地方都市における交通モニタリングと今後の課題

西内裕晶
高知工科大学システム工学群 講師
nishiuchi.hiroaki@kochi-tech.ac.jp

研究内容
交通ビッグデータを活用した公共交通マーケティングとさでんICカードデータを活用した交通行動分析とさでんICカードデータによる運行効率性評価方法の構築

道路交通モニタリングの高度化
都市内高速道路における交通管制の高度化に関する研究
交通事故発生リスク情報の提供による交通マネジメントの検討
MACアドレス検知による道路交通調査/観光動態調査手法の構築

多様なノリモノの活用方策の検討
中山間地域における外出機会の確保のあり方に関する検討
パーソナルモビリティの走行挙動モデルの構築と活用方法に関する研究
自転車の交通安全教育による安全意識の変化計測手法の検討

中山間地域から考える国土のあり方（勉強中）2

ＩＣカードデータを活用した
公共交通利用者の交通行動分析

はじめに地方都市における公共交通路線の再編が議論→その利用実態をデータを用いて把握する例は少ない

地方都市においてもICカードによる料金収受→公共交通利用者の行動分析が進められている

地方都市においても公共交通系ビッグデータを活用した公共交通マネジメント施策推進が可能

高知市を中心で利用される
ICカード「ですか」データを用いて…
公共交通マーケティングに資するための路面電車＆バス利用者の行動特性を把握

ICカード ですか
ICカードによる料金収受の開始（2009年1月より）- バス・路面電車の情報- 乗車・降車の情報- 5種類のカード種別- ですか利用可能路線の拡大- 低い利用率？ (現在50%程度？)

お借りしているICカードデータ

50000

N=55,784

40000

利用者数

- 大人無記名- 大人記名- ナイスエイジ（65歳以上）
- 小児
- 身障者

30000
20000
10000
012345
週あたり利用日数- 2010年6月1日～ 6月30日（6月4日欠損）- 2012年9月1日～12月31日（カード種別無し）- 2014年9月1日～2015年10月31日(ID数＝55,784)（全期間でIDのマッチングが可能）

67これまでの関連研究
公共交通利用者の時間的・空間的トリップパターン分析
利用者は日々同じ時間帯に同じ経路を移動しているか？

公共交通利用者の利用頻度の変化分析
どのような利用者が公共交通利用を維持できているか？

路面電車利用者数の変動分析
利用者数を維持できている路線はあるか？

DEAによる公共交通乗継結節点の効率性評価
天候による公共交通利用者の行動変化の分析

時間的・空間的トリップパターン
Nishiuchi, King and Todoroki (2013)
時間的・空間的トリップパターン依存度を定義(高知の公共交通利用者は日々同じ経路・時間帯を利用しているのか？)

空間的トリップパターン
ある1日において出現した個人の「ですか」利用履歴のバス停/電停の組合せある利用者の3日間における利用バス/電停パターン例

Ｂ
Ｂ

Ｂ

空間パターン２

Ａ
Ａ

空間パターン１

Ａ

Ｂ

Ｂ

空間パターン１

ＡＣＤ

Ｂ

Ａ

Ａ

最もトリップ数が多いパターンのトリップ数が，発生した全トリップ数に対する構成比

空間的トリップパターン依存度 ＝ (2/3)＝ 約0.67（時間に関しても同様に定義）

時空間トリップパターン特性
多くの公共交通利用者は日々異なる時間帯・経路を利用している
100人以上100人未満50人以上

50人未満25人以上

25人未満10人以上

10人未満

10.9

空間的トリップパターン依存度

0.8

どういう利用者の利用が変化・変動しているのか？
0.7
日々同じ時間帯・経路を利用

0.6
0.5
0.4

どのような利用者が利用を止めているのか？
0.3
0.2
0.1
0

日々異なる時間帯・経路を利用
00.1

0.2

0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
時間的トリップパターン依存度

0.8

0.9

1

Nishiuchi, King and Todoroki (2013)生存時間分析(Cox比例ハザードモデル)
ある時点から対象とする事象が起こるまでの時間を解析－ 例）ある患者に薬を投与してから死亡するまでの時間－ 利用者の公共交通利用日数が維持されていた期間を生存時間として適用
公共交通の利用を維持した人数の推移

hk (t) = h0 (t ) exp( β1 x1 + β 2 x2 … + β n xn )hk (t ) : ハザード関数（死亡確率）
h0 (t ) : 基準ハザード関数
トリップ特性利用者属性
β : 説明変数の係数共変量として有意であれば利用者数の推移に関係
x : 共変量（説明変数）－ 利用者数の増加/減少を招く要因や状態－ パラメータの大きさや符号から影響力を判断公共交通利用維持の定義
hk (t) = h0 (t ) exp( β1 x1 + β 2 x2 … + β n xn )利用者k の 週あたりトリップ数 が 基準値 よりも低い週が何週続くか？
（基準値 ＝ ２０１２年９月の週あたりトリップ数）⇒ 基準値よりも低いトリップ数が４週以上続いた＝利用維持不可

週あたりトリップ数が基準値よりも低い水準で連続して継続した週の数

共変量の設定(トリップ特性の抽出)・ 平日出現度合： 平日利用日数 / カレンダー上の平日数・ 平日利用割合： 平日利用日数 / トリップした日数

・ 平日朝時間帯利用日数 ： 朝時間帯利用日数 / 平日にトリップした日数
・ 平日平均ODペア数： 平日ODペア数 / 平日にトリップした日数

・ 休日平均ODペア数： 平日ODペア数 / 休日にトリップした日数

・ 平均路面電車利用日： 路面電車利用日数 /トリップした日数

・ 空間的トリップパターン依存度
・ 平日平均乗車(所要)時間・ 休日平均乗車(所要)時間
・ 記名式カード保有ダミー

共変量部のｘにそれぞれ代入⇒βを推定

・ 小児カード保有ダミー

hk (t) = h0 (t ) exp( β1 x1 + β 2 x2 … + β n xn )・ 身障者カード保有ダミー
・ ナイスエイジ（65歳以上）カード保有ダミー

結果 – パラメータ推計
hk (t) = h0 (t ) exp( β1 x1 + β 2 x2 … + β n xn )Covariates
平日出現度合休日出現度合平日利用割合
平日平均ODペア数
休日平均ODペア数
平均路面電車利用割合
空間的トリップパターン依存度
休日平均乗車時間
記名式カード保有ダミー
小児カード保有ダミー
ナイスエイジ(65歳以上)カード保有ダミー
Number of samples
AIC

Coefficient z-value p-value Significancetrip weekdays / weekday-1.7605 -16.97 0.0000 **trip holidays / holiday-0.4135-3.08 0.0021 **-0.2056-1.75 0.0803 *OD pair / trip weekday-0.0552-4.31 0.0000 **OD pair / trip holiday-0.0032-2.16 0.0310 **0.06001.60 0.1091
0.2492
3.42 0.0006 **minutes / holiday-0.0018-2.00 0.0451 **0.1607
4.20 0.0000 **-0.2693-1.95 0.0515 *-0.2441-6.19 0.0000 **11,631
74,376**: 5% level of significance, *: 10% level of significance
Unit

平日/休日出現度合，平日利用割合，平日ＯＤペア数，休日旅行時間，小児，高齢者⇒ 値が高くなれば利用を維持する傾向⇒ 平日にいかに多く利用してもらうか，休日に長距離（時間）乗ってもらう，高齢者対策

空間的トリップパターン，記名式，（路面電車利用度）⇒ 値が高くなれば利用を維持できない傾向⇒ ある日の利用で利用経路パターン（立ち寄り）を増やす

今後の展開今回の成果- 公共交通利用者の利用日数の推移を把握- Cox比例ハザードモデルを利用者個人へ適用-

平日にいかに多く利用してもらうか
休日に長距離（時間）乗ってもらう
高齢者への利用促進
利用経路上の立ち寄りを増やす

今後の展開
-

利用維持の定義の見直し(利用間隔の分析)⇒Autoregressive Conditional Durationモデルの適用- より長期なデータの活用（2014～2015の1年分データの活用）⇒ 他期間(2010(1ヶ月),2012(4ヶ月))のデータも活用する方法を検討- 経路検索，バスロケ，地理的特性，市街地滞在時間，天候の考慮

MACアドレス検知による交通モニタリング手法の開発

研究の背景（センサーインフラの未整備）
東南アジア諸国における慢性的な交通渋滞，交通事故

道路交通流観測のためのセンサーインフラの整備が不十分
わが国の地方都市においても同様
センサーインフラが十分に整備されていない地域での道路交通流モニタリングの確立が必要

Bluetooth MACアドレスの活用
MAC (Media Control Access)アドレスを用いた交通流観測
カーナビ，スマートフォン，PC，ミュージックプレイヤーから固有のアドレスを発信

MAC 1
地点 2
時刻 t2

MAC 1
地点 1
時刻 t1

路側に設置したMACアドレススキャナ（アンテナ）を設置して・・・
・ 区間の所要時間
・ 地点間OD交通量の観測が既に進められている

これまでの関連研究
Bluetooth MACアドレススキャナの検知特性の把握スキャナ（アンテナ）はどの範囲まで機器を検知できるか？
⇒半径100m程度，スキャナ（スマホ）の指向性有MACアドレスを用いたマクロ交通状態推定手法の検討
MACアドレス検知数で道路交通状態を把握可能か？
⇒同一アドレス検知数から交通量・速度の推定が可能

17

Makassar(Indonessia) での調査
• 2014年9月13日14:00~18:00，9月14日 8:00~12:00 に調査• MACアドレス取得率は5(%)程度• 単位時間あたり同一MACアドレス検知数 ⇒ 15分断面交通量，リンク速度の推計●：スキャナ設置個所■：最寄の信号交差点→：走行車両の進行方向

１

２

４
３

Bluetoothスキャナ1,2,3,4から①唯一のMACアドレスを取得する．
②同一のMACアドレスを取得する．

推計値の検証用データとして①実際の交通状況を録画②マッチングによる速度データ

Makassar(Indonessia) での調査
一方通行

1400

交通 1200
量の 1000
推計 800値

交通 1200
量の 1000
推計 800値
600台/ 400
15 200（（正の相関分0500（ ））

( ）)

台 600
/
1 400
5 2000

両側通行

1400

分
1000

1500

02000

負の相関
0200

交通量の実測値（台/15分）

地点①（一方通行・交通量小）

1200

1400

1600

交
通 3000量の 2500
推計 2000
値（台 1500/1 10005（ ））

（ ））

01000

地点②（一方通行・交通量大）

（分800

3500

交
通 1600量 1400の推 1200
計 1000値
800
台/ 6001 400200600

交通量の実測値（台/15（分））

1800

5400分

0500

1000

1500

2000

500
00500

1000

1500

2000

2500

交通量の実測値（台/15（分））交通量の実測値（台/15（分））地点③（両側通行・交通量小）地点④（両側通行・交通量大）【誤差の要因①】
交通状況が一定であることを前提

3000【誤差の要因②】車種によるMACアドレス被検知率の違い

今後の展開MACアドレスを用いたマクロ交通状態推定手法の検討
・ 断面交通量・速度推定手法の精緻化
・ 混合交通流に対応可能な手法の構築

道路交通流観測のためのスキャナ最適配置手法の構築
・ より少ないスキャナで精緻なOD交通量・所要時間の推計
・ 劣モジュラ最適化による最適配置手法構築の検討

wifi MACアドレス検知による観光動態調査
・ 観光客の回遊と消費行動の関係把握
・ クルーズ客回遊データ取得のために関係各所と調整中
20

終わりの前に・・・
高知県土佐清水市(人口13,000人，足摺岬(四国最南端)のある自治体)を例に人口のある集落（3世帯）
さらに上流域へ向かうと・・・終わりの前に・・・
高知県土佐清水市(人口13,000人，足摺岬(四国最南端)のある自治体)を例に

人の出入りが少ない（無くなった道路）⇒土砂もそのまま下流域でも耕作放棄地，空き家が増加 (詳細は知花先生記事(土木学会誌9月号))

地方都市における交通分野の今後の課題？
土佐清水や他の中山間地域の将来を悲観すると・・・
今後30年で人が入れなくなる土地が増加する？
過疎要件（人口要件，財政要件）に該当する市町村数⇒ 775市町村(全体の45%)，国土の約57%（藤田(2013)）⇒ 限界集落も増加（廃村も有）(限界集落のまま長く存続している例もある・・・)

今後30年,50年先の国土計画と交通の研究
集落は存続・再生した方が良いのか？
⇒ 自然減が良いのか？それとも強制的に無くすべきか？
将来都会から人が中山間地に帰って来る？
⇒ 今（底値）の内に少しでも手を入れる（人が入れる）仕組み人が入れないといけない理由がない？余計なお世話？

縮退する都市の計画・あり方が重要では？
時空間を認識するための方法・情報・データとは？

研究内容
交通ビッグデータを活用した公共交通マーケティングとさでんICカードデータを活用した交通行動分析とさでんICカードデータによる運行効率性評価方法の構築

道路交通モニタリングの高度化
ETCデータを用いた都市内高速道路におけるOD交通量予測手法の構築
交通事故発生リスク情報の提供による交通マネジメントの検討
MACアドレス検知による道路交通調査/観光動態調査手法の構築

多様なノリモノの活用方策の検討
中山間地域における外出機会の確保のあり方に関する検討
パーソナルモビリティの走行挙動モデルの構築と活用方法に関する研究
自転車の交通安全教育による安全意識の変化計測手法の検討

中山間地域から考える国土のあり方（勉強中）24