土木学会第64回年次学術講演会(平成21年9月)

Ⅳ‑034

高質な鉄道車両デザインの旅客需要への影響に関する研究－小田急ロマンスカーを対象に－
芝浦工業大学大学院学生会員○佐藤宏紀

芝浦工業大学大学院学生会員

増渕迪恵

芝浦工業大学正会員

岩倉成志

１．はじめに

表１：乗車車種別列車選択理由(複数回答)

九州新幹線つばめや小田急ロマンスカーVSE など，乗車列車選択理由

デザイナーに手がけられた高質なデザインの車両の導時間がちょうど良かった入が少しずつ進んでいる．高質な車両デザインが旅客

以前乗車して良いと思った
新しいロマンスカーに乗ってみたかった
そのロマンスカーに乗りたかった

需要に与える影響が事前に分かれば，鉄道会社の車両開発戦略の検討に活用でき，高質なデザイン車両の導入も促進できると考える．
しかし，車両デザインと旅客需要との関係性に関する研究は多くない．先駆的な研究例として，森川ら 1)

乗車車種 [供用開始年]
MSE VSE RSE EXE L/HiSE[2008] [2005] [1991] [1996] [1980]
58%
70%
76%
87%82%
9%

19%

5%

4%

6%

44%

21%

0%

2%

0%

26%

23%

2%

0%

2%

車両の内装デザインが良い

14%

15%

0%

1%

0%

車両の外観デザインが良い
選択人数 (人）

16%
43

15%
960%
40

1%
950%
126の共分散構造モデルによる主観的価値を組み込んだ離100%

散選択モデルの開発，それを都市間交通機関選択時の80%

乗り心地や交通機関のイメージの評価へ応用した成果

10%
34%

40%

れており，車両デザインの物理的特性を評価し得るも

15%

69%

65%

19%

20%

EXE
(32人)

L/HiSE
(65人)

42%

66%

66%

42%

20%のではない．
また，需要との関係は分析していないが，

13%

24%

60%がある．しかし，潜在変数の多くは個人属性で説明さ

17%

0%

鈴木ら 2)は，座り心地やシートピッチ，車内デザイン

MSE(32人)などの利用者の快適性評価への寄与度を算出している．

VSE(59人)

RSE(24人)

今回と同じ車種で本研究は，車両開発への貢献を念頭に，車両デザイ

今回の車種は良かったが次回は違う車種で今回の車種は良くなかったので次回は違う車種でンの旅客需要への影響を推計するモデル開発を目指している．このため，デザインの異なる 6 車種が運行さ

図１：乗車車種別リピート意志れている小田急ロマンスカーを対象とし，列車選択モ

３．車両デザインと需要の関係性に関する基礎的考察

デルによって効用関数の推定を試みる．

表 1 は，乗車車種別にみた乗客の主な列車選択理由

２．調査方法である．全車種の乗客が到着希望時刻の影響を強く受

本研究では，ロマンスカー利用者の傾向を把握するけているが，近年導入された高質な車両デザインであため，2008 年 11 月 8 日（土）・9 日（日）・16 日（日）る MSE と VSE は，他車種ほどその値は高くない．こに箱根湯本駅構内にてロマンスカー利用者を対象に直れは到着希望時刻に比べてより高質な車種の選択を優接配布，郵送回収方式でアンケート調査を行った．配先した度合いが高いことを意味する．この 2 車種は以

布枚数は 2676 枚，回収枚数は 930 枚（回収率 35％）

前の乗車経験や新車への期待感，車両デザインの影響となった．

が他 3 車種に比して強いこともわかった．

アンケートの主な内容は次の 3 つである．

図 1 は乗車車種別の「次回もロマンスカーに乗って① 乗車車両の選択理由と，内外装のデザイン評価

箱根に行きたい」と回答した乗客の希望車種である．

② SP 調査による仮想デザイン車両の列車選択

他の 3 車種に比べリピート利用を期待できる車種であ③ 個人属性ることがわかる．

キーワード

車両デザイン

車内空間

小田急ロマンスカー

連絡先〒125‐8548

東京都江東区豊洲 3‐7‐5‑67‑

公共交通

芝浦工業大学列車選択（TEL）03‐5859‐8354

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Ⅳ‑034

表２：SP 調査の車種別サービス水準

４．デザイン変数を含む列車選択モデルの推定

仮想車種
乗車車種水準水準1
水準2
乗車時間 (分) 実際に乗車した時間実際＋30分
実際－30分外観ダミー
乗車した車種の外観
乗車車種ごとに2種類を設定
内装ダミー
乗車した車種の内装 例：実際の乗車車種MSE→VSEとRSE
座席幅(㎝) 実際に乗車した車種 実際の車種＋3㎝ 実際の車種－3㎝
シートピッチ (㎝) 実際に乗車した車種 実際の車種＋10㎝ 実際の車種－10㎝
天井高さ(㎝) 実際に乗車した車種 実際の車種＋30㎝ 実際の車種－30㎝

実際の乗車車種データと列車選択の SP 調査を利要素用して，デザイン変数を組み込んだ列車選択モデルをロジットモデルで推定する．
（１）データ概要
RP データでは，選択した列車，選択肢集合形成の表３：列車選択モデルの推定結果 ( )内は t 値

ために，前後列車への変更可能な時間幅と特急券の説明変数
X1 ：早着不効用 (分)X2 ：遅刻不効用 (分)X3 ：MSEダミー
X4 ：VSEダミー
X5 ：RSEダミー
X6 ：EXEダミー
X7 ：MSE外観ダミー
X8 ：VSE外観ダミー
X9 ：RSE外観ダミー
X10 ：EXE外観ダミー
X11 ：MSE内装ダミー
X12 ：VSE内装ダミー
X13 ：RSE内装ダミー
X14 ：EXE内装ダミー
X15 ： 一人当たり
座席幅（㎝）
X16 ：シートピッチ（㎝）X17 ：天井高さ （㎝）X18 ：デザイン変数
尤度比
サンプル数

予約日のデータを得た．特急券の予約日と事前調査した各列車の予約状況とを比較し，予約日に予約不可能な列車は除いて選択肢集合を設定した．最大で10 列車の選択肢集合が形成された．
SP データは「箱根湯本駅より実際に乗車した車種」と表 2 に示す各要素で表された「仮想車種」との 2
肢選択データである．仮想車種は，実験計画法により各要素 2 水準を割り付けた．箱根湯本駅より乗車した車種(5 車種)ごとに 8 タイプの仮想車種設定を行い，計 40 タイプの SP データを得た．
（２）推定結果
表 3 に RP モデル，SP モデル，SP モデルの効用値

RPモデル
SPモデル
RP/SPモデル-0.0024 (-1.06） -0.013 (-2.65) -0.0030 (-1.34)-0.022 (-7.28） -0.0003 (-0.074) -0.021 (-7.06)－－
0.94 （ 4.22）－－
1.25 （ 7.95）－－
0.81 （ 3.78）－－
0.72 （ 4.06）－－
0.55 ( 1.08)－－
0.48 ( 1.82)－－-0.68 (-1.87)－－
0.40 ( 0.73)－－-0.31 (-0.58)－－
0.74 ( 2.75)－－
0.48 ( 1.30)－－
0.23 ( 0.41)－

0.23 ( 7.04)－－－－0.049 ( 5.04)
0.0094 ( 2.91)－－0.114
460

0.182
574

－0.36 （6.44）
0.087
460

を RP モデルに組み込んだ RP/SP モデルを示す．RPて RP/SP モデルを推定した．尤度は低下するもののモデルでは LSE ダミーを，
SP モデルでは LSE 内装，デザインの列車選択への寄与を把握することができ

外観ダミーの係数を 0 基準とした．RP モデルは高質た．VSE のデザイン変数は LSE と比較すると 17％な車両デザインである MSE や VSE の係数が他車種選択確率を上昇させる結果となった．

よりも大きく，VSE は LSE に比較して選択確率を５．まとめ
本研究では，MSE や VSE といった高質な車両デ28％上昇させる感度となっている．
SP モ デ ルで は ，外 観と 内 装の デザ イ ン要 素

ザインの需要影響を定量的に把握した．いずれのモ(X7~X17)を導入した．また，係数の符号条件はほぼデルも精度向上が必要であるが，こうしたデザイン合致している．特に VSE の外観，内装の係数は他の要素は個人個人で嗜好性が異なると考えられること車種と比較して大きな値となっている．VSE の外観から，ベネフィットセグメンテーションを進めていと内装は，LSE と比較して 27％選択確率を上げる．

きたいと考えている．また今後，内装や外観に関しまた，座席幅を 2 ㎝広げることで選択確率は 11％上てダミー変数ではなく，フォルムや色彩を数値化し，昇させる結果となった．MSE の内装ダミー係数が負説明変数に取り入れたモデルの構築を行いたい．となっている．MSE は高質な内装であるが，平日の参考文献：ビジネス利用を考慮した落ち着いたデザインである

1)森川，佐々木：主観的要因を考慮した非集計離散型選択モ
デル，土木学会論文集 Ⅳ‐20，No.470，pp115～124，1993.7
2) 鈴木，白戸，小美濃：列車の車内快適性に影響する要因の特定，鉄道総研報告書，Vol.11，NO.11，pp31~pp36，1997
年 11 月号

ことから，休日利用者にとっての評価は必ずしも高いと言えないことや，代替仮想車種の内装写真がMSE の内装写真に比べて良いイメージであったことなどが原因と考えられる．

謝辞：
アンケート調査実施にあたり，多大なご協力をいただいた小田急電鉄株式会社，箱根登山鉄道株式会社，またアンケー
トにご協力くださった皆様に謝意を表します．

次に，SP モデルの効用関数のうち，デザインに関する係数（X7~X17）を用いて実車両の車種別の効用値を算出し，RP モデルの変数（デザイン変数）とし‑68‑