高速道路整備に伴う立地の変化を考慮した貨物車 OD 交通量の推定と交通施策評価
都市交通研究室 12328886 高橋広基
指導教員 佐野可寸志 西内裕晶

1． 研究背景と目的後の立地の変化を考慮した時間帯別貨物車 OD

国土交通省は都心における渋滞緩和のために， 交通量の推定では，東京都市圏の立地の変化と3 環状 9 放射のネットワークを推進しており，貨物車 OD 交通量の把握の 2 つについて分析し多くの企業が圏央道周辺に事業所を新設・移転た．また，これら 2 つの結果を出荷額で関係付している．三環状線完成後では，更なる圏央道けることで，時間帯別貨物車 OD 交通量の推定沿いへの企業の立地が進むと考えられる．企業した．の立地の変化により，そこを出発地・目的地と推定した時間帯別貨物車 OD 交通量をシミュする貨物車の OD 交通量が変化する．それに伴レーションの OD データとすることにより，交い，渋滞等の問題が発生する可能性がある．そ通状態を再現した．また，再現結果より渋滞箇のため三環状線の整備による，交通状態の変化所の特定等をした．最後に，貨物車の出発時刻を把握する必要がある．現在，交通状態の再現変更施策を導入して，渋滞緩和や貨物車の輸送

では，交通シミュレーションを利用が進められ時間への影響を評価した．ている．交通シミュレーションへの入力データである OD 交通量を細緻化することによって三環状線整備後の交通状態の再現が可能であると考えられる．
このような背景から，本研究の目的は以下の時間帯別貨物車OD交通量の推定
貨物車OD交通量の把握

立地の変化

立地ポテンシャル分析
出荷額分析

出荷額

2 点とする．
1 点目は，整備が進められている三環状線整ODデータとして適用
交通シミュレーションによる交通状態の再現

交通施策の導入

備後の立地の変化を考慮した時間帯別貨物車
OD 交通量の推定である．ここでは，現在の時間帯別貨物車 OD 交通量の把握と将来三環状線交通発生・集中分析
交通分布分析
出発時刻分析

交通施策の評価

図1

研究フロー

整備後の立地状況について分析を行う．得られたパラメータより，時間帯別貨物車 OD 交通量推計モデルを構築する．
2 点目は，得られた時間帯別貨物車 OD 交通

3． 時間帯別貨物車 OD 交通量の推定
時間帯別貨物車 OD 交通量の推定では，東京都市圏の立地の変化と貨物車 OD 交通量の把握

量を交通シミュレーションの入力データとして， の 2 点について分析した．
三環状線整備後のネットワークで交通状況を再

3.1 貨物車 OD 交通量の把握現する．また，シミュレーション結果より渋滞

平成 22 年度道路交通センサスの結果を分析

箇所の特定や貨物車の出発時間の変更施策を導し，時間帯別貨物車 OD 交通量の推計に必要な入し，施策に関して評価する．

各種パラメータを推計した(1) 交通発生・集中分析

2． 研究方法
本研究のフロー図を図 1 に示す．三環状整備

平成 22 年度道路交通センサスの市区町村別発
生集中貨物車交通量および市区町村内を移動す

る内々貨物車交通量と平成 22 年度工業統計および平成 19 年度商業統計の市区町村別の出荷額のデータである．対象としたのは東京都市圏に含まれる茨城県南部，埼玉県，千葉県，東京都および神奈川県の 1 都 4 県とし，市区町村単位に集計し，212 ゾーンとした．また，説明変数として扱った工業統計及び商業統計の出荷額及び販売額の項目が40 個程であった．そこで変数の解釈を容易にする
ため，主成分分析により，新たな合成変数を生成し，それを説明変数とした重回帰分析により発生集中
貨物車交通量および内々貨物車交通量のパラメータを推計した．
その結果を表 1 から表 6 に示す．得られた予測式の R2 値が 0.6 以はと出荷額より貨物車交通

表 4 発生貨物車交通量パラメータ（小型貨物車）係数
定数x2(一部小売，製造業)
x1(卸売業，小売業)
x5(繊維工業)x7(情報通信機械器具製造業)
x9(補正項)x10(業務用機械器具製造業)
x11(輸送用機械器具製造業)
x4(はん用機械器具製造業)
調整済みR2値

非標準化係数 標準化係数 t 値10532.10456.366
5318.943
0.784 28.399
2043.900
0.301 10.913
1551.370
0.229
8.283
1452.319
0.214
7.754
829.6220.122
4.429
752.5600.111
4.018
653.9380.096
3.491
503.469
0.074
2.688
0.839

表 5 集中貨物車交通量パラメータ（小型貨物車）係数
定数x2(一部小売，製造業)
x1(卸売業，小売業)
x9(補正項)x6(電子部品・デバイス・電子回路製造業)
x7(情報通信機械器具製造業)
x10(業務用機械器具製造業)
x11(輸送用機械器具製造業)
x3(補正項)
調整済みR2値

非標準化係数 標準化係数 t 値10545.844
57.7285429.511
0.796 29.651
2063.135
0.302 11.267
1534.248
0.225 8.379
1354.8940.199 7.399
777.233
0.114 4.245
755.250
0.111 4.125
589.752
0.086 3.221
546.2030.080 2.983
0.848

量の推計は可能である．
表 6 内々貨物車交通量パラメータ（小型貨物車）表 1 発生貨物車交通量パラメータ（普通貨物車）係数
定数x2(一部小売，製造業)
x10(業務用機械器具製造業)
x5(繊維工業)x1(卸売業，小売業)
x8(飲料・たばこ・飼料製造業)
x4(はん用機械器具製造業)
x9(補正項)
調整済みR2値

非標準化係数 標準化係数 t 値
7605.21227.8764263.193
0.652 15.589
1621.297
0.248 5.929
1559.833
0.239 5.704
1369.627
0.209 5.008
1047.776
0.160 3.831
836.8540.128 3.060
761.6640.116 2.785
0.631

表 2 集中貨物車交通量パラメータ（普通貨物車）係数
定数x2(一部小売，製造業)
x7(情報通信機械器具製造業)
x1(卸売業，小売業)
x6(電子部品・デバイス・電子回路製造業)
x8(飲料・たばこ・飼料製造業)
x3(補正項)x10(業務用機械器具製造業)
調整済みR2値

非標準化係数 標準化係数 t 値
7606.297
28.3054387.437
0.678 16.288
1568.344
0.242 5.822
1405.1550.217 5.217
1269.543
0.196 4.713
877.1850.136 3.257
784.079
0.121 2.911
621.855
0.096 2.309
0.634

係数
定数x2(一部小売，製造業)
x4(はん用機械器具製造業)
x10(業務用機械器具製造業)
x5(繊維工業)x6(電子部品・デバイス・電子回路製造業)
x8(飲料・たばこ・飼料製造業)
x3(補正項)x12(プラスチック製品製造業)
x7(情報通信機械器具製造業)
調整済みR2値

非標準化係数 標準化係数 t 値
4014.151
31.2092067.204
0.650 16.034
813.6680.256
6.311
648.3410.204
5.029
586.380
0.184
4.548
570.3210.179
4.424
558.6540.176
4.333
475.4790.149
3.688
364.0710.114
2.824
275.961
0.087
2.140
0.654

(2) 交通分布分析
貨物車の出発地 O と目的地 D の関係性について分析した．本節で分析に用いるデータは，平成 22 年度道路交通センサスの貨物車 OD 交通量(以下，現況の貨物車 OD 交通量)と市区町村別発生集中貨物車交通量及び都市間距離データを使用する．式(1)に示す二重制約型重力モデルを

表 3 内々貨物車交通量パラメータ（普通貨物車）係数定数x2(一部小売，製造業)
x5(繊維工業)x4(はん用機械器具製造業)
x10(業務用機械器具製造業)
x1(卸売業，小売業)
x8(飲料・たばこ・飼料製造業)
x12(プラスチック製品製造業)
x7(情報通信機械器具製造業)
x6(電子部品・デバイス・電子回路製造業)
x3(補正項)x9(補正項)2
調整済みR 値

非標準化係数 標準化係数 t 値
1694.071
31.8631161.089
0.756 21.787
297.5070.194
5.582
284.9390.186
5.347
266.886
0.174
5.008
221.590
0.144
4.158
207.8860.135
3.901
180.102
0.117
3.379
176.361
0.115
3.309
139.3540.091
2.615
116.6610.076
2.189
105.785
0.069
1.985
0.746

用いて，貨物車 OD 交通量を推計する．式内の距離パラメータγは，現況の貨物車 OD 交通量と推計した貨物車 OD 交通量とを比較し，R2 値が最も高くなった時の距離パラメータγを採用する．市区町村間データの対象範囲は茨城県，栃木県，埼玉県，千葉県，東京都，神奈川県であり，315 のゾーンである．それ以外のゾーンに関しては，東日本(福島より北側)，新潟県全域，山梨県全域，静岡県全域，長野県全域，西日本(愛知県・岐阜県・富山県より西側)の 6 ゾーンを加えて 321 ゾーンの距離データとして利用した．
表 7 より，γ は普通貨物車で-1.63，小型貨物車で-2.11 となった．また，出荷額より得られた発生集中貨物車交通量から貨物車 OD 交通量を推計した場合では，平成 22 年度道路交通センサ
スの貨物車 OD 交通量と比較して R2 値は 0.6 以上とあてはまりが良い．このことから立地と出荷額より貨物車 OD 交通量の推計が可能である．
𝛾

基本式 𝑞𝑖𝑗 = 𝐴𝑖 𝑂𝑖 𝐵𝑗 𝐷𝑗 𝑡𝑖𝑗
制約式 𝐴𝑖 =1𝛾∑𝑚
𝑗=1 𝐵𝑗 𝐷𝑗 𝑡𝑖𝑗

𝐵𝑗 =（1）図 2 基礎材料型産業立地ポテンシャル

1𝛾∑𝑛𝑖=1 𝐴𝑖 𝑂𝑖 𝑡𝑖𝑗

qij ：i→j 間貨物車台数（台）tij ： i→j 間距離（m）
Oi ：発生貨物車台数（台）Ai，Bj ： 均衡因子

Dj ：集中貨物車台数（台）γ ：距離パラメータ

表 7 貨物車 OD 交通量比較
発生集中交通量
道路交通センサス
普通貨物車
出荷額ベース
道路交通センサス
小型貨物車
出荷額ベース

γ-1.63-2.11

RMSE
R20.707 74.23
0.632 83.63
0.744 93.93
0.694 102.32

3.2 立地の変化
三環状線立地推計メッシュデータを用いて，

図 3 加工組立型産業立地ポテンシャル

各業種別の土地効用と出荷額を算出した．また
ここで得られた出荷額を元に時間帯別貨物車
OD 交通量を推定した．
(1) 立地ポテンシャル分析
藤武ら 1）の製造業の立地選択モデル（産業 3類型）と三環状線整備前後のメッシュデータを用いて，土地効用を算出した．またその土地効用を偏差値化することによって立地ポテンシャルとした．
図 2 から図 4 に各産業の立地ポテンシャルの分布状況を示す．各産業で，最も立地ポテンシ
ャルが高いのは，都心部であった．また，各産
図 4 加工組立型産業立地ポテンシャル

業の立地ポテンシャルの分布状況の特徴として， すると少なく．臨海部に集中していることから，基礎材料型産業，加工組立型産業は高速道路沿三環状線の整備によってこの地域の交通需要が線の地域が比較的立地ポテンシャルの増加が確増加した際には，渋滞が発生する可能性が考え認された．生活関連型産業では，人口の多い地られる．

域において立地ポテンシャルが高い．
整備前後での立地ポテンシャルの増減では，どの産業も茨城県南部と千葉県の圏央道沿線におけるポテンシャルの増加が確認された．

表 8 基礎材料型産業出荷額パラメータ係数
非標準化係数
定数-157727.809基礎材料型産業
5016.981
立地ポテンシャル2
調整済みR 値

標準化係数

t値
-73.5160.695

119.2340.483(2) 出荷額分析
三環状線整備後の出荷額のデータが存在しないため，整備前のメッシュデータの立地ポテン
シャルと出荷額を単回帰分析した．その結果，
表 8 から表 10 に示す．各業種の出荷額の予測式

表 9 加工組立型産業出荷額パラメータ係数
非標準化係数定数-187103.382
加工組立型産業
7297.854
立地ポテンシャル2
調整済みR 値

標準化係数

t値
-77.026

0.779

153.193

0.606の R2 値は 0.5 以上と各業種の立地ポテンシャルより各業種の出荷額を推計可能と判断した．各産業の立地ポテンシャルよりに対して，出荷額のパラメータを用いて出荷額を算出した．
4. 交通状態の再現

表 10 生活関連型産業出荷額パラメータ係数
非標準化係数
定数-14561.977
生活関連型産業
2150.238
立地ポテンシャル2
調整済みR 値

標準化係数t値-43.1350.935

324.7780.874

交通シミュレーションによって，交通状態を再現した．また渋滞箇所を確認した．
(1) 広域道路網交通流シミュレーション「SOUND」
交通状態の再現に用いる交通シミュレーショ

表 11 SOUND の概要
対象地域
ODデータ
シミュレーション時間
ネットワーク

茨城県（南部）埼玉県，千葉県，東京都，神奈川県
一般車両，普通貨物車，小型貨物車
4時から27時（24時間）
三環状線整備後の道路ネットワーク

ンは広域道路網交通流シミュレーシ「SOUND」
2）

である．SOUND の概要を表 11 に示す．三環状線整備後の出荷額より推計された時間帯別貨
物車 OD 交通量を交通シミュレーションの ODデータとして，交通状況を再現した．
(2) 日平均速度
図 5 に日平均速度を示す．都心部から神奈川にかけて，千葉県千葉市から都心部にかけて，千葉側のアクアラインの端の部分において，速度が著しく低下しているリンクが確認された．
特に，千葉県千葉市から都心部にかけての渋滞は大規模な渋滞である．
(3)日交通量
図 6 より，千葉県千葉市から都心部にかけての地域における主要道路の数は，都心部と比較

図 5 日平均速度

5. 施策評価(1)施策概要
貨物車の出発時刻変更施策を導入し，渋滞への影響及び貨物車の輸送時間の変化について評価した．施策の内容は，平均 1 時間以上前に到着している貨物車と到着時刻の指定のない貨物車も含めると全体の約 3 割の貨物車となる．そこで本研究では貨物車の全体の 3 割を 1 時間遅らせることができるものとして，貨物車の出発時刻の変更を行う．
交通需要の高くなる時刻は，7 時(通勤時間帯)，17 時(帰宅時間帯)において一般車の需要がピークとなる．また 12 時における交通需要が低くなる．そ図 6 日交通量のため，本研究では 3 パターンの施策を導入し，表12 に示す．

表 12 施策のパターン(2)総旅行時間

施策
施策A
施策B
施策C

施策別の総旅行時間を表 13 に示す．施策別の総旅行時間では，施策 B が最も時間の短縮が図られた．しかしながら，シミュレーションに用

出発変更時刻7時，17時
7時，11時，17時
11時，17時

いた OD データの車両数は，約 2500 万台であり，総旅行時間の短縮効果としては非常に小さ

表 13 総旅行時間

い．今回は，貨物車を対象とした施策であり，貨物車は一般車両と比較すると非常に小さいことから，総旅行時間の削減効果があまり得られ

総旅行時間(時間)11579900
11468500
11512200

施策A
施策B
施策C

施策導入前との比較(時間)110500-900
42800

なかったと考える．総旅行時間の削減には，一般車両を含めた交通需要の分散が必要である．

18000(3)渋滞緩和効果
ら 19 時における各施策の平均速度が 0-10km/hであるリンクの増減を比較し，各施策の渋滞緩和効果について評価する．図 7 に平均速度が0-10km/h の時間帯別リンク数を示す．
施策 A，B では，通勤時間帯の貨物車の交通需要の分散させたことによって，8 時の時間帯

14000

リンク数(箇所)

平均速度が 0-10km/h を渋滞と定義し，7 時か16000

12000
10000

8000

施策なし

6000

施策A

4000

施策B

2000

施策C

078910111213141516171819時刻(時)

図 7 施策別平均速度リンク数（0-10km）における渋滞箇所の現象が確認された．しかし，10 時から 15 時における渋滞箇所数は，施策導渋滞箇所の現象が確認された．施策 C では，16入前と比較して多くなっている．16 時以降にお時以降において施策 A,B よりも渋滞箇所の減少

いては，施策 A，B は施策導入前と比較して，は確認されなかった．このことから，通勤時間帯の貨物車の交通需要の分散を図ることによっ時間帯変更するような施策導入した．施策 B では，て，日中は渋滞箇所の増加が発生してしまうが，施策 A の時間帯の交通需要に加え，11 時における帰宅時間帯の渋滞緩和効果があると考えられる． 交通需要の分散により，12 時から 15 時までは，交また，今回導入した施策では渋滞を完全にな通状況を混雑にする．しかし 16 時以降に出発するくすことはできなかった．そのため貨物車だけ貨物車の輸送時間が短縮と渋滞しているリンク数がでなく，一般車両も含めて交通需要を分散させ施策導入前よりも減少することが分かった．

ることによって，より効果的な渋滞緩和効果が得られると考えられる．

(2)今後の課題
本研究では，三環状線整備後のメッシュデータ

6. 総括より，時間帯別貨物車 OD 交通量を推計するモデ(1)まとめルを構築した．しかしながら，今回構築したモデル

時間帯別貨物車 OD 交通量推計モデルでは，市では，精度が低いと言わざるを得ない．今回使用し区町村の出荷額に着目して，モデルを構築した．

た立地選択モデルは産業 3 類型と工業統計に記

各市区町村の発生集中貨物車交通量および内々載されている製造業を大きく 3 つに分けたものであ

貨物車交通量はその市区町村の出荷額と相関関る．しかしながら，これらの 3 つの区分に属する産業係にあることが分かった．また，出荷額をベースとしごとに立地特性が異なるため，実際の産業の立地て推計された発生集中貨物車交通量から貨物車を再現できないと考えられる．さらなるモデルの向OD 交通量の推計では，R 値が 0.6 以上と再現度上が望まれる．

2が良く，将来の立地と出荷額より貨物車 OD 交通量が可能性を示すことができた．

交通状態の再現では，千葉県において渋滞が確認された．渋滞箇所の主要幹線道路の整備が十三環状線の整備後の立地ポテンシャルの推計で分でなかった．しかし，この地域ではネットワークのは，各製造業の事業所の立地に関する立地ポテン

再現性の低く，通過可能な交通量は実際に通行しシャルを可視化した．その結果，立地ポテンシャルている車両数よりも少ない．そのため，交通シミュレ

は東京 23 区や神奈川県臨海部等の人口の多い地ーションのさらなる精度の向上が望まれる．

域で最も高い値を示した．また，地方の高規格道施策の評価では，総旅行時間の大幅な短縮は路周辺でも高い値を示した．特に，茨城県南部やなかった．また，今回導入した施策では対象は貨

千葉県の圏央道沿線において立地ポテンシャルの物車のであったが，一般車両の需要をコントロール増加が確認された．

することで，効果的な施策となると考えられる．

三環状整備後の時間帯別貨物車 OD 交通量を適用したシミュレーションでは，都心から千葉市に参考文献かけて大規模な渋滞が発生おり，千葉側のアクアラ

1)藤武麻衣：搬出入貨物に着目した首都圏製造業

インの端の部分でも渋滞が発生していた．また千葉の事業所立地選択モデルの構築，修士論文，

県東京湾臨海部の幹線道路は，都心部のような広2012範囲に広がっていない．そのため，三環状線の整

2)株式会社アイ・トランスポート・ラボ,広域道路網交

備によってこの地域おける幹線道路の需要が高まった際には，渋滞が発生する可能性がある．
三環状整備後の時間帯別貨物車 OD 交通量を適用したシミュレーションに対して，貨物車の輸送通流シミュレータ SOUND/4U の概要
3)公益財団法人流通経済研究所:配送最適化 WG
報告書，2012