合成人口データを活用した就業者の通勤手段・通勤経路・通勤所要時間の推定○北下慎太郎 村田忠彦（関西大学）
Estimation of Commuting Methods, Route, and Time Using Synthetic Population* S. Kitashita and T. Murata (Kansai University)
概要－ 本研究では，合成人口データの就業者を対象に，個々人が通勤に用いる交通手段と所要時間，鉄道を用いる場合に利用する経路を推定する手法を提案する．合成人口とは統計を基に家族構成とその構成員の属性を合成した個票データである．先行研究で木全らは，鉄道での経路を探索するために，Dijkstra 法を用い，鉄道の時速を一律 40km として所要時間を推定する手法を提案している．本研究では，常住地・従業地それぞれに利用候補駅を設定し，候補駅間で経路探索 API を用いて経路・所要時間を推定することで，移動経路をより正確に表現する推定方法を提案する．
キーワード: 通勤経路探索，端末交通，合成人口データ

パーソントリップ調査結果のデータから5種類の交通手段を確率的に割り当てる．交通手段として鉄道が割本研究では，合成人口データ1,2)の就業者を対象に，り当てられる場合，常住地・従業地それぞれで直線距
個々人が通勤に用いる交通手段と所要時間，鉄道を用離が最も近い鉄道駅を「最寄鉄道駅」とし，最寄鉄道いる場合に利用する経路を推定する手法を提案する．
駅までの交通手段を，Fig.2に示す大都市交通センサス
合成人口データとは，統計をもとに家族構成とその構調査結果のデータから，最寄鉄道駅までの直線距離に成員の属性を合成した個票データである．常住地から基づいて確率的に割り当てる．最寄鉄道駅間の経路推従業地までの通勤経路と通勤所要時間を推定するため， 定は実際の鉄道ネットワーク上をDijkstra法で探索し，常住地・従業地での利用候補駅を推定し，続いて通勤鉄道の速度を一律40km/h，乗り換え時間を200秒とし経路・通勤所要時間を推定する．
利用交通手段のうち，て所要時間を求めている．Table 1に先行研究と本研究
候補駅を用いる経路については公開されている経路探の主な相違点を示す．これに加え，先行研究において索APIを用いて推定する．
Fig.1のデータから割り当てられるのが「主たる交通手先行研究で木全ら3)は通勤経路・通勤所要時間を次段」であるため「バス及び自転車」などの利用が推定のように推定している．常住地から従業地までの直線できない点，所要時間推計に用いる速度を一律にして距離に基づいて主たる交通手段を，Fig.1に示す近畿圏いるため快速電車などの優等種別の利用が考慮されていない点などを，本研究では推定を可能にしている．

1

はじめに

Fig.1: 交通機関選択比率（先行研究より引用）

Fig.2: 端末交通手段選択比率（先行研究より引用）

Table 1: 先行研究と本研究の比較­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­­
第27回社会システム部会研究会（2022年3月6日-8日・ハイブリッド開催: 鹿児島・オンライン）- 101 -

PG0001/22/0000-0101 © 2022 SICE

Fig.3: 先行研究と本研究における推定手順のイメージ比較
調査対象を日本国内とする本研究において採用する．
なお，計算された直線距離が１km以下，もしくは常住
平成27年度国勢調査の結果をもとに作成された合成地から最寄りの候補駅までの直線距離より短い場合，人口データの各常住地の緯度・経度を含む住所データ
候補駅を経由しないと考え，直行ルートを利用するもおよび年齢データと，合成人口データの常住地・産業のとする．また，鉄道定期券の発売が運賃計算キロで300km以内であること，航空券の定期券が存在しない
分類のデータおよび経済センサス調査結果から作成さことから，計算された直線距離が250km以上の場合，れた岩瀬ら4)のデータの各従業地が所在する小地域の単身赴任で常住地から住民票を移さないまま従業地近中心座標の緯度・経度データをもとに，Fig.3に示すよ辺に住んでいるなどの理由で常住地から「定期的な通うに，常住地を出発地点，従業地を到着地点とする通勤をしていない人」とする．ただし，１ヶ月に数回程勤経路および通勤所要時間の推定を行う．まず，常住度は常住地と従業地の間で移動をしていると考えられ地側と従業地側それぞれで利用候補駅を最大3つ選択るため，以下で説明する通勤経路・通勤所要時間の推する．次に，常住地（もしくは従業地）と候補駅の間定は行うが，複数の経路を考慮する必要はないと考え，の交通手段（端末交通手段）を推定する．その後，常利用候補駅は常住地側と従業地側それぞれ1駅ずつと住地と従業地それぞれの利用候補駅間の最大9通りのする．
経路を計算し，常住地と従業地を結ぶ合計所要時間が次に，常住地側の利用候補駅（初乗り候補駅）を推
最短の経路を，候補駅を利用した場合の通勤経路（駅定する．推定には株式会社コードプラスが公開してい経由ルート）とする．最後に，常住地から従業地までるWebサイト，駅データ.jp7)の駅データと，国土交通省直接車などで向かった場合（直行ルート）との比較をが実施した平成27年度 第12回大都市交通センサス調行い，最終的な通勤経路を推定する．以下に，利用候査結果8)の端末交通手段別人員表（初乗り駅別・居住地補駅の選択方法（2.1），端末交通手段の推定方法（2.2），基本ゾーン別）を用いる．駅データには，全国の駅の端末交通手段での所要時間の推計方法（2.3），候補駅所属路線名や位置座標といった情報が格納されており，間の経路・所要時間の推定方法（2.4），最終的な通勤端末交通手段別人員表には，通勤・通学定期券購入者経路推定方法（2.5）を説明する．また，合成人口デーが常住・従業（就学）するゾーンコードから初乗り駅・タはその合成手法上，統計的にデータに整合する様々
最終降車駅までの端末交通手段別の利用人員が記載さな世帯の合成が考えられることから，一意に定まるもれており，各駅の利用者の常住地・従業地のゾーンコのではないため，複数セットの合成人口データが提供ードを知ることができる．単純に常住地や従業地からされており，本研究では，大阪府高槻市在住の就業者
150,529人×10セットのデータを対象とした例を示し， の直線距離で利用候補駅を推定しないのは，川や山などで，実際の道路距離では大きく迂回しなければいけ得られた結果は10セットの平均の値となっている．なない場合があるからである．
お，常住地が自宅・外国以外の就業者のうち，常住地
具体的には，次の手順で利用候補駅を選定する．
2021
から従業地までの，2.1で後述する手法で求めた直線距
年3月12日時点の駅データから，合成人口データの作成
離の平均は13.2585kmであり，各セットの平均の標準時期に合わせるため，平成27年度国勢調査が行われた
偏差は0.0066kmであった．
2015年10月以降に開業した駅，臨時駅など通年営業し
2.1 利用候補駅の推定ていない駅，始発の出発時刻が2.4で後述する到着時間
最初に，常住地と従業地の間の直線距離をそれぞれ（平日午前8時30分）以降である駅を除いた日本全国のの緯度・経度データをもとに計算する．なお，本研究約9,300駅すべての緯度・経度のデータを用いて個々のでは緯度・経度を用いた2点間の直線距離の計算にはす
就業者の常住地から各駅までの直線距離を計算し，直べてヒュベニ（Hubeny）の公式5)を用いる．この式は，線距離で近い順に10駅を列挙する．そのうち直線距離
国土地理院のサイトで公開されている計算式6)と比べの短い駅から順に，端末交通手段別人員表に記載されて精度は劣るものの計算コストが少なく，計測する直ている当該駅の定期券購入者が在住するゾーンコード
線距離が1,000kmのとき，誤差が約0.06%と小さいため， に就業者の常住地の小地域が含まれている場合，利用2

通勤経路と通勤所要時間の推定方法- 102 -

候補駅とする．ここで，ゾーンコードとは，定期券購交通手段の利用者数の割合に応じて確率的に割り当て入者が居住する住所を含む地域をまとめたゾーンのる．なお，本研究では，「車（その他）」に関してはIDのことであり，合成人口データの小地域（町丁目） 就業者自身が運転することを想定している．同様の手の区画よりも広いゾーンが指定されていることが多い． 法で従業地側の利用候補駅から従業地までの交通手段常住地の小地域名がゾーンに含まれている場合，当該を，端末交通手段別人員表（最終降車駅別・勤務・就駅の定期券購入者が存在する地域として判断する．10
学地基本ゾーン別）を用いて推定する．ただし，合成駅のうちどの駅の定期券購入者が在住するゾーンコー
人口データの年齢データをもとに，「バイク」「車（そドにも就業者の常住地の小地域が含まれていない場合， の他）」はそれぞれに応じた免許を取得可能な年齢以その就業者を直行ルート利用者とした上で直線距離が上の就業者に割り当てる．
最も近い駅を利用候補駅とする．この方法で直線距離
Table 2 と Table 3 に，上記の方法で割り当てを行なの近い順に最大3つの駅を利用候補駅として定める．
最い算出した高槻市の就業者を対象とした，常住地側と大で3駅とした理由は，端末交通手段別人員表より，大従業地側の利用候補駅までの直線距離別の端末交通の阪府内のゾーンコード1つあたりの平均初乗り駅数が割合を示す．同じ距離区分の中でのそれぞれの交通手3.86駅であったためである．この結果，高槻市の就業者段の利用割合を示している．Table 2 から，常住地側で150,529人には１人あたり平均約2.3駅の初乗り候補駅
は従業地側に比べて，自転車やバイクなどの駐車・駐が割り当てられた．同様の手法で従業地側の利用候補輪が必要な交通手段が多く使われていることがわかる．
駅（最終降車候補駅）を，端末交通手段別人員表（最一方，Table 3 から，従業地側では常住地側に比べて，終降車駅別・勤務・就学地基本ゾーン別）を用いて推徒歩の割合が高く，バス・路面電車，タクシーなど料定する．ただし，列挙された10駅のうちどの駅の定期金が必要な交通手段が使われる割合が多くなっている．
券購入者が在住するゾーンコードにも就業者の従業地居住する常住地側では，自転車やバイクなどの交通手の小地域が存在しない場合，その従業地が2.2で示す， 段が使えるが，目的地である従業地側では，自転車や今回利用している端末交通手段別人員表（近畿圏）のバイクなどが使えない場合が多いことがわかる．
範囲外である場合，端末交通手段別人員表でカバーでなお，今回利用した端末交通手段別人員表は首都圏きていない就業者である可能性があるため，直行ルー（東京都，神奈川県，埼玉県，千葉県，茨城県，群馬
ト利用者とはせず利用候補駅を直線距離の近い順に2県，茨城県，山梨県）・中京圏（愛知県，岐阜県，三駅選ぶこととする．
重県（北東部））・近畿圏（大阪府，兵庫県，京都府，奈良県，滋賀県，和歌山県，三重県（伊賀市，名張市））
2.2 端末交通手段の推定の 1 都 2 府 13 県と三重県の一部のデータしか存在し次に，常住地（または従業地）と利用候補駅間の交ないため，それ以外の地域において端末交通手段を推通手段について推定する．ここでの推定には，先に示定する場合，15 歳以上自宅外就業者・通学者が常住地した端末交通手段別人員表を用いる．端末交通手段はから通勤・通学地までどの交通手段を利用しているか
表から「その他」「不明」を除いた「徒歩」「自転車」を集計したデータである，平成 22 年国勢調査 常住地「バイク」「車（送迎）」「車（その他）」「バス・による利用交通手段 (都道府県別・31 区分）11)の鉄道
路面電車」「送迎バス」「タクシー」の 8 種類を，各利用者のにおける各利用交通手段の割合から端末交通
Table 2: 大阪府高槻市在住の就業者における常住地から初乗り駅までの直線距離と端末交通手段の関係

Table 3: 大阪府高槻市在住の就業者における最終降車駅から従業地までの直線距離と端末交通手段の関係- 103 -

Table 5: 全国と大阪府全域の混雑時旅行速度比較

Table 6: OSRM ルーティング計算の際に変更した速度値

Fig.4: 鉄道利用者における交通手段割合（福岡県）
Table 4: 各交通手段の速度情報

手段を確率的に割り当てる．Fig.4 では，首都圏・中京圏・近畿圏を除き最も鉄道利用者割合の高い福岡県を例に鉄道利用者における交通手段割合を示している．
2.3 端末所要時間の推計2.1 で求めた常住地から利用候補駅までの直線距離と，2.2 で求めた端末交通手段をもとに，利用候補駅までの端末所要時間を推定する．直線距離を道路距離に変換するため，森田ら 12)の研究をもとに，全国一律で道直比を 1.3035 とおいた．これにより変換した道路距
離と Table 4 に示す各交通手段の平均時速，移動以外に要する時間を用いて所要時間を計算する．同様の手法で従業地側の利用候補駅から従業地までの所要時間も計算を行う．
本研究では，自動車・バイクの移動に関して，オープンソースソフトウェアの経路探索システムである
OSRM（Open Source Routing Machine）13)を用いる．Table
5 に平成 27 年度全国道路・街路交通情勢調査 14)より，日本全国平均と大阪府全域の道路種別ごとの速度を示す．OSRM は道路の混雑情報を参照することができないため，Table 5 と Table 6 に示すようにルーティング計算の際に用いる各道路上の車の速度を，全国平均の混雑時旅行速度に設定し，渋滞時の速度を仮定して計算した．大阪府の値ではなく全国平均の値を用いたのは，従業地が大阪府外で，複数の都道府県を跨いだ移動をする就業者に対応するためである．ただし，Table
5 に示すように全国平均の混雑時旅行速度は，大阪府のものより速いデータとなっているため実際より所要時間が短い傾向になってしまっている点で注意が必要である．また，バイクの平均速度は排気量や種類によって大きく異なるが，本研究では混雑時旅行速度が約25km/h のオートバイを想定する．Table 6 より，自動車の全国平均の混雑時旅行速度がバイクよりも約 1.3 倍速い 33.0km/h であるため，バイクの所要時間を（車の所要時間×1.3）として求めている．なお，本研究では算出された所要時間は全て小数点以下を切り上げして1 以上の整数となるようにしている．
2.4 常住地側の利用候補駅から従業地側の利用候補駅までの経路と所要時間の推定
常住地と従業地それぞれの利用候補駅間の経路，所要時間の推定には株式会社ヴァル研究所が提供する
Web APIサービス，駅すぱあとWebサービス API15)を利用する．
経路探索のためAPIに与えるパラメータをTable 7に示す．到着時刻は，Fig.5に示す第11回大都市交通セン- 104 -

Table 7: API に与えるパラメータについて

サス調査結果16)の時間帯別の鉄道利用者による駅滞留者数のグラフより，「鉄道利用者数による駅滞留者数」が最も多い午前8時30分とした．有料特急・新幹線の利用に関しては，近畿圏で最も運行距離の短い全車有料特急である南海電鉄・泉北高速鉄道の「泉北ライナー」を参考に，泉北ライナーの運行区間である南海難波駅から泉北高速鉄道和泉中央駅までの直線距離が約22.8kmであったため，候補駅間の直線距離が20km以上で利用可，首都圏・中京圏・近畿圏以外の地方圏では1時間あたりの運行本数が都市圏に比べ少ない傾向にあることから半分の10km以上で利用可とした．
APIから返却される経路は最大で20通りあり，Table7に示す探索ソート順に基づき返却される．
そのうち最も出発時刻が遅い経路が有料列車を利用しない場合，その経路を「候補駅間の経路」とする．最も出発時刻が遅い経路が有料列車を利用する場合，その経路と，有料列車利用をしない経路のうち最も出発時刻が遅い経路とで比較を行い，（候補駅間の所要時間）×（3ヶ月定期代）の値が小さい方の経路を「候補駅間の経路」とする．返却された経路が全て有料列車を利用する場
合，最も出発時刻が遅い経路を「候補駅間の経路」とする．ただし，所要時間の短い経路と料金の安い経路どちらを取るかは就業者によって異なると考えられるため，この点は注意が必要である．また，候補駅間の経路の交通手段が徒歩のみであった場合，候補駅を経由する必要はないと考え，直行ルート利用者とする．
また，8時30分に到着するために一般的な始発電車の発車時刻である午前5時より前に移動を開始しなければならない場合，その候補駅間の経路を通る就業者は定期的な通勤が現実的でないと考え，駅経由ルートで所要時間が210分を超える場合，「定期的な通勤をしていない人」とする．
注意点として，駅すぱあとWebサービス APIはAPI
利用時点の公共交通機関に準じたサービスのため，平
成27年度国勢調査が行われた2015年10月以降に開業した路線や駅を経路上で利用してしまう可能性，工事やFig.5: 首都圏における鉄道利用者による駅滞留者数の時刻分布（第 11 回大都市交通センサス 平成 24 年度分析結果報告書より引用）
災害で不通・代行バスでの運転になっている可能性や，
消費税増税に伴う運賃改定などの理由で定期代が変更している可能性がある点から，当時の通勤経路を再現できないことがあるため注意が必要である．
こうして求めた候補駅間の経路において，初乗り候補駅と経路上の初乗り駅が異なる場合がある．ここで初乗り候補駅と経路上の初乗り駅が異なるとは，一例を挙げると，初乗り候補駅を阪急大阪梅田駅，最終降車候補駅をJR京都駅としてAPIを用いて探索を行なった場合，阪急梅田駅からJR大阪駅まで徒歩で向かい，JR大阪駅からJR京都駅までJRで向かうルートが一般的に返却される．このとき，初乗り候補駅は阪急梅田駅であるが実際に初乗り乗車を行っている駅はJR大阪駅となる．このことを本研究では「初乗り候補駅と経路上の初乗り駅が異なる」と表現し，この場合改めて2.1，2.2，2.3の手順を用い，常住地から経路上の初乗り駅までの端末交通手段の再割り当て及び端末所要時間の再推計を行う．また，この際就業者の常住地のゾーンコードから経路上の初乗り駅まで通勤で利用している人が端末交通手段別人員表にない場合，直行ルート利用者とする．最終降車候補駅と経路上の最終降車駅が異なる際も同様に再推定を行う．
Fig.3に示したように最大3×3=9通りの所要時間のうち，2.2で推定した端末交通手段に基づき，2.3で推計した端末所要時間（移動以外にかかる時間を除く）に「係数」を掛け，候補駅間の経路の所要時間を加えたものを「合計所要時間（比較用）」とする．この係数は，Table 8の高槻市（端末交通手段別人員表）の行に示す高槻市内在住者の初乗り駅までの端末交通手段割合に近づくように，交通手段ごとかつ端末交通手段別人員表がカバーしている全ての市区町村ごとに設定する数値であり，公共交通機関であるバス・路面電車のTable 8: 高槻市における端末交通手段別人員表と提案手法の初乗り駅までの端末交通手段比率の比較- 105 -

係数を1で固定し，他の交通手段の係数を，0.1から2.0の間で0.05ずつ変化させ，初乗り駅までの端末交通手段割合との端末交通手段ごとの誤差の合計が最も小さくなるように設定した．また，係数設定の際に参考にした端末交通手段別人員表は通学定期券の所持者を含むため，本研究では対象が就業者であることから，改めて係数の設定が必要となる点で注意が必要である．
最大9通りの経路のうち合計所要時間（比較用）が最も短い経路を「駅経由ルートの経路」とする．
2.5 通勤経路の決定
直行ルートの交通手段の割り当てには，15 歳以上の自宅外就業者・通学者が常住地から通勤・通学地までどの交通手段を利用しているかを集計した平成 22 年
国勢調査 常住地による利用交通手段 (市区町村別・16区分）17)の高槻市のデータに基づき，「徒歩」「自転車」「自家用車」「オートバイ」「乗合バス」「勤め先・学校のバス」「ハイヤー・タクシー」の 7 種類を，各交通手段の利用者数に応じて確率的に割り当て，2.3で端末所要時間を用いる際に使用した Table 3 を用いて所要時間を計算する．また，2.2 と同様に，免許が必要な交通手段に関しては免許取得可能な年齢以上の就業者に割り当てる．このとき，直行ルートで所要時間
が 150 分を超える場合，定期的な通勤は現実的でないと考え，「定期的な通勤をしていない人」とする．その後，（駅経由ルートの所要時間×0.8）＞（直行ルートの所要時間）のとき，直行ルートを選ぶこととする．
駅経由ルートの所要時間に 0.8 の係数を掛けているのは，国勢調査のデータから大阪府の鉄道利用者割合（約42.20%）に合わせるためである．この係数は市区町村

Table 9: 大阪府と高槻市の駅に関する比較ごとに設定する数値であり，0.1 から 0.05 ずつ変化させ，大阪府の鉄道利用者割合との誤差が最も小さくなるように設定した．このとき，提案手法による推計の結果，鉄道利用者は 55,596.4 人（約 40.82%）であった．

3

結果と考察

提案手法で合成人口データの 10 セットを対象に割り当てを行なった結果，大阪府高槻市在住で，従業地が自宅・外国以外で定期的な通勤が可能と推定される
10 セットの平均で 138633.7 人の就業者を対象に，2.5で示した平成 22 年国勢調査 常住地による利用交通手
段 (市区町村別・16 区分）17)の大阪府と高槻市のデータと比較したものを Fig.6 に示す．国勢調査の項目に合わせるため，本研究における端末交通手段の「車（送迎・その他）」は「自家用車」，「バス・路面電車」は「乗合バス」，「送迎バス」は「勤め先・学校のバス」，「タクシー」は「ハイヤー・タクシー」として集計を行っている．Fig.6 では，大阪府のデータと比べ「鉄道のみ」の項目の割合が低い代わりに，「鉄道及び〇〇」といった利用交通手段が計 2 種類で鉄道を含む項目の割合が高いことがわかる．これは Table 8 の
大阪府と高槻市の端末交通手段別人員表の比較に示す
ように，初乗り駅までの端末交通手段の割合において徒歩の割合が少なく，自転車，バイク，バス・路面電車の割合が高いためである．このように同じ府内で大きな差が出ているのは，Table 9 に示すように，高槻市の可住地面積 1km2 あたりの駅の数が大阪府全体と比較して少なく，常住地から初乗り駅までが遠い傾向にあることが理由であると考えられる．また，高槻市の国勢調査のデータと比べ「自転車のみ」の項目の割合が低い代わりに，「自家用車のみ」「オートバイのみ」の項目の割合が高いことがわかる．これは本研究では推定の対象が「15 歳以上の就業者」であるのに対し，比較対象である国勢調査では集計の対象が「15 歳以上の自宅外就業者・通学者」であり，自家用車・オートバイの利用が少ない学生が含まれていないことが原因であると考えられる．

Fig.6: 大阪府と高槻市の利用交通手段割合の比較- 106 -

Table 10: 高槻市内の 5 駅における提案手法による推定初乗り人数と乗降客数の比較

Table 11: 大阪市北区梅田地区の鉄道 7 駅における提案手法による推定最終降車人数と乗り換え人数

高槻市に常住し，鉄道利用者と推定された就業者を対象に，高槻市内の 5 駅の初乗り乗車人数と国土交通省が公表している平成 27 年度乗降客数データ 18)を比較したものを Table 10 に示す．(A)列が提案手法で推定された初乗り乗車人数を表わし，(B)列が乗降客数を表している．(B)列の乗降客数には乗車人数だけでなく，降車人数も含まれていることに注意が必要である．
Table 10 では，乗降客数からも見てとれるように高槻市の中心駅である JR 高槻駅・阪急高槻市駅に比べて，JR 摂津富田駅・阪急富田駅の乗降客数と比較した推定初乗り乗車割合が高いことがわかる．これは，JR 高槻駅・阪急高槻市駅の駅付近を従業地とし，この 2 つの駅を最終降車駅としている就業者が多いことが理由であると考えられる．また，阪急上牧駅の利用者割合が少し低い値となっているのは，阪急上牧駅が高槻市の端にあり，高槻市の東に位置する大阪府島本町からの利用者が多いことが理由であると考えられる．
高槻市に常住し，鉄道利用者と推定された就業者を対象に，大阪府大阪市北区梅田地区の鉄道 7 駅における最終降車人数と各駅への乗り換え人数を Table 11 に示す．Table 11 では，JR 大阪駅と阪急大阪梅田駅の最終降車人数が多いことがわかる．これは，Table 10 に示したように高槻市内を通っている鉄道会社が JR と阪急の 2 社のみであり，先に示した 2 駅には別の路線に乗り換えをすることなく行くことができることが理由である．JR 大阪駅の利用者の方が阪急大阪梅田駅より圧倒的に利用者が多いのは，JR の方が阪急より速度が速く，所要時間が短いためだと考えられる．また，大阪メトロ谷町線東梅田駅と JR 北新地駅を最終降車駅として利用している人が少数いるのは，高槻市の南に位置する大阪府枚方市にある京阪枚方市駅を初乗り駅としている就業者が少数（約 1,170 人）おり，京阪電鉄を利用したのち乗り換えをすることでこれらの 2駅に行っていることが理由である．また，乗り換え人数に関して，JR 大阪駅から大阪メトロ四つ橋線西梅田駅に乗り換えている人数が約 4,850 人と他の駅への乗り換えと比較して非常に多く見られた．この 4,850 人に対しさらなる集計を行なったところ，四つ橋線の駅を最終降車駅としている就業者は約 3,350 人おり，そのうち西梅田駅の隣駅である肥後橋駅を最終降車駅としている就業者が約 1,350 人と最多であった．
定期通勤が可能と思われる就業者を対象に，常住地

Fig.7: 常住地から従業地までの所要時間と代表交通手段の関係- 107 -

から従業地までの所要時間と代表交通手段の関係をFig.7 に示す．ここで，代表交通手段とは主にパーソン
トリップ調査 19)で使われる用語であり，移動の際１つ以上の交通手段を使用した場合の主な交通手段のことをいい，交通手段の集計上の優先順位は，鉄道，バス，自動車，二輪車，徒歩の順とするものである．パーソ
ントリップ調査の項目に合わせるため，本研究における「バス・路面電車」「乗合バス」「送迎バス」「勤め先・学校のバス」は「バス」，「車（送迎・その他）」「自家用車」「ハイヤー・タクシー」は「自動車」，「自転車」「バイク」「オートバイ」は「二輪車」として集計している．Fig.7 では，所要時間が 10 分未満の場合には徒歩が大部分を占め，10 分以上 30 分未満の場合には自動車・二輪車の利用が合わせて約 8 割を占め，45 分以上の場合には鉄道の利用が約 7 割以上を占めるという風に遷移する，想定に近い結果が得られた．ただし，所要時間が 2 時間以上かかっている就業者は 1,200 人ほどしかいなかったが約 10%の人が徒歩を選択する結果となっており，現実的な数値であるとは考えにくいため推定の精度をさらに高めていくことが必要であると考えている．

SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration, vol. 10, no. 6, pp. 513-519, 2017.
2) Takuya Harada, Tadahiko Murata: Projecting householdof synthetic population on buildings using fundamental
geo-spatial data, SICE Journal of Control, Measurement,
and System Integration, 10-6, 505/512 (2017)3) 木全淳平，樋本圭佑，西野智研，田中哮義: 全国的に整備される統計資料を利用した都市圏内就業者の時刻
別空間分布の推定 －京阪神大都市圏を対象としたケーススタディ－，日本建築学会計画系論文集，78-686, 89
1/898 (2013)4) 岩瀬大樹，村田忠彦: 合成人口データにおける就業者の従業地の割当て，計測自動制御学会第26回社会シス
テム部会研究会，GS6-1-3，295/298 (2021)
5) 三浦英俊: 緯度経度を用いた3つの距離計算方法，オペ
レーション・リサーチ，60, 701/705 (2015)6) 国土地理院: 経緯度を用いた2地点間の測地線長，方位角を求める計算．https://vldb.gsi.go.jp/sokuchi/surveycalc/
surveycalc/algorithm/bl2st/bl2st.htm
7) 株式会社データプラス: 駅データ.jp．https://www.ekidata.jp/8) 国土交通省: 第12回大都市交通センサス調査結果集計
4 今後の展望と課題
表．https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/transport/sosei_trans
本研究では大阪府高槻市の就業者を対象に推定を
port_tk_000035.html
行った．Table 11 で大阪都市近郊 7 駅を例に示したよ
9) 株式会社ナビタイムジャパン: NAVITIME API．https://
うに，カバーする市区町村を増やすことで，ある地点
api-sdk.navitime.co.jp/api/に滞留する可能性のある人がどの市区町村から来てい
10) 小川圭一，宮本達弥: 地方都市における自転車利用促るのかといった推定や，通勤所要時間から個々人の生進のための有効な距離帯に関する地域比較分析，土木活時間の推定が可能になると考えている．
計画学研究・論文集，29, 883/892 (2012)
今後の課題として，本研究では推定の大部分で通勤・ 11) 国土交通省: 平成22年国勢調査 常住地又は従業地・通通学定期券利用者を対象に集計された端末交通手段別
学地による利用交通手段（31区分）別15歳以上自宅外人員表を参考にしたが，端末交通手段別人員表では大就業者・通学者数 － 都道府県．https://www.e-stat.go.jp
阪府内のゾーンコードから初乗り駅に行っている人は/dbview?sid=0003063774
約 110 万人である一方，国勢調査のデータでは大阪府
12) 森田匡俊，鈴木克哉，奥貫圭一: 日本の主要都市にお内から鉄道を利用して通勤・通学をしている人は約ける直線距離と道路距離との比に関する実証的研究，T
157 万人いるため，約 47 万人が定期券以外を用いて鉄heory and Applications of GIS, 22-1, 1/7 (2014)
道を利用しており，端末交通手段別人員表でカバーで
13) OSRM（Open Source Routing Machine）: http://proj
きていないことがわかる．そのため，端末交通手段別
ect-osrm.org
人員表では初乗り駅として利用されていない駅が実際
14) 国土交通省: 平成27年度全国道路・街路交通情勢調査は利用されているということが起こる可能性がある．
一般交通量調査 集計結果整理表 旅行速度整理表 （都また，2.2 で示したように端末交通手段別人員表がある
道府県別道路種別別）．https://www.mlit.go.jp/road/censuのは首都圏・中京圏・近畿圏のみであるため，それ以
s/h27/
外の地域では利用候補駅および端末交通手段の推定が15) 株式会社ヴァル研究所: 駅すぱあとWebサービス スタ
候補駅までの直線距離に基づいた推定になってしまう
ンダードプラン．https://ekiworld.net/service/sier/webservi
うえ，大都市圏以外では鉄道の通勤利用が盛んではな
ce/api.html
く通勤利用する人が希少であるため，通勤に鉄道を利
16) 国土交通省: 第11回大都市交通センサス調査結果 平成
用する人をより精密に抽出する必要がある．
24年度分析結果報告．https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/t
ransport/sosei_transport_tk_000047.html
謝辞17)
国土交通省: 平成22年国勢調査 常住地又は従業地・通本研究は，2020 年度関西大学研究拠点形成支援経費，学地による利用交通手段（16区分）別15歳以上自宅外
JST 未来社会創造事業（JPMJMI20B3），学際大規模情就業者・通学者数 － 市区町村．https://www.e-stat.go.jp
報基盤共同利用・共同研究拠点（jh210040-MDH），HPCI/dbview?sid=0003063775
システム利用研究課題による支援（hp200262）
を受け，
18)
国土交通省: 国土数値情報 平成27年度駅別乗降客数デ実施しました．
ータ．https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-S12参考文献
v2_3.html
19)
国土交通省: 都市交通調査・都市計画調査 パーソント
1) Tadahiko Murata, Takuya Harada, Daiki Masui: Comparリップ調査．https://www.mlit.go.jp/toshi/tosiko/toshi_tosiking transition procedures in modified simulated-annealingo_tk_000031.html
based synthetic reconstruction method without samples,- 108 -