時空間制約下での交通行動理解のための教育用 GIS システムの開発
大森宣暁，原田昇，太田勝敏

Development of Educational GIS Application for Understanding
Travel Behavior under Space-Time Constraints
Nobuaki OHMORI，Noboru HARATA，Katsutoshi OHTA

Abstract: Understanding travel behavior is essential for urban transportation planning. This
paper aims to develop a GIS-based application for understanding individual and household
travel behavior under space-time constraints and to apply the system to students studying
environmental information system in spatial planning and policy. Required input dataconsist of activity schedules, transportation networks and activity opportunities. Potential
path area (PPA) and feasibility of participating in activities in space-time prisms after
changing constraints can be simulated on GIS. The system is very useful for students tounderstand activity-travel behavior in space-time.
Keywords: 交通行動（travel behavior），時空間プリズム（space-time prism），ゲーミングシミュレーション（gaming simulation）

1．はじめにークおよび人の移動の空間要素を表現する上で非常

都市交通計画において，都市空間における人の交に有効な道具であり，近年のソフトウェアの進化と通行動のメカニズムを理解することは必要不可欠のデータ整備の進展により，交通の様々な分野におい要素である．ここで，交通は，ある場所である活動て広く活用されている．時空間制約下での活動交通を行うという本源的需要を満たすための派生需要で研究にも，近年 GIS が有効に利用されている（瀬あり，生活活動との関係で交通行動を理解すること

川・貞広，1996；Miller，1999 など）．

が，交通政策や環境の変化による活動・交通パター

本稿は，学生が都市空間において時間・空間の制ンの変化を考察する上でも有効である．また，交通約条件下での交通行動を理解するために利用可能な政策の目的の一つは，より多くの選択肢集合を，よGIS ベースのアプリケーションの開発と，授業におり公平な方法で市民に提供することである（Burns，ける適用結果について報告する．

1979）．よって，日常生活において人々が直面する様々な制約条件の下で，任意の場所における活動の2．システムの開発実行可能性を評価することは重要であり，従来から2．1． 時空間制約下での活動・交通研究

時空間制約下での活動の実行可能性に関する研究がJones et al．（1983）は，Household Activity-盛んに行われてきた（Lenntorp，1978；瀬川・貞Travel Simulator（HATS）と呼ばれるゲーミング

広，1996；Miller，1999 など）．

シミュレーションツールを開発した．これは，地図一方，GIS は都市における諸施設，交通ネットワ上に一日の移動を，時間軸上に一日の活動を記録し，

大森：〒113-8656 文京区本郷 7-3-1 東京大学工学部都市工学科気付
東京大学大学院新領域創成科学研究科環境学専攻
Tel: 03-5841-6234 FAX: 03-5841-8 5 2 7 E-mail: nobuaki@ut.t.u-tokyo.ac.jp

個人や世帯を取り巻く制約条件を明確に認識させた

最短時間経路とした．活動機会データとしては，利上で，ある政策が実施された場合の世帯の反応をシ用者が対象期間において訪問した全ての施設の立地ミュレートする道具である．当初は，交通行動の理と営業時間データを作成した．入力データからプリ解および政策評価ツールとして適用されたが，学生ズムと活動実行可能性を計算するモジュールは，現に日常の生活活動と交通行動との関係を理解させる

在 C でプログラミングされており，MapBasic からための道具としても有効に利用された（Jones，呼び出す構造としている．

1982）．著者らは，既に高齢者世帯の交通行動を理

図２に画面の例を示す．一日の活動パターンを自解するために GIS ベースのゲーミングシミュレー

宅内活動，自宅外活動，移動の 3 つに分類して時間ションツールを開発し，地方都市に適用しており（大軸に表示し，移動パターンを地図上に表示する．同森ほか，2000），本システムは，それをベースに教時に 2 人の活動スケジュール制約を考慮して自動車育用システムを念頭に改良を加えたものである．

同乗という交通手段を明示的に扱うことも可能であ本システムは，Hägerstrand（1970）により提案

る．さらに，PHS データを利用して，移動経路も表された時空間プリズムの概念に基づき，時空間プリ現することが可能である．

ズム内の活動機会数および活動実行可能性をシミュレーションできることを要件としている．Lenntorp

・（1978）や瀬川・貞広（1996）のシミュレーションモデルと基本的には同じ構造であるが，本システムは仮想的な活動プログラムを用いたシミュレーションではなく，実際のダイアリーデータを利用して活動プログラムを設定できるなど，システム利用者個別の制約条件を柔軟に導入可能な点が特徴である．

・・入力データ
交通需要サイドØ活動スケジュール（アクティビティダイアリー，活動の時空間制約）
Ø
個人・世帯属性（利用可能交通手段，交通費予算，最大徒歩時間）
Ø行動軌跡（PHS データ）
交通供給サイド
Ø交通ネットワーク
活動機会サイドØ

施設立地・サービス時間帯

2．2． システムの概要
GIS ソフトウェアは MapInfo を，カスタマイズ時空間プリズム・活動実行可能性の計算用ソフトウェアとして MapBasic を利用して，ユーザーインターフェース部分をプログラミングした．
図 1 に示すように，入力データは，活動スケジュ

GIS 上での活動・交通パターンの時空間表示

ールデータ，交通ネットワークデータ，活動機会デ

図1

システムの概要ータであり，これらのデータを用意できれば，どの都市でも適用可能である．活動スケジュールデータ
は，アクティビティダイアリーと呼ばれる，朝から夜までに行った活動（睡眠，食事，授業，買い物など）および移動を，時間を追って記入してもらう形
式のデータに，各活動の時空間制約に関する情報を付加したものである．
交通ネットワークデータは，今回は首都圏に居住し日常的に徒歩と鉄道を利用している利用者を対象としたため，乗換リンクや駅間標準速度などの属性を有する独自に作成した鉄道ネットワークデータを利用した．施設間の移動時間はネットワーク上での

図2

システムの実行画面の例

制約条件の変更

3．教育用システムとしての適用
3．1． 適用事例
東京大学大学院新領域創成科学研究科環境学専攻の授業「環境空間情報学演習」において，本システムを適用した．受講学生は，別途講義により，交通行動や時空間プリズムの概念についてはある程度理解している．GIS を，ほとんど利用したことがない学生も半数ほどいた．本授業は計 17 人の学生が受講した．まず学生は，あらかじめ自分の一週間のアクティビティダイアリーを記録する．うち 4 日間については，PHS 位置情報システムの機能を有する小図3型端末 PEAMON（岡本ほか，2000）を携帯し，行プリズム内の駅動軌跡データを収集した．
各個人の一週間のアクティビティダイアリーデー
タと行動軌跡データをネットワークサーバー等に予め用意しておく．はじめに，MapInfo 上で MapBasic
プログラムを起動し，対象個人を選択し，交通手段の利用可能性，最大徒歩時間，交通費予算などを設定する．次に，対象日を選択し，活動の時空間制約を設定する．その後，プリズムと活動の実行可能性を計算する．そして，現状および制約条件変更後のプリズムとプリズムにおける活動の実行可能性をシミュレートする．図 3 のように，プリズム内の活動

図4

機会（潜在経路域，PPA）の指標として，プリズムプリズムにおける活動の実行可能性内の駅数を，そこでの最大活動実行可能時間別に色分けして表示できる．図 4 のように，特定のプリズ

時間

ムにおいて対象期間中に活動を行った特定の施設で，③任意の時間の活動が実行可能かどうかを判定できる．
授業では，対象期間中の適当な一日を選んで，以下④⑥①の 2 点についてシミュレーションを行い，レポートを作成した（文中の①〜⑥は，図 5 に対応する）．

②・ ある一日の複数のプリズムの違いを確認し，「①自由時間」，「②固定活動場所間の距離」を変化させた場合の「③プリズムの大きさ」の変化をシミュレーション．

⑤空間

図 5 時空間プリズム，活動実行可能性とシミュ
レーションにおける操作変数

・ ある一日のあるプリズムにおいて，ある場所での活動の実行可能性，および「③プリズムの大3．2． システムに対する学生の評価

きさ」，「④活動時間」，「⑤活動場所」，「⑥サー

本システムを利用した一連のシミュレーションにビス時間帯」を変更した場合の活動の実行可能

対する学生の評価からは，本人の実際の生活活動に性をシミュレーション．

関するデータを利用することで，より具体的に交通行動を理解することができ，さらに毎日の生活を省ついては，プログラミングとアルゴリズムに関するみる機会を提供することもできたことが明らかにな課題である．また，本システムを，情報通信利用とった．一方で，さらなる改良の方向性も示唆された．

活動スケジュールおよび交通行動との相互作用を理

その他，興味深い回答を以下に記す．

解するために適用する可能性も考えられる．

●システムの有効性に関する意見
・ 実行不可能と認識していた活動が実行できることに驚いた．

参考文献
大森宣暁・室町泰徳・原田昇・太田勝敏（2000）GIS

・ 時間を有効に利用していないことがわかった．

ベースのゲーミングシミュレーションツールの開発

・ 一日の中で移動時間の占める割合が大きいことと高齢者の活動交通分析への適用，土木計画学研究･がわかった．
・ 他の日でも，その活動が実行可能であることがわかった．

論文集，17，667-676．
岡本篤樹・鈴木明宏・李竜煥・田名部淳・朝倉康夫（2000）PEAMON (PErsonal Activity MONitor)●改良の方向性を示唆する意見の開発と機能実験，土木計画学研究・講演集，23(1)，・ 鉄道以外の交通手段を考慮できると良い．

659-662．

・ 所要時間の変動を考慮できると良い．

瀬川祥子・貞広幸雄（1996）GIS を利用した保育施設

・ より操作しやすいユーザーインターフェース．

計画立案支援システムの開発，GIS−理論と応用，4・ 対象期間中に活動を行った施設以外の活動機会(1)，11-18．

データがあると良い．

Burns，L．D．(1979) Transportation，temporal，and・ 最大活動可能時間が表示できると良い．

spatial components of accessibility，Lexington：・ 活動スケジュールの設定が，より自由に行える

LexingtonBooks．と良い．

Hägerstrand， T ． (1970) What about people inregional science?，Papers of the Regional Science

4．まとめ

Association，24，7-21．

本稿は，都市空間における時空間制約下での人のJones，P．M．(1982) ‘HATS’ Educational manual：

交通行動を理解するための教育用 GIS システムのStudying travel in the context of household

開発と適用について記した．学生の評価からも本シ

activity patterns，Transport Studies Unit，Oxford

ステムの有効性が示され，さらなる機能の拡張とユUniversity，Ref．193/PR．

ーザーインターフェースの向上により，より有効な道具として活用できることが期待される．
本システムの発展可能性を以下に述べる．マルチJones，P．M．，Dix，M．C．
，Clarke，M．I．and Heggie，I．G．(1983) Understanding travel behavior，
Aldershot：Gower．

モーダルな評価を可能とするための多手段交通ネッ

Lenntorp，B．(1978) A time-geographic simulation

トワークデータの利用，ネットワークのサービスレmodel of individual activity programmes ， in

ベルの変更，交通費用の考慮，対象期間中に利用しCarlstein，T．，Parks，D．and Thrift，N．eds．
，た以外の活動機会データの利用による目的地の代替

Timing Space and Spacing Time 2 ， Human

案のシミュレーション等については，GIS データベ

Activity and Time Geography，162-180．

ースが整備できるかどうかに依存する．また，他のMiller ， H ． J ． (1999) Measuring space-time

世帯員や他人とのカップリング制約の考察，複数のaccessibilitybenefits

withintransportation

アクセシビリティ指標の導入（例えば Miller，1999），

networks ： Basic theory and computational

GPS や PHS を用いて得られる詳細な行動軌跡デー

procedures ， Geographical Analysis ， 31(2) ，タを利用した経路の代替案のシミュレーション等に187-212．