重 度

京都大学博士 (工学)学位論文

ITSの活用による トラック輸送の高度情報化 に関する研究

2004年 3月

岸野清孝 

序

近年 ､日本 の物流 を支 える貨物輸送手段 は宅配便 を始 め とす る トラ ック輸送 にシフ ト してお り､1985年以降 トラックの分担率 は トン数では 90%､ トンキロでは 50%とな っている｡特 に陸上輸送 は圧倒的に トラ ック輸送に依存 してお り､その車両台数 は800 万台 (営業用 :100万台､ 自家用 :700万台)にお よんでいる｡1999年度では物流業の 事業規模全体(約 21兆円)の内で トラ ック輸送が約 12兆円 と過 半数 を､事業者数全体 (65,500社)の内で52,000社 と8割 を､従業員数全体(148万人)の内で 120万人 と8 割以上 を占めている｡また トラックの増大 と配送の小 口化 による渋滞 は､排 ガス規制 に

よる環境対策 な どの社会問題 の主な原 因になっている｡しか し､バブル崩壊後の不況 に よ り物量が低下 し､荷主か らの コス ト低減要求が厳 しくなる中､1999年度では5万社 全体の 46%の企業が赤字経営に苦 しんでいる｡ トラック運送業 における輸送効率 と見 る と空車率 は43%､積載率は31%となってお り､人 と車に無駄 が多 く､その効率化 は 最優先の課題 となってい る｡

トラック輸送の効率化 のニーズ調査 を実施 した ところ､① トラック運行管理 (運送す る途 中の車両位置動態管理､配送実績 に基づ く運行実績管理､配送進捗管理 な ど)の車 載 システム､無線通信ネ ッ トワーク技術 な どを用いた IT(ⅠnformationTechnology)化 によるコス ト削減､②運送依頼 を トラック‑割 り付 ける配車配送計画､安全運転指導 な どのIT化 によるコス ト低減､省燃費 ･排気ガス低減､交通事故低減 な ど､高度情報化 による効率化 のニーズが高い ことが判明 した｡

トラック輸送のIT化 による高度情報化 を実現 しよ うとした場合､ トラックか ら車両 の現在地(緯度､経度)､速度 な どの様 々な情報 を収集 した り､その情報か ら各道路の渋 滞､旅行 時間を把握 して 目的地‑の所要時間を予測す る といった道路交通の技術が必要 である｡2000年 を前後 してITS(IntelligentTransportationSystem)が実用化 され､ま た走行車両か ら得 られ る各種情報 を活用 したプ ローブカーの研 究 も加速 され､道路交通 の技術が進展 してきた｡

そ こで本研 究では､ITSの活用によ り トラック輸送の高度情報化 をテーマ に研究 を行 い､これ によ りコス ト低減､省燃費 ･排気ガス低減､交通事故低減 な どが図れ ることを 検証す る｡具体的には､ トラック輸送の計画 ･管理業務である トラック運行管理､交通 状況予測 ･所要時間予測 による交通情報提供､安全運転診断 ･管理､配車配送計画 な ど の高度情報化 に関 して研究 と実証実験 を行 う｡

本研究で示す方法が､今後の トラック輸送の効率化 ･コス ト低減の一助 になれ ば幸い である｡

2004年3月 岸野清孝

目 次

第 1章 序論 ‑･‥‑‑=‑‑･･一･‑‥‑‑‑‑‑一日‑‑‑‑一一‑‑‥‑‑‑･‑‑‑一一‑‑‑‑ 1 1.1研究の背景 と目的 ‑=‑････‥‑‑‑一一･日‑‑‑‑I‑‑I‑‥‑‑‑=‑‑=一･‑･‑‑‑ 1 1.2本論文の構成 ‑‑‑‑･日日‑‑I‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑･‑‑一一一･‑･‑‑‑‑‑‑‑ 4 第2章 日本 にお ける トラック輸送 の現状 と課題 に対す る解決策 一･一･日‥‑‑‑‑‑‑ 7 2.1 概説 ･･日日‑‑‑‑‑･･‑‑‑‑‑‥‥一日‑‑‑‑‑‑‑‑=･‑･一･一･一‑‑‑‑一･･‑‑‑‑7 2.2 国内貨物輸送量 と トラック輸送の現状 ･･･=･･‑一日‑一･‑‑･=‑･一一‑‑‑‑･‑一日 7 2.2.1国内貨物輸送量の推移 ‑‑‑‑‑一一一‑‑I‑‑･･日日‑‑I‑‑‑‑一･･一‑‑7 2.2.2輸送機 関別 の動 向 ･･･=‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑一日‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 9 2.2.3トラック運送事業者数 の推移 1‑‑･‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑一一･一‑‑･一･‑‑ 12 2.2.4 トラ ック保有台数 の動 向‑一一‑‑‑一一一‑‑‑･･‑‑‑‑一･‑‑‑I‑‑‑‑ 14 2.2.5トラック運送事業者の経営規模一一一‑‑‑‑一一‑‑‑‑‑‥･‑‑‑=‑I‑‑‑ 15 2.2.6物流業の現況‑‑･･･‑I‑1･‑･･‑I‑‑I‑‑･･‑I‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑･1‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑･･‑ 16 2.2.7国内貨物輸送量 と トラック輸送の現状のま とめ‑I‑‑HHHH‑･･‑一一‑ 17 2.3 トラック輸送の課題 と解決策 ‑‑I‑‑‑･=‥‑‑‑一一一一‑一一‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑18 2.3.1トラ ック輸送の輸送効率 ‑‑‑･･･‑‑‑‑‑‑‑‑=‑‑I‑=‑･･一･一一‑‑ 18 2.3.2トラ ック輸送がおかれてい る環境 ･‑･=‑‑‑‑‑‑一･‥‑‑‑一･‑‑‑･一一‑ 18 2.3.3トラ ック輸送の業務内容 と課題 =‥‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑一一･‑‑‑‑‑ 20 2.3.4トラ ック輸送のIT化 による高度情報化のニーズ と研究背景 ‑‑I‑=‑‑ 21 2.3.5トラ ック輸送の高度情報化‑のITSの活用 ‑‑‑‑一一‑‑‑･･‑‑‑‑‑ 23 2.3.6ITSの進展動 向 =･‑‑一日‑‑‑‑‑I‑‑‑一一‑‑‑‑I‑‑‑一一‑‑‑‑‑‑‑24 2.4 トラック輸送のIT化 による高度情報化に関す る既往 の研究 ‑‑‑=･‑一･･･‑‑41

2.4.1運行管理(車両位置動態管理 ･運行実績管理 ･配送進捗管理)に

関す る既往 の研究 一一‑‑‑‥‑･‑‑･‑‑I‑････=‑‑‑=‑‑一･一日‑‑‑一･一41 2.4.2交通状況予測 ･所要時間予測 による交通情報提供 に関す る既往 の研 究 43 2.4.3安全運転診断 ･管理 に関す る既往の研究 ‑‑‑‑･･一一‑‑‑I‑‑･‑･･‑ 48 2.4.4配車配送計画 に関す る既往 の研究 ‑‑=･‑‑･=‑‑‑‑一一‑‑‑一一‑‑ 50 2.5 結語 ･‑‑････‑‑I‑‑‑･･‑‑‑‑‑‑‑･‑‑‑‑･･‑‑‑‑I‑‑‑･･‑一一‑‑･･‑‑53 第 3章 トラ ック運行管理ASPによる業務向け交通情報サー ビスの開発 ‑‑･‑ 58 3.1 概説 ‑‑I‑‑‑‑‑‑I‑･･‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑1･‑I‑‑‑‑‑‑‑･一一･‑‑･‑‑‑‑ 58 3.2 トラック運行管理 システムの開発 ･‑‑‑‑‑‑一日一一‑‑I‑‑‑‑･･‑‑･一一‑･･‑‑‑‑‑ 59 3.3 車両運行実績管理 の開発 ･･･=一一‑･‑‑‑‑･･･‑‑‑一一一∴‑‑･一一‑‑一･一日‑･‑‑ 63

3.4 配送進捗管理 にお ける 目的地‑の到着 自動認識機能 の開発 ‑･一一一一一‑‑‑‑I 66 3.4.1目的地‑の到着 自動認識 ‑‑‑‑‑‑‑･一･‑‑‑‑‑‑一･一‑‑‑‑‑‑‑･ 66 3.4.2目的地‑ の到着 自動認識 の機能評価 ･‑‑I‑･‑･･一‑‑‑‑‑一日･‑‑‑I 75 3.5 トラ ック運行管理 システ ムの導入効果 ‑‑‑‑‑‑一‑一･･一‑‑一日‑‑‑‑‑‑‑一･77 3.6 結語 一一‑‑‑‑I‑‑一一‑･一一‑‑‑‑=一一･･‑‑･=‑‑‑‑‑‑‑‑‑･‑‑一･･‑I‑‑I78

第4章 プ ローブカー を利用 した交通状況予測 による交通情報提供 の研 究 ‑‑一･一一81 4.1 概説 ‑‑‑‑‑‑I‑‑一一･‑‑‑‑I‑‑‑‑‑‑･‑‑‑=‑‑･･‑一一一･‑‑‑I‑‑｢‥･= 81 4.2 プ ローブカー普及率の試算 とェ リアカバー率 との関係 ‑一一一一･･‑‑‑‑‑‑･･･一･82 4.3 プ ローブカー未 走行 区間にお ける交通状況予測方式 の開発 ･･･‑‑‑･一･‑‑‑‑‑84 4.4 プ ローブカー に よる実車走行実験 日‑･‑･･‑‑‑‑‑‑･‑‑･‑･･‑‑一一一日‑‑･‑‑‑ 87 4.5 結語 一一‑‑‑‑‑‑‑I‑一･日･･･‑‑‑∴‑‑‑‑‑I‑一‑･･‑‑‑･‑･‑‑‑‑=一･一92

第5章 トラ ック運行管理 のプ ローブ情報 を利用 した 目的地‑の所要時 間予測

に よる交通情報提供 の研 究 ‑‑‑･‑･･‑‑‑‑‑･‑一一‑‑一一･‑‑‑‑‑‑= 94 5.1概説 ‑‑一･･･‑‑‑‑一一一‑‑‑‑‑‑‑‑･‑･･･‑‑‑‑‑･‑‑‑‑=‑‑‑‑‑‑‑ 94 5.2 トラ ック位置 を交通情報 として利用す る手順 ‑‑‑‑･‑‑‑‑‑‑･‑‑一･‑‑ 95 5.3マ ップマ ッチ ング と経路推 定による リンク速度 の算 出 ‑‑･･‑一一一･･･一‑‑‑･‑ 96 5.3.1マ ップマ ッチ ング方式 ‑‑‑一一一一‑･‑‑一･‑‑一一‑‑･･一･･‑一一一‑一･‑一･‑‑ 96 5.3.2経路推 定に よる リンク速度 の算 出 ‑‑･･‑‥‑一一‑‑‑‑一一‑‑‑‑‑‑=‑ 100 5.3.3リンク速度デー タの考察 ‑‑‑‑日日･一‑･‑‑‑‑一一日‑‑=･‑‑‑一･‑=‑ 102 5.4目的地‑ の所要時間予測方式の開発 ‑‑‑‑I‑‑‑‑‑‑‑‑‑一一･‑‑I‑一･･‑･‑104 5.4.1AⅥこと超音波感知情報 を利用 した所要時間推 定方式 の開発 ‑‥･‑･‑‑‑104 5.4.2プ ローブカーの速度デー タを用 いた 目的地‑の所要時間予測方式 の開発 111 5.5結語 ･‑‑‑‑I‑‑‑･一日‑=‑･･‑‑‑‑‑‑‑‑･‑I‑‑=‑‑‑‑･･･‑‑‑一･‑･･= 117

第6章 トラ ック運行管理 のプ ローブ情報 を利用 した安全運転診 断 ･管理 の研 究 ･120 6.1概説 ‑=‑I‑･‑日日‑I‑I‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑･一一･‑=一‑‑･‑‑I‑･‑‑一･･‑‑‑I120 6.2タコグラフ 目視 主観安全運転診断の 自動化 ‑一･日･‑‑I‑‑‑‑I‑‑=‑‑‑ 121 6.2.1現状 のタ コグラフ 目視主観安全運転診 断 ‑‑‑‥‑‑‑‑‑一一一‑‑一･‑‑･121 6･2･2診断 を 自動化す るための安全運転診断指標 1‑‑‑･‑･‑‑‑‑‑.‑‑‑‑‑‑･122 6.3 トラγク運行管理 のプ ローブ 情報 を利用 した安全運転診 断実証実験 ‑‑一･･･日= 132 6.3.1安全運転診 断実証実験の概要 :･‑‑･‑‑‑‑=‑‑‑一･一･‑‑‑‑･･‑‑ 132 6.3.2運行管理 システムか ら得 られ る車両走行情報 ‑‑I‑･･‑‑I‑‑･･‑‑‑‑‑‑‑‑,133 6.3.3車両走行情報 か らの集計情報 ‑‑‑‑‑‑一一･一日‑一･‑‑‑一一一一一‑･‑一一一一一一一133 6.3.4安全運転診 断指標 の診断情報 ‑‑‑‑‑‑･‑‑‑‑･一一‑‑一････‑･･‑‑I‑‑‑‑L･‑ 134

6.3.5安全運転診断帳票 ･･一･‑‑‑‑日日‑=‑‑‑‑･‑‑‑‑･‑･‑‑一一一一‑‑‑ 135 6.3.6安全運転診 断の実証実験結果 ‑‑=‑‑‑‑‑･･‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑I138 6.4 結語 ･‑一･‑‑‑‑‑‑‑一一‑‑=‑一日‑‑‑‑‑‑‑‑=‑‑‑一一‑‑‑‑‑‑‑‑ 144 第7草 並列計算機 とITS技術 に よる トラック配車配送計画 の研 究 I‑･‑‑‑‑ 148 7.1概説 =･‑‑‑‑日日‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑=‑‑‑･･‑‑ 148 7.2 GAに よる配 車配送計画 システムの開発 ‑‑･･一一‑一･････日=‑一一一‑‑=‑‑一一一一一 149 7.2.1 GAに よる配車配送計画 の考 え方 =‥‑‑‑‑‑=‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 149 7.2.2 目的 関数 の定式化 ‑‑I‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑一一‑･･一日一一‑‑‑‑‑I‑‑‑152 7.2.3 配 車配送計画 に対す るGAの染色体 と表現型 ‑一一‑一一‑‑‑‑一一‑‑･159 7.2.4 GAに よる配車配送計画 の実証実験 と課題 ‑‑‑‑‑‑日日‑‑‑‑‑ 160 7.3 並列GA処理 による配車配送計画 の高速化 ‑‑一一‑‑‑‑‑‑‑‑‑一一‑･一･‑ 162 7.3.1 クラスタ並列 コン ピュー タの開発 ‑‑‑･‥‑I‑=‑‑I‑‑‑‑‑=‑ 162 7.3.2 並列GA処理 に よる配車配送計画の高速化 と課題 ‑‑I‑日日‑一･‑‑ 164 7.3.3 並列GAの処理効率 向上手法 の提案 に よる高速化 ‑‑‑‑‑‑‑一一日‑‑165 7.3.4 並列GA処理 による配車配送計画の実証実験 ‑･･=一一‑‑‑‑‑･‑‑ 170 7.3.5 配 車配送計画 システ ムの実用化 一日‑一一一‑一一一‑一日‑‑･･･‥‑‑‑日日一一‑‑ 175 7.4 拠 点統廃合 ･共 同配送‑ の展 開 ‑･=･‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑一一一 179 7.4.1拠 点統廃合 ･共 同配送‑展 開す るための輸配送計画 システ ムの開発 ‑179 7.4.2輸配送計画 の 目的 関数 の定式化 ‑‑‑‑‑‑‑‑=‑‑‑‑‑‑･一一一一一‑‑ 182 7.4.3輸配送計画 の実施形態 の具体例 一一‑･‑‑‥‑‑一一‑‑‑‑‑‑‑一一‑‑‑･一一184 7.4.4輸配送計画 シ ミュ レー シ ョンに よる拠点統廃合 ･共同配 送 の効果検証‑197 7.5 結語 ･‑‑‑‑‑‑‑‑一一‑‑‑一一一‑‑‑‑‑‑･一一‑‑･･‑I‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑一一204 第8草 本研 究 の将来展望 ‑‑‑‑I‑=‑‑=‑‑一一‑‑‑‑‑‑･･‑‑‑‑一一･‑‑‑‑207 8.1 概説 ‑‑‑･一一‑一一‑‑‑･･･=‑‑‑‑‑‑‑I‑‑‑I‑‑‑‑‑一一‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 207 8.2 本研 究での研 究成果 日日‑‑一･日‑‑‑‑‑‑‑‑I‑‑‑‑I‑‑‑‑‑‥･‑一一一‑ 207 8.3 本研 究の将来展 開 ‑‑‑‑=‑‑一一‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑一一‑‑‑‑ 208 8.4 結語 ･‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑･･一一一‑‑I‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑･一･日‑‑‑‑日日‑‑‑ 211 第9章 結論 一一‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑I‑‑‑‑I‑･‑‑‑I‑‑ ‑‑一一･一一‑‑･212

第 1章 序論

1.1 研究の背景 と目的

我が国における自動車の普及は､その数 において圧倒的にコンシューマ利用の形態が多 いが､その大半は土 日を中心 とした走行である｡ これに対 して､ トラックや タクシーな ど の業務用車両は､平 日を中心にフル稼働 している｡ これが渋滞の主な原因になってお り､

排ガス規制 による環境対策な どの社会問題 の主な原因になっている｡

近年､ 日本の物流 を支 える貨物輸送手段は､宅配便 を始めとす る トラック輸送 にシフ ト してお り､その車両台数は800万台にお よんでいる｡このよ うな状況の中で､ トラック運 送事業者 においては､その事業者数は1999年度では5万社､車両台数は100万台を超 え ている｡

一方業界構造 としては､一部の大手企業 と5万社の中小企業か ら成 り立ってお り､ トラ ック運送業者 の99%は年商10億 円以下の中小企業である｡大手運送業者は管理や手配が 中心で､実際の運送業務は中小運送業者‑依託 している事が多い｡

しか し､バブル崩壊後の不況によ り物量が低下 し､荷主か らのコス ト低減要求が厳 しく なる中､1999年度では5万社全体の46%の企業が赤字経営に苦 しんでいる｡ トラック輸 送の輸送効率 と見 ると空車率は43%､積載率は31%となってお り､人 と車に無駄が多 く､

その効率化 は最優先の課題 となっている｡そこで､ 日本 における貨物輸送においては トラ ック輸送が大きな位置を占めてお り､その課題解決による効果の影響 も大きい と考え､ ト ラック輸送 の効率化 をテーマの対象 として取 り上げた｡

このよ うな環境 の中で トラック輸送においては､車載システム､無線通信ネ ッ トワー ク 技術 な どを用いた ITシステムの導入 によ り省力化 ･省人化 といった コス ト削減 を図 り､

車両 ･ドライバの配車計画や安全運転指導な どの計画 ･管理 レベルの向上によ りコス ト低 減､省燃費 ･排気ガス低減 による環境問題 の改善､交通事故低減 な どを図るため､下記 に 示す高度情報化のニーズが拡大 している｡

①車両の位置動態管理､運行実績管理､配送進捗管理 (到着 自動把握)な どのよ うに車両 か ら情報 を収集 し運行管理者や利用者 に提供す る｡ '

②渋滞な どの交通状況予測､ 目的地‑の所要時間予測な どの交通情報 を ドライバに対 して 業務の効率化を図るために提供す る｡

③ ドライバの運転状況を把握 し､安全省燃費運転診断 ･指導のための情報 を提供す る｡

④多数の工場 ･物流拠点か ら多数の配送先‑の配車配送計画の立案において､オーダの発 生状況､物流における交通状況の変化な どは時々刻々変化 して行 くため､配車計画を高 速立案 して迅速な配車情報 を提供す る｡

⑤配送拠点の統廃合､共同配送‑ と展開 した輸配送計画を立案 し､コス ト低減､ トラック 稼動時間 ･運行距離の低減､co2削減な どの環境負荷低減 を図る｡

これ らのことか ら､ トラック輸送の IT化による高度情報化 を研究テーマ として取 り上 げた｡

トラック輸送の IT化による高度情事酎ヒを実現 しよ うとした場合､ トラックか ら車両の 現在地(緯度､経度)､速度 な どの様々な情報を収集 した り､その情報か ら各道路の渋滞､

旅行時間を把握 して 目的地‑の所要時間を予測す るといった道路交通の技術が必要である｡

2000年 を前後 してITSが実用化 され､また走行車両か ら得 られる各種情報 を活用 したプ ローブカーの研究 も加速 され道路交通の技術が進展 してきた｡そこで､ トラック輸送のIT 化による高度情報化に対 して､ITSを活用す る研究に取 り組んだ｡

本研究では､ITSの活用によ り トラック輸送の高度情報化 をテーマに研究を行い､ これ よりコス ト低減､省燃費 ･排ガス低減､交通事故低減な どが図れることを検証す る｡具体 的には､ トラック輸送の計画 ･管理業務である トラック運行管理､ 目的地‑の所要時間予 測な どの交通情報提供､安全省燃費運転指導､配車配送計画な どの高度情報化に関 して研 究 と実証実験を行 う｡

期待 され る効果は､① トラック運行管理による運転 日報作成時間､通信費､荷主か らの 問い合わせ対応工数 ･進捗確認工数な どの削減､②交通情報の提供による目的地‑の接近 状況 と所要時間予測による貨物の荷揃 えな どの事前作業のジャス トイ ンタイム化 と作業の 効率化､③安全省燃費運転 ･指導による事故削減､燃費の向上 とC02な どの環境負荷の低 減､④配車配送計画 と配送拠点の統廃合､･共同配送な どによる トラック台数､稼働時間､

燃料費の削減などのコス ト低減 とC02な どの環境負荷の低減が考えられ る｡

･う

第1章 序論 1.1本研究の背景

1.2本論文の構成

第2章 日本における トラック輸送の現状 と課題 に対する解決策 2.1概説

2.2国内貨物輸送量と トラック輸送の現状 2.3トラック輸送の課題 と解決策

2.4 トラック輸送のⅠT化による高度情報化に関す る既往の研究

第3章 トラック運行管理 ASPによる業務向け交通情報サー ビスの開発 3.l棟説

3.2 トラック運行管理システムの開発 3.3 車両運行実績管理の開発

3.4 配送進捗管理における目的地‑の到着 自動認識機能の開発 3.5 トラック運行管理システムの導入効果

第4章 プローブカーを利用 した交通状況予測による交通情報提供の研究 4.1概説

4.2プローブカー普及率の試算 とエ リアカバー率 との関係 4.3プローブカー未走行区間における交通状況予測方式の開発‑

4.4プ ローブカーによる実車走行実験

第5章 トラック運行管理のプローブ情報を利用 した 目的地‑の所要時間予測 による交通情報提供の研究

5.1概説

5.2トラック位置を交通情報 として利用する手順 5.3マ ップマ ッチングと経路推定によるリンク速度の算出 5.4目的地‑の所要時間予測方式の開発

第6章 トラック運行管理のプローブ情報 を利用 した安全運転診断 .管理の研究 6.1概説

6.2タコグラフ目視主観安全運転診断の 自動化

6.3トラック運行管理のプローブ情報を利用 した安全運転診断実証実験

第7章 並列計算機 とⅠTS技術による トラック配車配送計画の研究 7.1概説

7.2 GAによる配車配送計画システムの開発 7.3並列GA処理による配車配送計画の高速化 7.4拠点統廃合 .共同配送‑の展開

第8草 本研究の将来展望 6.1概説

6.2本研究での成果 6.3本研究の将来展開 6.4結語

第9章 結論 3

1.2本論文の構成

本論文は図1.1に示す よ うに全8章か ら構成 されてい る｡

第2章では､ 日本 にお ける トラック輸送 の現状 と課題 に対す る解決策 について述べ る｡

国内貨物輸送量 と トラック輸送の現状 ､ トラック輸送の課題 と解決策 ､ トラック輸送の 高度情報化‑のITS技術 の活用､ITSの進展動向､ トラック輸送の高度情報化 に関す る既 往 の研 究について述べ る｡

第 3章では､ トラ ック運行管理 ASPによる業務 向け交通情報サー ビスの開発 について 述べ る｡

業務 向け交通情報サー ビスのニーズ としては､車両の位置や運行実績 な どのよ うに車両 か ら情報 を収集 し運行管理者 に対 して提供す る情報サー ビス､行 き先や交通情報 な どの よ

うに ドライバ に対 して業務 の効率化 を図るために提供す る情報サー ビスな どがあげ られ る｡

そ こで本章では､ トラック運行管理ASP(ApplicationServiceProvider)の開発 による運 行管理 の高度情報化 をテーマ に､ トラ ック運行管理 システムの開発､専用車載端末､車両 位置動態管理､車両運行実績管理､配送進捗管理 にお ける 目的地‑の到着 自動認識 の開発 について述べ る｡車両運行実績管理では､ 日報作成 に必要なデータの取得 を簡易化 ･自動 化 し､更に 日報作成 の計算 を 自動化す る｡従来の運行実績データの取得周期(1秒)では通 信費用 が高 くな り実用性 で問題 となったため､実証実験 によ り最適 な取得周期 を検討す る｡

目的地‑の到着 自動認識 では､ 目的地 に対 して認識半径 を事前に設定 し､車両の現在位置 デー タか ら目的地 までの相対距離 を算 出 し､これ を認識 半径 と比較す ることで到着/来着 を 判断す る方式 を検討す る｡

第4章では､プ ローブカー を利用 した交通状況予測 による交通情報提供の研究 について 述べ る｡

従来 のVICS(VehicleinformationandCommunicationSystem)が提供す る交通情報で は､旅行時間や渋帯度 の提供率が低 いため､全国を広範 囲で走行す る車両には提供できな● い経路が多 く､利用す るには不十分である｡そ こで､本章では ITS(プ ローブカー)技術 の 活用 を考 え､走行 中の車両の情報 をプ ローブ 情報 として携帯パケ ッ ト通信で収集 し､その 蓄積統計情報 とリアル タイム交通情報 を用 いて広範囲､長 区間の所要時間情報､交通渋滞

情報 を生成す る技術 の研究について述べ る｡ )

プ ローブカーシステムの課題 は､プ ロー ブカーの普及率が低い状況下ではプローブカー

非存在 区間が発生 し､十分な リアル タイム交通情報 を収集できないことにある｡

そ こで本章では､プ ローブカー を用いて リアル タイム交通情報 を取得す るために必要な プ ローブカーの普及率 とエ リアカバー率 との関係 を明 らかに し､ リアル タイム交通情報が 取得できないプ ローブカー非存在 区間での交通状況予測方式 を検討す る｡ さらに､実車走 行実験 を行い交通状況予測方式の精度評価 を行 う｡

第5章では､ トラック運行管理のプ ローブ情報を利用 した 目的地‑の所要時間予測 によ る交通情報提供の研 究について述べ る｡

従来のVICSが提供す る交通情報では､現在時点の情報であ り先々の予測情報ではない ことや､車両感知器 の設置が主要道路であるため旅行時間や渋帯度の提供率が低いため､

個別 目的地‑の所要時間予測 には不十分である｡そ こで､走行 中の車両の情報 をプローブ 情報 として携帯パ ケ ッ ト通信で収集 し､その蓄積統計情報 を用いて 目的地‑の所要時間予 測す る技術 の研 究 について述べ る｡プ ローブカーの課題 は､携帯のパケ ッ ト網 な どを使用 す るためデー タ通信 コス トの負担が大 きい こと､ 自家用車か らデー タを収集す る場合 にプ ライバシーが侵害 され ること､車載機 の普及が進むまでは十分な情報が収集できない こと な どである｡その解決策 として トラック運行管理のプローブ 情報の活用 を考 える｡既 に ト ラック運行管理 のためにデー タを収集 しているので通信 コス トは増加 しない こと､商用で あるためプ ライバ シーを侵害 しない こと､システムの普及 に伴い車載機 も普及す ることな どの理 由か らである｡

本研究の対象 とす る運行管理の用途 に収集 され る トラックの位置デー タは､パケ ッ ト通 信 の コス トの関係 上､運行管理の 目的において必要最低 限のア ップ リンク時間間隔 (本 シス テムでは15分)を設定 している｡ このため交通状況把握 の 目的か らみ ると､長いア ップ リ ンク時間間隔 となってお り､走行経路 を追跡す ることが困難 になる とい う課題がある｡

そ こで本章では､ トラックが収集 した位置データを地図上 にマ ッチ ング し､走行経路 を 推定す るこ とによ り､ トラックの位置データか ら時間帯 ･道路毎の速度情報 を算出す る方 式 を検討す る｡実データを用いてプ ローブ情報の利用可能性 を検討 し､位置デー タが交通 情報 として活用で きることを確認す る｡

さらに､プ ローブ 情報か ら求めた所要時間情報 を利用 した 目的地‑の所要時間予測 シス テ ムの方式 と運行管理 システム‑のサー ビス適用 を検討す る｡

第6章では トラ ック運行管理のプ ローブ 情報 を利用 した安全運転診断 ･管理の研究につ いて述べ る｡

従来は､安全管理者 がアナ ログタコグラフの速度時系列 を見て､主観で危険な走行 を し た時間帯を特定 し ドライバ に通知を行 う目視主観安全診断が主である｡ 目視主観安全診断 を 自動化す るために運転診断指標の検討 を行い､加速度標準偏差 と加速度歪度 を用いれば､

アナ ログタコグラフによる 目視主観安全診断を 自動化できるのではないか とい う仮説 を立 てる｡ ここで､加速度標準偏差は加速む ら(アクセル ､ブ レーキの大 きさ)､加速度歪度は 加速度傾 向(ブ レーキがきついか､アクセルがきついか)を表 している｡ この ことによ り､

危険 ドライバの識別の可能性 を検証 し､従来の主観安全運転診断が 自動化できる可能性 に ついて述べ る｡

そ こで本章では､安全運転診断実証実験 を行い有効性 を評価す る｡安全運転診断実証実 験 によ り検証す るため､まず指導前にデータ収集 を行い安全運転診断帳票 を作成 し､ これ を用いて安全運転管理者 に ドライバに対す る指導を行 ってもらう｡ その後､指導後のデー タ収集 を行い､指導前 と指導後で改善効果があるかを比較検討 し､有効であるか どうかの 結果 を得 る｡

第7章では並列計算機 とITS技術 による トラック配車配送計画の研究について述べ る｡

運行管理の高度化のためには配車配送業務の効率化が望まれていることか ら､広域輸配 送候補 の中か ら最良の輸配送ルー ト･順序の組み合わせ を選択す る問題 を時間指定納入､

オーダー量､積載量な どの制約条件の もとで解決す るアル ゴリズム と並列 コンピュータに よる高速化処理方法の研究について述べ る｡

そ こで本章では GA による配車配送計画システムの開発 と大規模化 に伴 う課題 ､並列 GA 処理による配車配送計画の高速化 と課題 に対 して､クラスタ並列 コンピュータによる 並列GA処理効率向上機能 を検討す る｡さらに実デー タに計算によ り高速化の評価 を行 う｡

また､配送拠点の統廃合､共同配送‑展開 した輸配送計画システムを開発 し､シ ミュ レ ー シ ョンによ り､コス ト低減､ トラック稼動時間 ･運行距離の低減､C02な どの環境負荷低 減 を検証す る｡

第 8章では､本研究の将来展 開について述べ る｡

当初の研究計画では所要時間予測によって得 られた拠点か ら配送先‑の所要時間を使用 して､配車配送計画の精度向上 と配送 コス ト低減の検証 を行 う予定であった｡ しか し､道 路の時間帯別 ･リンク別の統計 リンク速度デー タを準備す るのに時間を要 し､研究 を完成

させ ることが出来なかったoそ こで､本研究の将来展開について述べ る｡ .ゾ 最後に第 9章では､本研究で得 られた成果 と今後研究の課題 を列挙 し結論 とす る｡

第2章 日本 における トラック輸送の現状 と課題 に対す る解決策

2.1 概説

ITSの活用 に よる トラック輸送の高度情報化 を本研究のテーマ として取 り上げた背景 と して､ 日本 にお ける トラック輸送の現状 と課題 に対す る解決策 について述べ る｡

2.2節 では､国内貨物輸送量 と トラック輸送の現状 と題 して､国内貨物輸送量の推移 ､ 輸送機 関別 の動 向､ トラック運送事業者数 の推移､ トラック保有台数の動向､ トラック運 送事業者 の経営規模 ､物流業の現況 について述べ る｡

2.3節 では､ トラック輸送の課題 と解決策 と題 して､ トラック輸送の輸送効率､ トラ ッ ク輸送がおかれてい る環境､トラック輸送のIT化による高度情報化のニーズ と研 究背景､

トラック輸送 の高度情報化‑のITS技術 の活用､ITSの進展動 向について述べ る^｡ 2.4節 では､ トラ ック輸送の高度情報化 に関す る既往 の研 究について述べ る｡

2.2 国内貨物輸送量 と トラック輸送の現状

2.2.1 国内貨物輸送量の推移

日本の貨物輸送量の推移 を見 るために､昭和25年(1950年)か ら平成 11年(1999年)まで の国内の輸送 トン数 ､ トンキロ数の推移 を図2.1に示す1)｡

これ を見 る と､輸送 トン数､輸送 トンキロとも戦後の経済復興 とともに急増 し､特 に高 度経済成長期 にあたる昭和40年(1965年)(輸送 トン:2616百万 トン､輸送 トンキロ:1857 億 トンキロ)か ら昭和 45年(1970年)(輸送 トン :5300百万 トン､輸送 トンキロ :3500 億 トンキロ) の 5年 間には 2倍以上に激増 している｡

しか し､昭和45年(1970年)か ら昭和50年(1975年)の間にはオイルシ ョック､ニ クソン シ ョックの影響 か ら貨物輸送量に初 めて減少がみ られ､その後 は平成3年(1991年)(輸送 トン :6919百万 トン､輸送 トンキロ :5599億 トンキロ) まで増加傾 向であるが､平成 4 午(1992年)以降は横 ばいの状態 にある｡ 平成 11年度(1999年度)の輸送 トンは6446百万

トン､輸送 トンキロは5602億 トンキロである｡

図2.1国内貨物輸送の遷移

2.2.2 輸送機 関別 の動 向

輸送機 関別 の特徴 を表 2.1に示す｡ 国内輸送機 関 として は､ 自動車､航 空､鉄道､船舶 があ り､

① 自動 車 は少量 ･中量商 品の短距離輸送 では運賃が格安 で経済的であるが､長距離 では運 賃 が割 高で あ る､

②航 空 は長距離輸送 のス ピー ドが早いが､運賃が割高であ る､

③鉄道 は大量商 品の長距離輸送 では運賃 が格安 であるが､貨物 ター ミナル で 中継 の停滞時 間が長 く時間 ロスが発 生す る､

④船舶 は大量商 品の長 距離輸送 では運賃 が格安 であるが､輸送時間が遅 く港湾 にお ける荷 役 に時間 とコス トを要す とい う一長一短 の特徴 を有 してい る｡

表 2.1 輸送機 関別の特徴

メリッ ト デメリッ ト

自動車 ◆少量 .中量商品の短距離輸送では◆ ドアツー ドアの一貫 した輸送サー ビスが◆自由な配車設定､弾力的な輸送が可能運賃が割安で経済的提供でき他の輸送機関に比較 してサー ビス レベルが高い ◆長距離では運賃が割高

航空 ◆輸送スピー ドが早い ◆運賃が割高

◆運賃負担力の大きな少量商品の中 .長距離輸送に適 している ◆空港の遠隔地は利用が困難 鉄道 ◆運賃負担力の小さい大量商品の ◆貨物ターミナルで中継の停滞時間

長距離輸送では運賃が割安 ◆緊急時の機動的な輸送対応が不可が長 く､時間のロスが発生 船 ◆運賃負担力の小さい大量商品の ◆輸送速度が遅い

輸送機 関別 の動 向の推移 を図2.2と図2.3に示す2)｡昭和40年(1965年)において トラ ッ クは トン数 で は全体の 83%を 占めていたが､ トンキ ロでは 26%に しかす ぎず ､鉄道 ､内 航海運 が74%を 占めてお り､中 ･長距離輸送 の中心は鉄道 で あ り､長距離輸送では､一度

に大量 の貨物 を輸送できる船舶 が利 用 され ていた｡

しか し､名神 高速道路 の開通 に伴 い､短距離輸送 だ けでな く長距離輸送 において も

(単 位 :百 万 トン)

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10年度 2.747 3,073 ー 60 5ー7 6.398̲ 1..t' 11年度 2Y874 空と98阜̲̲ ー 59 52.3 6,446 ､.!

図2.2輸送機 関別貨物輸送 トン数 と分担率の推移 10