優等列車の車内デザインに着目した旅客需要の分析手法―小田急ロマンスカーと九州新幹線つばめを対象に―
あきやま

たけし

建設工学専攻509005-5

秋山 岳

土木計画研究指導教員

岩倉成志

１．はじめに車内デザインの数量化技術の検討
デジタル一眼レフカメラで撮影した
近年，わが国において鉄道車両がデザインされる事
車内画像を用いた数量化技術を検討
a例がある．九州新幹線つばめや小田急ロマンスカー，車内デザインに対する利用者の以下の2種類の方法で取得する
主観的評価値の取得
１)鉄道利用者へのアンケート調査
京成スカイライナーは外部デザイナーを設計に起用し，２)車内画像を用いたスライド評価実験
X
美しく快適な車両を利用者に提供している．
数量化データと利用者の主観的評価値との 車内デザインのデータと主観的評価値
多くの人が利用する鉄道車両の空間がデザインされ快適度関数の構築との関係性をオーダードロジットモデ
ルを利用し快適度関数を構築
X = h (a)ることで，利用者の感性を刺激し，日本の文化レベル
利用者が列車を選択可能な場合の列車選択モデルの効用関数の推定を向上させることにつながっていくと考える．また，効用関数に快適度関数と空間変数を組
Vd = g (X , z)
み込んだ列車選択モデルを構築「乗ってみたい」「移動時間を快適に過ごしたい」など，車内デザインを考慮した効用関数を組
交通機関選択モデルの効用関数の推定
利用者のニーズをとらえ，企業の受益の増加につなが込み，需要推定可能な交通機関選択モ
U = f (Vd , w )デルの構築ると予想される．しかし，デザインすることが需要の交通需要推定による車内デザインの交通需要推定の結果から，実際に車内増加にどの程度の影響を与えるかは明らかではない．
鉄道需要に対する影響の分析
デザインが需要を喚起するのかを分析
そのため事業者は経営リスクを回避するため，事業に図１：デザインを考慮した交通需要モデル構築の流れデザインを取り入れることができていないと考える．
表１：撮影した車両と画像から得た色彩値【一部抜粋】
そこで本研究は，鉄道車両の内装デザインを考慮し車両
RGYBN
MSE 0.00745 0.00016 0.01363 0.00001 6た交通需要予測モデルを構築し，デザインすることと小田急
ロマンスカー
VSE 0.02188 0.00155 0.03992 0.00000 8需要の関係性を明らかにすることを目的とする．また，
4
九州新幹線 1号車 0.00233 0.00149 0.03381 0.00000①車両の内装デザインを数量化する技術，②簡便な車 800系つばめ 2号車
0.00198 0.00165 0.03221 0.00000 4
両内装の評価手法，③快適度関数の構築技術 の 3 点に 九州新幹線 1号車 0.01482 0.00022 0.04274 0.00000 6
新800系
2号車 0.01179 0.00012 0.03823 0.00000
ついて同時に検討する．図１は本研究におけるデザイ
4
つばめ
りょうもう号0.006680.000030.00135
0.00753
5ンを考慮した交通需要モデル構築の流れである．
ICE 2等車
0.00360 0.00159 0.01992 0.00016 5
２．快適度関数の構築のためデータ収集
Thalys 2等車
0.03813 0.00045 0.03206 0.00024 5
２－１．車両デザインの数量化技術の検討
平均値
0.01233 0.00142 0.02944 0.00029 4.9
デジタル一眼レフカメラによる車内の撮影画像を用
標準偏差0.01256 0.00169 0.01441 0.00126 0.9※撮影した車両は全36 車両あり，平均値・標準偏差の値はそれに準ずる
い，車両デザインのうち色彩の数量化を行う．撮影条
利用者から得られた評価値は，すべての車両で快適
件はヒトの視環境を考慮し，白色校正を行い，高さ150cm・画角 10mm・車両前方から後方を見る視点とし度が高い評価となり，同じような評価分布を示す偏りた．画像から反対色理論による色彩値として赤成分のあるものとなった．
R・緑成分 G・黄成分 Y・青成分 B と色彩数 N の 5 つ２－２－２．スライド評価実験
九州新幹線の車両は赤色を基調としたものが多く，の数値を抽出する．対象とした車両の一部とその色彩値を表１に示す．このほかに車両の空間的な特徴とし表１からもわかるように色成分の分散が小さい．また，て，天井高，車両幅，車両長を取得している．
それに対する利用者の評価も高評価に偏っており，後２－２．利用者の主観的評価値のデータ取得
述する快適度関数のデータとして不十分であった．そこでスライド評価実験を行い，実際の車両の画像や加２－２－１．九州新幹線使用者へのアンケート調査
優等列車利用者の内装デザインに対する主観的評価
工画像を用い，簡便に多様な車両の評価データを得る．
値を得るため，2009 年 10 月に九州新幹線つばめの利用実験では，暗室内でプロジェクターを用い，実際の者を対象にアンケート調査をおこなった．九州新幹線
車内空間が把握できる大きさ（3m×2m）の画像を投影する．画像は 24 枚提示し，被験者は各スライドに対すには 9 種類の異なる車両が存在し，1 編成に複数種類のデザイン車両が連結されている．アンケートは土日祝
る快適度を個人の絶対評価尺度で 7 段階評価する．各日の 5 日間で配布し，アンケートの設問は車両の内装
スライドに対する評価は 20 秒で行う．スライド評価実
デザインに対して快適度を 7 段階で評価する項目・利験から得られる主観的評価値が，実際に乗車した際に感じられる評価と乖離のある可能性があるが，この点用目的・新幹線の選択理由・個人属性である．直接配
布・郵送回収とし，3,000 枚配布し回収数は 1,338 枚（回はアンケートで得られた実際の利用者の評価値と整合収率 45%）であった．
を確認することで信頼性の確保が可能であると考える．

３．快適度関数の構築
交通機関選択モデル構築のために，まず快適度関数の構築を行う．快適度関数とはヒトが視覚的な刺激に対して，どの程度良いと感じるかという指標であり，本研究においては利用者の鉄道車両の内装に対する評価指標のことを指す．
佐川ら 1)の示す快適度関数に準拠
し，２－１で述べた車内画像から得られる色彩値を変数に導入した式（１）を本研究では採用している．
…( 1 )
主観的評価値

反対色成分

色彩数

式（１）のパラメータはオーダードロジットモデルにより推定する．オーダードロジットモデルとは一対比較のデータを利用した選択行動を推定する手法で，本研究では利用者の７段階評価値のデータを用いる．
鉄道車両のデザインが複数であり，かつ複数被験者による評価データとなるため，快適度関数内のパラメー
タと内装による違いを補正するスケールファクタを同時に推定する手法をとる 2)．個人 i が車両 m において評価値 j を選択する確率は式（２）で表わされる．

両の外観に関するダミー変数と快適度関数を組込んだ式（４）を用い，各パラメータの推定を行う．
（４）
各変数

各パラメータ

快適度関数に関するパラメータ

各ロマンスカーに関する快適度関数

各ロマンスカーを選択する確率は式（５）となる．
（５）
４－２．交通機関選択モデルの推定
前節の列車選択モデルで推定した式（４）の効用関数を応用し，デザイン変数を組み込んだ交通機関選択モデルを非集計ロジットモデルにより構築する．今回は箱根を目的地とするモデルの構築を試みる．これは交通機関としてデザインされた優等列車である小田急ロマンスカーが存在し，競合する在来線・高速バス・自動車といった交通機関があり，車両デザインの需要効果を分析可能だからである．各交通機関から利用者が得る効用はそれぞれ式（６）～（９）で表わされる．
（６）
…（６）
…（７）
…（８）
…（９）

（２）
ただし、

（３）

個人 の選択した評価値
閾値

車両

車両

から受ける快適度におけるスケールファクタ

費用・時間に関する各パラメータ
各交通機関の費用と所要時間
車内デザインを考慮した効用数関数のパラメータ

４．交通選択モデルの構築
また，各交通機関を選択する確率は式（５）と同様
４－１．列車選択モデルの推定である．
需要予測可能な交通選択モデルを構築するために，交通機関選択モデルを構築する為に利用者の行動デ
まず小田急ロマンスカー利用者を対象に列車選択モデータは，2010 年 11 月 20 日・21 日に箱根への観光客をルを非集計ロジットモデルにより構築する．小田急ロ
対象にアンケート調査を行い取得した．質問項目は箱マンスカーにはデザインの異なる 6 車種があり，同一根までの利用交通手段・旅行行動・個人属性である．
料金・所要時間で新宿―箱根湯本間を約 30 分間隔で運直接配布郵送回収とし，2,142 枚配布し，回収は 978 枚行している．利用者は予約時に乗車時間と車種，座席(回収率 45.7%)であった．ロマンスカー利用者が 314 人を選ぶことができる．快適度関数は視覚的要素の色彩(32.1%)，在来線利用者は 217 人(22.1%)，高速バス利用に特化したものであるため，列車選択モデルの効用関者が 12 人(1.2%)，自動車利用者が 354 人(36.2%)存在し数に快適度関数と空間的変数を組込むことで，車内空た．車種別のロマンスカー利用者の内訳を表２に示す．
間を数値的に表現し，選択行動との関係を分析する．
HiSE orRC
VSE
MSE EXERSE
不明 利用者
表2：小田急ロマンスカー利用者の内訳
LSE
列車選択モデル構築に必要な利用者の行動データは，サンプル数764454278924314
2008 年 11 月に小田急ロマンスカー利用者を対象にア（割合）
24.2%
14.0%
17.2%
8.6%
28.3%
7.6%
※HiSE と LSE は運行状況の関係で判別が不可能
ンケート調査を行い取得した．土日の３日間に 2,676５．おわりに枚配布し，回収数は 930 枚（回収率 35%）であった．
本研究ではデザインされた鉄道車両の需要への影響直接配布・郵送回収とし，アンケートには列車の選択を分析する為の理論を示した．スライド評価実験から理由・旅行目的・旅行行動・個人属性を仮想状況下に得られる実データによって，理論の検証をすすめる．
おける列車選択（SP 調査）の設問を作成した．列車選択モデル構築のためにデータが欠損していないものを 参考文献抽出し，有効回答 574 サンプルを得た．列車選択モデ 1) 佐川賢ら：色彩コンフォートメータの開発，日本色彩学会誌，Vol.31
No.Supplement，pp.158-159 (2007)
ルの効用関数には，早着／遅刻による不効用，座席幅・
2) William H.Greene・David A.Hensher：Modeling Ordered Choices –A Promer-，
シートピッチ・天井高などの空間に関する変数，各車
Cambridge，pp.167-170 (2010)