東京大学生産技術研究所と米国アリゾナ州立大学の研究チームは、鉄道や道路の混雑に対し、「どこに投じれば効くか」を「3つの数」で比較する診断法を提案した。
混雑や渋滞への対策では、限られた予算の中で、どこに手を打てば効くかを事前に判断する必要がある。本研究チームは、数理を使って、①混雑パターン（どこがいつ混み、どこがいつ空くかの組み合わせ）の数、②センサーで判別できるパターンの数、③施策で調整できるパターンの数の「3つの数」で投資先を診断する手法を提案した。
対策で手を打てるのは、センサーで判別でき、しかも施策で調整できる混雑パターンだけであるため、「3つの数」のうち最も小さい数が、手を打てる混雑パターンの数の上限となる。どの数が最も小さいかで、投資先の目安を決めることができる。
例えば、センサーで判別できるパターンが最も少なければ、センサーの増設や推定・予測モデルの高度化に、施策で調整できるパターンが最も少なければ、ダイヤ改正など施策の手段を増やすことに、混雑パターンそのものが最も少なければ、少数のパターンに絞った対策に、力を注ぐべきである。
サンフランシスコ湾岸の鉄道BARTの事例では、施策で調整できるパターンが「路線網全体の運行本数」と「運賃」の主に2つしかなかった。そこで、「路線ごとの本数調整」という施策の手段を増やし、朝のピークに湾の東側からサンフランシスコへ向かう最も大きな混雑パターンに関わる路線に増便の予算を集中させる試算を行ったところ、交通シミュレーションにより、路線網全体の総遅延が2割以上減ることが示された。
また、同じ湾岸の高速道路I-880では、2022年1月の1日分のデータを分析した結果、3つの混雑パターンによって需要と供給のずれの92.1％を説明できた。このようなケースでは、センサーを増やしたり、予測モデルを複雑にしたりするよりも、この3つのパターンに絞った対策が先決であるとした。
本研究による「構造を見てから手を打つ」提案は、運転士不足などで増便が難しい状況下で、限られた予算や人員で混雑対策を進める交通事業者や自治体が、投資の優先順位を検討する際の判断材料になることが期待される。
