PT調査における土地利用・公共交通LOSの内生変化を加味した交通需要予測手法の提案と活用*1
Proposal and application of transportation demand prediction method that accounts for endogenous changes
in land-use and public-transportation-LOS*1

笈田翔平*2・菊池 輝*3・平見憲司*4・井上紳一*4・藤井 聡*5
By Shohei OIDA*2・Akira Kikuchi*3・Kenji HIRAMI*4・Shinichi INOUE*4・Satoshi FUJII*5

１．はじめに交通需要を予測することの方がより望ましいものであると考えられる．すなわち，交通需要が土地利用や公共交（１）需要予測において土地利用と公共交通LOSの内生通LOSに及ぼす影響を加味しながら交通需要を予測する変化を考慮することの意味解析モデルを採用することで，より適切な需要解析結果総合交通計画のための交通需要予測手法として広く一が得られると考えられる．こうしたモデルによって，例般に定着している四段階推計法は，これまでに改善に向えば，公共交通の衰退による駅前の衰退と，駅前の衰退けての数多くの指摘がなされ，精緻化に向けた先進的なによる公共交通の衰退というスパイラルによる公共交通技術開発等の研究成果が蓄積されてきた．しかし一方で，需要の大幅な落ち込みや，商業土地利用の郊外化に伴うその分析概念の単純さかつ明快さ故に，実務的にもこれ郊外への自動車集中買い物交通の増進とそれに伴う郊外に代替する予測手法は浸透しておらず，今日においてもの商業土地利用の増進というスパイラルを通した自動車なお四段階推計法が定型手法となっている．また，将来交通による郊外化の促進といった諸現象を，モデル上で時点における交通需要予測のためには，交通需要予測モ再現することが可能になるものと期待できる．

デルの入力データとして，将来時点の土地利用パターンや交通ネットワーク条件等を，過去や現況のトレンド等（２）交通・土地利用統合モデルの既往研究を踏まえた将来人口フレーム，土地利用，交通整備等のこうした認識に基づくモデルについては，これまでに諸計画を基に設定し，これらよりシナリオを複数構成し，も様々な研究がなされている．代表的なものとしては，外生的に別途用意するという方法が採用されてきた．しAnas1)による経済学的行動原理を取り入れたモデルやそかし，公共交通サービスレベル(以下，公共交通LOS)は，れを応用したMorisugi & Ohno2)，宮城3)，そして山崎ら4)交通需要の水準にも依存して変化するものである．例えのものが挙げられる．また，交通と土地利用の統合モデば，仮に「人口が中心部や公共交通軸沿線に x ％集約すルとして開発されたMEPLANモデル5)は海外の実務にもる」というシナリオを想定した場合でも，将来それに見応用されており，我が国でも東京圏や京阪神圏において，合う交通サービスが提供されていなければ人口の集積は交通と土地利用を統合した大規模なモデルが構築されて現実的には見込めず，“ x ％”という設定は根拠に乏しいる6), 7)．

い値であると言える．したがって，一般的な交通需要予測モデルを用いて，所与の交通サービスレベルに応じた（３）PT調査における需要解析モデルの現状交通需要の変化を考慮すると同時に，「交通需要の変化

しかしながら，我が国における，いわゆる“パーソンに伴う交通サービス水準の変化や，土地利用の変化」をトリップ調査”を用いた総合交通マスタープランの策定

内生的に取り扱い，それらを同時に考慮した上で将来のの現場において，未だ，こうした交通・土地利用統合モ*1

キーワーズ：交通需要予測，PT調査，土地利用，サービス水準デルが十分に活用されていないのが実情である．その背*2

学生員，京都大学大学院都市社会工学専攻

景には，パーソントリップ調査における需要解析実務で（京都府京都市西京区京都大学桂4，TEL: 075-383-3242，
FAX: 075-383-3236，E-mail: oida@trans.kuciv.kyoto-u.ac.jp）*3

正員，工博，東北工業大学建設システム工学科（宮城県仙台市太白区八木山香澄町35番1号）*4

正員，修(工)，(財)計量計画研究所交通まちづくり研究室（東京都新宿区市谷本村町2-9）*5は，都市圏全体にわたる数多くのゾーンを取り扱いつつ，発生，分布，分担，そして経路配分交通までを詳細に分析し，しかもそれを適切に拡大することで別途測定されている様々な集計データと整合することを制約として需要解析がなされている一方で，理論的に精緻なモデルでは，そうした制約に適合させることが必ずしも容易では正員，工博，京都大学大学院都市社会工学専攻ない，という実情がある．そうした実情故に，冒頭でも（京都府京都市西京区京都大学桂4）

指摘したように，ここ数十年，理論的・学術的に開発されてきた様々な諸モデルの考え方が実務の需要解析モデムの考え方を踏まえ，「既存の四段階推計法をベースとルには反映されず，未だに四段階推計法を基調としたもして，それを一部拡張する」というアプローチを採用すのが活用され続けているのだと言うことができるだろう．

ることとした．言うまでもなく，先に引用したように，そして，それ故に，先に述べた様々な交通・土地利用統交通モデルと土地利用モデルを統合する方法は様々に展合モデルの様々な諸モデルも，パーソントリップ調査に開されてきているが，既に指摘したように，それをPTおける需要解析に活用されていないのである．

調査の現場に直接導入することは必ずしも容易ではない．
しかも，公共交通LOSの内生化を図るとなると，その容（４）需要解析モデルの研究の在り方について易性はさらに低下するものと危惧される．

言うまでもなく，交通需要予測モデルは単なる“モデこうした背景の下，本研究では，既往の実務で活用さル”であるが故に，必ず現実と乖離する側面を持ち，しれている四段階推計法を，土地利用と公共交通LOSを内たがって，需要解析の誤差を避けることはできない．そ生的に取り扱うことが可能な方向に拡張・改良すること

れ故，交通需要予測モデルの改善を考えたとき，あらゆで，土地利用と公共交通LOSの内生的変動を簡易的に加る側面においてその改善を図ることができる．それにも味しつつ交通需要を予測する予測手法を提案するととも関わらず，漫然とモデル改善研究を長年にわたって続けに，それを西遠都市圏の交通需要予測に適用することとたとしても，モデルが原理的に現実と乖離したモデルでした．そして，その適用を通じて，さらなるモデル改善ある以上は，その改善作業は永遠に終結することは無い．に向けて必要な課題を整理することを目的とした．

したがって，需要予測モデルの研究は常にこうした不毛性に付きまとわれることとなる．

２．従来型の交通需要予測フローとの違い

そこで，本研究では，需要予測モデルにつきまとうそうした不毛性を回避するための一つの方略として，「実従来型の交通需要予測においては，将来の土地利用パ務に直接活用できる技術を開発し，それを実務の中で実ターンと交通ネットワーク条件を所与として外生的に設際に活用することを通じて，実務の質的改善を図る」と定し，その将来値に基づき予測年次の交通需要量を推計8)いうプラグマティズム の戦略を採用することとした．

してきた(図－１参照)．しかしながら，前述したように，こうしたプラグマティズムの戦略を採用することで，無交通需要量もまた土地利用パターンや交通ネットワーク数に考えられるモデル改善方針の中から，とりわけ実務条件に影響を及ぼすという相互作用が考えられる．この上の質的改善にとって重要であろうと思われるものをい相互作用を厳密に考慮するためには，前章でも引用した

くつか抽出し，それを改善する，というモデル改善方針

ように，“均衡分析”の考え方を援用するアプローチがが与えられることとなる．しかも，実際に実務で活用す考えられるものの，現時点では諸種の実務的な制約によることを前提とすることから，現場において要請されるり，すぐにそれを導入することは容易ではない．ついて全ての制約条件(例えば，技術的，予算的，時間的制約

は，本研究では，図－１に示した従来型の交通需要予測等，あらゆる制約条件)を加味したモデル改善が可能とモデルに，モデルにおいて算定される交通需要量を基になる．
そこで，本研究では，こうした視点を踏まえたとき，現状の四段階推計法に基づく需要解析における，とりわ

土地利用（人口配置）
土地利用（人口配置）（所与）（所与）（所与）（所与）

交通需要予測モデル
交通需要予測モデル

け重大な問題は「入力データの妥当性」であるという点に着目した．これは「需要予測の誤差」についての既往

交通需要量
交通需要量

研究より，需要予測の実際の精度は，「予測モデルの精緻さ」よりも「入力データの妥当性」により大きく依存

交通ネットワーク条件
交通ネットワーク条件

図－１ 従来型の交通需要予測フロー

例えば9)しているとも報告されているからである．

また，冒頭で触れたように，都心衰退や郊外化の展開の背景にある「交通と土地利用のスパイラルの問題」を考慮することが，コンパクトシティや低炭素化を標榜する昨今の都市交通計画においてとりわけ重要な問題となるであろうとも考えた．

（定量的な推計値（定量的な推計値により再設定）により再設定）（定量的な推計値（定量的な推計値により再設定）により再設定）

土地利用（人口配置）
土地利用（人口配置）

交通ネットワーク条件
交通ネットワーク条件

（所与）
（所与）

土地利用モデル
土地利用モデル（所与）（所与）

交通需要予測モデル
交通需要予測モデル

公共交通LOSモデル
公共交通LOSモデル

こうした背景から，冒頭で指摘したように本研究では，土地利用と公共交通LOSを「内生化」することで，その問題を緩和することが可能であろうと考えたのである．そして，その内生化を図るために，プラグマティズ

交通需要量
交通需要量
手段別分担交通量
ゾーン集中交通量
手段別分担交通量
ゾーン集中交通量

図－２ 検討する交通需要予測フロー土地利用パターンや交通ネットワーク条件を再設定する

表－１ 土地利用モデルの推計結果モデル(それぞれ土地利用モデル，公共交通LOSモデルと呼称)を構築し，それを図－２のような形で既存モデ

独立変数

夜間人口

23年前夜間人口1.0679［千人］(+45.12)ルのシステムに付け加えることで，交通需要が土地利用23年前第２次産業従業者数と公共交通LOSにそれぞれ及ぼす影響を加味した上で交23年前第３次産業従業者数

通需要量を推計するモデルを構築することとした．
３．土地利用モデルの概要(１) モデルの概要

［千人］
パ
ラ
メー
タ
及びｔ
値

［千人］
23年前帰宅目的集中交通量［千人/日］
23年前私事目的集中交通量［千人/日］
23年前業務目的集中交通量［千人/日］

準年次の人口配置は，基準年次の交通状況，及び過去の第３次産業従業者数－－

0.8041(+16.44)－－－－－－－－
0.6621(+10.75)-0.131(-5.96)0.26(+7.12)

0.341

0.529

(+5.16)(+7.64)

私事目的集中交通量変化分

0.219-0.0670.139［千人/日］(+3.95)(-2.27)(+5.50)

業務目的集中交通量変化分

ここで構築するモデルは，図－３に示したように「基－第２次産業従業者数［千人/日］

－

0.68

0.556

(+5.52)(+5.78)

サンプル数

143

143

143

調整済み決定係数

0.961

0.879

0.943

人口配置・交通状況に依存する」と仮定し，かつ，その相互関係を表すパラメータ，ならびに，モデルで説明す② Y’N+,i に基づいて，予測年次の集中量データの暫定ることができない各ゾーン毎の誤差の一部は時間に対し値 X’N+,i を推計する(①，②は従来の四段階推計で，て定常であると仮定するものである．すなわち，本モデ既往の需要解析ではこの X’N+,i が最終的な推計結果

ルは，各変数間に次のような関係を仮定するものである．

YN ,i    YN  ,i   s X N  ,i   s X N ,i   i N(1)である)．
③ ここで，予測年次の人口配置データを再設定する
ため，式(1)の被説明変数を予測年次の人口配置デ

ここに，Y は土地利用データ(人口等)，X は目的別集中

ータ YN+,i とすると，以下の式が得られる．

交通量ベクトル，β はパラメータ，ε は誤差項である．

YN  ,i   YN ,i   s X N ,i   s X ' N  ,i  N  ,i

また，N は基準年次(N＋は将来，N－は過去)，i はゾーン，s は移動目的の種類を表すサフィックスである．
(２) パラメータ推計
このモデルにおけるパラメータ，ならびに，各ゾーン毎の誤差項については，既にデータとして得られている
Y， X のデータ(Y は各種人口データ，X については過去(2)

ここで，誤差項 εN+,i は，当該ゾーンにおいて時間に対して定常的な部分(すなわち，ε,i と同一の部分)と，予測年次に固有な部分(以下，これを ε*N+,i と記載)とが存在すると仮定すると，

YN  ,i   YN ,i   s X N ,i   s X ' N  ,i  i    N  ,i(3)の集中交通量及び集中交通量変化分[XN,i - XN-,i]を導入しここに，i は先の節で述べた仮定に基づいて，時た．表－１参照)に基づいて推計した．パラメータ推計間について定常的であると仮定する部分で，先の結果を表－１に示す．なお，推計にあたっては西遠都市モデルパラメータ推計時に各ゾーン毎に得られて圏のデータを用いた．

いる誤差をそのまま用いることとした．一方，予測年次 N+における固有の誤差 ε*N+,i については，モデルで予測できないものであることから，基本(３) 需要予測時のモデル適用手順について
将来の人口配置データの設定方法は，以下の①から④の通りである(以下，[’ ]は暫定値を意味する)．

的に予測計算においては，その期待値である「0」を採用することとした．ただし，基準年次から予① まず最初に，予測年次の人口配置データの暫定値測年次の間に予定されている公的な土地開発等にY’N+,i を設定する(これは，通常の四段階推計法の入ついては，外生的に予測年次における固有な効果力データとして設定するものである)．

としてその規模を設定することが可能であることから，宅地開発に伴う土地利用データの増減分をt

人口配置

YN  ,i

過去PT実施時


基準年次

予測年次

目的別集中量 sYN ,i
YN  ,is
 s

s

誤差項

さて，以上の仮定に基づいて，上式(3)に X’N+,i，パX N  ,i

X N ,i

ラメータ推計時に各ゾーン毎に求めたi，ならびに

iX ' N  ,i  i    N  ,i

図－３ 土地利用モデルの仮定

ε*N+,i として設置することとした．

ε*N+,i を導入することで再設定値である YN+,i を推計する．なお，式(1)と式(3)より，
YN  ,i  YN ,i    YN ,i   s X N ,i   s X N  ,i    N  ,i (4)を得る(Δ はモデル推計時点と予測時点での差分)．

すなわち，本モデルの各ゾーンの予測値は，現状から④の通りである．の人口配置に各説明変数の変化量と外生的な土地① まず最初に，予測年次の公共交通 LOS データの暫開発効果等を加味して得られるものとなっている．
④ これより得られた人口配置データ YN+,i を四段階推

定値 Y’N+,i を設定する(これは，通常の四段階推計法の入力データとして設定するものである)．

計法に導入することにより，交通状況が人口配置② Y’N+,i に基づいて，予測年次の利用者数データの暫に及ぼす影響を考慮した上での交通需要量を改め定値 X’N+,i を推計する．なお，この時点における公て推計する．

共交通機関利用者配分では，運行頻度を考慮せず，ネットワーク接続情報と最短経路探索を基本とす

４．公共交通LOSモデルの概要

る(前章同様，①，②は従来の四段階推計で，既往の需要解析ではこの X’N+,i が最終的な推計結果であ(１) モデルの概要

る)．

ここで構築するモデルは，「交通需要(OD交通量)に③ ここで，予測年次の公共交通 LOS データを再設定応じて，公共交通路線の運行頻度が実現されている」とするため，式(5)の被説明変数を予測年次の公共交仮定し，かつ，その相互関係を表すパラメータ，ならび通 LOS データ YN+,i とすると，以下の式が得られる．に，モデルで説明することができない各ゾーン毎の誤差
は時間に対して定常であると仮定するものである．すな
わち，本モデルは，各変数間に次のような関係を仮定するものである．

YN ,i   s X N ,i   iN(5)YN  ,i   s X 'N  ,i  N  ,i(6)ここで，誤差項 εN+,i は，当該路線において時間に対して定常的(すなわち，ε,i と同一)と仮定すると，

YN  ,i   s X ' N  ,i  i

(7)

ここに，Y は公共交通 LOS(運行頻度等)，X は目的別利

ここに，i については前章同様，先のモデルパラ

用者数ベクトル(人)，β はパラメータ，ε は誤差項であメータ推計時に各路線毎に得られている誤差を用る．また，N は基準年次(N＋は将来)，i は路線，s は移いた．また，上式を適用するにあたっては，具体

動目的の種類を表すサフィックスである．

的に以下のような諸点に留意する必要がある．
・ この関係式は，基準年次時点に存在しており，(２) パラメータ推計予測年次の暫定公共交通 LOS データにおいてこのモデルにおけるパラメータ，ならびに，各路線も存在している路線について成立するものと考毎の誤差項については，既にデータとして得られているえる．

Y， X のデータ(Y は運行頻度データ，X は目的別利用者

・ 基準年次時点に存在していないが，予測年次の数．表－２参照)に基づいて推計した．パラメータ推計

暫定的公共交通 LOS データにおいては存在し結果を表－２に示す．なお，西遠都市圏のデータ整備のている路線(すなわち，新規路線)については，制約からバス路線のみを対象とした．

εi の値が得られていないため，εi は期待値「0」で，分散は式(5)の推計時の誤差項と同じ正規(３) 需要予測時のモデル適用手順について分布に従う確率変数と見なす．その上で，YN+,i

将来の公共交通 LOS データの設定方法は，以下の①の 95％信頼区間を推計する(その下限値を Y95%
N+,i ，上限値を表－２ 公共交通 LOS モデルの推計結果
独立変数

バス路線

パ 定数項
ラメー 通勤目的利用者数［人/日］

2.269(+9.68)

Y+95%N+,i とする)．そして，

Y’N+,i がその信頼区間内に収まっている場合(図－４太線)には，Y’N+,i はあり得る値であると見なして再設定せずにそのままの値を採用する．
対して，信頼区間外の場合(図－４点線)には，

0.0609(+5.55)タ
及 帰宅目的利用者数［人/日］
びｔ
値 業務目的利用者数［人/日］(+15.71)

サンプル数

695

調整済み決定係数0.607

0.0453
Y ' N  ,iY ' N  ,i0.2067(+2.70)

YN95,i%

YN  ,i
図－４ 新規路線の考え方

YN95,i%Y’N+,i が信頼区間よりも小さな値である場合は，
Y-95%N+,i を再設定値とする一方，より大きな場生成交通量

所与の人口配置(暫定値)

発生・集中モデル

合には Y+95%N+,i をその再設定値とする．
・ 基準年次時点で廃線となっている路線について発生・集中交通量

所与の運行頻度(暫定値)

は，予測年次にそのサービスレベルを検討する

新たな人口配置データ

土地利用モデル
交通需要量(集中量)に基づいて，人口配置を予測するモデル

分布モデル

必要がないことから，この計算の対象外とする．
以上の予測計算を通じて得られた再設定後の公OD表

所与の運行頻度(暫定値)

交通手段分担モデル

共交通 LOS データ YN+,i と暫定公共交通 LOS デー
タ Y’N+,i との差等を確認し，異常値(例えば，負値

交通手段別OD表

新たな運行頻度データ

公共交通LOSモデル
交通需要量(分担量)に基づいて，運行頻度を予測するモデル

等)がないか実務的にチェックし将来値を確定する．

配分モデル

さて，以上の仮定に基づいて，上記式(7)に X’N+,i，
パラメータ推計時に各路線毎に求めたi を導入す

経路配分量

図－５ 西遠都市圏の交通需要予測フローることで再設定値である YN+,i を推計する．なお，
式(5)と式(7)より，

YN  ,i  YN ,i   s X N  ,i(8)を得る(Δ はモデル推計時点と予測時点での差分)．

(人)
800,000

769,433
715,766

化分(βsΔXN+,i)を加算したものとして得られるものとなっている．
④ これより得られた公共交通 LOS データ YN+,i を四段+7.5％+4.3％（H19比） （H19比）

400,000

現況値

所与値

モデル
反映後200,0000

階推計法に導入することにより，交通量が公共交
通 LOS に及ぼす影響を考慮した上での交通需要量

現況値（H19）
集積型（暫定値）集積型（モデル適用後再設定値）

600,000

すなわち，本モデルの各路線の予測値は，推計時点での公共交通 LOS に交通量の差(ΔXN+,i)に伴う変

746,892

376,079
289,407311,948-23.0％ -17.1％（H19比） （H19比）

都市部
夜間人口
都市拠点，生活拠点，拠点周辺市街地，公共交通沿線地域

郊外部 夜間人口
郊外居住地，自然環境保護地域

地域区分
図－６ 土地利用モデルの反映結果(夜間人口)を改めて推計する．
バス運行本数の差分（本/日［往復］）

５．実務への適用事例10)
実務への適用事例として，以下に，西遠都市圏(静岡県)の交通需要予測結果を紹介する．

小ゾーン別バス発生量の差分（トリップ/日）-001以上-200未満-001以上-100未満-200以上-150未満-100以上-150未満-150以上-100未満-050以上-005未満-100以上-050未満

00-5以上-005未満-050以上-105未満-005以上-150未満-005以上-005未満-050以上-100未満-205以上-050未満-100以上-050以上-100未満-100以上-150未満-150以上-200未満(１) 西遠都市圏交通需要予測フローの概要-200以上

前章で構築した土地利用モデル及び公共交通LOSモデ
ルを従来型の交通需要予測モデルに付加し，「交通・土地利用・公共交通LOS簡易型統合モデル」を構築した．
交通需要予測の全体フローを図－５に示す．
(２) 土地利用モデル反映による人口配置の再設定

図－７ バス路線LOSモデルの反映結果(再設定値－暫定値)

図－６に，集積型シナリオ(都市圏の拠点と公共交通沿線に居住地や商業施設等の都市機能が集積した場合を推計された交通需要量から外生的に設定した夜間人口が想定)における，外生的に設定した将来値(従来型モデル

必ずしも交通需要と整合していなかったことが分かる．の入力データ)と，土地利用モデルを反映し，交通状況また，H19年現況の数値と比べると，「都市圏の拠点との変化を加味した上で再設定した将来値を示す(従業人公共交通沿線に居住地や商業施設等の都市機能を集積さ口及びその他シナリオについては紙面の都合で割愛)．

せる」ことによって，郊外から各種拠点・市街地に人口

これより，都市部においては再設定値が暫定値を下回り，を集積させることが一定程度可能であるものの，そうし郊外部においては再設定値が上回る状況にあることが分た集積効果は，交通需要との整合性を加味すると，外生かる．つまり，基準年次における土地利用と交通状況の的に設定した数値程は見込めない，と解釈することもで相互関係は時間に対して定常的という仮定に基づけば，

きる．

表－３ 西遠都市圏ゾーン全域の需要予測結果
鉄道

バス

自動車

予測値(千トリップ ) H19年比 予測値(千トリップ ) H19年比 予測値(千トリップ ) H19年比
現況値(H19)74.0
46.0
1871.0従来フローによる予測結果
78.0 ＋5.4%
63.0 ＋37.0%
1739.0 －7.1%±0%＋12.8%－6.6%
モデル反映後の予測結果
74.0
59.0
1747.0や公共交通ネットワーク条件は，交通需要と整合しているとは言い難いこと，そして，仮にそれらを現実に設定したとしても，維持し続ける程に十分な交通需要が見込めるわけでなく，低減していく可能性がある，ということを示唆した．そして，本モデルを活用することで，そ(３) バス路線モデル反映による運行頻度の再設定うした乖離を調整し，交通需要とより整合した土地利用図－７には，同様のシナリオにおける，バス路線LOSや公共交通LOSに基づいた需要解析が可能となったもの

モデル反映後の将来値と外生的に設定した将来値の「差と考えられる．

分(＝再設定値－暫定値)」を示す．これより，差分値となお，既往の四段階推計法には，均衡を仮定した統して負の路線が非常に多く目立つことから，再設定値が合モデルにおいて見られるような整合性が不十分である，暫定値を大幅に下回っていることが分かる．すなわち，と言うような様々な問題点，課題点が指摘されている以

この結果は推計されたバス利用者数から外生的に設定し上，それを改良した本モデルにも同様の様々な課題が存た運行頻度を実現することはかなり難しいということを在していることは論を俟たない．しかしながら，現実に，示唆している．つまり，将来のバス運行頻度として設定そうした四段階推計法が21世紀の現時点においてすら我した値を維持する程に十分な公共交通需要は見込めないが国の実務における中心的なモデルシステムであるといだろうということが示唆された．

うことを踏まえるなら，プラグマティズムの観点からそれを改良することに実務的意義が存在し得るものと期待(４) 西遠都市圏ゾーン全域の需要予測結果することはできよう．ついては，今後は，本モデルの課表－３に，西遠都市圏全域の代表手段の総トリップ

題点を改めて検討しつつ，より効果的な改良方針を考え数(集積型シナリオ)を示す．これより，交通需要との整つつ，実際に改良していくことが重要である．

合性を加味した人口配置・運行頻度データを採用すると，従来の予測フローと比較して，公共交通の需要が僅かに謝辞：本研究を進めるにあたり，資料提供や分析にご協力して頂落ち込むことが分かる(すなわち，従来フローでは将来きました(財)計量計画研究所・交通まちづくり研究室の方々に感謝の公共交通需要を過大に評価していた，とも言える)．の意を表します．

６．まとめと課題

1)

参考文献
Anas,A : Discrete choice theory and the general equilibrium of employment, housing, andtravel networks in a Lowry-type model of the urban economy, Enviroment and Planning,

本研究では，「実務に直接活用できる技術を開発し，それを実務の中で実際に活用することを通じて，実務の1984, Vol.162)質的改善を図る」というプラグマティックな戦略を念頭に置き，現状の交通需要解析における「入力データの妥

Morisugi,H.and E.Ohno : A Benefit Incidence Matrix for Urban Transport Improvement ,Papers in Regional Science : The Journal of the RSAI, Vol.71

3)

宮城俊彦，奥田 豊，加藤人士：数理最適化手法を基礎とした土地利用・交通当性」という点に着目した．そこで，交通需要の変化に統合モデルに関する研究，土木学会論文集，No.518/IV-28，pp.95-105，1995．

伴う土地利用と公共交通LOSの内生的変化を加味した上

4) 山崎清，松橋啓介，岩上一騎：都市整備に対応した連結階層型応用都市経済モで交通需要を予測するモデルシステムとして，従来型の一般的な交通需要予測モデル(四段階推計法)を拡張・改デル，土木計画学研究・講演集，41，2010．
5)

Abraham, J.E. : A review of the MEPLAN modeling framework from a

良する形に統合した「交通・土地利用・公共交通LOS簡

perspective of urban economics, Department of Civil Engineering

易型統合モデル」を構築した．また，それを西遠都市圏

Research Report No.CE98-2, 1998.の交通需要予測実務に適用することで「従来の外生的な

6)

山口勝弘，山崎 清：環境面で持続可能な大都市の交通体系及び都市構造－首入力データ」と「交通需要量から実現し得る入力データ」都圏における各種施策が2030年までのCO2排出量に及ぼす影響，第25回土木計が大きく乖離している様子を確認し，交通需要解析にお画学研究発表会，2002．

ける「入力データ」の設定方法として，大幅な改善の余7)

尹 鍾進，青山吉隆，中川 大，松中亮治：立地変動を考慮した実用的な土地地があることを確認した．これは，本研究で構築した利用・交通モデルの構築，土木計画学研究・論文集，Vol.17，pp.247-256，「土地利用と公共交通LOSのデータを修正しつつ交通需2000．

要を推計するシステム」を用いることで，より的確に交8)

魚津郁夫著：プラグマティズムの思想，筑摩書房，2006．

通需要を予測し得ることを示唆するものである．

9)

森川高行：交通需要予測の技術的課題と使い方，土木学会誌，88,(7) ，pp. 11-

また，本研究で紹介した分析結果より，尐なくとも今回対象とした西遠都市圏においては，都市圏総合交通戦略においるシナリオとして外生的に設定した土地利用

14，2003．
10) 静岡県建設部都市局都市計画室・浜松市都市計画部交通政策課：『平成21年度
西遠都市圏総合都市交通体系調査業務委託報告書』，平成22年3月．