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新たなモビリティサービスの利用促進

人々の利用意向変化を予測し、地域に根ざす、持続可能なモビリティサービスを実現する社会受容性モデルベースシミュレーション

新たなモビリティサービス導入の課題

地方では公共交通の縮小により、乗り合いタクシー等の新たなモビリティサービスへの期待が高まっています。しかし、安全性への不安や使い方の複雑さ、料金負担への抵抗感といった心理的な壁があり住民の利用が進まず、自治体や事業者は有効な対策の導入前の判断が難しくなっています。

人々の利用意向変化を予測し、広告・増便・乗り合い可 / 不可施策など様々な施策のシミュレーションにより、事前検証が可能で導入を支援します。さらに長期的な地域定着度合いまで検証し、持続可能なサービス設計を実現します。

心理的要因の分析	従来困難だった、利用意向の変化といった人の内面のシミュレーションができます。
施策効果の事前検証	様々な施策を実施前にシミュレーション上で評価し、最適な組み合わせと実施時期を提案できます。
サービスの地域定着	短期的な効果だけでなく、長期的な利用意向の変化を予測し、持続可能なサービス設計を支援します。
自治体・交通事業者の意思決定支援	シミュレーション結果を可視化することで、より多くの人の利用意向を高めるための施策検討を支援します。
多様なモビリティへの適用可能性	乗り合いタクシーやシェアドモビリティといった複数のモビリティサービスへの適用が可能です。

日本の地方では、少子高齢化や人口減少によって電車やバスなどの公共交通機関の路線廃止や減便が進み、住民の移動手段確保が困難となっています。
この状況を打開するために、既存の公共交通機関に変わる移動手段として、乗り合いタクシーやシェアドモビリティなどの新たなモビリティサービスの導入が期待されています。
しかし新たなモビリティサービスの受け入れやすさは、安心・信頼・有用性など様々な心理的要因によって変化します。
普及を促進するためには、人々の心理的要因から生じる利用意向の変化を的確に捉え、行動変容を促す施策を生み出す必要があります。

富士通ではこれまで、複雑な社会課題の解決を支援するソーシャルデジタルツインの研究開発の一環で、AIにより人々の行動の変化を予測し、施策の効果や影響を事前に検証可能とするデジタルリハーサル技術の開発に取り組んできました。
既存交通サービスに対する人々の行動選択のモデル化に成功する一方、新たな交通サービスに対しては、人々がどの程度受け入れ、利用しようとするかを予測することが難しいという課題がありました。

交通行動分析における社会心理学的知見に基づき名古屋大学が開発した、どのような心理的要因が交通サービスの選択に影響するかを推定する「社会受容性モデル」と、
デジタルツイン上に人々の行動を高精度に再現して予測する富士通のエージェントシミュレーション技術を組み合わせ「社会受容性モデルベースシミュレーション」を構築しました。
この技術はデジタルリハーサル技術の１つと位置付けています。（その他のデジタルリハーサル技術:都市圏の交通渋滞対策）
これにより、例えば広報などの利用者数向上のための施策が、住民の「便利そう」「使ってみたい」といった心理にどのような影響を与え、利用者数を向上させるかをシミュレーションして事前に予測することが可能です。

社会受容性モデルベースシミュレーションによって従来困難であった、利用意向の変化といった人の内面のシミュレーションが可能となりました。

新しいモビリティサービスに対する人々の利用意向の変化を、社会受容性モデルベースシミュレーションによって事前に検証することで、利用意向の向上・サービスの地域定着といった価値をもたらします。

自治体・交通事業者
- 乗り合いタクシーやシェアドモビリティなどの新たなモビリティサービスの利用意向を高めるための施策の検討に活用が可能です。
- 自治体や交通事業者の要望に応じた施策を用意することで様々な事前検討が可能です。

奈良県川西町における予約型乗合タクシーの利用意向を高める施策の立案支援：
- 社会受容性モデルベースシミュレーションにより、利用意向に強い影響を与えると推定される「サービスを認知すること」「有用性を感じること」の2つの心理的要因を考慮しながら、「広報活動」と「台数を増やすサービス拡充」の２つの施策を、広報予算と台数を制約条件として最適化しました。
- これにより、利用意向を約20%向上させ、サービスの継続利用を促進させる施策の創出に成功しました。