乗換検索サービスの経路選択データを用いた公共交通の経路選択行動分析○梶原康至*

太田恒平

石村怜美（株式会社ナビタイムジャパン）

Analysis on route choice behavior of public transportation based on route choice data inroute search service○Yasunori Kajiwara*, Kohei Ota, Reimi Ishimura, (NAVITIME JAPAN Co., Ltd)
Route choice data has recently become available to be collected frequently, exhaustively, and continuously
in large amounts by deducing users' route choice behavior on public transportation route search services.
In this study, several route choice behavior models are constructed and validated by regarding the usage
history of those services' function to send routing information to schedulers and social networking services
as route choice data.
キーワード：経路検索サービス，公共交通，経路選択行動，経路選択データ
Key Words : route search service, public transportation, route choice behavior, route choice data

１. はじめに
経路選択行動分析の基礎となるデータについては，アンケート等の人の手で作成する際のコスト面・頻度面の課題を補うために，機械的な調査手法が様々に研究されてきた．
しかし，機械的にデータを取得する場合， OD 推定や，被験者が認識している経路選択肢集合の生成等に工夫を要する．そこで本研究では，インターネット上の経路検索サービスにおけるユーザの選択経路を元に，経路選択モデルの構築等を行い，経路選択行動分析への適用可能性を明らかにする．
２. 使用するデータ
2.1 使用データの概要
株式会社ナビタイムジャパンが提供している乗換検索サービス「乗換 NAVITIME（iOS 版）」にて収集される経路検索実績データ，検索経路データ，経路選択データから，多項ロジットモデルを用いた経路選択モデル推定等を行っ

図 1 分析対象データの取得方法
2.2 ナビタイムが保有する経路選択データの利点
以下に，経路選択データの利点を 3 点にまとめて示す.
（１）最新かつ豊富なデータ量た．経路選択データは，乗換検索サービスの経路情報の，

図 2 に，乗換経路選択データのサンプル数を示す．約 1

カレンダー登録機能およびメール・SNS による情報共有機

ヶ月分のデータを集めれば，大都市交通センサスと同等の能の利用記録から生成される．2014 年 3 月 24 日～4 月 13

サンプル数を確保することが可能である．また，データを日（3 週間分）に記録された，同一ユーザの重複リクエス日々蓄積しているため，最新のデータを用いた鮮度の高いトを除外したデータを用いた．経路選択行動分析データの分析や，イベントや季節変動を考慮した時間解像度の高い取得方法を図 1 に示す.

分析を行うことができる．
（２）さまざまな利用パターンがある
ナビゲーションサービスは，普段の通勤・通学経路から増加させることなどが考えられる．

北関東
3% その他
東海 8%
7%
近畿 N= 261,305
21%
南関東
54,633
61%
160,233

表 1 経路選択モデル推定結果
参考：大都市交通センサス
鉄道定期券・普通券等
利用者調査
アンケート票回収数

説明変数
所要時間 [分]運賃[円]乗換回数[回]

推定値

t値

首都圏

212,971

時間価値[円/分]

160, 517
0.483
23.0

中京圏

27,642

乗換抵抗[分/回]

6.15

近畿圏

97,059都市圏 サンプル数

説明変数
推定値
所要時間 [分]-0.0981運賃[円]-0.0063
乗換回数 [回]-1.04
第一経路ダミー1.25
サンプル数157,960-0.163 -192
-0.00707 -157
-1.00 -136

サンプル数
調整済尤度

第一経路表示価値= 198円
到着地
全て
羽田空
関西港成田

図 2 出発駅 所在地域の分布
外れるような，非日常移動の際の利用が比較的多い．そのサンプ 乗換抵抗
ル数[分/回]
103,461
1,928
239

150

5.97
6.43
15.0
21.0

国際線主体の空港の乗換抵抗が高い

ため，空港やレジャー施設付近の駅を目的地とした利用が多くなっている．また乗換検索サービスは全国で提供されているため，地域差や競合区間等，ひとつの鉄道事業者では収集が難しいデータも含まれている．そのため，鉄道事業者間の競合比較や接続性の評価など，他社路線も含めた一体的なサービスの評価が行える．

スカイライナー日暮里

成田エクスプレス上野（３）経路選択肢集合が提示されている
本データは，時刻表に基づく精緻な経路選択肢集合の中からの選択意思決定の瞬間のデータである．そのため，モデル推定精度の向上に加えて，競合路線間でのシェアの直新宿
渋谷

東京感的な把握が可能である．
３. 経路選択モデルの構築

品川

推定には，発着地間の直線距離 50km 以下等のフィルタリングを行った 160,517 件を分析対象とした．
3.1 経路選択モデルの推定
経路選択データを使用した基本モデルを構築した後，各分析観点に応じた派生モデルの構築を行った．各モデルの推定結果を表 1 に示す．

図 2 出発駅別の利用路線シェア（成田空港 着）
４. 今後の発展可能性
本結果の発展可能性としては，交通事業者の路線計画やダイヤ・運賃施策におけるシミュレーションが考えられる．

所要時間，運賃，乗換回数を説明変数とする基本モデルを事業者横断的なダイヤを考慮した本経路選択データを用い構築した結果，全てのパラメータが統計的に有意であることがることで，競合対策や，時間帯別の割引等のシミュレーシ示された．さらに，各分析観点に応じた派生モデルの構築を行ョンが可能と考えられる．より経路が選ばれやすくなるよ

うことで，検索結果が上位に表示されているほど経路として選うな情報提供施策の立案にも有用と考えられる．

択されやすいことや，到着地別に乗換抵抗が異なることも確認

また，カーナビゲーションサービスにおいても，複数経できた．

路の中からのユーザの選択を記録することで同様の分析が3.2 利用路線シェアの分析可能である．さらに，徒歩，バス，航空機等を扱うマルチ

また，本データを用いることで，経路選択モデルの構築だけモーダルな経路検索サービスに適用することで，交通機関でなく，利用路線シェアの分析も可能である．例えば，成田空選択モデルを構築できる可能性がある．その上で，モーダ港着の出発地別利用路線シェア（図 2 参照）を見ると，有料特ルシフトや混雑・渋滞緩和に結びつくようなサービスや交急は直通している駅からの利用シェアが高いことがわかる．

通施策を行っていくことが考えられる．

このような分析を，交通事業者がサービスレベル向上のみならず PR 施策にも適用することで，公共交通サービスがより利用者ニーズに沿った形に発展していくことが期待される．
例えば，有料特急であるスカイライナーのシェアが取れていない浅草，押上（図 2 の紫枠）で PR を行い，潜在需要を取り込んでいくことや，乗換抵抗の低い構造となっている青砥駅に停車させることで，浅草方面からの利用客を

参 考 文 献1) 石村怜美，太田恒平，富井規雄: 経路検索サービスの実績データに基づく近未来の突発的移動需要の検出，土木計画学研究,講演集， 2013
2) やさしい非集計分析，交通工学研究会，2013