- 横浜国立大学 学長 長谷部勇一
- 教育学研究科 脇本健弘
- 都市イノベーション研究院 中村文彦
COVID-19等の感染リスクの拡大時には、日常生活において個々人がいわゆる三密(密閉・密集・密接)の回避に努める必要がある。そのような状況において、特に大都市圏で求められるのが、必要な移動を安心安全に提供する公共交通サービスの実現である。公共交通手段の中でも三密になりやすいのが多需要路線のバスであり、横浜駅西口から本学や釜台方面に向かう相鉄バス「浜10」「浜11」系統などがこれに該当する。浜11系統については、本学の学生や教職員だけでなく、専門学校生や病院利用者など、多様な年代の利用者が混乗するため、窓を解放できない雨天時などは特に感染のリスクが高くなる。そこで、バス車内混雑度の可視化実験を行い、本学の学生・教職員や他のバス利用者の行動変更誘発効果、その結果としての路線バスの乗車密度低減効果、通勤通学時間の分散効果を検証する。
具体的にはNEC製のWi-Fiセンサー(図1)を用いてバス車内の人数や混雑度をリアルタイムに推定し、バスの現在位置と混雑レベルをアプリで可視化する。Wi-Fiセンサーで計測されるのは、携帯電話などWi-Fi通信機能をONにしている端末の秘匿化された端末識別番号であり、その計数に特殊なアルゴリズムを適用して実乗車人数を算定し、それをLTE通信でサーバーに送信・蓄積する。一方、アプリは、本拠点が2017年に開発した国内初の事業者統合型バス運行情報提供アプリである「YNUナビ(図2)」を改修し、混雑レベル表示機能を実装する。
![]() 図1 Wi-Fiセンサー |
![]() 図2 YNUナビ(本拠点が開発) |
COVID-19禍への全世界的な緊急対応の過程で、テレワークやオンライン会議、遠隔授業など、日常生活におけるニーズ充足手段の選択肢が急拡大した。これにより、総量としての通勤通学需要の減少と、同移動需要の時間的・空間的な分散が進展すると予想され、朝夕ピーク時の均質で安定した高密度な移動需要を前提に構築されてきた公共交通サービスの経営モデルについても、そのあり方を見直す時期にある。そこで、在宅勤務、自宅近傍勤務、時差出勤、混雑忌避といった新たな移動需要の実現パターンを複数設定し、運賃収入、運行経費、資産維持管理費といった収益構造の分析を通じて、With COVID-19時代のバス経営モデルを定量的に評価する。
自動運転やMaaS(Mobility as a Service)など、都市交通分野の最先端の動きに関わる専門家をゲストとして招き、【1】【2】を含む本拠点の活動成果報告をインプット情報として、With COVID-19時代の都市の課題や目指すべきビジョン、ビジョンの実現に貢献する交通システムのあり方について、参加者を交えて多角的に議論する。聞き手は拠点長の中村が務める。本拠点の活動に対する社会的な認知を広め、様々なステークホルダーを継続的に引き付けるため、毎月の開催を基本とする。当面はウェビナー形式で実施し、終了後には講演資料や議論の様子を、本拠点のホームページに動画で公開する。
表1 本拠点によるセミナー開催実績 ![]() |
COVID-19等の感染リスクの拡大時には、日常生活において個々人がいわゆる三密(密閉・密集・密接)の回避に努める必要がある。そのような状況において、特に大都市圏で求められるのが、必要な移動を安心安全に提供する公共交通サービスの実現である。公共交通手段の中でも三密になりやすいのが多需要路線のバスであり、横浜駅西口から本学や釜台方面に向かう相鉄バス「浜10」「浜11」系統などがこれに該当する。浜11系統については、本学の学生や教職員だけでなく、専門学校生や病院利用者など、多様な年代の利用者が混乗するため、窓を解放できない雨天時などは特に感染のリスクが高くなる。そこで、バス車内混雑度の可視化実験を行い、本学の学生・教職員や他のバス利用者の行動変更誘発効果、その結果としての路線バスの乗車密度低減効果、通勤通学時間の分散効果を検証する。
具体的にはNEC製のWi-Fiセンサー(図1)を用いてバス車内の人数や混雑度をリアルタイムに推定し、バスの現在位置と混雑レベルをアプリで可視化する。Wi-Fiセンサーで計測されるのは、携帯電話などWi-Fi通信機能をONにしている端末の秘匿化された端末識別番号であり、その計数に特殊なアルゴリズムを適用して実乗車人数を算定し、それをLTE通信でサーバーに送信・蓄積する。一方、アプリは、本拠点が2017年に開発した国内初の事業者統合型バス運行情報提供アプリである「YNUナビ(図2)」を改修し、混雑レベル表示機能を実装する。
![]() 図1 Wi-Fiセンサー |
![]() 図2 YNUナビ(本拠点が開発) |
COVID-19禍への全世界的な緊急対応の過程で、テレワークやオンライン会議、遠隔授業など、日常生活におけるニーズ充足手段の選択肢が急拡大した。これにより、総量としての通勤通学需要の減少と、同移動需要の時間的・空間的な分散が進展すると予想され、朝夕ピーク時の均質で安定した高密度な移動需要を前提に構築されてきた公共交通サービスの経営モデルについても、そのあり方を見直す時期にある。そこで、在宅勤務、自宅近傍勤務、時差出勤、混雑忌避といった新たな移動需要の実現パターンを複数設定し、運賃収入、運行経費、資産維持管理費といった収益構造の分析を通じて、With COVID-19時代のバス経営モデルを定量的に評価する。
自動運転やMaaS(Mobility as a Service)など、都市交通分野の最先端の動きに関わる専門家をゲストとして招き、【1】【2】を含む本拠点の活動成果報告をインプット情報として、With COVID-19時代の都市の課題や目指すべきビジョン、ビジョンの実現に貢献する交通システムのあり方について、参加者を交えて多角的に議論する。聞き手は拠点長の中村が務める。本拠点の活動に対する社会的な認知を広め、様々なステークホルダーを継続的に引き付けるため、毎月の開催を基本とする。当面はウェビナー形式で実施し、終了後には講演資料や議論の様子を、本拠点のホームページに動画で公開する。
表1 本拠点によるセミナー開催実績 ![]() |
- 先端科学高等研究院 澁谷忠弘
- 工学研究院 荒川太郎
※タップで拡大
- 環境情報研究院 長尾智晴
〇「進化的機械知能」(EMI: Evolutional Machine Intelligence)※クリックで拡大
〇「進化的機械知能」(EMI: Evolutional Machine Intelligence)※タップで拡大
- 工学研究院 下野誠通
- 環境情報研究院 小池文人
- 環境情報研究院 平塚和之
①の研究成果を利用して、近年実用化が進められている植物を利用したワクチン生産の効率を向上させる技術に繋げます。
②の研究成果は極めて高感度な病原体等の検出に応用されることが期待されています。
①の研究成果を利用して、近年実用化が進められている植物を利用したワクチン生産の効率を向上させる技術に繋げます。
②の研究成果は極めて高感度な病原体等の検出に応用されることが期待されています。
- 都市イノベーション研究院 小宮正安
- 都市イノベーション研究院 中川克志
- 国際社会科学研究院 関ふ佐子
- 国際社会科学研究院 永井圭二