Ⅲ．研究論文

研究論文

動線データが語る震災時の都内の交通状況〜プローブカーデータ、交通系 IC データから〜 *Traffic Situation using Probe data and PASMO data in Tokyo, March 11*
千葉

尚＊＊ 中村

俊之＊＊

森尾

淳＊＊＊

牧村

和彦＊＊＊＊

By Takashi CHIBA, Toshiyuki NAKAMURA, Jun MORIO and Kazuhiko MAKIMURA

リンク別の 15 分単位の平均旅行速度データを用い

₁．はじめにている。

2011 年 3 月 11 日 14 時 46 分、牡鹿半島の東南東沖約 130km の地点を震源とする M9.0 の東北地方太（2）バス IC カードデータ

平洋沖地震が発生し、東京都内でも最大で震度 5 強

バス IC カードデータは、関東地域の 74 のバスを観測した。その結果、鉄道網は全て停止、高速道

事 業 者 が 運 行 す る エ リ ア に お い て、PASMO や路も地震直後に全区間通行止め、首都圏は帰宅する

SUICA 等の IC カード利用時に取得されたデータを人であふれ、一般道は麻痺状態となり大量の帰宅困対象としている。個人情報が除外された履歴情報で難者が発生した。内閣府の推計によると、首都圏であり、DRM 区間別の旅行時間データや利用者数等発生した帰宅困難者は 515 万人にも達したという。

のデータを用いている。

本研究では東京都内を対象に動線データを用いて
震災当日の交通状況の再現を試みた取り組みと埼玉地域での交通計画への適用例を紹介する。
ここで動線データとは「ICT を活用して取得した
時空間移動履歴データ」と定義される。動線データ

₃．震災当日の交通状況
動線データを用いて、震災当日 3/11 と前週金曜
3/4 との比較から、震災当日の状況を分析する。

としては、プローブデータ、交通系 IC カードデー
タ は も と よ り、 携 帯 電 話（GPS） 取 得 デ ー タ や
Wi-Fi 基地局データ等、様々なデータが存在している。

（1）プローブデータに基づく都内交通状況
23 区内一般道全体の時間帯別旅行速度の推移を示した結果が図− 1 である。日中 14 時台まではほ

本研究では単一の動線データではなく、多様な動ぼ同一速度で推移していたが、地震発生直後の 15

線データからの分析を通した交通計画分野への活用

時台に急激な速度低下が確認できる。その後も速度をねらいとしている。

低下が続き、翌朝の早朝まで深刻な交通渋滞が継続

₂．使用データの詳細
本検討では動線データのうち、プローブデータとバス IC カードデータを用いる。まず、各データの詳細を整理する。
（1）プローブデータ
プローブデータは、会員制のサービスとして民間事業者が独自に収集している自動車の走行履歴情報である。本研究では、デジタル道路地図（DRM）＊＊社会基盤計画研究室 主任研究員＊＊＊＊企画部次長 博士（工学）

研究員

図−１

震災当日と前週の時間帯別旅行速度の推移

博士（工学） ＊＊＊都市交通研究室室長

博士（工学）IBS Annual Report

研究活動報告 201121

している状況であった。夜間 12 時間平均速度で比て最後まで影響を受けたことが確認できる。

較すると、前週の 26.2km/h に対して当日夜間は8.7km/h という状況であり、前週レベルの速度に回復したのは翌 12 日の 18 時台であったことが明らか（2）民間プローブデータに基づく分析結果
IC カードデータを用いて、都内全域の時間帯別
旅行速度の推移を把握した結果が図− 4 である。プとなった。

ローブデータ同様、14 時までは前週と同様の速度で推移しているものの、地震発生後の 15 時より徐々に速度が低下し、18 時台では約 8km/h へと下落していることが確認できる。

図−2

道路種類別時間帯別旅行速度の推移

図−3

道路種類別の速度下落率

図− 1 を道路種類別に分離した結果が図− 2 である。これより、大きく 2 つの特徴が確認できる。

図−4

23 区全体での時間帯別平均走行速度

図−5

渋谷駅→二子玉川間でのバス走行毎の所要時間

路線バスは経路が決まっており、IC カードでは
バス 1 台毎の走行速度を把握することができる。そこで、渋谷駅から二子玉川間を対象に、バス走行毎

1 点目は、前週レベルへの速度の回復は、道路規の所要時間の推移を追ったものが図− 5 である。こ格が高いほど遅い。国道の回復時期は翌日の 18 時

れより、通常は平均約 50 分のところ、地震発生後台であるが、主要地方道や都道はそれよりも早い。

は所要時間が増加し、18 時台に発車したバスでは 4

2 点目は、図− 3 に示すように、地震直後の速度

時間 30 分、速度に換算すると平均 1.9km/h が記録

低下は道路規格が高いほど速く発生する点があげらされた。

れる。国道の場合、15 時台では 14 時台と比較して次に 23 区内での乗車人数の推移を整理したもの

40％も速度が低下しているものの、都道の低下はを図− 6 に示した。震災当日の 15 時台は、前週と1％に過ぎない。16 時台では 15 時台と比較して、比較して約 1.6 万人も増加し、16・17 時台での総利

国道はさらに 30％低下、都道はこの段階で 34％低用者数は 5 万人を超えている。地震直後、電車の運下という状況であった。

行が見合わせとなったため、電車からバスへ交通手

これより、地震による影響は国道が最も早く現れ

22

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研究活動報告 2011

段の転換が起こったことが確認できた。

Ⅲ．研究論文

動線データを組み合わせて都内の交通状況が再現

図− 7 では平均で比較したが、日別の時間帯別平でき、自動車からみた実態とバス交通からみた実態

均速度として時系列推移を比較した結果が図− 8 でが詳細に明らかになり、また、震災直後から時々ある。朝ピーク時間帯では、整備後の速度上昇が継刻々と変化していく様子が手に取るように再現でき続していることが確認できる。

た。分析を通して大都市の問題課題が浮き彫りになるとともに、震災時の限られた道路空間における道
路利用のあり方、公共交通の重要性、幹線道路網の重要性が改めて再認識できたと言える。

図−7

整備区間含むバス停間の平均速度の変化

図−8

整備前後の日別時間帯別平均速度の推移

図−6 23 区全体での時間帯別バス乗車人数の推移

₄．動線データを用いた分析事例
本章では、過年度調査成果より 2 つの活用事例を紹介する 1）,2）。
（1）右折帯延伸による走行性向上効果計測事例
朝霞蕨線は、埼玉県朝霞市内の国道 254 号朝霞警察署前交差点から埼玉県蕨市の国道 17 号錦町 3 丁目交差点までを結ぶ主要地方道である。このうち、
北戸田駅北側の国道 298 号と朝霞蕨線とが交差する『北戸田駅入口』交差点への流入方向で、平成 22 年
2 月に右折帯の延伸事業が実施された。
整備により、右折車の走行性向上のみならず、右折車の混雑によって阻害されていた左折車の走行性の向上も期待される。そこで、右折帯延伸による左折車の走行性向上効果の計測を行った。
まず、IC データを用いて整備前の 2009 年 3 月平日と整備後の 2010 年 3 月平日の時間帯別平均旅行
速度を比較した結果が図− 7 である。整備後は朝の図−9

バス走行速度帯別の走行台数分布

通 勤 ピ ー ク 時 間 帯 を 含 む 5 〜 8 時 台 で 約 0.5 〜

整備前後での走行速度帯別のバス走行台数分布を

0.8km/h の速度上昇が確認された。ピーク時間帯で示したものが図− 9 である。整備前は 10 〜 11km/の速度上昇であり、右折帯延伸による左折車両スh が多く 16km/h 以上は存在しなかったが、整備後ムーズ化の効果と想定される。

は 10 〜 11km/h が大幅に減少して 14km/h が増加、

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研究活動報告 201123

16km/h 以上も若干数出現している。

算出した走行阻害率を元に、走行阻害率が高い箇

こ れ よ り、 バ ス の 平 均 速 度 が 13.2km/h か ら

所低い箇所を実際に確認した。その結果、走行阻害13.8km/h へと上昇するとともに、走行速度の標準率が高い太田窪バス停では、写真− 1 に示すように偏差が整備前の 1.56 から整備後は 1.22 へと小さく

片側 1 車線道路停留所にバスが停車すると後続車はなっている。すなわち、整備によってバスの走行速

追い越しが困難な状況であった。一方、走行阻害率度の安定性（定時性）が向上したことが確認できる。

が低い東瀬ヶ崎交差点では、写真− 2 に示すように
停留所部分が隅切られておりバスが停車しても後続車の追い越しが可能であった。このように、複数の動線データを組み合わせることで、走行阻害が発生している交差点を抽出できることを確認した。

図−10

整備前後の時間帯別平均旅行速度の比較

また、当該区間を走行するプローブデータを用いて平日朝夕ピーク時間帯における平均旅行速度を事
前事後で比較した結果が図− 11 である。朝ピークでは 3 月を除く 4 ～ 6 月の 3 ヶ月で速度上昇、夕ピー
クでは 5 ～ 6 月の 2 ヶ月で速度上昇が確認できた。

写真−1

走行阻害率が高い太田窪交差点の状況

写真−2

走行阻害率が低い東瀬ヶ崎交差点の状況（2）バス停の走行改善検討事例
バス停留所周辺の走行改善の検討支援策として、さいたま市内を対象に、2 種類の動線データを組み合わせた走行改阻害善箇所の抽出事例を紹介する。
分析では、バス停区間とその直前区間に注目し、2010 年 6 月の全走行データを用いて IC データに基
づくバス速度、プローブデータに基づく走行速度から図− 11 に示す分類を行って走行阻害率を算出し、停留所でのボトルネックの可能性がある箇所を抽出
した。

₅．まとめ
震災時の分析から、プローブデータと IC データの両面から、時々刻々と変化する都内の交通状況を再現し、大都市が抱える問題課題を明らかにした。
また、動線データを組み合わせて利用することで、
図−11

24

走行阻害率の整理イメージ

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研究活動報告 2011

人にやさしい公共交通を優先した交通計画の策定支Ⅲ．研究論文

援や道路交通施策の多面的な評価（自動車とバス交
通の複数の車両、平均とばらつきの両面からの評価
等）が得られることを実証した。

援に関する研究、土木計画学研究・講演集、Vol.43、
2011.
２）井星雄貴、今井龍一、濱田俊一、千葉尚、牧村和彦：複数の動線データを用いた道路整備の効果検

参考文献
１）今井龍一、井星雄貴、濱田俊一、中村俊之、牧村証に関する基礎的研究、土木計画学研究・講演集、Vol.43、2011.

和彦：動線データを用いたバス走行改善の検討支IBS Annual Report

研究活動報告 201125