はじめに

私たち名古屋市交通局の市バスは市内全域において、１６３の運行ルートがあり、営業キロ７６８．５㎞を運行しています。そして、お客さまからのご要望、利用状況や運行実態を踏まえて、ダイヤ改正などを実施し、定時運行の確保やご利用いただきやすいバスサービスの提供に努めています。
しかし、昨年からの新型コロナウイルス感染症の感染拡大により、人の移動の自粛、時差出勤・通学が行われて利用者が大きく減少しており、こうした社会の仕組みが大きく変化した後の利用状況の把握や、新たな乗車ニーズの掘り起こしが私たちの課題となっています。

バス事業者におけるコロナ禍の影響

「新しい生活様式」と言われ始めて、社会の仕組みが大きく変化した一つに「テレワークによる在宅勤務の普及」があります。これによって通勤が毎日から週数回となり、お客さまの乗車人数が減って、バス事業者の経営状況は非常に厳しくなっています。

経営状況が厳しい要因として、「３密回避」のため一律に減便することができないこと、そしてお客さまの乗車需要が減っているにもかかわらず、エッセンシャルワーカーを含む市民の足を守るために運行の継続を求められていることが挙げられます。また、バスの運行では、運転士、バス車両や軽油が固定費として原価構成のほとんどを占めており、運行における収入がお客さまの数に比例して減少しても、バスが走行する限り支出は減少しないことに原因があります。

実証実験でニーズを見極め、バス路線を最適化したい

今回の実証実験では、バス路線を最適化するため、お客さまが、いつ、何人、どこからどこまで乗車したかを数値化したバス乗降人員データ（以下、「ＯＤデータ」）を分析します。
分析の結果、お客さまへの影響が少ないバスの運行区間を抽出し、路線の短縮や運行を取りやめるなどして、支出を削減するための対策を決定します。

ＯＤデータの取得方法

市バスは、均一運賃制を取っていることから、乗車時に料金を支払って、降車時に精算することなく下車できるため、乗車時にＩＣカードを料金箱へタッチしたデータしかなく、いつ、何人、どこで降りたかは分からない状況にあります。また、乗車扉と降車扉に赤外線センサーを設置して乗降者数を取得していますが、それらは紐づいておらず、ＯＤデータを作成することができません。

そのため、ＡＩ技術による画像認識システムを活用できるカメラをバス前方扉付近や後方扉付近に設置し、人物特定に必要な画像を取得して、乗車時と降車時の画像を突合させ、そのデータの時間、場所からＯＤデータを取得する方法を想定しています。

必要なＡＩ技術による画像認識システム

ＡＩ技術による画像認識システムは、昼夜を問わず認識できる高い画像処理技術があり、人物を突合する際は、後ろや横を向いた映像でも照合できる画像分析技術が求められます。その理由は、乗車時にＩＣカードを料金箱へタッチした数値に対して、画像認識システムによる突合数が大きく異なる場合は、ＯＤデータの信用性が低くなってしまうので、認識率は実証の成否を決定するうえで大きなファクターとなります。
また、画像認識システムにより取得した画像は、ＯＤデータとして蓄積できた時点で消去するなど、個人情報保護への配慮を行う必要があります。

さいごに

これまで、均一運賃制を取っているバス事業者は、乗車時にＩＣカードを料金箱へタッチしたデータしかなく、ＯＤデータを取得したくても取得できませんでした。また、２タッチ制を導入している乗合バスのように降車時にもタッチするルールを決めたとしても、お客さまにとっては意味のない行動（タッチ）であることに変わりなく、ご理解を得られないことが推測されます。
もし、ＡＩ技術による画像認識システムを活用することによりＯＤデータを取得することができれば、多くのバス事業者は乗車需要に合わせて運行路線等を編成することができます。また、交通系ＩＣカードの乗車記録をＯＤデータと紐づければ、乗り換えを含めた人の流れをつかむことも可能になります。
私たち名古屋市交通局は、市バスを社会フィールドとして、皆さまが開発されたＡＩ技術による画像認識システムを実証していきたいと考えています。システムづくりに必要となる話し合いを重ね、これまで「ＯＤデータは取得できない」と片づけていたバス事業者の常識を覆す、あっと言わせるような新しいシステムづくりを一緒にチャレンジしましょう。

皆さまからのご提案を心よりお待ち申し上げます。