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道路政策評価における ETC2.0 プローブ情報の活用方法に関する研究
牧野 浩志（元国土交通省 国土技術政策総合研究所（国土交通省 北陸地方整備局），makino-h87bh@mlit.go.jp）
井坪 慎二（国土交通省 国土技術政策総合研究所，itsubo-s257@mlit.go.jp）
後藤 梓（国土交通省 国土技術政策総合研究所，goto-a92uj@mlit.go.jp）
A study of the utilization of ETC2.0 probe data for policy evaluation of road administration
Hiroshi Makino (Hokuriku Regional Development Bureau, Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism)
Shinji Itsubo (ITS Division, National Institute of Land and Infrastructure Management)
Azusa Goto (ITS Division, National Institute of Land and Infrastructure Management)

要約
わが国の道路行政の目標は、財政的・空間的な制約の中で、既存の道路ネットワークを賢く使い、ストック効果を最大限発揮することである。そのためには、日々の道路交通実態を把握し、課題抽出から計画、実行、評価、改善というPDCA を回していくことが大切である。近年国土交通省が導入を始めた ETC2.0 プローブシステムは、これまで観測技術的・費用的な制約から困難であった道路交通実態の詳細かつ網羅的・広域的な把握を可能とし、今後の道路行政に大きく貢献すると期待されている。そこで本研究では、はじめに、ETC2.0 プローブ情報の特性から、経路・旅行時間・ヒヤ
リハットなどの履歴を常時広域的に収集可能であるという利点を整理した。次に、ETC2.0 プローブ情報が今後の道路交
通実態分析や性能評価指標算出にどのように活用され得るか検討を行った。これを通じて、道路行政の目指すべき方向として掲げられている「円滑・エネルギー効率」、「環境・快適」、「安全・安心」、「地域活力・国際競争力」に対する各種道路政策の有効性を定量的に評価する際に、ETC2.0 プローブ情報が有用であることが整理された。最後に、旅行時間
信頼性およびヒヤリハット率についての実例分析を通じて、ETC2.0 プローブ情報を用いることで道路交通実態がより具体的に把握可能となることを確認した。

キーワード
ETC2.0 プローブ情報，道路政策評価，道路ネットワーク
運用，道路管理，性能評価指標
1. はじめにわが国では道路整備が進展し、ようやく高速道路のネッ
トワーク化が概成し始めてきた。しかしながら、これまで作り上げてきたストックとしての道路の機能が十分に発揮されていないこともあり、依然として渋滞や事故等の社会的な損失が生じている。財政的・空間的な制約がより厳しくなる現状においてこれに対応するには、今ある道路の運用方法改善など小規模な改良等により、道路
ネットワーク全体としてその機能を時間的・空間的に最大限に発揮させる「賢く使う取組」が重要である（国土交通省社会資本整備審議会，2015）。
一方、牧野他（2005）が述べているように、近年の情報通信技術（Information and Communication Technology; 以降、ICT）の進化は、道路交通に関するデータ収集を格段に飛躍させつつある。特に、国土交通省が進める「ETC2.0」
プロジェクトは、道路交通情報の仕組みを大きく変える
可 能 性 が あ る。ETC2.0 は、5.8 GHz の 周 波 数 帯 を 使 う
DSRC（Dedicated Short Range Communication：専用狭域通信）と呼ばれる双方向の通信方式を活用し、ノンストッ
プで料金決済を行う ETC をさらに進化させた路車協調シ
ステムである。具体的には、対応カーナビに渋滞回避支援、Union Press

安全運転支援、災害支援情報を素早く提供するだけでな
く、車両の走行データ（車両の緯度・緯度、時刻、加速度等）
を一定間隔で蓄積し収集する機能を有している。ETC2.0対応車載器は、2016 年 12 月現在で約 130 万台に装着されており、2011 年から高速道路に配備された約 1600 基の路側機（ITS スポット）に加え、2016 年までに直轄国道に配備された約 1900 基の路側機（経路情報収集装置）から情報が収集されている。これにより得られるプローブ情報が、今後の道路政策に資する役割は大きいと期待される。
そこで本研究では、ETC2.0 プローブ情報が、道路の交通実態分析、さらには道路政策評価においてどのように活用され得るかを検討・整理することを目的とする。そのため、まず 2 章において、プローブ調査の発展経緯と既往研究に関するレビューを行い、本研究で取り扱う
ETC2.0 プローブ情報の位置づけを整理する。次に 3 章において、ETC2.0 プローブ情報の特性について、他の交通調査手法と比較しながら解説する。これらを踏まえ 4 章
では、従来の道路交通実態分析が ETC2.0 プローブ情報によってどのように進化していくのかを考察するとともに、それらを活用した道路性能評価指標について整理を行う。
そして 5 章では、ETC2.0 プローブ情報の活用事例として、
時間信頼性およびヒヤリハット率について試算を行い、その有用性を明らかにする。

Policy and Practice Studies, Volume 3, Number 1, 201716

牧野 浩志他：道路政策評価における ETC2.0 プローブ情報の活用方法に関する研究

2. プローブ調査発展の経緯と活用事例の既往研究
本章では、まず今日までのプローブ調査発展の経緯とその活用事例に関する既往研究、そして道路行政におけるプローブ調査の役割と ETC2.0 の位置づけを整理する。
2.1 プローブ調査への期待と試行
石田他（1998）は、パーソントリップ調査の現状と課題を整理し、交通調査とそれに続く予測・評価技術が転換期になるという認識から、新たな実践的な交通調査、
需要予測、PI の方法論について検討を行っている。その中で、新しいデータ収集方法のテストとして、移動体通信技術の利用による非アンケート型の移動軌跡調査などの活用を提案している。
具体的な調査手法に関する研究として、大森他（1998）
は携帯型 GPS 機器を用いて、徒歩・自転車・自動車での移動の比較を行い、朝倉他（2000）は、PHS を活用した
交通行動把握手法を提案し、1998 年の 11 月の 2 週間、大阪地域在住の被験者 10 名を対象に行動調査を行った。この結果、いずれの研究も交通行動の特定のための位置デー
タとしては、十分な精度であると結論づけている。
新しい調査の登場を踏まえ、石田（1999）は、「交通計
画から交通政策へ」という転換期における交通データの課題として、高度情報機器の活用と調査体型の組み込み、それらを活用するためのプラットフォームの欠如により全体像が描けない点を指摘している。
2.2 本格的プローブ調査のはじまり
高度情報機器の開発に関しては、牧野他（2000）は、
GPS と携帯パケット通信を組み合わせたインテリジェン
トバスロケーションを世界で初めて開発した。このサービスは、1999 年 11 月から岡山市の路線バス 60 台で行われた。特徴は、携帯パケット通信を使うことでデータ量に応じた課金が可能となり低コストでシステムが構築できたことや、インターネットをプラットフォームとして活用することで情報処理が簡易になったことである。
さらに、インターネット ITS 協議会（2002）は、当時最先端であった IPv6 インターネット基盤を活用したタク
シープローブシステムを開発した。2002 年 1 月から約 3 ヶ月間、名古屋市において、1,570 台のタクシープローブ実験を行っており、時刻や位置、速度情報に加え、ワイパーの稼動状況や方向指示器の切り替え状況、実車空車情報等を取得し、インターネット技術を活用した汎用的なア
プリケーションで情報提供を行った。
これらの技術開発に伴って、新しい交通情報を活用した評価指標の開発も行われた。Makimura et al.（2002）は、カーナビゲーションシステム（以降、カーナビ）の GPSやマップマッチングなどの技術の進化に着目し、継続的な情報収集により道路の性能を客観的に捉える指標として、リンクや区間、面の旅行速度および旅行時間、渋滞による損失時間および損失額の定式化を提案した。さらに、牧村他（2004）は、2000 年 5 月から 1 年間、東京区部のタクシー 20 台にメモリカード内蔵カーナビを登載し実践政策学てデータ収集を行い、渋滞巻き込まれ時間、渋滞長、渋滞区間通過時間、信号待ち回数の定式化および推計方法を提案した。
民間においても、2003 年頃から、自動車メーカーやカー
ナビメーカーによる車両の走行履歴情報を活用した渋滞状況や旅行時間提供サービスが開始された。さらには、
スマートフォンの普及を背景に、スマートフォンのアプ
リケーションを活用したプローブ情報による様々なサービスが広まっている。
2.3 道路行政におけるプローブ調査の役割と ETC2.0
道路行政においては、道路行政マネジメント研究会（国土交通省道路局が設置）が 2003 年 6 月に出した提言（2003）の中で、成果主義の道路行政を実践するための 5 つの戦略の一つとして「効率的なデータ収集」が掲げられ、情報通信技術等も活用し、低コストで高精度なデータを体系的に収集・分析する手法の開発導入に努めること、月次データ等の速報性のあるデータの収集に注力すること等が必要とされた。この提言を踏まえ、道路局は、全国
道路・街路交通情勢調査（以降、道路交通センサス）をはじめとする交通調査においてプローブ情報を活用することを決定した（井坪・牧村，2004）。
交通調査にプローブ情報が活用されるとともに、その課題も明らかとなった。具体的には、データ収集コスト（メモリカードの場合は回収コスト、携帯パケット通信の場
合は通信コスト）がかかることや、タクシープローブなどのように収集車両が限定されることでデータに偏りが生じること、観測からデータ入手までにタイムラグが生じることであった。
そこで、国土技術政策総合研究所（2006）では、データ収集コストの低減、多様な車両への登載、24 時間 365
日リアルタイムなデータ取得を目指し、次世代道路サービスを提供する新しい ITS の官民共同研究開発を実施し、
路車間通信によりプローブ情報を収集するための技術的仕様を定めた。これによるプローブ情報収集は、2011 年に開始した「ITS スポットサービス」、そしてそれを拡充する今日の「ETC2.0 サービス」において実装されているが、開発当初は、VICS 情報をより広域・詳細な所要時間情報
や渋滞情報に充実させるための活用及び安全運転支援情報の提供が主として想定されたものであった。
プローブ情報を道路行政に積極的に活用する方針が示されたのは、2012 年 6 月に公表された「道路分科会建議
中間とりまとめ」（2012）である。ここでは、一定の道路の量的ストックが形成された現状を踏まえて、ニーズを的確に反映し道路を「賢く使う」方針等が打ち出されている。施策を進めるに際して、ITS は、道路のサービスレ
ベルを精度よく「見える化」し、低コストで効率的な管理を可能とする重要なツールとされており、プローブ情報の収集によって、従来から行われてきた渋滞状況の把握だけでなく、自転車や歩行者も含めた道路の使われ方に着目するなど、課題把握を高度化することや、ヒヤリ
ハット地図の作成など、面的かつ効率的に交通事故危険第3巻1号

2017 年

H. Makino et al.: A study of the utilization of ETC2.0 probe data for policy evaluation of road administration

個所を把握することの必要性が示されている。
ETC2.0 は、上記のような経緯のもと 2014 年からスタートしている。ETC2.0 プローブ情報は、当初想定されていた渋滞状況の把握やヒヤリハット分析以外にも、既存ストックを「賢く使う」ためのデータとして様々な観点から活用し得る。ただし、データを活用する際には、路車間通信システムの制約によるデータ特性を踏まえる必要がある。本論文は以上を考慮し、データ特性を踏まえた上で、道路政策評価における ETC2.0 プローブ情報の活用
方法を、従来想定されていた渋滞状況やヒヤリハットの分析以外も含めた多様な観点から具体的に検証するものである。

に処理されている。
3.2 ETC2.0 プローブ情報の概要
ETC2.0 プローブ情報は、①「基本情報」、②「走行履歴情報」、③「挙動履歴情報」から構成される。
3.2.1 基本情報
基本情報は、ETC2.0 対応車載器に関する情報と車両に関する情報からなる。車載器に関する情報は、さらに無線機の製造メーカーや型番等の情報と、カーナビの製造メーカーや型番等の情報に大別される。
3.2.2 走行履歴情報
ETC2.0 プローブ車両からは、走行履歴情報として、時刻、
緯度・経度、道路種別（高速、都市高速、一般道、その他）等のデータが表 1 に示す分解能で得られる。これらのデー
タは、図 2 に概略化されるように、前回蓄積した地点か

3. ETC2.0 プローブ情報の特性
3.1 ETC2.0 プローブシステムの概要
ETC2.0 プローブ情報とは、対応カーナビに記録された
走行位置履歴などの情報で、道路管理者が管理する路側
機から収集されるものである。ETC2.0 プローブ情報の流れを概略化すると、図 1 のようになり、路側機において各車両から収集されたプローブ情報は、プローブサーバ
で集積・集約・集計され、各道路管理者に提供される。
各道路管理者は、これを道路交通情報や安全運転支援情報の提供など、ドライバーへのサービス、道路に関する調査・研究、道路管理の目的に利用することとされている。
ただし、後述の通り、プライバシー保護の観点から、プロー
ブ情報から車両又は個人を特定することはできないよう
プローブ情報a) 基本情報b) 走行履歴情報
c) 挙動履歴情報をアップリンク

表 1：走行履歴情報のフォーマット
データ項目

分解能

時刻

1 sec

緯度・経度

10–5 度

道路種別

高速、都市高速、一般道、その他

速度（オプション）

1 km/h高度（オプション）

1m

路側機

ダウンロードETC2.0対応車載器

イントラネット

各道路管理者

プローブサーバ
プローブ情報の集積・集約・集計等

路側機の下を走行した際にこれまで蓄積したプローブ
情報をアップリンク

図 1：プローブシステムの概要

進行方向
200 m
(100 m)

進行方向が前回蓄積した地点から45°（22.5°）以上変化した時点200 m
例(100 m) 125 m
200 m(100 m)

前回蓄積した地点（●）
から200 m（100 m）走
行した時点○：200 m走行時の蓄積●：45°（22.5°）以上の進行方向変化時の蓄積

図 2：走行履歴情報の概要
注：（17）内は改訂前の仕様。

Policy and Practice Studies, Volume 3, Number 1, 2017

牧野 浩志他：道路政策評価における ETC2.0 プローブ情報の活用方法に関する研究

18

ら 200 m 走行した時点、および進行方向が前回蓄積した時点から 45 度以上変化した時点で蓄積される。データ時
点の設定に関しては、2010 年の改訂前の仕様に準拠した車載器も存在し、その場合それぞれ 100 m と 22.5 度で記録される。
なお、プライバシー保護の観点から、ID、走行開始地
点や走行終了地点などの個人情報に関わる情報は収集されない。また、起終点（以降、OD）についても、エンジ
ンオン・オフの前後約 500 m が車載器で自動的に削除される。
3.2.3 挙動履歴情報
挙動履歴情報は、急減速、急ハンドル等による危険回避等を記録するため、前後加速度、左右加速度、ヨー角
速度のいずれかが表 2 に示す閾値を越える場合に蓄積さ
表 2：挙動履歴情報を記録する基準となる閾値
データ項目

閾値

前後加速度

–0.25 G

左右加速度

± 0.25 G

ヨー角速度± 8.5 deg/sec

前後加速度（G）←減速：－、加速：＋→

0.4
0.2
0
30

35

40

45

50

–0.2
–0.4
–0.6
–0.8

時間（S）

図 3：挙動履歴情報の記録時点
注：一定周期でセンシングし、閾値を超えた場合の最大ピーク値だけを選択して記録（上図で●を記録）

表 3：挙動履歴情報のフォーマット
データ項目

センシング周期

分解能

時刻

1.0 秒

1 sec

緯度・経度

1.0 秒

10–5 度

方位

1.0 秒

16 方位

道路種別

1.0 秒

高速、都市高速、一般道、
その他

速度（パルス）

0.3 秒以下

1 km/h前後加速度

0.3 秒以下

0.01 G

左右加速度

0.3 秒以下

0.01 G

ヨー角速度

0.3 秒以下

0.1 deg/sec

実践政策学

れる。閾値を連続して超過する場合には、そのピーク値の時点のデータが蓄積される（図 3）。蓄積されるデータは、
表 3 に示す通りである。
3.2.4 プローブ情報の蓄積上限と路側機の設置状況
車載器に蓄積されるデータ量は最大 4kB で、走行履歴情報が約 3kB（約 80 km 分のデータに相当）、挙動履歴情報が約 1 kB（31 事象分に相当）を超えると、それぞれ古いデータから順次上書きされる。
プローブ情報を収集する路側機は、このようなデータ
蓄積上限を考慮し、概ね 80 km 間隔で通過されるように、高速道路上に約 1600 基、直轄国道上に約 1900 基が配置されている。しかしながら、路側機の設置間隔が広い地
域や高速道路・直轄国道までのアクセス距離が長い地域
では、路側機通過までの走行延長が 80 km を超過してしまい、走行履歴の一部が得られない状況も発生する。また、挙動履歴についても、路側機から遠方の地域ほど収集できる可能性が低くなる点に留意する必要がある。
3.3 ETC2.0 プローブ情報の特性
3.3.1 非集計データの特性
ETC2.0 プローブでは、上述の走行履歴情報によって、個々の車両の時刻と位置が連続的に観測されており、これらをもとに、個々のトリップの①経路や②時間・距離・速度の関係を分析することが可能である。また、挙動履
歴情報は、急減速、急ハンドル等の③ヒヤリハットが発生した時刻と地点を表している。
①経路は、図 4 の①のように、地図上に走行履歴をプロットすることで、OD とともに視覚的に示される。ただし、OD については、3.2.2 で述べた通り、エンジンオン・
オフの前後約 500 m が自動的に削除されるため、B ゾー
ンレベル（概ね市町村を数個に分割した大きさに相当）の情報にとどまる。これにより、例えば、OD や高速道路
IC と利用経路の関係や、生活道路の通過交通等を把握することができる。ただし、車載器が緯度・経度を記録する際に、マップマッチング機能による誤差が生じる可能性があり、例えば車載器のカーナビに登録されていない
新規路線の走行履歴を分析する際などには十分な注意が必要である。
②時間・距離・速度の関係は、図 4 の②のようにグラフ化することで、個々の車両の時空間的な動きを表すものである。また、これによりその時の道路の交通状況を推察することが可能である。例えば、図 4 ②の左上図のような時間－距離図において、複数のプローブ車両を比較することで、自由走行なのか／何らかの遅れや速度低下が生じているのかを把握できる。ETC2.0 プローブ情報
による走行履歴は 200 m 間隔での記録であるため、信号交差点での停止状態などを正確に把握することはできな
いが、停止が生じた場合、図 4 ②の右上図のように走行履歴の時間間隔に開きが生じるためその可能性を推察できる。また、①経路の情報と併せることで、右左折による影響も把握できる。さらに、図 4 ②の下図のように、

第3巻1号

2017 年

H. Makino et al.: A study of the utilization of ETC2.0 probe data for policy evaluation of road administration

高速道路

19

一般道

①経路
幹線道路
都心

生活道路
B 生活交通A 通過交通

②時間・距離・速度
距離

距離

旅行時間

旅行時間

速度
傾きが小さい→速度低下

時間の開き→信号停止?

時間
速度

時間
速度

速度低下

速度低下
…待ち行列
速度回復

速度回復
…発進
信号? 距離距離③ヒヤリハット× 挙動履歴

×
×
×
×

×

都心

×

×

×

×

×

×
×

×

×

幹線道路
生活道路

図 4：非集計データの取得イメージ
距離－速度図をみることで、経路上の速度低下地点と速度回復地点を把握できる。これらを①の経路図と合わせて分析することで、道路ネットワーク上のボトルネック
や遅れ発生箇所をピンポイントで把握することが可能となる。
③ヒヤリハットは、図 4 ③のように、地図上に挙動履
歴をプロットすることでピンポイントに表される。このデータが蓄積されれば、ヒヤリハットの多発地点を特定することができる。

DRMリンク
24:00
18:00 速度（km/h）
12:00
6:00
E

D

C
場所

B A

時刻

0:00

100
80
60
40
20

図 5：集計データの取得イメージの一例
3.3.2 集計データの特性
このような非集計データをもとに道路の交通状態を把握するため、ETC2.0 プローブシステムでは、プローブサー
バ上でのデータの集計も行われている。これは、②時間・
距離・速度の非集計データを DRM（デジタル道路地図 ;Digital Road Map）にマップマッチングすることにより、
DRM リンク単位での旅行時間および旅行速度を計算するものである。個々の車両のリンク単位の旅行時間・旅行
速度を、さらに単位時間（15 分・1 時間など）ごとに集計することで、平均旅行時間・平均旅行速度が得られる。

これにより、例えば図 5 のような時空間速度図を描くことができ、速度低下の発生・伝搬状況をみることで渋滞発生箇所と時刻が把握できる。
この他にも、①経路の非集計データについては、特定の OD を持つデータを集計すれば経路分担率が求められる。あるいは、特定の断面やエリアを通過した OD を集計することで、その断面・エリアを通過する交通のトリッ
プ長分布等が把握できる。これらによって、各道路が実態としてどのような機能で使われているかを把握するこ

Policy and Practice Studies, Volume 3, Number 1, 201720

牧野 浩志他：道路政策評価における ETC2.0 プローブ情報の活用方法に関する研究とが可能となる。これについては 4.3 節に後述する。
③ヒヤリハットについても、②同様に DRM リンクに
マップマッチングすることで、リンク単位でのヒヤリハッ
ト発生件数が集計可能である。さらに、式 (1) のように、
ヒヤリハット件数を ETC2.0 プローブ走行台キロで除すことによってヒヤリハット率を計算することもできる。
ヒヤリハット率（件／台キロ）＝

ヒヤリハット件数
プローブ走行台キロ（1）

これにより、ヒヤリハットの発生頻度を視覚的に表現する「ヒヤリハットマップ」が作成できる。ただし、生活道路ネットワークを対象に分析を行う場合には、DRM
リンクのない区間が存在することが多いため、ゾーン単位での集計を行うなどの対応が必要である。
3.4 既往の道路交通調査データとの比較
時間的・空間的に偏在する交通需要に対して、既存の道路ネットワークを最大限活用していくことが道路を「賢く使う」ポイントである。そのためには、道路交通の実態を高い精度で観測し、現状および課題を分析した上で施策を立案・実行し、施策の評価を行うことが不可欠である。
現実の道路交通は個々の車両の起点から終点までの走行の集合体であり、時々刻々と変化し、空間的に広範囲に及ぶものである。しかしながら、既往の道路交通調査
手法は、観測技術的および費用的な制約から、道路交通の一部を抽出収集し、空間的・時間的に様々な形式に集計し、拡大・推定するものであった。
例えば、道路交通センサスは、主要道路約 19 万 km を対象に 5 年に 1 回の頻度で実施され、秋期のある特定の 1
日の調査結果が、年間の平均的な交通データと仮定して、現況把握や将来交通量の予測に用いられている。また、主要な道路断面に設置されたトラフィックカウンタ（以降、トラカン）は、交通量および速度の常時観測調査に用いられている。しかしながら、センサスデータでは、季節や時間帯による変動をはじめとした道路交通の詳細な状況の把握が困難であることは明らかである。また、トラカンでは、設置断面以外の交通状況の把握は不可能である。
これに対して ICT の進化は、道路交通に関する情報収集能力を飛躍的に高めることとなった。既往の道路交通センサス、トラカンによるデータと、ICT が可能とした新しい道路交通データである画像センサおよび ETC2.0 プ
ローブデータについて、それぞれの特徴を表 4 で比較する。
最先端の画像処理技術を活用した画像センサは、これまでの交通量、走行速度の把握に加え、車両軌跡や異常事象の把握までもが可能である。特に注目すべきは、カメラを普段の監視作業にも使用できることである。既設のカメラ映像を処理することでトラカン機能を持たせるということも可能である。ただし、ズームや旋回機能との組み合わせには配慮が必要である。
ETC2.0 プローブ情報は、全車が装着することはないた
めサンプル調査データとみなせる。そのため調査精度は実践政策学取得されたサンプル数に依存するものの、車両が通行した全ての道路の走行データをほぼリアルタイムに収集可能である。特に、旅行速度については、ETC2.0 プローブ
車両が周囲の交通の流れに乗って走っている場合が多く、サンプルが少なくても代表性を持つ可能性が高いことか
ら、普及当初から活用できる点は大きな利点である。加えて、ETC2.0 プローブ情報は最大約 80 km の走行履歴を収集できることから、一つの路側機で広範囲な情報収集ができる点も大きな利点である。
ETC2.0 プローブ情報は、路車間通信でアップリンク可能な情報量に限りがあることから、走行履歴、挙動履歴
ともに、取得可能な情報は前節で解説した項目に限定されているともいえるが、他のデータと組み合わせることによって、より高精度に交通実態を分析できることへの期待は大きい。例えば、挙動履歴だけでは車体の揺れや傾きなどまで考慮してヒヤリハットの実態を把握することはできないが、スマートフォンなどの携帯センサと組み合せて分析可能と考えられる。また、泉ら（2012）は、
画像センサから収集できる単路の断面交通量や交差点の方向別交通量と組み合わせることで、道路ネットワーク
全体の交通実態が可視化できる可能性を述べている。このような他データとの組み合わせや、車載器・路側機の普及によって、24 時間 365 日の網羅的な交通状態モニタ
リングが実現すると期待される。
4. ETC2.0 プローブ情報による道路交通実態分析手法の進化と性能評価指標
道路事業は、政策目標に基づき実施し、事前・事後評
価によってその達成状況をチェックことが重要である。
政策目標を設定するためには、道路の交通実態を定量的に表す性能評価指標が必要であるが、これまでは、予算的・技術的な制約から、時空間的に断片的なデータしか取得できず、道路のネットワーク効果やストック効果などの包括的・継続的な評価が困難であった。
これに対して、ETC2.0 プローブ情報は、3.4 節（表 4）で示した通り、既往のデータに比べて時間的・空間的に密なデータといえる。これにより、従来把握が困難であった道路交通実態を表す性能評価指標が算出可能となり、道路のネットワーク効果やストック効果を考慮した政策
評価に役立つことが期待される。本章では、以上の観点から、ETC2.0 プローブ情報による道路交通実態分析の進化について考察するとともに、それらを活用した道路性
能評価指標について整理を行う。
本論文では、我が国の道路政策として、2014 年 7 月に開催された社会資本整備審議会第 15 回道路分科会（国土交通省，2014）を参考とする。この中では、道路事業の目
指すべき方向として、「円滑・エネルギー効率」、「環境・快適」、「安全・安心」、「地域活力・国際競争力」の 4 つが挙げられている。
図 6 は、ETC2.0 プローブ情報による道路交通実態分
析手法の進化と、それにより算出可能となる性能評価指標が、上記 4 つの政策目標にどのように関係するかを

第3巻1号

2017 年

Policy and Practice Studies, Volume 3, Number 1, 2017
オ ー ナ ー イ ン タ
ビュー調査▲調査票に記入、回収率の低下

交通調査基本区間▲基本区間の代表点

トラカン
ナンバープレート調査
実走行調査
現地調査
▲コストと時間全車

小型車／大型車

集計区間

計測箇所

計測方法

対象車両

車両分類

注：▲：課題、弱点全域

都道府県道・指定市の一般市道以上

なし

－

5 分間
平均

小型車／
大型車

小型車／
大型車

全車

▲ 2 % 程度（130 万台）
全車※自家用、事業用
乗用車／貨物車等

自動

▲設置箇所

自動

なし

▲設置箇所のみ

観測地点

なし

観測地点

5 分間／
1 時間

走行速度

自宅の出発から帰宅までのトリップ▲経路把握不可

5 分間
平均

5 分間／
1 時間

交通量

▲一部の道路

走行速度

交通量

リアルタイム

条件なし

24 時間 365 日

画像センサ▲ 出 発 地、 経 由 地、
▲直轄
目的地と高速道路の（平均 25 km に 1 箇所）
利用有無のみトリップ単位対象道路

混雑時／非混雑時▲ 1 時間毎集計

集計時間
単位

OD
（出発地、目的地）▲ゾーン単位

交通量

データ内容

旅行速度

秋期の調査結果を年間の平均的な交通データとして利用

収集
タイミング
リアルタイム

条件なし▲豪雨等の異常天候、イベント等の通常と異なる交通状況の予想される日は除く

計測時間

（条件等）

トラカン
24 時間 365 日

道路交通センサス▲ 5 年に 1 回（秋期のある特定の 1 日）

種別

表 4：道路交通調査データの比較

全車

常時

画像、
車両軌跡、
異常事象

ETC2.0 プローブ

小型車／大型車▲ ETC2.0 搭載車のみ

自動なし

路側機（高速道路、直轄国道）（約 80 km のデータを蓄積）

DRM リンク基本道路

DRM 基本道路（都道
府県道以上および幅
員 5.5 m 以上の道路）

全ての道路（駐車場・施設内含む）（※データ蓄積上限による制約あり）
非集計（点群）15 分間平均

非集計（真値の絶対時間）

走行履歴、挙動履歴、リンク、旅行時間
経路

リアルタイム（※路側機通過時までのタイムラグあり）

条件なし

24 時間 365 日（対象車両が走行した時点）

H. Makino et al.: A study of the utilization of ETC2.0 probe data for policy evaluation of road administration21

牧野 浩志他：道路政策評価における ETC2.0 プローブ情報の活用方法に関する研究

22

道路事業の目指すべき方向
ETC2.0
プローブ情報

分析の観点

経路
走行履歴
時間
距離
速度

挙動履歴

性能評価指標1 渋滞
遅れ

損失時間・損失額

2 円滑性
速達性

時間圏域・拠点間旅行時間

環境
快適

○

○

CO2排出量

安全
安心

地域活力
国際競争力
○

○
○

○

観光地の滞在時間

3 機能階層性

ヒヤリ
ハット

円滑
ｴﾈﾙｷﾞｰ効率

○

経路分担率

○

○

トリップ長別階層利用率

○

○

生活道路の
通過交通割合・走行速度

4 信頼性

信頼性評価指標

5 安全性

ヒヤリハット率

○
○

○

○
○

○

○
○
○：関係が深い項目

図 6：ETC2.0 プローブ情報により算出可能となる性能評価指標と道路事業の目指すべき方向

整理したものである。本論文では、図 6 に示すように、
ETC2.0 プローブ情報を活用する際の分析の観点を、ボト
ルネックにおける渋滞・遅れ（4.1 節）、道路ネットワー
クの円滑性・速達性（4.2 節）、機能階層性（4.3 節）、信頼性（4.4 節）および安全性（4.5 節）の 5 つに分類し、それぞれの分析の進化により得られる性能評価指標について次節以降にて詳説する。
大枠として特筆すべき点は、これまで道路事業の評価
は、個々の路線単位で行われるのが一般的であったのに対して、ETC2.0 プローブ情報の活用により、ネットワー
ク全体として実現される円滑性や機能階層性、信頼性なども考慮したより総合的・網羅的な評価が可能となる点である。図 6 中の「○」は、各性能評価指標が、各道路事業の目指すべき方向（政策目標）に対して関係性が深いことを表している。ネットワークとしての評価が可能になったことにより、従来評価の主眼であった「円滑」
や「安全」だけでなく、「地域活力・国際競争力」への貢献度なども考慮することが可能となると期待される。

4.1 渋滞・遅れ発生状況の分析
交通渋滞は、円滑な道路交通に求められる最も基本的条件である「交通需要を適切に捌くことのできる交通容量を確保」できていない状態を意味し、渋滞発生箇所すなわちボトルネックに対策を講じることは、道路事業のうち最も基礎的なものの一つといえる。また、特に一般
道路の信号交差点などにおいて著しい遅れが生じる状況
は、道路交通の円滑性・快適を大きく低下させるものであり、適切な対策が望まれる。
4.1.1 ETC2.0 プローブ情報による分析手法の進化
一般に、高速道路の渋滞は、道路上に設置されたトラカンで速度低下を検知することにより把握されている。しかしながら、トラカンの設置間隔は、都市内高速道路で約300 m、都市間高速道路では約 1 ～ 2 km となっており、図7 に示すように、トラカンの間にあるボトルネックの正確な位置を把握することは不可能である。また、渋滞末尾の特定や渋滞長の計測ができないといった課題がある。

距離
トラカン

ボトルネック①usw（衝撃波）

V2

渋滞
トラカン

トラカンデータでは、
ボトルネックは「この間のどこか」としかわ
からない②

プローブデータにより、
ボトルネックのより正確な位置がわかる③

渋滞末尾
プローブデータの速度低下
発生点を追跡することで、渋滞末尾が把握できる

トラカン
V1

時間
プローブ車両 非プローブ
車両

図 7：ETC20.0 プローブ情報による単路部渋滞の分析の進化を表す模式図
実践政策学

第3巻1号

2017 年

H. Makino et al.: A study of the utilization of ETC2.0 probe data for policy evaluation of road administration

ETC2.0 プローブ情報を活用すると、図 7 に示すように、
200 m 間隔でプローブ車両の軌跡がわかるため、これを蓄積することで、ボトルネック箇所をトラカンデータより詳細に把握することが可能である（木村他，2014；国土交
通省，2015；高速道路サグ部等交通円滑化研究会，2015）。
また、図 7 の①→②→③に示すように、全車両ではない
もののプローブ車両の速度低下発生地点と時刻を追跡す
ることにより、渋滞末尾を把握することもできる。これ
らにより、情報提供をはじめとしたボトルネックへのピ
ンポイントの対策が可能となり、より効率的な施策の検討に繋がると考えられる。
一方、一般道路の交差点遅れは、従来、交差点交通量調査によって把握されている。交差点交通量調査では、
主に方向別交通量や信号時間長、遅れ時間、信号待ちの
滞留長、停止回数などを計測する。個別交差点についての詳細な情報を収集できるが、基本的に人員による調査であるため、実施できる交差点や日時は限定されることが課題である。
これに対し ETC2.0 プローブ情報は、対象交差点や調査日時を限定することなく、3.3.1 で解説したように個別
車両の信号遅れが把握可能である。例えば、太田（2014）
による携帯電話のカーナビシステムのプローブ情報を用いた手法などを適用することで、右左折方向別の交差点
通過時間の推定などが可能である。さらに、大畑・桑原（2013）は、限られたプローブ車両データのみを用いて、信号交差点の停止領域（待ち行列長および待ち時間）を推定する手法を検証している。これらにより、右左折車線設置等の対策や時間帯に応じた動的対策を検討でき、対策前後の比較評価も可能となることが期待される。
4.1.2 性能評価指標：損失時間・損失額
上述の通り、ETC2.0 プローブ情報により、渋滞や遅れの発生状況をより詳細かつ広域・面的に把握でき、さらに、24 時間 365 日のモニタリングが実現する。これとト
ラカン（画像センサ）やセンサスによる交通量データ（原単位算出のための車種構成を含む）を組み合わせることにより、損失時間や損失額を算出することができる。損
失時間や損失額は、「円滑」な道路という政策目標を測る
代表的な指標であるとともに、「快適」な道路交通、ひいては「地域活力」を評価する上でも重要といえる。なお、
従来以上に網羅的なデータが得られるため、個別信号交
差点、区間、路線、都市内ネットワーク全体といった様々な単位での集計が可能となる。
ETC2.0 プローブ情報の特徴である 24 時間 365 日のリア
ルタイム情報という特性を踏まえ、事業実施直後（例えば、バイパス開通後の 1 週間等）の渋滞損失額も算出でき、タイムリーな事前事後の比較評価が可能となる。さらに、交通量データが継続的に取得できれば、渋滞損失額も継続的にモニタリング可能となる。道路の供用開始から現時点までの損失額が、供用前と比較してどの程度削減されたかは、道路整備のストック効果を示すものであるといえる。道路は適切にメンテナンスされれば半世紀以上23も機能するもので、通常、供用開始後は空気のように意識されなくなってしまうが、損失額の削減額を積み上げて示すことで、莫大な国富を生み出していることが可視化できるのである。
4.1.3 性能評価指標：CO2 排出量
同様に、ETC プローブ情報により 365 日 24 時間の平均
旅行速度が得られれば、CO2 排出係数原単位を用いて CO2
排出量を算出することも可能となる。これにより、渋滞対策などの各種施策の効果を「環境」の面からもモニタリングすることができる。
4.2 道路ネットワークの円滑性・速達性の分析
道路交通実態は、個別リンクや路線の性能だけでなく、それらがどのように接続しネットワークが構成されているかによって大きく影響される。このような道路ネット
ワーク全体としての円滑性・速達性を評価するためには、
あらゆるリンク／路線が経路となり得る OD 間旅行時間を分析することが求められる。
4.2.1 ETC2.0 プローブ情報による分析手法の進化
図 8 の下図に灰線で例示するように、実際の OD 間旅
行時間は、交差点での右左折遅れや JCT での合流遅れ等
による速度低下が含まれる。しかしながら、従来、OD 間

Dlink 2link 1
O

距離
D

誤差
センサス
実際
プローブ
（停止状態は把握不可能）
右折待ち

O

時間

図 8：ETC2.0 プローブ情報による OD 間旅行時間の分析
手法の進化を表す模式図

Policy and Practice Studies, Volume 3, Number 1, 2017

牧野 浩志他：道路政策評価における ETC2.0 プローブ情報の活用方法に関する研究

24

旅行時間の分析は、道路交通センサスによる混雑時旅行速度等でリンク距離を除して求めたリンク旅行時間を積
み上げることで算出する場合が多い。このようにして求めるリンク旅行時間には、右左折遅れ等が考慮されない
ため、図 8 下図のように OD 間旅行時間にも誤差が含まれると考えられる。
これに対して ETC2.0 プローブ情報は、実際の走行経路の位置および時刻が記録されるため、より正確に OD 間
旅行時間を把握することができる。さらに、道路交通センサスデータのないリンクを含む経路の OD 間旅行時間についても網羅的に把握することができる。3.3.1 に既述の通り、ETC2.0 プローブ情報では、停止状態を正確に把握することはできないが、走行履歴の時間間隔の開きと経路を比較することで、右折待ち時間の影響等について
も、より詳細な分析が可能となる。
4.2.2 性能評価指標：時間圏域・拠点間旅行時間
OD 間旅行時間をより正確かつ網羅的に分析可能となったことにより、これまで重要性が認識されながらも把握が困難であったネットワークとしての速達性を表す性能
評価指標が計測可能となる。
その代表が、都市拠点（行政施設・大規模商業施設・文化施設等）、生活拠点（ショッピングセンター・医療施設等）、物流拠点（高速道路 IC・港湾・空港・物流センター
等）、観光拠点などの時間圏域、およびそれらの拠点を相互に連絡する拠点間旅行時間である。「国土のグランドデザイン 2050」（国土交通省，2014）には、都市生活や日常生活に必要な各種施設・サービスをコンパクトに集約し、ネットワークで連絡することの重要性が示されている。
この実現に向けて、交通工学研究会（2015）では、都市機能や生活機能を持つ施設が集積した「拠点」に対して、周辺地域からの拠点までの到達時間や拠点間旅行時間の目標値を設定し、これと現状を比較しながら道路ネット
ワークの改良・再編を進める性能照査手法を提案している。
ETC2.0 プローブ情報を用いて、「拠点」を終点とする
各起点への旅行時間を集計することで、図 9 のように拠点の時間圏域を示すことが可能である。これはまさに、「国土のグランドデザイン 2050」に描かれるコンパクト化の状況を定量的に示すものとなる。さらに、連絡すべき各拠点から高速ICまでが遠く、時間圏域が狭い
30分圏
IC

IC

20分圏
10分圏
拠点

拠点から高速ICまでが近く、時間圏域が広い
30分圏

IC

高速 IC
道路

IC
20分圏
10分圏
IC

IC

IC

拠点

IC

図 9：時間圏域図の模式図
実践政策学

種拠点を OD とする旅行時間をみることは、ネットワー
クとしての速達性を評価することに繋がる。これらの指標は、「円滑」という目標だけでなく「地域活力・国際競争力」にも繋がる重要なものである。
4.3 節に後述する機能階層性の分析によって拠点間でどのような経路が利用されているかを、拠点間旅行時間と併せて評価することで、ネットワークとしての道路の整備状況を確認し、路線の重要度に応じて必要な対策を検討することが可能となる。
4.2.3 性能評価指標：観光地の滞在時間
杉野他（2005）や竹隈他（2008）は GPS 携帯電話などを用いたプローブパーソン調査で、観光地での行動分析を行っている。これと同様に、
ETC2.0 プローブ情報からも、観光地等への出入りを基準として、OD 旅行時間に占める滞在時間を算出することで、その地区の魅力等を測る目安とすることが可能である。また、走行履歴のうち同じ一日のある OD と次の OD の時間間隔から、立ち寄りの有無等を推測、分析することもできる。すなわち、観光地までの旅行時間から「アクセス性」を、観光地内の滞在時間
や立ち寄り箇所数から「魅力」を、滞在時間の移動範囲
や渋滞・待ち時間の発生状況といった詳細な分析から「周遊性」を評価できると期待される。これもまた、「地域活力・
国際競争力」の評価に大きく貢献するものである。なお、得られた ETC2.0 プローブ情報の移動特性に応じて、単独
エリアでの評価や周遊観光を考慮した複数エリアでの評
価等、大きさの異なる様々な観光地の評価が可能である。
4.3 道路ネットワークの機能階層性の分析
Buchanan Report（1963）では、道路を通過交通のための主要幹線道路・幹線道路と居住環境地域内の補助幹線
道路・区画道路に分類し、階層的なネットワークを整備することを主張している。これは、道路の交通機能であるトラフィック機能（交通を円滑に流すための機能）とアクセス・滞留機能（沿道出入や駐停車のための機能）がトレードオフ関係にあることから、各路線の機能分化を図ることで、トラフィック機能優先の道路では高速移動を確保すると同時に、アクセス・滞留機能優先の道路
では通過交通を排除して安全・快適な空間を形成し、ネッ
トワーク全体としての性能を最大化するためである。このような道路ネットワークの機能階層性の評価は、ストック効果を高めるためにも極めて重要である。
4.3.1 ETC2.0 プローブ情報による分析手法の進化
機能階層性を評価するためには、各道路がどのような使われ方をしているか、言い換えれば、OD 間の利用経路を分析する必要がある。
しかしながら、これまで OD 間の利用経路は、道路交
通センサスにより得られる OD 表を用いて、利用者最適基準（Wardrop 第一原則）、システム最適基準（Wardrop第二原則）等の仮定のもとでの配分計算や、高速道路利用の転換率曲線等により推定するしかない状況であった。

第3巻1号

2017 年

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時々刻々と変化する交通状況を把握するため、動的シミュ
レーションの活用も行われてきたが、パラメータの設定等の煩雑な作業が必要であり、推定結果の妥当性を検証することも困難であった。
一方、ETC2.0 プローブ情報は、OD 間の利用経路をダ
イレクトに収集するものである。これにより、3.3.2 に述べたように、OD 間の経路分担率や、特定の道路やエリアを通過する交通のトリップ長分布などを分析可能となる。
当面は、路側機が高速道路上および直轄国道上に限定されるため、都心内々交通に関する詳細な分析は難しい場
合もあるが、都心を通過する交通とアクセスする交通の判別等には有効である。
4.3.2 性能評価指標：経路分担率
太田他（2015）は携帯端末機で動作するカーナビゲー
ションシステムから取得された車両の走行軌跡データ（携帯カーナビプローブデータ）を用いて、広域交通における経路選択の変化等について分析している。
ETC2.0 プローブ情報でも、経路情報を集計すること
で、特定の拠点を OD とする経路分担率等が算出できる。
牧野ら（2016）は、外環状／内環状道路を通過する交通について、都心へのアクセス交通分担率と通過交通分担率に分け、それぞれの占める割合を示すことで、環状道路が都心通過交通を分散する機能を適切に果たしているかどうかの評価を行っている。通過交通を適切に迂回させることは、都心へのアクセス性の改善、都心内部の混雑解消や、さらにはそれによる道路空間再配分（歩きやすい空間づくり、LRT 等の導入など）を促すものであり、まちづくりや都市計画の観点からも重要である。
また、環状道路のような複数経路を持つネットワーク
では、図 10 のように、交通状況や所要時間に応じて弾力的な料金施策や情報提供を実施した場合の事前事後の交通流動状況について評価することも重要である。これは、「時間の最小化・道路空間利用の最大化」を図るための効
果的な対策立案に貢献する。
以上のような評価は、「円滑」で「エネルギー効率」の高い道路ネットワーク運用に寄与すると期待されると同時に、道路利用者や周辺居住者の「環境・快適」や「地域活力・国際競争力」の観点からも重要である。

Before

O

After

D

渋滞

都心

O

D

渋滞

4.3.3 性能評価指標：トリップ長別道路階層利用率
通過交通は高速道路や高規格幹線道路、生活交通は生活道路というように、トリップの性質に応じて道路の使
い分けがなされる機能階層性が高いネットワークでは、
トリップ長が長いほど規格の高い道路を利用することになる。後藤ら（2011）はこのような観点から道路ネットワー
クを評価するため、トリップ長別道路階層使用率（利用経路に占める各階層の道路の利用割合）を示すことを提案している。
この指標をみることで、図 11 のように、生活道路に通過交通が流入していないかなど道路の機能分化の実現状
況を確認することができる。機能分化が実現することで、
道路ネットワークとしては「円滑・エネルギー効率」が向上する。また、高速道路は高速走行、生活道路は低速走行を希望するドライバーがそれぞれ利用するというよ
うに各階層における利用者のばらつきが減少することにより、「安全」で「快適」な道路となると期待される。また、機能階層性が高い道路ネットワークを持つ都市は「地域活力」が高くなることは言うまでもない。

高規格幹線道路の整備により、機能分化が実現
Before
生活道路

After
生活道路

幹線道路

都心

回避経路に誘導する施策で渋滞も軽減

図 10：施策前後の経路分担率の評価の模式図

幹線道路

高規格幹線道路
頻度

生活道路

幹線道路

頻度

生活道路
幹線道路

生活道路を
長トリップの
通過交通が利用

高規格幹線道路

トリップ長
利用率
100 %

幹
線
道
路

生
活
道
路

トリップ長
100 %

トリップ長

弾力的な料金施策・情報提供等

25

生
活
道
路

幹
線
道
路

高
規
格
幹
線
トリップ長

図 11：トリップ長別道路階層利用率による機能階層性の評価の模式図4.3.4 性能評価指標：生活道路の通過交通割合及び走行速度
道路ネットワークの機能階層性が崩れると、通過交通が生活道路を高速で通過するといった問題が生じ、安全性にも大きく影響を与える。稲垣他（2014）は、ナンバー
プレート調査と走行速度調査を同時に実施し、地区関係者と抜け道利用者別の走行速度分布の比較分析を行っている。ETC2.0 でも同様に、生活道路を通過するトリップ

Policy and Practice Studies, Volume 3, Number 1, 2017

を抽出し、通過交通割合や走行速度を分析することが可能である。
ETC2.0 プローブ情報を活用した見える化により、住民等は地域の実態を適切に把握できるとともに、道路管理
者は住民等の理解促進やデータに基づく対策のピンポイ
ント化により対策を進展させることができ、より「安全」
な地域づくりへと繋がっていく。
4.4 道路ネットワークの時間信頼性の分析予想される OD 間旅行時間が短く（円滑性・速達性）ても日変動・時間変動等によるばらつきが大きいと、余裕時間を見て行程を組まなければならない。このように、予測通りの時間に到達できるかという信頼性は、道路の性能を評価する上で重要な観点である。このため、中山・
朝倉（2014）は、旅行時間のばらつきによって時間信頼性を評価することを提案している。近年、米国においても、Highway Capacity Manual に 旅 行 時 間 信 頼 性 を 評 価する手法を導入するための研究が活発に進められている（Transportation Research Board, 2013 など）。
4.4.1 ETC2.0 プローブ情報による分析手法の進化
かつて交通状況の季節的、時間的変動は、データの制
約上、年間 30 番目時間交通量を考慮した K 値やピーク時間係数などによって考慮されるにとどまっていた。
しかしながら、今後は、ETC2.0 プローブ情報により得られる 24 時間 365 日の走行履歴を活用することで、あらゆる時間帯・平日 / 休日・季節・天候等における旅行時間が収集でき、旅行時間信頼性の評価が可能となる。
4.4.2 性能評価指標：旅行時間のパーセンタイル値等
旅行時間信頼性を表す評価指標には、旅行時間の標準偏差やパーセンタイル値が用いられることが多い。視覚的には、例えば、旅行時間を頻度分布で表し、図 12 のよ
うな箱ひげ図で表示するとわかりやすい。
既往研究では、例えば、旅行時間の 95 パーセンタイル
値がプランニングタイム（Planning Time; PT）、これと平均旅行時間の差がバッファータイム（Buffer Time; BT）、
自由走行時間との比がプランニングタイムインデックス（Planning Time Index; PTI）として用いられている。また、諸田ら（2014）は、DRM リンク単位のプローブ旅行時間を用いて、信頼性を評価する手法を「時間信頼性指標値
算定マニュアル」にとりまとめている。このような旅行
時間信頼性の評価は、「快適」な道路交通を実現する上で非常に重要といえよう。
4.5 安全性（ヒヤリハット）の分析
従来、交通事故危険箇所の抽出や事故対策評価は、実際に発生した事故調書に基づくことが主であった。事故
調書の整理には時間を要するため、対策の効果をタイムリーに把握することは難しいのが現状である。また、交通事故の発生自体が確率的かつ稀な事象のため、潜在的に危険性の高い箇所であるからといって事故が必ずしも

実践政策学

旅行時間（分）牧野 浩志他：道路政策評価における ETC2.0 プローブ情報の活用方法に関する研究

40

平日
休日

20
0
0:00

6:00

24:00

12:00
時間帯

平日
ばらつきが小さい（信頼度が高い）
休日
ばらつきが大きい（信頼度が低い）

頻度

旅行時間
最大値
95パーセンタイル値（プランニングタイム; PT）
バッファータイム; BT
平均値
5パーセンタイル値
最小値

旅行時間

26

平日

休日

図 12：旅行時間信頼性の評価指標の例

発生するとは限らず、そのような箇所を事故データに基づき事前に把握し対策することは不可能である。
一方、ハインリッヒの法則によると、図 13 のようなピラミッド形の概念図に示される通り、1 件の重大事故の背景には 29 件の軽微な事故があり、さらにその背景には300 件のヒヤリハットがあると言われている。
畠中ら（2007）
は、ヒヤリハットを「急減速や急ハンドル等の通常とは異なる車両挙動の発生」と定義し、車両のプローブデータである前後加速度、左右加速度の情報から、ヒヤリハットを把握する方法を提案している。また菊地他（2012）は、事故に至る前の潜在的危険箇所の抽出や、事故多発箇所の対策を目的とした要因把握のための指標として、急減速発生
回数等のヒヤリハット指標を用いることを提案し、死傷事
故件数の代替指標としての可能性も述べている。
これまでは、ヒヤリハットの発生件数等を計測することはデータの制約上難しかったが、3.3 節に既述の通り、
ETC2.0 プローブ情報では、挙動履歴情報としてヒヤリハッ
ト情報が取得される。これを常時モニタリングすることで、ヒヤリハット発生に対して道路構造要因だけでなく気象条件等との関係についても分析できる。特に、事故発生前に潜在的な危険箇所と思われる場所が把握できる点において非常に意義が大きい。これにより、事故が起こる前に、ヒヤリハットの原因に応じた対策が可能となるのである。加えて、対策後のヒヤリハット発生状況も取得可能であることから、事前事後比較による対策効果の測定も可能である。

第3巻1号

2017 年

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27

ハインリッヒの法則 距離
事故調書で把握可能（×）

重大事故
軽微な事故

ETC2.0
プローブで新たに把握可能（ ）

ヒヤリハットヒヤリハット事故
交差点A（安全性低） ×

危険性の高い条件（悪天候など）交差点B（安全性高）
時間

図 13：ハインリッヒの法則と ETC2.0 プローブ情報による安全性の分析の進化を表す模式図
5. ETC2.0 プローブ情報を活用した分析事例
本章では、ETC2.0 プローブ情報を活用した分析事例として、5.1 節で市街地道路における時間信頼度の分析、5.2
節で高速道路と一般道路のヒヤリハット率の比較分析を紹介する。
5.1 市街地道路における旅行時間信頼性の分析
本事例は、千葉県柏市の柏駅周辺の一般道路を対象として、朝の通勤時間帯（7:00 ～ 9:00）における旅行時間
信頼性を評価するものである。ここでは、日変動による
旅行時間信頼性を評価するものとし、平均旅行時間に対する 90 パーセンタイル旅行時間の比率を評価指標とする。
ETC2.0 プローブ情報の収集期間は、2013 年 4 月 1 日 ~2014 年 10 月 31 日の平日とし、DRM リンク単位に集計した平均旅行速度・旅行時間を用いる。ただし、旅行時間信頼性評価指標の算出に当たっては、統計量である 90 パー
センタイル旅行時間の信頼性を考慮して、10 台以上のサンプルを取得できた DRM リンクのみを対象として行う。な
お、天候による時間信頼性への影響を把握するため、気象庁（我孫子観測所）の雨量データを基に集計対象時間帯の時間雨量 1 mm/h 以上の日を雨天日として、降雨なしの日に対する雨天日の平均旅行速度低下量も併せて分析する。
5.1.1 通勤時間帯の時間信頼性の評価
図 14（a）は対象地域の平均速度を、図 14（b）は旅行
時間信頼性評価指標（平均旅行時間に対する 90 パーセン
タイル旅行時間の比率）を地図上に表示したものである。
特徴的な区間として、国道 6 号、16 号などの幹線道路は、
平均旅行速度が高い一方で、信頼性評価指標（平均旅行時間に対する 90 パーセンタイル旅行時間の比率）が大き
い、すなわち日変動による旅行時間信頼性が低い。これ
より、自動車専用の環状道路を持たない柏市では、幹線道路である国道 6 号、16 号にすべての交通が集中することから、交通量の変動による旅行速度の変動が大きいという特徴が読み取れる。原因として通過交通が 50 % 近く混入していること（牧野，2012）などが考えられるが、より詳細な調査の必要性が理解できる。

呼塚
交差点

柏駅

（a）平均リンク旅行速度

呼塚
交差点

柏駅

（※サンプル数10以上の区間のみ）（b）リンク旅行時間のばらつき
図 14：柏駅周辺道路の交通状況
注：平均旅行時間に対する 90 パーセンタイル旅行時間の比率。

一方で、柏駅周辺の非幹線道路においては、平均旅行
速度は幹線道路に比べて低いが、旅行時間信頼性が高い区間が存在する。これは、朝の交通集中による慢性的な渋滞（速度低下）が発生しているという特徴をうまく表現できているといえよう。

Policy and Practice Studies, Volume 3, Number 1, 201728

牧野 浩志他：道路政策評価における ETC2.0 プローブ情報の活用方法に関する研究

5.1.2 雨天日の平均旅行速度の低下状況の評価
降雨なしの日に対する雨天日の平均旅行速度低下量を
図 15 に示す。柏駅周辺で降雨により 20 km/h 以上の速度低下が発生していることがわかる。これは、雨天日の通勤時間帯には柏駅への送迎車両が多くなり、駅に向かう
路線・区間で著しい速度低下が発生することを反映している。このような問題箇所がピンポイントでわかるのもETC2.0 プローブ情報の特徴であるといえる。問題箇所を特定して詳細な分析を行うことで、改善策の検討、実施、評価という PDCA に繋がる。

一般国道 9 号（二本木交差点～国道 54 号交差点）

山陰自動車道（米子 JCT ～穴道 JCT）

図 16：分析対象路線

このヒヤリハット率は道路の線形や沿道環境等と強い相関があると考えられることから、ヒヤリハット率から道路の問題点をさらに細かく分析していくことも可能である。
呼塚
交差点

柏駅

（※線のない区間は雨天日のデータなし）

図 15：柏駅周辺道路の雨天日の平均旅行速度低下量

5.2 高速道路と一般道のヒヤリハット率の比較分析
本事例は、ETC2.0 プローブ情報の走行履歴情報と挙動履歴情報を用いてヒヤリハット率の試算を行い、高速道
路と一般道路が並行する区間を対象に、両路線の走行安全性を評価・比較するものである。ヒヤリハット率は、3.3.2に示した式（1）で算出する。なお、式（1）におけるヒヤリハット件数は、対象期間中の対象路線における挙動
履歴情報の急減速（前後加速度）
・急ハンドル（左右加速度）の発生件数とする。
分析対象路線を図 16 に示す。この区間では、高速道路である山陰自動車道（米子 JCT ～宍道 JCT）と一般道路である一般国道 9 号（二本木交差点～国道 54 号交差点）が併走しているため、地形や気象などがほぼ同一の条件
下で、ヒヤリハット率の違いが比較可能である。分析対
象期間は 2014 年 10 月 1 日～ 10 月 31 日の 1 か月間とする。
対象路線の方向別・IC 区間別（国道 9 号は交差点区間別）のヒヤリハット率の試算結果を図 17 に示す。松江市内の高速道路区間は無料区間であり IC 間隔が細かくなっているが、自動車専用道路の安全性を確認するため IC 区間毎に比較を行った。上り線、下り線ともに概ね全ての区間
で高速道路より一般道路のヒヤリハット率が高い状況にあり、その比率は上り線で 10 倍前後、下り線で 5 倍前後の区間が多い。
以上より、交通事故を減らすためには、自動車専用道路の利用率を増やしていくことが大切であることがわかる。

実践政策学

6. おわりに本研究では、ETC2.0 プローブ情報のデータ特性を踏まえた上で、これによる道路交通実態分析の進化について考察するとともに、道路を「賢く使う」政策を評価する
ための活用可能性について整理を行った。これを通じて、
ETC2.0 プローブ情報を活用することで、渋滞・遅れ、道路ネットワークの円滑性・速達性、機能階層性、信頼性、安全性など様々な観点において、既往のデータと比べて詳細かつ網羅的、継続的な分析が可能となることが示された。また、従来把握することが困難であった性能評価
指標を用いて、道路行政の目指すべき方向である「円滑・エネルギー効率」、「環境・快適」、「安全・安心」、「地域活力・
国際競争力」と、各種道路政策との関連性を考慮した定量的な評価が可能であることを整理した。さらに、時間信
頼性やヒヤリハット率の評価の実例分析を通じて、道路
交通実態をより具体的に把握可能であることを確認した。
現状では、ETC2.0 車載器の普及台数および路側機の設
置数が限られているため、本論文で述べた全ての分析・指標の算出が実現可能とは言い切れないが、今後、車載器の普及および路側機の展開が進むにつれて、分析結果
や指標の精度も確実に向上すると期待される。
ETC2.0 プローブ情報を活用することにより、今後は、• 渋滞発生箇所やヒヤリハット多発地点の特定とピンポ
イントの対策• 信頼性を左右する日変動・時間変動を考慮した動的、
弾力的な交通運用施策• 道路の機能階層性を確保し、ネットワークとしての速達性や安全・快適性を向上させるための包括的な施策などが検討可能となる。24 時間 365 日交通状況をモニタリング可能である特徴を生かして、このような施策を検討、実施、評価するという PDCA サイクルを回すことができるようになる点は、道路行政の大きな改革に繋がるものと期待する。
さらに今後は、「官民 ITS 構想・ロードマップ 2017」に言及されるように、民間プローブ情報との連携を通じた
データ利活用の促進や、自動運転を見据えたダイナミッ

第3巻1号

2017 年

H. Makino et al.: A study of the utilization of ETC2.0 probe data for policy evaluation of road administration29

ヒヤリハット率（件／台キロ）

1.4
1.2

山陰自動車道（高速）1.17

国道 9 号（一般道）

1.0

0.90

0.8

0.79
0.68

0.6

0.52

0.4
0.2
0

0.58

0.53

0.63

0.38

0.35
0.21

0.15

0.06 0.090.09
0.03
0.02

A

B

C

0.08

0.05

D

E

0.04

0.05

F

G

0.04

H

0.19

0.15

0.03

0.05

I

J

0.01

0.13
0.01

K

0.01

L

M

N

0.03

O

0.02

P

（a）上り線

ヒヤリハット率（件／台キロ）1.4山陰自動車道（高速）1.2

国道 9 号（一般道）

1.0

0.89

0.8

0.71

0.68

0.6

0.52

0.51

0.4
0.2
0

0.20

0.18
0.09
0.04
0.02

A

B

0.11
0.08

C

0.12
0.05

0.05
0.00

D

E

0.03

F

0.04

G

0.19
0.05

H

0.18

0.13
0.03

I

0.05

J

0.01

0.16

K

0.15

0.11
0.03

0.01

L

M

N

0.03

O

0.06

P

（b）下り線
図 17：ヒヤリハット率の試算結果
ク・マップへの紐づけ、オープンデータ化による交通政策への活用が求められる。そのためには、ニーズに応じて必要な情報を明らかにし、個人情報及びプライバシーの保護やセキュリティに係る体制に配慮した上で、ルール、方法、システム等に関する検討を行っていくことが重要となろう。
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firstly introduces the overview of ETC2.0 probe system and theDSRC によるアップリンク情報を活用した走行支援
characteristics of the probe data. Secondly, it summarizes how
サービスの検討．第 4 回 ITS シンポジウム．
to utilize ETC2.0 probe data for analysing road traffic condi諸田恵士・関谷浩孝・高宮進・上坂克己（2014）．時間信
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could be assessed more in detail by using ETC2.0 probe data.
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実践政策学

第3巻1号

2017 年