地域公共交通を支える路線バスは、運転手不足や収益性の低下により、サービス提供の維持が困難な状況にあります。特に地方部では、住民の移動手段としての重要性が高い一方で、運行ルートの見直しは地域の実情に精通した担当者による手作業が中心であり、膨大な移動需要や複雑な制約条件を総合的に考慮することが困難です。
こうした課題に対応し、地域公共交通の持続性可能性を支えるため、KPMGは、AIの強化学習技術と地図やGPSなどの地理空間データを活用し、地域住民の移動実態を定量的に把握しながら、複雑な条件下でも最適な運行ルートを導出できるよう支援します。
移動需要の可視化および推計
- GPSデータを活用し、時間帯別・移動手段別のODデータ（出発地から目的地の移動実績）を取得
- 顕在需要（実際に発生している移動）を可視化し、地域内の主要な移動パターンを把握
- 鉄道・自家用車等による移動実績から、路線バスへの転換可能性を潜在需要として分析
- 粒度の細かい行動ログをもとに、移動と滞留の主要パターンを抽出し、路線バスがカバー可能な移動需要を特定
AIによる運行ルートの最適化
- 強化学習アルゴリズムを活用し、各バス停から次の行き先を選定する際に、移動需要と所要時間を考慮した「経済的価値」を算出
- 移動需要の満足度と運行効率（時間短縮）の両立
- 運行エリアの拡大、車両台数の増加、時間・エリア・乗車定員などの制約条件にも対応
- 変化する地域の移動需要に応じて、柔軟かつ持続可能な運行ルートを導出
主な導入メリット
- 地域住民の移動実態に即した運行ルート設計
- 運行効率の向上による収益性改善
- 運転手不足への対応と持続可能なサービス提供
- エビデンスに基づく交通政策・観光施策の立案支援
