2020 年 2 月 6 日
ライドシェア型自動運転タクシーの需要予測のための交通機関選択モデルの構築
建設工学専攻ME18104

樋野ひ の

た く み

土木計画研究指導教員

岩倉成志

1．はじめに

表 1 AV,SAV を含む交通機関選択モデル事例

近年，自動運転がもたらす新しい都市の可能性が欧米を中心に論じられている．しかし，我が国の大都市は欧SP or RP

SAV

選択肢

Gonçalo et al.
(2018)SP

Peyman et al.(2019)
SP

山本等(2016)
RP

車内で仕事可能な AV
車内でレジャー可能な AV

相乗りしない自自家用車

動運転タクシー鉄道

従来の自動車

公共交通

所要時間
費用
徒歩時間
同乗者
追加の仕事 or 職場
での時間の節約
年齢
雇用状況
日常的な公共交通の利用
車内で仕事が可能か
カープーラーか
AV で仕事をしたい
AV の購入意欲

車内の移動時間
費用
待ち時間
徒歩時間
駐車場探索時間
普段の交通手段AV への信頼AV の性能への肯定的視点
環境への優しさ

従来の自動車

徒歩

して，人件費のコストがかからない SAV の料金は現在のタクシーと比べて大幅に下がる¹⁾ことにより， 近距
離帯の交通需要が公共交通から SAV へ逸走することが交通・都市政策を検討するうえで，SAV を考慮した交通

公共交通
自転車

確に描いていない可能性がある．将来起こりうる問題と考えられる．そこで，SAV 導入の効果を最大限引き出す

Kolarva et al.
(2018)
SPAV

米各国とは交通環境が異なっており，ライドシェア型自動運転タクシー（以下，SAV）に対する期待は未来を的

匠海

説明変数

バス
タクシー
自転車
徒歩

所要時間
費用
待ち時間
アクセス・イグ
レス時間
シェアライド運転免許の保有
公共交通の定期券の保有
移動目的

需要予測技術を準備しておく必要がある．本研究では，四段階推計においてもアクティビティモデルにおいても重要となる交通機関選択モデルの検討を行う．

所要時間
費用
待ち時間
性別
年齢
職業

公共交通への関心

運転への関心
年齢
性別
雇用状況

2．自動運転を組込んだ交通機関選択モデルの要件
自動運転車（AV）や SAV を含む交通機関選択モデル
は近年 SP(Stated Preference)データにより構築されている．²⁾³⁾⁴⁾モデルの例を表 1 に示す．自動運転を組込んだモデルの説明要因として，移動時間，費用，待ち時間，アクセス・イグレス時間，同乗者が必要となることを整理した．特に SAV を対象とした交通機関モデルでは，価格弾力性評価と SAV の供給量で変動する乗車待ち時乗車地点間の評価が可能であることが重要と考える．しかし，SPモデルは仮想の状況での選択のモデルのため，パラメー

図2

乗客がタクシーに乗車する区間タのバイアスが大きい．そのため，実際の選択結果を用

月の東京都区内の実車，空車，迎車別のタクシー4000 台いる RP(Revealed Preference)モデルとコンバインさせ，の走行経路データで，利用者の乗降車位置が詳細に特定パラメータ精度を向上させる必要であると考える．

でき，かつ乗車位置における空車の時空間密度が把握でよって本研究では，現在のタクシーの選択肢を組込んき，乗車待ち時間の推定できる．

だ RP モデルの構築をおこなう．タクシーの乗車人数に営業明細情報は日本交通(株)に所属する 4 名のドライよって異なる移動費用を把握すること，乗車待ち時間をバーの 1 か月の営業明細であり，個別 OD の料金と乗車乗車地点のタクシー供給量から把握することがモデル人数が取得できる．さらに，タクシープローブデータとに必要となる．また，RP モデルの事例として山本等⁵⁾

紐づけることができ，タクシーの OD データも作成した．

が挙げられる．しかし，このモデルはアクセス・イグレ

H20PT はバス・鉄道の実トリップの OD データ作成にス時間や同乗者といった重要な説明変数が欠け，モデル用いる．トリップデータの発着地は小ゾーンの空間重心の定数項が大きい．さらに，SAV の効用関数を交通手段と設定した．

としてのあり方が近いとはいえない自家用車のものを4．タクシーの待ち時間の推計用いている点も問題である．

3．データ概要
本研究では，タクシープローブデータ，営業明細情報，H20 パーソントリップデータ（以下，H20PT）を用いる．
分析の対象エリアはタクシーの走行密度の高い都心 5区（千代田区，中央区，港区，新宿区，渋谷区）を出発とするトリップを対象とする．
タクシープローブデータは日本交通(株)の 2018 年 10

タクシーは実績の空車到着分布に従い，利用者はランダム到着すると仮定して，乗客の平均待ち時間の推計を行った．図 2 はある空車タクシーが実車となる区間を表
す．●はタクシーの乗車地点，➡はタクシーの移動方向を表している．また，□で囲まれた区間は乗客が乗車した箇所の 100m 手前であり，本研究ではこの区間を走行し，かつ平日同時刻帯の空車のタクシーを抽出し，被験者の乗車地点での待ち時間を推定した．

表2model1model2model3

乗車人数が不明

タクシーの乗車人数を反映

タクシーの乗車人数を取得

待ち時間が不明

待ち時間が不明

タクシー待ち時間を推計-0.019(-2.27)-0.0010(-6.24)-1.23(-3.99)-0.085(-2.68)
0.013(0.50)-0.0015(-0.047)-0.99(-4.27)
0.167-0.019(-2.41)-0.0013(-6.76)-1.37(-4.31)-0.09(-2.77)
0.01(0.21)
0.86(0.27)-1.02(-4.44)
0.201-0.013(-1.93)-0.0013(-7.02)-0.52(-1.83)-0.05(-1.94)-1.44(-4.58)-0.10(-3.12)
0.0033(0.12)
0.35(0.78)-1.15(-4.91)
0.207

モデルの特徴所要時間(分)費用(円)
待ち時間 taxi(分)
待ち時間 rail,bus（分）乗換回数(回)
アクセス時間（分）イグレス時間（分）定数項 taxi
定数項 rail
𝜌2

パラメータ推定結果

40%

したタクシーの待ち時間を説明変数として組込んだ場

35%

平均値：28 秒

30%

頻
度 25%
％ 20%

合である．

(5．2．パラメータ推定結果)

パラメータ推定結果を表 2 に示す．model1 と model215%

10%を比較すると尤度比の改善がみられ，タクシーの乗車人5%数を考慮した費用を用いることで，モデル精度の向上し0%た．今後 SAV 普及によって相乗りが増加することを考慮すれば，乗車人数を説明変数として組み込むことでモ

図3デル精度が改善する点は重要な示唆を与えているとい

到着間隔(s)
タクシー到着分布

える．

待ち時間の推定に用いた式は文献 6)から式(1)とし，g(x)は乗客が入るタクシーの到着間隔の長さの確率密度関数（図 3 に例示）
，E{X}はタクシーの平均到着間隔，model2 と model3 を比較すると，わずかに尤度比の向上がみられた．推定したタクシーの待ち時間のパラメー
タが有意水準 1%を満たしており，精度の高い説明要因を組み込むことでモデル精度が向上したことがわかる．

V(X)はタクシーの到着間隔の分散からなる．また，東京

一方で，モデル精度の向上につれて，定数項が大きく都の実際のタクシーの車両数とシェアを合わせるため，なった．また，イグレス時間が棄却され，ゾーン中心の待ち時間を 10.1 で除して算出した．

設定に課題があることが判明した．

E{W} =∞11∫ 𝑔(𝑥)𝑑𝑥 = 10.1 ×
10.1 0

𝑉(𝑋)+{𝐸{𝑋}}22𝐸{𝑋}

(1)

6．まとめ
本研究では，RP データで SAV の需要予測のための交通機関選択モデルの検討をおこなった．移動費用と待ち

5．交通機関選択モデルの構築

時間の精緻化することによりモデル精度の向上がみら

5．1．モデルの設定れた．一方で，需要感度を鈍らせるモデルの定数項を限MNL を用いて，交通機関選択モデルを構築する．選りなく小さくすることを担ったが，本研究ではモデル精択肢はタクシー，鉄道，バスであり，サンプル数を各 100、度が向上したにも関わらず定数項が大きくなってしま

計 300 とした．効用関数は式(2)～(4)に示す．

った．今後，モデルの改善のため，モデル構造やゾーン𝐶

𝑉𝑡𝑎𝑥𝑖 = 𝛽1 𝑇 + 𝛽2 ( ) + 𝛽3 𝑊𝑡𝑎𝑥𝑖 + 𝛽5 𝐴𝐶 + 𝑐1
𝑁(2)

𝑉𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛 = 𝛽1 𝑇 + 𝛽2 𝐶 + 𝛽4 𝑊𝑝𝑡 + 𝛽5 𝐴𝐶 + 𝛽6 𝐸𝐺 + 𝛽7 𝑇𝑅 + 𝑐2 (3)𝑉𝑏𝑢𝑠 = 𝛽1 𝑇 + 𝛽2 𝐶 + 𝛽4 𝑊𝑝𝑡 + 𝛽5 𝐴𝐶 + 𝛽6 𝐸𝐺 + 𝛽7 𝑇𝑅(4)

𝑇:所要時間, C :費用, 𝑁 :乗車人数, 𝑊𝑡𝑎𝑥𝑖 :タクシーの待ち時間, 𝑊𝑝𝑡 :鉄道，バスの待ち時間, 𝑇𝑅 :乗換回数,𝐴𝐶 :アクセス時間, 𝐸𝐺 :イグレス時間
また，本研究では，3 パターンのモデルのパラメータを推定する．model1 は H20PT のみを用いたときと同様の条件となる同乗者数と待ち時間が不明な場合である．
model2 はタクシーの乗車人数を反映し，移動費用の正確性を向上させた場合である．model3 は model2 に推計中心・LOS の設定方法を再考し,再度パラメータ推定を行う．

参考文献1) The Boston Consulting Group：The Remagined Car，2017
2) Kolarova, V., Steck, F., Cyganski, R. and Trommer, S. :Estimation of the value of timefor automated driving us-ing revealed and stated preference methods. Transportation
research procedia, 31, pp.35-46., 2018.
3) Correia, G.H.D.A. · Looff, E. · Cranenburgh, S. van · Snelder, M. · Arem, B.
van ：On the impact of vehicle automation on the Value of Travel Time while performing
work and leisure activities in a car: theoretical insights and results from a stated preference
survey．Transportation Research Part A: Policy and Practice, 119, pp359 – 382，2018
4) Peyman Ashkrof , Goncxalo Homem de Almeida Correia , Oded Cats , and Bart van
Arem: Impact of Automated Vehicles on Travel Mode Preference for Different Trip
Purposes and Distances , Transportation Research Record 2019, Vol. 2673(5) pp607–616,20195) 山本 真之，梶 大介，服部 佑哉，山本 俊行，玉田 正樹，藤垣 洋平:自動運転
シェアカーに関する 将来需要予測とシミュレーション分析，DENSO TECHNICALREVIEW Vol.21,2016
6) 高橋幸雄，森村英典：混雑と待ち，朝倉書店，2001