本研究では、AI便乗サービスにおける運行効率向上を目的として、デマンドの特徴に基づき車両を事前に割り当てる運行方式を提案し、その効果をシミュレーションによって評価した。提案方式では、乗降地点情報に基づきデマンドをクラスタリングし、各クラスタに担当車両を割り当てる。評価には交通シミュレータを使用し、既存手法との比較に加えて、車両の割り当てや運行規模の違いによる効果の変化を分析した。シミュレーションには実地域の道路ネットワークと実運行データに基づくデマンドデータを使用し、提案方式が運行効率の改善に寄与することを確認した。