Empowering the world tomove morewith less

SWAT Mobility Japan

SWAT Mobility 会社概要
世界7ヶ国で導⼊実績を持つモビリティスタートアップです。⽇本においても導⼊実績を増やしています
会社名SWAT Mobility Pte. Ltd

設⽴年⽉

2015年11⽉

従業員数

約60名

事業概要

• ダイナミック・ルーティング・アルゴリズムの開発• オンデマンドバスアプリの開発・導⼊

主なサービス
導⼊⽬的• バス台数削減・⾛⾏距離削減によるコスト削減• バスの乗降箇所増加による利便性向上• 郊外型オンデマンドバス

主要投資家

東京⼤学エッジキャピタルパートナーズ、グローバル・ブレイン、iGlobe Partners• 観光型オンデマンドバス

⽇本
タイ

ベトナム

⽇本での実績 (⽇本でのサービス開始2020年7⽉）
n 導⼊地域（実証実験含む） 50 地域
n オンデマンド⾞両稼働台数
100 台
n 分析・シミュレーション実績20 件• 市街地型オンデマンドバス
7• 企業向けオンデマンド送迎• 従業員デマンド通勤
1
22

フィリピン

16

マレーシア
シンガポール2

インドネシアRIGARE記事より

SWAT サービスラインナップ
交通分析・オンデマンド交通シミュレーションから運⾏アプリ提供まで⼀気通貫でサービスを提供します
交通分析・導⼊シミュレーション

オンデマンドバス運⾏アプリ• 世界7ヵ国で交通分析・オンデマン
ド交通導⼊シミュレーションを実施• 北九州市交通局向けに路線バスの乗降データ分析並びにダイヤ改正提案• ⾼槻市交通部向けに路線バスの乗降データ分析ツールを提供• 世界7ヵ国で、100件超の運⾏アプリを提供• スマートシティ先進国のシンガポールで⾃動運転⾞両をSWATアプリで乗⾞予約• ⽇本においては、50地域で導⼊実績（実証実験含む）、100台超の⾞両にサービス提供(物流)配送ルート最適化サービス• タイ国営郵便タイポストとMoUを締結。
配送効率化を共同で進めていくことに合意• 佐川急便様と企業向け配送の配⾞組み・ルート最適化の実証実験• 名古屋市と粗⼤ゴミ収集⾞のルート最適化の実証実験

SWAT ルーティング技術
ゼンリンの道路情報とカスタマイズした⾛⾏スピード情報を基に、独⾃開発したルーティング・アルゴリズムが最適ルートを提供します。運⾏データを分析し、アルゴリズムを改良していきます
ルーティング・アルゴリズム• シンガポール・⽇本
でルーティング計算の特許取得• 道路カテゴリーを考慮したルーティング（主要道路を選択など）

x

スピード情報• 道路毎、曜⽇毎、時間帯（24時間）で最適な⾛⾏スピードを作成• ⽇毎、時間帯毎、道路毎に柔軟にカス
タマイズ

x

道路情報
• ゼンリンの道路ネット
ワークデータを実装。
⼀⽅通⾏、時間帯規制などの道路規制や幅員情報を把
握x

データ分析

（データに基づく改善）• ドライバーの⾛⾏傾向を分析し、傾向に従ったルーティングを実施

SWAT 交通分析・オンデマンド交通導⼊シミュレーション

SWAT アプリケーション
SWAT標準アプリ、ホワイトラベルアプリ、ルーティングAPI提供と、⽤途に応じたアプリケーションを提供します。ルーティング
APIには、ゼンリン様の道路ネットワークデータとカスタマイズした⾛⾏スピードデータも含まれます
乗客⽤アプリ1

標準アプリ

ドライバー⽤アプリ

2

ホワイトラベルアプリ

管理者⽤アプリ3

API

ゼンリンの道路ネットワークデータとカスタマイズした⾛⾏スピードデータも提供

AIデマンド交通 三鷹市⼤沢地区
コミュニティバスの代替として、オンデマンド交通の実証実験。⼤沢地区は住宅街で道路が細く、急な坂が多い地域

エリア外• 乗降場所数 エリア内62カ所、エリア外3カ所• 運⾏エリア 6.4 km2• エリア内移動は100円、エリア外への移動は300円• 予約は1ヶ⽉前から可能• 幅員2.8ｍ以下の道路は通らない設定※画像は三鷹市ホームページより取得

AIオンデマンド交通 ⼤阪府豊能町/コンパクトスマートシティプラットフォーム (CSPFC)
⼤阪豊能町でのAIオンデマンド交通実証実験に運⾏アプリを提供。交通・⼈流分析で現状分析した上で、シミュレーションを実施し、最適なパラメーターを設定
最適なパラメーターを特定

施設データ
鉄道路線データ
⼈⼝動態

⼈流データ

• 乗降場所数 115カ所• 運⾏エリア 4.5 km2• 予約は乗⾞⽇の5⽇前から可能

路線バス乗降データ

デマンドタクシー
乗降データ

⽩⾺村HAKUBAシャトル 最適化分析
⽩⾺村は主に観光客向けにシャトルバスを運⾏していましたが、運⾏間隔も⻑く、利便性が悪い状態でした
運⾏⽬的
居住エリア⼜は宿泊エリアと飲⾷店及び商業施設を結ぶシャトルバス運⾏事業を実施することで、住⺠及び観光客の消費⾏動の促進を図り、もって村内商業地域の活性化に寄与する
運⾏⽅法
宿泊エリアと⼀般商店、飲⾷店、公共施設及び駅等を結ぶ定時定路線型のバスを運⾏

サービス
レッドライン、ブルーライン、グリーンラインの3ラインで運⾏。
運⾏期間は12⽉末から3⽉頭

レッドライン 運⾏台数2台

ブルーライン 運⾏台数1台

グリーンライン 運⾏台数1台

⽩⾺村HAKUBAシャトル 最適化分析
オンデマンド交通を導⼊することで、⾞両台数を4台から3台に削減することができ、予約から10分程度で乗⾞できるサービスが提供可能であることが分かりました。また、CO2排出量も60%削減できると試算しています
オンデマンド交通シュミレーション

シミュレーション結果
⾞両待ち時間

2015

配⾞成⽴率
オファー率

9998.3
12.8
10.6
96.5

10100

989796595094
3(20⼈乗り)

3(8⼈乗り)⽩⾺村ナイトデマンドタクシー (HAKUBA Night Demand Taxi)
2022年12⽉からAIオンデマンド乗合タクシーを実証運⾏• 乗降場所数 22カ所
• 運⾏エリア 10 km2• 外国⼈観光客⽤に6カ国語対応 (⽇本語、英語、中国語（簡体字）、タイ語、インドネシア語、ベトナム語)• 積雪が多くても運⾏に遅れがないように⾛⾏スピードの調整• 狭い道にルーティングしないような調整

道路データ分析

⽩⾺村ナイトデマンドタクシー 運⾏改善
27の指標で運⾏状態を分析し、パラメーター調整や変更により運⾏改善を繰り返しています⽩⾺村ナイトデマンドタクシー 評価•••

アンケートでは、91%のお客様が星5つの最⾼評価
具体的には、乗⾞時刻の正確性が最も評価されている
コロナ前のシャトルバス運⾏時よりも乗⾞⼈数は増え、多い⽇で220⼈程度（運⾏時間5時間・⾞両3台）

オンデマンド交通の可能性 (⽩⾺村の事例から)••••観光客数はコロナ前のレベルに戻っていないが、乗⾞⼈数はコロナ前の実績を超える勢い。 更に、配⾞できなかった隠れた需要も膨⼤にある状況
乗⾞数は増えているにも関わらず、⾞両台数は4台から3台に削減
アンケート結果から、以前のシャトルバスの運賃よりも⾼い運賃を⽀払うという乗客が⼤多数

オンデマンド交通は、以下の可能性を秘めているü 運⾏コストを抑えることができ、
ü お客様にとっても利便性が⾼く
ü 街のにぎわい（飲⾷やスーパーでの消費）にも寄与するもの