地域公共交通ネットワークのデータ駆動型再編：利用者影響分析と最適化モデルの応用事例
はじめに
地方部における公共交通システムの維持は、人口減少や高齢化、モータリゼーションの進行など、複合的な要因により喫緊の課題となっています。限られた資源の中でサービスの効率性と持続可能性を高めるためには、既存の公共交通ネットワークを現状に合わせて最適化することが不可欠です。近年、この最適化プロセスにおいて、従来の経験や勘に基づいた手法に代わり、様々なデータを活用したデータ駆動型アプローチが注目されています。
本稿では、特定の地方都市における公共交通ネットワーク再編事例を取り上げ、データ駆動型アプローチがどのように適用され、どのようなプロセスを経て再編が実行されたのかを詳細に記述します。さらに、再編が利用者および地域社会に与えた影響について、可能な限り定量的なデータを用いて分析・考察し、このアプローチの有効性とその応用可能性について検討いたします。
背景と地域課題
本事例の対象地域は、典型的な地方都市であり、中心市街地の活性化が進む一方で、郊外部や中山間地域では人口減少・高齢化が顕著に進んでいました。これにより、特に郊外・中山間部を結ぶ公共交通（主に路線バス）は、利用者の減少による収支悪化が深刻化し、路線の維持が困難な状況に直面していました。
従来の路線再編は、主に交通事業者の判断や、自治体、地域住民との協議に基づいて行われてきましたが、以下の課題がありました。
- 地域全体の移動ニーズや潜在的な需要を客観的に把握することが困難。
- 特定の利害関係者の意見に影響されやすく、全体最適な計画になりにくい。
- 再編による利用者への影響を事前に精密に予測・評価する手法が確立されていない。
- 計画策定に時間を要し、変化する地域状況に迅速に対応できない。
これらの課題を克服し、科学的根拠に基づいた効率的かつ公平性の高いネットワークを構築するために、データ駆動型アプローチの導入が検討されました。
データ駆動型再編アプローチの詳細
本事例では、公共交通ネットワーク再編のために、以下のデータと手法が活用されました。
1. データの収集と分析
再編計画の基礎とするため、多様なデータが収集・統合・分析されました。
- GISデータ: 道路ネットワーク、土地利用、人口分布、高齢者人口割合、事業所・学校・病院などの重要施設の位置情報。
- GPSデータ: 運行中のバス車両から取得される位置情報、運行速度、遅延状況などのリアルタイムデータおよび履歴データ。これにより、実際の運行状況やボトルネック区間が把握されました。
- ICカードデータ: 匿名化された乗降履歴データ。これにより、利用者の乗降地、利用時間帯、乗り換えパターンなどの詳細な移動実態が把握されました（例: 「〇〇停留所で△△時に降車した利用者が、次の□□停留所で乗車する」といったデータ）。
- アンケート調査: 地域住民、特に公共交通利用者および潜在的な利用者を対象に、現在の移動状況、利用頻度、利用目的、運賃・ダイヤ・経路に関する要望、自家用車への依存状況などについて体系的なアンケート調査が実施されました。
- 人口統計データ: 国勢調査や住民基本台帳に基づき、町丁・字レベルでの詳細な人口構成、世帯構成、年齢別人口などのデータ。
これらのデータは、GISプラットフォーム上で統合され、地域全体の移動需要の分布、公共交通サービスの供給状況、サービスが不十分なエリア（交通空白地帯）、特定の時間帯や曜日における利用特性などが視覚的に分析されました。
2. 最適化モデルの応用
収集・分析されたデータに基づき、ネットワーク最適化のための数理モデルおよびシミュレーションモデルが構築されました。
- 需要予測モデル: 過去の利用実績、人口統計、施設配置、土地利用などのデータを用いて、将来的な移動需要を予測するモデルが開発されました。
- ネットワーク最適化モデル: 既存の道路ネットワーク上で、利用者の利便性（アクセス時間、乗り換え回数、所要時間）と交通事業者の運行効率（走行距離、車両数、コスト）を目的関数とし、停留所配置、路線ルート、運行頻度を最適化するモデルが適用されました。具体的には、カバー率（一定時間・距離内に公共交通アクセスがある人口割合）や利用可能な公共交通オプション数などを最大化しつつ、運行コストを最小化するような数理最適化手法（例: 混合整数計画法など）が用いられました。
- シミュレーションモデル: 構築された代替案（路線ルート、ダイヤなど）に基づき、仮想的な環境下での運行状況、利用者流動、遅延発生可能性、乗り換え影響などをシミュレーションし、各案の実現可能性や効果を事前に評価しました。
これらのモデルを用いることで、従来の感覚的な判断では見落とされがちな要素（例: 隠れた乗り換え需要、施設の移転による影響）を考慮し、複数の客観的な評価指標に基づいた再編案を効率的に生成・比較検討することが可能となりました。
3. 関係者とのデータ共有と合意形成
データ分析およびモデルによる代替案検討の結果は、図やグラフ、地図などを用いて分かりやすく可視化され、自治体担当者、交通事業者、地域住民代表、専門家などの関係者間で共有されました。ワークショップや説明会を通じて、分析結果や再編案の根拠が説明され、参加者からのフィードバックや懸念事項が収集されました。このプロセスでは、データに基づいた客観的な議論を促進し、感情的な対立を避けつつ、関係者間の合意形成を図る努力がなされました。例えば、「〇〇地区の利用者が少ないのは、停留所が遠いことが主要因である可能性がデータから示唆されるため、停留所の移設またはデマンド化を検討したい」といった形で、データが議論の出発点となりました。
実施された再編の内容
データ駆動型アプローチに基づく検討の結果、以下の内容を含む公共交通ネットワークの再編が実施されました。
- 幹線ルートの強化: 利用者数の多い主要幹線ルートでは、運行頻度を増加させ、定時性を向上させるためのダイヤ改正が行われました。
- フィーダー路線の見直し: 利用者数の少ない郊外・中山間部の路線については、幹線ルートへの接続を強化するルート変更や、運行頻度の見直しが行われました。一部の非効率な固定ルートは廃止され、デマンド交通や予約制乗合タクシーに転換されました。
- 停留所の最適配置: GISデータと徒歩圏シミュレーションに基づき、主要施設へのアクセスを考慮した停留所の新設・移設・廃止が行われました。
- 乗り換え結節点の改善: 主要な乗り換え地点において、待ち時間の短縮や情報提供の強化（デジタルサイネージなど）が行われました。
- 運賃体系の一部見直し: 複数路線を乗り継ぐ場合の割引制度が導入されるなど、データ分析から見えた乗り換え行動を促進する運賃体系が検討されました。
効果測定と利用者影響分析
再編実施後、一定期間を経てその効果測定と利用者影響分析が実施されました。
定量的効果
〇〇市交通計画課が発表した報告書によると、再編後1年間の主な定量的効果は以下の通りです。
- 利用者数: 市全体の公共交通利用者数は、再編前の減少傾向から横ばい、一部区間では微増に転じました。特に、運行頻度が増加した幹線ルートでは約5%の利用者増加が見られました。一方、デマンド交通に転換されたエリアでは、従来の固定ルートバス利用者の約70%がデマンド交通へ移行し、新たな利用者も約10%増加しました。
- 運行コスト: 非効率な固定ルートの廃止や運行ダイヤの見直しにより、市全体の公共交通運行にかかるコストは約8%削減されました。特に、デマンド交通の導入により、従来の固定ルートバスと比較して運行距離あたりのコスト効率が向上しました。
- アクセス圏: GIS分析によると、徒歩10分圏内に公共交通アクセスがある人口の割合は、再編前と比較して中心市街地周辺で変化がなかったものの、一部郊外部で停留所配置の最適化によりアクセス性が向上しました。ただし、デマンド交通エリアでは「固定停留所へのアクセス」という定義ではカバー率が低下しましたが、「自宅からの送迎」という点ではアクセス性が向上したと言えます。
- 乗り換え時間: 主要な乗り換え結節点における平均乗り換え時間は、ダイヤ改正と情報提供の強化により約15%短縮されました。
定性的な利用者影響
利用者アンケート調査や住民ワークショップの結果からは、以下の定性的な影響が把握されました。
- 利便性の向上: 幹線ルート利用者からは「本数が増えて使いやすくなった」といった声が多く聞かれました。デマンド交通利用者からは「自宅近くまで送迎してもらえるので助かる」「買い物がしやすくなった」といった肯定的な意見がある一方で、「予約の手間がかかる」「予定が立てにくい」といった課題も指摘されました。
- 満足度: 公共交通全体の利用者満足度は、再編前と比較して微増傾向を示しました。特に、高齢者や学生からの満足度向上が見られました。しかし、一部ルートの廃止により不便になった住民からは不満の声も聞かれました。
- 地域社会への影響: デマンド交通の導入エリアでは、自宅からの外出機会が増加した高齢者がいる一方で、従来のバス停での交流がなくなったことを残念がる声もありました。また、幹線ルート強化により中心市街地へのアクセスが改善されたことで、地域商業の活性化への貢献が期待されています。
分析と考察
本事例におけるデータ駆動型再編アプローチは、以下の点で有効であったと分析できます。
- 客観的な現状把握: 多様なデータを組み合わせることで、従来の主観的な情報収集では困難であった地域全体の移動実態や潜在的な需要を客観的に把握し、再編の必要性や方向性を明確に示すことができました。
- 効率的な代替案の検討: 最適化モデルを用いることで、膨大な組み合わせの中から効率的かつ効果的なネットワーク構造を短時間で検討することが可能となり、計画策定プロセスのスピードアップに貢献しました。
- 根拠に基づいた合意形成: データ分析結果やモデルの評価指標を関係者間で共有することで、再編案の根拠を明確に説明でき、合意形成に向けた建設的な議論を促進する有効なツールとなりました。
しかし、一方で課題も存在します。
- データの質と網羅性: 収集できるデータの種類や粒度には限界があり、特にマイカー利用者の潜在的な公共交通への移行可能性など、把握しきれない需要も存在します。また、データの整備や統合にはコストと専門知識が必要です。
- モデルの限界: 数理モデルは現実世界の複雑な要素（例: 利用者の感情、特定のイベントによる一時的な需要増減）を完全に捉えることはできません。モデルの結果はあくまで参考として、最終的な判断には地域の実情や関係者の意見を反映させる必要があります。
- 利用者への影響のトレードオフ: ネットワーク全体での効率化を図る再編は、特定の利用者にとっては不便を強いる可能性があります。データ分析だけでは捉えきれない個別の事情や、地域コミュニティへの影響なども考慮した丁寧な調整が不可欠です。
この事例は、データ駆動型アプローチが地方公共交通ネットワークの課題解決に有効な手段となりうることを示しています。他の地域への応用可能性も高いと考えられますが、各地域の固有の地理的条件、社会構造、利用ニーズ、および利用可能なデータに合わせて、データ収集・分析手法や適用するモデルをカスタマイズする必要があります。また、技術的な側面に加えて、住民参加や関係者間の合意形成プロセスをいかにデータに基づいて円滑に進めるかという社会的な側面も、成功の鍵となります。
結論と今後の展望
本稿では、ある地方都市におけるデータ駆動型アプローチを用いた公共交通ネットワーク再編事例を分析しました。多様なデータを活用した現状分析、最適化モデルによる代替案検討、そして丁寧な合意形成プロセスを経て実施された再編は、利用者数の減少に歯止めをかけ、運行コストの削減に一定の効果を示しました。また、利用者への定性的な影響分析からは、利便性向上を感じる声がある一方で、デマンド交通導入による課題も浮き彫りとなりました。
この事例は、データ駆動型アプローチが、非効率な路線網を客観的に見直し、限られた資源をより効果的に配分するための有効な手段であることを示唆しています。しかし、データやモデルの限界を理解し、利用者への影響や地域社会への配慮を欠かさず、技術と社会プロセスの両輪で取り組むことが重要です。
今後の展望としては、より高精度な需要予測や利用者行動モデルの開発、リアルタイムデータの活用による動的な運行管理、さらには自家用車や自転車シェアなどの多様なモビリティデータを統合した総合的な移動プラットフォーム（MaaSなど）への発展が考えられます。データ活用を通じて、地域住民一人ひとりの移動ニーズに応じた柔軟で持続可能な公共交通システムを構築していくことが、地方における公共交通維持への挑戦において、引き続き重要なテーマとなるでしょう。学術的な観点からは、データ分析結果と地域住民の主観的な評価との乖離要因の分析や、異なるデータソースを組み合わせた分析手法の開発などが、今後の研究課題として挙げられます。