．特集■ITとIBSの取り組み―交通政策の新たな潮流―

企画趣旨◆鼎談◆ 交通政策の課題とITの活用

ITを活用した道路政策評価の展望と課題
地域特性を考慮したプローブカー活用方策の検討ITを活用した交通調査の高度化と課題
ITを活用した環境計測と政策評価
特集あとがき

目次へ．特 集

特集：IT と IBS の取り組み―交通政策の新たな潮流―

企画趣旨

牧村

和彦＊

毛利

雄一＊＊

IT（情報技術）の進展はめざましく、交通のデー

点的に議論し、平成１４年７月９日は「IT を用いたタ収集をみてもプローブカーに代表されるように人

交通調査研究報告会」として、成果を報告させていや車両の軌跡はいとも簡単に時空間上にプロットさただいている。この調査研究では、移動体通信技術

れ、渋滞ポイントや異常地点の検出は既に実用化さや画像解析技術、環境計測技術、シミュレーションれるに至った。目の虹彩の模様や顔の輪郭から個人技術などの基礎技術を用い、実務の政策評価への導を自動識別する技術を用いた監視システムは近々空入に重点を置き、渋滞、環境、安全、歩行者などの港等に導入され行動の追跡も可能となる。また、準テーマについて、計測、分析・予測、評価の研究に

天頂衛星システムが事業化されれば、２５センチの取り組んできた。成果の一部は、例えば全国の渋滞

誤差で移動体の位置が把握できる時代が到来する。

損失計測として国土交通省で本格導入されている。

一方で GPS を活用した走行距離による課金システ

本特集号 で は、こ れ ま で の IBS の IT に 関 す る

ムがオランダで頓挫したことに象徴されるように、様々な取り組みの中から、「渋滞」、「環境」、「歩行IT の進展によりプライバシーの問題は今後益々重者」、「地方都市での活用」の４つのテーマを取り上要となる。

げ、IT を活用した政策評価指標の構築という視点

これまで IBS では、移動体通信技術を活用した
交通調査の改善、IT を利用した政策評価指標の研から、これまでの成果と今後の展望と課題について論じることとした。

究、マルチモーダル情報提供が交通行動に及ぼす影

また、「交通政策の課題と IT の活用」というテー

響分析や所要時間予測の研究、CALS（Computer

マで鼎談を企画し、有識者の方々から今後想定されAided Logistic Support）の研究などに取り組んでる IT の動向、IT が都市や交通に及ぼす光と影、今きた。特に政策評価指標の研究は国土交通省の業務後のシンクタンクとして研究していくべき研究テー

委託により平成１
２年度及び１３年度の２カ年間、重マについて議論いただくこととした。

＊交通研究室＊＊経済社会研究室

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

5

特集：IT と IBS の取り組み―交通政策の新たな潮流―◆鼎談◆

交通政策の課題と IT の活用

計量計画研究所理事長
矢島 隆 計量計画研究所顧問（元帝都高速度交通営団理事）
山田雅夫 山田雅夫・都市設計ネットワーク主宰（司会）黒川洸（敬称略）

黒川：この鼎談は、所報の特集企画の一環として、といった問題とか、車に乗れない人はどうするのか

IT と交通はどのようなことになるのだろうかといという問題が、多分これからもっとクローズアップ

う視点で、お話し合いをしたいということです。

されてくるのだろうと思っています。

今日我々が話すのは、IT を今後どうやって使う

一方、大都市の方は、自動車交通と公共交通に中かという話もありますし、私から見ると IT という身が分かれるわけですが、自動車交通でいえば、やのが先にあって、それが交通で使えるか使えないか

はり物流の問題が大きく出てくるだろうと思います。

というような兆候が若干長くあり過ぎているという環境なりエネルギーという問題と絡んで、物流、特気がいたしますので、そのあたりも話題にしたいとにトラックの積載効率をどう高めるのかという話が思います。

出てくるだろうと思っています。

も と も と ITS（Intelligent Transportation Systems）という分野で、世界会議が毎年行われています。それも、官とかコンサルタントだけではなくて、そのような情報、デバイスをつくっている民間側がかなりバックアップしていて、そういう技術が発達してきたわけです。そういう中でだんだん分かってきたのは、そういうデバイスはあるのだけれども、どのように使うかという問題と、一体何が本
当のニーズなのかというような議論が十分されないままに、今まで来ているところがあるような気はいたします。
そんなことも含めて、今日は３人で、一体今からの交通政策ではどんなことを考えなければいけない

それから、人流―自動車交通としての人の流れ―のだろうかというような話と、そのときに IT といについて既に議論はされていますが、どうやって抑うものはどんな役割を果たすかということ、あるい制をするのか、あまり押さえつけるという意味でははどうやってうまく使っていこうかというような話ありませんが、需要管理をどうやっていくかというをさせていただこうかと思っております。

ことが、多分問題として出てくると思います。
一方の公共交通は、私も地下鉄会社にいましたけ

交通の今後の潮流

れども、どうやってシステム全体としてのシームレス化をしていくか、あるいは結節点をうまく運営し矢島：まず、交通に関してどんなことが今後の流れていくかというところが、焦点のように思います。

だろうかというところをお話ししたいと思います。

あとは、公共交通といっても、鉄道のようなものを

交通の問題は大都市と地方都市とありますが、先離れて、高齢者とか身障者の方々が自由に動き回れに地方都市の方を申し上げますと、車依存の傾向はるようなモビリティーを大都市の中で確保するには

この先も続くだろうと思います。そうすると、車をどうしたらいいかという焦点もあります。ただしそどう使うかとか、車をどう渋滞しないようにするかれは量としてはまとまらないわけで、量としてはま6

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ．特 集とまらないディマンドに合わせてどのように公共交ですが、かなり長い間使われる物的な施設と、下手通システムを運営するか。こんな問題が多分出てくをすると１〜２年で陳腐化するものをどう組み合せ

るのではないかと思っています。

るかということが絶えず起きてくるということで、いろいろ申し上げるポイントはあると思いますが、とりあえず交通についてはそんな潮流が今後いよい

とても難しい問題かなと思っています。これが正直な実感です。

よ強まっていくのかなということをまずは申し上げておきます。

それからもう一つは、データの陳腐化という問題があります。例えば今の電子地図は市販されていますけれども、大体１年に１度データが変わるんです。
ということは、１年の間に何か起きますと、走っていったら、ないはずのところにビルが建っているということが当然起きます。これを何とか早くできな
いかという話はあるんですが、東京のようにしょっ
ちゅうビルが建ったり壊されたりしていますとフォローできないということで、やはり１年に１回のデータ更新では使えないということが結構出ています。データの陳腐化という意味とは別に、使えないということが現実にあるものですから、これも何と

矢島

隆（やじま

かしなければいけないというようなことがあって、たかし。工学博士）

１
９
４
５年生まれ。東京大学工学部都市工学科卒業。建設省（当時）に入省後、マサチューセッツ工科大学大学院に留学し修士号を取得。その後、
アジア開発銀行都市開発専門官、茨城県土木部都市計画課長等を経て、建設省都市交通調査室長を務め、大規模開発地区に関連する交通計画検討（マニュアル策定）などの中心的役割を果たす。その後、千葉県都市部技監、建設省区画整理課長、同地方道課長、同大臣官房技術審議官（都市局担当）を歴任。帝都高速度交通営団理事を経て、現在、 計量計画
研究所顧問。

IT に関してはもとになるデータの信憑性ということが絶えず問題になっているというのが、正直なところです。
地方都市と大都市という話が出ましたけれども、私は専ら大都市の仕事をしてきたので、地方都市で分かるのは中部圏ぐらいです。中部圏は車社会で、車を使った社会においての IT はどうかというのは機器、情報（データ）、そして都市のスピード

とても大きなテーマかと思います。多分、いま行われている社会システム、車を使った社会よりももっ

山田：私はここ１
５年くらい、位置情報に関した、と進化するということは分かるんですが、計画づく

例えば電子地図（デジタルマップ）をもとにした空りは多分１０年後とか２０年後なので、そのときをど間情報を、実際に企業の事業化であるとか都市計画に活かそうということをやってきています。そこで感じることは、今までの流れを見れば当然将来が分かるわけですが、非常にスピードが速いということです。それはハードウエアもそうですし、例えば３年前に予測できなかった時代が今日時点で実は起きております。それは、一つにはコンピューターの性能にもよります。カーナビなどは分かりやすい例だと思うんですが、かなり価格も安くなってきました
し、非常に使いやすいものにもなっています。あれもどんどん進んでいくわけですが、そういうスピー
ド化がすごく速いということと、機械の陳腐化はセットなわけです。すぐ使えなくなる。あるいは機械を変えなければいけないという問題が同時に起きています。この問題は特に交通とかインフラもそう山田

雅夫（やまだまさお。都市設計家）

山田雅夫・都市設計ネットワーク主宰。１９５１年岐阜県生まれ。東京大学工学部都市工学科卒業。日本建築学会・情報システム本委員会委員。科学万博（１９８５年）開催、みなとみらい２
１、東京臨海副都心の開発に参画。著者としては「未来史の脳人都市」（河出書房新社）、「電子地図の力」（日経 BP 社）、「現代用語の基礎知識（都市問題）」、「情報都市論」（共著、NTT 出版）など。

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

7

ういうふうに読むかというのは、とても大事なテー

ハードとソフトの兼ね合い

マかなと思っています。問題提起ですけれども、そんなことを考えています。

矢島：大都市の方はいろいろ問題が鮮明かもしれま
せんので、大都市の話をとりあえずさせていただき

黒川：どうもありがとうございます。交通政策の大ます。いろんな分野で IT というのは使えそうだな

きなフレームというのは、いま矢島さんにお話しいという感じはあります。ただ、使えそうだというこ

ただいたようなことだと思います。そんな中で、矢とと、本当に政策として使うという話とは、大分距

島さんにご質問しますが、そういうときにここで離があるような気がしています。今の段階はまだど言っているような IT というのはどんなところに使んなところに使えそうかということを議論したり研い勝手のいい場所があるんだろうかというような話究したりする段階なのではないか、その際にハードです。そのときに、いま山田さんが言ったような ITの開発のスピードとソフトの研究とのマッチングみ側の技術革新の速さと交通計画や交通施設などが持たいなものが大事なのではないかと思っていますが、たなければいけないある程度のロングスパンの意味

実際はハードのスピードの方が速いのかなという感合いとか、そういうのはどんなふうに考えたらいいじを、今は持っております。

んだろうかというお話を聞かせていただければと思います。

どんな分野かということですが、例えば自動車交
通のうちの物流であれば、トラックが空で走っていそれから山田さんの方には、ではそういう位置情るということが一番の不効率のもとなわけです。こ報などというのは、最新のものは持てるんだけれど

れをいかに効率を上げてやるかということによって、も、最新のものを持つことが一体どういう意味を台数は減るはずです。減るはずだけれども、ではど持っているのか。あるいは、過去からの歴史を引きうしてそれは減らせないのか。それは個々の事業者

ずった情報と瞬間的に得られる情報のそれぞれの意

が個々のニーズに応じていろいろ動いているからで、味、計画だとか交通政策の中に新しいものがボンボ

例えば、東京に来たトラックに引越し荷物を載せてン入ってくることと、古いものとを一体どう結びつ

やると、地方に行く引越しは安くて済むということ

けたらいいのかということで、何か意見があったらがあります。これがもう少し情報技術を使って組織

披瀝していただきたいと思います。

的に行われれば、物流の効率というのは上がるはずだというところまでは誰でも分かっている。しかし、実際にどうなんですかとなると、あっちの事業者とこっちの事業者のデータをやりとりするのは、なかなか難しいといった問題が、すぐに出てきてしまうということがありそうです。
人流については、例えば人が通勤したり用を足したりという自動車交通をできれば抑制したい、あるいはそういう需要を管理したいということが言われているわけで、現に東京都でもそういう研究がされているわけです。ただ実際は、今の状態で都心に流入してくる自動車の人流（乗用車）をコントロール
するのに有効な方法はどうもないというのが、とりあえずの到達点のような感じです。しかし、一方で黒川 洸（くろかわ
学名誉教授）

たけし。工学博士、東京工業大

１９４
１年生まれ。東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。大学院修了後、建設省（当時）に入省、建築研究所都市施設研究室長を務め、パー
ソントリップ調査の調査体系確立などの中心的役割を果たす。その後、筑波大学教授、東京工業大学大学院教授、早稲田大学大学院客員教授を歴任。現在、 計量計画研究所理事長。



自動車のナンバープレートを IT 化しておけば、その IT 化とプライシングをセットにしてやれば、いわゆるロードプライシングというものができるはずだということもよく分かります。よく分かりますが、それは技術の方が遅れているのではなくて、ロード
プライシングというのを本当に政策としてやるのか、

8

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ．特 集ということに対するコンセンサスがなかなかとれな

実用化上の課題

いということであろうと思います。だから、これもハードとソフトの部分が少しマッチしていない、ソ山田：パスネットは私もヘビーユーザーでございま

フトの方はまだなかなか条件が揃っていないというして、あれはやはり非常にいいですね。

ことの一例だと思います。

私が今関わっています空間を相手にするものでは、

一方、公共交通ですが、この分野では IT を使っ

例えばこういうことだと思います。道端でタクシーた技術というのは実際に使われ始めているなというを呼ぼうとします。今どこどこにいるから、近くの印象を私は持っています。一つの例は、私が前にいタクシーに来てほしいというときに、目印がない場

た営団地下鉄というのを中心にして、私鉄も含めて合があります。通り名は何だろうと思っても、よくパスネットが稼動し始めています。鉄道を利用する

分からない。どこだか分からないけど来てください

場合は乗り換えが一番面倒なわけで、特に、一々乗という話になるわけですが、こういった時に例えばり換えの切符を買ったり何かするところが不便なわ

携帯電話を持っていたとして、地図情報上に自分のけですが、改札口をスムーズに通れることが一つの今の位置を表示でき、タクシーの運転手さんがここ

ソフトな意味のシームレス化であるというふうに、で呼んでいるなということが分かれば、あとは一番利用者からは大変好評をいただいているのではない

近い車が行けばいいわけです。こういうできたらい

かと思いますし、そういう方向をさらに志向するのいなということはあるんですが、現実にやれているではないかと思います。

かというとやれていないです。

もう一つの公共交通の側面である高齢者や身障者

最近やれたらいいというメニューはいっぱい上がの方々の移動の自由をどう確保するか。この部分は、るんですが、いざ実用化となったときに障害が結構

ディマンドタクシーとか、ディマンドバスとかいっ多いのです。

ているものが、恐らく近々できるのではないかとい

私は今、慶應大学でそういったことの実証実験をう感じを私自身は持っています。それを感じさせる

何社かの企業とやっていて、確かにいろいろ問題がものは、例えば武蔵野のムーバスに代表されるようあるなということが分かりました。例えば、今は携なものです。お年寄りというのは、なかなか歩くの

帯電話でも位置情報を出すようなものがありますかが面倒ですから、なるべく近いところにバスストッ

ら、あれを持っていればすぐできるかなと私も最初プが欲しい。また、東京の郊外は幅が狭い道路しかは思いました。実際に実証実験をやってみますと、ありませんから、そこを通れるようなミニバスが要

都内はいいのです。非常に精度よく出せるのです。

る。そういうところのニーズをムーバスはうまくつ

５m 以内でこの場所と分かります。ところが、あるかまえたと思います。あれは、１５分間隔で走って地方都市でやりましたら、２００m ぐらい違うところいると思います。これをもう少しディマンド化してへ行ってしまったんです。２００m も違いますと、下いくということもあり得ると思いますが、大都市で手をすると線路の向こう側に行ってしまうわけです。

はディマンド化する必要はないかもしれません。地

そういうことが現実に起きています。これはまだ方の中小都市の方がディマンド化のメリットがある

１ヵ月のテストですが、ここのところ毎週やっていかもしれない。あるいは、大都市でも郊外の方がディまして、いろんなところに行っては位置を測定してマンド化のメリットがあるかもしれない。ムーバス

いて、こういうことが起きるのです。

というシステムが既に現実に稼動していて、さらにこれはどういうことかというと、やはりアンテナ

もう一段先に行けばディマンド化ができそうだなとの数によります。つまり、サービスの濃いところほ思っているところであります。

ど位置情報も正確という状況があるわけです。結局、

また、IT というのは、交通の分野でいろんな活

交通と同じです。需要があるところほど投資もされ用の範囲がありそうだけれども、実際使っていくたるものですから、その成果もちゃんと出るんですが、めのニーズとか、それにかかる費用を誰が払うとか地方都市に行きますと、いまだ位置情報の精度は実そういう部分があって初めてハードが生きるわけで、際使えない部分が結構あるということがあります。

ハードだけが先に行ってもどうも難しいなという部ですから、この段階でやろうとしても、多分トラブ分を感じております。

ルが出てくるということがあります。

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

9

それから、先ほど地図も１年に１度しか更新しな
いと言いましたけれども、結構、道路の据えかえとかありまして、現実に地図ベースが合っていないものですから、電子地図をベースにして行ってみたら道がなかったとかということが現にあるというようなことで、障害となる要素が一つ、二つではないです。
多分、一つの結論が出せますのは、例えば東京の山手線の中ぐらいでしたら、逆にやれてしまうとい
うことは分かっています。今でもすぐにやれます。
ですから、やれるところからやっていくんだという考え方で私はいいと思います。ただ、全国一律一斉ですけれども、そこら辺がどんなふうになるのかはにというのは、どうもつらいかなというのが正直な気になります。

ところです。
矢島：新しいシステムが導入されると、必ず誤作動

何のための IT か？必要な情報とは？

する場合があるのは、ある意味で宿命的なものかもしれません。ただし、お金を取り扱うシステムは、

黒川：IT 側から見ているから、IT 側の信頼性がこ

やはり相当の信頼度があって、しかもシステムのつんなところだからまだそれはできないんだと言われくり方として、知らないうちに取られてしまうとい

るわけですが、ちゃんと使えるところがあるのに、う感じでない方がいいような感じがします。お金をもう少しどうして踏み出していかないのかなという取り扱うシステムは、特にお金の取り扱いに関する

気はします。

信頼度を上げないと、いつのまにか銀行口座から引

例えば今、IBS でも国土交通省から委託を受けて、き落とされています、便利でしょうというだけでは、いろいろ研究しています。IT を活用すると、例え

どうも本当の普及というのはおぼつかないと思いばプローブカーからものすごい量のデータが出てきます。

てしまうわけです。それをどうやって始末するかということを研究していて、何とかそれぐらいの情報

黒川：情報量と必要な情報の考え方は。

量なら、見たいものにコンバートすることはできそうだということまでは来ています。

山田：特に交通がそうだと思いますが、日常的な通ただ一方で、計画する側が使いたい、例えば交通

勤・通学のように決まったところを通る場合は、政策上使いたいといった場合、そのときは一体何がネックになるのはさっきのように料金だとかお金の欲しいんだということになります。どちらかという支払いとかですから、そこさえスムーズに行ければと、今 IT をやる方は、こんなに細かいところまで非常に皆さん快適だと思います。ただ、例えば観光

調べられますよという方向に一生懸命になっていて、地に行ったりするときは、全く違うんです。卑近な

本当は何に使うかということになると、どれぐらい例で、地方の人が東京に来たときに、観光目当てにのことを考えればいいのかということを検討してい来たとします。観光スポットが多すぎて、途端にパるところは少ないのかなという気がします。そこら

ニックになるわけです。こういうときに IT はどう

辺はどういうふうに今から考えていかなければいけ使うかというのは結構重要なテーマだとは思うんでないのか。
私は交通政策をやる側から見ると、こっちすが、なかなか正解がないんです。本来、自分の見側が発信しないといけないという気がするわけです。

たいものの情報だけが欲しいのですが、下手をする

もう一つ矢島さんの話で気になるのは、こういうと IT というのは情報を膨大に送ってしまうのです。

ことは頭の中では効率化が図れるのは分かっている、

人間はそんなにキャパがないですから、いきなり送だけど、例えば企業間のビジネスのルールという方られても困ってしまうのです。

から見るとできないことがあることです。どこかにバリアーがありそうだというニュアンスは分かるん

10

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ．特 集個人のプライバシーをどう守るか？
黒川：今後の IT を使った交通政策を考えるというときの、一つの立場ですが、一人ひとりの、交通シ
ステムのユーザーという立場ではなくて、何かそういうことから政策に資するような情報を取り出すという立場もありますよね。われわれ研究所もそういう立場にいるわけですけれども。そうすると、それが普及していったときに怖いのは、そのデータをとろうとする側から見ると、個人がどこにいるかという位置情報を欲しがることになるのです。というこの場合は、精度がよすぎて困るんです。渋谷区内のとは、位置情報を知るということは、ある個人のプ

どこかにいるぐらいならまだいいんですけれども、ライバシーをもらうことになります。自分がどこに５メートル以内にまで位置が特定されるのは本当にいて何をしたいかということを常にどこかにいるマ

たまらないです。

スターに教えているわけです。そうするとマスターの立場になっている人から見ると、だれがどこで何

矢島：今たまたま電源を切るとおっしゃったのは、をしているか。何を志向しているかは、全部一応情非常に象徴的だと思いました。システムが全部連動報として持ててしまう。そのときに、プライバシー

してしまうと今のようなプライバシー問題が生じるは一体どういうふうにして守るべきなのか。いや、

わけで、いろんなシステムが適当な大きさに切れてそういうものはこういうときにはいいんだと、それいる方が、恐らくシステムとしても使いやすいしプはプライバシーではないんだというふうに言うのか。

ライバシーも守れるということに、多分なるのではもしかしてそれと世の中の他のデータベースが全部ないかと思います。電源を切るといったら、これはリンクされて完全に個人の情報がプライバシーの外

また時間的に物理的に切っておられるからいいけれに行ってしまうというような問題が、IT 化が進んども、あれもこれもつながっているかもしれないとでいくと必然としてなるべきなのか、そうではない

考えると、そら恐ろしいような感じです。

ようにプロテクトされるべきなのかというあたりに

黒川：一般には、いろんな人の位置情報まで知りた

ついては如何でしょうか。

いわけです。例えば渋谷駅で困っている人はどうい

プライバシーとこういう IT の発展はどういうふう人か、どこで困っているのかは位置情報でそこのうに考えておいて、その交通に使えるからいいじゃ

所要時間を計れば分かります。そこに何のバリアー

ないかという理論と、どうリンクさせたらいいんだがあったかというのは、後づけすれば分かるわけで

ろうか、そのあたりについて何かお考えがあればす。そういう意味では、シームレス化したいという

ちょっとお聞かせ願いたいと思います。

方から見れば、そういう情報は欲しいというのがあるんだけれども、そこのバランスをどういうふうに

山田：位置情報の分かる携帯電話を持って、私もあしたらいいか。少しずつシステムを切りなさいといる実験の被験者を何日間かやってみたんですけれど

うのは、また一つのやり方だと思います。

も、やっぱり気持ち悪いです。特にトイレなんかに行こうかと思うとちょっと考えてしまいます。どう

山田：確かにせいぜい二つぐらいまでのシステムはしたかといいますと、その間電源を切ったのです。

いいけれども、その先はダメというような形にして電源をつけている限り、絶えず位置情報は送られる

おけば、悪用されるというときは結構何段階か経まんですよ。本当は実験中にいけないんでしょうけれ

すので、まず守られるだろうとは思います。それはども。さすがに電源を切れば分かりませんから、そ

確かにそうだと思います。

の間は本人はどこにいたか不明になるのです。それを持って、今のお話は身をもって知って、ちょっと

黒川：そこら辺がプライバシーを守りながら、いろプライバシーは何とかしてほしいと思いました。こんな IT をうまく使いながらというところの、一つIBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

11

の歯どめかなという気がします。

山田：そうですね。本来中立ですから。社会がどちらを求めているかの問題の方が大きいと思います。

山田：私は最近、IT の今後については大体楽天派だと思われているらしいです。今日はちょっと辛口

黒川：日本では、地球環境にやさしいというのは、のことをあえて言いましたが、そんなに悲観的な方

だれに聞いても重要だと言うけれども、それよりもではありません。やはり、普及するだろうと思いま

重要なのはサービスであったりして、一番重要とはす。とても便利なものなんです。ですから、特にパされない場合もありますね。

スネットはいい例だと思いますが、物流分野は私はIT を使えば、持続可能な社会になりますという詳しくは分かりませんけど、特にここ２〜３年すごキャッチフレーズで、IT を使うのはいかにもいい

く進んでいるんじゃないですか。

ことだみたいなことを言っている風潮も片方で見え

ただ、仕事上での活用はいいと思うんですけれどるんですけど、本当はそういう問題を我々はどうも、比較的自分の自由な時間をどうするかというと扱っていったらいいか。単なる道具だというふうに

きに、余り IT に振り回されてはどうかなとは思い捉えるのでしょうか。

ます。
山田：ただし、道具にしては工夫次第ではとんでも

地球環境問題と ITなく有効な道具なので、可能性があり過ぎるものですから、逆に危ないんですね。

黒川：今、地球環境問題から見て持続可能な成長み
たいなことが言われていますが、いろんなものを効

矢島：道具に人間が使われてしまっているところが率化して、資源を余り使わない方向に持っていけば、ありますよね。

持続可能な方向に行くとは思います。けれども、今の POS システムにしても何でも効率を上げた分、

山田：むしろ、最近はその可能性の方が高いです。

さらにもっとハイレベルのサービスへコンバートし

それと、何か IT のスピード感に皆さんとにかく後ていくとか、さらに密度の高いサービスをする方向

れたくないという恐怖でやっている感じもします。

に持っていくというふうに行きがちです。そこをもう少しうまく使える道具にならないかということが、

黒川：総括ではないですけれども、やはりいま最後

私にはものすごく気になっています。

に言ったように、IT というのは可能性は大きいも我々がやっていることは、効率よくすればするほのだし、いろいろなことに使える可能性もあるけれ

ど、さらに忙しい世界を志向するようになっているども、使う人だったり、使われ方によっては、非常ような気がします。もう少し地球環境問題とかそうに危ないというところもあるから、そこら辺をよくいう方向から見て、うまく IT を使うというスタン

考えながらやりましょうというのが、多分今日お話

スがとり得るのかどうか。あるいは、それはもう IT

しいただいた中での一つの結論です。恐怖感ではなの問題ではなくて、そういうことをどう扱うかとい

くて、もう少し IT を使う側と使われる側の便利さ

う社会の問題なのか。

を追求するようにしたいですね。
どうもありがとうございました。

 ９：３０〜１０：５０、計量計

矢島：どうもそうみたいですね。IT はどっち側に（平成１
４年１１月２５日でも使えるはずですけれども。

画研究所

12

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

第一会議室）

．特 集
特集：IT と IBS の取り組み―交通政策の新たな潮流―

IT を活用した道路政策評価の展望と課題

牧村

和彦＊

中嶋

康博＊

名倉

俊明＊＊

佐藤

弘子＊＊

By Kazuhiko MAKIMURA , Yasuhiro NAKAJIMA, Toshiaki NAGURA and Hiroko SATO

１．はじめに

２．プローブカーデータの特徴

２００
２年８月の社会資本整備審議会基本政策部会

２−１．プローブカーデータの中間報告１）では、道路整備の目標を道路の整備量（１）プローブカーの概念を確保することから質の高い交通サービスを提供す

注１）とは、自動車を移
プローブカー（Probe Car）

ることに転換する必要性が唄われ、成果を重視した

動体の交通観測モニタリング装置と捉え、きめ細か評価システムを導入し、重点的に整備する路線を峻な交通流動や交通行動、位置情報、車両挙動さらに別する必要があると提言している。政府では、交通は気候や自然に係わる状況をモニタリングする車両

サービスの程度を表す客観的な政策評価指標の一つと定義できる（図−１）。一般的な車両（例えば普通として渋滞による経済損失を用いることとしており、自家用自動車）には数百のセンサーがあり、カーナ

渋滞を表現するアウトカム指標が益々重要となる。

ビ ゲ ー シ ョ ン シ ス テ ム（以 下 カ ー ナ ビ）や GPS

これまで実務で道路計画などに用いられてきた代（Global Positioning System）から収集される位置

表的な渋滞関連指標には、平均旅行速度、渋滞長、情報と組み合わせることで、車両のきめ細かな挙動

渋滞損失額などがある。平均旅行速度や渋滞長の計を把握することが可能である。このように収集した測は人手により行われ、渋滞損失などの経済損失はデータを蓄積、加工し、交通データベースを構築す

シミュレーションにより推計されてきた。しかし人ることで、道路管理者は政策評価や事業評価、交通手による計測の場合にはデータ精度や調査コストな調査の高度化等に適用できる。近年プローブカーをどの問題があり、シミュレーションの場合には推計活用した社会実験や実用化事例が多く登場しており精度の問題がある。

（表−１）、次世代交通データのキラーコンテンツと一方、IT（情報技術）の進展により、位置特定技

して注目されている。

術の向上や解析技術（移動と滞在の判別技術、経路特定技術等）が向上し、きめ細かな交通状況が再現

データ収集できるようになり、渋滞ポイントの特定、事後評価、

データ蓄積・管理

GPS・カーナビ(位置、速度、右左折、
高速/一般道、実空車)

政策評価といった交通計画への適用や旅行者情報提供や交通需要マネジメントなどの施策への適用、交通調査への適用などが技術的に可能となりつつある。
そこで本稿では、プローブカーを用いて収集されプローブビークル

プローブデータセンター

データ活用

るデータの特徴を分析し、政策評価への活用方策に

○計画
・予算執行
・長期計画戦略○評価
・政策評価
・
事業評価（事前、事後）○政策実施
・動的交通需要マネジメント
・旅行者情報提供○交通調査の高度化、効率化○道路管理の高度化

ついての提案を行うとともに、今後の課題に触れることとする。

例）混雑が激しい箇所を明示し、客観指標による整備優先順位を決定

図−１ プローブカーの概念
出典）IBS 作成＊交通研究室

＊＊情報システム研究室

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

13

表−１ 代表的な導入・実験事例
目的

国名、都市名

台数
１
０，
０
０
０
（一般車）
７，
０
０
０
シンガポール政府（タクシー）
７８，
０
００
旅行者情報提供 サンアントニオ
州政府
（一般車）
JSK
３
０
０
横浜
（民間） （タクシー、バス等）
１，
５
０
０
インターネットITS名古屋（民間） （タクシー）
ドイツ

実施主体
DDG 社
（民間）

車載器

導入レベル

GPS

本格実施

GPS

本格実施

タグ

本格実施

GPS
GPS

カーナビ
不明
GPS
国土交通省 （全 国 幹 線
バスロケ
道路対象）
PDA

渋滞損失計測 日本

実験
（２
０
０
１）
実験
（２
０
０
２）
本格実施

出典）文献２より IBS 加筆（２）位置取得デバイスの種類と特徴
位置を取得するデバイスは、カーナビや GPS、
携帯電話、PHS、電波タグ等様々である（図−２）。
カーナビや GPS から収集されるデータは主に、時刻、車両の位置（緯度・経度）、地点速度、方向である。カーナビの場合には GPS から収集されるデー
タに加え、ジャイロセンサー

注２）（上：新宿副都心、下：高架下）

注３）

図−３ カーナビデータの特徴を用いた自律航法

やマップマッチングをカーナビ内で行っているため、精度の高いデータである。また、地点速度は ECU
から車速パルス信号注４）を収集し算定している。カー

注）GPS のみでは、衛星が捕捉できない高架下やトンネル
では位置が取得できない。また、都市部はマルチパスの影響を受け、路線の特定が難しい。一方カーナビは都市部で精度高くデータを収集できる。 出典）文献２

ナビは GPS では把握できない地下道路、トンネル
内、高架下、駐車場内などでデータが精度高く収集

位置の把握を行う。PHS の位置特定精度は都心部でき、マルチパスが発生する都市部で精度高く位置

では GPS と同程度の精度があるものの、郊外では情報を得ることができる特徴があり、都市部での正GPS やカーナビと比較して低い特徴を持つ。携帯

確な渋滞状況や旅行速度を収集する場合に適用性が電話は GPS 内蔵のものは GPS と同様の特性である高い（図−３）。

が、GPS が内蔵でないものは、１km 程度の精度で携帯電話や PHS は、センターとの通信を行う際ある。

に、複数のアンテナ ID とそれらの電界強度より、
２−２．車両の特性表−１に示したようにプローブカーとして利用さ（費用）れる車両には、タクシー、路線バス、高速バスや長100万円

距離バス、トラック、一般車両等様々であり、用途

キネマティックGPS〜〜により異なる。本稿では渋滞関連の政策指標として活用しているタクシーやバスから収集される特性を

カーナビ
10万円

整理した。
（１）タクシー３）
携帯電話

GPS

タクシーは２
４時間様々な種類の道路を走行して

1万円
電波タグ
数cm

いる車両であることから、タクシーによるデータ収

PHS
数m

数10m

1km

（横軸：位置誤差，縦軸：価格）（誤差）

図−２ 位置取得デバイスの特徴の概念図
注）用途に合わせプローブカーとして上図のデバイスが用いられている（国内外）出典）IBS 作成

14

集は、多様な道路の特性把握が可能である。表−２
は都市別のタクシーの走行結果をまとめたものであり、図−４は DRM リンク注５）毎の取得サンプル数を示している（サンプル数の算定方法等は文献４に詳しい）。大都市では、１日当たりの走行距離が２０
０〜

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ．特 集表−２ 主要都市のタクシー走行特性

３００km と長く、中村のような地方都市でも１５０kmを走行している。その中で、道路総延長のうち、実平均走行距離 リンク捕捉距離（km／台／日） （km／台／日）

都市

台数

車両

東京

２
０

タクシー

３５％ 程度となっている（表−２最右欄）
。これは、

横浜

２
０

タクシー

２
１
２

１
５
２

大都市では単位面積における道路密度が高く、走行

名古屋 １
５
０
０

タクシー

２
３
３

２
０
９

圏域が広いため多くのルートの情報が収集でき、リ

中村
５
（高知）

タクシー
ディマンドバス

１
５
０

５
１

際に走行した道路の延長（リンク捕捉距離）は、大都市では平均走行距離の６０〜９０％、地方都市ではンク捕捉距離が長くなっている。地方都市では、単位面積における道路密度が低く（つまり、代替経路

２
８
０

１
６
６

注）リンク捕捉距離：道路総延長のうち、実際に走行した道路延長
出典）IBS 作成が少なく）走行圏域が狭い。
次に、東京を例に取り車両が１回以上リンクを通＜東京２３区の例（縦２０km×横２０km）＞

過した場合を捕捉リンクとし、捕捉リンク延長を総リンク延長で除したリンク捕捉率を用いて、１年間収集されたデータのカバー状況をみた（図−５）。こ
こでは東京２３区をほぼカバーする DRM２次メッ

回/ﾘﾝｸ

シュの２
０km 四方内の道路網を対象に算定した。
サンプル数

タクシーデータは国道、主要地方道、一般都道といっ未走行
1〜 9た幹線道路について各時間帯で日中５〜７割以上を

10〜 99

捕捉している結果が得られ、タクシーの行動圏域が100〜 999
1000〜

比較的広範囲に拡がっていることが分かる。
また、２０km 四方のリンクの時間帯別平均取得サ＜名古屋市の例（縦３０km×横３０km）＞

ンプル数を図−６に示した。国道、主要地方道、一般都道では、時間当たり平均１５〜３０回程度データが取得できていることが分かる。ただし、高速道路（首都高速含む）やその他道路（細街路）では７回
回/ﾘﾝｸ

前後と相対的に低い。特に渋滞が激しい首都高のデータは日中ほとんど取得されていない。

サンプル数

このようにタクシーは一部の特定路線や地区での〜 100
100 〜 500

取得データが少ないものの、比較的広範囲に一般道

500 〜

を中心にデータが収集できることから、取得したい
エリアの大きさを考慮し、エリア内の営業所と配備＜中村市の例（縦４km×横５km）＞

台数を適切に選定することで、面的な季節変動や月回/ﾘﾝｸ

変動、曜日変動や時間変動などのパフォーマンスを
サンプル数

モニタリングする場合の適用性が高い車両である。

未走行
1-9
10-99
100-999
1000-（２）路線バス
路線バスは決まった路線を決まった時刻で走行している車両であることから、特定路線の旅行時間や変動特性を把握することが可能である。バスロケー
ションシステム（以下バスロケ）が導入されている

図−４ 都市別リンク別データ取得数

都市では、車両毎にバス停通過時刻がセンターに蓄

出典）IBS 作成

積されており、センターに蓄積されたデータを利用することで、車両毎のバス停間旅行時間の算定が可能である。また、近年普及が進んでいる GPS タイ

データがセンターに蓄積されており、主要交差点間

プのバスロケでも同様であり、取得間隔毎の位置の旅行時間データを生成できる。車載器や通信コスIBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

15

%

100

２６系統 １１／１１ 月 1100-1500
曜日別キロ当たり累積旅行時間の標準偏差

90

国道

主要地方道

20

80

18

70

16

リンク捕捉率

60

山
下
橋

14

50

標準偏差

高速道路

40

都道

30
20

12
10

その他道路

23
時

22
時

21
時

20
時

19
時

18
時

17
時

16
時

15
時

14
時

13
時

12
時

9時

11
時

8時

10
時

7時

6時

5時

4時

3時

2時

4
1時

0
0時

6

2
0

図−５ 時間帯別道路種類別捕捉率（平休計）

標準偏差

8

10

港
湾
病
院
前

本
牧
営
業
所

0.0

新
山
下

2.0

横
浜
駅
東
口

桜
木
町
駅

4.0

6.0

8.0

10.0

運行距離

注）都内２
０km 四方内の道路を対象にタクシーの２
０
０
０年５
−１
２月のデータより算定
出典）IBS 作成

40（横軸：運航距離、縦軸：旅行時間の標準偏差）

図−７ 旅行時間の標準偏差（横浜）注）横浜市営バスデータ（本牧〜横浜駅、２６系統データの１日の１
０時〜１５時の走行データ）より IBS 作成

回/リンク

35

国道
リンク平均取得サンプル数

30

都道

福重交差点
↓

25

原交差点
↓

荒江交差点
↓

六本松交差点
↓

天神交差点
↓

祇園交差点
↓

20

主要地方道

15
10

その他道路

5

高速道路
時

時

時

時

時

時

時

時

時

時

時

時

時

時

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

9時

10

8時

7時

6時

5時

4時

3時

2時

1時

0時

0

図−６ 時間帯別道路種類別平均取得サンプル数（平休計）注）都内２０km 四方内の道路を対象にタクシー２
０
０
０年５−
１
２月のデータより算定
出典）IBS 作成〜10km/h

11〜15km/h

16〜18km/h

18km/h〜（横軸：５００m 間隔の区間、縦軸：時間帯）

トは全く不要であり、既存バスロケデータを入手し、

図−８ 時間帯別区間別平均旅行速度（福岡）加工プログラムを開発することで特定路線の旅行時

注）GPS により１分毎に収集される路線バスの走行結果より IBS 作成。図は R２０２号（国体通り平日上り）の祇園〜福重交差点の約１０km。

間や変動特性が把握できる。
図−７は横浜市営バスのバスロケデータを用いてkm 当たり旅行時間の変動をみたものである。デー

平均旅行速度（km/h）

50.0

タはある１日の１０時〜１５時までの本牧〜横浜駅ま

バス

上り方向

それ以外の車両

45.0

での走行データである。路線バスは毎日ほぼ同じ時

40.0

刻を走行するため、いつも同じ時間で通過できる区

35.0
30.0

間なのかそうでない不安定な区間なのかの状況が把25.0

握でき、旅行時間の変動特性が一目で理解できる。

20.0

また、図−８は福岡の路線バスに GPS を搭載して

15.0
10.0

収集された７ヶ月間のデータから、約５００m 区間

5.0毎の時間帯別平均旅行速度の状況を図示したもので0.0あり、いつどの区間が渋滞しているかが一目で理解できる（計測やデータ作成については文献５を参照）。

ﾊﾞｽﾚｰﾝ，ﾘﾊﾞｰｼﾌﾞﾙ
ﾚｰﾝなし

ﾘﾊﾞｰｼﾌﾞﾙ
ﾚｰﾝなし
福
重
〜
室
住
団
地

室
住
団
地
〜
原

原
〜
荒
江

荒
江
〜
別
府

別
府
〜
六
本
松

六
本
松
〜
警
固

警
固
〜
天
神

天
神
〜
祇
園

路線バスをプローブカーとして利用するメリット

図−９ バスと一般車の旅行時間比較の一つは、短期間に大量のデータが取得できる点が注）GPS により１分毎に収集される路線バスとそれ以外（乗用車、トラック）の休日の走行結果より IBS 作成。図は国道２０２号（国体通り休日上り）の祇園〜福重交差点の約１０km。図の計測時間帯における福重〜天神間
はバス専用レーン及びリバーシブルレーン。ただし、別府〜六本松間は工事中のため、リバーシブルレーンなし。天神〜祇園間はバス専用レーン及びリバーシブ
ルレーンなし。

ある。１時間に２台のプローブ車両があれば、１ヶ月で平日４０サンプルのデータが路線単位で収集できる。年間当たり約５００サンプルになる。タクシーの場合、路線単位でこれだけのデータを収集するには相当量のプローブ台数が必要となり、調査したい

16

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ．特 集

点、バスの乗降の時間が含まれる点、専用レーンな（km）、  は サ ン
ここで、  は リ ン ク l の 距 離
プル i リンク l の旅行時間（hour）、  はサンプル i
リンク l の旅行速度（km／h）、nはサンプル数である。

どを走行する場合がある点などに留意が必要である（１）式を用いて国道２４６号の約２km 区間におけ（図−９）。渋滞損失のように数億円という精度でバるリンク間旅行速度を算定した。データは５月からスの旅行時間を利用する場合や５分単位で旅行時間

１２月までの８ヶ月間のデータである。図−１０は縦や予測時間を提供する場合と小数点一桁オーダーで軸に時間帯、横軸に区間をとり、旅行速度ランク別

精度が要求される場合の旅行速度調査等、目的に応に色分けして表示したものである。DRM のリンク

じてデータを補正し、利用することが重要である。

間は平均１００メートル程度であることから、詳細な路線が決まっている場合には、バスデータは有効である。ただし、バスは時刻表により運行されている



旅行速度の状況が把握可能である。
図−１０より表参道交差点では、午後２時〜６時頃

３．プローブカーを活用した政策評価関連
指標の提案

まで渋滞が激しくなっており、青山３丁目交差点や本章では、プローブカーデータを用いたパフォーが分かる。このように、時間帯と交差点間を図−１０

マンス指標算定方法の提案ならびに東京のタクシーのように表現することで、いつどの交差点が渋滞しデータを用いた指標の算定を試みた。政策評価関連ているのかが一目で明らかとなり、渋滞ポイントの指標として、本稿では、リンク旅行速度、区間旅行

特定や交差点改良や TDM などの実施前後の事業評

速度、面旅行速度、燃料消費量、渋滞損失時間・損価などへの適用が可能である。

失額の５つの指標について定式化する。

（２）区間旅行速度

赤坂見附交差点では、日中ずっと混雑していること（１）リンク旅行速度

リンク旅行速度を用いて、特定区間の旅行速度を

DRM のノード間の平均旅行速度（km／h）及び算定する方法を（３）式及び（４）式に示した。区間で算標準偏差の算定方法を
（１）
式及び
（２）
式に示す。ノー

定することで、センサス区間や路線の平均旅行速度

ド間とは DRM の場合には、交差点間を指す。

及び標準偏差が算定可能となる。

リンク平均旅行速度；




 




 

区間平均旅行速度；









                  （１）

リンク標準偏差；区間標準偏差；

 




 




0 1

2

3 4

5

6 7 8

9

10

 




 


 


（２）

神泉町交差点 道玄坂上 南平台(旧山手通り) 交差点 交差点
↓
↓
↓

山手通り
↓

（３）

渋谷駅東口
渋谷署
交差点 交差点
↓
↓

11

12

13

14 15 16

・

・

・

・ ・・

17

18 19 20 21

22

宮益坂上
交差点
↓
23

24

25 26 27

青山5丁目 表参道
交差点 交差点↓↓
28

29 30 31

32

33 34

青山3丁目外苑前
交差点 交差点
↓
↓

35

36

37

38

39 40

（４）

青山2丁目 青山1丁目
交差点
交差点
↓
↓
41

42

43

44

45

46

赤坂警察署
交差点
↓
47

48

49

50

赤坂見
交差点
↓
51 52 53 53

54

0時台
1時台
2時台
3時台
4時台
5時台
6時台
7時台
8時台
9時台
10時台
11時台
12時台
13時台
14時台
15時台
16時台
17時台
18時台
19時台
20時台
21時台
22時台
23時台

図−１
０ 国道２
４
６号の交差点間時間帯別平均旅行速度（旧山手通りから外堀通り間）
凡例：

10km/h以下，

10〜20km/h，20km/h〜30km/h，

出典）文献４

30km/h以上

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

17





ここで、  は区間 L の距離（km）、  はサンプ
ル i 区間 L の旅行時間（hour）、  はサンプル i 区、n はサンプル数である。
間 L の旅行速度（km／h）

ここで、  はリンク l の距離（km）、  はサン
プ ル i リ ン ク l の 旅 行 時 間（hour）、  は リ ン ク l（３）式を用いて放射の幹線道路である目黒通り約２（５）式を用いて、平成１２年５月〜平成１
３年４月

km の区間平均旅行速度を算定した。データは６〜８の１０〜１８時台のタクシーデータを用いて、東京２
３

月までの３ヶ月間の８〜１０時台の平日タクシーデー

区内の２０km 四方における月別、曜日別、時間帯タを用いた。結果を図−１１に示した。目黒通り上

別の平均旅行速度を図−１２に示した。このように

０．
３km／
りの平均旅行速度は１４．
３km／h、下りは２

長期間蓄積されたプローブデータを用いることで面h という結果が得られた。従来のセンサス旅行速度

的なパフォーマンスモニタリングが可能である。図調査では、３サンプル程度で数キロのセンサス区間

は２０km 四方の算定結果の例であるが、区別の旅の平均旅行速度を算定したものが、プローブデータ

行速度や区内の生活道路のみの旅行速度や環状道路

では、交差点間で算定でき、どの交差点で走行性が内と外の算定が可能である。またコミュニティゾー

低くなっているかが把握できる。図では目黒通りとン内といった特定地区の算定も可能であり、面的な都内の重要な環状道路である山手通り等との交差点

政策の評価指標としての利用が期待できる。ただし、で著しく旅行速度が低下していることが分かる。

タクシーデータを用いる場合には、リンク別サンプのサンプル数である。

また、人手で計測する場合には、車両のかかる費
用、運転手及び計測員の人件費が必要である。一方＜月別＞

カーナビ調査の場合には、カーナビ車載器の費用（車平均旅行速度（km/h）
20.0
15.9

載器１台約２０万円）のみである。人手による計測
15.0

コストは、計測路線延長により大きく変わることとなり、一概にカーナビ調査との比較は難しいが、費

13.9

13.6 13.3

14.0

13.8

15.5
13.4

13.3

15.0

15.6

3月

4月

14.0

13.2

10.0

用面でもコスト軽減が可能であるといえる。
5.0（３）面旅行速度
0.0

面での旅行速度の算定式を（５）式に示した。面で

5月

6月

7月

8月

9月

10月

11月 12月

1月

2月

平均

表現することで区別や地区別（例えば、環状道路内と外、コミュニティーゾーン内など）の平均旅行速＜曜日別＞
平均旅行速度（km/h）

度として利用できる。

20.0

面（メッシュ）平均旅行速度；

 


 


 

 
  

15.0

13.9

13.9

月曜日

火曜日

水曜日

木曜日

金曜日

5.0

0.0
土曜日

日曜日

＜時間帯別＞

40.0
速度（km/h)

14.4

10.0

進行方向：下り

平均旅行速度（km/h）
20.0

平均旅行速度 20.4km/h

20.0

15.0

10.0

14.3

14.2

15.2

14.7

13.6
13.3

13.5

14.5

14.0

13.1

10.0

山手通り交差点

0.0
0

5

10

15

20

25

30

5.0

35

ﾘﾝｸ番号

0.0
10時台

図−１
１ 目黒通りのリンク別平均旅行速度（下り）注）既存のセンサス旅行速度では太線の状況しか把握されないが、プローブカー調査より細線のように渋滞ポイントなどが一目で分かる。図はタクシー３ヶ月間のデー
タより IBS 作成

18

13.9

（５）

50.0

30.0

17.5
15.1

14.2

11時台 12時台 13時台 14時台

15時台 16時台 17時台

18時台

10-18
時台計

図−１
２ 月別、曜日別、時間帯別の平均旅行速度
注）東京２
３区の２
０km 四方１年間の１
０時〜１
８時台のタクシー走行データより推計
出典）IBS 作成

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ．特 集
ル数やリンク捕捉状況（特定の道路に偏りがないか）、を示した。

異常値がないかどうか等を十分確認する必要がある。

年間渋滞損失時間（分・年）；"#$$  "&#%$$'()  "&#%$$*( （４）燃料消費量%

６）

１秒ごとのカーナビデータを用いて、既存研究で提案された燃料消費量の算定式より燃料消費量（cc）の算定が可能である。算定式を（６）に示した。
第１項は走行時間に関する項、第２項は走行距離に関する項、第３項は加速度に関する項の和で表される。
燃料消費量；

     !

（６）ここで、T は旅行時間（sec）、d は旅行距離（m）、

 は計測サンプル周期 k 毎の車速、 は計測サン"

年間渋滞損失額（円・年）；/#$$ /%#$$'/%#$$*!
%の整備効果の指標としても活用可能となる。特に１秒毎の位置データや地点速度データを収集することで、既存の平均速度による排出推計では十分表現できない交差点付近の加減速を加味した排出特性が把握可能となる。
（（6:00-13:00）（（14:00-22:00）（（23:00-5:00）（８）

平日の時間帯別渋滞損失額；/%#$$'   "&#%$$'(&0%'(120'!()
 -四方に分解し、１００m 四方毎の時間区間別燃料消費

くの燃料が消費されているかが分かると共に、道路（７）

T 時台の平日におけるリンク i のオフピーク平均通#..* は T 時台の休日におけるリ
過所要時間（分）、 &ンク i のオフピーク平均通過所要時間（分）である。

の 推 計 を 行 っ た。図−１
３は DRM デ ー タ を１００m

動みから推計）。これによりどの時間帯のどこで多&" "&+,%-' "&#..'、"&#%$$*"&+,%-* "&#..*
+,-'
ここで、"
&% は T 時台の平日におけるリンク i+,-*の平均通過所要時間（分）、"&% は T 時台の休日に#..'おけるリンク i の平均通過所要時間（分）、"& は速時＝０、K は総サンプル数である。（６）式より、量の推計結果を示している（図はタクシーの走行挙%#$$'
但し、 &
%プル周期 k 毎のパラメータで加速時＝１、低速・減
東京６月のタクシー２０台のデータより燃料消費量&（９）

休日の時間帯別渋滞損失額；/%#$$*  "&#%$$*(&0%*(120*!( (3* （１０）
 'ここで、&0% は T 時台の平日リンク i の車種 m*
交通量（台／h）、&0% は T 時台の休日リンク i 車種
#$$'
m 交通量（台／h）、"&% は平日 T 時台のリンク i に#$$*
おける渋滞損失時間（分）、"&% は休日 T 時台のリ
20' は平日車
ンク i における渋滞損失時間（分）、120*は休日車種 m
種 m の時間価値（円／台・分）、1の時間価値（円／台・分）、3* は休日交通係数である。
（７）から（１０）式を用いて、東京区部の幹線道路における２
０００年４月〜２
００１年３月までの１年間の渋滞損失時間及び損失額を算定した。なおここで、オフピークの旅行時間は０時〜６時台の平均旅行速度とし、車種別交通量は道路交通センサスの交通量を用いた。また時間価値や休日係数は、参考文献８の
我が国の便益計測マニュアルに遵守した方法を採用：251（cc）-

した。その結果、年間６，７５１億円の渋滞損失額（首

図−１
３ １
０
０m メッシュ時間区間別燃料消費量

都高除く）という結果が得られた。道路種類別には

凡例：：0-150（cc）：：150-250（cc）：

出典）文献４一般国道１，
８４２億円、主要地方道３，０４１億円、一般
都道１，
８６８億円であった。ここでの算定結果はタク（５）渋滞損失時間、損失額

シーのデータが取得されたリンク及び時間帯のみで最後に、年間渋滞損失時間の算定方法を（７）、年の推計であり、取得されていない時間帯などの補正

間渋滞損失額の算定方法を
（８）
〜
（１
０）
式に示す。渋を特に行っていない。そのため、結果は過小推計さ

滞損失時間や損失額は、リンク、区間、面のいづれれている点に注意が必要である。取得できないあるの場合も算出可能であり、ここでは年間の算定方法

いは取得データに偏りがある路線については、センIBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

19

２）路線バスは決まった路線を決まった時刻で走行している車両であることから、特定路線の旅行
時間や変動特性を把握したい場合に適用性が高い。既に多くの都市でバスロケが導入されており、既存データを活用することで車載費用や通信費用をかけることなく時間帯別の主要交差点
間旅行時間や変動特性の把握ができ、事業の事
前事後の影響や渋滞損失額や損失時間を用いた経済評価といったマクロな計測に今後適用されていくことが期待できる。

図−１
４ 渋滞損失３D マップ（東京２３区）

３）車両位置のデータを用いることで、交差点間や注）１年間の １ タクシーによる走行データのみから推計出典）IBS 作成

路線、面的な平均旅行速度、燃料消費量、渋滞による損失時間及び損失額の５つのパフォーマ

サスデータによる補正や他データ（都営バスのバス

ンス指標の定式化を行った。収集されたデータ

ロケデータ等）による補正などを行い、精度を向上

を用いて指標化を行うことで問題箇所把握の精する事が課題である。

度に貢献でき、また渋滞関連事業の事前事後評

首都高中央環状延伸が一般道路に及ぼす実際の効

価の新たな指標として適用可能であることを示

果や今後想定される乗り継ぎ料金制や時間帯別料金

した。

制による影響や経済効果といった広域的な評価の指標としての利用が期待される。

本稿で提案した指標を政策評価の指標として本格的に普及及び導入していく上での課題を以下に整理
した。

４．まとめ

１）政府では渋滞による損失を毎年モニタリングしていく方針を示しており、東京などの大都市で

本稿では、プローブカーから得られるデータの車は路線バスなどの計測では費用面や路線数など

両別の特性について分析を行い、今後の政策評価とに限界があり、タクシーデータを組み合わせたして適用可能なパフォーマンス指標について、指標

損失計測の検討が必要である。ただし、タクシーの定式化及びタクシーデータを用いた指標算定を試

は営業所から半径５〜１０km を走行圏域としてみた。

いることが明らかとなっており７）、路線によって特定時間帯や特定区間のデータが取得できな

本稿で得られた成果は以下である。
１）タクシーデータは比較的広範囲に様々な道路のい特性がある。東京都市圏全体といった大都市

データが収集できることから、面的な季節変動

圏の面的な計測にあたっては、営業所の選定とや月変動、曜日変動や時間変動などの道路パ配備する台数の検討が課題である。また、交通

フォーマンスをモニタリングする場合の適用性

管理者の保有する VICS リンクデータ注６）を利用が高い。東京の場合、時間帯別にリンク当たりすることでビーコンが設置された幹線道路の旅

平均１５〜３０サンプルのデータが幹線道路にお行速度が把握でき、これらデータの活用や組みいて取得され、また、２０km 四方のエリアにお合わせの検討も重要である。

いて時間帯毎に５〜７割のリンクをカバーする

２）定期的な渋滞損失をモニタリングしていくためことが明らかとなった。この場合の計測にかかには、路線の旅行時間データをモニタリングしる費用は６００万円程度（２０台のカーナビ機器ていくだけでは不十分であり、交通量のデータ費用）であり、常時観測調査機器（トラカン）１が必要である。渋滞損失が発生している都市部

台の２分の１程度で上記データが取得できるこの交通量データは交通管理者が保有しており、とを意味し、今後実務における広域的な政策評

交通管理者が保有している交通量データの早期公開が望まれる。

価や交通調査の効率化や高度化に寄与することが期待できる。

20３）現在実施されているプローブカーデータを用い

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ．特 集た事業の事前事後評価では、所要時間の短縮効
果のみを対象としている。走行経費の短縮や本論文で紹介した燃料消費量の削減効果についてもプローブデータから推計可能であり、実務での蓄積を今後進めていくことが重要である。また、NOx 排出量などの推計も可能となりつつあり、環境排出量の削減効果については、車両からの排出量と車両挙動との特性把握、排出原単位の検討などが課題である。
なお本稿は紙面の都合から政策評価に限定して今後の可能性と課題について報告を行った。プローブ
カーは、伝統的に手計測で行われている旅行速度調査や渋滞長計測調査、路上駐車計測調査、経路把握
調査、観光調査など交通調査の効率化や精度向上に寄与でき、調査結果や推計精度が向上することで、従来よりも信頼性の高い客観的なデータを国民に提供できる。また、交通量データとプローブカーから算定される旅行時間データを用いることで、きめ細かな道路パフォーマンス関数の推計が可能となる。

イロ（地磁気）から方位の変化を検出して地図上に自車位置を表示している。
注３）自律航法とは、GPS による位置計測に頼らず、曲がった方向をジャイロセンサー（注２）にて、路面の傾斜を傾斜計（G センサー）で位置を決定する方法のことをいう。近年のカーナビは GPS と自律航法の両方を用いるハイブリッド型が一般的である。
衛星が捕捉できない駐車場内の案内等は自律航法のみで位置を計測している。
注４）パルス信号とは、信号の伝送方法の一つである。
ここでは、自動車の ECU（エンジンコントロールユニット）から車速の信号をパルス信号にて取得しているという意味で用いている。
注５）本稿では、DRM（Digital Road Map）のリンクのことを「DRM リンク」と呼んでいる。（DRM はノードとリンクから構成される。
）
注６）VICS リンクデータとは、VICS（Vehicle Information and Communication Systems）システムにおいて取り扱われる種々の情報を効率的に処理するための位置表現用の道路リンクである。VICS リンクは一般的に DRM リンクよりも区間延長が長い（DRM
リンクをいくつかつなぎあわせたもの）。

このことにより、将来の交通計画の目標として従来の交通量だけではなく、ピーク時旅行速度や平休別の旅行速度の目標値など、量だけではなくサービス

参考文献
１）道路整備五カ年計画中間報告，社会資本整備審議水準を目標とした将来計画の策定が実現のものとなろう。

会道路分科会，２００２年７月
２）菊地春海，瀬尾卓也：GPS が交通調査を変える〜

謝辞

プローブカーによるパラダイムシフト〜，測量，

本稿は、昨年度及び一昨年度の IBS 受託業務の一部を本特集用にとりまとめたものである。国土交

２
０
０
２年３月
３）（財）
計量計画研究所：IT を用いた交通データ収集
研究報告会，２００
２年７月９日通省に感謝の意を表する次第である。
なお本稿で紹介した内容の中で、プローブカーを４）K. Makimura, H. Kikuchi, S. Tada, Y. Nakajima, H.
Ishida and T. Hyodo :用いた計画の体系、旅行速度の算定手法、旅行速度

Performance Indicator

Measurement Using Car Navigation Systems, Pre-や渋滞損失算定及び表現のそれぞれについて、国総

sented on the 81th

研から特許出願中である。

Transportation

Research

Board CD/ROM, Washington DC, 2002.
５）田中利行，中嶋康博，佐藤弘子，牧村和彦：プロー

注１）
国際標準化 TC２０
４WG１
６では、今後プローブカー
は、プローブビークル（Probe Vehicle）と表記する方針である。現在の一般的な呼称は、日本：プロー
ブカー（Probe Car）、アメリカ：プローブビークル（Probe Vehicle）、欧州：フローティングカー（Floating Car）である。
注２）ジャイロセンサーとは、別名、自律航法ユニッ
トと言い、独力で方向を測位するための角速度（１秒間に何度動いたか）を検出するセンサーである。
一般的にカーナビゲーションにはジャイロセンサーが取り付けられており、その位置計測の仕組みとしては、車速データから車の移動距離を計算し、ジャブカーを用いたリアルタイム道路交通情報提供シス テ ム に 関 す る 研 究，交 通 工 学 研 究 発 表 会，
２
０
０
２．
１
１
６）大口敬：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．
２
２，pp
５
７
５−pp５
７
８，１
９
９
９年１
０月
７）石田東生，岡本直久，鈴木完，牧村和彦，中嶋康
博：プローブカーによる走行速度調査の適用可能性，第１回 ITS シンポジウム，２００２．
１２８）道路投資の評価に関する指針検討委員会編，道路投資の評価に関する指針（案）
，平成１
０年６月

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

21

特集：IT と IBS の取り組み―交通政策の新たな潮流―

地域特性を考慮したプローブカー活用方策の検討
An Examination for Practical Use of Probe Vehicles in Consideration of Regional Characteristic
秋元

伸裕＊

淳＊＊

森尾

By Nobuhiro AKIMOTO and Jun MORIO

価指標のみに基づく全国一律の優先順位では、道路

１．本検討調査の背景・目的整備が進まないという結果につながる。

（１）検討調査の背景（２）検討調査の目的

中山間地域をはじめとする地方部においては、一こういった背景のもと、本検討調査は、道路交通

般的に人口密度が低く、公共交通機関の成立可能性

センサス等から得られる交通量や混雑度といった従も低いことから、自動車依存度が高く道路がなけれ

来型の代表的な指標以外に、プローブカーデータをば生活が成り立たない状況にあると考えられる。

活用して、地方部（特に中山間地域）における道路

これら中山間地域では、都市部に比べ交通量が少の必要性を適切に評価できるようなパフォーマンス

なく、また混雑度も低いことから、交通量や混雑度

指標および評価手法の検討・提案を試みることを目といった既存の評価指標を使って道路整備の必要性的とするものである。

を示そうとしても、都市部に比べて優先度が高く評価されることはほとんどないと考えられる。

２．検討調査の内容と対象地域

そのため、中山間地域の側から見れば、自動車代替性が相対的に低く道路整備に対するニーズが相対

本稿は、「地域特性を考慮したプローブカー活用

的に高いものの、交通量や混雑度といった既存の評

方策検討調査（国土交通省四国地方整備局中村工事

表−１ 各調査の概要（取得データ等）
取得データ

調

査

疲労度調査

道路整備効果調査

プローブ・
システム調査期間

一般道路（2日間）平成13年11月15日,17日■高知⇔中村114km（R33、R56）
高速道路（2日間）平成13年11月16日,18日■高松⇔松山162km（高松道、松山道）
平成13年12月6日〜平成14年2月（山間部を走行する宅配車両は44日間）

平成12年12月〜平成14年3月（1年4ヶ月）

サンプル数など

一般道路：2名×2回※20代男性（この区間走行経験なし）
1秒
高速道路：2名×2回※20代男性（この区間走行経験なし）
宅配車両：2台※市街地1台,山間部1台走行
1秒
監督官官用車：2台※市街地1台,山間部1台走行
計4台
デマンドバス: 1台
路線バス: 2台
タクシー: 4台
100
デイケアセンター車: 1台
m
工事事務所官用車:3台
市役所公用車: 1台
計12台

【車載機】
SR 位置情報、速度に加えて前後・横加速度まで取得可能な車載機（データテック製）※ 中村まちバスの車載機（松下製）＊都市・地域研究室

22

取
得
間
隔

＊＊交通政策研究室

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

緯
度
・
経
度

○

○

○

地
点
速
度

○

○

○

前
後
・
横
加
速
度

○

そ
の
他
の
デ
ー
タ

車
載
機

･旋回角速度･フリッカー値･自覚症状しらべSR･旋回角速度SR･実車・空車（タクシー）･到着（デマンドバス)※○−

．特 集事務所委託業務）」における検討結果をベースにと

３．疲労度調査りまとめたものである。表−１に示した実態調査および検討を行っているが、本項では、「疲労度調査」、（１）調査の目的および最終的な目標「道路整備効果調査」について述べる。

高速道路、一般道路において疲労度に関するデー

調査対象地域は、高知県中村市およびその周辺地

タ、プローブカーによる走行特性のデータを収集し、域である。中村市は、四国地方南西部、高知市からドライバーの疲労度の視点からみた指標の提案と試

約１００km 離れた県西南地方に位置する。三方を山算を行うことを目的とする調査である。

に囲まれ南東で太平洋に面し、日本最後の清流四万また、本調査のねらい、および最終的な目標とし十川が貫通する、人口約３万５千人の都市である。

ては、プローブカーデータをもとにした、ドライバーの運転疲労度を表す指標の構築・算出検討、および「ドライバーの運転疲労度軽減のためには、走行性の高い道路の整備が必要である」といった、地方都市における道路整備の必要性を示す指標としての活用の方向性検討が考えられる。

高知市（２）運転時間と疲労の蓄積（フリッカー値※低下率）
一般道路では、時間経過に従い疲労の蓄積度合いを表すフリッカー値低下率が高くなる傾向にある。
高速道路でも、時間経過とともにフリッカー値は中村市

低下する傾向にあるが、一般道路と比較して低下率

図−１ 中村市の位置は小さい（図−３）。
このことから、一般道路は高速道路と比較して疲

市街地は約１km 四方の大きさで、四万十川と支労が蓄積される傾向にあると推測される。

流の後川に囲まれた中州に、小京都と呼ぶに相応しい碁盤の目の道路網で構成されている。この市街地

(%)

16

方面からの国道３
２１号、四万十川上流部の中山間地域からカーブしながら下ってくる国道４３
９号・４４１号が市街地に通じている。

富山

フリッカー値低下率の南端部を国道５６号が東西方向にかすめ、足摺岬

10

蕨岡

国道56号

一般道路
高速道路

一般道路

8
6
4
0
0:00

国道441号
後川

122

国道439号

大川筋

14

高速道路

1:12

2:24
走行時間

四万十川

3:36
（時：分）

図−３ 道路種類別フリッカー値低下率の推移
中心市街地（中村地区）
東山地区（３）一定の閾値を超える加速度の発生状況

具同地区
中村駅

一定以上の加速度発生箇所を地図に落とすと、一中筋
東中筋

般道路の場合、発進・停止時の前後加速度は市街地

国道56号

国道321号
下田地区
八束

N
0

1km

2km

3km

での発生が目立ち、カーブ走行時の横加速度は、山間部区間で目立つ。また、横加速度は特定区間での発生が多く、前後加速度と比べ距離あたりの発生密度は高いことがわかった。

地区名：2,000人以上の地区

図−２ 中村市の市街地と主な幹線道路

高速道路の場合、前後・横加速度とも一定の閾値を超える観測値の発生はほとんど見られなかった。

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

23

（４）加速度発生回数とフリッカー値低下率の関係

は高速道路と比較して疲労が蓄積されると推測される。

前後加速度・横加速度ともに、０．
２G を一定の閾

前節までの検討を整理すれば、前後加速度・横加値としてこれを超える回数と、疲労の蓄積状況を表

速度とも加速度超過回数の少ない高速道路の場合と、すフリッカー値低下率の関係を分析した。図−４・５

市街地での前後加速度、山間部カーブでの横加速度のように、各加速度が０．
２G を超える回数とフリッの発生が多い一般道路の場合では、後者の方がフカー値低下率は概ね線形の関係があり、結果としてリッカー値の低下率が大きく、運転の継続により疲

加速度０．
２G 超過回数が少ない場合は、疲労の蓄積

労が蓄積していく可能性が高いと推測される。

度合いが少ないと考えられる。
なお、運転中にヒヤリと感じるレベルといわれて

４．中山間地域道路整備効果調査

いる前後加速度０．
３G 超過回数とフリッカー値との関係はあまり見られなかった。ヒヤリと感じるほど（１）調査の目的および最終的な目標の強いレベルの加速度ではなくても、それが繰り返

本調査は、中山間地域における山間部の道路走行

しドライバーに負担として加わることにより、疲労時の運転状況を的確に表す指標について、プローブ

度が蓄積される可能性があることが推察される。

カーデータをベースとした検討を行うことを目的としている。
最終的な目標としては、プローブカーデータをも前後0.20Gとに、山間地の道路におけるドライバーの運転環境

フリッカー値低下率(%)

20を表す指標を構築・算出するとともに、
「山間部に
15

おける道路運転環境を向上するには、さらなる地域
幹線道路の整備・改良が必要である」といった、地10

方都市における道路整備の必要性を示す指標として位置づけていくことが考えられる。

5（２）国道４４１号走行データの分析
まず、中村市から北西方向へ伸びる国道４４１号を

0
0

20

40

60

80

100

加速度超過回数の関係を分析し、カーブが多いといった道路線形の図−４ 前後加速度０．
２G 超過回数とフリッカー値低下問題から通常走行時に比べ低速でも大きな横加速度が発生していると判断するための閾値抽出を試みた。

横0.20G０．
５G 以上の横加速度は地点速度４０〜６０km／h で

20
フリッカー値低下率(%)

走行したプローブデータをもとに、速度と横加速度の発生率が高く（図−６）、また地点速度６０km／h以上の場合、発生する横加速度は最大でも０．
３G で

15

ある（図−７）といった特性があった。
10
0%

5

0

50

100

150

200

250

加速度超過回数

図−５ 横加速度０．
２G 超過回数とフリッカー値低下

横加速度

0

（５）分析結果のまとめ
一般道路では、時間経過に対応してフリッカー値

60%

80%

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

100%

13.4

26.6

0.25G〜

13.9

30.3

29.6

15.6

0.3G〜

13.2

31.9

32.5

15.7

29.8

17.5

7.2
5.5
3.5

0.4G〜

6.9

0.5G〜

4.2
5.8

26.2
23.8

32.8

29.6

1.0G〜

3.5
6.6

19.3

38.7

28.7

〜10km/h〜60km/h〜20km/h
60km/h〜40.0〜30km/h

13.8〜40km/h

11.5〜50km/h

図−６ 横加速度別地点速度構成比

般道路と比較してグラフの傾きは小さい。一般道路

24

40%

0.2G〜

地点速度

低下率が高くなる傾向にあるが、高速道路では、一20%

．特 集

地点速度

0%

20%

40%

〜10km/h

60.0〜20km/h

56.1

60%

80%

100%

28.6

8.2

28.9

２
また地点速度２０km／h 以下の低速で横加速度０．
G を超える箇所は、ほとんどが幅員３．
０〜５．
５m の

52.9

29.9

15.7

〜40km/h

54.8

27.0

14.7

〜50km/h

55.1

24.4

〜60km/h

56.0

21.2

12.2

区間であり、その発生箇所は、地点速度４０km／h

1.9
5.8

横加速度

62.1
0.2G〜

0.25G〜

25.0
0.3G〜

0.4G〜

0.5G〜

以下０．
３G 以上の場合よりも、特定箇所に集中している状況であった（図−１０）。

4.3

60km/h〜

１３．
０m 区間の約８倍となる（図−９）。

13.6〜30km/h

6.7

過回数が多く、幅員３．
０〜５．
５m 区 間 は、５．
５m〜

10.7
12.9
1.0G〜

図−７ 地点速度別横加速度構成比

具体的に道路台帳と照らし合わせてみると、狭幅員でカーブが連続する区間で、低速でも大きな横加速度が発生しており、特に急カーブの頂点付近で顕著にみられる（図−１１）。

地点速度と横加速度の関係は（図−８）
、４
０km／h

（回/km/44日）

150
距離当たり加速度超過回数程度までは速度が高くなるほど発生する横加速度の上限値は大きくなるが、逆に４０km／h を超えると速度が高くなるほど横加速度の上限値は小さくなる
傾向がある（図の破線）。この傾向は、首都圏の山間部区間を走行したデータにおいても同様にみられた。
横加速度は、カーブ区間前後など遠心力が大きく変化する地点で発生すると考えられるが、同じ箇所

横加速度
0.2G〜

0.25G〜

0.3G〜

100

50

0

でも走行速度が高いほど大きくなる。ドライバーに

3.0〜5.5m

負担を与える山間部のカーブ区間の走行という視点

5.5〜13.0m
幅

員

図−９ 幅員別・距離あたり横加速度閾値超過回数

から、低速でも大きな横加速度が発生する地点を抽出することが考えられる。
ここでは簡単のため、図−８において破線を超え
２G 以上、２
０〜４０km／h
る、概ね２０km／h 以下で０．
で０．
３G という閾値（図−８の楕円）を設定した。
(G)
0.5
0.45
0.4

横加速度

0.35
0.3
0.25
0.2
0.15

幅員

3.0m未満
3.0〜5.5m
5.5〜13.0 m

0.1
0.05
0
0

20

40

60

地点速度

80
(km/h)

図−８ 地点速度と横加速度の関係（４）道路状況と横加速度発生状況との関係

図−１
０ R４
４
１周辺の横加速度閾値超過箇所（地点速度２０km／h 以下横加速度０．
２G 以上）

幅員が狭い区間では横加速度の距離あたり閾値超IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

25

①

②

図−１
１ 地点速度２０km／h 以下・横加速度０．
２G 超過箇所の道路整備状況の例／箇所図（左下図）
区間 ：短い区間で比較的急なカーブが連続（上図）
区間 ：旧道改良区間前後の急カーブ（右下図）（５）すれ違い困難箇所
道路幅員が狭く、対向車とのすれ違いが困難であ

120(回/44日）西土佐村100ると想定される箇所として、宅配車両のプローブ
データから停止回数を分析した。停止回数が多い箇所として、幅員が減少する区間の前後や、四万十川

60
40
信号交差点

高瀬橋

20

を渡る橋のたもとの交差点周辺などがあげられる

0
後川橋

（図−１
２・１
３）。
（ここでは、GPS 位置が１０秒〜２分の間変化しなかった箇所を停止とした。１０秒未満

中心部

80

幅員

：3.0〜

利岡橋

川登大橋

勝間橋

口屋内橋

かよう大橋

津大橋

：5.5〜13.0m

図−１
２ 国道４
４
１号のリンク別停止回数と道路幅員との関係は一時停止や短時間の GPS 受信不能状態の可能性が高く、２分以上は荷物の積み卸し等による停止の可能性が高いため、それぞれ除外した。
）

幅 員

津大橋

所は幅員減少区間の前後とほぼ一致しており、ここ

3.0m未満
3.0〜5.5m
5.5〜13.0 m

停止回数が多いリンク

道路台帳と照らし合わせると、停止回数の多い箇
かよう大橋

で対向車を待避していると推察される（図−１
４）。
口屋内橋

（６）分析結果のまとめ
国道４４１号走行時の速度と横加速度の関係を分析し、頻繁な運転動作を要し疲労蓄積も考えられる低勝間橋

速走行時の横加速度が、幅員５．
５m 未満のカーブ

利岡橋
川登大橋

連続区間で、特に集中して発生することを確認した。
また、GPS の位置変動から算定した停止時間から、

後川橋

対向車のすれ違い待ちと思われる一旦停止が、幅員が増減する箇所の前後で、発生することを確認した。
図−１
３ 国道４
４
１号における停止発生箇所

26

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ．特 集①②

図−１
４ 停止回数の多い箇所における道路整備状況の例／箇所図（左図）
区間 ：幅員減少地点の退避所（右上図・右端矢印の箇所）
区間 ：幅員８m に改良された区間の前後における停止（右下図）

５．今後の課題
今回の疲労度調査では、少サンプルではあるが、疲労の蓄積と前後・横加速度０．
２G 超過回数との関詳細な道路整備状況、交通量との関係分析が考えら
２G・４０km／h 以下０．
３れる。今回２０km／h 以下０．
G とした閾値についても、理論的な面を含めた検証が必要であると考えられる。

係性が認められた。また一般道路と高速道路で、閾

停止回数については、他の車種・道路データを含値となる前後・横加速度０．
２G を超える加速度の発めた一般化、適切なリンク単位での距離あたり回数

生回数には大きな差があることから、同じ運転距

等のわかりやすい表現方法の開発、などの課題があ離・時間であっても一般道路の方が疲労の蓄積が進る。

む可能性があるとの考察を行った。
今後は、被験者や走行区間のサンプル数を増やし

長期的には、提案した指標を軽減させる具体的な道路改良方法や、整備優先順位等の課題がある。

た継続的なデータ収集や、他の疲労度測定方法による試行が考えられる。また、収集データをもとに、《謝辞》

個人差、線形などの詳細な道路整備状況、天候・昼

本調査は、中村工事事務所委託「地域特性を考慮

夜時・交通量といった走行時の状況等との関連性分したプローブカー活用方策検討調査」の調査ワーキ

析を通じ、閾値０．
２G の妥当性の検証や、一般的・

ング（委員長：朝倉康夫神戸大学教授）において討

普遍的な指標化の検討を進める必要がある。

議をいただいた。貴重なご指導・ご意見をいただい中山間地域道路整備効果調査では、低速時横加速

た関係各位に厚く御礼を申し上げる次第である。

度および一旦停止回数を、道路整備・改善の必要性を示す指標の案として示した。

※注）フリッカー値（による疲労度測定法）

低速時横加速度と、速度、および道路線形として断続光として認識可能な、１秒あたり光源点滅回数

カーブだけでなく道路幅員との関係についても示しの限界値。神経・精神的疲労による平常時からの低下

たが、今後他の車種や山間部道路の走行データ収集率から、疲労の度合いを測定する。最もポピュラーにと、これをもとに縦断、視距、見通し、路面などの行われている疲労度測定法のひとつ。

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

27

特集：IT と IBS の取り組み―交通政策の新たな潮流―

IT を活用した交通調査の高度化と課題
Advances and Problems of Traffic Survey by Using of Information Technology
西山

良孝＊

牧村

和彦＊＊

中嶋

康博＊＊

By Yoshitaka NISHIYAMA, Kazuhiko MAKIMURA and Yasuhiro NAKAJIMA

１．はじめに事例の紹介は、はじめに PHS を用いた歩行者行
動の測定手法について、PHS 利用の課題とされる

交通現象の把握は、交通施設計画や TDM 等ソフ

位置測定誤差の補正手法に関する研究結果を示す。

ト施策検討の基礎データであるばかりでなく、実施

次に、行動データとして、OD や経路情報とともに施策の効果検証のためにも必要である。これまで、重要な行動目的などの情報を i−mode を用いて把交通現象の把握は、専らアンケート調査や人手によ握する研究を示す。最後に、より詳細な歩行者の施る追跡、及びカウント調査が主流であり、被験者の設出入りを把握する測定機器として電波タグを用い記憶に頼ったアンケート回答や１日調査に対するた研究について示す。

データへの信頼性、また、被験者の調査負荷や調査費用等が課題となっていた。さらに近年は、より詳

２．PHS による歩行行動把握及び誤差補
正手法

細な行動データへのニーズが高まるなど、既往の調査手法の限界が指摘されている。
近年の IT（情報技術）の進歩はめざましく、日々GPS や PHS による位置測定誤差に対し、カーナの交通現象を正確、詳細に、また被験者への負荷少ビゲーションでは、自動車の走行空間が道路に限らなく継続的に取得することが可能となっている。

れることから、道路位置データを電子化し自律航法

交通行動の基本データである OD（出発地・目的やマップマッチング技術等を用いて誤差の補正を地）、及び経路情報は、時々刻々と移動する位置座

行っている。しかしながら、歩行者系の行動は移動標情報として、GPS（Global Positioning System）

空間に制限が無いことから上記手法の利用は難しい。

により把握可能となった。我が国では GPS を用い

PHS を利用した歩行者経路の推定については、たカーナビゲーションシステムが広く普及しており、

岡本他１）は PHS パワーアンテナを使用することにGPS を搭載した自動車そのものを測定機器とみな

よって、また羽藤他２）は複数の PHS キャリアを使用

すプローブカーは、新たな交通流動把握、分析ツーすることによって位置精度を高めるという提案がな

ルとして道路走行状況や渋滞状況の把握などに利用されている。
本研究では市街地内の施設が個々に設置しているされている。
一方、歩行者の回遊行動把握に関しては、高層建

PHS 自営アンテ ナ に 着 目 し、商 用 PHS 位 置 特 定

築物が立地する都心部、地下街、施設内等についてサービスにより得られる位置データを、自営アンテ

GPS が利用できないことから、PHS の利用が提案

ナ位置情報を用いて補正する手法を提案するものでされているが、その測定誤差は GPS に比較して大ある。また、調査機器携帯者の加速度情報から歩行

きく、歩行者経路の特定が課題となっていた。

状態を識別し、PHS 自営アンテナによる補正位置

本稿では、歩行者系の行動把握を中心に、IBS がを基準点とした地点間速度に歩行速度閾値を用いる

これまで取り組んできた情報機器を用いた交通行動

ことで、位置特定のノイズ点（建築物による PHS

把握の事例を紹介し、それぞれの事例から得られた

電波の反射や、他の電波の影響から大きく測定位置

知見をもとに、調査への適用可能性と今後の課題にに誤差が生じた位置データ）をカットする方法の検ついて考察する。

討も行った。

＊東北事務所

28＊＊交通研究室

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ．特 集（１）測定装置ていれば、自営アンテナ電波が取得された場合の被本研究では、図−１に示す PEAMON（PErsonal
３）

Activity MONitor）を 測 定 機 器 と し て 用 い た。

験者の位置特定は非常に精度高く把握することが可能となることを意味する。

PEAMON は、加速度センサーで行動状態を識別し、
PHS データ（PHS アンテナ ID 情報と電界強度）とともにメモリカードに記録する機器であり、複数のPHS アンテナキャリア（アステル、NTT、DDI、自営）の電波を同時に測定することが可能である。
PHS位置解析で得られる施設情報３軸加速度センサ

MPU

バッテリー

代表点
CFメモリカード●：PHS測定点→：実際の歩行経路
PHS受信機図−２ 商用 PHS 位置特定サービスによる位置解析例（天神地下街回遊）
パーソナルコンピュータ

図−１ PEAMON の機能と外観ノイズ点（２）位置補正手法について

商用 PHS 位置特定サービスの問題点
PHS による位置測定は、PHS 商用キャリアが設置したアンテナごとの ID と電解強度を測定し、アンテナ位置座標データから、いわば三角測量の要領
で、位置座標を特定するものであるが、PHS 商用
キャリア電波は、街中の構造物により影響を受ける。
図−２は、商用 PHS 位置特定サービスを利用し●：ＰＨＳ測定点て変換された被験者の位置（緯度、経度、施設名）
を示したものである。図に示すように、地下街、駅→：実際の歩行経路

構内などの施設内では、アンテナの設置数が少ないため、ある代表点１箇所に集約されるという問題がある。また、沿線建物による PHS 電波の反射（マ

図−３ 商用 PHS 位置特定サービスによる位置解析例２（中州川端地区回遊）ルチパス）の影響で、図−３のように位置データが飛ぶ（ノイズ点）現象が生ずる。

自営アンテナ位置データベース
ここで、我々が着目したのは自営アンテナである。

本研究では、自営アンテナの PHS データをあらかじめ測定して自営アンテナ位置データベースを構築し、そのデータと歩行実験により PEAMON で

自営アンテナとは、構内電話など個々の施設内のみ取得した PHS データをマッチングすることで位置で使用する目的で設置された PHS アンテナであり、を推定することを試みた。今回測定した自営アンテ

商用の PHS アンテナに比べてパワーは弱く、自営

ナ位置データベース例を表−１に示す。ここで CSID

アンテナの電波が届く範囲は狭小範囲に限られる。

とは、PEAMON で取得された PHS アンテナの ID

このことは、事前に自営アンテナの位置が把握され番号である。

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

29

表−１ 自営アンテナ位置データベース例され、このデータと、自営アンテナ位置データベー

CSID

スを用いて得られた位置、施設情報は、測定時刻を４FAED６２０
０
００、４FDBCC１０４０４

基準にして融合される。次に加速度情報を用いて、

５８８C０８、４FDBCC１０４０４、
地下街（西 W―４、ソラリアステージ ４C７F４
方面出口）
４F４
３E５E０
０
０
０

歩行／静止情報を解析し、歩行状態データについて

地下街（西 W―８、天神ビル方面出口） ４C８
８
８C３
８
０
０
０

歩行速度閾値を考慮して速度異常点をカットする。

場所
地下街（ブティクホラヤ前）

地下街（ステンドグラス前）

５
０
７
８
７
２
１
０
１
０
８、４C８
８
８C３
８
０
０
０

歩行速度閾値PEAMON取得データ

機器で取得した位置座標の異常値を検出する方法

PHSデータとして、連続的に位置座標が補足されることから、

加速度データ

商用位置特定サービス

自営アンテナ位
置データベース

測定地点間の移動速度を算定し、速度異常値を示す
測定値を削除することも行った。
PEAMON に内蔵された加速度センサーから識別

加速度解された歩行状態のデータについて、連続する２地点

歩行静止データ

間ごとに直線距離と移動時間から地点間速度を算出

位置、施設名データ

歩行速度閾値補正

し、速度が閾値以上の地点を異常値としてカットすることとした。この場合、２地点とも位置座標が不
正確では地点間速度は信頼できないが、精度の高い

補正位置、施設名データ

位置特定が可能となる PHS 自営アンテナによる補

図−５ 位置補正処理の流れ

正点を真値と考え、これを基準点として速度算定を行った。なお、速度閾値は、人間の平均歩行速度が位置補正実施例

０km／h を 設 定 し た。
３〜５km／h であることから、１

自営アンテナ情報を適用して位置補正を行った例
を図−６に示す。補正前は図−２で示すように地下

自営アンテナ補正点

街での位置情報が１箇所のみであったが、本手法によって、歩行経路を推定することが可能となった。

速度 3Km/h

12
速度 4Km/h

速度 15Km/h

4

ノイズ点
3
補正前

速度 5Km/h

1→2→3→4→5

補正後

1→2

5

●：PHS測定点

4→5

図−４ 速度閾値による位置修正イメージ

位置補正処理の流れ

P H S 位置解析
で得られる施設情報→：実際の歩行経路
図−６ 自営アンテナによる補正例（天神地下街回遊）

位置補正処理の流れを図−５に示す。PEAMONで取得された PHS データ（商用キャリア）は、商

歩行速度による位置補正を行った例を図−７に示す。

用位置特定サービスによって位置、施設情報に変換

補正前の図−３に比較し、スタート地点で２
０
０m 程

30

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ．特 集度のノイズ点があったが、補正後は５０m 程度に納まっていることが確認される。

地下街での代表点やノイズ点が補正されていることが確認できる。また、回収時に行ったアンケートへの記入データを真値とした場合の施設立ち寄り識別率の比較を表−２に示す。商用 PHS 位置特定サー

ノイズ点

ビスでは識別できない施設での立ち寄りも識別可能となっていることが分かる。

●：PHS測定点→：実際の歩行経路

図−７ 速度閾値による補正例（中州川端地区アーケード街回遊）（３）実証試験（福岡市天神・川端地区）
実証実験は、平成１４年２月の土・日（２、３、９、
１０日）に、福岡市天神・川端地区内６ヶ所の駐車場利用者に対し、入庫時に PEAMON を配布し、駐車場に戻ってきたときに PEAMON を回収することで、データ収集を行った。なお、実験参加者数●：PHS測定点

は全体で６４３人であった。
図−９ 補正後の実査測定結果例

補正前後の測定結果の一部を図−８〜９に示す。

表−２ 施設立ち寄り識別率
ノイズ点
立ち寄り施設福岡三越
Z-SIDE
新天町商店街
警固公園

地下代表点

識別率
補正前（％）
補正後（％）
９
５
９
７
９
５
９
８
０
８
８
０
８
７

（４）実験結果の考察
ここで提案した PHS による取得位置の補正方法の実務への適用性は実証実験の結果からも非常に高いと考えられ、これまで困難であった都心など市街地部の歩行行動把握に有用なシステムと考えられる。
本システムを今後各地域で利用するためには、事前の自営アンテナデータベースの構築が必須であり、データベースの効率的な作成とともに、その更新方●：PHS測定点法が課題として残る。

図−８ 補正前の実査測定結果例

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

31

３．GPSと i-modeを用いた交通行動の把握（２）実験実施状況

実験概要

先に示した GPS や PHS では、OD、経路、及 び

実験は、仙台都市圏にて、自家用車、JR、路線

時刻については、調査機器を携帯するだけで自動的

バス、徒歩を乗継ぐ通勤行動を設定し行った。測定にデータ取得が可能となる。一方、「行動目的」やに使用した機器は、市販されている中から携帯性を「移動手段の内訳」などの行動データは別途把握す考慮し、図−１１示す機器を用いた。

るか推計することが必要となるが、本節ではこれらの付加的なデータ取得を i-mode によりユーザーがi-mode：F503i

GPS:SNYﾊﾝﾃﾞｨGPSﾚｼｰ
ﾊﾞｰPCQ-GPS3S

入力することで、付加データを把握し、即時にデー

40mm

タの電子化を図る手法の研究を行った。
（１）機器の取得内容
GPS 及び i-mode のそれぞれの取得データの内容

65mm

は表−３の通りである。両機器が個々に取得するデータの突き合わせは、共通に把握する時刻をキーとすることとした。
i-mode で取得したデータは、Web サーバーへ転
図−１
１ 実験に使用した機器

送し、サーバー内で、CSV ファイルとして蓄積することとした。処理概要を図−１０に示す。

GPS による位置取得結果

表−３ GPS、i-mode の取得データ
i-mode
出発地
出発施設

○

出発時刻

○

到着地
○

到着時刻

○

移動目的

○

移動手段

○

公共交通混雑状況○

運賃、定期利用

○

移動経路

GPS

に示す。GPS は人口衛星を用いて位置データを取○得するため、天空が見えない施設内などの場合には位置取得ができず、天空が見える場所に移動しても、

○
○

到着施設

実際の移動経路と GPS による取得位置を図−１２○

位置データの再取得までには時間を要し、かつ取得
位置に誤差が生じた。また、沿道に高層建築物が立ち並ぶ場合にも、電波の反射から取得位置に誤差が生じている。

実際の移動経路○

事前準備（ユーザー入力）
個人 ID 登録→ Web サーバーへ転送
個人属性、施設名称入力 → Web サーバーへ転送
行動データ取得（ユーザー入力）
ID 入力→ Web サーバーへ転送
出発時データ入力 → Web サーバーへ転送
到着時データ入力 → Web サーバーへ転送（複数のアンリンクトリップを行う場合には、 、の入力を繰り返す）
行動終了後（サーバー管理者）
行動データの確認 → Web サーバーから個人 PC

沿道高層建築による位置ズレ

地下出口での位置ズレ

図−１
２ GPS による位置ズレ

i-mode によるデータ取得結果

図−１
０ i-mode の処理概要

本実験で作成した i-mode システムでは、入力したデータの送信は、個々のアンリンクトトリップ（手32

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ．特 集段トリップ）が終了するたびごとでも、目的地に到４．電波タグを用いた都心歩行回遊行動の把握着した後で一連のアンリンクトトリップを一括して送信することでも可能とした。今回の実験では、デー
タ送信状況を把握するため、アンリンクトトリップ

都心部などでの歩行回遊行動を理解するには、施の終了ごとに送信したが、データは全ての状況にお設外の歩行行動とともに、施設内などでの滞在時間

いて転送が可能であった。サーバー上のデータ蓄積の把握も重要と考えられる。本節では、特定施設の結果（一部）は、図−１３のとおりである。

出入り状況を把握するために、電波タグシステムを用いた実証実験について紹介し、その有効性を示す。

出発

ID

名前

性

年齢 出発日時

手段１

手段２

手段３

運転有無

運賃支払い

到着

ID

名前

性

年齢 到着日時

料金

目的１

目的２

到着地略称

予定・未定場所

出発

1001 対象者Ａ 男

42 3/28/08:39

自家用車

乗用車

いいえ

到着

1001 対象者Ａ 男

42 3/28/08:50

移動途中

多賀城駅

出発

1001 対象者Ａ 男

42 3/28/08:52

到着1001 対象者Ａ 男

42 3/28/09:14

出発1001 対象者Ａ 男

42 3/28/09:15

到着1001 対象者Ａ 男

42 3/28/09:17

出発1001 対象者Ａ 男

42 3/28/09:21

到着1001 対象者Ａ 男

42 3/28/09:32

出発1001 対象者Ａ 男

42 3/28/09:32

到着1001 対象者Ａ 男

42 3/28/09:36

公共交通

鉄道

ＪＲ

移動途中
徒歩/二輪車バス

部分と、タグ携帯者が通過した情報（時刻とタグ ID）

予定場所

を補足するアンテナ部分からなるが、今回の実証実

運賃支払い

移動途中
徒歩/二輪車

予定場所

徒歩

車

予定場所

徒歩
通勤/通学 勤務先

電波タグシステムは、調査被験者が携帯するタグ

運賃支払い
青葉通駅

移動途中
公共交通

（１）実験機器予定場所

officeA

予定場所

図−１
３ i-mode によるデータ取得結果

験では、図−１４に示す非常に小型のタグと、施設出入り口へ敷設するマット型のアンテナを用いた。
実証実験は、
２．で紹介した福岡市天神地区での PHSの実験に合わせて行った。アンテナの設置は、商業（３）実験結果の考察

施設 Z−SIDE の出入口部、及び新天町商店街の通本実験では位置取得に GPS を用いたが、街中で路部に設置した。タグは、今回用いたアンテナの補は多少の取得位置ズレがみられるものの、概ねの経足範囲が概ね７０cm 以内であることから、被験者路把握は可能なレベルである。天空が見える場所との靴やズボン折り返しに装着している。

いう制約はあるものの、PT 調査等で設定されるゾーン単位での移動に関する補足には充分適用可能タグである。
i-mode で取得する付加データに関しては、本実

マット型アンテナ

4mm

験では、手段、施設などの標準的な PT 調査項目に加え、TDM 評価に必要と考えられる公共交通の混32mm

雑状況や利用料金など、網羅的な設問項目を準備した。実験後の被験者からは、入力作業が面倒であったとの感想もあり、実際の調査にあたっては、調査目的に添った設問項目の絞り込み、選択式項目の設定などの工夫が必要となる。また、情報機器への入力に対しては、高齢者や児童などが扱いやすい工夫
図−１
４ タグシステムも必要となろう。
調査への適用としては、移動目的や手段のみを複
数日にわたって把握するダイヤリー調査、公共交通（２）実証実験結果の概要の待ち時間や乗り継ぎ時間の把握調査、時差出勤や以下に、実験終了時のアンテナ敷設箇所への立ち

パークアンドライドなどの TDM 施策の評価が考え寄り状況ヒアリング結果と、アンテナ補足結果とのられる。

比較を紹介する。

なお、本実験時には GPS と携帯電話の２種類の

Z-SIDE では、アンケートで「立ち寄った」と回機器を携帯したが、実験後に両機能が統合された

答してもタグによる捕捉を確認できなかった人が多GPS 携帯電話も一般に販売が開始され、より小型かったのに対し、新天町商店街では逆にタグの捕捉化した調査機器が利用できることを付記する。

数がアンケートの立寄り回答数を超えるという結果となった。

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

33

この原因は、Z-SIDE では地下道経由で施設外に然ながらこれら指標は、来街手段別や個人属性別に出る通路にアンテナを設置していなかったことによ

計測可能である。このような都心歩行回遊指標は、る捕捉漏れと考えられ、新天町商店街については沿

既往のアンケート調査やヒアリング調査、追跡調査

道商店に立ち寄らなかったため「商店街に行った」などでは調査労力や調査精度などから計測困難な指という認識をせずに通過している人が多かったため標であった。計画の立案段階における問題点の把握と推察される。

や事業の実施前後における評価への活用として、これら都心歩行回遊指標の適用性は高いと考えられる。
また、PT 調査やセンサス OD 調査などの広域的アンケート回答者の捕捉漏れ
アンケート・タグ一致
アンケート未回答者の捕捉
0

50

100

な移動を把握するに際しては、GPS や PHS を携帯
150

200

するだけで技術的には把握が可能であるものの、個人属性やゾーン間 OD、移動目的、移動手段といっ

98

Z-SIDE

77

アンケートの把握人数175
新天町

12

35

39

47

39

22
タグによる新たな把握人数
22

た付加的なデータの把握は現段階では、何らかの形で被験者に負荷が発生する。今後ジオコーディング
技術（住所情報を地図データ（位置座標データ）とマッチングする技術）や、移動手段の判定技術などの開発が進むことで付加的データの自動判別も可能

図−１
５ アンケート回数とタグ捕捉数の関係となるかもしれない。しかし現状では、PT 調査やセンサス OD 調査に全てを代替することは困難であZ-SIDE、新天町商店街ともに、アンケートで「立ち寄った」と回答した人以外に、タグにより立ち寄っ

る。ただし、高度情報機器をこれら調査の補完として活用してくことは十分可能である。

た被験者が多数確認され、被験者の記憶に頼ったア

特に近年の社会ニーズに対応した調査を実施してンケート回答を上回る機器による捕捉の正確性が確いく上で、例えば高齢者の詳細な交通行動調査や観認されたと考えられる。

光交通、イベント交通といった特定の交通調査へのこのように、電波タグはピンポイントでの位置取適用が考えられる。また、従来の OD 調査はある１

得の確実性から、都心などの比較的限定された地区

日の交通行動を把握する調査であるが、１週間や内の移動はもちろん、ターミナル駅での乗り継ぎ行

１ヶ月間といったダイアリー調査への適用も有効で

動把握、イベント時の会場内やレクリェーション施ある。

設内での回遊、立ち寄り行動、休憩施設の利用状況などの把握に適用性が高いと考えられる。

また、現在、市街地内で交通流動阻害などの面から大きな問題となっている宅配貨物車両の共同化の効果把握、あるいは物資輸送状況の把握など物流系

５．IT を活用した交通調査の展望と課題（１）IT を活用した交通調査の展望の調査への適用も有効と考えられる。
さらに近年交通行動変容を目的とした交通調査（例えば、トラベルブレンディング調査やトラベル

現在、全国で中心市街地の再生やバリアフリーのスマート調査等）が成果を挙げている。これら調査視点から、中心市街地に着目した事業の計画立案、は人手によるアンケート調査結果より交通行動の分評価が行われているが、歩行者行動を十分には把握

析や環境排出量を推計し、被験者にその診断結果をされていないのが現状であり、そのため、事業の評

フィードバックすることで交通行動の変更を促す施価を定量的に行うことも困難と思われる。中心市街

策である。ただし、人手による調査労力は膨大であ地といった限られた空間での歩行者行動の把握にはり、被験者数に限界がある。人手による部分を高度今回紹介した PHS や電波タグを用いることで、歩情報通信機器に置き換えることで、上記課題がクリ行の詳細な移動経路や歩行圏域、立ち寄り施設や施アされる可能性が高い。

設数、立ち寄り施設の回遊パターン、都心の滞留時
間や施設内滞留時間と施設外歩行時間、さらには休（２）IT を活用した交通調査の課題

憩場所や休憩時間などの指標が把握可能である。当34

前述したように IT を活用した交通調査に対する

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ．特 集期待は高く、その可能性も大きいと考えられる。たご協力をいただいた。また PHS による位置補正手

だし、実務に普及展開していく上では様々な課題が法についても重要な指摘をいただいた。ここに記し残されている。

て謝意を表する。

まず、詳細に（かつ膨大な量で）得られるデータ

なお、本稿は平成１
４年土木計画学春大会の提出の一連の処理（集計、分析、評価）に対応したモデ論文をもとに、本特集用に加筆修正を行ったものでルが確立されていないことが挙げられる。そのためある。

施策効果の事前分析や予測などができない状況がある。
また、従来の人手を中心とした調査と IT 機器を参考文献

利用した場合の、調査費用の低廉化、及び調査期間

１）岡本篤樹・近藤勝直・朝倉康夫・田名部淳：狭域の短縮化がどの程度図られるかの検証が必要である。

調査における PHS システムによる位置特定機能のIT 機器を使用する場合の費用として、機器作成に利用可能性について，２００１，土木計画学研究・講演集

関わる費用が問題となろうが、ある程度大量に開発製作し、要望のある調査主体にレンタルするなどの

２）羽藤英二・香川涼子・富島俊宏・岡本篤樹・朝倉
康夫：都市内行動モデル検証のための電界基配列

体制・組織など IT 機器利用方法の検討も必要であに基づく位置特定アルゴリズム，２００１，土木計画ろう。

学研究・講演

さらに、調査対象者の選定（抽出方法）や、IT

３）岡本篤樹・鈴木明宏・李竜煥・田名部淳・朝倉康

機器の配布・回収方法の検討、取得された膨大な

夫：PEAMON（Personal Activity MONitor）の

データの管理の検討も必要であろう。

開発と機能実験，２０００，土木計画学研究・講演集，
２
３
（１）
，６
５
９−６
６
２

最後に、IT 機器を用いた調査、データ管理にあたっては、被験者のプライバシー保護が大きな課題

４）鈴木明宏・西山良孝・中嶋康博・牧村和彦・田中
利行：PHS と自営アンテナを用いた一補正方法にと考えられる。

関する研究，２００２，土木計画学研究・講演集
５）中嶋康博・西山良孝・矢部努・牧村和彦・田中利

６．おわりに

行：移動体通信機器を用いた歩行者交通行動のモ
ビリティ指標化に関する基礎的研究，２
０
０
２，土木

本研究をおこなうにあたり、（株）アイ・ティ・リ

計画学研究・講演集

サーチの鈴木明宏氏に機器製作、実査に関し多大な

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

35

特集：IT と IBS の取り組み―交通政策の新たな潮流―

IT を活用した環境計測と政策評価
Information Technology for Environment Monitoring and Policy Evaluation
毛利

雄一＊

馬場

剛＊＊

森尾

淳＊＊＊

By Yuichi MOHRI, Tsuyoshi BABA and Jun MORIO

もに、今後の環境政策評価には欠かせない情報であ１．はじめにる。しかし一方で、自動車からの排出ガスについて

我が国の幹線道路の大気質に関する沿道環境は、

は、道路上を走行する自動車から直接計測している

大都市を中心としてその環境基準の達成率が非常にわけではないために、大気質のモニタリングとは異厳しい状況にある。特に、浮遊粒子状物質（SPM）

なり正確性、適時性に欠けていた。しかし最近では、については、二酸化窒素（NO２）以上に環境基準の

道路上を走行する自動車の排出ガスを直接計測する達成率が厳しく、自動車 NOx 法（「自動車から排方法が開発され、道路沿道や交差点で時々刻々変化出される窒素化合物の特定地域における総量の削減する自動車排出ガス量を精度良く推計することに期等に関する特別措置法」）により指定された首都圏待が寄せられている。また、この新しい計測方法は、

および大阪兵庫圏の１９６市区町村ばかりでなく、全自動車が大気環境へ及ぼす影響が整備不良や過積載

１）

国的にも深刻な問題となっている 。また近年、尼などの一部の自動車によって引き起こされているの崎訴訟をはじめとして、自動車交通から排出されるではないかという疑問に対しても、有効な回答を与

大気汚染（SPM、NO２）と健康被害の因果関係が道えてくれるものと期待される。

路環境訴訟として提訴され、沿道環境に対する地域

本稿では、このような背景から、自動車走行に係住民からの問題提起とともに、それに対する沿道環

わる環境大気の測定に着目し、その計測方法と近年境改善のための取り組みが注目されてきている。まの新しい技術を用いた計測について紹介する。

た、このような様々な環境改善に対する交通政策の適用・実施に対し、定期的な観察の下に評価ができ

２．大気汚染の計測方法の現状

る環境モニタリングの必要性も重要視されてきている。自動車がもたらす沿道環境については、現状の（１）常時観測

大気汚染の進行状況と、様々な政策に対してどのよ

大気汚染状況の常時監視は、大気汚染防止法第うに変化しているかを定期的に測定し、わかりやす

２２条により、都道府県知事に義務付けられている。

い有効な情報として提供され、政策の有効性を判断

各地方自治体では、これに基づき、大気環境の汚染していくことが今後重要であろう。例えば、環境省

状況把握と大気汚染防止対策のための資料を得る目

および国立環境研究所がホームページで２
０００年よ的で、大気環境測定網の整備を図っている３）。具体

り開始した大気汚染物質広域監視システム（通称：的には、住宅地などに設置される「一般環境大気測２）

そらまめ君）は各地方自治体が大気汚染常時監視測定局（一般局）」、道路周辺に設置される「自動車排定局において、測定した光化学オキシダント（Ox）、

出ガス測定局（自排局）」で常時監視が行われてい

NO２、SPM 等の結果（１時間ごとの速報値）をオンる。また、測定局で測定されたデータは、中央監視ラインシステムにより収集し、地図上にその濃度の局に伝送され、データ処理を行うシステムとして、表示を行っている。さらに光化学オキシダントにつ

大気汚染常時監視システムが地方自治体に設置されいては、その濃度に対応し、注意報と警報を発令している。大気汚染常時監視システムは、測定値をオている。このような情報は、政策を実行する意思決ンラインで中央監視局に伝送し、短時間で処理し、定者あるいは地域住民に対し有益な情報であるとと狭い地域の監視に止まらず、広域大気汚染に対して、＊経済社会研究室

36＊＊環境資源研究室＊＊＊交通政策研究室

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ．特 集的確な対応をする上で重要な役割を担っている。先湿式より測定器の小さくなった乾式でも自排局の場に紹介した環境省および国立環境研究所がホーム

合５m２ 程度の面積が必要であり、設置場所の確保

ページで公開している大気汚染物質広域監視システの面から容易に設置することはできないのが現状で

ム（通称：そらまめ君）以外にも、東京都では、都ある。表−１に大気汚染に関わる環境基準とその測

４）内の大気汚染の状況をホームページで提供している 。

定方法を示す。

常時観測での測定方法は、大きく分けて湿式と乾（２）NOx，SPM 計測器の特徴式がある。湿式とは、測定対象ガスを溶液に吸収させ、その溶液の性質の変化から対象ガス濃度を求め

表−２、表−３には製品化されている NOx 計測器

る方法で、溶液の調整、交換、廃液処理が必要であと SPM 計測器の例５）を示す。現在の測定器は、測る。乾式とは、計測・分析の工程で溶液を用いない定値の信頼性向上の工夫に加え、機器の小型化・軽方法で、平成８年に追加公示された。SO２ の紫外線量化とコンピュータ制御によるデータ管理とオンラ

蛍光法、NOx の化学発光法、オゾンの紫外線吸収

イン化の技術向上が進められている。特に機器の小法などがある。

型化・軽量化によって固定的な設置だけではなく持測定局では、さまざまな汚染物質を測定するため、ち運び可能となり、交通流や沿道状況に対応して、限られた空間に測定器を設置していく必要がある。

適宜計測可能な計測器が普及し始めている。

表−１ 大気汚染の環境基準及び測定方法
二酸化硫黄

一酸化炭素

浮遊粒子状物質

二酸化窒素

光化学オキシダント

１
０ １時間値の１日平均値 １時間値の１日平均値
環 境 １時 間 値 の１日 平 １時間値の１日平均 １時間値の１日平均値が０．
０ppm 以下で mg／m３ 以下であり、かつ、１ が０．
基 準 均 値 が０．
０４ppm 値が１０４ppm から０．
０６ が０．
０６ppm 以下
以 下 で あ り、か あり、かつ、１時間 時間値が０．
ppm ま で の ゾ ー ン 内
２０mg／m３ 以下つ、１時間値が０．
１ 値の８時間平均値が又はそれ以下２０ppm 以下ppm 以下湿 式 溶液導電率法
測定法
乾 式 紫外線蛍光法
測定法−

ザルツマン試薬を用い 中性ヨ ウ 化 カ リ ウ ム
る吸光光度法、を用いる吸光光度法−

非分散型赤外線式分 濾紙捕集による重量濃度測定 オゾンを用いる化学発 電 量 法、紫 外 線 吸 収
析計を用いる方法
法又はこの方法によって測定 光法
法又は エ チ レ ン を 用された重量濃度と直線的な関いる化学発光法係を有する量が得られる光散
乱法、圧電びん法、若しくはベータ線吸収法表−２ NOx 計測器の例※
会社名

形 名

測定方式

測定範囲

大きさ

備 考

窒素酸化物自動測定器 化学発光法

２／０．
５／１ppm
０〜０．
１／０．

寸法４
４
０×２
２
０×５
０
０mm
重量：約２
４kg

パソコン出
力可能

窒素酸化物自動測定器 吸光光度法

０
０／５
０
０ppb
０〜１
０
０／２

寸法５
０
０×１
５
６
０×５
７
０mm
重量：約１
１
０kg

−

B社

大気中窒素酸化物自動 化学発光法
計測器

０〜０．
１
５／０．
１／０．
２／０．
５／１．
０ppm 寸法４
３
０×２
３
０×５
５
０mm
重量：約２
５kg

C社

２／０．
５ppm
大気中窒素酸化物測定 ザルツマン試薬による ０〜０．
１／０．
装置
吸光光度法

A社

大気中窒素酸化物測定 化学発光法
装置
D社

メモリー
カード使用
可能

寸法４
６
０×１
５
８
０×５
０
０mm モデム接続
重量：約１
２
５g
可能

１／０．
２／０．
５／１．
０ppm 寸法４
７
０×１
３
３
０×６
４
５mm
０〜０．
０
５／０．

大 気 汚 染 監 視 用 NOx クロスモデュレーショ ０〜０．
１／０．
２／０．
５／１ppm濃度測定装置ン方式セミ減圧化学発 ０〜５／１
０／２
０／５
０ppm
光法
０〜１
０ppm の任意の４レンジ

−

−

−

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

37

表−３ SPM 計測器の例※
会社名
A社

B社

形

名

測定方式

線式浮遊粉じん計

線吸収法 ０〜１／２／５mg／m

ハイボリウムエアサンプラ

ローボリウムエアサンプラ

浮遊粒子状物質測定装置

測定範囲

３

大きさ

大気汚染監視用 SPM 濃度測定装置

考

寸法４
３
０×２
２
０×５
０
０mm
重量：約２
１kg

−

サンプリング 吸引流量：
最大１２
００l ／min

寸法５
７５×１
２
２
７×４
４
５mm
重量：約１
８kg

−

サンプリング 吸引流量：
最大３０l ／min

寸法４
００×１
３０
０×４
０
０mm
重量：４
５kg

−

線吸収法 ０〜５mg／m （パルス出力。プリント記録）−−

線吸収法 ０〜０．２５／０．５／１／５mg／m

−

−

３

３
０〜１／０〜５mg／m（アナログ出力）

C社

備

３

４）

※NOx 計測器・SPM 計測器は環境計測器ガイドブック より抽出したもので市販製品化されているものはこの限りではない

３．個々の自動車の排出ガスの計測技術

空燃比などエンジンや排出ガスの性状、車速、エン
ジン回転数等の自動車の走行状況などの情報も収集先に示した環境改善に対する交通政策に対応してし蓄積することが可能である。さらに、このような環境モニタリングを行っていくためには、交通流と機器と GPS の位置情報を組み合わせることで、自大気中の汚染物質との関係を分析していく必要があ

動車が走行した地点や路線と NOx 排出量を対応づる。自排局では、大気汚染の著しい交差点の道路端

けることが可能になる。

付近の大気を測定しており、その地点の交通流との開発当初は写真−２に示すように、排気管を加工関係を分析することも可能である。しかし、自排局してセンサを取り付けていたため、センサの設置、による測定においても、個々の自動車がどの程度の撤去の工事が必要で、数多くの車両で計測すること

大気汚染物質を排出しているかを測定することは不は容易ではなかった。現在では、センサ類をまとめ、可能である。現在、個々の自動車の排気ガスは新車時、車検時に室内実験での測定が行われているが、試験モードが実際の走行中の状態を再現しているかについては判断が難しい。特に車両の速度、加減速による詳細な挙動や、積載重量による影響等、実際の走行特性に対応した NOx の排出量の実態を室内試験の結果に基づいて推計することは、必ずしも適切とは言い難い。
そこで、実際の走行中における排出ガスの実態を把握するために次のような技術が開発されている。
写真−１ 車載型 NOx 計測器の設置例（トランク）

１つは、車両に NOx 計測器を搭載し、実際の走行中の NOx を継続的に計測することであり、他方は、
リモートセンシング技術を応用した方法である。
（１）車載型 NOx 計測器
NOx 排出量は、速度、加速度などの走行状況により大きく変動するため、実際の走行状況と NOx
濃度とを同時に把握することが重要である。これらの要請に対応し、小型軽量な直挿型の NOx 計を活用した車載型 NOx 計測器が開発されている。この機器は、道路走行時の NOx 濃度をリアル タ イ ム

写真−２ センサ類の排気部への設置状況（０．
１秒毎）で計測できると同時に、排出ガス流量、

38

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ．特 集設置撤去が容易なアタッチメント式に改良されている。

４．車両挙動を考慮した排出ガス計測調査６）（２）リモートセンシング技術による計測器

ここでは、土木学会「道路利用の効率化及び環境

近年、光の散乱、吸収、発光を利用したサンプル

負荷軽減のための ITS 研究小委員会 WG２．
１」でのの採取を伴わないリモートセンシングによる環境大計測調査について紹介する。この調査は、筆者らが気の計測機器の開発が進められている。このようなWGでの活動として中心的に計測を行ったものである。

機器を路側に設置することで、走行中の自動車の排（１）調査の概要

出ガスの計測が可能となる。
リモートセンシングでは、赤外線（紫外線）分光ａ）調査のねらいの原理を利用し、発光源から赤外線（紫外線）を反

現在開発されているまたは開発中であるさまざま

射板に向けて発光し、反射してきた光の弦数量を計な機器を用いた実走行に基づいた排出状況（排出量、測することにより通過した環境大気中の汚染物質の排出濃度）を計測する方法論をとりまとめる。また、濃度を算出する。図−１にリモートセンシング計測

計測結果を用いて実際の 走 行 の 状 態 と 排 出 特 性の概念を示す。

（NOx、SPM）の関係について整理する。最終的に海外ではリモートセンシングによる計測結果を利は、交通のミクロシミュレーションモデルへ適用す

用して、排出ガス濃度の低い自動車への排出ガス検る NOx、SPM の排出原単位の作成を目標とする。

査の免除や、排気ガス濃度の高い自動車への修理のｂ）計測の体系

勧告などの利用が試みられている。

計測は前述の「車載型」と「リモートセンシング」の２種類の計測方法を採用する。各計測方法の特徴
を、排出特性を把握する上で考慮すべき項目とその計測可能性の視点から整理した（表−４）。
車載型の計測は、様々な道路を走行することで、
道路特性別のデータを取得することができる利点がある。一方でリモートセンシングの計測では、車両
登録番号と陸運局のデータを照合することにより車種、使用燃料のデータを取得することが可能になる。
本調査では、高速道路の IC 部でリモートセンシン
グの計測を実施し、軸重計により車両重量のデータを合わせて取得した。

図−１ リモートセンシングによる計測の概念
表−４ 排出特性を把握する上で考慮すべき項目の計測可能性
ねらい
速度・加速度別

車載型

リモートセンシング○○
・特定の車両ではあるが、利用する道路や交通 ・特定の路線ではあるが、複数の異なる車種から取得されるデータを加速度別に整理す状況に対応したデータを加速度別に整理するることにより可能
ことにより可能○
車両特性△（車種、使用燃料、積載状況等） ・計測器を載せ替えることにより可能だが台数 ・車両ナンバーを取得し、陸運局のデータよ
り車種、使用燃料のデータを取得は限定される。
・IC の軸重計を利用することにより、総重・積載重量は考慮できない。
（積み荷の状況、満載／半載程度なら分かる） 量を取得
道路特性
（高速／一般道、勾配等）○
×・さまざまな道路を走行することで、道路特性 ・特定の路線に機器を固定するため不可能
別のデータを取得することができる。

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

39

（２）リモートセンシングによる計測調査

周辺の環境計測ａ）調査目的・交通量による周辺の大気環境への影響や、特に

車種別速度／加速度別 NOx 排出濃度の計測

排出濃度の高い車両の影響を確認するために、・通過する車両を車種別に分類し、速度／加速度

NOx、SPM の測定を行った。

別の NOx 排出濃度を計測する。
表−６ 周辺の環境計測の概要

・どのような車種及び走行特性が NOx 排出濃度に与える影響が大きいのかを整理する。

計測項目

車種・走行特性に対応した排出原単位の作成

NOx 濃度乾式計測装置
パーティクルカウンターｂ）調査概要SPM（粒径別個数）
ローボリウムエアサンプラー（濃度）
デジタル粉じん計

調査日程

・平成１
４年１０月（平日３日間）

風向・風速
風向／風速計
気温・湿度、日照量

調査地点

・東名高速道路計測装置

横浜青葉 IC 入口

第２レーンc）調査内容リモートセンシングによる計測
・リモートセンシング計測装置により、個々の車（３）車載型計測装置による計測ａ）調査目的（車種別）速度／加速度別 NOx 排出源単位

両の排出ガスの成分を計測する。

・０．
１秒毎に計測した NOx 排出濃度、速度、加・車両挙動と排出ガスとの関連性の分析のため、
速度・加速度計を設置し、排気ガス計測と同時に車両の速度と加速度を計測する。

速度から速度／加速度別の NOx 排出原単位（g／km）を作成する。

（車種別）速度／加速度別 SPM 排出特性

・路側に CCD カメラを設置し、車両のナンバー

・０．
１秒毎に計測した不透明度（オパシティ）、

プレート画像を撮影し、上記で得られた排出ガ

速度、加速度から速度／加速度別の SPM 排出
特性を把握する。

スデータと車両とを対応させる。
・軸重計により車両の重量データを取得する。

ｂ）調査概要調査日程

表−５ リモートセンシング計測の概要

・平成１
４年９月末〜１
０月中旬

計測項目

・朝・夕のピーク時、日中の１日３回、合計約６

計測装置

NOx 濃度

リモートセンシング計測装置

速度・加速度

速度・加速度センサ

車両登録番号

CCD カメラ

車両総重量

軸重計

時間走行

走行ルート・様々な速度帯のデータを得るために高速道路、
一般道路から構成した。また、勾配のデータを得るために起伏のある道路を設定した。
・横浜青葉 IC 周辺のルートを設定し、リモートセンシングと同時に計測した。
ｃ）調査内容計測項目・NOx 濃度、PM の代理指標である不透明度（オパシティ）を計測する。また排出量を算出するために必要な吸気流量などのその他必要な指標も計測する。
・車両挙動と排出ガスとの関連を分析するため、車両の速度と加速度を計測する。
・PM と代理指標である不透明度（オパシティ）
写真−３ リモートセンシングによる計測風景

40の関係を確認するために、別途シャシーダイナ

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ．特 集モ試験を行う。

これまでの環境改善効果の推計・計測では、走行計測間隔

条件や道路条件を反映した排出原単位を適用してお

・０．
１秒毎

らず、また、交通量についても日交通量をベースに

計測車両および積載条件推計を行う等、TDM 等の細やかな交通施策の効果

・４t 積みの車両（いすゞフォワード［H０６規制車］
をベースにした散水車）
・空、半載、満載の積載条件で計測する（散水車のタンクの水量で積載条件を調整）。

を検討する手法としては十分ではなかった。これらの施策効果を精度よく推計するためには、ミクロシ
ミュレーション等を用いた交通量の詳細な推計と、走行条件、道路条件に応じた排出原単位の適用が望まれるところである。また、道路沿道での環境モニ

表−７ 車載型計測装置による計測項目
計測装置

計測項目

車載型計測装置

NOx 濃度、不透明度（オパシティ）、吸気流量、吸気圧、吸気温度、大気
圧、大気温度、大気相対湿度、酸素
濃度、エンジン回転数

タリングにより、施策による環境改善効果を適切な場所で正確に把握することも必要である。
今後、環境に関する政策評価においては、上記の手法を活用することにより、環境改善効果を精度良く推計・計測することが不可欠である。

セイフティレコーダ 緯度・経度、地点速度、
前後加速度、
横加速度

６．おわりに
本稿では環境計測技術の最新動向の一部について紹介を行った。筆者らは計測環境に関する専門家ではないため、化学的側面や大気環境特有の技術について十分に解説できていない面が多々あることをご容赦いただくとともに、本稿に対する批判や新たな指摘を受けて、新たな環境技術に関する知識を深めていきたい。
なお、本稿の２章及び３章の内容は、国土交通省の受託業務の内容及び文献７を今回の特集用に加筆修正したものである。
写真−４ 計測車両

参考文献
１）国土交通省地方道・環境課道路環境調査室：沿道
環境・地球環境問題における課題の現状と対策，道路，VOL．
７
３
９，pp８−１３，２００２５．今後の環境に関する政策評価へ向けて
本稿で紹介した常時観測における大気環境の測定
手法、実走行時の自動車排出ガス計測手法に関する

技術は、 交通施策の環境改善効果を計測するため

２）http : //www-aeros.nies.go.jp/index.html
３）環境庁大気保全局：環境大気常時監視マニュアル，
１９９０４）http : //www.kankyo.metro.tokyo.jp/index.htm５）公害対策技術同友会：環境計測器ガイドブック（第の環境モニタリング、 走行条件（速度・加速度、積載条件）、道路条件（勾配）に応じた排出原単位

５版）
，２
０
０
０
６）牧村和彦：ITS 技術を用いた局所的な交通環境変の作成などに有効である。

化の分析，効率・環境改善に向けた ITS ―現状と課題―

近年では、TDM（交通需要マネジメント）等の交通施策が各地で検討されているが、施策を比較、検討するためには環境改善効果を推計・計測する手土木計画学ワンデーセミナー

シリー

ズ３
０，pp４
１−５
２，２
０
０
２
７）毛利雄一・森尾淳：環境計測の最新動向，交通工学，Vol．
３
６，No．
４，pp９−１３，２００１法が必要である。

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ

41

特集：IT と IBS の取り組み―交通政策の新たな潮流―

特集あとがき

今回の所報では、交通政策の新たな潮流として、た交通調査の改善、IT を活用した政策評価指標の

IBS のプロジェクトにおいても積極的に取り組んで改善、マルチモーダル情報が交通行動に及ぼす影響

いる IT（情報技術）を取りあげ、特集を組みまし

分析や所要時間の研究、CALS の研究が示されまし

た。

た。

これら取り組みは、交通調査、政策評価指標の改善、行動データの効率的収集など、計画技術の向上

前記の鼎談で示された課題との関係で整理すると、
次のような論点が整理されます。

のIT の進歩と計画サイドのニーズについを目指すものであり、交通計画における IT の役割
は、今後益々重要になるものと考えられます。
＊

＊

＊



ては、これまで評価指標として用いることの少な
かった渋滞損失、ドライバーの疲労度、環境評価指研究論文に先立って掲載しました鼎談 交通政策標等の取得可能性が示され、交通計画への活用可能の課題と IT の活用 では、大別すると次のような性が示された。一方で、計画サイドのニーズを今後意見が示されました。

整理していく必要がある。

IT の進歩と計画サイドのニーズのIT の活用と交通計画の関連については、進歩の著しい IT を交通計画にどのように活用で現状では IT を交通調査、計画に適用する事例は多きるかということが先行し、交通計画サイドにおけくはなく、制度等の整備も十分ではないため、引きるニーズに関する議論が後追いになっているのでは続き IT の活用事例を増やしていくことが重要であ

ないか。

る。

IT の活用と交通計画

の計画サイドのニーズとプライバシーにつIT の先進的な活用方法は様々考えられるが、実際に計画に活用しようとすると、制度や企業間のいては、交通計画の役割・重要性についての市民の理解を得る努力を続ける必要がある。

ルールなどが時に障壁となる場合がみられる。

＊

計画サイドのニーズとプライバシー＊＊

以上の特集全体をふまえ、IT の活用は既に、交計画サイドとしては、例えば移動体の時々刻々の通調査・計画への適用段階に入っていると考えられ、位置情報へのニーズが高いが、一方で個人のプライ

今後は、適用事例を増やしながら、計画サイドのニー

バシーの問題に抵触する恐れがある。

IT の活用可能性
〜のような課題を抱えながらも、IT は、よズを的確に反映した活用方法、交通計画への適用方

り適切な政策評価、公共交通の利便性向上、高齢社の活用可能性が大きいことは間違いなく、交通計画会への対応、さらに持続可能な社会を実現していくの IT 分野において IBS が先進的・先導的な役割をための重要な手立てとなる。そのためには、IT を担うべく、今後とも先進的な研究・調査活動に取り使う人や使い方について十分な議論が必要である。

組んでいくことをあらためて決意して、特集を締め

＊

＊

＊

法を検討すべきであると考えます。
最後に、交通計画のさまざまなニーズに対する IT

くくりたいと思います。

次に掲載しました研究論文では、IBS における IT
分野での取り組みとして、移動体通信技術を活用し

42（編集委員会）

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００２
目次へ