スマートフォンを通じた交通情報提供による長岡花火大会来場者の渋滞回避行動喚起効果
都市交通研究室 修士 2 年 筑波徳之
指導教員 鳩山 紀一郎
1. はじめにあった．本藤ら 3)は国道 8 号沿いの各交差点にお長岡花火は日本三大花火大会の１つとして全いてナンバープレート調査を実施し，実際の車の国にその名を知られる花火大会であり，年々来場挙動を把握した．このデータを基に OD 表を修正者は増加し，令和元年に開催された長岡まつり花し，シミュレーションの精度を向上させた．また，

火大会は週末開催ということもあり，2 日間の合ETC2.0 等のカープローブデータを利用した研究

計観光客数は 108 万人を記録した．来場者の増としては，ETC2.0 対応車載器を搭載した車両か加の影響もあり，長岡花火大会終了後 21 時 00 分

ら得られたプローブ情報を用いてパーキングエ

頃から花火会場周辺を中心に大規模な渋滞が発

リア利用状況の分析が行われている 4)．その他に生している．特に長岡インターチェンジ（以下，もトラカン交通量と紐づけた ETC2.0 データを用IC）方面に向かう国道 8 号線は交通渋滞が激しいて交通量ランク別の速度プロファイル図を作

い路線であり，長岡造形大学から長岡 IC 間成し，各区間での速度変動状況や要因について分（4.4km）を通過するのに最大で 141 分かかった

析が行われた 5)．一般車プローブデータを用いてという記録を大幅に更新し今年は最大で 208 分

交通円滑性の分析方法の検討が行われている 6)．

かかっている．このような交通渋滞が本花火大会

タクシーのプローブカーデータを用いて，実際の実施の毎年の問題となっている．2018 年からは

道路ネットワーク上においてドライバーが行っ携帯用アプリケーション（以下，アプリ）を用いている選択行動についての分析 7)やタクシードた情報提供も積極的に進められている．

ライバーの個人特性の分析 8)，冬期渋滞特性の分

長岡花火後の交通渋滞について須賀ら 1)は，

析 9)が行われている．路線バスのプローブデータ

シミュレーションソフト Paramics を使用し，長岡を用いて，一般車両の走行速度の推計方法についまつり花火大会帰宅時の交通状況を平成 29 年 8ての提案 10)や交通状況の推定 11)が行われている．

月 2 日のリンク交通量調査結果とプローブカー

しかし利用されているプローブデータの ETC2.0

調査結果をもとに再現し，迂回経路へ誘導を行っにいたっては普及率が低くことや始点と終点のた場合の国道 8 号における平均所要時間の短縮

データが個人情報の観点から削除されておりデ効果と，周辺経路への影響を確認し迂回施策の実ータ分析を行う上で高速道路の限定された区間用性を検討した．杉本ら 2)は，交通渋滞緩和施策といった箇所でしか分析できていないことがあを提案し，交通シミュレーションを用いて効果をる．並びにドライバーの個人属性等の情報がない検証している．具体的に提案した施策は，長岡 IC

ので，どういったドライバーが運転を行っているの車両を他 IC に分散させる利用 IC の分散，信号かは知ることができない．また，タクシーのプロ制御，シャトルバスの有効性確認，国道 8 号の走ーブデータが用いられている場合については利

行車線利用率の変更である．最も効果のあった交用されている目的地や経路，利用者にもバイアス

通施策はシャトルバスであり，シャトルバス本数が生じやすく分析を行う上で一般化しづらい．さの増加や新ルートの新設の実施などシャトルバらに既存のプローブカーシステムは自動車一台スの強化が提案されていた．次いで効果のあった一台にセンサを取り付つけ，車両の位置情報や車施策は利用 IC の分散と走行車線利用率の変更で両挙動などをモニタリングする VICS が主流でこれは膨大なコストとなり導入がしづらい．以上の2.2. アプリ「長岡花火公式アプリ」の概要

ことから，従来の，車に GPS データが収集でき2019 年 8 月 2 日～3 日に開催させる長岡まつる装置取り付けてデータを採取する方法ではなり大花火大会の来場者を対象としたアプリで，花く，より手軽で精度の高いデータを得る方法が求火大会のプログラム，会場マップ，パンフレットめられる．本研究では，「長岡まつり大花火大会」といった長岡花火大会に関する情報を発信して終了後の深刻な渋滞問題に対して，長岡花火に自いるアプリである，2018 年度作成した「長岡花家用車で来場する人をターゲットとし，渋滞回避

火道路交通情報(2018)」が吸収合併され 2018 年につながる情報を与えることでの行動がどうの度同様に，(1) 駐車場混雑状況閲覧機能(2)経路ように変化するかを調べることを目的とする．

別・時間帯別所要時間閲覧機能といった，渋滞回避のための交通情報が提供されておりアプリ利2. 2018 年〜2019 年に開発されたアプリの概要

用者の GPS データも取得している．2018 年度に2018 年及び 2019 年に開発された，渋滞回避は搭載していた「高速道路 IC 周辺の混雑状況閲のための情報提供を行うアプリの概要を以下に

覧機能」は提供するための情報に多くの労力を割示す．

くため今年は取りやめ，「ヒートマップ機能」は効果が見込めなかったので 2019 年度版では廃止

2.1. アプリ「長岡花火道路交通情報」の概要とした．

2018 年 8 月 2 日～3 日に開催させる長岡まつり大花火大会に自動車で来場する訪問客に対して，渋滞回避に係る情報提供を提供するとともに利用者の GPS 情報を取得するアプリケーションである．このアプリでは，(1)臨時駐車場の満空情報，(2)周辺 IC の混雑情報がリアルタイムで提供できる．そのほか，(3)主要経路の過去の渋滞状況も閲覧可能である．さらに，地図上にアプリ利用者の分布が表示される(4)ヒートマップ機能も設けられており，アプリを使用中のユーザーがどこに集中しているかを見ることができる．
図 2-2 駐車場混雑状況及び会場マップの操作画面例
2.3. アプリ「長岡 haNavi」の概要
2019 年 8 月 2 日～3 日に開催させる長岡まつり大花火大会に自動車で来場する訪問客に対して来場から帰宅まで，長岡における花火観覧の案
内及び長岡市内の観光のトータルサポートをすることを試みたアプリである．目的地の他に利用したい駐車場や寄り道したい場所を選択するこ
図2-1 駐車場混雑状況及びIC周辺の混雑状況の操作画面例とによりユーザーが最も良いとするマルチモーダルな経路案内を行う．渋滞時間帯は長岡 IC には経路案内はしない設定がなされていた．機能としては(1)臨時駐車場の満空情報(2) マルチモー
ダル経路誘導(3) POI の充実がある．

図 3-1 左岸エリア

図 2-3 経路誘導の例
3. 花火当日駐車場実態調査
3.1.目的本アプリや長岡市が提供している情報により臨時駐車所への誘導を行った車以外にどのくらいの人々が民公営及び一般商業施設等の本来駐車場として開放していない場所に駐車している
図 3-2 右岸エリアのかを，その実態を調査することを目的とする．
3.2. 調査概要

3.3.調査結果

長岡花火は 8 月 2 日金曜日と 3 日土曜日に開臨時駐車場以外に左岸エリアと右岸エリアを催されるが本調査ではより多く来場されると思合わせると 8467 台の車が駐車していることが分われる後半の 3 日土曜日に調査を行った．調査場

かった．ただしリバーサイド千秋とイオン長岡店

所は大きく 2 つのエリアに分け長岡駅周辺の立の立体駐車場は時間の関係上計測することがで

体駐車場及び地下駐車場，コインパークが多く点きなかったが電話で確認したところ毎年ほぼ満在する右岸駅前エリアと花火会場から徒歩圏内

車でそれぞれ 2000 台と 300 台分の駐車容量があの駐車が行いやすい一般商業施設が集中しているのでこれを合計すると約 11000 台の車が長岡る左岸エリアにとする．調査時刻は 16：00～18：

花火を観覧しに来場していることが分かる．今後

00 とする．この時刻を選定した理由として当日

はこういった駐車場に駐車している人々をどうは観覧場所の場所取りが行われるため花火開始効率よく動かすかが課題となってくる．

時刻まで比較的余裕をもって駐車されると考えられるため．調査は左岸と右岸に人員を配置しカウンターを用いて車の計測を行っていく．

4. 帰宅時の利用 IC 及び帰宅開始時刻の分布状況
4.1. アンケート概要

から 2019 年度の IC 利用分布を比較する．
3 つのデータの出発時時刻を比較したものを

長岡花火大会終了後にアプリ「長岡花火道路交以下の図 2 に示す．

通情報」
「長岡 haNavi」内で希望者を対象としてユーザーにアンケート調査を行った．表-1 にアンケート調査概要を示す．
「来訪時の駐車場所が明確であること」及び「帰宅時に高速道路を利用していること」を条件にスクリーニングすると表のような有効回答数となった．
図 4-2 帰宅時に駐車場を出発した時間
表 4-1 アンケート調査概要
データ名

長岡花火道路長岡 haNavi

交通情報（2019）

調査期間

この分布から，長岡 haNavi で長岡 IC に誘導しないようにした結果として経路の分散が行わ（2018）
調査対象日

4.3. 分析の結果

2018 年 8 月

2019 年 8 月

れていた可能性がある．また，長岡 haNavi の利

2 日~3 日2 日~3 日用者の方が遅く帰宅している人の割合が多いこ

調査対象日から約 2 週間とから少なからず時間的分散が行えた可能性が

回答数86995

有効回答数13920ある.
5. 長岡花火大会帰宅時の行動選択モデル

調査概要

次に，実際にアプリの利用者がどのように帰宅(1) 居住地：県外又は県内（市町村）(2) 移動手段：主な交通手段，利用した駐車場，経路や時刻を選択していたのかを調べるために，交通手段や駐車場の選択理由，来訪時・帰宅時行動選択モデルの構築を試みる．まず，長岡花火に利用した IC，利用 IC の選択理由

公式アプリで取得した GPS データから長岡 ICが選択肢となり得るサンプル（142 サンプル）を抽出し，「国道 8 号を利用し長岡 IC へ行くルー

4.2. 公式アプリの GPS 分析
長岡 haNavi アンケートと公式アプリの GPS実測値，NEXCO 東日本の IC 利用交通量データ
16% 22%長岡花火公式アプリ
7%
10%17% 28%
GPS実測値

21% 17%

図 4-1 IC の利用分布場合）を利用するルート」を設定し，三肢選択モデルとした．そして，駐車場から IC までの所要時間を GPS データから読み取り，長岡 IC を利用した場合との高速道路料金差，迂回ルートから

長岡haNavi
7%18% 16% 20% 22% 18%
アンケート50%

くルート」，「実際に利用した IC または中之島見附 IC（新潟方面の場合），小千谷 IC（東京方面のNEXCO東日本
IC流入交通量データ 6%9%10% 36%（20-24時合計）

0%ト」，「国道 8 号を利用せず迂回して長岡 IC へ行

100%

長岡 IC を利用しているか（迂回路ダミー），県外からの来訪者と思われかつ長岡 IC を利用しているか（県外長岡 IC ダミー），21 時前を出発時刻としているか（出発時刻ダミー）の 5 つの変数を設定して推定を行った．その結果，まず高速道路

利用差のパラメータは有意でないことがわかっの効果を，アンケート調査結果や GPS データをた．これは，高速道路を利用した場合に節約でき用いることで明らかにしようと試みたものである金額が，全体の料金や時間に比べて余りにも小る ． 結 果 と し て ， 2019 年 に 開 発 さ れ た 長 岡

さいことが原因と考えられる．そこで，高速道路

haNavi のように，積極的な経路誘導を行うこと

料金差の変数を除外して推定し直した結果を表に一定の時間的空間的な交通分散効果があるこ

2 に示す．また，長岡花火公式アプリのデータに，とが示唆された．一方で，同アプリはまだ利用者

さらに長岡 haNavi のアンケートから把握できたの数が少ないのが現状であり，今後はアプリの利帰宅時の行動データを加えて推定したものを表用者を拡大して行動モデルの精緻化を進めると3 に示す．

ともに，交通渋滞そのものを軽減する効果があるのかを検証していく必要がある．
表 4-2 パラメータの推定値

所要時間
迂回路ダミー
県外長岡 IC ダミー
出発時刻ダミー

係数

𝑡 値

時間換算

-0.037-1.364-0.554-1.335-5.499-4.809-1.609-2.027136.9
15.036.1

サンプル数142

最終尤度54.778

尤度比0.344

修正済み尤度比0.284

表 4-3 パラメータの推定値
係数

𝑡 値

時間換算

所要時間-0.028-5.567

迂回路ダミー-1.328-4.830147.4

県外長岡 IC ダミー-0.534-1.69819.1

出発時刻ダミー-1.012-1.749

36.1

サンプル数

157

最終尤度

118.7

尤度比0.316

修正済み尤度比0.293

表 2 と表 3 を比較すると長岡 haNavi の方が土地勘のない人は迂回路を含め，長岡 IC をより敬遠するようになったと考えられる．長岡
haNavi では長岡 IC へ向かわないように誘導していたので公式アプリよりも空間的分散効果が大きいことが示唆された．
6. まとめ本研究では，自動車での長岡花火来訪者に対して渋滞回避行動を促す情報提供を行ったアプリ

参考文献
1) 須賀 晶彦，佐野 可寸志，鳩山 紀一郎「長岡まつり大花火大会を対象とした経路選択モデルの構築と迂回施策の検討」長岡技術科学 2018 年修士論文
2) 杉本 有基，佐野 可寸志，西内 裕晶「交通シミュレーションを用いた長岡大花火大会における交通渋滞緩和施策の評価」長岡技術科学 2014 修士論文
3) 本藤 優一，西内 裕晶「所要時間情報に着目した長岡
花火渋滞時における経路選択行動分析」長岡技術科学2016 修士論文
4) 三好 孝明，長谷川 栄一，田中 伸治 「ETC2.プ
ローブ情報を活用したパーキングエリア状況の試行的分
析」 交通工学論文集，pp.B_6-B_12，2017.2
5) 成嶋 晋一，葛西 誠，邢 健，後藤 秀典，辻 光弘「ETC2.0 データによる高速道路の暫定 2 車線区間の交通実態分析」 交通工学論文集，pp.A_125-A_134，2017.26) 橋本 浩良，河野 友彦，門間 俊幸，上坂 克巳 「交通円滑化対策のためのプローブデータの分析方法に関する研究」 国土交通省 国土技術研究会
7) 三輪富生，森川 高行「プローブカーデータを利用した経路選択行動に関するモデル分析」 土木計画学研究
論文集 Vol.21no.2 pp553-560
8) 金月 寛彰，服部 宏充「プローブカーデータを利用したタクシードライバーの個人特性の分析とモデル化」
2015 年度人工知能学会全国大会
9)宗広 一徳，高橋 尚人，浅野 基樹「タクシープロー
ブデータを活用した札幌都市圏における冬期渋滞特性の分析」 第 31 回土木計画学研究発表会
10)松中 亮治，谷口 守，端戸 裕樹「バスプローブデータを用いた一般車両走行速度の推計方法に関する研究」
土木計画学研究・論文集 (23), pp871-877, 200611) 坂本 勇太，南部 繁樹，財津 陽亮，赤羽 弘和，大野直輝「路線バスの法定プローブデータを活用した交通状
況の推定」 交通工学論文集 3 巻 4 号 p. A_7-A_14，
2017