交通渋滞はドライバーにとって厄介なだけではありません。公衆衛生上の危険であり、経済にも悪影響を及ぼします。
交通に関する研究では、渋滞の年間コストは1,600億ドルと推計されています。渋滞に巻き込まれて失われる時間は70億時間に上り、燃料もさらに30億ガロン消費されます。
交通状況を改善する方法の一つがライドシェアです。そして、MITの新たな研究によると、UberやLyftなどの企業が提供する相乗りサービスを利用すれば、移動時間に大きな影響を与えずに、道路を走る車の台数を3分の1に減らせる可能性があります。
MITのコンピューター科学・人工知能研究所（CSAIL）所長のダニエラ・ルス教授が率いる研究チームは、ニューヨーク市のタクシー需要の98％を、乗客4人乗りの車3,000台でまかなえるとするアルゴリズムを開発しました。平均待ち時間はわずか2.7分です。
「乗客を一人ずつ運ぶ代わりに、ドライバーが一度に2人から4人を運べば、同じ収入を得るための運行回数を減らし、より短時間で済ませられます」とルス氏は述べます。「このようなシステムがあれば、ドライバーは勤務時間を短くできるうえ、交通量が減り、空気がきれいになり、通勤時間も短く、ストレスの少ないものになるでしょう。」
研究チームはまた、ニューヨーク市で現在運行している約14,000台のタクシーに対し、定員10人の車両がわずか2,000台あれば需要の95％をまかなえることも明らかにしました。
300万回分のタクシー乗車データを用いたこの新しいアルゴリズムは、乗車依頼が届くたびにリアルタイムで車両のルートを変更します。また、需要の高い地域に空車を先回りして送り込むこともでき、この方法によりサービスの提供速度が20％向上するとルス氏は述べています。
「私たちの知る限り、タクシーからバン、シャトルまで、さまざまな車両について、車両数、定員、待ち時間、移動の遅れ、運行コストの間にあるトレードオフを、科学者が実験的に定量化できたのはこれが初めてです」とルス氏は述べます。「さらに、このシステムは自動運転車に特に適しています。リアルタイムの乗車依頼に応じて、車両のルートを継続的に変更できるからです。」
ルス氏は、元CSAIL博士研究員のハビエル・アロンソ＝モラ氏、コーネル大学助教のサミタ・サマラナヤケ氏、博士課程のアレックス・ウォーラー氏、MIT教授のエミリオ・フラッツォーリ氏とともに、この研究について論文を執筆しました。この論文は今週号の米国科学アカデミー紀要に掲載されました。
相乗りという考え方は数十年前からありますが、UberやLyftなどのサービスがスマートフォンのデータを活用し、ライドシェアを安価で便利な選択肢にしたのは、ここ2年ほどのことです。（2015年、Lyftはサンフランシスコでの乗車の半数が相乗りだと発表しました。）
しかし、従来の方式では対応できる複雑さに限界があります。たとえば、一部のライドシェアシステムでは、利用者Bが利用者Aの目的地へ向かう途中であることが条件となり、ルートを作成するにはすべての依頼が送信済みでなければなりません。
これに対し、新しいシステムでは依頼を別の車両に割り当て直せます。また、さまざまな種類の車両を分析し、たとえば定員10人のバンをいつ、どこで使えば最も効果的かを判断できます。
このシステムはまず、すべての依頼と車両を含むグラフを作成します。次に、考えられるすべての乗車の組み合わせを示す第2のグラフを作成し、「整数線形計画法」と呼ばれる手法を使って、車両と乗車の最適な割り当てを計算します。
車両を割り当てた後、アルゴリズムは残った空車を需要の高い地域へ送ることで、配置のバランスを調整できます。
「重要な課題の一つは、何千台もの車両と依頼を同時に考慮するリアルタイムの解決策を開発することでした」とルス氏は述べます。「私たちの手法でこれが可能なのは、最初の段階で道路網を細部まで把握し、抽象化できるからです。」
最終的にできあがったものを、ルス氏は「いつでも最適化できるアルゴリズム」と呼びます。実行する回数が増えるほど性能が向上するという意味で、さらなる改良によってどこまで改善できるかを見るのを楽しみにしているといいます。
「ライドシェアサービスには、渋滞、汚染、エネルギー消費に関して、社会に大きなプラスの影響をもたらす可能性があります」とルス氏は述べます。「研究者として、こうした交通システムを可能な限り効率的で信頼性の高いものにする方法を探るため、できる限りのことをするのが大切です。」
