地方部鉄道の需要増加策検討のための交通機関選択モデルの基礎的検討

１．はじめに芝浦工業大学大学院

学生会員○倉持 周兵

芝 浦 工 業 大 学

正 会 員

岩倉 成志

表 1 対象地域の路線の基本情報

地方部では車社会が形成され，通勤や私用での自動車利用が大半である．このため，地方部の鉄道会社は経営が悪化し，不採算路線の維持が困難な状況にある．その結果，地方鉄道の廃線が相次ぎ，交通弱者の移動手段が確保できなくなるという深刻な問題が起きている．
東日本大震災で被害を受けた鉄道路線も普段の利用者数の少なさから，復旧に疑問の声もある．今後発生が予想される東海地震などでこの様な状況にならないためにも，普段から多くの人に鉄道を利用してもらう必要がある．
これまで地方鉄道の需要増加の事例研究はあったが，需要増加策の効果を定量的に分析する技術の開発は十分ではなかった．経営状況が厳しい地方鉄道会社が効果的で，効率の良い施策を実施していくためにも，この様な技術は重要である．具体的には，路線長
ピーク時運行 初乗り運賃 表定速度
駅数
（km）
本数（本/時）（円）（km/時）
福井（えちぜん鉄道・三国芦原線）
西遠（遠州鉄道・西鹿島線）
沖縄（沖縄都市モノレール・ゆいレール）
静岡（静岡鉄道・清水線）

25.2

23415031.5

17.8

185100

32.4

12.8

15

11220

28.4

1115

15

120

31.4

表 2 属性別の交通機関分担率
rail=rbus=b
car=c
15～19（歳）
年齢 20～69（歳）
70～（歳）
免許の あり
有無 なし
通勤
トリップ
通学目的
私用～4.9（km）
トリップ 5～9.9（km）
長
10～14.9（km）
15～（km）

r福井
b c(%)r西遠
b c(%)

r

40 14 46 58 8 34 23
2 2 96 4 1 95 9
3 7 91 6 3 92 71 1 99 3 0 96 7
7 10 83 26 7 67 15
1 1 98 5 1 95 1113 12 75 45 9 47 16
1 2 98 3 1 96 3
1 2 97 - - - 3 1 97 - - - 4 0 96 - - - 5 0 94 - - - -沖縄
b c(%)r静岡
b c(%)

30
6134208243-

1244
2258
12152630
01 87
10 46
1 77
3 39
4 84
3 83
2 72
0 70
0 100

4685
80
89
66826093-

これまで全国各地で実施された需要増加策を交通機「-」はデータ取得不可

関選択モデルに組み込み，需要増加量を把握できる

南部」，地方部の中では比較的鉄道が利用されている様にすることや，自動車から鉄道へ容易に転換でき「静岡県中部」の 4 地域とし，全て最近の調査年のる利用者層を抽出できる技術があげられる．

データを使用する．対象地域を走っている路線の基

本研究ではこの様な交通需要モデルの開発に向けた基礎的な分析を行うことを目的とする．
２．パーソントリップ調査を用いた分析

本情報を表 1 に示す．
2-2．属性別に見た交通機関分担率に関する分析
自動車と鉄道の選択に影響をおよぼしていると考交通機関選択モデルを構築するうえで，鉄道の利えられる「年齢」，「免許の有無」，「トリップ目的」，用者層を把握する必要がある．そこで，パーソント「トリップ長」と，「鉄道」，「バス」，「自動車」の分リップ調査（以下，PT 調査）のマスターデータを用担率との関係を分析する．分析の対象範囲は，表 1

いて鉄道の利用者層の傾向について分析する．の路線沿線のゾーンのみとする．

2-1．データ概要
対象地域は，被災地と同じようにしばらくの間鉄分析を行った結果，特徴的であった層の交通機関分担率を表 2 に示す．

道の運行を中止していた「福井」，東海地震で被害が属性別に分析結果に対する考察を以下に示す．

想定される「西遠」，ゆいレール以外の鉄道がなくモ○年齢：比較的サービス水準が似た地域でも若年層ータリゼーションがより進展している「沖縄本島中の分担率が異なることがわかる．このことから，沿キーワード：地方鉄道，交通機関選択モデル，PT 調査
連絡先：〒135-8548 東京都江東区豊洲 3-7-5 TEL：03-5859-8354 FAX：03-5859-8401

線にある学校の数などの沿線環境によっても分担率が大きく変動することが考えられる．また，運転が困難な高齢者層は鉄道の分担率が高くなることが予想されたが，その傾向はみられなかった．
○免許の有無：免許を所持していない多くの人も鉄道を選択せずに自動車を選択している．これは多くの人が送迎してもらっているためだと推測できる．
○トリップ目的：通学以外の目的では，ほとんどの人が鉄道を選択しないという結果となった．買い物

表 3 ロジットモデルのパラメータ推定結果

2肢選択所要時間（分）-0.0829(-0.70)
費用（円）0.00713(0.79)
免許の有無（自動車）2.03(2.73)
10代ダミー（鉄道）
1.12(0.90)
60代ダミー（鉄道）
2.13(1.85)
70代ダミー（鉄道）
2.80(2.35)
80代ダミー（鉄道）-3.27(-0.41)
10代ダミー（送迎）
60代ダミー(送迎）
70代ダミー(送迎）
80代ダミー(送迎）
定数項（鉄道）-4.78(-1.85)
定数項（送迎）
尤度比
0.72
サンプル数
244などの私用でも鉄道を利用せずに自動車が多く利用

表4

3肢選択a
-0.0233(-0.26)
0.00301(0.35)
17.4(0.57)-3.75(-0.16)
2.48(2.02)
3.24(2.54)-13.7(-0.24)-4.01(-0.17)
1.06(1.51)
1.39(1.65)-6.10(-0.19)
11.3(0.37)
14.3(0.47)
0.67
244

3肢選択b
-0.0279(-0.31)
0.00318(0.37)
11.2(1.46)
2.51(2.87)
3.29(3.49)
1.13(1.62)
1.46(1.75)
5.03(0.63)
8.13(1.04)
0.68
244

（）内は t 値
PLC のパラメータ推定結果されていることから，全ての対象地域が自動車を中PLC
0.504(0.005)-0.0181(-0.0004)-1.83(-0.00009)-2.23(-0.0003)
4.72(9.63)
2.01(1.89)
1.90(2.49)
2.70(3.37)-12.4(-0.018)
3.84(3.84)
2.52(3.44)
2.93(3.60)
2.46(2.13)
0.65
244（）内は t 値

使用されないためだと考えられる．

所要時間（10分）
費用（100円）
定数項（鉄道）
定数項（送迎）免許の有無（自動車）
10代ダミー（鉄道）
60代ダミー（鉄道）
70代ダミー（鉄道）
固定的利用を表現
80代ダミー（鉄道）する変数
10代ダミー（送迎）
60代ダミー(送迎）
70代ダミー(送迎）
80代ダミー(送迎）
尤度比
サンプル数

３．交通機関選択モデルの構築

3-2．Parametrized Logit Captivity モデルの構築

心とした都市構造となっていることが推測できる．
○トリップ長：わずかではあるが，移動距離が増えると鉄道を選択する傾向にあることがわかる．これは，長距離の運転は，運転者の負担になるため，避けられているためだと考えられる．また，「静岡県中部」における「15km 以上」の鉄道の分担率が 0％となるのは，対象路線とした静岡鉄道清水線の路線長が 11km と短いため，それ以上の距離のトリップには一昨年，本研究室で行った「ひたちなか海浜鉄道

このため固定的利用を表現できる PLC モデルを先に関するアンケート調査」のトリップデータを用いのデータを用いて構築した．推定結果を表 4 に示す．て，「ひたちなか海浜鉄道湊線」沿線を対象とした交固定層を表現する項のパラメータの符号は当初想通機関選択モデルを構築する．全 244 サンプルの内定と整合的な結果を得ることができたが，所要時間

訳は，自動車利用が 165，鉄道利用が 16，送迎してや費用のパラメータを改善するには至らなかった．

もらうが 63 である．

以上から，固定層を抽出したとしても，地方鉄道

3-1．自動車送迎を選択肢とするモデルの構築のサービス水準を評価するモデルを構築することはアンケートの結果より「選択実績」，「個人属性」，非常に難しいと言える．

「LOS」のデータを作成し，非集計ロジットモデルの構築を行った．

４．まとめ
本研究では，PT 調査から，鉄道の利用者層の傾向

自動車と鉄道の 2 肢選択と自動車の選択肢を「自を把握することができた．また，固定層を抽出した分で運転」と「送迎してもらう」の 2 つに分けた 3としても交通サービス水準を評価できるモデルの構肢選択の 2 種類のモデルを構築し，推定結果がどの築が困難であることがわかった．主たる原因として，様になるのかを確認する．推定結果を表 3 に示す．

一地域のデータでは交通サービス水準の多様性を確所要時間や費用のパラメータが有意でなく，免許保できないことがあげられる．よって，今後は，地や年齢のパラメータが支配的な結果となっている．2

域移転性の問題はあるものの，全国各地の PT 調査の肢選択と 3 肢選択とでは，免許，10 代ダミー，定数データを用いてモデルの構築を行うことにより，鉄項が大きく変動し，各選択肢の固定利用によって不道選択の可能性がある層の抽出，さらに需要増加策安定な推定になることが示唆された．

を反映したモデル化を進めていきたい．