新たなモデルにより、ロボタクシーが道路に与える影響が予測されました。
渋滞を緩和するか悪化させるかは、主に2つの要因に左右されます。
交通ルールと、自動運転車と人間が運転する車両の比率が鍵となります。
現在、自動車分野の変革を加速させている要因は3つあります。ゼロエミッション車、自動運転、そして新たなモビリティモデルです。自動運転かつゼロエミッションのロボタクシーは、これら3つの要因をすべて備えており、自家用車の所有や公共交通の利用に代わる魅力的な選択肢として、便利でパーソナライズされた移動手段を提供する可能性を秘めています。しかし、ロボタクシーがもたらしうる影響を理解することは容易ではありません。
規制の変更がなければ、ロボタクシーは渋滞を増加させる
一般に自動車は現在、渋滞、大気汚染、安全性という3つの問題を引き起こしています。自動運転かつゼロエミッションの車両は、大気汚染や安全性の問題を軽減または最小化するものの、渋滞を増加させる可能性があります。ロボタクシーは、その利便性に加え、乗客を乗せずに迎えに向かう空車走行も加わるため、理論上は移動の総数が2倍以上に増えるほどタクシーの利用回数が増加すると考えられます。
一方で、ロボタクシーは、車間の安全停止距離を縮めることで、交通容量を大幅に増やす機会ももたらします。ロボットはほぼ瞬時に反応できるため、より高い安全水準を維持しながら、義務付けられた安全距離を縮めることは合理的です。
この理論を検証するため、私たちはフランクフルトの実際の交差点を基に、自動運転車が交通容量に与える影響をミクロスケールでシミュレーションする詳細な数理モデルを開発しました。本研究では、次の2つの要因に基づき、複数のシナリオにおける交通容量を検討しました。
· 関与する自動運転車と人間が運転する車両の割合（すなわち、100％自動運転と、50％自動運転・50％人間運転の場合）
· 自動運転車の交通容量を最大化するための交通ルールの適応（適応なし、小規模な適応、大規模な適応のいずれか）。
シミュレーションの全体的な結果は以下のとおりです。
シミュレーションから得られた主要な知見は、100％自動運転に加え、それに適合させるよう交通ルールを大幅に適応させた場合、道路容量は現在と比べてほとんどの状況で10倍に増加するというものでした。さらに安全マージンを加えると、容量の増加は5倍から10倍の範囲になります。
これに対し、100％自動運転でルールの適応を行わない場合、人間の行動を前提とした現行の安全停止距離に関するルールにより、容量は約25％減少します。小規模な適応でも容量は増加しますが、その増加幅はそれほど大きくはありません。
ただし、自動運転車と人間が運転する車両が現行の交通ルールのもとで道路を共有する混合交通の場合、交通容量も減少します。人間はしばしば制限速度を超えて運転し、車間距離を短く取りすぎる傾向があります。自動運転車は法律を自動的に遵守するため、本シミュレーションのダイナミックな条件下では交通の流れが目に見えて遅くなります。つまり、自動運転車は人間のドライバーに「いじめられる」状態になるのです。混合交通において、交通ルールを適応させても、容量のわずかな増加にしかつながりません。
要約すると、自動運転車によって道路容量の問題を効果的に解決する唯一の方法は、100％自動運転に切り替え、車間の安全距離を縮めることです。渋滞を解消し、ロボタクシーの利便性をもたらすことは、主として政治的・規制上の選択の問題となるでしょう。そのためには、各都市のモビリティの特性、既存の車両密度、地理的条件、交通システムを理解することが必要です。
実際には、渋滞を解消し、ロボタクシーがもたらすその他の利点を享受するための代償は、公共交通の魅力を低下させ、少なくともピーク時やピーク時の道路では人間が運転する車両を禁止することになるでしょう。これは、何百万人もの人々の所有権や行動に影響を及ぼします。私たちの試算によれば、新しいロボタクシーのモデルは、既存の公共交通が補助金を受けていたとしても、それより安くなる可能性があります。したがって、都市や社会は、次の3つの重要な問いに基づき、どのような選択をするかについて、非常に異なる結論に至ることになるでしょう。
· ロボタクシーの車両群がクリーンで、ほぼ誤りがなく、おそらく交通渋滞もないのであれば、公共交通と一般の自動車の両方に代わる理想的なモビリティ・ソリューションではないでしょうか？
· 都市は、それがもたらす規範の変化を受け入れ、この潜在力を活用しようとするでしょうか？
· 都市がこれを望まない場合、この種のモビリティを選択し、その結果を受け入れる他の都市と比べて、競争力にどのような影響が及ぶでしょうか？
モビリティの未来はどうなるのか？
ロボタクシーは高い需要を集める可能性を秘めている
前述の交通渋滞分析は、自動運転車が最終的に従来の車両に取って代わることを前提としていますが、消費者が実際にロボタクシーで移動することを望むかどうかを理解することも重要です。2019年に、Arthur D. Littleは、自動車分野のメガトレンドに関する調査を13か国で実施しました。その結果得られた独自のデータセットは、想定される需要について貴重な指標を提供します。私たちは次の点を明らかにしました。
· 車を持たない消費者は、従来の自動車や公共交通による移動を代替するために、自動運転車ベースのモビリティサービスを利用する可能性が高いと考えられます。定期的に車を利用できない人々の約半数（45％）は、公共交通の代わりにロボタクシーを利用すると回答しており、25％は従来のタクシーの代わりに利用すると回答しています。
· 自家用車の所有者がロボタクシーに乗り換えるためには、独立性、快適性、利便性という主要分野において、少なくとも自家用車の体験と同等であることを納得してもらう必要があります。これらは、私たちの調査で消費者が自家用車を所有する理由として挙げた上位3つでした。私たちの調査によれば、消費者の44％が、自家用車を自動運転車やロボタクシーに置き換えるとしています。
このように、ロボタクシーが利用可能になれば、消費者需要は高まり、公共交通や所有車両に取って代わる一方で、さらなる交通量を誘発する可能性があります。これが実現するのは、自動運転に向けた抜本的な規制がある場合に限られます。対照的に、今日のカーシェアリングはニッチな存在にとどまっており、消費者の70％近くがカーシェアリングを一度も利用したことがなく、月に10回以上利用しているのは12％のみです。この需要の低さは、特に自動車による移動全体の半分を占める通勤・通学の移動において、移動が計画可能かつ信頼できるものである必要があることで説明できます。ロボタクシーは、今日の公共交通と同じように、同じラッシュアワーの間に、都心部から他の通勤者を迎えに自ら戻ることができるでしょう。しかし、カーシェアリングを主流にするためには、自動運転技術の進歩に加え、配車、高度な配車アプリ、能動的な需要誘導を含む、インテリジェントな需要対応型の車両管理への投資が必要となるでしょう。
