報告論文

デマンド交通の導入による地方のモビリティ向上に関する研究

人口減少・少子高齢化が進む中で，地方部においては公共交通の空白・不便さや，路線バスの廃止・減便などによる
更なる公共交通サービス水準の低下が大きな課題となっている．本研究では，地方部におけるモビリティ向上のた
めデマンド交通の適用を検討し，既存のデマンド交通の課題を考察したうえで，最新のICTを用いた新しいデマンド
交通システムの開発を行った．そして，開発したデマンド交通システムを用いてシミュレーションを行い，開発したシステムの地域における適用性を示した．
キーワード デマンド交通，シミュレーション，最適化

尹

鍾進

YOON, JongJin

堀口拓未

HORIGUCHI, Takumi

博士（工学）
株式会社建設技術研究所副参事

株式会社建設技術研究所
主任

1──はじめに
公共交通が充実していない地方部においては公共交通の空白・不便さや，路線バスの廃止・減便などによる更なる森地

茂

MORICHI, Shigeru
工学博士
政策研究大学院大学
客員教授

地理的特性などによって地域の交通事情は異なるが，上記において示した都市規模別の交通の状況を考慮し，中都市（大都市を除いた人口10万人以上の市）・小都市（人
口10万人未満の市）・町村を，地方部として想定する．

公共交通サービス水準の低下が大きな課題となっている．
60歳以上の高齢者が買物に行く際の交通手段を都市
規模別にみると，自分で自動車などを運転する割合は中2──デマンド交通へのニーズと課題

都市では57.7%，小都市では68.1%，町村では67.1%として，デマンド交通は，「DRT（Demand Responsive Transport：

大都市（東京都23区と政令指定都市）の32.9%と比べて，需要応答型交通システム）」とも呼ばれており，路線バスと．内閣府により2016年12月に実施さ非常に高くなっている1）

タクシーの中間的な位置にある交通機関として，主に予約，70歳以上の高れた公共交通に関する世論調査によると2）により運行する方式である．運行ダイヤや発着地（OD），

齢者は自動車などを利用する理由として，自動車の利便性

路線の自由度の組み合わせにより，多様な運行形態が存

以外に，「駅やバス停が遠いから」「利用できる鉄道やバス．国内のデマンド交通については，国土交通省の在する3）が地域にないから」など，公共交通の空白や不便さを理由

地域公共交通活性化事例4）において示されているように，として挙げており，特に大都市と比べて中都市・小都市・

交通不便地域を中心に電話により事前予約を受けつけ，町村において公共交通の空白や不便さに対する不満が高

オペレーターによる配車などで運行されているケースがくなっている．

多い．

一方，近年ICTの活用によるカーシェアやライドシェアのデマンド交通について，稗方5）は，その導入の課題とし普及が注目されており，さらにMaaSや自動運転の普及によて，オペレーターによる配車，予約という障壁，サーバシス

りモビリティ市場は大きく変化することが予想されるなど，テムの整備，運転手への指示といった4つの課題を示した

ICTを用いてシームレスに移動できるスマートモビリティのうえ，その課題に対応するデマンド交通システムを紹介し時代が到来している．

ている．また，中島ら6）は，従来のデマンド交通がオペレー本研究においては，地方部における交通課題を解決す

ターによる人的な配車に依存しているため，一定の量を超るため，スマートモビリティとして最新のICTを用いたデえた乗客への対応や，配車途上でのリアルタイム対応など

マンド交通の適用について検討を行う．また，本研究におに制約があったことを述べた上で，コンピューターによりける地方部とは，公共交通のサービス水準や人口の集積，

複数台の車輛をリクエストに応じてリアルタイム処理方式

報告論文

Vol.24 2022 運輸政策研究027

で自動配車するデマンド交通システムを紹介している．

に乗降場所や希望出発日時，乗車人数などを電話で伝え

一方，海外においては，地方部の交通不便地域だけでることで予約を行う「電話による事前予約受付」の形で運はなく，都心部においてもデマンド交通が運行されており，行が行われている．また，予約のみならず予約のキャンセ

BRIDJやLiftango，Chariot，Viaなどが代表的である．これ

ルも多く発生しているが，キャンセルも電話で行われていらは都心部において面的に広がっている交通需要に対しる．そのため，茨城県C市では，利用者から，オペレーターて，同方向に向かう複数の乗客を瞬時に結びつけることへの電話が混みあってなかなかつながらない，またオペで，シームレスな移動サービスを提供する．タクシーより遥レーターが勤務していない時間帯では予約もキャンセルもかに安い料金で，バスより遥かに高品質のサービスとしてできないなどの不満が多くなっている．さらに電話での予人気を集めている．Frost & Sullivan7）は，2017年において約は，予約内容の確認ができないこともあり，予約及び28億ドルだったDRTのグローバル市場規模は，2030年にキャンセルを忘れる場合も一部発生している．デマンド交

は5,516億ドルまで増加すると予測している．

通の導入においては，いつでも予約が可能なユーザーフ

本研究では，地方におけるデマンド交通の導入に向け，
国土交通省の地域公共交通活性化事例4）の分析結果及レンドリーでかつスマートな予約システムの構築も検討すべき課題であると考える．

び，筆者によるヒアリング 調査 結果（ 群馬県A市・B市：
2018年12月実施，茨城県C市：2019年12月実施）に基づき，
デマンド交通へのニーズと課題についてまとめ，以下に示す．

３）配車最適化
デマンド交通は，オペレーターが配車・送迎の順番などを判断するオペレーターによる人的配車に依存しているケースが多く，そのため中島ら6）が指摘したように，一定量

１）ファーストマイル対応
内閣府により2016年12月に実施された公共交通に関すを超えたリクエスト及びリアルタイムへの対応には限界がある．

，70歳以上の高齢者が自動車などをる世論調査によると2）オペ―レーターによる配車を行っている群馬県B市及び利用する理由の一つとして，「駅やバス停が遠いから」をあ

茨城県C市においても，利用者からは予約が取りにくいとげており，国土交通省においても公共交通空白地域をバの不満が多く，運行効率をあげることが 課題となってス停及び鉄道駅からの距離として定義しているように，交いる．

通の利便性を決める要因として大事なのがファーストマイ

デマンド交通の導入においては，予約件数は勿論，運ル（自宅からバス停・駅まで）であり，ファーストマイルに心行効率などが向上できる配車最適化システムも検討すべ

理的・肉体的な負担を感じると，当然公共交通の使い勝き課題であると考える．

手は悪くなる．これに対して，北海道の帯広市やニセコ町などでは，ファーストマイルに対するニーズに応じてdoor
to doorのデマンド交通を導入し利用者の利便性を向上さ．
せている4）

４）運行情報の共有
群馬県A市・B市及び茨城県C市のヒアリング結果によると，デマンド交通は乗合方式であるため，予約及び乗合の

一方，移動の入口であるファーストマイルに対するニーズ状況により迎えの時間を正確に把握することが難しく，そに応じた運行サービスを提供することは，利用者の利便性のため，利用者はいつ迎えに来るか分からず長く待つ場合の向上には寄与するが，乗車時間（移動距離）が長く乗合も多い．特に，デマンド交通の利用者は高齢者が多く，暑が少ない場合にはその分車両を占有し運行効率を低下さ

い日や寒い日，雨などの天候不良時にも外で待つことにせる可能性もある．そのため，デマンド交通の導入においなる．

ては，ファーストマイルサービスを考慮しながらも，地域の利用者の利便性向上及び利用者の増加を図るために状況（地形条件，道路条件，施設立地など）や地域住民のは，迎えの到着の通知や運行状況の見える化など，運行

移動需要を把握した上で，運行エリア・運行形態について情報を利用者と共有できるシステムの構築も重要であると．
十分検討するのも重要である3）

考える．

２）スマート予約

５）運転手の負担軽減

国内の殆どのデマンド交通において，利用者がデマンド

デマンド交通の運行においては，茨城県神栖市のよう交通を利用するためには，乗車の1週間前などから，1日前に送迎の順番や運行経路，到着時間などの運行計画を熟や1時間前，30分前までなど，設定された予約期限の中で．また，茨城練した運転手の判断に依存するケースもある4）

事前に乗車予約を行う必要がある．即ち，利用者が事前

県C市のように，利用者との待ち合わせ場所（ミーティング

028

運輸政策研究 Vol.24 2022

報告論文

ポイント）などがナビで明確に示されていないため，利用ばれるものであり，デマンド交通サービスにおいて多く活者の待っている場所とずれが生じ，利用者と車両のマッ用されている．

チングがうまくいかず，遅延が発生するケースもある．

9），Hu
Jaw（1986）et al .8）やCordeau & Laporte（2007）

デマンド交通の運転手の多くが高齢であり，また運転

10）などがレビューしたようにDARPのモデ& Chang（2013）

手の確保も厳しくなっている状況である．デマンド交通のルやアルゴリズムについては数十年前から多くの研究がな導入においては，運転手の負担を軽減するため，送迎の順，吉野・羽されており，国内においても内村ら11）や松本ら12）番や運行経路，送迎時間，ミーティングポイントなどの細藤13）などがデマンド交通にDARPの適用を試みている．と

かい運行計画について指示を出せるシステムの構築も重ころが，DARPはNP困難な組合せ最適化問題であるため，

要であると考える．

ネットワークや車両数，予約リクエスト数などによって計算量が膨大になり予約リクエストに対してすぐ返事ができな

3──デマンド交通システムの構築
以下では，2章において示したデマンド交通へのニーズ

い，即ちリアルタイム処理ができない課題が発生する．そのため，実際の適用においては，挿入法を活用した準最適．
解を求める手法なども適用されている6）と課題を解決し，デマンド交通の利便性及び運行効率性

上記の課題に対して，筆者らは，挿入法を用いて利用者を向上させるため，最適アルゴリズムとICTを用いてデマンからの予約リクエストに対するリアルタイム処理を行い，そド交通システムを開発した．図―1に開発したシステムの構の後システム内でオプティマイゼーションを行うことによ成を示す．

り，より多くの利用者がデマンド交通を利用できるよう車

利用者用の予約システムは，電話のみならずアプリや両運行の効率化を図っている．

WEBなどの多様な予約方法を設けており，利用者のデバ

筆者のうち尹と森地が以前の研究において構築した共イスからはデマンド交通の運行状況が確認できる．ドライ

同輸送によるMulti-vehicle & Single-depotの総費用最少

バー用のアプリでは，運転手の負担軽減のため，送迎の順

14）に化の配車配送計画モデル（Yoon & Morichi（2012））

番や出発地，目的地，運行経路などの運行案内を行う．オ

基づき，DARP with time windowとして開発したMulti-

ペレーティングダッシュボードでは，予約受付や配車支援，

vehicle & Multi-depotの配送最適化モデルを以下に示す．

利用者情報管理，データ管理など行う．コアエンジンにおいては，利用者の予約と車両をマッチングしており，その際Minimizeに車両の効率的な運行を実施するため配車最適化を行っ
（1）

ている．
以下では，本研究において構築した配車最適化モデル
及びそのモデルの適用について示す．
Subiect to
3.1 配車最適化モデル

利用者からの出発地や目的地，希望乗車時刻などの予（2）約リクエストに対して，制約条件の下で可能な限り多くの利用者を乗合させるとともに車両の総走行時間を最小化する問題は，いわゆるDARP（Dial a Ride Problem）と呼

（3）

（4）

（5）
（6）
（7）
■図 —1

報告論文

デマンド交通システムの構成
Vol.24 2022 運輸政策研究029

の最短移動時間，（8）：乗車ノード i から降車ノードまでの車両 vの最大許容移動時間，：パラメータ，
：デポ

（9）
（10）

における車両数，：車両両 v の営業開始時刻，：車両両 v の営業終了時刻，：車両両 v の最大営業時間，
R：予約リクエスト i は乗車ノード i と降車ノードにより構成（ノード番号が異なっても同一地理的位置を示すことも可能），
S：乗車ノード，E：降車ノード，V：車両，D：デポ，C：乗車及（11）

び降車ノード，N：全ノード
ここで，目的関数である式（1）は「車両の総移動時間」（12）を最小化することを示している．
式（2）は各予約リクエストに対して1回訪問されること，
式（3）は乗車と降車は同じ車両により行われること，式（4）は乗客数が車両の定員を超えないことを表している．

（13）

式（5）は車両の送迎の順番及び経路とスケジュールとの間の制約条件を表しており，式（6）は車両 v が必ず乗車ノードの訪問後降車ノードを訪問しなければならないことを表している．式（7）はtime windowの制約条件，式（8）は予
約リクエスト i の所要時間の制約条件，式（9）は最大許容
移動時間の制約条件，式（10）はデポを出発する車両

数は許容台数を超えないこと，式（11）は各車両がデポ（14）

を出発しデポに戻ることを表している．式（12）・式・式（14）は営業開始時間・営業終了時間・最大営業（15） （13）（16）

時間に関する制約条件を表している．

（17）

上記において示したモデルの中で，利用者を乗合させる（18）ことに対して特に重要な概念が式（7）のtime windowで（19）ある．図―2の上段において示しているように，利用者Aと

（20）
（21）
（22）
（23）

Aの出発地
Aの目的地

Bの出発地

ただし，

Bの目的地

：ノード i からノード j までの移動時間，：車両 v が経路を利用する場合には1，利用しな

TA

time

TB

い場合には0，time windowの設定：ノード j における乗客数， ：車両 v の定員，
：ノード i における車両 v のサービス開始時刻，

time windowtime window：ノード i におけるサービス時間，：ノード i におけるtime windowのearliest pickup time，：ノード i におけるtime windowのlatest pickup time ，：乗車ノード i から降車ノード
030

運輸政策研究 Vol.24 2022までの車両 v

TAept TBept■図 — 2TAlpt TBlpt

time

time windowの設定と乗合
報告論文

利用者Bがそれぞれ時刻TA，時刻TBに出発しなければな

運行スケジュール

らない場合には，利用者Aと利用者Bのためには合計2台の車が必要となる．これに対して，図―2の下段において示しているように，出 発 する時間に対して時間幅（time

予約リクエスト

window）を設けた場 合には，即ち，利用者AはTAept〜
TAlptの間，利用者BはTBept〜TBlptの間の出発でよい場合

予約成立？
（挿入アルゴリズム）

Noには，この時間幅（time window）を利用することで乗合させることができる．利用者からの予約リクエストに対して，車両が利用者の乗車時間幅（time window）の間に向かうことができ，式（8）などの他の制約条件を満足できる

Yes
予約確定

場合には予約は成立することができる．
運行スケジュール

キャンセル

3.2 モデルの適用

デマンド交通システムの運用においては，利用者の予約
リクエストに対して早く返事するとともに，多くの利用者が利TABUサーチ
オプティマイゼーション

用できるよう乗合率や配車の効率も向上させる必要がある．
15）
そのため，本研究においてはCarotenuto & Martis（2017）【STEP1（SPI）】
Single Paired Insertionの研究成果を参考とし，利用者からの予約リクエストに対して，まず前節3.1において構築したモデルに基づき，式（1）【STEP2（SBR）】
Swapping pairs Between
Routesを最小とする挿入を選択する挿入アルゴリズムを用いてリア
ルタイムで処理を行い，その後オプティマイゼーションを行う
方式を構築している．

■図 — 3予 約リクエスト処理及びオプティマイゼーションのプロセス

また，本研究においては，オプティマイゼーションとして，
16）の研究を参考とし，TABUサー
Nanry & Barnes（2000）

チデザインを構築している．

4──シミュレーション

16）は，初期解（initial solution）のNanry & Barnes（2000）

本研究では，door to door型のデマンド交通（乗合いタ

生成においてシンプルな挿入アルゴリズムを適用し，TABUクシー）を運行している石岡市及び社会福祉法人石岡市

サーチとしては，①Single Paired Insertion（SPI），②Swapping

社会福祉協議会から，デマンド交通利用者の利用時間・

pairs Between routes（SBR）， ③Within Route Insertion

OD，車両の運行形態などに関するデータの協力をいただ（WRI）の，3つのステップを構築しており，TABUサーチのき，デマンド交通サービスのシミュレーションを行った．

最後のステップであるWRIにおいて各ルートにおける望ま
しい訪問順序を決定するデザインとなっている．

シミュレーションにおいて，利用者の利用時間や出発地，目的地などの予約に関するデータは石岡市からいただいた

これに対して，本研究においては，初期解の生成においデータを用いた．また，石岡市における現行の運行通り，車ては，前節3.1において構築したモデルに基づき，式（1）を，デポd2に4台（定員12両台数はデポd1に5台（定員8名）

最小とする挿入を選択する挿入アルゴリズムを適用してい名）として合計9台，全ての車両の営業開始時刻（

る．TABUサーチとしては，①Single Paired Insertion（SPI），

時，営業終了時刻（②Swapping pairs Between routes（SBR）の2つのステッ

30分，1台は16時30分と設定した．ドライバーの休憩も，現

16）が，プを構築している．ただし，Nanry & Barnes（2000）

行の運行と同様に，全ての車両に対して1時間のランチ休

オプティマイゼーションの最後のステップで各ルートにおけ憩を設定した．

）は8）として5台は18時30分，3台は17時る望ましい訪問順序を決定するWRIを適用していることに一方，現行の運行においては1時間ごとの定時運行便と対して，本研究においては，より望ましい最適解を求める

して運行されていたことに対して，シミュレーションにおいため，初期解の生成も含め，SPI及びSBRの全てのステップては利用データに基づき利用者が乗りたい希望乗車時間

における挿入においてWRIを適用している．

を設定できるようにした．例えば，現行の運行においては，

図―3に予約リクエスト処理及びオプティマイゼーションのプロセスを示す.

第8時便（車両は8時にデポを出発し9時前にはデポに戻る），第9時便（車両は9時にデポを出発し10時前にはデポに戻る）などとして，利用者は乗れる時間帯のみ選択で

報告論文

Vol.24 2022 運輸政策研究

031

■表—1

きた．
これに対して，シミュレーションでは，例えば，8時40分などとして，利用者が具体的に乗りたい希望乗車時間を設定できるようにするとともに，利用者が乗りたい希望乗車
時 間を出 発 地 に お けるtime windowのearliest pickup
time（ei）として設定した．8時40分の希望乗車時間に対してtime windowを10分として設 定した場 合，即ち，time
window[0,10]の場合には，
earliest pickup time ei=希望乗
latest pickup time li=希望乗車時間 +10分とな
車時間 +0分，り，time windowは8時40分〜8時50分となる．
本研究では，time windowの変化による「乗合い」とシミュレーション結果（time window=[0,30]）

評価指標（KPI）
予約件数（件）
総走行時間（h）
平均走行時間（h/台）
総走行距離（km）
平均走行距離（km/台）

内容
予約できた件数
車両が走行した全ての時間の合計
車両1 台当たりの平均走行時間
車両が走行した全ての距離の合計
車両1 台当たりの平均走行距離
車両が乗客を乗せて移動した時間
総サービス移動時間（h）の合計
車両が乗客を乗せて移動した距離
総サービス移動距離（km）の合計
サービス時間率（%）
総サービス移動時間÷総走行時間
サービス距離率（%）
総サービス移動距離÷総走行距離
サービス移動時間における定員に
座席占有率（%）
対する乗車人数の割合
希望乗車時刻に対する乖離 希望乗車時刻と実際乗車時刻の平
時間（分）
均偏差

結果

237
68.6
7.6
1441.1160.1
52.4
1094.9
76.4
76.0
19.0
8.4

「 利用者の 待ち時間」との変化を検 討 するため，time
windowについて10分（time window[0,10]），15分（timewindow[0,15]），20分（time window[0,20]），25分（timewindow[0,25]），30分（time window[0,30]），40分（timewindow[0,40]），50分（time window[0,50]）の7つのケースを検討した．
なお，シミュレーションにおけるパラメータとして，最大許容移動時間のパラメータである

は1.7，

は15分，乗車ノードS及び降車ノードE におけるサービス時
間 は0分と設定した．ただし，実際の運行計画の際には，ドライバーの年齢や交通状況，利用者の特性などを考慮して，ドライバーの休憩やパラメータ，サービス時間 などを設定する必要がある．

出典：国土地理院地図（https://maps.gsi.go.jp/#10/35.851213/140.383987/&base=
std&ls=std&disp=1&vs=c1j0h0k0l0u0t0z0r0s0m0f1）をもとに作成■図 — 4車両の運行軌跡（time window=[0,30]）

以下にシミュレーションの実施結果を示す．
表―1は，各車両の運行状況及び各利用者の利用状況の出力結果を評 価 指 標としてまとめたものであり，time

時間（車両が乗客を乗せて移動した時間）における定員

windowを30分として設定したケース（time window[0,30]）に対する乗車人数の割合）」は19.0%，利用者の待ち時間を示している．また，図―4は，その際の車両の運行軌跡をを表す「希望乗車時刻に対する乖離時間（希望乗車時刻示す．

と実際乗車時刻との平均偏差）」は8.4分の結果となって利用者が自宅から病院に行く際に，例えば，自宅からのいる．ここで，「座席占有率」は19.0%として低くなっている

希望乗車時刻を8時40分としてリクエストした場合，timeが，これは予約時の乗車人数をすべて一人として設定した

window[0,30]は8時40分〜9時10分までとなり，車両は利ことや予約の時間的・空間的分布の影響で乗合いが多く用者の自宅に8時40分〜9時10分までの間に向かいに行かなかったことが原因として考えられる．

なければならない．利用者のリクエストに対して車両がそ一方，上記において示したように，予約リクエスト275件のtime windowの間に向かうことができ，また3章のモデに対して予約件数は，石岡市における現行の予約件数（約ルで示した他の制約条件を満足した場合には予約成立と180件/日）の約1.3倍の237件/日の結果を示した．石岡市

なる．しかし，車両が他の予約などによりそのtime windowの現行の運行は1時間ごとの定時運行便として運行されての間に向かうことが できない場 合には，例えば，time

いるため，本研究のモデルのtime windowとして考えた場

windowを超えて，利用者の自宅まで向かう時間が9時15分

合，time windowは30分以上として設定でき，
time windowなどの場合には予約は成立できないこととなる．

面では大きな差はないと考えられる．
シミュレーションと現行表―1に示す通りシミュレーションの結果，予約リクエスの運行における予約件数の乖離の理由としては，以下の3つ

ト275件に対して237件が予約成功，車両が走行した時間の点が考えられる．

に対して乗客を乗せて移動した時間の割合，即ち「サービ①人的配車とシステムによる配車

ス時間率」は76.4%の結果を示した．表―1の評価指標のシミュレーションでは，3章で示した配車最適化モデル

うち，「乗合い」を表している「座席占有率（サービス移動に基づき，利用者の予約リクエストに対する予約可能有無

032

運輸政策研究 Vol.24 2022

報告論文

の判断をシステムで自動的に行っている．これに対して，石岡市における現行のデマンド交通の運営においては，オペ―レーターが利用者の予約リクエストに対して予約可能有無の判断を行っている．中島ら6）が指摘したように，オペ
レーターによる人的配車は，一定量を超えたリクエスト及びリアルタイムへの対応には限界が生じる可能性がある．
人的配車とシステムの配車による違いが，予約件数の乖離の一つの原因であると考えられる．
②運行形態

（件数）

250
200
150
100
50
0

シミュレーションでは，営業開始時と営業終了時以外には，ランチ休憩時間のみデポを訪問するようにしてある．
これに対して，石岡市におけるデマンド交通は，1時間ごとの定時運行便として運行されているため，例えば，第9時便の場合，車両は9時にデポを出発し10時前にはデポに戻る■図 — 5

ドEにおけるサービス時間

は0分と設定した．ただし，実際のデマンド交通の運行においては高齢者の利用が多く，乗車及び降車時には少し時間がかかることが多いた
め，実際の運行においてはそのような時間も考慮し，予約の受付を行っている．このような時間設定の違いが，予約件数の乖離の一つの原因であると考えられる．

260

25

100

[0,10][0,15][0,20][0,25]

予約件数[0,30][0,40][0,50]

0

座席占有率t ime windowの変化による「予約件数と座席占有率」の
変化

（件数）

（分）

300

20

260

15

220
10

140

することにより，座席占有率，即ち乗合いも増加し，最終的

5■図 — 6示している．車両が5台から9台まで増加することにより予「座席占有率」の変化を示しており，time windowが増加

10

140

180

図―6は，time windowの変化による「予約件数」と

20
15

図―5には，車両台数の変化による予約件数の変化を約件数が増加していることが確認できる．

9

30

180

シミュレーションにおいては，乗車ノードS及び降車ノー

8（％）

ならないことにより時間のロスが生じることとなる．このよ③乗車及び降車の際のサービス時間

7

300

220

ていると考える．

6（件数）

ようになっている．即ち，1時間ごとにデポに戻らなければ
うな運行形態の違いも，予約件数の乖離に影響を及ぼし

5

車両台数の変化による「予約件数」の変化

100

5[0,10]■図 —7[0,15][0,20]

予約件数[0,25][0,30][0,40][0,50]

0

希望乗車時刻に対する乖離時間time windowの変化による「予約件数」と「希望乗車時刻
に対する乖離時間」の変化に予約件数も増加することが示された．
ところが，図―7に示すように，time windowの増加はド交通の場合には1週間前などから事前予約を受け付け

希望乗車時刻に対する乖離時間も増加させている．即ち，ている場合が多いため，出発地や目的地，希望乗車時間

図―6及び図―7は，デマンド交通を考慮する際に，乗合いなどの予約情報に基づき，同じ方面・同じ時間帯の移動にと予約件数の増加のみを考慮しtime windowを増大させ

ついては乗合いさせることが可能である．3.2において示し

ると，利用者の待ち時間が長くなり利用者の利便性は低くたように，本研究で開発したシステムでは事前に予約されなる可能性があることを示している．利用者の利便性が低た予約情報に基づき，予約が少ない時間（例えば，23時）

くなると，さらにデマンド交通の利用が少なくなる可能性にTABUサーチオプティマイゼーションを実施し，乗合いをもあるので，デマンド交通の導入の際には，利用者のOD最大化させている．

分布や運行エリアなどを考慮しながら，その地域に望まし

なお，利用者の待ち時間が長くなることが予想される場

いtime windowと利用者の待ち時間について十分検討す

合には，利用者の利便性を向上させるため，2章においてべきである．

示したように，迎えの到着の通知や運行状況の見える化な

一方，time window以外の方法で乗合いを増加させる
方法についても検討すべきであると考える．
例えば，
デマン
報告論文

ど，運行情報を利用者と共有できるシステムの構築についても検討すべきであると考える．
Vol.24 2022 運輸政策研究033

5──まとめ本研究では，地方部における交通課題を解決するため，
スマートモビリティとして最新のICTを用いたデマンド交通の適用について検討した．
デマンド交通へのニーズと課題について検討したうえで，開発したデマンド交通システムによりシミュレーションを実施し，開発したシステムの地域における適用性につい参考文献
1）内閣府［2017］，『平成29年版高齢社会白書』，内閣府．
2）内閣府［2018］，“公共交 通に関する世論 調査”，https://survey.gov-online.
go.jp/h28/h28-kotsu/index.html，2018/6/22．
3）国土交通省中部運輸局［2013］，『 デマンド型交通の手引き』，国土交通省中部運輸局．
4）国 土 交 通 省［2018］，“ 地 域 公 共 交 通 活 性 化 事 例 ”，http://koutsu-shiencenter.jp/jirei/index.php#top，2018/10/2．
5）稗方和夫［2017］，“オンデマンド交通への取り組みと将来への展望”，「システ
ム/制御/情報」，Vol. 61，No. 12，pp. 500〜505．
6）中島秀之・野田五十樹・松原仁・平田圭二・田柳恵美子・白石陽・佐野渉二・小柴等・金森亮［2015］，“バスとタクシーを融合した新しい公共交通サービスのて検討を行った．その結果，シミュレーション結果は，設定した条件に応じて，利用者の予約リクエストに対する予約状況及び車両の運行状況を的確に表しており，シミュ

概念とシステムの実装”，「土木学会論文集D3（土木計画学）」，Vol. 71，No.
5，pp. I_875〜I_888．
7）Frost & Sullivan [2018], “Demand-Responsive Shuttles to Account for 50%
of Global Shared Mobility Market by 2030”, https://ww2.frost.com/news/

レーションとしては地域におけるシステムの適用性を十分示していると考える．
なお，4章において示したように，運行の効率性のみを

press-releases/demand-responsive-shuttles-account-50-global-sharedmobility-market-2030/, 2018/11/30.
8）Jaw, J., Odoni, A.R., Psaraftis, H.N., and Wilson, N.H.M. [1986], “A
heuristic algorithm for the multi-vehicle advance request dial-a-ride

考慮すると利用者の利便性が低くなる可能性もあり得る．

problem with time windows”, Transportation Research B, Vol. 20, pp.

より多くの方に利用され地域に定着できるデマンド交通に

9）Cordeau, J-F. and Laporte, G. [2007], “The dial-a-ride problem : models

するためには，導入段階から地域状況や利用者特性などに応じて，運行効率性と利用者の利便性のバランスを考慮したデマンド交通の運行形態を定量的に検討すべきであると考える．
一方，石岡市の現行における予約件数とシミュレー
ションによる予約件数に乖離が生じたように，シミュレー
ションと実際地域におけるシステムの運用結果が異なる可能性は十分あり得る．

243-257.
and algorithms”, Annals of Operations Research, Vol. 153(1), pp. 29-46.
10）Hu, T.Y. and Chang, C.P. [2013], “Exact algorithm for Dial-A-Rideproblems with time-dependent travel cost”, Journal of the Eastern Asia
Society for Transportation Studies，Vol. 10，pp. 916-933.
11）内村圭一・若林竜太・境周平［2002］，“Dial-a-Ride問題におけるリアルタイ
ム乗客輸送”，「 システム制御情報学会論文誌」，Vol. 15，No. 8，pp. 413〜
421．
12）松本修一・国府方久史・清水洋一郎・川嶋弘尚［2009］，“デマンドバス配車
配送計画の実用的解法”，「 土木計画学研究・論文集」，Vol. 26，No. 1，pp.
59〜65．
13）吉野大介・羽藤英二［2016］，“ゼロサプレス型二分決定グラフを用いたデマ
ンド交通の運行経路の高速列挙手法の提案”，「土木学会論文集D3（土木計

今後，構築したデマンド交通システムを実際の地域において適用し，シミュレーション結果との違いやデマンド交通画学）」，Vol. 72，No. 5，pp. I_1229〜I_1239．
14）Yoon, J. and Morichi, S. [2012], “Improving Transport Efficiency inReverse Logistics for Waste Management”, Proceedings of the Ninth Worldシステムを運用する際の課題などについて検討を進めたい．

Congress of Regional Science Association International，CD-ROM.
15）Carotenuto, P. and Martis, F. [2017], “A double dynamic fast algorithm to

謝辞：本研究の遂行にあたり，石岡市及び社会福祉法人

solve multi-vehicle Dial a Ride Problem”, Transportation Research

石岡市社会福祉協議会から貴重なデータの提供をいただ

16）Nanry, W.P. and Barnes, J.W. [2000], “Solving the pickup and delivery

いた．また，一般財団法人運輸総合研究所の伊東誠主席

problem with time windows using reactive tabu search”, Transportation

Procedia，Vol. 27，pp. 632-639.

研究員と日本大学の金子雄一郎教授からは貴重なコメントをいただいた．ここに記し，感謝の意を表します．

Research B，Vol. 34，pp. 107-121.
（原稿受付2021年1月26日，受理2021年9月17日）

Smart Mobility for Rural Areas: On-demand Mobility
By JongJin YOON, Takumi HORIGUCHI, Shigeru MORICHI
This study examines the implementation of on-demand mobility solutions in rural areas in order to improve rural mobility.
Also, this study presents the on-demand mobility system developed using TABU search algorithm for multi-vehicle dial aride problem. The simulation results using the system showed that the system can be effectively used in the region.
Key Words : O
 n-Demand Mobility, DRT, Optimization, Simulation

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運輸政策研究 Vol.24 2022

報告論文