情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

車両時系列位置情報の逐次適用による車両返却予測手法
佐瀬 凌太1,a)

藤本 まなと2,3

諏訪 博彦1,3

安本 慶一1,3

概要：都市部における様々な移動需要への対応と，化石燃料の消費削減に貢献できるワンウェイカーシェ
アが近年注目を集めている．このワンウェイカーシェアでは，特定の時間・場所へ車両需要が偏ってしまうことで “車両偏在問題” が発生してしまい，システムの利用効率の低下を招いてしまうことが知られている．この車両偏在は，“車両再配置” による解決が可能である．本研究では，この車両再配置の実現において必要となる車両返却予測を行う手法を提案する．提案手法では，利用者の情報や開始地点・時間といった静的情報に加えて，時系列的に変化する位置情報等の動的情報を取得し，静的情報・動的情報に基づく
機械学習モデルを用いた車両返却予測を行う．また，この予測を利用開始時点だけでなく，利用中の一定時間おきに動的情報を更新しながら行うことで，返却予測結果を更新し続ける．提案手法を評価するために行った実世界カーシェアデータを用いた評価実験では，返却ステーション予測において F 値 0.922，返却時間予測においては 39.9 分の平均絶対誤差（MAE）を達成した．また，どちらの予測においても時系列的に予測精度の改善が行われていることを確認した．さらに，提案手法による返却予測結果のフィード
バックによって，ワンウェイカーシェアの利用効率の改善可能性があることが示された．
1.5 車両再配置に必要な要素
車両再配置を行うためには、未来の車両返却・車両需要の予測が必要となる

1. はじめに
近年，都市部におけるサステイナブルな新しいモビリ

車両返却予測車両需要予測差分を埋める車両再配置

いつどこに返却されるか？
→どこに何台配置されるか

どこから何台利用されるか

ティとしてカーシェアリングサービスが注目を集めている．
カーシェアリングサービスの中でも，従来のレンタカーな

未来のステーション

どでみられた車両を借りた場所と同じ場所に返却を行わな

図 1 車両再配置の概念図

11

ければいけないラウンドトリップ型と呼ばれる利用形態とは異なり，借りた場所とは異なる場所に車両を返却することができるようなワンウェイカーシェアリング（以下，
ワンウェイカーシェア）が普及している．ワンウェイカー
シェアは，都市部における短距離移動需要への柔軟な対応が可能であることに加え，ガソリン消費の低減による CO2
排出量の削減にも期待できる [1], [2]．一方で，ある特定の時間・場所に車両需要が偏る “車両偏在問題” が発生するという課題が存在している．車両偏在問題によってユーザからの需要を満たすことができない状況が発生すると，システムの利用効率が低下する．この問題の解決策として，車両を配置し直す “車両再配置” がある [3]．この車両再配
置を適切に行うには，未来の各ステーションにおける車両
需要の予測と，現在利用中のユーザの車両返却の予測によ
1
2
3
a)

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
大阪公立大学
Osaka Metropolitan University
理化学研究所 革新知能統合研究センター（AIP）
RIKEN
saze.ryota.sl4@is.naist.jp

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝

る未来の車両配置の予測が必要となる．この車両需要の予測結果と車両返却予測結果に基づく未来の車両配置を比較することで，その差分を埋めるための車両再配置を実施することができるようになる（図 1）．
本研究では，ワンウェイカーシェアにおいて利用開始直後から車両返却予測を行い，その後も利用中に変化していく動的情報を考慮して車両返却予測結果を更新し続けることで，従来手法よりも早く未来の車両配置を予測し，かつ時系列的に予測精度を高めていく手法を提案する．提案手法は，実世界データを用いて評価を行った．評価の結果，返却ステーションの予測においては，全テストデータに対して F 値 0.922 を達成した．また，返却時間の予測においては，39.9 分の平均絶対誤差（MAE）を達成した．加えて，返却予測結果の時系列的な改善に関しても評価を行い，利用終了に近づくほど返却ステーション予測・返却時間予測のどちらも予測精度が改善していることが確認された．
さらに，提案手法による返却予測結果のフィードバックに
よって，個人差はあるもののシステムの利用効率の改善可1

2.3 先行研究の課題

情報処理学会研究報告
IPSJ
SIG Technical Report
返却予測では、利用中に短時間(15分)以内の返却を予測する研究があった
表 1 返却予測モデルにおける目的変数・説明変数

返却予測
利用終了
（返却ステーション到着）

利用開始

カラム名
・・・

・・・

従来手法
15分圏内

15分圏内
時系列

正しい返却予測が行われない
17

図 2 車両返却予測の先行研究における課題

車両需要の予測に関する先行研究としては，返却ステー

単位

利用時間

目的変数

時間（分）

利用終了ステーション

目的変数

整数

利用開始スロット

説明変数

整数

利用者 ID

説明変数

整数

利用開始ステーション

説明変数

整数

曜日

説明変数

整数

経過時間

説明変数

時間（分）

緯度

説明変数

小数

経度

説明変数

小数

移動方向ベクトル

説明変数

小数能性があることが示された．

2. 関連研究用途

3.1 車両時系列位置情報の逐次適用アプローチ

ション毎の関係性から特徴量を抽出して需要予測を行う手

車両の返却予測においては，利用開始時に決定される利法 [4] や，曜日や天候等の情報から，時系列的特徴を考慮で用開始時間・利用開始場所・ユーザ ID 等から，ユーザの過きる Long Short-Term Memory(LSTM) を用いて需要予測を去の利用特徴を用いて返却予測を行うことは可能である．

行う手法 [5] が提案されている．さらに，過去の利用デー

しかし，ワンウェイカーシェアにおいては，利用中のユー

タだけでなく，リアルタイムなアプリログデータやステー

ザの位置情報や移動方向などが時系列的に変わっていく．

ションデータを用いて車両需要予測を行う手法 [6] も提案

この変化を反映して車両返却予測に応用することができれされている．

ば，静的情報のみの返却予測に加えて，予測精度を向上さ

一方で車両返却の予測に関する研究としては，車両の移動軌跡と過去の軌跡データを照合して類似度が高い軌跡をせ，利用開始から時間が経つにつれて予測精度を改善することが可能であると考えた．

算出し，最終的な返却ステーションを予測する手法 [7] が提案手法においては，ワンウェイカーシェアから得られ提案されている．また，リアルタイムな情報を活用した返る静的情報・動的情報を入力とする機械学習モデルを用い

却予測の手法も提案されており，Liu ら [8] は車の軌跡デーて車両の返却予測を行う．返却予測で得られる具体的な出タやアプリログデータを活用し，15 分以内に車両返却が行

力は，ユーザが利用を終了し車両を返却するステーション

われる確率，および 15 分以内に到達可能な各ステーショである返却ステーションと，車両が返却される時間であるンへの返却確率を算出する手法を提案している．

返却時間である．図 3 に車両返却予測手法の概要図を示

従来の車両返却予測に関しての研究では，リアルタイム

す．各返却予測モデルには予測が行われる時刻において得な車両データを考慮して車両返却予測を行う研究はあったられる動的情報と，その利用における静的情報が同様に入が，予測対象は 15 分以内に到達可能なステーションに絞力される．

られている．この手法の場合，ユーザが返却を行うステー提案手法では利用中に変化する動的情報を更新しながらションの 15 分圏内にまで近づかなければ正しい返却予測

一定時間おきに実行される．各返却予測モデルへの入力をが行われないということになる（図 2）．さらにこの車両更新しながら，利用開始から利用終了までの一定時間おき

返却予測の結果として車両偏在問題の発生が予測された場に返却予測結果を取得し続けることで，利用終了に近づく合においても，車両再配置に割くことができる時間が短くほど予測精度の改善を行っている．

なってしまう．

3. 提案手法
先行研究での課題の解決のために，我々は，ユーザの利用開始直後から全てのステーションを対象とした返却予測

3.2 返却予測モデル
本節では，提案手法内の返却予測モデルについての詳細について説明する．

3.2.1 説明変数・目的変数を行うことでより早い段階で真の返却ステーションを対表 1 に，返却予測モデルへの入力として使用される説明象とした返却予測を行う．この返却予測を利用中に変化す

変数及び目的変数を示す．説明変数としては，どちらの予る位置情報・移動方向情報などの動的情報を考慮して更新

測モデルに関しても同様のものを用いている．返却ステー

し続けることで，より精度が高い返却予測結果を取得し続ション予測モデルは利用終了ステーション，返却時間予測ける．また，カーシェアサービスプラットフォーム上でのモデルは利用時間を目的変数とする．

ユーザへの返却予測結果フィードバックによる利用効率改3.2.2 返却ステーション予測モデル・返却時間予測モデル

善の仕組みについても提案する．

返却ステーション予測モデルは，分類タスクで学習されc 1959 Information Processing Society of Japan⃝2

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利用開始直後

一定時間毎
静的情報・利用開始ステーション
・時間・ユーザID
・曜日

静的情報&
動的情報

・・・

返却時間
返却ステーション

利用終了間際

動的情報
・位置情報・経過時間
・移動方向ベクトル・・・

返却時間予測モデル
返却ステーション予測モデル

返却時間（いつ返却されるか）

静的情報&
動的情報

返却ステーション（どこに返却されるか）

返却時間
返却ステーション

予測結果更新 &精度改善
何時に返却
される？

返却予測結果返却時間に利用予
約を入れよう！

××時に△△へ返却されそうです

予定が決め
られない…

図 3 提案手法の概要図

る機械学習モデルであり，返却予測が行われる各時刻にお4.1 実験目的

いてユーザが車両を返却する確率が高いステーションを利返却予測精度評価実験は，実運用されているカーシェア

用ステーションとして出力する．一方で返却時間予測モデ

サービスデータにおける提案手法による返却予測手法がど

ルは，回帰タスクで学習される機械学習モデルであり，返の程度の予測精度を達成することができるのかを確認する

却予測が行われる各時刻においてユーザが車両利用を開始

ことを目的とする．さらに，提案手法の核である，時系列

してから終了するまでにかかると思われる時間を利用時間的に変化する動的情報を考慮することによって返却予測精として出力する．また，実際の車両の返却時刻はこの利用度が利用中の時系列的に改善されるか検証する．

時間と利用開始時間をもとに算出される．

4.2 実験方法
返却予測精度評価実験は，実世界のワンウェイカーシェ

3.3 返却予測結果フィードバックによる利用効率改善提案手法による車両返却予測は未来の車両配置予測によ

ア運用データから提案手法の機械学習モデルを学習し，運る車両再配置に活用することができるが，返却予測結果自用データの最新月における利用に対して提案手法を適用

体をユーザにフィードバックすることでカーシェアリング

した状況をシミュレーションした際の予測精度を算出すサービスの利用効率を改善できるのではないかと考えた．

ることで実施する．運用データには，奈良先端科学技術大

返却予測結果フィードバックによる利用効率改善におい学院大学で運用されているワンウェイカーシェアであるては，動的情報の逐次適用による車両返却予測更新手法に

NAISMoN*1 の運用データを用いて行う．

よって得られる車両返却予測結果を Web アプリを通して

4.2.1 データセット

ユーザにフィードバックする．ユーザはこの返却予測結果

評価実験で用いるデータセットの収集対象である NAIS-

を基に利用予約を行うことができ，車両の返却予測時刻に

MoN は，奈良先端科学技術大学院大学で実運用されてい合わせたスケジュール調整や利用予約が可能となる．

るワンウェイカーシェアであり，全設置ステーション数 3

4. 返却予測精度評価実験
本章では，実運用されているカーシェアサービスデータ

箇所，全車両数 3 台という運用形態が取られている．本研
究では，この設置ステーションは地理的な特徴から学校，
駅，研究施設と呼称する．

における提案手法による返却予測手法がどの程度の予測精表 2 にデータ収集期間中における各ステーションを利度を達成することができるのかを確認すること，および提用開始・利用終了ステーションとする利用回数の集計を示案手法の核である，時系列的に変化する動的情報を考慮す

す．表 2 より，学校から利用開始，あるいは学校で利用をることによって返却予測精度が時系列的に改善されること終えるようなケースが比較的に多いことが分かる．これはを確認するために実施した返却予測精度評価実験に関して

NAISMoN が大学によって運営されており学生の利用者が述べる．

多いことに起因していると考えられる．

*1c 1959 Information Processing Society of Japan⃝

https://naist-carshare.github.io/

3

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表 2 各利用開始・終了ステーションでの利用回数
利用終了
利用開始

NAIST

登美ヶ丘駅

けいはんな

NAIST

1208

202

28

登美ヶ丘駅

215

33

13

けいはんな

16

21

24

表 3 返却ステーション予測モデルの精度
返却ステーション
サンプル数
適合率
再現率
学校

2398

0.939

0.982

0.960

駅

242

0.781

0.471

0.588

研究施設

266

0.901

0.861

0.884

0.923

0.929

0.922

全体

4.2.2 機械学習モデルの訓練・テストデータ
タセットの 2020 年 6 月から 2021 年 5 月までのデータを訓練データ，2021 年 6 月のデータをテストデータとした．

学校

正解ラベル

評価実験の中で使用した返却予測モデルの学習では，デー

駅

研究施設

また，訓練データの最後月の 15 日目以降のデータを検証
データとして利用している．

学校

4.2.3 機械学習モデルのパラメータ評価実験での機械学習モデルの選定は，Random Forest

F値

図4

駅
研究施設
予測ラベル

返却ステーション予測モデルの混同行列

や SVM，Light Gradient Boosting Machine（LightGBM）等の主要な機械学習モデルを用いた場合の返却ステーション
予測性能を比較することで実施した．比較されたモデルの

1.00
0.95
0.90

中では LightGBM が最も高い性能を示していた．この結果

0.85

より，今回の評価実験における返却ステーション予測モデ

0.80

ル・返却時間予測モデルは LightGBM をそれぞれ分類タス0.75

ク・回帰タスクで学習することで作成した．なお，今回の0.70

評価実験における提案手法の返却予測を行うインターバル

0.65

は，5 分間に設定している．

4.2.4 評価方法

0.60
15

15

15

15

図 5 返却ステーション予測における正解率の時系列的変化

本実験における返却ステーション予測の精度評価には，
分類タスクの評価指標である正解率 (Accuracy)，適合率測モデルの混同行列を示す．図 4 から，正解ラベルが駅で（Precision），再現率（Recall），F 値（F-value）を用いた．まあるサンプルを学校行きと予測してしまっているケースがた，返却時間予測の精度評価には，回帰タスクの評価指多いことが分かった．これが駅へ返却する利用に対する予標である平均絶対誤差（MAE），平均絶対パーセント誤差

測精度が落ちている原因であると考えられる．

（MAPE）を用いた．さらに，返却ステーション予測に関し

4.3.2 返却ステーション予測の時系列的変化ては正解率，返却時間予測に関しては散布図プロットを用

図 5 に返却ステーション予測における正解率の時系列的いて時系列的な予測精度の改善についての評価を行った．

変化を示す．このグラフは，利用開始から 15 分以内，利用開始 15 分後から利用終了 15 分前，利用終了 15 分以内

4.3 実験結果に分けた際の正解率の変化を示している．正解率はそれぞ

返却予測精度評価実験における結果は，初めに返却ス

れ 0.87，0.94，0.96 となっている．この結果から，返却ス

テーション予測モデルの評価結果について述べ，その後にテーション予測精度は利用終了に近づくほど高まっている

返却時間予測モデルの評価結果について述べる．

ことが分かる．

4.3.1 各ステーション毎の返却ステーション予測結果

4.3.3 利用時間帯毎の返却時間予測結果

返却ステーション予測モデルは，全体で F 値 0.922 を達返却時間予測モデルの評価結果は，テストデータ全体に成している．また，表 3 に返却ステーション予測モデルの対する平均絶対誤差が 39.9 分，平均絶対パーセント誤差がテストデータに対する各分類対象クラス毎の評価指標の算

44.9 %となった．また，図 6 に利用時間毎に分けた平均絶出結果を示す．

対誤差，平均絶対パーセント誤差を比較した結果を示す．

表 3 の結果から，返却ステーション予測モデルは学校へ

図 6 の結果から，平均絶対誤差は，120-180 分の利用時間の返却に関しては高い精度で予測できていることが分かっである利用に対して約 29 分と最も小さくなっていた．平た．一方で，駅に返却する利用に関しては，F 値が 0.588 と均絶対パーセント誤差に関しては，平均絶対誤差と同様になり，他のステーションよりも大幅に低い値となっていた．

120-180 分の利用時間である利用に対して最も小さい 20 %

この原因を確認するために，図 4 に返却ステーション予という値になり，それ以降は 20 %〜40 %の間で推移する

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝4

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1e6

MAE
MAPE

80

1.4
1.2

400

±15%
±30%

350

1.0

300

0.8

250

0.6

200

0.4

150

MAPE[%]

MAE[min.]

60

40

20
0.2
0

0.0
0-60

60-120120-180

180-240[min.]

240-300

300-360

100
50
0

図6

利用時間帯毎の返却時間予測モデルの評価結果

400

400

300

100

150

200

250

300

350

400

±15%
±30%

350

250

300

200

250

150

200

100

150

50
0

50

図 8 利用開始 15 分後〜終了 15 分前までの予測結果

±15%
±30%

350

0

100
0

50

100

150

200

250

300

350

400

図 7 利用開始から 15 分以内の予測結果という結果となった．

50
0

0

50

100

150

200

250

300

350

400

図 9 利用終了から 15 分以内の予測結果

4.3.4 返却時間予測の時系列的変化
図 7〜9 はそれぞれ，返却時間予測モデルに対して利用開

過去の利用データから実際にあった車両利用状況を再現

始から 15 分以内，利用開始から 15 分経過後から利用終了

し，その状況下で車両利用予約を行うというシミュレー

15 分前まで，利用終了から 15 分以内のテストデータに対ションを行った．具体的には，返却予測結果が確認できる

する利用時間の予測結果の散布図プロットを示している．

状況・できない状況における利用予約行動を，Web アプリ

なお，グラフに示されている直線は，それぞれ誤差 15 ％，ケーションを用いたシミュレーションを通して被験者が実30 ％となる直線を示している．図 7〜9 から，利用終了に施し，利用効率の比較を行った．さらに，シミュレーショ

近づくにつれて散布図のプロットの中央の対角線に集中しン実施後にそれに関わる内容の事後アンケートへの回答をていることが分かる．また，図 7 の傾向から，利用開始直依頼した．本実験は 5 人の被験者（内 NAISMoN ユーザが後時点は実際の利用時間より比較的短い時間を予測値とし3 人，非ユーザが 2 人）を対象に実験を行っている．

て算出するケースが多くなっていた．

5.1.1 実験環境

5. 返却予測結果フィードバック評価実験

本実験では，被験者に対して実験の概要・シミュレー
ションに使用する Web アプリケーションの接続・操作方法

本章では，提案手法による車両返却予測結果をユーザへを説明するスライド資料（計 16 ページ）を共有し，その提示することで，より効率的な利用を促すことができるこ

説明を基に被験者が個人で実験に臨む形式で実験を実施しとを検証するために行った返却予測結果フィードバック評

た．さらに，Web アプリケーション上でのシミュレーショ

価実験について述べる．

ン実施後に Web 上で事後アンケートに回答してもらった．

5.1.2 データセット・機械学習モデル
5.1 実験方法
返却予測結果フィードバック評価実験は，NAISMoN の

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝

返却予測結果フィードバック評価実験では，返却予測精度評価実験で用いたものと同様のデータセットを用いる．

5

情報処理学会研究報告
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返却予測モデルに関しても，返却予測精度評価実験と同様

5.2.1 シミュレーション結果に基づく定量的評価のパラメータで学習した LightGBM を利用する．なお，返返却予測結果フィードバック評価実験の定量的な評価結

却予測結果フィードバック評価実験において再現した車両

果として，図 11〜15 に被験者毎の各シチュエーションにお利用状況は，2021 年 6 月の期間のデータを基にしている．

ける利用効率算出結果を示す．3 つあるシチュエーション

5.1.3 シミュレーション用アプリケーションとチュートリアルについてそれぞれ返却予測結果の表示あ

返却予測結果フィードバック評価実験では，Web アプリ

り・なしでシミュレーションを実施したため，1 人のユー

ケーションを通したワンウェイカーシェアの利用予約シザについて 8 つの利用効率算出結果が表示されている．な

ミュレーションを実施する．図 10 にシミュレーションを

お，横軸ラベルは「(シチュエーション番号) (予測結果表

実施する Web アプリケーション画面を示す．このシミュ

示ある・なし)」というフォーマットで記載されている．シレーションでは，2021 年 6 月における 3 つの時間帯の利用

チュエーション番号が 0 であるものがチュートリアルであ状況（以下，シチュエーション）を再現する．そして，各る．例えば，シチュエーション 1 を予測結果表示ありで実状況において利用を開始したいユーザ（被験者）が存在す

施した結果は「1 withPred」というラベルとなる．

ることを仮定し，そのユーザが返却予測結果を確認できる

図から，返却予測結果のフィードバックによる利用効率

場合とそうでない場合においてどの程度利用効率が変化す

改善には個人差が見られる結果となった．図 11，15 におるかを評価する．

いては返却予測結果が表示されている場合の方が利用効率が向上しているシチュエーションが見受けられた．しかし，図 12，13 においては，返却予測結果が表示されている場合の方が利用効率が低下しているシチュエーションが見受けられた．さらに，図 12 ではシチュエーション 1 と 3，
図 13 ではシチュエーション 2 で利用効率が低下しており，
シチュエーション番号の類似性は見られなかった．

5.2.2 アンケート結果に基づく定性的評価
返却予測結果フィードバック評価実験の定性的な評価結果として，図 16，17 にアンケート調査結果を示す．なお，
図 16 は「はい」，「いいえ」の 2 つの選択肢から選ぶ回答方
式，図 17 は 1〜5 の 5 段階選択 (5 が「非常にそう思う」)の解答方式となっている．各グラフのキャプションは，ア
図 10 シミュレーション画面

ンケート内での質問項目を示している．図 16 の結果から，
シミュレーションを実施した被験者の 80 ％が車両返却予測による利用効率改善の意義を理解できていることが分か

5.1.4 評価方法
返却予測結果フィードバック評価実験における評価は，利用効率による定量評価，アンケート調査による訂正評価を行った．なお利用効率は，被験者が利用予約を成功させるために必要となった利用予約回数の逆数として定義している（式 (1)）．
利用予約成功数
利用効率 =
利用予約回数

る．また，図 17 の結果から，被験者の半数以上が車両返却予測結果のフィードバックによって利用予約が行いやすくなったと感じていることが分かる．

6. 考察
6.1 返却ステーション予測(1)

返却予測結果フィードバック評価実験においては，利用中の車両の返却予測結果を被験者が確認し，その情報を基により少ない利用予約回数で利用予約を成功させることによって，返却予測結果が提示された状況の方が利用効率が高くなることが期待される．

返却ステーション予測モデルに関しては，F 値 0.922 と





にアンケート結果に基づく定性的評価について述べる．

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝

SFE

SFE@XJUIPVU1

SFE

I1@

XJUSFE@XJUIPVU1

SFE

I1

XJU@IPVU1

SFE

XJU@XJUI1

SFE

SFE

IP
VU1I1
XJUXJU

図 11@

初めにシミュレーション結果に基づく定量的評価，その後

@

返却予測結果フィードバック評価実験における結果は，



@

5.2 実験結果

NAISMoN ユーザ 1

6

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report









図 16

車両返却予測結果を提示することの意義や意味は理解できましたか？



@
X

@
X

JUI1SF

E
JUIPV
U1SFE@XJUI1
SFE@XJUIPVU1
SFE@XJUI1
SFE@XJUIPVU1
SFE@XJUI1
SFE@XJUIPVU1
SFE



図 12



NAISMoN ユーザ 2













図 17

車両返却予測結果が見えることで，利用予約が行いやすいと思いましたか？




ると，予測精度が落ちている駅行きの利用は学校行きの利SFE用であると判断されているケースが多いことが分かる．この原因分析のためにテストデータ中の駅行きの利用に対す@

XJUIPVU1

SFE

SFE

I1@

XJUSFE@XJUIPVU1I1SFE@XJUSFE@XJUIPVU1

SFE

I1

XJU@IPVU1@XJU@XJUI1

SFE

る予測結果とその予測が行われた位置の関係をプロット
図 13

NAISMoN ユーザ 3

したが，予測が行われる位置による正誤の偏りは見られなかった．今後さらにその他の特徴量等の影響を詳しく調査

していく必要がある．



6.2 返却時間予測

返却時間予測モデルはテストデータ全体に対する平均絶

対誤差が約 40 分となった．また，図 6 に示す結果から，



返却時間予測においては 60-180 分の利用時間帯に対する
SFE@XJUIPVU1

SFE

SFE

I1

XJU@@XJUIPVU1

SFE

I1

SFE@XJUSFE@XJUIPVU1

SFE

I1

XJU@IPVU1@XJU@XJUI1

SFE

平均絶対誤差が約 30 分と他の時間帯と比べて小さいという結果になっていた．これらの平均絶対誤差を NAISMoNの 20 分を 1 スロットとしたタイムスロットに換算すると，

図 14

非 NAISMoN ユーザ 1

それぞれ 2 スロット，1.5 スロット程となった．この予測精度が車両再配置・ユーザの利用効率改善においてどの程

度の効果が得られるかについては，返却予測結果フィード

バック評価実験の考察を述べる 6.4 節で議論する．



6.3 返却予測結果の時系列的改善



図 5 の結果より，返却ステーション予測モデルの予測精

度は時系列的に改善されていることが分かる．実際の数値

図 15

SFE@XJUIPVU1

SFE

SFE

I1

XJU@@XJUIPVU1

SFE

I1

SFE@XJUSFE@XJUIPVU1

SFE

I1

XJU@IPVU1
XJU@@XJUI1

SFE

非 NAISMoN ユーザ 2

としては利用開始 15 分以内の範囲での正解率が約 88%，
利用終了 15 分以内の範囲での正解率が約 96%となっていた．この結果より，返却ステーション予測モデルは 8%程の予測精度の改善を行えており，時系列的な動的情報の変いう高い値を達成していた．これはサンプル数が多い学校化を考慮することは返却ステーションの予測において有効を返却ステーションとする利用に対する予測精度が高いこであると言える．また，図 7〜9 について，誤差範囲内毎のとが理由であると考えられる．一方で，表 3 に示すように，プロットの割合を比較したものを表 4 に示す．表 4 から，一部のステーションに対してのみ予測精度が落ちるという返却時間予測モデルに関しても返却ステーションと同様に問題も確認されている．この問題に対して図 4 を併せて見予測精度の時系列的改善を行うことができていることが確c 1959 Information Processing Society of Japan⃝7

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
表 4 各誤差の範囲にある返却時間予測結果プロットの割合の比較

考慮が有効に働いていることが確認できている．提案手法

予測タイミング± 15%以内± 30%以内± 30%以上利用開始から 15 分以内

0.166

0.34

0.494

利用開始 15 分後〜終了 15 分前

0.371

0.595

0.034

関しても，シミュレーションを通した実験を行い，個人差

利用終了から 15 分以内

0.372

0.591

0.037

はあるものの，利用効率の改善を促すことができる可能性を用いた車両返却予測結果のユーザへのフィードバックにが示された．一方で，今後はさらに返却予測精度の向上を認でき，動的情報の考慮が返却時間予測において有効であ図るとともに，より大規模でステーション配置が変わったると言える．また，利用開始 15 分後〜終了 15 分前と利用状況であっても同様の結果が得られるかどうかを調査する

終了から 15 分以内に関しては類似した割合となっている必要がある．

が，他の予測タイミングのと比べて時間幅が大きくなっているため，より細かくタイミング毎に分けた上で比較を行

参考文献

う必要がある．

[1]

6.4 返却予測結果フィードバック
図 11〜15 の結果から，提案した返却予測結果のフィー[2]

ドバックは，ユーザ毎の利用予約行動の特徴に依存するが，利用効率を改善できることが分かった．一方で，返却予測
結果のフィードバックが行われない状況よりも利用効率が[3]低下していたケースに関しては，返却予測精度が十分でないことで正しい返却時間をフィードバックすることができず，ユーザに誤った利用予約を促してしまったことが考え
られる．

[4]

さらに，利用効率の低下が確認されたケースは NAISMoN
ユーザのみで発生していることから，現状のモデルによる返却予測結果のフィードバックでは，NAISMoN ユーザが普段の利用予約で用いている各自の経験則に基づく返却予[5]

測よりも精度が悪くなるケースが存在すると考えられる．
このことから，返却予測モデルの予測精度は，全てのユー
ザの利用効率を改善するという目的で考えると不十分であ[6]ると考えられる．
今後は返却予測モデルの精度改善を図るとともに，より多人数の NAISMoN ユーザを対象とした返却予測結果[7]

フィードバック評価実験を実施し，フィードバックの影響について分析を深めていく予定である．
[8]

7. おわりに本研究では，ワンウェイカーシェアにおける車両偏在問

Patrı́cia Baptista, Sandra Melo, and Catarina Rolim. Energy,
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題解決のための車両再配置に必要となる車両返却予測手法を提案した．提案手法では，ユーザの車両利用開始時に決定される静的情報に加えて，リアルタイムな車両の位置情報・移動方向情報等の動的情報を考慮して返却予測を行い，車両が利用中の間にその予測結果を更新し続けるものである．評価実験を行った結果，提案手法は返却ステーション
予測ではテストデータ全体の各クラスに対する F 値のミクロ平均として約 0.922 という高い値となった．また，返却時間予測ではテストデータ全体に対する平均絶対誤差が約39.9 分となった．さらに，返却ステーション予測モデル・
返却時間予測モデルのどちらにおいても時系列的な予測精度の改善が確認されており，提案手法における動的情報のc 1959 Information Processing Society of Japan⃝

8