第 58 回土木計画学研究発表会・講演集

P234

再帰型ロジットモデルを適用した
災害時における経路選択行動の分析
本山
1学生会員

莉紗子1・岩倉成志2・野中康弘3

芝浦工業大学大学院 建設工学専攻（〒135-8548 東京都江東区豊洲3-7-5）
E-mail:ME17105@shibaura-it.ac.jp
2正会員

芝浦工業大学教授（〒135-8548 東京都江東区豊洲3-7-5）
E-mail:iwakura@sic.shibaura-it.ac.jp
3正会員 株式会社道路計画（〒170-0013 東京都豊島区東池袋2丁目13-14 マルヤス機械ビル）
E-mail:y_nonaka@doro.co.jp

再帰型ロジットモデルは選択肢集合を与えずにパラメータ推定をできるため，道路ネットワーク上での経路選択行動分析への適用に向け，研究が進められている．本研究では，逐次意思決定がされており，平常時より経路選択肢が多かったと考えられる災害時の経路選択要因分析のために適用する．簡単な格子ネットワーク上で再帰型ロジットモデルによって，グリッドロックによる道路サービス水準の変化が経路選択に及ぼす影響を表現できた．

Key Words :Route choice model, recursive logit model.route choice,Disaster network

1.

はじめに

表 1 地震発生時の交通規制
震度

規制道路
環状7号線
環状8号線
環状7号線
環状8号線
緊急自動車専用路に指定
震度6弱以上 されている7路線
緊急交通路に指定されている38路線
震度5強(1) 研究背景と目的
2011 年 3 月 11 日東北地方太平洋沖地震が発生し，東京23区内では最大震度5弱を観測した．地震発生直後，高速道路は緊急点検のため，全線通行止めになり，翌

規制内容
都心方向へ流入を禁止
都心方向への流入を抑制
都心方向へ流入を禁止
都心方向への流入を抑制
緊急自動車以外の車両の通行禁止
災害応急対策に従事する車両以外通行禁止

12日の 1時から徐々に通行止めが解除された．この約半日に及ぶ高速道路全線通行止めに伴って，一般道では交が見られたことから，ドライバーは近視的な道路状況か

通量が増加し，緊急車両の通行をきたす程のグリッドロック現象が発生した．これは，大きく迂回して走行したことによる走行台キロの増加が一因と考える．また，警視庁は必要に応じて震度 5 強で交通規制をかけることを発表している 1)．交通規制内容の詳細は表 1 を参照されたい．このことから，今後確実視されている南海トラフ

ら経路選択をしていたと考えられる．より詳細な分析をするためには，当時時々刻々と変化していた道路状況を反映させる必要があると考える．
通常のロジットモデルではパスの選択肢集合を与える必要があり，選択肢が膨大にある道路ネットワークでは推定が困難であった．しかし，Fosgerau2)が提案した逐次地震や首都直下型地震で交通規制をかけた場合，震災当日に緊急自動車専用道に指定されている国道 246 号線等の 7 路線を通行していた一般車両は，他の経路を選択することになり，震災時以上に迂回するドライバーが増加すると考えられる．よって，非常時はカーナビなどでの情報でドライバーを上手に誘導することで迂回行動を抑選択を繰り返す再帰型ロジットモデル（Recursive Logitmodel 以下，RL モデル）は，選択肢集合を列挙することなく，選択肢が膨大にある道路ネットワークでの推定が可能である．
そこで，本研究では，RL モデルを用いて実道路ネットワーク上におけて，時々刻々と変化する道路状況を反制し，走行台キロを軽減させることが重要である．そのためには，震災時特有のドライバーの経路選択特性を分析する必要がある．また，東日本大震災時には迂回行動映した震災当日のドライバーの経路選択モデルを構築することを目的とする．
力石ら 3)，金子ら 4)や大山ら 5)は，実道路ネットワーク

1

第 58 回土木計画学研究発表会・講演集上において RL モデルの適用可能性を示し，実ネットワークに適用する際の課題点を以下のように指摘している．

経路集合を与えないことによる膨大な周回経路が発生する点

パラメータ推定の可否は初期値に大きく依存して010203040506080910111210m
07100m20kph

いる点
181714131615IIA 特性を考慮したモデルの検討
巨大な逆行列計算に対応するための計算アルゴリ
242320192221ズムの高速化
また，大山ら 5)は災害時には近視眼的経路選択行動を取っているという仮定の下，空間割引率βを導入した一般化 RL モデルを提案し，βの導入によりβが周回経路
302926252827の発生に影響を与えることを明らかにした．さらに，ケ363532313433ーススタディとして，一般化 RL モデルを東日本大震災時に適用し，災害時には近視的な意思決定が重視されて図 1 平常時を仮定した格子ネットワークいることを示した．災害時は近視的な意思決定がされることを考えると災害時の行動分析をする上で，サンプルは10m，交差点間リンク長は100mとセットする．道路サが行動をしていた時間の道路状況に合わせた LOS を使ービス水準のベースは時速20km/hとする．グリッドロッ
用して分析する必要がある．しかし，力石ら 3)と金子ら
ク発生を仮定したリンクに関しては，リンク速度を4)は時間経過による道路状況の変化を考慮せずに，静的2km/hとした．
5)なネットワークでパラメータ推定をしている．大山ら
経路選択確率算出経路は，ノード1からネットワークは，東日本大震災の道路状況の変化を考慮するために 1に流入し，ノード36から流出する154経路の経路選択確
時間帯ごとに LOS を変えて分析をしている．従って，率の変動を分析する．なお，この154経路は同じノード
東日本大震災時の時々刻々と変化する道路状況を捉えたを2回以上通過しない経路であり，ZDDにより算出した．
LOS で経路選択行動分析を行った研究はないと思われる． つまり，154経路は交差点および街区での周回を含まな
このことから本稿では，LOS を逐次更新しながらドライい経路となっている．
バーの行動分析をすることに研究の新規性があると考える．
本稿では，デジタル道路地図（以下DRMとする）ネットワークを模した有向格子ネットワーク上でグリッドロックが経路選択に与える影響を分析するために，2章でグリッドロック発生・延伸による経路選択確率の変化の分析を行う．そして，3章ではケーススタディーとし(2) 分析方法
経路選択確率算出は，RLモデルを用いて算出する．
あるドライバーの経路σはRLモデルでは式(1)で表される．
1− 𝑉(𝑘0 )P(𝜎) = 𝑒 𝜇1𝜇∏𝐼−1𝑖=0 𝑒𝑣(𝑘𝑖+1 |𝑘𝑖 )(1)て，東日本大震災時のデータを使用して，RLモデルを
ここで，  ：スケールパラメータ， vn ：各リンク間用いてパラメータ推定を行う．4章で本研究の整理をし， の効用， Vnd ：候補経路のログサムである．
5章で今後の展望について述べる．
確率算出の際に用いた効用関数vn は式(2)である．
(2)
𝑣𝑛 = −0.1T
ここで，Tはリンク所要時間である．
2. グリッドロック発生・延伸による選択経路の分析の手順は以下のとおりである．
変化の分析a) 平常時（図 2A)）の経路選択確率を算出する
この章ではDRMを模した有向格子ネットワーク上で， b) グリッドロックが発生したと仮定して経路選択確ある交差点でグリッドロックが発生したと仮定したとき率を算出する（図 2B)）のグリッドロック発生前から延伸までの経路選択確率の
図 2B)のノード17，18，23，24の交差点でグリッドロ変動を分析する．
ックが発生したと想定する．
c) グリッドロック延伸を仮定して経路選択確率を算(1) 分析対象
出する（図 2C)）
ネットワークは図 1 に示す．ノード数は 36ノードあり，d) さらにグリッドロックが延伸したと仮定して経路
図 1の緑枠は交差点を表わしている．交差点内リンク長2

第 58 回土木計画学研究発表会・講演集

0102030405

0601

02

03

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06

01

02

03

0405

06

08

09

1011120708

09101112070809

101112151617182122232410m
07100m20kph

2kph

13141516171813141516171813141920212223241920212223241920252627282930252627282930313233343536313233343536010203040506010203040506070809101112070809101112A)格子ネットワーク

RN73

191415202116222526272829303233343536C)グリッドロックの延伸1172318

RN143

24

RN147

RN77010203040506

RN147

070809101112141320191521171623221824252627282930252627282930313233343536313233343536010203040506070809

101112RN36RN67RN3114132019RN1624232221RN150

18171615RN60252627282930313233343536G)グリッドロック時の上位ルート

F)計算経路（経路番号：R N)

RN154

RN154

RN77132kph31B)グリッドロック発生

RN362kphH)グリッドロック時の上位ルート

01

02

03

0405

06

0708

09

1011122kph
131415161718131415161718192021222324192021222324252627282930252627282930

3132

333435363132

3334353601

02030405

06010203040506070809101112070809101112E)グリッドロック同時多発D )グリッドロックの延伸2131914201521162217231824RN154

RN77

RN36

RN31

RN73

RN147

RN77
RN143

1319142015211716232201020304050607080910111218RN36

13141516171824RN154

192021222324252627282930252627282930252627282930

313233343536313233343536313233343536I)グリッドロック時の上位ルート

J )グリッドロック時の上位ルート

周回経路

K )RN77の周回経路

図 2 各道路状況における選択確率上位 5 経路e)

選択確率の算出する（図 2D)）
グリッドロックが同時多発したと仮定して経路選択確率を算出する（図 2E)）

択確率が同一となっている．
今回確率算出に使用した154経路の合計選択確率は1.0にはならなかった．これは，RLモデルは周回を含む全このa）からe）で算出された確率を比較し，グリッドロック発生時の経路選択の分析を行う．

経路からセットした経路の選択確率を算出しているためである．これにより，RLモデルは選択し得ない周回経路も選択肢の中に含んでしまうことを示した．
b) グリッドロック発生時
図 2F)とG)を比較すると，ノード17，18，23，24を通過する経路の選択確率が低下し，迂回する経路（RN31，RN60）が上位に選択される可能性があることがわかる．
加えて，表 3よりRN77，RN147，RN154 の選択確率が上(3) 分析結果
各段階での選択確率の上位5経路を図 2F)～J)に，選択確率を表 3に示す．
a) 平常時各リンクの速度は同一にしてあるため，主要経路の選3

第 58 回土木計画学研究発表会・講演集

表 3 各道路状況における経路選択確率

経路確率0.0031
0.00310.00310.0031
0.0031B)グリッドロック
発生
経路番号 経路確率
RN770.0075
RN1470.0075
RN1540.0075
RN310.0001
RN600.0001

C)グリッドロック
延伸1
経路番号 経路確率
RN154
0.1082
RN360.0042
RN670.0004
RN1500.0001
RN162.E-06

D)グリッドロック
延伸2
経路番号 経路確率
RN154
0.4226
RN360.0836
RN730.0836
RN770.0836
RN143
0.0836E)グリッドロック
同時多発
経路番号 経路確率
RN77
0.0271
RN310.0005
RN147
2.E-09RN36
5.E-10
RN154
5.E-100.02000.0236

0.11300.84070.02760.98000.97640.88700.15930.9724A)平常時
順位 経路番号
1 RN36
2 RN73
3 RN77
4 RN143
5 RN147154経路の合計選択確率
周回経路の合計選択確率

表 2 データ概要

昇した．
c) グリッドロック延伸1
グリッドロックが延伸すると，選択確率は低いもののRN16やRN150の経路が出現している．RN154の経路はグ
リッドロックの影響を受けないリンクを選択しているため， グリッドロック発生時よりも選択確率が上昇している．
d)

データ名
HITACHI
タクシープローブ
民間プローブNAVITIME
点列データ
JARTIC
渋滞統計データ
三者統合データ
統合データ

集計時間
区分

観測データ

DRM
リンク情報

統合後生成データ5分

リンク旅行時間(秒)有リンク速度(km/h)

15分

リンク旅行時間(秒)リンク旅行時間(秒)
経路情報
速度区分から算出した
リンク旅行時間(秒)-有リンク速度(km/h)
リンク速度(km/h)
経路情報
速度区分
(10km/h,20km/h,50km/h)
リンク速度(km/h)
リンク速度(km/h)

秒単位5分
5分
5分

無無-グリッドロック延伸2
さらにグリッドロックが延伸し，ネットワークのほぼ全域がグリッドロック状態になると，上位に選択される
経路は平常時と同じような経路となる．つまり，ドライバーは身動きが取れないような状況下では，流れている道路を選択しようとはせずに，最短経路を選択する可能性があることが示唆される．周回経路の合計確率がグリッドロック延伸1時点よりも減少していることからも示
唆される．
e) グリッドロック同時多発
グリッドロックが同時多発した場合，1か所でグリッドロックが発生した場合と同様，速度が低下しているリンクを通過しない経路（RN77，RN31）の確率が高く算出された．また，速度が低下していないリンクを通過す

図 3 分析対象範囲と経路る経路の選択確率がどれくらいか確認するために，

RN77の経路がノード22で右折し，ノード21→15→9→3を3. ケーススタディー
通り，再びRN77の経路を辿る図 2K)の周回経路の選択
ケーススタディーとして東日本大震災時のデータを使確率を算出したところ，0.00025となった．このことから，用し，RLモデルを適用してパラメータ推定を行う．
複数グリッドロック発生時でも，速度が低下していないリンク同士が接続されている場合，RLモデルでは周回(1) データ概要経路の確率が高く算出されてしまうことがわかる．
データ概要を表 2に示す．RLモデルのパラメータ推
以上より，簡単な格子ネットワークではあるが，RL定にはリンクデータと実績経路データが必要である．
モデルによって，グリッドロックによる道路サービス水リンクデータの作成手順について説明する．タクシー
準の変化が経路選択に及ぼす影響が表現できることを示
プローブ・民間プローブ・NAVITIME点列データを主計した．
時間区分を5分にし，三者データを調和平均により統合した．（以下，三者統合データとする）次に，三社統合
データではデータの欠損が多いため，欠損しているリン
クには，前後5分間のリンク速度との関係を考慮して，

4

第 58 回土木計画学研究発表会・講演集

JARTIC渋滞統計データの10km/h，20km/h，50km/hで補完し，リンクデータとして用いる統合データを作成した．
実績経路データはNAVITIME点列データをDRMネットワークにマッチングさせて，作成した．の経路選択要因の分析に適用した．本研究ではRLモデルがMany to Manyで推定可能であることを示せた．本研
究でのパラメータ推定は十分なサンプル数が確保できていない中で行った．発表ではサンプル数を拡大させ，パラメータの信頼性の評価を行いたい．また，研究目的で(2) 分析対象
分析対象メッシュは2次メッシュコード533936，533944～533846，533954～533956の7メッシュである．サンプル数は31サンプルである．

あったLOSを逐次更新しながらパラメータ推定する段階まで至らなかった．この点についてもプログラムを作成し，発表でパラメータ推定結果を示したい．最後に，本研究で使用したリンクデータは欠損が非常に多いため，データ欠損リンクのリンク所要時間を如何にして補完し，当時の道路状況に近いネットワークを作成するかが今後の課題である．

(3)

パラメータ推定結果
極めて少ないサンプルでの推定結果であるが，V=--0.01009T が推定され，Many to Manyでのパラメーター推定が可能であることが明らかになった．ここでTは所
謝辞： 本研究は，（一財）日本デジタル道路地図協会
要時間（分）である．次にに変数でパラメータ推定を行の研究助成を得て実施している．ここに謝意を表す．
い，V＝-0.0100628T+0.01043423RDが推定された．ここでRDは主要道路ダミーである．t値は算出できなかったが， 参考文献
1)
警視庁 HP，尤度比0.3を得ている．少ないサンプル数での推定であhttp://www.keishicho.metro.tokyo.jp/kurashi/saigai/shinsai_kisei/inるため，パラメーターの信頼性を評価することはできな
dex.html，2018.7
い．さらに，逆行列算出際に0除算されている可能性があり，初期尤度が算出できないという課題を抱えている． 2) Mogens Fosgerau, Emma Frajinger, Anders Karlstorm：A link based
network route choice model with unrestricted choice set, Transportation
今後はサンプル数を拡大させて，初期尤度算出の課題を
Research Part B, Vol.56, pp.70-80, 2013
分析していきたい．
3)

力石真，田名部淳，大口敬：プローブデータを用いた貨物車経路選択行動のモデル分析，土木計画学研究・講演

4.

まとめ集，Vol.54，Page.196，2016

格子ネットワーク上にグリッドロックを発生・延伸さ4)せたことにより，グリッドロックによる道路サービス水準の変化が経路選択確率に及ぼす影響をRLモデルで表現できた．また，既往研究で指摘されていたRLモデルの周回問題について，グリッドロック発生ネットワーク上でも確認ができた．災害時は実際に周回した経路があると考えられるが，モデル上で選択可能性のある周回経金子法子，福田大輔：リンクベース再起型ロジットモデ
ルの首都圏における経路選択分析の適用，土木計画学研
究・講演集，Vol.54，Page.194，2016

5)

大山雄己，羽藤英二：一般化RLモデルを用いた災害時の経路選択行動分析，交通工学論文集，第 3 巻，第 5 号，
pp1-10,2017.7路と選択可能性が低い周回経路の線引きを如何にするかが課題である考える．
ケーススタディとして，RLモデルを東日本大震災時(?)

ANALYSIS OF ROUTE CHOICE BEHAVIOR IN TOKYO AFTER THE GREATEAST JAPAN EARTHQUAKE USING A RECURSIVE LOGIT MODEL
Risako MOTOYAMA, Seiji IWAKURA and Yasuhiro NONAKA5