研究報告

イノベーションと交通計画
Transportation Planning and Innovation
道路計画研究室

情報システム研究室

By Transportation Planning Division and Information Systems Research Division

１．はじめにプローブビークルやプローブパーソンデータに代表される移動体観測データの充実やスイカやパスモに代表される IC カードデータの普及など、交通を取り巻くデータ環境は大きな変革を迎えている。膨大な時空間を取り巻くデータから、交通現象や交通行動に対する深い理解や考察が可能となり、従来の古典的な交通計画の理念に加え、データオリエンテッドな計画策定や業績測定、事業の評価や予測モデルの作成が実現のものとなりつつある。
本稿では、交通を取り巻くイノベーションと題して交通計画の分野において近年の本研究所の成果（紙面の都合から政策評価と交通計画関連）について紹介する。なお本稿は２００
７年７月１６日に開催された IBS 研究発表会での講演内容を研究所報用に編集したものである。

２．政策評価のイノベーション（１）定点観測から移動体観測の時代へ
平成１４年度から国土交通省により実施運営されている業績計画書及び達成度報告書の中で、渋滞に関するアウトカム指標である渋滞損失人時間については、その算定ガイドラインを本研究所で作成支援している。平成１４年以前では定点観測データや手図−１ 国道２４６号の渋滞状況１）
左図は交差点毎のキロ当たり渋滞損失人時間を示しており、右上図は交差点毎の時間帯別旅行速度を 表 現 し た い つ ど
こ渋滞マップである。

観測データを前提とした算定手法であった。平成
１４年度からはプローブビークルデータやトラカンた国道２４６号の渋滞状況を表現した事例であり、算データ等の新たな交通データをベースとした算定要

定ガイドラインに沿って算定された結果の一例であ領に改編し、算定要領に基づき、全国各地で毎年のる。算定結果をビジュアル化することで、いつどこ達成状況をモニタリングし、渋滞対策の知見や教訓でどの程度の渋滞による経済損失が発生しているかを計画にフィードバックする等の行政マネジメントが一目で確認できる。算定には都内を走行するタクが進められている。

シーのデータを用いており、本研究所においてプ

図−１は東京での渋滞見える化プランで算定され

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IBS Annual Report 研究活動報告 ２００７ローブの配置計画から見える化までの総合的なコン

．活動報告図−２ 東京２３区における CO２ 排出量推計結果

サルティングを行った成果の一つである。

図−３ 加減速度を考慮した CO２ 排出量算定の分析（２）地球温暖化のモニタリング

右上２番目のグラフは平均旅行速度による推計結果。
右上３番目のグラフは加減速度を考慮した推計結果。

プローブビークルデータやトラカンデータ、センサスデータ等を統合することで道路を走行する CO２

CO２ 排出量を算定することで、道路種類毎の特性や排出量の算定や定期的なモニタリングが可能となる。

車種特性、時間変動特性を正しく理解でき、CO２ 排出

図−２は東京２３区を含む４メッシュエリアを対象に、量の多い区間や路線などの抽出も容易に可能となる。

プローブビークルデータやトラカン、センサスデー

また、加減速度を考慮した CO２ 排出量算定モデ

タを組み合わせて CO２ 排出量の算定システムを開２）、従来手法（区間の平均ル を用いることで（注１）発し、２０００年時点での CO２ 排出量を交差点区間毎旅行速度を用いた推計）と比較して、より詳細な再に推計した結果である。道路の走行から発生する現が可能である。図−３は国道１号において区間のIBS Annual Report 研究活動報告 ２００７39図−５ 米国の旅行時間信頼性の考え方５）

点や路線、地域における渋滞の時間特性、曜日変動や季節変動特性が把握できる。
（４）新しいアウトカム指標の研究開発
旅行時間データが大量に蓄積される環境が整うことで、平均値だけではなく変動に関する指標が算定可能となる。ネットワークが整っている米国４）や英
国では既に業績評価の重要なアウトカム指標の一つ
３）

図−４ VICS 情報を用いた渋滞ポイント抽出例

出典）基本政策部会、２００
７年２月１９日

として「旅行時間の信頼性指標」が用いられている（図−５）。例えば米国では、一定期間に蓄積された区間旅行時間の９５％ タイル値と平均値との差及び平均速度を用いた場合と加減速度を考慮した場合と比を信頼性指標（Buffer Time 及び Buffer Index）の比較結果であり、加減速度を考慮することにより、として区間毎に算定し、道路の信頼性を表現する一より詳細な施策の事前事後の効果把握に活用できるつの指標として道路管理に用いるだけではなく、ドことが示唆される。

ライバーへの情報提供としても活用している（注２）。
例えば図−６は高速バスの運行管理データを用い（３）客観データに基づく渋滞ポイント抽出手法の開発
VICS の履歴情報（符号情報）を活用することで、て熊本バスターミナルから福岡天神間の旅行時間の信頼度（Buffer Index）を試算したものである。熊
本から福岡天神間の場合には、熊本バスターミナル

符号情報が収集できている交差点では、交差点におから熊本 IC 間の国道での信頼度が非常に低く時間ける渋滞発生状況を日々観測することが可能となる。

が読めない道路であることが一目で理解できる。

本研究所では VICS の符号情報から自動的に渋滞量また、タクシーやトラック等の安全運転管理を目（発生量）を算定する手法を開発しており、成果の的としてヒヤリハットが収集可能な車載器が数多く

一部は２００
７年２月１９日の基本政策部会に紹介されの車両に搭載されつつあり、これら収集される履歴ている（図−４）。VICS の符号情報は５分毎に３６５データを用いて、客観的な車両挙動から今後重大な日のデータが更新蓄積されており、旅行速度が２０事故が発生する可能性の高いヒヤリハット交差点のkm/h 以下であるかどうかが把握できる。これら情発見が可能となる。図−７は名古屋地域で収集され報を用いることで交差点における総渋滞発生時間をた１５００台のタクシーから収集された挙動データか１日単位や月単位、年間単位などで集計でき、交差

らヒヤリハット多発地点マップと多発地点ランキン

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IBS Annual Report 研究活動報告 ２００７

．活動報告グ図を作成したものである。交通事故対策の優先順
位の検討への活用や道路安全対策の事前事後評価の指標の一つとして、今後重要な指標になっていくと考えられる。

３．おわりにタクシーやトラック、バスなどの商用車の運行管
理データは現在各事業者に蓄積されているものの数ヶ月間毎に上書きされ消去されるなど運行管理以外への活用は進んでいない。このような民間が保有するデータと行政が保有するデータを共有、相互利用していくことで、従来把握できなかった交通現象や交通行動、これまで特定期間や特定日しか把握できなかった事象がより詳細かつ精度高く把握できる。
本稿で示したような活用を行っていくための技術的な環境はほぼ整ったと言え、今後は地方自治体含め図−６ 熊本〜福岡間の旅行時間信頼度全国的な普及促進に努めて行きたいと考えている。
注１）加減速度を考慮した CO２ 排出量の算定には、大口（１９９９）を用いた
注２）例えば Buffer Index の値が１．
０の場合、２０回に１回は２倍の旅行時間がかかる区間であることを意味している

参考文献
１）東京国道事務所：らくらく東京 ROAD ホームペー
ジ（http : //www.ktr.mlit.go.jp/toukoku/０９about/jutai̲kankyo/jyutai/mobility/kubulist.htm）
２）大口敬（１９９９）：道路交通における燃料消費量推定方法に関する考察，土木計画学研究・講演集，No．
２２（２），１９９９／１０３）国土交通省（２００７）：基本政策部会、２００７年２月１９日４）FHWA（２００５）：Traffic Congestion and Reliability
Final report ? Trend and Advanced Strategies forCongestion Mitigation,２００５. ９５）中村俊之，中嶋康博，牧村和彦，井坪慎二（２００７）：
トラックプローブデータを用いた旅行時間信頼性指標に関する一考察，土木計画学研究・講演集．
図−７ ヒヤリハットマップ及び多発地点算定例（名古屋地域）

Vol．
３５，２００７．
６（文責）道路計画研究室室長

牧村和彦

博士（工学）IBS Annual Report 研究活動報告 ２００７41