研究

新交通システム需要予測の事後評価−ピーチライナーを例として−

需要予測における誤差要因を解明するため，愛知県小牧市の名鉄小牧駅と桃花台ニュータウンを結ぶ桃花台線ピーチライナーを取り上げ検証した．計画者が4段階推計法を用いて行った需要予測値約31,000
人/日は実績値約2,100人/日の約15倍の過大予測であった（比較年：1991年）．分析の結果，ニュータウン
入居者数の予測誤差による「発生」段階で約1.7倍，分担率曲線の時間移転性や競合路線の未考慮による「分担」段階で約7倍の誤差が確認された．計画者と同じデータを用いて構築した非集計モデルでは，競合路線と予測時点の社会経済属性の前提が適切であれば，予測が実績に大きく近づくことが示された．
キーワード 需要予測，事後評価，4段階推計法，分担率曲線，非集計モデル

Ph. D.

森川高行

名古屋大学大学院環境学研究科都市環境学専攻教授

MORIKAWA, Takayuki
名古屋大学大学院環境学研究科都市環境学専攻博士課程（前期課程）

永松良崇
NAGAMATSU, Yoshitaka

修（工） MBA三古展弘名古屋大学大学院環境学研究科都市環境学専攻博士課程（後期課程）

SANKO, Nobuhiro

1――はじめに

本論文は以下のように構成される．まず，2章において需要予測の事後評価に関する文献のレビューを行い，本今日，交通需要予測に対する信頼性がゆらいでいる．

研究の位置づけを明らかにする．3章では桃花台ニュー

その主原因は，公共事業批判が高まる中いくつかの大規

タウンと桃花台線ピーチライナーについて概観する．4章

模交通プロジェクトにおける大きな過大予測が明らかにでは当時の計画策定者（以下，計画者と略す）の需要予なったことであろう．本州四国連絡橋の需要予測は実績

測手法を振り返り，5章では予測対象地域，発生段階，分の約2倍，東京湾アクアラインでは約3倍とも言われる．

担段階についての検証を行う．6章では非集計モデルをまた，第3セクターによる新交通システムの経営悪化も当構築し，非集計モデルと分担率曲線の予測精度につい初の過大な需要予測とは無縁ではない．それでは需要て検証する．7章で結論を述べる．

予測の誤りの発生するメカニズムはどのようになっているのだろうか．本研究では，1970年代に計画された新交通システム桃花台線ピーチライナー（愛知県小牧市）における典型的な過大予測を題材にその原因を究明するものである．

2――交通需要予測の事後評価に関する既存研究
1章で述べたように，本研究の事後評価では，予測対
象地域の設定，発生段階，手段分担段階の検証を行い，桃花台線ピーチライナーは，小牧市東部に開発された分担率曲線と非集計モデルの予測精度の比較を行う．こ桃花台ニュータウンと名鉄小牧線小牧駅を結ぶ新交通シ

れらは，分担段階のモデルの検証と，その前提となる予ステムで，1970年代に4段階推計法を用いて需要予測が測対象地域や発生段階の予測の検証に大別できる．そ行われた 1）．その需要予測によれば1991年の予測利用

こで，関連文献を，分担段階およびその前提条件に分け者数は約31,000人/日であったが，実績は約2,100人/日でて整理する．また，ピーチライナーの評価に関する既存研あり，実に約15倍の過大予測となっている注1）．

究も紹介する．

本研究における事後評価では，主として当時の資料か
ら予測手法および予測値の入手が可能であった4段階推

2.1 交通手段分担予測の事後評価

計法の「発生」段階の駅勢圏人口の推計誤差，および「分新規の交通機関の予測の精度の鍵となるのは，交通担」段階の分担率曲線の移転可能性の検証を行う．ま

手段分担モデルである．分担段階に着目した事後評価

た，非集計手段選択モデルを分担率曲線に代わって用の研究は多く，交通需要予測研究会 2）は広島都市圏にいた場合を想定し，非集計モデルと分担率曲線の予測おける1967年と1978年の分担率曲線を取り上げ，その精度の比較も行う．

時間移転性を検証している．検証した分担率曲線は被020

運輸政策研究Vol.7 No.2 2004 Summer

研究説明変数に乗用車/（ 乗用車＋公共交通）の分担率を，

2.3 桃花台線ピーチライナーの予測評価

説明変数に乗用車/公共交通の所要時間比を用いてい桃花台線ピーチライナーの需要予測の評価は，交通る．結論として，分担率曲線を乗用車保有世帯と非保需要予測研究会 2）でも行われているが，検証時点では有世帯に分けた場合，その時間移転性に問題はなく，まピーチライナーはまだ完成しておらず，評価対象は主とた通勤目的と全目的とでは類似した傾向を示す，としてしてニュータウンの入居者数に限られていた．しかし，1）

いる．

前提条件となっている都心までの鉄道の接続は，実現が一方で，分担段階に分担率曲線法を用いることに対すかなり先になりそうなこと，2）ニュータウン内で各駅の駅る疑義も多い．千葉都市モノレール延伸計画のために発勢圏を1kmと考えているが，新交通を使わずに，JR中央

足した検討委員会3）では，過去の予測時に用いた分担率

線春日井駅でパークアンドライドをする住民がかなり多い

曲線の説明力の低さから，延伸計画のための予測ではと思われることを80年代半ばに既に指摘している．

非集計モデルを構築している．ここでは，非集計モデルを用いる理由として，分担率曲線よりも理論的に優れて

3――プロジェクトの概要

いることを述べているが，精度的に分担率曲線よりも優れていることは明示的に述べられていない．

3.1 桃花台ニュータウン

近年では，非集計手段選択モデルが分担段階に適用

桃花台ニュータウンは，名古屋市中心部から約15km

されることが増えている．非集計モデルによる需要予測

北の小牧市東部に位置し，1990年の計画入居者数を5.4

に関する検証例として，わが国の幹線鉄道の需要予測に万人として1960年代中頃に構想された．
（図―1を参照）

初めて非集計モデルを適用した新幹線と在来線の直通

当時，名古屋都市圏の人口増加は著しく，同ニュータウ

運転化（山形新幹線）の需要予測4）がある．そこでは，非ンはその受け皿となる目的のため計画された．しかし，集計モデルに起因して発生した予測誤差は相対的に小1970年代のニュータウン建設費の高騰，およびニュータ

さいと結論付けている．

ウンの下水処理施設建設に伴う周辺住民との調整の難

しかし，4段階推計法において以前は支配的に用いら航により，造成工事が大幅に遅れた．その結果，1978年

れてきた分担率曲線の時間移転性や，分担率曲線と非には1990年の計画入居者数を4.7万人に変更することを集計手段選択モデルの予測精度を，実際のプロジェクト

余儀なくされている．しかし，1990年における実際の入を用いて詳細に事後評価した事例は少ない．

居者数は，同年の国勢調査によると約1.6万人であり，計
画入居者数の約3分の1にとどまっている．

2.2 予測のフレームワークおよび入力値の事後評価
犬山市

分担段階に対し，予測対象地域の設定や発生段階
は，分担段階の入力データを与えるものである．予測

桃花台線ピーチライナー

小牧市の誤差は伝播されることから，これらの入力データの桃花台ニュータウン

小牧駅

誤差が最終的な誤差に大きな影響を与えることは免れない．
需要予測の評価に関して，その前提条件に問題が多

名鉄小牧線

春日井市

JR中央線

上飯田駅

春日井駅

いとする研究事例は多い．需要予測の事後評価の先駆的研究である交通需要予測研究会 2）は，予測において

徒歩区間

名古屋市

人口などの入力値の誤差が与える影響は大きいことを指摘している．土井・柴田 5）は，東海道新幹線に着目して，経済成長率などの前提条件を正しく考慮できなかったこ

平安通駅

名古屋駅

大曽根駅

栄駅
千種駅

とに誤差の原因があることを指摘している．山形新幹線の需要予測ではモデルの入力値に起因する誤差が大き

名古屋市営東山線

金山駅

いこと4），千葉都市モノレールの需要予測3）では，分担率推定モデルへの入力値（将来人口）が予測誤差に影響し名古屋市営四号線

たとしている．計画の失敗事例を不確実性の観点から評価したHall6）は，ロンドン第3空港やロンドン都市高速道

名古屋市営名城線

0

路は前提条件である人口予測が誤りであったと指摘して
いる．

研究

2.5

5

km
■図―1

桃花台線ピーチライナー周辺地域（1991年当時）

Vol.7 No.2 2004 Summer 運輸政策研究021

3.2 桃花台線ピーチライナー

4――計画者の需要予測手法の概略

桃花台線ピーチライナーは，桃花台ニュータウンと名
鉄小牧駅との間，約7.7kmを結ぶ新交通システムで，1979

本章では，当時の計画者が行った需要予測の手法を年に計画が決定し，1986年開業を目指した．しかし，実入手可能な資料に基づいて説明する．桃花台線計画誌1）

際の開業は1991年3月にまでずれ込んだ．愛知県の行っ（以後「計画誌」と略す）に基づいて予測手順を改変してた需要予測1）によれば，1991年には30,878人/日の利用を

図―3に示す．予測は典型的な4段階推計法の手順に則見込んでいるのに対し，実際の利用者数は2,131人/日にしており，①駅勢圏によるゾーニングを行った後，②夜とどまり，14.5倍の過大予測となっている注1）．

間・昼間人口・総従業者数の推計（発生），③目的別発

なお，当初直通運転される予定であった名鉄上飯田

生・集中交通量の推計（発生・集中），④目的別分布交通

駅と市営地下鉄平安通駅の間は，上飯田連絡線の開通

量の推計（分布），⑤目的別分担交通量の推計（分担）とする2003年3月まで鉄道ネットワークが整備されていなかなっている．まず，計画者が予測の対象とした地域についった．そのため，桃花台ニュータウンからピーチライナーて4.1で述べ，各プロセスを4.2〜4.5において説明する．

を使い名古屋方面へ出るためには，両駅間の約800mはバスを利用する（約5分）か，歩く（約12分）という不便を①駅勢圏によるゾーニング
既成市街地：半径500ｍ
桃花台ニュータウン：半径1,000ｍ

強いられた．このようなネットワーク整備の遅れも，需要が予測ほど伸びなかった一因と考えられる．なお，上飯②夜間･昼間人口･総従業者数

田連絡線開通前後の利用者数は，図―2に示す通りであ＜夜間人口＞
ニュータウン：ニュータウン住宅建設計画による既成市街地：住民基本台帳および小牧市総合計画を勘案

る．徒歩区間が解消され，ピーチライナー料金が平均約3割値下げされたことにより，利用者数は増加したものの＜従業人口＞
ニュータウン：ニュータウン内施設計画による既成市街地：地域内施設の従業者数による予測値には依然遠く及んでいない．
4000③目的別発生・集中交通量

上飯田連絡線開業

3000
2000

71年中京都市群PT調査報告書の回帰モデル式を使用して②で求めた人口指標を基に予測し，地域の特性を勘案して補正，推計〜1000④目的別分布交通量01991年 1992年■図―2

年 2月 3月 4月 5月 6月 7月〜 20031月

71年中京都市群PT調査報告書の重力モデル式により分布
交通量を推計上飯田連絡線開通前後のピーチライナー利用実績（人/日）注2）

また，ピーチライナーの競合路線にはJR中央線がある．

⑤目的別分担交通量
分布交通量④を基に，71年中京都市群パーソントリッ
プ調査報告書の交通機関別分担率曲線法によって，各目
的別に桃花台線利用者数を推計

桃花台と名古屋都心である栄の間におけるピーチライ
ナーおよびJR中央線のサービスレベルを表―1に示す．
アクセス時間は別にして，費用，所要時間，運行本数の■図―3

計画者の予測手順

いずれをとってもJR線のほうが優位になっている．また，最近発展が著しいJR名古屋駅周辺へのアクセスを考え

4.1 予測対象地域

ると，JR中央線が圧倒的に有利なことは言うまでもない．

計画者はピーチライナーが桃花台ニュータウンの住民

新しい動きとしてニュータウンからJR中央線春日井駅への足となることを想定しており，予測の対象とするODペのバス運行を住民主導により，2002年10月にあおい交通

アを，桃花台線沿線内々，桃花台⇔小牧市，桃花台⇔名（株）が開始した（料金：300円，所要時間：27分）．この

古屋方面，桃花台⇔犬山方面に限定している．よって，ことは，住民もピーチライナーよりもJRを支持しているこ

計画者が行ったピーチライナーの利用者はこれらのODとの現れと考えられる．

をトリップする場合に限られる．

■表―1

公共交通のサービスレベル比較（2003年9月）

費用
所要時間
朝ラッシュ時本数

ピーチライナー（桃花台東⇔栄）

JR中央線（春日井⇔栄）

770円
53分
5本/時

730円
46分
11本/時

4.2 駅勢圏によるゾーニング（図―3①に対応）

計画者は駅勢圏を既成市街地では半径500m，ニュータウンでは半径1,000mと設定している．駅勢圏を図―4に示す．ここで桃花台ニュータウンはピーチライナーの駅勢圏でカバーされる形になっている．

022

運輸政策研究Vol.7 No.2 2004 Summer

研究二輪）/全手段や二輪/（徒歩＋二輪）
は明らかにピーチラ

桃花台線ピーチライ ナー
犬山市方面

イナーの分担率を算出するには適さない，2）計画誌中に

桃花台西駅

おいて桃花台線以外のマストラについての記述がなく，

東田中駅
桃花台センター駅
小牧原駅

上末駅
桃花台東駅

鉄道/マストラの分担率曲線からマストラ内でのピーチラ
イナーの分担率を算出しているとも考えにくい，ことが挙げられる．残されたマストラ/機関の分担率曲線では，マ

小牧駅

桃花台ニュー タウン
春日井市方面
名古屋市方面

ストラ＝ピーチライナーとすれば，ピーチライナー/（ピーチライナー＋自動車）の分担率を算出することが可能である．マストラ/機関の分担率曲線の一例として全目的の■図―4

ピーチライナー駅勢圏（大きい円の半径は1km，小さい円の半径は500m）

ものを図―5に示す．
■表―3

4.3 駅勢圏人口の推計（図―3②に対応）

PT71分担率曲線の分類

求める分担率説明変数

分担率曲線の種類
目的別†，昼間人口密度別の組み合わせ21種類‡

計画者の考える駅勢圏人口として計画誌中では，夜間（徒歩＋二輪）/全手段

ゾーン間距離人口，昼間人口および従業人口が挙げられている．しか

マストラ/機関マストラ/自動車の時間比 目的別†，昼間人口密度別の組み合わせ21種類

鉄道/マストラ

鉄道/バスの時間比

し，昼間人口については予測値は得られているものの，‡

目的別†の7種類

予測法は不明であった．また，従業人口については予測

二輪/（徒歩＋二輪） ゾーン間距離法の記述はあるものの予測値は見当たらない．そのため，

注1：目的別†は，出勤，登校，帰宅，業務，日常的行動，非日常的行動と全目的の7分類．
昼間人口密度別‡は，対象とする出発地，目的地の昼間人口密度の違いによる分類
であり，昼間人口密度が，①出発地，目的地ともに0〜10,000人/km2，②出発地，目的地の一方が0〜10,000人/km2でもう一方が10,000人/km2〜，③出発地，目的地ともに10,000人/km2〜，の3分類．
注2：マストラは公共交通機関（＝鉄道・バス）．機関はマストラ＋自動車．

夜間人口についてのみ紹介する．夜間人口は，ニュータ
ウンについてはニュータウン住宅建設計画によって，既全目的を対象に1種類

成市街地については住民基本台帳および小牧市総合計
画を勘案して推計されている．実際の推計値として1990
分
担
率
%
︵
マ
ス
ト
ラ
／
機
関
︶

年（国勢調査年次に対応）と1991年（ピーチライナー開業
年次に対応）の値を表―2に示す．今後，この予測値を
計画夜間人口と呼ぶ．
■表―2

計画夜間人口（人）

1990年
55,887

昼間人口密度①
昼間人口密度②
昼間人口密度③100

1991年
56,028

80
60
40
20
0

0

4

2

所要時間比（マストラ/自動車）■図―54.4 発生・集中および分布交通量の推計（図―3③④に対応）

マストラ/機関の分担率曲線（全目的）

目的別発生・集中量は回帰モデル式によって，目的別
分布交通量は重力モデル式によってそれぞれ求められる
ことが計画誌中に示されているものの，その推計値については不明であった．

4.6 予測手法の推測可能性と推計値の有無

本節では，本章のまとめとして，各段階における予測手法の推測可能性と推計値の有無を表―4に整理する．
これは，需要予測の事後評価は当時の予測手法が推測

4.5 桃花台線利用者数の推計（図―3⑤に対応）可能であるとともに，その予測値が存在しなければ実行

桃花台線利用者数の推計には71年パーソントリップ調

できないことから，次章以降の事後評価が可能な事項を査（PT71）報告書 7）の目的別分担率曲線法を用いること明確にするためである．今回の各プロセスのうち，予測が計画誌中に示されている．PT71の分担率曲線は，求手法，推計値ともに明らかになっているものは②駅勢圏

められる分担率の種類によって4種類に分かれ，さらに，目的と対象OD地域の昼間人口密度によって細分される．
具体的な分類を表―3に示す．
計画誌中には，求める分担率に関して4種類のどれを■表―4

需要予測各段階の推計手法の推測可能性と，推計値の存在有無
段階②駅勢圏人口用いてマストラの分担率を算出し，ピーチライナーの分担

手法の推測
可

桃花台沿線昼間人口

不可

推計値
有

桃花台沿線総従業者数

可③発生・集中交通量

目的別発生・集中交通量可

無④分布交通量

目的別分布交通量

可

無⑤分担交通量ピーチライナー利用者数

可有

用いたかという記述はない．しかし，筆者らの推測では
マストラ/機関（機関はマストラ＋自動車）の分担率曲線を推計値
桃花台沿線夜間人口

無率としていると思われる．その理由としては，1）
（徒歩＋

研究

Vol.7 No.2 2004 Summer 運輸政策研究

023

■表―6

PT91によるピーチライナー利用
実績OD（人/日）
桃花台⇔小牧市
1,352
桃花台⇔名古屋497
桃花台⇔犬山74
桃花台線沿線内々
208
予測対象地域外
325

人口，⑤分担交通量の2点であるため，今後の検証はこの2点を中心に行う．

5――需要予測の検証
本章では，4.6で可能と判断された項目に対してまず検証のポイントを整理（表―5）
した後，実際の検証に入る．

5.2 検証2：駅勢圏夜間人口

まず，「検証1：予測対象地域」では，ピーチライナーの予検証2においては計画誌の1990年の計画夜間人口と測対象ODと予測年次のピーチライナー利用実績のある

1990年の国勢調査による実績夜間人口を比較する．実

ODを比べることで対象地域設定の妥当性を見る．次に績夜間人口は，1990年当時の地図を用いて駅勢圏内の「検証2：駅勢圏夜間人口」では，当時の予測値と予測対夜間人口を町丁目単位で集計した．町丁目単位の人口

象年次における夜間人口を比較することによりその妥当性

データは入手できた最小単位のものであるが，当然のこを見る．
「検証3：分担率曲線の時間移転性」では，分担率とながら駅勢圏に部分的に含まれる町丁目の人口をど

曲線の入力データとなる分布交通量の予測値が得られての程度カウントするかにより差が生ずる．

いないため，計画対象年次における分布交通量の実績値

今回は，a）駅勢圏に部分的に含まれる町丁目の夜間を入力データとして与えたときの分担交通量を算出し，こ人口についてはその半分をカウントする場合（実績夜間

れを実績値と比較する．これにより，予測誤差のうち分担

人口（半分カウント））と，b）部分的にでも駅勢圏に入っ

率曲線法というモデル自体に起因する程度を特定する．

ている町丁目の夜間人口を総てカウントする場合（実績

最後に「検証4：非集計モデル」においては，分担率曲線

夜間人口（全部カウント）），の2つについて集計する．半法に代わるモデルとして，当時利用可能な最高水準の予分カウントの仮定は面積のごくわずかしか駅勢圏に含ま測手法として非集計モデルを位置づけ，これによる予測とれていない町丁目の人口も半分カウントされるため，か分担率曲線による予測値および実績値を比較する．検証

なり粗い仮定であるという疑念も生じよう．しかし，ほと

1〜3までを以下の5.1〜5.3で行い，検証4については章

んどの面積が町丁目に含まれていても半分しかカウント

を改め6章でモデルを構築，検証する．なお検証対象年はされない場合も同程度存在し，その影響は相殺されるとピーチライナー開業の約半年後の1991年秋にPT調査が考えられる．また，町丁目の中においても人口密度の差行われていることから1991年とする．ただし，検証2は人があることから面積による単純配分は避け，半分カウン口についての国勢調査データの制約から1990年とする．

トの方法を採用した．また，全部カウントは予測の最大■表―5値の目安ともなる．

検証項目の整理

検証項目

検証の内容

＜検証1＞
予測対象地域

計画者が設定した予測対象地域と1991年PT調査におけるピーチライナー利用実績のあるODを比較

計画夜間人口と1990年の国勢調査の町丁目単位夜間人＜検証2＞
駅勢圏夜間人口 口から算出される駅勢圏人口の比較＜検証3＞
分担率曲線の
時間移転性

対象地域における1991年分布交通量を所与として分担率曲線による予測値を算出し，これを 1991 年の実績交
通量と比較

＜検証4＞
非集計モデルPT71データを用いて非集計モデルを構築し，これによる予測値を分担率曲線による予測値および1991年の実
績値と比較方法a），b）
による駅別の駅勢圏夜間人口と計画夜間
人口を表―7 に示す．計画夜間人口55,887人と比べ，1990年の実績値は半分カウントの場合32,762人，全部カ
ウントの場合47,791人となり，それぞれ1.7倍，1.2倍の過大予測となっている．
■表―7

駅勢圏夜間人口
（人）
駅名

小牧駅

5.1 検証1：予測対象地域

計画者は予測対象ODを桃花台線沿線内々，桃花台⇔
小牧市，桃花台⇔名古屋，桃花台⇔犬山に限定し，それ以外においてはピーチライナー利用トリップが発生しないと仮定している．ここで，実際の桃花台線利用者のOD
交通量と比較することによって対象地域設定の妥当性を検証する．PT91によるピーチライナー利用交通量（表―6）によれば，予測対象地域外でも1割強の交通量が存在している．予測対象地域の設定においては，過小予測の可能性があったことが分かる．
024

運輸政策研究Vol.7 No.2 2004 Summer

小牧原駅
東田中駅
上末駅
桃花台ニュータウン‡
桃花台駅‡
夜間人口計（イ）
計画夜間人口＊/（イ）
夜間人口計2（ロ）†
計画夜間人口＊/（ロ）

実績夜間人口（半分カウント）

実績夜間人口（全部カウント）

5,922
4,248
2,344
819
15,754
3,679
32,762
1.7
64,008
0.87

9,864
8,493
4,688
1,637
15,754
7,355
47,791
1.2
79,0370.71†桃花台ニュータウンに47,000人入居を仮定‡ニュータウン内の全町丁目を桃花台ニュータウンと称する．桃花台駅は桃花台ニュータウン内の全駅（桃花台西駅，桃花台センター駅，桃花台東駅）の総称である．ただし，桃花台駅の駅勢圏は桃花台ニュータウンを完全に含むため，表中の桃花台駅には，桃花台駅の夜間人口から桃花台ニュータウンの夜間人口を除いた値を記入．
＊計画夜間人口は55,887人（表―2）
注：小牧原駅，東田中駅，上末駅，桃花台駅は駅勢圏に完全に含まれる町丁目がないた
め半分カウントは全部カウントの2分の1になる

研究

次に，算出された実績夜間人口のうち，桃花台ニュー占めている．このことからピーチライナーの競合路線でタウンにおける夜間人口の実績値15,754人に着目し，仮あるJR中央線など他の鉄道を無視すべきではなかったに1990年の計画入居者数47,000人が入居した場合を考ことがわかる．各予測値を比較すると目的別と全目的のえる．この仮定に基づいて算出される夜間人口を夜間人

分担率曲線を用いた場合で利用者数にほとんど差がな

口計2と称し，表―7に示す．夜間人口計2は筆者らが妥かった．また，徒歩区間が解消された場合の効果は，分当であると考える半分カウントの場合には約0.87倍，全担率曲線モデルでは単に所要時間が減少するだけであ部カウントによる参考値でも約0.71倍の過小予測となっるので，3,000人/日（約1割）増加するという予測になってた．駅ごとの駅勢圏人口の予測値が得られていないた

いる．

め，結論付けることはできないが約0.87倍という値から判断すると，計画者が駅勢圏夜間人口を意図的に過大設定したとは思われず，桃花台ニュータウン居住者数の見込み違いが大きな影響を与えている．

■表―8分担率曲線による予測値（人/日）

鉄道†
バス
ピーチライナー5.3 検証3：分担率曲線の時間移転性

自動車

全目的予測値 全目的予測値（徒歩有） （徒歩無）実績値

目的別予測値

12,753
1,098
1,923
71,870

―

―

―

―

―

29,30358,46329,211
58,55532,26455,502―†鉄道の実績値のうち11,310人/日はJR利用

ここでは，予測の対象地域である桃花台線沿線内々，
桃花台⇔小牧市，桃花台⇔名古屋，桃花台⇔犬山の

ここで，表―8の予測値は，PT91の基本ゾーンに対応

ODを取り上げ，PT91の実績OD交通量（機関利用者）したものであり，面積として駅勢圏よりも大きいことに注を所与としたときのピーチライナーの利用者を分担率曲意する必要がある．そこで，この影響を考え，PT91の線により求める．これと91年の実績分担交通量を比較

基本ゾーンの夜間人口（桃花台を含む基本ゾーンのすることで分担率曲線の時間移転性を検証することがで

75,324人）と実績夜間人口（半分カウント）（32,762人）のきる．

比でピーチライナー利用予測者数を配分することによっ分析はPT91の基本ゾーン単位（人口約20,000人を目処て算出されるピーチライナー利用者数を全目的予測値に分割され，例えば，小牧市は5ゾーンに，名古屋市は（徒歩有） ，全目的予測値（徒歩無）とし，表―9に示

108ゾーンに分割される）で行う．基本ゾーンの分割は町す．これによると約7倍の過大予測となっていることが丁目よりも粗いため，ここで計算されるピーチライナー利わかる注4）．

用者数は，計画者が行った方法よりも過大であることに注意が必要である．説明変数となる所要時間比は91年のネットワークデータを用い，昼間人口密度は91年当時のものを用いた．なお，分析では基本ゾーンの内々トリッ
プは除外しており，比較対象となる実績値は1,923人/日となる注3）．

■表―9分担率曲線による予測値（人口配分後）
（人/日）
実績値

全目的予測値（徒歩有） 全目的予測値（徒歩無）ピーチライナー 1,923
予測値/実績値

―12,705
6.6

14,033
7.3

なお，今回の分担率曲線による予測誤差をOD別に分析したところ，自動車の所要時間の短い比較的近距離の目的別分担率曲線による予測値を目的別予測値とし，ODペアにおいて，公共交通が過大予測になるように，大簡略化のため全目的の分担率曲線を用いた予測値を全きく外れることが分かっている．マストラ/自動車の所要

目的予測値とする．91年当時は，名鉄上飯田駅と地下鉄

時間比を説明変数とする分担率曲線を都心と郊外を結平安通駅の間に未開通の約1kmの徒歩区間があったがぶODと郊外の近距離のODに一律に適用することには（図―1参照）計画時にはこのようなネットワーク整備の遅問題があったと考えられる．
（付録1を参照）

れは見込まれていなかった．このため全目的予測値においては，徒歩区間が解消されない場合の所要時間によ

5.4 検証1〜検証3のまとめる全目的予測値（徒歩有）と徒歩区間が解消された場合

ここで，これまでに算出した過大予測となりうる要因をの所要時間による全目的予測値（徒歩無）を算出し，実績

まとめ，表―10に整理する．既に述べてきたように，全体

値と併せて表―8に示す．

では過大予測は約14.5倍である．このうち，これまでのまず，実績値を見ると対象ODにおいてバス利用者は計算で「発生」段階の誤差が約1.7倍，「分担」段階の誤かなり少ないことが分かる．このことから，分担率曲線差が約6.6〜7.3倍程度と推測している．これらの誤差をを用いる際にバスを除外したことは予測に大きな影響

掛け合わせても約11.3〜12.4倍程度であるが，残されたを与えなかったといえる．一方，ピーチライナー以外の

約1.2〜1.3倍程度の誤差は今回の検証の対象外である，

鉄道利用者（主にJR中央線）が全鉄道利用者の87％を駅勢圏夜間人口以外の「発生」，「発生・集中」および「分研究Vol.7 No.2 2004 Summer 運輸政策研究025

布」の段階に起因するものと考えられる．しかし，今回の周辺モデル」を用いる場合も考える．また，名古屋・周

検証でも「分担」段階の誤差が十分に大きいことが分か辺モデルと周辺・周辺モデルを合わせて今回の予測対り，桃花台線ピーチライナーの需要予測における誤差の象の「類似地域モデル」と称する．

最大の原因を突き止めることができた．
■表―10

過大予測の要因整理
過大予測割合訳

モデルの対象地域

全域モデル

中京都市圏全域のトリップ（名古屋周辺40km圏）

名古屋・周辺
モデル

名古屋市と名古屋市周辺地域のトリップ．
桃花台⇔名古屋市中心部の距離が約 15km であることから，名古屋市の中心部（栄）から半径 20km の円内に
セントロイドが含まれる基本ゾーンから名古屋市を取り除いたドーナツ状の地域を想定する（図―6）．名古屋
市とドーナツの地域の間のトリップを対象．

周辺・周辺
モデル

名古屋市周辺から名古屋市周辺への短距離のトリップ．
図―6のドーナツ部分からドーナツ部分に至るトリップのうち基本ゾーンのセントロイド間距離が9km以下のトリップを対象にモデルを構築．なお，桃花台⇔小牧
市の最大距離を基準に9kmを設定．

約14.5倍

過大予測
内

■表―11

「発生」段階に起因（表―7）

約1.7倍「分担」段階に起因（表―9）

約6.6〜7.3倍

その他に起因約1.2〜1.3倍

6――検証4：非集計モデルの有効性
本章では，これまでの分析において需要予測に対して最も顕著な誤差を与えたと考えられる分担段階に着目

小牧市

し，分担率曲線法に代わる手法として非集計モデル（今

9km

桃花台

回はロジットモデルを使用）の有効性を検討する．従来

20km

名古屋市

の集計型4段階推計法は，1）信頼性の高いモデルを構築

15kmするためには多くのデータが必要，2）
きめ細かいサービ

栄周辺・周辺モデル
周辺
周辺・周辺
周辺モデル
以内）
（9km以内スレベル変数が入らない，3）個人属性を入れることがで名古屋・周辺
名古屋
名古屋・周辺モデル
周辺モデル

きない，4）モデルの理論的根拠が弱い，という欠点が指摘されている 8）．これに代わる手法として1970年代半ばに開発された非集計モデルは，ピーチライナーの需要予測の行われた1979年においては利用可能であった．ま

全域モデル
中京圏全域
■図―6

対象ゾーンエリア

ず，6.1において1971年当時のデータを用いて非集計モデルを構築し，続いてその有効性を検証する．

モデル対象地域の機関分担率は表―12に示す通り，
中京圏全域では自動車利用者が約6割を占めるが，名古6.1 非集計モデルの構築

屋市とその周辺地域では公共交通も5割強を占めてい構築するモデルは，分担率曲線においてマストラと自る．しかし，周辺地域の距離の短いトリップでは約8割を動車の分担を考えていたことから，マストラと自動車の2

自動車交通に依存している．なお，全域モデルの推定に肢選択とする．予測の対象としては計画者が取り上げて際しては，無作為に抽出した15,000サンプルをランダムにいた地域のうちから，トリップ数が少なかった桃花台線

用いた．抽出サンプルにおけるシェアも併せて示す．

沿線内々，桃花台⇔犬山を除外し，桃花台⇔小牧市，桃花台⇔名古屋に限定する注5）．

■表―12

全域モデル

モデルは推定に用いるデータに従って対象地域別に3種類構築する（表―11，図―6）．
「全域モデル」は，PT71の対象地域全域のトリップを対象に構築する．これは，同PT71機関分担率（トリップベース）

サンプル数
マストラ
自動車

母集団

サンプル

名古屋・周辺
モデル

周辺・周辺
モデル

131,210
39.6％
60.4％

15,00040.2％
59.8％

12,337
53.8％
46.2％

851
20.9％
79.1％

じく中京圏全域で構築された分担率曲線による予測と比較するためである．一方，今回のような名古屋市とその推定に用いるLOSデータのうち，所要時間はPT71年の周辺に存在するニュータウンを結ぶような新交通システ

所要時間回答値を各OD，各機関別に加重平均して算出ムを考えた場合，都市圏全域レベルのモデルを用いるした．費用は71年当時のデータを入手できなかったこと

よりは，類似した地域を対象にしてモデルを構築し，そから，入手できた91年当時の費用を物価上昇率で割りれによって予測をしたほうが妥当であるという考えもあ戻した（表―13）．そのため，費用のデータに関して71年る．そこで，名古屋⇔桃花台の予測には名古屋市とそのと91年のネットワークの差は考慮されていない．

周辺地域のトリップを対象にした「名古屋・周辺モデル」

モデルの推定結果を表―14に示す．説明変数には，を用い，桃花台⇔小牧市の予測には名古屋市周辺から可能な限り多くのサービスレベルや個人の社会経済

名古屋市周辺への短距離のトリップを対象にした「周辺・（Socio-economic，SE）属性を導入し，分担率曲線の説明

026

運輸政策研究Vol.7 No.2 2004 Summer

研究変数である所要時間以外に抜け落ちていた重要な変数

公共交通・自動車の2肢選択モデルの公共交通には基について把握することを試みた．その結果，性別，年齢，

本的にピーチライナーを仮定する．しかし，91年の桃花

職業，免許保有，目的，名古屋ダミーといった変数を説明

台⇔名古屋のOD交通量においてJRが無視できないほ

変数に加えることができた．

ど大きいため，非集計モデルにおいては桃花台⇔名古ほとんど総ての変数は5％有意水準と符号条件を満足しており，修正ρ2も良好な値を示している．免許保有の屋のサービスレベルとしてはピーチライナー，JRの2つを考える（表―16）．

パラメータは相対的にかなり大きいため，免許保有と自■表―16

動車利用は密接な関係があると考えられる．このような個人属性の導入は，従来の4段階推計法によるモデルの弱点であった．
■表―13

桃花台⇔小牧
PEACH
PEACH

よって，分担率曲線の1種類，非集計モデルの4種類推定に用いたLOS変数（71年）

自動車所要時間仮定するマストラの組み合わせ

桃花台⇔名古屋PEACH
JR各OD別自動車利用サンプルの所要時間の方向別加重平均

マストラ所要時間 各OD別バス・鉄道の利用者の所要時間の加重平均をとり，さらに方向別の加重平均
各交通手段別費用 公共交通費用に端末は考慮せず，バス・鉄道の利用者数に応じて各ODで費用の加重平均を取り，方向別にも加重平均．自動車費用は走行料金と高速料金からな
り，各ODで方向別の加重平均．以上を91年の費用のデータをもとに作成し，物価上昇率で割り戻し， 71
年の費用とした．注6）

（
「全域」
・
「類似地域」モデルと桃花台⇔名古屋に仮定す
る公共交通の組み合わせ），の合計5種類の予測値が得られる．ここで，予測に用いたLOS変数の算出法を表―17に整理する．
■表―17予測に用いるLOS変数（91年）

分担率曲線

ネットワークデータの所要時間

非集計モデルネットワークデータの所要時間
ネットワークデータの費用（アクセス，イグレスは無視）
．

■表―14

モデルの推定結果
全域モデル

類似地域モデル名古屋・周辺モデル

周辺・周辺モデル

推定値（t値）

推定値（t値）

推定値（t値）

1.16（19.0）-0.425（-4.0）
時間（h）
費用（￥100） -0.414（-12.4）
男性（車）0.810（15.2）
名古屋（車）-1.01（-20.9）
20-30（公）0.138（2.8）
学生（公）0.733（9.6）
免許（車）2.66（51.1）
業務（車）
1.68（20.1）
0.509（7.4）
自由（車）N
15,000修正ρ2
0.415

2.37（33.9）-1.15（-13.2）-0.323（-12.0）
0.587（9.5）―
0.183（3.6）
1.25（13.2）
2.65（48.2）
1.65（16.9）
1.17（13.7）
12,3370.354

1.39（4.3）-3.06（-2.7）―
0.720（2.8）―
0.376（1.6）
1.47（3.2）
2.91（11.5）
1.40（3.2）
1.33（4.1）
851
0.531

説明変数†
定数（公）

†説明変数は時間，費用のみ選択肢共通であり，それ以外は括弧内に示された選択肢の効用関数に入る（ただし，公，車はそれぞれ公共交通と自動車を示す）．名古屋：OかDに名古屋を含むダミー，20-30：20歳以上30歳以下ダミー，免許：自動車免許保有
ダミー，業務：業務目的ダミー，自由：自由目的ダミー．

6.3 予測分担率の結果

5つの予測値および実績値を表―18，図―7に整理し，考察する注7）．
分担率曲線と非集計モデルの桃花台⇔名古屋にPEACHを仮定した場合を比較する．非集計モデルは，類
似地域モデル，全域モデルともに実績に比べ，約10ポイ
予測結果＊

■表―18

モデル名

†

実績
類似地域-P
類似地域-JR全域-P
全域-JR
分担率曲線-P

6.2 比較の考え方

分担率曲線法・非集計モデルのいずれにおいても，予■表―15比較モデルの概略

類似地域-P 12.9%

87.1%

予測の検証に用いるデータ

PT71

PT91実績分布交通量
91年のLOS変数

非集計
モデル

PT71

PT91の実績分布交通量と個人属性
91年のLOS変数

CAR
78.9
87.1
80.4
86.7
80.4
64.9

0%
■図―7

JR

80.4%
86.7%

6.9%
12.7%

分担率曲線-P

PE ACH
CAR

4.8%
14.7%

類似地域-JR全域-JR

モデル構築に用いるデータ

JR
18.2
―
14.7
―
12.7
―

78.9%

全域-P 13.3%

分担率曲線

研究

―
P
P
P
P
P

18.2%

本研究では，分担段階の入力値に91年の実績分布交通
理する．

―
P
JR
P
JR
P

シェア（％）

PEACH
3.0
12.9
4.8
13.3
6.9
35.1

3.0%
実績

通量を求めることが一般的となっている．しかし，計画量を与える．比較に用いるモデルの概略を表―15に整小牧‡＊PはPEACHの略．
†モデル名，名古屋⇔桃花台に仮定する公共交通機関の順で記述．
‡「名古屋」は桃花台⇔名古屋に，「 小牧」は桃花台⇔小牧に仮定する公共交通機関．

測対象年次における分布交通量をまず予測し，分担交
誌中に予測分布交通量についての記述がなかったため，

名古屋‡

80.4%

35.1%
20%

64.9%
40%

60%

80%

100%

予測分担率結果（図中の記号は表―18と共通）

Vol.7 No.2 2004 Summer 運輸政策研究027

ントの過大予測である．分担率曲線はさらに20ポイント
超の過大予測となっている．

実績
類似地域-P

次に，非集計モデルの桃花台⇔名古屋にJRを仮定した場合を見る．類似地域モデル，全域モデルともに実績

類似地域-JRに比べ，ピーチライナーは2〜4ポイント程度の過大予測

全域-Pである．特に，類似地域モデルは約2ポイントの過大予全域-JR測であり実績に大きく近づく．また，類似地域モデルを用いて，各個人で個別のOD特性である時間，費用，名古屋ダミーを用いるが，それ以外の変数については91年

分担率曲線-P0■図―8の対象地域内における全トリップの平均値を入力して予

2000

40 00

60 00

8000

10000

ピーチライナー利用者予測値（人/日）（図中の記
号は表―18と共通）測した結果を参考のために示す．結果は，ピーチ（2.4％），
JR（12.5％），自動車（85.0％）となり，集計値が予測される程度でも非集計モデルの移転性は十分に高いことが
示された．

7――結論
本研究では，需要予測の事後評価の事例として桃花台線ピーチライナーを取り上げて分析を行った．得られた知見を以下に箇条書きにする．

6.4 まとめ

分担率曲線はどの非集計モデルよりも実績値から遠「発生」段階に起因するもの
・約14.5倍の過大予測のうち，い．説明変数に所要時間しか用いない分担率曲線の時が約1.7倍，「分担」段階に起因するものが約6.6〜7.3倍，間移転性は，非集計モデルに比べ劣ると考えられる．時

その他に起因するものが約1.2〜1.3倍程度であった．

間移転性の高い分担率曲線を得るには，交通需要予測

・PT91のピーチライナー利用実績から見ると，予測対象

研究会 2）が自動車保有世帯別に分担率曲線を検討した地域の設定に見込み違いがあった可能性がある．

ような工夫が必要であろう．
今回，適切な予測ができなかった理由に，桃花台⇔名古屋で競合するJR中央線を考慮していなかったことが・「発生」段階の誤差の大部分は桃花台ニュータウンの入居者が予測の約3分の1程度だったことに起因すると考えられる．

挙げられる．これは，非集計モデルにおいて，桃花台⇔

・「分担」段階の約7倍の誤差は競合路線であるJR中央

名古屋において公共交通にJRを仮定した場合には実績線を考慮しなかったことと分担率曲線の時間移転性に近い予測値が得られたことからも明らかである．

の低さに起因すると考えられる．

今回対象とした桃花台⇔名古屋・小牧市においてピー

・非集計ロジットモデルでは，競合路線を考慮し，予測

チライナーの需要予測という観点から，最も実績値に近時点でのSE変数やOD交通量を予測できれば，実績にかったのは，名古屋・周辺モデルを用いて桃花台⇔名古近い値を得ることができた．

屋（ただし公共交通としてJRを仮定），周辺・周辺モデル

・非集計モデルでは，類似した地域でモデルを構築しを用いて桃花台⇔小牧市を予測した場合であった．非たほうが予測精度が高かった．地域移転性の高い非集計モデルにおいてはSE変数やOD交通量の予測など

集計モデルといえども，モデルの推定には予測対象地

を正しく行うことができれば需要予測を適切に行う可能域と交通条件の類似した地域を選定することが重要で性を示すことができた．また，予測を行うときには可能なある．

限り，対象地域と類似した地域でモデルを構築することが望ましいといえる．

・競合路線の問題は，まさに交通需要予測研究会 2）の危惧（2.3を参照）が的中した形になっている．夜間人口

また，表―18，図―7の予測結果を5.3節で行ったのと推計などで計画者の恣意的な過大予測などはないと同様の人口配分を行って算出されたピーチライナー利用考えられるが，分担段階の競合路線の設定は改善の者予測値を参考のため図―8に示す．桃花台⇔名古屋に余地があったと言える．

ピーチライナーを仮定した場合の予測値は分担率曲線も・今回のような需要予測が事前になされていれば，プロ

含め，実績に比べ過大となっている．非集計モデルで桃ジェクトの再検討が必要であった可能性も十分にある．

花台⇔名古屋にJRを仮定した場合には，予測値が実績

プロジェクト実施の判断基準としての需要予測の重要値に大きく近づく．非集計モデルで競合JR線を考慮した性を再確認した．

ときの予測値が実績値に近くなることは，シェアだけでな

今回は計画誌中で予測手法，推計値ともに明らかに

く，利用者数の比較からも支持されている．
028

運輸政策研究Vol.7 No.2 2004 Summer

なった部分にのみに焦点を当てて分析したが，その他

研究の予測段階や前提条件の妥当性については評価を行う

注2）桃花台新交通（株）への訪問調査によるため，予測対象地域外の利用者もことができなかった．予測技術の進化のためには事後評

注3）基本ゾーンの内々に関するトリップは，表―6の「桃花台線沿線内々」とほ

価は欠かせない作業である．今後，需要予測の信頼性向上のためにも事後評価が可能な技術的資料を残すことの必要性も確認できた．

含む．
ぼ同義である．しかし，内々の旅行時間はゾーン区分の設定に大きく依存し，信頼性も高くない．また，計画誌によると，全予測利用者数のうち，桃花台線
沿線内々という短距離の利用者は1％強しか占めておらず，実質予測対象地
域外とみなしても良い．また，実績値もそれほど大きな割合を占めていない．
以上の理由から，内々は分析対象から除外した．なお，本節および付録1 に示す理由から，内々を分析対象に加えた場合には分担率曲線による誤差が謝辞：中京都市圏総合都市交通計画協議会からデータ

さらに大きくなる可能性がある．

の提供を受けた．ここに記して謝意を表する．

注4）
ピーチライナー利用実績のある1,923人/日は，ほとんどがニュータウンのあ付録1

注5）非集計モデルと分担率曲線の比較では，どちらも基本ゾーン単位で分析る小ゾーン（基本ゾーンよりも小さいゾーン）
をOかDに持つことを確認しているため，実績値は人口配分しない．
するため，5.3のような人口配分は行わない．

予測対象地域におけるODペア別に，公共交通の「（推注6）マストラの物価上昇率は，都市交通年報 9）のバスと鉄道の10km運賃およ

計値−実績値）/実績値×100％」で計算される誤差率を，び初乗り運賃を参考にし，400％とした．自動車（走行，高速料金）の物価上

横軸に自動車所要時間を取って，付図―1に示す．なお，昇率はガソリンの物価上昇 10）および自動車燃費 11）12）を参考に205％とした．
注7）本章での分担率曲線と非集計モデルの比較は，基本的にシェアの比較で

ここでは公共交通にピーチライナー以外も含むため，自行う．これは，実績値で比較する場合に必要な人口配分の仮定（5.3節を参動車所要時間が長い地域でピーチライナーがよく予測さ照）を避けるためである．

れているとは解釈できないことに注意を要する．

参考文献
1）愛知県土木部［1984］，新交通システム桃花台線計画誌（発想から着工まで）
，

1000

愛知県
小牧方面

2）交通需要予測研究会［1987］，交通計画における予測の事後評価に関する研

犬山方面

800

究，
トヨタ財団助成研究報告書（研究代表者：新谷洋二）

名古屋方面
誤
差
率
%

3）千葉都市モノレール検討委員会［2002］，千葉都市モノレール事業に関する提言

600

4）小泉啓［2003］，鉄道需要予測の事後分析事例，土木学会誌Vol. 88, No.7，4005）土井利明，柴田洋三［1997］，東海道新幹線の需要予測に関する事後的分析，

2006）Hall, P.［1980］，GREAT PLANNING DISASTERS，Weidenfeld ＆ Nicolson

pp.19-21
土木学会論文集，No.562/IV-35，pp.121-131（抄訳，太田勝敏，永井護ら［1986］，計画の失敗，日交研シリーズA-97（大規

0
0
-200

模環状道路の現状と評価）付録A-2）

20

40

60

80

100

トリップ調査報告書
自動車所要時間（分）■付図―17）中京都市群パーソントリップ調査協議会［1971］，第1回中京都市群パーソン8）例えば，河上省吾，松井寛［1987］，交通工学，森北出版
9）運輸省運輸政策局［1993］，都市交通年報，運輸経済研究センター

分担率曲線の誤差率

10）総理府統計局［1971，1991］，小売物価統計調査年報
注11）運輸省大臣官房情報管理部［1971］，陸運統計年報，第9巻 第13号

注1）桃花台新交通（株）への訪問調査では1991年には3,281人/日の利用実績

12）運輸省運輸政策局情報管理部［1991］，自動車輸送統計年報，第29巻 第13号があったが，この中には計画時点の予測対象地域外からのトリップも含まれる．本研究では，後の比較のため，対象地域内の利用者数のみを1991年の第3回中京都市圏パーソントリップ調査から集計し，実績値とする．

（原稿受付 2004年1月13日）

Post-Project Evaluation of the Demand Forecast for a New Transit System
By Takayuki MORIKAWA, Yoshitaka NAGAMATSU and Nobuhiro SANKO

Methods of demand forecast for a new transit system, Tokadai Peachliner, are evaluated. The ridership originally predicted by
the authority using 4 step method is 31,000 passengers/day in 1991, which resulted in the overprediction of 15 times. We foundthat the authority overestimated 1.7 times larger at the 'trip generation' stage and 7 times at the 'modal split' stage. We also foundthat the disaggregate modeling approach could better reach the observed value when the competing JR line and socio-economic variables are well considered.
Key Words ; demand forecast, post-project evaluation, 4 step method, modal split curve, disaggregate model

この号の目次へ研究

http://www.jterc.or.jp/kenkyusyo/product/tpsr/bn/no25.html
Vol.7 No.2 2004 Summer 運輸政策研究029