＜需要ベースで配車されるデマンド型交通は運行ルートを固定しないため、バス路線にとらわれない移動を可能にする。典型的なクルマ社会だった長野県伊那市は、この交通形態をどう定着させようとしているのか＞
近年ラストマイル*1のMaaSにAIで効率的な配車を行う「AIデマンド交通」が注目されている。一方、なかなか持続可能なモデルが見いだせない問題も浮上している。そんななか、広大な面積を持ち人口密度の低い地域にもかかわらず、長野県伊那市はAIデマンド交通で持続可能なモデルを構築しつつある。
路線バスからデマンド交通へ
日本では、高齢者の通院や買い物の足の確保のために、民間バス会社の路線バスの撤退後も自治体がコミュニティバスなどを運行させている。中部運輸局管轄区のある地域では、約9割の自治体がコミュニティバスを運行させているような状況にあるが、財政負担が大きく維持が難しくなっている。クルマに頼った暮らしを続ける地域では、バスに乗る習慣がなく、空気を運んでいると揶揄されるほどに高齢者の利用が少ないが、「ないと困る」などと自治体から要望されるため、廃線することはできない。
そこで多くの自治体が試みたのが、路線バスよりコストを抑えることができるデマンド交通だ。デマンド（Demand）とは「需要、要求」という意味で、乗りたいと要望があった場合のみ運行させる交通だ。地域の実情に合わせた、運行方法、運行ダイヤなどを自由に組み合わせた、さまざまなタイプのデマンド交通がある。運行ルートを固定しないので、路線バスよりも大きな範囲をカバーできる。そのため、コミュニティバスの課題を解決してくれる魔法の仕組みだと思われがちだ。
しかし、デマンド交通にも問題があり、導入している多くの自治体でうまくいっているとは言い難い状況にある。一般的に言われている問題は、路線バスよりも一人当たりの費用が高くなる、システムの導入コストもかかる、事前予約であるため利用者が伸びないなどだ。
AIを活用したデマンド交通の登場
デマンド交通の需要と供給を最適化して、非効率な部分を解消してくれるのはないかと、近年期待が高まっているのがAIの活用だ。
これは日本のみの動きではなく、Uberの乗り合いサービス「Uber Pool」、ベルリン市交通局が運行するデマンド型交通サービス「BerlKönig」、ドイツ・フォルクスワーゲンは乗合サービスの子会社「MOIA」を設立するなど、海外でもAIデマンド交通は注目されている。
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*1：鉄道やバスなど公共交通を下車したところから自宅までの区間のこと
