八戶市與ALGO ARTIS啟動實證專案，邁向市營公車營運效率化
株式會社ALGO ARTIS與青森縣八戶市合作，啟動了一項利用AI演算法來提升市營公車時刻表及駕駛勤務編排效率的實證專案。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月15日 18:00
- 🔍 收集: 2026年4月15日 09:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月19日 14:03（收集後100小時31分鐘）
株式會社 ALGO ARTIS（代表取締役社長：永田健太郎，總部：東京都千代田區，以下簡稱「ALGO ARTIS」）與八戶市（青森縣八戶市）合作，啟動了一項旨在提升市營公車營運中時刻表及駕駛排班作業效率的實證專案。
即使在人口減少和駕駛短缺日益嚴重的情況下，為了持續營運作為市民重要交通工具的市營公車，將驗證運用AI技術之全新業務方法的可能性。
專案背景：八戶市面臨的難題
在八戶市，由於人口減少、燃料成本高漲以及長期的公車駕駛短缺，市營公車面臨的環境逐年嚴峻。另一方面，作為支撐市民日常生活的關鍵交通工具，市營公車的角色依然重要。如何在有限的人力與成本下，建構可持續的營運體制，已成為當務之急。
時刻表與排班作業是人力所能及的極限，極度複雜
在這種情況下，八戶市過去也推動了諸如路線重組和導入需求反應式運輸等各項舉措。然而，八戶市營公車經營多達96條路線，光是平日就需要準備105份班表，時刻表與排班的編排作業極為複雜。必須考量法規、勞動協約及多樣化路線等多重限制條件，導致業務高度依賴個人經驗，且效率低落成了沉重的負擔。
此外，很難事前掌握減少特定班次會對整體排班造成什麼影響，因此一直處於必須在反覆試錯中進行檢討的狀況。結果，每次修改時刻表及伴隨的排班編排通常需要耗費數個月的時間，這使得規劃作業成為了事業營運的瓶頸。
本專案將執行的事項：驗證AI改善業務的可能性
本專案將運用ALGO ARTIS過去參與社會基礎設施規劃DX所累積的演算法建構專業知識，驗證全新的時刻表與排班編排手法。透過運用AI，我們將驗證能否建立讓負責人可以検討比以往更多模式的環境、增加時刻表編排的嘗試次數，同時縮短編排時間並檢討降低營運成本的可能性。
預期效益
透過本次驗證，預期將達成以下效益：
- 能在抑制不必要減班的同時，進行合理的時刻表檢討。
- 能在確認對排班影響的同時，推進時刻表的編排。
- 有可能在短時間內比較與檢討多個模式。
- 緩解時刻表與排班編排業務高度依賴個人的狀況，實現讓年輕職員也能輕鬆接手的業務環境。
此外，在目前的檢討與驗證中，過去檢討一次時刻表修改需要耗費數個月的作業，現在預計能夠一邊比較AI提出的多個方案，一邊在1天到幾天內完成修改草案。本專案將驗證這些提升業務效率的成效，在實際營運現場能重現並擴展到什麼程度。
驗證示意圖（業務流程範例）
代表評論
八戶市 評論
「在八戶市，為了路線重組，我們已經建立了可以對公車使用狀況等進行數據分析與視覺化，讓相關人員可以進行協議與檢討的體制。另一方面，路線重組不可或缺的排班重組作業，是一項牽涉許多限制條件、宛如拼湊全白拼圖般極度複雜的業務，且高度依賴個人經驗是一大問題。
這次，ALGO ARTIS透過詳細的訪談，理解了未能明文規定的營運規則與條件，並基於這些經驗提出了將其轉換為演算法的建議。我們期待透過本系統能進行多樣化的模擬，為了守護地區的『代步工具』，相關人員能更積極地推進討論。」
株式會社 ALGO ARTIS 代表取締役社長：永田健太郎 評論
「大眾運輸是作為地區『代步工具』支撐社會的重要基石。針對八戶市面臨的複雜時刻表與排班編排業務，演算法的力量能提供多大的支援？對於秉持『優化社會基礎設施』願景的我們 ALGO ARTIS 來說，能驗證這份可能性具有重大的意義。我們將穩穩立足於現場，為解決地區難題貢獻一己之力...」
即使在人口減少和駕駛短缺日益嚴重的情況下，為了持續營運作為市民重要交通工具的市營公車，將驗證運用AI技術之全新業務方法的可能性。
專案背景：八戶市面臨的難題
在八戶市，由於人口減少、燃料成本高漲以及長期的公車駕駛短缺，市營公車面臨的環境逐年嚴峻。另一方面，作為支撐市民日常生活的關鍵交通工具，市營公車的角色依然重要。如何在有限的人力與成本下，建構可持續的營運體制，已成為當務之急。
時刻表與排班作業是人力所能及的極限，極度複雜
在這種情況下，八戶市過去也推動了諸如路線重組和導入需求反應式運輸等各項舉措。然而，八戶市營公車經營多達96條路線，光是平日就需要準備105份班表，時刻表與排班的編排作業極為複雜。必須考量法規、勞動協約及多樣化路線等多重限制條件，導致業務高度依賴個人經驗，且效率低落成了沉重的負擔。
此外，很難事前掌握減少特定班次會對整體排班造成什麼影響，因此一直處於必須在反覆試錯中進行檢討的狀況。結果，每次修改時刻表及伴隨的排班編排通常需要耗費數個月的時間，這使得規劃作業成為了事業營運的瓶頸。
本專案將執行的事項：驗證AI改善業務的可能性
本專案將運用ALGO ARTIS過去參與社會基礎設施規劃DX所累積的演算法建構專業知識，驗證全新的時刻表與排班編排手法。透過運用AI，我們將驗證能否建立讓負責人可以検討比以往更多模式的環境、增加時刻表編排的嘗試次數，同時縮短編排時間並檢討降低營運成本的可能性。
預期效益
透過本次驗證，預期將達成以下效益：
- 能在抑制不必要減班的同時，進行合理的時刻表檢討。
- 能在確認對排班影響的同時，推進時刻表的編排。
- 有可能在短時間內比較與檢討多個模式。
- 緩解時刻表與排班編排業務高度依賴個人的狀況，實現讓年輕職員也能輕鬆接手的業務環境。
此外，在目前的檢討與驗證中，過去檢討一次時刻表修改需要耗費數個月的作業，現在預計能夠一邊比較AI提出的多個方案，一邊在1天到幾天內完成修改草案。本專案將驗證這些提升業務效率的成效，在實際營運現場能重現並擴展到什麼程度。
驗證示意圖（業務流程範例）
代表評論
八戶市 評論
「在八戶市，為了路線重組，我們已經建立了可以對公車使用狀況等進行數據分析與視覺化，讓相關人員可以進行協議與檢討的體制。另一方面，路線重組不可或缺的排班重組作業，是一項牽涉許多限制條件、宛如拼湊全白拼圖般極度複雜的業務，且高度依賴個人經驗是一大問題。
這次，ALGO ARTIS透過詳細的訪談，理解了未能明文規定的營運規則與條件，並基於這些經驗提出了將其轉換為演算法的建議。我們期待透過本系統能進行多樣化的模擬，為了守護地區的『代步工具』，相關人員能更積極地推進討論。」
株式會社 ALGO ARTIS 代表取締役社長：永田健太郎 評論
「大眾運輸是作為地區『代步工具』支撐社會的重要基石。針對八戶市面臨的複雜時刻表與排班編排業務，演算法的力量能提供多大的支援？對於秉持『優化社會基礎設施』願景的我們 ALGO ARTIS 來說，能驗證這份可能性具有重大的意義。我們將穩穩立足於現場，為解決地區難題貢獻一己之力...」