カーナビが経路選択を左右する
太田1

恒平1・渡部 啓太1・小竹輝幸1・梶原康至1

会員

株式会社ナビタイムジャパン 交通コンサルティング事業（〒107-0062 東京都港区南青山3-8-38）
E-mail: kohei-ota@navitime.co.jp, keita-watanabe@navitime.co.jp,
teruyuki-kotake@navitime.co.jp, yasunori-kajiwara@navitime.co.jp

カーナビゲーションシステム（カーナビ）等における経路検索の際に、ユーザは表示される選択肢の中から経路を選択する。したがって、その経路選択結果を分析することでユーザの経路選択行動の実態が明らかになり、またそこでサービス上で表示される情報を制御することでユーザの行動変容を促すことができると考えられる。
そこで本研究では、ナビタイムジャパンの携帯カーナビ等において収集される自動車経路検索の利用記録データ群（経路検索ビッグデータ）を用いた分析を行った。具体的には、1.経路選択データを用いた経路選択モデルの構築、2.表示経路を変更することによる有料道の利用転換シミュレーション、3.渋滞回避
経路の選択データを用いた抜け道の抽出、4.マラソン交通規制時の迂回ルート案内の4つの分析を行った。
最後に、経路検索サービスを活用した交通制御の可能性について考察した。

Key Words : big data, car navigation system, route search, mobility management

1.

はじめに

(1) 背景カーナビ等のナビゲーションサービス（図 1）は、もはや交通インフラの一部と言えるほど普及している。またそこから取得される自動車プローブデータをはじめとする各種ビッグデータの活用も進んでいる。しかしなが

図 1 携帯カーナビ「カーナビタイム」

らそれらの活用手法としては、渋滞状況や道路整備効果ータ等を活用した渋滞回避の高度化 4)5)が進みつつあるの測定等の状況把握が主であり、ユーザの行動メカニズが、それらの仕組みが道路交通網に与える影響についてムの定量化や情報提供等による交通制御への適用に関しは十分な把握がなされていない。経路検索サービスと連ては、十分な研究が進んでいない。

携した道路管理者による交通制御としては、迂回ルート

そうした交通制御への活用が期待されるのが，移動の案内の取組 6)が始まっており、その効果等の定量的な把前に利用される経路検索サービス 1)である。経路検索の握が期待される。

際に、ユーザは表示される選択肢の中から経路を選択する。したがって、その利用記録データ（経路検索ビッグ(2) 本研究の目的・構成データ）を分析することでユーザの経路選択行動の実態

以上の背景のもと，本研究の目的を，カーナビ等の自が明らかになり、またそのサービス上で表示される情報

動車経路検索サービスを活用した交通制御の可能性を、を制御することで、ユーザの行動変容を促すことができナビタイムジャパンの保有する経路検索ビッグデータをると考えられる。

用いて検証することとした。まず 2 章にて，経路検索サ経路検索サービスにおける経路選択行動の分析は、鉄ービスのシステム構成およびそこで取得される経路検索

道の乗換検索における分析 2)に加え、携帯カーナビにおビッグデータについて述べる．その上で，経路選択モデける分析 3)も進みつつあるが、車種別等の詳細な分析はル構築（3 章），有料道の利用転換シミュレーション十分ではない。またカーナビではユーザの多様なニーズ（4 章），抜け道の抽出（5 章），マラソン交通規制時に応えるための多様な経路選択肢の提示や、プローブデの迂回ルート案内（6 章）について分析を行う．
1

経路検索数：63,462,142
経路検索
条件蓄積

経路検索
要求
経路検索
システム

全サービスの経路検索条件データ

経路検索結果蓄積
Webサイト、ナビゲーションアプリ
車での検索ログ
抽出

一部サービスの検索経路データ
取得対象アプリのログ
抽出・経路選択結果の紐付け

有料経路選択モデル構築用
データ抽出
検索経路データ（経路選択判定済）

有料経路選択モデル構築用データ

経路選択数：378,737

経路数：4,478,323

3章.経路選択分析

4章.有料道優遇シミュレーション

車経路の経路検索条件データ

経路検索数：6,626,638
6章.迂回ルート案内

5章.抜け道の抽出
図 2 データ取得フローとサンプル数（2016年 3 月 10-23日 14日間）

2.

利用データの概要
本研究では，株式会社ナビタイムジャパンの経路検索サービスにて蓄積される、「経路検索条件データ」「検索経路データ」を基にした各種データを用いた。経路検索条件データとは、経路検索の際の発着地や希望日時等の情報を記録したデータである。検索経路データとは、経路検索の結果算出される経路応報を記録したデータである。これらを組み合わせることで、カーナビ上の経路検索結果の複数形ロの中でユーザがどの経路を選んだのかを判定することができるため経路選択判定済みの検索経路データを生成することができる。

2

表 1 車種比率（料金計算区分ベース）
車種

図 3 上段：推奨あり(カーナビタイム Android 版)

比率(推奨あり)

比率(推奨なし)

軽自動車
普通車
中型車
大型車
超大型車
未設定

15.1%
41.5%
17.9%
15.8%
4.0%
5.8%

12.1%
43.2%
16.3%
12.7%
2.2%
13.5%

サンプル数

419,879

597,732

下段：推奨なし(ドライブサポーター Android版)
30%

推奨あり

25%

3. カーナビの経路選択分析

推奨なし

20%

カーナビにおいては、渋滞情報や料金データに基づいて算出された経路選択肢集合が明示的に示され（図 3）、 15%
ドライバーはその中から選択し、基本的には誘導に従っ10%て経路に沿って移動する。そこで本章では、当社が提供5%する携帯カーナビにおいて取得された経路選択データを0%3km基に経路選択モデルを構築する。

10km

30km 100km
経路距離300km 300km

図 4 選択経路の経路距離 相対ヒストグラム(1) 車の経路選択データの概要
本章にて用いた経路選択データの概要は下記の通りで

表 2 選択経路比率ある。
・対象サービス：カーナビタイム,ドライブサポーター
・対象期間：2016 年 3 月 10～23 日(2 週間)
・対象地域：日本全国
・サンプル数：1,017,611
対象サービスには、経路選択画面に「推奨」ルートが表示されるサービス（推奨ありサービス）と、表示され選択経路選択率(推奨あり)

推奨無料
高速
推奨 2超渋滞回避
距離80.2%
14.9%
1.7%
1.1%
1.1%
0.8%
0.1%
0.1%

ECO景観ないサービス（推奨なしサービス）とがある（図 3）。

選択率(推奨なし)
64.2%
32.5%
1.2%
1.9%
0.2%
0.0%

初期表示される経路は、推奨ありサービスにおいては
表 3 料金・時間差別の有料経路選択率（普通車,n≧30）「推奨」ルート、推奨なしサービスにおいて有料道利用

有料道料金推奨する 有料道利用
1000円 2000円 3000円 4000円
経路
時短効果
以下
以下
以下
以下
-15分以上
3%
4%
8%
無料経路
0分以上
8%
10%
10%
を推奨
15分以上
17%
15%
18%
-15分以上
65%
69%
0分以上
63%
67%
15分以上
73%
71%
73%
有料経路 30分以上
84%
81%
81%
84%
を推奨 45分以上
90%
86%
81%
81%
推奨
60分以上
91%
89%
84%
76%
あり
75分以上
96%
90%
91%
85%
サービス
90分以上
94%
90%
-15分以上12%12%13%0分以上
31%
26%
13%
15分以上
72%
65%
45%
30分以上
84%
80%
76%
70%
小計
45分以上
90%
86%
80%
81%
60分以上
91%
89%
84%
76%
75分以上
96%
90%
91%
85%
90分以上
94%
90%
-15分以上
42%
47%
91%
0分以上
45%
43%
43%
15分以上
65%
58%
56%
36%
推奨
30分以上
82%
74%
65%
45%
なし
45分以上
89%
83%
72%
76%
サービス
60分以上
96%
86%
82%
79%
75分以上
91%
92%
84%
86%
90分以上
93%
91%
推奨ルート
表示

経路が算出された場合には「高速」ルート、無料道利用経路のみが算出された場合は「一般」ルートである。これらの「推奨」ルートの表示有無や初期表示ルートの違いにより経路選択行動が変わると考えられるため、以降は「推奨あり」「推奨なし」のサービスを区別して分析する。
データの基本特性を以下に示す。車種比率（表 1）は、普通車を中心に軽自動車から超大型車まで幅広く分布している。経路距離（図 4）は 3～100km のレンジが大半である。選択経路率は、「推奨あり」の場合は「推奨」が 80%と突出している一方で、「推奨なし」の場合は「無料」優先と「高速」優先に分散している。
(2) 有料経路選択率
以降では、条件をある程度揃えた上で有料道利用に関する 2 項有料経路選択分析を行うため、下記条件で抽3

出・加工したデータを分析に用いる。

化を、普通車を対象に、無料経路の所要時間帯（短時1) 経路検索ごとの代表有料経路を、選択経路・「推奨」間：10-60 分、長時間：60-240 分）別に検証した（表 4）。

「高速(有料)」の優先順位で選定する

その結果、「有料・推奨考慮モデル」がいずれの所要時

2) 経路検索ごとの代表無料経路を、選択経路・「推奨」間帯においても調整済尤度比・的中率ともに高くなった。

「無料」の優先順位で選定するどちらのルートにおいても各ダミー変数は 20 分以上の3) 代表有料経路と代表無料経路選択肢が共に存在し、無効果がある一方で、時間価値は 5000 円以上と非常に高料経路の所要時間が 10 分以上 4 時間以下の普通車デーい。つまり、細かな料金差・時間差よりも、有料か否か、タを抽出する推奨ルートか否かが経路選択に大きく影響していると言推奨ルートは有料経路の場合もあれば、無料経路の場える。推奨ルートなしサービスと比較しても、「有料・合もある。有料道利用に伴う料金・時間差別の有料選択推奨考慮モデル」の調整済尤度比や的中率が最高である。

率を集計した所、推奨ルートが有料経路の場合には、有推奨ルートがあることで、ユーザの経路選択行動が画一料道選択率が 55%程度高まることが分かった（表 3）。

的になり、交通制御の可能性が高まることが示唆される。

推奨ありサービスの小計と推奨なしサービスで比較をす「有料・推奨考慮モデル」を用いて車種別の推定を行ると、推奨ありサービスでは有料道時間短縮効果が 0～った結果を表 5 に示す。いずれのパターンにおいても有45 分と大きくなるにつれ有料経路選択率が急激に上が料と推奨ルートのダミー変数は大きな値となっている。

るのに対し、推奨なしサービスではゆるやかに有料経路

軽自動車は有料ダミーと料金に敏感、大型・特大車は有選択率が上がっていることがわかる。これは、推奨ルー料と推奨ルートに敏感なことがわかる。

トの表示が変わるに連れて、合理的なルートにユーザの選択が誘導されていることを示唆している。

(4) 本章のまとめ
以上のように、カーナビ上の経路選択においては、時(3) 有料経路選択モデルの構築

間や料金の感度は小さく、有料か否かという非線形な基先述の知見を踏まえ、有料経路選択二項ロジットモデ

準や、初期表示の推奨ルートという情報提供の感度が高ルを構築した。まず、時間・料金に加え、有料と推奨ルいことが分かった。したがって、有料道の無料化や、推ートのダミー変数を加えることによるモデル適合性の変奨ルートを用いた交通制御が有効と考えられる。

表 4 推奨ルート有無それぞれの有料道選択モデル適合比較（普通車）
推奨ルート

パラメータ

所要時間[時間]
料金[千円]
有料[0,1]あり 推奨ルート[0,1]サンプル数
調整済尤度比的中率
所要時間[時間]
料金[千円]
有料[0,1]なし 推奨ルート[0,1]サンプル数
調整済尤度比的中率

無料経路 所要時間 10-60分
無料経路 所要時間 60-240分
時間・料金
有料考慮
有料・推奨考慮
時間・料金
有料考慮
有料・推奨考慮
モデル
モデル
モデル
モデル
モデル
モデル
推定値
t値 推定値 t値 推定値 t値 推定値 t値 推定値 t値 推定値
t値-9.45 -63.2
11.6 -71.5-2.97 -15.4-3.18 -68.8-3.10 -65.4-1.61 -32.3-3.31 -72.4-1.14 -19.2 -0.333-5.2 -0.603 -31.2 -0.681 -30.1 -0.280 -11.0-1.91 -47.7-1.25 -27.9
0.164 6.54 -0.630 -18.9
1.36
61.5
1.39
52.4
29,23929,23929,23942,28042,28042,280
0.193
0.255
0.366
0.270
0.271
0.338
62.2%
65.8%
71.6%
66.7%
66.7%
71.0%
-6.30 -66.8-7.82 -76.4-2.69 -88.9-2.57 -83.4
有料ダミー：
有料ダミー：-2.18 -75.9 -0.921 -24.1 時間換算25.3[分] -0.468 -36.7 -0.579 -39.2 時間換算23.5[分]-1.19 -45.5
0.250 14.6
53,3180.098
56.4%

推奨ルートダミー：
時間換算27.5[分]53,318時間価値：
0.127
8,919[円/時]58.2%

85,6040.231
64.5%

推奨ルートダミー：
時間換算51.8[分]85,604時間価値：
0.233
5,750[円/時]64.5%

表 5 車種別の有料道選択モデル推定結果
パラメータ
所要時間[時間]
料金[千円]
有料[0,1]
推奨ルート[0,1]サンプル数
調整済尤度比的中率

所要時間 10-60分
所要時間 60-240分
軽自動車
普通車
大型・特大車
軽自動車
普通車
大型・特大車推定値 t値 推定値 t値 推定値 t値 推定値 t値 推定値 t値 推定値
t値-2.05 -6.39-2.97 -15.4
-1.76
-7.1
-1.48 -21.8-1.61 -32.3 -0.861 -24.1-1.10 10.2 -0.333 -5.16 0.0647
1.3 -0.402 -9.62 -0.280 -11.0 -0.108 -10.9-1.24 16.9
-1.25 -27.9-1.85 -24.4-1.10 -20.1 -0.630 -18.9-1.26 -19.2
1.36 32.0
1.3661.5
1.4529.1
1.26 26.9
1.39 52.4
1.47
23.2
9,963
29,2399,000
15,61342,28027,158
0.395
0.366
0.268
0.168
0.338
0.109
72.2%
71.6%
65.0%
60.4%
71.0%
57.0%

4

4.

有料道優遇シミュレーション
表 6 シミュレーション結果概要（2 週間, n=419,879）
指標

高規格道路の利用促進は速達性・安全性の向上のための重要な課題であり、そのための割引や料金改訂が盛ん

基準

総走行距離
有料道走行距離
総走行時間
総料金に行われている。しかし 3 章で示したように、有料か否か、推奨ルートか否かが経路選択に大きく影響している
カーナビにおいては、料金変化が経路選択に及ぼす影響は小さいと考えられる。そこで本章では、推奨ルート自時間価値倍増増減率圏央道半額
増減率+3.3%+11.3%-1.2%+13.5%

+1.3%
+1.8%
+0.9%
+2.5%

22,489千 km
16,060千 km
382千時間447百万円については、課金区間ごとに距離の按分による道路毎の体の算出ロジックを、有料道全体や特定道路（圏央道）概算値を算出している。道路ネットワーク全体におけるを優遇したものに変更することによる経路変化について、 影響を表 6 に整理した。
シミュレーションを行う。
(2) 時間価値倍増シミュレーション結果(1) 手法概要

時間価値倍増パターンでは、総所要時間が 1.2%短縮

本分析で用いる入力データは、前章で用いた「推奨あし料金は 4.47 億円から 13.5%アップしており、推奨ルーり」サービスの経路選択データに付与された OD データ

トの時間価値を向上させることで、料金収入の向上と移419,879 件である。ただし、発着地と日時以外の検索条動時間の削減が見込めることが示唆された。道路別では、件、およびプローブ渋滞予測以外の交通情報（VICS、長大路線の東名・東北道や、高規格道間を連結する圏央リアルタイムプローブ）は非参照とした。

道（図 5）の料金表示額の大幅な増加が見られている。

経路推定においては、次の 3 パターンのロジックによ一方、阪神高速等の複数事業者の高速道路が混在しターり、推奨ルートを選択したものと仮定して算出した。

ミナルチャージの負担が大きい神戸エリアや、無料高規

1. 基準（通常の推奨ルート）

格道路の名阪国道に連結する西名阪道の料金表示額が減

2. 時間価値倍増（3000[円/時]→6000[円/時]）

少している。

3. 圏央道半額（圏央道を料金半額相当に優遇）
なお、経路変化に伴う所要時間の増減や、推奨ルート以(3) 圏央道半額シミュレーション結果

外の選択については簡単のため考慮しない。また、料金首都圏の経路変化について、図 6 図 7 表 8 に整理した。
表 7 時間価値増幅時の料金表示額増減順位
123順位
123

図 5 時間価値倍増時の通過数増減図(高速道) 数字は%※一般道では±3%以上の変化が見られなかった

5

道路名

東名道
東北道
圏央道

合計額

増額

49,625,716
33,333,388
19,054,091

5,437,663
5,153,092
4,587,395

道路名

合計額

減額

阪神 3 号線
西名阪道
第二神明

3,921,719
2,126,332
1,261,543

398,851
289,525
225,616

表 8 圏央道優先時の料金表示額増減
順
123

道路名

圏央道
新東名
東北道

合計額

増額

20,217,483
26,993,728
28,881,589

5,749,937
908,198
701,293

順

道路名

合計額

減額

123

上信越道
北関東道
首都中央環状線

6,755,932
4,347,481
6,373,673

261,957
169,111
113,761

図 6 圏央道半額時の通過数増減図（高速道） 数字は%

図 7 圏央道半額時の通過数増減図（一般道） 数字は%圏央道の利用は、時間価値倍増の場合以上に増えている。 (4) 本章のまとめ
圏央道の外側の環状道路の北関東道、内々側の中央環状

時間価値設定の変更や、特定道路を優遇した推奨ルー線の利用が減った一方で、新東名・東北道の利用が増え

トの算出により、道路の利用変化が起きる可能性が示唆ている。北関東道～上信越道の利用が、東北道～圏央道された。このような施策により推奨ルートの選択率が下～東名/新東名の利用に転換した可能性がある。地図上がる可能性もあるため、更なる実証が期待される。

では、圏央道内各高速道路や、国道 16 号・環八通り等の圏央道並行の一般道の利用減少が見られる。
6

5.

抜け道の抽出
表 9 抜け道通過ランキング順位

カーナビにおいて渋滞回避は基本機能として常時利用123されている。特に携帯カーナビにおいては、オンデマン
ド VICS やプローブデータによる、広範囲かつ網羅性の高いリアルタイム・統計渋滞情報を参照可能なため、そ45の渋滞回避性能も向上し、ユーザに時間短縮をもたらしていると考えられる。そこで本章では、カーナビの渋滞回避経路の選択記録を基に、安全性かつ効果的な抜け道

高速道

横浜横須賀道路
東京高速道路MAZDA ターンパイク
箱根
徳島自動車道
播但連絡有料道路
東九州自動車道

順位の抽出を試みる。

12(1) データ概要
本章では、第 3 章にて説明した経路選択データを、

3
45「超渋滞回避」ルートの選択に着目して分析する。「超渋滞回避」ルートとは、渋滞回避度合いを特に高め、料金や距離を多少犠牲にしても所要時間の最短化を優先し

一般道

目黒通り
東名川崎 IC付近（長後赤塚線、赤羽西台線）
目黒町町田線
新宿国立線
国道 122 号 太田バイ
パス

通過数1411774
通過数3529272525

たルートである。
まず、選択された「超渋滞回避」ルート上で、他の優短絡部区間であった。また、箱根新道、東名高速、真鶴

先条件のルート上には存在しない道路リンクを抜け道通道路の迂回路として機能する MAZDA ターンパイク箱

過データとして抽出し、その抜け道通過回数を道路リン根も 3 位となった。

ク毎に集計する。続いて、他の優先条件も含めた選択経一般道の上位は、目黒通りと東名川崎 IC という、環路通過回数を道路リンク毎に集計する。最後に、抜け道八通りや東名高速連の渋滞回避路であった。また、北関通過回数を選択経路通過回数で除して、抜け道通過率を東道と東北道を短絡する国道 122 号や、東名阪道の亀山道路リンク毎に算出する。

JCT 付近の渋滞回避に有用な道路も抽出された。

(2) 抽出された抜け道(3) 本章のまとめ
渋滞回避経路の選択データにより抜け道の抽出が可能

一般道路と高速/有料道路それぞれで、上記のようにであり、またそこで抽出された抜け道が生活道路ではな抽出された抜け道通過回数の上位を表 9 に示す。

く比較的空いている幹線道路であることがわかった。

高速道路の上位は、東京高速道路と横浜横須賀道路の図 8 横浜横須賀道路
図 9 東京高速道路

7

図 12 MAZDAターンパイク箱根
図 10 国道 122号太田バイパス

図 13 目黒通り

図 11 東名阪道 亀山 JCT付近の一般道

図 14 東名川崎 IC付近

8マラソン交通規制の迂回ルート案内

6.

迂回ルート検索画面（3月13日9時 横浜駅発 → 八景島・シーパラダイス着）
規制時間帯
を入力すれば事前に検索可

大規模更新・大規模修繕工事を控え、面的な交通規制を伴うマラソンの開催が増加している現在、交通規制時の迂回ルート等の情報提供は喫緊の課題である。

付近を通過する場合に告知バナーを表示

道路管理者やイベント主催者は、チラシや Web サイト等で規制や迂回候補道路に関する情報提供に努めているが、法規制等により、高速道路と一般道を横断的に、マラソン規制区間をグレー線で表示

かつユーザ一人ひとりの移動パターンに最適な迂回路案内の実現には至っていない。そこで当社では、交通迂回ルート
検索

規制時の迂回ルート等の広報とデータ分析を行う「交通規制対策ソリューション」を開発し、2016 年 1 月の阪神高速 31 号神戸山手線の終日通行止工事を皮切りに提供を始めている。本章では、同ソリューションの横図 15 横浜マラソン 2016における情報提供（PC-NAVITIME）

浜マラソン 2016 への適用時 7)の効果について報告する。

表 10 横浜マラソンにおける情報配信数(1) 取組概要

指標

横浜マラソン 2016 に合わせて、下記の施策を実施した。

告知バナー(3日間)
スマホ PUSH配信
迂回ルート検索(8-10時の概算)

◯情報配信
(1)

独自の規制データ整備による工事期間前・期中の迂回ルート検索（PC-NAVITIME）（図 15）
検索された影響経路（規制なし検索）

③山下公園
(15回)

配信数
9,712
2,935
-クリック/
開封/検索数

クリック/
開封率

659
279
301

検索された迂回経路（規制あり検索）①横浜赤レンガ倉庫(26回)④横浜中華街(13回)④三井アウトットパーク
横浜ベイサイド(13回)

凡例

無料道経路
有料道経路
規制箇所②横浜・八景島
シーパラダイス(19回）

数字は通過比率[%]（母数は規制区間通過数、2%以上を表示）
進行方向：>
N≧5のリンクを表示

経路検索条件データと経路検索エンジンによる迂回シミュレーション結果。
2016年3月13日8-10時に実際に検索された発着地・時刻等の検索条件データを基に、規制有りと無しの場合の経路検索を行った。

図 16 迂回ルート案内結果
96.8%
9.5%
-

(2)
(3)

経路検索にマッチングした告知バナー表示（PC-特定道路（圏央道）を優遇したものに変更するこ

NAVITIME）（図 14）とにより、経路表示において有料道の利用増加、プローブデータにより普段の走行エリアにマッチ並行路からの転換が図られることがわかった。

ングしたユーザのスマートフォンへの事前 PUSH

3.

配信（カーナビタイム）

可能であり、またそこで抽出された抜け道が生活◯データ分析

道路ではなく比較的空いている幹線道路であるこ(1)

プローブデータに基づく渋滞状況把握(2)

自動車経路検索条件データに基づく(3)

渋滞回避経路の選択データにより抜け道の抽出がとがわかった。
4.

経路検索サービスにおいて、普段の移動エリアや迂回経路シミュレーションや目的施設抽出結果の検索経路に連動した情報配信により、効率的な告Web 上での公開と事後評価知が可能なことがわかった。また迂回ルートシミ

鉄道経路検索条件データに基づく駅混雑予報のュレーションにより、影響経路や迂回先経路、影Web 上での公開響目的地の把握が可能なことがわかった。

(2) 情報配信結果(2) 今後の展開

本取組の情報配信数を表 10 に記載する。告知バナー

本研究の今後の展開は下記の通りである．

については、一般的なバナー広告のクリック率が 0.1%

1.

交通規制対策： 6 章に示したマラソン等の路上イ程度のところ 6.8%となっており、エリアとタイミングベントや、今後の大規模更新・大規模修繕工事ににマッチングした配信の効果が強く表れている。

おいては、道路管理者横断的な情報提供が不可欠

迂回ルート検索の影響経路（規制がなければ通っていである。その際には、本研究で示した推奨ルートた経路）は首都高速湾岸線、迂回先経路は首都高速横羽による経路誘導や迂回ルート案内は、効果的なツ線や横浜横須賀道路、影響目的地は横浜市中心部や沿岸ールとなるであろう。

部の観光地が多かった（図 16）。

2.

高速道路の利用促進・転換： 地方部の高速道路の利用促進や、都市部の環状線への利用転換の際(3) 本章のまとめには、カーナビにおける経路選択行動分析結果に経路検索サービスにおいて、普段の移動エリアや検索基づく情報提供による行動変容が有効とかんがえ

経路に連動した情報配信により、効率的な告知が可能なられる。

ことがわかった。また迂回ルートシミュレーションによ3.

経路検索サービス運営者と道路・交通管理者とのり、影響経路や迂回先経路、影響目的地の把握が可能な連携方法の確立： 上記のような施策の実現にあことがわかった。今後、大規模更新・大規模修繕工事や、たっては、企画、データ共有、データ分析、情報オリンピックにおける交通規制の際にも、本ソリューシ提供のすべての局面において、経路検索サービスョンの活用が期待される。

運営者と道路・交通管理者との連携が不可欠である。筆者らは、施策の実践に加え、本研究のようなノウハウの共有を引き続き進めていく予定であ7.

おわりにる。

(1) まとめ
本研究において得られた知見は以下の通りである．
1.

参考文献

カーナビ上の経路選択においては、時間や料金の感度は小さく、有料か否かという非線形な基準や、 1)
初期表示の推奨ルートという情報提供の感度が高いことが分かった。

2.

（2016. 4. 22 受付）

推奨ルート自体の算出ロジックを、有料道全体やThe car navigation systems influence on driver's route choices
Kohei OTA, Keita WATANABE, Teruyuki KOTAKE, Yasunori KAJIWARA
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