2022 年 2 月 7 日
幹線と域内の交通モード連携を考慮した観光周遊行動モデルの開発

建設工学専攻ME20017

石川 大輝

いしかわ

だい き

土木計画研究

指導教員

岩倉成志

表-1

１. はじめに地方部における観光交通の課題として，空港や新幹線駅など交通拠点からの二次交通の不足

調査会社へ委託、会員へ調査を配信し実施
2019年7月～11月
山形県を2日～3日間訪問し、関東を含む関東以西に居住する旅客
１．回答者の属性
年代，性別，居住地，訪問回数，同行者など
２．自宅出発から帰宅までのダイアリー形式の観光旅程
訪問観光エリア(観光地名称または住所)，訪問時刻，利用交通手段など
192サンプル

調査方法
調査時期
調査対象

による，魅力的な観光地への訪問機会の損失が挙げられる．そのため，観光需要を増大させる

調査項目

交通政策を検討するうえで，幹線交通から域内交通までを連続的に捉え，交通モード連携を考回答数慮した分析手法の確立が必要と考える．
観光交通を対象とした周遊行動分析は，森地ら 1)の需要予測手法を用いた研究が数多く行わ表-2

WEB 調査の概要

交通モードの組合せと周遊行動の関係

旅行日程

2日間旅行者(n=49)
新幹線or航空 新幹線or航空 自家用車
幹線と域内の交通モード 公共交通
レンタカー
(n=12)(n=6)(n=31)

３日間旅行者(n=42)
新幹線oｒ航空 新幹線oｒ航空 自家用車
公共交通
レンタカー
(n=7)
(n=11)(n=24)

自宅出発時刻8:33(1:55)

6:30(1:25)

6:07(2:59)

9:07(2:38)

8:05(1:45)

8:07(4:10)

象としたものが多い．筆者らの先行研究 2)では，観光開始時刻12:35(1:54)

12:46(2:21)

11:05(2:22)

14:06(2:22)

12:05(2:15)

12:58(3:27)

再帰型ロジット(RL)モデルの経路の非列挙性に

観光活動時間

335分(135分)

350分(185分)

439分(216分)

558分（235分）

603分(284分)

539分(252分)

訪問観光
エリア数

1.9(1.0)

3.7(0.9)

2.9(1.2)

2.9(1.3)

3.7(1.4)

3.4
(1.5)

域内での移動距離97km(132km)

153km(85km)

126km(128km)

100km(63km)

176km(125km)

176km(160km)

観光終了時刻14:28(3:18)

17:40(1:54)

14:46(2:34)

14:07(1:53)

14:16(1:53)

14:30(2:37)

れている．しかし，域内の自動車交通のみを対着目し，自宅を出発から帰宅するまでのマルチ

出発

観光活動

モーダルな観光周遊行動の記述を行ったが，時間制約の組込みを行えていない課題が残る．
帰宅

そこで本研究では，山形県を周遊観光した旅
客の Web 調査データを用いて，時間制約を組込
み，交通モード連携を考慮した観光周遊行動モデルを構築することを目的とする．
２. WEB 調査概要

18:54
21:45
19:23
18:51
18:24
20:56
自宅到着時刻(2:24)(1:18)(3:28)(2:31)(1:46)(3:04)※上段が平均値、（下段）が標準偏差を示す．
観光開始時刻･･･最初の観光地に到着した時刻
観光活動時間･･･訪問した観光地での活動時間の合計(宿泊施設を除く)
訪問観光エリア数･･･WEB調査で設定した２５エリアのうち訪問したエリア数(宿泊したエリアを含む)
域内での移動距離･･･最初に訪問した観光エリアから最後に訪問した観光エリアまでの移動距離
観光終了時刻･･･最後に訪問した観光地を出発した時刻

３. 観光周遊行動の実態分析

WEB 調査は表-1 に示すように，2019 年 7モデル構築の前段階として，観光周遊行動の月～11 月に山形県を 2 日間もしくは 3 日間訪時空間軸上の把握を行う．表-2 に幹線と域内の問した関東を含む関東以西の居住者を対象とし交通モードと周遊行動の関係を示す．まず出発た．調査では，年齢や性別など回答者の個人属時，帰宅時の特徴として，自家用車利用者は自性と，自宅を出発してから帰宅するまでの訪問宅出発時刻，自宅到着時刻の標準偏差が大きい．

エリアや訪問時刻などの観光旅程をダイアリー

これは運行ダイヤの制約を受けず，早朝の自宅形式で回答してもらい，192 サンプルを得た．

出発や，深夜の帰宅など，柔軟な時刻選択を行

このうち，以下の 5 つの条件を満たす 91 サったためと考えられる．次に観光活動時の特徴

ンプルを以降の分析に用いる．

として，域内で自家用車やレンタカーなど自動・ 旅行形態が個人旅行であるもの．

車が利用できる場合，訪問観光エリア数や移動・ 自宅が関東地方であるもの．

距離が増加する傾向がみられる．

・ 幹線交通に自家用車，新幹線，航空のいずれかを利用しているもの．
・ 域内交通に，タクシー，送迎バス，貸切・観光バスを利用していないもの．
・ 観光旅程の時系列の回答に矛盾がないもの．

以上より，利用する交通モードにより時空間的な観光行動パターンが異なると考えられる．
４. 観光周遊行動モデルの構築
Habib3)の逐次的離散-連続モデルを適用する．
観光周遊行動が，①目的地選択，②交通モード選択，③観光活動時間選択の 3 つの逐次的な意思決定と仮定し，図-1 のように時間軸に沿ってt=T

t=0
自宅

時間軸
目的地選択（２５エリア）

各選択行動を効用最大化理論に基づき順次決定

1.山形市街 2.蔵王し，観光周遊パターンを記述する．

1.新幹線+PT 2.自家用車 3.航空+PT 4.新幹線+レンタカー 5.航空+レンタカー

観光エリア𝑙と交通モード𝑚を選択する効用𝑈 を式(1)に示す．𝑥 に目的地選択要因として魅力度指標，𝑥 に交通モード選択要因として所要16.酒田

𝛽 𝑥

𝜀𝜀𝑚

ンベル分布

魅力度指標は，日本交通公社の(旧)観光資源
台帳 4)の S 級，A 級観光資源数に 1 を，B 級観光資源数に 0.2 を乗じ，エリアごとの集計値を用いる．
時間制約𝑇 のもと観光エリア𝑙で𝑡 だけ観光活動を行い，以後に𝑡 残す効用𝑈 𝑡 を式(2)に示す．
𝑈 𝑡1𝑒𝑥𝑝 𝜓 𝑧𝛼𝜀𝑡12𝑡 :観光活動時間 𝑡 :残り時間 𝛼 :飽和パラメータ 𝜓 :未知パラメータ 𝑧 :説明変数 𝜀 :誤差項~ガンベル分布

𝑧 に活動時間決定要因として，到着時刻，魅力度指標，訪問エリア数，旅行人数を用いる．
５. パラメータ推定結果
モデルの推定結果を表-3 に示す．尤度比は約0.23 とモデル全体として良好な結果となった．
パラメータの符号条件は，小学生以下𝛽力度指標(隣県) 𝛽，魅を除いて整合し，時間価値が 114 円/分と概ね妥当な値となった．
６. おわりに本研究では，Habib3)の逐次的離散-連続モデルによる観光周遊行動の記述を行った．しかしながら，研究過程で残された課題も多く見つかっている．以下に課題を整理する．
・ レンタカーの利用料金の設定は，走行 1km あたり 80 円と仮定し，トリップベースで利用料を設定した．利用料金は利用時間に応じて生じ，時間内であれば移動すればするほど利用料は割安になる．このようなレンタカーの料金構造をモデルへ反映することが望ましい．
・ 本モデルでは，目的地や交通モード選択は終着先までの活動を考慮しない逐次的なものとなっている．再帰型ロジット(RL)モデルのよ1.山形市街 ・・・

3.上山
新幹線+PT
自宅

残り時間

16.酒田 ・・・ 25.新潟県

交通モード選択
1.PT 2.自家用車 3.レンタカー （3選択肢）
16.酒田での活動時間

残り時間

図-1 観光周遊行動モデル構造
表-3 パラメータ推定結果

1

𝛽 , 𝛽 :未知パラメータ 𝑥 , 𝑥 : 説明変数 𝜀 , 𝜀 :誤差項~ガ

交通モード選択（５選択肢）

目的地選択

レンタカー

所要時間，費用は NAVITIME により取得する．
𝛽𝑥・・・・・ 25.新潟県

3.上山での活動時間
観光周遊パターン

時間，費用，個人属性を用いる．交通モードの𝑈

3.上山

説明変数t値パラメータ
離散選択(交通手段選択)
所要時間(分)βtime-0.049-4.37 ***費用(1000円)
βcost-0.434-4.38 ***
30代以下(自家用車)
βyoung-1.482-1.25
ひとり(新幹線・公共交通)
βalone1.941
2.70 ***
小学生以下(自家用車)
βchild-0.193-0.13
定数項(新幹線・公共交通)
βrailPT-0.907-1.09
定数項(自家用車)
βcar
3.933
3.12 ***
βrentcar 定数項(レンタカー)
0.228
0.27
離散選択(目的地選択)
βattract1 魅力度指標(山形県内)
1.137
2.49 **
βattract2 魅力度指標(隣県)-0.009-0.13
λスケールパラメータ
0.293
3.84 ***
連続量選択(活動時間選択)
Ψarrive 到着時刻(時)-0.108-1.56
Ψatract 魅力度指標
0.143
3.92 ***
訪問エリア数Ψ area-0.513-2.06 **Ψ people 旅行人数
0.218
2.07 **
観光活動時間の飽和パラメータ
αl-0.991-9.80 ***残り時間の飽和パラメータ
αc-0.296-2.15 **分散パラメータ
σ1.000相関係数-0.238-1.33
ρ
サンプル数91-1622/-1230.4
初期尤度/最終尤度
調整済み尤度比0.230
114
時間価値(円/分)

うな将来効用の組込みが課題である．
・ 本モデルでは，自宅出発時刻を所与としている．表-2 のように運行ダイヤ制約から，交通モードによって自宅出発時間が異なる．そのため，自宅出発時刻選択を考慮したモデルへ拡張することも課題である．
・ 上記同様，帰宅時刻選択の考慮や帰宅後の自宅滞在の効用評価も検討が必要である．
参考文献
1) 森地茂,兵藤哲朗,岡本直久:時間軸を考慮した観光周遊行動に関する研究,土木計画学研究・論文
集,No.10,pp.63-70,1992.
2) 石川大輝,正木恵,岩倉成志,毛利雄一:広域観光周遊ニーズを顕在化する複数交通モード連携サービス戦略に関する研究,土木学会論文集 D3,Vol.77,No.5,2022.
(登載予定)
3) Khandker M. Nurul Habib:A random utility maximization (RUM) based dynamic activity schedulingmodel: Application in weekend activity scheduling,
Transportation, vol-38, pp.123-151, 2011.
4) 日本交通公社：(旧)観光資源台帳,
https://www.jtb.or.jp/research/tourism-resource-list/(最終閲覧日：2022 年 1 月 13 日)