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エージェントモデルを用いた都市鉄道の遅延対策効果の予測

学［土］〇小林 渉 （芝浦工業大学大学院）

正［土］ 川村 孝太朗 （前芝浦工業大学大学院）

正［土］ 岩倉 成志 （芝浦工業大学）

Impacts of several measures for improving the knock-on urban train delay: An agent-based simulation
Wataru Kobayashi, Shibaura Institute of Technology . 3-7-5, Koto-ku, Tokyo
Kotaro Kawamura, Shibaura Institute of Technology
Seiji Iwakura, Shibaura Institute of Technology
On the urban railway network system in the Tokyo metropolitan area, high frequency operation and mutual direct operation
cause the problem that expands train delay. In order to solve this problem, the authors promoted the development of amulti-agent simulation system for reproducing knock-on delay taking into account the interaction between the trains. This
research quantitatively analyzes the effects of several anti-delay measures such as a moving block system and a decreasing
method of the stoppage time at the station.
Keywords : train delay, anti-delay measures, multi agent simulation, high frequency operation

１．はじめに
東京圏の都市鉄道は車内やホーム上の混雑緩和を目的とした，朝ラッシュ時の高頻度運行や他路線への相互直通運転を行ってきた．これらは利用者に対しサービス向上をもたらした一方で，列車間の余裕時間の減少が列車遅延の原因となり，一度遅延が発生すると遅延が広範囲に伝播し収束しにくい課題が発生している．この列車遅延問題の解決は急務とされている．
遅延解消には様々な手法が考えられており，ハード的改良からソフト的な改良まで多岐にわたる．しかし列車種別が複数存在する路線に対して，効率の良い遅延対策を事前に評価する技術は確立されていない．
本研究の目的は，筆者らがこれまで開発してきた 1） 2） 列
車遅延連鎖シミュレーションシステムのさらなる精度向上を行った上で，様々な遅延対策についてその効果を定量的に把握することである．
２．対象路線とシミュレーションシステム構造
本研究の対象路線は，東急田園都市線及び東京メトロ半蔵門線の中央林間駅→渋谷駅→押上駅の計 40 駅，48.3kmとする．この路線は相互直通運転を行っている．最混雑時間帯の混雑率は池尻大橋→渋谷駅間で 183%，列車は 2 分10 秒間隔で運行している．
シミュレーションには列車の走行や旅客の乗降における相互作用を再現するため，マルチエージェントシミュレーションを用いる．システムの構築には発着時刻表，運行実績データ，応荷重データ，信号コード表，車両性能表，現地調査結果などを用いる．このうち運行実績データは取得時刻に誤差を含むため，対象日に現地調査を行い補正したものを用いる．
本研究における用語の定義を以下に示す（図 1 参照）．
・乗降時間：列車の扉が開いている時間を指す．旅客の乗降並びに時刻表発車時刻までの時間調整を行う．
・確認時間：列車の扉を閉めてから発車までの時間を指す．

停車時間
列車速度

乗降時間

確認時間

走行時間
時刻
進行方向

走行調整時間図 1 本研究での用語の取り扱い
列車の存在

駅停車しているNo

走行時間推計モデル

Yes
Yes
突発的な停車が発生

運転整理内生モデル（本研究で新たに設定）

No
旅客乗降中である

Yes
乗降時間推計モデル

No
確認時間推計モデル

図 2 システム全体のフローチャート
・停車時間：乗降時間と確認時間を合わせた時間を指す．
・走行時間：確認時間終了後から次駅停車までの時間を指す．
・走行調整時間：実際の走行での運転士の認知・確認に要する時間や，緩やかな加減速などシミュレーションと実際の走行のずれを補正するための時間を指し，停車時間の直後に駅で与えている．この時間を過ぎると列車は発車する．
システム全体のフローチャートを図 2 に示す．シミュレーションシステムは乗降時間，確認時間と走行時間を異なるモデルで推計，3 つのモデルを統合して列車 1 本ごとの運行時間としている．シミュレーションの様子を図 3 に示

図 3 シミ
ミュレーションの様子
す．シミュレー ションは 5:577 から 10:30 まで対象路線をまを走行すする全列車の 走行および駅駅での乗降を再再現する．

全
全停車回数
7 7640 停車/20 日
従従来システムでで外生的に与えたた停車回数 1263 停車/20 日
1.6 ％全停車に対する割合
27 停車/20 日
改良後シシステムで与え る停車回数
全停車に対する割合 0.0350％

確認時間（秒）30

田園都市市線
半蔵門線
線

20

1000
050

100
150
200
最混雑車両の混雑率（%）

250300

図 4 混雑率と確確認時間の関係
表 2 路線別確認時間
路間の平均と標準偏差

~49%
~99%
~149%
~199%
200%~

700

田園都市線
現地調査
平均
均 標準偏差
7
7.9
1.6
100.0
5.0
3.1
11 .4
144.3
6.2
177.4
6.1

半蔵門線
現地調査
平均
標準偏偏差
15.1
4.3
16.5
2.9
16.3
2.8
17.6
2.5
20.5
2.0

長津田→清澄白河 遅延時間

改良後システテム
従来システムム
実績平均
4000
改良後標準偏偏差
従来標準偏差差
3660
実績標準偏差差

従来
来の確認
時間推推計モデル
平均 標準偏差
2
72
9
11
4
144
15
5600

残差RMS 104秒
8時台平均
均遅延 395秒

500

8時台平均
均遅延 317秒

3220

400

残差RMS 42秒
均遅延 281秒
8時台平均

2880

300

2440

200

2000

100166001220‐10080
0‐200040

‐300

0

7:00

7:330

8:00
8:30
渋谷
谷駅到着時刻99:00

図 5 シミュレーーションの再現
現性

9:30

標準偏差(秒)確認時間
確（秒）遅延時間(秒)

３．シミュレー ションシステ
テムの改良
遅延対策案の遅評価をするににあたり，再現現精度の向上ののため従
従来のシミュ レーションシシステム（以下下従来システムムとするる）を一部改 良したシステテムの構築行っった（以下改良良後シスステムとする ）．以下に改良良事項を示す．
3.1
1 運転整理内 生モデルを追追加
従来システム従では，ドア挟挟みや急病人とといった突発的的な停車車（本研究ではは 10 分以下ののトラブルを取取り扱い，人身身事故ののような長時 間停車は対象象外とする）やや，それに伴うう運転整整理による停 車など所定のの停車時間+60 秒以上の停車車についいては，発生事事由に関わらずず直接停車時間を与えていいる．
これれは現況再現 性を向上させせる一方で，遅遅延対策導入時時の予測測値の感度を 低下させる問問題がある．
本研究では遅延本
延要因データ からその発生
生駅を特定し， 直後にに周辺駅で発 生した所定よ
より長い停車をを，遅延要因にによる運運転整理とみ なし，突発的的な停車が発生
生すると周辺駅駅で運転転整理を行う 運転整理内生生モデルを改良良後システムにに追加した．運転整 理する際の停停車時間やそのの範囲は，運行行実
績デデータを参考 としている．遅延要因デーータに記載のあある停車車のみを外生 的に与えたこことにより，シシミュレーショ
ョンに予予め与える長 時間停車の数数は，表 1 のよように 98%削減減した．
3.2
2 路線別に確 認時間を設定
定
対象路線全駅対で取得した確確認時間とそののときの最混雑雑車両のの混雑率の関係係を図 4 に示示す．混雑率 50%ごとに区切切ったときの，確認 時間の平均と標準偏差を表
表 2 に示す．取取得
した
た確認時間と シミュレーシションで与えてていた確認時間
間推定モモデルを比較 すると，半蔵蔵門線の確認時時間に統計的なな有意差差が生じた． これは従来のの確認時間推計計モデルが，田田園都市市線の調査結 果に基づいてて構築していたたためである． 本
研究
究では列車の確確認時間を精精緻に推計するるため，現地調調査から得た表 2 に 示す値を路線線ごとに設定すする．
3.3
3 走行調整時 間の設定していない早高頻度で運行高
早朝時間帯を対対象に，シミュュレーシションと実際 の走行時間をを各駅間で比較較した結果，シシミュレーションで は半蔵門線でで 5 秒程度，田園都市線でで 10秒程程度過小に推 計されることが分かった．実際の運行ででは運転転士の加減速 指示を認知すするまでの時間間ロスがあるこことや，旅客に負荷 をかけない緩緩やかな加減速
速，機外停車 （駅間ででの停車）を 避ける走行ななど，運転士のの細かな速度調調整を行行っているた めである．結結果から半蔵門門線は 5 秒間， 田園都
都市線は 10 秒秒間を，走行調調整時間としてて与える．
3.4
4 車内混雑状 況に関する対対応
列車の乗降時列間は乗降人数数と車内混雑状状況によって大大きく変変化する．従 来の乗降時間間推計モデルででは乗車人数はは前

表 1 与件とすする停車回数４．遅延対策効 果の予測評価に当たっ
遅延対策案の遅っては列車の走走行遅延を減ららす
取り組みとして移移動閉そくシシステムの導入
入，停車遅延をを減らすす取り組みと して確認時間間の短縮を行っった．また，ホホー
ムドア設置とこ れらの案を複複合した際の遅遅延変化についいても検検討する．
4.1
1 移動閉そく の導入
来の固定閉そ対象路線に従対そくの信号制御御システムに替替えて，移動閉そく システムを導導入した際の遅遅延減少効果のの検討をを行う．シスステム構築にはは東日本旅客
客鉄道の開発すする
ATA
ACS3)を参考ととし，図 6 にルールのフロにローチャートをを示す．停止限界か ら先行列車ままでの余裕距離離を 100m としした
とき
きの遅延変化 を図 7 に示す
す．遅延時間はは最大 100 秒程程度とななり，全遅延 時間の合計ででは 80%の減少少となった．遅遅延の発発生する時刻 に変わりはな
ないが，渋谷駅駅に 9:00 頃到着
着す
る列列車で，ほぼ 遅延は解消ししている．8 時台の渋谷駅到時到着列車車を対象に区 間別に遅延時時間を見ると，二子玉川→渋渋谷間でで 99%の減少 ，渋谷→半蔵蔵門間で 81%減減少となった（表3 参照）
参．二子玉川
川→渋谷間でで遅延減少率がが大きくなったた要
因として，現況 再現時には半半蔵門線で発生生した遅延が田田園
都市市線へ波及・ 拡大していた
たが，移動閉そそくシステムででは拡大大しなかった ためと考えら
られる．
4.2
2 確認時間の 短縮
認時間が田園半蔵門線の確半園都市線と同程程度になった場
場合の遅遅延減少量の 推計を行う．半蔵門線の確確認時間推計モ
モデ
ルにに田園都市線 の平均値と標標準偏差を入力
力し，シミュレ
レーションを行った 結果が図 8 である．最大遅で遅延時間が 1800 秒程度度となり，遅延延時間の合計計で比較するととは 61%の減少
少と

図 6 移動動閉そくシステテムのフローチャート
500
現況
況推計平均
現況
況推計±σ
移動動推計平均
移動動推計±σ

遅延時間(秒)

400
300
200
100
0‐
‐100
7:00

7:30

8:00
8:30
谷駅到着時刻
渋谷

9:00

9:330

図 7 移動閉そく
くによる遅延減
減少予測(長津津田→清澄白河河)
500
現況
況推計平均
現況
況推計±σ
確認
認推計平均
確認
認推計±σ

400

遅延時間(秒)方列
列車が発車し てからの時間間に応じ乗車人人数が変化する
るのに対対し，降車人 数及び車内混混雑状況は時間間帯別で与件ととしていいる．これは 遅延発生後のの車内混雑を再再現できないだ
だけでななく，駅改良 による旅客流流動の変化に対対応できない問問題があある．この問題
題に関して，現在降車人数数と混雑状況をを乗車人人数に応じて 変化するモデ
デルの改良を行行っている．
3.55 シミュレー ションの現況
況再現性3.1～3.3
3の部 分を改良した
た改良後システテムの現況再現
現性を検検証する．検証
証は，2014 年 7 月から 11 月のうち
月
20 日日間の運運行を再現し ，運行実績デデータとの比較較を行う．改良良後
及びび従来システ ムのシミュレ
レーション実行
行結果と，実績
績データ
タの平均遅延 時間と標準偏偏差を図 5 に示示す．図の実績
績値は 20 日間の平均均値と標準偏差差，推計値は各各日 10 回のシシミュレーションを 平均し，一番番平均に近い 1 回の結果を当
当該日のの代表とする 20 日間の平均均値と標準偏差差である．遅延
延時
間はは指定区間， ここでは長津津田―清澄白河河間の所定の運運行
時間間との差であ る．遅延時間がが負の値となるケースとしして，
長津津田駅を遅発 したものの清清澄白河駅にはは定時到着したた場合ななどがある．
良後システム
結果から，改結
ムは最大遅延時時間や遅延収束
束部の再再現に一定の 成果が見られれる．残差 RM
MS からも同様様の結果果が得られ， 遅延の拡大と収束を精度よよく再現できたたものとみられる．に着目すると ，渋谷駅に 8::00 以降に到着
次に標準偏差次着す
る列
列車でばらつ きが小さく推推計された．遅遅延要因データ
タに記載
載のある突発 的な停車と運運転整理は概ねね再現したもののの，遅延延要因データ に記載のない
い長時間停車のの存在が，日別別の遅延延変動を十分 再現できなかかった要因でああるとみられる
る．
このの点について 検討の余地ははあるものの，全体として現現況を再再現できてい るといえ，改改良したシミュュレーションシシス
テム
ムを用い遅延 対策効果の予予測を行う．

300
200
100
0‐
‐100
7:00

7:30

8:00
8:30
谷駅到着時刻
渋谷

9:00

9:330

図 8 確認時間短短縮による遅延
延減少予測(長津田→清澄白白河)
表 3 8 時台渋谷駅到着列車
車を対象にしたた遅延対策効果果谷
渋谷→半蔵門門
区間
間 二子玉川→渋谷
所要時
所要時
時間
時間
変化率
変化(秒秒)
変化((秒)
移動閉そ
そく
-99%
-8
86.3
-81%
-31.6
確認時間短縮
縮-18%
-16.1
-37%
-14.5
移動閉
閉そく+確認時間短縮
縮 -102%
-8
88.9
-95%
-37.2
確認時間短短縮+ホームドア設置
置
44%
3984%
33
移動
動閉そく+確認時間短短縮+ホームドア設置
置
-61%
-5
53.2
-72%
-28.2
(参考)ホームドア設置
置
179%
67
180%
70
対策案
案 変化率

なっった．また，遅延の発生がが遅れる結果ととなった．表 3 に示す
す通り，8 時台に渋谷駅にに到着する列車車で区間別に比比較する
ると，渋谷→半半蔵門間で 37%%，二子玉川→→渋谷間では 18%
1の遅遅延減少となった．半蔵門門線の確認時間間の短縮によりり列車がが早く駅を離れることがででき，後続列車車への遅延拡大
大を抑制制できたものとみられる．
4.3
3 複合案の検討
ステムと確認
移動閉そくシ
移認時間の短縮をを同時に行ったた際の遅遅延減少効果の予測を行う ．シミュレーーション結果をを図9 に示す．最大遅に遅延が 60 秒程程度となり，遅遅延時間の合計計は98%%の減少となった．区間別
別では，二子玉
玉川→渋谷間でで遅５．おわりに本研究では，運転整理ルールや路線別の確認時間の設定などの改良を施した，列車遅延連鎖シミュレーションシス
テムを用い，遅延対策効果の予測を行った．設備工事の伴

500
現況推計
確認+HD
移動+確認
移動+確認+HD400

遅延時間(秒)延変化率が 102%の減少となった．100%を下回る理由は，現在の基準が指定した区間の対策前の遅延時間を列車 1 本ずつ積み上げた値のためである．遅延時間が全体で 0 になれば遅延変化率は-100%となる．シミュレーション結果を確認すると，二子玉川駅では遅延していたものの渋谷駅に定時到着していた．この場合遅延時間は負の値となり，積み上げた遅延時間も負の値となったため-100%を超える遅延変化率となっている．
続いて，各地で設置が進められているホームドアと，本研究で示した遅延対策案を組み合わせた場合の遅延予測を行う．ホームドアを設置した場合，人身事故などの大規模遅延防止となる反面，可動柵の稼働時間が新たに加わり停車時間は増加する傾向にある．本研究では多くの駅で設置が進められている可動式ホーム柵を設置対象とし，対象路線のうち九段下，神保町両駅を除く対象路線全駅に設置した場合の遅延予測を行う．この両駅を設置対象外としたのは，両駅間の駅間距離が短いためホームドア稼働時間の影響を他駅よりも受けやすく，遅延を大きく拡大させる要因となったためである．この 2 駅を含めた場合で検討した結果，8 時台渋谷駅到着列車での渋谷―半蔵門間の遅延変化
率は 470%であり，検討で用いた同区間の 180%（表 3 参照）を大きく上回る結果となった．ホームドアの稼働時間は鈴木ら 4)の研究を参考に 6.3 秒とした．
遅延予測は以下の 2 ケースについて行った．
・半蔵門線確認時間短縮+ホームドア設置
・移動閉そくシステム+半蔵門線確認時間短縮+ホームドア設置
それぞれシミュレーションを行った結果が図 9 および表3 である．ホームドア設置については確認時間短縮のみでは，現況推計値と比較し路線全体で 50%の遅延増の結果となり，遅延時間の増加分は最大で 130 秒程度であった．また，移動閉そくシステムの導入まで含めると遅延は減少に転じ，遅延時間は路線全体で 62%減少の結果となった．

3002001000‐100
7:00

7:30

8:00
8:30
渋谷駅到着時刻

9:00

9:30

図 9 複数案導入時の平均遅延予測(長津田→清澄白河)
う移動閉そくシステムでは大幅な遅延減少効果が見られた．
また，駅における発車時の確認作業を短縮することで，遅延が減少する可能性を示した．そして，停車時間の増加が見込まれるホームドア設置案についても，他の遅延対策と同時に行うことで遅延拡大幅の抑制につながることも示した．
謝辞 : データのご提供並びに研究に対する数多くのご意見を頂いた，東京急行電鉄株式会社および東京地下鉄株式会社の方々に心より感謝申し上げます．
参考文献
1) 川村孝太朗，神田大輔，岩倉成志 : 複数の列車遅延対策案の効果分析～東急田園都市線と東京メトロ半蔵門線を対象に～，第 21 回鉄道技術・政策連合シンポジ
ウム，S9-1，20142) 小林渉，川村孝太朗，岩倉成志 : 列車遅延連鎖のシミュレーションの構築と遅延対策案の評価，第 51 回土木計画学研究発表会・講演集，CD-ROM，2015
3) 東日本旅客鉄道株式会社 : 無線を用いた新しい列車制御システム ATACS の安全確保の考え方について
4) 鈴木僚，日比野直彦，森地茂，家田仁 : 鉄道における各種ホームドアの比較研究，第 50 回土木計画学研究発
表会・講演集，CD-ROM，2014