電動キックボードの指定駐車場所はどれだけ必要か――12都市で調べた配置密度と駐車需要

背景と課題

シェア型電動キックボードは目的地の近くで返却できる一方、置き方によっては歩道や店舗への出入りを妨げる。本論文が「駐車区画」と総称するのは、路上に表示した場所だけでなく、アプリ上で指定する仮想的な場所なども含む指定駐車場所だ。研究は、区画をどれほど密に、どう分布させれば指定範囲外での返却が少ないか、土地利用によって駐車需要がどう異なるかを問う。

研究の方法

対象は2023年３～４月に収集した12都市のデータ。観測単位は１区画が約0.1平方キロメートルの六角形で、利用者個人ではない。事業者の区画位置、走行終了地点、車両位置を六角形に集計し、人口密度、交差点数、目的地となる施設（POI）の数、都心までの距離、土地利用区分を付けた。指定区画への駐車を義務づける区域（MPZ）を非順守率の分析に、義務づけない自由駐車区域を需要の分析に用いる。両方がある都市では区域を分け、駐車禁止区域に全体が入る六角形と、MPZに隣接する自由駐車側の六角形を除いた。

次に、各六角形の二つの目的変数を作る。非順守率は、その六角形で終わった走行のうち、区画の周囲に設けたGPS誤差を見込む範囲の外で終わった走行の割合である。需要は、調査期間中に六角形内で数えた車両台数の平均で、返却された車両に加え、運用停止中や事業者が配置した車両も含む。説明変数の区画密度は区画数を六角形の面積で割る。「被覆率」は、対象の六角形と隣接する六つの六角形を合わせた面積のうち、その範囲内の区画から200メートル以内に入る面積の割合だ。同じ区画数でも配置によって被覆率は変わる。

変数の分布を確認した後、非順守率には線形回帰を、ゼロが多く、ばらつきも大きい需要にはゼロ過剰負の二項回帰を適用する。需要モデルの発生率比は、他の投入変数を統計的に一定とした場合の需要の相対差を表す。両モデルに都市の固定効果を入れ、都市間の違いを調整した。さらに勾配ブースティング決定木（小さな決定木を組み合わせる予測手法）で、直線では表せない関係を調べる。木の分岐による二乗誤差の減少を集計した変数の重要度と、他の変数について平均化して描く部分依存図を読み、密度に伴う変化や土地利用別の需要差を検討する。木をどう更新・調整したかの詳細は本文に示されていない。

この研究の新しさ

都市全体の区画数だけでなく、細かな六角形ごとの密度と、周辺まで届く被覆率を分けて扱う点が特徴だ。また、順守の分析には駐車義務のある区域、需要の分析には返却先を義務で制限しない区域を使う。ただし、後者も現在の車両供給と利用状況の下で観測された需要である。

従来研究との違い

本文が紹介する先行研究には、指定駐車場所と順守率の直線的な関係を報告したものがある。本研究は回帰で他の変数を調整した関連を調べるとともに、決定木による分析で、区画密度と非順守率の関係が途中から緩やかになる形を示した。二つの分析は関連の捉え方が異なり、いずれも増設の因果効果を直接測るものではない。

結果と評価

非順守率の分析対象は1,404六角形、需要の分析対象は17,561六角形。部分依存図では、区画密度が１平方キロメートル当たり20～30か所付近まで増える間に非順守率が大きく下がり、それ以降の変化は小さくなる。区画密度は決定木の予測上の重要度の86.3％を占めた。これは「非順守の86.3％を説明した」という意味でも、因果効果の大きさでもない。密度が低い場所では、被覆率も非順守率と関連した。１平方キロメートルに25か所を均等配置した場合の最大約100メートル・約１分という徒歩距離は、格子状の街路を仮定した説明であり、各都市で測った徒歩距離ではない。

自由駐車区域の需要モデルでは、商業地区を基準とした発生率比はレジャー地区で1.793、複合用途地区で1.617、観光地区で1.687、住宅地区で0.768だった。他の投入変数を統計的に調整した相対差であり、区画ごとに必要な収容台数を直接測定した結果ではない。

限界・注意点

著者が挙げる限界は、横断的な観測研究のため、未測定の要因や逆因果を排除できず、区画の増設が順守を改善したとは断定できないことだ。需要には供給不足などで表面化していない潜在需要が含まれない。また、GPS誤差を考慮した区画周辺の判定範囲は実際の路上区画より広く、歩道をふさいだかどうかは分からない。時間帯・曜日・季節による違いも分析していない。著者は区画の収容力そのものと非順守との関係も今後の検証課題としており、土地利用別の需要差をあらゆる都市の区画サイズに一般化することはできない。