時間帯別使用時間（確率分布） - KKE...222 1.51.5223 1.51.52.52.53 2.51.5212 2.52.5332...
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カーシェアリングシミュレーション 準備車両台数 台 利用料金 円/h 車両維持コスト 円/台 機会損失コスト 円/h ペナルティ 円/h 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 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4 5 2 5 8 6 6 7 8 7 8 4 5 5 4 2 6 5 5 3.5 4.5 4 4.5 3.5 3.5 5.5 3.5 2.5 3.5 2.5 6 1.5 2.5 1.5 1.5 3 2.5 1.5 1.5 3 5 6 3 38 7 6 6 8 5 5 6 8 9 4 3 5 8 5 5 4 4 8 6 6 5 5 5 6 3.5 4.5 2 4.5 3.5 4.5 3 5 5.5 2 4.5 3.5 2.5 2 2.5 1.5 2.5 1.5 2 2.5 5 7 6 7 39 6 5 6 4 8 7 6 6 4 8 5 5 5 5 4 7 3 9 7 4 8 6 4 6 3.5 2.5 4 4.5 5.5 2.5 4.5 4.5 3.5 3 2 2.5 1.5 3 2.5 2 1.5 2 1.5 2.5 7 8 9 3 40 6 4 7 5 6 5 6 6 6 6 5 7 4 8 3 7 4 5 8 8 6 5 7 5 3.5 4.5 4 3.5 2.5 4.5 3.5 3 4 2 3.5 2 1 2.5 1.5 2 2 2 3 2.5 7 2 6 9 使用状況 予想収支 必要車両台数 売上 準備車両台数 機会損失ペナルティ 不足車両台数 車両維持コスト 0:00 0:30 1:00 1:30 2:00 2:30 3:00 3:30 4:00 4:30 5:00 5:30 6:00 6:30 7:00 7:30 8:00 8:30 9:00 9:30 10:00 10:30 11:00 11:30 12:00 12:30 13:00 13:30 14:00 14:30 15:00 15:30 16:00 16:30 17:00 17:30 18:00 18:30 19:00 19:30 20:00 20:30 21:00 21:30 22:00 22:30 23:00 23:30 車両別 利用可能 売上 機会損失 1 5 4.5 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 0 5 4.5 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 6 5.5 5 4.5 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 0 0 0 0 2 1.5 1 0.5 0 0 0 0 18 TRUE 14400 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 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時間帯別の利用者数などの過去のデータをある程度持っ ていれば、Crystal Ball の分布の適合機能を使って、その データに最も適合する分布を設定する事も出来ます。 「必要車両台数」と「予想収支」を予測にして、10,000回の シミュレーションを実行してみます。 「必要車両台数」ウィンドウに表示された結果を見てみると、 30台の車両を準備した場合に、99%以上の確率で車両数 が足りることが分かります。また、「予想収支」ウィンドウか ら、平均で¥50,751程度の利益が見込めることが分かりま す。 ＜予測結果「必要車両台数」＞ ＜予測結果「予想収支」＞ 時間帯別 使用開始数 時間帯別 車両使用状況
Transcript of 時間帯別使用時間（確率分布） - KKE...222 1.51.5223 1.51.52.52.53 2.51.5212 2.52.5332...
カーシェアリングシミュレーション準備車両台数 台利用料金 円/h車両維持コスト 円/台機会損失コスト 円/hペナルティ 円/h
10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 09 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 08 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 07 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 06 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 05 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 04 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 03 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 02 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 01 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0
開始数 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 1 1 0 1 0 1 2 0 2 3 2 0 0 1 2 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0時刻 0:00 0:30 1:00 1:30 2:00 2:30 3:00 3:30 4:00 4:30 5:00 5:30 6:00 6:30 7:00 7:30 8:00 8:30 9:00 9:30 10:00 10:30 11:00 11:30 12:00 12:30 13:00 13:30 14:00 14:30 15:00 15:30 16:00 16:30 17:00 17:30 18:00 18:30 19:00 19:30 20:00 20:30 21:00 21:30 22:00 22:30 23:00 23:30
時間帯別使用時間（確率分布）時刻 0:00 0:30 1:00 1:30 2:00 2:30 3:00 3:30 4:00 4:30 5:00 5:30 6:00 6:30 7:00 7:30 8:00 8:30 9:00 9:30 10:00 10:30 11:00 11:30 12:00 12:30 13:00 13:30 14:00 14:30 15:00 15:30 16:00 16:30 17:00 17:30 18:00 18:30 19:00 19:30 20:00 20:30 21:00 21:30 22:00 22:30 23:00 23:30
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使用状況 予想収支必要車両台数 売上準備車両台数 機会損失ペナルティ不足車両台数 車両維持コスト
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1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 2 2 3 4 4 5 5 6 8 7 8 11 13 13 13 14 14 15 15 16 16 15 12 10 8 5 5 3 3 3 2 2 1 1 0 0
109600030
800
時間帯別使用開始数
17
車両
時間帯別
75000
34600
時刻
30
2500800
0
4000
最大12時間
の確率分布
最大12時間
の確率分布最大6時間
の確率分布
最大3時間
の確率分布
Crystal Ball によるカーシェアリングシミュレーション
Crystal Ball を用いてモデルに確率分布を導入することで、カーシェアリング利用者に対して車両を何台準備すればよいのかといったシミュレーションを行うことができます。さらに、モデルに利用料金や、車両維持コストの計算式を加えることで、Crystal Ballの最適化ツールであるOptQuestを使用して最適な車両台数を求めることも可能です。
シミュレーション事例
上のExcelワークシートは、ある拠点に30台の車両を準備した場合の、1日のカーシェアリング事業を簡単なモデルにしたものです。
利用者は好きな時間に拠点に来て、空いている車両を好きな時間だけ使用し、もとの拠点に戻ってきます。すべての利用者が車両を使用するためには必要車両台数を準備しなくてはいけません。
また、車両の利用料金によって得られる収入から、車両維持コストや機会損失などのペナルティとなる支出を引いた値が予想収支です。
各時間帯に自動車を使い始める利用者の数と、その利用者がどれくらいの時間自動車を利用するのかはブレが生じるため、Crystal Ballを使用して確率分布を設定します。
時間帯別の利用者数などの過去のデータをある程度持っていれば、Crystal Ball の分布の適合機能を使って、そのデータに最も適合する分布を設定する事も出来ます。
「必要車両台数」と「予想収支」を予測にして、10,000回のシミュレーションを実行してみます。
「必要車両台数」ウィンドウに表示された結果を見てみると、30台の車両を準備した場合に、99%以上の確率で車両数
が足りることが分かります。また、「予想収支」ウィンドウから、平均で¥50,751程度の利益が見込めることが分かります。
＜予測結果「必要車両台数」＞
＜予測結果「予想収支」＞
時間帯別
使用開始数
時間帯別
車両使用状況
準備車両台数 台利用料金 円/h車両維持コスト 円/台機会損失コスト 円/hペナルティ値 円/h
80030
25008004000
Crystal Ball によるカーシェアリングシミュレーション
OptQuestによる車両台数の最適化
Crystal Ballのシミュレーションによって車両を30
台準備した場合を評価することができましたが、事業の収益性を考えたときに、本当に必要な車両台数はどの程度なのでしょうか？
多くの車両を準備する場合、平均すると1台あ
たりの稼働率は小さくなり、収益性は低下します。また、全体として車両の維持費などのコストが大きくなります。
しかし、逆に車両が少ないと顧客がサービスを利用したいときに利用できなくなる確率が大きくなり、機会損失が発生します。さらには、顧客満足度が下がるなどの、見えない損失(ペナルティ値)が
発生しているかもしれません。これらの損失についても数値化し、コストとしてモデルに組み込みます。
＜OptQuestパフォーマンスグラフ＞
〒164-0011 東京都中野区本町4 - 5 - 3 TEL : (03)-5342-1090 FAX : (03)-5342-1225 E-mail : [email protected]
※このパンフレットの記載内容は2012年7月現在のものです。※本製品・サービスの内容の条件は、改善のために予告無く変更することがあります。 http://www.kke.co.jp
株式会社構造計画研究所 社会デザイン・マーケティング部
製品ホームページ: http://www2.kke.co.jp/cb/
※構造計画研究所、構造計画研究所ロゴは、株式会社構造計画研究所の登録商標です。 ※記載されている会社名や製品名は、各社の商標または登録商標です。※本製品の開発元は、Decisioneering社です。
車両を何台準備すると
より予想収支が高くなるか？
Crystal Ballでは、自分の意志で値を決定する
ことができる変数を意思決定変数と定義しています。OptQuestを使うと、自動でこの意思決定変数
を変えてシミュレーションを行い、より最適な組合せを探索することができます。
このモデルでは、準備車両台数が意思決定変数として定義されています。
＜OptQuest実行結果＞
OptQuestによる最適化の結果として、23台の車両を準備する
のが最も予想収支が大きくなる解として得られました。この最適な車両台数をそのままExcelシートに反映できますので、この結果をまたCrystal Ballのシミュレーションを使って評価することができます。
始めの30台を準備する場合と比べると、予想収支の平均値は約30%増加し¥64,053となりました。さらに、99%以上の確率で黒字を見込めることが分かります。
しかし、30台を準備した場合と比べると、予想収支がマイナスと
なる場合の幅が広くなっていますが、これは機会損失などによる仮想のペナルティコストの影響が大きくなったためと考えられます。
また、「必要車両台数」の予測結果を見ると、約91%の確率で車両台数が足りることが分かります。
30台を準備した場合の予想収支
適切な準備台数とした場合の
予想収支
