| Project/Area Number |
23K13421
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
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| Research Institution | Tokyo University of Marine Science and Technology |
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Principal Investigator |
坂井 孝典 東京海洋大学, 学術研究院, 准教授 (20910780)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 都市貨物 / エージェントベースモデル / シミュレーション / 交通モデル / 物流 |
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| Outline of Research at the Start |
物流における革新が進む中、将来の都市・新たな物流システムを想定した貨物交通の予測・評価を行う必要性が高まっている。本研究では、エージェントベース都市圏貨物交通シミュレーションモデルの実装・キャリブレーションとモデルを使った分析を通して、このモデルクラスのキャリブレーション手法を明らかにするとともに、将来の貨物交通需要パターンや都市貨物のプラットフォーム型ソリューションの分析手法・効果について知見を得ることを目的とする。シンガポールやボストンで実装実績のある最新型のシミュレーションモデルの枠組を用いモデルを東京都市圏において実装し、各種分析を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究実施計画に記載された３つの大項目のうち、主に①のシミュレーションモデルの実装について、作業を行った。
①(1)データベースとコードベースの構築：PostgreSQLを用いてデータベースを作成した。また、SimMobilityFreightのフレームワークを用いた都市貨物交通モデルのコードベースを構築し、データベースと連結させた。
①(2)東京都市圏を対象とした世帯、事業所、車両のSyntheticデータを各種統計データを用いて生成し、データベースに格納した。また、端末配送拠点やeコマースのフルフィルメントセンターについても別途、Syntheticデータを構築した。
①(3)東京都市圏全域を対象とする場合と中央区・千代田区を対象とする場合の交通分析ゾーンの生成をおこなった。また、道路ネットワークデータを用いて、ゾーン間の時間・距離行列の作成を行った。また過去の東京都市圏物資流動調査のデータを用いて、「貨物」モデルのパラメータの再推定を行った。
以上、①の項目の作業を通して、シミュレーション環境を構築した。また、シミュレーション環境構築の過程で生成したデータ、或いは、シミュレーション環境そのものを用いて、以下の分析を行った。：端末配送拠点（ラストマイル施設）の空間分布と効率性に関する分析。オンラインショッピング需要と買い物トリップに関する分析。貨物発生モデルパラメータの経年変化に関する分析。端末配送拠点立地と交通需要の関係に関する分析。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究課題では、エージェントベース都市圏貨物交通シミュレーションのキャリブレーション手法やシミュレーションを用いた需要予測・施策評価を対象に研究を行っているが、研究実績の概要に記した通り、シミュレーション環境の設定が完了し、キャリブレーション手法の検討や需要分析に利用できる段階となっている。大項目②「モデルキャリブレーション」については、当該年度に利用可能なデータの把握を終え、主に次年度に取り組む予定であり、当初の想定通りの進捗状況であるといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究の主な課題の１つである「運送業者選択」や「配送の車両への割り当て・車両運行計画」に関するモデルキャリブレーション手法の提案は、次年度に特に推進させることを意図している対象である。当該年度におけるデータ収集・比較検討の結果、行政が収集しているビックデータであるETC2.0プローブデータ（各車両の軌跡が把握できるデータ）が特に本課題にとって有用であることが明らかになっており、データ提供元である政府関連機関とも適切に情報交換を行いつつ、研究を進める。同時に、大項目③「シミュレーション分析」についても、特に分析意義の高い内容について、文献レビューを行い、シミュレーションの設定について検討を行うこととする。
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