タイトルからして「未来」を３回も連発！――公立はこだて未来大学とその大学発ベンチャーは、果たしてどんなモビリティ（移動）の未来を描こうというのだろうか。 

「モビリティ（移動）」の分野で、AI技術を使った新しい交通システムを開発し、全国各地で地域住民の新しい足として実装（＊）しているのが、公立はこだて未来大学とその大学発ベンチャー、株式会社未来シェアを中心とするプロジェクトチームだ。実験運用を含めたオンデマンド交通の運行件数では、世界の５本の指にも入るらしい。 

これまで本州の自治体などとの事業が中心だったが、2022年に入って、道南の江差町、そして函館市の赤川・美原地区でも実験運行に着手したことで、地元でもようやく注目と期待を集め始めている。「江差マース」「未来大AIマース」と名づけられたそのサービスと技術はいかなるものか？ どんな技術シーズをもとに、どんなサービスを提供し、どんな社会課題を解決しようとするものなのだろうか？（＊実験詳細は各リンクからご覧ください） 

＊「実装」とは、技術をサービスや製品として実用化することを指す。「社会実装」は、それを社会で使ってもらうことをより意識している。実用化よりも「実装」と言った方が、技術＝TECH（テック）を強調したニュアンスがある。最近は新聞やニュースなどでも普通に使われる。 

路線バスの手軽さと、タクシーの便利さ、その良いところ取りをしたのが「AIオンデマンド交通」

オンデマンドとは、「呼べば来る」といった意味合いだ。インターネット配信で好きな時に映画やテレビ番組を見るのも、オンデマンド。タクシーはまさにオンデマンドだが、自分だけのために走ってくれる分、通勤通学や買い物など普段使いするには料金が少々高くつく。 

一方、公共交通の路線バスは、料金はタクシーよりも安く、わざわざ予約せずともバス停で待っていれば来るという手軽さや安心感はある。しかし、交通渋滞で時間通りに来ない、通勤ラッシュ時には混み合う、地方では特にバス停まで遠い、本数が少ない、雨や雪の中を待っているのがシンドイなどの問題点がある。 

この間を取り持つ新しい公共交通が、オンデマンド交通――正しくは、オンデマンドの乗合交通だ。タクシーのように呼べば来るが、途中で別の乗客との乗り合いも発生する。乗りたい場所から降りたい場所まで一直線とはいかないが、複数の客の乗降場所をできるだけ無駄のないように回りながら、料金はタクシーよりも安く利用できる。ドア・ツー・ドアでの送迎が可能だから、高齢者には特に喜ばれるし、免許返納も促進できる。 

初期のオンデマンド交通は、需要が少なくバスが走らないような地域に、自治体のサービスとしてタクシー会社やバス会社のセダンやワゴンを走らせるところから始まった。前日や出発１時間前などまでに、事前予約をコールセンターで受け付けて、オペレータや運転手が経験的勘に基づいて、乗客の送迎順序を決めて走らせた。やがて人間の手作業ではなく、コンピュータのルート検索システムを導入して、巡回経路を効率的に割り出せるようにもなった。 

そして、AIの登場である。AIとひとくちに言っても色々だが、オンデマンド交通に使われるのは主に、マルチエージェント社会シミュレーションという領域の計算技術だ。最適ルート計算だけではなく、人々の多様な行動パターンや、その土地に固有の地理や環境条件などを設定し、現実社会に限りなく近い人工世界をコンピュータの中に作り出して、複雑な社会シミュレーションを行うことができる。 

この技術を使うことで、ある地域で、何台の車両を使えば、待ち時間を何分以内に抑えられるかなど、複雑な条件設定を行って配車計画を行うことができる。ルート計算も、A→B→C→Dといった、あらかじめ決まった移動のルートの計算だけでなく、リアルタイムで次々に追加されてくる乗合のデマンドを、どの車両にどう挿入したら最適化できるか、高度な計算が瞬時にできるようになった。 

人間では複雑すぎる量や質の計算を、日々伸展するコンピュータパワーと、日々進化するAIの計算手法を駆使することで、人間ではできない「スマートな＝賢い」交通を走らせることが可能になったのだ。

「交通 transportation」から「移動 mobility」へ。「MaaS：Mobility as a Service＝マース」と言われる世界へ。 

日本でも最近、「交通」と言われていたものが、「モビリティ＝移動」と言い換えられるようになった。背景には、20世紀の交通政策が、鉄道やバス、道路といったハードインフラ中心の考え方だったのに対して、21世紀は一人ひとりの人間の移動を中心にしたモビリティ政策とし、交通はその手段として捉え直していこうという潮流がある。 

関連して出てきた言葉が、「MaaS＝マース」――MaaS：Mobility as a Service（直訳すれば「サービスとしての移動」）だ。2014年にフィンランドの交通政策の専門家が提唱した概念で、「人の移動を端から端までサポートするサービスを実現しよう」という考え方である。移動だけでなく移動の目的となるサービス（通勤や通院、買い物、食事、観劇、旅行…）も併せてサポートすることが目指されている。地域・国ごとにwebサービスや携帯アプリとして開発されているマースのプラットフォームは、境界を超えて徐々に繋げられており、EU圏内での移動と活動を、携帯のアプリ一つですべてサポートする――そんなサービスプラットフォームの実現へ向けて、多数のプレイヤーがしのぎを削っている。 

日本でも、欧米から一足遅れて2018年頃からMaaS（マース）が紹介されるようになり、2019年から国土交通省と経済産業省が「日本版MaaSの推進」と銘打って連携して事業に着手、国土交通省は「日本版MaaS実証支援事業」を、経済産業省は「スマートモビリティチャレンジ」の実証事業を全国各地で開始。2019年を「日本版マース元年」と宣言した。 

ほとんどの方は聞き慣れない言葉だろうが、今回の実験が、「未来大AIマース」「江差マース」と名づけられているのも、こうした流れから来ている。両実験に、全道でドラッグストア「サツドラ SAPPORO DRUG STORE」を展開するサツドラホールディングスが参画しているのも、地域の移動と生活サービスを結びつけるところに事業の関心があるからだ。 

時は2000年代始め、オンデマンド交通の黎明期。都市交通でこそ威力を発揮すると直感し、机上実験に取り組む。 

そもそも、はこだて未来大発ベンチャー、未来シェアのAIオンデマンド交通のシーズ（種）となった研究の発端は、2000年代始めに遡る。当時、政府系研究機関である産業技術総合研究所の研究員だった中島秀之（前・はこだて未来大学長、現・札幌市立大学長）と、野田五十樹（現・北海道大学大学院教授）は、当時いくつかの地域で導入され始めたオンデマンド交通の視察をする中で、その隠された可能性に気づく。「オンデマンド交通は、世の中では過疎地向け、交通弱者向けとされているが、それは本当だろうか？」「都市の高需要地域でも、路線バスより効率的な移動手段になりうるのではないか？」という仮説を抱いたところからスタートした。 

当時のオンデマンド交通は、乗客がコールセンターに予約の電話を入れて、人間のオペレーターが手作業で送迎の順序や経路を決めていた。ドア・ツー・ドアのものでも、おおまかな出発時間は決まっていて、周辺地域から中心市街地へ向かう車両が、その経路上で順番に乗客の自宅や希望場所を回って拾っていくという仕組みだった。予約は出発前あるいは前日に締め切られて、出発以降は新たなデマンドを受け付けることができなかった。 

もっと複雑な移動や、リアルタイムのデマンドに対応しながら効率的な乗り合いを成立させるには、AI技術が必要だった。日本のAI研究の草分けだった中島さんと野田さんは、2002年頃からコンピュータ上のシミュレーションで、高需要に対応するオンデマンド交通の研究を行った。その結果、需要に見合った車両数を用意して乗客とマッチングさせることで、大都市で路線バスよりも高効率な交通サービスが実現できるという確信を得ていた（前述の「コラム：EU各国で進むマースアプリの開発」参照）。 

じつは当初、野田さんは逆の意見だった。「私は、過密な都市交通をすべてオンデマンドで効率的に動かすのは無理じゃないか、従来言われていたように、都市部では路線バスが優位だろう、過疎地の方が効率的に機能するだろうと考えていました」

中島さんも確信があったわけではなかった。「そもそも大規模な都市交通は人間の直感では測れない世界なので、コンピュータで社会シミュレーションをやろうよと、野田に持ちかけたのです」

情報工学者の野田さんは、マルチエージェントモデル研究の日本の第一人者で、基礎的な研究と同時に、阪神大震災の経験から防災避難の人流のシミュレーション研究などに力を入れていた。「中島さんの仮説を打ちまかそうと（笑）、意地になって昼夜連日でコンピュータを回し続けてシミュレーションしました」

その結果は、中島さんの予測を支持した。都市の高需要地域に、需要に見合った車両を高密度に走らせて、デマンドと車両を効率的にマッチングさせることができれば、過疎地よりも効率よく、路線バスよりも高効率で、待ち時間を減らして運行可能という計算結果を得たのだ（公正を期すために、路線バスの方も進化アルゴリズムを使って最適化を図りながら比較した）。2000年代はシミュレーション研究を続け、論文などで成果を発表した。（例えば、2003年「デマンドバスはペイするか？」） 

函館で世界初のAIオンデマンド運行実験に成功。ベンチャーを設立し、社会実装の本格化へ――。

その後、2004年にはこだて未来大の学長に着任した中島さんは、地域に密着した研究として発展させたいという思いから、2010年代に入って同大学の教員や学外の共同研究者と共に、SAVS（Smart Access Vehicle Service；サブス）と名付けたAIオンデマンド交通の実証研究プロジェクトを立ち上げる。実証研究に踏み切った背景として、コンピュータパワーの伸展とAI研究の進化により、環境が整ってきたという判断があった。また同時に、スマートフォンが爆発的に普及し始めていた。

そして、2012年10月から3年間、政府系の助成事業（＊国立研究開発法人科学技術振興機構 問題解決型サービス科学研究開発プログラム ）に採択され、2013、14、15年に函館市内で実運行を伴う実証実験を行った。2013年、14年は5台の車両を用い市民から特定の被験者（36名／50名）に乗客として参加してもらい実施。2015年は人工知能学会全国大会を未来大で開催するのに合わせて、車両を30台に増やし、不特定多数の学会参加者から約300名の乗客・500件以上の乗車デマンドを得て、空港、大学、五稜郭、駅前を含むより広いエリアで実施した。

函館での実証実験では、人間が介入することなく、乗客からのデマンドをすべてコンピュータが自動処理して運行させることができた。AIがリアルタイムで車両と乗客の最適なマッチングを行い、最適な経路計画を立て、車両に逐次運行指示を出す――その背後では、AIが都市構造や移動特性をシミュレーションし、収集したデータを活用してより最適な運行条件や運行計画を立て直す。この実験ではこれらの条件をひと通り満たした、世界初のAIオンデマンド運行実験に成功した。（論文・会議などの公開情報を見る限り、マルチエージェント社会シミュレーションに基づいた運行計画をベースに、リアルタイムで乗合処理できるAIオンデマンド実験は、世界で他に公表されていない）

2016年にはNTTドコモと共同で、東京臨海副都心エリアで特殊な運行実験を実施。車両6台に対して１時間あたり40件の高頻度なデマンドを出すという、まさに都市型の高密度な乗合運行の実証実験においても、しっかりとオペレーションを完遂した。

実用化に向けて自信を持ったプロジェクトメンバーは、大学発ベンチャーの設立を決意する。実証実験の技術サポートに参加していた株式会社アットウェア（本社・横浜市、函館市にサテライト拠点）の創業メンバーの一人、松舘 渉取締役を新会社の代表取締役に迎えて、2016年7月に株式会社未来シェアを設立、産学連携による社会実装に本格的に取り組み始める。 

2017年3月には、NTTドコモと未来シェアの間で、共同開発の基本合意書が取り交わされ、NTTドコモにSAVSの技術供与を開始する。これを受けてNTTドコモは「AI運行バス」というブランドでオンデマンド交通事業に乗り出した。ニュースは全国に報道され話題を呼んだ。以降は時代の波にも乗って、未来シェアには全国から実証運行の引き合いが増えていった。 

2020年から地方自治体の実運行も本格化。
「AIオンデマンド」が仕様条件に書かれる時代へ。

未来シェアは、北海道に根ざした有望なスタートアップ企業（＊）「J-Startup Hokkaido」の1社に選定されている。設立から７年、みずからAIオンデマンドという新しい市場を創り出し、社会変革に大きなインパクトをもって貢献し、ようやく事業化がスピードアップしてきたところだ。 

松舘代表取締役は、全国の現場を日々駆け回り、コンサルティング、技術開発、プロジェクトマネジメント、経営と、事業のほぼすべてを見渡す。現在、技術系社員4名、システム保守担当社員1名、事務系社員2名の従業員を擁する。技術系社員は、地方自治体や民間企業などのクライアントに出向いてコンサルティングと実装開発、AIを用いたシミュレーションで運行システムの調整を行い、大学の研究者と連携して研究論文も書く。国の研究機関に在籍していた者、日本の大学で交通工学の修士号を取得した外国人研究者もいる。 

函館、札幌、横浜、名古屋、金沢、岐阜と全国に散らばっているプロジェクトメンバーと未来シェアのスタッフは、定期的に集結して合宿を行い、経営や開発の課題をディスカッションする。 

現在までに未来シェアが手がける主な実証実験と実運行の実績は下の図の通りだ。当初は補助金を受けての実証実験が多かったが、2019年の実験ラッシュを境に、2020年から実運行をスタートさせる地域（赤色）が増え始めている。デマンド交通の発注仕様書に、「AIオンデマンド」の文字が必須条件として書き込まれる例も増えている。函館道南地域ではまだ実運用は始まっていないが、今回の「江差マース」「未来大AIマース」の実証運行を契機として、今後の実運用への期待がふくらむところだ。

多数の実証実験や実運用を通じて、AIオンデマンド交通が人間中心の移動を可能にすること、人々の行動をダイナミックに変容させることがわかってきた。まだまだ開発課題は多い。料金体系はどうあるべきか？ オンデマンド交通におけるサービスの品質とは？ 路線バスやタクシーとAIオンデマンド交通の連携や切り替え、貨客連携の移動など、都市交通全体にかかわる実験にももっと挑戦したい。「複雑な都市交通に挑戦するには、コンピュータパワーも上げていかなければならないし、さらに新しい計算方法やアルゴリズムも開発していかなければならない。都市工学や交通工学の知見も結集して、大学発ベンチャーならではの研究開発力で抜きん出ていきたいと考えています」（松舘代表取締役） 

冒頭でも述べたように、未来シェアは国内の実績だけで、世界のオンデマンド交通の運行実績数シェアのトップ5に入ってもいる。海外との技術提携や海外進出の話もある。今後の展開には様々な可能性がある。AIオンデマンドの技術は、モビリティを軸としながら、周辺の多様なサービスにも広げていける。函館道南や全国各地の地域再生、モビリティ再生への貢献を果たす一方で、MaaS：マースの根幹を支えるキープレーヤーとしての活躍が期待されている。 

プロジェクトと未来シェアの略史 

2002	マルチエージェント社会シミュレーションによるオンデマンド交通の研究（産業技術総合研究所）
2012	はこだて未来大を中心にAIオンデマンド交通の実証研究プロジェクトをスタート
2014	世界初のAIオンデマンド交通 実証運行に成功
2016	社会実装を目指して株式会社未来シェア設立
2017	NTTドコモと共同研究で合意書、同社の「AI運行バス」へ技術供与を開始  JTBとクルーズ船寄港地での外国人観光客向け実証実験
2018　トヨタが「モビリティカンパニーへの変革」を宣言
2019	地方自治体での実証実験ラッシュ
2019　国土交通省が日本の「MaaS元年」を宣言
2020	地方自治体でのAIオンデマンド交通の本格導入始まる

DONAN.city編集部　 [2023年3月8日] 

■関連リンク 

株式会社未来シェア

スマートシティはこだてプロジェクト（研究発表等） 

公立はこだて未来大学

■参考文献 

『スマートモビリティ革命：未来型AI公共交通サービスSAVS』 

スマートシティはこだてラボ＋株式会社未来シェア（著）  
発行：公立はこだて未来大学出版会／販売：近代科学社