Effect of Introducing
Subscription-based MaaS to Tokyo
The University of Tokyo A

Ayumi Maeda, Gentaro Kojima, Hikaru Tsukida,
Satoki Masuda, Taiki Suzuki

1Background and Motivation
Ex. whim, Finnish mobility application●

定額型MaaS (Mobility as a Service)

出現

Appearance of subscription-based MaaS.

○

定額で、一定エリアサービス公共交通が乗り放題になる

A service that allows unlimited rides on public transportation ina certain area for a subscription fee.

●

日本においてもMaaS導入動きが見られる

MaaS adoption is gaining momentum in Japan.
出典：whim, https://whimapp.com/jp/package/whim-japan/●

公共交通事業者が乱立する東京において、定額型MaaS インパクト 大きいと考えられる

Ex. 複雑に入り組んだ地下鉄 / The intricate subway system.

In Tokyo, where public transport operators are in disarray, the impact of
fixed-price MaaS is expected to be significant.

仮説 Hypothesis●

消費行動変化・拡大

Change and expansion of consumer behavior●

満足度高い交通体系 実現

Realization of a highly satisfactory transportation system

出典：都営地下鉄路線図、東京都交通局 ,https://www.kotsu.metro.tokyo.jp/subway/line.pdf

2

Mobility as a Service
定額型MaaS Subscription-based MaaS (Subsc MaaS)
Now

¥210

¥200

¥160

DO
Subsc MaaS

¥210

¥200

¥160

O
定額料金を支払え¥570¥0D、都内公共交通乗り放題

Unlimited use of public transportation in Tokyo for a flat rate

Today, I will go to Odaiba, where I don’t usually go,
because it’s 0 yen!

目的地選択

多様化，消費者余剰 増加？

Diversification of destination choices and increase in consumer surplus?

3

Framework
目的：MaaS導入による余暇トリップ 目的地
行う

変化・効用変化を予測し，政策評価を

Goal: Predicting change in destination and utility of leisure trips by MaaS, and conducting
policy evaluation

Data

Modelling = Nested Logit model・Toyosu PP 2019, 2020
→Trips of leisure purpose from Toyosu
n=1231 (2019), 1064 (2020)

・Upper nest is destination choice, lower
nest is mode choice

Estimation
・User classification with EM algorithm

Some may evaluate cost, andthe others attractiveness ofdestination.

Parameters

MaaS simulation

Evaluation of the effect of MaaS・Probability of subscribing MaaS・Trip distribution

・Calculate benefit
・relation b/w benefit and monthly fee
4NL model (Estimation)●

NLモデルによる目的地・交通手段選択 Choice of destination and mode by NL model
活動選択確率 Probability of activity choice

条件付き確率 Conditional probability

目的地選択
Destination choice

周辺確率 Marginal probability

ログサム変数 Calculation of logsum交通手段選択
Mode choice5

Specification of Utility Function (Estimation)
潜在クラス分け(EMアルゴリズム)を用いた定式化
Formulation with latent classifiers (EM algorithm)●

目的地d, 移動手段m

効用関数(クラスk)
utility function (destination d, mode m and class k)

目的地

手段mで目的地dへ魅力度● 店舗数● Google検索結果 件数● 駅乗降客数
Attractiveness of the destination●●●

Number of stores
Number of Google search results
Number of passengers getting on
and off the station

手段m

定数項

Constant term ofmode m

運賃

Fare to destination dby mode m

手段mで 目的地dまで所要時間
Time required to destination dby mode m

クラスk帰属時 選択確率Choice probability whenbelonging to class k●

目的地d, 移動手段m

選択確率

Probability of choosing destination d and mode m

クラスkへ 帰属確率
Attribution probability to class k

6

Specification of Utility Function (Simulation)
効用関数(クラスk) utility function (class k)●

定額型MaaSに登録する場合s

目的地

魅力度

Attractiveness of thedestination

registered case s

運賃0定数項MaaSFare is zero

Constant term

Flat rate of MaaS

定額料金

所要時間
Time required●

定額型MaaSに登録しない場合s’

目的地

魅力度

Attractiveness of thedestination

通常運賃
Standard fareunregistered case s’

定数項
Constant term

0

所要時間
Time required
7NL Model (Simulation)
活動選択確率 Probability of activity choice

条件付き確率 Conditional probability

MaaS登録有無選択
Whether to register to MaaS

周辺確率 Marginal probability= MaaS登録確率 Probability of regestering to MaaS

Tトリップ分
目的地・交通手段選択
Choice of destinationand mode of n trips

ログサム変数 Calculation of logsum

8Basic Research
使用したデータ：豊洲2019PP・豊洲2020PP Data used: Toyosu 2019 PP, Toyosu 2020 PP
Purposes of trips from Toyosu (2019)(n = 5925)

豊洲発余暇トリップ 目的地（ 2019） Destinationof trips from Toyosu on leisure purpose (2019)

Modes of trips from Toyosu on leisure purpose (2019)(n = 1508)●

豊洲発
多いトリップ ，通勤通学と同等に買物や他 娯楽もTrips originating from Toyosu are often accompanied by shopping and otherentertainment, just like commuting to and from work.

●

目的地が豊洲近傍に集中し，そ ため手段も徒歩が多い
Destinations concentrated in the vicinity of Toyosu, so almost half people walk.
9

Destination Choice Set
豊洲発

余暇トリップで選択されること 多い20駅を抽出

We chose 20 stations as destinations that are often selected for trips of leisurepurpose from Toyosu.
Komagome

Ikebukuro
NerimaUeno
Iidabashi

Kichijoji

Shinjuku

Akihabara
Tokyo

SasazukaMonzen-nakacho

Ginza

Shibuya

Tsukishima

Roppongi

Ebisu

Kinshicho

ToyosuShinagawaOdaiba10EM-NL Estimation Results
2019

2020

class1class2parametert-value parameterclass1class2t-valueparametert-value parametert-value

帰属確率

0.81

-

0.19

-

0.73

-

0.27

-

fare/100-2.69-9.76**-0.50-3.23**-4.25-2.75**-1.20-5.58**

time(h)-18.24-7.17**-6.34-7.57**-17.22 -10.08**-10.09-10.19**number ofshops/1000-7.82-4.69**

0.74

5.39**-20.72-4.70**

0.46

7.47**

Const_train

-0.51

-1.53

-0.51

-1.53

-0.55

-1.04

-0.55

-1.04

Const_bus-1.35-4.26**-1.35-4.26**-1.72-3.57**-1.72-3.57**

Const_car-6.48-13.76**-6.48-13.76**-6.56 -19.79**-6.56-19.79**Const_bike-4.02-10.32**-4.02-10.32**-3.92 -15.72**-3.92-15.72**

0.91

-1.71

0.56

-0.46

0.67

1.00

-2.25

Scale parameter※(1/(1+exp(x)))で推定

number ofobservations

-0.06

1213

1064

LL(0)

-5668.96-4899.90

LL(β)-2323.03-1471.39

likelihood ratio

0.59

0.70

fixed likelihoodratio

0.59

0.70

* p < 0.05** p < 0.01
11

Simulation and Evaluation: Change of Destination
配分結果 Distribution results●MaaS(2000円/30日)導入前後で変化を示した。

トリップ割合the change in trip ratio before and after theintroduction of MaaS (2000 yen/30 days).。

●

MaaS 導入により、遠い地点 選択確率が上がっている
The introduction of MaaS has increased the probabilityof selecting distant locations.
MaaS導入前後で

表 MaaS導入前後

トリップ数変化(導入後/導入前, 2019)

Change in the number of trips before and after the introduction ofMaaS (post-implementation/pre-implementation, 2019)

平均移動距離Table Average distance traveled before and after theintroduction of MaaS

20192020

導入前(Before)

1.447km0.762km導入後(After)

1.691km

1.179km

BeforeAfter

Share ratio
BikeWalk

手段別分担率入れるBus
Train

MaaS導入前後でトリップ数変化(導入後/導入前, 2020)

Change in the number of trips before and after the introduction12ofMaaS (post-implementation/pre-implementation, 2020)

Simulation and Evaluation: Tradeoff of Interests
消費者

余剰と鉄道会社

収益余剰と トレードオフ関係

A trade-off between consumer surplus and railroad company profits surplus.

●

バランスするサブスク料金

いくらか？？

How much is the best for a monthly fee?

monthly fee =1750-2000 yen
monthly fee =1250-1500 yen

左 点ほどサブスク料金が高い．

●

左点ほどサブスク料金が高い．

最適な料金設定 ，鉄道会社 収益が0円以上 範囲で消費者余剰を増加 効率性をみて決定される
Optimal fee should be determined by looking at the efficiency of increasing the consumer surplus within
the range where the railroad company's profit is above zero.

13

Summary
結論 Conclusions●

定額型MaaS導入により、行動範囲拡大・多様化が喚起される

By introducing subscription-based MaaS, action ranges get bigger and more diverse.

●

定額型MaaS 導入により、満足度がより高い交通体系が確立される。ただし、料金設定によってそ 上がり幅 大きく変化するため、注意が必要
The introduction of subsc MaaS will establish a transportation system with a higher level of satisfaction. However, it isimportant to note that the range of increase varies greatly depending on the rate setting.

●

消費者余剰 増減と公共交通事業者
切な料金設定が必要。

収入増減、トレードオフ 関係にあり、適There is a trade-off between change of consumer surplus and railway surplus, so you have to be careful when setting
the fee .

今後 課題 Future work●

誘発需要発生や、アクティビティパターン

変化考察

Considering induced demand and change of activity pattern.

14Appendix

15

Increase in the number of trips associated with MaaS●

外出をする/しないという選択●

MaaSにより一度外出した人が寄り道をして帰るためにトリップ数が増えるという現象、RLモデルで再現可能
ゾーン内内トリップを表す、教師データ不足●
Ikebukuro

Shinjuku

Iidabashi

Shibuya

●

Tokyo

●
Toyosu●●End Node

ため、推定できず

左図 ような、20駅がノードとして並び、相互にリンクでつなぐ仮想ネットワークを想定
図 赤線 、池袋から豊洲まで直接行くことを表し、茶色線 飯田橋で途中下車し、寄り道することを表す。
効用 運賃、時間、魅力度、交通手段ごと 定数項
ODが決まった「寄り道」を評価できるずだが・・・
時間内に計算結果が出ず
16

Increase in the number of trips associated with MaaS●●●●

朝 段階で出ていた暫定推定値で配分を行いました。
トリップ数1.16倍
特に遠距離 トリップが増える
徒歩トリップも増えている(MaaSにより期待効用が上がるため)

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