c オペレーションズ・リサーチ

ラストマイル・モビリティシェアリング
―シナリオモデルに基づく運用計画案の作成―
高橋直希，高野祐一，吉瀬章子

本稿では，豊田市で提供されている地域ワンウェイ型シェアリングサービス Ha:mo RIDE 豊田の最適化モデ
ルに基づく運営方法の分析 [1, 2] をもとに，より現実的な車両の初期配置や配回送のオペレーションを導出する
ため，自転車を利用した配回送を加えた最適化モデルと，不確実性を考慮したシナリオモデルを提案し，それらの計算機実験結果を紹介する．自転車を利用した配回送をモデルに加えることにより，全体的に利益率が高くなり，さらに計算時間も短縮することができた．シナリオモデルを考えることで，より需要の不確実性に対応可能なオペレーションを算出することができた．

キーワード：都市と地域のモビリティサービス，ワンウェイ型カーシェアリング，ラストマイル・モ
ビリティ，Mobility as a Service (MaaS)，最適化モデル，混合整数計画問題，シナリ
オモデル

1.

論を行っている．本稿はこの研究の延長線上の取り組はじめにみとして，自転車を利用した配回送を加えた最適化モ

モビリティを用いた新しいサービス Mobility as a

デルと，より現実的な車両配置と配回送計画の導出をService (MaaS) は，日本政府が推進する超スマート社目的とするシナリオモデルを提案し，その計算機実験会 Society5.0 [3] の実現における政策の柱の一つとなっ結果を紹介する．ている．Ha:mo RIDE 豊田 [4] もその一つであり，乗り捨て可能なワンウェイ型シェアリングサービスとして，2012 年 10 月よりトヨタによって提供されている．豊田市駅から 5, 6 km 圏内にある，トヨタ本社や市役所，

2. 自転車の配回送を考慮した最適化モデル
Ha:mo RIDE 豊田におけるモビリティシェアリング
．の特徴を以下に述べる（文献 [1, 2] 参照）

病院などの施設への移動を対象とした，ラストマイル・ラストマイル移動の足であることから，車両は公輸送のためのモビリティサービスであり， i-ROAD や共交通機関の駅やバス停，ショッピングモール，オCOMS といった超小型 EV を利用している．スマート

フィス，自宅など，個人の関心のある場所に近いフォンにアプリをインストールし会員登録を行い，ア場所に駐車することを想定しており，一般的にモプリを使って約 60 カ所あるモビリティのステーションビリティの利用時間が短い．

から出発場所と出発時間，移動先のステーションを入・ほかのカーシェアリング同様，出発時に車両を予力する．アプリが利用可能なモビリティを提示すれば約するが，移動先でのステーション探しに時間が予約完了となる．ステーションの約 75％は 24 時間営

かかってはサービスの意味がないことから，あわ業であり，2017 年 7 月時点で個人会員数は 4,000 人以せて移動先ステーションの空き駐車枠も予約する．

上，法人会員も 70 社以上に上っている [5]．文献 [1, 2]

・需要と供給のアンバランスを解消するため，うまでは，この Ha:mo RIDE 豊田に対して，最適化モデル

く車両配置や配回送スタッフのシフトを決める必を用いた運営方法を分析し，料金の割増サービス（プ要がある．

レミアムサービス）や自動運転車両の導入の効果の議以上をもとに，[1, 2] では，Boyaci et al. [6] のカーシェアリング車両配置・配回送最適化モデルをベース

たかはし なおきKDDI 株式会社〒 102–8461 東京都千代田区飯田橋 3–10–10
たかの ゆういち，よしせ あきこ
筑波大学システム情報系〒 305–8573 茨城県つくば市天王台 1–1–1

ytakano@sk.tsukuba.ac.jp
yoshise@sk.tsukuba.ac.jp

2019 年 8 月号

として，ラストマイル・モビリティシェアリングサー
ビスにおける車両配置と配回送の最適化モデルを構築している．[1, 2] で想定している条件は以下のとおりである．

1. ステーションと，5 分刻みで区切られた期間の組を頂点とする時空間ネットワークを用いている．

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Boyaci et al. [6] は時間刻みを 15 分としているが，ラストマイルモビリティの利用時間は比較的短いことから時間刻みを 5 分としている．

2. 利用需要について，実際は 30 分前からしか知りえないが，最適な運営方法の分析を目的とするこ

図1

スタッフカーによる移動と配回送とから，1 日分の利用需要を所与としている．予約と出発は同時に行われるとしキャンセルは考慮していない．

3. ラストマイルモビリティならではの条件として，出発地の車両だけではなく移動先の空き駐車枠も確保する．

4. 利用時間について，「α（定数）」を貸出・返却時の手間として移動距離によらない一定時間とし，」とした．ほん「利用時間＝移動時間＋ α（定数）

図2スタッフの自転車による移動・配回送の様子」が無視できない点もラストの数分の「α（定数）
マイルモビリティの特徴である．

送ではスタッフ 1 名のみで配回送を行う．

5. 移動時間は，時間帯ごとの交通状況を踏まえたパ

13. 車両の駆動バッテリの充電状態 (SOC) は考慮しラメータとして与えている．このため同じステーない．走行距離が短いため，SOC 低下で利用不可

ション間でも，時間帯や移動の向きが異なれば移になることは少ない．このことは，Ha:mo RIDE

動時間は異なる．

豊田のケーススタディでも確認されている（Shi-

6. すべての移動あるいは配回送は少なくとも 1 期間を要する．

7. ネットワーク上の各頂点はステーション j と期間t の組 (j, t) で与えられ，各頂点の状態は，駐車している車両数，予約済の駐車枠数，配回送スタッフの人数で与えられる．

mazaki et al. [7] のシミュレータ改良版で確認）．
14. 車両の最大数，ステーションの配置（駐車枠数）による最適解の影響を調べるため，これらを可変なパラメータとして与える．
仮定 3, 4, 5, 9, 12, 13 は短距離ラストマイルモビ
リティならではの仮定である．本稿ではさらに実際に

8. 各車両の状態は，「フリー」または「予約済」の行われている自転車による配回送のモデル化を試みる．

いずれか一つである．
「予約済」にはユーザーのHa:mo RIDE 豊田では，スタッフカーよりきめ細かな乗車やスタッフの配回送の状態も含まれる．

配回送手段として，小型の折り畳み自転車が活用され

9. 各駐車枠の状態は，「フリー」
（利用可）
，「予約済

．配回送の際には自転車を折り畳み，ている（図 2(a)）

み」（利用不可），「駐車中」（利用不可）のいずれか一つである．

10. 各配回送スタッフの状態は，「待機」，「移動」，「配回送」のいずれか一つである．

11. スタッフは 1 名のマネージャーと複数の配回送スタッフから構成される．モビリティの配回送は．
モビリティの荷台に収納している（図 2(b)）
以下は，自転車による配回送をモデル化するために新たに加えた条件である．

16. 各スタッフは自転車を 1 台所持しており，移動距離が 2 km 以内のステーションへ移動する際は自転車を用いることができる．

配回送スタッフのみが行う．開始時刻と終了時刻

17. 豊田市には自転車で走行できない歩道が存在する

で記述される複数の勤務シフトが与えられておが，スタッフは自転車または徒歩で移動するとし，り，配回送スタッフはその一つに従い勤務する．

徒歩の際にも自転車を所持する（自転車を押してマネージャーは所定のシフトで必ず勤務するが，ほかのスタッフは配回送が不要であればそのシフトには勤務しない．

12. スタッフカーを用いた配回送では，配回送スタッ
フ 2 名で 1 チームを構成し，スタッフカーで移動する（図 1）．後述のように，自転車による配回歩く）．

18. スタッフ移動用車両による移動，モビリティの配回送の際，自転車は折り畳んで車両・モビリティに収納する．そのため，移動・配回送後も自転車を用いて移動することができる．

19. 自転車で移動する際の移動コストは発生しないが，c by ORSJ. Unauthorized reproduction of this article is prohibited.
454（10）Copyright オペレーションズ・リサーチ

表1

自転車利用の有無による結果の比較

自転車利用

無有

充足したトリップ需要の割合 [％]

72.41

78.90

スタッフ数
使用されたモビリティ台数
配回送数
利益（比率）
収益（比率）
人件費（比率）
車両コスト（比率）計算時間 [秒]変数数1.00
1.00
72.52
74.04
5.54
16.68
2.98
3.23
1.14
1.22
0.367
0.374
0.29
1.01
447.22313.80126332.74 126366.70

移動運賃は，実際の運賃（初乗り 10 分 200 円，以降毎分 20 円）を用いて計算している．配回送・移動コ
ストは，コンパクトカーの平均時速 20 km，燃費リッター当 30 km，燃料費リッター当 100 円で算出した．
各ステーション間の各期間における移動時間はすべて Google Maps Distance Matrix API [8] を使用して推定しており，特に自転車による移動時間は travel

mode option を bicycling に設定して算出している．
図3

Ha:mo RIDE 豊田のステーションとクラスタリング
結果

この方法では，自転車で走行できる歩道の有無の関係で，同じ OD 区間でも O → D と D → O でルートが異なり，移動距離，移動時間が一致しないことがある．

人件費は発生する．

また，自転車で走行できない歩道については，歩行に以上をもとに，[1, 2] で述べられている時空間ネッよる移動時間を設定した．

トワークを作成し，計算時間短縮のために近接するス

以上の設定のもと，需要を出発地，出発時間，移動テーションのクラスタリングを行ったうえで，混合整先，到着時間の四つ組（トリップ）のデータとして与数計画問題として定式化を行った．

え，本稿ではこれをトリップ需要と呼ぶ．各トリップ

3.

Ha:mo RIDE 豊田データに基づく計算機実験

需要の出発時間にモビリティが，到着時間に移動先のステーションの空き駐車枠が，それぞれ確保できた場合，そのトリップ需要を充足できたとする．

本稿でも [1, 2] で用いた，Ha:mo RIDE 豊田のデー

実 験 に あ た っ て は ，IntelXeon E5-1630 v3

タならびにシフトを用いて計算機実験を行った．全ス(3.70 GHz)，64 GB の PC と，OS Windows 8.1 Pro，テーション数は 55，全駐車枠数は 266，最大車両数はソルバー Gurobi Optimizer 7.0.2. を使用した．

90 台である．図 3 は Ha:mo RIDE 豊田の全ステーションとクラスタリングの結果である．

表 1 は，需要増加倍率 1.5 倍（50％の損失需要）を想定した際の，スタッフカーのみでスタッフが移動す対象とする時間帯は，需要が多く発生しすべてのスる場合（自転車利用無）とスタッフの移動に自転車をテーションが稼働している，午前 6 時から深夜 12 時用いた場合（自転車利用有）との計算機実験結果の比に限定した．配回送スタッフの総数は 5 名であり，ス較である．実行時間を 5,000 秒で打ち切った，50 回のタッフの人件費は 900 円/時，最大人件費は 27,000 円，計算機実験結果の平均値を示しており，利益，収益，人1 日当たり延べ 30 時間分に設定した．

件費，移動・配回送コストは，Ha:mo RIDE 豊田での機会損失を含む潜在需要は，[1, 2] と同様に，ポアソン分布を用いて利用履歴から確率的に生成した．「需要増加倍率 1.5 倍」とは，50％の損失需要があったことを意味している．

2019 年 8 月号

実際のオペレーションによる結果を 1 としたときの比率を示している．
表 1 より，移動・配回送に自転車を利用したモデル
では，自転車を利用しない最適化モデルと比較し，充c by ORSJ. Unauthorized reproduction of this article is prohibited. （11）Copyright 455

集中しているトヨタ本社周辺での移動・配回送が需要充足度に影響を与えたためと考えられる．
自転車を利用したモデルでは，自転車を利用しないモデルと比較して，計算時間がおよそ半分になることが確認できた．これは，自転車利用により，コストのかからない配回送ルートの計算が容易になったためと考えられる．

4. 需要の不確実性を考慮したシナリオモデル
これまでの最適化モデルは事前にすべてのトリップ需要が既知と仮定して初期配置と配回送のルートを求めていたが，実際のサービスは 30 分前にならないとトリップ需要は判明しない．本節では，複数のトリップ需要データ（以下，シナリオ）を導入した最適化モデルを構築することで，トリップ需要の不確実性を考慮し，計算機実験によってオペレーションの変化を比較する．

4.1 シナリオを導入した最適化モデル
これまでの計算機実験では，3 節で作成した複数のトリップ需要データを一つずつ最適化モデルに与え，
図4

自転車を利用した移動の可視化

全計算機実験で得られた結果の平均値として目的関数値やトリップ需要充足率などを示してきた．本節では，足したトリップ需要の割合が約 6 ポイント増加し，利3 節で作成したトリップ需要データをシナリオと考え，益も約 0.3 ポイント増加したことが確認できる．これ

1 回の計算機実験で複数のシナリオを与え，目的関数は，配回送数が大幅に増加したことが要因と考えられを全シナリオの利益の期待値として最大化することをる．自転車を利用しない最適化モデルでは，移動はす考える．

べてスタッフ移動用車両を用いて行われるため，移動の度に車両コストがかかってしまう．また，最適なオ2 節の自転車を利用したモデルにシナリオを導入した最適化モデルの考え方は以下のとおりである．

ペレーションでは，人件費を削減しようとするため，

1. これまでは変数として各トリップ需要を充足する

スタッフ 1 名で行える自転車による移動・配回送を行か否かに対応する 0-1 変数を用意していたが，こうことが多く，配回送のルートをうまく決めてスタッの変数を拡張して，各シナリオの各トリップ需要

フ移動用車両のあるステーションまで戻っている．結に対する 0-1 変数を用意する．

果，自転車を利用しない最適化モデルでは，配回送で2. モビリティの初期配置，スタッフのシフト，スタッユーザーを増やして利益を増加させることが困難となフの移動・配回送といったオペレーションに関す

り，なるべく移動を減らしてコストを削減する，配回送る変数はシナリオに依存させないことで，シナリ数が少ない解を導出する傾向がある．一方，自転車をオの確率的な変動に影響されにくいオペレーショ利用した移動にはコストが発生しない．また，配回送ンの導出を目指す．の際にモビリティに自転車を収納することができるた

3. 以上の仮定のもと，2 節と同じ考え方でシナリオめ，スタッフ移動用車両の場合のように，配回送ルーごとの時空間ネットワークを構築し，全シナリオトにおける次の移動のための制約もない．コストと制約の少ない配回送が可能となり，配回送数と利益が増加したと考えられる．の利益の期待値を最大化する解を求める．

4.2 シナリオ数による計算時間の変化， 10,
図 5 は，シナリオ数 1（トリップ需要を固定）

図 4 から確認できるように，自転車による移動の範20, 30, 40, 50, 60, 70 に対する変数の数と計算時間を囲はトヨタ本社周辺に集中している．自転車での移動示している．シナリオ数 60 までは変数の数に対しては 2 km 以内と制限されているため，トリップ需要が計算時間は緩やかな指数関数的に増加しているが，シc by ORSJ. Unauthorized reproduction of this article is prohibited.
456（12）Copyright 

オペレーションズ・リサーチ図5

シナリオ数の違いによる変数数・計算時間

表2

シナリオ数の違いによる結果の比較

シナリオ数

1∗204060充足した需要率 [％]78.57 65.38 66.48 65.38
1111
使用されたモビリティ台数
74909090
配回送数
16141414
利益（比率）
3.09 2.48 2.50 2.47
収益（比率）
1.26 1.09 1.08 1.07
人件費（比率）
0.37 0.37 0.37 0.37
車両コスト（比率）0.90 0.86 0.86 0.86
スタッフ数

ナリオ数 70 になると，計算時間は急激に増加している．この結果から，以下の計算機実験ではシナリオ数の最大値を 60 としている．

4.3 シナリオモデルの実験結果， 20,
表 2 は，シナリオ数 1（トリップ需要を固定）

40, 60 の場合の計算機実験結果である．需要増加倍率

図6

シナリオ数の違いによる配回送の比較

c(Esri
Sources: Esri, DeLorme, HERE, DeLome, USGS, Intermap, INCREMENT P Corp.,
NRCan, Esri Japan, METI, Esri China (HongKong), Esri Korea, Esri (Thailand), MapmyIndia,cNGCC, OpenStreetMap
contributos, and the
GIS Use Community)

1.5 倍，自転車で移動できる範囲は 2 km 以内，スタッフ移動用車両 1 台，スタッフは最大 5 人として実験を豊田の利用データにおいて，午前は豊田市駅からトヨタ行った．

本社周辺へのトリップ需要，午後はトヨタ本社周辺から

表 2 より，トリップ需要が確定している場合（シナリ豊田市駅へのトリップ需要が圧倒的に多いという特殊

オ数：1）は，実際のサービスの利益と比較して 3 倍以性に起因すると考えられる．シナリオは Ha:mo RIDE上の利益を上げることができる一方で，トリップ需要

豊田の実利用データをもとに作成されていることから，の不確実性を考慮した場合でも 2.5 倍程度まで利益をシナリオを増やしても，これらのトリップ需要の圧倒伸ばしていることが確認できる．また，トリップ需要的大きさにさほどの変化はなく，オペレーションも大が確定している場合と比較し，トリップ需要の不確実きく変化しなかったものと考えられる．

性を考慮した場合のほうが配回送の回数が減少してお図 6(a)〜(d) は，それぞれシナリオ数 1（トリップ需り，必要最低限の配回送数で車両コストの削減を図っ要を固定），20, 40, 60 の各シナリオモデルで得られたていることがわかる．さらに，トリップ需要が確定し配回送を可視化した図である．図 6(a) 右側の楕円で囲ている場合は必要最低限のモビリティを投入している

まれた配回送がなくなるなど， (b), (c), (d) のほうがが，トリップ需要の不確実性を考慮した場合は，すべ限定されたエリア，特にトリップ需要が非常に多いトてのモビリティを投入しトリップ需要の不確実性に対

ヨタ本社周辺での配回送が多い．これは，トリップ需応していることがわかる．

要が不確実であるがゆえに，ほぼ確実にトリップ需要利益率や収益率については，シナリオ数の増加に伴うが発生するトヨタ本社周辺に集中して配回送を行って大きな変化は確認できなかった．これは，Ha:mo RIDEいると考えられる．現地でのヒアリング調査でも同様

2019 年 8 月号

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図8

シナリオモデルの評価手順

表 2 と同様に，図 6，図 7 より，シナリオ数の違いによる配回送・初期配置の大きな差は確認できなかったが，これも Ha:mo RIDE 豊田データの特殊性に起因した結果と考えられる．

4.4 シナリオモデルの評価
本節では，4.1 節のシナリオモデルで得られた最適オペレーションの有効性の評価を行う．図 8 は評価の手順を示している．まず，トリップ需要データの x 種類（x は整数）のシナリオを最適化用データとして 4.1 節
で述べたシナリオモデルに与える．得られた初期配置や配回送などの最適オペレーションがほかのデータに対してどの程度有効であるかを調べるため，2 節で述べた自転車利用モデルにおいて，得られた最適オペレーションを所与として固定した最適化モデル（最適オペレーションを所与とした自転車利用モデル）を考える．
最適化用データに含まれていない新たなトリップ需要
データを検証用データとしてこのモデルに与え，最適
図7

シナリオ数の違いによる初期配置の比較c(EsriSources: Esri, DeLorme, HERE, DeLome, USGS, Intermap, INCREMENT P Corp.,
NRCan, Esri Japan, METI, Esri China (HongKong), Esri Korea, Esri (Thailand), MapmyIndia,
cNGCC, OpenStreetMap
contributos, and theGIS Use Community)化することで，最適オペレーションの検証用データに対する有効性を評価する．
表 3 は，シナリオ数 1, 20, 40, 60 のそれぞれに対して，検証用データ 10 パターンを用いて最適化モデルで計算機実験を行った際の，得られた利益の現実のオペレーション結果を 1 としたときの比率と分散，充足の配回送を実施しているとの回答を得ており，トリップ需要の不確実性を考慮したシナリオモデルの最適オペレーション結果は，実際の運営に近い．

したトリップ需要率を示している．
表 3(a) より，シナリオ数 40, 60 の最適オペレーションは，シナリオ数 20 の最適オペレーションより多くの

図 7(a)〜(d) は，シナリオ数 1（トリップ需要を固利益を上げていることが確認できる．一方，シナリオ定），20, 40, 60 の各シナリオモデルで得られた初期配数 40 と 60 を比較すると，検証用データ 2, 4, 8 では同置を可視化した図で，円の大きさは初期配置台数の多じ値で，検証用データ 3, 6, 9 ではその差は 0.01 ポイさを表している．図 7 の各図の上半分に注目するとわントに留まっている．検証用データ 3, 6, 9 に関して，かりやすいが，(a) に比べて (b), (c), (d) のほうが初充足したトリップ需要率（表 3(b)）を確認すると，検期配置台数が分散していることが確認できる．トリッ，検証用
証用データ 3 では 0.55％（約 1 トリップ差）

プ需要が不確実なため，どのようなトリップ需要が発，検証用デー
データ 6 では 0.49％（0.87 トリップ差）生してもある程度対応可能とするために分散している

タ 9 では差はない．つまり，シナリオ数 40 と 60 の最と考えられるが，実際にこのように配置することは必

適オペレーションの差は小さく，シナリオ数は 40 でずしも容易ではない．サービス期間を 1 日ごとに考え比較的満足なオペレーション結果を得られることがわるのではなく，一定期間連続してサービスを行うモデかる．

ルを考えることで，より配置しやすい初期配置を考える必要がある．

続いて，シナリオ数 1 とシナリオ数 20, 40, 60 の結果を比較する．シナリオ数 1 の利益（比率）の結果

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458（14）Copyright 

オペレーションズ・リサーチ

表3

シナリオ数の違いによる利益（比率）・充足したト
リップ需要率の比較(a) 利益（比率）と分散導出するため，自転車を利用した配回送を加えた最適化モデルと，需要の不確実性を考慮したシナリオモデルを提案し，それらの計算機実験結果を紹介した．自シナリオ数

1204060

転車を利用した配回送を加えることにより，全体的にデータ 1

2.36
実行不能
実行不能
2.49
2.28
2.58
2.66
実行不能
2.35
2.66
0.140

2.48
2.80
2.81
2.61
2.62
3.05
2.93
2.28
2.80
2.85
0.046

2.50
2.82
2.90
2.75
2.74
3.07
3.022.312.92
2.87
0.048

2.47
2.82
2.91
2.75
2.77
3.08
2.98
2.31
2.91
2.90
0.051

利益率が高くなり，さらに計算時間も短縮することが

データ 2
データ 3
データ 4
データ 5
データ 6
データ 7
データ 8
データ 9
データ 10分散

できた．シナリオモデルを考えることで，より不確実性に対応可能なオペレーションを算出することが可能になった．さらに実用性の高いオペレーションを導出するためには，サービスの期間をより長くした場合の最適化モデルの検討やシミュレーションを行う必要があり，今後の課題である．
謝辞

本研究は，筑波大学とトヨタ自動車の共同研究「次世代社会システムとモビリティのあり方に関す(b) 充足したトリップ需要率 [％]る研究」のご支援を受けている．

シナリオ数1204060

データ 162.09
実行不能
実行不能
60.94
60.67
54.90
65.17
実行不能
57.67
71.02

65.38
66.12
71.8262.5066.29
62.25
69.66
70.86
65.61
73.86

66.48
66.12
72.93
65.10
68.54
61.76
71.35
71.52
67.72
75.00

65.38
66.12
73.48
64.58
70.22
62.25
70.79
71.52
67.72
75.57

データ 2
データ 3
データ 4
データ 5
データ 6
データ 7
データ 8
データ 9
データ 10は，検証用データ数 10 のうち三つが実行不能となった．実行可能であった七つに関して，シナリオ数 20,40, 60 と比較し，どの検証用データでも下回っていることが確認できる．充足したトリップ需要も同様の結果が確認できた．また，表 3(a) の分散からシナリオ数 1 の分散値が突出して大きいことがわかる．以上の結果から，シナリオ数 20, 40, 60 で得られた最適オペ
レーションは，シナリオ数 1 で得られた最適オペレーションより汎用性に優れていることが確認できた．

5.

おわりに

本稿では，豊田市で提供されている地域ワンウェイ型シェアリングサービス Ha:mo RIDE 豊田の最適化モデルに基づく運営方法の分析 [1, 2] をもとに，より現実的な車両の初期配置や配回送のオペレーションを2019 年 8 月号

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