観光と⽣活の両⾯を⽀えるAIオンデマンド交通システム
⽩⾺村 観光課 観光商⼯係⻑ ⽮⼝浩樹
SWAT Mobility Japan株式会社 代表取締役 末廣将志

会社紹介
世界7ヶ国で導入実績を持つシンガポール発のテクノロジー企業です。日本法人を2020年に設立し、50地域で導入実績があります
会社名SWAT Mobility Pte. Ltd

設立年月

2015年11月

従業員数約80名

日本での実績 (日本でのサービス開始2020年7月）(AIオンデマンド交通、企業向け送迎合わせた数字）

事業概要◼ 導入地域（実証実験含む） 50 地域◼ オンデマンド車両稼働台数
190 台
30 件
ダイナミック・ルーティング・アルゴリズムの開発及びAIオンデマ ◼ 分析・シミュレーション実績

主なサービス導入目的• 車両台数削減や走行距離削減によるコスト削減• 移動需要に基づいて、送迎することによる利便性向上• AIオンデマンド交通サービス

主要投資家

NEC、NIPPON EXPRESS、中部電力、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• 従業員通勤送迎サービス

ンド交通運行システムや配送最適化システムの提供

日本
タイ

ベトナム

• 営業員相乗り送迎サービス7• 路線バスデータ分析システム• 物流配送最適化サービス
122

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

自治体との取り組み
JETROとシンガポール企業庁との間のスタートアップ支援・イノベーション創出に関する新規協力覚書 の中で、SWAT Mobilityの北九州市での路線バスダイヤの効率化の取り組みが協業事例として紹介

東京｢三鷹市｣にAIオンデマンド交通運行システムを提供。運行開始時に比べ、利用者が3倍に増加。今年5月から井の頭地区に拡大

Lee Hsien Loong首相と岸田首相

参照:The Straits Times｢加賀市｣と地方創生に関する包括連携協定を締結。AIオンデマンド交通運行システムを提供開始｢鹿児島市｣コミュニティバス利用状況調査を実施。利用者減に苦しむコミュニティバスに対して、データに基づく運行改善を提示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、ルーティング精度を改良していきます

ルーティング・アルゴリズムx

スピード情報• シンガポール・日本
でルーティング計算の特許取得• 道路カテゴリー毎、時間帯毎に最適な走行スピードを作成• 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）• 走行スピードを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

サービスラインナップ
AIオンデマンド交通運行システム、物流向け配送最適化システム、乗降データ分析システム・交通分析・シミュレーションを提供しています
AIオンデマンド交通運行システム

物流向け配送最適化システム• ASEANを中心に世界7ヵ国で、200件超のサービスを提供• 佐川急便と店舗配送最適化、名古屋市と粗大ゴミ収集最適化の実証を実施• 日本では、2020年7月にサービス開始後、3年間で50以上の地域で導入実績（実証実験含む）、190台超の車両にサービス提供中• 大手システム会社の輸配送管理システムに当社のAPI導入

乗降データ分析システム
交通分析・シミュレーション• 広島県下の交通データや人流データを統合した分析システムを構築。
県下の自治体の交通政策の策定を支援• 阪急バス、北九州市交通局、鹿児島市、高槻市交通部、東武バス等に乗降データ分析システムや交通分析サービスを提供

白馬AIオンデマンドタクシー～「チャレンジ白馬」の取り組み～

白馬村 観光課

白馬村外国人観光客延宿泊数の推移（出展）【白馬村】外国人観光客延宿泊者数の推移

白馬村の地域課題

【チャレンジ白馬】チャレンジ長野への参加《2021年度》 R3

【チャレンジ白馬】観光客向けAIオンデマンドサービス実証

R3

R4（運賃：無料）《2021～2022年度》

これまでの定時停路線バスを改め、AIを活用したオンデマンドタクシーの実証実験を実施

Night Shuttle Bus

Night Demand Taxi

定時定路線バス

AIオンデマンド乗合タクシー

3系統（ レッド・グリーン・ブルーライン） で定時定路線
運行
車両： マイクロバス４台

路線やダイヤは決まっておらず乗車予約に基づいて、最適なルートで運行（AIが予約に応じて最適なルートを選んで運行）
車両：8人乗り（ 乗客） 車両（ ハイエース）

12【チャレンジ白馬】国交省_共創モデル実証事業《2023年度》 R5

まとめ【チャレンジ白馬】白馬村×地域交通の最適化へ乗降データ分析システム・交通分析・シミュレーション••

現地の交通課題や状況に沿った交通分析・コンサルティングサービスを提供し、交通政策・計画を支援
路線バスの統廃合や運行便数の最適化を通じて、コスト削減や利便性を向上
路線バス
乗降データ分析
自動化ツール●

路線バスの乗降データ、路線・系
統データ、ダイヤデータ、停留所データ等を統合し、分析自動化ツールを提供

交通分析・コンサルティング

●

●
●
●
●

路線バスの現状分析 (収支状
況、利用状況など）
路線バス統廃合提案
運行便数最適化提案
人流データ分析
モビリティマネジメント

オンデマンド交通
導入シミュレーション●

オンデマンド交通を導入した場合の最適な車両台数やサービ
スレベル提案

定時定路線HAKUBAシャトルの分析
チャレンジナガノを通じて、まずは定時定路線のHAKUBAシャトルを分析。利用者の乗降場所は概ね決まっており、運行改善の余地があることが分かりました
HAKUBAシャトルサービス概要

サービスの目的• 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、住民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ことを目的

サービス内容• 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• 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• 毎年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

オンデマンド交通導入シミュレーション
定時定路線と比較して、効率的な運行が可能なのか検証する為に、オンデマンド交通導入シミュレーションを実施。最適な車両台数やサービスレベルを検証しました

これまでのHAKUBAシャトル

オンデマンドバス

シミュレーション結果
車両4台で運行していた定時定路線のHAKUBAシャトルをオンデマンド交通に変えると3台で運行できることが分かった。また、オファー率（配車成立率）も95%以上と高く、利用者にとって利便性の高いサービスであることが分かりました
20人乗り
8人乗り

（％）

（分）

車両待ち時間

オファー率

20100

18169998.3

141212.8

9810.61096.59789664952094

3

車両台数

備考：移動需要は3年間のデータの中央値である115人/日を想定

3

シミュレーション結果
8人乗りの車両を3台導入した場合、HAKUBAシャトル（定時定路線バス）と比較して、60%CO2が削減できると想定できました

300

CO260％削減

250
241 kg200

150

10097 kg
500
現行のナイトシャトル

オンデマンドバス

備考：移動需要は3年間のデータの中央値である115人/日を想定オンデマンド交通導入のメリット
利用者（住民・観光客）、⽩⾺村、交通事業者、環境、全てに優しい新しい交通を実現できると考えました

利便性向上

••
•

乗りたい時にいつでも予約可能
インバウンド観光客（外国人）にも馴染みがあるアプリ予約
移動の利便性が上がることで、街の賑わいを創出

CO2削減

•

8人乗りの車両で送迎することで、CO2排出量を削減

コスト削減

•

少ない車両台数で、多くの乗客を送迎

白馬ナイトデマンドタクシー
より観光客にとって、利便性の高い運行形態と環境視点（CO2排出量）を検討した結果、移動需要に基づいて運行するAIオンデマンド交通の実証することとなりました• 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

SWAT オンデマンド交通運行アプリケーション••

特許を取得したルーティング・アルゴリズムを実装したオンデマンド交通運行アプリを提供
ゼンリン道路情報、カスタマイズした走行スピード、データ分析による改善を通じた効率的なサービスを提供
ドライバー用アプリ

乗客用アプリゼンリン道路情報
一方通行、進入禁止、右左折禁止、時間帯規制、道路幅員を考慮したルーティングが可能

自治体独自のブランドアプリ制作

管理者用アプリコールセンター経由の予約可能
ルートプレビュー機能あり

分析ツール

30種類もの分析をリアルタイムで表示

走行スピード情報
GPSデータ等を元に、道路毎、曜日毎、時間帯毎に最適な走行スピードを生成

データ分析
ドライバーの走行傾向を分析し、傾向に沿ったルーティングを提供

アプリ登録者数日別推移
アプリ登録者数は12/19のリリース以降、伸⻑を続けており、2/28実証実験終了時点で3,939人に達した

国別アプリ登録者数
外国人によるアプリ登録者が全体の73%に上る。オーストラリアが一番多く35%、次に北米9％、シンガポール8％と続く

日本
27%
オーストラリア
35%

その他
7%
ニュージーランド
2%
香港
5%

台湾
7%

北米
9%
シンガポール
8%

備考：日本の国番号で登録されていても氏名の登録が英語である場合、外国人であるとみなし、外国人登録者数の割合で再計算

移動実績
日別乗車人数は130人～220人で推移
日別乗車人数
合計 12,000件
平均167件白馬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実施

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）

January 9, 2023

乗車人数
配車不成立数

February 9, 2023

325

267

February 28, 2023

270

February 27, 2023

328

February 26, 2023

424

February 25, 2023

395

February 24, 2023

355 360

February 23, 2023

425

February 22, 2023

389

February 21, 2023

February 20, 2023

364

February 19, 2023

361

February 18, 2023

447

February 17, 2023

313

February 16, 2023

369

February 15, 2023

416

February 14, 2023

392

February 13, 2023

375

February 12, 2023

401

February 11, 2023

413

February 10, 2023

377

February 8, 2023

429

February 7, 2023

369

February 6, 2023

389 393

February 5, 2023

450

February 4, 2023

359

February 3, 2023

379

February 2, 2023

402

February 1, 2023

407

January 31, 2023

345

January 30, 2023

286

January 29, 2023

349

January 28, 2023

397

January 27, 2023

305

January 26, 2023

305

January 25, 2023

200
281

January 24, 2023

267
372

January 23, 2023

322

January 22, 2023

386

January 21, 2023

500

January 20, 2023

365

January 19, 2023

357

January 18, 2023

297

January 17, 2023

350

January 16, 2023

257

January 15, 2023

278

January 14, 2023

211

January 13, 2023

230 230January 12, 2023

254

January 11, 2023

January 10, 2023

400

January 8, 2023

242 243January 7, 2023

January 6, 2023

January 5, 2023

258

January 4, 2023

265

January 3, 2023

212 214228

January 2, 2023

254

January 1, 2023

300

December 31, 2022

December 30, 2022

December 29, 2022

December 28, 2022

December 27, 2022

250

December 26, 2022

150

December 25, 2022

December 24, 2022

100

December 23, 2022

28

December 22, 2022

47

December 21, 2022

50

December 20, 2022

December 19, 2022

潜在的な移動需要

配車不成立であったユニークユーザー数を加えた移動需要予測。乗車人数は最大で447人の需要があると推測します
日別乗車人数 需要予測
合計 21,886件
平均304件444408359341

226 224259

1931531355675360観光型オンデマンド交通の可能性は無限大••••

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多数

観光型オンデマンド交通は、観光地振興に向けた大きな可能性を秘めている✓ 運行コストを抑えることができる✓ お客様にとって利便性が高い為、移動の総量が増える✓ 移動の総量が増えるので、街のにぎわい（飲食やスーパーでの消費）に寄与する！

他サービスとの連携
⻑野⽩⾺村では2023年冬に⽩⾺村アプリと連携し、マイナンバーカードを用いた住民向けデジタル定期券や飲食店予約アプリとのシームレスな連携を実施していますその他の連携事例

⻑野⽩⾺村
⽩⾺村アプリと連携し、観光客の飲食店予約とオンデマンド交通予約をスームーズに。また、住民向けにはマイナンバーカードを利用したデジタル定期券を発行
乗客用アプリ

⽩⾺村アプリ

飲食店に最も近い降車場所を自動で設定❑ 大阪豊能町：TVアプリとの連携
乗客用アプリ

テレビアプリとのAPI連携

飲食店予約アプリ
飲食店予約とオンデマンド交通
予約が同じページから可能

豊能町のアプリとのリンク連携

他サービスとの連携

マイナンバーカードを用いた住民向け
デジタル定期券
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白馬村住民向けオンデマンド交通令和6年度 ふれ愛号と観光AIデマンドの統合••

令和6年度に住民交通と観光交通を統合して、効率的な車両活用を実現
スクールバスの統合を目指して、AIデマンドでの送迎の実証実験を行う
AIデマンドタクシー

観光課

実証実験を目指す

デマンド型
乗合タクシー

スクールバス

健康福祉課

教育課

33

必要車両台数シミュレーション
住民交通（ふれ愛号）と観光交通（夏のデマンド）の移動需要（102人）を満たす車両台数は3-4台であることが分かりました。現在のふれ愛号と夏のデマンド乗合いタクシーの車両台数5台から1-2台の車両台数の削減が可能です
シミュレーション動画（車両4台の場合）

シミュレーション結果

車両台数

予約成立率

平均車両
待ち時間
（分）

平均移動時間（分）

相乗り率

381%

8.0

13.4

58%

493%

8.5

13.7

52%

597%

8.1

13.6

50%

34

統合の費用対効果
住民交通（ふれ愛号）と観光交通（夏のデマンド・冬のナイトデマンド）を統合することで、車両を効率的に運用でき、運行費用を26%削減できる見通しです
車両台数552台削減4332

10
ふれ愛号と観光AIデマンドを個別に運行
備考
観光AIデマンドの運行日数はふれ愛号と同じ245日として計算•

ふれ愛号と観光AIデマンドを統合して運行

35

キャンセル割合
パラメータ変更により他社プロジェクトと比較してキャンセル率は低水準となりました（変更前より-13%）

他社プロジェクトA

他社プロジェクトB

36％39％

⽩⾺村（パラメータ変更後）

30％(-13%)