土木学会第62回年次学術講演会(平成19年9月)

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パネル調査を用いた都市鉄道サービス水準の知覚誤差の変化
芝浦工業大学大学院 学生員 ○和田 修和
芝浦工業大学 正会員
岩倉 成志
１．背景・目的大江戸線

近年，東京圏において新規鉄道路線の混雑の偏在や需要定着，需要転換の遅れが見受けられる．その原因の一つに，利用者全員が実際の交通サービス水準を用

wave1

7%

wave2

13%

wave1

7%

42%

36%

50%

15%

27%

5% 5%

いて合理的な選択を行うという仮定の下に，需要予測代替路線を行なっていることが挙げられる．しかし，実際の利用者は LOS の知覚値に大きく影響されて経路選択を行

wave2 4%

41%

18%

30%

38%

18%

25%4%16%っている．そこで本研究では実際の LOS と知覚値の差である知覚誤差に着目する．知覚誤差とは実際の LOS

0%20%
満足と個人が知覚した LOS との差分であり，この差分が少やや満足40%60%

80%

どちらともいえない

やや不満

ないほど情報を完備した合理的な選択を行っていると

図1言える．逆に差分が大きい場合は，需要予測と異なる

４．知覚誤差の変化行動を取る可能性がある．

４-１．サンプル別の知覚誤差の変化

100%
不満

通勤 56 サンプルの総合満足度の変化

本研究の目的は新規鉄道路線の開業当初から現在の

図 2 は wave2 の 56 サンプルのうち wave1 の知覚誤

知覚誤差と経路選択モデルのパラメータの変化を分析差も分かる 53 サンプルの知覚誤差の変化を示したグすることである．

ラフである．知覚誤差が減少したサンプルが多い結果

２．分析対象路線と使用データとなっているが，7 分以上も知覚誤差が増加している

分析対象路線は 2000 年 12 月に全線開通した都営地サンプルも存在した．

下鉄大江戸線とする．分析に使用するデータは 2002 年

４-２．大江戸線の利用年数による知覚誤差の変化

11〜12 月と 2006 年 4 月に行った Web アンケート結果

図 2 は wave2 の 56 サンプルの利用開始年ごとの大を使用する．本研究では 2002 年の結果を wave1，2006

江戸線経路の知覚誤差を比較したグラフである．大江年の結果を wave2 と区別する．アンケートでは利用者戸線が部分開業した H12 年以前からの利用者の知覚誤の経路選択決定要因を調査する為に利用経路と代替経差が±1 分に集中していることが分かる．しかし，H12路それぞれの知覚値，満足度などの心理状況，利用者年以前からの利用者の標準偏差が大きいことから知覚の情報探索度として LOS を調べる頻度を聞いている．

誤差が減少しない利用者もいることが確認できた．

使用サンプルは大江戸線を通勤目的で利用，あるいは４-３．大江戸線の利用・非利用による知覚誤差の変化

通勤目的で利用可能な wave1 の 184 サンプルと wave2

図 3 は wave1 と wave2 の 56 サンプルで大江戸線のの 56 サンプルとしている．

利用状況による知覚誤差の分布を比較したグラフであ３．満足度の変化

る．wave1 の非利用では LOS を正確に理解している±大江戸線の開業から年数が経つことによる利用者の1 分の範囲の割合よりも知覚誤差が±2〜4 分の範囲に満足度を wave1 と wave2 の両方のアンケートに解答し多く分布している．それに対して wave2 では，非利用ている 56 サンプルの変化を図 1 に表す．wave1 では代者でも±1 分の範囲を中心に分布しており，供用開始替路線が大江戸線よりも高い評価を得ていることが分後の年数の経過で非利用者も LOS を正確に把握する傾かる．しかし，wave2 においては両者の立場が逆転し向を読み取れる．この結果より，利用年数に加えて大ており開業から年数が経つことで利用者は新規路線の江戸線の利用・非利用が知覚誤差の変化に影響を及ぼ優位性を認識していると言える．

していることが分かる．

キーワード

知覚誤差 パネル調査

連絡先〒135-8548

経路選択モデル

東京都江東区豊洲 3-7-5

大江戸線

TEL03−5859−8345-127-

FAX03−5859−8401

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50%

評価が良くなったグループ(10名)

1040%

0-20-100-101020

割合(％)

wave2の知覚誤差(分)20

評価が悪くなったグループ(６名)

変化，知覚誤差が共に少ないグループ(37名)

30%

20%

-20
10%

-30

wave1の知覚誤差(分)0%

図２ サンプル別の知覚誤差の変化〜−８−７〜−５−４〜−２

−１〜１

２〜４

５〜７８〜

知覚誤差（分）５．wave1 と wave2 の経路選択モデルの比較

H16-18wave1 と wave2 の結果を別々に用いて，非集計ロジ

H12以前

H16-18

H13-15

平均

1.90

3.33

0.67

標準偏差

7.09

15.10

12.18

ットモデルを用いた式(1)の経路選択モデルを推定す
る．アクセス時間とイグレス時間は，サンプルによっH13-15

利用開始年

H12以前

図３ 利用開始年ごとの乗車時間の知覚誤差ては出発地と目的地の正確な住所が得られなかったた
60%

め，全サンプルに知覚値を与えた．従って，知覚値を50%客観値モデルにも組み込んでいる．また，情報探索度頻度の回答値を集計して指標化した．

40%
割合(％)

は利用者が LOS を探索する頻度でメディア別の情報探

30%
20%

wave1 の知覚値モデルではパラメータの符号が一致10%しているが，客観値モデル（本論文の客観値モデルと0%は，分析者が LOS を与える一般的な方法によるものである）では所要時間のパラメータの符合が正になっている．知覚値モデルと客観値モデルの差異は，利用者は合理的に経路選択を行っているが，その判断基準となる情報が間違っていることが原因と考えられる．そ〜−８-7〜-5

wave1 利用

利用・非利用平均
標準偏差-4〜-2-1〜1
知覚誤差(分)wave1 非利用

wave1利用
0.43
4.82

2〜4

wave2 利用

wave1非利用
2.36
6.29

5〜78〜

wave2 非利用

wave2利用
0.31
5.26

wave2非利用
-1.30
5.55

図４ 大江戸線の利用・非利用別の乗車時間の知覚誤差

れに対して，wave2 では両者とも所要時間のパラメー
タは一致している．

表1

このような結果になった理由は利用者が実際の LOSを知覚し，自身の判断で経路選択行動を取るようになったためと推測できる．また，wave1 より wave2 の方が信頼性の高いモデルを構築出来たのは知覚誤差の減少に起因していると考えられる．

Pi =exp(Vi )exp(Vi ) + exp(V j )(1)

Vi = θ1Ti + θ2TTi + θ3 Aci + θ4 Eg + θ5 In + θ6Const (2)T：所要時間(分) TT：乗換時間(分) Ac：アクセス時間(分) Eg：イグレス時間(分) In：情報探索度 Const：代替路線定数項 θ：パラメータ

６．まとめ
パネルデータから知覚誤差や経路選択モデルのパラメータの変化の分析を行い，利用年数が経過すること

wave1 のパラメータ推定結果(184 サンプル)

wave1
所要時間
乗換時間
アクセス時間イグレス時間
情報探索度
代替路線定数項
尤度比

表2

θ1
θ2
θ3
θ4
θ5
θ6

客観値モデル
0.042 ( 2.31)-0.020 (-0.74)-0.022 (-0.49)-0.117 (-2.40)
0.102 ( 4.69)
0.072 ( 0.38)
0.209

知覚値モデル-0.013 (-0.86)-0.157 (-4.13)-0.008 (-0.16)-0.196 (-3.81)
0.165 ( 5.15)-0.406 (-1.86)
0.218

wave2 のパラメータ推定結果(56 サンプル)

wave2
所要時間
乗換時間
アクセス時間イグレス時間
情報探索度
代替路線定数項
尤度比

θ1
θ2
θ3
θ4
θ5
θ6

客観値モデル-0.010 (-0.17)-0.192 (-2.53)
0.089 ( 0.86)-0.112 (-1.79)
0.216 ( 2.78)-1.847 (-2.95)
0.507

知覚値モデル-0.019 (-0.22)-0.284 (-2.94)
0.039 ( 0.36)-0.046 (-0.77)
0.246 ( 2.51)-1.821 (-2.82)
0.554

で利用者の知覚誤差が短縮されることが確認できた．

但し()内は t 値

また，供用初期の行動データによる客観値モデルで参考文献：岩倉成志，新倉淳史，高平剛[2004]；経路は知覚誤差が大きいため，パラメータに歪みがでるこ

選択行動におけるサービス水準の知覚誤差，土木学会とが確認された．

論文集，No765，Page39-48-128-