Ⅴ．自主研究活動報告

休日観光交通における交通行動及び交通現象の解明〜三重県中南部を対象にドライバーの走行挙動に着目した研究〜

絹田裕一＊ 牧村和彦＊＊

清水哲夫＊＊＊

₁．はじめに観光は、地域経済の活性化、雇用機会の増大等、国民経済のあらゆる領域にわたりその発展に寄与するものであり、「観光立国」が国の重要政策に位置づけられる等、今後の社会資本整備におけるキー
ワードの一つである。自家用車は、国内旅行の交通手段として最も多く利用されていることから、国内旅行の振興を進める上で、渋滞や交通事故等の阻害

松阪要因を削減していくことは重要な視点である。

夫婦岩

一方で、日本は 2005 年に高齢化率 20％と世界一の高齢化社会に入り、今後も類を見ない速度で高齢

鳥羽
水族館

伊勢神宮

化の進展が進み、2050 年には高齢化率 40％に達する見込みである。また、高齢化の進展に伴い、65歳以上の高齢ドライバーも今後急速に増加し、2010

英虞湾

年の 1,280 万人から 2030 年には 2,840 万人に増加する見込みとなっている。高齢ドライバーの増加に伴い、高齢ドライバーによる交通事故も年々増加している。高齢ドライバーの事故は重大な結果につながりやすいことからも、効果的な交通事故対策が求められている。
これまでの日本の道路行政は、一般的な平日の交通状況を前提に施策が立案されてきたが、上記の様

図－1

分析対象エリアとネットワーク

な近年の課題解決に向け、休日・観光交通を踏まえた対策の必要性が高まってくるものと考えられる。

（2）急減速事象データ

本研究は、著名観光地を多数含む三重県中部を対本研究は本田技研工業（株）のインターナビの急象に、インターナビで取得した急減速事象のデータ

減 速 デ ー タ を 用 い て い る。 対 象 ネ ッ ト ワ ー ク での特性分析を行うものである。

2011 年 3 ～ 12 月に観測された 0.3G 以上の減速事
象（以下の急減速事象は 0.3G 以上の減速事象を示

₂．分析対象ネットワークと使用データ（1）分析対象ネットワーク

す）をセンサス区間別、平休別、月別、方向別（8方向）に集計した。10 ヶ月間で約 847 万回の会員
車両の通過（一部欠損計測あり）に対して、85,952

本研究では、図－１の三重県松阪市、伊勢市、鳥回の急減速事象が観測されている。

羽市周辺の 21 メッシュ（国土地理院 2 次メッシュ）に含まれる一般国道と県道を対象ネットワークとした。本ネットワークに含まれるセンサス区間数は580 である。

＊社会基盤計画研究室

主任研究員

＊＊企画部

次長

博士（工学） ＊＊＊首都大学東京教授

博士（工学）IBS Annual Report

研究活動報告 2012

59

は 8m 以上 14m 以下、Wide は 14m 以上）別・月別・

₃．急減速事象の発生特性

平 休 別 の 急 減 速 事 象 発 生 率 を 示 す。 道 路 幅 員 が（1）減速度ランク

Narrow の区間での発生率が高い傾向が見て取れ

85,952 回の急減速事象のうち、0.5G を超える事る。

象が 1,316 回（1.5%）、0.4G 以上 0.5G 未満の事象が図－５にセンサス交通量ランク（Rank1 は 10,000

7,455 回（8.7%）を占めている。0.5G 以上の急減速

台 未 満、Rank2 は 10,000 台 以 上 30,000 台 未 満、が卓越して発生する区間はない。

Rank3 は 30,000 台以上）別・月別・平休別の急減
速事象発生率を示す。平日の Rank1 および Rank3、（2）急減速事象発生率

休日の Rank1 区間での発生率が高い傾向が見て取

急減速事象の発生回数は、交通量が多い区間で大れる。

きくなるために、何らかの交通量データで基準化す
0.050

要がある。
図－２に月別・平休別の急減速事象発生率を示す。
4 月、7 月、9 月は休日の発生率の方が大きく、6 月の発生率の平休差が大きくなっている。平日の平均
発 生 率 は 0.0264 回 / 台 km、 休 日 の そ れ は 0.0235
回 / 台 km と、平日の発生率が大きい傾向にある。

0.040

0.030

0.020

0.025
図－3

Dec

Nov

Oct

Sep

Aug

Jul

Jun

May

Apr

0.010

0.030

Mar

Larger deceleration rate
(times/vehicles km)

0.035

Larger deceleration rate
(times/vehicles km)

ることが望ましく、同様に区間長でも基準化する必

NH_W

TP_W

PH_W

NH_H

TP_H

PH_H

道路種類別月別平休別の急減速事象発生率

0.020
Weekday0.070

低いことが見て取れる。すなわち、地域内で補助幹

7 月、11 月の一般県道、9 月の地方主要道県道の発生率が高い。

60

IBS Annual Report

研究活動報告 2012

図－４

Nov

Dec

高い可能性があることが示唆される。休日では 4 月、

Oct

Mar

0.010

線道路的な機能を有する箇所の急減速事象発生率が図－４に道路幅員（Narrow は 8m 以下、Medium

0.020

Sep

（PH）の発生率が高く、一般国道（NH）のそれがAug

別の急減速事象発生率を示す。全体的に一般県道

0.030

Jul

図－３に道路種別別・月別・平（_W）休（_H）

0.040

Jun

（3）道路・交通特性別の急減速事象発生率

0.050

May

Dec

Nov

Oct

Sep

Aug

Jul

Jun

May

月別・平休別急減速発生率

0.060

Apr

図－2

Apr

Mar

0.015

Larger deceleration rate
(times/vehicles km)

Holiday

Narrow_W

Medium_W

Wide_W

Narrow_H

Medium_H

Wide_H

道路幅員別月別平休別の急減速事象発生率

Ⅴ．自主研究活動報告

表－1

急減速事象指標と道路・交通環境変数の相関関係

発生件数や交通事故発生率との間には相関が見られ

Larger deceleration rate
(times/vehicles km)

0.050

ない結果となった。

0.040

₅．急減速事象の平休差の分析
次に、急減速事象の発生状況の平休の相違につい

0.030て、区間ベースで確認し、平日に比べ休日の急減速
事象発生率の大きい区間を抽出した。さらに、これ

0.020

ら区間の道路・交通環境を走行調査によって確認し
た。

Mar
Apr
May
Jun
Jul
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec

0.010

Rank1_W

Rank2_W

Rank3_W

Rank1_H

Rank2_H

Rank3_H

図－5 交通量ランク別月別平休別急減速事象発生率（1）三重県道 59 号（松阪第二環状線）
当該区間は、一部整備された国道 42 号松阪多気バイパスに続く区間である。図－６のように、バイ
パス終点部の虹ヶ丘交差点ではセンターラインが急に消滅し、幅員が狭くなる。また、当該交差点にはコンビニエンスストアが立地し、出入り交通が多い

₄．急減速事象と道路・交通環境との関係性
表−１の上三角行列は、急減速事象発生回数、急減速事象発生率と、
道路・交通環境データのケンドーことが推察される。県道 59 号の南側は、伊勢自動車道松阪 IC から伊勢市方面に向かう車両が利用するものと考えられ、休日には不慣れな観光客ドライ
バーも一定数含まれると推察される。

ルの順位相関行列、下三角行列は有意性検定（** が1% 有意、* が 5% 有意）を示している。
急減速事象発生回数と交通事故件数の間には強い相関が見られた上に、他の道路・交通環境変数とも強い相関が見られている。一方、発生回数を基準化した指標である急減速事象発生率については、信号

コンビニから出てくる車が、奥の道路上を走っているように見える

交差点密度や歩道設置率との間に強い相関が見られるが、これは急減速事象の多くが交差点付近で発生しているためであると考えられる。なお、交通事故

車線が消え、幅員が狭くなっている

図－6

三重県道 59 号虹ヶ丘交差点の様子

IBS Annual Report

研究活動報告 201261

図－７に示す区間は松阪市の業務地区にあり、平図－ 10 に示す区間は、走行中突然幅員が狭くな

休にかかわらず交通量は多い。沿道施設からの車両る箇所が多い。特に民家が建ち並ぶ区間ではこのよの出入りが多く、恒常的に混雑していると推察されうな状況が見られ、見通しが悪い（図－ 10）。

る。川井町 3 交差点から川井町 4 交差点方向は左折車線が混雑しているが、不慣れなドライバーが直進する場合に、この混雑を回避するために内側車線に車線変更するのに苦労することが推察される。

家が建ち並び、見通しの悪い道路

細く、くねくねと曲がった道が続く

図－10

沿道施設からの車の出入りが多い

川井町3交差点通過後に車線変更しようとするも、混雑の影響で車線変更がしにくい状態に

図－7

三重県道 59 号川井町 3 交差点付近の様子

三重県道 60 号大宮田町付近の様子

₆．おわりに
本研究は、今後の社会資本整備において重要となると考えられる観光・高齢社会という観点から、交（2）三重県道 60 号（伊勢松阪線）
当該区間は主要地方道でありながらその整備レベ

通安全に焦点を絞って休日、観光交通を対象とした交通行動、交通現象の分析を試みたものである。

ルは低い。図－ 8 のように、前野交差点では、民家

休日の急減速事象データの基礎分析を行ったこが交差点の視界を遮って見通しを悪くしている様子と、平日の分析だけでは抽出されない箇所においてが伺える。また図－ 9 のように、国道 23 号と交差

も交通事故につながる可能性の高い箇所が存在してする行部 1 交差点の直前区間では、周囲を樹木に囲いることを示した点が本年度の成果と考えている。

まれ非常に視野の狭い状況である。

最後に、本研究の実施にあたっては、本田技研工業（株）より、インターナビ・リンク プレミアム

家の角で、交差点の見通しが悪い

クラブの車両から収集した急減速挙動データをご提供頂いた。この場を借り、ご尽力いただいた関係各位に感謝の意を表する。
参考文献
１）ホンダ Safety Map ホームページ http://safetymap.
jp/

図－8

三重県道 60 号前野交差点付近の様子

２）Shimizu, T., Morichi, S. and Fukuhara, D. : A
Study on the Effect of Safety Program on
Accident Reduction, Journal of the Eastern Asia
Society for Transportation Studies, Vol. 5, pp.25812591, 2003.
３）三重県警察ホームページ交通事故マップ https://www.police.pref.mie.jp/info/toukei/03_toukei/

主要国道23号に面している

道が細い上、左右を木で囲まれ、視野が狭くなる

図－9

62

三重県道 60 号行部 1 交差点付近の様子

IBS Annual Report

研究活動報告 2012

kenkei_jikomap/jikomap/map/index1.html

Ⅴ．自主研究活動報告

サイレント層を考慮した新たな交通調査手法の研究
平田晋一＊ 平見憲司＊＊

森尾

淳＊＊＊

回答方法に対する工夫として、ドイツの PT 調査で₁．はじめには、複数の回答方法（郵送・電話・面接・WEB）

2005 年の個人情報保護法の施行による市民意識を対象者に提供する、ミックスモード調査手法が採の高まりや単身世帯の増加等の影響によりパーソン

用されている。ミックスモード調査の場合、各モー

トリップ調査（以下、PT 調査）の調査票回収率がドで回収された調査データを統合するため、モード低下している。回収率の低下は、調査データの信頼間でのデータ特性に差異が生じていないことが前提性の低下を伴うため、調査データを活用して実施さとなる。

れる交通実態の分析や将来交通計画の結果に影響を本研究では、試行調査を通じて、異なる調査手法

及ぼすことが危惧される。しかしながら、PT 調査

から把握された交通実態の差異を分析し、我が国には「人の移動目的」や「個人・世帯特性と交通特性

おけるミックスモード調査手法の適用可能性についの関係」を把握できる唯一の調査であり、現時点でて検証を行った。また、これまでの PT 調査であまは、各種観測データでは代替できない役割を担ってり導入されていない回答内容に関する電話での事後いる。したがって、PT 調査を通じて精度の良い交確認を実施し、回収率低下への影響や不明率の軽減

通実態データを整備するために、回収率向上策を検効果について把握した。

討することは今なお重要である。
表－１
ａ）郵送①

試行調査の概要

ｂ）郵送②

ｃ）WEB

調査主体

埼玉大学大学院理工学研究科設計計画研究室

対象地域

さいたま市中央区・桜区・南区の居住者

ｄ）訪問

対象者

20 歳以上20 歳以上20 ～ 39 歳

65 歳以上

配布方法

郵送配布

郵送配布

郵送配布

訪問留置

回収方法

郵送回収

郵送回収

WEB 回収訪問回収

調査実施期間H21.10 ～ 11
（平日 1 日）

配布数

575 人

1,000 人

350 人

250 人

事後確認

なし

電話確認
（調査票に電話番号記
入欄を追加）なし

電話確認（調査票に電話番号記
入欄を追加）

調査票を
再度送付

調査票を
再度送付

依頼状（ID・PASS 付）
を再度送付

督

促

粗

品

調査内容
（従来 PT 調査
の簡略版）

備

3 回まで
訪問

ボールペン 1 本（依頼時に贈呈）（交通特性）発着地・発着時刻・移動の目的・移動の手段（個人属性）性別・年齢・免許保有状況（世帯属性）世帯人数・自動車保有台数（意識）行政サービスに対する意識・交通事情で問題と感じる事項・
利己性及び利他性に関する事項・埼玉大学に対する意識

考＊都市・地域計画研究室

H23.10 ～ 11
（平日 1 日）

－

研究員

＊＊研究部

－

研究員

＊＊＊研究部

ID・PASS を提供し研
調査員は研究室の学生
究室 HP から回答画面
が担当
へアクセス

主任研究員

博士（工学）IBS Annual Report

研究活動報告 201263

₂．調査手法間の交通行動特性の比較

₃．おわりに（1）20・30 歳代の調査データ特性

20・30 歳代では、WEB 調査の回収率が従来の都回 収 率 は、 郵 送 の 方 が WEB よ り も 高 い が、

市圏 PT 調査の郵送調査の平均回収率 25% を上回っ

WEB も郵送調査の平均的な回収率 25% を上回った

たことから、郵送調査と対等になりつつある。その（図－ 1）。グロス原単位は、属性構成比に大きな差ため、郵送の手間を省くことができる WEB 調査をがないにも関わらず（図－ 2）、各属性で郵送より郵送調査と併用することで回収率向上が期待され

WEB の方が高い（図－ 3）。

る。
65 歳以上の高齢者については、郵送調査の方が（2）65 歳以上の調査データ特性

回収率は高く、また不明率も電話での事後確認を前

回収率は、郵送の方が訪問よりも高く、郵送調査

提とすれば、訪問調査との差は小さいことから、「郵に関しては 70% を上回った（図− 1）。訪問におけ

送回収＋電話での事後確認」への期待が大きい。

る 75 歳以上の調査協力率は郵送よりも低く、調査

しかしながら、20・30 歳代および 65 歳以上とも員に訪問されることへの抵抗感が強い可能性があるに、調査手法間の交通行動特性に差がみられる。今（図－ 4）。この影響もあり、グロス原単位は、各属

後は、交通行動特性の差の要因を分析し、適切な調性で訪問の方が高く、65 歳以上平均の差が最も大査手法を検討する必要がある。また、本研究では、

きい（図－ 5）。なお、このような年齢階層構成の異なる対象者に対して回答方法を固定したため、乖離に対しては、従来 PT 調査でも補正を行っておミックスモード調査手法による無回答率の低減効果

り、今回もその許容範囲であると考えられる。

については把握できていない。この点については、
今後、試行調査等を通じて検証する必要がある。

（3）電話での事後確認による不明率低減効果

4.0

郵送②では、未記入や誤記入がある場合、調査票

3.0の電話番号欄に記入がある対象者には電話で確認・

2.0

修正を行った。電話番号の記入率は 20・30 歳代で1.0

25%、65 歳以上は 46% と最も高く、そのうち約半

0.0

トリップ／人・日
2.92
2.65
2.33

きた。これら 63 サンプルの事後確認前後の所要時
間・移動目的・交通手段の不明率は、いずれも 3 分

80

100

%
63.7

61.4

60

54.5

48.4

45.3
30.6

40

60

2.50

図−3

グロス原単位（20・30 歳代）

%

免許
保有者

自動車
保有者

78

2.90

平均

郵送②
(n=125)
訪問(n=68)

77 73

62
44 48

43 45

40

24

20・30歳代

全年齢

図−1

%
13.0

65歳以上

図−4

回収率

18

11

9

トリップ／人・日

3.0

2.41

2.50

免許
保有率

自動車
保有率

単身
世帯率

属性構成比（65 歳以上）

2.51

2.69

3.13
2.57

2.49

2.87
2.06

2.53

1.0

WEB

所要時間

図−2

4.0

就業率

2.0

11.6

郵送②

65～74歳

男性比率

郵送① 郵送② 郵送① 郵送② WEB 郵送① 郵送② 訪問

64

3.01

0

0

30
25
20
15
10
5
0

2.69

就業者

20

20

2.97

男性

80

74.6

70.6

2.61

郵送② WEB 郵送② WEB 郵送② WEB 郵送② WEB 郵送② WEB(n=75) (n=50) (n=130) (n=77) (n=156) (n=88) (n=136) (n=73) (n=179) (n=102)

数については電話での事後確認を実施することがでの 1 程度に低減された。

2.88

1.7
郵送②

1.1

1.6

1.8

WEB

郵送②

WEB

移動の目的

交通手段

不明率（20・30 歳代）

IBS Annual Report

研究活動報告 2012

0.0
郵送② 訪問 郵送② 訪問 郵送② 訪問 郵送② 訪問 郵送② 訪問(n=54) (n=30) (n=78) (n=52) (n=51) (n=30) (n=83) (n=46) (n=125) (n=66)
男性

図−565～74歳

免許
保有者

自動車
保有者

グロス原単位（65 歳以上）

平均

Ⅴ．自主活動研究報告

空間経済学の適用による近年の経済的諸問題の考察
樋野誠一＊ 蛯子

哲＊＊

剣持

健＊＊＊

₁．研究の目的

₂．
リニア整備による国土構造の変化の考察2），3）

現下の経済においては、以下に例示する交通に関

国土構造に大きな影響を与えるリニア中央新幹線

連する経済的諸問題が存在する。

等の交通網整備について考察する。

a. モータリゼーションに伴う中心市街地の衰退分析枠組みは、太平洋ベルト地帯における東京、

b. 新幹線整備によるストロー効果に対する懸念

名古屋、大阪のような直線状に並んだ地域を考える。

c. 経済のグローバル化に伴う我が国の産業空洞化

例えば、5 地域の場合は地域 1 ～ 5 はリンク 1 ～ 4

これら諸問題は経済活動の次元（a. 都市か b. 地域で接続されている（図− 2 参照）。3 地域の場合はか c. 国際か）が異なるだけで、本質的には輸送費

地域 1 ～ 3 がリンク 1，2 で結ばれる。下図のリンの逓減に伴う経済的現象として、空間経済学の適用

ク 1 とリンク 2 の整備で企業集積のパターンの違い

により、全て同じ問題として考えることができる。

を分析する。

空間経済学は国際経済学者の Krugman（2008 年
ノーベル経済学賞受賞）によって確立された研究領域であり、以下の因果関係に着目して理論が構築さ

図−2れる（図− 1 参照）。それは、交通整備に伴う輸送線上に並んだ 5 地域の分析枠組み費の低下により、企業及び消費者は各地から多様な

先ず、3 地域の代数的な分析を行うと、dn1/dt1>0,

中間財および最終財を安価に調達できるようになる

dn 2/dt 1<0, dn 3/dt 1>0 が確認される。ここで n r は地

（価格指数効果）。そうなると、企業及び消費者は輸域 r の企業数、t1 はリンク 1 の輸送費である。つまり、送費がかからない大市場の近くに立地したい誘因が

リンク 1 の輸送費が軽減されると地域 1 の企業数が働く（前方連関効果）。消費者は同時に労働者でも減少するストロー効果が確認される。また dn r/dE r

あるから都市人口が大きくなると、生産財の多様性=1/（1- ψ）≥1 が確認される（Er は地域 r の所得。係が更に増し（自国市場効果）、累積的な都市集積が形成される（後方連関効果）。

数 ψ は 0≤ ψ ≤1 で あ り 1/（1-ψ）は 乗 数 の 意 味 を 持つ）。つまり、各地域の所得増加は、それぞれ所得

以上の産業集積をもたらし移出地域となる（自国市
場効果）。

次に、5 地域の解析的な分析を行うと、リンク 1～ 4 の所要時間がそれぞれ均等な場合、図− 3 の基準ケースに示す通り、地域 3 に総人口の 34%、地域 2, 4 に各 21%、地域 1, 5 に各 12% が集中する人
口分布となる。

図−1

空間経済学で捉える交通整備効果１）

IBS の自主研究では以下に示す経済的諸問題について、
空間経済の枠組みに基づき研究を進めている。
本稿はその一部を紹介するものである。
図−3＊道路・経済社会研究室 主任研究員＊＊＊道路・経済社会研究室 研究員＊＊道路・経済社会研究室
博士（社会経済）研究員

リンク 1 整備・リンク 2 整備時の産業集積

博士（経済学）IBS Annual Report

研究活動報告 2012

65

次に、リンク 1 の所要時間が半分になると（図 3

輸送費がどの程度削減され、貿易の拡大にどの程度

上参照）、地域 3 の産業集積が 52% に進み、整備さ寄与するかを、重力モデルの枠組みで分析する。

れる地域 1 の人口がストローされる。一方、リンク

以下に現時点の分析結果を示す。ここでは、輸出2 を整備すると（図− 3 下参照）、地域 1 及び 4 か国（i 国）の供給力を日本の GDP（GDPi）、輸入国（jらハブに近い地域 2 に企業がストローされる。

国）の市場規模を貿易相手国の GDP（GDPj）、輸送

リンク 1 整備時とリンク 2 整備時の社会的厚生を

コストを日本から貿易相手国への距離（Dij）とし比較すると、リンク 1 整備の厚生水準がリンク 2 整て（2）式を対数線形化のうえ、日本から貿易相手

備のそれよりも高くなる。これはリンク 1 の整備に

国への直接投資額（FDIij）及び日本と相手国とのより地域 1 からハブ地域 3 への大きなストロー効果

FTA 締結状況を示すダミー変数（FTAij：日本と相が生ずることに伴う、集積地で安価に生産し、地域

手国が FTA を締結しているならば 1、それ以外 0）1 に輸送することの価格指数効果が働くためである。

を導入した以下の交易方程式の推計を行った。

₃．
海上輸送費の低下が国際貿易に与える影響 4）（3）
分析には、日本の主要貿易相手国 29 か国の 2005

我が国の今後の経済成長戦略においては、グローから 2012 年のパネルデータを用いている。得られる

バル化、特に高成長を続けるアジアとの連携強化がパラメータは貿易に対する弾性値を意味する。距離重要となる。そのためには、FTA や EPA 等の貿易の係数は負で、1％の距離の短縮により 1.03％貿易量

政策以外にも、国際貨物輸送の円滑化を図ることがが増加することを示している。これは FTA 締結効

重要と考えられる。ここでは、国際競争力強化のた

果 0.52% や我が国 GDP の増加効果 0.62%、直接投めの港湾整備が国際貿易に与える影響を分析する。

資効果 0.25% よりも効果が高いことを示唆している。

Krugman（1991）では国際間の貿易額を下式の表− 1

重力モデルの推計結果

交易方程式（Trade Equation）として導いている。
（1）
ここで、

は国 r から国 s への輸出額、 は国 rの企業数、 は価格、 は国 r から国 s への輸送費、と は国 s の所得と物価、 は代替弾力性である。
こ の う ち、を 輸 出 国 r の 供 給 力、を輸入国 s の市場規模と解釈できるので、
r 国から s 国への交易方程式は下式に書き直せる。
（2）（2）式は重力モデル型であり、伝統的な国際貿易理

結語：本稿は東京大学大学院経済学研究科田渕隆俊
教授の御指導のもと研究を進めている IBS の自主研究の成果の一部を示したものである。ここで得られる知見は、日々のコンサルテーションに反映する。

論で無視されてきた輸送費が貿易に与える影響を考察するうえで空間経済学において広く使われてい参考文献

る。また輸送費で除した相手国の市場規模を全相手

1）F ujita, M.,Krugman,P., Venables,A.J.,The Spatial
Economy: Cities, Regions, and International Trade.
MIT Press, 1999.
2）A go T., I. Isono and T. Tabuchi "Locational
disadvantage of the hub," Annals of Regional Science40, 819-848, 2006.
3）B ehrens K., A.R.Lamorgese, G.I.P.Ottaviano and T.
Tabuchi "Changes in transport and non-transport costs:
local vs global impacts in a spatial network," Regional
Science and Urban Economics 37, 625-648, 2007.
4）K rugman,P.R.,Increasing Returns and Economic
Geography. Journal of Political Economy,Vol.99,No.3,1991

国で合計する指標はマーケットアクセスと呼ばれ、通常のアクセシビリティと同一となる。定義式でな
く、最適化問題からグラビティやアクセシビリティが導かれる点で大変興味深い。
輸送コストは物理的な輸送費だけでなく、相手国の貿易規制政策（数量規制や国内産業への補助金
等）、
距離、非関税障壁（貿易相手国との言語の違い、隣国であるか等）等の様々な要素で構成される。
本稿は、国際競争力強化のための港湾整備により、

66

IBS Annual Report

研究活動報告 2012

Ⅴ．自主研究活動報告

自由回答の意見分析システムの構築
伊藤裕美＊

学＊＊ 大塚裕子＊＊＊ 高野精久＊＊＊＊奥村

₁．はじめに自然言語処理の発展により、テキストを自動分類することにおいては、カテゴリ分類のみならず、文脈に含まれる意図感情まで自動的に分類することが可能になってきている（大塚 2007）。本研究は、この意見分析システムの新たな活用方法を掘り起こす
ことにより、新たな言語学的知見の獲得や、新規マーケットの開拓を目的として、東京工業大学、公立はこだて未来大学、株式会社サーベイリサーチセンター、一般財団法人計量計画研究所により共同研究を開始した。

₂．意見分析システムの概要

図－2

自動検出部作成フロー

本 研 究 で 使 用 し て い る 意 見 分 析 シ ス テ ム は、SVM の自動検出部作成手順は、まず SVM 学習SVM（Support Vector Machine）のパターン認識

用のテキストデータに、人手でアノテーション（タのアルゴリズムを利用して、文章をカテゴリと意図グ付け）を行い、それを SVM に学習させる。SVM

感情に分類する。SVM に学習データを与えると、が学習データから自動検出部を作成するので、それ機械学習により SVM が学習モデル（自動検出部）

を用いて学習用テキストデータを機械分類し、人手を生成する。対象データの分類はその学習モデルをでつけたタグと機械が判定したタグの一致率を検証使用して行われる。SVM による分類は文章のみなする。SVM による分類精度が向上するよう、学習

らず、画像や音声等のデータ分類にも使用されてお用データの文章中からノイズとなるワードの除去をり、非構造化データの分類に優れている。

行ったり、機械学習に有効に使用される文構造の特徴（素性）を適用することで、分類精度が一定条件を満たした自動検出部が構築されるまで、この作業を繰り返す。自動検出部完成後、テキストデータを
その自動検出部に通すことで、テキストの自動分類が可能となる。
自動検出部の作成には手間がかかるが、一度自動検出部が出来れば、その後は大量のテキストデータを機械的に分類することが可能である。すなわち、本システムは、少量のテキストデータの分類ではな

図－1

意見分析システム利用イメージ

く、継続的に大量のテキストデータを分類する際に有用である。

＊情報システム研究室 研究員 ＊＊東京工業大学 教授 博士（工学） ＊＊＊公立はこだて未来大学＊＊＊＊株式会社サーベイリサーチセンター 都市マーケティング部 部長

准教授

IBS Annual Report

博士（学術）

研究活動報告 201267

₃．意見分析システム適用先の検討（1）既存アンケートへの適用

₄．分類内容の検討（1）Tweets から何を分類するか最初に、意見分析システムを企業の店舗サービス

既存の満足度調査の分析を行っていたときは、への満足度調査のアンケートと、行政が行った介護サービスに対するネガティブな意見に着目していた施設アンケートについて自動分類を試みた。

が、ネガティブな意見はあえて Tweets から分析し企業サービスの満足度調査は、企業の店舗を訪れなくてもクレームの形ですでに企業に伝わっていたた顧客に事後的に店舗やスタッフについての満足度

り、満足度調査等により、何らかの形で企業が把握

を Web アンケートで質問するものであり、主に顧しているものも多く、それを掘り下げても手詰まり

客の不満を抽出することを目的とした。しかし、1感は否めない。せっかく Twitter という個人が自発日に集まってくる意見がさほど多くないこと、満足的に発した意見を分析するので、従来の分析視点で度調査を行って顧客の不満を抽出することは、すではない新たな視点が望まれる。

に様々な企業で行われており、新規性が見受けられないことから一定の分析を行った後に終了した。

そこで、本研究では、下記で述べる「心温まる話（Heart Warming Story）」に着目することにした。

介護施設アンケートは、行政が介護施設に対して行ったアンケートを、行政が定めたカテゴリに分類（2）Heart Warming Story

するものであった。予め設定されたカテゴリが、行

ニコラス・クリスタキスは、社会的ネットワーク

政の施策に従ったもので、項目が完全に独立したもにより幸福な感情がさざなみのように伝播すると述のでなく、テキストを機械的に分類するのに使用すべている。ある個人の幸福感は社会的ネットワーク

るには適切なものではなかったため、こちらもシスを通じ、ネットワークに属している他人にも影響をテム適用は困難と判断した。

与える。社会的ネットワークはリアルな人間関係だ

既存のアンケートの分類では、テキストデータのボリューム、分類カテゴリ等の問題があり、これ以上の展開を見込みにくいため、対象とするテキスト
データの見直しを行うこととした。

けでなく Twitter や SNS といったバーチャルな関係も含んでいる（2010）。
マーティン・セリグマンは自ら提唱したポジティ
ブ心理学の中で、幸福を感じる必要性を説いているが、人は、他者の幸福感を共有することで、疑似的（2）Twitter データ（Tweets）の利用
近年、インターネットの発達により、ブログやに自らの幸福感を向上させようとしているとも言える（2004）。

ソーシャルネットワーク（SNS）により、個人の意

サ ー ビ ス 提 供 者・ 利 用 者 に ま つ わ る Heart

見が大量に Web 上に表出するようになってきていWarming Story（以下 HWS）は、個人的な事象でる。中でも Twitter は、140 文字という制約ゆえに、あるが、それを他者と共有することで、感動を生み、ユーザーが手軽に自分の気持ちをつぶやくことが出サービスに対する新たな視点を掘り起こす可能性が来、リアルな意見・感情を表現しやすい。また、ある。それは、サービス利用者にとどまらず、サーTwitter のつぶやきデータである Tweets は Web

ビス提供者にとっても、自己肯定感、仕事に対する上から入手可能で、言語処理的にも文章が短いためモチベーションや働き甲斐につながるものである。

分析しやすく、大量データの分類に優位な意見分析

HWS を含む Tweets を抽出することは、社会的意システムとの親和性も高い。

義があると考えられる。

そこで、既存アンケート調査への回答の分析から、本研究における HWS は、読み手の目線から「いサービス提供者に関連する Tweets の分析へとシフい話である」「心温まる話である」と評価される文

トすることにした。

章である。この HWS を Tweets から高い精度で自動抽出可能にするため以下に検討を行った。

68

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研究活動報告 2012

Ⅴ．自主研究活動報告

₅．HWS 自動検出部の構築（1）Twitter から候補文の収集
今回は実験的に JR、東京メトロ，ファミリーマー
トの３社について言及されている Tweets を分析対象とした。また、単純に企業名だけでは、宣伝やBOT（Twitter で自動的につぶやかれるアカウントプログラムのこと）の Tweets が多数を占めてしま

表－ 1
企業
東京メトロ

企業別タグ分布

全数 Positive Negative Story
681
158
127
88
23%
19%
13%
765
103
217
61
13%
28%
8%

JR
ファミリーマート

688

115
17%

86
13%

P+S HWS
56
40
8%
6%
29
22
4%
3%

48
7%

30
4%

19
3%

P+S：Positive & Story

うため、「JR ＋車掌」「東京メトロ＋駅員」「ファミリーマート＋店員」「ファミリーマート＋バイト」

JR とファミリーマートの HWS の出現率が東京のように、企業名と従業員の組み合わせでフィル

メトロと比較して低いのは、JR と関係ない名詞や、

タ ー を か け て、 学 習 用 デ ー タ の 候 補 文 と な る「バイト」が人を指すのではなく「バイトに行く」

Tweets の抽出を行った。

という行為を含む Tweets を拾ってしまい、ノイズが多くなったためだと思われる。

（2）人手によるアノテーション

また、HWS のタグが付いた Tweets は、Positive

HWS ありと評価される可能性のある Tweets のな極性と Story 性が伴っているものが 9 割となり、肯定的評価やストーリー性あり等の傾向を調べるた

HWS の検出には「Positive」「Story」の着目が重め、収集された候補文に「Positive」、「Negative」、要であると考えられる。

「Story 性 あ り 」、「Heart Warming Story」 の 4 つのタグを用意し、人手で各タグの判定を行い、学習

ｂ）素性の評価結果

データを作成した。
表－2．1（2）素性の検討
HWS の手がかりとなる素性の候補を以下の 9 通りに設定した。
1．Base（動詞＋名詞＋接尾辞）
2．Base ＋ 2-gram
3．Base ＋ Tweets の長さ4．Base ＋タ形
5．Base+ 括弧
6．Base+ 感動詞

ファミリーマート

素性
精度 再現率Base（動詞 + 名詞 + 接尾辞） 0.530
0.771
Base + 全体極性
0.547
0.786
Base + 極性個数
0.529
0.818
Base + 感動詞
0.557
0.773
Base + タ形
0.555
0.775
Base + 括弧
0.518
0.789
Base + Tweet の長さ
0.430
0.846
Base + 2-gram
0.405
0.787
Bas e+ 形容詞
0.576
0.787

Ｆ値
0.628
0.645
0.643
0.648
0.647
0.625
0.570
0.535
0.665

7．Base+ 極性個数
8．Base+ 形容詞
9．Base+ 全体極性（3）結果と考察
ａ）アノテーション結果
約 2 か月間 Tweets を収集し、アノテーション作業を行った結果、表－１のようになった。

表－2．2

JR

素性
精度 再現率Base（動詞 + 名詞 + 接尾辞） 0.182
0.625
Base + 全体極性
0.182
0.690
Base + 極性個数
0.210
0.730
Base + 感動詞
0.204
0.705
Base + タ形
0.177
0.730
Base + 括弧
0.188
0.720
Base + Tweet
0.164
0.795
Base + 2-gram
0.224
0.645
Base + 形容詞
0.220
0.710

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Ｆ値
0.282
0.288
0.326
0.316
0.285
0.298
0.271
0.332
0.336

研究活動報告 201269

表－2．3

東京メトロ

素性
精度
再現率
Base（動詞 + 名詞 + 接尾辞） 0.388
0.757
Base + 全体極性
0.401
0.800
Base + 極性個数
0.366
0.754
Base + 感動詞
0.405
0.787
Base + タ形
0.378
0.795
Base + 括弧
0.371
0.793
Base + Tweet
0.300
0.780
Base + 2-gram
0.400
0.770
Base + 形容詞
0.449
0.789

Ｆ値
0.513
0.534
0.492
0.535
0.513
0.506
0.432
0.526
0.572

表－ 2. 1、表－ 2. 2、表－ 2. 3 の結果から「Base＋形容詞」、「Base ＋感動詞」の F 値が他の検討素性よりも高くなっており、機械学習に有用と考えられる。

₆．システムでHWSと判定されたTweetsの例
てか、ファミマ店員さんみんないい人過ぎた (；▽；) こんなおたく女子のためにセッセと箱まで用意してくれ1たヽ (；▽；) ノありがとうファミリーマートありがとうファ
ミリーマート
さっき飲み物買いにファミマ行ったら、「（袋いりませんの意味で）テープでお願いします」って言ったら、勢2い余った店員さんが「テープでおねがい、ありがとうございます！」って ( 笑 ) 頑張ってる (^_^)
ファミマの店員さん優しくしてくれたっ (´・ω・`) マナカ
で 280 円しか使ってないのに 300 円以上で貰えるウ3
エットティッシュそっといれておいてくれた。ありがとう
言えなかったのが悔やまれる . ほっこりなお昼過ぎ♪
ファミマの店員さん、ちゃんと目を見てありがとうって4
言ってくれた ( ○´∀｀○ ) いいメンズだ (^_^)
駅着いた (/_;) ほんまに帰れんかと思った (T_T) ファミ5
マの店員さん、わかりやすく道教えてくれてありがとう。
仕事帰りによく行く店の向かいのファミマに行ったら時々話すバイトのお兄さんがファミチキおごってくれた6(´・ω・`) なんだか心温まるクリスマスでした。ありがとう。
ファミマ店員フレンドリーやなぁ w 店員「夜 勤です
かぁ？」俺「ですです w」店員「8 時くらいまでです「んですねー w」店員「同じですねー w お互い頑7 か？」張りましょ♪ありがとうございましたー」やる気もらったぜー ww
線路に iPhone 落としてしまいました。その上を電車が通り、駅員さんの謎の棒により何回も掴まれる iPhone8…心の中でお別れしたけれど、無事に傷だらけになって帰ってきました！ありがとう！JR の駅員さん
JR の車掌さんまじでありがとう。貴方に改札を開けて9
もらわなかったら間に合いませんでした。
若い車掌さん。全員のキップを確認して、次の車両の移る前に「ご協力ありがとうございました！」と元気よく
10
あいさつをしてゆきました。気持ちいいあいさつだった。
最高です！JR 九州

70

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研究活動報告 2012

奇跡的に、遅れてきた JR に乗れた件！( 笑 ) 車掌さん
ありがとう～ o(^o^)o ござましっ
JR の駅員さん、改札を通る一人一人に「ありがとうご
12
ざいました。」って言ってる。丁寧だなあ。
新幹線乗り遅れたけど JR の人が親切に対応してくれて
13 おまけにジュースまでくれた (´; ω ;`)???? 迷惑かけて申し訳ないです。。そしてありがとうございます！！
電車の中にカバンを忘れて頭まっしろ。お財布が手帳が。でも少し先の駅で無事発見。届けてくれた人あり
14がとう、東京メトロの駅員さん一生懸命探してくれてありがとう、日本ってすごい
今押上着いた。車掌さん、乗り換えとかの案内を一通りしたあと、それでは、皆様良い週末をお過ごしください。本日は東京メトロをご利用いただきまして、まこと
15にありがとうございました。ってアナウンス。こういうのすごく嬉しい。うおぉぉ良い週末を過ごすぜ！ありがとう！って泣きそうになった『渋谷からは東急の社員がご案内致します。皆さま、そ16 れではよい週末を。本日も東京メトロ半蔵門線をご利用頂きありがとうございました。』粋だねぇ。
東京メトロの日本橋駅の駅員さん、新橋へ行くホームを
17 とても丁寧に教えてくれました。最後に「お気をつけて」
まで言ってくれちゃいました。ありがとう！
メトロの駅員さんやさしい。間違えて別の路線に入場し
18 た僕に親切にしてくれてありがとう。これからも僕はメトロをつかうね！
ケータイが帰って参りました。メトロの人はスーパー良い人でした。すっごい懸命に電話やりとりしてくれて。最19
後、お礼言いに行けばよかったなー。ありがとーございました。私はこれからもメトロ沿線に住みたい。
駅員さんが親切な人でよかった。無知な人間に優しくし20てくれてありがとう。メトロのお兄さん。
11

₇．おわりに
本研究によって、ある程度の精度で HWS を抽出することが可能になったが、ノイズの効率的な削除方法の検討、ネット特有の言葉や従来の意味と逆に使われる感動詞等の対応といった言語学的な課題や、異なる事業領域で今回作成した自動検出器の適用可能性を検討することが今後の課題と言えよう。
参考文献
１）大塚裕子，乾孝司，奥村学：意見分析エンジン−
計算言語学と社会学の接点−，コロナ社，2007．
２）ニコラス・A・クリスタキス：つながり 社会的ネッ
トワークの驚くべき力，講談社 ,2010
３）マーティン・セリグマン：世界でひとつだけの幸
せポジティブ心理学が教えてくれる満ち足りた

人生，アスペクト，2004.