地区内地区外の移動に着目した行動モデル推定
Behavioral model estimation focusing on intra- and interdistrict movement

北海道大学 交通ネットワーク解析学研究室
Hokkaido Univ. Transport Network Analysis Lab
Akioka, Asada, Sasaki, Morita

1. 背景 Background••••1

コロナ禍前後 Before to After covid-19 pandemic
2019~2021,(Oct.~Dec.)
比較的高密度・個人IDを追えるPPデータ(豊洲)PP data, with high density
plots
Interest of our team
Covid-19 前後での住民の生活変容がデータから観測できるか？
How can we observe thechanges of the activities
before/after pandemic?

Toyosu Area

2. 基礎集計 basic analysis

2

まずは大雑把な特徴をつかむ代表交通機関徒歩+自転車鉄道

2019

地下鉄

Before covid

トリップ目的
買い物 通勤通学

2021
After covid

・Demand decline in public transportation
・Increase walkers and bikes
・Commuters decline

大方のイメージ通り，• pandemic前後で公共交通トリップの減少 / 徒歩，自転車の増加• 通勤通学目的トリップの減少• 在宅勤務の影響は？
・How about the impact of telecommuting?

豊洲エリアの内外/内内データ
Publictransportation
3Walkers

Trip
betweenToyosu andoutside

2019
Before covid
Tripcompletedin Toyosu

2021
After covid

Bike3. 仮説 Background4（予想される生活行動の変容のイメージ）• 混雑の危険性への認識が定着し，均衡的に公共交通の需要減？
自転車や徒歩増• 在宅勤務，近場がへのトリップが増える？
・Decreased demand for PT (awareness of the dangers of congestion?)・Increase in bicycling and walking
・Increase in telecommuting and trips to nearby places?

→行動変容の要因を分析するモデルを構築し，その挙動を検証→We constructed a model to analyze the factors that cause changes in behavior.

4. モデル推定 Estimation Model

5

Multinominal Logit Model for traffic mode selection
多項ロジットモデル
・豊洲エリアから外に出る行動モデル
Traffic model going out from Toyosu area

・豊洲エリア内で完結する行動モデル
Traffic model to move within the Toyosu
area
Railway
Car
鉄道
自家用車
𝑈𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛 = 𝑉1 + 𝜀1 = 𝑑1 所要時間 + 𝑓1 料金 + 𝜀1
𝑈𝑐𝑎𝑟 = 𝑉2 + 𝜀2 = 𝑑2 所要時間 + 𝑓2 ガソリン代 + 𝜀2
𝑈𝑏𝑖𝑘𝑒 = 𝑉3 + 𝜀3 = 𝑑3 所要時間 + 𝜀3
𝑈𝑤𝑎𝑙𝑘 = 𝑉4 = 𝑑4 所要時間

Bike
自転車

Walk徒歩6Comparing with 2 estimations
2 logit models estimated individually in the 2 terms
In 2019

In 2021

パラメータ
パラメータ
t値（t-value）
t値（t-value）
parametersparameters
定数項（電車）6.2
6.95 **
定数項（電車）3.35
20.212 **定数項（車）
5.5
6.38 **
定数項（車）-0.592-4.367 **定数項（自転車）
6.22
7.29 **
定数項（自転車）
0.722
7.082 **
旅行時間
0.92
10.42 **
旅行時間-0.23-0.230 **
鉄道運賃
8.83
9.58 **
鉄道運賃-2.072-2.072 **ガソリン代
0.099.47 **
ガソリン代
0.012
3.301 **
サンプル数
サンプル数
初期尤度-2070.173
初期尤度-2419.127
最終尤度-877.735
最終尤度-1469.658
決定係数
0.576
決定係数
0.393
修正済み決定係数0.573 修正済み決定係数0.39* 5%有意 ** 1%有意* 5%有意 ** 1%有意2019年のデータでは旅行時間や鉄道運賃のパラメータが正に。外に行く需要が大きかった
2021年のデータではコストを支払って外に出る意欲が減少
Decreased demand to go outside because of Corona？

政策提言（policy advocacy）

7

パラメータ
t値（t-value）
parameters
新たなパラメータとして，ゾーン外⇔ゾーン内 定数項（電車）
11.1
5.40 **
トリップを行った同日にゾーン内トリップを行っ 定数項（車）9.85
4.83 **
た比率を導入 定数項（自転車）
11.3
5.55 **
新たなパラメータ
-0.47
-1.27
A new parameter, the ratio of trips in the
旅行時間
1.16
8.59 **
zone to trips out of the zone on the鉄道運賃
4.26
9.58 **
same day as trips in the zone, is
ガソリン代
0.06
9.47 **
introduced.
サンプル数
初期尤度
-2577.557
2021年データでも新たなパラメータ
最終尤度-1315.616
決定係数0.489について推定し，比較検討を行い修正済み決定係数0.486
たい* 5%有意 ** 1%有意We would like to estimate new parameters
for the 2021 data and make a comparison.

今後の発展の可能性

8• 豊洲エリア内→外へのトリップが多い個人，内→内のトリップが多い個人の属性の分析→在宅勤務の普及の実態，適した個人属性の分析Deep analysis of demand inside, or between outside of the area
→ Analysis of the actual situation of telecommuting• 移動経路と時刻データとモデルを統合することで，潜在的によりサービスレベルの高い環境整備(例えば自転車専用道のルート，バスルーティング等)
Integrate travel route and dynamic time data to potentially→Improve the environment with a higher level of service(e.g., bicycle path routes, bus routing, etc.)