都市間物流におけるトラック隊列走行の導入効果の推計

都市間物流におけるトラック隊列走行の導入効果の推計
Estimating the Potential Benefits of Truck Platooning inInter-Reginal Freight Transport in Japan
平田 輝満：茨城大学大学院理工学研究科都市システム工学領域 准教授
略歴2005年東京工業大学大学院理工学研究科土木工学専攻博士後期課程修了（博士（工学））。日本学術振興会特別研究員（DC2・PD）、財団法人運輸政策研
究機構運輸政策研究所研究員、独立行政法人宇宙航空研究開発機構客員研究員などを経て、2013年より現職。

［要約］ 近年、隊列自動走行による貨物トラックの輸送効率の向上が検討されていることに着目し、本研究では、我が国の都市間物流を調査している物流センサスを用いて全国での都市間の貨物の動きを考慮した場合の貨物トラックの隊列車両マッチングポテンシャルの推計方法を検討し、東日本エリアを対象に東北自動車道での隊列走行の車両マッチングポテンシャルおよび出発時刻制約の緩和によるポテンシャルの向上効果を推計し、その結果をもとに簡易ではあるが燃費削減効果についても試算を行った。また、空車回送問題に対する隊列走行の活用方法の提案と実際の貨物輸送データを活用した効果推計も行った。

１．はじめに担う長距離ドライバーは労働環境が厳しいことが一般的であり、その担い手の確保とともインターネット社会が到来して以来、人々に、より効率的な輸送方法の検討と導入が喫はモノを実店舗に買いに行くのではなく、イ緊の課題となっている。また、地方創生の観ンターネットで検索・注文をし、モノ自体は点からも地方における生産品を首都圏等の大自宅まで運んでもらうスタイルが一般的に消費地に効率よく安定的に輸送する手段の確なっている。このようなEコマースが普及す保は地域の産業や雇用を守る上で極めて重要ることで宅配等の物流量が急増し、それを支と考えられる。トラック輸送の効率化方策のえる物流システムは社会経済にとって不可欠一つとして近年、自動運転技術を活用したトなインフラとなっている。2015年の物流セン

ラックの隊列自動走行（以降、「隊列走行」（重サス（1）によれば我が国の物資輸送の約85%と称する）が注目されている。隊列走行は、量ベース）はトラック（営業用・自家用）が担っその短い車間距離により、燃費向上（空気抵ている一方で、我が国では少子高齢化が進展抗減少）とCO2削減、交通容量増加（交通密し、トラックドライバーの不足と高齢化が深度増加）、省力化といった効果が期待されて刻な問題となっている。特に都市間の物流をいる。我が国でも2018年1月には新東名（遠114都市間物流におけるトラック隊列走行の導入効果の推計

州森町PA ～浜松SA間）と北関東道（壬生ラック車両がどの程度存在するか、そのポテ

PA ～笠間PA間）において隊列走行の実証実

ンシャルおよび燃費削減効果を推計した結果験（隊列台数はそれぞれ3台、4台）が行われ、を紹介する。また、燃費削減以外の隊列走行

それ以降も新東名における後続有人・後続無の活用方法として、空車トラックの回送への人の走行実験が継続されている。現時点では応用についても紹介したい。

隊列走行車両の要素技術について基礎的な安全性や社会受容性を確認している段階であると思われるが、仮に隊列走行のための車両技術が確立したとしても、交通工学・交通計画

２．使用データと分析対象エリア
2.1

物流センサスの概要と所要時間分析

上の重要な課題として、異なるOD（Origin-

本研究では、都市間を移動する貨物トラッ

Destination）
・経路の複数のトラックをどのクが、経路途中で出会い（マッチングし）、ようにコーディネートし、隊列の編成を行う

その後、隊列を組んで走行を行うことを想定

か、また、物流ビジネス上で具体的にどのよしている。そのマッチングの可能性（ポテン

うな形で導入し効率化が可能か、といった課シャル）を推計するために、全国の貨物流動題が存在すると考えられる。このような課題を網羅的に調査・把握している物流センサスに対して近年、世界的に学術研究も発表され（全国貨物純流動調査）のデータのうち、「3るようになってきており、主にトラックの出日間流動調査（3日間調査）」を使用した。ま発時刻や経路設計に関する研究（2）（3）（4）がいた、隊列車両マッチングのポテンシャルを推くつか存在するが、都市間のモノの流れの面計するためのデータとして、各車両の走行特やその特性からみた分析は少ない。また、我性・所要時間が重要となるが、車種ごと（一が国の道路交通ネットワークと物流特性を加車貸切、宅配等混載、自家用トラック、トレー味した隊列走行の車両マッチングに関して分ラー）にその傾向が異なるとすると、それら析を行った事例は存在せず、実際に隊列走行を考慮する必要がある。そこで、各車種の走を我が国に導入した際の潜在的な効果・社会

行距離別の所要時間の分布を集計した。結果的便益がどの程度存在するのか、どの区間まの一部として一車貸切と宅配等混載の集計結たはどの時間帯に隊列走行を行うことでより果を図1、図2に示す。図中は箱ひげ図として大きな効果が得られるか、全く未知であると平均値、第1・第3四分位点の値、最大・最小言える。

値を示している。これら図より一車貸切ではそこで本稿では、今後、我が国で隊列走行平均所要時間が距離に概ね比例して増加しての本格導入を検討する際に、その導入によるいるが、混載では短中距離において所要時間

社会的便益を定量的に把握することが重要との変化が見られない。また第1第3四分位点の考え、物流センサスデータから抽出した実際範囲をみると、そのばらつきも混載の方が大のモノの流れをもとに、隊列走行が可能なトきい。貸切についてはある地点で集荷後に目115

都市間物流におけるトラック隊列走行の導入効果の推計的地にそのまま向かう傾向が強く、一方で混め、対象車両数の視点からは、得られる結果

載は夕方に貨物を集荷し、翌日の午前などには過小評価側、つまり最低でもこの程度の車配達を行う形態が一般的であるとすると、比両マッチングポテンシャルはある、という解較的短い距離帯（翌日午前配達が可能な距離釈となる。また「東北自動車の利用の有無」など）であれば、所要時間が変わらないのでは物流センサスデータからは不明であるたはないかと考えられる。なお、トレーラーもめ、次節で説明するNITASを活用して各サ貸切と同様の傾向は見られたがデータのバランプルのODに対する最短所要時間経路を探つきが比較的大きく、自家用トラックは短距索し、その経路に東北自動車道が含まれる離輸送が主であった。以上の結果を考慮し、データを抽出した。その結果、対象データ数

本研究では所要時間の面でより輸送特性が同は4170レコードとなった。これは3日間調査

質で、輸送距離と所要時間が比例関係にあり、データの総データ数の約0.5％、一車貸切のかつ一定量のサンプルが集まるデータサンプ総データ数の約1.6％に相当する。

ルとして「一車貸切」のみを分析対象とすることとした。

図１ 一車貸切の高速道路利用時の所要時間と輸送距離の関係（2015年）

さらに次章以降で示す分析において必要となる情報の欠損がないように、以下に示す抽出条件を加えて、物流センサスデータから分析対象サンプルを抽出した。具体的な条件
は、「代表輸送手段：一車貸切、所要時間記入あり、出荷時刻記入あり、到着日時指定記入あり、出荷日：20、21、22日、高速道路利

図２ 宅配等混載の高速道路利用時の所要時間と輸送距離の関係（2015年）

用あり、東北自動車道利用」となる。なお、「3日間調査」では、出荷貨物の出荷日、品目、荷受人業種、届先地、届先施設、輸送機関、輸送機関、出荷時刻等が同一の場合は、重量を合算して、これを流動1件として調査しており、使用したトラックの台数や車種は不明である。つまり、上記のような条件を満たした場合、実際には複数台のトラックで輸送さ2.2NITAS（総合交通分析システム）によれていることもあると考えられるが、本研究る経路・所要時間情報の算出

ではこれらも1台のトラックと仮定して分析

物流センサスでは、当該トラックの発着地している。従って、実際よりも少ないトラッ情報と輸送にかかる時間については把握する

ク車両数を仮定して分析することになるたことができる。しかし、高速道路IC利用の116

都市間物流におけるトラック隊列走行の導入効果の推計

データ欠損が多いことから、輸送における経らせることも可能と考えられる。そのため、路までは把握することはできない。今回の分所要時間から走行時間を引いた値を「出荷時析では、隊列車両マッチングのポテンシャル刻調整幅」と定義し、出荷時刻調整幅の範囲を探る上で、各トラックのある程度の経路とでなら出荷時刻を調整できるものとした。

位置情報が必要となる。そこで、物流センサ

次に、車両の移動については図3の区間をスに加えて、地点間の経路・所要時間情報をベースに、分析を単純化するために、1時間NITASから算出・設定した。NITASの設定後に次の区間に移動することを仮定した。こ条件は、「発着地：各都府県庁（北海道・沖の単純化を仮定した際の所要時間とNITAS

縄県はフェリーを含むため除去）、道路ネッでの最小所要時間を比較したところ、上記のトワーク：2015年3月、探索条件：所要時間区間設定の仮定（乗降ICについて区切り位最小、交通モード：道路・物流モード、道路置から40km前後で丸める仮定）の関係で、速度：平均旅行速度（約80km/h）」である。

±1時間程度の誤差が生じていたため、区間

2.3

分析対象エリアと車両移動の仮定

情報で単純化した所要時間を優先して最小所

今回は、比較的代替道路が少なく、かつ長要時間を修正し、これを「走行時間」と定義

距離の幹線道路である東北自動車道を選定した。経路については、各都道府県庁を発着地として、所要時間が最小となる経路を算出し、した。
表１ 区間設定の詳細

物流センサスでの時間に関連するデータが1
時 間 単 位 で あ る こ と、 平 均 旅 行 速 度 が 約80kmに近くなるようにすることを考慮し、東北自動車道の上りを基準にして表1、図3のように9区間に区切った（ただし、最も東京に近い区間iについては、東北道の終点であ

図３ 区間設定の詳細

る川口まででは短かったため、東京都庁の乗降ICである中野長者橋ICまでの60kmを区間とした）。乗降ICが区間内にあった場合は次の区間までの距離をみて、40km以内であれば次の区間において出発・到着、40km以上であればその区間において出発・到着と仮定した。
また、図4に示すように、物流センサスの所要時間と比較してNITASから算出した（最小）走行時間が短かった場合、出荷時刻を遅117

都市間物流におけるトラック隊列走行の導入効果の推計
図４ 走行時間と出荷時刻調整幅の定義（2015年10月20 ～ 22日）で、トラックの存在可能台数の時空間分布の概略を把握できる。
その集計結果のうち比較的トラックの存在可能台数の多かった時間帯の結果を図6、図7に示す。なお、図中のハッチ色の濃淡は台数の大小を示している（濃いほど大）。これより、東北自動車道において、上りでは東京に比較

図５ 出荷時刻調整幅を考慮した時空間上のトラック存在位置の分析イメージ（3台の例）

的近い区間で夕方以降～ 24時前後にかけて多くのトラックが存在可能であることなどが分かる。つまり、これらの時間帯・区間において車両マッチングポテンシャルが高いと言える。
ここで、これらの結果は出発時刻に幅を持たせたままで集計しており、重複した車両カウントとなっているが、実際には1つの出発時刻を選択することになる。また、より上流側で隊列を組んだ方が長い距離を隊列走行可

３．時空間上の貨物トラック存在可能台数分布の算出
物流センサスデータから抽出した東北自動車道を利用する可能性のある車両（実際にはモノの出荷1件）について、NITASから算能であり、燃費改善等の効果も大きい。そこで、各車両の出発時刻と隊列台数を以下のように決定した。
１）残存走行距離（時間）に応じた重みを各車両に割当出した移動時間をもとに、東北自動車道の各

２）出荷時刻調整幅を残しつつ、上記の重み区間に何時に存在可能であるかのデータを割を考慮した台数を各区間・各時間（図6、り当て、データベース化した。前述のとおり、図7の各セルに該当）で集計「出荷時刻調整幅」がある場合、出荷時刻（出３）上記2）の重み付き台数の最大セルを選発時刻）を変化することが可能であることか択し、そのセルに含まれる車両の出荷時ら、ある時刻に複数の区間に存在できる可能刻を当該セルを通過するように確定し、性を考慮しており、これを時空間図上で示せ

当該車両の確定時刻以外の出荷時刻調整ば図5のような平行四辺形となり、その重複幅時刻に対応した車両を削除し、２）の部分が複数車両が同時に同区間に存在可能な台数分布表を更新台数を示すこととなる。このように集計する

４）更新した台数分布表をもとに３）を再度ことで、物流センサスの調査日である3日間行い、以後これを繰り返すことで全車両118

都市間物流におけるトラック隊列走行の導入効果の推計の出荷時刻を確定し、最終的な台数分布表を算出。

図８ 出発時刻調整条件ごとの存在可能台数割合（東北自動車道上り。2台以上対象）

また、到着指定条件の緩和による台数分布の変化を確認するため、図4のように出荷時刻調整幅を考慮して、到着指定時刻について、以下の4つの条件を仮定して計算を行った：①無調整（実際の出荷時刻）、②調整あり（現状制約：到着時刻は不変）、③調整あり（到図９ 出発時刻調整条件ごとの存在可能台数割合（東北自動車道下り。2台以上対象）

着指定時間を+3時間）、④調整あり（到着指定時間を+6時間）。ここで③④は到着時刻の時間指定がされているデータサンプルのみを対象に調整した。
図６ 20日15時～21日3時の東北自動車道における上りでの存在可能台数分布

４．隊列編成確率を考慮した隊列車両
数に関するシミュレーション分析
前章で各条件下における各区間・時刻の車両存在可能台数を算出したが、同時刻同区間に存在するからといって必ずすべての車両
図７ 20日18時～21日9時の東北自動車道における下りでの存在可能台数分布が隊列を組めるとは限らないと考えられる。
また、各車両のODによって経路途中で対象としている東北自動車道から流出することから、隊列編成を組んでも途中で離脱することも考慮すべきである。そこで、前章で算出した車両数xをもとに各区間における車両発生

上下区間別の存在可能台数について台数間隔tを指数分布（確率密度関数をf（t））で規模別の比率で表した結果を図8、図9に示す。

仮定し、その間隔が短いほど隊列が組みやす当然ながら、出荷時刻を調整し、さらに到着いと仮定した。ある区間での隊列を組める確指定時刻を緩和することで、同じ時刻に同区率h（t）については車両発生間隔が0のとき1、間に存在する車両数を大きくすることが可能

別途仮定した隊列限界時間長Tのとき0となとなり、より隊列走行を行うポテンシャルをるように発生間隔の線形関数で仮定し、以下上げることができることが分かる。の式で各時刻区間の隊列走行車両数sを算出した。
119

都市間物流におけるトラック隊列走行の導入効果の推計の単純化のため1区間では1回のみ隊列を組むことを仮定しているため、複数区間を経て3台以上の隊列も生じることとなる。またIC・JCTごとに東北自動車道を離脱する車両につこの算出式は車両の前後関係を厳密に想いては（各車両にODと経路の属性がついて定して、どの車両同士が隊列を組むかを表現いる）、その時点で隊列から分離させている。

できているわけではないが、車両相互の走行以上のシミュレーションを複数の隊列限界時間隔がランダムな状況において確率的にどの間長と出発時刻制約（到着指定時刻制約）条程度の隊列が組まれる可能性があるかをマク件において20回ずつ試行し、得られた結果のロに推計した値となる。次に、上記算出式で平均から隊列編成数別のシェアを算出したも求めた隊列台数をもとに、モンテカルロ・シのを図12、図13に示す。

ミュレーションにより、区間ごとの隊列車両

図１１ 隊列が次の区間に移動した際の挙動走行の連続性と区間途中での離脱を考慮した最終的な隊列編成状況を推計した。その推計
フローを図10に示す。
図１０ 隊列編成状況の推計のフロー

図１２ 隊列編成台数別シェア（東北道上り）

具体的には、上流区間から順番に、各区間に存在する全車両に0 ～ 1の一様乱数を付与する。その後、式（1a）で算出された隊列台数（隊列台数が奇数の場合は１台減じた台数）になるまで乱数の大きいものから順番に隊列ペアを組み、残りの車両は隊列を組まない単独走行車両とした。一度隊列を組んだ車両は次の区間では1台として扱い（図11）、次の区間での総台数を更新して、再度同様の方法で隊列を組む車両をランダムに選定する。分析120

図１３ 隊列編成台数別シェア（東北道下り）

都市間物流におけるトラック隊列走行の導入効果の推計

隊列限界時間長が大きいほど、到着時刻調間距離8mで2 ～ 5％の燃費削減率となり、東整幅が大きいほど、隊列を組める確率（以降、北自動車道において隊列走行を導入した場合隊列編成確率）が高まっていることが分かる。には、約2 ～ 8％の燃費削減効果が見込まれまた、今回対象とした物流データと区間におる結果となった。さらに、今回の対象トラッ

いては、一番厳しい条件では3割程度、一番クが一部であったことを考慮すると、実際に良い条件で6割程度が隊列を組むことができ走行しているトラックの台数はさらに多いこる可能性があることを示している。詳細は割とから、隊列率・隊列編成台数ともに増加す愛するが、分析上でモノの発地別にも隊列編ることが予想され、今回示した結果以上の燃成確率算出でき、宮城県・福島県周辺で隊列費削減効果が期待できるのではないかと考え率が最も高く、トラックの存在可能台数分布られる。と照らし合わせると、台数が集中している区以上の分析をまとめると、東北自動車道に間で隊列編成確率が高くなっていることが示おける隊列車両のマッチングポテンシャル、された。

つまり隊列を組むことが可能なトラック台数

図１４ 隊列台数と走行抵抗改善率（出典：青木（5））

は、隊列限界時間長（隊列を組む可能性のある車両間隔）の仮定によって変化するが、実際の出荷時刻を前提にすると3 ～ 5割程度の車両数と推計された。また、到着時刻指定の緩和を想定し出荷時刻調整幅を大きくとることができれば、マッチングポテンシャルは最大で6割程度まで向上できる可能性を示した。
また、燃費削減効果を簡易に推計した結果、次に、推計した隊列編成確率から燃費削減仮定する条件により変化はするが概ね2 ～効果を簡易に推計した。隊列による燃費削減8％程度の改善が見込めることが示唆された。

効果については青木（5）を参考に、車間4mとなお、今回は東日本エリアの比較的少ない車8mの場合の隊列編成台数別（8台以上は同様両数を対象にしたことを考慮すれば、実際にの値を仮定）の走行抵抗改善率（4mで約10はより大きな隊列車両マッチングポテンシャ～ 20%、8mで10％前後）を仮定して算出しルが見込める一方で、隊列走行が可能な車両た（図14）。燃費については国土交通省の統の普及率に、それら効果は大きく依存するこ計データ（6）より、10tトラックの燃費基準値とは言うまでもなく、本研究ではあくまで全である6km/Lを用いた。結果を図15、図16てのトラックが隊列可能という理想状態でのに示しているが、東北自動車道上りでは車間最大ポテンシャルを推計した形となってい

距 離4mで 約4 ～ 8 ％、 車 間 距 離8mで 約3 ～る。なお、以上の成果は別稿でも発表してい5％、下りでは車間距離4mで約3 ～ 7％、車るため、参照されたい

（7）。
121

都市間物流におけるトラック隊列走行の導入効果の推計

また、以上の分析では１時間の走行中で１回送率は約30%、車両の実働率は約65%で、回のみ隊列組成が可能としていたが、３台以数字上は輸送効率が非常に低いと感じる。特上の車両を同時に組成させるロジックを導入に、空車回送のうち一定数は帰り荷がないた

した場合には、隊列率がさらに５～ 30％程めに生じていると思われる。空車で帰るより度向上し、燃費削減効果も2 ～ 5%程度さらは少しでも荷物を運んだ方がよいと、遠回りに向上する可能性も示している（詳細は竹田・してでも荷物を探したり集めたりしているの。
平田・阿部（2019）（8）を参照）

であれば、ドライバーの負担はさらに増大す

図１５ 燃費削減率の変化（東北道上り）

る。長距離輸送では往路の輸送を終えた後、自宅ではない都市での宿泊や、車中泊を余儀なくされる。これも昨今のドライバー確保の上では不利条件になる。また、物流センサスを用いてバンボディ車で輸送するような品目について簡易に集計すると、そもそも都市間の物流量では大消費地の首都圏方面の輸送が比較的多く、その逆の地方方面は少ないことが示唆される（表２）。

図１６ 燃費削減率の変化（東北道下り）

表２ 東京都市圏（1都3県）と地方主要県の間の貨物流動トン数の集計結果（物流センサス3日間調査2015より集計）もしそうであれば、どんなに求貨求車シス５．トラック空車回送問題における隊列走行の導入可能性の検討

テムを企業間連携やIT活用で進めても、一定数の空車や低積載車が生じてしまう。深刻

次に、隊列走行の具体的な活用可能性のなドライバー不足の中で空車回送にドライ一例として、トラックの空車回送への適用にバーを使ってしまうのはなんとも残念であついて考えてみた。国交省の統計によれば近る。そこで隊列走行をこの空車回送の問題に

年のトラック輸送の積載効率は約40%、空車活用することはできないだろうか。例えば、

122

都市間物流におけるトラック隊列走行の導入効果の推計

首都圏から地方方面の復路において、少ない次の輸送を行えるまでのスパンも短くなりト荷物のパイを多くの車両で取り合うのではな

ラック1台当たりの稼働率の向上も見込まれ

く、いっそのこと隊列走行で復路の空車を一る。

定数回送し、ドライバーも空車後続車で自宅

このような効果は都市間距離に依存するのある街に向けてすぐに戻るようなオペレーことは容易に想像ができる。簡易なシミュションはできないだろうか。そのようなオペ

レーション分析の結果から、貸切トラックのレーションを図示したのが図17（通常）と図ような運用では約300km以内、混載輸送の積18（隊列）である。図17は上り（地方→首都）み替え拠点間の輸送を想定した運用では約は満載で輸送したA ～ Eの5台のトラックが、500km以内であれば、上記の提案手法により帰り荷の下りは首都圏での貨物の競い合いに必要なトラックやドライバー数が大幅に削減

より1 台ごとの積載率が低下し、荷物を5台可能となることが分かった。

で分け合っている非効率な輸送形態を表した

さらに、これらの結果を参考に、実際の都図である。この現状の輸送方法はトラックの市間貨物輸送データを対象にシミュレーショ最大限の力を発揮しているとは言い難く、望ンしてみた。対象は東京と愛知間をケーススましくない。そこで、図18に示すように、首タディとして、2015年物流センサスデータを都圏から地方圏への需要がトラック5台に対用いて実際の時刻別貨物流動量を前提としたして、3台分の貨物量である場合、帰り荷に際の隊列空車回送オペレーションの効果をシ必要な必要最小限3台のA ～ Cのトラックのミュレーションより推計する。抽出したデー

みを首都圏に残し、不必要なDとEのトラッ

タは上り方向が1358台、下り方向が603台でクは荷物を卸した後、早急に隊列走行の組成あり、この台数が3日間で発生する時、通常スポットまで移動し、隊列走行の後続に接続の単独走行の場合と隊列走行の場合で行い、することで、地方圏へ回送し、ドライバーも必要なトラック台数を出力した。また、ドラ

後続のトラックに乗車し、自宅のある地域にイバーの労働環境の緩和として表される指標早急に帰還できるオペレーションである。空には、車中泊数の減少（逆にいえば自宅での車は積荷がない分、到着時刻制約も比較的緩休息回数の増加）があり、同時に出力した。

く、隊列車両のマッチングに係る時間調整も結果として図19に示す通り、実データを対象行いやすいかもしれない。これより通常であ

図１７ 通常の運用（下りの貨物量が上りの60%であるケース。全ドライバーがB市で翌日のシフトのために休息が必要かつ低積載率）

れば、5台のトラックとも長距離トラックの労働条件の制約上車中泊を首都圏側でとっていたが、隊列走行により不必要な 2 台のDとEのトラックは早急に地方圏に帰還が可能となり、自宅での休息が可能となる。これにより車中泊回数が減少（自宅での休息増加）し、123

都市間物流におけるトラック隊列走行の導入効果の推計
図１８ 提案する運用（上下方面の貨物量の差を考慮して一部のドライバーと空車車両を隊列走行ですぐに地方に輸送。帰還ドライバーは自宅で休息可能で、かつ下り車両の積載率は向上）

ベル4か、それに準じたレベルとして、労働基準上の拘束時間と休息時間の間のような扱い（準休息的な扱い）で拘束時間等の上限緩和が制度上可能となれば、上記のようなオペレーションも可能となる。そもそも後続無人が可能であれば車両のみの回送がそのまま可能となるが、そこまでの過渡期や端末輸送・荷役等のために有人での輸送が一定程度残る

図１９ 車中泊回数・トラック数比較のであれば、本研究で提案したような隊列走行による車両とドライバーの回送という運用も一定程度の価値があるかもしれない。
また、戻った空車車両は翌日の首都圏方面の輸送需要にすぐに対応ができ、車両の実働率（稼働率）も向上するため、もし将来、後続車無人が可能となっても、隊列走行対応車両の導入に計算した場合でも必要トラック数と車中泊コストが高額になるほど、その固定費が経営回数が大花に減少していることが示された。

上重荷になるため、車両の稼働率向上は重要

なお、具体の貨物量分布や計算方法等の詳細となる可能性もある。

は別稿を参照されたい（Hirata and Fukaya（2020）（9）、深谷・平田（2020）（10））
以上のように、空車回送に隊列走行を応用

６．おわりにすることで効率化の可能性があることを示し

本稿では、わが国における隊列自動走行のたが、このとき長距離になればなるほど労働適用可能性を検討するため、東北自動車道を基準上の連続運転時間や拘束時間の上限が当対象に隊列マッチングポテンシャルおよび燃然ネックとなる。つまり、隊列の後続車で運費削減効果の推計を行った事例を紹介した。

転が不要とはいえ、自動運転のレベル3であまた、地域間の貨物輸送量の往復のアンバラれば前方注視は必要であり、緊急時には運転ンスを想定した空車回送に対する隊列走行のをオーバーライドしなくてはならない。その応用アイデアを提案し、実際の地域間輸送ため、後続で乗車時も連続運転時間扱いとなデータに適用した際の効果推計の結果を紹介

り休憩や休息の扱いには現時点ではならなした。筆者らにより、他にも、東名・新東名

い。現在、わが国では後続無人の隊列走行も高速道路での隊列車両マッチングのマイクロ実証実験中で、近年中に実用化を目指していシミュレーションの開発も行っており、SA/るが、もし隊列の有人後続車が自動運転のレPAを活用した隊列組成のシミュレーション

124

都市間物流におけるトラック隊列走行の導入効果の推計

や、SA/PAにおける隊列車両順序の入れ替えによる休憩時間の削減と速達性向上効果、さらにその運用によるSA/PAの駐車混雑緩和効果の推計も行っている（11）（12）。これらについては別稿や今後の報告を参照されたい。
謝辞
本研究を遂行するにあたり国土交通省より物流セン
サスデータの提供を受けた。また、これらの研究成果は科学研究費補助金基盤研究（B）19H02255「隊列走行を活用した都市間物流システムの運用評価モデルの開発と運用効率化方策の検討」の成果の一部である。ここに記して感謝の意を表する。

る 研 究、 日 本 物 流 学 会 第37回 全 国 大 会、
2020.9.20．
（11） 川瀬俊明、平田輝満、森岡駿介、鍛治竜馬：ドライバーコストを考慮した隊列走行の車両マッチングに関するシミュレーション分析、土木計画学研究・講演集、Vol.58、CD-ROM、2018.
（12） 鍛治竜馬：休憩行動及び複数ODを考慮したトラック隊列走行のミクロシミュレーションの開発、2020年度茨城大学大学院理工学研究科修士論文．

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2013,12 http://www.its-jp.org/wp-content/uploads/2012/09/1-2-1aoki.pdf（2018 年 2 月 25日閲覧）（6） 国 土 交 通 省： 自 動 車 の 燃 費 基 準 値、http://www.mlit.go.jp/common/001031331.pdf（2018年3月5日閲覧）（7） 平田輝満、阿部柊人：都市間物流データを活用したトラック隊列走行の車両マッチングポ
テンシャルの推計～東北自動車道を対象として ～、 日 本 物 流 学 会 誌（ 論 文R）、 第27号、pp.91-98、2019.
（8） 竹田郁海・平田輝満・阿部柊人：物流センサ
スを活用したトラック隊列走行の燃費削減効
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（9） Terumitsu Hirata, Taiki Fukaya: Potential of
Truck Platooning for Transporting Empty
Trucks considering Intercity Freight
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