学術研究論文

データ融合による日別・旅行目的別都市間旅客流動量推計

近年活用事例が増えつつある集計携帯電話基地局情報等のビッグデータは，都市・地域間の旅客流動を年間を通じて容易に把握できる新たなデータソースとして期待されている．しかし，こうしたデータだけでは，
アンケート調査のように旅行者の質的情報（e.g. 旅行目的等）を把握することは難しい．本研究では，相互補完関係にあるこれら2つのデータ（ビッグデータとアンケートデータ）を融合して，多時点に渡る日別・旅行
目的別の都市間旅客流動量を推計する手法を提案した．モバイル空間統計と全国幹線旅客純流動調査に対して提案手法を適用し，推計結果の解釈，別の統計調査から得られた流動量との比較，モデルの残差分析等を行ったところ，次のような主要な知見が得られた：（1）年間での旅行目的構成比は，別統計調査の結果に概ね合致する，（2）日単位での旅行目的別流動量に関しては，幹線調査のサンプル数が少ない地方
発の都市間流動において不自然な推計結果が生じやすい．
キーワード

鈴木

新

都市間交通調査，携帯電話基地局情報データ，データ融合，旅行目的推定，季節変動

東京工業大学環境・社会理工学院修士課程

SUZUKI, Arata山口裕通

博士（工学） 金沢大学理工研究域助教

福田大輔

博士（工学） 東京工業大学環境・社会理工学院准教授

YAMAGUCHI, Hiromichi

FUKUDA, Daisuke

1――はじめにえば「お盆の時期に多くの地方への帰省行動が殺到する」
といったような，特定時期に偏在している都市間旅行パ

我が国では，新幹線・空港等の都市間旅客交通網の整

ターンを過小評価している可能性が考えられる．幹線調査

備が進められ，都市間移動の速達性や利便性の向上に大が実施されている秋季の平日・休日に卓越すると考えられきく貢献してきた．その結果，2018年時点において，推計るビジネス目的旅行や大都市近郊への観光旅行が過大に人口が40万人以上の47都市のうち中心部から1時間圏内に推計され，逆に，特定時期に偏在的に生じる地方部への新幹線駅が存在しない都市は，札幌市・松山市・大分市・帰省等の私用旅行が過小推計されると，需要予測や事業

長崎市・高松市の5つのみとなっている．人口規模の大き評価において規模の小さい地方都市間を接続する都市間

い都市間については，高速・大容量の旅客交通サービスが

交通サービスが過小評価されてしまう可能性がある．今後

既に整備されている状況であり，今後は，規模の小さな地

人口減少が進展すると，財源制約から維持すべき都市間

方都市をそのネットワークに組み込むような都市間交通網

交通サービスを絞り込む必要に迫られると考えられるが，の整備が検討されるようになるであろう．そのような場合

特定の調査期間に偏ったデータのみでは適切な意思決定には，都市間交通サービスの需要予測や事業評価においを支援できない可能性が危惧される．

て，より詳細かつ高精度の分析が求められるようになると考えられる．

こうした課題を解決するためにまず考えられるのが，季節変動等を考慮可能な時間解像度の高いビッグデータの

しかし，従来の都市間旅客交通の分析においては，都活用である．近年は携帯電話基地局情報等を用いること

市間旅行行動の時間的（季節的）な変化に関する詳細なで，24時間365日での流動把握も可能になりつつある．そ検討・分析は十分になされていない．その一因は，基礎との代表例であるNTT Docomoのモバイル空間統計1）は，なる実態調査である「全国幹線旅客純流動調査」（以降，携帯電話基地局情報を集計して作成されており，最小1時

幹線調査）が5年に一度しか実施されず，かつ，秋季2日分

間単位で当該空間（地域メッシュ等）に滞在する人数（滞（平日と休日）の調査しかなされていないことにあると考え在人口）の推計値を提供している．さらにモバイル空間統られる．そのため，調査を実施していない季節に見られる計では，滞在者の携帯電話の登録地，性，年齢階層等の都市間旅行行動（e.g. 年末年始の帰省行動，ゴールデンセグメント毎の滞在人口の推計値も提供されており，滞在

ウィーク（GW）の行楽行動等）は，需要分析において適切地と登録地の情報から都市間旅客流動量の情報を得るこに考慮されていない．この結果，従来の需要分析では，例ともできる．

048

運輸政策研究 Vol.21 2019

学術研究論文しかし，こうしたビッグデータには，交通の分析において重要な質的情報である「旅行目的」は含まれていない．都
市間交通需要の将来予測を行うにあたり，サービス水準の変化に対する感度は旅行目的毎に大きく異なると考える

・後述の幹線調査のゾーニング条件に合わせて，分析空間単位を都道府県単位とする．
・対象とする期間は，手元に用意可能な2014年3月1日～
2016年8月31日の915日間とする．

ことが通常である2）．つまり，時間解像度の高いビッグデー

・居住都道府県以外へ旅行する「宿泊旅客」のみを対象

タを単純に活用するだけでは，上述のような詳細な都市間とする．逆に言えば，同一都道府県内だけで完結する旅

旅行行動の分析・需要予測に対して必ずしも十分ではない

行や，日帰りで居住地に帰ってくる旅行は分析対象としと考えられる．

ない．これは，モバイル空間統計の「滞在人口統計」の本研究では，幹線調査とモバイル空間統計データを融利用を前提とした場合には，日帰り旅行の判定が難しい

合させるアプローチについて検討する．幹線調査が（調査という理由による．本研究では，モバイル空間統計にお時点が限定的でありながらも）旅行目的別の都市間流動をいて旅客の移動が最も少ないと考えられている時間帯

直接的に捉えているのに対し，モバイル空間統計は（旅行である午前4時台の滞在人口データの情報を，宿泊旅客目的等の質的情報は分からないながらも）任意の日におけ数と見立てることとする．

る居住地別・旅行先別滞在人口を把握できる．すなわち，・後述の幹線調査と同様，首都圏（埼玉県，千葉県，東京

両者は相互補完的な関係にあり，適切なデータ融合を行う

都，神奈川県），中京圏（愛知県，岐阜県，三重県），近ことで，旅行目的等の質的情報を加味した上で都市間旅

畿圏（大阪府，京都府，兵庫県，奈良県）の各大都市圏

客流動量の季節変動特性を把握することが可能になると内で完結する都市内流動については分析対象としない．

期待される．そこで本研究では，幹線調査とモバイル空間
統計データを融合して，日別・旅行目的別の都市間旅客流動量を推計する手法を提案し，特に以下の2点について検2.2 全国幹線旅客純流動調査

本研究では，2010年の平日・休日各1日を対象に実施さ討を行うことを目的とする．

れた第5回全国幹線旅客純流動調査3）の都道府県間流動（1）幹線調査とモバイル空間統計の融合により得られる日データを使用する（表―2）．旅行目的として，（1）業務目的，

別・旅行目的別旅客流動量推計値には，どのような特（2）観光目的，（3）私用目的（帰省等），の3つを対象とする．

徴があるのか？

分析単位は都道府県（先述の三大都市圏を除く）とする．

（2）どのような状況で，推計の妥当性が低下するのか？

また，都道府県を越えて宿泊する旅客のみを対象とし，日これらの問いに応えるべく，本研究では，915日分のモ

帰り旅行者は分析対象外とする．なお，モバイル空間統計

バイル空間統計データと2010年幹線調査データの融合にの「滞在地」に対応する情報として，幹線調査の「旅行先」

より日別・旅行目的別旅客流動量を推計し，提案手法よりの情報を用いる．すなわち本研究では，出発地から到着地得られる推計結果の基本特性を明らかにする．

へのトリップ情報ではなく，旅行者の居住地とその滞在地（旅行先）の間の旅行情報を分析する．
ここで表―2の幹線調査集計フォーマットに記載の拡大

2――データの概要

人数について説明する．幹線調査では，アンケートに回答
した旅行者の人数をそのまま記載するのではなく，回答

2.1 モバイル空間統計

NTT Docomoによって作成されているモバイル空間統

サンプルと同一の行動をした人数も考慮するために，各種

計1）は，同社の携帯電話基地局に集められた携帯電話情

交通機関の1日利用者数と調査結果を用いてそのサンプル

報を集計・データ化し，地域の滞在総人口を長期的・広域の拡大係数を算出している．このサンプル数に拡大係数を的に推計しているパッシブ型の位置情報ビッグデータであ乗じた人数を，幹線調査では流動の推計値としており，「拡る（表―1）．本研究で用いるデータの仕様は以下のとおり

大人数」と称することとする．

である．

■表—1

■表— 2

モバイル空間統計のデータフォーマット

全国幹線旅客純流動調査の集計フォーマット

日付

時刻

滞在地

居住地

滞在人数

滞在地

居住地

旅行目的

拡大人数

..年..月..日..年..月..日..年..月..日..年..月..日..年..月..日

AM4時
AM4時
AM4時
AM4時
AM4時

北海道

青森

〜人

北海道

青森

私用

〜人

北海道

宮城

〜人

北海道

青森

観光

〜人

北海道

岐阜

〜人

北海道

青森

業務

〜人

北海道

長崎

〜人

北海道

宮城

業務

〜人

北海道

沖縄

〜人

北海道

宮城

観光

〜人

学術研究論文Vol.21 2019 運輸政策研究049

3――データ融合方法の導出と旅行目的の判定を行う必要があり，計算負荷が大きくなるという欠点がある．個人情報保護のための秘匿

3.1 データ融合に関する既往研究処理が実施済みであり，入手も比較的容易なモバイル空間

都市間交通のような長距離の移動は，個人単位では低統計のような集計加工済の携帯基地局情報データの活用

頻度でしか行われない．また，旅行頻度そのものの個人差を念頭に置いた場合には，Janzen et al.10）の方法の適用も非常に大きく，その全容を正確に把握することが困難では難しい．

あることは，これまでも指摘されてきた4）．一方，携帯電話本研究で提案するデータ融合方法は，入手が比較的容位置情報をはじめとするパッシブ型の位置情報ビッグデー

易な携帯電話位置情報による集計データと，幹線調査を

タは，大量のサンプル（携帯電話ユーザー）の位置情報を相互補完するものであり，これにより，日別・旅行目的別の

広範囲かつ高頻度で取得したデータである．そのため，長都市間旅客流動量を容易に推計することが可能になると距離流動に関しても，その実態を俯瞰的かつ時間的に詳期待される．

細に把握できる可能性が高いと考えられている．例えば室井ら5）は，パッシブ型の位置情報ビッグデータのみを用いて，人為的な回答に依存しない都市間旅客交通の新たな統計データの構築方法について検討を行っている．

3.2 本研究の基本的考え方

モバイル空間統計より，長期間に渡る居住地別・旅行先
別滞在人口を得ることができるが，旅行目的等の質的情

しかし，携帯電話位置情報データには，旅行先・旅行目報は含まれていない．一方，幹線調査からは，秋の平日・休的等の質的情報が含まれておらず，この情報を補完する方

日に限定されるものの旅行目的別の都市間旅客流動量を法に関する研究が進展している．例えば，都市内の日常的得ることができる．そこで，ある特定の日におけるモバイル

移動（通勤・通学等）を対象とする場合，滞在自宅・勤務

空間統計の居住地別・旅行先別滞在人口に，幹線調査か地等の同じ場所に繰り返し訪れるという人の行動の周期ら得られる旅行目的別トリップ構成比を適切に組み合わせ性を活用し，トリップ・ツアーの抽出とその目的を推定するることで，旅行目的情報を付与した滞在人口データを構築

アルゴリズムが検討されている6）－9）．Alexander et al.8）でする．

は，観測頻度・時間情報からユーザーの自宅と勤務地を推本研究では，旅行目的別トリップ構成比として，旅行目

定するアルゴリズムを用い，携帯電話のCall Detail Record

的別宿泊先選択比率（R ）を採用する（図―1）．これは旅（CDR）データから通勤，帰宅，その他という目的区分でト

行目的と居住地都道府県の組み合わせ毎に，宿泊する都

リップを抽出した上で，その発生時間分布・距離分布・空道府県の比率を算出したものである．このR を用いてデー間分布等を従来型のアンケート調査と比較し，概ね旅行目

タ融合を行い，後に別の統計調査との比較を行うことに的別の流動を良好に推定できることを確認している．
また，よって，本研究のアプローチの妥当性を検討する．

Ge and Fukuda9）では，大規模交通調査と携帯電話位置情報を融合して，都市内の交通流動表の時点更新を行う
方法論を開発している．これらはいずれも都市内交通を対象としている．

3.3 データ融合モデル

幹線調査データを用いて，以下の式（1）に基づき旅行目
的別宿泊先選択比率（R ）を算出する．

一方，都市間交通のような長距離の移動を対象とする（1）

場合，業務・観光・私用といった旅行目的別の移動は，個人毎に見た場合，それぞれが低頻度で行われるため，観ここで，：居住地都道府県，s：宿泊先都道府県，S：全て

測頻度や時間情報のみから旅行目的を判定することは一，の宿泊先都道府県集合，p：旅行目的（業務，観光，私用）

般に困難となる．これに対しJanzen et al.10）では，非集計

J：幹線調査拡大人数である．なおR の値は，幹線調査よりの位置情報データから得ることができるツアーの距離・期

平日・休日別に求められることから，モバイル空間統計より

間・目的地・季節といった情報と，従来型のアンケート調査

得られるデータの観測日が平日か休日かによって，適用すの情報を併用して旅行目的を付与する方法を提案しているR の値を使い分けることとする．

る．
具体的には，
ランダムフォレスト法によって従来型のアン

本研究では，「モバイル空間統計より得られる居住地別

ケート調査を学習させ，旅行目的を推定する方法をCDRsの旅行先滞在人数（Q ）が，旅行目的別宿泊先選択比率に適用し，旅行目的情報を付与した結果が集計的な目的（R ）と居住地別・旅行目的別発生量（V ）を掛け合わせた

構成比に合致することを確認している．しかしこの方法でものを，全旅行目的に対して総和をとることによって与えらは，個人情報保護の観点から非常に入手が困難である非れる」と考える（図―1）．このとき，旅行目的p の都道府県集計情報が必須となる上，個々のツアーに対してその情報

間流動量は，行列050

運輸政策研究 Vol.21 2019によって推計することが学術研究論文○年×月△日の地域間流動量

e.g.）2015年10月21日（ d ）の，居住地（ h ）東京の場合の推定

居住地別・旅行先=
滞在人口Q（モバイル空間統計） 各目的

業務
OD

北海道 青森北海道 〜人〜人
青森 〜人〜人

居住地・移動目
的別発生量V ×（未知変数）観光
OD

北海道 青森北海道 〜人〜人
青森 〜人〜人

旅行目的別宿泊先選択比率R（幹線調査）

=北海道
=青森
⁝
=鹿児島
=沖縄

私用
OD

北海道 青森北海道 〜人
〜人
青森 〜人
〜人

■図 —1

=東京，業務目的=東京，観光目的=東京，私用目的

15081
2993

0.05180.01880.02600.00620.03550.0185

⁝

2886
5794

=

旅行目的別宿泊先選択比率, ,⁝0.01030.0184+, ,⁝0.00590.0231+,,⁝0.01930.0238

パラメータ：旅行目的別発生量「日数×居住地都道府県数」の数だけパラメータ推定を行う．
■図 — 2

制約付き最小二乗法により推計

モバイル空間統計人口=東京パラメータ推定のイメージ

目的別の旅行者数の推計値が一部でゼロになる結果と目的別都市間流動推計のイメージなっている．
それら全ての推計結果を集計して得られる日本全体のできる（図―1グレー枠内部）．このとき，データ融合の統

日別・旅行目的別生成交通量の推計値の推移を図―3に

計モデルは，式（2）のように定式化される．

示す．グラフは縦軸が一日毎の目的別生成交通量を，横軸（2）

ここで，Q：旅行先滞在人数（モバイル空間統計），R：旅
行目的別宿泊先選択比率（幹線調査），V：居住地別・旅が日付を表している．GWやお盆のような特別な長期休暇
期間中では，観光目的や私用目的の流動量が多いのに対して業務目的の流動量は少なくなっており，概ね予想された結果が得られている．

行目的別発生量（未知変数），d：日付ラベル（モバイル空また，日別の旅客流動の変動を詳しく見るため，例とし間統計），t：観測時刻（モバイル空間統計，本研究では午て2015年5月一ヶ月間の旅客流動量の推計結果を図―4に

前4時に固定），ε：モデルの予測値と実績値との乖離を表示す（図―3のグレーハッチ部に相当）．観光目的や私用目す誤差項である．

的の旅客流動量は休日に増加し，逆に業務目的旅客数は

このモデル注1）の未知変数は居住地別・旅行目的別発減少している．一方，平日には業務目的旅客流動量が増加

生量（V ）であり，旅行先滞在人数（Q ）を従属変数，旅行

して観光目的や私用目的の旅客数が減少する結果となっ

目的別宿泊先選択比率（R ）を独立変数と見立てた定数ている．

項無しの線形重回帰モデルを非負制約付き（V ≥0）最小二なお，重回帰モデルの決定係数は全期間を通じて0.52～

乗法を用いて推計することで求めることができる．推計の0.94の範囲に収まっている（図―5）が，特にお盆等の長期

具体的イメージを図―2に示す．すわなち本モデルでは，日休暇期間中に低い値を取る傾向があることが確認された．

別・旅行目的別の都市間流動表を直接求めるのではなく，本モデルでは旅行目的別宿泊先選択比率が分析期間中を

流動表を推計する際に必要となる居住地別・旅行目的別

通じて一定という仮定を置いている．この値は幹線調査の発生量（V ）をまず推計した上で，日別・旅行目的別の都市調査日である秋の特定平休日のデータのみの情報から算間流動量を推計する構造となっている．その際「幹線調査

出されており，特にお盆等長期休暇の期間中において，こ

データから得られた旅行目的別，平日・休日別の宿泊先選の仮定からの違背が生じている可能性が高いことが示唆

択比率（R ）が時間的に（全季節で）一定である」という仮される．

定を置くことにより，携帯電話基地局情報から得られる居住地−旅行先分布表を旅行目的別に分解している．この4.2 目的別の都道府県間旅行量比較仮定からの乖離が小さい限り，本研究の方法を用いること得られた居住地別・旅行目的別発生量（V ）を用いて宿で各日（季節別）における旅行目的別の都市間流動表を

泊旅客の日別・旅行目的別地域間流動量を推計する．実

精度よく推計することができると考えられる．

際には915日分の47×47の要素数を持つ旅客流動表が推計されており，分析結果は膨大になる．紙面の都合上，本4――データ融合結果とその考察
4.1 目的別の生成旅行量比較研究では，居住地（出発地）が東京都もしくは青森県の場合を選定し，さらに，日付についても2つの異なる特徴的な日（正月：2015年1月1日（祝日），秋の平日：2015年10月21日

推計した旅行目的別の宿泊先選択比率（R ）を用いて， （水）［2015年幹線調査の平日調査実施日］）の結果のみをを日別に推計した．この居住地別・旅行目的別発生量（V ）例示する．

推計は，43,005回（915日×47居住地都道府県）実施してお

4.2.1 居住地が東京都の場合

り，このうち34,964回の推計において非負制約に抵触し，学術研究論文

本節では，東京都居住者の各県への旅行目的別の旅行
Vol.21 2019 運輸政策研究

051

業務

500
Golden Week

お盆

2015年5月

年末年始

お盆

観光

Golden Week

年末年始

私用

お盆

全国生成交通量（10,000人/日）

400
Silver Week
300

200

100

0
2014/36

912

2015/3

9

6

12

6

2016/3年/月■図 — 3

日別・旅行目的別生成交通量の推移（2014年3月1日～2016年8月31日）

全国生成交通量（10,000人/日）

500

業務

観光

私用

400

300
Golden Week
200

休日

100

休日

休日

平日

休日

平日

平日

0
5

2015/5/1■図 — 4

9

13

日

17

21

25

29

日別・旅行目的別生成交通量の推移（図ー3中の2015年5月［グレーハッチ部］を拡大表示）

1.0
0.9

決定係数

0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
2014/36

912

2015/36

912

2016/36年/月■図 — 5052

モデルの決定係数の推移（2014年3月1日～2016年8月31日）

運輸政策研究 Vol.21 2019

学術研究論文数をいくつかの時点で比較していく．まず，図―6は，4つの都道府県への業務目的流動量が特に多いことが分かる．

季節における平日・水曜日（2015年2月25日：冬，5月27日：

このことは，平日は支社・本社機能等を多く有する地方の春，7月15日：夏，10月21日：秋）について，旅行目的別旅行

主要都市への業務旅行が大半を占めることを反映してい者数の推計結果を示したものである．この図から，観光旅

ると考えられる．他方，群馬県や栃木県等東京都近郊の県

行は京都府や静岡県・山梨県等を旅行先とするものが多や，静岡県，京都府等有名観光地がある都道府県に対しく，一方，業務目的では特に大阪府への流動量が多い等ては，平日にもかかわらず観光目的の旅客流動量が多いこといった傾向を読み取ることができる．次に，季節の違いとも分かる．

を見ると，概ね同じような傾向にあるものの，一方で冬（2次に，図―8は，幹線調査の実施された季節とは異なる，

月25日）に私用目的が多い等といった季節毎に固有の特春の通常の平日（5月27日）の東京都発の旅行者数の推計

徴が推計されていることも確認できる．

値を示している．この日の推計結果は，図―7で示した秋

この推計結果を，さらに細かく見ていこう．図―7は，秋期平日（10月21日）にかなり近い値となっていることが確認（10月21日）の東京都居住者による各都道府県への目的別

される．これは，旅行目的別の発生量（V ）の推計結果が旅行者数の推計結果を棒グラフで示したものである．この春季の平日と秋季の平日との間でかなり類似していること

図から大阪府・愛知県・北海道・宮城県等の大都市があるを示唆している．但し，本研究のモデルでは，目的別の宿

私用-春
私用-夏

10000

私用-秋
私用-冬

8000

観光-春
観光-夏

6000

観光-秋
観光-冬

4000

業務-春
業務-夏

2000

業務-秋
業務-冬

0
沖縄
鹿児島
宮崎
大分
熊本
長崎
佐賀
福岡
高知
愛媛
香川
徳島
山口
広島
岡山
島根
鳥取
和歌山
奈良
兵庫
大阪
京都
滋賀
三重
愛知
静岡
岐阜
長野
山梨
福井
石川
富山
新潟
神奈川
東京
千葉
埼玉
群馬
栃木
茨城
福島
山形
秋田
宮城
岩手
青森
北海道

■図 — 6

旅行目的別旅客流動量の推計結果（居住地：東京都，4季節の水曜日，単位：人/日）

12,000

業務
観光
私用

流動量
（人/日）

10,000

8,000

6,000

4,000

2,000

■ 図 —7

学術研究論文

沖縄
鹿児島
宮崎
大分
熊本
長崎
佐賀
福岡
高知
愛媛
香川
徳島
山口
広島
岡山
島根
鳥取
和歌山
奈良
兵庫
大阪
京都
滋賀
三重
愛知
静岡
岐阜
長野
山梨
福井
石川
富山
新潟
神奈川
東京
千葉
埼玉
群馬
栃木
茨城
福島
山形
秋田
宮城
岩手
青森
北海道

0

旅行目的別旅客流動量の推計結果（居住地：東京都，2015年10月21日水曜日）

Vol.21 2019 運輸政策研究053

泊先割合（R ）が年間通じて全ての平日で同一と仮定してお表的な観光地を有する都道府県への観光目的流動量も多り，これが推計結果が類似した要因である可能性も否定くなっているが，これは年末年始の連休中に帰省等を行わできないことには留意する必要がある．

ず，観光旅行に行く人が一定数存在することを表している

次に，正月やお盆のような特殊な休日の流動量推計結果について考察する．図―9は2015年1月1日の東京都居住と解釈することができる．2015年8月15日のお盆の流動量推計結果（図―10）も同様に解釈可能である．

者の都道府県別の旅行数推計結果を示している．業務目

以上のように，東京都居住者の旅行目的別流動量の推的流動量はほぼゼロという結果となった．また，春や秋の計結果については，真値が存在しないため推計結果の妥推計結果（図―7，8）では少なかった私用目的の流動量が当性を定量的に検証することはできないものの，当初予想多いことが分かる．旅行先について細かく見ると，茨城県された都市間旅行パターンと大きな乖離がない推計結果

や山梨県等の東京都近郊の県に加えて，大阪府や福岡県を得ることができたと考えている．

等といった大都市への流動量がかなり大きいことも分か

4.2.2 居住地が青森県の場合

る．これは，人口の多い地方大都市から東京に上京し居住

次に，地方部の推計結果の代表例として，青森県居住している人々が年末年始で実家等に帰省しているような流者の流動量について考察する．図―11に，4つの季節にお動を表していると推察される．他方，静岡県や京都府等代

ける平日・水曜日（図―6の分析と同じ日付）の流動推計

12,000

業務
観光
私用

10,000流動量（人/日）

8,000

6,000

4,000

2,000

■図 — 8

沖縄
鹿児島
宮崎
大分
熊本
長崎
佐賀
福岡
高知
愛媛
香川
徳島
山口
広島
岡山
島根
鳥取
和歌山
奈良
兵庫
大阪
京都
滋賀
三重
愛知
静岡
岐阜
長野
山梨
福井
石川
富山
新潟
神奈川
東京
千葉
埼玉
群馬
栃木
茨城
福島
山形
秋田
宮城
岩手
青森
北海道

0

旅行目的別旅客流動量の推計結果（居住地：東京都，2015年5月27日水曜日）
業務
観光
私用

80,000

流動量（人/日）

60,00040,00020,000■図 — 9

054

沖縄
鹿児島
宮崎
大分
熊本
長崎
佐賀
福岡
高知
愛媛
香川
徳島
山口
広島
岡山
島根
鳥取
和歌山
奈良
兵庫
大阪
京都
滋賀
三重
愛知
静岡
岐阜
長野
山梨
福井
石川
富山
新潟
神奈川
東京
千葉
埼玉
群馬
栃木
茨城
福島
山形
秋田
宮城
岩手
青森
北海道

0

旅行目的別旅客流動量の推計結果（居住地：東京都，2015年1月1日（元日））運輸政策研究 Vol.21 2019

学術研究論文業務
観光
私用

80,000

流動量（人/日）

60,00040,00020,000■図 —10

沖縄
鹿児島
宮崎
大分
熊本
長崎
佐賀
福岡
高知
愛媛
香川
徳島
山口
広島
岡山
島根
鳥取
和歌山
奈良
兵庫
大阪
京都
滋賀
三重
愛知
静岡
岐阜
長野
山梨
福井
石川
富山
新潟
神奈川
東京
千葉
埼玉
群馬
栃木
茨城
福島
山形
秋田
宮城
岩手
青森
北海道

0

旅行目的別旅客流動量の推計結果（居住地：東京都，2015年8月15日（お盆））

私用-春
私用-夏

4000

私用-秋
私用-冬
観光-春

3000

観光-夏
観光-秋

2000

観光-冬
業務-春

1000

業務-夏
業務-秋

0

業務-冬
沖縄
鹿児島
宮崎
大分
熊本
長崎
佐賀
福岡
高知
愛媛
香川
徳島
山口
広島
岡山
島根
鳥取
和歌山
奈良
兵庫
大阪
京都
滋賀
三重
愛知
静岡
岐阜
長野
山梨
福井
石川
富山
新潟
神奈川
東京
千葉
埼玉
群馬
栃木
茨城
福島
山形
秋田
宮城
岩手
青森
北海道
■図 —11

旅行目的別旅客流動量の推計結果（居住地：青森県，4季節の水曜日，単位：人/日）

結果を示す．一部の季節・旅行目的のもとでの東京都や宮ル数の問題があると考えられる．幹線調査のサンプル抽

城県等への流動を除き，多くの季節と旅行先の組み合わ出率は，全国を通して大きな差はなく，旅行数自体が多い

せに対し流動量の推計値は非常に小さい値もしくはゼロと東京都と比較すると，特に地方部においては，同じ抽出率なっている．このように，そもそも旅客需要が少ない地方

では人口の分だけサンプル数が少なくなってしまう．その部の居住地－地方部の旅行先ペアでは，ある特定の日に結果，青森県発の旅行目的別宿泊先選択比率の精度が低おいて目的別流動量がゼロになるという結果も十分起こり

くなると同時に，場合によってはその値がゼロとなる旅行得ると考えられる．実際，幹線調査においても，都道府県先都道府県が多くなってしまう可能性が考えられる．例え

間流動表の2,132個の起終点ペアのうち，例えば休日・観光

ば青森県居住者のデータを見ると，旅行目的別宿泊先選

目的243個のペア，平日・私用目的591個のペアにおいて旅択比率は46都道府県中25県で観測数がゼロとなってい客流動量はゼロとなっている．但し幹線調査においては，る．その結果，図―11に示したように目的別の旅行者数も「ある目的の総発生流動量がゼロ」という状況は含まれて大半の場合でゼロもしくは非常に小さな値となっている．

おらず，図―11に示したような全ての季節で私用目的の総旅行目的を推計するにあたって利用可能な実績値として，発生流動量がゼロとなった推計結果は，やはり不自然と言

秋にしか行われていない幹線調査の情報のみを用いていえるだろう．

る本提案手法の限界であると言えよう．この課題を解決す

このような結果が生じた理由として，幹線調査のサンプ
学術研究論文るためには，今後の幹線調査等において，人口の少ない地
Vol.21 2019 運輸政策研究055

方部においては，旅行目的別の宿泊先選択比率（R ）を，
季節等による差異を考慮した上でより精度よく把握できる
よう，サンプル抽出率を大きくするような対応をとることが考えられる．あるいは，季節毎に行われている他の統計調査の補完的な活用等も考えられる．

業務

本節では，旅行目的別宿泊先選択比率（R ）とモバイル
空間統計データ（Q ）から算出した目的別都市間の旅行発生量（V ）に関して，別の既存統計あるいは幹線調査から得られる年単位の目的構成比との比較を通じて，提案手

80%0%■図 —12

100%

する第三のデータソースとして，観光庁が行っている旅行・
観光消費動向調査11）を用いる．この調査は，過去三ヶ月間60%を把握することもできる．

0%■図 —13

で旅行目的構成比率を算出した．その結果を，本研究で提案したデータ融合手法を用いて算出した2015年の年間
旅行目的別構成比率と比較した（図―12）．幹線調査とモ
消費動向調査から得られた推計結果が類似していること

60%
40%

空間統計）を融合することで，通年での旅行目的別旅客流20%動量の推計を適切に行うことができる可能性を示唆して

0%

いる．

旅行・観光
消費動向調査推計結果

旅行目的比率の比較（年単位）

観光

私用

17.2%

26.1%

35.9%

47.0%
27.9%
幹線調査

推計結果

旅行目的比率の比較（日単位，平日）

観光

私用

100%
80%

線調査）と量的情報のみの1日毎1年分のデータ（モバイル

17.0%

業務

バイル空間統計データを融合した推計結果と，旅行・観光が確認される．これは，質的情報を持つ1日分の情報（幹

17.3%

46.0%

20%

動向調査から，年間の目的別旅客流動量を算出し，その上

51.7%

40%

る．調査は三ヶ月毎に年間4回行われており，季節間の差異
本研究では，2015年の三ヶ月毎計4回の旅行・観光消費

54.9%

業務

80%

等の情報を，無作為のアンケート形式で収集する調査であ

31.3%

20%

4.3.1 年単位での検証

における旅行回数，旅行目的，旅行日数，目的地，居住地

27.9%

60%

法の妥当性を検証する．
年単位での検証を行うにあたり，地域間旅客流動に関

私用

100%

40%

4.3 既存旅行統計の目的別旅行量との比較

観光■図 —14

26.8%

24.8%

56.8%

68.7%

16.3%

6.4%

幹線調査

推計結果

旅行目的比率の比較（日単位，休日）

4.3.2 日単位での検証

次に，日単位での検証として，2010年度の幹線調査実施日において業務目的が約20%程度過少推計になっており，

日である2010年11月28日（ 日・休日），及び，同年12月1日

休日においても業務目的が10%以上過少推計となっている（水・平日）の両日における幹線調査の推計結果そのもののに対し，観光目的が過大に推計されている．この原因とと，本研究で提案するデータ融合手法による推計結果とをして，4.2.2で示したような地方部居住者の流動の推計精比較した．なお，モバイル空間統計では2010年のデータ提度が低いことや，2010年と2015年の間での旅行目的別宿供はなされておらず，ここでの比較は2015年11月29日（日），泊先選択比率（R ）が変わったことが考えられる．例えば，12月2日（水）両日を対象としたデータ融合結果を用いて北陸新幹線開業前後のモバイル空間統計のデータを見るいる．

と，石川県と富山県への旅行量は明らかに増加しており，

図―13に平日の比較結果を，図―14に休日の比較結果

これよりRの値も大きく変わったことが推察されるが，本研を示す．年単位の場合と異なり，平日・休日のいずれの場

究では2010年時点の幹線調査から得られたRを用いざる合においても，データ融合により推計された旅行目的別流を得なかった．より正確な原因については，2015年の幹線動比率と幹線調査から得られた旅行目的別流動比率には

調査データ注2）が利用可能となった後にその時点のデータやや大きな乖離が見られることが分かる．具体的には，平と比較することで明らかにすることができると期待さ

056

運輸政策研究 Vol.21 2019

学術研究論文■表— 3

モデル残差に基づく旅行日のクラスタリング結果（3クラスター，915日分）

クラスター

ID
1
2
3

曜日毎の帰属日数（日）

残差の範囲

月

火

水

土

日

祝

（単位：人/日）

111
1

118
1

120
123
123
0
0
0
0
124
47（GW，シルバーウィーク，年末年始）

0
123

0
24

−25,664 〜 ＋34,861

木

金

月

れる．
以上のように，日別という細かい単位で見たとき，（別の時点ではあるものの類似度が高いと想定される）観測値と提案手法による推計値との間で一定程度の乖離が存在することが確認された．一方，図―7～10で確認されたように，
東京都のような大都市の居住者に対しては，（i）平日において業務目的旅行の割合が大きくなる，（ii）休日において観−45,781 〜 ＋49,121

火

3
10
17
24
31

−24,408 〜 ＋26,093

水

4
11
18
25

5
12
19
26

木

6
13
20
27

金

土

日

7
14
21
28

1
8
15
22
29

2
9
16
23
30

（クラスター ID □：1，■：2，■：3）■図 —15

 差による旅行日のクラスタリング結果の一部例（2015
残年8月）

光目的旅行の割合が大きくなる，（iii）お盆や正月において私用目的旅行の割合が大きくなる，といった傾向は，提案に分類されていることが確認される．また，表―3に示した手法による推計結果にも現れていることが分かる．

残差の範囲の比較より，クラスター3に帰属する旅行日では
特にモデルの残差が大きくなっていることが確認される．

5――旅行実施日特性とモデル適合度との関連性
本章では，本研究で提案したデータ融合アプローチか

すなわち，本研究の提案手法は，GW，お盆，
シルバーウィー
ク，年末年始のような特別な休日における旅客流動を把握する際には誤差が大きくなる可能性が示唆される．これの推は，特別な休日においては旅行目的別宿泊先選択比率（R）

計値，すなわち，推計した日別OD旅行数の全目的合算値

が一定という仮定が妥当でないことを示唆しており，よりとモバイル空間統計による居住地・旅行先別推計人口の

適切なRを適用する必要性があると考えられる．一方，通差）の分析を通じて，「どの時期であれば本提案手法の推常の平日と休日については，残差の範囲は同じような傾向

計結果が信頼できるか？」を検証する．逆に言えば，残差にあることが確認される．

ら得られる日別の推計モデルの残差（式（2）のの絶対値が大きい，あるいは，残差の傾向が他と大きく異なる時点，つまり「旅行目的別宿泊先選択比率（R ）が一定である」という提案手法の仮定が成立しない条件を探る．仮定が成立し得ないと考えられる時点においては，適切なデータ融合を行うためには，旅行目的等に関する追加的調査等が今後必要になると考えられる．

6――おわりに
6.1 本研究の結論と今後の課題

本研究では，全国幹線旅客純流動調査とモバイル空間
統計データを融合して，日別・旅行目的別の都市間流動量

本研究では，915日×47ゾーン×47ゾーンの組み合わせを推計する方法を提案し，ケース・スタディを通じて提案手毎に行った回帰分析より求められる膨大な量の残差デー法の妥当性の検討を行った．得られた主要な知見は，以下タを取り扱う必要がある．そこで，包括的な評価を効率的のとおりである．

に行うため，K-means法による誤差値の分類を行った． （1）日別・旅行目的別生成交通量の推計結果の傾向（図―X-means法12）に基づいて最適なクラスター数を求めたとこ

3），及び，旅行・観光消費動向調査との年間値の比較

ろ2となったものの，意味解釈をより適切に行うことができ（図―12）より，全国単位もしくは年単位での旅行目的ることから，以下では次善の結果であるクラスター数が3の構成比の推計結果は，概ね妥当なものとなっているこ

場合の適用結果を用いて考察する．

とが確認された．

クラスタリングの結果を表―3に示す．クラスター分析の（2）地域間流動に関して，東京都居住者による日別・旅行結果，通常の平日が全てクラスター1に，通常の休日が全て

目的別流動量の推計結果（図―6～10）は，真値が不クラスター2に，そして，連休・長期休暇等の特殊な休日が明であるために厳密に妥当性を示すことはできないも全てクラスター3にそれぞれ正確に分類される結果となっのの，明らかに不自然な推計結果は得られなかった．

た．例として，2015年8月中の31日のクラスタリング結果をまた，紙面の都合上示すことができなかったが，出発図―15に示す．各クラスターが，平日（白，クラスター1），休地が三大都市圏のような大都市の場合においては，東日（薄青，クラスター2），お盆（濃青，クラスター3）に正確

京都の場合と同様，概ね妥当な推計結果が得られた．

学術研究論文Vol.21 2019 運輸政策研究057

（3）一方，青森県居住者の地域間流動の推計結果（図―が重要となるが，現状の幹線調査のように，人口の絶対数11）は，妥当とは考えにくいものであった．これは，青が少ない地方において大都市と大差ないサンプル抽出

森県では幹線調査のサンプル数が絶対的に不足して「率」で調査を行っている限り，分析に必要なサンプル数をいるため，分析に用いた旅行目的別宿泊先選択比率確保することができない．実際，青森県居住者（図―11）の精度がそもそも低いことに主に起因すると思われ等の場合では，旅行目的別宿泊先選択比率の精度が低い

る．紙面の都合上示すことができなかったが，他の地ために，妥当とは考えにくい結果が得られている．つまり，方発の推計結果についても同様の傾向が見られるこ

データの融合を前提としたとき，重要なのはサンプル抽出とが確認されている．

「率」ではなく，同じような交通条件にある地域のサンプル（4）旅行実施日特性とモデル適合度との関連性を見ると， 「数」であると考えられる．そのためには，大都市部居住者
特に，ゴールデンウィーク，お盆，シルバーウィーク，年のサンプル抽出率を小さくしてでも，地方部居住者のサン

末年始等の特殊な休日において，モデルの残差が相プル「数」を十分に確保できるよう，傾斜をかけたサンプ

対的に大きくなっている（表―3）．これは，幹線調査でル抽出の実施等が考えられるであろう．無論，幹線調査のは見られなかった旅行パターンが，この時期には多くどの部分を増加させるべきかや，それが実施主体にとって含まれていることを示唆していると考えられる．

受容可能かどうかという点については，今後十分な検討が以上を総括すると，提案したデータ融合アプローチによ必要である．

る日別旅行目的別の都市間流動量推計方法に関しては，

以上のように，都市間交通調査に関しては，そのメリット

大都市を出発地とし，かつ，特殊でない平日・休日の旅行を十分に活かすことができる質的情報に特に着目し，その目的別流動量を推計する上では大きな問題は確認されな

推計精度の向上を図るような調査設計を行い，その上で，かった．一方，地方都市を出発地とする場合，あるいは，お得られた結果を交通ビッグデータと適切に融合することに盆や元日等の特殊な休日の場合には，流動量の再現性，より，都市間旅客流動の全体像をより適切に把握できるよ

あるいは，適合度の観点から課題が残されていることが明うになると期待される．

らかになった．
地方発の場合の推計結果の妥当性を向上させる方法を

謝辞：本研究は，科学研究費補助金・基盤研究（B）「交通

検討すること，日単位の旅行目的構成比の（既存統計との）関連調査体系の再構築と政策評価への展開」（ 代表：石乖離を小さくするためのモデルの改良を行うこと，第三の田東生，課題番号：26289171），同若手研究（B）「 ビッグ

データソースとの融合によって推計結果の妥当性の向上を

データの時間情報が拓く，新たな都市間旅行需要予測手図ること等が今後の主要な課題であると考えられる．

法の開発」（代表：山口裕通，課題番号：17K14736）の一環として実施された．ここに記して感謝の意を表したい．

6.2 今後の都市間旅客流動調査に対する示唆

本研究を通じて，時間解像度の高いモバイルビッグデー

注注1）ここに示した最終形のモデルに至る前に，独立変数の数を変えた，複数の

タと，時間解像度は必ずしも高くないが質的情報を得るこ

モデル候補についての検討を行っている．具体的には，ベースである（i）業務・とができるアンケート調査を適切に融合することにより，季観光・私用の3旅行目的（3独立変数）での分析の他，（ii）業務・観光，観光・私節変動等を考慮した上で旅行目的別の都市間流動を“一数は残差から得るようにしたもの，（iii）平日業務目的，休日観光目的等，業務・定程度”適切に推計できる可能性が示唆された．公的交

観光・私用をさらに平日・休日の2パターンに分け，6旅行目的（6独立変数）で通調査のコスト削減が求められるようになりつつある昨い結果を得られたため，本論文では旅行目的が3つの場合の結果のみを示し

今13），都市間旅客流動調査の体系においても，幹線調査をはじめとする高コストのアンケート型調査は，量的情報が豊富なモバイル空間統計等の交通ビッグデータへの代用，業務・私用の2旅行目的（2独立変数）で分析を行い，残りの旅行目的の人分析を行ったものである．これらの比較の結果，（i）の特定化の場合が最も良ている．
注2）本論文の投稿時点において，2015年に行われた第6回全国幹線旅客純流動調査のデータはまだ公開されていない．そのため，2010年の第5回調査のデータを使用した．

替やそれとの融合を前提に，質的情報の調査に重点を置くようにシフトするものと考えられる．
そのような情勢の中，本研究の分析結果は，今後の都市間旅客流動調査が，旅行目的別宿泊先選択比率のような「質的情報」を高い精度で得ることへとシフトすること

参考文献
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2）Kato, H., Kato, K., Endo, K., Kaneko, Y., and Shimizu, T.［2011］,“Interregional travel demand analysis using integrated model for practicaltravel demand forecast”,Proceedings of the Eastern Asia Society forTransportation Studies, Vol. 8, pp. 69–84.

の必要性を示唆している．本研究のデータ融合手法の根

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ためには，同じ交通条件の地域を出発するサンプルの「数」
058

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data”, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Vol. 58,

調査とビッグデータ”, 座談会,「交通工学」, Vol. 50, No. 1, pp. 8–17.

pp. 240–250.

（原稿受付2018年10月2日，受理2019年1月9日）

Data-Fusion Approach for Estimating Inter-Regional Passenger Flow for Multiple Days across Different Trip Purposes
By Arata SUZUKI, Hiromichi YAMAGUCHI and Daisuke FUKUDA
In recent years, aggregate mobile phone data such as Mobile Spatial Statistics (MSS) has been increasingly applied fortransport data collections. Though MSS enables to obtain the data of various days and seasons easily, it does not containpassengers ‘qualitative information’ such as trip-purposes. Thus we propose a novel data-fusion methodology of InterRegional Travel Survey (IRTS) and MSS to estimate inter-regional passenger flow by different trip purposes for multiple
days and seasons. We found that: (1) the predicted annual passenger demand by each trip purpose is similar with thepredicted one from another statistics; (2) the predicted daily passenger demand is reasonable for some origin prefectureswith large cities; but, (3) the predicted daily passenger demand seems to be unreasonable for some origin prefectures inrural areas.
Key Words : inter-regional travel survey, aggregate mobile phone data, data fusion, trip-purpose estimation, seasonalvariation

学術研究論文Vol.21 2019 運輸政策研究059