2021 年度情報処理学会関西支部 支部大会

G-36

乗り捨て型カーシェアの利用効率向上のための車両再配置手法
A Vehicle Relocation Method for Improving Utilization Eﬃciency of One-Way Car Sharing
佐瀬凌太 †

Ryota Saze

1.

まなと †

諏訪 博彦 †‡

Manato Fujimoto

Hirohiko Suwa

藤本

はじめに安本慶一 †Keiichi Yasumotoを行うユーザベースと呼ばれる手法である．潜在的利用

近年，既存の交通手段に代わるサステイナブルなモビ者とは，カーシェアサービスの利用予約を行っていないリティとして Electric Car Sharing service （以下，ECS）

が将来的に予約を行う可能性がある利用者，またはサーが注目を集めている [1]．ECS は，個人が移動のために自ビスオペレータからの依頼に応じて再配置を行う意思が動車を所持する必要性をなくし，サービスとして享受である利用者のことである．ユーザベースでは，オペレーきるようにする Mobility As A Service として大きな可タベースのデメリットであったディスパッチャの雇用コ能性を秘めている．日本では，車両を借りたステーショスト・配置という課題を解決できる．

ンに車両を戻すラウンドトリップ型と呼ばれる方式がレ

一方，車両の再配置を行った場合に移動元のステーショ

ンタカーサービスとして主流であったが，近頃は借りたンでのユーザの利用要求が満たされなくなる場合がある．

ステーションとは違う場所にカーシェア車両を返却できそのため，利用効率を向上させるには，元のステーショる乗り捨て型カーシェアの普及が検討されている．

ンでの利用を損なうことなく新しい需要を満たすことが乗り捨て型カーシェアは，利用者に柔軟な利用形態をできるような再配置を行う必要がある．従来研究では，提供できる一方，高い利用効率を実現するには，車両偏オペレータベース・ユーザベースの車両再配置について在問題の解決が必要となる．車両偏在問題とは，利用者様々な手法が提案され，多くのシミュレーションが実施の利用要求が時間・場所によって異なることで発生するされてきたが，実世界のカーシェアリングサービスでの特定の場所に車両が集中してしまう現象である．具体例

実証実験を行った研究は多くない．

として，平日の通勤・退勤ラッシュの時間帯が挙げられ

本研究では，実在するカーシェアサービスである奈良

る．この時間帯は，駅から仕事場，あるいは仕事場から先端科学技術大学院大学が保有する NAIST カーシェア駅のどちらかの需要が非常に大きくなるのに対して，そリング（以下 NAIST カーシェアと記す）[2] から得られの逆の需要はあまり高くならない．これによって，利用た利用データに基づいて，乗り捨て型カーシェアにおけしたいという需要を満たしきれないという問題が発生する利用効率を向上させるユーザベースの車両再配置手法

る他，車両が集中した場所でも駐車スペース不足というを提案することを目指す．提案手法は，過去の NAIST問題が発生する．この問題の解決策として，車両の再配カーシェアデータから得られたユーザの利用傾向に基づ置を行うという方法がある．この車両再配置によるカーいて最適な車両再配置を提案する機械学習モデルを作成

シェア利用効率の最大化を行うには，車両再配置を行う

し，このモデルの基づいて NAIST カーシェアにおける人員を確保する他，その時点での車両配置・予約状況等利用効率を向上させるものである．本研究の貢献は，以に応じた最適な車両分布を算出する必要がある．

下の 2 点である．

車両再配置を行う方法については，主に２種類の手法

1. リアルタイムに稼働している実世界のカーシェアが提案されている．一つは，サービスオペレータが雇用システムである NAIST カーシェアにおいて，ユーしたディスパッチャと呼ばれるスタッフが再配置を行うオザの利用形態の基礎解析に基づいてユーザの利用ペレータベースと呼ばれる手法である．オペレータベーを予測する機械学習モデルを作成する．

スでは，再配置をディスパッチャが確実に行えるため，安定した再配置を実現できる．しかし，ディスパッチャ

2. モデルを適用することでカーシェアサービス全体の雇用コスト・配置も考慮しなければいけないというデの利用効率を向上させるユーザベースの車両再配メリットが存在している．これに対する車両再配置のも置手法を提案する．

う一つの手法が，潜在的利用者に依頼することで再配置†‡

奈良先端科学技術大学院大学，Nara Institute of Scienceand Technology
理化学研究所 革新知能統合研究センター（AIP）,
RIKEN, Center for Advanced Intelligence Project(AIP)

2.

先行研究

乗り捨て型カーシェアにおける車両再配置手法についてはいくつかの先行研究が存在している．千住ら [3] は，
車両偏在問題に対してユーザベースの再配置を行う中で最小の再配置依頼（依頼トリップ）で利用者の利用要求（要求トリップ）の成立数（トリップ成立数）を最大化する手法を提案している．この研究では，小規模なワンウェイカーシェアリングシステムのモデルを構築した上3.2kmでシミュレーションを行っており，ユーザへの再配置依頼によってユーザからの利用要求の受諾率が改善されることを確認している．しかし，この研究では実世界で収2.8km集されたデータを用いたシミュレーションが行われていない他，要求トリップが不成立となった場合に再配置が行われているため利用する直前に予約が行われた場合再1.8km配置を手配することができないという問題が存在する．

Yang[4] らは，ワンウェイカーシェアリングにおける車両再配置の中でもオペレータベースの車両再配置手法

図 1: 各サービスステーションの位置関係について，カーシェア車両とディスパッチャ両方の配置を最適化するための統合モデルが提案している．この研究の中では，ユーザからの利用需要が多いほど低いコストで再配置を行うことができる一方で，車両数が大きくなると駐車スペースの容量が原因で必要な再配置タスクが多くなることが示されていた．そのため，ワンウェイカーシェアの運用では経済的な車両数・駐車容量を決定することが重要となると結論付けられている．

NAIST カーシェア3.

本章では，NAIST カーシェアのシステム概要及びその利用形態について説明する．

3.1

システム概要NAIST カーシェアは，現在３台の電気自動車，３箇所のサービスステーション（駐車位置）で稼働している

Tiziana Campisi[5] らは，大学生の住民が多くの割合乗り捨て型カーシェアリングシステムである．具体的にを占めているイタリアのエンナを対象にカーシェアリン

は，カーシェア車両として三菱自動車の i-MiEV ２台，グサービスの導入可能性を議論している．この研究の中BMW 1 台を運用し，奈良先端科学技術大学院大学，学では大学生に対して紙媒体及びインターネットを通した

研登美ケ丘駅，けいはんなプラザにサービスステーショ

カーシェアリング利用傾向の調査を行い，その結果を分ンを展開している．図 1 に各サービスステーションの位析している．分析結果からいくつかのユーザ特性（性別置関係を示す．サービス利用するユーザとしては奈良先等）とカーシェア利用（サブスクリプションへの登録等）

端大に所属する利用申請を行った教職員・学生の２種類に相関関係があることを示し，シェアリングモビリティが存在する．の普及のための潜在的顧客を考慮した方策の策定に貢献

3.2

している．

カーシェア利用予約

NAIST カーシェアの利用予約は，専用の Web サイト

Wang[6] らは，中国におけるカーシェアデータを定性を通じて行われ，ユーザに付与されるトークンを使った的・定量的に解析することでユーザ嗜好を理解し，それオークション形式となっている．具体的な手順を以下にらの解析結果を使ってユーザのカーシェア利用を予測す示す．

るモデルの構築が行っている．この研究の中で提案された BeXGBoost は，ユーザ利用データの解析結果から得

1. ユーザは 1 週間毎に７トークンを付与される．

られた知見を利用して抽出された特徴量を用いることで，2. 使用を開始したい駐車場・タイムスロットに対し従来研究の中で提案されていた利用予測モデルより高い性能を示した．
本研究では，まず実世界のカーシェアサービスであるて，任意の量のトークンを bid する．タイムスロッ
トは，20 分で 1 つとなっている．bid の際には，利用を開始したいステーション，利用する時間，利NAIST カーシェアから得られる利用者データを解析し，用を開始したいタイムスロット，そのタイムスロッ

ユーザの利用嗜好及びユーザベース再配置の有効性の調トに対して入札する bid の量を入力する．

査を行う．その後，それらのデータ・解析結果から得られる知見を利用して車両再配置手法を提案することを目

3. タイムスロットの開始時間までに行われていた bid

指す．提案手法では，今後実際の NAIST カーシェアをに対して，最も bid したトークン量が多かった bid

模したシミュレーション及び実際のシステムへの実装実が勝者として選択され，車両の使用権を獲得する．

験によって評価を行っていく予定である．

4. 勝者は指定した 20 分のタイムスロットの間で車両の使用を開始する．

表 1: NAIST カーシェアにおける各月毎の分析結果
年/月

利用要求数

要求達成数

利用要求達成率

車両不在数

再配置可能数

再配置後の達成率

2020/06145

1320.91980.972020/07187

1510.81

33

23

0.93

2020/08

125

109

0.87

15

40.90

2020/09

179

148

0.83

24

110.892020/10

205

139

0.68

55

190.772020/11

143

119

0.83

18

120.92

2020/12

194

158

0.81

31

220.932021/01

195

152

0.78

37

100.832020/02166

1410.85

1930.872020/03

213

192

0.90

1650.92

2020/04

217

201

0.92

1130.942020/05

2141640.77

44360.93

2020/06

3882450.63

102180.68• 車両の利用履歴（CSV ファイル）

5. 車両の使用後は任意のステーションへ車両を返却する．

wallet address: 利用したユーザの wallet ID
started at: 車両の利用が開始された時間

6. 駐車場への駐車が完了した時点でトークンの支払

ended at: 車両の利用が終了された時間が発生する．

4.

from parking at: 利用を開始したステーション
to parking at: 利用を終了したステーション

NAIST カーシェアシステムの基礎分析

car: 利用した車両の ID

本章では NAIST カーシェアサービスにおけるユーザベースの車両再配置の有効性・実現可能性を検証するた

4.2

ユーザからの利用要求達成率めに行った基礎解析について説明する．

まず，現在の NAIST カーシェアではユーザからの利カーシェアデータのフォーマット用要求をどの程度満たすことができているのかを確認す

4.1

今回分析対象とした NAIST カーシェアのデータフォー
マットは以下のようになっている．なお，本研究では 2020年 6 月から 2021 年 6 月までのデータから基礎解析を達成率について分析を行った．
表 1 の左側 4 カラムに NAIST カーシェアにおける2020 年 6 月から 2021 年 6 月までの各月ごとのユーザ行った．

• 利用者のオークション情報データ（json ファイル）
slot: bid の対象となっているタイムスロット
formatted slot: slot のフォーマット表記
status:

オークションの状態

history:

入札履歴- bidder:bid したユーザの ID- bid:

るために，過去の利用データの中でのユーザの利用要求

bid に使用されたトークンの数

parking lot:bid の対象ステーション

winners: オークションの勝者の情報- winner: オークション勝者の ID- bidprice: 勝者が bid していたトークンの数- targetcar: 勝者が獲得した車両の IDからの「利用要求数」，利用要求を達成できた数である「要求達成数」，利用要求数のなかの達成数の割合を示
す「要求達成率」，ユーザが利用要求を出した際に利用可能な車両がステーションに存在しなかった回数を示す「車両不在数」を示す．分析結果から，NAIST カーシェ
アでは平均して 80 ％程の利用要求達成率となっていることが分かった．一方で直近の 2ヶ月間の利用要求達成率はデータ全体の平均よりも低くなっており，かつ減少傾向となっていた．NAIST カーシェアのウェブサイト
内ではこの原因として，3 月度に卒業によってユーザ数が減少したことで利用要求が通りやすくなったが，6 月度からは入学生の利用者が増加したことで利用要求が重なりやすくなり，利用要求達成率が減少したと考察されていた．また，車両不在数に関しても 3 月度と比較して8 倍近い大幅な増加が確認された．この結果からもユー

ザの利用要求達成率の改善は必要であると言える．

4.3

再配置の有効性確認

次に，NAIST カーシェアにおいて車両再配置が利用ここで算出した各ユーザのエントロピーについて，累積分布関数を示したものを図 3 に示す．
結果から，半数以上のユーザの行動がほぼ確実に予要求達成率を改善するためにどの程度の効果があるのか測可能であることが確認できた．これは，NAIST からを確認するために，過去の利用データでの車両不在数をNAIST へ使用するユーザが非常に多いことが影響して車両再配置によってどの程度改善することができるかにいるためである．また，各ステーションがそれぞれ等しついて分析を行った．本分析では再配置によって車両不い確率で訪れられていた場青，エントロピーは約 1.8 と在を改善できる条件として，以下の 2 つを設けた．

いう数字になる．それに対して 9 割近いユーザのエント

1. 車両不在が発生している 1 つ前のタイムスロットで，ある車両 V が利用されていない．

2. 車両不在が発生しているタイムスロットから 3 時間（9 タイムスロット分）の間に車両 V が利用されていない．

ロピーの値が 1.5 以下になっていることから，出発地が分かった場合多くのユーザの目的地は予測可能であると言える．加えて，利用開始時間を知ることができれば，さらに予測可能性が向上する可能性がある．

5.

提案手法

本章では，ユーザ利用データを用いた利用予測モデル

これらの条件は，ステーション間の再配置を 20 分（1 タに基づく車両再配置手法について提案する．

イムスロット分）で行えると仮定して，再配置を行う時

5.1

車両再配置手法

間が存在していること，車両の再配置によって他のユー提案手法では，NAIST カーシェアから得られる利用ザの利用が妨げられていないことを保証するために設定データに基づいて乗り捨て型カーシェアにおける利用効されている．

率を向上させるユーザベースの車両再配置を行う．具体

表 1 右側 2 カラムに NAIST カーシェアにおける各月

的には，過去のカーシェアデータを教師データとして未の車両再配置によって解決可能な車両不在数である「再来の車両配置を予測する機械学習モデルを作成し，この配置可能数」，および車両再配置を行った場合の利用要

ユーザ利用予測モデルを用いて予測した車両配置の中求達成率である「再配置後の達成率」を示す．また，図で車両偏在が発生した場合に洗剤ユーザへ再配置を依頼

2 に車両再配置を行う前後の利用要求達成率を比較したする．

結果を示す．結果より，全ての月に車両再配置によって解決できる可能性がある車両不在が存在し，仮にそれらを解決できた場合利用要求達成率の平均値を約 88 ％まで改善することができることが確認できた．これらは著者らが設定した条件の中で解決可能な車両不在であり，実際は利用予約が入っているか，再配置を行うユーザを確保できるかといった問題を考慮する必要がある．しかし，車両再配置による利用要求達成率の改善可能性は十分に存在すると言える．

4.4

ユーザ利用の予測可能性

効率的な車両再配置を行うためには，ユーザの利用行動を予測して近い未来の車両配置を予測し，それを見越した車両の再配置を行う必要がある．そのため，過去の利用データの中でのユーザの利用行動の予測可能性についての分析を行った．ユーザの目的地・利用時間を推定することができれば，最適な再配置を行える可能性をより高めることができる．今回は Wang らの研究で行われていたようにあるユーザがカーシェアを利用する際の，出発ステーション O が与えられた場合の目的地ステーション D の条件付きエントロピー H(D|O) を算出した．
このエントロピーが低いほど，出発地が分かっている状
況でのユーザの目的地は予測しやすいということになる．

5.2

ユーザ利用予測モデル

ユーザ利用予測モデルは，あるユーザのカーシェア利用を開始したステーション・時間の情報から，そのユーザが利用を終了するステーション・時間を予測する機械学習モデルである．提案手法ではこのモデルの予測結果を保持することで，未来の車両配置を予測する．機械学
習モデルでは，ランダムフォレストや XGBoost を使用する．

5.3

潜在ユーザの探索提案手法における車両再配置を依頼する潜在ユーザの探索も，過去の利用データを基に行う．具体的には，過去の利用データの中から，再配置を行いたいステーション・タイムスロットで利用を行っているユーザを探索し，そのユーザへ向けて再配置依頼を行う．現在は Web サイ
トを通して車両の利用予約を行っていることから，ユーザに対して再配置を依頼するためのプラットフォームについても検討していく必要がある．

6.

まとめ

本研究では，NAIST カーシェアから得られた利用データに基づいて乗り捨て型カーシェアにおける利用効率を

再配置適⽤前

1

再配置適⽤後

0.9

ユーザ要求達成率0.80.70.60.50.4
0.3
0.2
0.12020/062020/072020/082020/092020/102020/1
12020/122021/012020/022021/032020/0420
21/052020/060

図 2: 車両再配置適用前後の利用要求達成率する基礎解析結果を参考にする他，天気等のコンテキスト情報も考慮して構築していきたい．さらに，車両再配置におけるユーザの主観的な利用趣向の調査のために文献 [7] にあるようなユーザの嗜好調査についても同様に検討していきたい．

参考文献[1] 公益財団法人交通エコロジー・モビリティ財団. わが国のカーシェアリング車両台数と会員数の推移, 2021.

http://www.ecomo.or.jp/environment/carshare/carshare-graph2021.3.html.
図 3: ユーザ毎のエントロピーの累積分布関数[2] モビリティ社会システム実験用車両運営委員会.
Naist カ ー シェア リ ン グ, 2021.

向上させるユーザベースの車両再配置手法を提案することを目指して，まず NAIST カーシェアにおけるユーザ利用データの基礎解析を行った．基礎解析からは現在のカーシェアサービスにおけるユーザからの利用要求達成率が低減していることが確認でき，車両再配置によるこの問題の改善可能性が示された．加えて，ユーザ利用のhttps://naist-carshare.github.io.
[3] 千住琴音, 諏訪博彦, 水本旭洋, 荒川豊, 安本慶一. ワ
ンウェイカーシェアリング実現に向けた潜在的利用者による車両偏在問題の解決. 情報処理学会論文誌,

Vol. 60, No. 10, pp. 1818–1828, oct 2019.

予測可能性についても解析を行い，予測可能性が存在す[4] Shuang Yang, Jianjun Wu, Huijun Sun, Yunchao

ることを確認できた．また，利用開始時間が与えられる

Qu, and Tongfei Li. Double-balanced relocation

ことによる予測可能性への影響についても検討していく

optimization of one-way car-sharing system with

必要がある．

real-time requests. Transportation Research Part C:

将来的な課題として，ユーザ利用データを使ったユー
ザ利用予測を行う機械学習モデルの作成，及び NAIST
カーシェアを模したシミュレーション環境の構築が挙げられる．予測モデルの構築に関しては，予測可能性に関Emerging Technologies, Vol. 125, p. 103071, 2021.
[5] Tiziana Campisi, Vincenza Torrisi, Matteo Ignaccolo, Giuseppe Inturri, and Giovanni Tesoriere.

University propensity assessment to car sharing services using mixed survey data: the italian casestudy of enna city. Transportation Research Procedia, Vol. 47, pp. 433–440, 2020.
[6] Guang Wang, Harsh Rajkumar Vaish, Huijun Sun,Jianjun Wu, Shuai Wang, and Desheng Zhang. Understanding user behavior in car sharing services
through the lens of mobility: Mixing qualitativeand quantitative studies. Proc. ACM Interact. Mob.
Wearable Ubiquitous Technol., Vol. 4, No. 4, pp. 1–30, December 2020.
[7] Riccardo Curtale, Feixiong Liao, and Peter vander Waerden. Understanding travel preferences foruser-based relocation strategies of one-way electric car-sharing services. Transportation ResearchPart C: Emerging Technologies, Vol. 127, p. 103135,
2021.