GPS データを用いたタクシー運行の効率化と生産性向上に関する研究
都市交通研究室
指導教員

１．背景と目的王 凱
佐野 可寸志いが，長岡市内のタクシー会社が一元的に共同し地方都市における公共交通の利用数は減少のて配車をすることができれば，需要密度は高まり，一途であり，バス車両を使用するよりはタクシー乗客を降ろした付近で新たな乗客を乗せること車両を使用した方が効率的なケースが，今後増加が可能となる確率が高くなると予想される．

していくと想定される．またタクシーの利用者数高齢化の進展や高齢ドライバーの免許の返納も減少しており，長時間労働や低賃金を理由とすにより，ドア・ツー・ドアのタクシー輸送のニーるドライバー不足も相まって，郊外（合併前の旧ズは高いが，運賃の高さがネックとなり，その需町村）の営業所を閉鎖する動きが増えており，タ

要は十分には顕在化していない．しかし，上記タ

クシーの空白地域は増加している．地方都市におクシー事業者の生産性向上が図られることで利ける足の確保の最後の砦であるタクシーを存続益が生じ，これを事業者・ドライバー・利用者でさせるには，勤務時間に占める実車時間の割合がどう分配するかは議論になるが，その一部を原資低いといわれているタクシーの運行効率の向上

として，タクシードライバーの待遇改善や勤務時と，タクシーの料金値下げによる利用者の増加が間の削減が可能となる．また，一部は運賃の値下必要である．

げに活用することも可能であり，運賃が低下した

地方都市におけるタクシーの費用構成割合を見ると，人件費が 72.1%を占める 1)一方，実車で場合は，新たな需要が創出し，さらなる生産性の向上が期待できる．

走行している割合は拘束時間の 1/6 にしか過ぎず，GPS データを用いたタクシー輸送実態を分析しこの実車走行の割合を高めることが，タクシー事た先行研究は国内外問わず行われている．吉井ら業者の生産性の向上に直結する．実車走行の割合2)を高めるには，①待機時間の減少と，②空車走行態の判別方法を確立した．さらに実車走行時間最時間の減少が必要である．地方都市においては流大化を仮定した場合には付け待ち営業を選択す

しのタクシーは殆ど存在せず，電話での予約を待るタクシーが増加し，タクシーベイの収容能力不って営業所で待機するか，乗客を待って駅や病院足の可能性が生じることを示した．Yang ら 3)は米で待機するタクシーが大多数である．活動時間の国ニューヨーク市においてタクシーの GPS データ，約半分を占める待機時間の短縮には事前の予約

人口，社会経済データを用いて利用実態を分析し，制が効果的である．一方，空車走行時間を減少さ収入と総雇用がもっともタクシー利用に影響がせるには，乗客を降ろした付近で新たな乗客を乗ある要因であることを示した．福本ら 4)は愛知県せることが必要となる．地方都市におけるタクシ

東三河地域において，１年間のタクシー会社の日ー需要は，時間的・空間的にも疎であるため(長岡報を用いてタクシー利用実態を分析し，月・曜日・市の実車トリップ数は，最大のタクシー会社でも時間帯といった時間的変動や運行ルートの空間

1 日あたり約 450 トリップ，長岡市全体でも約的分布，送迎時の利用距離の相違，地域別利用金2,300 トリップに過ぎない)，一社だけの需要では，額の相違を示した．ただしこれらの先行研究は利乗客を降ろした付近で新たな乗客を見つけるこ用実態の分析にとどまり，タクシー事業の効率化とは非常に困難である．実現までのハードルは高までは考慮していない．

は名古屋市おけるプローブデータを用いて業形

一方，加藤ら 5)は日本におけるタクシーに関する法令とタクシー協議会等の組織の役割と変遷

2.2

運行実態の分析結果(1)曜日別平均乗車回数を示しながら，今後活性化に向けた方策として，曜日別時間帯別平均乗車回数を図 1 に示す．午

デマンドタクシーの導入や ICT 活用を提案してい前 9 時過ぎに需要のピークがあることや，週末はる．しかしながら，課題の提示や方策の提案に留夜中の需要が多いことが確認できる．月別曜日別

まり，実績データに基づく定量的な方策の評価ま

平均乗車回数を図 2 に示す．12 月の週末の需要がでは実施されていない．

多いことが確認できる．

Anh ら6）は，時間枠付き集配計画問題を大近傍探索法（Large neighborhood search）とパスの再結合法に基づいたハイブリッドヒューリステ
ィックを提案し，物流管理のために特定の問題だけに限定されずより一般的問題の解決できるアプローチ方法を構築した．そして，より効率的なタクシー配車ルートを求めるには時間枠付
き集配計画問題を応用できると考えるため，本研究では，ヒューリスティックな解法の1つである挿入法6）を用いて，定量的にタクシー運行効率

図 1 曜日別時間帯別平均乗車回数化について検討を行う．
本研究では，GPS データを用いてタクシーの運行実態を可視化し，運行効率化に資するデータを取得することと，前日までの予約が完全実施された場合や，長岡市内のタクシーが一元的に共同配車された場合に，どの程度タクシー事業の効率化が図られるかを，実測の GPS データを用いて計算することを，運行効率化の可能性を確認した上での生産性向上の検討を，本研究の目的とする．
図 2 月別曜日別平均乗車回数
２．タクシー運行実態の分析
2.1

使用データ

本研究では，長岡市全域を営業エリアとするタクシー会社の最大手である三越タクシー株式会社所属の全車両の GPS データを使用させて頂き，タクシーの運行実態を分析する．なお，分析対象
期間は 2018 年 1 月 1 日から 12 月 31 日の 1 年間である．
図 3 月別平均乗車回数

(2)月別平均乗車回数
月別平均乗車回数を図 3 に示す．長岡市において降雪の影響で，冬季の需要が高いことが確認できる．
(3)天候の影響
天候別の各トリップの乗車時間の度数分布を
図 4 に示す．降雪時は，乗車時間が短いトリップが比較的少なく乗車時間が長いトリップが比較的多い．乗車距離の分布を確認したところ，天候

図 4 天候別乗車時間による有意な差はなかった．降積雪により短距離の需要が誘発されたのではなく，車両速度の低下によるものと推測される．
(4)時間帯別稼働状況
時間帯別の稼働状況を図 5 に示す．また，このデータを稼働状況ごとに集計することにより，実車時間は 17.2%，空車時間は 30.7%，待機または休憩時間は 52.1%であることが確認された．

図 5 時間帯別稼働状況

図6時間帯別乗車回数ヒートマップ(地理院地図)

図7

時間帯別待機台数ヒートマップ(地理院地図)

(5)時間帯別主要乗車場所と待機場所

表 1 施設間 OD 表

タクシー事業においては，より効率の良い運営

目的地を行うために，各時間帯の需要発生場所を予測し，それに合わせたタクシーの待機場所や運行スケジュールを調整する必要がある．一例として平均的な需要がある 2018 年 4 月 4 日（水）のタクシ

出発
地

その他
自宅等

長岡駅

市街地

病院

合計

ー運行データを使用し，時間帯ごとの各主要地点

その他
自宅等

122353924220の乗車回数を集計し，図化した（図 6）．月曜日と長岡駅

111005116

週末を除くまた，待機場所のヒートマップを図 7

市街地

7020072に示す．可視化を通じて，空間的時間的な需給バ

病院

2800028ランスの把握が可能となる．また，乗車位置時刻

合計

331373929436のデータや，天気やイベント等のデータを蓄積することにより，タクシーの効率的な運行が図られる可能性がある．
(6)施設間 OD 表
図 6 と図 7 のヒートマップから抽出した需要が多い箇所を考慮し，長岡駅（大手口，東口），中心市街地（商店街，飲食店街），病院（赤十字病院，中央病院，立川病院，長岡西病院），その他（自宅等）の 4 種類に対象施設を分類した（図 8）．

長岡駅大手口の降車位置のばらつきを図 9 に示す．降車地点はおおむね 15m 以内にばらついており，対象施設の外周道路から 15m 以内は当該対象施設を利用したものとして，乗降施設を特定した．
表１に 2018 年 4 月 4 日（水）のタクシー運行データから得られた施施設間 OD を示す．その他（自宅等）から利用するトリップ総数が 220 トリップである一方，その他（自宅等）への向かうトリップ総数は 331 トリップと非対称である．これは，往路は家族等に送ってもらい帰りはタクシーを利用するケースが多いと想定される．また，長岡駅までの往路と復路も非対称であるが，バスの最終便が早い時間帯で終了するため，往路はバス，復路はタクシーというケースも多いことが想定される．中心市街地からのその他（自宅等）への復路のトリップが往路に比べて多いが，最終バス

図 8
ご対象施設の位置(地理院地図)の以降の帰宅にタクシーが利用されていると想定される．
３．タクシー運行効率化の可能性
需要密度が低い地方都市においてタクシーの実車走行の割合を高めるは事前予約に基づく配車が効果的である．タクシー需要の中には，予約に不向きなトリップも多数存在するが，すべてのトリップが前日までに予約されるという理想的図 9 長岡駅大手口の降車位置(地理院地図)

な状況を想定し，効率化の上界値を求めた．すべ・走行速度は，走行道路や走行時間によってての乗車トリップの出発地と目的地と最早出発異なるが，出発地と目的地の直線距離と実時刻と最遅出発時刻を与件とし，すべての乗車ト走行時間の関係から一律に 21.6km/h としリップを輸送するのに必要な最少のタクシー台て計算を実行した．

数，および車両の走行費用を最小化する問題は，・タクシー輸送の原価構成は，ハイヤー・タク時間制約付き配車計画問題として定式化される．

シー年報 20181)の値を用いる．
この原価を，今回はケーススタディーとして，当該タクシータクシー台数の比例するもの（人件費，車両会社の平均的な需要がある 2018 年 4 月 4 日（水）

償却費，保険料：76.4%），走行距離に比例すの実車である 436 トリップを対象に，前述の状況るもの（燃料油脂費，車両修繕費，その他のを想定し，ヒューリスティックな解法の一つであ経費の半分：16.6%），台数や走行に比例しな6)

る挿入法 を用いて必要なタクシーの台数と最適いもの（営業外費用，その他の経費の半分：な巡回ルートを導出した．挿入法は小規模の問題6.9%）の 3 つに分けて，すべての乗車が前

7)では有効である が，大規模になると解の精度が日までに予約された場合の費用の減少率を悪くなる 8)という特徴を有する．

計算した．その他の経費には，自動車リース

また，空車走行時間を減少させるためには，目料や本社経費が入っているというヒアリン

的地で乗客を降ろした近くで，希望出発時刻の近グ結果から，下記のように計算した．

い次の乗客を乗せることが必要となる．そのため

表 2 タクシー輸送原価構成 1)には，高い需要が必要となるので，長岡市全体のタクシー需要を想定し，共同で配車ができた場合の削減効果も試算した．

3.1

試算の前提条件

試算時の前提条件を以下に示す．
・本来は道路上の走行距離を考慮すべきであるが，計算負荷を減少させるため，出発地と目的地の直線距離の 1.268 倍を走行距離として計算を実行した．(図 10)・運転手の連続勤務可能時間や休憩時間などの制約は考慮しない．

3.2

項目割合

人件費

72.8%

燃料油脂費

8.5%

車両修繕費

2.2%

車両償却費

1.3%

保険料

2.3%

営業外費用

1.0%

その他経費

11.8%

求解アルゴリズム

この時間制約付き集配計画問題 PDPTW の求解には，ヒューリスティック手法の一つである挿入法を用いる．この挿入法のアルゴリズムを以下に示す．ただし対象とする輸送乗客数はｎ人とし，直線
距
離[km]すべてのタクシー車両は営業開始時には営業所に待機している．
① 未輸送乗客集合 (UP={1,…,n})を設定する．
② 未輸送乗客集合の中から，営業所から乗客の出発地までのコストと乗客の目的地から走行距離

図 10 走行距離と直線距離の関係営業所へ戻るコストの和が最小となる 1 人

目の乗客を見つけ，初期ルートを決定すると違いにより，特徴は異なると考えられる．この想もに，未輸送乗客集合から当該乗客を除く．

定データは実際のデータよりも出発地や目的地乗客の出発地から目的地までのコストは，輸の類似性が高く，偏った狭いエリアで需要密度が送方法によらず不変であり，今回は考慮しな高い状況を想定し，削減効果を過大に評価していい．未輸送乗客集合が空集合の場合は，必要る可能性がある．

タクシー台数と各車両のルートを出力して終了する．

完全予約制の下での共同配車による費用削減
効果を表 4 に示す．共同配車の導入により，費用③ 2 人目以降の配車は，今まで決定したルートに大きな影響を与える必要車両台数が 205 台からを基準として，すべての挿入可能位置のコス93 台へ 112 台（55%）削減された．一方，完全予トを計算し，コストが最も少ない位置に挿入約制と共同配車による総走行距離の減少率（41％）

し，新たな運行ルートを決定する．この乗客は，完全予約制の減少率（40％）とほぼ同じ値とを未輸送乗客集合から除去する．未輸送乗客なった．このことから共同配車事業による効率化

集合が空集合の場合は，必要タクシー台数とは，主に需要の集約により変動係数が小さくなる各車両のルートを出力して終了する．

ことに起因すると考えられる．需要密度の比較的④ 同一の車両で輸送できる乗客がいなくなる

低い地方都市においては，複数のタクシー会社にまで③のプロセスを実行する．
⑤ 同一の車両で輸送ができる乗客がいなくな

よる一元的な共同配車事業は，輸送効率の向上に資する可能性が示唆された．

った場合は，追加の車両を用意し，②のプロセスを実行する．

表 3 完全予約制の費用削減効果
実績

予約制

減少率

必要台数 [台]422833%

当該タクシー会社のすべての営業トリップが，実車走行距離 [km]1,645

1,645－

前日までに予約された場合の費用削減効果を表 3

総走行距離 [km]

4,333

2,598

40%

費用

1.000

0.678

32%

実車率

38.0%

63.3%

－

3.3 費用削減効果(1) 完全予約制の費用削減効果に示す．
必要台数は 42 台から 28 台へ 14 台
（33%）
削減された．タクシーの原価構成のなかで，台数に比例する部分が 76.4％を占めるので，全体での費用削減効果も，ほぼ同率の 32%となった．
(2) 完全予約制と共同配車併用時の費用削減効

表 4 完全予約制と共同配車による費用削減効果

果予約制+実績

当該タクシー会社の長岡市でのシェアは約 20%である．残りの会社の GPS データを入手することは減少率
共同配車

必要台数 [台]

205

9355%

実車走行距離 [km]

8,545

8,545

－

長岡市全体のタクシー需要と仮定し，タクシー会

総走行距離[km]21,66812,72741%

社が共同で配車するという前提で，どの程度費用費用1.000

0.51349%が削減されるかを検討した．各社の配車する出発

実車率

39.4%

67.1%

－

難しいため，2018 年 4 月 4 日を含む週の平日 5 日間の（4 月 2 日～6 日）GPS データを，ある一日の地や目的地は，営業所の位置や顧客住所の分布の4．需要の把握と生産性向上の検討

タクシーの利用率が低くなっていることが確認

予約制や共同配車事業を導入した場合の運行され，かなり抵抗があることが分かった．飲食後経費の削減の可能性を検討した上，運賃の低下との 2 次会等により，帰りの時間が未定になるのは考えられるが，予約のインセンティブに応じて需その原因だと考えられる．

要を把握することによる生産性向上の検討が必4.2

要だと考えられる．

予約タクシー需要の推定

アンケート調査による予約タクシーの利用意
4.1

予約タクシーの利用意向

向のデータを用いて，長岡市の長岡地区を対象と予約のインセンティブに応じて予約率を変動したタクシー利用の需要を推定する．アンケートさせることにより，需要を把握するため，タクシ

調査で回収しできた 350 人の有効回答数を年齢別

ー運行データから得ることのできない住民の目

男女別地域別に分け，年齢別男女別地域別ごとの的別外出状況，現在の外出状況におけるタクシー有効回答数の逆数（母集団/有効回答数）を拡大係利用回数，インセンティブ施策に応じたタクシー数として設定する．この拡大係数を用いて長岡地利用回数の変動等，詳細な予約タクシーの利用を区の需要を推定した．拡大した結果は表 5 に示す．

把握する必要があるためアンケート調査を行う．
長岡市にある 1200 世帯に調査票を配布し，合表 5 推定した長岡地区の需要(日・回)

計回収数は 146 世帯であり，回収率 12％となった．有効回答者数 350 であった．
目的別の外出状況と割引別に応じたタクシー
利用回数を用いて，割引別のタクシー利用率を計

既存タクシー

0 割引

2 割引

4 割引

2,344

2,630

8,492

1,246

3,527

予約タクシー

6 割引

9,631

算し，図 11 に示す．図 11 を見ると，飲食の予約

8%

30%

買物

4%

0.1%

出張

30%

9.6%

10.7%
5.6%

0割引

6.3%

4割引
6割引
予約タクシー

2割引

既存タクシー

28.5%

0%
0割引
2割引
既存タクシー

10%

8.9%

8.4%

0%

20%

10%

12.2%

4割引
6割引
予約タクシー

28.5%

23.9%

6.0%

0.1%
0割引
2割引
既存タクシー

21.4%

20%

1.9%

0.3%

0%

利用率

利用率

4.1%

利用率

利用率

6%

2%

通院

5.9%

20%
18%
15%
13%
10%8%
5%
3%
0%

6割引

予約タクシー

飲食
11.3%

4割引

18.8%

12.9%

12.3%
6.5%

3.5%

0割引
2割引
既存タクシー

図 11 目的別の割引別のタクシー利用率

4割引
6割引
予約タクシー

4.3

生産性向上の検討

用が約 1/3 削減され，さらに共同配車事業が導入

表 5 を見ると，予約タクシーの需要の推定を行された場合は需要が増えて，費用が約半分に削減

うことにより，割引された時の需要を把握するこされる可能性を確認した．また，アンケート調査とができた．一定の需要を確保する時に，費用削により，割引別の予約タクシーの需要を推定した．

減した分が割引された分より多ければ，利益が出推定した結果から予約タクシーの需要曲線を求て，生産性向上の可能性があると考えられる．3 章

めた上，費用削減率と需要の関係を合わせて検討のように，3 日間のトリップをプログラムに入力を行い，生産性の向上を確認した．

し，費用削減効果を計算し，表 3 と表 4 の費用削

今回は需要に応じた費用削減率と予約タクシ減効果を合わせて，費用削減率と需要の関係の曲ーの需要曲線を合わせて検討することから生産線を求めた．また，表 5 により予約タクシーの需性向上を確認したが，実際に予約システムと現在要曲線を求めった．費用削減率と需要の関係の曲のシステムが共存する場合の需要量が供給との線と予約タクシーの需要曲線を図 12 に示す．

調整が必要である．

0.6

𝑦 = -65281𝑥 2 + 64036 𝑥 － 13370

0.4

0.4

0.20.2x:費用削減率

x：割引率

0.6

𝑦 = 47771𝑥 2 －17253 𝑥 + 2785

00

1,000

2,000

3,000

04,000y：需要[回・日]
図 12 費用削減率・割引率と需要の関係

青い点線は費用削減率と需要の関係であり，オレンジ色の点線は予約タクシーの需要曲線である．この図 12 を見ると，割引率が 3 割引の場合に，約 2,000 トリップになると考えられる．2,000トリップになる場合に，費用削減率は 40％以上になると考えられる．この費用削減率と割引率の間の差が，利益になると考えられ，生産性向上を確認した．

参考文献
1) 一般社団法人全国ハイヤー・タクシー連合会：
Taxi Today in Japan 2018
http://www.taxijapan.or.jp/pdf/Taxi_Today_20
18.pdf2) 吉井稔雄・藤田大輔・北村隆一：プローブデータを用いたタクシー挙動の分析，第 4 回 ITS シン
ポジウム 2005 proceedings，pp259-264，2005．
3) Ci Yang, and Eric J. Gonzales: Modeling Taxi
Trip Demand by Time of Day in New York City,
Transportation Research Rec., No.2429, pp.110120, 2014．
4) 福本雅之・松尾幸二郎・松本幸正・山下隆道：デジタル日報データによるタクシー利用の実態把握と公共交通施策への活用に関する研究，交通工学論文集 3(2), B_61-B_66，2017．
5) 加藤博和・杉浦晶子：公共交通として位置づけられたタクシー事業の活性化に向けた課題，土木計画学研究・講演集，Vol.51，CD-ROM(31)，2015．
6) Nguyen Minh Anh: A Hybrid Adaptive Large
Neighborhood Search for Pickup and Delivery
Problem with Time Windows，長岡技術科学大学修士論文，20187)

Marius M. Solomon: Algorithms for the Vehicle Routingand Scheduling Problems with Time Window Constraints,

4.4

まとめと今後の課題

Published

タクシー車両の GPS データを用いて，タクシー運行の可視化と，予約制や共同配車事業を導入しOnline:1

Apr1987https://doi.org/10.1287/opre.35.2.254
8)

DS Johnson, LA McGeoch: The traveling salesmanproblem: A case study in local optimization, Local Search

た場合の運行経費の削減の可能性を検討した．1in Combinatorial Optimization, EHL Aarts and JK Lenstra

社の 1 日のトリップを事前予約された場合に，費(eds.), John Wiley and Sons, London, 1997, pp. 215-310