【2023年度4班】マイカーに憧れるのはやめましょう
~カーシェアリングサービスという新たな選択肢~

演習/連携
2024-06-01

1.背景・既往研究 

 近年,地球温暖化を初めとする環境問題が多くみられる.自動車の排気ガスは環境問題を引き起こす要因の一つとして挙げられている.また,自動車への過度な依存に起因する交通渋滞など社会的な問題も山積みである.車依存脱却のための手段の一つとしてカーシェアリングシステムが取り入れられてきた. 
 カーシェアとは,「自分が所有する車を有効活用したい提供者側と,所有することなく(維持費をかけずに)車を使用したい利用者とがシェア(車の貸し借り)をする」ことである[1-1].しかしこのシステムはまだまだ普及しているとは言い難い[1-2]. 

図1-1 .わが国のカーシェアリング車両台数と会員数の推移
公益財団法人交通エコロジー・モビリティ団体,交通環境対策事業,わが国のカーシェアリング車両台数と会員数の推移,
https://www.ecomo.or.jp/environment/carshare/carshare_graph2021.3.html   

 カーシェアは使いたいときにだけ車を利用できる上に,金銭面,環境への負荷を考慮すると,社会全体的にプラスであり,進んで利用すべきシステムだが,現実は個人の趣向や利点を重視し自家用車を使用してしまっている.ここで長期的・利他的行動ではなく,短期的・利己的行動をとってしまい,社会全体で見てみるとマイナスの結果になってしまうという社会的ジレンマが生じている. また,過去の研究からこの社会的ジレンマの解消にカーシェアが有用だとわかる. 
 環境面では,「カーシェア加入者はマイカー保有者に比べクルマ利用が少ないことから二酸化炭素排出量は半分以下であり,マイカー保有者・保有予定者をカーシェアに移行させることができれば二酸化炭素排出量を大きく減少させられる」とある[1-3]. 
 交通面では,「カーシェアリングは,利用に応じて料金がかかるため,出費を抑えるため目的に合わせて公共交通や自転車,徒歩など,別の移動手段の選択を促すという効果もあります.他の交通手段を選択する人が増えると,走行するクルマの台数を抑えられるため,渋滞の緩和により環境負荷を低減することもできます.」とある[1-4]. 
 これらの既往研究からカーシェアが社会的ジレンマの解消につながるという根拠が見られた. 

2.目的

 自動車生活を始めてみたい人やカーシェア利用者に自家用車の選択を安易に選んでしまう前に自家用車購入ではなくカーシェアという選択肢を取らせることが重要であると考える.よって,このような自動車に関する社会的ジレンマの解消には,カーシェアリングシステムの更なる普及が手段の一つとして有効である可能性がある. ゆえに今回の演習の目的はカーシェアリングの更なる普及とする.

3.ユーピーアール株式会社様ヒアリング調査 

 10月30日にカーシェア・つくばを運営する企業であるユーピーアール株式会社様にヒアリングを行った.以下にヒアリング内容の一部を述べる.
 カーシェア・つくばが現状,支払いがクレジット払いのみである理由は,レンタカーは,犯罪の温床になりやすいため利用者の最低限の信用が必要であり,クレジットカードは最低限度の信用を証明できるためである.支払方法の追加については,信用が証明できるのであれば,前向きに検討したいとのことであった.
 高級車やBluetooth搭載車などの新規車種追加についてはまず,新規車種追加に費用をあてることよりも安全面を優先しているとのことであった.採算性が取れるのであれば,前向きに検討したいとのことであった.しかしながら,実際は採算性を取ることが難しいだろうということであった.

4.現状把握アンケート 

4-1.アンケート概要・調査項目  

 はじめに,現状把握のために行ったアンケートについて説明する.調査期間は2023年11月7日~2023年11月23日​,調査人数は323名,調査内容は以下の通りである.
 なお本調査に当たって,ユーピーアール株式会社に多大なご協力を頂いた.

  質問項目
基本属性全員性別・年齢・職業・居住地・居住形態・自動車免許の有無・自動車運転頻度・カーシェア利用の有無
カーシェア・つくばの意識調査カーシェア・つくば利用者満足度・利用を続けていきたいか・入会時に期待していた点・事故経験
カーシェア・つくば未利用者認知度・利用していない理由・知らなかった理由・利用したくなる施策
カーシェア・つくばの利用動態カーシェア・つくば利用者利用頻度・目的・今後期待する点・必要性を感じるかどうか・利用したい車種・予約できなかった経験・アプリの必要性・利用したくなる施策
表4-1-1 .現状把握アンケート調査内容

4-2.基礎集計 

 アンケート回答者の年齢だが,10代・20代が合計92.9%と大半を占めている.職業も,筑波大学の学生がほとんどを占めている.カーシェア・つくばの利用の有無に関しては,登録していない人が約半数を占めている.

4-3.現状把握アンケート分析  

 本節では,以下2点の分析について述べる.
(a).カーシェア・つくばの登録に何が影響を与えているのか 表4-3-1  
(b).カーシェア・つくばの満足度に何が影響を与えているのか 表4-3-2  

 (a). 運転頻度が低い人ほどカーシェアを登録するというものは予想通りだったが,週の半分近く使う人間でもカーシェアを利用する傾向があることがわかった.
 軽自動車を利用したい人はカーシェアを登録する傾向があるが,これはとにかく安く使いたいという利用者の思いが現れていると考えられる. 

モデル標準化係数有意確率共線性の統計量
ベータVIF
(定数)0.845
A1_1.性別 男性0.0230.6021.280
A1_3.それ以外0.0180.6571.098
A2_2.年代 2029歳-0.0510.3531.908
A2_3.3039歳-0.0330.4851.370
A2_4.4049歳0.0220.6932.000
A2_5.5059歳0.0510.3641.984
A4_1. 居住地 天久保1丁目0.1040.0591.910
A4_2. 天久保2丁目(学生宿舎以外)0.0820.3454.755
A4_3. 天久保3丁目0.1120.2846.848
A4_4. 天久保4丁目0.0970.1723.216
A4_5. 春日1丁目(学生宿舎以外)-0.0790.1221.644
A4_6. 春日2丁目0.0560.2331.399
A4_7. 春日3丁目0.0230.7282.832
A4_8. 春日4丁目0.1060.3628.449
A4_9. 桜1丁目0.0340.4491.313
A4_10. 桜2丁目0.1300.0653.093
A4_11. 桜3丁目0.0760.1131.448
A4_12. 要-0.0290.5711.610
A4_13. 一の矢学生宿舎-0.0080.9012.699
A4_14. 平砂・追越学生宿舎0.0540.4954.033
A4_15. 春日学生宿舎0.0030.9551.505
A4_つくば市内-0.0650.3042.507
A4_茨城県内-0.0390.4351.596
A6_2. 免許保有年数 1年以上2年未満0.0430.4351.883
A6_3. 2年以上3年未満0.0710.1671.682
A6_4. 3年以上4年未満0.1240.0111.491
A6_5. 4年以上5年未満0.0410.4161.576
A6_6. 5年以上10年未満0.0990.0431.504
A6_7. 10年以上0.0950.1642.930
A6_8. 未保有-0.0250.6652.151
A5_1. 居住形態 一人暮らし0.0000.9963.877
A7_2. 運転頻度 月1回未満0.349<.0012.269
A7_3. 月1~2回0.63<.0013.163
A7_4. 週1日0.497<.0012.155
A7_5. 週2日0.171<.0011.504
A7_6. 週3日0.1070.0251.436
A7_7. 週4日-0.0070.8841.290
A7_8. 週5日0.0690.1921.788
A7_9. 週6日0.0490.3241.587
A7_10. 週7日0.0240.6701.968
D1+F1,要望車 軽自動車0.1070.0501.880
D1+F1,コンパクト0.0090.8601.519
D1+F1,ミニバン-0.0460.3091.278
D1+F1,ハイブリッド-0.0340.4931.528
D1+F1,電気-0.0150.7581.494
D1+F1,車中泊0.0070.8831.508
D1+F1,高級車・外車-0.0510.3421.791
D1+F1,スポーツカー-0.0080.8891.973
D1+F1,軽トラ・軽バン-0.0690.1221.266
D1+F1, マニュアル車0.0480.2981.343
D1+F1, 特になし-0.0510.4142.444
表4-3-1.(a)における重回帰分析の結果
設問:カーシェア・つくばに登録していますか
選択肢:1. 登録している 2. 登録していない
従属変数:1. 登録している

 (b). 予約のしやすさや現行の支払方法(クレジットカードのみ)は総合的な満足度に有意な影響を与えていない.一方,ステーションの利便性,コストパフォーマンスは総合的な満足度に影響を与えている.
 ここでの結果からステーションの利便性を高めることは有用だとわかるため,ステーションの増設を費用対効果も考えたうえで,進めていくべきである.  

カーシェア満足度標準化係数
ベータ
有意確率共線性の統計量
VIF
(定数)<.001
D8.ステーションは使いやすいか0.412<.0011.583
D9.予約がしやすいと思うか0.1120.1131.386
D10.コスパに満足しているか0.273<.0011.808
D11.支払い方法に満足しているか-0.1080.1531.577
表4-3-2.(b)における重回帰分析の結果 

5.データ分析 

 ここではユーピーアール株式会社様から頂いた車両データについて分析する.

5-1.基礎集計 

 軽自動車等ごとの利用率を調べるため,車種ごとの平均利用率について分析した.以下が車種ごとの平均利用率を表したグラフである. 

表5-1.車種ごとの平均利用率(%) 

 グラフにより,カーシェア・つくばの利用者は価格を重視して車両を選ぶ傾向を持つことがわかる. 

 次に平日・休日それぞれ3~6時,7~11時,12~16時,17~21時,22~2時と分けて利用率を分析した.

表5-2.時間帯ごとの平均利用率(%) 

 グラフから,昼間の利用率が平均的に高いことがわかる.また,この傾向は平日よりも休日に顕著に出ていることがわかる.

5-2.SPSSを用いた分析 

 カーシェア・つくばにはカーナビ・ETC・バックモニター・ドライブレコーダー・Bluetoothの5種の搭載機能あり,そのうち基本搭載されているカーナビ・ETC以外の3種の機能の有無によって利用率に影響を与えるのかを調べるために搭載機能と利用率に関して重回帰分析を行った.

利用率 標準化係数 有意確率 共線性の統計量 
ベータ VIF 
車に搭載されている機能 (定数)   <0.01    
バックモニター(14) 0.33  0.02  1.03  
ドライブレコーダー(2) 0.16  0.24  1.05  
Bluetooth(7) -0.15  0.27  1.07  
表5-3.機能と利用率に関する重回帰分析 

 この重回帰分析では従属変数を利用率とし,バックモニター,ドライブレコーダー,Bluetoothのサンプル数はそれぞれ14,2,7として分析している.これらの表から,この重回帰分析は有意であり,バックモニターの項目のみ利用率との関係性があることがわかる.

 ドライブレコーダーとBluetoothに関しては,集められたデータが少なかったことにより有意性が示せなかった.

6. PR 

6-1.チラシ・動画 

6-1-1.目的

 事前アンケートの結果からカーシェア・つくばを「全く聞いたことがない」「名称を聞いたことがある」と答えた人が合計60%以上いたことが分かった.そこで,我々は新チラシの作成とYouTubeShorts動画の作成を実施し,カーシェア・つくばの認知度・利用率を向上させ,カーシェア・つくばを普及させることを目標とした.

6-1-2.新チラシ

 以下の画像は作成した新チラシである(上2つ:学生用,下2つ:教職員用)
現状のチラシは,全員共通のチラシである.しかしながら利用者の属性によってカーシェア・つくばの利用用途,需要は異なると考えた.そこで我々は,チラシ閲覧者のニーズに合ったチラシを作成すればさらなるカーシェア・つくばの普及につながるのではないかと考えたため学生用と教職員用のチラシをそれぞれ作成した.

図6-1-1.学生用チラシ表面
図6-1-2.学生用チラシ裏面
図6-1-3.教職員用チラシ表面
図6-1-4.教職員用チラシ裏面

6-1-3.PR動画

作成した YouTube の shorts 動画に関しては以下のリンクから参照することができる.

https://youtube.com/shorts/G-OwuZ7gZ6U

  現在若者の間で流行している,1 分以内の Shorts 動画を用いて,カーシェア・つくばのメインターゲットである学生を狙ったPR動画を作成した.

6-2.PR効果アンケート概要・調査項目 

 次にPRによる効果を調べるためのアンケートを行った.調査期間は2023 年 12 月 7 日~12 日,調査人数は61名,調査の内容は以下の通りである.

図6-2.PR効果アンケートの概要

6-3.基礎集計 

図6-3.基礎集計:年齢

 回答者の年齢は10代と20代は合わせて85.2%,30代以上は合わせて14.8%であり,母集団代表性を満たしているとは言い難い.

6-4.SPSSを用いた分析 

 広告閲覧前後のカーシェア・つくばのコストパフォーマンスに対する印象の変化を,対応のあるt検定によって分析した.その結果,5%有意で広告を見た後の方がカーシェアが経済的であると感じていることが分かった.

 変数1変数2
平均4.4782614.826087
分散2.38840062.369082
観測数4646
ピアソン相関0.74571 
仮設平均との差異0 
自由度45 
t-2.14491 
P(T<=t) 片側0.018697 
t境界値 片側0.037395 
表6-4-1.コストパフォーマンスにおけるt検定

 続いて,広告によってカーシェア・つくばへの入会意思を高められるのか,同様に分析した.その結果,5%有意で,広告閲覧後の方がカーシェアに入会したいと感じていることが分かった.

 変数1変数2
平均2.27826093.26087
分散3.5516914.374879
観測数4646
ピアソン相関0.88852 
仮設平均との差異0 
自由度45 
t-3.37862 
P(T<=t) 片側0.000756 
t境界値 片側2.014103 
表6-4-2.入会意思におけるt検定

 続いて,未利用者のうちカーシェア・つくばに興味を示している人の属性について重回帰分析を行った.

標準化係数有意確率共線性の統計量
ベータVIF
(定数)0.321
A4.クルマ移動楽しいか-0.0980.521.085
A5.電車移動楽しいか-0.3350.0891.746
A6.バス移動楽しいか0.1150.5371.636
A7.自転車移動楽しいか-0.0430.8191.669
A8.徒歩移動楽しいか-0.1290.4521.382
D1. カーシェア・つくばを
知っているか
-0.0860.611.34
D2. 会員登録にかかる
作業の印象について
0.4310.0131.268
D3. カーシェア・つくばは
自家用車と比べてコスパは
良いと思うか
0.3830.0281.327
D4. カーシェアリングサービスは
自家用車よりも環境にやさしいと思うか
0.0490.761.239
D5. カーシェア・つくばの利用用途に
ついて具体的なイメージがあるか
-0.0230.8931.441
a 従属変数 D8. 今後カーシェア・つくばに入会したいと思うか
表6-4-3.未利用者のうちカーシェア・つくばに興味を示している人の属性分析

 表6-4-3のD2,D3は有意確率が0.05を下回っている.カーシェア・つくばが経済的だと感じている人は,カーシェア・つくばにより強い関心を示していることが分かった.
また,カーシェアリングサービスの会員登録にかかる作業を手軽に感じる人ほど,カーシェア・つくばにより強い関心を示すことが分かった.

最後に,広告閲覧前後で入会意思が向上した人の属性について重回帰分析を行なった.

係数a
モデル標準化係数有意確率共線性の統計量
ベータVIF
(定数)0.508931
A4.クルマ移動楽しいか-0.08116710.6384731.3422
A5.電車移動楽しいか0.126018340.5399571.8966
A6.バス移動楽しいか0.187036160.3464161.7554
A7.自転車移動楽しいか-0.13534510.4864541.6936
A8.徒歩移動楽しいか-0.14994080.4184031.5332
D1. カーシェア・つくばを
知っているか
-0.13754840.4756011.664
D2. 会員登録にかかる
作業の印象について
0.160641310.4678242.1908
D3. カーシェア・つくばは
自家用車と比べてコスパは
良いと思うか
-0.3595320.1557262.8009
D4. カーシェアリングサービスは
自家用車よりも環境にやさしいと思うか
0.328615020.3542455.6003
D5. カーシェア・つくばの利用用途に
ついて具体的なイメージがあるか
-0.22278620.3389372.4135
E2. 会員登録にかかる
作業の印象について
0.02771120.9045762.4112
E3. カーシェア・つくばは
自家用車と比べてコスパは
良いと思うか
0.502556490.0721983.3438
E4. カーシェアリングサービスは
自家用車よりも環境にやさしいと思うか
-0.30863050.4379427.0758
E5. カーシェア・つくばの利用用途に
ついて具体的なイメージがあるか
0.004462870.98452.3818
a. 従属変数 正の変化ある
表6-4-4.未利用者のうち広告閲覧前後で入会意図が向上した人の属性分析

 表6-4-4のE3は有意確率が0.05を少し上回っているものの,有意傾向はあるといえる.PR活動によってカーシェア・つくばが経済的だと感じた人は,カーシェア・つくばに入会意図が向上する傾向があることが分かった.

7.提案 

 以上の結果を踏まえて,ユーピーアール株式会社様に①車種の増加,②新規作成したチラシの採用,PR動画など新たな公告方法について,③新ステーション開設やステーションに自動車追加④概算算出システムの有効性と開発,以上の主に4つを提案させていただいた. 

8.後記

 本演習では様々なことを学ぶことができた.まず,データの分析方法や広告チラシのデザインなど,初めての作業に触れることができたことである.平均の検定や回帰分析などのデータの分析方法や広告チラシのデザイン考案などは初めて行う作業であったが,多くのことを学ぶことができた.また,二か月以上にわたるグループワークで,班員と共に課題に取り組むことの楽しさや難しさを実感した.班員との協力関係を大切にし,互いに助け合いながら,目標に向かって努力した経験はこの先も役に立つものである.

 一方で,演習の中で改善すべき点も多くあった.まず,アンケート調査の見積もりが甘く,分析計画や質問作成に十分な時間が取れなかったことである.アンケート調査ではただ単に聞きたいことを質問するのではなく,後から分析ができるようにまず,分析計画を作成し,それをもとに質問を作成する必要があるということを学んだ.また,演習の目的やゴールが曖昧で,作業量や期間の調整ができなかった点である.データの分析量や,チラシ・動画作成などの作業量が非常に多く,結果的に仕上がりは完璧とは言えないものになってしまった.最後に,役割分担が過剰で,班員間のコミュニケーションやデータの一貫性が欠けてしまった点である.役割を完全に分担しすぎたため,データを取る対象や目的などの一貫性が失われてしまい,全体を通してどのような層をターゲットにどのようなアプローチをして普及させたいのかが,不明瞭になってしまった.

 これらの点を反省し,今後は以下のように問題解決に向き合っていきたいと思う.まず,アンケート調査に関しては,分析計画を事前に作成し,質問の内容や形式を慎重に選ぶことで,分析の精度や効率を高めることができると考えた.また,演習の目的やゴールに関しては,班全体で共有し,作業量や期間の見積もりを正確に行うことで,計画性や品質を保つことができると考えた.最後に,役割分担に関しては,適度に調整し,班員間のコミュニケーションや用いるデータの一貫性を保つことで,協調性や信頼性を高めることができると考えた.

謝辞 

 本演習においてご協力いただいたユーピーアール株式会社坂本様及び松山様に深く感謝申し上げます.また,現状把握アンケート及びPRアンケートにご回答いただいた皆様にも感謝申し上げます. 

参考文献 

[1-1] 消費者庁,「平成29年版消費者白書」,第1部第2章第1節 消費者を取り巻く社会経済情勢(4)シェアリングエコノミー型サービス, 
https://www.caa.go.jp/policies/policy/consumer_research/white_paper/2017/white_paper_122.html#m01

[1-2] 公益財団法人交通エコロジー・モビリティ団体,交通環境対策事業,わが国のカーシェアリング車両台数と会員数の推移,
https://www.ecomo.or.jp/environment/carshare/carshare_graph2021.3.html  

[1-3] 水谷亮介,谷口綾子:筑波大学におけるカーシェアリングの利用実態とその影響に関する研究,土木計画学研究・講演集(CD-ROM) Vol.42,2010
https://www.sk.tsukuba.ac.jp/~tj330/Labo/ayakolab/pdf/research_theme/3-4-(2)-90.pdf  

[1-4] 日本自動車教育振興財団:持続可能な社会づくりと自動車交通, 
http://www.jaef.or.jp/download/%E6%8C%81%E7%B6%9A%E5%8F%AF%E8%83%BD%E3%81%AA%E7%A4%BE%E4%BC%9A%E3%81%A5%E3%81%8F%E3%82%8A%E3%81%A8%E8%87%AA%E5%8B%95%E8%BB%8A%E4%BA%A4%E9%80%9A.pdf