SAV の選好意識調査に基づく東京都区部の交通機関選択モデルの考察
芝浦工業大学 〇学生会員 林 政秀

１．背景と目的

芝浦工業大学正会員

岩倉成志

芝浦工業大学正会員

楽 奕平

表-1 距離別の交通サービス要因と水準表

近年，自動運転自動車の開発研究の飛躍的な発展に距離3㎞の設定
交通サービス要因

伴い，都市交通や都市環境の新たな可能性が議論され交通サービス要因

水準1 水準2 水準3

SAVの乗車時間

10

14

19

SAVの乗車時間2732

37

SAVの運賃

98

196

294

SAVの運賃274548822

SAVの待ち時間

1.5

3.5

5

SAVの待ち時間

1.5

3.5

5

SAVの徒歩時間

2--SAVの徒歩時間

2--

SAVのマルチタスキング

有無-

SAVのマルチタスキング有無-

バスの乗車時間

1418

23

バスの乗車時間

38

43

48

バスの待ち時間

46.5

9.5

バスの待ち時間46.5

9.5

バスの運賃210--バスの運賃

210--バスの徒歩時間

5--バスの徒歩時間

5--鉄道の運賃

170

230

280

鉄道の運賃

220

270

350

鉄道の徒歩時間510

15

鉄道の徒歩時間

51015

鉄道の乗車時間

10--鉄道の乗車時間

20--鉄道の待ち時間

5--鉄道の待ち時間

5--ている．SAV(Shared Autonomous Vehicle)はドライバーが不要で人件費を大幅に削減できるため，現在のタクシ

距離8㎞の設定

水準1 水準2 水準3ーと比較して運賃が大幅に低下するという研究成果がある．大都市の SAV は安価で利用しやすいことから利用者層の拡大，超高齢化社会における交通手段，交通事故低減に繋がることが期待されている．また，鉄道や路線バスの交通需要が SAV へ転換することも予想される．
したがって，東京都心で SAV が普及した状況を仮想乗り物の選択肢

バス

鉄道

SAV

的に設定した SP 調査を作成し，MNL による交通機関乗車時間(分)

43

2032

選択モデルの構築を試みる．

徒歩時間 (分)5102

待ち時間 (分)

9~10

3~7

1~2(合計の移動時間(分))

(58)

(35)

(36)

運賃(円)

210

220822✰✰✰✰

２．選好意識調査の概要
東京 23 区在住の楽天インサイト会員 1000 名を対象に Web 調査を行った．調査実施期間は 2022 年 3 月 18

移動中にできる活動日から 21 日である．調査内容は個人属性，私事・業務で(リモート)会議や仕事もできる

図-1 SP 調査のデザイン

トリップでの交通機関選択，SAV の相乗り意向，SAV の受け入れ態度で構成した．
本稿では，業務トリップのシチュエーションの交通✰：睡眠・スマホ・会話✰✰：テーブル付き対面シート

SP 調査は最も望ましい交通機関を 1 つ選ぶ選択デー
タとした．

機関選択を対象とする．信頼性の低い回答結果を除外するため，同一個人への LOS が異なる 3 セットの交通

３．調査票の設計

機関選択の回答結果が全く同一のサンプルは除外した．

本研究は東京圏 H30PT とタクシープローブデータに全 3000 サンプルのうち有効数は 804 サンプルである．

基づく RP データと本調査の SP データとの融合を念頭各交通機関(バス，鉄道，SAV)の水準値を距離別(3 ㎞に置いているため個人属性の設問は H30PT と整合させと 8 ㎞の設定)で表-1 のように設定した．

た．

実験計画法による一部要因配置計画を実行し， L18

SP 調査に入る前に回答者に SAV に対する共通認識の直交表に割り当てる．ここで，明らかな優越や現実不を持たせるために，SAV に関する詳細な説明(米国での可能な代替案となる 3 セットを省いた．回答の信頼性

SAV の営業状況，配車と支払方法，最大乗車人数，マルを保つために残りの代替案の 15 セット(距離 2 種類でチタスキングの可能性，SAV の事故安全性，本調査で計 30 セット)を 3 セットで 1 パターンとして各個人には他人との相乗りはない設定)を記載した．マルチタス

SP 調査を行った．よって，調査票は 10 パターン作成しキングについては大学職員への 2 度のプレ SP 調査を行た．この際，代替案をランダムに配置した．

った上で，マルチタスキングの内容をカテゴライズしキーワード 選好意識調査，SAV，マルチタスキング
連絡先：〒135-8548 東京都江東区豊洲 3-7-5 09C32 芝浦工業大学 交通計画研究室 TEL：03-5859-8354

て 2 段階で組み込んだ．SP 調査は平日業務トリップと果となった．また，20，30 才台の若い層が壮年層に比して会議場所から次の会議場所へ移動するシチュエー

較して受容性が高く，男性よりも女性の方が受容性がションを提示した．移動時間の制約は 60 分とした．SAV高い傾向だった．全体の傾向は，Hulse, L.M et al.と概ねのマルチタスキングをイメージしやすい有償画像を掲

類似しているが，東京区部の女性の受容性の高さは大載した．提示した SP 調査のデザイン例を図-1 に示す．

きく異なる結果となった．

表-3 受け入れ態度段階の年代別・男女別割合
４．モデルの推定結果

質問内容

業務トリップのシチュエーションの MNL の効用関数は以下であり，パラメータ推定結果を表-2 に示す．
𝑉𝑏𝑢𝑠 = 𝛽1 𝑇𝑖𝑚𝑒𝑏𝑢𝑠 + 𝛽2 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑏𝑢𝑠 +𝛽3 𝑊𝑎𝑖𝑡𝑏𝑢𝑠 + 𝛽4 𝑊𝑎𝑙𝑘𝑏𝑢𝑠
𝑉𝑟𝑎𝑖𝑙 = 𝛽1 𝑇𝑖𝑚𝑒𝑟𝑎𝑖𝑙 +𝛽2 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑟𝑎𝑖𝑙 + 𝛽3 𝑊𝑎𝑖𝑡𝑟𝑎𝑖𝑙 + 𝛽4 𝑊𝑎𝑙𝑘𝑟𝑎𝑖𝑙 + 𝐴𝑆𝐶𝑟𝑎𝑖𝑙

𝑉𝑆𝐴𝑉 = 𝛽1 𝑇𝑖𝑚𝑒𝑆𝐴𝑉 + 𝛽2 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑆𝐴𝑉 + 𝛽3 𝑊𝑎𝑖𝑡𝑆𝐴𝑉+ 𝛽4 𝑊𝑎𝑙𝑘𝑆𝐴𝑉 + 𝛽5 𝑀𝑢𝑙𝑡𝑖𝑡𝑎𝑠𝑘𝑖𝑛𝑔𝑆𝐴𝑉 + 𝐴𝑆𝐶𝑆𝐴𝑉全体 男性 女性 20代 30代 40代 50代

60代
以上

道路の安全性や人々のアクセシビ
20.4 17.8 23.0 24.5 19.5 19.5 23.0 15.5
リティを向上させる可能性に非常に期待している
運転技術が厳密にテストされている場合に限る

20.4 21.2 19.6 23.5 26.5 17.5 14.5 20.0

現時点で判断はできない

40.0 40.6 39.4 33.0 37.5 44.0 43.0 42.5

人間が緊急時に手動でブレーキをかけたり、ハンドルを切れない状態で公道を走ることに反対する

5.3

自動運転車を信用しない

13.5 13.6 13.4 13.0 11.5 15.5 12.0 15.5

6.2

4.4

6.0

5.0

3.0

6.0

6.5

β1 ~β5 : パラメータ，ASCi : 交通機関 i の定数項，Timei :(2)他人との相乗りの受容性

交通機関 i の所要時間，Cost i : 交通機関 i の費用，相乗りの忌避傾向は全体で60％も存在する．しかWait i : 交通機関 i の待ち時間，Walk i :し，女性では避けたい回答率が男性より低下する傾

交通機関 i の徒歩時間

向となり想定とは異なる結果になった．年齢ととも

表-2 パラメータ推定結果に忌避傾向が幾分強くなることがわかった．

説明変数

パラメータt値

Time(分)-0.003-0.27

Cost(百円)-0.441-9.56

質問内容
全く気にしない

8.9

気にしない

15.2 11.8 18.6 16.0 13.0 17.0 14.0 16.0

Wait(分)-0.027-0.77

Walk(分)-0.064-3.56

表-4 相乗りの受容性段階の年代別・男女別割合
全体 男性 女性 20代 30代 40代 50代
5.4 12.4 12.0 10.5

5.5

9.5

60代
以上
7.0

ASCrail

1.881

6.82

ASCsav

1.413

6.71

どちらでもない14.4 13.8 15.0 15.0 16.0 13.5 14.5 13.0

Multitasking

0.430

2.74

他人との同乗はやや気になる

35.6 41.6 29.6 39.0 37.0 32.5 35.0 34.5

他人との同乗は避けたい

25.9 27.4 24.4 18.0 23.5 31.5 27.0 29.5

初期尤度-879.988

最終尤度-731.022

調整済み尤度比0.161

所要時間と待ち時間のパラメータの速報としての推６．まとめ

定結果で，今後の検討の深化が必要となっている．ただSAV を考慮した交通機関選択モデルのための選考意

し，マルチタスキングは正に有意であり時間価値が低識調査を設計し，調査を行った．速報としてのパラメー

下する方向に所要時間パラメータの感度が推定されてタ推定結果であったが，今後十分に考察を深めたい．発いるため既存の研究成果と整合的となっている．発表

表時には，所得や勤め先の交通費精算方法，個人属性な時にはデータ特性とパラメータ挙動の考察を深めたい．

どを効用関数に反映するなどモデルの精度向上を図る．
この他，現行のタクシー利用頻度など経験の影響，SAV

５． SAV に対する受容性に対する受容性の態度変数がパラメータ感度に与えるSAVの選好に対しては，自動運転技術に対する受け影響を考察する．家族や友人との休日トリップのモデ入れ態度や本調査では仮定していないものの相乗りへ

ルは紙幅の都合上掲載しなかったが，これについてもの受容性が影響すると考えられるため，簡単な質問を発表時には情報提供したい．

行ったのでこれを紹介する．

(1)SAVに対する受け入れ態度
SAV の自動運転技術に対する受け入れ態度を，Hulse,L.M et al.(2018)を参考に質問した．期待が概ね 40%，判断しがたいが 40%，信頼が低いが 20%となった．未知の新技術に対しても前向きな割合がかなり存在する結

参考文献
1)Hulse, L.M.; Xie, H.; Galea, E.R. Perceptions of autonomous vehicles:
Relationships with road users, risk, gender and age. Saf. Sci, 102, 1–13. 2018．
2) 藤原章正，「交通機関選択モデル構築における選好意識データの信頼性に関する研究」，1993．
3)C. F. Xiong, H. Pratt, and L. Zhang, “On Ride-Sharing: A Departure Time
Choice Analysis with Latent Carpooling Preference,” Journal ofTransportation Engineering, vol. 140, no. 8, 2014.