プローブパーソン調査データを用いた
鉄道乗車待ち時間推定モデル
池田1学生会員

幸平1・樋野 匠海2・柳沼

秀樹3・岩倉成志4

芝浦工業大学大学院 理工学研究科（〒135-0043 東京都江東区豊洲 3-7-5）
E-mail:me19006@shibaura-it.ac.jp

2正会員

芝浦工業大学大学院 理工学研究科（〒135-0043 東京都江東区豊洲 3-7-5）
E-mail: me18104@shibaura-it.ac.jp
3正会員 東京理科大学 理工学部土木工学科（〒278-8510 千葉県野田市山崎2641）
E-mail: yaginuma@rs.tus.ac.jp
4正会員 芝浦工業大学大学院 理工学研究科（〒135-0043 東京都江東区豊洲 3-7-5）
E-mail: iwakura@shibaura-it.ac.jp

都市鉄道における乗車待ち時間は，乗車時間や費用と同様にサービス水準を規定する重要な要素である．
実務では，利用者の待ち時間を列車運行間隔の1/2として鉄道需要予測に適用しているが，実態とは異なることが既往研究で指摘されている．そこで，本研究では，プローブパーソン（PP）調査データを活用した利用者の待ち時間推定モデルの構築を試みる．具体的には，PP調査データから待ち時間を計測する手順を示し，モデルの推定結果と既存の列車運行間隔の1/2設定との比較を行う．さらに，既存設定が需要予測に与える影響を把握するために，鉄道経路選択モデルに適用した．その結果，運行間隔が7分を超えると結果に乖離が生じることが明らかとなった．

Key Words : Plobe Parson survey, Passenger wait times, Railway route choice model

1. はじめにとは考え難く，待ち時間を少なくするために，発車時刻を意識した到着が行われていると考えられる．

都市鉄道における乗車待ち時間は，乗車時間や費用と小林ら²⁾は駅利用者の乗車待ち時間を「利用者が乗車同様にサービス水準を規定する重要な要素である．これ待機列に整列またはベンチ等の付帯設備に待機してからまでに精力的に実施されてきた高頻度運行は待ち時間の列車発車までの時間」と定義し，プラットホームに到着短縮を念頭においた施策であり，直通・相互直通運転はする利用者をカウントしている．結果として，列車運行所要時間の短縮にくわえて，乗り換え待ち時間の短縮にも寄与している．これら施策の評価を適切に行う上でも間隔が7.5分以上から，乗車待ち時間が列車運行間隔の1/2から乖離することを示し，乗車待ち時間推定モデル

乗車待ち時間を適切に計測する必要がある．

を構築している．一方，この手法の問題点は，プラット

我が国の鉄道需要予測手法において，駅での乗車待ちホームに到着するまでの利用者の行動を考慮できないこ

時間は「列車運行間隔の1/2」として与えられている¹⁾． とである．利用者が改札通過後プラットホームに到着す
これは，列車と利用者の到着分布が一様分布であると仮るまでの間，ベンチや待合室で待ち行動をおこない，列定する場合，下記の式より利用者の乗車待ち時間の期待車の到着が近づいたらプラットホーム上に移動する場合，値Wが推定されるためである．

プラットホームに到着するまでの待ち時間を考慮するこ𝐻𝑒𝑎𝑑𝑤𝑎𝑦𝑊 = ∫0𝑡
𝐻𝑒𝑎𝑑𝑤𝑎𝑦𝑑𝑡 =𝐻𝑒𝑎𝑑𝑤𝑎𝑦2とができず，実際の待ち時間と乖離してしまう．

(1)

本研究では，プローブパーソン（PP）調査データよ

確かに列車が高頻度で運行している都市部の路線では，り鉄道利用者の移動軌跡を追跡することで，改札通過後利用者は運行間隔を意識せずにランダムに到着しているの待ち行動を考慮した乗車待ち時間を推定し，列車運行考えられる．しかしながら，運行間隔が長い路線におい間隔との関係性を明らかにする．PP調査データは被験ては，利用者が発車時刻を考慮せず，駅に到着している者の移動軌跡が数秒から数十秒単位で取得でき，利用者
1b) 待ち時間の計測の改札通過や列車の出発の判断が可能である．まず，異なる条件下でPP調査データより推定した乗車待ち時間

まず，改札口を中心とした同心円を描き，そこに到達と実際の列車運行間隔との比較分析をおこなう．その上したプロットの時刻を乗車待ち開始時刻とする．本研究で，PPデータから列車待ち時間推定モデルを構築する． では，半径50mと100mの2種類の同心円を設定して分析
さらに，鉄道経路選択モデルを対象に，既存の待ち時間をおこなう．次に，移動軌跡を追跡し，列車が出発した設定と本研究での設定が選択確率に与える影響を比較すことが明らかなプロットの1つ前のプロットの時刻を乗ることで，本研究の成果が鉄道施策の評価に資する可能

車待ち終了時刻として，乗車待ち開始時刻から乗車待ち性を定量的に示す．

終了時刻までの時間を計測時間とする．そして，円から改札口までの歩行時間を計測時間から差し引いた時間を乗車待ち時間とする（図-1）．

2. PPデータを用いた待ち時間の推定

この際に，歩行速度を考慮する必要があるが，歩行速度に関する既往研究は多数存在する．吉岡3)は，西新宿(1) 使用データの概要

において主として通勤者を対象に調査を行い，自由歩行

本研究では，2008年11月8日から12月24日，2009年10月29日から11月27日，2010年7月5日から8月11日，2018年8

速度の平均値を1.54m/sec（92.4m/分），後楽園において月27日から12月31日に行われたプローブパーソン調査デを行い，自由歩行速度の平均値を1.18m/sec（70.8m/分）ータを利用する．プローブパーソン調査では，被験者がGPS搭載のスマートフォンを持ち歩くことにより，数秒と算出している．松田ら4)は，歩行者数や歩行者との関間隔で被験者の位置情報を取得することができる．また,5)

トリップの目的や移動手段，出発時刻，到着時刻も取得

定のある方を対象としたプローブパーソン調査によって可能である.

得られた位置座標データを分析して，全被験者の平均歩野球試合の終了時に帰路につく歩行者交通を対象に調査係が歩行速度へ与える影響を示している．また，渡辺ら
は通勤，通学，買い物などで月1回以上渋谷に訪れる予行速度を1.772m/sec（106.3m/分）と算出している．しか(2) 待ち時間の推定手順

し，気温，服装，混雑の程度，歩行者の年齢・性別とい本研究における乗車待ち時間の定義は，利用者が改札った多様な要因によって歩行速度には大きな変動が発生口を通過してから列車発車までの時間とする．しかし，する．そこで，本研究では，60m/分，80m/分，100m/分

プローブパーソン調査によって得られた位置座標データの3パターンの歩行速度を設定して分析する．

は精度にばらつきがあるため，改札を通過した時間や列c) 列車運行間隔の設定

車が発車した時刻を明確に把握することが困難である．

計測した待ち時間の妥当性を確認するために，乗車待ち

そこで以下の手順で乗車待ち時間を計測した．

終了時の1時間あたりの運行本数から実際の運行間隔を

a) PPデータの可視化算出した．使用したデータの当時の運行間隔を再現する

鉄道を利用しているトリップの移動軌跡をGIS上に表ため，2008年のプローブパーソン調査データはMYLINE示する．そこから被験者が駅へ向かっているトリップを

東京時刻表2008年11月号を，2009年のプローブパーソン抽出する．対象駅は，普通列車のみが停車する駅とした． 調査データはMYLINE東京時刻表2009年11月号を，2010（b）乗車待ち終了時刻（a）乗車待ち開始時刻
図-1 乗車待ち時間計測手法の手順2

年のプローブパーソン調査データはMYLINE東京時刻表
2010年8月号を，2018年のプローブパーソン調査データ

7分以上になると50mの場合と同様に運行間隔の1/2とのは MYLINE東京時刻表2018年5月号を使用した．

する結果であると考えられる．

乖離が見られた．これは，現実的な利用者の行動と整合
乗車待ち時間推定モデルは，以下に示す式（2）から式（7）のようにそれぞれ得られた．ここで，𝑊は乗車

3. 分析結果

待ち時間（分），ℎは運行間隔（分）である．

・円半径 50m，徒歩速度 60m/分
乗車待ち時間と運行間隔との関係を図-2に示す．図の𝑊 = 1.88 𝑙𝑛(𝐻𝑒𝑎𝑑𝑤𝑎𝑦) − 0.67(2)・円半径 50m，徒歩速度 80m/分

横軸に運行間隔，縦軸に乗車待ち時間としてPP調査データより算出した結果をプロットしている．また，分析

𝑊 = 1.88 ln(𝐻𝑒𝑎𝑑𝑤𝑎𝑦) − 0.47(3)・円半径 50m，徒歩速度 100m/分の対象としたのは，普通列車のみが停車する駅であるため，到着した普通列車に乗らずに優等列車を待つといっ

𝑊 = 1.88 ln(𝐻𝑒𝑎𝑑𝑤𝑎𝑦) − 0.34(4)・円半径 100m，徒歩速度 60m/分た行動は発生しないと考えて，乗車待ち時間が運行間隔よりも長いプロットは除いた．

𝑊 = 2.05 ln(𝐻𝑒𝑎𝑑𝑤𝑎𝑦) − 1.04
改札の中心からの円の半径を50mに設定した場合では， ・円半径 100m，徒歩速度 80m/分
運行間隔が5～6分以上になると乗車待ち時間が運行間隔
𝑊 = 2.05 ln(𝐻𝑒𝑎𝑑𝑤𝑎𝑦) − 0.63の1/2と乖離することがわかった．また，改札の中心か・円半径 100m，徒歩速度 100m/分(5)

ら円の半径を100mに設定した場合では，運行間隔が6～(7)𝑊 = 2.05 ln(𝐻𝑒𝑎𝑑𝑤𝑎𝑦) − 0.38
1616

W= 1.88ln(Headway) - 0.67
R² = 0.1414

待 12
ち 10時
間 8（ 6分） 4(6)W = 2.05ln(Headway) - 1.04R² = 0.1514

待 12
ち 10時
間 8（ 6分） 422002468101214016024運行間隔（分）681012141614161416

運行間隔（分）円半径 50m，徒歩速度 60m/分

円半径 100m，徒歩速度 60m/分
1616

W = 1.88ln(Headway) - 0.47
R² = 0.14

14

待 12
ち 10時
間 8（ 6分） 4

W = 2.05ln(Headway) - 0.63
R² = 0.1514

待 12
ち 10時
間 8（ 6分） 422000246810121401624681012運行間隔（分）運行間隔（分）円半径 100m，徒歩速度 80m/分

円半径 50m，徒歩速度 80m/分1616

W = 1.88ln(Headway) - 0.34
R² = 0.1414

待 12
ち 10時
間 8（ 6分） 4

W= 2.05ln(Headway) - 0.38
R² = 0.15

14

待 12
ち 10時
間 8（ 6分） 42

200024681012

1401624681012

運行間隔（分）運行間隔（分）円半径 50m，徒歩速度 100m/分

円半径 100m，徒歩速度 100m/分

図-２

運行間隔と乗車待ち時間の関係
34. 鉄道経路選択モデルへの適用と感度分析

表-1 パラメータの設定
説明変数

PP調査データより推計した乗車待ち時間が鉄道経路の選択に及ぼす影響を分析する．そのため，乗車待ち時間を運行間隔の1/2として推計した場合とPP調査データより推計した場合の2パターンの鉄道経路選択確率を算

パラメータ

乗車時間（分）-0.0943

アクセス・イグレス時間（分）-0.127乗換時間（分）-0.112運賃（円）-0.002

混雑指標-0.00869

出した上で比較を行った．
表-1は，本検討で用いた経路選択モデルのパラメータ表-2 鉄道経路のサービス水準の設定を表す．ここでは，運輸政策審議会18号答申における鉄経路A

経路B

経路C

道需要予測モデルパラメータを用いて，鉄道経路の選択乗車時間（分）403030確率を算出した．また，運輸政策審議会18号答申の鉄道

アクセス・イグレス
時間（分）30202535

経路選択モデルは，構造化プロビットモデルであるが，Headway*1/2

本分析においてはロジットモデルとして計算を行う．表

乗換時間（分）-2は，鉄道経路のサービス水準の設定を示す．乗車待ち

運賃（円）

500

500

500

時間は運輸政策審議会18号答申と同様に乗換時間の一部

混雑指標

175185200

2.05*Headway-1.04として含まれる．また，PP調査データより推計した待ち時間は，図-2の円半径100m・徒歩速度60m/分の回帰式

20プローブパーソン調査である式（5）を用いた．

運行間隔の1/2路

乗車待ち時間と経路Aの選択確率の関係を図-3に示す． 線 15A
列車運行間隔が7分以降から経路Aの選択確率の乖離がの
選 10
択確率（ 5％）みられた．これは運行間隔が長い路線において，乗車待ち時間を運行間隔の1/2として与える現在の需要予測手法を用いると 利用者を過小に評価してしまう可能性を示唆している．特に，さほど運行頻度が高くない郊外駅から都心に向かう通勤トリップでは，待ち時間の設定による過小推計の影響が生じる．

005101520
列車運行間隔（分）2530

図-3 乗車待ち時間と経路 A の選択確率の関係

5. おわりに
本研究は，PP調査データを用いて鉄道利用者の待ち参考文献

時間を推定する手法の構築と鉄道需要予測モデルの導入

1)可能性を検証した．従前から用いられている運行間隔の1/2を待ち時間として与えることは，運行間隔が7分を超える場合には当てはまらず，実態との乖離が生じること

2)が明らかとなった．また，実務で用いられる鉄道経路選択モデルに導入した結果，過小推計となる可能性を示し，需要予測モデルの改良が必要であることを示唆した．

3)

今後の課題として，複数の列車種別が同一プラットフ
ォームで発着する場合での待ち時間算出モデルの構築，PPデータからより効率的に個人の待ち時間を算出する

4)

アルゴリズムの検討などが挙げられる．引き続き検討を行い，モデルの精緻化に取り組みたい．
5)

謝辞
本研究は，第18回行動モデル夏の学校における検討結果を報告するものである．データの提供ならびに有益な国土交通省：東京都圏における今後の都市鉄道のあり方について 鉄道需要分析手法に関するテクニカレ
ポート，2016．
小林 渉，渡部 翔平，岩倉 成志，山下 良久：都市鉄
道の運転間隔と利用者の乗車待ち時間の推定モデ
ル，土木計画学研究・論文集 ，Vol.75，No.5，pp．
693-700，2019．
吉岡昭雄：歩行者交通と歩行空間 (II)-歩行速度 密度
交通量について-，交通工学，Vol.13，No.5，pp.41-53，
1978．
松田 壮，菊池 輝，北村 隆一：歩行者属性を考慮した都市内回遊行動における歩行速度についての分析，
交通工学研究発表会論文報告集，Vol.24，pp.313-316，
2004 ．
渡辺 美穂，羽藤 英二：移動軌跡に着目した都市空間の歩行速度分析，都市計画論文集，No.42-3，pp.535540，2007.
(2020. 3. 18受付)

条件を頂いた．ここに感謝の意を表する．
4

PASSENGER WATIING TIME ESTIMATION USING PROBE PASON DATA
Kohei IKEDA, Takumi HINO, Hideki YAGINUMA and Seiji IWAKURA

5