多くのバス事業者が、複雑化する運行計画や人材依存に頭を悩ませています。
属人化したダイヤ作成や需要変動への対応遅れが収益や顧客満足度に直結することを実感している方も多いでしょう。名鉄バスはこれらの課題を乗り越えるために ALGO ARTIS Optium を導入し、運行計画の最適化へとつなげました。本記事では、導入前の課題から選定理由、導入プロセス、効果、今後の展望までを整理し、実際の成果をもとに導入を検討する企業が参考にできる内容をご紹介します。
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名鉄バスの抱えていた課題：ALGO ARTIS Optium 導入前の状況
ダイヤ作成業務の属人化と担当者の負担増
長年にわたり、ベテラン担当者が経験や勘を頼りに手作業でダイヤを設計しており、大規模改正の際には数週間から数か月の工数が必要で、現場は慢性的な残業に追われていました。さらに、知識が個人に偏在していたため、不在や異動が発生すると業務が滞り、品質のばらつきも避けられない状況となり、その結果、標準化が進まず、教育やナレッジ共有も難しく、改定サイクルが長期化する状態が続いていました。
複雑な運行条件への対応の限界
都市部での交通規制や大規模イベント、さらには天候や道路状況など、外部要因がダイヤに大きな影響を及ぼします。従来の手作業では外部要因を十分に織り込めず、遅延や運休が発生しやすい状況でした。さらに、運転手の勤務時間や休憩時間といった労務規制も考慮しなければならず、適切なバランスを維持するのは難しい状況であったため、需要変動への対応も後手に回り、ピーク時には満員、閑散時には空車という非効率が続いていました。
利用者のニーズに合わせたダイヤ編成の難しさ
利用者の多い時間帯や区間を正確に把握できず、増便や経路調整の判断も主観的になりがちでした。アンケートや要望を受けても反映までに時間がかかり、利用者が改善を実感するには至らず、さらにリアルタイムな運行状況の把握も難しいため、遅延情報の提供が遅れることで利用者満足度を損なうケースが多く見られました。
ALGO ARTIS Optium の選定：名鉄バスが重視したポイント
名鉄バスは複数の運行計画ソリューションを比較し、最終的にOptiumを選定しました。
Optiumは、数理最適化技術を用いて業務上の複雑な制約条件を自動的に調整し、最適な計画を導き出すAIソリューションです。選定の決め手となったのは、数理最適化の実力、柔軟なカスタマイズ性、そして導入後の手厚いサポート体制です。特に「長期的な費用対効果をどのように評価できるか」という観点を重視し、短期の成果だけでなく、中長期でのROIを算定できる点が経営層から高く評価されました。
数理最適化技術による効率的なダイヤ作成
Optiumは交通状況、イベント、乗務員の労務条件など複雑な要素を同時に考慮し、現実的かつ法令を遵守したダイヤを自動生成できます。Optiumの導入によって、従来数週間を要していた大規模改正も短期間で対応できるようになりました。また、燃料費や走行距離、残業時間を変数として取り込むことで、経営効率の向上と環境負荷の軽減を同時に実現できる仕組みが整いました。
柔軟なカスタマイズ性と拡張性
名鉄バス特有の運行ルールや制約条件をそのままモデルに反映できる柔軟性があり、既存の業務プロセスを大きく崩さずに導入が進められました。さらに、将来の路線追加や社会情勢の変化にも対応できる拡張性を備えており、長期的な活用を見据えた投資判断を後押ししています。既存の勤務管理システムとデータ連携し、手入力や確認作業を削減。既存業務の流れを大きく変えずに導入できる点が高く評価されました。
導入後のサポート体制
導入時には提供元が伴走し、担当者への研修や運用教育を丁寧に実施しました。運用開始後も継続的なバージョンアップやトラブル対応が迅速に行われる体制が整い、安心して活用できる環境ができあがっています。現場からの技術的な質問にもすぐ対応できる支援体制があり、導入効果をしっかり引き出せる仕組みが整いました。
導入プロセスとステップ：名鉄バスの成功事例
名鉄バスはOptium導入を、データ収集から本稼働まで段階を踏んで進めました。各ステップで目標を明確にし、検証と改善を重ねたことで、現場と経営層の双方が納得できるプロセスを実現していきました。
１．データ収集と分析：現状の運行状況を把握する
過去の運行実績や乗降客数、交通状況データを網羅的に収集し、遅延が頻発する時間帯や利用の少ない区間を可視化しました。その運行データの分析結果をもとに「遅延率を〇〇％削減」「待ち時間を〇〇％短縮」といった具体的な数値目標を設定し、導入効果を測定できる状態を整えました。加えて、データを社内の他部門とも共有する仕組みを整備し、営業や企画部門がマーケティング戦略に活用できるようになった点も副次的な成果として大きな効果がありました。
２．システム構築とデータ連携：ALGO ARTIS Optium を導入する
収集データをOptiumに連携し、既存システムに適合させました。API連携やデータインポートを組み合わせ、日常的に利用できる運用基盤を整備。並行して担当者教育を進め、現場が自走できる体制を整えました。
３．ダイヤ作成とシミュレーション：最適なダイヤを作成する
Optiumを用いて複数条件下でダイヤを生成し、シミュレーションで効果を検証しました。遅延発生の予測や待ち時間の変化を数値化し、改善すべき箇所を明確にすることで、改善策を織り込みながらシミュレーションを重ね、精度を高めていきました。
４．テスト運行と評価：現場での運用を検証する
完成したダイヤを限定的に実運行に適用し、乗務員と利用者の双方からフィードバックを収集しました。運転のしやすさや乗り心地などの意見を反映し、最終的な調整を実施。現場の声を踏まえた改善によって、実効性の高いダイヤへと仕上がりました。
５．本稼働：ダイヤを本格的に運用開始する
調整済みのダイヤを正式に運用へ移行し、利用者への周知も徹底しました。運行状況をモニタリングし、月次でデータを振り返ることで継続的な改善を行う仕組みを整えており、季節やイベント要因にも柔軟に対応できる運用体制ができました。
効果と成果：名鉄バスが語る導入効果
Optium導入の効果は時間短縮やコスト削減に加え、利用者満足や従業員の働き方改善にも広がりました。
ダイヤ作成時間の短縮（3週間 → 1週間）
従来数週間を要していた改定が数日に短縮され、担当者は戦略立案やデータ分析といった付加価値業務に時間を使えるようになりました。Optiumの導入により複数案を短時間で比較できるようになり、意思決定の選択肢が広がることで、需要変動にも柔軟に対応しやすい環境が整っています。
運行コストの削減
ダイヤや乗務行路の最適化によって、車両稼働や勤務時間のバランスが改善し、運行コスト低減が期待されています。実際、他業種（例：コスモ石油の配船計画）ではOptiumの導入により効率化や燃料削減が報告されており、バス運行でも同様の効果が見込まれます。
顧客満足度の向上
定時運行率が改善したことで利用者の安心感が高まり、ピーク時間帯の待ち時間も短縮されました。計画作成の高速化と標準化が進んだことで、運行の安定化や情報提供改善に投資でできる基盤が整い、将来的には、利用者の利便性向上にもつながることが期待されています。さらに副次的な効果として、現場の働き方が改善された結果、従業員のモチベーションや定着率も上がり、サービス全体の品質向上につながっています。経営層からは「運行部門がデータドリブンに変わった」との声もあり、社内全体のDX推進のモデルケースの一つとなりました。また、利用者アンケートでは「運行が安定し、安心して利用できる」との声が増え、ブランドイメージの向上にもつながっています。
課題と対策：名鉄バスが直面した課題とその解決策
導入は順調なだけでなく、データ整備や現場への浸透において課題が見られました。
初期データの整備
過去の運行データは形式がばらばらで、整理に多くの労力を要しました。欠損や誤りを補正するデータクレンジングを実施し、既存の運行データを整理・統合することで、分析と最適化に活用できる品質を確保しました。
現場担当者への理解促進
新システム導入には業務変更を伴うため、担当者には不安の声もありました。そこで説明会や個別面談を開き、導入の目的や効果を丁寧に伝える場を設けました。さらに研修を通じて操作を身につけてもらい、現場の意見を取り入れながら改善を重ねたことで、徐々に受け入れが広がっていきました。
今後の展望と応用可能性
Optiumの活用はさらに広がり、リアルタイム最適化やオンデマンド運行といった新たな応用へと進んでいます。
リアルタイムな運行状況の反映
Optiumは数理最適化技術を基盤としており、将来的には交通状況などの動的データを反映したリアルタイム最適化にも応用可能な拡張性を備えているため、利用者にアプリや電子掲示板を通じてダイヤ（運行時刻や運行状況）の最新情報が提供され、より便利に利用できる未来が期待されます。
オンデマンドバスへの応用
Optiumの最適化技術は、将来的に予約情報や需要データをもとにしたオンデマンド運行（利用者の予約や位置情報に合わせて動くバス運行の仕組み）などへの応用も見込まれており、従来は採算が合わないとされてきた過疎地や高齢者地域にも持続的な移動手段を提供し、地域交通の活性化に貢献していくことが期待されています。
まとめ
名鉄バスの導入事例は、属人化した業務をデータ駆動に転換し、時間短縮・コスト削減・顧客満足度向上を同時に達成した好事例です。導入を検討する企業は、まず小規模路線で実証を行い、段階的に展開することで効果を最大化できます。Optiumを活用した運行最適化は、バス事業の未来を支える実践的な選択肢となるでしょう。
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