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高度航空モビリティの需要モデル化

(Demand Modeling for Advanced Air Mobility)

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田中専務

拓海先生、最近「高度航空モビリティ」って言葉をよく聞きますが、うちの現場に関係ありますか?何を問題にしている論文なんでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!高度航空モビリティ(Advanced Air Mobility、AAM)とは空飛ぶタクシーなど新しい都市間交通の概念です。今回の研究は、そのサービスがどれだけ必要とされるかを予測する「需要モデル」を作る話ですよ。大丈夫、一緒に分解していけるんです。

田中専務

需要をモデル化するってことは、結局どんなデータを見ればいいのか、そこが知りたいんです。飛行機のチケット売上だけですか?

AIメンター拓海

いい質問ですよ。結論を先に言うと、論文は四つの種類の情報を使っているんです。第一に移動需要の元データ、第二にコスト情報、第三に所要時間やリスクに関する情報、第四に労働賃金など需要の背景になる統計です。要点は三つ、データを組み合わせる、コストと時間の総合指標を作る、機械学習で有望な旅を判定する、です。

田中専務

これって要するに、飛行機代だけじゃなくて地上の移動コストや時間も全部織り込んだ上で、どの移動が空の移動に向くかを判定するということですか?

AIメンター拓海

その通りです!簡単に言えば「総合移動コスト(Generalized Cost of Travel、GCT)」を計算し、空輸がGCTに占める割合や移動距離で判定するんです。ポイントを三つでまとめると、GCTの設計、閾値の発見(例えば70%や250マイルの目安)、そして機械学習による需要予測です。

田中専務

なるほど。でも現場に入れるにはコストと利便性の見込みが必要です。どれくらいの旅が実際にAAMに向くと言っているんですか。

AIメンター拓海

研究の経験的な発見では、空輸によるコスト割合がGCTの70%を超え、かつ移動距離が約250マイル(約400キロ)を超えるとAAMが経済的に成立しやすいと示されています。重要なのは単純な距離だけでなく、地上交通の所要時間や費用、リスク(渋滞や死亡リスクの金銭換算)を含めている点です。

田中専務

費用の中に「リスク」も入れるとは驚きです。どうやってお金に換算しているんですか、保険みたいなものですか。

AIメンター拓海

良い観点ですね。論文は「死亡回避の価値(Value of Statistical Life、VSL)」など既存の経済指標を用いて、交通に伴うリスクを金銭価値に換算しています。言い換えれば、人命や事故リスクを無視せずコストに反映しているのです。実務で言えば、安全性向上の投資対効果を比較できるようにする手法です。

田中専務

うちの会社がAAMサービスの事業検討をするとき、この論文から何を真っ先に実務に取り入れればいいですか。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。導入の初手は三つです。まず既存の移動データを集めてGCTを試算すること、次に250マイル前後の領域で需要の見込みを検証すること、最後に小規模パイロットで地上・空の所要時間や顧客価値を測ることです。これで投資対効果が見えてきますよ。

田中専務

分かりました。要するに、既存の移動データでコストと時間の総合指標を作り、特に距離と空輸比率が閾値を超える移動を対象に試験してみるということですね。では、それを我々の会議向けに説明できる言い回しを教えてください。

AIメンター拓海

素晴らしいまとめです!会議では「総合移動コスト(GCT)を算出し、空輸の寄与が70%以上かつ250マイル超の移動を優先して小規模実証を行う。これにより投資対効果を早期に検証する」という言い方が使えます。大丈夫、これで説得力ある説明ができるんです。

田中専務

分かりました。自分の言葉で言うと、まずデータで総合コストを出して、空の部分が大きくて距離も長い移動を狙って小さく試してみる。そこで得た指標で本格導入の判断をする、ということですね。ありがとうございます、拓海先生。

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

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