倉田奨励金研究報告書｜2017 年度（第 49 回）助成■受領№1336

ライドシェア型ロボタクシーの市場評価に基づく
公共交通事業への影響分析

代表研究者

岩倉 成志

芝浦工業大学工学部土木工学科教授・博士（工学）1．研究⽬的2．研究内容⾃動⾞の⾃動運転の研究ステージの急速な進展

今年度は中間年として、ロボタクシーの需要推を受けて、⾃動運転が新しい都市の可能性が欧⽶計を⾏うための交通機関選択モデルの構築を試みを中⼼に論じられている。しかし、我が国の⼤都た。

市は、都市鉄道や路線バスといった輸送効率が⾼く、結果的に移動費⽤が安い公共交通網が密に整備されており、欧⽶各国とは異なる交通環境の中で、既存のライドシェア型の⾃動運転タクシー（以下、ロボタクシー）に対する評価は未来を的確に描いていない可能性がある。将来起こり得る問題
は、近距離帯でロボタクシーが交通需要の多くを引き受けた結果、公共交通事業の経営悪化し、サービス⽔準の低下が惹起することであり、公共交通事業の経営を⾒定めた上で、ロボタクシー導⼊の効果を最⼤限に引き出す総合的な交通政策と都市政策を検討する材料を準備しておく必要がある。
このため、本申請ではロボタクシーの市場性を定量的に分析するための交通需要予測技術を検討し、公共交通事業への経営のリスク評価を⾏うことを⽬的とする。その上で、ロボタクシーと公共交通事業とをうまくコーディネーションするために施策研究の課題を検討する。また、⺠間経営に依存し、公共交通網が卓越するわが国の交通市場を念頭に、ロボタクシーを考慮した交通需要予測⼿法の技術要件を整理することは技術的意義としても⼤きいと考える。

2.1 東京都圏 PT 調査による基礎分析
H20年東京都圏PT調査のデータを⽤いてタクシーの利⽤実態を解明する。対象エリアは東京都23区、埼⽟県、神奈川県、千葉県とする。タクシーのデータは23区に発⽣・集中をもつタクシーのアンリンクトトリップ、他の交通機関のデータは23区に発⽣・集中のある鉄道・バス・乗⽤⾞・徒歩の代表交通⼿段のトリップとする。
2.1.1 所要時間に着⽬したタクシーの利⽤実態
PTデータから移動距離の情報は取得できない。
そこで、交通機関の所要時間に着⽬し、距離帯におけるタクシーの利⽤実態及び他の交通機関との競争環境を分析する。図1はタクシーの所要時間別の利⽤割合を移動⽬的毎に表し、タクシーの利⽤は20分以下が約8割である。移動⽬的別にみても所要時間が⻑いほど利⽤が減少する傾向に違いはみられない。また、図2は交通機関毎の所要時間別の利⽤割合を表し、他の交通機関と⽐較してもタクシーの所要時間は短い傾向を⽰している。要因として、280m毎に90円（運賃改定前）という他の交通機関と⽐較して費⽤が⾼いことが考えられるが、今後検討を進める。

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2.3 ロボタクシーの交通需要モデル開発

全目的

2.3.1 データ概要

自宅‐勤務・業務

目的私事

⽇本交通と⽇⽴製作所の協⼒を得て東京都区内

帰宅の4000台の実空⾞情報つきのタクシープローブデ

勤務・業務
0%

20%

40%

60%

80%

ータと4名のタクシードライバーの１ヶ⽉間の個100%トリップ割合（％）
1～10分

11～20分21～30分

31～40分

41～50分

51～60分

別ODの料⾦と乗⾞⼈数データを購⼊した。対象は61分～

図 1 移動目的毎のタクシーの所要時間別利用特性

タクシーの⾛⾏密度が⾼い都⼼5区を出発するトリップとする。図5に2018年10⽉1⽇の空⾞タクシ

タクシー

ーの空間密度分布を⽰した。タクシープローブデ

車

交通
機
関ータと営業明細情報は⽇本交通の2018年10⽉1⽇

バスから10⽉31⽇までの平⽇の実⾞空⾞別のタクシー

徒歩
鉄道

4000台の移動軌跡データで、利⽤者の乗⾞位置と0%20%

40%60%

80%100%

降⾞位置が詳細に特定できる。また、4名の乗務員

トリップ割合（%）
1～10分

図2

11～20分21～30分

31～40分

41～50分

51～60分

61分～の営業明細情報から正確な運賃と乗⾞⼈数が分か

交通機関毎の所要時間別利用特性

り、タクシープローブデータを結びつけることができる。

2.2 時間帯別のタクシー需要の解明
図3は移動⽬的別にタクシーの時間帯毎の利⽤者数を表し、タクシーは8時から24時まで20000⼈前後で安定的に利⽤されている。図4はタクシーを含めた交通機関の全⽬的の利⽤割合を時間帯別に表し、他交通機関と⽐較してもタクシーの需要が時間帯で⼤きな変動がなく、この安定性はタクシー事業の参⼊の魅⼒を表していると考えられる。
25000

全目的の⾮集計モデル⽤のODデータを得た。各交通機関のLOSデータは、タクシーの選択実績は、営業明細情報のデータを適⽤し、タクシーが代替選択肢の場
合は、鉄道、バス利⽤者の移動時刻データをもとにGoogleの経路検索データの所要時間と費⽤データで作成した。ロボタクシーの需要推計の要所となるタクシーの待ち時間は、全選択肢（タクシー、鉄道、路線バス）とも次項の⽅法で推計した。

自宅‐勤務・業務

20000

H20PT調査データを利⽤して、鉄道と路線バス

勤務・業務

ト
リ 15000
ップ 10000
数人 5000私事帰宅()035791113151719212325

出発時刻（時）図3

移動目的別のタクシーの時間帯利用分布
18%

鉄道16%

徒歩

ト 14%
リ 12%
ッ 10%
プ 8%
割6%
合4%％

車
バス
タクシー()

図52%
0%357911131517192123

出発時刻（時）図4

交通機関毎の時間帯別利用特性

25

2018/10/1 の空車のタクシーの密度分布

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３．まとめ

2.3.2 タクシー待ち時間の推計
タクシーは実績の空⾞到着分布に従い、利⽤者

本稿ではロボタクシーの交通機関選択モデルのはランダム到着すると仮定して、乗客の平均待ち構築を試みた。PT調査データのみのモデルと⽐べ時間の推計を⾏った。図6はある空⾞タクシーが実れば、モデル精度、パラメータ感度は著しく改善

⾞となる区間を表している。☆は乗客がタクシーした。今後の課題として、サンプル数の少なさや、に乗⾞した地点、⽮印はその後のタクシーの移動選択実績データやLOS作成の年次の整合がとれて⽅向を表している。また、四⾓で囲まれた区間はいない。また、現状利⽤シェアが極めて少ないタ

乗客が乗⾞した箇所の100m前⼿前であり、この区クシーの定数項をロボタクシー需要予測の際にリ間内を⾛⾏し、かつ平⽇同時刻の空⾞タクシープバイスする⽅法の検討といった課題があり、2019

ローブデータを抽出し、⾮集計モデル作成⽤の被年度はこの課題に対処する研究を進める。

験者の乗⾞地点での待ち時間を推定した。待ち時間の推定に⽤いた式は以下となり、g(x)は乗⾞地点でのタクシーの到着間隔の⻑さの確率密度関数、
E{X}はタクシーの平均到着間隔、V(X)はタクシーの到着間隔の分散である。さらに、以下の式から推計した乗客の待ち時間は4000台のタクシーのみで、東京都は現在44430台のタクシーが存在しており、待ち時間を1/10.1として算出する。
𝑥𝑔 𝑥 𝑑𝑥
2EW

𝑉 𝑋

𝐸 𝑋"𝐸 𝑋

図6

乗客がタクシーに乗車する区間

2.3.3 交通機関選択モデル
MNLを⽤いて、交通機関選択モデルを構築する。
選択肢はタクシー、鉄道、バスであり、サンプル

表1

パラメータ推定結果

説明変数

パラメータ

t値数はそれぞれ31、47、46である。説明変数はアクβ1 T (所要時間：分)-0.0482-2.74 **

セス時間とイグレス時間、所要時間、費⽤、待ちβ2 C (費⽤：円)-0.00195-4.70 **

β3 W(待ち時間：分)-0.0644-2.30 **

β4TR（乗換回数）-0.973-2.09 **

パラメータの推定結果を表１に⽰す。尤度⽐は⼀定数項（タクシー）

1.05

1.97 **

定の精度を確保している。アクセス時間とイグレ定数項（鉄道）-1.62-4.08 **

時間、乗り換え回数で、以下の効⽤関数とする。

ス時間のパラメータは有意とならなかったが、鉄道、バスの選択実績にPT調査を利⽤しており、起サンプル数124

初期尤度-122.04

最終尤度-84.72

修正済み尤度⽐0.257

終点をゾーン中⼼としており実態と乖離している

タクシー的中率

45.2% 14/31

影響が考えられる。

鉄道的中率

76.6% 36/47

バス的中率

80.4% 37/46

𝐶𝑁𝛽𝑊**:5%有意𝑉

𝛽𝑇

𝛽𝑐

𝑉𝛽𝑇

𝛽𝐶

𝛽𝑊

𝛽 𝐴𝐶

𝛽 𝐸𝐺𝛽 𝑇𝑅𝑉

𝛽𝑇

𝛽𝐶

𝛽𝑊

𝛽 𝐴𝐶

𝛽 𝐸𝐺𝛽 𝑇𝑅𝑐