近年のCASE，MaaSの世界的風潮に追従した交通サービスの多様化，電動・自動運転化は，都市部や地方部に存在する都市内の短距離移動における交通課題を解決すると言われている．本研究では，交通課題解決のための社会実装に向けた４つの課題点[課題１：利便性・整備量のバランスからみた現状の都市内公共交通ネットワークの性能評価; 課題２：新しい交通サービスが優位となる都市の空間的な特徴の把握; 課題３：既存の公共交通と新しい交通サービスの組合せ方法; 課題４：既存・新規公共交通サービスの電動化・自動運転化の優先箇所の決定] に着目し，多様な交通サービスの輸送効率性を把握した上で，CASE，MaaS時代における都市内公共交通システムの設計指針を得るための定量的な評価手法の開発を目的とする．本年度では課題1，2に対応した，以下の具体的成果があった．
課題１：都市内公共交通ネットワークの性能評価：日本全国の公共交通サービスの運行ダイヤを基に，公共交通の車両・乗換移動を多次元のグラフ構造として表現した時空間ネットワークを用いた分析環境を構築した．これにより，都市内移動需要に対する公共交通の需要被覆率，速達性，利便性からみた性能評価を行い，今後の地域公共交通計画における路線網・ダイヤの改善方向性を示唆した．さらに，昨今のCOVID-19感染防止施策による減便の状況と，減便前後における人々の移動利便性の悪化の現状を示した．
課題２：新しい交通サービスの優位性の把握：デマンド型交通やシェアサイクル，配車サービスといった路線・ダイヤが固定されていない交通手段において，車両基地やポートといった拠点（デポ）の配置に対する移動コストの推計を行うために，デポと配送領域間のLinehaul距離に着目した連続近似モデルを構築し．数値実験の値との比較検証の結果，デポが領域外にある場合における高精度化を実現した．