Ⅳ．自主研究活動報告

新たなモビリティサービス導入のための需要計画ツールの開発〜高蔵寺ニュータウンにおける低速自動運転車両の需要予測〜

Development of Demand Forecasting Tools for Introducing New Mobility Services
北村清州 1高宇涵 2羽佐田紘之 3

水野杏菜 3 萩原剛4

By Seishu KITAMURA,Yuhan GAO,Hiroyuki HASADA, Anna MIZUNO,and Go HAGIHARA●

1 はじめに等の事業支援を受け、全国各地で実証実験や社会的受人口減少や高齢化の進展に伴い、地方の中山間地等なモビリティサービスの本格導入を迎えるにあたり、において、バスをはじめとする公共交通の需要が縮小

持続的な運営を可能とするためには、移動需要に基づしている。加えて、運転手不足も深刻化しており、地く必要な車両台数の試算や需要に応じた適切な料金の域の交通サービスの維持・確保が困難になっている。ま

設定が極めて重要となる。従前の路線バスやコミュニ

た、高齢者の運転免許の返納も年々増加しており、今ティバスの運賃を基準に数百円でサービスを導入した

後は、中山間地だけでなく、郊外のニュータウン等に結果、地域住民の利便性は向上し移動需要は増加した

おいても、近距離の買い物や通院のための移動が困難ものの、採算が合わず車両追加等のサービス拡張が困となることが想定されている。こうした課題に対する難になってしまった事例も存在する。このように初期解決策のひとつとして、低速自動運転車両やオンデマの試算を見誤ることでサービス改善が難しくなってしンド乗合サービスのような新たなモビリティサービスまう可能性や、反対に、損失を恐れてスモールスターの導入による地域交通システムのリ・デザインがあげトとしたために、当該サービスの持つ本来の機能を十られる。例えば、愛知県春日井市の高蔵寺ニュータウ

分に発揮できず、利用者に悪い印象を与えてしまい需

ンでは、2016 年に策定された「高蔵寺リ・ニュータウ要が伴わない可能性もある。需要予測に基づき必要なン計画」 の主要プロジェクトの一つとして、交通拠点車両台数や適切な運賃を試算し、サービスの位置づけをつなぐ快適移動ネットワークの構築が掲げられておや採算性を検討したうえで、持続可能なシステムを設り、地域内の移動性を持続・向上するための取り組みと計していくことが重要である。

容性に関わる調査研究が実施されてきた。今後、新た

1）

して、春日井市、名古屋大学が中心となり「低速自動運転車両（ゆっくり自動運転 ®）」や「オンデマンド乗合サービス」を活用した交通網のリ・デザインが進められている 2）。本稿では、愛知県春日井市の高蔵寺ニュー

3●需要計画ツールの概要（1）リ・デザインのための詳細 OD 表の作成

タウンにおける、新たなモビリティサービスを用いた新たなモビリティサービスの需要計画にあたり、重地域の公共交通網再編検討に関連して筆者らが開発し要となるのが計画検討の基礎となる人の移動データでた、全国で進む低速自動運転車両やオンデマンド乗合ある。対象とする新たなモビリティサービスは、既存サービスの導入検討、地域交通のリ・デザインに活用可の路線バスやコミュニティバスを代替し、ラストマイ能な需要計画ツールの概要を紹介する。

ルや特定のエリア内で運用されるサービスであり、その設計には、数 100 m 単位の解像度での需要予測が求●2 需要計画ツールの開発の必要性められる。都市圏の交通ネットワーク検討にはこれま

低速自動運転車両やオンデマンド乗合サービス等の下、PT 調査）より取得されたデータを用いた需要予測

新たなモビリティサービスの導入に関しては、地域公技術が適用されてきた（2022 年時点で国内 65 都市圏共交通の活性化及び再生に関する法律に基づく「地域旅において 143 回の調査が実施されている）5）。PT 調査

客運送サービス継続事業」3）や内閣府・総務省・経済産データの解像度は概ね数 km 程度のゾーン単位であり、業省・国土交通省による「スマートシティ関連事業」4）

都市間交通の需要予測には有効であるが、狭域の移動

1 交通・社会経済部門
3 交通・社会経済部門

で、多くの地域において、パーソントリップ調査（以主幹研究員兼グループマネジャー 博士（工学） 2 データサイエンス室
研究員 4 交通・社会経済部門 グループマネジャー 博士（工学）研究員

博士（工学）IBS Annual Report 研究活動報告 202363

Ⅳ．自主研究活動報告を担う交通サービスの設計には適さない。一方、近年から J への交通手段 k の構成比を PIJk、小ゾーン I 内のでは、携帯電話やカーナビゲーションシステムなどか250 m メッシュ i から小ゾーン J 内の 250 m メッシュ

ら取得された人の移動に関するビッグデータが収集・蓄

j の移動需要を Xij と表すと、交通手段 k の 250 m メッ

積され、データを保有する複数の民間企業により製品

シュ ij 間の移動需要 Yijk は、以下の式で計算できる。分化されたことで、都市交通計画分野においても活用が析目的に応じ、交通手段以外にも移動目的や PT 調査で進んでいる。全国各地で検討が進められている新たな把握されているその他トリップ属性を割り当てることモビリティサービスの需要予測を実施するためには、も可能である。

予測に必要なデータを容易に入手可能であることが必要な条件となる。そこで、解像度は粗いものの現在のYijk=Xij・PI（i）J（j）k

利用交通手段や移動目的等の交通特性が把握できかつ全国に既往調査のデータが存在する PT 調査データと、ここで、詳細な交通特性までは分からないものの数 100 m 単位i, j：250 m メッシュの解像度で移動実態を把握できる携帯電話の位置情報

I（i）, J（j）：250 m メッシュ i, j を含む小ゾーン I, J

データを融合した詳細 OD 表を作成し、新たなモビリ

k：交通手段ティ需要推計のための基礎データとして用いる。データの作成手順は、越智ら 6）の提案手法を参考とし、新b）補正係数によるトリップ総量補正

たなモビリティサービスの配置等解析に必要なスケー

PT 調査データより得られる小ゾーン別の発生交通

ルと他統計データ等関連データとの整合性やデータの量をコントロールトータルとして、「交通手段別詳細取扱い易さの観点から、標準地域メッシュ（約 1 km 四ゾーン間OD表（暫定値）」のうち小ゾーン I に含まれる方）の 4 分の 1 の約 250 m 四方のメッシュ間の交通手

250 mメッシュ i の発生交通量の合計値ΣYijk が PT 調査

段別の詳細な OD 表を作成した。の小ゾーン I の発生交通量ΣYI と一致するよう補正係数NI を計算した。補正係数によるトリップ総量の拡大推計を行い、交通手段別の詳細ゾーン間OD Ŷ ijk を作成した。

NI（i）=ΣYI（i）/ΣYijk
Ŷijk=NI（i）・Yijkc）250 m メッシュ間詳細 OD 表の作成結果
前述の手順で高蔵寺ニュータウンにおいて作成した
250 m メッシュの詳細 OD 表による自動車（送迎）及びバス利用者のトリップ数分布の分析例を以下に示す。
ニュータウンの中心に位置する商業施設サンマルシェや高蔵寺駅への送迎交通が多いこと、バス利用者は地域内に満遍なく分布しており、250 m メッシュあたり
図－ 1

データ融合による詳細 OD 表の作成手順

20 ～ 40 トリップ／日程度の利用があることなどが把握できる。PT 調査データのみでは 5 つの小ゾーン単位でしか捉えられなかったニュータウン内の交通手段別a）交通手段の割り当て

64のトリップ特性を、携帯電話の位置情報データと組合

市 販 の 携 帯 電 話 の 位 置 情 報 デ ー タ に よ る「250 mせることでより詳細な解像度で把握可能であることがメッシュ間 OD 分布パターン」に PT 調査の「小ゾーン示された。携帯電話の位置情報データは全国で市販さ間 OD ペアの交通手段構成比」を乗じ、「交通手段別詳れており、既往の PT 調査や類似の交通行動調査のデー

細ゾーン間 OD 表（暫定値）」を作成した。小ゾーン I

タと融合することで、250 m メッシュの詳細な解像度

IBS Annual Report 研究活動報告 2023

Ⅳ．自主研究活動報告

で地域の移動特性を捉え、地域の交通サービスのリ・デないことから、シンプルな多項ロジットモデルを採用ザインに有効活用できる。

した。250 m メッシュ間の各交通手段のサービス水準を作成し、加えて、起伏の大きい地域であるため、徒歩による移動の負荷を考慮するためメッシュ間の高低差を変数として用いた。

UinRP=βxinRP+αwinRP+εinRPUinSP=βxinSP+γzinSP+εinSP2Var（εiRP（εiSPn ）=μ Varn ）ここで、

Uin：個人 n の選択肢 i に対する総効用
εin：個人 n の選択肢 i に対する総効用 Uin の誤差項

xin , win , zin：個人 n の選択肢 i に対する確定効用の説明変数ベクトル（x は RP と SP で共通の、w, z は RP と SP それぞれに固有
図－ 2

250 m メッシュ着トリップ分布：自動車（送迎）の説明変数）

α, β,γ：未知パラメーター
μ：スケールパラメーター作成した需要予測ツールを用い、ニュータウン内への低速自動運転車両の導入影響の予測を実施した。地域内「サンマルシェ」を含むメッシュへのトリップ需要の推計結果及びニュータウン内各地区からのトリップ需要を分析した結果が図－ 4、5 であり、導入するサー表－ 1

図－ 3

パラメーターの推定結果

250 m メッシュ着トリップ分布：バス（2）需要予測ツールの開発（1）で作成した 250 m メッシュ間の交通手段別詳細
OD 表を顕在化した選好（Revealed Preference：以下、RP）とみなし、新たなモビリティサービス導入時の利用意向に関する選好意識（Stated Preference：以下、SP）に関する調査データと組合せて RP/SP モデルを構築した 7）。高蔵寺ニュータウン内の現在の利用可能交通手段は、バス、自動車（運転）、自動車（送迎）、タクシー、自転車、徒歩であり、複雑な乗換えもIBS Annual Report 研究活動報告 2023

65

Ⅳ．自主研究活動報告
ビスの運賃等水準や既存のバス網の改変等を加味する開発に関する調査研究の検討成果の報告である。開発

ことで、様々なパターンで低速自動運転車両の需要をしたツールは全国各地の新たなモビリティサービス導分析可能である。これにより必要車両数や効率的な車入影響の予測や数値による裏付けを踏まえた地域交通両配置のシミュレーション、運賃と利用者数による収のリ・デザインに利用できる。今後、各地で進むサービ支の想定など詳細な検討が可能となる。

ス導入の検討・評価に活用しつつ、地域特性による差異

高蔵寺ニュータウンでは、2019 年に低速自動運転車両の利用意向に関する SP 調査を、2022 年にオンデ等を反映しながら汎用的な需要計画ツールへと改良を重ねていきたい。

マンド乗合サービスの利用意向に関する SP 調査を実施

最後に、本稿の分析結果や各種図表には、当研究所しており、両サービスの需要予測ツールを開発していが名古屋大学、春日井市より受託した調査業務や研究る。地域移転性等の継続研究は必要であるものの全国の成果が含まれている。各種データの分析及びとりま各地の類似サービス導入検討への活用が可能である。

とめにあたり多くの助言をいただいた名古屋大学の金森特任教授、岐阜大学の中村准教授（研究開始時点名古屋大学所属）、春日井市都市政策課津田様をはじめとする関係者各位に、厚く感謝申し上げる次第である。

参考文献
１）春日井市：高蔵寺リ・ニュータウン計画 , 平成 28 年
3 月．
２）先導的モビリティに関する取組．
https://www.city.kasugai.lg.jp/shisei/machi/
new_town/ 1022354 /index.html
３）地域公共交通の活性化及び再生に関する法律について．
https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/
図－ 4

需要予測ツールによる自動運転利用トリップの予測結果（サンマルシェを含むメッシュ着）

transport/sosei_transport_tk_ 000055 .html
４）スマートシティ官民連携プラットフォーム（内閣府、総務省、経済産業省、国土交通省、デジタル庁）. https://www.mlit.go.jp/scpf/
５）パーソントリップ調査．



https://www.mlit.go.jp/toshi/tosiko/toshi_
tosiko_tk_ 000031 .html
６）越智健吾 , 関信郎 , 岩舘慶多 , 石神孝裕 , 若井亮太 , 石井良治 , 杉田渓：パーソントリップ調査データと交通関連ビッグデータを用いた詳細ゾーンの OD 表作
成方法 , 土木計画学研究発表会・講演集 ,vol. 57 ,CD図－ 5

ニュータウン各地区からの自動運転トリップ数●７）北村清州 , 水田哲夫 , 中村俊之 , 佐藤仁美 , 森川高行 ,4 おわりに

中菅章浩 , 南川敦宜：自動運転車両によるモビリ

本 稿 は、2019 年 度 か ら 自 主 研 究 と し て 取 り 組 ん

高蔵寺ニュータウンでのケーススタディ～土木学

だ、新たなモビリティサービスの導入影響評価ツール

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ROM, 2018 .

IBS Annual Report 研究活動報告 2023

ティサービス導入に向けた実践的需要分析手法～
会論文集 D 3（土木計画学）Vol. 76 ,No. 5