2022年9⽉25⽇(⽇)⾏動モデル夏の学校2022成果報告会!"#$%&'()*+,-.%/0
Estimation of a transportation mode choice around Toyosu area

名古屋⼤学 森川・⼭本・三輪研究室
⽥島 怜路 松村 祐輝 中垣 弦⼀郎 ⼭中 惇⽮
ZHANG Yuchen YIN Haohui1. 背景Background

豊洲駅周辺では、歩⾏者・⾃転⾞ネットワークの整備、施設等開発が進展

Development of pedestrian and bicycle networks and facilities in the vicinity of Toyosu Station is progressing.

歩⾏者ネットワーク整備計画
Pedestrian Network Development Plan

施設整備計画
Facility Development Plan

公園や潮⾵の散歩道等の⽔辺と緑を活かしたウォーカブルな空間の創出により、にぎわいや回遊性のある拠点形成が⽬標
The goal is to create walkable spaces utilizing the waterfront and greenery,such as parks and sea breeze walkways, to create a bustling, circulating center.

参考︓豊洲１〜３丁⽬地区まちづくり⽅針

1. 背景Backgroundコロナ禍では⾏動選択が変容し、新たな⾏動が予測される"COVID-19 pandemic" alters behavioral choices and predicts new behaviors
COVID-19拡⼤
Spread of COVID-19 infection

2019

2020

コロナ禍
新たな⾏動変容の予測
Prediction of new behavior change

リモートワーク、在宅による移動選択が変化

・⾏動範囲による変化
・滞在時間、場所による変化
・移動時の “公共 or 私有” 割合変化

Remote work and homechanges travel choices

・ Change by the range of activities
・Change by time and place of stay
・Change in "public/private" ratio when traveling◎コロナ発⽣前後の2019年・2020年を⽐較

Compare 2019 and 2020 before and after the COVID-19 outbreak2. 基礎分析① Basic Analysis①
n ⽬的別交通⼿段割合 Percentage of transportation by purpose
地下鉄・鉄道地下鉄・鉄道
乗⽤⾞

乗⽤⾞

地下鉄

地下鉄

鉄道

鉄道

乗⽤⾞

鉄道

乗⽤⾞

2019

2020

主要⽬的において、“徒歩・乗⽤⾞”︓増加
Walking and passenger cars: increase

鉄道“地下鉄・鉄道”︓減少

Subways and trains: decrease2. 基礎分析② Basic Analysis②
n 移動時交通⼿段割合 Percentage of transportation by mode of travel

8％
9％
21％

29％

11％
13％

24％
2019

37％

14％ 17％
2020“徒歩”︓29％→37％増加 “⾃転⾞”︓9％→14％増加
Walking: 29% → 37% increase Bicycling: 9% → 14% increase2. 基礎分析③ Basic Analysis③
n 終点位置情報 Location of the end point

2020
2021
コロナ禍において、歩⾏者・⾃転者の終着点が駅周辺や主要道路にとどまり、公園等の施設への移動は少ない"COVID-19 pandemic", the terminus for pedestrians and bicyclists is limited
to the station area and major roads, and less at parks and other facilities.

3. モデル推定 Model Estimation

様々なパターンをNLを実⾏
Do various pattern of NL

鉄道

乗⽤⾞

徒歩

⾃転⾞

推定したモデルの1例

An example of an estimated model
参考︓Nested Logit Modelのパラメータ推定の安定性に関する研究

4. 推定結果

Estimated Result

効⽤関数

Utility function
𝑻𝒕𝒓𝒂𝒊𝒏= 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛 ∗ 𝑒𝑥𝑝(𝑑1 ∗ 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑡𝑟𝑎𝑣𝑒𝑙𝑡𝑖𝑚𝑒 + 𝑓1 ∗ 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑡𝑟𝑎𝑣𝑒𝑙𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 + 𝑏1 + 𝑏2(0) ∗ 𝑠ℎ𝑜𝑝𝑝𝑖𝑛𝑔 + 𝑏3(0)∗ 𝑚𝑒𝑎𝑙 + 𝑏4(0) ∗ 𝑠𝑐ℎ𝑜𝑜𝑙𝑤𝑜𝑟𝑘 + 𝑏5(0) ∗ 𝑔𝑜ℎ𝑜𝑚𝑒)
𝑻𝒃𝒊𝒄𝒚𝒄𝒍𝒆= 𝑏𝑖𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 ∗ 𝑒𝑥𝑝(𝑑1 ∗ 𝑏𝑖𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒𝑡𝑟𝑎𝑣𝑒𝑙𝑡𝑖𝑚𝑒 + 𝑓1 ∗ 𝑤𝑎𝑙𝑘𝑡𝑟𝑎𝑣𝑒𝑙𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 + 𝑏6 ∗ 𝑠ℎ𝑜𝑝𝑝𝑖𝑛𝑔 + 𝑏7 ∗ 𝑚𝑒𝑎𝑙
+ 𝑏8 ∗ 𝑠𝑐ℎ𝑜𝑜𝑙𝑤𝑜𝑟𝑘 + 𝑏9 ∗ 𝑔𝑜ℎ𝑜𝑚𝑒)
𝑻𝒘𝒂𝒍𝒌= 𝑤𝑎𝑙𝑘
∗ 𝑒𝑥𝑝(𝑑1 ∗ 𝑤𝑎𝑙𝑘𝑡𝑟𝑎𝑣𝑒𝑙𝑡𝑖𝑚𝑒 + 𝑓1 ∗ 𝑤𝑎𝑙𝑘𝑡𝑟𝑎𝑣𝑒𝑙𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 + 𝑏10 + 𝑏11 ∗ 𝑠ℎ𝑜𝑝𝑝𝑖𝑛𝑔 + 𝑏12 ∗ 𝑚𝑒𝑎𝑙+ 𝑏13 ∗ 𝑠𝑐ℎ𝑜𝑜𝑙𝑤𝑜𝑟𝑘 + 𝑏14 ∗ 𝑔𝑜ℎ𝑜𝑚𝑒)
𝑻𝒄𝒂𝒓= 𝑐𝑎𝑟 ∗ 𝑒𝑥𝑝(𝑑1 ∗ 𝑐𝑎𝑟𝑡𝑟𝑎𝑣𝑒𝑙𝑡𝑖𝑚𝑒 + 𝑓1 ∗ 𝑐𝑎𝑟𝑡𝑟𝑎𝑣𝑒𝑙𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 + 𝑏15 + 𝑏16 ∗ 𝑠ℎ𝑜𝑝𝑝𝑖𝑛𝑔 + 𝑏17 ∗ 𝑚𝑒𝑎𝑙+ 𝑏18 ∗ 𝑠𝑐ℎ𝑜𝑜𝑙𝑤𝑜𝑟𝑘 + 𝑏19 ∗ 𝑔𝑜ℎ𝑜𝑚𝑒)

4. 推定結果

Estimated Result

推定結果

Estimation result
20192020

5. まとめ&感想

Summary & Commentsn 基礎分析で把握した内容を⾏動モデルに適応させるが困難だった
基礎分析の不⾜/Lack of basic analysis
n It was difficult to adapt what was understood in the basic analysis to the
説明変数の効果をあらかじめ基礎分析でもっと検討すべきだった。

behavioral
model. variables should have been examined more in the basic analysis in advance.
The explanatory
n プログラミング（R）の経験者がほとんどいないため、NLモデル構築に時間がかかった
n It took a long time to build the NL model because few people had
programming (R) experience.
n 対⾯と遠隔での連携が難しかった
n Collaboration between face-to-face and remotely was difficult.
!"#$%&
https://www.toyosu.org/deve/plan
http://library.jsce.or.jp/jsce/open/00039/200911_no40/pdf/304.pdf

!"#$%&'(!)*+,Thank you for your attention