対象都市と想定目的地の地理的分布しているため，モビリティ需要は，利用者のを反映し修正した。対象都市の施設来場者

自宅から訪問先または訪問先から自宅の 2や渋滞発生などの交通状況を確認し，車両つとなる。したがって，厳密には，モビリテ

を走らせて車両平均走行速度を測定した。

ィ需要の目的地は，利用者の自宅または訪施設を訪問し，駐車場の稼働率から高齢者問先施設となる。

に利用されているか，一日の需要が十分に訪問先となる病院や大型商業施設の位置あるかなどを確認した。富山市においては，を，東西 25 km，南北 30 km の範囲の地図

公共交通機関を利用した場合についても簡にプロットした（図 2）。これら目的地とし単な調査を行った。なお，つくば市についてて想定した施設は，つくば市では 6 km×19

は，研究責任者らの所属機関の所在地であkm，上田市では 10 km×10 km，富山市ではることもあり，研究実施期間中に適宜調査

12 km×16 km の範囲に分布している。

を行った。

都市の地形や地理的状況を考慮し，需要現地調査にて計測した走行距離と走行時が出ない山間部や自動車が走れない海域を間から算出した平均速度は，つくば市では想定した。上田市では広い範囲に渡って山30.6 km/h，上田市と富山市はいずれも 24.0

間部が存在するが，道路が整備されておりkm/h だった。

走行可能である。富山市の北側は海に面し
4.3 シミュレーションモデル

ており通行できない。
病院の病床数や商業施設の規模などをも4.3.1 概要とに，各施設のモビリティサービス利用者

モビリティサービスにおいて，利用者のモビリティ需要を満たすために必要な SAVの数を想定した。

台数を求めることと，SAV の運行を調べる
4.2.3 地方都市現地調査ために，配車モデルを構築して SAV 運行シ

対象都市の想定データは，現地調査結果

ミュレーションを行った。運行シミュレー−5−

Urban Study Vol.74 JUNE. 2022

ションでは，どの SAV がどのモビリティ需開始（モビリティ需要想定）

要を満たすのか，SAV が，車庫を出発してから，いつどのモビリティ需要を満たし（利(STEP1)

仮想都市地図上にプロット用者を乗せ）て，いつ車庫に戻るか，といっ(STEP2)配車条件による判定
車両台数たことが求まる。
配車モデルは，モビリティ需要への SAVの最適な割り当て，即ち SAV の配車を決定する。その仮定で，全てのモビリティ需要を(STEP3)二部グラフ作成(STEP4)

マッチング問題を解く（空車時間最小化）満たすために必要な SAV 台数（必要車両台

全需要を
満たせたか

数）を求めることができるとともに，SAV がYes
最適配車割り当て終了（SAV運行，必要台数）

利用者を乗せていない時間（空車時間）を最小にする。ここで，SAV の全走行距離のうNo
車両台数追加ち，実車距離は利用者が乗車した状態での

図 3 配車決定の流れ

走行距離，空車距離は利用者が乗車していなお，モビリティ需要は出発地と目的地のない状態での走行距離である。モビリティ

位置および出発時刻で示される。例えば，モ需要が増えると，必要な SAV の台数も増加

ビ リ テ ィ 需 要 𝑖𝑖 に つ い て は ， 出 発 地する。そこで，SAＶ台数を最小化する最適な配車を求め，さらに空車時間と空車距離

���

���

���

, 𝑌𝑌�

���

�と目的地������ , 𝑌𝑌���� �および出発とを最小化するものとした。なお，本研究で時刻𝑇𝑇�

は，利用者はサービス利用に当たって事前

ステップ 1

予約を行う，つまり全てのモビリティ需要���

は事前に確定しているものとした。

���で表される。

���, 𝑌𝑌�

モビリティ需要の出発地

�と目的地������ , 𝑌𝑌���� �を二次元座標で表現した仮想地図上にプロットした。
本研究では地方都市を想定しているため，

4.3.2 配車モデル

大都市ほど道路密度が高くなく，必ずしもモビリティ需要に基づいて SAV 配車を最最短経路で移動できるとは限らない。また，

適化する手順を図 3 に示す。以下の 4 つの現実的な計算時間で最適解を得るため対象ステップで，対象都市の仮想地図上にモビ

都市を 1 km ごとの格子に分割した。各モビ

リティ需要の出発地と目的地をプロットし，

リティ需要の出発地，目的地，経路はこの格配車条件に従ってモビリティ需要と車両と子に従って存在するものとした。図 4 に示の割り当てを決定する。配車最適化については，数理計画法を用いて二部グラフの辺

すように，格子点上に出発地���

の重みを最小化する完全一致問題として定子点間の最短経路を走行すると仮定した。

���

���

, 𝑌𝑌�

�と

目的地������ , 𝑌𝑌���� �をプロットし，SAV は格式化した。最初は車両 1 台から割り当てを始め，全てのモビリティ需要を満たすこと

ステップ 2ができない場合は，モビリティ需要を満た

各 SAV のモビリティ需要への割り当て可否せるまで車両台数を 1 台ずつ増やしていく。

を調べる。配車判定条件は，ある時刻においUrban Study Vol.74 JUNE. 2022−6−

配車判定条件を用いて，

モビリティ需要 1

車両 A

𝑇𝑇���� �

モビリティ需要 3��������� � ��

���

���
𝑇𝑇�,�
�

���
𝑇𝑇�,�
𝑆𝑆 ��

𝑆𝑆 ��

���

� 𝑇𝑇�

���
� ������ � ��
𝑇𝑇�,�

駐車場

2 km
5 km
モビリティ需要 2

図 4 格子状の仮想都市

ステップ 3���� � |𝑌𝑌���� � 𝑌𝑌�

|

|

(1)

(2)

(3)
���

���
𝑇𝑇�,�
� 𝑇𝑇���� � 𝑇𝑇�

車両 B

���

� � |𝑌𝑌���� � 𝑌𝑌�

(4)

各モビリティ需要の出発て，ある SAV が別の場所にいる利用者を指と到着とを頂点，空車距離を辺の重みに見定の時刻まで迎えに行って乗車させ，モビ立てた二部グラフを作成する。二部グラフ

リティ需要を満たせるかを判定するものでとは，すべての頂点を A または B の 2 つのある。ここで，時刻𝑡𝑡における車両（SAV）

集合に分類し，すべての辺は A または B の𝑣𝑣の位置を��� , 𝑦𝑦� �，モビリティ需要𝑖𝑖の出

いずれかの集合に属する頂点を結ぶという��� ���
���
発地と出発時刻を��� , 𝑌𝑌� �と𝑇𝑇� とする。
���
その車両が��� , 𝑦𝑦� �から時間𝑇𝑇� � 𝑡𝑡の間��� ���
に��� , 𝑌𝑌� �へ移動できる場合，配車条件

グラフである。SAV がモビリティ需要𝑗𝑗を満たした後にモビリティ需要𝑖𝑖に割り当てようとする際，配車判定条件が満たされる（割用者を目的地まで送り届けた後は，その場���り当て可能な）場合，𝑇𝑇�,�
には（2）式で求に留まるものとした。車両𝑣𝑣が満たした一つて条件が成立しない（割り当て不可能な）場

前のモビリティ需要𝑗𝑗の目的地と到着時刻

���� M（Mは無限大に近い有限の数）
合，𝑇𝑇�,�

は満たされることになる。なお，車両は，利めた空車距離を代入する。判定条件割り当とを������ , 𝑌𝑌���� �と𝑇𝑇���� とすると，𝑡𝑡 � 𝑇𝑇����

を代入する。なお，空車時間は空車距離を平到着時刻𝑇𝑇���� は，走行距離と開始時刻によ小化は同じとなる。

を満たしてからモビリティ需要𝑖𝑖を満たす

ステップ 4となる。車両の平均走行速度を𝑆𝑆 �� とすると，均速度で除したものであるから，両者の最り，（1）式の通りとなる。モビリティ需要𝑗𝑗
���

場合，車両は������ , 𝑌𝑌���� �から���

���

作成した二部グラフの辺�まの重みの合計を最小化するようにマッチン

���および空車時間𝑇𝑇�,�
は（2）式と（3）式とな

対する𝑛𝑛台の SAV の最適割り当てを決定す

, 𝑌𝑌�

���
で空車で移動することから，空車距離𝑇𝑇�,�

グ問題を解き，その後，各モビリティ需要にる。これらから配車条件は（4）式で表され，る。ここで辺の重みの合計値を最小化する

この式を満たす場合，車両𝑣𝑣は，������ , 𝑌𝑌���� �

ことは，全車両の空車距離合計を最小化す

���

から���

���

, 𝑌𝑌�

�へ配車可能である。

るということである。𝑛𝑛台の SAV で全てのモビリティ需要に対応できない場合は，車−7−

Urban Study Vol.74 JUNE. 2022

両数を 1 台増やして� � 1台として，ステッ

空車距離

プ 3 に戻って新たな二部グラフを作成する。

駐車場

以上の過程を，設定した台数の SAV で全てのモビリティ需要を満たせるまで繰り返す。
全てのモビリティ需要を満たした時点で配置最適化が完了し，その時の SAV の台数が駐車場

最小必要車両台数となる。

図 5 二部グラフ

図 1 に示すケースを例として，最適化の流れを説明する。図 5 に示す二部グラフにここまでで，ある車両およびモビリティ

おいて両側の頂点を結ぶことが車両の割り

需要 1 と 3 のマッチング，ならびに，ある当てに相当する。最初は SAV を 1 台とする。

車両とモビリティ需要 2，の 2 つのマッチ

ステップ 1 において格子上にプロットされングのうち，前者が決まった。しかし，ここたモビリティ需要（図 4）に対して，配車条

では車両は 1 台のため，モビリティ需要 2件を満たすかどうかを調べる。モビリティを満たす車両がなく，全てのモビリティ需需要 1 を満たした車両 A は 8 時 30 分に目要を満たせていない。

的地に到着する。需要 2 の出発時刻は 8 時

そこで，車両を 1 台増やして 2 台として，

20 分であるため，車両 A は需要 2 を満たす

再度，割り当てを行う。今回は，モビリティ���には𝑀𝑀が代入ことができない。そこで，𝑇𝑇�,�

需要 2 を満たす車両が存在し，全てのモビ

���
���
𝑇𝑇�,�
� 𝑇𝑇�,�
� 𝑀𝑀となる。モビリティ需要 3

要車両数は 2 台（車両 A，B），最小空車時

������
される（𝑇𝑇evt。同様に，𝑇𝑇�,�� 𝑇𝑇�,��
2,1 � 𝑀𝑀 ）の出発時刻は 8 時 45 分でありモビリティ需

リティ需要を満たせる。以上の結果から，必
���
���
���
���
���
� 𝑇𝑇�,�
� 𝑇𝑇�,�� � �𝑇𝑇�,�� 𝑇𝑇�,�
�と間 は �𝑇𝑇�,�

要 1 の到着時刻の 15 分後でありる。図 4 よなる。

り𝑇𝑇�ekt,1 � 2km であるから，𝑆𝑆av

4.4 モビリティ需要と想定条件> 8 km/h で���� 1� min）を満たし，あれば配車条件（𝑇𝑇�,����� 2⁄𝑆𝑆 �� となる。同様に，車空車時間は𝑇𝑇�,�

シミュレーションに用いるモビリティ需両 B についても，𝑆𝑆 �� > 21 km/h であれば配要は，4.2.2 にて想定した訪問先（目的地）

25 分にモビリティ需要 2 を満たした後，モ状況調査を用いて出発地および出発時刻を

ビリティ需要 3 を満たすことができ，空車

想定した。

���
⾞条件（𝑇𝑇�,�� 2� min）を満たすから，8 時に加えて，国土交通省による道路・街路交通���� �⁄𝑆𝑆 �� となる。2 つの空車時間
時間は𝑇𝑇�,�

（OD）調査を含む道路・街路交通状況調査

A はモビリティ需要 3 に割り当てられる。

を全国的に行っている。OD 調査はアンケー

以上から，車両 A は駐車場を出た後，モビトにより行われ，車種などの車両データやリティ需要 1，3 の順に需要を満たすことが走行距離などの走行データが含まれている。

決まった。

本研究では 2015 年の調査データ[11]を使用

������
を比較すると，𝑇𝑇�,�� 𝑇𝑇�,�
であるから，車両

Urban Study Vol.74 JUNE. 2022

国土交通省では，5 年ごとに起点・終点−8−

した。この調査結果には 118 万台の車両に輸送量，サービス費⽤および利⽤者の利便関する 270 万件の走行データが含まれる。

性といった各種評価指標を算出し，多角的本研究では，地方都市における高齢者のな定量評価を試みた。なお，モビリティ需要

日常的なモビリティ需要を対象としている

において，出発地と⽬的地（訪問先）は対象ことから，地方都市における高齢者の平日

都市における施設分布によって都市ごとにの生活圏内の買い物や通院を目的とした運異なるが，出発地と⽬的地の距離や出発時

行データを対象とした。具体的には，OD 調

刻は，交通調査データを⽤いているため，ど査データから，「65 歳以上」，
「平日」
，
「（東

の都市においても同じである。

京，埼玉，神奈川，千葉，愛知，大阪）以外」，「買い物または通院目的」，「自家用乗用車」，

4.5.2 SAV 運用と必要車両台数「走行距離≦10km」のすべての条件を満た

SAV 運用シミュレーションによって求めすデータを抽出した。シミュレーションにられた SAV 運行の様子の例を図 6 に示す。

は，調査で収集した運転目的，出発・到着時

図 7 は，シミュレーション結果から得られた各都市のモビリティ需要に対する必要

間，走行距離を使用した。
OD 調査データから抽出したデータの走⾞両台数を表⽰したものである。モビリテ

行距離は，モビリティ需要の走行距離に用ィ需要 2500 件/⽇の場合，116–133 台が必要いた。訪問先から逆算して利用者の住宅のとなる。必要台数は富⼭市が最も多く，次い位置を決定した。例えば，OD 調査データので上⽥市，つくば市となった。必要台数が異

うち，運行目的が通院で走行距離が 5 km のなる要因は，都市の⾛⾏速度と⾯積である。

データの場合，目的地を病院の場所とし，そ⾛⾏速度が速いほど空⾞時間が短くなり，

こから 5km 離れた場所を無作為に選んで出配分条件を満たしやすくなることから，必発地とした。

要台数が少なくて済む。つくば市は，他の都市よりも⾛⾏速度𝑆𝑆 �� が速いため，必要台数

4.5 シミュレーション実施と結果が少なくなった。必要台数は，モビリティサ

4.5.1 概要

ービスの提供区域が広くなるにつれて増加

地方都市における SAV 導入の効果を評価した。⾯積が⼤きいと格⼦点にプロットさするため，構築した配車モデルを用いてれたモビリティ需要の出発地と⽬的地の分SAV 運用シミュレーションを行った。交通

布が疎になり，空⾞距離が⼤きくなってし調査データを用いて，地方における高齢者まう。その結果，配分条件を満たすことが難の日常的な移動を想定したモビリティ需要しくなる。富⼭市は上⽥市よりサービス提データベースを作成した。データベースか

供区域が広いため，必要台数が多いという

らランダムに抽出した 500 件，1500 件，2500

結果となった。

件のモビリティ需要データを用いてシミュ

一台の SAV が一日に対応したモビリティ

レーションを 5 回繰り返した。その結果か需要の平均件数を図 8 に示す。つくば市がら必要⾞両台数と空⾞時間を算出した。5 回

最も多く，次いで上田市，富山市となっておのシミュレーション結果の平均値を用いて，り，都市間の比較からは図 7 に示した必要−9−

Urban Study Vol.74 JUNE. 2022

10:58

D2

D3

11:00

11:03 11:05 11:08

10:46

11:45

D7

D4

11:10

11:25 D5 11:23
11:28

11:43

D6

D1

10:38

11:34

実線：利⽤者乗⾞（実⾞），破線：利⽤者のもとへ移動または出庫／帰庫（空⾞），
D1〜7：モビリティ需要

必要車両台数（台）図 6 SAV の運行の様子（つくば市，モビリティ需要数 2500 件/日）

150
100

つくば市
上田市
富山市

50
0

500
1500
2500
モビリティ需要数（件/日）
図 7 必要車両台数

車両台数と逆の傾向となった。また，モビリ

リティ需要充⾜率を算出し，必要⾞両台数

ティ需要が多いほど，一台の SAV が対応でとの関係を分析した。この分析には 2500 件

きるモビリティ需要の数も増える，即ち，規のモビリティ需要を⽤いた。
モビリティ需要充足率と必要車両台数と模の経済が認められた。

を表 2 に⽰す。モビリティ需要充足率は，⼀⽇あたりの利⽤者数である 1250 ⼈を，各4.5.3 モビリティ需要充足率による評価
SAV によるモビリティサービスの地⽅都

都市の⼀⽇あたりの⾼齢者の外出総件数で市での移動貧困問題への解決策としての可割って算出した。⼀回の外出で 2 件のモビ能性を評価するために，各都市の SAV が⾼リティ需要（往復）が発⽣するため，2500 件

齢者の外出需要を満たした割合であるモビのモビリティ需要は利⽤者 1250 ⼈分の外Urban Study Vol.74 JUNE. 2022

− 10 −

対応モビリティ需要数（件/台・日）

25

つくば市

上田市

富山市

20
15
10
5
0

500
1500
2500
モビリティ需要数（件/日）

図 8 車両一台が満たす一日当たりのモビリティ需要数
表 2 モビリティ需要充足率と必要車両台数に⽰す。本研究ではモビリティ需要⾃体はモビリティ需要 必要車両台数

全⾞両の実⾞距離の合計はいずれの都市で充⾜率（%）

（台）

つくば市

5.1

116

上田市

5.5

131

富山市

2.0

133

都市によらず同じデータを与えているため，も等しくなる。そのため⾞両台数が少ない
ほど，⼀台当たりの実⾞距離は⼤きくなる。
モビリティ需要が⼤きいほど実⾞率が向上
し，サービスの効率が⾼くなる。これは，モ
ビリティ需要が多くなると，⼀台当たりの出要求に対応する。対象都市の⾼齢者の外出頻度は，2 ⽇に 1 回と想定した。モビリテ

サービス提供数が増加しモビリティ需要の密度も⾼くなるからである。

ィ需要充⾜率は，つくば市と上⽥市で⾼く，⾼齢者が多い富⼭市で低くなった。地⽅都市における路線バスは，モビリティ需要の約 3％をカバーしており[12]，つくば市と上⽥市のモビリティ需要充⾜率は，それを上回っている。各都市の状況に合わせれば，⾃家⽤⾞やバスを利⽤できない⾼齢者の外出の⼤部分を SAV が満たすことができる。したがって，SAV によるモビリティサービス
は，⾼齢者の移動問題の解決策となり得る

4.5.5 単位実車距離当たりの運用費用
SAV によるモビリティサービスの事業採算性や利⽤者にとっての経済的負担を評価するために，単位実⾞距離当たりの運⽤費⽤を試算した。運⽤費⽤として⾞両費⽤（初期費⽤と維持費の合計）と運⾏に要する費⽤とを考慮し，それを実⾞距離で除することで単位実⾞距離当たりの運⽤費⽤を算出した。本研究では利⽤者同⼠の相乗りを考ことが⽰された。

慮しないことと，近年の⾞両電動化の流れ

4.5.4 車両走行距離を想定した。

から，SAV として乗⾞定員 4〜5 名の BEV

⾞両⼀台当たりの平均⾛⾏距離と実⾞率（⾛⾏距離における実⾞距離の割合）を図 9

⾃律型⾃動運転機能を持つ SAV の⾞両費⽤は現状のところ明らかでないが，市販の− 11 −

Urban Study Vol.74 JUNE. 2022

100

つくば市

上田市

富山市

実車率（右目盛り）

80

80

60

60

40

40

20

20
0

100

500

1500
2500
モビリティ需要数（件/日）

実車率（%）

車両走行距離（km/日）

1200

図 9 車両走行距離と実車率
BEV より⾼価となることが予想される。こが収益事業として実施する可能性もある。

こでは，⼀つの例として⾞両初期費⽤を 600

各⾃治体では，シャトルバスの運⾏や⾼齢万円と仮定した。従来のタクシー⾞両の寿者向けタクシーへの補助など，様々な移動命を参考に，⾛⾏距離 20 万 km で更新され貧困対策が⾏われている。⾃律⾛⾏バスのると仮定すると，シミュレーション結果か

実証実験を⾏っている⾃治体もある[14]。

ら⼀⽇の⾛⾏距離は 80–115 km となるから，つくば市を対象として，単位実⾞距離当

導⼊後更新までに約 5 年間使⽤されることたりの運⽤費⽤を算出した結果を図 10 にとなる。更新までに要する維持費は，既存⽰す。60 円/km 前後という運⽤費⽤から，

BEV の⾛⾏距離 1 km あたりの維持費[13]をタクシーに対する経済的な優位性が明確に

もとに 54 万円と仮定した。さらに⾛⾏距離⽰された。タクシー事業では費⽤の約 70%

10 万 km で蓄電池を交換するものとし，そを運転⼿の⼈件費が占める[15]。⼀⽅，SAVの交換費⽤は⾞両初期費⽤の 5 分の 1 としによるモビリティサービスでは運転⼿の⼈た。

件費が不要となり，運⽤費⽤の⼤部分を⾞運⽤費⽤として充電にかかる費⽤と駐⾞
場賃貸費⽤とを考慮した。充電にかかる費両費が占め，モビリティ需要の増加による規模の経済も認められる。

⽤は電⼒量に⽐例するものとした。市販
BEV の電費と⼀般的な⼩売電気料⾦とを，

4.5.6 一般化費用による他の移動手段とのそれぞれ 6.45 km/kWh，15 円/kWh と想定し，比較

それらから運⽤費⽤を⾞両⾛⾏距離 1km あ

SAV によるモビリティサービスに関するたり 2.32 円と仮定した。充電設備付き駐⾞

利⽤者にとっての経済的負担と利便性を定

場賃貸費⽤は，地⽅都市の駐⾞場料⾦の相量的に評価するために，⼀般化費⽤を⽤い場から 3,000 円/⽉とした。

て他の交通機関と⽐較した。⼀般化費⽤とSAV によるモビリティサービスは，公共

は，外出時の精神的および⾁体的負担を定性が⾼いため，⾃治体や NPO だけでなく，量的に評価するモデルで，交通機関利⽤時

⾃治体から⺠間企業への委託や，⺠間企業の移動時間，乗り換え回数および運賃など

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− 12 −

単位実車距離当たりの運用費用（円/km）

80
60
40
20
0

500
1500
2500
モビリティ需要数（件/日）

図 10 単位実車距離当たりの運用費用（つくば市）の異なる交通⼿段の負担を，ある交通⼿段

⽤⾞と同じとした。いずれの交通⼿段におを基準に⾦銭に換算したものである[16]。⼀いても，待ち時間や乗り換えはないものと般化費⽤𝐺𝐺円は（5）式で表される。第 1〜3した。各交通⼿段の係数は次の通りとした。

項は移動に関する負担を⽰し，第 4 項は経済的負担を⽰している。𝜆𝜆は移動の負担を費⽤に換算する係数（円/分）である。乗⾞時，SAV：𝜇𝜇𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 =0.875，M=399 円（モビリティ

待機時，通過時の各交通⼿段の負担の違い

は，つくば市の平均⾛⾏速度から 30.6 km/hを補正するために，等価時間係数を⽤いた。

とした。

𝐺𝐺 � 𝜆𝜆 �� 𝜇𝜇� 𝑡𝑡� � � 𝜇𝜇� 𝑡𝑡� � 𝜇𝜇� ��(5)� � 𝑀𝑀�

需要 2500 件のつくば市）。SAV の⾛⾏速度

バス：𝜇𝜇��� =1.115，M=350 円（つくば市のバス事業者の運賃に基づく）。利⽤者の⾃宅からバス停までの距離は 300 m，歩⾏速度は2.88 km/h とした。バスの平均速度は 12.0km/h とした。座席は常に確保されていると

ここでは，代表例として，つくば市を対象仮定した。

に算出した。モビリティ需要数は 2500 件/⽇とした。⼀般化費⽤算出の基準として，平
均的な外出時の実⾞距離は，SAV 運⽤シミ

タクシー：𝜇𝜇���� =1.03，M=1390 円（ある地ュレーションで⽤いた平均値から，4 km と速度は SAV と同じ 30.6 km/h とした。

域のタクシー料⾦を参考に想定）。平均⾛⾏した。また，各移動において利⽤者が感じる負担の地域差は⼩さいと考え，各移動⼿段

換算係数：𝜆𝜆＝8.78 とした。

の等価時間係数と換算係数𝜆𝜆は，アンケート
調査に基づいて算出された⾼齢者に対する表 3 に⼀般化費⽤の試算結果を⽰す。利

値[17]を参考に想定した。
SAV の快適性は⾃便性，コストともに SAV が最も低くなった。

家⽤⾞と等しいとし，等価時間係数も⾃家

これは，SAV による移動はバス停から歩く− 13 −

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表 3 一般化費用の試算結果（つく
ば市）
移動

利用料金

合計

SAV

60

214

274

バス

279

350

629

タクシー

71

1390

1461

５．まとめ
本研究では，地⽅都市における⾼齢者向
け SAV によるモビリティサービスの可能性について，SAV 運⾏シミュレーションによるケーススタディを⾏った。3 つの地⽅都市を想定し，⾼齢者の⽇常的な訪問先として，必要がないため，⽬的地までの所要時間と病院と商業施設を想定した。⼀⽇当たりの等価時間係数の差が⼩さくなるためである。

モビリティ需要の数を変化させて，必要⾞

そのため，バスよりも費⽤が低くなった。し両台数と空⾞距離を算出し，さらに運営費たがって，本研究で想定した⾞両の初期費⽤や⼀般化費⽤といった各種評価指標によ

⽤と需要数による検討結果からは，SAV にって定量的に分析・評価した。その結果，よるモビリティサービスは，⾼齢者を対象

SAV によるモビリティサービスの一般化コとして⼗分な利便性と経済性を有すること

ストは，地方都市における高齢者の移動手が⽰された。

段として十分な可能性があることが示された。
今後は，さらに多くの都市を対象とした

4.6 ケーススタディまとめ
3 つの地方都市を想定し，SAV 運用シミ

ケーススタディを⾏うほか，相乗りや呼びュレーションを用いたケーススタディから出しによる利⽤といった様々な利⽤形態も得られた主な知見は次の通りである。

考慮した分析を⾏っていく予定である。

・ 利用者は事前に予約するという想定もあり，走行距離のうち約 80%が実車と，謝辞

車両運行効率が高い。
・ 116–133 台の SAV で，現在，路線バスがカバーしている移動需要に対応できる。
その際，一台の SAV で一日当たり 14–21
件のモビリティ需要に対応する。
・運営に要する費用は 50–60 円/km であり，本研究の実施にあたり国土交通省より交通センサスデータの提供を受けた。ここに謝意を表する。

参考文献

タクシー事業と比較して経済的である。

[1] Fagnant, D.J., Kockelman, K.M., Bansal, P.,

利用一回当たりの費用は数百円となる。

Operations of shared autonomous vehicle fleet for・ 一般化費用を用いた分析結果からもAustin, Texas, market. Transportation Research

SAV の優位性が示された。

Record: Journal of the Transportation Research

以上から，SAV によるモビリティサービ

Board 2563(1), 98–106, 2016.

スの一般化費用は，地方都市における高齢[2] Fagnant, D.J., Kockelman, K.M., Dynamic ride-

者の移動手段として十分な可能性がある。

sharing and fleet sizing for a system of shared

Urban Study Vol.74 JUNE. 2022

− 14 −

autonomousvehiclesin

Austin,across the Austin, Texas network with charging

Texas.

infrastructure decisions. Transportation Research

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Research

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特に⾼齢者と⾮⾼齢者との⽐較分析

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A

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linearprogramming

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[10] Loeb, B., Kockelman, K.M., Liu, J., Sharedautonomous electric vehicle (SAEV) operations− 15 −

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