山形県との「混雑状況予測実証実験に係る業務提携協定」の締結に関するお知らせ

2021年７月28日
各 位
会 社 名 株 式 会 社 駅 探
代表者名 代 表 取 締役 社 長 金田 直之
（コード：3646 東証マザーズ）
経営戦略室長
問合せ先 小嶋 勝也
兼 財務経理部長
（TEL. 03-6367-5951）


山形県との「混雑状況予測実証実験に係る業務提携協定」の締結に関するお知らせ


当社は、山形県と県内バス路線の「混雑状況予測実証実験に係る業務提携協定」を締結しましたこと
をお知らせいたします。




記

１．背景
山形県では、人口減少や新型コロナウイルス感染症まん延等に伴う公共交通の利用低迷や、移動ニー
ズの多様化・広域化等、様々な地域公共交通を取り巻く課題を抱えています。こうした課題を解決する
手段の一つとして、令和3年3 月に「山形県地域公共交通情報共有基盤（オープンデータプラットフォー
ム）」の運用を開始し、交通情報サービスを提供する事業者に対し、活用を促しているところです。また、
令和 4 年春には県内複数の民間バス事業者において「地域連携 IC カード」を利用した IC 乗車サービス
が提供される予定となっております。
当社は、 「乗換案内サービス」をモバイルにて日本で最初に始めた国内屈指のコンテンツプロバイダで
あり、近年は、事業コンセプトである「From the Stations～駅から始めよう～」に基づき、様々な交通
機関を包括した地域の移動支援や観光支援型のMaaS領域にも積極的に取り組むなど、常に質の高い移動
サービスの実現に向けて取り組んでおります。こうした公共交通におけるICT化の取組みを進め、また、
様々な分野のデータの集約化を図り、多様なサービスが相互連携し公共交通の更なる利便性を向上させ
ることが求められております。
このたび、2者は業務提携協定を締結し、それぞれが有する資源やノウハウを有効活用することにより、
県内公共交通のさらなる利便性向上に向けて取り組んでまいります。

２．業務提携概要
（１）連携内容（混雑状況予測の実証実験）
通勤通学バス利用者の利便性向上や新型コロナウイルス感染症対策としてのバス停や車内の密回避に
資するため、下記路線を対象に、県が保有・収集したデータを活用し、当社がバス路線の混雑状況の計
算による予測方法（アルゴリズム）を作成するもの。
作成後は、当該アルゴリズムに基づく予測と実際の混雑状況を実車・バス停調査により確認し、アル
ゴリズムの検証を行う。

（２）協定期間
令和3年7月21日から令和4年3月31日

（３）対象路線
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 山形大学附属小・中学校の児童・生徒が通学のために利用する路線

（４）実車・バス停調査
令和 3 年 10 月から 11 月頃

※今後の展望として、実証実験の検証を踏まえ、他路線への波及や将来的なサービスの提供に向けた課
題整理を行う。

３．今後の見通し
本件が当社の2022年３月期の連結業績に与える影響は軽微ですが、様々な地域公共交通を取り巻く課
題解決を通して、中長期的には当社の企業価値向上に資するものと考えております。今後、業績に重要
な影響を及ぼすことが明らかとなった場合には、速やかに公表いたします。



以 上




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