令和6年度土木学会全国大会第79回年次学術講演会
第IV部門
2024

年9月6日(金) 9:30 ~ 10:50

交通サービス評価

C401(川内北キャンパス講義棟Ｃ棟)

座長：岸 邦宏（北海道大学）
9:30 ~ 9:40

自動運転タクシーと都市鉄道の協調による新しい交通サービスの需要評価 南北線を例に[IV-107]―

萩原 啓太1、岩倉 成志1 (1. 芝浦工業大学)
キーワード：自動運転、都市鉄道、交通需要予測、南北線、協調*

自動運転タクシー（AT）の導入で，鉄道の利用がATに大幅に転換する恐れがあり，道路の渋滞や駅前広場の混雑の可能性が考えられる．都市鉄道は大量輸送力、速達性の利点を持つため，都市鉄道とATで協調する必要がある．そこで交通需要予測モデルを構築し，都市交通の需要変動を解明し，協調するような新しい交通ネットワークを探った．代表交通機関において都心部で一万台の増加がみられ，道路の渋滞の可能性を示した．端末交通機関において現況のタクシーの約4倍増加し，乗り換えがある駅にATの需要が増えやすいことが分かった．
今後の課題として，ATの増加を見据えた鉄道の駅前広場の新しい設計が必要である．

© 2024 Japan Society of Civil Engineers- IV-107 -IV-107

令和6年度土木学会全国大会第79回年次学術講演会

自動運転タクシーと都市鉄道の協調による新しい交通サービスの需要評価―南北線を例に
芝浦工業大学大学院

学生会員 ○萩原 啓太

芝浦工業大学正会員

岩倉 成志

１．はじめに自動運転バス(self driving bus)や自動運転タクシー(以下 AT: autonomous taxi)の導入で，人件費を削減することができ，現在より低料金で利用できる可能性がある．
そのため今後，駅から離れた土地の高度利用や外出機会の増加の効果が考えられる．しかし短距離移動での鉄道の利用が AT に大幅に転換する恐れもあり，AT の影響として，道路の渋滞の悪化，自動運転車増加による

図 1:構造モデル

CO2 排出量増加，駅前広場の混雑の可能性が考えられる．

表 1:経路選択モデルの推定結果
パラメータ(t値）

都市鉄道は大量輸送力，一人あたり CO2 排出量が低い，速達性の利点を持つため，都市鉄道と協調する必要がスケールパラメータβ10.323(1.19)

スケールパラメータβ21.545(2.74)

尤度比(本研究)

ある．

0.062
79

サンプル数(本研究)

本研究では，鉄道と AT の交通需要予測モデルを構築し，都市交通の需要変動を解明する．そして AT と鉄道が協調する新しい都市交通ネットワークの可能性を探

鉄道乗車時間(分)βtime [国交省]-0.0946(-88.16)

幹線費用(円)βcost [国交省]-0.0034(-41.88)

端末ログサムアクセスβLA [国交省]

0.9583(99.15)

端末ログサムイグレスβLE[国交省]

0.7545(111.16)

り，鉄道から AT への大幅な転換の抑制を検討する．

を使用する．経路選択モデルの修正には，H27 大都市交

２．対象地及び研究手法

通センサスの通勤・業務目的のデータを用いる．AT の各駅停車のみの運行かつ，郊外と都心を結んでいるモデルとして，SP データを用いた自動運転タクシーの埼玉高速鉄道線と東京メトロ南北線を対象路線とし，交通機関選択モデル 1)（選択肢：AT・バス・鉄道）の推その沿線の周辺を対象地域とする．東京メトロ南北線

定結果を活用する．

は，東京都内を南北に結ぶ地下鉄路線であり，麻布十番

3.2 交通需要予測モデルの構築
需要予測モデルとして，図 1 に示す．
NL モデル(Nested駅，四ツ谷駅，永田町駅などがある．
本研究は次の手順で分析を行う，(1)交通需要予測モ

Logit model)を構築する.

デルの構築，(2)南北線・埼玉高速鉄道線・京浜東北線

代表交通機関モデルは SP モデルを用いて定数項修正（浦和～品川）周辺の需要変動の分析，(3)AT と協調すを行う．なお，交通機関の選択モデルと経路選択モデル

る地下鉄（南北線）の快速化の検討を行う．その需要予は連結していない．

測のシナリオは， s0（AT とバスが現状料金），s1（AT

経路選択モデルは，東京都市圏 ACT の鉄道経路選択の費用が現状のタクシー8 割減＋自動運転バスが 5

モデル 2)をベースとする．大都市交通センサスのうち，割減），s2（s1 の状態で南北線を快速化）の 3 ケースで対象とするエリアの利用者の経路選択結果のサンプルある．

でスケールパラメータの推定を行った（表 1）．
𝑉𝑉𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘 = 𝛽𝛽1 (𝛽𝛽𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘 + 𝛽𝛽𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘 )+３．交通需要予測モデルについて

𝛽𝛽2 (𝛽𝛽𝐿𝐿𝐿𝐿 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐴𝐴𝐴𝐴 + 𝛽𝛽𝐿𝐿𝐿𝐿 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐸𝐸𝐸𝐸 )3.1 使用データ・モデル
需要算出において H30 パーソントリップ調査データ

端末交通機関モデルは，バスと AT は SP モデルを用い，徒歩と自転車は定数項修正を行った．表 2 にモデル

キーワード 自動運転，都市鉄道，交通需要予測，南北線，協調連絡先〒135-8548 東京都江東区豊洲 3-7-5 09C32 芝浦工業大学 交通計画研究室
TEL03-5859-8354© Japan Society of Civil Engineers- IV-107 -IV-107

令和6年度土木学会全国大会第79回年次学術講演会

表 2：各路線の一日の乗降トリップ数

全体の再現性を示し，一定の精度は確保されたと考え京浜東北線 南北線

る．
４．需要推定結果
本研究では，自動運転導入による分布交通量は現況(H30)として需要を推計する．シナリオは， s0（AT と埼玉高速鉄道線

実績値

105406242973540128

再現値1032694

421095

48651

的中率

98%

98%

121%

バスが現状料金），s1（AT の費用が現状のタクシー8 割減＋自動運転バスが 5 割減），s2（s1 の状態で南北線を快速化）の 3 ケースで需要推計を行う．
需要推計にあたり以下の前提条件をおく。
[1]AT の待ち時間・徒歩時間として，3 分と設定
[2]道路・駅前広場の渋滞による考慮はなしとする．
4.1 代表交通機関での需要変動(s0→s1)
s1 では AT の利用数が都心部で 1 万台増加した(図 2)．
鉄道から AT へ大幅に転換し，道路の混雑の可能性があ
図 2:代表交通機関の AT 図 3:駅アクセスの AT のると考える．の需要量

4.2 端末交通機関の変化(s0→s1)

30

鉄道の空白地で，アクセシビリティの向上によって AT25の利用が増加している．

20

徒歩
バス
AT

駅数

図 3 に，駅アクセスのゾーンごとの需要量を示した．

需要量

15

図 4 は AT を利用する駅が増えることから，バスと徒10歩から AT に需要が変化したことを示した．

5

また，AT の需要増減割合が駅によって大きく異なるこ

0-50%
-20%
10%
40%
70%
100%
130%
160%
190%
220%
250%
280%
310%
340%
370%
400%
430%
460%
490%とが分かった．また，300%以上の増加率の駅のほとんどが，乗り換え路線がある駅（上野駅・赤羽駅・日暮里

増減率駅など）で，乗り換えが生じる駅で AT の需要が増える

図 4：対象路線の端末交通機関の需要増減割合ことを示した．の AT 数が増加するため，駅から離れた土地の高度

4.3 快速化による効果検証(s1→s2)
快速化した際の通過駅として，乗り換えがなく，比較利用の可能性がある．

的利用者が少ない東大前駅と西ヶ原駅をオフピーク時

今後の課題を以下に示す．

[12 時~16 時]で通過運転したと想定する．1 駅通過で 1

1) 本研究のモデルでは，精度が比較的確保できている分短縮した設定で需要予測を行った．その結果，京浜東が，乗り換え回数や乗車待ち時間による需要変化を北線 146 人・埼玉高速鉄道線 18 人増え，南北線 307 人

考慮していないため，より精度の良いモデルの構築が減少したことから効果が小さいことが分かった．

が必要である．
2) 駅から AT を利用する利用数が大幅な増加が考えら

５．おわりにれるので，AT の増加を見据えた鉄道の駅前広場の新本研究の知見を以下に示す．
1) 代表交通機関は，AT の利用者が大幅に増加する．ししい設計が必要である．

たがって，道路の渋滞を防ぐため，より鉄道と協調
参考文献が必要である．
2) 端末交通機関の AT の利用数が現況のタクシーの約4 倍増加し，乗り換えがある駅に AT の需要が増えやすいことを示した．
3) 都心近郊の鉄道路線のない空白地で，端末交通機関© Japan Society of Civil Engineers

1) 林 政秀,岩倉 成志：自動運転技術への受容性を考慮した
SAV 選好モデル，土木計画学研究・講演集， 2022
2) 東京都市圏交通計画協議会第 6 回：東京都市圏 パーソン
トリップ 調査交通行動シミュレーションに関するテクニカルレポート,令和 3 年 6 月- IV-107 -