| Project/Area Number |
20H00265
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 22:Civil engineering and related fields
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
井料 隆雅 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (10362758)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
河瀬 理貴 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 助教 (00943771)
瀬谷 創 神戸大学, 工学研究科, 准教授 (20584296)
和田 健太郎 筑波大学, システム情報系, 准教授 (20706957)
佐津川 功季 金沢大学, 融合科学系, 講師 (40867347)
原 祐輔 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (50647683)
浦田 淳司 筑波大学, システム情報系, 准教授 (70771286)
赤松 隆 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (90262964)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥40,170,000 (Direct Cost: ¥30,900,000、Indirect Cost: ¥9,270,000)
Fiscal Year 2023: ¥13,130,000 (Direct Cost: ¥10,100,000、Indirect Cost: ¥3,030,000)
Fiscal Year 2022: ¥16,120,000 (Direct Cost: ¥12,400,000、Indirect Cost: ¥3,720,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000)
Fiscal Year 2020: ¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000)
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| Keywords | Mobility as a Service / Connected Vehicle / 次世代交通システム / インフラストラクチャ設計 / 制度設計 |
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| Outline of Research at the Start |
近年，特に民間のイノベーションを原動力として，ライドシェアやMaaS (Mobility-as-a-Service)といった新しいサービスが急速に普及している．このことは自家用車主体の既存の交通体系では困難な，CV (Connected Vehicle)等の新技術の活用による高度な交通制御の可能性を高めている．本研究ではこのような「次世代交通システム」の性能を，民間のイノベーションを活用しつつ最大化させるような道路インフラとMaaSや交通制御のための制度を公共セクターが効果的に整備するための理論的な方法論を構築する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，次世代交通システムの構成要素である「利用主体」「MaaS(Mobility as a Service)」「輸送主体」「CV(Connected Vehicle)による交通制御＋道路インフラ」の特性を記述する数理モデルを構築し，これらの特性を数学的手法および数値計算によって解析し実データによって検証する．今年度（2023年度）は4年間の研究期間の最終年度であり，各モデルの開発を継続して完成させ，それらの成果の統合をおこなった．またシミュレーションへの実装と評価を行った．シミュレーションの実装のために，2022年度に着手していた進化ゲームを拡張した新たな方法論の開発と実装を国際共同研究により行った．この手法は，従前は連続近似に頼っていた動学解析をマルコフ連鎖を用いてエージェントの動きを直接反映するものである．この方法は交通シミュレーションとの相性が特によく，本研究で最終目標とする大規模ネットワークでの計算に適するものである．さらに，需要モデルと相乗りを主とするモビリティサービスを結合し解析することにより，モビリティサービスのより好ましい施策に関する分析を，相乗りの効果がどのようなときに発揮されるかにも着目しつつ行った．CVによる最適制御についても方法論を発展させて統合した．これらの成果を用いたシミュレーションによる次世代交通システムの性能評価ツールを構築し，そのケーススタディを行った．以上により，MaaSとCVを融合した「次世代交通システム」の性能を最大化するための制度を公共セクターが効果的に整備するための方法論を提案することができた．計画当初と比して特に相乗りや公共交通の活用が次世代交通システムの性能の最大化により重要であることがわかり，提案手法もそれに重点を置いたものとなった．
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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