三陸地域復興におけるモバイル空間統計の活用可能性
H10062 二川 健吾
指導教員 岩倉 成志

1. はじめにるため，住民基本台帳との比較を行った．対象地域は，東日本大震災により甚大な被害を受けた三陸地域で大船渡市盛町とし，モバイル空間統計は任意の平日（午は，高台移転，復興住宅への転居など，土地利用が今前 2 時台），同一時期の住民基本台帳と大字単位の年齢後急激に変化する．被災地住民の生活利便性を維持・人口を把握するため 2010 年度の国勢調査を用いる．年向上するためにも，移動ニーズの変化に対応した公共齢範囲の違いを考慮して，モバイル空間統計が約 1600

交通ネットワークの迅速な再編は，極めて重要である．

人，住民基本台帳は 2789 人となり，住民基本台帳の約従来，人口規模の少ない地域は PT 調査などの交通量60%が補足できている．しかし，震災により一時的に他の手がかりが極めて少なかったが，今日では携帯電話地域に転居している人が存在する可能性があることにの普及に伴い，時々刻々の移動を把握することのでき留意する必要がある．

る人口統計情報が極めて短期間に入手できる．

2-3.

本分析で用いるデータの詳細

そこで，本研究では移動ニーズの変化をより迅速に

研究対象日は，天候や自治体，学校，企業のイベン察知して交通計画に活かすために，2013 年 10 月から開トを考慮し，2013 年 10 月 10 日（木）の平日とする．

始された販売ベースの NTT ドコモのモバイル空間統計

対象地域及び時間帯は，陸前高田市，大船渡市，釜が三陸地域の復興計画に活用可能かを分析することを

石市，大槌町，山田町，宮古市の計 6 地域の「病院（7~13目的とする．

時台）「高等学校（7~9 時台）」「役所（7~17 時台）」
「駅2. データ概要（7~21 時台）」を含む 3 次または 4 次メッシュとする．

2-1.

モバイル空間統計

NTT ドコモの基地局ごとの位置情報データをもとに，属性データは，「年齢」は 10 歳階級ごと，「居住地」は大字単位とする．なお，年齢と居住地をマッチング

携帯電話の普及率などを加味して拡大処理された滞在させると秘匿処理によって，データ量が激減するため人口の推計値で，量的把握が可能なデータである．ま入手しなかった．

た，携帯電話ユーザーの個人属性より，1 時間単位で継また，本データは真の流入者数が把握できないため，続的にメッシュや行政区分ごとに年齢別，性別，居住対象とする時間帯の中で最大の滞在者数から夜間人口地別に分類された滞在人口の時間推移を把握できる．

を引いた値を，少なくとも対象メッシュにトリップししかし，データを扱う上での留意点として，以下の点た「流入者数」として，本分析では定義し用いる．

が挙げられる．

3. モバイル空間統計の特性の把握

a.

プライバシーへの対応より，滞在人数が少ない場合，秘匿処理され値が削除される．

b.

3-1.

分析概要

モバイル空間統計の特性を把握することを目的とし，モバイル空間統計は，1 時間ごとの居住地別（行政三陸地域の復興計画に活用する上での課題を抽出する界字単位)にメッシュ内の滞在者数を推計したものという視点で分析を行った．

であり，対象メッシュの流入・流出者数は把握でき

3-2.

ず，真の流入者数（集中交通量）を算出できない．

山田線沿線の移動需要の解析

現在不通区間の JR 山田線に接続する地域への来訪者

c.

推計可能な対象年齢が，15~79 歳である．の傾向を，対象範囲のメッシュへの「流入者数」と「居d.

交通手段や移動経路は把握できない．

住地データ（字単位）」をもとに分析した．

以上より，モバイル空間統計と実際の滞在人口とで山田線のターミナル駅である宮古駅，釜石駅を含む 4は，誤差が生じることを前提に扱う必要がある．

次メッシュへの流入者の傾向を図 1 に示す．その結果

2-2.

宮古駅を含むメッシュには山田線沿線方面（山田町）

住民基本台帳との比較

モバイル空間統計の夜間滞在人口の整合性を評価すから最も多く流入者が観測された（宮古市内から宮古駅を含むメッシュへの流入者の 18%に相当する 140 人）．
同じく，釜石駅を含む 4 次メッシュへの流入者の傾向も，山田線沿線方面（山田町・大槌町）から最も多い結果となった（釜石市内から釜石駅を含むメッシュへ不通区間である宮古市津軽石から宮古駅周辺へは 64

宮古駅を含むメッシュへの流入者

釜石市

140

流 120
入 100者 80数 60人 40） 20

釜石駅を含むメッシュへの流入者

1110

大槌町
山田町

山田町
※内々トリップは除く
大槌町

119

14(の流入者の 14％に相当する 70 人）．

1600人（宮古市内からの流入の 8%）が観測されたほか，宮56

502624132120

古市役所へは 14 人，宮古病院へは 17 人，宮古山口病院へは 10 人が観測された．
また，山田線沿線の高等学校・短期大学を含むメッシュ（津軽石・磯鶏，及び宮古駅周辺）における 10 代の滞在者数（9 時台）と各学校の在校生数より，学生の(流入者数人）

結果，岩手県立大学・宮古水産高校・宮古商業高校を含むメッシュでは在校生 1013 人に対し滞在者数 149 人，

80706050403020100

宮古駅・釜石駅を含むメッシュへの流入傾向
流入者数

便数合計便数（乗り換えなし）

12108 便6 数

(観測率（在校生数に対する流入者数）を求めた．その図14 本2 ）0

宮古高校は在校生 708 人に対し滞在者数は 79 人，宮古工業高校は在校生 221 人に対し滞在者数は 29 人であり，町内最大戸数の仮設団地
から病院までの距離

3 エリアとも 11%~15%以下と，学生が過小推計されている可能性を示す結果となった．

3-3.

図2

3-4.

大船渡病院への流入者数と運行本数(1500m)

現地事業者からみた本統計の活用可能性

公共交通サービスと移動需要の整合性

三陸地域沿岸部の交通事業者として，三陸鉄道（株）

本稿では，大船渡病院を含む 3 次メッシュを対象範囲と岩手県交通（株）に，流入量の推計結果を説明し，とする．以下に分析の流れを示す．
a.

流入が観測された各地域内の仮設住宅戸数を最もカバーしている公共交通乗車地（駅やバス停）を出発乗車地点として選定し，乗車地が複数考えられる場合は，複数路線利用可能と考える．

b.

各 OD パターンの公共交通サービス（運行本数，最短所要時間，乗り換え回数，待ち時間）を時刻表より把握する．

c. 「流入者数」と「公共交通サービス」をもとに，各地域の仮設団地から大船渡病院へのアクセシビリティの低い地域を抽出する．
出発乗車地点から半径 1500m 内のゾーンの分析結果
を図 2 に示す．図 2 は，大船渡病院への「流入者数」と「運行本数」の関係を表している．なお，病院の診療受付時間をもとに，施設への着時間は 6:00~10:45 のサービスに限定した．分析結果として，赤崎町，高田町，広田町，気仙町の 4 地域は，流入者数に対して運行本数が少ない地域として抽出することができる．
また，「流入者数」と「乗り換え待ち時間」との関係その再現性や活用可能性をインタビューした．その結果として，本研究で算出された流入者数の OD バランスは実態と整合的であるものの，ボリュームとしては大幅に過小推計されているという指摘が両社からあった．
その要因は，真の流入者数がわからないこと，元々の秘匿処理に加えて学生が正確に推計されていないことが挙げられ，各メッシュでの真の流入・流出情報をモバイル空間統計に付加する必要がある．
現地では，今後の観光戦略が重要であり，時期によって大きく変動する需要を把握し，かつトリップチェーンを把握したい等の意見をいただいた．
こうしたリアルタイムに近いデータは，復興が進み仮設住宅から復興住宅へ居住地が移行する中でのバス交通の運営の方法や，所管官庁が異なる多くのタイプのバス交通の全体最適化を図る上で重要との意見もいただいている．

4.

おわりに刻々と変化する被災地の交通問題に対して，モバイル空間統計を活用していくためには，真の流入量を把握では，広田町と気仙町は乗り換え待ち時間が 20 分以上できる情報を具備できるよう改善することがまず必要必要であり，これら 2 地域のアクセス性の向上を図るである．その上で，モバイル空間統計の精度検証のた必要があると同時に，現在運行されている乗り合いタめに，鉄道やバスの OD データや道路の断面交通量とのクシーの重要性がうかがえる．

整合性の確認を行う必要がある．