第 4 章 SISLA 評価モデルの提案
4.3. サンプルケースを使った SISLA 評価モデルの使用方法
4.3.2. 各パラメーターの仮定と SISLA 評価モデルによる計算
3章で示したSISLA評価モデルによって、本ケースにおける交通サービス提供者 𝑋, 𝑌 のSISLA価値(Impression Value、Use/Compensation Value)を求める。各パラメーター を次のとおりと仮定する。サービス属性をs1＝所要時間、s2＝運賃、s3＝定時性(遅れ時 間)、s4 ＝1時間あたり本数の4つとし、個々の市民がそれぞれのサービス属性に対し持 つ認識(価値観) (𝑢𝑗: 𝑗 = 1～110)を（９）～（１２）式のように仮定する。
𝑢𝑗
⃗⃗⃗ = {0.4, 0.1, 0.1, 0.4} (𝑗 = 1~ 32) ・・・（９）
*所要時間・本数を重視する市民 (ただし、2名は交通サービスを利用しない)
𝑢𝑗
⃗⃗⃗ = {0.1, 0.7, 0.1, 0.1} (𝑗 = 33~ 65) ・・・（１０）
*運賃を重視する市民 (ただし、3名は交通サービスを利用しない)
𝑢𝑗
⃗⃗⃗ = {0.1, 0.1, 0.5, 0.3} (𝑗 = 66~ 92) ・・・（１１）
*定時性を重視する市民 (ただし、2名は交通サービスを利用しない)
𝑢𝑗
⃗⃗⃗ = {0.1, 0.1, 0.1, 0.7} (𝑗 = 93~110) ・・・（１２）
*本数を重視する市民 (ただし、3名は交通サービスを利用しない)
図4-9 SISLA評価モデルを適用するサンプルケースの概要
出発地 到着地
交通サービス提供者X
交通サービス提供者Y
A B
社会(110人)
利用者100人
85
提供者 𝑋, 𝑌 のサービスレベルおよび運行コストおよび運賃を（１３）～（１６）式のよ うに仮定する。
𝑆𝐿𝐴𝑋
⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗ = {10(分), 190(円), 1(分), 2(本)} ・・・（１３）
𝑆𝐿𝐴𝑌
⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗ = {20(分), 150(円), 2(分), 2(本)} ・・・（１４）
𝑝𝑋𝑗= 190, 𝑝𝑌𝑗 = 150 ・・・（１５）
𝑐𝑋= 1,500 + 1,000 ×本数(円), 𝑐𝑌= 500 + 500 ×本数(円) ・・・（１６）
また、W について、本事例においてはサンプルケースのため単純化し（１７）式のとお り全て1とする。
W = diag(1, 1, 1, 1) ・・・（１７）
なお、（１３）、（１４）式については、属性毎に比較し、望ましい側(乗車時間が短い、
運賃は安価、定時性(遅れ)は少ない、1時間あたり本数は多い)を最大値1として（１８）、
（１９）式のように比を算出する。比の算出にあたってはサービス属性毎に特徴があるた め、算出方法が異なるが、所要時間(s1)および本数(s4)については正比例、運賃(s2)につい ては価格が増加するに従い限界効用は逓減するといわれているが、本事例では金額が低 廉なため正比例と仮定する。
正比例の計算について乗車時間(𝑠1)を代表に示すと、
𝑠𝑋1= min(𝑠𝑋1, 𝑠𝑌1)/𝑠𝑋1= min(10,20)/10 = 1.00 𝑠𝑌1= min (𝑠𝑋1, 𝑠𝑌1)/𝑠𝑌1= min(10,20)/20 = 0.50 となる。
また、遅れ時間(s3)については、利用者にとってネガティブなサービス属性であるため、
プロスペクト理論(Kahneman, 1979)による“ネガティブな結果に対して受容者は実際の 値の 2.25倍大きな印象を持つ” (Tversky, 1992)という利用者の認識を参考に、遅れが 大きい交通サービス提供者 𝑌 の遅れ時間を 2(分)×2.25 倍＝4.5(分)としてから比を算出 した。
結果として（１８）、（１９）式のようにする。
𝑆𝐿𝐴𝑋
⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗ = {1.00, 0.79, 1.00, 1.00} ・・・（１８）
𝑆𝐿𝐴⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗ = {0.50, 1.00, 0.22, 1.00} 𝑌 ・・・（１９）
これらの前提条件を使い、SISLA価値を算出する。
始めに、各利用者の評価を算出する。（４）式に （９）～（１２）、（１８）（１９）
式の値を代入すると求められる。例えば利用者1～32による提供者 𝑋, 𝑌 に対する印象 は（２０）、（２１）式のようになる。
86
𝑉𝑋𝑗= 𝑆𝐿𝐴⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗ ∙ W ∙ 𝑢𝑋 ⃗⃗⃗ 𝑗
= 1.00 × 1.00 × 0.4 + 0.79 × 1.00 × 0.1 + 1.00 × 1.00 × 0.1 + 1.00 × 1.00 × 0.4
= 0.979 ・・（２０）
𝑉𝑌𝑗 = 𝑆𝐿𝐴⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗ ∙ W ∙ 𝑢𝑌 ⃗⃗⃗ 𝑗
= 0.50 × 1.00 × 0.4 + 1.00 × 1.00 × 0.1 + 0.25 × 1.00 × 0.1 + 1.00 × 1.00 × 0.4
= 0.722 ・・（２１）
なお、市民1～32の内、交通サービスを利用する市民1～30は（２２）式のとおり提供 者 𝑋 を選択することとなる。
max(𝑉𝑋𝑗, 𝑉𝑌𝑗) = max(0.979, 0.722) = 0.979 = 𝑉𝑋𝑗 ・・（２２）
ただし、 𝑗 = 1~30
同様に、𝑗 = 33~110における 𝑉𝑋𝑗, 𝑉𝑌𝑗 を算出することができ、Impression Valueは
（５）式から求めることができる。算出結果を表4-1 に示す。
表4-1 サンプルケースにおける各市民の評価とImpression Value
市民 𝑉𝑋𝑗 𝑉𝑌𝑗 選択結果
1～32 0.979 0.722 𝑋 を選択
33～65 0.853 0.872 𝑌 を選択
66～92 0.979 0.561 𝑋 を選択
93～110 0.979 0.872 𝑋 を選択
Impression Value 𝑉𝑋 𝑉𝑌
103.52 82.74
全ての利用者の選択結果をまとめると（２３）式のとおりとなり、提供者 𝑋 は70人 が、提供者 𝑌 は30人が選択することがわかる。
𝑈𝑋= {1, ⋯ ,30,66, ⋯ ,90,93, ⋯ ,107} , 𝑈𝑌= {33, ⋯ ,62} ・・・（２３）
運行コストおよび運賃である（１５）、（１６）式を使い、提供者 𝑋, 𝑌 の Use/Compensation Valueを（７）式により算出する。
𝑆𝑉𝑋= ∑ 𝑝𝑋𝑗
𝑗∈𝑈𝑋
𝑗
− 𝑐𝑋= 190 × 70 − 3,500 = 9,800 ・・・（２４）
𝑆𝑉𝑌= ∑ 𝑝𝑌𝑗
𝑗∈𝑈𝑌
𝑗
− 𝑐𝑌 = 150 × 30 − 1,500 = 3,000 ・・・（２５）
87
（２４）、（２５）式より、このケースにおいては、Use/Compensation Valueについて も提供者 𝑋 の方が高いといえる。ただし、提供者 𝑌 のサービスを選択する利用者もお り、Use/Compensation Value もプラスであることから、提供者 𝑌 のSISLAもある程 度受け入れられていると考えることもできる。