土木学会第58回年次学術講演会（平成15年9月）

都営大江戸線を対象とした新規開業路線の需要定着過程に関する分析
正会員

○新倉淳史

三菱信情報システム（株）

非会員

高橋良幸

芝浦工業大学

正会員

岩倉成志

需要予測値

300

定期外250200

定期150100

全線開業

50

図１H14.7

H14.1

H13.7

H13.1

H12.70H12.1

１．はじめに
東京圏では，混雑緩和を目的に高密な鉄道ネットワークが形成されてきた．そして，新たなネットワークとして，2000 年に都営大江戸線が開業した．図 1 に示
すように，大江戸線利用者は開業後すぐに増加せず，需要の定着に時間がかかるという現象が存在する．これは利用者が慣れている路線を利用し，より良い路線が出来ても短期間では変更しないという習慣的行動が影響しているためと考えられる．また，習慣的行動の結果，利用者は実際の交通サービス水準と知覚しているサービス水準との間に乖離が生じている可能性が考えられる．現在の需要予測手法が完全情報下での行動を仮定しているため，不完全にサービス水準を知覚している開業直後では，需要予測が過大となる．
そこで本研究では，習慣が引き起こす実際の交通サービス水準に対する知覚の誤差に着目し，それを交通行動モデルに反映させ，大江戸線の需要の定着過程を表すモデルを開発する．

（財）運輸政策研究機構

大江戸線利用人数（千人/日）

IV‑227・ ・ ・ ・ ・

都営大江戸線の利用者数の推移

下の様に定式化する．

P∆Tk = e Sk ∑ e Sk ， S k = β k + θ k X kk

このとき， PΔTｋがカテゴリーのｋの知覚誤差の発生割合であり，Xk には知覚誤差に影響を及ぼす変数を用いる．このカテゴリーの割合 PΔTｋとカテゴリー代表
２．知覚誤差を考慮した経路選択モデルの定式化
値ΔTｋから重みつき平均で知覚誤差ΔT を求める．
本研究では，習慣的行動をサービス水準の知覚の変次に，推計した知覚誤差推定モデルを用いて，ｔ期化で表現できると考える．そこで，知覚誤差モデルとでの知覚誤差ΔTｔを求める．その知覚誤差ΔTｔと経路それを組み込んだ経路選択モデルに分けて定式化する． 選択モデルとを用いて，経過したｔ期の選択確率Ｐｔ（１）知覚誤差を組み込んだ経路選択モデルを求める．これを繰り返し行い，経過時期ごとに選択
ここでは，推計が容易であるロジットモデルを用い確率を求め，時間の経過と選択確率の推移を捉える．て経路選択行動を定式化する．経路選択モデルの効用関数には，所要時間，費用などのサービス水準を変数
３．データ概要に用いる．そして，実際のサービス水準 T や W に知覚データは，（株）アサツーディ・ケイの「KNOTs」
誤差ΔT，ΔW を加える．選択確率は t 期ごとに推計すシステムを利用した独自のインターネット調査で，通勤及び私用トリップを目的としている大江戸線の利用る．
者と大江戸線を使えるが利用していない被験者を対象
exp(Vt ( i ) )Pt (i ) =に行った．アンケート項目は，被験者の利用経路及びexp(Vt ( i ) ) + exp(Vt ( j ) )代替経路のサービス水準の知覚値，経路の利用状況と経路を選択した要因，個人属性などの回答を得た．分
Vt (i ) = θ 1 (Tt + ∆Tt ) + θ 2 (Wt + ∆Wt ) + ⋅ ⋅ ⋅析には，大江戸線を含んだ経路とその代替経路のサー（２）知覚誤差推定モデル
ビス水準を用いた．
次に経路選択モデルに組み込む知覚誤差を算出す
４．新規路線開業後の需要定着のモデル開発
るモデルを定式化する．サービス水準の知覚誤差の大習慣的行動は繰り返し行動により形成されると考きさによって，知覚誤差を多段階にカテゴリー化する．
えられているので，知覚誤差の要因として，経路を利カテゴリーｋの知覚誤差の発生割合を求める関数を以キーワード：習慣的行動，需要定着，知覚誤差，経路選択
連絡先：〒108−8548 東京都港区芝浦 3−9−14 TEL 03−5476−3049 FAX 03−5476−3166‑453‑

土木学会第58回年次学術講演会（平成15年9月）

8660%

440%

2-2-15分以下
5～15分-15～-5分
15分以上

カテゴリー代表値
定数項
所要時間
利用年数
利用頻度
非利用ダミー
尤度比
サンプル数＊有意水準5％

2年0%
2年未満

0
1年

20%

ｶﾃｺﾞﾘｰ1‑3分以下-5分-3.330 ＊0.048 ＊
1.198
-0.891
0.282
0.125
191

所要時間知覚誤差

-5～5分
平均値

ｶﾃｺﾞﾘｰ3
3〜7分
5分-0.8380.003
0.602-0.381
0.777

ｶﾃｺﾞﾘｰ2‑2〜2分
0分
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00

ｶﾃｺﾞﾘｰ4
8分以上
10分-0.5150.027 ＊
-3.521-0.463-0.927100%

図２ 利用年数と所要時間知覚誤差の関係用している年数が考えられる．ここでは，被験者の所要時間の知覚誤差と利用年数の関係を図２に示す．このとき，利用年数が増加すると共に，知覚誤差が小さいカテゴリーの割合が増加し，知覚誤差の平均値も減少する．また，待ち時間や乗換え時間の知覚誤差においてもこのような傾向が見られた．このことから利用年数が知覚誤差の要因と言える．この他に経路に対する利用頻度の高い方が知覚誤差が小さくなる傾向が見られた．
これらの要因を変数として 2．で定式化した知覚誤差推定モデルを求める．このとき，所要時間の知覚誤差を 4 段階にカテゴリー化し，カテゴリー２で基準化した時の推定結果を表１に示す．この推定結果をもとに利用年数の変化と知覚誤差のカテゴリー割合をシミュレートしたのが図３である．利用開始当時は，所要時間を長く知覚しているカテゴリーの割合が大きく，年数の経過とともに所要時間を短く知覚しているカテゴリーの割合が大きくなる．このモデルでは利用年数を変数にして，知覚誤差の割合を表現した．
また，所要時間，待ち時間，乗換え時間の知覚誤差を推定して，推定知覚誤差を求める．この推定知覚誤差に実際のサービス水準を加えて知覚サービス水準とする．この知覚サービス水準を用いて，大江戸線を含んだ経路と代替経路の経路選択モデルを推定する．このときの通勤トリップ，私用トリップごと推定結果が表２である．
精度をあらわす尤度比は高く，所要時間，待ち時間，乗換え時間のパラメータも有意であるモデルを構築することが出来た．
次に，先に求めた知覚誤差推定モデルと知覚誤差を組み込んだ経路選択モデルを用いて，大江戸線開業からの年数を変化させた時の選択確率の推移をシミュレートした結果を図４に示す．開業後，徐々に選択確率が増加していき，新路線の定着過程を表現できた．これは，開業直後は，既存路線への習慣が強く大江戸線を利用せず，年数の経過とともに既存路線での習慣が弱まり大江戸線へ経路を変更していくことを表現することが可能となった．

80%

カテゴリー1

カテゴリー2

カテゴリー3

カテゴリー4

60%
40%
20%
0%
012
3
利用年数（年）45

図３ 利用年数と推定所要時間知覚誤差の関係
表２ 知覚誤差を組み込んだ経路選択モデル推定結果
通勤トリップ

私用トリップ

アクセス時間Θ１0.045 ( 0.48) -0.084 (-0.90)

待ち時間
所要時間
乗換え時間
イグレス時間Θ２Θ３Θ４Θ５Θ６-0.883-0.068-0.505-0.241

乗換え回数
費用

100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

(-4.55)(-2.08)(-4.36)(-3.11)

Θ０-0.330-0.147-0.234-0.060(-4.20)(-3.05)(-3.79)(-2.15)1.088 ( 2.04)

0.642 ( 1.62)-0.017 (-3.42)

2.086 ( 4.40)
0.643

2.276 ( 6.29)
0.455（）内はｔ値

Θ７

大江戸線定数項
尤度比

大江戸線の選択確率（％）

80%

表１ 所要時間知覚誤差モデル推定結果

知覚誤差の割合（％）

10

知覚誤差の平均値（分）

100%

1年未満

回答した人の割合（％）

IV‑227

通勤トリップ
私用トリップ

0123経過年数（年）45

図４ 新規開業からの経過年数と選択確率
５．まとめ
本研究では，大江戸線利用者・非利用者に対して，習慣的行動を実証的に分析した．また，知覚誤差推定モデルを構築して，開業後の経過年数による変化を捉えた．
また知覚誤差を組み込んだ経路選択モデルでは，年数の経過により選択確率が増加するという需要の定着過程を表現するモデルを構築した．

‑454‑