2022 年 2 月 7 日
再帰型ロジットモデルによる東京圏都市鉄道の分布交通量推計の可能性
い け だME20015

建設工学専攻

れおな

玲緒菜

池田

土木計画研究指導教員 岩倉 成志

１. はじめに

分析対象のアクティビティの目的種類として自宅(H),コロナウイルス感染拡大に伴う緊急事態宣言が発令

自宅－勤務(HW),自宅－通学(HS),自宅－業務(HB),自され，東京圏の鉄道需要が大きく減少した．東京圏の都宅－買い物(HP),自宅－私事(HO),勤務(W),通学(S),業務

市鉄道の中長期需要予測は四段階推定法で行われてお(B),買い物(P),私事・その他(O)の 11 つを設定した．

り，分布交通量推計はトリップ目的ごとに起終点間トリ(1)鉄道利用者のアクティビティパターン

ップ単位のトリップベースモデルで行われている．しかH30PT データでの鉄道利用者のアクティビティパタ

し，テレワークのように，通勤トリップが在宅オンライーンを集計した結果，鉄道利用者 8,601,439 人のうちンに代替されることで，出社後の業務交通や帰宅途中の5,769,179 人が勤務目的で利用しており，HWH（自宅－私事交通も行われなくなり，都区部や業務核都市での鉄勤務－帰宅）が全体の約 67%と高い割合を占めているこ

道利用が顕著に減少したと考える．現在のトリップベーとが分かった．このことから，コロナウイルス感染拡大

スのモデルでは個人が 1 日に連鎖的に行うトリップ（トで通勤トリップが在宅オンラインに代替されることでリップチェイン）を考慮できないため，それを考慮でき東京圏の鉄道需要が大きく減少したと解釈できる．

る人々の一連の動きに着目した需要予測モデルへ転換(2)ＨＷ+型のアクティビティパターン
勤務地到着後のアクティビティパターンを確認するすることが望まれる．
そこで本研究では，1 日の交通活動に着目したトリッために HW から始まるパターンの集計を行った．上位 5

プチェインで分布交通量を推計する方法を検討する．まつのパターンの結果を表-1 に示す．他のパターンはそた，本研究ではコロナウイルス感染拡大の影響を受け生

HWOH や HWBHの他で扱っている．
ここで重要なのが，活様式が変化したと考えられる鉄道利用者を対象にしなどの勤務後に私事トリップなどを行うアクティビテて研究を行う．

ィパターンが約 45 万人分あることである．したがって，
1）

本研究は，Fosgerau(2013) の価値関数（将来効用）をHW トリップが在宅オンラインに代替されたと考える

吸収マルコフ連鎖の演算によって無限に存在する選択と，通勤の減少に加えて勤務中や勤務後に行われていた肢集合をアプリオリに与えずに推計できる方法を私事トリップや業務トリップなどの約 45 万人分のトリKitamura(1984)2）の将来効用を組み込んだトリップチェップも失われてしまうことになる．
HW から始まるアクティビティパターン

インを表現できる再帰型の目的地選択モデルに応用し表-1て，東京圏都市鉄道利用者のトリップチェインと，それアクティビティパターン

人数

HWH以外

HWH

5,769,179-

HWOH

166,761

法を開発することを狙いとしている．なお，未だアイデ

HWBH

106,233

アベースで，課題も多いことを付記しておく．

HWBWH

64,699 451,048

HWPH

45,290を集計して得られる OD 交通量を精度よく推定する方

２. 鉄道利用者のアクティビティパターンの集計

その他(HW…H)2018 年に実施された第 6 回東京都市圏パーソントリ

計

68,0656,220,227

ップ調査マスターデータ（以下，H30PT データ）を用い

３. 再帰型トリップチェインモデルの試案てトリップチェインの全トリップで鉄道を利用したユ(1)モデルの検討ーザー（以下，鉄道利用者）を対象に，アクティビティパターンについて基礎集計を行った．

1 日の分布交通量を考慮するため，トリップチェインを反映できる再帰型ロジットモデルでグラビティタイ

プの分布交通量モデルを構築する．ここで再帰型ロジッ
トモデルを使用する理由としては，Fosgerau et al

４. トリップチェイン選択確率の試算結果

1)2)が提本モデルでの再現性の確認のため，パラメータを外生案したリンクベース再帰型経路選択モデルに 2 つの利し，基本的な変数を使用した効用関数𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖 を設定し大ゾ点があるからである．1 つ目がノード毎に逐次選択を繰り返すモデルであるため無数に存在する経路の選択肢を列挙せずにパラメータ推定を行える点と 2 つ目が直前の選択経路の効用とその先の帰宅までのすべての経路選択の総効用を価値関数で考慮できるという点だ．

ーンでのトリップチェイン選択確率の試算を行った．結果を表-2 に示す．ここで，𝐺𝐺𝐺𝐺𝑖𝑖𝑖𝑖 を一般化費用(𝜔𝜔=40円/分)，𝐴𝐴𝑖𝑖 をノードの集中量（鉄道利用者），𝛽𝛽＝-0.0025，𝛾𝛾＝-0.0001 をパラメータとする．効用関数は式(2)となる．

𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖 ＝𝛽𝛽 × 𝐺𝐺𝐺𝐺𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛾𝛾/𝐴𝐴𝑖𝑖 （2）式(1)は，居住人口のうち外出者数にトリップチェインの選択確率を掛け合わせることで，分布交通量を推計

表-2 より，現況再現が不十分な原因は，パラメータを推定できていないこと，LOS の設定の問題，特に内々交することができる．
1− 𝑉𝑉(𝑘𝑘0 )𝑡𝑡(σ) = 𝐺𝐺𝑖𝑖 𝑃𝑃(𝜎𝜎) = 𝐺𝐺𝑖𝑖 𝑒𝑒 𝜇𝜇1(𝑣𝑣�𝑘𝑘𝑖𝑖+1 �𝑘𝑘𝑖𝑖 � )𝜇𝜇∏𝐼𝐼−1𝑖𝑖=0 𝑒𝑒(1)

ここで，𝑡𝑡(σ)をトリップチェイン𝜎𝜎の分布交通量，𝐺𝐺𝑖𝑖 を外出行動のある居住人口，𝑃𝑃(σ)をトリップチェインの選択確率，現時点でのリンクを𝑘𝑘𝑖𝑖 ，次のリンクを𝑘𝑘𝑖𝑖+1 とする．𝑃𝑃(σ)はグラビティモデルを元に，日ベースの分布交通量を推計するトリップチェインを反映する再帰型ロジットモデルである．

通の効用値が過大になり過ぎていることが考えられる．
表-2

試算結果（大ゾーン）

トリップチェイン

H30PTの実績値 予測値 実績値割合 予測値割合

豊島区-千代田区-豊島区(2-0-2)

102,300

48,48730.3%

14.4%

豊島区-豊島区-豊島区(2-2-2)

67,591 217,991

20.0%

64.6%

豊島区-江東区-豊島区(2-3-2)

22,051

10,4286.5%

3.1%

豊島区-品川区-豊島区(2-1-2)

17,943

2,290

5.3%

0.7%

3,424

604

1.0%

0.2%

豊島区-千代田区-豊島区-豊島区(2-0-2-2)

５. おわりにコロナウイルス感染拡大により人々の生活様式が変化し，東京都心で集中量が大きく減少したことをきっかけに，トリップチェインアプローチで将来の分布交通量を推計する新しい技術の必要性が増したと考えた．そこで，本研究ではトリップチェインを考慮することの重要さと，再帰型目的地選択モデルを用いた分布交通量推計の可能性を記述した．しかし，本推計手法には多くの課

図-2

神奈川発の再帰型目的地選択モデルのネットワーク
0:千代田区 1:品川区 2:豊島区 3:江東区(2)再帰型トリップチェインのネットワーク設定

題が残っており，課題を以下に記載しておく．
1）本研究では鉄道トリップのみ対象としており，従来の四段階推定法と全交通機関分布モデルとは異なるが，図-2 に H30PT データで設定されている大ゾーンでリ

これは単一リンクではなく，マルチモーダルネットワー

ンク設定のイメージを記す．ゾーン数は 54，それぞれ発クとして，全交通機関を対象とした分布交通量推計とす

地（自宅），内々，着地（自宅）とノードを計 163 設定

ることで対処できる可能はある．ただし，トリップ間のし，全ゾーンが繋がるようにネットワークを構築する．
ただし，全ゾーンの各ノードを図に示すと複雑になるため図-2 では簡略化しており豊島区を含むゾーン 2 がトリップチェインの発着地の場合のネットワークを示している．
2a が発地（自宅），2b がゾーン内々，2c が着地（自宅）である．ここでの強い仮定は一日のトリップの中で自宅発で必ず帰宅することである．OD 間の交通サービス水準(LOS)と集中交通量を変数とする再帰型ロジットモデ
1 日のトリップチェインを表現できる．
ルの効用関数で，交通機関選択の慣性項の配慮が必要と思われる．
2）トリップごとのトリップ目的の推定方法にも本稿では触れていない．トリップ目的によって時間価値が異なることは既知であり，これを配慮する必要がある．
3）四段階推定法でも使用されており精度が担保されていると考えられるフレーター法やグラビティモデルと本方法の推計精度を比較し検証する必要がある．
参考文献
1) Kitamura, R. : Incorporating trip chaining into analysis of destination choiceTransportation Research B, 18B (4) , pp. 67-81,1984.
2) Fosgerau, M., Frejinger, E., and Karlstrom, A.：A link based network route choice modelwith unrestricted choice set, Transportation Research Part B, Vol56，2013