TSUBOUCHI, Kota YAMATO, Hiroyuki HIEKATA, Kazuo IT 2 3 Time Window Vol.10 No Winter 011

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しほこひきぎ
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1 TSUBOUCHI, Kota YAMATO, Hiroyuki HIEKATA, Kazuo IT 2 3 Time Window Vol.10 No Winter 011

2 Web GPS 1 GPS Web 2Web Web / Computer Telephony Integration CTI 4 CTI VoiceXML Web WEB DB GPS 012 Vol.10 No Winter

2.2.4 TCP/IPNTT FOMA 2FOMA GPS PC USB GPS 3 2 2.2.5 VICS VICS T New T ( a,

T Data T New N T Data a b hour pt Data a b hour 1 T p T Data Old ( a, b,

3 2.2.4 TCP/IPNTT FOMA 2FOMA GPS PC USB GPS VICS VICS T New T ( a, b, hour) Data ( a, b, hour) TOld ( a, b, hour) N N 1 T a b hourhour ab T Old T Data T New N T Data a b hour pt Data a b hour 1 T p T Data Old ( a, b, hour) p ( a, b, hour) 1 2 p p 2.0 p p goo Vol.10 No Winter 013

4 NTT 4 JR km km Web HP 6 Web ID 014 Vol.10 No Winter

図 7 オンデマンドバスのバス停の配置状況電話の自動応答やWebによる予約といった高齢者には図 9はシステムに蓄積される乗車ログから実験期間中難しいとされる予約インターフェイスでも利用者を限定すの利用者と延べ移動時間の推移を示したものである実るなどの問題はないと考えた験開始時は1日約30人の利用者だったが最終的には約対象地域にバス停を88箇所配置した初期は84箇所だったが

6中の網掛け部分を拡大した響に備え 2006年11月22日と2006年11月24日の2日間は図 7からは特に勤務地として大きな需要が期待でき運行に遅延が発生する旨をブログにより告知した図る実験地域の北西部地域に路線バスのバス停よりも高 9からも両日には利用者数に落ち込みが見られるなおい密度でオンデマンドバスのバス停が配置されているこ

5 図 7 オンデマンドバスのバス停の配置状況電話の自動応答やWebによる予約といった高齢者には図 9はシステムに蓄積される乗車ログから実験期間中難しいとされる予約インターフェイスでも利用者を限定すの利用者と延べ移動時間の推移を示したものである実るなどの問題はないと考えた験開始時は1日約30人の利用者だったが最終的には約対象地域にバス停を88箇所配置した初期は84箇所だったが乗客の要望が多いところには実験期間中に適 3倍の平均90人に増加していることが分かるまた乗客の増加に伴いバスの延べ移動時間も増加している宜増設した図 6に9箇所および図 7に79箇所のバなお 2006年11月22日に大型商業施設がグランドオース停の配置状況を示す図 6は実証実験エリアを俯瞰プンし実験区域全般において渋滞が多発したこの影的に見た図である図 6中の網掛け部分を拡大した響に備え 2006年11月22日と2006年11月24日の2日間は図 7からは特に勤務地として大きな需要が期待でき運行に遅延が発生する旨をブログにより告知した図る実験地域の北西部地域に路線バスのバス停よりも高 9からも両日には利用者数に落ち込みが見られるなおい密度でオンデマンドバスのバス停が配置されているこ本イベントが交通量にもたらす影響は22日と24日の2日間とがわかるのみで27日以降は平常の交通量に戻った車両は午前午後共に2台を利用した午前は定員4 名のセダンタイプのタクシーを2台午後は定員8名のジャンボタクシーと定員18名のマイクロバスを1台ずつ利用した図 8に実際に使用した車両の写真を示す実験期間を通じて延べ2482人が利用した利用者の頭数は322人で平均一人あたりに約7.7回利用された分延べ移動時間分 1日利用者数人左下ジャンボタクシー定員 8 名右上セダンタクシー定員 4 名 / 左上マイクロバス定員 18 名図 9 図 8 人日あたりの利用者数と延べ移動時間の推移車両の写真図 10には1日あたりの平均乗合人数の推移を示す 3.3 実証実験の結果平均乗合人数は乗客の延べ移動時間をログから求め実証実験の利用状況についてそれをバスの運行時間の総和で除することで求めることまず実証実験におけるサービスの利用状況を示す研究のできる乗合の効率を表す指標である Vol.10 No Winter 運輸政策研究 015

6 乗客の延べ移動時間平均乗合人数バスの運行時間 3 たとえば乗合が発生せずタクシーのような輸送を続多くの回数アンケート回答に応じている可能性があるしたがって価値判断を求める設問の集計については一定のバイアスがかかっている可能性が大きいけた場合は往復の距離に1人を運ぶ計算になるため平均乗合人数は0.5人となるまた乗客を運ばない待機の時間があればさらに数値は低くなる利用者の特性についてアンケートから得られた利用者の構成を示す図 11 は年齢と性別の構成図 12は職業の構成図 13は人利用目的の構成である既存のオンデマンドバスが高齢 4.00 者や主婦の通院や買い物といった時間的制約の小さい 3.50 利用目的にのみ利用されている課題について指摘した 3.00 午後の平均乗合人数が本実証実験では東京大学関係者を中心として20代から30代の利用者に多く利用されたという偏りが読み取れる代 60代代 1.00 午前の平均乗合人数男性女性代 10月30日 11月1日 11月3日 11月5日 11月7日 11月9日 11月11日 11月13日 11月15日 11月17日 11月19日 11月21日 11月23日 11月25日 11月27日 11月29日 12月1日 12月3日 12月5日 12月7日 12月9日 12月11日 12月13日 12月15日 12月17日 12月19日 12月21日代図 10 1日あたりの平均乗合人数の推移 40代 30代 30代 20代 20代 10代 10代図 10からは午前中の数日間を除いて乗合率が1.0人を上回っており乗合が発生していることが確認できる 75% 図 11 50% 25% 乗客の構成 0% 25% 50% 75% これは通勤通学といったまとまった利用者の移動が多い時間帯に運行したために効率的に乗合が発生したことを示しているまた利用目的も通勤通学といった時間的制約の強い利用目的を中心に利用されている通勤通学といっ図 10中で途中から見られる2本の線は各々の平均た時間的制約の強い乗客を中心にアンケートをとること乗合人数の10日間移動平均を示している実験後半ので時間指定のできるオンデマンドバスシステムの有効性 10日間移動平均線を見ると午前の運行では伸びが見らを検証することができるれず停滞しているのに対し午後の運行では平均乗合人職業構成を見ると 79.2 の乗客が東大の学生あるい数の伸びが見られるこれは車両のサイズの違いによるは東大の教職員だった東大関係者を除くと多くが公ものであり午前中は4人乗りタクシーを使用したために務員や会社員東大以外の教職員であり通勤通学定員が飽和することが多かったが午後は10人乗り以上として主に利用されていることが分かるの車両を使用したことで定員にゆとりがあったのではないかと推察できる会社員アンケート調査についてオンデマンドバスの効果を測定する目的で行ったアンケート調査の概要を示すアンケート調査は利用者の退職主婦その他公務員 4.69 教職員 3.08 東大の学生乗車回数に関係なく乗車時にアンケート用紙を1枚とり移動中に回答し降車時にアンケート回収ボックスにいれてもらうという形式で行った延べ利用者数2482人の東大教職員うち約87 にあたる2157人からアンケートを回収するこ東大以外の学生 1.18 とができたなお本アンケートは同一人から複数回回収しておりこのサービスに価値を認める同一人がより 016 運輸政策研究 Vol.10 No Winter 図 12 乗客の職業構成研究

趣味食事 0.23 6.43 通院スポーツ 0.19 結果を図 15に示す 59.4 の乗客が路線バスより低その他 2.16 い料金であれば利用すると答えた一方で 40.0 の乗 0.05 買い物 1.

22 マンドバスは総体として既存の路線バスよりも低い満足度しか提供できなかったことが明らかになったタクシーと同等でも利用するバス以上タク 0.24 シー未満であれば利用する 10.76 通学 47.86 図 13 無料でも利用しない 0.

3.5 時間に関する評価用しているかを調べたものである実験地域は普段から本研究のオンデマンドバスサービスは既存の経路時路線バスによる移動が多くそのため路線バスからの乗刻非固定のオンデマンドバスとは異なりスケジューリンり換えが61.

2 程度にしか及ばなかったが自家用車テムで正確な移動時間が予測できるようになるといったやバイクといった交通手段からの乗り換えも見られ環優位点を持つすなわち理論上ではゆとり時間の範境に優しい乗合い交通体系を促進する可能性も見られ囲内で

32 実験において通知した到着時刻と実際に到着した時刻とのズレを図 16に示す図 16より実運行では0 2分の遅延が25 弱見られるがそれを除くとすべて通普段は利用しない 2.52 電車自家用車 3.

7 趣味食事通院スポーツ 0.19 結果を図 15に示す 59.4 の乗客が路線バスより低その他 2.16 い料金であれば利用すると答えた一方で 40.0 の乗 0.05 買い物 1.69 客に対して路線バスと同等あるいはそれ以上の支払い意思を持つ可能性が示唆されたつまり当該実験のデ会議 1.17 通勤マンドバスは総体として既存の路線バスよりも低い満足度しか提供できなかったことが明らかになったタクシーと同等でも利用するバス以上タク 0.24 シー未満であれば利用する通学図 13 無料でも利用しない 0.54 無料なら利用する乗客の利用目的利用目的を見ると 88.1 の乗客が通勤通学であっバスと同等であれば利用するたこれは運行時間帯による影響が大きいためであると推察される同じ時間帯の中で食事 6.4 や買い物路線バス以下であれば利用するといった利用目的にも利用されており昼間の運行時間を増やすことでこのような時間的制約の低い利図 15 妥当だと考える料金について用目的にも対応できた可能性が見える図 14は利用者が同じ移動を普段どの交通手段で利時間に関する評価用しているかを調べたものである実験地域は普段から本研究のオンデマンドバスサービスは既存の経路時路線バスによる移動が多くそのため路線バスからの乗刻非固定のオンデマンドバスとは異なりスケジューリンり換えが61.3 を占めるという結果となったグによる遅延を予防しかつ学習型のデータベースシスまた数は5.2 程度にしか及ばなかったが自家用車テムで正確な移動時間が予測できるようになるといったやバイクといった交通手段からの乗り換えも見られ環優位点を持つすなわち理論上ではゆとり時間の範境に優しい乗合い交通体系を促進する可能性も見られ囲内で早く到着することはあっても遅延はないといたさらに普段は利用しないという意見も2.5 見られう特徴が見られるわずかではあるがオンデマンドバスによって新しい移動の需要を喚起できる可能性が見られたその他 0.16 タクシー 1.32 実験において通知した到着時刻と実際に到着した時刻とのズレを図 16に示す図 16より実運行では0 2分の遅延が25 弱見られるがそれを除くとすべて通普段は利用しない 2.52 電車自家用車 3.79 知時刻より早い時間に到着しておりほぼ正確に運行できていたことが分かるまた実験の前半と後半ではバイク 1.44 後半の方がよりズレの少ない到着時間の予測ができるようになっていることが読み取れ実運行を重ねることで正確な移動時間を見積もることができるようになった効徒歩 5.32 果であると考えられる自転車実験4日目バス実験32日目図 14 乗客の普段の移動手段サービスへの満足度に関係する指標であるアンケート調査において図 15に示す6段階の選択肢から1つ選択図 16 20分 18分 16分 14分 12分 10分 8分 6分 4分 2分 0分 2分 4分 6分 8分 10分妥当だと考える料金について評価するこの指標は 20分 18分 16分 14分 12分 10分 8分 6分 4分 2分 0分 2分 4分 6分 8分 10分妥当だと考える料金の分析について実験４日目の遅延状況と実験32日目の遅延状況との比較通知到着時刻実運行到着時刻するという方法で調査をした研究 Vol.10 No Winter 運輸政策研究 017

8 Vol.10 No Winter Web 2 Web Web Web C Web

9 Vol.10 No Winter 019

10 Web NEDO JST-CREST KACITEC IT NTT OR Vol. 51 No. 9, pp Vol. 9, No. 3, pp ADVICE C3 NTT pp Wilcox A, Hripcsak G., 1998 Knowledge discovery and data mining to assist natural language understanding. Proc Amia Symp, pp C5.0, The Evaluation of On-demand Bus System by the Community Test By Kota TSUBOUCHI, Hiroyuki YAMATO and Kazuo HIEKATA This paper shows the system development for the practical On-demand Bus introducing the routing and scheduling algorithm. In order to start the service, following functions are implemented, the reservation system on the phone and web, the communication to vehicles, and others. Community test in Kashiwa city shows that the service level of the developed service is lower than existing route bus in Willingness To Pay (WTP) analysis. However, it is confirmed that the satisfaction level of passengers is mostly related with accurate arrival time assignment function and the WTP increases for time-conscious users like commuters. Key Words : On-demand bus, community test, punctuality, data mining 020 Vol.10 No Winter

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<4D F736F F D20345F8E9197BF345F A835E838A F92B28DB88C8B89CA E646F63> 資料 4 モニタリング調査結果 ( 利用者アンケート ) (1) 調査概要対象配布期間回収数きんちゃんバス利用者 7 月 11 日 ~1 週間 92 名案内文のうら面にはきんちゃんバスの利用促進を図るために定期券等の情報も記載した案内文 ( 左 : おもて面右 : うら面 ) 1 アンケート票 2 (2) 調査結果 1 属性女性が 77.2% と多くなっている 75 歳以上が 58.7%