シェア型マイクロモビリティサービスの効率的・効果的な導入・運用に関する研究
実施中
山田 育穂
近年、都市内交通手段としてシェア型マイクロモビリティサービスが着目されている。一方で、その運営に当たっては、需要の時空間的偏りに伴う車両の偏在や、貸出・返却するためのステーションの最適な配置、適切な料金設定など様々な課題が存在するが、特に日本国内を対象とした研究は少ない。そこで本研究では、下記の3つの観点から分析を実施する。①新規ステーションの配置場所や、自転車の再配置の最適化を目的として、時系列クラスタリングを用いてバイクシェアリングの利用実態を明らかにするとともに、需要予測モデルを構築し、利用可能台数の時間的・空間的な偏りを把握する。②バイクシェアリングの利便性が不動産の価値に及ぼす影響を定量的に分析する。具体的には、ODデータや人流データ等を基にバイクシェアリングの潜在的需要を推定し、実際の利用可能台数との差分を明らかにすることでバイクシェアリングのサービス水準を評価したうえで、その高低が周辺の賃貸住宅の賃料に及ぼす影響を一般化傾向スコア分析により明らかにする。③前述のような様々なシェア型マイクロモビリティサービスが導入された状況を仮定し、それらに対する交通手段選択モデルをSP調査データに基づいて推定したうえで、都市内の移動需要データと組み合わせることでシミュレーションモデルを構築し、ステーションの配置や車両台数等について、最適なサービスレベルを検証する。
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高見 淳史 / 東京大学大学院工学系研究科
パラディ ジアンカルロス / 東京大学大学院工学系研究科都市工学専攻都市交通研究室
植村 洋史 / 東京大学大学院工学系研究科都市工学専攻都市交通研究室
河内駿太 / 東京大学
羅力晨 / 東京大学
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企業サーチデータ 座標あり・住所5桁版（2023年8月版）
擬似人流・人口属性データ 千葉県データセット
擬似人流・人口属性データ 静岡県データセット
擬似人流・活動データ 千葉県データセット
擬似人流・活動データ 静岡県データセット
擬似人流・トリップデータ 千葉県データセット
擬似人流・トリップデータ 静岡県データセット
擬似人流・軌跡データ 千葉県データセットver2.0
擬似人流・軌跡データ 静岡県データセットver2.0
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 千葉県 データセット
Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 静岡県 データセット
擬似人流・軌跡データ 静岡県データセット ver1.2
擬似人流・軌跡データ 千葉県データセットver1.2
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年月：2025/02
著者：河内 駿太
書誌情報等：機械学習によるシェアサイクルステーションでの利用パターンと利用可能性の分析,学士,東京大学工学部都市工学科