詳細な時空間データを用いた活動交通シミュレーションに関する研究〜高齢者の生活活動と交通行動に着目して〜

Activity-Travel Simulation Using Detailed Spatio-Temporal Data
〜Analyses for Daily Activity and Travel Behavior of the Elderly〜
東京大学大学院工学系研究科都市工学専攻 大森宣暁This paper aims, by using detailed and accurate data collected by up-to-date information andcommunication technologies (GPS, PHS) and GIS, to understand detailed constraints from theview of activity-based approaches, to develop methods of the choice set of alternative
activity-travel patterns and to analyze the relationships between daily activity and travel behaviorof the retired elderly. The concrete objectives are, 1) to propose an idea for time-space prism
considering activity scheduling and to conduct analyses and appraisals of time-space accessibility,
2) to develop the systems of collecting and analyzing data by GPS and PHS and to examine
applicability to travel behavior surveys, 3) to develop a GIS-based gaming simulation tool linked
with models of alternative activity pattern generation, introducing pick-up mode considering
space-time constraints of two people’s activity schedules with trade-off of multi-day activities,
and to examine the possible new activity patterns to changes of constraints by conducting depth
interview surveys with this tool.

１．研究の背景と目的
高齢社会において、高齢者に対するモビリティを確保し、高齢者が容易に外出できる交通環境を整備することは、高齢者の社会参加を促進する上での前提条件のひとつとして重要である。ノーマ
ライゼーションさらにはユニバーサルデザインの理念の基に、交通施設や車両のバリアフリー化をはじめとして、誰にもやさしい交通サービスを目指した整備・開発は徐々に進んできている。
一方で、高齢者の交通行動のメカニズムに関する分析や、交通政策の定量的な評価に関する研究は非常に遅れている。詳細な制約条件の把握と制
約条件緩和による交通行動変更の予測には、従来のトリップベースの分析ではなく、一日の活動決定の一貫として交通選択を捉えるアクティビティベーストアプローチが有効であるものと考えられる。近年、活動スケジュール決定ミクロシミュレーションモデルの開発が盛んに行われており、特に TDM シミュレーションとしてスケジュール管理施策評価の枠組みは提供されている。

ここで、高齢者は非高齢者と比較して、身体能力の低下により、歩行が困難な人や公共交通を利用する際に困難を感じる人、また自動車を運転できない人も多く家族に送迎してもらう場合も多いなど、外出に対する制約が強い。さらに健康維持のため、または長年の習慣により規則的な生活パターンを送っているなど、身体的制約のみならず習慣的な面での制約、さらには財政面での制約も強い。一方で、非高齢者と比較すれば自由時間が多いことから時間価値が低いこともわかっている。以上の様々な要因により、高齢者の毎日の生活活動と交通行動を考えた場合に、選択肢集合
からのベストチョイスというプロセスよりも、利用可能な活動パターンの選択肢集合の選定プロ
セスで、選択肢集合が非常に限定されることが予想される。よって、高齢者の交通行動分析には、
まさにアクティビティベーストアプローチが適しているものと考えられる。
しかし、高齢者の交通行動にアクティビティから迫ろうとする研究は、あまり盛んに行われてい高齢者の生活活動と交通行動
時空間ﾌﾟﾘｽﾞﾑと時空間ｱｸｾｼﾋﾞﾘﾃｨの基礎理論と拡張（第 3 章）
制約条件
交通需要サイド
個人・世帯属性
活動ｽｹｼﾞｭｰﾙ

交通供給サイド

活動機会サイド

交通ﾈｯﾄﾜｰｸ

活動機会

活動パターンの選択肢集合

活動パターン

時空間ｱｸｾｼﾋﾞﾘﾃｨ

時空間パス

世帯
個人
都市圏におけるｱｸｾｼﾋﾞﾘﾃｨの計測と政策評価（4．4．
）

自由目的外出活動選
択への時空間ｱｸｾｼﾋﾞ
ﾘﾃｨの影響（4．5．
）

GPS を用いたﾊﾟｰｿﾝﾄﾘｯﾌﾟﾃﾞｰﾀ収集（5.3.）
GPS を用いた自動車ﾄﾘｯﾌﾟ
ﾃﾞｰﾀ収集（5.4.）

二人の時空間制約を考慮した同乗可能性の分析（6.2.）GIS ﾍﾞｰｽの応答型代替活動ﾊﾟﾀｰﾝ評価ﾓﾃﾞﾙの開発と適用（6.3.）

PHS の位置情報ｼｽﾃﾑを用いたﾊﾟｰｿﾝﾄﾘｯﾌﾟﾃﾞｰﾀ収集（5.5.）GIS を利用した
詳細な時空間ﾃﾞｰﾀ

図１

本研究のアプローチ

ない。よって、高齢者の生活と交通の関連、ライな状況を提示しての SP データ収集など、被験者

フスタイルと交通行動との関係についてはほとへの負荷を軽減し、より詳細な行動データを収集

んど未知である。高齢者交通の研究が、ある断片するという新たな調査手法の実用化の可能性は的な側面からの分析にとどまりがちなのも、高齢高い。また GIS の普及により、交通 GIS データ者に対する調査の困難さに伴い、個人や世帯を取の整備も途につき、詳細な環境空間情報が比較的り巻く環境や、毎日の生活活動および交通行動に容易に手に入るようになった。TDM や高齢者対関して、詳細で信頼性の高いデータ収集が難しい策などのマーケットセグメントを考慮した、きめという点が一つの大きな要因と考えられる。

細かな政策の評価の必要に迫られている現在、従一方、近年、情報通信分野の技術開発の進歩は来にも増して、きめ細かく精度の高いデータを用目覚しく、パソコンやインターネットの普及は新いて、様々な側面における制約条件を考慮した、

たなメディアを提供し、携帯電話や PHS などのより詳細な分析モデルが求められている。

移動体通信システムも、ここ数年の間に急速に以上の背景をもとに、本研究は、最新の情報通

我々の日常生活に浸透してきた。これらの新たな信技術（GPS、PHS）と GIS を利用して得られ情報通信技術を活用して、被験者が所持するだける詳細で精度の高い、交通需要サイド、交通供給

で相当なデータを収集できる機器を活用した RP

サイド、活動機会サイドのデータを用いて、アクデータ収集、パソコンやインターネットを活用し、ティビティベーストアプローチの視点から詳細

より視覚に訴えることで、より現実に近い仮想的な制約条件を把握し、特に活動パターンの選択肢

集合の生成に着目した分析手法の開発を行い、退基礎に、アクティビティベーストアプローチは発職後の無職高齢者を分析対象として、生活活動と展を遂げ、近年 TMIP プロジェクトの後押しなど

交通行動との関係を分析することを目的とする。

を受け、アクティビティベースト交通需要予測モ

具体的には、

デルの開発が世界的に盛んに行われていること

１）一日の活動の時空間制約を明示的に考慮して、が明らかとなった。さらに、特に高齢者の交通行

スケジュール変更を考慮した時空間プリズムの動分析に際して、分析の入力データの主要な部分概念を提案し、時空間アクセシビリティに関わるを占める交通行動データの収集手法の重要性を分析と政策評価を行う。

認識し、交通行動データ収集に関する研究のレビ

２）高度情報通信技術（GPS および PHS）を利ューを行った。交通行動データ収集に関しては、

用して、交通行動時空間データ収集・分析システ

パソコンの普及が新しいデータ収集手法に大きムを開発し、調査票記入形式調査との比較によりな貢献をしており、さらに近年では情報通信技術

交通行動調査への適用可能性を検討する。

の急速な発展により、従来の調査手法を大きく刷

３）世帯員間の相互作用、複数日単位での活動パ

新する可能性があることを示した。

ターンを考慮して、同乗利用可能性を含めた活動
パターンの選択肢集合生成モデルの開発と、そのモデルを GIS とリンクすることで、GIS 上で応答型調査が可能なツールを開発し、訪問面接調査を行い、制約条件の変化による複雑な行動変更を引き起こす政策評価に対する有効性を示す。
の 3 点を目的とする。本研究のアプローチの概念を図１に示す。

２．高齢者の生活活動と交通行動へのアプロー
チ
第 2 章では、まず、高齢社会における都市交通
計画の課題を整理し、高齢者交通分野の研究をレビューすることで、特に高齢者の生活活動と交通行動に関する分野の研究についての蓄積が少な
く、今後の高齢社会において個々人の需要に応じたきめ細かな政策を評価する上では、この分野の研究の必要性があることを示した。そして、高齢者の生活活動と交通行動を分析する上では、交通は活動の派生需要であるという概念に基づいた
アクティビティベーストアプローチが有効であるとの認識から、近年までのアクティビティベー
ストアプローチに基づいた活動交通分析に関する研究の動向についてレビューした。ここで、Hägerstrand の提案した時空間プリズムの概念と、Jones の提案した世帯員間の相互作用を考慮できる HATS を中心とした TSU の一連の研究を

３．時空間プリズムと時空間アクセシビリティの基礎理論と拡張
第 3 章では、活動交通パターンの選択肢集合を考慮する上で、非常に重要となる時空間パスと時
空間プリズム、および時空間アクセシビリティの概念の基礎理論と、時空間アクセシビリティに影響を与えると考えられる制約条件を整理した。さらに、本研究において新たに提案する「スケジュール変更を考慮した時空間プリズムと時空間ア
クセシビリティ」の概念について説明した。図２、図３はこの概念を図示したものである。まず、毎日の活動を、活動(a)：開始時刻、継続時間、場所が固定されている活動、活動(b)：継続時間、場所が固定されているが時刻にはある程度の自由度
がある活動、活動(c)：行っても行わなくても良く、
時刻、時間、場所のいずれも固定されていない活動および移動、の３種類に分類する。そして、活動(b)の時刻を調整し、活動(c)をひとまとめにすることで時空間プリズムが形成され、ある活動(a)の終了時刻から次の活動(a)の開始時刻の間で、プリズムの開始時刻を調整できると仮定する。そのプリズムにおいてある活動機会で外出活動を行えることを時空間アクセシビリティと定義した。
この概念を用いることで、スケジュール調整により活動機会での利用可能時間を最大にできること、二人の活動スケジュールの制約を考慮した時

開業時間
時刻

次の活動 (a)
の開始時刻

時刻

活動(a)

活動(a)

活動(b)

活動(b)

活動(c)

活動(c)

ﾌﾟﾘｽﾞﾑを調整
可能な範囲

This is aprism
活動機会で利用可能な最大時間ある活動 (a)の終了時刻“自由時間”
自宅

図２

スケジュール変更を考慮したプリズム

自宅

図３

活動機会

スケジュール変更を考慮したプリズムに、両者のスケジュール調整を考慮して送迎といパターンに支障をきたすことなく通院活動が行う交通行動を明示的に考慮できることを示した。

えるかどうかに着目し、総合病院での通院活動のアクセシビリティの分析を行った。秋田市在住の４．時空間アクセシビリティ指標を用いた交通行動モデルと政策評価
第 4 章では、第 3 章で提案したスケジュール変更を考慮した時空間プリズムと時空間アクセシ
ビリティの概念を用いて、実際の都市圏におけるアクセシビリティの分析を行った。ここでは、高齢者の必需目的の外出活動への抵抗を緩和することが重要であるとの視点から、日常の生活活動

高齢者に一日のアクティビティダイアリー調査を行った。図４は、対象とする総合病院の立地および秋田市の交通ネットワークを示したものである。総合病院 A の郊外部への移転に際して、表１のような施策を行った際の通院可能人口割合の変化（表２）を分析した。公共交通サービスの改善など交通供給サイドの施策のみならず、サー
ビス時間帯の変更や診察待ち時間の減少など活動機会サイドの施策の影響も評価することがで
きた。
表１

Ａ
Ｄ

Ｅ

Ａ (移転先)Ｃ
Ｂ

政策シナリオ

路線Ⅰ
運行間隔

新規路線運
行間隔

病院Ａ
滞在時間

病院Ａ
受付時間

移転後
Do nothing

現状
約60分

新規路線な
し

2.0時間

現状

B1
B2
B3
バス
サービス B4
B5
B6

45分
30分
15分
45分
30分
15分

なし
なし
なし
45分
30分
15分

2.0
2.0
2.0
2.0
2.0
2.0

現状
現状
現状
現状
現状
現状

A1
A2

現状
現状

なし
なし

1.5
1.0

S1

現状

なし

2.0

S2

現状

なし

2.0

現状
現状
午前現状
午後12:00〜
15:00
午前現状
午後12:00〜
16:00

滞在時間

受付時間

図４

分析対象都市と総合病院の立地

表２

通院可能人口比率の変化

表３

1ヶ所は通院可能
病院Ａに通院可能
午前 午後 午前or午後 午前 午後 午前or午後
56.8% 0.0%
56.8%
57.9% 69.3%
86.2%

現状
移転後
Do nothing

36.3%

0.0%

36.3%

54.0% 69.3%

86.2%

B1
B2
B3
B4
B5
B6

38.8%
41.9%
45.2%
43.0%
46.6%
49.2%

0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%

38.8%
41.9%
45.2%
43.0%
46.6%
49.2%

54.2% 69.3%
54.8% 69.3%
55.2% 69.6%
54.5% 69.4%
55.1% 69.4%
55.5% 69.7%

86.3%
86.3%
86.6%
86.3%
86.4%
86.7%

A1
A2

47.2%
58.2%

0.0%
0.0%

47.2%
58.2%

55.7% 69.3%
60.1% 69.3%

86.2%
86.2%

S1
S2

36.3% 53.2%
36.3% 53.4%

68.8%
68.9%

54.0% 69.4%
54.0% 69.4%

86.4%
86.4%

モデル推定結果変数
年齢
性別（１：男性）
世帯構成（１：家事をする他の世帯員がいる）
W
徒歩ｱｸｾｼﾋﾞﾘﾃｨ
max1 [ X jpa j exp(−λCijp
)]

モデル 1
モデル 2
ﾊﾟﾗﾒｰﾀｰ T 値 ﾊﾟﾗﾒｰﾀｰ T 値-0.0731 -2.931 -0.0906 -3.337-0.1844 -0.423 -0.2129 -0.494-0.1073 -0.263 -0.1999 -0.477-0.7095 -0.821{ j| j∈Oj }次に、高齢者の現状の時間利用パターンに対する希望を概観し、自由目的外出活動が顕在化されることが重要であるとの視点から、プリズ
ムにおける外出活動在宅活動選択モデルを構築した。図４はサンプルの居住地と活動機会の立地を示したものである。モデル推定結果を表３に示
すが、自由目的外出活動選択に時空間アクセシビ
リティ変数が影響を与えることが確認できた。また、活動機会での利用可能時間を考慮しないアク
セシビリティ変数を導入したモデルよりも、利用
居住地
デパート、公共施設
スーパーマーケット
バス停

バスｱｸｾｼﾋﾞﾘﾃｨ∑X a exp(−λC )0.1984

2.715∑X a exp(−λC )0.41462.340

j| j∈O2j

自動車ｱｸｾｼﾋﾞﾘﾃｨ

j| j∈O2j

jp j

jp j

A
ijp

B
ijp

W
徒歩ｱｸｾｼﾋﾞﾘﾃｨ
max[ X jpaj exp(−λCijp)Tjp ]{ j| j∈O1j }（利用可能時間考慮）
自動車ｱｸｾｼﾋﾞﾘﾃｨ∑X jpa j exp(−λCijpA )Tjp
（利用可能時間考慮） j| j∈O2j
バスｱｸｾｼﾋﾞﾘﾃｨ∑X jpa j exp(−λCijpB )Tjp
（利用可能時間考慮） j| j∈O2j
朝ダミー
午前ダミー
午後ダミー
外出活動定数項
ρ２
的中率
サンプル数

3.08823.099
2.15462.313
2.61122.784
2.2486
0.601
0.391
78.8%
240

0.03080.478

0.01433.100

0.03222.741

3.11303.174
2.18702.368
2.11122.203
4.7962
1.210
0.439
81.3%
240

可能時間を考慮した時空間アクセシビリティ変数を導入したモデルの方が、モデルの説明力も高いことが明らかになった。その他、年齢や性別の変数が有意となり、また性別や世帯構成の違いも影響を与える可能性があることがわかった。

５．高度情報通信技術を用いた新しい交通行動
時空間データ収集・分析システムの開発
ここで、交通供給サイドや活動機会サイドのデータに関しては、GIS で整備されている既存デー
タの利用や、GIS 上で独自に作成することにより、かなり詳細で高精度の時空間データを利用する
システム１

システム２

１．データ収集(GeoExplorer)

１．データ収集(GPS とハンディパソコンを接続)

２．データ転送

２．データ転送
メイン・パソコン

３．ディファレンシャル補正
および ASCII データへ変換(Pathfinder Office)0

1

４．GIS 用データへ変換(独自プログラム)

３．GIS 用データへ変換(独自プログラム)

５．データ表示・分析(MapInfo)

４．データ表示・分析(MapInfo)2

Kilometers

図５

サンプルの居住地と施設立地

図６

GPS データ収集・分析システム

時間
速度(km/h)

職場到着
8:18

40 ‑
20 ‑ 400 ‑ 20

0

職場到着
8:24

速度(km/h)

１．端末の呼び出し
(PHS)

40 ‑
20 ‑ 400 ‑ 20

2km

0

２．基地局
CS-ID 通知2km

４．位置情報の取得

速度が遅い(ホスト用パソコン)

図９３．受信 CS-ID
情報の通知(PHS 携帯者)(位置情報センタ) (基地局アンテナ)

PHS 位置情報システム

行い、同時に調査票記入形式のダイアリー調査を行い、両者を比較することでパーソントリップデ
1/28（木）

自宅出発
7:54

図７

1/26（火）自宅出発
7:52

通勤トリップの GPS データ

ータ収集の可能性を検討した。その結果、現時点では GPS はパーソントリップデータ収集には、
携帯性、操作性、電源、データロガーのメモリーなどの問題があり多少不向きであることがわか80った。しかし、自動車トリップデータ収集には非旅行時間︵分︶70

常に有効であるとの認識から、安価な GPS とノ60

ートパソコンを接続して、簡単な操作で複数日連

50続してデータ収集が可能なシステムを開発した（図６のシステム２）。本システムを用いて、勤40

務地が同じ自動車通勤者を対象に自動車トリッ30

プデータ収集調査を行った結果、出発時刻、旅行

20

時間、移動経路、速度に関する詳細なデータを得10られることで（図７）、日変動などを捉えることが可能であることから（図８）、TDM や ITS の評

0
0

10

20

30

40

50

60

70

80

平均旅行時間（分）図８

通勤トリップの旅行時間変動

価に有効に機能する可能性があることが確認できた。
また、パーソントリップデータの収集には、
GPS よりも PHS が有効であるとの認識から、一ことが可能である。しかし、交通需要サイドの行週間の調査票記入形式のダイアリー調査と同時動データに関しては、一般的に調査票記入形式のに PHS データ収集調査を行った。図９に PHS デ

アンケート調査に依存しているために、データ精ータ収集システムの概念を示す。PHS データと調度の低さや調査対象者の負担の大きさに課題が査票データとの比較から、アクティビティダイアあることに着目した。そこで、第 5 章では、GPSや PHS といった近年急速な発展を遂げる高度情リー調査でも抜け落ちるトリップが存在することが確認でき（表４）、高齢者と非高齢者のデー

報通信機器を用いた交通行動時空間データの収タを比較すると、高齢者の方がダイアリー調査で集可能性に関して検討した。

抜け落ちたトリップ数が多く、PHS が有効である

まず、図６のシステム１に示すように、携帯型の GPS を用いて複数日の交通行動データ収集をものと考えられるが、逆に外出時に PHS を携帯
し忘れるケースも多いことがわかった。また、ト表４

調査票データと PHS データの比較

総トリップ数、 総ﾄﾘｯﾌﾟ数 ﾄﾘｯﾌﾟ調査 活動日誌 PHSデータ PHSデータ PHS 携 帯
総サイクル数 (A)+(B)+(C) ﾄﾘｯﾌﾟ数(A) で回復ﾄﾘｯ で回復ﾄﾘｯ でわかるﾄ 忘れﾄﾘｯﾌﾟ
に対する割合ﾌﾟ数(B)
ﾌﾟ数(C)
ﾘｯﾌﾟ数
数

高齢者
非高齢者

100%

86.6%

4.7%

8.7%

58.6%

21.9%

100%

86.7%

8.1%

5.2%

53.2%

21.0%

非高齢者定常非高齢者非定常

総トリップ数、 総ｻｲｸﾙ数 ﾄﾘｯﾌﾟ調査 活動日誌 PHSデータ PHS 携 帯
総サイクル数 (A)+(B)+(C) ｻｲｸﾙ数(A) で回復ｻｲｸ で回復ｻｲｸ 忘れｻｲｸﾙ数
ﾙ数(C)に対する割合
ﾙ数(B)

高齢者
非高齢者

100%

86.2%

6.5%

7.2%

25.4%

100%

86.9%

10.1%

3.0%

21.2%

±5分以内
±5～15分±15～25分±25～35分±35～45分
±45分～

高齢者

0%

20%

40%

60%

80%

100%

図 10 出発・到着時刻の差

リップの出発・到着時刻の誤差も存在することがした。図 11 は、同乗可能性の判定の概念を示し確認でき、非高齢者の通勤・通学目的トリップ、たものである。時空間制約からみた同乗の成立可

非高齢者のそれ以外のトリップ、高齢者のトリッ能性と比較して、実際に同乗を行っている割合はプの順に誤差は大きくなることがわかった（図かなり低いことが確認できた。また、同乗が可能

９）。

と判定されたトリップに対して全て同乗を利用した場合の一般化移動時間を計算し、高齢者の一６．世帯員間の相互作用を考慮した GIS ベースのゲーミングシミュレーション
第 6 章では、高齢者の交通行動を考える際には、同乗という交通手段を明示的に考慮できる分析手法が必要であるとの認識から、二人の活動スケ
ジュールの時空間制約を考慮して、交通手段に同乗を含んだ代替活動パターン生成モデルを開発した。ここでは、高齢者世帯全員の一週間のアク
ティビティダイアリーデータを利用することによって、複数日単位での、ある外出活動のトレードオフを考慮し、実際のトリップだけではなく、他の時間帯や他の日の同乗の実行可能性を分析
時間

ﾌﾟﾘｽﾞﾑ時刻調
整可能範囲

般化乗車時間は大きく減少し、同乗を供給する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結果となった（表６）。
表５
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

表６
運転者のﾌﾟﾘｽﾞﾑ
同乗者のﾌﾟﾘｽﾞﾑ

実際のﾄﾘｯﾌﾟで同乗可能

ﾌﾟﾘｽﾞﾑ内で往路のみ同乗可能
同乗者のパス
運転者のパス
活動機会の営業時間

運転者はこのﾌﾟﾘｽﾞﾑ
内にいることが条件

ﾌﾟﾘｽﾞﾑ内で復路のみ同乗可能

ﾌﾟﾘｽﾞﾑ内で往路復路とも同乗可能

図 11 同乗可能性の判定

高
齢
者
P1
P2
P2
P2
P3
P4
P5
P6
P7
P7

運
転
者
D1
D2
D3
D4
D5
D6
D7
D7
D8
D9

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

同乗可能な場合の変化

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
141
49
163
21
163
21
163
21
44
32
132
132
41
9
24
1
207
32
207
32

運転者
運転時間（分）
現状
可能な
トリップは
全て同乗
142
152
89
117
454
482
6
34
193
203
236
236
28
35
28
29
224
235
0
6

制約条件
交通需要サイド
個人 A

個人 B

交通手段の利用可能性
・ 運転
・ バス
・ 自転車

基本属性
・ 年齢
・ 性別
・ 職業
活動スケジュール
・ 開始時刻、継続
時間、場所の固定性
居住地

交通手段の利用可能性
・ 運転
・ バス
・ 自転車

基本属性
・ 年齢
・ 性別
・ 職業

移動時間
・徒歩限界時間

活動スケジュール
・ 開始時刻、継続
時間、場所の固定性

交通費・一日最大交通費

居住地

交通供給サイド

移動時間・徒歩限界時間交通費
・一日最大交通費

活動機会サイド

交通手段別時間帯別

交通手段別時間帯別

ネットワーク所要時間

ネットワーク移動費用

活動機会立地
活動機会サービス時間帯

交通手段
・ 徒歩
・ 自転車
・ バス
・ タクシー・ 運転・ 同乗
時刻・ プリズム日・ 他の日

代替活動パターン生成モデル

個人 A のある外出活動の、交通手段、時刻、日に関する代替活動パターンの選択肢集合

制約条件の変化個人 A、個人 B の活動パターンの GIS 上への時空間表示

図 13 SMAP 調査画面例

図 12 SMAP 概念図

さらに、本モデルを GIS とリンクして、時空間上に表示する（図 12）。さらに制約条件としての制約、世帯員間の相互作用、複数日単位での活動

入力変数を変更することで、制約条件の変化によのトレードオフを考慮して、応答型調査が可能なる活動パターンの選択肢集合の変化を表示でき、

ツール SMAP（Simulation Model for Activity

調査対象者に選択を求める。このツールを用いて、Planning）を開発した。図 11 に概念図を示すが、一週間のアクティビティダイアリー調査を行っ

現状の活動パターンおよび制約条件から生成さた高齢者世帯に訪問面接調査を行うことで、活動れる代替活動パターンを GIS 上の地図と時間軸

スケジュールの時空間制約、活動機会のサービス

年齢
：89歳
性別
：女
世帯構成：息子、嫁、孫1人

時間

平日利用可能交通手段：徒歩、タクシー、同乗
徒歩時間制約：20分／トリップ
交通費予算制約 ：3,000円／日

年齢
：68歳
性別
：女
世帯構成：一人

休日時間

利用可能交通手段：徒歩、バス、タクシー
徒歩時間制約：30分／トリップ
交通費予算：5,000円／日

現在

コミュニティバス運行日

高齢者のﾌﾟﾘｽﾞﾑ

高齢者のﾌﾟﾘｽﾞﾑ

同乗
ﾀｸｼｰ

ﾀｸｼｰ

徒歩
ﾊﾞｽ
運転者のﾌﾟﾘｽﾞﾑ
運転
徒歩
移動

外出活動
移動

A
BC
自宅

A

B

活動機会

自宅

図 14図6.3.11
活動機会が休日も利用できる場合
活動機会が休日も利用できる場合

A

自宅

B

A

B

外出活動

活動機会

自宅

図 15 週一日コミュニティバスが運行する場合

時間制約、交通費の予算制約、一般化移動時間制を発生させる、都市の高密化やコンパクト化によ約などのモデルで予め考慮されていた制約以外

る多様な活動機会の提供、都市の 24 時間化、なの、詳細な個別の制約条件を把握できた。また制

ど従来見られなかったような新たな活動パター

約条件の変化による活動パターンの変更可能性

ンを発生させ、ライフスタイルの変更を促すように関して、従来の調査では把握することや表現すな要素が大いに存在する。人の活動パターンは、ることが困難である、世帯員間の相互作用や複数

より多様化し複雑化していくものと考えられ、人

日単位での外出活動のトレードオフを考慮した、の交通行動を理解するためには、従来にも増して、複雑な行動変更を引き起こす政策評価に対する人が日常生活で求める活動のメカニズムについ有効性を示した。例えば、休日にも活動機会が利てのより深い理解が必要になるものと思われる。

用可能なときは、平日にタクシーを利用して一人

また、TDM をはじめとした需要側に働きかけで行っていた施設に、休日に家族に送迎してもらる交通政策の成功には、官民一体となったパブリ

う可能性があること（図 14）や、週一日コミュニックインボルブメントの重要性が認識されておティバスが運行する場合には、これを利用できる

り、利用者側が自ら賢い自動車の利用の仕方を考

外出先もあるが、担当医の診察曜日の制約から、えるなど、交通行動を含めた生活活動パターンをコミュニティバスを利用しない可能性があるこ評価し改善していくことが求められることになと（図 15）などをはじめとして、身体的、心理的、る。本研究で開発したような、個人や世帯の代替

習慣的な種々の制約を把握することができた。

生活活動パターンを評価できるツールを活用し、自ら生活活動を評価し改善していく「交通ゲー７．結論と今後の課題
最後に第 7 章で、本研究全体を通して得られた結論と、今後の課題と展望についてまとめた。表７は今後の課題および将来的な発展可能性を、活動パターンの選択肢集合の分析手法、高度情報通信技術を用いた行動データ収集、分析用 GIS デー
タ、SMAP の発展可能性に分類して整理したものである。
大規模な交通プロジェクトの長期的な交通需要予測のために、平均的な個人を仮定した交通需要予測モデルが求められていた時代から、個人の多様性を認識し、個々人のニーズに対応したきめ
細かで比較的短期の政策の評価が望まれる時代にさしかかっている。アクティビティベースト交
通需要予測モデルも、大きな発展を遂げてはいる
が、TDM や ITS のような施策の評価を行うに足るモデルはいまだ確立されていないのが現状である。しかし、高齢社会への対応、情報通信技術の急速な発展、規制緩和の波などにより、多様なサービスが提供され始めた現在、従来移動を必要とした活動が通信で代替される、今まで存在しなかった種類の新しい活動の必要性から逆に移動

ム」として利用できる可能性が大いにあるものと考えられる。本研究には、残された課題も数多いが、従来の概念の拡張と最新の情報通信技術を取り入れて、詳細なデータを用いたきめ細かな分析の枠組みを提供し、さらに非常に幅広い発展可能性を秘めており、都市交通計画の研究分野に大きな影響を与えるものと考えられる。

主要参考文献1) 太田勝敏：高齢者に対する交通政策の現状とア
プ ロ ー チ , 国 際 交 通 安 全 学 会 誌 Vol.9 No.5,
pp.45-52, 1983.
2) 原田昇：交通需要予測の今日的課題, 交通工学
Vol.32 増刊号, pp.4-9, 1997.
3) Hägerstrand, T. ： What about people inregional science?, Papers of the Regional
Science Association, 24, pp.7-21, 1970.
4) Lenntorp, B.：A time-geographic simulation
modelof individual

activity programmes.

Carlstein, T., Parks, D. and Thrift, N. eds.,
Timing Space and Spacing Time. vol.2, Human
Activity and Time Geography, pp.162-180,

1978.
5) Jones, P., M. C. Dix, M. I. Clarke and I. G.
Heggie：Understanding travel behavior. Aldershot:
Gower, 1983.
表７

今後の課題および将来的な発展可能性

課題および発展可能性
具体的内容
活動ﾊﾟﾀｰﾝの選択肢集合の ・ 活動ｽｹｼﾞｭｰﾙの時空間制約の再考（活動の開始時刻、継続時間、場所の自分析手法
由度に関して）・ 時空間以外の制約条件（体力、金銭、認知など）の設定方法の拡張
高度情報通信技術を用いた ・ 加速度センサー、音声入力機能などの付加による、時空間以外の行動属行動ﾃﾞｰﾀ収集
性（ﾄﾘｯﾌﾟ目的、交通手段、活動内容など）を推定あるいは入力可能な行動調査専用携帯型機器の開発
・ 活動ﾊﾟﾀｰﾝの長期の縦断ﾃﾞｰﾀ収集による、個人の選択肢集合の特定および理解、異なるｾｸﾞﾒﾝﾄに属する個人間の特性の違いの理解
・ 大量のﾃﾞｰﾀﾊﾝﾄﾞﾘﾝｸﾞ、分析手法の開発
・ ｶｰﾅﾋﾞｹﾞｰｼｮﾝ・歩行者ﾅﾋﾞｹﾞｰｼｮﾝによるﾘｱﾙﾀｲﾑでの情報の双方向通信による需要応答型都市・交通ｼｽﾃﾑへの利用
・ 時刻別交通手段別ﾈｯﾄﾜｰｸ所要時間、歩道幅員･勾配･休憩施設などの道路分析用 GIS データ
属性、入り口の段差･戸口幅員･ｽﾛｰﾌﾟ･ｴﾚﾍﾞｰﾀｰなどの施設属性、など詳細な時空間 GIS ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽの整備
・ ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ利用の自由化
SMAP の発展 ﾓﾃﾞﾙ自体の ・ 目的関数の設定により、推奨される複数の代替案を同時に提示
・ 3 人以上の活動ｽｹｼﾞｭｰﾙを扱えるように拡張可能性
改良・ 2 つ以上の外出活動の代替案を扱えるように拡張・ 制約条件として導入可能な変数の増加
・ GIS 上でﾘｱﾙﾀｲﾑでのﾈｯﾄﾜｰｸの変更および所要時間の計算ができるように
拡張・ 対象者が理解しやすい活動ﾊﾟﾀｰﾝの時空間表現手法のさらなる検討・ 調査員の不要なｼｽﾃﾑへの改良
意思決定支 ・ 個人･世帯の活動ﾊﾟﾀｰﾝ意思決定の支援
援 ﾂ ｰ ﾙ と し ・ 個人･世帯の交通行動の改善、交通問題に対する意識の向上（ﾄﾗﾍﾞﾙﾌﾞﾚﾝﾃﾞ
ｨﾝｸﾞなど）ての方向性
政策評価ﾂｰ ・ ｲﾝﾀｰﾈｯﾄ GIS などを利用してｲﾝﾀｰﾈｯﾄを介した調査
ﾙ と し て の ・ 相乗り、交通代替活動（ﾃﾚﾜｰｸ、ﾃﾚｼｮｯﾋﾟﾝｸﾞなど）、新しい交通手段（需方向性
要応答型交通ｼｽﾃﾑなど）の評価
・ GPS ﾃﾞｰﾀを用いた出発時刻選択、経路選択、駐車場選択行動分析への適用