報 文

冬期事故リスク情報の内容に対する北海道のドライバーの選好
Preferences of Car Drivers in Hokkaido for the Content of Traffic
Accident Risk Information in Winter Roads
四辻

裕文

平澤

匡介

佐藤

昌哉

YOTSUTSUJI Hirofumi, HIRASAWA Masayuki and SATO Masaya

本稿では、冬期道路において気象や交通が原因で起こる人身事故と物損事故のリスクに関する情報（冬期事故リスク情報）を出発前のドライバーに提供して高事故リスクルートから低事故リスクルート
へ交通量を転換させてルート全体のトータルリスクの低減を図るという交通需要マネジメントに着目し、その情報に対する北海道のドライバーの選好構造を調査分析した結果を報告する。具体的には、
一般道ルート（一般国道36号）と高速道ルート（道央・札樽自動車）が並行する区間を対象に、道の駅に立ち寄ったドライバーへの聞き取り調査から得た選好データをネスティッドロジットモデルで分析し、冬期事故リスク情報をどのように表現したほうがよいか、情報提供下のルート選択においてドラ
イバーはどのような意思決定をしているか、どのようなドライバーに情報提供は効果的かを考察した。
結果、（1）情報の表現の理解しやすさは確率表現と倍数表現が同程度だが、高いルート転換効果をもつ確率表現のほうが望ましい、（2）一般道ルート利用者に情報提供する場合、一般道ルートのリス
ク情報のリスク値が高くても、リスク値以外の要因で一般道ルートを選ぶ人がいる、（3）情報を受け取る人が高齢だと、たとえ情報が確率表現であってもルート転換効果は小さくなること、が判明した。
《キーワード：冬期事故リスク情報；選好データ；ネスティッドロジットモデル》
This article reports on the results of a survey and analysis of the structure of preferences of pretrip car drivers in Hokkaido for traffic accident risk information causing injury and death orproperty damage, which are triggered by weather and traffic in winter roads, focusing on traffic
demand management that can reduce total risk of all routes by converting traffic volume from one
route with high risk to the other route with low risk under the pre-trip information provision.
Concretely, using nested logit model, we analyzed preference data that were obtained from aquestionnaire survey among the drivers who visited to Michi-no-eki, aiming at the parallel routes
composed of a national highway route（National Highway No. 36）and a toll expressway route（Do-oSasson Expressways）in Central Hokkaido Area, and also we examined how the information might
as well have been expressed, how the drivers made decisions of choosing one route with reference
to the information, and what kind of the drivers the information provision was effective for.
Our results are follows:（1）probabilistic expression of the risk information is as easy tounderstand as multiplicative expression and is advisable because of higher effect of the route
conversion,（2）in the case of providing the information to the national highway route users, even if
the risk of the national highway route is high, the several users choose the same route because offactors other than the risk,（3）when the users are elderly, the route-conversion effect is small eventhough the information is the probabilistic expression form.
《Keywords：Winter Traffic Accident Risk Information；Preference Data；Nested Logit Model》
2

寒地土木研究所月報№818

2021年５月

１．はじめに
冬期道路において気象や交通が原因で起こる人身・物損事故の予防には、リスクマネジメントの考え方が有益であると考えられる。これまで様々な交通事故リ
スクマネジメント手法が考えられてきたが、近年、交通事故リスク情報を用いた交通需要マネジメント手法1）（以下、本手法という。）が注目されている。本手法
は、並行している複数のルートの中で交通事故リスクが高いルートと低いルートが存在したとき、交通事故
リスク情報をドライバーに提供して高事故リスクルー
トから低事故リスクルートへの交通量転換を図り、ルート全体のトータルリスクを低減させるというものである。これまでに、愛媛大学、長岡技術科学大学、高知工科大学などが、新潟国道事務所、松山河川国道事হ௛੯ਯ‫ق‬੯া‫ك‬
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務所、新潟県警察本部、愛媛県警察本部、NEXCO東日本新潟支社、NEXCO西日本四国支社、阪神高速道‫ق‬ব੊‫ڱ‬ಀ‫ك‬ιϱγηۢؔ୞ಀ ‫ع‬ି๸‫෈َ؟‬਋ُ‫ع‬াभা਴಑‫َؚ‬శ෈਋ُ‫ع‬াभা਴಑

図－1 北海道における冬期と非冬期の人身・物損事故の比較

路、首都高速道路などと協力し、阪神都市圏、新潟都
市圏、松山都市圏で、本手法の有効性と受容性を示している1）。

決定をしているか、どのようなドライバーに情報提供

冬になると交通事故のリスクが高まる北海道でも同は効果的かを考察する。

様に、本手法の有効性と受容性は期待できる。ただし、近畿、北陸、四国と北海道とでは冬期の気象状

２．「冬期の事故率」と「冬期事故リスク」の違い

況、路面状況、交通状況などの様相が異なるので、それらを改めて確認する必要がある。図－1に示すよう事故リスクは、事故率とは違う。事故率は、既に起に、北海道では冬期になると非冬期に比べて、人身事

こった事故から計算されるものであり、どのような状故件数が若干減る一方で、物損事故件数が急激に増え況で起きたかについてその値から判別できない。一るという地域特性がある。したがって、北海道の冬期

方、事故リスクとは、既に起こった事故がどのようなにおける本手法の適用においては、人身事故と物損事状況で起きたかを調べて、その状況が変化したとき起故の両方を踏まえたリスク情報を提供することが望まこり得るリスクを計算するものである。次章以降で調しい。

査の概容と分析の方法などを示すが、その前に、本章

本稿では、北海道における本手法の有効性と受容性を検討するにあたり、先ず、冬期の人身・物損事故のリスクに関する情報（以下、冬期事故リスク情報と呼＊1

で冬期の事故率と冬期事故リスクの違いを整理しておく。
事故率とは、一般に、自動車走行台キロで基準化さぶ。）に対する北海道のドライバーの選好 の構造をれた年間あたりの人身事故件数のことであり＊2、自動明らかにすることを目的とする。具体的には、道の駅

車走行台キロと人身事故件数の比率のことである。しに立ち寄ったドライバーに対して質問紙票を使った聞

たがって、冬期の事故率とは、事故率を冬期あたりのき取り調査を行い、調査で得た選好データをネスティ値に換算したものということになる。

ッドロジットモデルで分析したうえで、冬期事故リス

一方、事故リスクとは、前稿2）でも説明したとおり、ク情報をどのように表現したほうがよいか、情報提供

自動車走行台キロで基準化された単位期間あたりの人

下のルート選択においてドライバーはどのような意思

身・物損事故の起こりやすさ、つまり、生起確率と定義する。ここでいう単位期間は、日、月、年、季節な＊1「せんこう」と読む。個人が複数の選択肢の中から好みに応じて最も満足できるものを選ぶことをいう。
＊2
国交省の定義では、365日間で1万台の自動車が1万キロ走行した場合に発生する死傷事故件数のことをいう。
寒地土木研究所月報№818

2021年５月 

どである。数学的には、単位期間あたりの事故件数の期待値＝exp（パラメータ×単位期間あたりの事故要因＋log（台キロ））と定義できて、パラメータ推計後3図－2

道の駅に立ち寄ったドライバーへの聞き取り調査において使用した質問紙票には、台キロで基準化された事故件数の期待値に換算

ロナウイルス緊急事態宣言（R2. 2. 28～3. 19）後の4できる。事故の生起確率がポアソン分布などの確率分

月10日（金）～13日（月）、及び緊急事態措置（R2. 4.

布に従うとき、その分布パラメータに事故件数の期待

17～5. 31）後の7月2日（木）～11日（土）であった。

値を用いることで事故のリスクを計算できる。したがなお、調査場所の管理主体から感染症対策を含む調って、冬期事故リスクとは、冬期道路において気象や査実施計画の許可を得たうえで調査を行った。現場で交通などの事故要因が変化したときに、例えば事故が声をかけて調査を受諾して頂けた方々に対し、事前に1件以上起きる確率などで表現されるものである。

作成した質問紙票の内容に沿って聞き取りをした。

３．調査の概要

３．２

調査対象ルート
2）

前稿 では、道内でほぼ並行しているルートの中か
３．１

調査の場所と期間

ら札幌市内と新千歳空港付近を結ぶ一般国道36号ルー

聞き取り調査の場所は、道の駅ウトナイ湖、道と川ト（以下、一般道ルートと呼ぶ。）と道央・札樽自動の駅花ロードえにわの敷地内（ただし、建物外・道路

車道ルート（以下、高速道ルートと呼ぶ。）に着目し、外。）であった。調査の期間は、北海道知事の新型コ

各ルートの事故要因から冬期事故リスクを推計するモ

4

寒地土木研究所月報№818

2021年５月

３．３









質問紙票



調査に協力して頂けた方々から質問紙票の内容に沿って聞き取りをした。図－2に質問紙票を示す。
質問紙票の上半分は、冬期事故リスク情報に対するྸ஋ৼৌ২ਯ









問紙票のリスク値を算定することにした。

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を調査対象とし、前稿 で構築したモデルを使って質



2）



本稿でも、前稿と同じ一般道ルートと高速道ルート







デル式を構築してリスク値を推定していた。

ସਖ౛௠भরद਀ਠ$धखथંऔोञ෈਋হ௛জ५ॡੲਾ

ドライバーの選好構造に影響を及ぼしそうな項目を示‫ق‬ਊ঩੯ਰ঱କऌॊન૨‫ك‬भজ५ॡக>౐ਜ਼ ٫@している。実際にどの項目が選好構造に影響を及ぼし঳ಹ੊ঝ‫ॺش‬भ২ਯৈச੊ঝ‫ॺش‬भ২ਯ

ているかについては、選好構造の分析モデル（後述す঳ಹ੊ঝ‫ॺش‬भྸ஋ৼৌ২ਯ

ৈச੊ঝ‫ॺش‬भྸ஋ৼৌ২ਯ

るネスティッドロジットモデルのことである。）のパ

図－3

質問紙票に書かれた冬期事故リスク値の分布

ラメータ推計結果から判断することができる。
質問紙票の下半分は、出発前に冬期事故リスク情報

ルート利用者への聞き取りについては、道の駅に立ちが提供される際のリスク状況、その状況下で提供され寄った方々の中から、調査当日に高速道ルートを利用るリスク情報の理解しやすさの問い、情報提供下でのした、あるいは、利用する予定である方を抽出して聞ルート選択の問いを示している。問いでは、同一のリ

き取りを行うことにした。また、道の駅での調査もコ

スク値を3種類の異なる表現A、B、Cに変換したうえ

ロナ禍で中断せざるを得なかったので、道の駅での調で、どの表現が理解しやすいかや、出発前にリスク値

査における有効回答数の不足分については、図－2とを知ったときどちらのルートを選ぶかを尋ねた。

同じ内容で、後日、調査当日に高速道ルートを利用した方々へのWeb調査を実施して補完した。

３．４

調査の結果、有効回答数は、一般道ルートでは、道

リスクの値

質問紙票に書かれたリスク状況の値とリスクの値は、の駅ウトナイ湖296票、道と川の駅花ロードえにわ309

票ごとにランダムに設定される。ただし、設定の範囲

票、合計605票となり、高速道ルートでは、道の駅ウ

は実データを反映したものになっている。図－3には、

トナイ湖305票、道と川の駅花ロードえにわ225票、質問紙票に書かれたリスク値の度数分布を示している。

Web調査100票、合計630票となった。

リスク値の分布の平均値（つまり、図の右縦軸の累積
相対度数の値0.5と2本の曲線とが交差する位置におけ

４．分析の方法

る横軸の値のこと。）は、高速道ルートよりも一般道
ルートのほうが高くなった。また、度数（つまり、図４．１

選好構造の分析に必要となる理論と道具の横軸の値に該当するリスク値が書かれた質問紙票の調査対象者の母集団の中からランダムに人を選び、数のこと。）を示す図中の2本の縦棒を比較すると、各人の好みに応じて、複数の選択肢の中から最も効用＊3

リスク値が80％未満の範囲で書かれた質問紙票の数が高いものを選んでもらったとする。分析者は、ランは、一般道ルートよりも高速道ルートのほうが多く存ダムに選ばれた人々の選択結果をもとに、選ばれなか在し、リスク値が80％以上の範囲で書かれた質問紙票った人も含む母集団全員がそれぞれの選択肢をどれくの数は、逆に一般道ルートのほうが多く存在した。

らいの確率で選ぶのか（以下、選択確率と呼ぶ。）を推定できる。このように、個人の選択行動から母集団

３．５の選択行動を予測するに使われるのが、選択理論であ

有効回答数

一般道ルートと高速道ルートの冬期の日交通量を調る。

査対象者の母集団と見做し、許容誤差±5％、信頼度

選択理論では、例えば母集団の中からランダムに選99％として有効回答数を計算した。計算の結果、各ル

ばれたI人の各々が3つの選択肢m＝A, B, Cのうちどれートで600票以上の有効回答を必須とした。
コロナ禍の影響で道央・札樽自動車道のパーキング
エリアでの聞き取り調査が出来なかったので、高速道
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2021年５月 ＊3「こうよう」と読む。この文脈では、満足感の尺度のことをいう。満足感が得られる要因（説明変数）に基づいて効用（目的変数）を測る関数は、効用関数と呼ばれている。

5

か1つを選んだとき、I人の中の個人iが選択肢mから得た効用Ui は、効用V と個人iの好みεi の合計で表されmmmると考える。ただし、V は、I人を含む母集団全員のm

表－1

ログサム変数パラメータによる選好構造の階層の判定㑅ዲᵓ㐀ࡢ㝵ᒙ໬࡟㛵ࡍࡿ௬ㄝࡢጇᙜᛶࡢุᐃ

ࣟࢢࢧ࣒ኚᩘࡢ
ࣃ࣓࣮ࣛࢱ ࡢ⠊ᅖ

選択肢mに対する効用を表している。そして、個人iが例㝵ᒙ໬ࡢ௬ㄝࡣࠊጇᙜ࡛࠶ࡿࠋ

えば選択肢Aを選んだ理由は、Ui ＞max（Ui ,Ui ）、すABC㝵ᒙࡢୗ఩ࡀୖ఩࡟඲ࡃ཯ᫎࡉࢀ࡚
࠾ࡽࡎࠊ௬ㄝ࡟ᚑ࠼ࡤୖୗࡣ⊂❧ࠋ௬ㄝ࡛タᐃࡋࡓ㝵ᒙࡣࠊୖ఩࡜ୗ఩
ࡀ㏫࡛࠶ࡿࠋなわち、V ＋ε ＞V ＋ε （ただし、V ＋ε ＝max
A

A
i

BC

BC
i

BC

BC
i

（V ＋εi ,V ＋εi ）と置いている。）だからであると考
B

B

C

C

える。このとき、母集団全員を対象とした選択肢Aの選択確率はPr[ε i ＝ε , ε ＜ε ＋V －V
A

BC

A

BC

௬ㄝࡣࠊㄽ⌮ⓗ࡟▩┪ࡋ࡚࠸ࡿࠋ

]（ただし、Pr[･]は同時確率分布を表す記号である。）となり、ε がガンベル分布に従うとするとこの同時確率分布を解くこ＋β k X k ＋ε i で表される。個人iが質問紙票でX 1 ＝とができ、その結果ロジットモデルが導出される3）。

x1,ims,…, Xkms＝xk,imsと回答したとき、個人iが選択肢mとsをこの同時確率分布を解いたマクファーデンはその功績選ぶ確率p（m,s）
は、次式のロジットモデルで表されiからノーベル賞を受賞している。ロジットモデルは、

る。

ms

ms

ms

ms

ニューラルネットワークのニューロン活性化関数に使われる他、コンジョイント分析や仮想評価法CVMの

∑

exp
∑

∑

∑

exp

便益算定などにも使われており、汎用性が非常に高い。
ロジットモデルには二項ロジット、多項ロジット、（1）

プロビット、ミックスドロジットなど様々な種類があ

ネスティッドロジットモデルは、このロジットモデ

り、その中でも階層的な選好構造を分析できる道具

ルに、選好構造の階層を組み込んだものである。階層

が、ネスティッドロジットモデルである3）。本稿の場化にあわせて、Ui を、V ＋V ＋V ＋εi ＋εi ＋εi の合、3種類の冬期事故リスク情報の表現の中から1種類

ように分解する。すると、選択確率p（m,s）のネステiを選ぶと同時に、2つのルートの中から1ルートを選ぶ

p（s）
piィッドロジットモデルは、p（m|s）とp（s|m）i
ii

ことになる。この場合、選んだ情報表現のもとでルー（m）の2通りの階層で表されることになる。

ms

m

s

ms

m

s

ms

トを選ぶのか、ルートを選ぶときに情報の表現を参照

p（s）
先ず、2通りの階層のうちp（m|s）
のネスティ
i
i

するのか、という2つの階層化が考えられる。ネステッドロジットモデルを示す。新たに変数Λ を導入すィッドロジットモデルを用いれば、選好構造の階層とる。Λ は、sのログサム変数と呼ばれている。
∑

してどちらが妥当かを検証することができる。

s

s

（2）

p（s）
すると、p（m|s）のネスティッドロジットモデii
４．２

ルは次式となる。

ネスティッドロジットモデル

冬期事故リスク情報の表現を変数mとおき、表現
A、B、Cを、各々、m＝A, B, Cとおく。また、選択するルートを変数sとおき、一般道ルート、高速道ルート
を、各々、s＝H, Eとおく。mとsが選択肢となる。

∑

（3）

∑

式中のλは、ログサム変数Λ のパラメータであり、s

効用関数のパラメータ推定と同時にλも推定できる。

選好構造の階層化を次のように表す。有効回答をしp（m）
次に、2通りの階層のうちp（s|m）
のネスティ
i
i

たI人のうち個人iがmとsを選択する確率をp（m,s）とi

ッドロジットモデルを示す。mのログサム変数Λ は、

p（s）
p（m）
おくと、p（m,s）
はp（m|s）とp（s|m）
の2通
i
i
i
i
i

次式で表される。

りに変換できる。これが選好構造の階層を表してい∑p（s）る。p（m|s）では、p（s）
が階層の上位に、p（m|iiiis）が階層の下位になる。p（s|m）p（m）
では、その逆
i
i

m

（4）

p（m）
すると、p（s|m）のネスティッドロジットモii
デルは次式となる。

になる。
個人iがmとsを選んで得る効用Ui を、推計すべき母
ms

∑

（5）

∑

集団の効用V と、観測できない個人的な好みεi の和選好構造の階層化に関する仮説の妥当性について

V ＋ε i で表す。図－2の質問紙票の項目を説明変数

は、表－1のようにして判定することができる。統計的

X1 ,…, Xk とおくと、U ＝V ＋εi ＝β ＋β X1 ＋…

に有意なλの推定値について、0＜λ＜1ならば、その仮

ms

ms

ms

6

ms

ms

ms

ms

ms

ms

ms
0

ms
1

ms

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2021年５月

説は妥当である。λ＝0ならば、階層の下位が上位に全く反映されていないので、それぞれ独立に選ばれたことになる。λ＞1ならば、階層の上下関係が仮説とは逆になっている可能性がある。λ＜0ならば、そもそも仮説に矛盾があるので仮説自体を再考する必要がある。
ネスティッドロジットモデルのパラメータ推計の演算については、文献3）の巻末にPython言語とR言語で書かれたサンプルコートがあるので、それを参考にすることができる。
５．分析の結果
５．１

クロス集計の結果

図－4と図－5に、情報表現の選択結果とルートの選
択結果をクロス集計した結果を示す。

図－4

情報の表現によりルートを転換する者と転換しない者

図－4（下段）をみると、高速道ルート利用者に対する聞き取りでは、すべての情報表現において、一般
道ルートよりも多くの人が高速道ルートを選んでいた。
３．４で説明したように、質問紙票に書かれたリスク
値は、平均値でみると、高速道ルートのほうが低い。
したがって、調査日当日に高速道ルートを利用していた人は、出発前に冬期事故リスク情報を得ることで、そのリスク値を参照してルート選択を行う可能性があると考えられる。一方、図－4（上段）をみると、一般道ルート利用者に対する聞き取りでは、高速道ルートへの転換を選んだ人も多かったが、リスク値によらず一般道ルートを選んでいた人も多かった。このときの選好構造については次節以降で詳細に分析する。
次に、図－5（下段）をみると、高速道ルート利用者に対する聞き取りでは、一般道ルートへの転換を選んだ人に対しては、どの情報表現への支持も大差なかったが、高速道ルートを選んだ人に対しては、「一般道ルートの事故リスクは高速道ルートの何倍である」という表現Cが他の表現の倍以上の支持を得ていた。一方、図－5（上段）をみると、一般道ルート利用者に

図－5

ルートを転換する者が理解しやすい情報表現

対する聞き取りでは、高速道ルートへの転換を選んだ
人も、一般道ルートを選んだ人も、「一般道ルートのタλから判定した結果を示す。両図ともに、上段は式

事故リスクは高速道ルートの何倍である」という表現

p（m）（5）のネスティッドロジットモデルp（s|m）のiiCと、「1件以上事故が起きる確率は、一般道ルートで選好構造を表し、下段は式（3）のネスティッドロジ

何パーセント、高速道ルートで何パーセントである」

p（s）
ットモデルp（m|s）の選好構造を表している。上iiという表現Aとが、ほぼ同じくらいの支持を得ていた。

段・下段の各図の左上には、式（3）（5）のパラメータ
推計の結果、有意となった説明変数を列挙している。

５．２

選好構造の階層化の結果

図中の○×は、図の右上に示したログサム変数パラメ

図－6と図－7に、一般道ルート利用者と高速道ルーータによる階層の判定結果を表している。なお、p（s|iト利用者の選好構造の階層をログサム変数のパラメーm）p（m）の階層では、p（m）が上位、p（s|m）
が下位
i
i
i

寒地土木研究所月報№818

2021年５月 7p（s）を表し、p（m|s）の階層では、p（s）が上位、p iiii（m|s）が下位を表している。
図－6をみると、一般道ルート利用者は、ルートを選ぶときに、リスク情報を参照するだけでなく、説明変数として列挙した要因を踏まえて意思決定をしていた

¼

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‫؞‬হ௛৽ୡ
‫؞‬হ௛ရ๴
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$

ੲਾ਀ਠ
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‫ك‬

‫ك‬

ੲਾ਀ਠ
‫ڸ‬

ことが分かる。このことは、階層の下位にある情報表
現の選択をログサム変数のかたちで上位に組み込んで上位の選択をしているという選好構造から判明する。
一方、図－7をみると、高速道ルート利用者は、選んだ情報表現のもとでルートを選択するという意思決定をしていたことが分かる。このことは、階層の下位

঳ಹ੊
ঝ‫ॺش‬

ৈச੊
ঝ‫ॺش‬

঳ಹ੊
ঝ‫ॺش‬

ৈச੊
ঝ‫ॺش‬

‫ق‬Wக

‫ك‬
‫ك‬

঳ಹ੊ঝ‫ॺش‬ਹ৷঻ ‫ق‬

঳ಹ੊
ঝ‫ॺش‬

ৈச੊
ঝ‫ॺش‬

ੲਾ਀ਠ ੲਾ਀ਠ ੲਾ਀ਠ$%&ੲਾ਀ਠ ੲਾ਀ਠ ੲਾ਀ਠ$%&

み込んで上位の情報表現の選択をしているという選好図－6

５．３ 選好構造のパラメータ推計の結果

ৈச੊
ঝ‫ॺش‬

‫ٳ‬

‫؞‬ফೡ
‫؞‬হ௛৽ୡ
‫؞‬হ௛ရ๴
‫(؞‬7&ઞ৷‫؞‬೬঩ਹ৷

にあるルート選択をログサム変数のかたちで上位に組構造から判明する。

঳ಹ੊
ঝ‫ॺش‬

一般道ルート利用者の選好構造の階層化

図－2に示した「選好構造に影響を及ぼしそうな項
目の候補」の中から取捨選択した項目を一般道ルート
利用者の効用関数の説明変数とおき、効用関数のパラメータ推計からその説明変数の統計的有意性を確認していった結果、生き残った説明変数x1, x2, x3, x4, x5は、各々、年齢、最近5年以内に一般道ルートで交通事故を起こした経験、最近5年以内に一般道ルートで交通事故に遭遇した経験、高速道ルート利用時のETCカードの使用、休日の高速道ルートの利用頻度になった。
その結果、一般道ルート利用者の選好構造は以下と

‫ٳ‬

‫؞‬ফೡ
‫؞‬হ௛৽ୡ
‫؞‬হ௛ရ๴
‫(؞‬7&ઞ৷‫؞‬೬঩ਹ৷

ৈச੊ঝ‫ॺش‬ਹ৷঻

ੲਾ਀ਠ
$

঳ಹ੊
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ঝ‫ॺش‬

‫؞‬થਔऩਏ౤ऩख

なった。ただし、λ＝0.508である。効用関数の説明変
EA

HB

ੲਾ਀ਠ
%

঳ಹ੊
ঝ‫ॺش‬

ৈச੊
ঝ‫ॺش‬

¼

‫ك‬
‫ك‬

ੲਾ਀ਠ
‫ڸ‬
঳ಹ੊
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（6）
（7）

図－7

高速道ルート利用者の選好構造の階層化

（8）
（9）
（10）

（15）

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（16）

⁄10000

（17）
（18）

（11）
（12）
（13）
（14）
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（19）

⁄100

（20）

⁄10000（21）
次に、高速道ルート利用者の効用関数の説明変数について統計的検定で生き残ったのは、一般道ルート利
用者と同じx1, x2, x3, x4, x5と、新たな説明変数x6, x7であ
寒地土木研究所月報№818

2021年５月

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図－8

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一般道ルート利用者が冬期事故リスク情報のリスク値とその表現に応じて一般道・高速道ルートを選ぶ確率った。x6, x7は、各々、最近5年以内に高速道ルートで（30）

交通事故を起こした経験、最近5年以内に高速道ルー
トで交通事故に遭遇した経験を表す。

（31）

その結果、高速道ルート利用者の選好構造は以下と（32）なった。ただし、λ＝0.775である。

（33）

⁄100

（22）

⁄10000

（23）

（34）
（35）

⁄100
⁄10000

（36）
（37）
（38）

（24）

（39）

（25）
（26）
（27）
（28）
（29）
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５．４

リスク情報の下でのルート選択確率の結果

５．３のネスティッドロジットモデルの説明変数の値を変化させることで、冬期事故リスク情報によってどのようなドライバーが各ルートをどの程度選ぶのかについて推測することができる。
図－8は、一般道ルート利用者の母集団を対象に、一般道ルート利用者が冬期事故リスク情報のリスク値
9とその表現に応じて一般道ルートまたは高速道ルート

表現Aに着目すると、壮年ドライバー（図の上段）のを選ぶ確率を列挙したものである。図の縦軸は、その場合に対して、老年ドライバー（図の下段）の場合にルート選択確率を示しており、確率の合計は1にな

は、リスク値にかかわらず、相対的にp（H,A）
が占めiる。凡例のp（H,A）とp（E,A）
は、各々、情報表現Aでiiる割合は大きくなりp（E,A）
が占める割合が小さくな
i

一般道ルートを選ぶ確率と情報表現Aで高速道ルートっている。つまり、壮年から老年へと高齢化するにつを選ぶ確率を表している。p（H,B）とp（E,B）、p i
ii

れて、ルート転換効果は小さくなると推測できる。

（H,C）とp（E,C）
も同様である。図の横軸は、高速道i
ルートと一般道ルートのリスク値の組合せを示してお６．考察り、聞き取り調査の質問紙票には記載が無かった組合
せも含める。

６．１

情報をどのように表現したほうがよいか

図－8の前提条件として、式（14）（15）に示した効５．１の分析結果から、一般道ルート利用者と高速用関数の説明変数x2, x3, x4, x5の値を「一般道ルートで道ルート利用者の両者ともに、出発前に提供される冬事故を起こした経験も事故に遭遇した経験も近年では期事故リスク情報として、「ルート間でリスク値が何無くて、月に数回ほどは休日にETCを使って高速道

倍か」という単純な倍数表現（表現C）の受容性が高ルートを利用する」というように設定し、かつ、説明かった。しかしながら、一般道ルート利用者のうち一変数x1の値を「年齢層が30～44歳の壮年ドライバー」

般道ルートから高速道ルートへ転換した人にとってまたは「65～74歳の老年ドライバー」のように設定しは、「各ルートのリスク値が何パーセントか」というている。図－8の上段が壮年ドライバーの場合、下段

確率表現（表現A）についても倍数表現と同程度にはが老年ドライバーの場合を表している。

受容性が認められた。このことから、リスクがもつ確

図－8の上段・下段とも、図－5の上段で示したのと同様に、概ね、表現Cと表現Aが、表現Bよりも大き率的な意味をドライバーがある程度は理解できていたと考えられる。

な割合を占めている。一般道ルートのリスク値が高い

また、５．４の分析結果から、一般道ルート利用者側（つまり、図の横軸の右側。）をみると、表現Aでにとって、上記の確率表現（表現A）は、一般道ルー

は、高速道ルートのリスク値にかかわらず高速道ルートのリスク値の大小にかかわらずルート転換効果をもトが選ばれる確率p（E,A）の割合が大きい。表現Cでi

つ一方で、上記の倍数表現（表現C）は、一般道ルー

も、表現Aほど顕著ではないが同様にp（E,C）の割合
iトのリスク値が小さいときには効果がないと推測できが大きい。つまり、表現Aと表現Cの情報提供では、た。

一般道ルート利用者は、高速道ルートのリスク値にか以上より、一般道ルート利用者への情報提供では、

かわらず一般道ルートのリスク値が高いというだけで倍数表現と確率表現が受け入れられやすく、確率表現

高速道ルートを選ぶと推測できる。一方、一般道ルーのほうがルート転換効果は高いと考えられる。

トのリスク値が低い側（つまり、図の横軸の左側。）
をみると、表現Aと表現Bでは、高速道ルートのリス

６．２

どのような意思決定をしているか

ク値が高くなるにつれて一般道ルートの選択確率p i５．２の分析結果から、一般道ルート利用者の選好（H,A）とp（H,B）の割合が大きくなる。逆に、表現Ci

構造は、上位にルートの選択が、下位に情報表現の選では、高速道ルートのリスク値が高くなるにつれて一択が位置づけられた階層を成していたが、高速道ルー

般道ルートの選択確率p（H,C）の割合が小さくなってi

ト利用者の選好構造は、その逆を成していた。つまおり、リスク値以外の要因の影響が見受けられる。つり、高速道ルート利用者は、いずれか選んだ情報表現

まり、表現Aと表現Bの情報提供では、一般道ルートのもとでいずれかのルートを選んでいたが、一般道ル

利用者は、一般道ルートのリスク値が低いときには高ート利用者は、いずれかのルートを選ぶときに情報を

速道ルートのリスク値に応じて高速道ルートを選ぶと参照するだけでなくそれ以外の要因も考慮していたと推測できる。そして、表現Cの情報提供では、一般道考えられる。一般道ルート利用者の中で、一般道ルー

ルートのリスク値が低いときにはこのようなルート転トのリスク値が高いにもかかわらず一般道ルートを選

換効果はないと推測できる。

んだ人がある程度存在したのは、そのような理由から次に、図－8の上段と下段を比較して、一般道ルーだと考えられる。５．３の分析結果から、上記の要因

ト利用者の年齢層の違いがもたらす効果を分析する。

として、情報を受け取る人の年齢、交通事故の経験、

10

寒地土木研究所月報№818

2021年５月

高速道ルート休日利用頻度などが挙げられる。

・情報表現の理解しやすさは、「リスクが何パーセン
トか」という確率表現と「リスクが何倍か」という

６．３

どのようなドライバーに情報提供は効果的か倍数表現が同程度に支持されるが、その中でも、ル

６．１の考察では、一般道ルート利用者に対する情ート転換効果が高い確率表現のほうが望ましい。

報表現として倍数表現と確率表現の受容性が高く、ル

・一般道ルート利用者に情報提供する場合、一般道ルート転換効果からみると確率表現のほうが望ましいとートのリスク値が高くても、リスク値以外の要因

結論付けた。５．４の分析結果から、このような確率（例えば、運転者の年齢、事故の経験、平休日、

表現の情報提供がどのようなドライバーに効果的かが等）で一般道ルートを選ぶ人がいる。

明らかになった。すなわち、壮年と老年の年齢層に着目すると、老年の一般道ルート利用者のほうがルート

・情報を受け取る人が高齢だと、たとえ情報が確率表
現であってもルート転換効果は小さくなる。

転換効果は小さいことが分かった。
以上より、情報提供は確率表現が望ましく、確率表

謝辞：調査に際して、道の駅ウトナイ湖駅長、道と川現の情報を受け取る人の年齢が若いほどより効果的での駅花ロードえにわ駅長、苫小牧市役所観光振興課、あると考えられる。

恵庭市観光課には、敷地内（建物外・道路外）での調査行為にご理解を頂いた。分析に際しては、北海道警
察本部交通部交通企画課と寒地土木研究所との共同研

７．おわりに究に基づき、北海道警察からご提供頂いたデータを使
本稿では、冬期道路において気象や交通が原因で起用した。以上、記して謝意を表します。

こる人身事故・物損事故のリスクに関する情報（冬期
事故リスク情報）を出発前のドライバーに提供して高参考文献

事故リスクルートから低事故リスクルートへ交通量を転換させてルート全体のトータルリスクの低減を図る

1） 吉井稔雄：交通事故リスクマネジメント手法の研という交通需要マネジメントに着目し、その情報に対究開発、道路政策の質の向上に資する技術研究開する北海道のドライバーの選好構造を調査分析した結発、新道路技術会議、No.29-5、2018.

果を報告した。道の駅での調査を踏まえ、情報をどの

2） 四辻裕文、星卓見、平澤匡介、佐藤昌哉：北海道ように表現したほうがよいか、ドライバーはどのようの高速道と一般道の並行ルートにおける冬期交通

な意思決定をしているか、どのようなドライバーに情事故リスクとその要因、寒地土木研究所月報、

報提供は効果的かについて、ネスティッドロジットモ

No.808、pp.10-19、2020.

デルを用いて分析した。本稿の結論は、以下のように

3） 交通工学研究会：やさしい非集計分析、丸善、2013.

まとめられる。

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12

四辻 裕文
YOTSUTSUJI Hirofumi

平澤 匡介
HIRASAWA Masayuki

寒地土木研究所
寒地道路研究グループ
寒地交通チーム
研究員
博士（工学）
技術士（建設）寒地土木研究所
寒地道路研究グループ
寒地交通チーム
総括主任研究員
博士
（工学）
技術士
（建設）

佐藤 昌哉
SATO Masaya
寒地土木研究所
寒地道路研究グループ
寒地交通チーム
上席研究員（現 国土交通省
北海道開発局
札幌開発建設部岩見沢道路事務所所長）

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