乗り継ぎ制度改善によるラストマイル行動変化の検証
Examining changes in last-mile behavior
due to improved transit systems
2021/09/19(Sun.)
Team 15

Tokyo Institute of Technology
Asakura Lab. and Seo Lab.
LEE Inho
FUJIYA KeiichiroZHONG Hengyi

MIZUNO Kenya

YAMASHITA Naoya

KANAMORI Yuki

MARUYAMA ryota

着目問題

ラストワンマイル

Problem

Last One Kilometer

O

徒歩

鉄道
Railway

Walk

徒歩
Walk

D
2021/09/19

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

1

着目問題

ラストワンマイル

Problem

Last One Kilometer

O

アクセス

ラストワンマイルトリップ
Access Last-one-kilometer Trip

イグレス

ラストワンマイルトリップ
Egress Last-one-kilometer Trip

D2021/09/19

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

2

着目問題

ラストワンマイル

Problem

Last One KilometerOイグレス

ラストワンマイルトリップ
Egress Last-one-kilometer Trip

D2021/09/19

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

2

着目問題

ラストワンマイル

Problem

Last One Kilometer

O

徒歩

自転車・シェアサイクル

Walk

Bike / Sharing Bike

バス
BusD
2021/09/19

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

3

着目問題

日本と海外の乗り換え制度

ProblemTransferring in Japan and Other Countries

10km

東京（日本）
Tokyo, Japan

杭州（中国）
Hangzhou, China

ソウル（韓国）Seoul, S. Korea

乗換Transfer

2km

メトロ Metro

バス BusJPY 199

JPY 210

地鉄 Metro

バス BusCNY 4.00 (JPY 68)

CNY 2.00 (JPY 34)
FREE

地下鉄 Metro

バス Bus

T-Money利用で乗換が4回まで無料

KRW 1,250 (JPY 116)

KRW 1,300 (JPY 121)
FREE

Free transfer
within 4 times byusing T-Money

交通IC利用で乗換が2元引き

1)

2 Yuan discountBy using IC card2)

1) 12月1日起杭州公交地铁换乘推新优惠 最高可享2元减免，浙江在线，https://zjnews.zjol.com.cn/system/2015/11/12/020911115.shtml
2) ソウルの交通手段，VISIT SEOUL〇NET，https://japanese.visitseoul.net/transportation

2021/09/19

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

4

着目問題

日本と海外の乗り換え制度

ProblemTransferring in Japan and Other Countries

日本にも海外のような乗換割引を導入したらラストワンマイルトリップの交通手段選択がどう変わる？
Will the mode selection of Last One Kilometer change
if there is a big discount on transferring as other countries did?

2021/09/19

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

4

基礎集計

目的別

Basic Analysis

By Purpose

RailwayMetro
MonorailTram
Bus
Private Car
TruckTaxi
Motorbike
BicyclePublic Bike
Velotaxi
Walk
Plane
Ship
OthersUnknown

Work / School

Business
ReturningHome
Shopping
EatingStudying
Hospital
LeisureSightseeing
Strolling
Picking up
Waiting

Others
Undefined
Unknown

02021/09/19

2505007501000

1250

1500

1750

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

2000

5

基礎集計

目的別Basic Analysis

By Purpose

RailwayMetro
MonorailTram
Bus
Private Car
TruckTaxi
Motorbike
BicyclePublic Bike
Velotaxi
WalkPlane
Ship
OthersUnknown

Work / School

Business
ReturningHome
Shopping
EatingStudying
Hospital
LeisureSightseeing
Strolling
Picking up
Waiting

Others
Undefined
Unknown

02021/09/19

20406080

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

100 %5

基礎集計

鉄道利用時間別

Basic Analysis

By Railway Travel Time

Railway
MetroMonorailTram
Bus
Private Car
Truck
Taxi
Motorbike
BicyclePublic Bike
Velotaxi
Walk
Plane
Ship
OthersUnknown~ 5 min5 ~ 10 min
10 ~ 20 min

20 ~ 30 min
30 min ~ 1 h
1~2h

2h~02021/09/19

250

500

75010001250

1500

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

17506基礎集計

鉄道利用時間別

Basic Analysis

By Railway Travel Time

Railway
MetroMonorail
Tram
BusPrivate Car
Truck
Taxi
Motorbike
BicyclePublic Bike
Velotaxi
Walk
Plane
Ship
OthersUnknown~ 5 min5 ~ 10 min
10 ~ 20 min

20 ~ 30 min
30 min ~ 1 h
1~2h

2h~
02021/09/19

20406080

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

100 %6基礎集計

鉄道利用時間別

Basic Analysis

By Railway Travel Time

Railway
MetroMonorail
Tram
BusPrivate Car
Truck
Taxi
Motorbike
BicyclePublic Bike
Velotaxi~ 5 min5 ~ 10 min
10 ~ 20 min

20 ~ 30 min
30 min ~ 1 h
1~2h

2h~
02021/07/19

2040

6080

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

100 %6基礎集計駅・目的地間距離別

Basic Analysis

By Distances to Destinations

Railway
MetroMonorailTram
Bus
Private Car
Truck
Taxi
Motorbike
BicyclePublic Bike
Velotaxi
Walk
Plane
Ship
OthersUnknown

全体~ 500m

500m ~ 1000m

1000m ~ 1500m

1500m ~ 2000m

2000m ~1002021/07/19

200300Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

400

7基礎集計駅・目的地間距離別Basic Analysis

By Distances to Destinations

Railway
MetroMonorailTram
Bus
Private Car
Truck
Taxi
Motorbike
BicyclePublic Bike
Velotaxi
WalkPlane
Ship
OthersUnknown

全体~ 500m

500m ~ 1000m

1000m ~ 1500m

1500m ~ 2000m

2000m ~50％
2021/07/19

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

100％

7

基礎集計

駅・目的地間距離別

Basic Analysis

By Distances to Destinations

Railway
MetroMonorailTram
Bus
Private Car
Truck
Taxi
Motorbike
BicyclePublic Bike
Velotaxi

全体~ 500m

500m ~ 1000m

1000m ~ 1500m

1500m ~ 2000m

2000m ~50％
2021/07/19

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

100％

7

対象領域

鉄道到着駅分布

Target Area

Arrival Stations
Tram
Bus
Private Car
Truck
Taxi
Motorbike
BicyclePublic Bike
Velotaxi
Walk
Plane
Ship
OthersUnknown

2021/07/19

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

8

対象駅

Target Area

Target Station
T
14

T
12

E
15

門前仲町

Monzen-nakacho Sta.
Y
21

E
16

Kiba Sta.

T
13

東陽町

豊洲

Y
22

木場

Toyocho Sta.

対象領域

月島

Tsukishima Sta.

Tram
Bus
Private Car
Truck
Taxi
Motorbike
BicyclePublic Bike
Velotaxi
Walk
Plane
ShipOthers
Unknown

Toyosu Sta.

2021/07/19

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

9

対象領域

交通手段別目的地分布

Target Area

Destinations by Transportation Types
TramBus
Private Car
TruckTaxi
Motorbike
BicyclePublic Bike
Velotaxi
WalkPlane
ShipOthers
Unknown

2021/07/19

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

10

対象領域

交通手段別目的地分布

Target Area

Destinations by Transportation Types

Walk

2021/07/19

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

11

対象領域

交通手段別目的地分布

Target Area

Destinations by Transportation Types

BicyclePublic Bike
Velotaxi

2021/07/19

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

12

対象領域

交通手段別目的地分布

Target Area

Destinations by Transportation TypesBus

2021/07/19

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

13

分析対象

ラストマイルの行動モデル構築

Basic Analysis

Building a behavioral model for the last mile
駅までの移動

複数の交通モード

交通モード別時間，距離，料金

目的地2021/07/19

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

14

想定政策
Assumed policies

乗り継ぎ制度改善時の行動変化把握
Examining changes in last-mile behavior due to improved transit systems

ー￥

目的地

2021/07/19

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

14

分析方法
Basic Analysis

駅までの移動trip until the station

2021/07/19

データ構築

複数の交通モード

Data construction

multiple modes oftransportation

交通モード別時間，距離，料金
Trip time, distance, fareof each modes

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

目的地
Destination

15

分析方法

データ構築

Basic Analysis

Data construction

駅までの移動駅「Yahoo!路線情報」サイトを利用

trip until the station

StationBy using the Yahoo transit site2021/07/19

駅

利用時間，料金の算出

StationCalculation of Trip time and faresTeam 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

15

分析方法

データ構築

Basic Analysis

Data construction

到着駅

目的地

Destination station

一番近いネットワークノード
Closest node of Network

2021/07/19

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech15

分析方法

データ構築

Basic Analysis

Data construction

目的地

到着駅

Destination

Destination station

探索search

一番近いネットワークノード
Closest node of Network

2021/07/19

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

15

分析方法

データ構築

Basic Analysis

Data construction

到着駅
Destination station

目的地
DestinationK – path アルゴリズムを用いた仮想的費用計算

一番近いネットワークノード

Virtual cost calculation using K- path algorithm

Closest node of Network

2021/07/19

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

15

想定モデル

鉄道利用を考慮した多項ロジットモデル

Assumed modelMultinomial logit model considering railroad use

鉄道・地下鉄利用が次のモード選択に影響する
Train and subway use will affect the next mode selection.

2021/07/19

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

16想定モデル

鉄道利用を考慮した多項ロジットモデル

Assumed modelMultinomial logit model considering railroad use

鉄道・地下鉄利用が次のモード選択に影響する
Train and subway use will affect the next mode selection.

多項ロジットモデル
Multinomial Logit Model
𝛽3𝑉𝑏𝑢𝑠 =𝛽1 × 𝑇𝑏𝑢𝑠 + ( 𝛽2 +𝑉𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 =𝛽1 × 𝑇𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 + 𝛽5 × 𝐷𝑏𝑖𝑘𝑒 + 𝛽6

𝑉𝑤𝑎𝑙𝑘 =

𝛽1 × 𝑇𝑤𝑎𝑙𝑘

2021/07/19

𝐹𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛)× 𝐹𝑏𝑢𝑠 + 𝛽4 × 𝑊𝑏𝑢𝑠 + 𝑇𝑎,𝑖𝑏𝑢𝑠 + 𝛽7
𝑇 ∶ 𝑇𝑟𝑎𝑣𝑒𝑙 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑓𝑜𝑟 𝑚𝑜𝑑𝑒 𝑚𝑖𝑛𝑢𝑡𝑒𝐹 ∶ 𝐹𝑎𝑟𝑒 𝑓𝑜𝑟 𝑚𝑜𝑑𝑒 (𝑦𝑒𝑛)𝑊𝑏𝑢𝑠 : 𝑊𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑓𝑜𝑟 𝑏𝑢𝑠 𝑚𝑖𝑛𝑢𝑡𝑒𝑇𝑎,𝑖𝑏𝑢𝑠 ∶ 𝐴𝑐𝑐𝑒𝑠𝑠 𝑎𝑛𝑑 𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑠 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑓𝑜𝑟 𝑏𝑢𝑠 𝑚𝑖𝑛𝑢𝑡𝑒𝛽 ∶ parameters

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

16

想定モデル

鉄道利用を考慮した多項ロジットモデル

Assumed modelMultinomial logit model considering railroad use

鉄道・地下鉄利用が次のモード選択に影響する
Train and subway use will affect the next mode selection.

多項ロジットモデル
Multinomial Logit Model

𝑉𝑏𝑢𝑠

𝛽3𝐹𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛)× 𝐹𝑏𝑢𝑠
𝐹 ∶ 𝐹𝑎𝑟𝑒 𝑓𝑜𝑟 𝑚𝑜𝑑𝑒 (𝑦𝑒𝑛)2021/07/19

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech

16

分析結果

パラメータ推定結果

Analysis Results

Parameter estimation results

𝐸𝑠𝑡𝑖𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡𝑠

2021/07/19

𝑃𝑎𝑟𝑒𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟𝑠

𝐸𝑠𝑡𝑖𝑚𝑎𝑡𝑖𝑒𝑠𝑡 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒

𝛽1 (𝑡𝑟𝑖𝑝 𝑡𝑖𝑚𝑒)−0.1190−4.9949

𝛽2 (𝑏𝑢𝑠 𝑓𝑎𝑟𝑒)−0.0056−1.5918

𝛽3 (𝑏𝑢𝑠 𝑓𝑎𝑟𝑒 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜)−0.7450−1.0236

𝛽4 (𝑏𝑢𝑠 𝑤𝑎𝑖𝑡 𝑎𝑛𝑑 𝑎𝑐𝑐𝑒𝑠𝑠 𝑡𝑖𝑚𝑒)−0.0617−1.9230

𝛽5 (𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑎𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦)

9.62444.0037𝛽6 (𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑑𝑢𝑚𝑚𝑦)−8.4595−3.8170

𝛽7 (𝑏𝑢𝑠 𝑑𝑢𝑚𝑚𝑦)−1.0131−113.3040

𝑂𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠

386

𝐼𝑛𝑖𝑡𝑖𝑎𝑙 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑−427.3602

𝐹𝑖𝑛𝑎𝑙 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑−73.7391

𝑅2 /𝑅2 𝑎𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑒𝑑

0.8274/0.8111
Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech17

政策導入

バスの運賃を半分にした時

Policy Introduction

2021/07/19

When the bus fare becomes half

Team 15 Asakura Lab. & Seo Lab., Tokyo Tech17