交通渋滞や地域公共交通の維持・確保、環境問題や中心市街地の衰退など、「自家用車への過度な依存」に起因する諸問題を緩和・解決することを目指した「モビリティ・マネジメント（Mobility Management: MM）」の取組が我が国で実践されはじめて約20年が経とうとしています。
　本発表では、2018年より始まった小山市コミュニティバス「おーバス」利用促進のためのMMプロジェクトの実施内容、効果をとりまとめるとともに、「目標を共有できる中心メンバーと組織をつくることの大切さ」や「目標に向かって持続的に取り組むことの重要性」など、本プロジェクトから学んだ「マネジメント」の重要性について報告しました。

　新型コロナウイルス感染症を契機としたリモートワークの普及に見られるように、近年ICTの進展等により人々の行動が大きく変化しつつあり、将来予測が難しい「不確実性の高い時代」になってきています。
　本発表では、不確実性の高い時代における都市交通政策の考え方を整理し、シミュレーションのプランニングへの活用方法に関して、東京都市圏おける取り組み事例を基に提示しました。多様なシナリオを多様な視点から政策評価し、定量的に可視化することで、様々な主体の共通理解の醸成ツールとしてのシミュレーションの活用可能性を示しました。

　多くの地方都市では自動車利用の増加に伴や人口減少に伴い、バス路線の維持・確保が困難になりつつあります。そのような中、増加する高齢者の足の確保や衰退する中心市街地のアクセス性確保など、公共交通は様々な課題を抱えています。
　本発表では当研究所が長きにわたり関わってきた前橋市において、地域の移動環境の向上のため様々な取り組みが行われてきた事例を紹介しました。特に中心部で6社のバス事業者の路線をパターンダイヤ化すべくバス共同経営計画を本研究所の支援で策定した取り組みについては、複数のバス事業者を抱える他の自治体においても参考になるものと考えています。

　近年のスマートフォン等の普及やICT技術の進展に伴い人の移動をセンシングする技術が格段に進歩し、これらの新たな技術によって取得されてビッグデータの都市交通施策への活用が期待されています。
　本発表では、岐阜県高山市の中心市街地において取得したWi-Fiパケットセンサーのデータを用いて、ミクロな視点での都市交通施策で用いられる評価指標を算定し、データの適用性を確認しました。具体的には、来訪者数や滞在時間、立ち寄り箇所数等のまちの賑わいを示す指標や、移動時間等の利便性を示す指標を算定し、利用実態に即した指標値が得られることを示しました。

　2020年初頭より、COVID-19による世界的パンデミックが発生し、新しい生活様式の実践が求められています。特に、2020年4月7日に発令された緊急事態宣言下においては、多くの企業でテレワークが実施され、個人の活動においても外出自粛が行われた結果、コロナ禍前と交通行動に大きな変化が生じています。
　本発表では、ETC2.0プローブデータとトラカン交通量データを用いて、自動車の交通行動変化を分析したうえで、ニューノーマルに向けた新たな都市・交通政策についての考察を報告しました。また、分析に用いたETC2.0プローブデータの利活用にあたっての留意点について報告しました。