世帯員間の相互作用を考慮した活動交通分析〜時空間制約に着目した同乗可能性〜
Activity and Travel Analysis Considering Interaction between Household Members〜Availability of Passenger Trip from the Viewpoint of Space-Time Constraints〜
大森
Nobuaki OHMORI宣暁*

室町泰徳**

原田昇***

太田勝敏****

Yasunori MUROMACHI Noboru HARATA Katsutoshi OHTA

１． はじめにに関しての分析を行うことを目的とする。
２． 使用データについて交通は活動の派生需要であるという概念に基づいたアクティビティアプローチの視点から、個人の交（１）調査概要

通行動の意思決定構造を明らかにしていこうという研究が近年盛んに行われている。アクティビティダ

平成 11 年 2 月 22 日（月）〜2 月 28 日（日）のイアリーデータを用いたアクティビティベースの活

一週間、秋田県秋田市内に居住する 65 歳以上の無動スケジュール決定モデルは、個人の詳細な制約条職高齢者のいる 13 世帯、30 人（無職高齢者 20 人、件を考慮できることが利点であり、次世代の交通需高校生以上の非高齢者 10 人）を対象に、活動日誌要予測モデルとしての期待が大きい。また、意思決調査とトリップ調査を組み合わせた調査を行った。

定の単位として世帯に着目し、政策に対する反応行

活動日誌では自宅内での活動についても記入しても動を世帯全員の行動調整の結果として捉えようとすらっている。世帯構成による活動パターンの違いを1）見る目的で、単身世帯 4 世帯、夫婦世帯 4 世帯、同

この手法は、世帯員間の制約いわば相互作用を詳細居世帯 5 世帯を対象とした。本調査においては、でに考慮できるため、より現実的な回答を得ることがきる限り正確で詳細な時空間データを得るために、可能である。

同時に PHS の位置情報システムも活用し 2）、活動るゲーミングシミュレーションの手法が存在する。

世帯員間または複数の個人間の相互作用を考慮し場所については具体的な建物名を記入してもらい、なければ分析できない交通行動現象として、自動車不明な場所については後日訪問して、活動場所を確同乗が挙げられよう。自動車同乗は、高齢者にとっ認した。てはモビリティ確保のための重要な交通手段であり、また TDM 政策においては相乗りという一つの自動車利用削減の手法となり得る。

（２）調査データの外出特性調査データの外出特性について概観する。高齢者

本研究においては、詳細なアクティビティダイアと非高齢者とを比較すると、高齢者の方が外出日数、リーデータ、交通ネットワークデータ、活動機会デサイクル数、トリップ数ともに小さいという一般的ータを利用し、活動スケジュールの時空間制約を考な傾向が見られる（表 1）。また、自動車を運転でき慮して、自動車同乗の可能性を判定できるモデルをない高齢者について全トリップに対する交通手段が構築し、モデルの適用例として高齢者の同乗可能性同乗の割合は、同居世帯 22％、夫婦世帯 11％、単身世帯 4％となった。
表 1 調査データの外出指標

Keywords 交通行動分析、自動車保有・利用、交通弱者対策*学生員 工修 東京大学大学院工学系研究科都市工学専攻**正会員 工博 東京大学工学部付属総合試験所***正会員 工博 東京大学大学院新領域創成科学研究科****フェロー Ph.D 東京大学大学院工学系研究科(〒113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1、TEL 03-5841-6234、FAX 03-5841-8527)

高齢者
非高齢者

外出日数（日／７日）
5.0
6.1

サイクル数（／日）
1.0
1.4

トリップ数（／日）
2.5
3.5

３．分析モデルについて

乗者の全てのプリズムに対して、同乗者が調査期間中に行った全ての外出活動が実行可能かどうかを判本研究で構築したモデルについて記述する。本モ定する。この場合は、活動機会の営業時間を設定し、デルは、運転者と同乗者の一日の活動スケジュール同乗者がプリズム内でその活動を行うことができ、の時空間制約を考慮して同乗の可能性を判定し、まかつ運転者のプリズムがトリップに重なるときに、た代替活動パターンの移動指標などを算出するもの同乗が可能と判定する。例えば、図 1−2 はプリズである。時空間制約を考慮するために時空間プリズ

ム内で活動が実行可能であり、往路のみ同乗が可能

ム3）の概念を用いるが、本研究におけるプリズムのな場合の例である。同様に、図 1−3 は復路のみ同乗が可能な場合の例である。図 1−4 の場合には、考え方を以下に記す。
運転者および同乗者の活動を時空間制約の違いによって以下の３種類に分類する。

往路復路ともに同乗が可能であり、かつ運転者と同乗者は共に活動を行うことも可能である。

活動(a)…その活動を行う時刻・時間・場所が固定

表２に示すように、個人のアクティビティダイア

活動(b)…その活動を行う時間・空間が固定

リーデータ、交通ネットワークデータ、活動機会デ活動(c)…その活動を行わなくても良く、行う場合ータを入力することで、各トリップに対する同乗可

は時刻・時間・空間ともに自由（活動(a) 、能性および各プリズムに対する同乗による活動実行活動(b)以外）可能性が出力される。今回は秋田市に適用している活動(a)を固定活動とし、ある活動(a)と次の活動(a)ため、道路 OD 時間、バス OD 時間については独自の範囲でのみ活動(b)の時刻を調整可能とし、活動(c)にネットワークデータを作成して計算している[1]。に割り当てられる時間をひとまとめにした時に、利表 2 入力データ

用交通手段の速度に応じてプリズムが決定されるも需要サイド

4）のとする 。

交通供給サイド

ダイアリーデータに現れている実際の外出活動に関しては、運転者のプリズムが同乗者のトリップに活動機会サイド重なる場合に同乗可能とする（図 1−1）。また、同アクティビティダイアリー
活動の時空間制約
道路 OD 時間（ノード～ノード）
バス OD 時間（バス停～バス停）
活動機会立地
営業時間帯

プリズム時刻調整可能範囲時間

運転者のプリズム同乗者のプリズム

図 1－1 実際のトリップで同乗が可能な例

図 1－2 プリズム内で往路のみ同乗が可能な例
同乗者のパス
運転者のパス
活動機会の営業時間
運転者はこのプリズム内にいることが条件

図 1－3 プリズム内で復路のみ同乗が可能な

図 1－4 プリズム内で往路復路とも同乗が可能な

４．高齢者の同乗交通へのモデルの適用例

段を利用している人が半数以上いるという結果が、高齢者と同乗者の時空間制約が合わないことが原因（１）高齢者の同乗・送迎交通の既存研究についての一つであることを示唆する。
表３ 実際のトリップに対する同乗可能性と実態同乗交通は、徒歩や自転車で外出可能な範囲外への交通手段として、また徒歩や自転車、公共交通での外出が困難で、しかも自動車を運転できない高齢者にとって重要な交通手段である。高齢者の同乗・送迎実態に着目した既存研究の成果として、以下の点が明らかにされている 5）6）。
・高齢者の同乗のほとんどが家族間で行われており、配偶者や子供が運転者となっている。
・帰宅する際に他の交通手段を利用している人が半数以上おり、送迎交通はそれ自体で完結した交通にはなっていない。
（２）同乗可能性と実態

高 運 運転者齢 転
続柄者 者
P1 D1 配偶者
P2 D2 配偶者
P2 D3 子供夫婦
P2 D4 子供夫婦
P3 D5 子供夫婦
P4 D6 子供夫婦
P5 D7 配偶者
P6 D7 配偶者
P7 D8 子供夫婦
P7 D9 子供夫婦
計

運転者 同乗可能 同乗利用 同乗利用
職業
ﾄﾘｯﾌﾟ
ﾄﾘｯﾌﾟ
／同乗可能
無職
100%
43%
43%
無職
0%
0%
――
通勤者
100%
0%
0%
通勤者
100%
0%
0%
通勤者
63%
25%
40%
通勤者
0%
0%
――
無職
100%
60%
60%
無職
100%
0%
0%
自営業
82%
18%
22%
自営業
55%
18%
33%
75%
35%
35%

＊同乗可能トリップ…全トリップに対する同乗可能だった割合
同乗利用トリップ…全トリップに対する同乗を利用した割合
同乗利用／同乗可能…同乗利用ﾄﾘｯﾌﾟ／同乗可能ﾄﾘｯﾌﾟ

本モデルを適用し、日常生活でどのくらい同乗のまた、高齢者が実際行った外出活動について、そ可能性が存在するのかを確認し、その上でどのくらの活動がその日の他の時間帯や、他の日に行ってもいの割合で実際同乗を利用しているかを分析する。

よい活動であった場合については、高齢者が実際ト

ここでは、家族間での同乗に限定し、夫婦世帯またリップを行ったプリズムにおいては同乗が利用できは同居世帯の高齢者の中で、自動車を運転できず、なくても、その日の他の時間帯や、他の日であればかつ世帯内に自動車を運転できる人がいる場合を対同乗が利用可能であったという判定となった。

象とする。使用データの中で、このような状況にある高齢者は 7 人、運転者は 9 人存在し、同一世帯内（３）同乗が可能となった場合の一般化乗車時間の評の高齢者と運転者との組み合わせは 10 組ある。

価

まず、実際のトリップに対して同乗が利用可能で次に、利用交通手段別の身体抵抗を表す等価時間あったかどうかを判定した結果を表 4 に示す。トー係数[2]を用いて、高齢者の実際のトリップの一般化

タルでは 75％のトリップで同乗が可能であると判乗車時間と、同乗の可能性のある全ての高齢者のト定された。しかし、同乗が可能な状態で実際同乗をリップ（他の時間帯や他の日に行ってもよい外出活利用しているのは、35 ％である。それ以外の交通動に対するトリップを含む）で同乗を行った場合と手段を利用した場合についてみると、徒歩が 38 %の一般化乗車時間との比較を行う。また、運転者にと多く、外出場所が近い場合は同乗を利用しない傾

ついては実際のトリップの運転時間と、全ての高齢向が伺われる。また、遠い外出場所の場合はタクシ者のトリップに対して同乗を供給した場合の運転時ーやバスを利用しているが、これは高齢者と運転者間を算出した。計算結果を表４に示す。当然のこと

ともに時空間制約以外の要因のために同乗が選択さだが、高齢者の一般化乗車時間は大きく減少するこれなかったものと考えられる。とになる。一方、運転者は同乗を供給することで迂また、トリップ単位ではなく、往復の１サイクル回をしたり、追加的にトリップを行うことになり運に着目すると、往路のみ同乗で復路は違う交通手段転時間が増加することになる。両者の値は単純にはを利用しているケースがいくつか見られる。本モデ比較はできないが、運転者の運転時間の増加分と比ルによる出力結果においても、往路または復路のみべて、高齢者の一般化乗車時間の減少分が大きく、同乗を利用可能であると判定された場合もあった。

高齢者と運転者の移動抵抗の合計は減少することがこの結果は、既存研究における帰宅時に他の交通手予想される。
表４ 同乗の可能性のある全てのトリップで同乗が可能となった場合の高齢者の一般化乗車時間と運転者の運転時間の変化（分）高齢者
P1P2P2P2P3P4P5P6P7P7

運転者
D1D2D3D4D5D6D7D7D8D9

高齢者
一般化乗車時間（分）
現状可能な
トリップは全て同乗
14149163211632116321443213213241924120732207
32

運転者
運転時間（分）
現状
可能なトリップは全て同乗
14215289117454482
6341932032362362835282922423506＊高齢者の単位はバス着席時間に直したもの

５．まとめと今後の研究方針
本研究では、運転者と同乗者の活動スケジュールの時空間制約を考慮して、同乗の実行可能性を判定するモデルを構築した。モデルの適用例として、アクティビティダイアリーデータを用いて、高齢者の分析手法を開発し、世帯員間の相互作用を考慮した交通政策への反応を捉える（例えば、世帯内の通勤者の出勤時刻変更により送迎が可能になる、コミュニティバスや STS の導入により送迎の必要性がなくなる、等の交通現象）。
・一方で、世帯全員のデータにより交通診断を行い、一週間を単位とした交通行動の変更による自動車利用の削減を目的としたトラベルブレンディング7）に適用する。

以上のような点を視野に入れて研究を進めていきた
いと考えている。
注[1] 道 路 ネ ッ トワ ー ク 上 の自 動 車 の 速度 は DID 内26km/h、DID 外 39 km/h として、OD 間の最短所用時間の経路の移動時間を道路 OD 時間とした。バスの移動速度は、DID 内 20km/h、DID 外 30km/hとし、待ち時間、乗り換え時間を考慮して、さらに等価時間係数を用いて一般化乗車時間を計算し、バス停間の最小一般化乗車時間の経路の移動時間をバス OD 時間とした。徒歩速度は 4km/h と設定した。
[2] 既存研究において求められた等価時間係数を参考に次の値とした−高齢者バス着席 1、徒歩 2.4、乗り換え 5.2、待ち 1.9、同乗 0.8

同乗可能性に関する分析を行った。分析の結果、自動車を運転できない高齢者の日常生活においては、参考文献同乗成立のための時空間制約を満たす場合は多いが、実際送迎を利用しているのはそのうち 30％程であり、外出場所が近い場合や、それ以外の要因が存在する際には同乗を利用していない。また荒い計算ではあるが、同乗が可能な高齢者の全てのトリップで同乗を利用したと仮定した場合には、高齢者の一般化乗車時間は大きく減少し、運転者の運転時間の増加分の抵抗を上回るものと考えられる。
本研究で使用したデータのように、世帯全員の複数日の活動日誌データを利用することで、個人のデータまた一日のダイアリーデータのみからは分析できない現象を分析することが可能となる。特に活動パターンの選択肢集合や交通政策への反応行動を正確に捉えるためには、世帯員間の制約や相互作用を考慮できるツールは有効であると考えられる。本研
究で構築したモデルの今後の発展可能性としては、・GIS とリンクさせることによって、汎用性の高いゲーミングシミュレーション手法を用いた調査・

1) P. M. Jones: Experience with Household Activity-TravelSimulator (HATS), Transportation Research Record 765,pp.7-12, 1980.
2) 東京大学生産技術研究所: ITS に関する基礎的先端的研究,
pp.139-156, 1999.
3) T. Hägerstrand: What about people in regional science?,
Papers of the Regional Science Association, 24, pp.7-21,1970.
4) 大森宣暁, 室町泰徳, 原田昇, 太田勝敏: 生活活動パターンを考慮した高齢者のアクセシビリティに関する研究〜秋
田市をケース･スタディとして〜, 土木計画学研究･論文集15, pp.671-678, 1998.
5) 今野速太, 清水浩志郎, 木村一裕, 五十嵐日出夫: 高齢者のモビリティ確保における送迎交通の実態, 第 29 回日本都市計画学会学術研究論文集, pp.103-108, 1994.
6) 藤田光宏: 公共交通不便地域における高齢者の自動車同乗の実態とその類型化について, 東京都立大学修士論文,1999.
7) 原田昇, 牧村和彦: 欧米の交通円滑化の取り組み−持続可能なモビリティ戦略−, 道路交通経済’98-4, pp.35-47,
1998.
8) 申連植: 移動制約者を考慮した公共交通システムとその評価に関する研究, 東京都立大学学位論文, 1997.
9) 新田保次, 上田正, 森康男: 高齢者の交通形態別等価時間係 数 と 時 間 価 値 , 土 木 計 画 学 研 究 ・ 講 演 集 No.16(2),pp.191-194, 1993.