(57)【要約】      （修正有）【課題】条件を変更して交通シミュレーションを繰り返し実施する際の演算負荷を抑制する交通シミュレーション装置を提供する。【解決手段】個人が交通路を利用した際の出発地・到着地・交通手段の履歴を複数の個人について集計した個人履歴データを用い、交通路上の交通行動をシミュレートし、交通ネットワーク構造を変更することにより交通路上における交通経路が変化する個人を抽出し、抽出した個人について交通ネットワークデータを用いて交通路上における交通行動をシミュレートし、このシミュレート結果を最初のシミュレート結果に反映する。【選択図】図３Ｂ
2016048508.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地点間を連結する交通路のネットワーク構造を記述した交通ネットワークデータを格納する交通ネットワーク記憶部、
個人が前記交通路を利用した際の出発地、到着地、および交通手段についての履歴を複数の前記個人について集計した第１個人履歴データを格納する個人履歴記憶部、
前記交通ネットワークデータと前記第１個人履歴データを用いて前記交通路上における交通行動をシミュレートする第１シミュレーション部、
前記交通ネットワークデータが記述している前記ネットワーク構造を変更することにより前記交通路上における交通経路が変化する前記個人を抽出する差分抽出部、
前記差分抽出部が抽出した前記個人について前記交通ネットワークデータを用いて前記交通路上における交通行動をシミュレートする第２シミュレーション部、
前記第２シミュレーション部によるシミュレート結果を前記第１シミュレーション部によるシミュレート結果に対して反映してその結果を記憶装置に格納するシミュレーション更新部、
を備えることを特徴とする交通シミュレーション装置。
【請求項２】
前記差分抽出部は、変更された前記交通路と前記ネットワーク構造を変更する前における交通経路の少なくとも一部が互いに重複または交差する前記個人は、前記ネットワーク構造を変更することにより前記交通路上における交通経路が変化するものと判定する
ことを特徴とする請求項１記載の交通シミュレーション装置。
【請求項３】
前記差分抽出部は、前記抽出した個人が前記ネットワーク構造の変更前において通過する交通経路の少なくとも一部と重複する交通経路を使用する他の前記個人をさらに抽出する
ことを特徴とする請求項１記載の交通シミュレーション装置。
【請求項４】
前記差分抽出部は、前記抽出した個人の総数が所定の総数閾値に達した時点で、前記抽出を中止する
ことを特徴とする請求項３記載の交通シミュレーション装置。
【請求項５】
前記個人履歴記憶部は、前記第１個人履歴データが記述している１以上の前記個人について前記出発地、前記到着地、および前記交通手段のうち少なくともいずれかを変更した第２個人履歴データを格納し、
前記差分抽出部は、前記第２個人履歴データが記述している前記個人が使用する交通経路の少なくとも一部と重複する交通経路を使用する前記個人を抽出する
ことを特徴とする請求項１記載の交通シミュレーション装置。
【請求項６】
前記差分抽出部は、前記抽出した個人の総数の増分が所定の増分閾値に達した時点で、前記抽出を中止する
ことを特徴とする請求項１記載の交通シミュレーション装置。
【請求項７】
前記差分抽出部は、前記出発値および前記到着地が所定の地理的範囲内に収まる前記個人を仮抽出し、前記抽出した個人の前記出発値または前記到着地が前記地理的範囲内に収まらない場合は当該仮抽出した個人を破棄する
ことを特徴とする請求項１記載の交通シミュレーション装置。
【請求項８】
前記交通シミュレーション装置は、前記シミュレーション更新部が前記記憶装置に格納した前記シミュレート結果と前記交通路における実際の交通量との間の差分がなくなるように前記第２シミュレーション部によるシミュレーションを最適化するシミュレーション最適化部を備え、
前記シミュレーション最適化部は、
前記求めた差分が所定の差分閾値以上である場合は、前記交通ネットワークデータが記述している前記ネットワーク構造を再変更した上で、前記差分抽出部、前記第２シミュレーション部、および前記シミュレーション更新部の処理を再実施して前記差分を改めて求める
ことを特徴とする請求項１記載の交通シミュレーション装置。
【請求項９】
請求項１記載の交通シミュレーション装置、
前記交通ネットワークデータが記述している前記交通路に加えて新たな交通路を追加したと仮定した場合における前記交通路の利便性を、前記シミュレーション更新部による前記反映の結果に基づき評価する、利便性評価部、
前記利便性評価部による前記評価の結果を出力する出力部、
を備えることを特徴とする交通シミュレーションシステム。
【請求項１０】
請求項１記載の交通シミュレーション装置、
前記交通路における交通を規制したと仮定した場合における前記交通路の交通量を前記シミュレーション更新部による前記反映の結果に基づき算出する交通量予測部、
前記交通量予測部による算出結果を出力する出力部、
前記交通量予測部が仮定した前記規制にしたがって前記交通路における交通を規制する交通規制部、
を備えることを特徴とする交通シミュレーションシステム。
【請求項１１】
前記記憶装置は、前記交通規制部が過去に実施した交通規制計画と、そのときの前記交通路の交通量とを記述したデータを格納しており、
前記交通量予測部は、前記交通量予測部が算出した前記交通路の交通量と、前記記憶装置が格納している過去の前記交通路の交通量との間の類似度を算出し、
前記出力部は、前記交通量予測部が算出した類似度のうち最も高いものに対応する過去の前記交通規制計画を出力する
を備えることを特徴とする請求項１０記載の交通シミュレーションシステム。
【請求項１２】
前記交通シミュレーションシステムは、
前記交通路の混雑度指標を取得する交通状況取得部、
前記交通状況取得部が取得した前記交通路の混雑度指標に基づき前記交通路において交通事故が発生したことを検出する事故検出部、
を備え、
前記出力部は、前記事故検出部が検出した交通事故についての情報を出力する
ことを特徴とする請求項１０記載の交通シミュレーションシステム。
【請求項１３】
請求項１記載の交通シミュレーション装置、
前記交通路における信号切替間隔を変更したと仮定した場合における前記交通路の交通量を前記シミュレーション更新部による前記反映の結果に基づき算出する交通量予測部、
前記交通量予測部による算出結果を出力する出力部、
前記交通量予測部が仮定した前記信号切替間隔にしたがって前記交通路における信号切替間を変更する信号制御部、
を備えることを特徴とする交通シミュレーションシステム。
【請求項１４】
前記交通シミュレーションシステムは、前記交通路の交通量を示す情報を配信する情報配信部を備える
ことを特徴とする請求項１３記載の交通シミュレーションシステム。
【請求項１５】
請求項１記載の交通シミュレーション装置、
前記交通路における課金額を変更したと仮定した場合における前記交通路の交通量を前記シミュレーション更新部による前記反映の結果に基づき算出する課金効果予測部、
前記課金効果予測部による算出結果を出力する出力部、
を備えることを特徴とする交通シミュレーションシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人の交通行動をシミュレートする技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、効率的な都市運営を実現するため、情報通信技術（ＩＣＴ）を用いて都市内の交通状況をシミュレーションし、その結果を都市運営計画に反映することが求められている。例えば新たに整備する交通網が交通量に及ぼす影響を評価するため、交通需要を予測するシミュレーション技術が利用される。
【０００３】
従来の交通需要予測においては、アンケートや人手により交通量を調査し、その結果に基づき専門家が分析やシミュレーションを実施している。そのため、需要予測は比較的長期のスパンに対して実施される。これに対し近年は、ＩＣＴを活用して日常的に交通量データを取得することができるようになっており、これにともなってシミュレーションをより短周期で実施することが求められるようになってきている。
【０００４】
下記非特許文献１は、四段階推定法と呼ばれる予測手法について説明している。四段階推定法は、それぞれのステップにおいて、様々なパラメータ設定が必要である。これらパラメータは、上述のように人手による交通調査と調査結果に基づき設定される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Robert Cevero, “Adaptive Approaches to Modeling the Travel-Demand Impacts of Smart Growth“, American Planning Association. Journal of the American Planning Association; 2006, 72, 3, Research Library pg.285
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
交通シミュレーションは一般に計算量が大きいので、短周期でシミュレーションを実施することは必ずしも容易ではない。交通計画を立案する際には、新たな交通計画を立案してその効果を評価し、評価に基づき計画を最適化する、という手順がとられるが、この過程において個々の交通計画を評価するために交通シミュレーションを用いると演算量が膨大になる。したがって従来においては、シミュレーション条件を変更して交通シミュレーションを繰り返し実施することは困難であった。
【０００７】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、シミュレーション条件を変更して交通シミュレーションを繰り返し実施する際の演算負荷を抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る交通シミュレーション装置は、交通路のネットワーク構造を変更することによって影響を受ける個人を抽出し、その抽出した個人について交通シミュレーションを再実施する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明に係る交通シミュレーション装置によれば、演算負荷を抑制しつつ、シミュレーション条件を変更して交通シミュレーションを繰り返し実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態１に係る交通シミュレーション装置１００の機能ブロック図である。
【図２Ａ】個人履歴データ１３３の構成とデータ例を示す図である。
【図２Ｂ】交通ネットワークデータ１３２の構成とデータ例を示す図である。
【図２Ｃ】シミュレーション結果データ１３１の構成とデータ例を示す図である。
【図２Ｄ】図２Ａと２Ｃにおけるゾーン、ノード、リンクの関係を説明する図である。
【図３Ａ】交通シミュレーション装置１００の動作を説明する概念図である。
【図３Ｂ】交通シミュレーション装置１００の動作を説明する概念図である。
【図４】シミュレーション部１２１が交通シミュレーションを実施する処理を説明するフローチャートである。
【図５】新規交通ネットワークデータ１３４を用いて交通シミュレーションを実施する処理を説明するフローチャートである。
【図６】実施形態２に係る交通シミュレーション装置１００の機能ブロック図である。
【図７】実施形態２における交通シミュレーション装置１００の動作を説明する概念図である。
【図８】新規個人履歴データ１３５を用いて交通シミュレーションを実施する処理を説明するフローチャートである。
【図９】実施形態３において交通シミュレーションを実施する処理を説明するフローチャートである。
【図１０】実施形態４に係る交通シミュレーション装置１００の機能ブロック図である。
【図１１】実施形態４において交通シミュレーション装置１００がシミュレーション結果を最適化する処理を説明するフローチャートである。
【図１２】実施形態５に係る交通シミュレーション装置１００の機能ブロック図である。
【図１３Ａ】ユーザが交通シミュレーション装置１００のＧＵＩを利用して新規道路を設定する際の画面イメージを示す図である。
【図１３Ｂ】利便性評価部１２１０と交通計画部１２２０によって新たな交通路を評価した結果を示す画面イメージを示す図である。
【図１４】複数の新規交通計画の費用、利便性、評価指標を一覧表示する画面イメージを示す図である。
【図１５】実施形態６に係る交通シミュレーションシステムの構成図である。
【図１６】実施形態７に係る交通シミュレーションシステムの構成図である。
【図１７】実施形態８に係る交通シミュレーションシステムの構成図である。
【図１８】実施形態９に係る交通シミュレーション装置１００の機能ブロック図である。
【図１９Ａ】ユーザ（例えば交通計画作成者）が交通シミュレーション装置１００のＧＵＩを利用して課金エリアを設定する画面イメージを示す図である。
【図１９Ｂ】課金効果予測部１８１０によって新たな交通路を評価した結果を示す画面イメージを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
＜実施の形態１＞
図１は、本発明の実施形態１に係る交通シミュレーション装置１００の機能ブロック図である。交通シミュレーション装置１００は、交通路における複数の個人の交通経路などの交通行動をシミュレートする装置であり、プロセッサ１１０、メモリ１２０、記憶装置１３０を備える。
【００１２】
プロセッサ１１０は、メモリ１２０が格納している各プログラムを実行する演算装置である。メモリ１２０は、シミュレーション部１２１、差分抽出部１２２、差分更新部１２３を備える。これら各機能部の詳細については後述する。
【００１３】
シミュレーション部１２１、差分抽出部１２２、差分更新部１２３は、これらの動作を記述したプログラムをプロセッサ１１０が実行することによって構成することもできるし、これらの機能を実現する回路デバイスなどのハードウェアを用いて構成することもできる。以下では図１に示すようにプログラムとして構成したことを前提として説明する。これらプログラムを実際に実行するのはプロセッサ１１０であるが、以下では記載の便宜上、各機能部を動作主体として説明する。後述の実施形態で説明する、メモリ１２０が格納するその他機能部についても、同様である。
【００１４】
記憶装置１３０は、例えばハードディスク装置などのデータ記憶装置であり、シミュレーション結果データ１３１、交通ネットワークデータ１３２、個人履歴データ１３３、新規交通ネットワークデータ１３４を格納する。これらデータの詳細については後述する。
【００１５】
図２Ａは、個人履歴データ１３３の構成とデータ例を示す図である。個人履歴データ１３３は、個人が交通手段を利用した履歴を複数の個人について集約したデータであり、都市１３３１、出発地１３３２、到着地１３３３、交通量１３３４、選択パターン１３３５を含む。
【００１６】
都市１３３１は、個人履歴が収集された都市のＩＤを保持する。出発地１３３２と到着地１３３３は、当該都市内の各地点（ゾーン）のＩＤを保持する。交通量１３３４は、出発地１３３２と到着地１３３３の間に発生する交通量を保持する。例えば出発地１３３２と到着地１３３３の間を通過する車両などの台数を交通量１３３４として用いることができるが、その他の交通量指標を用いてもよい。選択パターン１３３５は、当該地点間において各交通機関が選択された割合を保持する。
【００１７】
図２Ｂは、交通ネットワークデータ１３２の構成とデータ例を示す図である。交通ネットワークデータ１３２は、地点間を接続する交通路のネットワーク構造を記述したデータであり、リンク１３２１、ノード１３２２、長さ１３２３、料金１３２４、交通手段１３２５を含む。
【００１８】
リンク１３２１は、道路や交通区間のような交通路のＩＤを保持する。ノード１３２２は、リンクの両端に当たる地点のＩＤを保持する。長さ１３２３は、当該リンクの長さを保持する。料金１３２４は、当該リンクを通過するために必要な金額を保持する。交通手段１３２５は、当該リンクを通過することができる交通手段を保持する。
【００１９】
図２Ｃは、シミュレーション結果データ１３１の構成とデータ例を示す図である。シミュレーション結果データ１３１は、シミュレーション部１２１が交通シミュレーションを実施した結果を格納するデータであり、各個人の各時刻における地理的位置と交通手段を当該個人の交通行動として表現している。シミュレーション結果データ１３１は、都市１３１１、個人１３１２、日時１３１３、座標１３１４、交通手段１３１５を含む。
【００２０】
都市１３１１は、シミュレーションを実施した都市のＩＤである。個人１３１２は、当該都市において交通行動を実施する個人の識別子である。日時１３１３は、日時を示す。座標１３１４は、個人１３１２が日時１３１３において位置している地理的位置を表す座標である。交通手段１３１５は、個人１３１２が日時１３１３において使用する交通手段を示す。
【００２１】
図２Ｄは、図２Ａと２Ｃにおけるゾーン、ノード、リンクの関係を説明する図である。個人がノードＮ１からノードＮ４に向かうとき、複数のノードを経由する場合がある。各ノードはリンクによって接続されている。各ノードは、より広い地域単位であるゾーンに含まれる。
【００２２】
図３Ａ〜図３Ｂは、交通シミュレーション装置１００の動作を説明する概念図である。交通シミュレーション装置１００は、交通シミュレーションを実施した後、シミュレーション条件が変更された場合は、その変更によって交通行動が変化する個人についてのみ交通シミュレーションを再実施する。これにより交通シミュレーションの演算負荷を抑制することができる。以下図３Ａ〜図３Ｂの各ステップについて説明する。
【００２３】
（図３Ａ：事前処理）
シミュレーション部１２１は、交通ネットワークデータ１３２と個人履歴データ１３３を用いて、交通シミュレーションを実施する。ここでいう交通シミュレーションとは、交通ネットワークデータ１３２が記述している交通路のネットワーク構造の下、個人履歴データ１３３が記述している出発地１３３２、到着地１３３３などの交通行動が実際に発生したと仮定して、各交通リンクにおける交通量などをシミュレートすることである。シミュレーション部１２１は、シミュレーション結果をシミュレーション結果データ１３１に格納する。個人履歴データ１３３は個人を識別する情報を保持していないので、個人毎の交通行動は例えば選択パターン１３３５に基づき統計的に推定してもよいし、あるいは後述するようにプローブパーソンデータを用いて推定してもよい。
【００２４】
（図３Ａ：ステップ１）個人履歴と交通ネットワークを読み出す
計画者は、シミュレーション結果を踏まえて新たな交通リンク（道路や鉄道など）を設けるか否か検討するため、以下の再シミュレーションを実施するよう交通シミュレーション装置１００へ指示する。シミュレーション部１２１は、先に実施したシミュレーション結果に対応する交通ネットワークデータ１３２と個人履歴データ１３３を読み出す。ここでは図３Ａに示す交通ネットワークとそれぞれの出発地１３３２（出発地Ａ〜Ｄ）および到着地１３３３（到着地Ａ〜Ｄ）を読み出したと仮定する。
【００２５】
（図３Ａ：ステップ２）新しい道路を設定する
計画者は、例えば交通シミュレーション装置１００が提供するＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を用いて、図３Ａに示す交通ネットワーク上に新しい交通リンク（例えば道路）を設定する。これにより交通ネットワークデータ１３２は変更されることになる。新規交通ネットワークデータ１３４は、この変更後の交通ネットワークを記述したデータである。
【００２６】
（図３Ｂ：ステップ３）影響を受ける個人を特定する
交通シミュレーション装置１００は、交通ネットワークデータ１３２を新規交通ネットワーク１３４へ変更することにより影響を受ける個人を特定する。影響を受けるとは、交通行動が変化する（例：交通経路が変化する）ことを意味する。図３Ｂに示す例においては、出発地Ａから目的地Ａへ向かう個人にとっては、従前の交通経路を経由するよりも新規道路を経由したほうが近道なので、当該個人は交通経路が変化すると考えられる。交通シミュレーション装置１００は、このような個人を特定する。
【００２７】
（図３Ｂ：ステップ３：補足）
新規交通リンクによって影響を受ける個人は、例えば従前の交通経路と新規交通リンクが互いに少なくとも一部交差もしくは重複するか否かによって特定することができる。交通経路が交差または重複している場合、その個所において交通経路または交通手段の新たな選択肢が生じるからである。各個人の従前の交通経路は、シミュレーション結果データ１３１から抽出することができる。
【００２８】
（図３Ｂ：ステップ４）交通経路が重複する別の個人を特定する
交通シミュレーション装置１００は、ステップ３において特定した個人の交通経路と少なくとも一部が重複する交通経路を使用する他の個人を、さらに特定する。ある個人の交通行動が変化する可能性がある場合、その交通経路の交通量も同時に変化する可能性がある。そうすると、その交通経路を用いる他の個人の交通行動もこれにともなって変化する可能性がある。交通シミュレーション装置１００は、このように派生的に影響を受ける個人をさらに特定する。
【００２９】
交通シミュレーション装置１００は、以上説明したステップ３〜ステップ４を繰り返すことにより、新規交通リンクを設けることによって影響を受ける個人を抽出する。交通シミュレーション装置１００は、交通ネットワーク構造の変更によって影響を受ける個人についてのみ差分的に交通シミュレーションを実施することにより、演算量を抑制することを図る。
【００３０】
図４は、シミュレーション部１２１が交通シミュレーションを実施する処理を説明するフローチャートである。本フローチャートは、図３Ａの事前処理に相当する。以下図４の各ステップについて説明する。
【００３１】
（図４：ステップＳ４０１）
シミュレーション部１２１は、交通ネットワークデータ１３２と個人履歴１３３を用いて、各個人の交通行動を推定する。推定に際して、例えば後述の実施形態で説明するプローブパーソンデータを用いることもできる。シミュレーション部１２１は、例えばプローブパーソンデータ内に含まれる各個人の移動履歴から、出発地（Ｏｒｉｇｉｎ）と到着地（Ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ）を推定する。例えば、ある程度の長時間同じ場所に留まっている地点が目的地または到着地であると考え、これら地点間の移動を１つの交通行動として抽出する。本ステップにおける推定手法は、例えば四段階推定法において用いられる手法などを用いることができる。本ステップによる推定にともない、移動経路も併せて推定される。各個人が選択する交通手段は、選択パターン１３３５に基づき統計的に推定することができる。
【００３２】
（図４：ステップＳ４０２）
シミュレーション部１２１は、ステップＳ４０１の結果を用いて、各個人の挙動をシミュレートする。すなわち、ステップＳ４０１で推定した出発地から到着地に向かって各交通手段を用いて各個人が移動すると仮定して、各交通リンクにおける交通量などをシミュレートする。シミュレーション部１２１は本ステップの結果を、シミュレーション結果データ１３１に格納する。本ステップのシミュレーションは一般に演算量が大きく、本ステップを何度も繰り返し実施するのはプロセッサ１１０にとって負担が大きい。
【００３３】
図５は、新規交通ネットワークデータ１３４を用いて交通シミュレーションを実施する処理を説明するフローチャートである。本フローチャートは、図３Ａ〜図３Ｂの各ステップに相当する。以下図５の各ステップについて説明する。
【００３４】
（図５：ステップＳ５０１）
差分抽出部１２２は、交通ネットワークデータ１３２と新規交通ネットワークデータ１３４との間の差分を抽出することにより、変更（追加、削除を含む）された交通リンクを特定する。本ステップは図３Ａで説明したステップ１〜ステップ２に相当する。
【００３５】
（図５：ステップＳ５０２〜Ｓ５０３）
差分抽出部１２２は、交通ネットワーク構造を変更することによって影響を受ける個人を抽出する（Ｓ５０２）。差分抽出部１２２は、抽出した個人の交通経路を特定する（Ｓ５０３）。これらステップは、図３Ｂで説明したステップ３に相当する。各個人の交通経路は、シミュレーション結果１３１から得ることができる。ステップＳ５０４においても同様である。
【００３６】
（図５：ステップＳ５０４）
差分抽出部１２２は、ステップＳ５０２で抽出した個人の交通行動が変化することにより影響を受ける別の個人を抽出する。本ステップは、図３Ｂで説明したステップ４に相当する。
【００３７】
（図５：ステップＳ５０５）
差分抽出部１２２は、ステップＳ５０４において新たな個人が抽出されたか否かを判定する。新たな個人が抽出された場合はステップＳ５０３に戻って処理を継続する。新たな個人が抽出されなかった場合は処理が収束したものと判定し、ステップＳ５０６へ進む。
【００３８】
（図５：ステップＳ５０５：補足）
図３Ｂのステップ４で説明した手法により、影響を受ける個人を連鎖的に抽出すると、抽出される個人数が多大になる可能性がある。そこで差分抽出部１２２は、本ステップにおいて例えば抽出する個人数の上限値をあらかじめ定めておき、その上限値に達した時点でステップＳ５０６へ進むようにしてもよい。あるいは本フローチャート（または本ステップ）を開始してからの経過時間に上限を設け、計算時間がその上限に達した時点でステップＳ５０６へ進むようにしてもよい。
【００３９】
（図５：ステップＳ５０６）
シミュレーション部１２１は、ステップＳ５０２〜Ｓ５０５において抽出された個人についてのみ、改めて交通シミュレーションを実施する。差分更新部１２３は、シミュレーション部１２１が改めて実施したシミュレーション結果を記憶装置１３０に格納する。このシミュレーション結果はシミュレーション結果データ１３１に対して上書きしてもよいし、本ステップの結果を反映した新たなシミュレーション結果データを生成してもよい。さらには、新規交通ネットワークデータ１３４と新たなシミュレーション結果との間の対応関係を記述したデータを保存してもよい。
【００４０】
（図５：ステップＳ５０６：補足）
本ステップにおいて、シミュレーション部１２１が交通シミュレーションを再実施することを前提としているが、交通シミュレーションを再実施する機能部を別途設けることもできる。本実施形態１においては記載の便宜上、シミュレーション部１２１に統一した。
【００４１】
＜実施の形態１：まとめ＞
以上のように、本実施形態１に係る交通シミュレーション装置１００は、交通ネットワーク構造を変更することによって影響を受ける個人を抽出し、その個人についてのみ交通シミュレーションを再実施する。これにより、全個人の交通行動について交通シミュレーションを繰り返し実施することなく、交通ネットワーク構造の変化を反映したシミュレーション結果を得ることができる。すなわち、再シミュレーションにともなう演算負荷を抑制しつつ、シミュレーション条件を変更して繰り返し交通シミュレーションを実施することができる。
【００４２】
＜実施の形態２＞
実施形態１では、交通シミュレーションの条件として、交通ネットワーク構造が変更される例を説明した。本発明の実施形態２では、交通シミュレーションの条件として、個人履歴データ１３３が記述している出発地１３３２、到着地１３３３、選択パターン１３３５の少なくともいずれかが変更される例について説明する。
【００４３】
図６は、本実施形態２に係る交通シミュレーション装置１００の機能ブロック図である。本実施形態２において交通シミュレーション装置１００は、新規交通ネットワークデータ１３４に代えて、またはこれに加えて、新規個人履歴データ１３５を保持する。新規個人履歴データ１３５は、個人履歴データ１３３が保持する少なくともいずれかのレコードについて、出発地１３３２、到着地１３３３、選択パターン１３３５の少なくともいずれかを変更したデータである。その他の構成は実施形態１と同様である。
【００４４】
図７は、本実施形態２における交通シミュレーション装置１００の動作を説明する概念図である。交通シミュレーション装置１００は実施形態１と同様に、シミュレーション条件が変更されることによって交通行動が変化する個人についてのみ交通シミュレーションを再実施する。以下図７の各ステップについて説明する。
【００４５】
（図７：ステップ１）交通行動が変更された個人を特定する
計画者は、例えば交通シミュレーション装置１００が提供するＧＵＩを用いて、図７に示すいずれかの個人の交通行動（例えば出発地や到着地）を変更する。これにより個人履歴データ１３３は変更されることになる。新規個人履歴データ１３５は、この変更後の個人履歴を反映したデータである。図７においては、到着地Ａが到着地Ａ’に変更された例を示した。
【００４６】
（図７：ステップ２）交通経路が重複する別の個人を特定する
交通シミュレーション装置１００は、ステップ１において交通行動を変更した個人の交通経路と少なくとも一部が重複する交通経路を使用する他の個人を、さらに特定する。本ステップを実施する理由は、図３Ｂのステップ４と同様である。交通シミュレーション装置１００は、ステップ２を繰り返すことにより、交通行動が変化する個人を抽出する。
【００４７】
図８は、新規個人履歴データ１３５を用いて交通シミュレーションを実施する処理を説明するフローチャートである。本フローチャートは、図７の各ステップに相当する。以下図８の各ステップについて説明する。
【００４８】
（図８：ステップＳ８０１〜Ｓ８０３）
差分抽出部１２２は、個人履歴データ１３３と新規個人履歴データ１３５との間の差分を抽出することにより（Ｓ８０１）、交通行動が変更（追加、削除を含む）された個人を特定する（Ｓ８０２）。差分抽出部１２２は、抽出した個人の交通経路を特定する（Ｓ８０３）。これらステップは図７で説明したステップ１に相当する。
【００４９】
（図８：ステップＳ８０４）
差分抽出部１２２は、ステップＳ８０１〜Ｓ８０２で抽出した個人の交通行動が変化することにより影響を受ける別の個人を抽出する。本ステップは、図７で説明したステップ２に相当する。
【００５０】
（図８：ステップＳ８０５〜Ｓ８０６）
これらステップは、図５で説明したステップＳ５０５〜Ｓ５０６と同様である。
【００５１】
＜実施の形態２：まとめ＞
以上のように、本実施形態２に係る交通シミュレーション装置１００は、ある個人の交通行動が変化することによって影響を受ける別の個人を抽出し、それら個人についてのみ交通シミュレーションを実施する。これにより、実施形態１と同様に再シミュレーションにともなう演算負荷を抑制しつつ、シミュレーション条件を変更して繰り返し交通シミュレーションを実施することができる。
【００５２】
本実施形態２で説明した手法は、実施形態１と併用することもできる。すなわち、交通ネットワークデータ１３２が変更されることによって影響を受ける個人については実施形態１で説明した手法により抽出し、個人履歴データ１３３が変更されることによって影響を受ける個人については実施形態２で説明した手法により抽出することができる。
【００５３】
＜実施の形態３＞
実施形態１〜２においては、シミュレーション条件を変更することによって影響を受ける個人を全て抽出する（または上限値に達したら中止する）ことを説明した。本発明の実施形態３では、演算負荷を考慮して抽出を途中で打ち切る動作例を説明する。交通シミュレーション装置１００の構成は実施形態１〜２と同様である。
【００５４】
図９は、本実施形態３において交通シミュレーションを実施する処理を説明するフローチャートである。ここでは実施形態１で説明した図５に準じたフローチャートを記載しているが、実施形態２で説明した図８に準じたフローチャートにおいても同様の手法を用いることができる。以下、実施形態１〜２とは異なるステップについて説明する。
【００５５】
（図９：ステップＳ９０１）
差分抽出部１２２は、ステップＳ５０５（またはステップＳ８０５）に代えて本ステップを実施する。差分抽出部１２２は、ステップＳ５０４において抽出される個人数の増分が所定の増分閾値以下になった場合、抽出が収束したものと判定し、ステップＳ５０６へ進む。これにより、本ステップが際限なく実施されることを防ぐことができる。
【００５６】
（図９：ステップＳ９０１：変形例）
差分抽出部１２２は、ステップＳ５０４において抽出した個人の出発地１３３２と到着地１３３３がともに所定の地理的範囲（例えば現在交通シミュレーションを実施している都市など）内に収まっている場合のみその個人を抽出し、それ以外であれば当該個人は抽出せず破棄してもよい。これにより、例えば他都市から流入する一時的なトラフィックなどを除去し、不要なシミュレーション負荷を抑制することができる。
【００５７】
＜実施の形態４＞
実施形態１〜３で説明した手法により、シミュレーション条件が変更されたとき影響を受ける個人についてのみ再シミュレーションを実施すると、演算負荷を抑制することができる反面、シミュレーション精度が低下する可能性が考えられる。すなわち、シミュレーション結果が実際の交通トラフィックから乖離する可能性がある。そこで本発明の実施形態４では、交通シミュレーション結果が実際の交通トラフィックに近づくようにパラメータを最適化する動作例について説明する。
【００５８】
図１０は、本実施形態４に係る交通シミュレーション装置１００の機能ブロック図である。交通シミュレーション装置１００は、実施形態１〜３いずれかで説明した構成に加えて、シミュレーション最適化部１２４を備える。その他構成は実施形態１〜３と同様である。以下では実施形態１の構成に加えてシミュレーション最適化部１２４を設けた構成を前提として説明する。
【００５９】
図１１は、本実施形態４において交通シミュレーション装置１００がシミュレーション結果を最適化する処理を説明するフローチャートである。以下図１１の各ステップについて説明する。
【００６０】
（図１１：ステップＳ１１０１）
シミュレーション部１２１と差分抽出部１２２は、実施形態１で説明した手法により、シミュレーション条件を変更することにより影響を受ける個人についてのみ、交通シミュレーションを再実施する。
【００６１】
（図１１：ステップＳ１１０２）
シミュレーション最適化部１２４は、ステップＳ１１０１において取得したシミュレーション結果データ１３１と、実際の交通トラフィックとの間の乖離度を求める。実際の交通トラフィックは、例えば後述の実施形態で説明するプローブパーソンデータを用いて取得することができる。乖離度は、交通シミュレーション分野において常用されている適当な指標を用いて求めることができる。
【００６２】
（図１１：ステップＳ１１０３）
シミュレーション最適化部１２４は、ステップＳ１１０２で求めた乖離度が収束したか否かを判定する。例えば乖離度の増分が所定閾値以下になった場合、乖離度が収束したと判定することができる。収束した場合は本フローチャートを終了し、収束していない場合はステップＳ１１０４へ進む。
【００６３】
（図１１：ステップＳ１１０４）
シミュレーション最適化部１２４は、ステップＳ１１０１において実施した交通シミュレーションのパラメータを任意に変更し、新たなシミュレーション条件を生成する。例えば個人履歴データ１３３の一部のレコードについて、出発地１３３２または到着地１３３３のうち少なくともいずれかを変更することが考えられる。あるいは各個人が使用する交通手段またはその選択確率（選択パターン１３３５）を変更してもよい。さらには交通ネットワークデータ１３２が記述している交通ネットワーク構造を変更してもよい。これらを任意に組み合わせてもよい。
【００６４】
（図１１：ステップＳ１１０５）
シミュレーション最適化部１２４は、ステップＳ１１０４において生成した新たなシミュレーション条件を用いて、ステップＳ１１０１と同様の交通シミュレーションを再実施する。本ステップの後はステップＳ１１０２に戻る。
【００６５】
＜実施の形態４：まとめ＞
以上のように、シミュレーション最適化部１２４は、ステップＳ１１０２〜Ｓ１１０５を繰り返し実施することにより、再実施した交通シミュレーション結果を実際の交通トラフィックに近づけることができる。これにより、一部の個人についてのみ再シミュレーションを実施した場合であっても、シミュレーション精度を維持することができる。
【００６６】
また、ステップＳ１１０２〜Ｓ１１０５において実施する交通シミュレーションは、実施形態１〜３と同様にシミュレーション条件を変更することにより影響を受ける個人についてのみ実施するものである。したがって、交通シミュレーション結果を最適化する演算処理は、全個人についてシミュレーションを実施する場合と比較して低く抑えることができる。
【００６７】
＜実施の形態５＞
本発明の実施形態５では、実施形態１〜４に係る交通シミュレーション装置１００によって得られたシミュレーション結果データ１３１を利用して、新しい都市交通計画の効果をシミュレーションによって評価する構成例について説明する。
【００６８】
図１２は、本実施形態５に係る交通シミュレーション装置１００の機能ブロック図である。交通シミュレーション装置１００は、実施形態１〜４で説明した構成に加えて、利便性評価部１２１０と交通計画部１２２０を備える。
【００６９】
交通計画部１２２０は、交通ネットワークデータ１３２に対して、道路、交差点、鉄道網などの新しい交通設備を追加するための計画を作成する機能部である。具体的な手法としては、交通計画を作成するための任意の公知技術を用いることができる。交通計画部１２２０はその他、個人履歴データ１３３を編集することもできる。交通計画部１２２０がこれらデータを編集することにより、新たな交通シミュレーション条件が作成される。
【００７０】
利便性評価部１２１０は、交通計画部１２２０によって仮作成された新たな交通シミュレーション条件を利用して、各リンク上における交通量や交通機関の利便性を算出する。利便性評価の手法としては、一般的に利用されている四段階推計法を用いてもよいし、その他の交通量を推定する手法を用いてもよい。
【００７１】
交通計画部１２２０は、編集前の交通ネットワークから編集後の交通ネットワークに変更するために要する費用を算出する。例えば、過去の施工実績データなどに基づき費用をシステマティックに計算することもできるし、各施工業者に対して見積もりを自動的に依頼しその結果に基づき計算してもよい。
【００７２】
利便性評価部１２１０と交通計画部１２２０の処理結果として、ユーザが入力した交通計画に関わる費用と、計画を実施した場合における都市交通の利便性を得ることができる。利便性評価部１２１０または交通計画部１２２０はさらに、費用と利便性の算出結果から、交通計画を評価する指標を算出してもよい。評価指標の例については後述する。利便性評価部１２１０と交通計画部１２２０は、これらの処理結果を記憶装置１３０に格納する。
【００７３】
図１３Ａは、ユーザが交通シミュレーション装置１００のＧＵＩを利用して新規道路を設定する際の画面イメージを示す図である。ユーザが新規交通計画（プロジェクト）を作成すると、交通シミュレーション装置１００はその周辺の地図および交通シミュレーションによって得た交通リンクの混雑度を画面上に表示する。画面上の点線は渋滞が生じているリンクである。ユーザはこのような現況を考慮して、新しい道路を仮設定する（太線）。編集を終了すると、ユーザは右下の実行ボタンを押下する。交通シミュレーション装置１００は、利便性評価部１２１０と交通計画部１２２０それぞれの機能を実施する。
【００７４】
図１３Ｂは、利便性評価部１２１０と交通計画部１２２０によって新たな交通路を評価した結果を示す画面イメージを示す図である。新規道路を追加することにより、渋滞リンクが消失している。画面右側には、当該交通計画を施工するために要する費用と、施工後の交通機関の利便性が表示されている。さらに、これらの費用と利便性に基づき利便性評価部１２１０が算出した評価指標が表示されている。ユーザはこれら指標により、新規交通計画の有用性を評価することができる。
【００７５】
交通計画の評価指標の例として、ＮＰＶ（Ｎｅｔ  Ｐｒｅｓｅｎｔ  Ｖａｌｕｅ： 純現在価値）、ＣＢＲ（Ｃｏｓｔ Ｂｅｎｅｆｉｔ Ｒａｔｉｏ： 費用便益比）、ＩＲＲ（Ｉｎｔｅｒｎａｌ  Ｒａｔｅ  ｏｆ Ｒｅｔｕｒｎ：内部収益率）などが考えられる。ＮＰＶは、財源の制約を考えず、できるだけ効果の大きい交通計画を採用することを図る場合に用いる。ＣＢＲは、財源の制約を考え、できるだけ効率的な交通計画を採用することを図る場合に用いる。ＩＲＲは、事業採算性を重視する場合に用いる。
【００７６】
図１４は、複数の新規交通計画の費用、利便性、評価指標を一覧表示する画面イメージを示す図である。利便性評価部１２１０と交通計画部１２２０は、これら指標の算出結果を記憶装置１３０に格納しておき、ＧＵＩ上にこれを呼び出すことができる。このように、交通シミュレーション装置１００が各交通計画の計算結果と編集結果を保持しておくことにより、各交通計画を微調整することができる。
【００７７】
＜実施の形態５：まとめ＞
以上のように、本実施形態５に係る交通シミュレーション装置１００は、シミュレーション結果データ１３１を用いて交通計画の費用利便性を評価することができる。これにより、１週間〜１か月程度の間隔で交通計画を評価することができる。すなわち、従来は５〜１０年おきに実施されていた都市交通計画の評価や設計をより高頻度に実施することができる。
【００７８】
＜実施の形態６＞
本発明の実施形態６では、実施形態１〜４に係る交通シミュレーション装置１００によって得られたシミュレーション結果データ１３１を利用して、交通行動の実態に即した交通規制を実施する構成例について説明する。
【００７９】
図１５は、本実施形態６に係る交通シミュレーションシステムの構成図である。本交通シミュレーションシステムは、交通シミュレーション装置１００とサーバ１０００を有する。交通シミュレーション装置１００は、実施形態１〜４で説明した構成に加えてデータ収集部１５１０を備え、プローブ２００と個人データソース３００に接続されている。
【００８０】
プローブ２００は、交通機関の混雑度などの状態を測定する測定端末であり、タクシーやバスに搭載されたＧＰＳ、道路に設置されたＶＩＣＳ、交通機関の状態を撮影するカメラ、などを用いて構成されている。
【００８１】
個人データソース３００は、個人が携行する携帯端末に搭載されたＧＰＳや加速度センサ、交通機関において利用することができるＩＣカードの利用履歴、国勢調査時のパーソントリップアンケート結果、などのような個人の交通行動履歴を収集するための情報源である。
【００８２】
データ収集部１５１０は、プローブ２００による測定結果と個人データソース３００が提供する各個人の交通行動についての情報を収集する。例えば通信ネットワークを介してプローブ２００と個人データソース３００から各データを収集することもできるし、記憶媒体に格納された測定データなどを読み出して取得することもできる。データ収集部１５１０が取得する各データのことを、プローブパーソンデータと呼称する場合もある。
【００８３】
シミュレーション部１２１、差分抽出部１２２、および差分更新部１２３は、データ収集部１５１０が収集したプローブパーソンデータに基づき交通シミュレーションを実施することにより、実際の交通トラフィックをより正確に反映したシミュレーション結果１３１を得ることができる。例えばデータ収集部１５１０は、プローブパーソンデータに基づき交通ネットワーク１３２や個人履歴１３３を修正し、その他機能部はこれを用いて交通シミュレーションを実施することができる。
【００８４】
サーバ１０００は、交通規制部１０５０に対して交通規制を実施するよう指示する装置であり、プロセッサ１０１０、メモリ１０２０、記憶装置１０３０、表示部１０４０を備える。これらはバスによって互いに接続される。表示部１０４０は、モニターやディスプレイなどを利用してデータを視覚的に表示する。
【００８５】
プロセッサ１０１０は、メモリ１０２０が格納している各プログラムを実行する。以下では記載の便宜上、各プログラムを動作主体として説明する。メモリ１０２０は、交通状況表示プログラム１０２１、規制情報編集プログラム１０２２、交通量予測プログラム１０２３、規制情報配信プログラム１０２４を格納している。規制情報配信プログラム１０２４は、交通シミュレーション装置１００上に配置することもできる。
【００８６】
交通状況表示プログラム１０２１は、交通ネットワークデータ１０３２を交通シミュレーション装置１００から取得し、これらと地図データ１０３３を統合して、表示部１０４０上で画面表示する。これによりユーザは、交通路の混雑状況を把握することができる。カメラによる映像情報や交通事故情報を重畳表示してもよい。
【００８７】
規制情報編集プログラム１０２２は、表示部１０４０上で新たな交通規制区間を仮設定して交通ネットワークに反映する。例えば、交通事故などが発生し、渋滞が発生した場合に、より深刻な広域な渋滞に発生しないようにある道路を通行禁止にする、などの新たな交通規制を仮設定する。
【００８８】
交通量予測プログラム１０２３は、規制情報編集プログラム１０２２が仮設定した交通規制を実施した場合における各交通路の交通量を交通シミュレーションによって予測するよう交通シミュレーション装置１００に対して依頼する。交通シミュレーション装置１００はその依頼に応じて交通規制を反映した交通シミュレーションを実施し、その結果を返信する。ユーザはその予測結果に基づき、仮設定した交通規制の有用性を判断することができる。
【００８９】
規制情報配信プログラム１０２４は、規制情報編集プログラム１０２２が仮設定した交通規制情報を交通規制部１０５０に配信する。交通規制部１０５０は、受け取った交通規制情報に基づき交通規制を実施し、さらにその交通規制情報を情報掲示板やウェブサイトなどに配信する。交通規制を実際に実施する態様としては、例えば迂回サインを道路上の情報表示板上に表示する、規制情報配信プログラム１０２４が配信する情報にしたがって人手で規制する、などの態様が考えられる。
【００９０】
＜実施の形態６：まとめ＞
以上のように、本実施形態６に係る交通シミュレーションシステムは、交通シミュレーション装置１００によるシミュレーション結果に基づき、交通規制の有用性をシミュレーションによって評価することができる。これにより、各個人の交通行動の実態に即した交通規制を実施することができる。
【００９１】
本実施形態６において、規制情報編集プログラム１０２２が新たな交通規制を設定する際に、過去に実施した交通規制に関する情報を参照する機能を設けてもよい。また、現在の交通状況と最も類似する過去の交通状況を検索し、その時点において実施した交通規制に関する情報を参照する機能を設けてもよい。
【００９２】
＜実施の形態７＞
図１６は、本発明の実施形態７に係る交通シミュレーションシステムの構成図である。本実施形態７に係る交通シミュレーションシステムは、実施形態６で説明した構成に加えて、新たに事故検出プログラム１０２５を備える。その他の構成は実施形態６と同様である。事故検出プログラム１０２５は交通シミュレーション装置１００上に配置することもできる。
【００９３】
事故検出プログラム１０２５は、データ収集部１５１０が収集したプローブパーソンデータを利用して、例えば交通リンクの混雑度が急激に変化したことを検出することにより急激な渋滞の発生を検知する。事故検出プログラム１０２５は、当該渋滞の発生を交通事故によるものと推定し、当該地点においては交通量の流出が低減するものと仮定する。交通量予測プログラム１０２３は、その仮定に基づいて今後の交通量を推定するよう交通シミュレーション装置１００へ依頼する。交通シミュレーション装置１００はその依頼に応じて交通量を低減させた交通シミュレーションを実施し、その結果を返信する。
【００９４】
ユーザは、表示部１０４０上で交通量予測プログラム１０２３が取得した交通量を参照し、規制情報編集プログラム１０２２を用いて交通規制を設定する。その後の動作は実施形態６と同様である。
【００９５】
本実施形態７に係る交通シミュレーションシステムによれば、プローブ２００から取得したプローブパーソンデータに基づき交通事故発生を検知することにより、深刻な渋滞が発生する前に交通規制を迅速に実施することができる。
【００９６】
＜実施の形態８＞
本発明の実施形態８では、実施形態１〜４に係る交通シミュレーション装置１００によって得られたシミュレーション結果データ１３１を利用して、交通行動の実態に即して信号切替間隔を設定する構成例について説明する。
【００９７】
図１７は、本実施形態８に係る交通シミュレーションシステムの構成図である。本交通シミュレーションシステムは、交通シミュレーション装置１００とサーバ１０００を有する。サーバ１０００は、実施形態６〜７で説明した各プログラムに代えてまたはこれらに加えて、信号間隔設定プログラム１２２１、交通量予測プログラム１２２２、信号制御プログラム１２２３、情報配信プログラム１２２４を備える。これらプログラムは交通シミュレーション装置１００上に配置することもできる。
【００９８】
信号間隔設定プログラム１２２１は、信号の切替間隔を設定する。切替間隔はユーザが手動で入力してもよいし、事前に設定された複数のパラメータのなかからユーザがいずれか１つを選択するようにしてもよい。
【００９９】
交通量予測プログラム１２２２は、信号間隔設定プログラム１２２１によって設定された信号間隔に基づき、例えば１時間程度先の将来における交通量を交通シミュレーションによって予測するよう交通シミュレーション装置１００へ依頼する。交通シミュレーション装置１００はその依頼に応じて信号間隔を反映した交通シミュレーションを実施し、その結果を返信する。
【０１００】
ユーザは、交通量予測プログラム１２２２が取得した交通量に基づき、現在の渋滞を解消することができる信号間隔を採用する。信号制御プログラム１２２３は、信号システム１２３０に対して、信号間隔設定プログラム１２２１が設定した信号間隔を反映するための制御信号を送信する。
【０１０１】
情報配信プログラム１２２４は、現在の交通状況に関する情報を情報掲示システム１２４０に対して配信する。情報掲示システム１２４０は、情報配信プログラム１２２４から受け取った交通状況に関する情報を、道路上の情報掲示板やインターネット上の情報掲示板ウェブサイトなどへ配信する。このとき、利用者が分かりやすいようなフォーマットに変換してもよい。
【０１０２】
信号システム１２３０は、信号制御プログラム１２２３から受信した制御信号を用いて信号機を制御し、制御情報を信号制御プログラム１２２３に対して送信する。
【０１０３】
＜実施の形態８：まとめ＞
以上のように、本実施形態８に係る交通シミュレーションシステムは、交通シミュレーション装置１００によるシミュレーション結果に基づき、信号切替間隔を変更することによる影響をシミュレーションによって評価することができる。これにより、交通行動の実態に基づく信号制御を実施することができる。本実施形態８は、実施形態６〜７と併用することもできる。
【０１０４】
＜実施の形態９＞
本発明の実施形態９では、実施形態１〜４に係る交通シミュレーション装置１００によって得られたシミュレーション結果データ１３１を利用して、交通行動の実態に即して課金額を設定する構成例について説明する。
【０１０５】
図１８は、本実施形態９に係る交通シミュレーション装置１００の機能ブロック図である。交通シミュレーション装置１００は、実施形態１〜４で説明した構成に加えて、課金効果予測部１８１０を備える。
【０１０６】
課金効果予測部１８１０は、交通ネットワークデータ１３２が記述している課金区間と課金額、およびシミュレーション結果データ１３１を利用して、当該課金区間における交通量を推定する。課金効果予測部１８１０は、目的地に到着するまでに必要な料金と時間のどちらが交通機関を選択する際に重視されやすいのかをパラメータとして交通量を推定する。これにより、課金エリア内の交通需要を正しく推定することができる。
【０１０７】
図１９Ａは、ユーザ（例えば交通計画作成者）が交通シミュレーション装置１００のＧＵＩを利用して課金エリアを設定する画面イメージを示す図である。ユーザが新たな道路課金計画（プロジェクト）を作成すると、交通シミュレーション装置１００はその周辺の地図および実測した交通リンクの混雑度を画面上に表示する。点線は渋滞リンクを表している。ユーザはこのような現況を考慮して、新しい道路の課金エリアを設定する（図内の矩形）。ユーザは、当該課金エリアに対して課金する時間帯や料金を設定すると、右下の実行ボタンを押下する。交通シミュレーション装置１００は、課金効果予測部１８１０の機能を実行する。
【０１０８】
図１９Ｂは、課金効果予測部１８１０によって新たな交通路を評価した結果を示す画面イメージを示す図である。新規課金エリアを設定することにより、渋滞リンクが消失している。画面右側には、当該交通計画を施工するために要する費用と、施工後の課金による収入を加味した交通機関の利便性が表示されている。さらに、これらの費用と利便性に基づき実施形態５と同様に算出した評価指標が表示されている。ユーザはこれら指標により、新規課金エリアの有用性を評価することができる。
【０１０９】
＜実施の形態９：まとめ＞
以上のように、本実施形態９に係る交通シミュレーションシステムは、シミュレーション結果データ１３１を用いて道路課金の効果を予測することができる。これにより、都市内の交通行動の実態に即して道路課金計画を評価することができる。本実施形態９は、実施形態５と併用して、課金エリアと新規交通路を組み合わせた交通計画を評価することもできる。
【０１１０】
＜本発明の変形例について＞
本発明は上記した実施形態の形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることもできる。また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることもできる。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成を追加・削除・置換することもできる。
【０１１１】
各実施形態において、道路を新設することにより交通行動が変化する例を説明したが、交通行動に影響を与えるその他の例として、鉄道新設、道路課金、信号制御間隔変更、道路幅拡大、電車のダイヤ変更などが考えられる。
【０１１２】
実施形態２において、個人履歴データ１３３の出発地１３３２などを変更する例を説明したが、そのような変更を生じさせる具体例として例えば、新しいマンションの建設などによる住民増加、病院建設や学校建設による人口集中、などの契機が考えられる。ユーザは個人履歴データ１３３を変更する際に、そのような具体例を踏まえてデータを編集することができる。
【０１１３】
上記各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部や全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。
【符号の説明】
【０１１４】
１００：交通シミュレーション装置、１１０：プロセッサ、１２１：シミュレーション部、１２２：差分抽出部、１２３：差分更新部、１２４：シミュレーション最適化部、１３１：シミュレーション結果データ、１３２：交通ネットワークデータ、１３３：個人履歴データ、１３４：新規交通ネットワークデータ、１３５：新規個人履歴データ。
【図１】
2016048508.tif 000003
【図２Ａ】
2016048508.tif 000004
【図２Ｂ】
2016048508.tif 000005
【図２Ｃ】
2016048508.tif 000006
【図２Ｄ】
2016048508.tif 000007
【図３Ａ】
2016048508.tif 000008
【図３Ｂ】
2016048508.tif 000009
【図４】
2016048508.tif 000010
【図５】
2016048508.tif 000011
【図６】
2016048508.tif 000012
【図７】
2016048508.tif 000013
【図８】
2016048508.tif 000014
【図９】
2016048508.tif 000015
【図１０】
2016048508.tif 000016
【図１１】
2016048508.tif 000017
【図１２】
2016048508.tif 000018
【図１３Ａ】
2016048508.tif 000019
【図１３Ｂ】
2016048508.tif 000020
【図１４】
2016048508.tif 000021
【図１５】
2016048508.tif 000022
【図１６】
2016048508.tif 000023
【図１７】
2016048508.tif 000024
【図１８】
2016048508.tif 000025
【図１９Ａ】
2016048508.tif 000026
【図１９Ｂ】
2016048508.tif 000027