IV‑426

土木学会第57回年次学術講演会（平成14年9月）

生体ストレス指標をとりいれた交通機関選択モデルに関する考察
芝浦工業大学大学院学生会員○小泉健一

芝浦工業大学大学院学生会員

土川奏

芝浦工業大学工学部正会員

岩倉成志

表−1

１．はじめにK 氏における推定変化率解析結果

運転席

幹線交通の行動分析において，生理的要因である

助手席

新幹線

航空機

係数

（t 値）

係数

（t 値）

係数

（t 値）

係数

（t 値）

80.2

（-47.2）

94.5（-28.8） 108.156(-48.3)93.0(-46.1)

ストレスと交通行動の関係を明らかにした研究は存

切片在しない．西脇・岩倉１）は AHS-a 導入によるドラ

T2 -5.29E-04 （-7.1） 7.24E-04 (-4.9) -1.02E-03 (-7.5) 7.41E-04 (-3.7)
T
0.254（-5.7） -0.247 (-2.8)
0.503(-7.4) -0.418 (-5.4)

イバーの精神的，肉体的ストレスが軽減されると考√T-1.82（-3.4）

2.01(-1.9)-4.36(-5.8)

4.10(-5.5)

え，心拍間隔 RRI の実測による運転ストレスの定量

1/T-3.88（-1.4）-0.39(-0.1)-3.60(-1.1)

2.41(-0.8)

表−2化及び AHS 導入後の交通機関選択行動の分析を行った．この結果，ストレスが交通機関選択行動に有H氏意な影響を与える可能性があることを報告した．しかし，この研究では，①計測実験を自動車（運転席，重相関係数

運転席

助手席

0.776

0.839

K氏

0.779

0.834

0.703

0.761

0.634

0.750

0.796

0.818

経過時間(min)0120

ストレス指標が用意されていなかった．また，②ス110

こういった課題を受けて，土川らは各幹線交通機関別の乗車ストレスを，概日リズムを考慮して定RRI変化率（％）

や優等列車等の幹線交通機関に長時間乗車した際の２）量化した．本研究では，以上の課題と土川ら２）の実に示すように，自動車，航空機，新幹線の長距離乗車時の心拍間隔 RRI を計測した．

RRI変化率（％）

まず，土川らRRI変化率（％）

次にこのストレス指標は不連続なデータであることから，連続した時系列指標とするために，RRI 変化率（RRI index）を被説明変数，乗車時間（T）をB

DA80

T氏
B

100

D C9080

A

70
0100

経過時間(min)

図−1200300

400

500

600

700

A.運転席 B.助手席 C.新幹線 D.航空機

各交通機関における RRI 変化率推定図

キーワード：生体ストレス，心拍間隔，RRI，幹線交通機関選択モデル
Tel:03-5476-3049

K氏

C90110‑851‑700BA

100

日リズムで除して RRI 変化率の指標を得た．つまり，東京都港区芝浦 3-9-14

600

H氏

110120

連絡先：〒108-8548

500

80

計測を行った後，長距離乗車時の心拍間隔 RRI を概ことになる．

400

9070が低く，100％を下回るとストレスがかかっている

300

100

次に安静時の心拍間隔 RRI を測定し，概日リズムのこの指標が 100％を超えると安静時よりもストレス

200

120

築し，パラメータ特性を考察することとした．

２）

10070

験結果を踏まえ，幹線交通機関選択モデルを再度構２．心拍間隔 RRI を用いたストレス関数の構築

航空機

T氏助手席）のみで行ったため，代替交通である航空機

トレスの個人差について考察が不十分であった．

新幹線

Fax:03-5476-3166

IV‑426

土木学会第57回年次学術講演会（平成14年9月）

説明変数とする以下の回帰モデルの構築をした．

RRIindex = const. + αT

2+ βT + γ T + ηT

表−3−1

パラメータ推定結果と考える．３名のモデルをもとに各交通機関の乗車

H氏
時間（分）
-1.08E-02（ｔ値）(-21.2)費用（円）-3.39E-05（ｔ値）（-3.5）
ストレス(RRI変化率） 2.23E-02（ｔ値）（1.9）
定数項（Rail）
1.23（ｔ値）（-16.5）定数項（Car）
2.38（ｔ値）（16.4）
初期尤度-3295.8
最終尤度-2228.1
尤度比
0.324

時間と RRI 変化率の推定値を示したものが図１でった．

被験者は一昨年度の 1 名（H 氏）に加えて，昨年度２名（K 氏，T 氏）である．一例として，交通機関ごとに得られた K 氏のパラメータを表１に，３名の重相関係数を表２に示す．RRI 変化率は，微少時間内で変動することから，精度高いモデルは構築できなていないが，RRI の変化をおおむね表現できた

K氏-1.23E-02（-28.5）-2.19E-05（-2.3）
2.72E-01（5.1）-1.37(-2.7)
5.69（8.1）-3295.8-2217.4
0.327

T氏-9.22E-03（-19.7）-4.40E-06（-4.8）
7.14E-02（7.2）
0.37（2.8）
1.95（16.5）-3295.8-2205.70.331ある．いずれも自動車の運転時にかかるストレスが次に個人間でのパラメータの比較をおこなう．所

強く，次に高速移動を伴う航空機のストレスが強い，要時間，移動費用のパラメータは概ね安定した結果

そして新幹線，助手席乗車時のストレスが低い結果となった．一方で，ストレスを表す RRI 変化率のパが表現できている．個人差については，H 氏と T 氏

ラメータは，K 氏が H 氏の約 12 倍，T 氏が H 氏のの自動車乗車時の変化は似たような傾向にあるが，約 3 倍になり，K 氏は T 氏の約 4 倍に変化するといK 氏の助手席時のストレス負荷が相対的に低い結果う結果なった．ストレスに対する感度は，H 氏，Tとなっている．また，航空機と新幹線を比較すると，氏，K 氏の順で高くなっていることがわかる．３名

K 氏に比べて，T 氏の RRI 変化率の差分が大きい結とも 22 歳の健康な男子であるが，パラメータにあ果となっている．

る程度の幅が発生することが明らかになった．ただし，K 氏は運動能力が非常に卓越しており，RRI の３．幹線交通機関選択モデルの構築

変動係数が他の２人に比べて非常に低い実験結果で

平成 7 年幹線旅客純流動調査を用いて，説明変数あった．いずれにせよ，年齢層の幅を広げて，実験に 3 名のストレス指標を組み込んだ効用関数を非集を行い，どの程度の相違があるのかを調査する必要

計ロジットモデルにより推定した．西脇・岩倉

１）では高いと言えよう．

使用したデータと同一の RP データを用いてパラメータ推定をおこなった結果を表３に示す．なお， H

４．まとめ氏のストレスデータは，航空機に助手席時の RRI自動車と代替する幹線交通機関の RRI 変化率を変化率のもっとも小さな値を一律に入れ，鉄道には組み込み，個人間の RRI 変化率の相違を把握した．

新幹線の代わりに助手席のデータを当てた．また，また回帰モデルによって得られた RRI 変化率の関実測の乗車時間を超える一部のトリップには，それ数を交通機関選択モデルに組み込み，パラメータ推以降のすべて時間帯に対して，最後の時間の推定値定を行った結果，生体ストレスが幹線交通機関の選を当てはめてデータを構築した．

択に有意に影響することを再度確認した．ただし，

表３には，H 氏，K 氏，T 氏別のパラメータが示

個人間でパラメータ感度が異なることから，先見事されているが，個人モデルという意味ではなく，純項ではあるが，対象者の属性を広げて実験データの流動調査から抽出した 3000 サンプルの乗車時間デ蓄積を行う必要性があることが明らかになった．

ータを媒介として，２．示した各人の RRI 変化率推参考文献

定値をデータを作成し，パラメータ推定を行ったと

１）岩倉･西脇･安藤：長距離トリップに伴う運転ストレスのいう意味である．

測定，土木計画学研究･論文集 No.18,pp.439-444, 2001

いずれのモデルも尤度比，ｔ値とも有意といえる．
昨年度同様に，追加した２名のデータでも幹線交通機関選択にストレスの影響が有意に効くことがわか‑852‑２）土川･古山･岩倉：心拍間隔指標を用いた長距離運転時のストレス計測実験，第 57 回年次学術講演会,投稿中,2002