シミュレーション技術を活用した
オンデマンドモビリティ交通導入計画の立案
堀口拓未1・五十嵐達哉2・竹林弘晃3・松尾仁子4
1（株）建設技術研究所東京本社（〒103-8430 東京都中央区日本橋浜町3-21-1）
2（株）建設技術研究所東京本社（〒103-8430 東京都中央区日本橋浜町3-21-1）
3（株）建設技術研究所東京本社（〒103-8430 東京都中央区日本橋浜町3-21-1）
4（株）建設技術研究所東京本社（〒103-8430 東京都中央区日本橋浜町3-21-1）

利用者の要求に応じて運行する交通は，以前からデマンド交通と呼ばれ，全国的に導入されてきたが，利用者や運行主体・運転手のニーズに応えられていない部分が存在したため，導入が一部の地域にとどまっていた．しかし，近年では，ICTの進展により，“オンデマンドモビリティ”として再び脚光を浴びている．
本論文では，オンデマンドモビリティの運行を支援するために開発した当社独自のシステムにおけるシミュレーション機能を活用し，栃木県矢板市のオンデマンドモビリティ導入計画を定量的根拠に基づき立案し，分析結果を反映させた事例を報告するものである．
Key Words : 公共交通，デマンド交通，シミュレーション，配車計画

１．はじめに

２．検討対象地域

利用者の要求に応じて運行する交通は，以前から矢板市は，栃木県の北東部に位置し，面積はデマンド交通と呼ばれ，全国的に導入されてきたが， 170.46平方キロメートル，人口は33,354人（平成27近年では，ICTの進展により，利用者ニーズ等への年国勢調査）である．市内の公共交通は，市営バス対応がより細かく可能となり，オンデマンドモビリが10路線（3台），民間バスが3路線運行しているティとして再び脚光を浴びている．
（図-1）．地域公共交通網形成計画〔計画期間：令しかし，オンデマンドモビリティを導入した場合
和2年度～6年度〕では，公共交通の課題解決に向けの運行台数や便数などの運行形態については，人口た具体施策として，市街部における循環路線の充実
規模等が同程度の地域におけるオンデマンドモビリと郊外部におけるオンデマンドモビリティの導入とティの運行レベルを踏襲して設定するなど，当該地いう2系統への再編を目指している．
域の状況を踏まえた定量的な検討が実施されずに運行形態が決められることが少なくなかった．
そこで当社は，オンデマンドモビリティの運行を総合的に支援するシステムを開発するとともに，当システムの配車計画作成機能を活用したシミュレーション機能を実装することで，オンデマンドモビリティの運行形態についての定量的な机上検討（評価・検証）を可能にした．
矢板市
本論文は，オンデマンドモビリティを新たに導入する矢板市において，当システムのシミュレーショ
栃木県ン機能を活用したオンデマンドモビリティの運行形態検討を行い，導入計画を立案した事例を，オンデマンドモビリティ運行計画策定手法の実践例として
図-1 矢板市営バスの路線図とりまとめたものである．

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表-2 シミュレーションにおける評価指標
評価指標（KPI）
内容
予約成功件数(件)
予約できた件数(1) シミュレーションの概要
予約成功率
予約成功件数÷予約リクエスト件数
本検討で用いたシミュレーションは，前述のとお
総走行時間(h)車両が走行した全ての時間の合計
り，当社が開発したオンデマンドモビリティシステ
総走行距離(km)車両が走行した全ての距離の合計ムのうち，配車計画作成機能を活用したものである．
総サービス
車両が乗客を乗せて移動した時間のオンデマンドモビリティの様々な運行形態の比較案
移動時間(h)合計について，利便性・効率性の観点から望ましいと考総サービス車両が乗客を乗せて移動した距離のえる運行形態について定量的に検討することできる． 移動距離(km)合計
サービス時間率
総サービス移動時間÷総走行時間(2) シミュレーションの実施フロー
サービス距離率
総サービス移動距離÷総走行距離
本シミュレーションの実施フローを図-2に示す．
稼働率
総走行時間÷サービス提供可能時間
予約リスクエストデータ等のインプットデータを入総サービス移動時間における定員に平均乗車人数(人)対する乗車人数の割合
力し，運行サービスレベルを設定することで，シス乗車希望時刻と乗車時刻との差の平テム内部でオンデマンドモビリティの運行をシミュ
平均待ち時間(分)均レートし，運行に関する各種評価指標（KPI）を算
平均超過乗車時間出することができる．
相乗りにより増加した時間の平均(分)３．シミュレーションの概要

シミュレーションに入力・設定するインプット
データおよび運行サービスレベルの項目を表-1に示
４．シミュレーションによる運行計画策定の実す．道路ネットワークは，Open Street Mapの道路
践
ネットワークを基本とし，検討対象地域の混雑状況等を踏まえて時間帯別の車両走行速度の変動を別途運行形態の決定を目的に，予約リクエストデータ設定することもできる．
シミュレーションで算出可能な指標を表-2に示す． を作成したうえで，3段階のシミュレーションを実施した．
設定した予約リクエストデータに対しどれだけの予約が成功したかを示す「予約成功件数／成功率」だ(1) 予約リクエストデータの作成
けではなく，成功した予約に応じて運行した場合の矢板市では，オンデマンドモビリティの運行実績
車両の走行距離や走行時間，乗客の平均待ち時間ながないため，現在運行する市営バスの利用実態や市ども算出される．
内の人口分布，主要施設の立地状況等に基づき予約リクエストデータを作成した．
作成した予約リクエストデータのエリア間ODを図-3に示す．なお，予約リクエストデータ1件につき1名の利用として設定している．

図-2 シミュレーションの実施フロー
表-1 シミュレーションにおけるインプットデータおよび運行サービスレベルの設定項目・概要
設定項目
概要イ ン 予約リクエスト 利用者の出発地と目的地，出発希望時刻を各々設定する．
プ ッ データ
ト車両データ
運行台数と各車両の定員数・デ ー
基地位置・サービス提供可能
タ
時間/休憩時間を設定する．
交通状況データ 検討対象エリアの走行速度の変動を時間帯別に設定する．
運 行 最大待ち時間
出発希望時刻に対する待ち時
サ ー間についてどこまで許容する
ビ スか設定する．
レ ベ 相乗りによる最 相乗りにより増加する移動時
ル
大超過時間間をどこまで許容するか設定する．

※矢板市街地内々の交通は，中央部循環路線にて移動手段を確保するため，ODの対象から除外．
図-3 予約リクエストデータのエリア間OD量（全117件）(2) 運行形態の検討（第1段階シミュレーション）
第1段階シミュレーションでは，運行エリア・運行台数・車両サイズの検討を行った．

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個々のエリアにおける安定的な配車が期待できるが，具体的には，図-4に示すとおり，運行エリア（4需要に偏りがある場合には全体の配車効率が低下すパターン）×運行台数（3パターン）×車両定員数る場合がある．ここでは，シミュレーション結果の（4パターン）の組み合わせについて，全40ケース
うち車両台数を3台，車両定員を13人として設定し（4エリアで3台以下の運行など運行エリアと運行台たケース②Ⅱa，③Ⅱa，④Ⅱaに着目し，その予約数の設定に整合が取れない8ケースを除外）を設定
成功状況，稼働率を基に考察を行った．
した，シミュレーションを実施した．
表-4のとおり，予約成功件数は，3エリアの場合
車両の運行スケジュールは，路線バスの運行時間・利用実態を踏まえ，6時半から18時半までとし， が最も少なく，1エリアの場合が最も多い．その理
由は，エリアを分割した場合には需要の多い片岡エ2時間毎に10分の休憩をとる設定とした（図-5）．
リアの予約に対応しきれないためと考える．稼働率
運行サービスレベルに関する設定は，最大待ち時についても1エリアが最も高く，市全体での効率性
間を30分，相乗りによる最大超過時間を1.5倍以内を踏まえた車両配車が実施されたと考える．
かつ15分以内に設定した．
以上のことから，本運行エリアは1エリアが望ましいと判断した．
運行エリアc) 車両サイズに関する考察① ４エリア（泉エリア、西部エリア、東部エリア、車両サイズについては，定員を増やすことで多く片岡エリア）の利用者に対応することができるが，車両の購入費② ３エリア（泉エリア、西部＋東部エリア、片岡用が増加するとともに細い路地等への進入が困難とエリア）なる．また，運転手も含めた乗車定員が11人以上の③ ２エリア（泉＋西部エリア、東部＋片岡エリア）
車両では中型自動車の免許が必要となる点にも注意④ １エリア（矢板市全域）が必要である．ここでは，シミュレーション結果の×運行車両台数 ×
運行車両タイプ
うち運行エリアを1エリア，運行台数を3台として設定したケース④Ⅱa，④Ⅱb，④Ⅱc，④Ⅱdに着目し，
a 小型バス（定員13人）
Ⅰ ４台
その予約成功状況，平均乗車人数を基に考察を行っb ワンボックス車両（定員9人）
Ⅱ ３台
た．
c ミニバン型車両（定員7人）
表-5のとおり，車両定員がどの場合でも平均乗車
Ⅲ ２台
d セダン型車両（定員4人）
人数が1.8人と少なく，予約成功件数にほとんど変図-4 第1段階シミュレーションの検討ケース化がない．
以上のことから，本検討では，車両定員は4人で車両1対応可能と判断した．
車両2
車両3
車両4

表-3

6:30

8:30 10:30 12:30 14:30
16:30 18:30■サービス提供可能時間■休憩時間

図 -5 第 1 段 階 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン で の 車 両 の 運 行 ス ケジュールa) 運行台数に関する考察
運行台数を増やすことで多くの需要に対応することができるが，運転手の人件費が大部分を占める運行経費も大きく増加する．ここでは，シミュレーション結果のうち運行エリアを1エリア，車両定員を13人として設定したケース④Ⅰa，④Ⅱa，④Ⅲaに着目し，その予約成功状況，稼働率を基に考察を行った．
表-3のとおり，運行台数が2台の場合は予約成功件数が78件と低いが，運行車両を3台とした場合には100件近くの予約に対応することが可能となる．
運行台数4台の場合には，稼働率が低くなり需要が多い時間帯以外には過剰供給となっていると考える．
以上のことから，本検討では，運行台数は3台が望ましいと判断した．
b) 運行エリアに関する比較
運行エリアが広い場合，エリアを分割することで運行台数の考察におけるケース比較
リクエ 予約
エリ 運行 車両
予約成平均乗ケース
スト件 成功
稼働率
ア数 台数 定員
功率
車人数
数
件数
④Ⅰa 1413117
114 0.97 0.53 1.8④Ⅱa 1313117
102 0.87 0.61 1.8④Ⅲa 1213117
780.67 0.71 2.0
表-4

運行エリアの考察におけるケース比較
リクエ 予約
エリ 運行 車両
予約成平均乗ケース
スト件 成功
稼働率
ア数 台数 定員
功率
車人数
数
件数
②Ⅱa 3313117
680.58 0.52 1.4③Ⅱa 2313117
940.80 0.57 1.6④Ⅱa 1313117102 0.87 0.61 1.8
車両サイズの考察におけるケース比較
リクエ 予約
エリ 運行 車両
予約成
平均乗
ケース
スト件 成功
稼働率
ア数 台数 定員
功率
車人数
数
件数
④Ⅱa 1
313117102 0.87 0.61 1.8
④Ⅱb 1
39
117
102 0.87 0.61 1.8
④Ⅱc 1
37
117
102 0.87 0.61 1.8
④Ⅱd 1
34117
101 0.86 0.62 1.8

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表-5

約成功件数が10件増加し，移動需要が集中する時間(3) 運行スケジュールの精査（第2段階シミュレー
帯や車両の休憩時間帯に車両を追加することによるション）
効果が定量的に示された（表-8）．
次に，第1段階シミュレーション結果から設定した運行形態案について，ドライバーの休憩時間確保
車両1等を目的に運行スケジュールを精査した第2段階シミュレーションを実施した．
車両2
具体的には，運行スケジュールを8時から17時ま車両3で1時間毎の運行とし，運行便の間に10分の休憩，および11時台～13時台の間に1時間の昼休憩を設定
車両4した（図-6）．また，1時間毎の運行と合致するよ
14:00
16:00
8:00
10:00
12:00
うに，最大待ち時間を50分に変更した．
■休憩時間■サービス提供可能時間
なお，第2段階シミュレーション以降の予約リク
図 -7 第 3 段 階 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン で の 車 両 の 運 行 ス ケ
エストデータは，コリーナ矢板・玉田地区においてジュール
オンデマンドモビリティ以外で移動手段の確保が検討されていることを踏まえ，当該地区を発着する
表-8 第3段階シミュレーション結果
データを除外したものを使用している（除外後の予予備車 車両 リクエス 予約成 予約成
平均乗
稼働率
約リクエスト件数は104件）．
両定員 ト件数 功件数 功率
車人数
シミュレーションの結果，車両サイズは4人乗りなし
4104900.87
0.71
2.0で対応可能（表-6）であるが，時間帯別の予約成功あり
4104
100
0.96
0.70
1.9
件数の集計結果より，移動需要の多くなる9時台と，昼休憩を設定した11時台～13時台において予約の不(5) シミュレーションを踏まえた運行計画の立案成立が発生していることが明らかになった（表-7）．
今回実施したシミュレーション結果を踏まえて立案したオンデマンドモビリティの運行計画を表-9に
車両1
示す．
車両2
車両3

8:00
12:00
10:00
■サービス提供可能時間

14:00
16:00
■休憩時間

図 -6 第 2 段 階 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン で の 車 両 の 運 行 ス ケジュール
表-6 第2段階シミュレーション結果
各車両 リクエス 予約成 予約成 稼働 平均乗
ケースの定員 ト件数 功件数 功率
率 車人数
a4,4,410490
0.87 0.71
2.0
b4,4,610490
0.87 0.71
2.0
c4,6,6104900.87 0.692.0※運行エリアは1エリア，運行台数は3台に設定
表-7 第2段階シミュレーションにおける時間帯別リクエ
スト件数および予約成功件数
8時 9時 10時 11時 12時 13時 14時 15時 16時
指標台 台 台 台 台 台 台 台 台
リクエス
15 16 11 13 12 107119ト件数
予約成功13 165118107119件数(4) 追加車両の検討（第3段階シミュレーション）
第2段階シミュレーションの結果を踏まえ，予約不成立の解消を目的に，予約不成立のあった時間帯限定で車両を1台追加したケース（図-7）についてシミュレーションを実施した．
シミュレーションの結果，車両の追加により，予表-9 シミュレーション結果を踏まえて立案したオンデマ
ンドモビリティ運行計画
・運行エリア：1エリア（矢板市内全域）
・車両台数 ：車両3台（＋予備車両1台※）
・車両サイズ：4人乗り※詳細な運用は，運行事業者を含めて協議中

５.おわりに本事例では，オンデマンドモビリティの導入計画立案にあたり，矢板市を対象にシミュレーションを活用した運行形態検討を実施した．具体的には，運行エリア，運行台数，車両サイズの組合せごとのシミュレーションを実施し，その結果である予約成功状況・平均乗車人数・稼働率等を基に運行形態の比較評価を行った．また，運転手の休憩時間等を考慮した運行スケジュールでの検証を行うとともに，需要の多い時間帯，運転手の休憩により車両が減少する時間帯への車両の追加効果の算定も実施した．
本シミュレーションは今回の事例のようなオンデマンドモビリティの導入時だけでなく，既存のオンデマンドモビリティの運行形態の見直し検討にも活用することが可能である．また，今回の事例では，運行サービスレベルについて一律の設定としたが，利用者待ち時間や相乗りによる最大超過時間などのサービスレベルの設定を変更することで利用者の利便性への影響を検証することも可能である．今後，当社システムのシミュレーションを通じて，オンデマンドモビリティの利便性・効率性の向上に寄与できれば幸いである．

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