2020 年 2 月 6 日
都市鉄道の混雑緩和に資する複数の提供情報の効果比較
かずい とう建設工学専攻ME18027 夏 瑞韜

土木計画研究指 導 教 員 岩倉 成志

1．はじめに2019 年に日本の国土交通省が公開した 2018 年度首都圏の路線区間の混雑率ランキングのトップ 10 の混雑率は 182％～199％となっている．混雑率 1 位は東西線であり 2017 年度と変わらず，混雑率 10 位は 2017 年度より 2 ポイントを減らしたことが確認できる．厳しい混雑状況が通勤・通学ラッシュ時において列車遅延が発生する主な要因となる．さらに高い混雑率がラッシュ時の利用者の肉体的，精神的負担などとなっている．
一方，不適切な駅構造からラッシュ時に乗車集中が誘
図-1発され，乗車集中が列車遅延へ間接的に影響している可選択肢配置能性がある．そこで様々な列車に関する情報を提供することで乗車集中が分散するかどうかを考える．
本研究の目的は Multinomial Logit model(以下，MNL モデル)を用いて複数の情報提供を行った場合の乗客の車両選択モデルを構築し，どの様な情報提供が乗車車両の分散に有効かを分析する．
2．既往研究のレビューと本研究の位置づけ
轟ら（2010）の東西線を対象とした混雑情報提供の車両選択モデルは，混雑情報の提供が無い場合とある場合の対象駅の混雑率の試算を行い，混雑情報の提供がある

図-2

アンケート調査票の情報欄

3-2．調査票について場合に，混雑率のばらつきが緩和された結果を得た．しつくばエクスプレスと同じ 6 両編成で設置し，車両をかし，筆者は次の問題があると考えた．各車両の高い混選択する意識調査(Stated Preference)を行った．各車両雑率が同じ状況で提示される場合があり，提示される次に対応する「リアルタイム混雑」，「各扉のホーム待ちの電車の各車両の混雑率のばらつきが小さくなると唯混雑状況」，「各車両の空座席総数の予測」の 3 つの仮

一の混雑情報である「リアルタイム混雑情報」の有効性

定情報(因子 A,B,C)を𝐿9 (34 )直交配列表で配列した．選が低下する可能性がある．

択肢の設定には直交配列表中の最も空いている選択肢

提供情報が少ない問題に対する本研究では，利用者が(𝐴1 𝐵1 𝐶1 )を取り除き，残りの 8 つの選択肢を 6 つランダ

同じ路線を利用しているが，利用者の乗車時間や性別なムに抽出し，図-1 に示すように車両に付け，10 パター

どの属性の違いによる車両「リアルタイム混雑情報」以ンにした．回答者は混雑情報を付けられた車両を選択す

外の「ホーム空いている」「乗車後数分して座れる」とる形式で回答する．

いう２つ混雑状況情報が望ましい利用者がいることを

3-3．アンケート調査の実施仮定する．ラッシュ電車の利用者が参考にしたい情報を対象駅で朝の電車利用者を対象としたアンケート調探し，その様々な情報の有効性を比較し，複数情報提供査を行った．図-2 に示すアンケート調査票に載せる 3の必要性を明らかにする．

つの仮定情報を車両単位で提示される．

3．アンケート調査の概要
3-1．調査対象
対象路線は、首都圏新都市鉄道株式会社のつくばエク

アンケート調査の実施日は柏の葉キャンパス駅で 12月 5 日と 12 月 6 日，八潮駅で 12 月 9 日と 12 月 10 日である．通勤・通学を目的とする利用者は夕方に住に戻スプレスを対象路線とする．なお，調査は朝ラッシュ時る可能性が高いため，アンケート調査票を 17:30～20:50につくばエクスプレスを利用している乗客を調査対象の時間帯に駅から出る鉄道利用者に配布した．アンケーとする．乗車時間は 40 分の長時間パターンと 20 分以

ト票回収状況は，柏の葉キャンパス駅では有効回答 124

下の短時間パターンを考える．つくばエクスプレスの柏部(有効率:45%)，八潮駅では有効回答 115 部(有効の葉キャンパス駅と八潮駅を調査駅とした．

表-1 モデルの推定結果

率:41.8%)を得ることができた．
4．乗車車両選択モデルについて

説明変数回収したアンケート票の回答状況をまとめ，MNL モ係

全体数「複数情報を参考にしたい」と答えたサンプルをモデル構築のデータとした．
車両の選択は「順位付け」方法で答えられ，順位 1 位の回答を用いてパラメータを推定した．
モデルについて以下に示す
𝜂
𝑉𝑖𝑙 = 𝜎𝑂𝑆𝐷𝑖𝑙 + 𝜇𝐷𝑆𝐷𝑖𝑙 + 𝛽𝑅𝐿𝑖𝑙 + 𝛾𝑃𝐿𝑖𝑙 + 𝛿(𝑇𝑙 × 𝑆𝑇𝑖𝑙 )𝑒𝑥𝑝(𝑉𝑖𝑙 )𝑝𝑖𝑙 = 6∑𝑗=1 𝑒𝑥𝑝(𝑉𝑗𝑙 )凡例..𝑉：車両選択効用，i：車両番号，l：サンプル番号，
OSD：乗車駅階段と乗車車両との距離，DSD：降車駅階
段と乗車車両との距離，RL：リアルタイム混雑，PL：各扉のホーム待ち混雑状況，T：乗車時間，ST：各車両の空座席総数の予測値，(σ，μ，β，γ，δ)： パラメータ，
𝜂：指数パラメータ
5．推定結果全体，短時間乗車 20 分以下，長時間乗車 20 分以上，女性，男性の類別により，サンプルを抽出し，順位 1 位

ム混雑(%)
ホーム混雑状況(人)
空座席数の予測(席)
乗車駅移動
距離(m)
降車駅移動
距離(m)
指数パラメータ𝛽𝛾

𝜇~40 分

推定値

推定値

推定値

推定値

-0.0136-0.0099-0.0123(-5.70)( -4.13)(-4.15)(-3.51)( -4.45)-0.0338-0.0222-0.0572-0.0102-0.0568(-2.73)(-1.46)(-2.64)(-0.57)( -3.20)0.02600.04250.01830.01900.0372(5.99)(3.33)(5.44)(4.64)(4.02)-0.0005

0.00050.00020.0056-0.0054(-0.12)(0.10)(0.03)(0.89)( -0.96)-0.0281-0.0260-0.0323-0.0361-0.0229(-7.33)(-5.60)(-4.86)(-6.26)( -4.31)

0.33

0.14

0.49

0.49

0.15

0.182

0.147

0.2440.209

0.191

0.169

0.126

0.211

0.182

0.166

215

131

84104111

女性

男性

尤度比
調整尤度比
サンプル数

表-2 感度評価の仮定条件いることが確認できる．以上の結果をもたらす原因を長20 分~

仮定項

全体

20 分以下T(分)3020403030ST(席)5555540 分

表-3 パラメータの感度評価

車パターンの推計精度が最も高く，女性は男性より推計に不効用，「空座席数」情報が車両選択に効用を与えて男性-0.0102

𝜂のデータを用いて推定した結果を表-1 に示す．長時間乗精度が高い結果を得た．「ホーム混雑」情報が車両選択

女性

推定値

𝛿𝜎

20 分

下-0.0111

デルによる複数情報提供の車両選択モデルを構築した．
リアルタイ

20 分以

20 分

20 分

グループ

全体

以下~40 分女性

男性

𝛽/𝜇(𝑚/%)

0.395

0.392

0.421

0.2740.537

𝛾/𝜇(𝑚/人)

1.203―

1.771―

2.480

𝛿 × 𝑇 × 𝜂 × 𝑆𝑇 𝜂-1(𝑚/席)
𝜇-3.116-1.147-4.887-3.405-1.861

時間乗客グループと女性グループが他のグループより車両選択に情報をより参考したと判断する．
𝜂変数(𝑇𝑙 × 𝑆𝑇𝑖𝑙 ) はベキ関数になっているため，表-2でグループ属性による乗車時間 T を仮定し,空座席 ST全体を各グループ同じように 5 席と仮定する．感度評価を表20分以下-3 に示す．横に比較すると「リアルタイム混雑」情報の20分~40分効果値が男性グループに高く，「ホーム混雑状況」情報女性の効果値が男性グループに高いことがわかった．短時間

男性グループより長時間グループに「空座席数」情報の効果

15%

66%
57%

12%
32%

10%

61%

ホーム混雑情報

19%

19%

66%

リアルタイム混雑

値が高く，男性より女性に「空座席数」情報の効果値が高いことがわかった．女性グループと 20 分以下のグル

63%

空座席数

11%

21%

19%

18%

情報を参考しない

図-3 各情報参考比
6．まとめ

ープの「ホーム混雑情報」のパラメータ値γが有意にな

本研究では，複数情報を参考する下に車両選択の意識っていないため，𝛾/𝜇(ｍ/人)の評価ができなかった.

調査を行い，「リアルタイム混雑」以外の「ホーム混雑」

図-3 に示す「リアルタイム混雑情報」を参考にした情報，「空座席数」情報の有効性を確認した．混雑情報

回答率が一番高い原因は乗客の混雑に対するイメージは長時間乗車グループの車両選択に有効であることをが各車両の「リアルタイム混雑」であると考えている．

確認した．しかし、推計精度を改善するためモデルの改「ホーム混雑」情報と「空座席数」情報の情報がほしい良が必要だと考えている．

利用者も一定数いることがわかった．なお，長時間乗車

謝辞：本研究を行うに対して，多大なるご協力を頂きまグループは「空座席数」情報を参照にした比率が高いこした社会システム(株)の山下良久客員教授に厚く御礼とがわかった．

申し上げます．