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データ解析を活用した乗り合いマイクロバスサービス「Shotl」

自動車交通量の多い都市部にとって、交通渋滞や騒音、大気汚染は、長年の深刻な社会問題。 その解決策のひとつとして、マイカーを抑制し、電車・バスといった公共交通機関の利用推進が望まれるが、利便性の観点から、出発地や目的地と駅...

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オンデマンド型マイクロバスサービス「Shotl」自動車交通量の多い都市部にとって、交通渋滞や騒音、大気汚染は、長年の深刻な社会問題。

その解決策のひとつとして、マイカーを抑制し、電車・バスといった公共交通機関の利用推進が望まれるが、利便性の観点から、出発地や目的地と駅・停留所とのアクセス、いわゆる“ファーストマイル・ラストマイル”が、課題となっている。

・オンデマンド型の乗り合い式マイクロバスサービス


Shotlのスマホアプリ画面スペインのバルセロナでは、産業・エネルギー・観光省の助成のもと、モバイルテクノロジーとビッグデータ解析を活用したマイクロバスサービス「Shotl」が、新たな移動手段として広がりはじめている。

このサービスは、独自に開発されたアルゴリズムで位置情報を解析し、乗客と利用可能な車両とをリアルタイムで関連づけ、同じルートで移動できる乗客をグループ化して配車する仕組み。

利用者は、スマートフォンアプリで目的地を入力すると、5分程度でマイクロバスが迎えに来てくれる。

オンデマンドで利用でき、かつ、他の乗客と同乗することで料金を抑えられるのが利点だ。

・ビッグデータ解析によってモビリティを効率化


複数の乗客が利用する従来のオンデマンド方式のバスは、ルートや時刻に制約があったが、「Shotl」は、データサイエンスを駆使し、モビリティの需要と供給をリアルタイムにマッチングさせることで、利便性と効率性を大幅に向上させている点が秀逸。

「Shotl」のようなサービスは、都市部のみならず、郊外や過疎地などでも、代替的な移動手段として活用できそうだ。

Shotl
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