株式会社未来シェアではSmart Access Vehicle Service(以下,SAVS)と呼ぶリアルタイム乗合配車システムのプラットフォームを開発し,全国展開している.論文執筆時現在85箇所の実証実験と20箇所以上の実運行(基本的には有料運行)を行っている.
実証実験というのは,通常は技術の確認のために行うものだが,SAVSの場合は技術的な確認もさることながら,有料実運行が法的に規制されている(バスとタクシーの運行形態は完全に分離されており,SAVSのように両者を混ぜることは一般的にはできない)[1], [2]ため,法規制を受けない無償の実証実験という形態を取っていることが多い.SAVSは乗合型オンデマンド交通システムで,路線や時刻表を持たないという,タクシーとバスの利点を併せ持つシステムであるが,現行の道路運送法ではタクシーの乗合は制限されているし,バスはルートと時刻表が固定されている.
本稿ではもう1つの問題である,社会的容認の問題について述べたい.SAVSはこれまでにない新しいシステムであるから,既存の公共交通運行業者,すなわちタクシーやバスの業者の常識から外れるところが多い.その特性をうまく利用している自治体がある一方で自治体や運行業者の正しい理解を得られていない場合もあるのでその一例を示す.
数年前にはSAVSがタクシーやバスの敵(つまり別の交通手段)として捉えられて,頭から敬遠されることも多かった.そのため,実証実験の運行主体は行政や他の団体によるものが多かった.しかし,最近では積極的に独立採算の可能な自主運行を目指す業者も現れ始めている.本稿ではその一例を採り上げるが,残念なことに業者の理解不足(我々の説得不足)による齟齬も残っており,結果として我々から見ると最適効率の運行がなされていない場合がある.本稿ではその誤解を取り上げ,その不合理性を明らかにするとともに,今後の効率の良い運行のための説得資料としたい.
株式会社未来シェアの提供しているSmart Access Vehicle Service(SAVS)に関しては様々な媒体[1]-[3]で発表してきたので,ここでは詳細は省き,概要を述べるに留める.
SAVSはバスよりも便利でタクシーよりも廉価な公共交通をAIを含む情報処理技術で実現するものである.このシステムは,乗客がスマートフォンで移動をリクエストするとリアルタイムに,地域内を移動している複数の車の中から最適な車を計算してその車を客に配車する(図1).乗客は車を呼ぶときに,出発地,目的地,人数,制限時間(いつまでに目的地についていてほしいかの時間)を入力する.
SAVSのポイントは,配車の際に同じ方向にすでに客を乗せて向かっている車があった場合に,その車が寄り道をしていま呼んだ客を乗せる可能性があるというところにある(常に寄り道をするわけではなく別の車がアサインされる場合もある)(図2).
巷では「相乗り」という事前にグループを作って乗せる方式もあるが,SAVSは出発後もリアルタイムなデマンドを受け付ける「乗合」方式で,我々はこれをAI便乗と呼んでいる*1.タクシーと同じくドアトゥドアで,バス停まであるいはバス停から歩かずに済み,自分が移動したい時間に(タクシーのように)使えるので便利であり,なおかつ便乗で複数の客を乗せる可能性があるので客はタクシーを一人で使うよりも廉価な運賃で済む(交通業者が一人でタクシーに乗るときよりも安く料金を設定できる).寄り道をすると最初に乗っている客が目的地に着くのが遅れてしまうが,スマートフォンでSAVSを使うときは何時までに着きたいという時間を入力することになっていて,システムはその目的時間に間に合う範囲で便乗させるなどの条件設定が可能である(便乗させると予定時間に間に合わないと判断すると便乗させないという選択をする).
乗客はスマートフォンにSAVSの乗客アプリをインストールしておく.車にはタブレット端末を設置し,ドライバーズアプリをインストールしておく.スマートフォンを使い慣れない客のために電話で受け付けるコールセンターを用意する場合はコールセンターのコンピュータにコールセンターアプリをダウンロードしておく.その先の計算はクラウドコンピュータで行い,その結果をそれぞれのアプリを通じて関係者に通知するという仕組みになっている(図1).現地に既存の運行業者があって運転手がいれば,SAVSを使うためには車に乗せるタブレット端末だけがあればよい.SAVS用に最初にその地域の地図を加工するという作業は発生するが,初期費用が廉価で済むようにしてあるのも特徴である.
我々はこのSAVSを社会実装(図3)する目的で2016年に公立はこだて未来大学発のベンチャー会社「未来シェア」を設立した.未来シェアはSAVSの運行プラットフォーム(図1)だけを提供し,実際の運行は交通業者が行う.将来はプラットフォーム上に様々な連携サービスが乗ることを想定している.
幸いなことに,SAVSは多くの組織(自治体,交通業者など)に興味を持ってもらうことができ,全国で広く展開している[3].NTTドコモと組んでAI運行バスとして走っているところもある(九州大学伊都キャンパス,鹿児島県肝付町,群馬県前橋市など).実証実験の段階が多いが,すでに一部は実運用まで進んでいる.以下,自治体が積極的に乗り出して実運行している例を挙げる[4].
岡山県久米南町「カッピーのりあい号」:久米南町は岡山県で最も高齢化が進んだ過疎の町で,平地が少なく大半が丘陵地帯である.JR以外の民間公共交通機関はすべて撤退・廃業し,唯一の個人タクシーも廃業している.
久米南町では2016年からドアトゥドア方式のデマンド型コミュニティバスを,要事前予約・地域ゾーン制・定期運行の仕組みのもとで運行してきたが,道路事情や利用者の動態に柔軟に対応した配車による効率的運行が課題として挙げられていた.そのためにフルオンデマンドへの移行に加えて,町内の物流を担う貨客混載を統合したスマートモビリティ構想を描き,実現している.全国的に宅配サービスの運転手不足が問題になっているので,貨客混載の動きはさらに広がっていくと期待される.しかし,ここでも法規制の問題があり,過疎地などの特別な場合を除いて認められていない.
事前シミュレーションの段階から,SAVSの導入によって効率的な配車が可能になり,以前は6台体制だったものを4台に減らしても十分対応できることが予測できた.実運用では4台+予備1台での運行となり,配車効率が改善された.さらに以前の定期運行型では9時便と12時便に乗客が集中してしまっていたのが,SAVSに移行したことで,利用時間帯がみごとに平準化された(図4).以前は利用者が運行ダイヤに合わせて動いていたものが,自分の乗りたいときにデマンドを出せることによってより自由な移動が可能になり,利用者数も増加したのだと考えている.
岩手県紫波町「しわまる号」:紫波町ではコミュニティバス業者の撤退により,SAVSへの移行が決まった.以前運行していたコミュニティバスは,JR紫波中央駅を起点に,全9路線を網羅的に走らせてはいるものの,それぞれ週1日2便の定時運行で,乗降は最寄りの停留所からだった.
これに対しSAVSによるコミュニティバス「しわまる号」は,町全域どこからでも,どこへでも送迎可能で,ワゴン車3台が運行し,運賃は一律で,乗合なし500円(小学生200円)/乗合あり300円(100円)と,乗合が生じると割安な設定になっている.
紫波町の行政で特筆すべきは,自家用車依存を減らす目標値(クルマなしで生活できる人を全住民の30%まで引き上げる)の設定だ.ここまで踏み込んだ公共交通プランは他に例を見ない.
福祉Mover:デイケアサービスの福祉車両を「福祉Mover」として移設利用者を送迎のついでや,昼の空いた時間に利用者の家族を病院やスーパーなどに送り届けるSAVSのサービスが群馬県太田市のMWS日高でスタートし,各地に広まりつつある.SAVSの応用例としては素直でよくできたものだと思う.福祉業者は利用者以外へのサービスも求められているので,このシステムは一石二鳥である.
なお,MWS日高では次の段階として,近隣の他のデイケアサービス業者も巻き込んで車両をシェアした大掛かりなサービスを始めている.また,福祉Moverの運行は予約が中心であることなどから,即時性を強調するSAVSの利用を2021年暮れに止め,自社開発システムに移行した.
表1に実運用実績をまとめておく.これ以外に実証実験を累計85件行っている.
前章で述べたような先進的導入例はまだまだ少数で,現在の公共交通システムの仕組みにとらわれている地域のほうが多い.本章ではその残念な方の例を採り上げる.
道路運送法では,いわゆる乗合型デマンド交通において,運賃,運行時間といった運行内容の詳細については,市町村が主管する「地域公共交通会議」で議論,検討し,地域の実情に合った運行を目指すこととなっている.ただし,実際には,「地域公共交通会議」開催前に,運行経費を補助金として提供する市町村と,実際の運行を担う交通事業者による下打ち合わせのうえ,運輸局や学識経験者からの助言を得て,具体的な運行の内容を決める作業が行われる.大人数が集まり,時間的制約がある「地域公共交通会議」では,できる議論は限られる.したがって,同会議は承認機関的にならざるを得ない側面は否めない.
つまり運行内容のほとんどは,市町村と交通事業者により内々に行われる“作業部会”で決められることとなるが,スポンサーである市町村の意向,プレイヤーである交通事業者の意向,それぞれが働き,いわゆる互いの利害調整を経て完成する側面を持つこととなる.この利害調整を経た結果,時として一般常識に合致しない運行形態を産むことがある.
たとえば運賃額の取り決めである.市民全体の利益で見れば採算性は極めて重要であるが,利用者すなわち一部の市民にとっては,当然,安ければ安いほど喜ばれる.もし,その期待を裏切れば,せっかく運行開始したオンデマンド交通の評判は即日のうちに地に落ち,クレームの嵐となることは想像に難くない.行政が最も嫌う想像図である.したがって,「開店前から赤字覚悟で商売する」というような,利益度外視の料金体系が,行政側のごく自然な意向となって決まる.行政としては現状でも公共交通の赤字補填に税金を投入しているのだから,その延長線上なのであろう.
さて,SAVSの開発においては,普く社会に浸透し,生産性や利便性の向上をもって,社会に貢献することが目指されてきた.利用者に提供するサービスという観点においては,必然として利用者に有益なものを提供したいという思いは強く,たとえばその最重要ポイントは,「利用者にとって1分1秒でも早く車両が到着する」というものであり,AIが最短ルートを選択し予約不要なリアルタイム利用受付が可能となるSAVSを産出したのである.
SAVSに限らず,経済社会において商品なりサービスを提供する立場では,利用する利用客の最大利益を追求し,その商品なりサービスのレスポンスを高めようとすることが原則である.レスポンスが高ければ高いほど,提供側は競争相手より優位に立ち,利用客から受け入れられる可能性が高まるからである.すなわち,商品・サービスのレスポンスを高めることが,提供側と利用者側の共通の利益となると言っていい.
ところが,AI配車システムを利用したオンデマンド交通の現場では,配車システムの最大レスポンスを,「活かさない」と選択した事例がある.ある地方都市で運行を開始したこの事例では,先に述べた“作業部会”により,運行内容の最重要ポイントである予約制の取り決めについて,「利用の30分前予約」とした.提供したAI配車システムのSAVSでは,もちろんリアルタイム予約,つまり,予約不要であり「いますぐ」という利用客の要望に応えられるレスポンスを持つ.30分前でないと保証できないということなら分かるが,「30分以内には,たとえ行けても行かない」というのである.
わざわざSAVSのレスポンスを殺し,利用客の利便性を落としてまで,なぜ“作業部会”は,「利用申込は最低30分前に行う」としたのか.利用客の最大利益の追求を怠る選択をしたのか.我々は,現場を視察して初めて知ることとなる.事件は常に現場で起こっているのである.
利用者によるSAVSへのアクセスは,インターネットへの接続が不可欠で,スマートフォンを代表格とする,いわゆるIT端末の利用が原則としているが,実際のところ高齢者においては,IT端末を持たない,使えないとする利用者がことのほか多い.やむを得ず運行の現場では,電話による利用申込に応えるためコールセンターの設置を余儀なくされ,運行業務とともに交通事業者が同業務を受託することが一般的である.
我々は,このコールセンターを訪問した.交通事業者の営業所内に設置されたコールセンターでは,電話回線とパソコン数台がおかれ,オペレーターが乗客からの電話に対応してパソコンにデマンドを入力していた.次々となる電話に対応する明るいオペレーターの声が室内に響き,活気ある現場は我々にとって微笑ましくもあったが,オペレーターが気になる言葉を発していることに気づく.それは「現在,60分待ちの状態です」という声である.つまり,お客様に対して,お迎え時間は最短で1時間後ですと答えているのである.単純に繁盛が喜ばしいという状況でないことは,パソコン上の稼働台数と利用申込数を見れば一目瞭然である.運行車両がフル稼働しているとは言い難く,一部の車両は悠然と休憩を取っているのである.また,この60分待ちの状況は特別なことではなく,1日を通してほぼ常態化しているという.
なぜ60分待ちになるかというと,呼び出しがあった時点で空いている車両でも30分は配車しないため,この待ち時間のうちに遠くの,迎車に30分以上かかるデマンドを拾ってしまい,その車が戻ってくるまでに30分以上かかるということである.最初の近いデマンドを処理してから30分かかるデマンドを処理すれば,両方が効率良く処理できるのに,順序が逆転してしまうのだ.
「1時間待ち」といえば,タクシーなら配車不能だと利用客に答えているに等しい.路線バスなら利用客はあきらめ,他の移動手段を探すかも知れない.公共交通においての待ち時間1時間とは,利用客にとっては,とても大きな時間なのである.
利用客に提供すべき利便性の最重要ポイントは「1分1秒でも早く車両が利用者の下へ到着すること」と仮定し,リアルタイム配車を可能としたSAVSのレスポンスが全く生かされていないことに,提供側としては非常に残念な気持ちとなった.しかし,次のオペレーターの一言で容認せざるを得ないこととなった.それは「だって,タクシーより便利になっては困るんです」という言葉である.
地方の地域公共交通は,路線バス,タクシーに代表される.一部の地域では鉄道も機能しているが,いずれも採算性については近年厳しい状態が続いている.だからこそのオンデマンド交通なのであるが,かといって新しい移動手段の創出によって,直ちに既存の移動手段を廃業に追いやることが正しいか否か,議論は,そう簡単ではない.
交通事業者の身になれば,既存の事業を守ろうとする行為を一方的に否定することはできない.そこには人が介在し,経済があり,生活があるからである.むしろ,既存事業を残しながら,新しい移動手段を創出し,共存共栄を図る意向は,尊重されるべきなのかも知れない.しかし,SAVSのほうを最低30分待たせることによって,急ぐ人はタクシーを使ってくれという手段は,取りたくない.
そこで考えられるのがSAVSがコンピュータ制御であることの利点を活かすことである.システムを少し変更すれば,たとえば路線バスを時刻表どおりに運行する(つまり現在のバスと同じ運行をする)ことは可能である.タクシーも,普通の無線タクシーのように乗合なしで運行すれば良い.しかも,車両ごとに運行形態を変えることが可能である.現在の公共交通とSAVSを混在させ,様子を見ながら徐々に利便性の高いほうに移行していくことが可能である.
さらに,自家用車依存で負のスパイラルで疲弊していく状況から地域を脱却させ,公共交通のパイを増やしながら地域全体を活性化するという共存共栄以上の状況を目指すことが,今望まれているはずである.それは,まさに今,多くのチャレンジがされ始めた「MaaS」そのものである.
我々は以前,函館の公共交通をSAVSだけで賄うにはどれくらいの台数が必要かというシミュレーションを行った[5].3000台あれば大体タクシー呼び出しと同程度の待ち時間で市民の移動を賄えそうである.しかも自家用車なしにである.この自家用車から公共交通への乗換によりタクシーやバスの需要が大きく増えるということを認識している交通事業者は少ない.今後はこのようなデータを提示し,自家用車から公共交通に乗り換える利用者の増加により交通事業者も潤うのだということを説得していきたい*2.
いずれにしても,交通事業者にとって,科学技術の進歩により生まれた様々な新しいシステムやツールを活かし,事業構築をして行くことは,今や必須項目である.いわゆるデジタル化により生産性を向上し,ネットワークやデータを駆使して利用客の利便性と業務の効率化を図って行くことは,企業経営者の使命であるとも言える.
ただし,現在,研究開発の分野と現場経営者の距離は,遠いと言わざるを得ない.研究開発の分野と現場が密接に関係し,新しい商品・サービスを産出して行くことが必要である.
市場という場所があり,そこに経済的機能が働くならば,新しい商品・サービスの提供者側は,常に利用者の利便性の向上,利用者の最大限の利益の追求をして行くことが,原則であり使命であることは,絶対的な真理である.そのひたむきな追求こそが社会全体の利益となることを信じて疑わない.
タクシーやバスに代わる新しい公共交通の実装には少なくとも2つの障壁がある.1つは道路運送法で,従来型のタクシーとバスしか認められていないこと,しかも,両者は完全に分離されており,両方の運行形態を混ぜることができないことである.SAVS以外では「相乗り」というグレーな解決手法をとっていることが多いが,これは効率が悪く根本的解決にはなっていない.2つ目はタクシー会社やバス会社の運行主体の一部に現状への固執がみられることである.新しいサービスの導入でタクシーやバスの利用者が減るという誤解があるが,SAVSをタクシー会社やバス会社が運行することにより,実際には利便性が向上し,自家用車から公共交通への乗り換えが増え,全体のパイが大きくなるはずである.
株式会社未来シェア取締役.コミタクモビリティ株式会社取締役会長.1983年愛知工業大学卒業.1987年貨物運送事業を創業後,2003年株式会社コミュニティタクシーを設立,代表取締役に就任し,旅客運送業へ展開する.地域に密着し新しい市民の足を創出する交通事業者を目指して,乗用・貸切・特定の道路運送法に規定されるすべての事業を開業.
札幌市立大学学長.株式会社未来シェア取締役会長.1983年,東京大学大学院情報工学専門課程修了(工学博士).同年,電子技術総合研究所入所.2001年産総研サイバーアシスト研究センター長.2004年公立はこだて未来大学学長.2016年東京大学先端人工知能学教育寄付講座特任教授,2018年より現職.認知科学会元会長,情報処理学会元副会長・元編集長.サービス学会編集長.情報処理学会・人工知能学会・認知科学会各フェロー.主要編著書:人工知能―その到達点と未来(小学館),人工知能革命の真実―シンギュラリティの世界(WAC),知能の謎(公立はこだて未来大学出版会),Handbook of Ambient Intelligence and Smart Environments(Springer),知能の謎(講談社ブルーバックス),AI事典(共立出版),思考(岩波講座認知科学8),Prolog(産業図書).
東京大学次世代知能科学研究センター 教授.株式会社未来シェア取締役会長.1986年東京大学大学院工学系研究科情報工学専攻博士課程修了,工学博士.同年通産省工技院電子技術総合研究所(現産業技術総合研究所)入所.2000年公立はこだて未来大学教授.2016年同副理事長.2020年より現職.元人工知能学会会長,前観光情報学会会長,元情報処理学会理事.情報処理学会,人工知能学会フェロー.主な著書に「人工知能になぜ哲学が必要か」(哲学書房)「コンピュータ将棋の進歩」(共立出版),「鉄腕アトムは実現できるか」(河出書房新社),「先を読む頭脳」(新潮社),「AIに心は宿るのか」(集英社インターナショナル).
北海道大学 大学院情報科学研究院教授.株式会社未来シェア取締役.1992年,京都大学大学院工学研究科修了後,電子技術総合研究所,現在の産業技術総合研究所に入所,人工知能・マルチエージェント技術の研究に従事.2021年より現職.博士(工学).1994年よりロボカップの創立メンバーとして,シミュレーションリーグの立ち上げを行う.2014~2017年にロボカップ国際委員会プレジデント.2000年より防災情報システムの国家プロジェクトに参画し,防災情報システム,災害シミュレーション,避難シミュレーションに取り組み,現在も各種社会シミュレーションの研究を展開している.2002年よりオンデマンド型公共交通のシミュレーションを開始,その研究の成果を元に2012年より実証実験を開始し,その社会実装を目指して,2016年,未来シェア設立.2020年より人工知能学会会長.
株式会社未来シェア代表取締役.1996年青山学院大学卒業.ソフトウェア開発に従事し2004年株式会社アットウェアを設立,取締役へ就任.2008年函館ブランチを立ち上げ,2013年より公立はこだて未来大学の研究プロジェクトに関わる.2016年未来大発ベンチャー,株式会社未来シェアを設立,代表取締役へ就任.2017年株式会社函館ラボラトリ代表取締役就任.2020年株式会社駅探社外取締役就任.
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