Ⅱ．研究論文

次世代の道路交通調査に向けて〜ビッグデータと統計調査〜
Toward the Next Generation of Road Traffic Surveys - Big Data and Statistical Surveys
岡英紀 1北村清州 2

和泉範之 3 廣川和希 3 江田裕貴 3 羽佐田紘之 3
茂木 渉 4 及川 潤 5 高橋 慧 6 上野優太 7

By Hideki OKA, Seishu KITAMURA, Noriyuki IZUMI, Kazuki HIROKAWA, Yuki EDA, Hiroyuki HASADA,Wataru MOGI, Jun OIKAWA, Kei TAKAHASHI, and Yuta UENO

1●

はじめに自動車がどのように使われ、その使われ方がどのよ2●

全国道路・街路交通情勢調査

全国道路・街路交通情勢調査（通称：道路交通センサ

うに変化しているのかを把握することは、今後の道路ス）は、日本全国の道路と道路交通の実態を把握し、道の計画や建設、管理、都市のモビリティのあり方等を路の計画、建設、管理などについて基礎資料を得るこ考える上で非常に重要である。我が国の代表的な道路とを目的として、昭和 3 年から概ね 5 年毎に実施され交通調査として、国土交通省が概ね 5 年毎に実施してている調査である。道路交通センサスは、道路状況やいる「全国道路・街路交通情勢調査（以下、「道路交通交通量、旅行速度を調査する「一般交通量調査」と、自センサス」という）」が挙げられる。道路交通センサス

動車の利用実態や利用の目的を調査する「自動車起終点は、自動車の動きに着目し、自動車の 1 日の利用実態調査（以下、「OD 調査」という）」で構成されている。

や交通量、旅行速度等を調査し、幹線道路ネットワー
ク計画や事業評価等に活用されてきた。
一方、近年は、渋滞対策、交通安全、拠点整備や交通マネジメントなど、比較的短中期での検討が求められる施策の重要性が高まるなど、道路交通調査データの活用場面は多様化してきている。また、近年のICT の進展等に伴い、自動運転やカーシェアリング、

図－１

全国道路・街路交通情勢調査の全体構成（出典：第 1 回 ICT を活用した新道路交通調査体系検討会）

オンデマンド型交通サービスのような新たなサービスが浸透し始めている。サービスとしてのモビリティ

このうち OD 調査については、① OD 表の作成、②全（Mobility-as-a-Service：MaaS）の 言 葉 が 示 す よ う

国将来交通需要推計モデルへの活用、③全国幹線旅客に、自動車は、今後単一の交通手段ではなく、電車、純流動調査への活用の 3 つの活用目的を満たすためにバス、自転車等、様々な交通手段と一体化され、数あ実施されてきた。3 つの活用目的は、それぞれを満たるモビリティの代替案の 1 つとして利用されるようにすために必要となる空間解像度や調査項目が大きく異なることも想定される。すなわち、移動に対する価値なる点に特徴がある。活用目的①を満たすためには、観の変化とあわせて、道路が果たす役割は変化してい詳細な空間解像度（B ゾーン単位）のデータが必要だ

くことが考えられる。

が、詳細な調査項目は必要ない。一方、活用目的②や本稿では、こうした社会情勢変化等を踏まえ、次世③を満たすためには、詳細な空間解像度のデータは必代の道路交通調査に向けた論点等を整理するととも要ない（概ね地域ブロック単位及び都道府県単位）が、に、次世代の道路交通調査が向かう方向性のひとつと詳細な調査項目が必要（移動目的、乗車人数、積載品

して、ビッグデータを用いた OD データ作成の試行結目、 積 載 ト ン 数 等 ）で あ る。 平 成 27 年 度 OD 調 査 で果を紹介する。また、最後に、今後の技術開発の課題は、これら①～③の活用目的を満たすために、全国のや方向性、ビッグデータ時代における統計調査の役割

登録車両約 7 , 650 万台（注：一部離島や二輪等調査対等について考察を加えて本稿を締めくくる。

象外車両を除く）のうち、約 118 万台から回答を得ている 1）。

1 データサイエンス室室長代理兼 IT マネジャー 博士（工学） 2 交通・社会経済部門 主幹研究員兼グループマネジャー 博士（工学）研究員 4 データサイエンス室 IT マネジャー 5 データサイエンス室 主任研究員
6 データサイエンス室研究員 博士（理学） 7 データサイエンス室研究員
IBS Annual Report 研究活動報告 2022
3 交通・社会経済部門

29

Ⅱ．研究論文●3 次世代の道路交通調査構築に向けた論点（１）近年の社会課題と常時観測体制の必要性

多様な交通モードとの連携も視野に入れ、人・自転車等を含めた道路空間に存在する全ての主体の実態を把握することの必要性についても検討が必要である。

現在の OD 調査は、先にも述べたように、幹線道路ネットワーク計画などの比較的長期的な検討が求めら（３）論点②：取得頻度れる活用場面が想定され、これを満たすための調査設

災害発生時の迅速な対応やイベント時の運用など、計が行われている。OD 調査は、概ね 5 年毎に実施され即時性の高いデータの把握が重要な課題となりつつある大規模なアンケート調査であり、多大な調査コストる。道路網の機能発揮、効果的な渋滞対策や動的な道や国民負担を要する点、データの更新頻度（鮮度）が主路運用の実現には、日々変動する交通需要の常時把握たる課題といえる。

が求められる。

しかしながら近年は、比較的短中期での検討が求められる施策の重要性が高まっており、道路交通調査（４）論点③：解像度データの活用場面は多様化してきている。例えば渋滞幹線道路ネットワーク計画など全国規模での道路網対策や交通マネジメントなど、短期での検討が求めら整備検討には、日本全国を対象とした網羅的なデータれる施策においては、実態・課題を丁寧に把握し、適切把握が必要であった。これまでは、ゾーン（全国で約な対策を講じるためには、従来の 5 年に 1 度の道路交7 , 000、市町村を 3 ～ 4 分割程度の空間規模）単位で通調査だけでは、施策検討に必要なデータを十分に取データを作成し、活用してきたが、前述の活用目的に得することが難しいのが実情である。道路を作る時代挙げたような道路を使うための検討の多く（道路空間のから使う時代に推移しており、最新のニーズや社会課再配分、交通安全対策、ラストマイルモビリティサー

題にあった調査体系への変更が求められている。本節

ビスの検討等）は、数百メートルレベルの詳細な解像度

では、次世代の道路交通調査の構築に向けた論点を整でのデータ取得が求められる可能性がある。

理する。
（５）次世代の調査体系検討の方向性（２）論点①：活用目的と調査対象
現在の OD 調査の活用目的としていた道路網整備や度、対象範囲は、活用目的に応じて大きく異なると考事業評価への活用は依然として重要であり、現行の事えられる（自動車の起終点を把握することだけで十分

業評価制度上、長期での検討が求められる需要推計やなのか、自動車の利用特性に関するデータが必要なのそのための OD 表整備は必須といえる。

か、人・自転車等まで含めたデータが必要なのか等）。

一方、渋滞対策も依然として重要な課題であり、近今後は、道路交通データに対する新たな活用目的につ

年では ICT を活用した動的な需要コントロールの方策

いてさらに議論を重ねるとともに、次世代の道路交通検討も求められている。また、イベントや災害等イン調査が検討対象とすべき範囲等について整理すること

シデント発生時の運用・対応など、短期での検討が求めが必要である。

られる状況においては、データの鮮度が求められている。

30

次世代の道路交通調査に必要なデータの精度や頻他方、OD 調査の高度化については、「ICT を活用した新道路交通調査体系検討会」でも課題や方向性が議論

また、道路を効果的に使うための施策検討も進んでされてきた。従来と同様の 3 つの活用目的を満たす場いる。道路空間の再配分、自転車道や新たなモビリ合の検討の方向性のひとつとしては、① OD 表の作成

ティサービスに対応した空間整備、交通結節点の整に対しては ETC 2 . 0 プローブデータの活用を検討し、備、シェアードスペース、駐車やシェアリングなど動②全国将来交通需要推計モデルへの活用及び③全国幹的な空間運用、安全対策等、従来よりも詳細な解像度

線旅客純流動調査への活用に対しては統計調査を継続での実態把握が求められている。これまでは、自動車するという調査体系を構築することが考えられる。の移動需要を把握することに主眼が置かれてきたが、すなわち、OD の取得を主眼とした調査は、常時観測

道路空間の利用者は自動車に留まらなくなっている。

体制に移行し、自動化を進めるとともに、鮮度の高いIBS Annual Report 研究活動報告 2022

Ⅱ．研究論文

データを短いスパンで提供する。一方、自動車利用特う）へアップリンクされ、起終点情報の一部秘匿化やト性（利用者属性、利用目的、輸送品目といった詳細な情リップ情報の付与等の処理が行われた上で、ETC 2 . 0報）の把握を主眼とした調査は、現状ではセンサー等にプローブデータとして利用可能となる。ETC 2 . 0 プ

よる自動取得データで代替することは困難である。こローブデータは、プライバシー保護の観点から、エンのため、ユーザーアンケート調査は規模を縮小して継ジンの ON/OFF 地点から一定距離（概ね半径 500 m 程続しつつ、将来交通需要推計への活用のみでなく、多度）の走行履歴が削除されるため、真の起終点が秘匿化

様なニーズに対応したより詳細な調査に深度化していされている。

くことが考えられる。
これにより、OD 表を作成するために要していた大規模サンプルが不要となることから、現行調査からサンプル規模を大きく縮減させることが可能となる。調査コスト・国民負担ともに大きく軽減できる可能性がある（２）自動車起終点を把握する上での留意点
ETC 2 . 0 プローブデータには、自動車の起終点を把握するにあたって、いくつかの留意点がある。
留意点①は、統合サーバーで行われる処理ルールに関する留意点である。統合サーバーで処理されたことは重要なポイントである。
一 方、 自 動 車 起 終 点 を 常 時 観 測 す る た め に は、

ETC 2 . 0 プローブデータには、測位誤差や通信エラー

ETC 2 . 0 プローブデータをはじめとしたビッグデータ

等 の 要 因 に よ り、2 点 間 の 距 離 や 速 度 が 異 常 に 大 きの活用が不可欠である。以降、自動車起終点を常時観く、異常値が疑われるデータが一定程度含まれている

測可能なビッグデータのひとつとして ETC 2 . 0 プロー

点に留意が必要である。また、統合サーバーで付与さブデータに着目し、その概要や自動車起終点を把握すれるトリップ情報については、①高速道路の SA/PA なる上での留意点や検討課題について整理する。

ど目的地以外の立ち寄り場所で短時間滞在した場合にトリップが分割されてしまう、②トンネル等で GPS 測位ができなかった場合やアップリンク時の通信の不備等でデータ欠測が生じた場合にトリップが分割されてしまうといった留意点がある。
留意点②は、収集されるデータの偏りに関する留意点 で あ る。ETC 2 . 0 対 応 車 載 器 の 普 及 台 数 は、 地 域別の自動車保有台数と比べて、関東・中部・近畿で相図－ 2対的に多く、収集される ETC 2 . 0 プローブデータにOD 調査高度化の方向性

は地域の偏りがある（地域別の普及割合が異なる）。ま（出典：第 5 回 ICT を活用した新道路交通調査体系検討会）

4●

た、ETC 2 . 0 対応車載器を搭載した車両は、高速道路や直轄国道を利用しやすく、長距離移動が多いため、ETC 2 . 0 プローブデータ

ETC 2 . 0 対応車載器を搭載していない車両とはトリップ特性が異なっている。

（１）ETC 2 . 0 プローブデータの概要
ETC 2 . 0 プローブデータは、ETC 2 . 0 対応車載器を留意点③は、データ収集の仕組みに関する留意点で搭載した車両が、道路上に設置されている ITS スポッある。ETC 2 . 0 プローブデータは、ETC 2 . 0 対応車載

ト及び経路情報収集装置（以下、総称して「RSU」とい器を搭載し、RSU を通過した車両からのみ、データがう）を通過する際に収集されている走行履歴情報（時取得される。RSU は、現在高速道路や直轄国道を中心

刻、緯度・経度等）である。ETC 2 . 0 対応車載器の普及に設置されている。すなわち、ETC 2 . 0 プローブデー

台数は 2022 年 4 月時点で 788 万台 2）である。わが国

タでは、RSU が設置されていない地方道を中心に短距の自動車保有台数が 2020 年 3 月時点で 8 , 185 万台

離走行を繰り返す車両のデータなど、そのデータ収集

3）であることから、約 1 割の自動車に設置されている。
RSU を通して取得された走行履歴情報は、国土交の仕組み上、どうしても取得することが困難なデータが存在する。

通省が管理するサーバー（以下、「統合サーバー」といIBS Annual Report 研究活動報告 202231



Ⅱ．研究論文（３）常時観測体制の確立に向けた検討課題

る、③二点間の速度・加速度が異常なデータがある、④自動車起終点を常時観測するためには、ETC 2 . 0 プ

同一運行 ID 内の 1 日の観測データ数が極めて少ない、ローブデータをはじめとしたビッグデータの活用が不の 4 項目である。データクレンジングは、ETC 2 . 0 プ可欠である。しかしながら、前述のとおり ETC 2 . 0 プ

ローブデータの運行 ID 単位で行うこととし、エラー

ローブデータには、自動車起終点を把握する上での留データは運行 ID 単位で削除した。データクレンジング

意点があり、これを解決することが必要である。の結果、出現する運行 ID 全体の約 1 割が削除された。

本稿では、留意点①及び②に対応して、ルールベースでのデータクレンジングやトリップ判定、OD 分布

表－１発生しているエラーの内容と削除ルールの補正を試行する。留意点③については、ETC 2 . 0 プ
ローブデータ以外のデータ活用の可能性も含めた検討が必要であり、補正技術等による課題解決が難しい。
本稿では検討の対象外とするが、今後、本質的な課題解決に向けた検討が必要な事項である。

5●

ETC 2 . 0 プローブデータを用いたOD データ作成（１）OD データの作成方針
ETC 2 . 0 プローブデータから自動車起終点を把握する上での留意点を踏まえ、OD データの作成方針を検討した。なお、本稿における検討対象範囲は全国とした。
まず、統合サーバーで処理された ETC 2 . 0 プローブ
データには、異常値が疑われるデータが一定程度含まれていることを踏まえ、異常データのクレンジングを行う。次に、統合サーバーで付与されるトリップ情報にはデータ欠損によるトリップ分割等が含まれることを踏まえ、トリップ再判定処理を行う。最後に、取得（３）トリップ再判定されるデータに地域的な偏り等があることを踏まえ、統合サーバーで付与されるトリップ情報にはデータOD 分布の偏りを補正するための処理を行う。なお、本欠損によるトリップ分割等が含まれることを踏まえ、章の内容は、「第 5 回 ICT を活用した新道路交通調査体トリップ再判定処理を行う。

系検討会 」において議論された内容をもとに作成され4）ている。

トリップ再判定処理は、ルールベースで行った。具
体的には、時間差、距離差、角度差等に関する「基本ルール」を設定し、トリップ再判定を実施する。なお、（２）データクレンジング
統合サーバーで処理された ETC 2 . 0 プローブデータには、異常値が疑われるデータが一定程度含まれていることを踏まえ、異常データのクレンジングを行う。
ETC 2 . 0 プローブデータを個々に分析・検証し、クレンジングすべきエラーの内容とクレンジングルールを下表のとおり整理した。特定されたエラーは、①トリップ順番号と GPS 時刻が整合していない、②デー
タ欠損により、二点間距離が大きく離れたデータがあ32

IBS Annual Report 研究活動報告 2022

時間差の閾値は平成 27 年度 OD 調査結果をもとに設定した。ただし、閾値設定の妥当性についてはさらに検証が必要であり、これは今後の課題である。

Ⅱ．研究論文▼ルール①（時間差・距離差）
前点からの時間差が 15 分を超えるものを滞在と判断し、トリップを分割する。ただし、前点からの速度差が 20 km/h 以上の場合は移動中と判断し、トリップを分割しない。
▼ルール②（角度差）
U ターン（角度差 150 度～ 210 度で判定）した場合に、目的地に到達しそこへ滞在したものと判断し、トリップを分割する。ただし、前点からの時間差が 5 分を超えないものは移動中の転回と判断し、トリップ分割しない。
▼ルール③（日跨ぎトリップ）
統合サーバーのトリップ判定ルールでは、日を跨ぐトリップが自動的に分割されてしまうことから、
ルール①同様、時間差・距離差をもとに日跨ぎトリップを結合する。

※ ETC 2 . 0 プローブデータ（2020 / 10 / 19（月）～2020 / 10 / 20（火））図－ 4

さらに「特別ルール」として、SA/PA 滞在トリップを結合した。これは、SA/PA 施設中心から半径 500 mの範囲に含まれる高速道路リンクを SA/PA リンクと予トリップ長分布等の変化（営業用貨物車）（４）OD 分布の補正取得されるデータに地域的な偏りがあることを踏まえ、OD 分布の偏りを補正するための処理を行う。

め定義しておき、トリップ判定時に、当該トリップのOD 分布の偏りを補正するためには、何らかの観測値終点が SA/PA リンクかつ次トリップの始点が SA/PAを制約条件とし、観測値に整合するような OD 分布をリンクの場合にトリップを結合した。

推計することが必要となる。OD 分布の偏りを観測値にトリップ判定前後におけるトリップ長分布等の変化あわせて補正するための代表的な手法として、平均成は下図のとおりである。トリップ判定前は、2 km 未満長率法やデトロイト法、フレーター法があげられる。のトリップが非常に多いが、トリップ判定によりこれこれらの補正手法では、統計調査から得られたトリッが結合され、さらに SA/PA 結合処理によって短距離帯プ数（平成 27 年度 OD 調査に基づく市区町村別発生交のトリップ数は減少していることが確認される。

通量及び集中交通量）を制約条件に、ETC 2 . 0 プロー
ブデータから得られた OD 分布を補正する。
本稿では、後述する制約条件の拡張性や、全国規模で実装する際の安定性等の観点から、平均成長率法を援用した手法を採用した。平均成長率法を活用した OD分布の推定については多くの適用事例があるが、発生交通量及び集中交通量のみを制約条件とするものが多い。一方、本稿では、OD 量の多い市区町村内々が過大に補正されてしまうことによる影響等を緩和するため、新たに距離ランク別のトリップ数を制約条件に追加し、既存の平均成長率法を拡張（以下、「拡張平均成長率法」という）して OD 分布を補正している点に特徴がある。

※ ETC 2 . 0 プローブデータ（2020 / 10 / 19（月）～2020 / 10 / 20（火））図－ 3

Tijk=tijk×

Gi+Aj+Dk
3

トリップ長分布等の変化（自家用乗用車）

IBS Annual Report 研究活動報告 202233

Ⅱ．研究論文

Tijk：センサス OD 交通量

区町村内々の構成比が適切に補正されている。一方、

tijk ：推計 OD 交通量（ETC 2 . 0 の OD 交通量）

50 km 未満の距離帯についてはわずかに過小補正されGi ：発生交通量の成長率ており、この点については課題が残っている。なお、

Aj ：集中交通量の成長率

OD 補正のカテゴリ設定は、市町村内々／内外①（乗用Dk ：距離ランク別の成長率

車は 150 km 未満、普通貨物車は 300 km 未満）／内外※成長率：センサス交通量／推計交通量②（ 乗 用 車 は 150 km 以 上、 普 通 貨 物 車 は 300 km 以上）の計 3 パターンで距離帯を設定している。

OD 分布の補正前後における距離帯別トリップ数構成の変化は下図のとおりである。拡張平均成長率法に基づく OD 補正により、乗用車、普通貨物車ともに市

6●

OD データ作成に関する成果と今後の課題（１）データクレンジング
ETC 2 . 0 プローブデータを個々に分析・検証し、クレンジングすべきエラーの内容を特定した上で、ルールベースでデータクレンジングを行った。データクレンジングの結果、約 1 割の運行 ID をエラーデータとして削除した。
今後は、ETC 2 . 0 プローブデータの質をさらに検証するとともに、機械学習等によるデータクレンジング方法についても検討が必要と考えられる。
（２）トリップ判定
トリップ判定については、基本ルールを適用するこ※ ETC 2.0プローブデータ（2020 /10 /19（月）～10 /23（金）の日平均）とにより、誤ったトリップ判定によって割合が大きく※前述の方法でトリップ判定した結果を利用なっていた短距離トリップが大きく減少するなど、統図－５

距離帯別トリップ数構成の変化（乗用車）

合サーバーで付与されたトリップ情報の精度を大幅に改善することができた。
ただし、設定したルールの閾値については、その妥当性を十分に検証できているとはいいがたく、今後の課題である。また、特別ルールについても、SA/PA 滞在トリップの考慮のみならず、送迎をはじめとする短時間滞在を考慮するなど、さらなる判定ルールについて検討することが必要と考えられる。
（３）OD 分布の補正
拡張平均成長率法の適用により、市区町村内々の構成比が適切に補正されるなど、乗用車、営業用貨物車ともに意図した制約条件に沿って補正できていること※ ETC 2.0プローブデータ（2020 /10 /19（月）～10 /23（金）の日平均）※前述の方法でトリップ判定した結果を利用

図－６34

距離帯別トリップ数構成の変化（普通貨物車）

IBS Annual Report 研究活動報告 2022が確認できた。
OD 分 布 の 偏 り を 補 正 す る た め の 手 法 に は 多 く の研 究 蓄 積 が あ る。 本 稿 で は、 発 生 交 通 量、 集 中 交通 量、 距 離 ラ ン ク 別 ト リ ッ プ 数 を 統 計 調 査 か ら 得

Ⅱ．研究論文ら れ る と い う 前 提 の も と、 こ れ を 制 約 条 件 と し たとが難しく、ビッグデータへの完全移行は、政策検討

平 均 成 長 率 法 を 採 用 し た。 し か し な が ら、 仮 に、に必要なデータを適切に取得することが困難となって

発 生 交 通 量、 集 中 交 通 量、 距 離 ラ ン ク 別 ト リ ッ プしまう危険性があることには注意が必要である。

数 が 統 計 調 査 か ら 得 ら れ な い と す る な ら ば、 本 稿

今後は、ビッグデータ活用に向けた技術開発を続けで 採 用 し た 補 正 手 法 は 成 立 し な い こ と と な る。

ながら、統計調査についても、時勢に即したよりよい

今 後 は、 多 様 な 指 標（ 例 え ば、 断 面 交 通 量 や 経 路

調査規模・調査頻度・調査項目を模索し、見直しを図り

情 報 等 ）を 制 約 条 件 と す る OD 分 布 の 補 正 手 法5）ながら、道路交通行政の政策検討に資する必要なデーについて、全国規模での実装に向けた検討と検証が必

タを適切に取得し、これを蓄積していくことが必要で要と考えられる。特に、作成した OD データの活用目ある。

的を念頭に、実装の安定性、結果の信頼性や説明性についても十分な検討が必要である。

●

8●

謝辞

本稿には、国土交通省道路局企画課道路経済調査室

7 おわりにから受託した、ETC 2 . 0 プローブデータ等を活用した

本稿では、次世代の道路交通調査に向けて、常時観OD 表作成に関する業務成果、並びに「ICT を活用した測体制を確立することの必要性やこれを実現するため新道路交通調査体系検討会」において議論された内容がの方向性を整理するとともに、技術的側面に着目した含まれています。ここに記して関係する方々に謝意を具体的な取り組みとして、ETC 2 . 0 プローブデータを表します。

用いた OD データ作成の試行結果等を紹介した。
次世代の道路交通調査に向けた検討課題は多い。今後は、本稿でも論点として整理した次世代の道路交通

参考文献調査に求められる要件と、これを実現するための技術

１）国土交通省道路局：平成 27 年度 全国道路・街路交の整合を図りつつ、統計調査のあり方（適切な調査規模

通情勢調査 自動車起終点調査（ＯＤ調査）の概要にや調査頻度等）についても検討が必要である。

ついて ,例えば、検討を進めている OD 分布の補正手法につhttps://www.mlit.go.jp/report/press/

いては、制約条件とする指標の種類は、結果の妥当性・

road 01 _hh_ 000966 .html, 2022 . 05 アクセス .

信頼性の評価方法とあわせて検討されることが必要で

２）一 般 財 団 法 人 ITS サ ー ビ ス 高 度 化 機 構：ETC/ある。制約条件とする指標をどのように設定し、そのETC 2 . 0（DSRC）普及状況 ,指標をどのように調査するのか、得られたデータをど

https://www.go-etc.jp/fukyu/,2022.05アクセス.のような頻度で補正して OD データとするのか、作成

３）一般財団法人自動車検査登録情報協会：わが国の自した OD データをどのように活用するのか。技術的な動車保有動向 ,検討と並行して、改めて次世代の道路交通調査に求め

https://www.airia.or.jp/publish/statistics/

られる要件（活用目的、精度、説明性、即時性、適用判

trend.html, 2022 . 05 アクセス .

断の基準等）を整理し、適用すべき手法との整合を図ることが必要である。

４）国土交通省道路局：ICT を活用した新道路交通調査
体系検討会 ,

また、ビッグデータを活用した常時観測体制の構築とあわせて、統計調査の必要性や役割についても再整

https://www.mlit.go.jp/road/ir/ir-council/ict/index.html, 2022 . 05 アクセス .

理が必要である。道路交通調査については、今後ビッ５）茂 木 渉：OD 逆 推 定 に お け る エ ン ト ロ ピ ー 最 大

グデータ活用が進めば、統計調査の実施規模は必然的化モデルのホモトピー法による解法,土木学会に縮減されていく方向で議論が進むと考えられる。し論 文 集 D 3（ 土 木 計 画 学 ）,No. 76 ,Vol. 5 ,pp.

かしながら、ビッグデータでは移動目的や輸送品目とI_ 837 -I_ 846 , 2020 .

いったトリップ特性に関する情報を十分に把握するこIBS Annual Report 研究活動報告 202235