周辺土地利用と生活道路の理想性能を考慮した
面的速度抑制対策箇所の選定方法に関する研究― 平成 25 年度（本報告） タカタ財団助成研究論文 ―ISSN 2185-8950

研究代表者

橋本 成仁

研究実施メンバー

研究代表者

岡山大学大学院環境生命科学研究科
准教授

橋本 成仁

大同大学工学部
教授

嶋田 喜昭（公財）豊田都市交通研究所研究部
部長

安藤 良輔

（公財）豊田都市交通研究所研究部
主任研究員

三村 泰広

報告書概要
生活道路は市街地において広域に広がっていることもあり，特に，面的視点からの速度抑制を中心とする対策推進が有効とされる．近年，警察庁においてゾーン 30 という面的な速度規制が推進されていくこととなったが，今後，安全な生活道路空間を実現していくための対策を可及的速やかに普及させるに資する研究成果を創出していくことは極めて重要であると考える．
本研究では，面的速度抑制対策箇所の優先順位決定を支援する方法論に着目して研究を行った．安全対策箇所の選定においては，交通事故の発生実態などが重視されることが多い．しかし，地域によっては交通事故の発生箇所データの入手が困難であること，さらに交通事故の発生原因と発生箇所の因果関係はデータ制約等もあり明瞭となることはほとんどないなどの課題を有している．
そこで，本研究では，第２章で周辺土地利用状況と生活道路として必要とされる理想的性能からの乖離程度という新たな視点から対策箇所を選定する方法論を提案するとともに，面的な速度抑制対策の導入すべき箇所の選定について愛知県豊田市をケーススタディとして検討した．
また，第３章では，愛知県名古屋市を対象として多変量解析を用いた各町丁目の特性把握および類型化を行い，ゾーン 30 の選定箇所について検討した．さらには，第４章では，実事故データを用い， 愛知県豊田市を対象として都市の構成要素と交通事故の発生の関係について検討し，構築したモデルを岡山県岡山市に適用することで，モデルの適用可能性について検討した．

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目

次

周辺土地利用と生活道路の理想性能を考慮した
面的速度抑制対策箇所の選定方法に関する研究
第 1 章 はじめに ......................................................................................................................... 4
第 2 章 生活道路の理想性能を考慮した面的速度抑制対策箇所の選定 ...................................... 52.1

生活道路の考え方 ........................................................................................................... 52.2

周辺土地利用状況からみた生活道路別重要度算定指標の選定 ...................................... 82.3

理想性能からみた生活道路別現況乖離度の算定指標の選定 ........................................ 152.4

生活道路の周辺土地利用状況と現況性能からみた面的速度抑制対策箇所の優先順位付

け ........................................................................................................................................... 18
2.5

本章のまとめ ................................................................................................................ 21

第 3 章 名古屋市を事例とした町丁目ベースの検討 ................................................................. 22
3.1

分析目的 ....................................................................................................................... 22

3.2

住環境データ収集・整理 .............................................................................................. 22

3.3

因子分析を用いた各町丁目の特性分析 ........................................................................ 24

3.4

クラスター分析による各町丁目の類型化 ..................................................................... 26

第 4 章 都市の構成要素と交通事故の関係 ............................................................................... 28
4.1

既存研究のレビュー ..................................................................................................... 28

4.2

分析対象地域と交通事故データの概要 ........................................................................ 28

4.3

カーネル密度推定法を用いた交通事故発生要因分析 ................................................... 30

4.4

交通事故発生密度推定モデルの適用 ............................................................................ 34

4.5

本章のまとめ ................................................................................................................ 35

第 5 章 まとめと今後の課題 ..................................................................................................... 36
参考文献 ................................................................................................................................... 37

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第1章
はじめに
平成 25 年の交通死亡事故死者数は 4,373 人で 13 年連続で減少傾向にある一方で，居住空間に近い狭隘道路である生活道路での占める割合が高まっている．平成 23 年 3 月に作成された
第 9 次交通安全基本計画の中でも重視すべき対策の視点として掲げられているなど今後，生活道路をキーワードとした安全対策の重要性は極めて高い．
生活道路は市街地において広域に広がっていることもあり，特に，面的視点からの速度抑制を中心とする対策推進が有効とされる．欧州などでは都市全域で面的な生活道路の空間整備が行われていることもあり，市街地で発生する死亡事故はわが国に比べ極めて低い水準となっている．我が国も近年，警察庁においてゾーン 30 という面的な速度規制が推進されていくこととなったが，今後，安全な生活道路空間を実現していくための対策を可及的速やかに普及させるに資する研究成果を創出していくことの重要性は極めて高いと考える．
本研究はその一つとして，面的速度抑制対策箇所の優先順位決定を支援する方法論に着目す
る．安全対策箇所の選定においては，交通事故の発生実態などが重視されることが多い．しかしながら，地域によっては交通事故の発生箇所データの入手が困難であること，さらに交通事故の発生原因と発生箇所の因果関係はデータ制約等もあり明瞭となることはほとんどないなどの課題を有している．特に延長当たりでみると発生件数が少ない生活道路では，特にその理論的根拠が不十分となる課題を抱えている．
本研究はこの課題に対応するべく，第２章で，新たな視点として周辺土地利用状況と生活道
路として必要とされる理想的性能からの乖離程度という視点から対策箇所を選定する方法論を提案するとともに，面的な速度抑制対策の導入すべき箇所の選定について愛知県豊田市をケー
ススタディとして実施し，当該手法の意義と適用範囲の限界について検討した．また，第３章
では，愛知県名古屋市を対象として地理情報システム（GIS）による各町丁目の住環境データの収集・整理を行うとともに，多変量解析を用いた各町丁目の特性把握および類型化を行い，ゾーン 30 の選定箇所について検討した．さらには，第４章では，実事故データを用い，愛知

県豊田市を対象として都市の構成要素と交通事故の発生の関係について検討し，構築したモデルを岡山県岡山市に適用することで，構築したモデルの適用可能性について検討した．

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第2章
生活道路の理想性能を考慮した面的速度抑制対策箇所の選定
2.1

生活道路の考え方

2.1.1

既往文献の整理既往文献の整理を通じて，本研究における生活道路の考え方を設定していく．整理は次の 2 点から行う．一つは生活道路が一般的にどのように定義されているかという視点，もう一つは生活道路がこれまでの交通計画論の中で，道路構造，ネットワークなどの観点からどのように整理されているかという視点である．
１）生活道路の定義
わが国における生活道路の定義について，用語としての定義，関係機関における使用上の定義，計画論における定義という視点から整理を行う．用語としての定義についてインターネット上の辞書である小学館の「デジタル大辞泉」および，三省堂の「大辞林第三版」から確認すると，次のようである．

・（自動車専用道路や幹線道路に対し）住宅街や商店街の道路のように道幅も狭く，自動車よりも人の通行の多い道路をいう．（デジタル大辞泉）
・その地域の人々が通勤・通学など日常生活上で利用する道路．（大辞林第三版）
デジタル大辞泉では，生活道路の構造や利用のされ方，周辺土地利用に関する言及までされているのに対し，大辞林では比較的単純に利用のされ方から定義がされている．両者の結果から，生活道路は，幹線道路などの対となる用語であること，住宅街，商店街などのアクセス道路として供用されるものであること，道路幅員が狭いこと，自動車交通量に対して歩行者交通
量が多いこと，地域住民が日常生活で利用する道路であること，といった特徴が浮かび上がる．
次に，関係機関における使用上の定義について，ここでは一般社団法人交通工学研究会が発行する「生活道路のゾーン対策マニュアル」および警察庁が平成 23 年 3 月に作成した「生活道路におけるゾーン対策推進調査研究報告書」から確認する．両者では生活道路を次のように定義している．

・「生活道路」とは，地区に住む人が地区内の移動あるいは地区から幹線道路（主に国道や県道などで通過交通を担う道路）に出るまでに利用する道路です．
（生活道路のゾーン対策マニュアル）
・本調査研究における「生活道路」は，「主として地域住民の日常生活に利用される道路で，自動車の通行よりも歩行者・自転車の安全確保が優先されるべき道路」とする．
（生活道路におけるゾーン対策推進調査研究報告書, p.1）
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生活道路のゾーン対策マニュアルでは，主に利用のされ方から定義をしているのに対し，生活道路におけるゾーン対策推進調査研究報告書では，利用のされ方に加えて歩行者，自転車の安全性確保が優先されるべき道路という表現がなされている．この生活道路におけるゾーン対策推進調査研究報告書における歩行者，自転車の安全性というキーワードはこれまでの定義では見当たらない特徴的なものである．
次に，計画論における定義について，鹿島出版会より 1989 年に出版されたわが国の生活道路の先駆的計画論が記された「人と車[おりあい]の道づくり－住区内街路計画考」から確認する．本書では生活道路に相当する表現として「住区内街路」という表現が使用されており，その定義は次のようである．

・「住区内街路」の定義(中略)は「住区」内部に在る街路の総称である．すなわち，近隣住区論とブキャナン・レポートを応用すれば，それは①無用な通過自動車交通のない，②歩行者など路上の人に対して自動車交通の無害化の進んだ，③屋外生活空間としての機能も果たしうるべき街路である．（人と車[おりあい]の道づくり, p49）
記載される定義の中で，無用な通過自動車交通のないこと，屋外生活空間としての機能も果たしうることという指摘があり，これらはこれまでの定義では見当たらない特徴的なものである．
以上のように，用語としての定義，関係機関における使用上の定義，計画論における定義という視点から生活道路は共通して認識されているものもあれば，それぞれの整理の視点の中で特徴づけられるものもある．主な共通項としては，地域住民の日常生活で使われる道路である
こと，自動車より歩行者，自転車の通行が優先される道路であることという点であった．
２）道路構造・ネットワークの観点からみた整理
わが国において，生活道路が構造的特徴やネットワーク的特徴からどのように位置づけられているかを道路構造令ならびに先程引用した「人と車[おりあい]の道づくり－住区内街路計画考」から整理を試みる．
わが国の道路構造は道路法 30 条第 1 項，2 項に定められる道路構造令によって技術的規準が用意されている．道路構造令では種級区分という道路の一般的区分がなされており，それは道路の種類，計画交通量，地域や地形の状況から決定される．すなわちこれらの条件によって道路の技術的規準が決定している．生活道路は道路の種類（自動車専用道路以外），および計画交
通量（500 台/日未満）から 3 種 5 級もしくは 4 種 4 級相当と予想される．当該区分に該当するのは，市区町村が管轄する道路である．加えて先の定義の中で生活道路を構造的に規定する一つの要因として幅員が挙げられるが，生活道路は，当該規準に則ると車道幅員は 4.0 または3.0m である．
次に，「人と車[おりあい]の道づくり－住区内街路計画考」の中で整理される街路の形態から，生活道路のネットワーク的特性についてみる．本書では，街路の形態は自動車とのおりあいの方向性と街路の幾何形状によって分類できるとし，全 13 のパターンが紹介されている（人と車[おりあい]の道づくり, p53）．この中で，街路形態を規定するキーワードとして挙げられているのが，グリッド型，ツリー型などの「街路パターンの幾何形状」とともに「外周道路と住区
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2.1.2 本研究における生活道路と幹線道路の分類
以上のような整理を踏まえ，本研究における生活道路と幹線道路の分類を次のように整理した．まず生活道路の定義などでも整理した最も明瞭な判断基準である幅員によって，生活道路，
幹線道路を分類する．次に道路構造令などによって生活道路として位置づけがなされる市道，
県道などの管理区分を判断基準とする．次に，「人と車[おりあい]の道づくり－住区内街路計画考」で明示された「歩行者道路の有無」を代表するものとして歩道の有無を判断基準とする．
なお，外周道路との接続については，外周道路の定義がそもそも幹線道路の定義と重複し，幹線道路が明示されない限り考慮できないためここでは扱わない．
上記の規準に則り，本研究では他地域での応用を考慮し汎用性の高い次のデータを活用した．
まず幅員・管理区分については住友電気工業株式会社の拡張版全国デジタル道路地図データベース(ADF)を加工して開発した全国道路ネットワークデータセットである ArcGIS データコレ
クション道路網（平成 22 年）の「道路ネットワークデータ」を使用した．当該データセット
における幅員情報は道路幅員であり，「幅員 13m 以上」，
「幅員 5.5m 以上-13.0m 未満」，
「幅員3.0m 以上-5.5m 未満」，
「幅員 3.0m 未満」というカテゴリで整理がなされている．よって本研
究では，便宜的に「幅員 13m 以上」を幹線道路，「幅員 3.0m 以上-5.5m 未満」および「幅員3.0m 未満」を生活道路とし，中間的位置づけである「幅員 5.5m 以上-13.0m 未満」は，管理区分や歩道の有無によって判断することとした．管理区分については県道以上を幹線道路とし，それ以外を生活道路とすることとした．歩道については愛知県が整備する地理情報システム用
データセットである愛知県共用空間データ（平成 21 年）の「車歩道境界」を使用した．なお，
本研究では便宜上愛知県共用空間データを用いているが，当該データ以外にもゼンリン社が提供する Zmap などのデータセット等でも同様のデータが提供されている．当該データと先の「道路ネットワークデータ」を統合するため，車歩道境界データについて任意距離のバッファを作成し，そこに重複する道路ネットワークデータに歩道の有無を付与している．なお本研究で使用する車歩道境界データは line 形式のデータなので端部（ノード部）にもバッファがかかり，接続している歩道のないリンクも選択されてしまうといった技術的課題が生じた．よって，車歩道境界データの中心点を GIS 上で作成し，その中心点から任意距離のバッファを作成し，そこに重複するベースデータに「歩道あり」のタグを付与する形で対応することで上述の課題の回避に努めている．ここでは，「幅員 5.5m 以上-13.0m 未満」で管理区分で市道と判定された「道路ネットワークデータ」のうち，比較的道路の規格が高いと予想される歩道のあるものを
幹線道路，歩道のないものを生活道路とした．
このように整理した結果について概観したところ，新たに中山間地域における交差点によって結ばれる区間（リンク）においては市道でかつ歩道が整備されない区間が多く散見されるといった課題が見られた．この課題に対処するためここでは，特に中山間地域に多い長大なリンクを幹線道路と位置づけることとした．なお幹線道路の判定には，図 2.1 に示すような 0～500m
まで，100m ごとのリンク長による感度分析を行い特に郊外部におけるリンク状態を観察し，幹線道路に該当すると思われる適当なリンク長（200m）を目視により導き出した．当該方法
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によりある程度の幹線，生活道路の分離ができたといえるが，ネットワークとしてみた場合，幹線道路の不連続区間がいくつか散見される．本研究は生活道路の理想性能の集積程度などよりマクロ的に面的速度規制を実施する優先エリアを推定するモデルを構築することに主眼があり，幹線道路のネットワーク構造の保持がかならずしも必要とされないと考えることができる
ため，性能計算において多少の誤差は含まれることが予想されるものの，このままのネットワ
ークで計算を実施していくこととした．

図 2.1
2.2

リンク長による幹線道路の検討（リンク長 200m）

周辺土地利用状況からみた生活道路別重要度算定指標の選定

生活道路別の重要度の算定にあたって，周辺土地利用をどのように評価する指標を構築するかを考慮してみると，「安全」と「安心」の両立が一つのキーワードになると考えられる．ここで，「安全な土地利用」とは，構造的に交通事故が起こりづらい土地利用的特徴を有していると考えることができ，「安心な土地利用」とは地域が安全性を担保すべきであると意識する土地利用的特徴を有していると考えることができる．
本研究ではこの 2 視点での評価指標の構築を試みることとする．

2.2.1 安全な土地利用の観点からみた重要度の算定指標の選定
１）既往研究の整理と本研究での対応
土地利用と交通事故の関係性を捉えた既往研究をレビューしたところ，次のように整理することができた．まず，Noland, R.B., Quddus, M.A1），Ladron de Guevara, F., Washington, S.P.,
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Oh, J2），Wier, M., Weintraub, J., Humphreys, E., Seto, E., Bhatia, R3） らが指摘している人
口密度と従業者数である．人口密度が高く，従業者が多い地区では交通事故が多いことが示されている．また，Srinivas S. Pulugurtha, Venkata Ramana Duddu, Yashaswi Kotagiri4）の研究では住居が中心となる複合的な土地利用，都市住居，高層住居が該当する複合住居，商業，
業務地域では交通事故が多いことが示されている．その他，Kim, K., Brunner, I.M., Yamashita,
E.Y5），Quddus, M.A6）らによって，貧困地域，自動車を持たない世帯の居住状況，経済産出量なども交通事故の発生と関連があることが明示されている．
これらの整理を踏まえ，本研究における安全な土地利用を代表する指標を選定する．まず，
人口密度，従業者数については，国勢調査等によって対応が可能である．本研究では当該デー
タについて，ESRI 社の提供する ArcGIS データコレクションスタンダードパックに包含される基本統計データ（4 次メッシュ）を活用することで対応する．次に複合土地利用，都市住居，
複合住居，商業，業務地域については，我が国の都市計画区域内で指定される用途地域である程度対応が可能であると考えられる．当該データは国土交通省が提供する国土数値情報にて参照可能な用途地域データ（平成 23 年度作成）を活用することで対応する．なお，貧困地域，
自動車を持たない世帯，経済産出量などの指標については，我が国で一般的なデータセットとして提供されていないため，本研究では考慮しないこととした．
なおここで選定した指標はあくまで海外で交通事故との関係性が確認されている指標であり，我が国の実態との関係性については明らかにされているといえない．よって，本研究では各指標と我が国の交通事故の関係性を検証したのち，最終的に本研究で使用する指標として選定することとした．交通事故のデータは 2007 年～2011 年の 5 年間に愛知県豊田市で発生した地点のポイントデータである．これを GIS 上で各メッシュや用途地域別で集計し土地利用との関係性を整理する．
２）結果
図 2.2，図 2.3 は 4 次メッシュ別の昼間人口密度および夜間人口密度と当該メッシュにおける交通事故件数の関係性を示したものである．昼間人口密度，夜間人口密度ともに正の相関関係が読み取れるが，昼間人口密度においてはいくつかのメッシュにおいて人口密度に対して交通事故件数がかなり少ないといった特異な値を示している．このメッシュが該当する地域を確認すると，自動車関係の工場が分布している地区であった．自動車産業が中心である愛知県豊田市の特徴であるといえよう．夜間人口密度との関係性では昼間人口密度のような特異なメッシュはみられなかった．
図 2.4 は 4 次メッシュ別の 2 次・3 次産業従業者数と当該メッシュにおける交通事故件数の関係性を示したものである．当該結果は昼間人口密度との関係性同様，正の相関関係が読み取れる一方でいくつかのメッシュにおいて 2 次・3 次産業従業者数に対して交通事故件数がかな
り少ないといった特異な値が観察された．
図 2.5 は 用 途 地域 と 事故 件 数 の 関係 を 示し てい る ． Srinivas S. Pulugurtha, Venkata
Ramana Duddu, Yashaswi Kotagiri4）の研究で交通事故との関連性が明示されていた住居が中心となる複合土地利用と同様の地域と考えられる準住居地域，第 2 種住居地域や，商業，業務
地域と同様の地域と考えられる商業地域，近隣商業地域で交通事故が多い．
以上を踏まえ，安全な土地利用の観点から選定する指標は人口密度，2 次・3 次従業者数，用9 / 38途地域とする．人口密度は愛知県豊田市の特殊性を回避するため夜間人口密度を採用する．用
途地域は当該生活道路の位置する場所が準住居地域，第 2 種住居地域，商業地域，近隣商業地
域か否かによって，ダミー変数を与えるという対応を行う．

図 2.2

昼間人口密度と事故件数の関係

図 2.3

図 2.4

2 次・3 次産業従業者数と事故件数

夜間人口密度と事故件数の関係

図 2.5

用途地域と事故件数の関係

の関係
2.2.2

安心な土地利用の観点からみた重要度の算定指標の選定

１）既往研究の整理と本研究での対応
安心は安全性の担保によってもたらされる．一方で，安全性の担保はそれを享受する主体によって考え方が異なることが予想される．よって，主体別に考え方を整理し，重要度の算定指標を選定する．本研究で着眼した主体は，道路整備等において重要な役割を担うことが予想される生活道路を利用する道路利用者，生活道路が整備される地域住民，生活道路を管理する道
路・交通管理者の 3 主体である．
まず，道路利用者が望む安全性の担保されるべき土地利用について，（公財）豊田都市交通研究所が道路利用者に対して実施した意識調査 7）から考察する．当該調査は，平成 21 年から警察庁，国土交通省が推進するあんしん歩行エリアにも指定される愛知県豊田市元城小学校区の全世帯の運転者（世帯の中で最も自動車を利用する方）を対象に実施されている．当該調査の中で，走行速度を多少落としてでも安全性を担保すべき生活道路の周辺土地利用特性について伺っている．図 2.6 に結果を示しているが，道路利用者は通学児童の多い学校周辺や，歩行者・10 / 38

自転車の多い商業店舗の近く，高齢者の多いデイケアセンターや医療機関周辺，公園周辺，住宅の密集する地域の生活道路においては速度が抑制されるべきと考えていることがわかる．
同様に，地域が望む安全性の担保されるべき土地利用について，（公財）豊田都市交通研究所
が地域に対して実施した意識調査 8）から考察する．当該調査は，地域の実状をよく把握していると考えられる愛知県豊田市の全 302 の町内会組織の長を対象に実施されている．当該調査の中で，ゾーン 30 を優先的に実施すべき周辺土地利用特性について伺っている．図 2.7 に結果を示しているが，道路利用者同様，通学児童の多い学校周辺や，歩行者・自転車の多い商業店
舗の近く，高齢者の多いデイケアセンターや医療機関周辺，公園周辺，住宅の密集する地域においてゾーン 30 が導入されるべきと考えていることがわかる．
次に，管理者が考える安全性の担保されるべき地域について整理する．表 2.1 は我が国における主な生活道路のゾーン対策を示している．1972 年のスクール・ゾーンを皮切りに，児童や高齢者といった交通弱者の安全性確保に着眼した対策が推進され，近年は歩行者，自転車の安全性を高める意図で進められている．ゾーン 30 はこれまでの対策と比べ，住民の同意が得られた場合柔軟に設定できる点，設定範囲の考え方がより具体的に示されている点などに特徴があるといえる．対象地区の土地利用的特徴をみると，小学校，住宅地域，商店街，市街地といったエリアでの設定がこれまで考慮されている．
次に，ゾーン対策の代表格であるゾーン 30 を例に取り，表 2.2 に示すように海外の事例について整理を試みる．ゾーン 30 は欧州諸国で 1980 年代から広く採用されている．例えば，オランダでは道路交通法（RVV）の中で 1983 年にゾーン 30 が明記され，1997 年からは政府主
導の「持続可能な安全性プログラム（Duurzaam Veilig）」の中でゾーン 30 が位置づけられたことでシェアードスペースなどと共に大きく推進されている 10） 11）．またドイツではブクステ
フーデでパイロットプロジェクトの一環として 1983 年 11 月に導入され，その後 1980 年代には，1988 年のミュンヘンを始め多くのドイツの都市でゾーン 30 が導入されていった．対象とされる地区の土地利用的特徴について表 2.2 に示す．住居，商業店舗，学校などで占められることが多い．また特に通過交通への配慮として周辺に 50km/h 以上の幹線道路が整備されていることが求められたり，設定範囲を 1km2 以下とするなどの傾向もみられる．特にデンマークやオランダでは過度に交通が集まる箇所では設定を見送る傾向も見られる．
以上をまとめると次のようになる．まず，道路利用者が望む安全性の担保されるべき土地利用として，走行速度の抑制すべき生活道路の観点から既往研究成果をみたところ，主に歩行者，自転車の多い商業地，学校近辺，子供・高齢者の多い公園などが該当することがわかった．またこの傾向は，地域住民が望む安全性の担保されるべき土地利用特性と大きな相違はなかった．
管理者が考える安全性の担保されるべき土地利用としては，市街地，居住地，商業地，学校などが該当するとともに，高齢者，子供などの交通弱者の安全性確保も重要な観点となっている
ことがわかった．
これらの結果を踏まえ，本研究では次のような方針で安心な土地利用の観点から指標を選定する．まず道路利用者と地域住民の視点は傾向が類似しているため，統合した解析を実施すればよいものと判断する．ここでは，双方ともに重要度が高かった「歩行者や自転車が多い商業
店舗の集まる地域」，「通学路の多い幼稚園，保育園，小学校や中学校近くの地域」，「お年寄りが多い老人ホームやデイケアセンター近くの地域」，「住宅が密集する地域」，「体の弱い方の通行が多い病院の近くの地域」，「子供からお年寄りまでが集まる公園近くの地域」を表現する土11 / 38

地利用指標を設定する．次に，管理者の視点は，「市街地」，「居住地」，「商業地」，「学校」ならびに高齢者，子供の人口が多い地区を表現する土地利用指標を設定する．表 2.3，2.4 に対応する使用するデータを整理した．完全に合致するものではないにしろ，これらのデータにてある程度安心な土地利用の観点からの指標を代表できるものと考える．

図 2.6

道路利用者が考える走行速度を多少落としてでも安全性を担保すべき生活道路 7）

図 2.7

地域代表者が考えるゾーン 30 が優先的に整備されるべき地域 8）

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表 2.1

我が国における主な生活道路のゾーン対策 9）より作成

名称時期

スクール・ゾーン

1972～

生活ゾーン

1974～

対象地区
小学校の校区ごとに，こどもが徒歩で通学できる
約半径 500m の範囲
住宅地域，商店街，その他日常生活が営まれる約
1k ㎡の範囲

シルバー・ゾーン1988～

高齢者の通行が多い一定の範囲

コミュニティ・ゾーン

1996～

あんしん歩行エリア

2003～

ゾーン 302012～

住宅，商店街など日常生活が営まれる地域で，比較的交通量が多く，特に歩行者・自転車関連の事故が多発し，又は快適な生活環境が著しく侵害され若しくは将来これら障害の発生のおそれがある概ね 0.25～0.50k ㎡の範囲
単位面積当たりの歩行者・自転車事故件数が顕著に多い歩行者及び自転車利用者の安全な通行を確保するため緊急に対策が必要な DID 内の住居系地区又は商業系地区（おおむね 1k ㎡程度）
歩行者等の通行が最優先され，地域住民の同意が得られる市街地等から柔軟に，2 車線以上の幹線
道路又は河川，鉄道等の物理的な境界で区画され
た範囲

表 2.2

海外における主なゾーン 30 の対象地区
名称
時期
対象地区
オランダ 9）1984
住宅地区（幹線道路あるいは局地分散道路によって～区画される住宅，学校，近隣商店で占められる地区）に適用．子供，高齢者などの交通弱者の日常交通の安全性を確保し，公共交通への近接性なども考慮．
大きさは 0.2～2km2 と様々であるが，通過交通の増加を考慮し 1km2 未満が推奨される．またその際，補助幹線道路の交通量は 400 台/h 以下となるような範囲とする
ドイツ 10）1983
学校周辺の安全性向上，排ガス，騒音問題の削減，～
生活環境質の向上などが求められ，運転者が制限速度に納得できる範囲に設定される．区域境界から1000m 以内に最高速度 50km/h の道路が整備されている必要がある．
）
9
イギリス（20mph）
1989
ゾーンの範囲は 1km2 以内とし，物理デバイスとの～併用が求められる地区の選定条件：主に狭い領域
デンマーク 9）1989～
道路延長の上限：新市街地 500m，既成市街地 800m
ピーク時交通の上限：新市街地 200 台/h，既成市街
地 300 台/h
沿道世帯数の上限：新市街地 400 世帯，既成市街地
600 世帯周辺幹線道路の制限速度が 50km/h であることを条
イタリア 13）
1995～
件に，すべての都市で設置可能．住民の同意と物理デバイスの併設が求められる
）
12
フランス
1990
住居，商業，学校など生活者が最優先されるべき地区に導入される～
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表 2.3
安全性が担保されるべき空間

地域住民（道路利用者）の視点の使用データ
データ

統計

デー
タの
種類

小売事業所数，飲食料品 地域メッシュ統計（平成 17-18
歩行者や自転車が多い
ポリゴ
小売事業所数，飲食店事 年），4 次メッシュ（500m☓
商業店舗の集まる地域
ン
業所数
500m）
通学路の多い幼稚園，保幼稚園，保育所，へき地 国土数値情報公共施設データ ポ イ ン
育園，小学校や中学校近保育所，小学校，中学校 （H23）トくの地域
お年寄りが多い老人ホ 老人福祉施設，老人憩の国土数値情報公共施設データ ポ イ ンームやデイケアセンタ 家，老人休養ホーム，有（H23）
トー近くの地域
料老人ホーム
国土数値情報都市地域土地利
高層建物，低層建物（密ポリゴ
住宅が密集する地域
用細分メッシュデータ（100m
集地），低層建物
ン☓100m）（H21）
体の弱い方の通行が多国土数値情報公共施設データ ポ イ ン
病院，診療所い病院の近くの地域（H22）
ト
子供からお年寄りまで
国土数値情報公共施設データ ポ イ ンが集まる公園近くの地 都市公園
（H22）
ト
域
表 2.4
安全性が担保される
べき空間

商業地
学校
居住地
市街地
高齢者人口
15 歳未満人口管理者の視点の使用データ

データ

統計

デー
タの
種類

小売事業所数，飲食料品
地域メッシュ統計（平成 17-18 ポ リ ゴ
小売事業所数，飲食店事年），4 次メッシュ（500m） ン
業所数
小学校，中学校，高校，国土数値情報公共施設データ ポ イ ン
大学
（H23）
ト
国土数値情報都市地域土地利
高層建物，低層建物（密ポ リ ゴ
用細分メッシュデータ（100m）集地），低層建物ン（H21）
国土数値情報公共施設データ ポ リ ゴ
DID
（H22）
ン
ポ リ ゴ
町別 65 歳以上人口
国勢調査（H22）
ン
ポ リ ゴ
町別 15 歳未満人口
国勢調査（H22）ン

14 / 38

2.2.3 周辺土地利用指標の生活道路への付与方法
地理情報システムを活用し，周辺土地利用との位置関係から生活道路に評価指標の値を付与する．使用するデータは，ESRI 社の提供する ArcGIS データコレクションスタンダードパッ
クと道路網に加え，国土交通省国土政策局が提供する国土数値情報のデータである．データは，小学校などの施設の位置がポイントで明示されたポイントデータとメッシュなどの情報がエリアで与えられるポリゴンデータの 2 種類がある．ポイントデータについては，各地域の各施設の中心地点から距離により減衰する影響圏域を定義し，その影響圏域に包含される生活道路を指定する．施設毎の最大影響圏は，スクールゾーン，シルバーゾーンなど，我が国におけるゾーン規制の影響圏距離である半径 500m とし，100m 毎の多重円（バッファ）を設け，重要度を中心からの距離によって均等に減衰させる方法をとった．すなわち，100m 圏内の影響度を1 とし，500m 圏内では 1/5 といったような値を与える．具体的なイメージ図を図 2.8 に示す．
なお，この影響圏の考え方や距離減衰の考え方については，本研究については簡便に上述の方法を採用しているが，施設の種類などによって異なることが容易に想定されうるので，今後の発展的研究の中で十分な検討を加えていく必要がある．
情報を与える生活道路は，区間長を持つライン形式のデータである．よって，付与される情報との位置関係によっては，複数のメッシュや影響圏にまたがることがありどちらの情報をどのように与えるかについて課題が生じることとなる．この点について本研究では，便宜的に生活道路のリンク中心点を作成し，その中心点が所在する地点の情報を付与することとした．

図 2.8
2.3

ポイントデータにおける影響圏の設定

理想性能からみた生活道路別現況乖離度の算定指標の選定

生活道路に求められる基本性能は道路機能に照らし合わせると，主に以下の 2 点であると考えられる．一つは，交通機能のうちのアクセス機能を担保する性能である．これは，安全に施設を発見し，出入できることに通じる．これを性能に置き換え考えると，走行速度を十分低くできるような道路構造を有するものと考えることができる．今一つは，空間機能のうち，生活環境空間を担保する性能である．これは，住民が安心して生活できる生活環境空間の達成に通じる．これを性能に置き換えると，交通事故が発生しづらいような道路構造を有するものと考えることができる．本研究では，上述の二つの性能を担保する道路構造を有するとき，その生
活道路は理想性能であると考える．以下ではこれらの点を考慮した「性能」を既往研究から整理する．

2.3.1 既往研究の整理
まず，生活道路の走行速度に影響を与える要因について整理する．吉城ら 14），Do Duy Dinh,
15 / 38

Hisashi Kubota15） の研究によれば，区間長，道路幅員，沿道施設密度が共通する生活道路における走行速度影響要因である．具体的には，長大な区間長，広幅員となる道路，閑散とした
沿道はいずれの研究においても走行速度を上昇させることが明示されている．よって，これらの指標は，生活道路における走行速度抑制の性能を表現しうるものと考えられる．次に，生活道路の交通事故に影響を与える要因について整理する．生活道路ネットワークと交通事故の関係性を整理した極めて貴重な成果である Wesley Earl Marshalla, Norman W. Garrickb 16）の研究によれば，接続ノード数，幹線道路の車線数，近隣の交差点密度が交通事故と密接な関係にある要因であるという．具体的には，接続ノード数の多さ，幹線道路の車線数の多さ，近隣の交差点密度の低さが交通事故の増加と結びついている．これらの指標は，生活道路における交通事故抑制の性能を表現しうるものと考えられる．以上の指標について，わが国において一般に入手可能な要因を用いて生活道路別の現況性能を算定する．

2.3.2 各要因の計算方法
１）生活道路の走行速度に影響を与える要因
上述のように生活道路の走行速度に影響を与える要因として，区間長，車道幅員，沿道施設密度が選定された．区間長および車道幅員は，ESRI 社の提供する ArcGIS データコレクショ
ン道路網データ（平成 22 年）を使用する．なお，ESRI 社の提供する道路網データは，車道幅員ではなく道路幅員が付与されているとともに，幅員情報は 3.0m 未満，3.0～5.5m 未満，5.5～13m 未満，13m 以上というようにカテゴリデータ化されているものである．本来であれば車道幅員について実値が記録されているデータは望ましいものの，そのようなデータが整備された一般的に入手可能なデータベースが見当たらなかったため，本研究においてはこのカテゴリ
データを使用している．沿道施設密度は，まず ESRI 社の提供する道路網データのリンクより任意のバッファを作成し，愛知県共用空間データ（平成 21 年）から得られる施設のポリゴンデータと当該バッファが重複する面積を算定した．そして各リンクのバッファ面積に対する施設重複面積の割合を沿道施設密度として使用した．
２）生活道路の交通事故に影響を与える要因
生活道路の交通事故に影響を与える要因として，接続ノード数，幹線道路の車線数，近隣の交差点密度が選定された．接続ノード数には，ESRI 社の提供する ArcGIS データコレクショ
ン道路網データ（平成 22 年）を使用する．接続ノード数は Ewing, R17） によって提案される任意地区のネットワーク接続性を評価する概念である．具体的には，任意地区内のノード総数に対するリンク総数で算出され，値が小さければ当該ネットワークはクルドサック（袋小路）などが多用されていることが予想されることから通過交通が抑制される安全性が高い地域であるといった評価がなされる．この考え方の場合，直接リンク単体に評価値を与えることができな
いため，本研究では別の観点からネットワーク接続性を評価する必要がある．そこで，本研究では接続ノード数の考え方を応用した接続リンク数という評価方法を提案する．これは，対象
リンクに対して接続するその他のリンク数を評価値として与える方法である．イメージを図2.9 に示す．当該手法を用いることで，リンク単位の評価が可能となる．また，評価値として接続ノード数の代用が可能か否かという点について，接続リンク数が多くなる場合，当該リン
16 / 38クは枝数の多い複雑な交差点を両端に包含していることになる．枝数の多い交差点と交通事故の関連性は Marks, H18） などによって明らかにされていることから，接続リンク数は事故の誘発性を表現できると考える．
幹線道路の車線数においても，ESRI 社の提供する ArcGIS データコレクション道路網デー
タ（平成 22 年）を使用する．まず幹線道路の道路幅員情報（カテゴリデータ）から車線数情報を便宜的に与える．先に示したように当該データの道路幅員は 3.0m 未満，3.0～5.5m 未満，
5.5～13m 未満，13m 以上の 4 段階となっており，本研究における幹線道路に該当するのは，
5.5～13m 未満，13m 以上である．ここでは，道路幅員 5.5～13m 未満のリンクに車線数 2 の情報を，13m 以上のリンクに車線数 4 の情報を与えることとした．次に先ほどの接続リンク数
同様，当該概念は任意地区内での算定を想定したものであるため，本研究のように当該情報をリンク単体に与えようとした場合，別の観点からの整理が必要となる．ここで考慮すべきは，幹線道路リンクと対象生活道路リンク間の距離である．当該概念は，両者間の距離が近いほど影響が大きくなることが予想される．よってリンク単体に情報を与えようとした場合，両者間の距離による基準化を考慮する必要がある．また両者間の距離をどの位置で測定するかという点も懸念材料の一つである．本研究では，対象リンクの両端ノードのうち，幹線道路リンクにより近接するノードを算定し，幹線道路の車線数をそのノードと幹線道路リンク間の距離で基準化した値を評価値として使用した．なお，幹線道路の影響範囲は無限に広がるとは想定されないので，ここでは生活道路リンクの包含割合が 90％を超えた 300m を閾値として幹線道路から 300m 以上離れた生活道路は幹線道路の影響がないものとして評価値を与えないこととした．
近隣の交差点密度においても，ESRI 社の提供する ArcGIS データコレクション道路網デー
タ（平成 22 年）を使用する．なお，Wesley Earl Marshalla, Norman W. Garrickb 16）の研究によれば，近隣の交差点密度と交通事故は負の相関があるとしているが，本研究の対象地域である愛知県豊田市で同様の関係性が成り立つかが不明瞭である．たとえば，橋本ら 19）の作成
した交通事故発生確率推定モデルにおいては交差点密度と交通事故は正の相関があることが指摘されている．ここではその検証のため，4 次メッシュにおける豊田市の 2009～2011 年の交通事故件数と交差点数の相関係数を算定した．その結果高い相関関係がみられた（相関係数 0.7）
ものの，それは橋本ら 19）の研究同様，正の相関であった．よって，本研究においても交差点密度を有効な指標のひとつとして採用するものの，その際の着眼点としては，あくまで交通事故の発生と正の相関があるとの視点で行うものとする．なお，次に先ほどの接続リンク数，幹線道路の車線数同様，当該概念は任意地区内での算定を想定したものであるため，本研究のように当該情報をリンク単体に与えようとした場合，別の観点からの整理が必要となる．よって，
本研究では便宜的に当該リンク中心点から 4 次メッシュ程度のエリアが包含される半径 250m
（直径 500m）のバッファを作成し，そのバッファ内の交差点密度を評価値として使用した．

17 / 38

図 2.92.4

接続リンク数のイメージ

生活道路の周辺土地利用状況と現況性能からみた面的速度抑制対策箇所の優先順位

付け
2.4.1 方法
上述方法により選定された，同一のものを除く全 18 の周辺土地利用状況からみた重要度の評価指標と理想性能からの乖離度の評価指標を用いて，各生活道路の対策優先順位からみた総合得点を算出する．総合得点の算出方法は様々なものがあるものの，ここでは，多様な指標から得られる情報の集約に用いられる主成分分析，特に総合的傾向を示す第 1 主成分の主成分得点を通じて算定することとする．

2.4.2 結果
１）総合得点化に向けた評価指標の検証
全体の総合得点を算出するに先立ち，それぞれ選定された評価指標が適切に集約されるか否かについて評価視点ごとでの主成分分析を実施することで検証した．評価視点別の固有値と寄与率の結果を表 2-5 に示す．
「安全な土地利用」の寄与率が最も高くここで選定された指標の方向性は比較的統一されていることが伺える．他方，「走行速度抑制性能」の寄与率は最も低く，指標間の方向性にばらつきがみられることが伺える．図 2.10～図 2.13 にそれぞれの評価視点の第 1 主成分負荷量を示す．指標間の関係性からほとんどの指標が当初と予想どおりの方向性を向いていることがわかるが，道路幅員のみ，当初の想定と異なる結果を示している．図 2.12をみると，沿道施設密度や区間長の傾向から主成分負荷量が正の値である場合，走行速度が抑制される総合指標になっていると予想されるが，この仮定で道路幅員をみると幅員が広いほど速度が抑制されるという逆転の傾向となっている．この理由を探るため，道路幅員データの全体傾向をみると，道路幅員としては 5.5m 未満と 5.5m〜13m 未満の 2 段階でかつ 5.5m 未満の道路が生活道路の大半を占めているなど道路幅員による分析に耐えうる感度が保たれているとはいえないことが予想される．以上を踏まえ，総合得点の算出に当たっては，道路幅員のデー
タは対象外として分析を行うこととした．

18 / 38

表 2.5

評価視点別の固有値と寄与率

評価の視点
土地利用

評価

第 1 主成分の 第 1 主成分の

指標数

固有値

安全な土地利用3

安心な土地利用（地域・道路利

6

用者）
理想性能

寄与率
1.550

51.65%

2.244

37.40%

安心な土地利用（管理者）

6

2.955

49.24%

走行速度抑制性能

3

1.089

36.31%

交通事故抑制性能

3

1.195

39.82%-1 -0.500.5

12次3次従業者数
特定用途地域
夜間人口密度
図 2.10-1 -0.5 0

安全な土地利用の第 1 主成分負荷量

0.5

1

1

安心な土地利用の第 1 主成分負荷量 （左：地域住民・道路利用者，右：管理者）-1 -0.50

0.5

1-1 -0.5 0 0.5 1

道路幅員

接続リンク数

沿道施設密度幹線道路車線数

区間長近隣交差点密度

図 2.120.5

65歳以上人口…
DID
15歳未満人口…
住宅密集地
商業店舗数
学校

商業店舗数
医療施設
住宅密集地
都市公園
学校
老人福祉施設図 2.11-1 -0.5 0

走行速度抑制性能の第 1 主成分

負荷量

図 2.13
負荷量２）総合得点の算定
19 / 38

交通事故抑制性能の第 1 主成分

全 18 指標による主成分分析を実施したところ，DID，65 歳以上および 15 歳未満人口密度は他の指標と線形結合していたため，分析指標から除外することとなった．総合指標となる第1 主成分の寄与率は 28.08％と包含する情報量が高いとはいえないため，今後，寄与率向上に向けた指標の改善検討も考慮しつつ，本研究においては当該モデルで考察を行うものとする．
表 2.6 に主成分負荷量を示す．参考までに固有値が 1 以上となった第 4 主成分までの主成分
負荷量を示している．第１主成分の主成分負荷量をみると，近隣交差点密度，夜間人口密度，
商業店舗数の値が大きい一方で，幹線道路車線数，老人福祉施設，接続リンク数の値が小さい．
当該指標においては全般的に土地利用関係指標の影響力が大きく，生活道路の理想性能関連の指標の影響力はやや弱い傾向が読み取れる．この結果から，面的速度抑制対策個所として，近隣交差点密度，夜間人口密度，商業店舗数などは効果の面などからも重要な指標として考慮すべきといえよう．
また，当該モデルより算出した主成分得点をプロットしたものを図 2.14 に示す．このような結果を応用することで，より優先的に面的速度抑制対策を整備すべき箇所について意思決定者
に対してわかりやすく示すこともできる．

表 2.6
変 数

主成分負荷量主成分 1 主成分 2 主成分 3

主成分 4

商業店舗数

0.75060.4258-0.13760.1191

学校

0.4628-0.2104

0.0745-0.4882

老人福祉施設0.11270.3286-0.2664-0.7403

住宅密集地

0.6594-0.3487-0.0190-0.0607

医療施設

0.64070.04820.01430.0207

都市公園

0.6153-0.17860.14580.1460

夜間人口密度

0.8003-0.2455

0.0596-0.0064

特定用途地域

0.45800.5826-0.14420.1318

2 次・3 次産業従業者数

0.51520.5351-0.2223

0.1681

区間長-0.27280.31730.32260.1342

沿道施設密度

0.2353-0.0704

0.05320.2963

接続リンク数

0.13960.16900.7341-0.0809

幹線道路車線数0.10300.37180.5391-0.2069

近隣交差点密度0.8013-0.31840.07840.018120 / 38

図 2.142.5

豊田市における主成分得点のプロット図

本章のまとめ

本研究は周辺土地利用状況と生活道路として必要とされる理想的性能からの乖離程度という視点から対策箇所を選定する方法論を提案するとともに，面的な速度抑制対策の導入すべき箇所の選定について豊田市をケーススタディとして実施した．
周辺土地利用状況については，安全，安心な土地利用という観点から，既往研究の整理とデータ検証を通じて適切な評価指標を選定するとともに，生活道路の理想性能としては走行速度抑制性能，交通事故抑制性能という観点から，周辺土地利用同様の方法で評価指標を選定した．
また選定された評価指標について主成分分析による総合得点化を試み，一定の成果を得ることができた．
当該手法の意義としては，近年我が国において急速に広がりつつあるゾーン 30 などの整備推進において寄与率の低さなどから精度的課題はやや残るものの，一定の論理的バックグラウ
ンドを与えることができ，様々な調整の場で有効に活用されることが期待できるものといえる．
さらに当該方法で用いたデータはすべて我が国において整備される一般的データであることから，どのような地域に対しても応用が可能である．ただし，当該モデルはあくまで豊田市を事例に作成されたものであるので，現時点では豊田市と類似する都市構造を有する地域に限定的に適用するべきである．
今後は，当該手法の一般化，精度向上に向けた様々な地域でのモデルの適用と調整を考慮していくとともに，道路幅員データなどデータ整備上の制約で分析から除外した指標の代替指標の検討などが必要である．
21 / 38

第3章
名古屋市を事例とした町丁目ベースの検討
3.1

分析目的

ここでは，名古屋市中区ならびに緑区を事例対象に，地理情報システム（GIS）による各町丁目の住環境データの収集・整理を行うとともに，多変量解析を用いた各町丁目の特性把握および類型化を行い，ゾーン 30 の選定箇所について検討することを目的とする．なお，
GIS ソフトについては，他と同様に ERIS 社の Arc GIS10.1 を使用している．
事例対象とした名古屋市の中区と緑区の特徴について述べる．中区は名古屋市の都心部・栄を中心としたエリアであり，業務・商業機能が集積し，昼間人口が莫大に膨れ上がる区である．道路や公共交通機関も集中し，人の往来が激しい大都市の中心部である．それとは対照的に，緑区は名古屋市の南東外縁部の住宅エリアであり，夜間人口が最も多い区である．JR 東海道本線，また旧東海道と並行した名鉄名古屋本線が区を貫いており，都心部への動脈としての機能を果たしている．近年には，地下鉄桜通線の延伸により区の北部に地下鉄の駅が 3 駅できた他，国道 302 号とともに名古屋第二環状自動車道が開通したことによって，交通網が充実しつつある．また，都市開発が進む中，東海道の宿場町だった鳴海から有松にかけての地区は，市の町並み保存地区の第 1 号となった古い町並みが残されている．ここでは，このように特徴が異なる２区を分析対象として取り上げた．
3.2

住環境データ収集・整理

GIS により対象地域の住環境データを収集するために，ArcGIS データコレクションのス
タンダードパックおよび道路網を利用した．当パックの基本統計データベースには，平成
22 年国勢調査町丁・字等集計（基本指標），地域メッシュ統計（平成 17 年国勢調査と平成18 年事業所・企業統計のリンク結果），平成 23 年用途地域データ，平成 23 年駅別乗降客数データ，平成 13・20・22 年三大都市圏の交通流動量データ，平成 21 年土地利用細分メ
ッシュデータなどが収録されている．いずれも国の指定統計等であり，ここでは一般に入手しやすいデータで分析を試みている．
以上のデータベースを基に，各区の町丁目別にゾーン 30 設置に関係しそうな住環境デー
タを収集する．ゾーン 30 は歩行者の安全性確保を目的としたものであることから，特に子供や老人といった交通弱者における歩行者数や安全に影響を及ぼすと考えられるデータを収集し，指標として整理することとした．具体的には，人口構成，日常生活施設立地，道路網等に関するデータを町丁目別に GIS 化した．その例を図 3.1 および図 3.2 に示す．
このように GIS 化することにより視覚的に各町丁目の住環境の特徴が見て取れるが，多くの住環境データを一緒くたに見ることは不可能である．そこで，GIS で収集したさまざ
まなデータを用いて多変量解析を行うことにより，町丁目の特徴を分析し，ゾーン 30 の設置が相応しい地区を検討することとした．まず，因子分析により各町丁目の特性を構造化して把握する．次に，各町丁目の因子得点を用いてクラスター分析を行い，町丁目を類型化し，優先的にゾーン 30 を設置すべき町丁目について検討する．
22 / 38

図 3.1

図 3.2

15 歳未満人口と小中学校の立地，鉄道駅との位置関係（中区）

15 歳未満人口密度と小・中学校，幼稚園，福祉施設の立地状況（南区）
23 / 383.3

因子分析を用いた各町丁目の特性分析

因子分析により各町丁目の特性を構造化して把握する．因子分析とは，多くの研究で用いられる多変量解析の 1 つであり，複数の変数の関係性をもとにした構造を探る際によく用いられる．なお，以降，南区での分析過程を例に述べる．中区についても同様の過程で分析している．
GIS により収集した各町丁目の住環境データから，データの統合や各町丁目の面積・人口に応じた比率データに変換するなどしてゾーン 30 の設置の際に考慮したい指標を作成した．上述したように，ここでは子供や老人といった交通弱者における歩行者数や安全に影響を及ぼすと考えられる人口構成，日常生活施設立地，道路網等に関する指標を主に作成している．緑区において作成した指標を表 3.1 に示す．
次に，それら指標に関して相関分析および共通性の初期値等の検証を経て，因子分析に用いる指標を選定した．選定した指標は，表 3.1 中の網掛けされた 10 指標である．この10 指標の変数により因子分析（主因子法，バリマックス回転）を行った．その結果を表 3.2を示すが，固有値より第 4 因子まで採用することとした．なお，緑区では 208 の町丁目が存在するが，なかには住民がいない町丁目があり，ここでは人口が 50 人以下の町丁目を分
析対象外とし，全 199 の町丁目で分析を行っている．
表 3.2 の因子負荷量より，第 1 因子は，
「幼稚園・小中学・福祉施設等数」「医療機関数」表 3.1

作成した指標（緑区）

変数

指標名

x1

総人口密度(人/ha)x2

15未満人口密度(人/ha)x3

15歳未満人口比率（％）

x415-64歳密度(人/ha)

x5

65歳以上人口密度(人/ha)x6

65歳以上人口比率（％）

x7

共同住宅世帯密度(数/ha)

x8

一戸建世帯密度(数/ha)x9

在学者数密度(人/ha)x10 幼稚園・小中学・福祉施設等数x11 医療機関数(病院含む)
x12 金融機関数(郵便局・銀行)
x13 生活用品店数(コンビニ・スーパーなど)
x14 飲食店・娯楽施設等数
x15 バス停数密度(個数/ha)
x16 幼稚園・小中学・福祉施設等密度(個数/ha)
x17 医療機関(病院含む)(個数/ha)
x18 金融機関(郵便局・銀行)(個数/ha)
x19 生活用品店数(コンビニ・スーパーなど)(個数/ha)
x20 飲食店・娯楽施設等数(個数/ha)x21 神社・寺数（個数/ha）x22 5.5ｍ未満道路率（％）
注：網掛けは因子分析で用いた指標「金融機関数」と正の相関が高いことから『日常生活施設』，第 2 因子は，
「65 歳以上人口
24 / 38

比率」と正の相関が高く，「15 歳未満人口比率」と負の相関が高いことから『年齢層』，第3 因子は，「総人口密度」「一戸建世帯密度」と正の相関が高く，「飲食店・娯楽施設等数」と負の相関が高いことから『土地利用』，第 4 因子は，「5.5ｍ未満道路率」と負の相関が高いことから『道路幅員』を表す因子としてそれぞれ解釈する．つまり，これら 4 因子で各町丁目の特性がある程度把握できるといえる．各因子の寄与率および累積寄与率は表 3.2に示すとおりであり，第 4 因子までの累積寄与率は 52.3％となっている．
同様の方法で，中区において因子分析（主因子法，バリマックス回転）を行った結果を
表 3.3 に示す．緑区と同じく 10 変数を選定しているが，中区は事業所や飲食店等が多いな
どの特徴を踏まえ，選定した指標は若干異なる．また，町丁目数は 61 であり，固有値から第 3 因子まで採用することとした．第 1 因子は，
「コンビニ数」「飲食店数」「駅数」と正の相関が高いことから『都市的サービス機能』，第 2 因子は，「総人口密度」「15 歳未満人口比率」「5.5ｍ未満道路率」と正の相関が高く，「従業者人口密度」と負の相関が高いことから『土地利用』，第 3 因子は，
「都市公園数」「小中学校数」と正の相関が高いことから『公園・学校』を表す因子としてそれぞれ解釈する．各因子の寄与率および累積寄与率は表 3.3に示すとおりであり，第 3 因子までの累積寄与率は，46.6％となっている．
表 3.2
変数
指標
x1 総人口密度(人/ha)x2 15歳未満人口比率（％）
x3 65歳以上人口比率（％）
x4 一戸建世帯密度(数/ha)
x5 幼稚園・小中学・福祉施設等数
x6 医療機関数(病院含む)
x7 金融機関数(郵便局・銀行)
x8 生活用品店数(コンビニ・スーパーなど）
x9 飲食店・娯楽施設等数
x10 5.5ｍ未満道路率（％）
寄与率
累積寄与率
因子の解釈

表 3.3

因子負荷量（緑区）
第1因子-0.029-0.0790.116-0.099
0.674
0.852
0.706
0.200
0.364
-0.03318.8%
18.8%
日常生活施設第2因子
0.019-0.833
0.897
0.211
0.054
0.030
0.119
0.022
0.075
-0.193
16.1%
34.9%
年齢層

第3因子
0.568
0.005
0.089
0.623
-0.241-0.0920.002-0.188-0.477-0.002
10.5%
45.4%
土地利用

第4因子
0.019
-0.1890.052-0.376
0.055
0.095
0.098
0.296
0.045
-0.631
6.90%
52.3%
道路幅員

因子負荷量（中区）

変数
指標
x1 総人口密度(人/ha)x2 15歳未満人口比率（％）
x3 65歳以上人口比率（％）
x4 従業者人口密度（人/ha）x5 コンビニ数
x6 飲食店数
x7 都市公園数
x8 小中学校
x9 駅数
x10 5.5ｍ未満道路率（％）
寄与率
累積寄与率
因子の解釈

第1因子
-0.153-0.035
0.186
0.033
0.965
0.869
0.452
-0.0880.445-0.17921.9%
18.8%
都市的サービス機能

25 / 38

第2因子
0.593
0.728
0.393
-0.496-0.071-0.054-0.0550.133-0.104
0.573
16.5%
38.4%

第3因子
-0.1430.102
0.222-0.110
0.167
0.142
0.596
0.545
-0.155
0.031
8.2%
46.6%

土地利用

公園・学校

3.4

クラスター分析による各町丁目の類型化

緑区における各町丁目の因子得点を用い，クラスター分析（ユークリッド距離，最長距離法）による類型化を行った．その結果，5 つのグループに分類することができ，それぞれのグループにおける各因子得点の平均値に基づく特徴を踏まえ，ゾーン 30 設置の優先レベルを検討した結果を表 3.4 に示す．ここでは，緑区が郊外の住宅エリアということから，
まず①日常生活施設が多く，人が集まりやすいこと，次に②高齢者の割合が高い密集住宅地であることを考慮し，町丁目のレベル化を行っている．レベルが上がるにつれて優先的に町丁目内の生活道路にゾーン 30 を導入すべきことを示している．ちなみに，PT 調査の
徒歩トリップのデータが入手できたため，それぞれの町丁目グループごとに徒歩トリップ（数/ha）の平均値を算出したところ，レベルが高いほど徒歩トリップも多くなる傾向となっており，レベル分けの妥当性も確認できた．
表 3.4

クラスター分析による町丁目の類型・レベル化（緑区）

レベル

町丁目
数

日常生活施設
正：多い
負：少ない

年齢層
正：高齢者
負：若者

土地利用
正：戸建住宅負：飲食商業

道路幅員
正：広い
負：狭い

1

107

-0.059-0.606

0.034

0.128

若者の割合が高い地区群

19

2

47

-0.1060.947-0.3510.358

高齢者の割合が高く、道路が比較的
広い地区群

56

3

41

-0.191

0.435

0.428

-0.741

高齢者や戸建住宅の割合が比較的高い方で、道路が狭い地区群

46

4

3

3.187

0.914

-1.963-0.082

日常生活施設が多く、高齢者の割合が高く、飲食店等も多い地区群

3773

5

1

9.577

-0.221

1.192

0.122

日常生活施設と戸建住宅の割合が最も高い地区

7215

図 3.3

特徴

徒歩ﾄﾘｯﾌﾟ（数/ha）
平均

ゾーン 30 設置の優先レベル別分布（緑区）

また，町丁目ごとの優先レベル別分布を表すと図 3.3 のとおりである．緑区の場合，ゾ
26 / 38

ーン 30 設置候補となる町丁目が分散していることがわかる．
加えて，同様に中区においてクラスター分析（ユークリッド距離，最長距離法）を用い，
町丁目の類型・レベル化を行った結果を表 3.5 に示す．中区の場合は，都心エリアということからどの町丁目でも他の区に比べると歩行者数が多いが，飲食店や駅などの都市的サービス機能の高い町丁目をゾーン 30 設置の最優先とする考え方でレベル化を行っている．
ただし，レベル 2（従業者が多い地区群）とレベル 3（学校・公園が多い地区群）の優劣に関しては考え方次第といえ，今後の検討課題としたい．ちなみに，レベル 4 の最優先地区群に選出された町丁目は，名古屋では有名な「錦 3 丁目」と「栄 3 丁目」であり，歓楽街
や繁華街の中心地区である．
表 3.5

3.5

クラスター分析による町丁目の類型・レベル化（中区）

町丁目
数

都市的サービ
ス機能
正：大きい
負：小さい

土地利用

学校・公園

レベル

正：居住地区
負：従業地区

正：多い
負：少ない

1

35

-0.0260.292-0.426

相対的に特徴がない地区群

28-0.558-1.604-0.166

多くの従業者が集まる地区群

316-0.211

0.236

0.979

学校・公園が多い地区群

4

2

4.383

-0.5860.290

突出して飲食店等が多く、都市的サービス機能が高い地区群

特徴

本章のまとめ

本章では，名古屋市の中心部と郊外部（中区と緑区）を事例対象に，各町丁目単位でのゾーン 30 の設置優先地区について検討した．特に，一般に入手しやすい住環境指標を用いた因子分析ならびにクラスター分析により，各町丁目の特性を把握するとともに，優先的にゾーン 30 を導入すべき町丁目をレベルに分けて示すことができた．そして，その妥当性についてもある程度確認できた．
しかし，こうしたモデル分析の信頼性を向上させるためには，分析で使用した住環境指標のより詳細な検討がまだ必要な他，実際にゾーン 30 を設置する範囲を決定する上では，
メッシュ単位でのモデル分析が必要になってくるといえる．また，今回は各区という行政区域内での相対的な評価分析を行っているに過ぎないが，今後ゾーン 30 を全国各地に展開することを鑑みると，絶対的な評価方法についての検討も重要といえる．

27 / 38

第4章
都市の構成要素と交通事故の関係
4.1

既存研究のレビュー

交通事故分析に関しては，交通事故データを用いて交通事故に関わる要因を抽出する試みが多くみられ，様々なスケールに基づいてその分析が進められている．
例えば，交差点といった局所的に事故分析を進めたものとしては，都内における主要交
差点を取り上げ，その事故発生要因を分析した研究 20)や，特に住居系地域を対象として，
パス解析を用いて道路構造，車両挙動，事故率の因果関係を明らかにした研究 21)，カーブ
ミラー等の交通安全対策の整備状況と交通事故の関係を分析した研究 22)，地域 DNA といった道路の使われ方の違いを考慮した上で事故分析を進めた研究 23)等が見られ，その発生要因が分析されている．また，こういったミクロな議論に加えて，交通事故は稀有な事象であることからある程度のまとまりをもった単位にデータを集約した上で分析を行っている研究も見られ，道路の区間分けと数量化 3 類を用いた道路分類を行った上で，回帰分析を行った研究 24)や，要因に沿道土地利用などのマクロ的な要因を含めて分析を行った研究 25)26)等の線的なデータ単位に基づいた分析も行われている．
これらのような流れにあって，近年では地域全体あるいは都市全域における交通事故対策の検討のために，地域メッシュや町丁目単位といったスケールに基づく分析も進められている．GIS（地理情報システム)を用いることで交通事故分析を面的な議論に発展させる
とともに回帰モデルを構築した研究 27)や，4 分の 1 地域メッシュをもとに交通事故と地域
環境との関係を分析した研究 28)，大字単位の地域特性値に着目した研究 29)等が見られる．
しかし，これらのように比較的広範囲のマクロ分析も進められつつある一方で，既存研
究では過去数年分の交通事故データを基に議論が進められており，言わば顕在化したポイ
ント情報のみで都市の交通事故現象を捕捉したものとなっている．稀有かつ偶発性の伴う交通事故データをもとに面的な 30km/h 規制の適用地域を検討していくためには，都市全体の交通事故の発生分布を捉えた上で議論を進める必要がある．
そこで本研究では，交通事故分析にカーネル密度推定法を導入することで，有限の標本点から全体の傾向を把握した後に交通事故分析を試みるものである．
4.2

分析対象地域と交通事故データの概要

ここでは，愛知県豊田市において都市の構成要素と交通事故の発生の関係について検討し，構築したモデルを岡山県岡山市に適用することで，構築したモデルの適用可能性について検討する．
愛知県豊田市は，愛知県北部に位置する人口約 40 万人，面積 918km2 の中核市であり，
昭和 26 年の西加茂郡高橋村との合併以来，次々に隣接する町村との合併を繰り返したことから，都市部と郊外部を広く含んでいる．一方，岡山県岡山市は，人口約 70 万人，面積789km2 を有し，平成 21 年には全国で 18 番目の政令指定都市に移行している．また，平成
28 / 3817 年には御津町・灘崎町，平成 19 年には建部町・瀬戸町との合併も行い，豊田市同様，多様な都市形態を有する都市である．
本研究において，モデルの構築並びに適用可能性について検討するために用いる，両市の交通事故データの概要を表 4.1 に示す．なお，豊田市の交通事故データについては，公益財団法人豊田都市交通研究所から，岡山市の交通事故データについては，岡山県警からそれぞれ提供していただいており，事故発生地点がすべて GIS 上においてポイントで確認できている．また，それぞれのポイントデータには事故内容や発生地点のデータが付加されており，表 4.1 には両市における全年度で共通して確認できた項目を示している．表に示すように，豊田市では，1999-2007 年（9 年間)で計 23,998 件の交通事故が発生しており，
一方，岡山市では，2006-2010 年（5 年間)で計 41,833 件の交通事故が発生している．
そして，図 4.1 は豊田市での 1999-2007 年の間に発生した 23,998 件の事故発生地点を事故
形態別に示したものである．全体的に豊田市中心部での発生が多く，対人事故に関しては
特に中心部に集中していることが分かる．

表 4.1

交通事故データ概要（豊田市及び岡山市）
豊田市

岡山市

年度

1999-2007

2006-2010

件数
データ
形式

23998

41833

ポイント

ポイント

項目
（全年度
共通の
もの）

・発生日時
・発生日時
・事故類型
・事故類型
(車両相互,単独,人対車両) (車両相互,単独,人対車両)
・事故内容
・事故内容
(死亡,重傷,軽傷)(死亡,重傷,軽傷)
・道路形状
・道路形状
・車道幅員

・車道幅員

・信号機

・信号機

・交差点
・学区
・経度・緯度

図 4.1

豊田市における交通事故分布（9 年間）

29 / 38

4.3

カーネル密度推定法を用いた交通事故発生要因分析

4.3.1 カーネル密度推定法
カーネル密度推定法は，仙石ら 30)が述べている通り，GIS の分野においては離散的な標本点であるポイントデータから確率密度関数を推定する代表的な手法として用いられている．地図上の点分布の疎密を視覚的にわかりやすく表現することが可能であり，例えば，犯罪の発生状況を描画している事例 31)が見られるなど，防犯分野をはじめとして一般市民向けへの有用なツールとしても活用されている．
本研究では，交通事故データがポイントデータで得られており，このカーネル密度推定法に基づき都市全域における事故分布を二次カーネル関数に基いて推定する 32)．なお，カーネル密度推定法ではポイントの影響の程度を定義するバンド幅は所与ではないため，分析者側で定める必要がある．ただし，このバンド幅について絶対的な推定方法は確立されていないため，本研究では，伊藤ら 33）を参考に，後述する都市の構成要素と交通事故発生密度に関する重回帰分析により最適なバンド幅を探索することとした．全地域における全事故を対象に 50m 刻みでモデルを構築し，それぞれの修正済み決定係数を算出している（図4.2)．その結果，バンド幅 250m で最も修正済み決定係数が高くなっていたため，以下ではバンド幅 250m で分析を進めることとした．
0.6100

決定係数
修正済決定係数0.60000.59000.58000.5700

図 4.2

100m150m200m250m300m350m400m450m500m

バンド幅と重回帰モデルの精度の関係

9 年分の交通事故データを基にバンド幅を 250m，出力セルサイズを 10m としたカーネル
密度推定法を適用した結果を図 4.3 に示す．図から，実際の交通事故分布と同様に，豊田
市中心部での発生密度が高い傾向が見て取れる．また，郊外部においても実際の交通事故と同様に主要道路上の発生密度が推定されている．

30 / 38

図 4.3

豊田市におけるカーネル密度推定法を用いた交通事故発生分布推計結果（9 年間における全事故，バンド幅 250m）

4.3.2 分析に用いたデータ
本節ではまず，豊田市における交通事故発生密度モデルの構築を行うために，4 分の 1
地域メッシュ（250m メッシュ)を用いて都市を分割した．その後，様々な条件別にカーネ
ル密度推定法により算出した交通事故発生密度を各メッシュの目的変数として付与している．特に，豊田市においては 9 年分の交通事故データを基にした密度推定値（件/km2)が得られており，それを 9 で除することにより単年当たりの推定値を算出し，目的変数に用いている．
次に，交通事故発生密度推定モデルを構築するための都市の構成要素に関する要因の抽出を行った．本研究では，30km/h 規制エリアの設定に向けて，交通事故データが入手困難な場合でも都市の構成要素から交通事故の発生状況が把握可能とすることを目的としていることから，全国的にデータが整備され入手が容易であるものを用いてモデルを構築する
ことを重視している．そこで本研究では，そのような変数として表 4.2 に示すものを用い，交通事故モデルを構築することとした．
説明変数として，中心部のような人口密度の高い地域での交通事故の発生密度は高くなることは容易に想定でき，人口に関する指標を変数として整備した．また，死者数の半数が 65 歳以上の高齢者であることを考慮して，年齢別人口も変数として用いている．また，
このような人口密度が高くなる地域における特性に関連するものとして，建築面積や公共施設数，医療機関数などの変数も加えている．交差点に関しては，そもそも交差点における交通事故件数が多く，直接的に交通事故の発生要因となり得るため，メッシュ内の交差
点数，信号交差点数，県道上の交差点数，国道上の交差点数を要因として整備した．また，無論のこと交通事故は道路上で発生するものであるので，メッシュ内における道路延長を
道路幅員の区分別に整備した．

31 / 38

4.3.3 交通事故発生密度推定モデルの構築
以上の変数設定のもと，本研究では異なる三つの対象別（ a)全地域, b)DID 地区内, c)
市道での事故のみ)における重回帰分析を行っている．a)全地域に関しては事故全体の傾向を把握し，広く適用可能なモデルを構築することを目的としている．b)DID 地区内に関しては，都市内における人口密集地域における限定的なモデルの構築を目的としている．c)
市道での事故のみに関しては，比較的高規格な道路で発生した交通事故を取り除き，生活道路として想定される道路での事故リスクを重視したモデルの構築を目的としている．
また，交通事故死者数を状態別に見た場合，歩行中が多くなっていることから，事故形態の中でも対人の事故に対する要因は別途把握することとし，それぞれの対象地域において全事故と対人事故の 2 種類の重回帰分析を行うこととした．
モデルに使用する説明変数を選定する際には，多重共線性の疑いのある変数を除外することとし，具体的には説明変数同士の相関係数が 0.4 以上のものは一方の変数を除外している．そして，最終的に修正済み決定係数を高めるように変数を選択した結果を表 4.3 に示し，対象地域別に考察を述べる．
a)

全地域における交通事故発生密度に影響を与える要因分析
まずは，豊田市全域における交通事故発生密度を目的変数とし，表 4.2 で定義した都市

構造上の要因を説明変数とした重回帰分析を行う．
全事故を対象にカーネル密度推定を行い，モデルを構築した結果，修正済み決定係数は0.601 と比較的良好な結果が得られている．また，t 値に着目すると，豊田市全域における交通事故発生密度に最も大きな影響をもたらしている要因としては信号交差点数であり，次いで人口が多いほど発生密度が高くなってくることが分かる．

表 4.2

重回帰分析で用いた要因一覧

要因

基準

出典

平成22年国勢調査（小地域）の数値を基に，それぞれの年齢区分別に各メッシュ内の建築面積で按分した値

e-stat人口15歳未満人口15～64歳人口
65歳以上人口75歳以上人口
交差点数
信号交差点数

メッシュ内の全交差点数
メッシュ内の交差点中，信号機が設置されている交差点数

県道上の交差点数
国道上の交差点数

メッシュ内の交差点中，県道上に立地している交差点数
メッシュ内の交差点中，国道上に立地している交差点数

道路延長（m）
幅員3.0～5.5m未満の道路延長(m)幅員5.5～13.0m未満の道路延長(m)それぞれの道路幅員区分別の，メッシュ内の総延長

ArcGIS データコ
レクション プレミアムシリーズ2010 道路網

幅員13.0m以上の道路延長(m)2

建築面積（m ）建物（住宅・商店・マンション等）の建築面積

公共施設数

メッシュ内の官公署，学校，病院，郵便局，社会福祉施設等の数

医療機関数

メッシュ内の病院，診療所，歯科診療所数32 / 38

Zmap-AREAⅡデ
ジタル住宅地図
国土数値情報一方，対人事故の交通事故発生密度を目的変数とした重回帰分析を行った結果，修正済
み決定係数は 0.536 となっており，全事故と比較するとやや低くなっている．対人事故の交通事故発生密度に最も影響を及ぼしている要因としては，全事故と同様メッシュ内の人口であり，次いで医療機関数が高くなっていた．また，他にも幅員 13.0m 以上の道路延長
や，公共施設数といった変数についても有意な変数となっている．これらは，どれも都市内での交通量と強い関連があると想定される変数であり，その結果目的変数と強い関係性が見られたものと考えられる．
b)

DID 地区内における交通事故発生密度に影響を与える要因分析
次に，豊田市における DID 地区内での交通事故発生密度を目的変数とした重回帰分析を行った．具体的には，DID 地区内のみで発生した全事故あるいは対人事故を抽出しカーネ
ル密度推定法を適用するとともに，豊田市内の DID 地区内に含まれるメッシュを対象に分析を進めた．
全事故では修正済み決定係数は 0.489 となり，全地域モデルと比較するとやや低い値となっている．これは，DID 地区内という限られた地域に絞ることにより各メッシュ内の構成要素の差が小さく，説明力が低下したためと考えられる．ここで t 値に着目すると，豊
田市における DID 地区内での交通事故発生密度に最も大きな影響をもたらしている要因としては，全地域モデルと同様に信号交差点数であり，次いで大きな影響を及ぼしている要因は医療機関数となっている．
一方，DID 地区内での対人事故の交通事故発生密度を目的変数とした重回帰分析を行っ

表 4.3

豊田市における交通事故発生密度に影響を及ぼす要因分析結果
DID地区

全地域
説明変数

人口

全事故

対人

対人

偏回帰係数
偏回帰係数
偏回帰係数
VIF
VIF
(t値)
(t値)
(t値)
0.033
0.003
1.334
1.319
52.420 **55.329 **

偏回帰係数
VIF
(t値)

75歳以上人口
交差点数
信号交差点数
県道上の交差点数
幅員13.0m以上の道路延長（m）

12.22464.870 **0.867
11.249 **0.040
19.781 **

1.313

0.619
36.909 **

1.223

0.002
13.020 **

1.141

医療機関数
定数項
修正済決定係数

0.272
2.634 **
13.19417.306 **

全事故

対人

偏回帰係数
偏回帰係数
VIF
VIF
VIF
(t値)
(t値)
0.023
0.002
1.319
1.319
62.673 **58.793 **0.035
6.606 **

1.189

0.798
9.829**

1.138

1.129
1.168

4.297
39.390 **

1.223

0.254
21.782 **

1.223

0.006
5.113 **

1.141

0.001
5.763 **

1.141

1.139
1.141

建築面積（m 2 ）
公共施設数

市道のみ

全事故

2.544
1.093
10.847 **10.531
1.207
36.069 **0.482
8.585 **
0.601

0.253
1.091
11.728 **
1.370
1.207
50.879 **-0.001-0.203
0.536

0.055
1.053
7.351 **
0.000
1.041
6.235 **
5.877
1.025
5.241 **
8.359
1.145
8.377 **
1.322
0.919
0.489

0.003
1.062
4.045 **
0.000
1.097
3.709 **
0.731
1.047
5.981 **
1.306
1.144
12.136 **-0.100-0.736
0.427

0.962
1.091
6.847 **
6.377
1.207
36.412 **0.186
5.604 **
0.506

0.107
1.091
7.105 **
0.807
1.207
43.183 **-0.005-1.4150.460**1%有意33 / 38*5%有意

た結果，修正済み決定係数が 0.427 となっている．また，DID 地区内での対人事故に最も影響を及ぼしている要因は医療機関数であるが，次いで 75 歳以上人口が有意な変数となっているなど，特徴的な要因が見られている．これは，近年の高齢者による交通事故を反映している結果と考えられる．
c)

市道で発生した交通事故発生密度に影響を与える要因分析
最後に，豊田市全域の市道での交通事故発生密度を目的変数とした重回帰分析を行った．

市道上のみの全事故あるいは対人事故を抽出しカーネル密度推定法を適用するとともに，その値を目的変数として用いている．
全事故での修正済み決定係数は 0.506，対人事故の修正済み決定係数は 0.460 となっている．全事故と対人事故で同様の変数が有意となっており，また市道での事故に限定したため，県道交差点といった要因は有意な変数として残っていない．市道での交通事故発生密度に影響を与える要因に関しては，人口や信号交差点数，医療機関数といった要因が特に影響が大きくなっている．
4.4

交通事故発生密度推定モデルの適用

前節では，愛知県豊田市の交通事故データを用いて様々な条件下における重回帰モデルを構築し，交通事故発生密度に影響を及ぼす要因を把握した．しかし，本研究では豊田市でのモデルを構築したに過ぎず，他都市への適用可能性について検討できていない．
そこで，これら交通事故発生密度モデルの他都市への適用可能性を検討すべく，岡山県
岡山市を事例として適用を行った．なお，ここでは都市全域における危険エリアの特定を目的として，全地域における全事故を基に構築した重回帰モデルを用いて適用を行う．
岡山市において，豊田市と同様に 4 分の 1 地域メッシュごとに GIS データを整備し，モデルの適用により各メッシュの交通事故発生件数を算出した．岡山市におけるモデル適用
前の交通事故発生件数を図 4.4 に，適用後の予測件数を図 4.5 に示す．図より，岡山市においては中心部での事故件数が高くなっており，北部等の郊外や中山間では事故が少なくなっていることが推計できている．しかし，都市全域を概観すると，予測結果の方が実事故件数に比べて値が低くなっており，全体的に過小推計傾向になっていることも見てとれる．
そこで本モデルが，都市における危険箇所を危険と予測できているのかを把握するために，まず岡山市の全メッシュ(12,697)に対して，実際の交通事故発生件数とモデル適用後の予測件数の相関係数を算出した．その結果，0.778 と高い値を示している．

34 / 38

件数

件数

0
1- 5
6 - 10
11 - 15
16 - 20
21 - 25
26 - 30
31 - 35
36 -

0
1- 5
6 - 10
11 - 15
16 - 20
21 - 25
26 - 30
31 - 35
36 -

図 4.4

4.5

岡山市における各メッシュの交通事 図 4.5
故件数（1 年当たり）

岡山市における各メッシュの予測交通事故件数（1 年当たり）

本章のまとめ本研究では，愛知県豊田市の交通事故データを用いて都市内での 30km/h 規制が必要であるとされる箇所を把握するために，実際の交通事故の発生ポイントからどのような都市の構成要素が交通事故の発生に影響を及ぼしているのかを定量的に明らかにした．対象地域
別あるいは事故形態別に交通事故発生密度を推定できるモデルを構築した結果，信号交差
点数や幅員 13.0m 以上の道路延長，公共施設数や医療機関数といった都市の構成要素と統計的な関連が見られている．
また，他都市へ適用可能性を検討するために岡山県岡山市へのモデルの適用を行った結果，実際の交通事故件数よりもモデル推計値のほうが件数が低く算出される傾向が見られた．その一方で，実事故件数と予測件数の間には高い相関が見られており，また都市内で特に危険となってくる箇所については予測モデルにおいても概ね危険と示せていたなど，本研究で構築したモデルにおいては都市内での地域間での相対的な交通事故発生件数の比較は可能であることを示したものである．
以上本研究は，交通事故データがなくとも，都市内における危険箇所をマクロ的に表現し得ることを示したものであり，それにより，面的な 30km/h 規制を都市内で優先的に設定すべき地域やその範囲を客観的に決定し得る手法を提案したものである．
しかしながら，詳細に見ていくと，特定地点で交通事故が多く周辺部においては交通事
故が少ないようなエリアにおける予測には課題が残されている．周辺メッシュが及ぼす影
響あるいは周辺施設の立地が広範に及ぼす影響を考慮しながら検討を進めるとともに，適用精度を高めたい．
35 / 38

第5章
まとめと今後の課題
本研究は面的な速度抑制地域の選定という課題に対し，①周辺土地利用状況と生活道路として必要とされる理想的性能からの乖離程度という新たな視点から対策箇所を選定する方法論を提案するとともに，②住環境指標を用いた因子分析ならびにクラスター分析により，地域特性から面的な速度抑制地域の選定する方法，③都市の構成要素が交通事故の発生に影響を及ぼしているのかを定量的に明らかにし，対象地域別あるいは事故形態別に交通事故発生密度を推定できるモデルを構築する方法についても検討を行った．
①については，安全，安心な土地利用という観点から，既往研究の整理とデータ検証を通じて適切な評価指標を選定するとともに，生活道路の理想性能としては走行速度抑制性能，交通事故抑制性能という観点から，周辺土地利用同様の方法で評価指標を選定した．また選定された評価指標について主成分分析による総合得点化を試み，一定の成果を得ることができた．
今後は，当該手法の一般化，精度向上に向けた様々な地域でのモデルの適用と調整を考慮していくとともに，道路幅員データなどデータ整備上の制約で分析から除外した指標の代替指標の検討などが必要である．

②については，一般に入手しやすい住環境指標を用いた因子分析ならびにクラスター分
析により，各町丁目の特性を把握するとともに，面的な速度抑制地域の選定を導入すべき町
丁目をレベルに分けて示すことができ，その妥当性についてもある程度確認できた．
しかし，こうしたモデル分析の信頼性を向上させるためには，分析で使用した住環境指標のより詳細な検討がさらに必要な他，実際に 面的な速度抑制地域を設置する範囲を決定する上では，メッシュ単位でのモデル分析が必要になってくるといえる．また，今回は各区という行政区域内での相対的な評価分析を行っているに過ぎないが，今後ゾーン 30 を全国各地に展開することを鑑みると，絶対的な評価方法についての検討も重要といえる．
③については，実際の交通事故の発生ポイントからどのような都市の構成要素が交通事故の発生に影響を及ぼしているのかを定量的に明らかにできた．対象地域別あるいは事故
形態別に交通事故発生密度を推定できるモデルを構築した結果，信号交差点数や幅員 13.0m以上の道路延長，公共施設数や医療機関数といった都市の構成要素と統計的な関連が見られている．また，他都市へ適用可能性について一定の成果を得られた．
しかし，詳細に見ていくと，特定地点で交通事故が多く周辺部においては交通事故が少ないようなエリアにおける予測には課題が残されている．周辺メッシュが及ぼす影響あるいは周辺施設の立地が広範に及ぼす影響を考慮しながら検討を進めるとともに，適用精度を高めたい．
また，全体として，交通ネットワークに関する分析が不足しており，この点も今後の課題となる．

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