外国論文紹介

かしこい自動車の使い方：
我が国のモビリティ・マネジメントと英国等の取り組み
早川伸二（財）運輸政策研究機構運輸政策研究所研究員

HAYAKAWA, Shinji

1 ――はじめに

車交通量削減効果は，国レベルにおいて 4 〜 5 ％，潜在的な可能性としては 10 〜 15 ％程度であるとし，特に好条件の地

近年，我が国では，モビリティ・マネジメント（以下，「MM」

域の場合には，15 〜 20 ％程度の自動車交通量の削減が可能という）など，ソフト手法を活用した自動車利用の抑制に注目であるとしている．また，我が国の MM に比較的近い行動プが高まっている1）-3）．MMとは，国土交通省（2007）によれば，ラン（Travel Plan）のみの場合，国家レベルで約 3 ％，良い多様な交通機関が適度に利用されるように，「環境や健康な条件の地域において約 8 ％削減可能とされる．

どに配慮した交通行動を，大規模，かつ，個別的に呼びかけ

一方，我が国の MM による自動車交通量削減効果は，利用ていくコミュニケーション施策」3）と定義されている．ただし，回数・頻度において，約 12 ％（住民：福井都市圏および広島

MM は，自動車から公共交通の利用に転換させることを事実市），8.4 ％（住民：長岡京市他）等となっている3）．ただし，対上の目的としたソフト手法のひとつである．

象人数，計測時期および自動車交通量の計測方法などが異な

我が国における従前からの自動車交通量を削減させるソフる可能性が高く，我が国の事例を直接英国と比較することは困

ト的な取り組みとしては，「ノーマイカーデー」などがあるが，掛難である．もっとも，我が国におけるMMの効果について比較

け声倒れの感が否めない．それに対して，近年，国内外で実する場合でも，各地域において，公共交通の利用人員の増加，施されているMMは，一定の成果を挙げているとされる2）-3）．

走行台キロ，自動車移動時間，あるいはCO2削減効果など，異このように，ソフト手法による自動車利用から公共交通利用なる指標が用いられているため，効果を直接比較することが困への転換が注目されている状況の中，2008年9月，『TransportReview』誌 に S. CAIRNS，L. SLOMAN，J. ANABLE，A.
KIRKBRIDGE and P. GOODWIN著 の Smarter Choice:
Assessing the Potential to Achieve Traffic reduction Using
Soft Measures （以下「紹介論文」という）が掲載された．この紹介論文では，英国の事例を中心に，諸外国のソフト手法の難であり，統一された基準を用いて欲しいところである．

3 ――職場における行動プラン
3.1 行動プランによる自動車交通量削減効果

主要な文献によれば，職場における行動プランによって，結果がサーベイされている．本稿では，当該論文の一部を紹自動車の交通量が一般的に約 15 〜 20 ％減少することが紹介介すると共に，我が国のMMに関しても若干の検討を行いたい．

論文に記載されている．結果の詳細について把握可能な 26の組織（33,000 名以上）についてみると，交通量（トリップ数）

2 ――ソフト手法の種類と英国のケース紹介論文のソフト手法には，MM だけでなく，カー・クラブ減少の平均は 17.8 ％であった．その分布が，図― 1 に示される．横軸は，通勤に利用される自動車交通のトリップ数の削減率を，縦軸は，当該サンプルの割合を表す．

（我が国でいうところのカーシェアリング：会員制レンタカー），

紹介論文では，1〜35％の削減効果があるケースが約75％

カー・シェアリング・スキーム（相乗り：カー・プール，またはラを占めることから，ほぼ自動車利用のトリップ数の削減効果

イド・シェアリングともいわれる），テレワーキング（在宅勤務），があると述べられている．

テレカンファレンス
（遠隔会議），およびホームショッピング（通信販売）が含まれている．

しかしながら，全く減らなかったケース，および大幅に減少したケースについて，その理由の記載のない点が残念に紹介論文では，これらの施策について，詳細に述べられた思われる．これらは，代替交通の利便性，当該組織の種類文献だけでも250 を優に超えるとされる．ソフト手法の結果（職種），オフィスの立地場所，あるいは各地域の取り組みにをより詳細に検討するために，紹介論文の筆者らは，英国で対する温度差など，何か特徴のある理由が存在すると考えら実施された事例の 60 箇所のリストを作成し，地域バランスなれ，仮に定性的な分析であっても，その差異が生じる要因にどを考慮しながら，24 箇所の事例に絞り込んだ．そこから得ついての記述が欲しいところである．

られた結論は，ソフト手法全般を用いた場合，平均的な自動外国論文紹介Vol.11 No.4 2009 Winter

運輸政策研究059

3.2 費用節約効果

関の利便性，現在の自動車の利用状況，気候および土地利用

一方，表―1では，職場における行動プランの実施によって，どのあり方などの相違点が多くあることには，留意が必要である．のくらい費用節約効果が生じるのかというシミュレーション結果がまた，紹介論文および我が国の MM における自動車交通量示される．モデル1では，自動車交通量の減少率が一律に5％でが削減されるという結果には，計測方法に関する疑問が 1 点，あると仮定され，モデル2では，それぞれの地域の状況を加味しそして，現在の状況を前提とすれば，実効性に関する疑問がた，より実態に近い自動車交通量の減少率が仮定されている．

2 点考えられる．

それによれば，モデル 1 のように，自動車交通量の削減率をまず，計測方法に関しては，詳細が記されていないため正5 ％と仮定した場合，台キロメートル当たり0.3 〜 2 ペンスの費確なことは言えないが，恐らく対象者が地域住民の全てでは用の節約がなされると紹介論文の筆者たちは推計している．

なく，あくまでサンプルの結果（割合）を，全体の効果への拡一方，モデル 2 のように，それぞれの地域の事情を加味した大係数として用いていると推察され，サンプルの抽出のやり自動車交通量の削減率を用いた場合，台キロメートル当たり方次第（自動車利用から公共交通利用に転換しそうな層を対0.1 〜 0.7 ペンスの費用の節約がなされると筆者らは結論づけている．全てのケースにおいて，モデル 1 の方がモデル 2象とした場合）では，自動車交通量の削減が，過大推計になっよりも費用節約効果が大きくなっている．ている可能性が高いという点である．
さらに，実効性については，①公共交通がある程度充実ししかし，この数値が，どのくらい個人の自動車利用を減少させている地域，例えば比較的大きな都市内など，限定的なものる誘引となりうるのか，そして，社会的にどのくらいインパクトを与ではないのか，②一部の例外的な地域を除き，一時的な効えるといえるのかについては，若干の疑問が残るところである．

果しか得られないのではないのかという点がある．

MMをはじめ，自動車から公共交通利用への転換施策は，少なくともエネルギー効率の向上や環境負荷の軽減の面からは望

4 ――おわりにましいことといえ，さらに多くの現場での実施や研究を推し進

紹介論文では，Smarter Choice（かしこい自動車の使い方）める必要があるといえる．しかし，このようなソフト手法が，自動による自動車交通量の削減効果が強調されているが，紹介論

車交通量削減に，長期的かつ多くの地域に適用可能な施策と文の結果が示された国および地域と我が国では，代替交通機して，有効であるのかについては，更なる検討が必要であろう．
また，本稿では紙面の都合上割愛したが，紹介論文では，％ of case studies

4035

既存研究の幅広いサーベイがなされており，当該研究に取り30組む際に，読むべき文献の一つになると考えられる．

2520

参考文献

151）土木学会 土木計画学研究委員会［2005］，「モビリティ・マネジメント（MM）の手10引き」，社団法人土木学会．

502）藤井聡・谷口綾子［2008］，「モビリティ・マネジメント入門」，学芸出版社．
No reduction
1<1010<25
25<35％ reduction in car driver trips for commuting■図―1

行動プランの結果の分布■表―1

英国における費用節約効果

3）国土交通省［2007］， モビリティ・マネジメント ，国土交通省HP．
（http://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/MobilityManagement/mm.pdf）

Bristol

Buckinghamshire

Cambridge Aa

Merseyside

Nottingham

553

62

8

1

310,000

350,000

243,700

247,500

196,000

900,000

52,000136,000

29,96021,70034,00055,87052,00026,187

Birmingham
Length of time scheme had beenrunning intensively (years)
Estimated total expenditure, withcapital costs annualized (£)
Staff affected by travel plan incurrent year
% Driving (2001 census)
Implied number of drivers affectedby travel plans
Model A
Driver reduction (all travel plans−5%)b
Kilometres saved in current yearc
Total Kilometres saved
Cost per kilometre saved (pence)
Model B
Good travel plans (−18％)
Average travel plans (−10％)
Travel work just starting (0％)
Driver reduction
Kilometres saved in current yearc
Total kilometres saved
Cost per kilometre saved (pence)

>35

York

56

51

72

52

55

45

48

76,16015,16015,624

17,74830,617

23,244

12,622

3,808

758

781

887

1,531

1,162

631

27,052,032
108,208,128
0.3

5,384,747
21,538,987
1.6

5,549,645
16,648,934
1.5

6,304,090
28,368,403
0.9

10,875,073
27,187,683
0.7

8,256,269
45,409,478
2.0

4,483,382
8,966,764
036

30％d
60％d
10％d
8,682
61,678,633
246,714,532
0.1

46％
48％
7％
1,983
4,086,498
56,345,990
0.6

55％
6％
38％
1,641
11,654,254
34,962,762
0.7

63％
1％
36％
2,030
14,423,757
64,906,907
0.4

42％
12％
45％
2,682
19,053,128
47,632,820
0.4

96％
0％
4％
4,017
28,533,665
156,935,157
0.6

34％
20％
46％
1,025
7,281,012
14,562,025
0.4

aCambridgeshire A: calculations based on data for the districts of Cambridge City and South Cambridgeshire, where most work had taken place.
b5% was taken as being the absolute minimum level of overall impact, following the discussions with the case study authorities.
cKilometres saved in current year' is derived by assuming that each driver was previously driving for 240 working days and making a daily round trip of 29.6 kilometres. Thisis the average distance of a commuter journey by car, according to the 2001 Travel to work in GB' personal travel factsheet produced by the DfT and ONS.
dReflects frequency of contact between employers and Birmingham city council, rather than quality of travel plan.

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