温泉観光地にて初の夜間運行を含む自動運転EVバスの公道実証実験を実施

～社会実装に向けて安全対策や経済波及効果を検証～

2024-09-18 11:00

株式会社FCホールディングスの子会社である株式会社福山コンサルタント、ID&Eホールディングスの子会社である日本工営株式会社、株式会社ケー・シー・エス、株式会社マクニカの4社は、昨年に引き続き、佐賀県嬉野市と共同で、地域との共創による自動運転車両の公道実証実験（自動運転レベル２）を実施し、社会実装に向けての最終段階として安全対策や経済波及効果などを検証します。

株式会社福山コンサルタント、日本工営株式会社、株式会社ケー・シー・エスの3社で組成するJVは、内閣府の未来技術社会実装事業に選定された「嬉野市未来技術地域実装事業」の運営業務を佐賀県嬉野市から令和3年度より受託し、「来訪者の移動を支えるモビリティサービス」をテーマに、株式会社マクニカが提供する自動運転EVバス＊1を今後の観光まちづくりにおける「地域共創シンボル」として地域実装すべく事業を実施しています。

令和5年度には、佐賀県で初となる自動運転EVバスの公道実証実験を実施し、遠隔監視システム＊2の活用による運行上の課題やアンケート調査等により社会受容性等を把握しました。
令和6年度は、令和5年度の実験で得られた課題に対し、地域との対話や共創を通じて解決策を見出しながら、社会実装時のサービス形態やビジネスモデルを見据えた実証実験を実施し、利用者ニーズや夜間運行の必要性、安全対策、収益性、経済波及効果等について検証を行います。また、今年度の結果を踏まえ、令和7年度の社会実装実現に向けて事業スキームの具体化や運営体制の構築も進めてまいります。

＜実証実験の詳細＞
嬉野市のホームページをご覧ください。
https://www.city.ureshino.lg.jp/shisei/keikaku/_28638/_30135.html

【本実証実験の概要】
■運行期間　　　　：2024年10月5日(土)～10月28日(月)のうち20日間
　　　　　　　　　　　　※10月16日(水)、17日(木)、23日(水)、24日(木)は運休
■ 運行時間　　　　：9時台～16時台（1日6便）
　　　　　　　　　　　　※運行期間中の金曜日と土曜日（10月5日(土)除く）は夜間便（2便）を運行
■ 自動運転車両　　：自動運転EVバスNavya ARMA
■ 自動運転レベル　：自動運転レベル2で走行
■ 走行ルート　　　：嬉野温泉駅と温泉街を循環するルート

■ 乗車方法　　　　：一般の路線バス等と同様、専用の「バス停」にて乗降（予約不要）
　　　　　　　　　　　　※定員は8名ですので満席時は乗車頂けない場合があります。
■ 運行ダイヤ　　　：運行期間中は以下の時間帯に運行します。

＊1：自動運転EVバスNavya ARMA
ARMAは自動運転EVシステムを搭載した自動運転シャトルバスです。EV（電気自動車）仕様となり、1回の充電で約9時間（100km）の自動走行が可能です。

全長：4,750mm
全高：2,650mm
全幅：2,110mm
重量：2,400kg
車両総重量：3,450kg
乗客定員：15名(着座11名、立席4名)
※実証実験期間中は安全性確保のため定員着座8名(乗務員1名を除く)で運行
動力源：電動モーター
最高速度：18km/h（運行時は平均速度10km/h程度）
自動運転レベル：レベル3相当
※実証実験期間中はレベル2で走行
その他：緊急時は同乗のドライバーが手動介入

本実証実験にて使用する自動運転EVバスは、マクニカと芙蓉総合リース株式会社及び芙蓉オートリース株式会社が共同で構築した「自動運転実証実験支援サービスプログラム」により提供します。詳細は以下URLをご参照ください。

https://www.macnica.co.jp/business/maas/news/2021/136501/

＊2：everfleet (マクニカ製遠隔監視システム)

自動運転を実用化するためには、車室内の乗客や車両周辺の状況を遠隔地からモニタリングすることが求められます。everfleet（エバーフリート）ではモビリティの位置情報や車内外のカメラ映像に加え、車速・ステアリング・バッテリー残量などの車両データを統合して一元的に可視化し、信号機などの交通インフラと協調した外部データとの連携も可能です。これにより、運行状況を遠隔地からリアルタイムに把握し、安全・安心に自動運転モビリティを運用することができるようになります。さらに、複数地域の多種多様なモビリティを同時に群管理することや運行時の異常をシステムによって自動的に検出・通知することができるため、1人の遠隔オペレータによって、効率よく自動運転モビリティを運行管理することで、オペレーションの省人化を実現し、交通採算性の改善にも貢献します。