| Project/Area Number |
21K04289
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
秋田 直也 神戸大学, 海事科学研究科, 准教授 (80304137)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 鉄道コンテナ集配トラック / 貨物車需要推計システム / 鉄道コンテナ貨物需要 |
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| Outline of Research at the Start |
近年、ドライバー不足が深刻化する中で、貨物車輸送の「省力化」や「生産性向上」による貨物車需要への影響を予測・評価可能なシステムの開発が求められている。そこで本研究では、鉄道コンテナ集配トラック輸送を対象に、貨物需要をもとに貨物車の運行挙動を予測し、貨物車需要を推計するシステムを開発する。さらに、予測された車両ごとのダイヤ表と実績ベースのダイヤ表との間にみられる乖離を把握し、それらの原因を研究協力者へのヒアリング等から明らかにする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は、主として、これまで同時に把握できていなかった大阪府内の4つの貨物鉄道駅（以下、貨物駅と呼ぶ）に発着する鉄道コンテナ貨物需要と各貨物駅の利用にみられる特徴を明らかにすることができた。
まず、研究協力者から、鉄道コンテナ集配トラック（以下、鉄道トラックと呼ぶ）の配車データを新たに提供してもらった。本データは、2022年6月1日から7月31日までの2カ月間の鉄道トラックの配車実績を記録したものであるが、集荷先または配達先（以下、荷主拠点と呼ぶ）の名称や住所の表記方法が統一されていないため、データ集計の際、同じ荷主拠点であっても異なるものとして集計される問題があった。そこで、名称と住所の情報をもとに、同じ荷主拠点であるかを目視によって判定し、これらの表記方法を統一した結果、926の荷主拠点を抽出することができた。
次に、926の荷主拠点にみられる特徴をみると、「配達のみ」が行われている荷主拠点が73％と大半を占めている。また、集荷・配達の区別に関わらず、2カ月間における取り扱いコンテナ個数が10個以下、訪問回数が週2回未満、12ftコンテナのみを取り扱っている荷主拠点が76％を占めており、取り扱いコンテナ個数が多く、訪問頻度も多い荷主拠点は限られているといえる。
さらに、住所を用いて、荷主拠点を利用貨物駅ごとに地図上にプロットした。その結果、大阪貨物ターミナル駅と百済貨物ターミナル駅を利用する荷主拠点が広範囲に広がっている様子が窺える。また、必ずしも最短距離の貨物駅が利用されているとは限らず、とりわけ、安治川口駅が直線距離で最短となる429の荷主拠点のうち、86％が他の貨物駅を利用していた。そして、これら荷主拠点の多くが大阪湾沿いに立地しているため、大阪都心部を通過する鉄道トラックを発生させていることが示唆された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
今年度は、これまで同時に把握できていなかった大阪府内の4つの貨物鉄道駅に発着する鉄道コンテナ貨物需要と各貨物駅の利用にみられる特徴を明らかにするとともに、各荷主拠点が、必ずしも最短距離の貨物駅を利用しているとは限らないことを示唆することができた。しかし一方で、こうした状況が発生する原因を解明するまでには至っておらず、その発生要因を把握するために、新たに各荷主拠点による利用貨物駅の選択モデルなどを構築する必要があるといえる。
また、今年度から、研究協力者から新たに提供してもらった鉄道トラックの配車データを用いて分析しているが、本データをもとにした各駅を拠点とする鉄道トラックごとの１日の運行実績データベースを構築するまでには至ることができなかった。このため、構築できた荷主拠点ごと、１日ごとに集配されたコンテナ個数の実績と鉄道トラックの運行実績とのリンク付けができておらず、早急に整理する必要がある。
その一方で、既存ソフトウェアのVRPソルバーを用いた運行シミュレーションにて発生している、31ftコンテナの集配結果において、解としてふさわしくないケースがみられる問題についての解決が図られていない。
さらに、研究の進捗が遅れ、研究成果の精度を高めることができなかったことから、計画していた国内外での学会等において、研究成果を発表することができていない。
こうした状況を踏まえ、「遅れている」と判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
まず、各荷主拠点における利用貨物駅の選択モデルを構築することで、必ずしも最短距離の貨物駅が利用されているとは限らない状況が発生する要因を把握する。また、今年度から用いている鉄道トラックの配車データをもとにした各駅を拠点とする鉄道トラックごとの１日の運行実績データベースを構築する。その際、鉄道トラックの1日の運行実績についてはデータ量が膨大であることから、分析対象とする日数を研究に必要と考える5日程度に絞って行うことで対応したい。
また同時に、既存ソフトウェアのVRPソルバーを援用した鉄道トラックの運行シミュレーションについては、まず、31ftコンテナの集配送結果において問題となっている、解としてふさわしくないケースの発生を解決する方法を検討する。さらに、これまで1つの貨物駅単位で行っていた鉄道トラックの運行シミュレーションを、大阪府内に立地する4つの貨物駅で、同時に行えるようにする方法について検討する。
そして最後に、複数の運行日を対象に、運行シミュレーションから得られる結果と実際の運行実績とを比較することで、実態にしかみられない輸送形態を明らかにするとともに、それらが生じている原因を研究協力者へのヒアリング等から把握する。
また、研究協力者とは、定期的にミーティングを行い、得られた研究結果の情報共有ならびに意見交換を行う。
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