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）
10:30 ~ 10:40[IV-113]

都市鉄道の運行ダイヤが緩急行利用割合に与える影響分析井上 誠仁1、岩倉 成志1 (1. 芝浦工業大学)
キーワード：都市鉄道、運行ダイヤ、列車種別、ロジスティック回帰モデル、大都市交通センサス*

コロナ禍で一時減少した鉄道利用者数は徐々に回復しつつある中，急行列車に利用客が集中することで，緩行列車との混雑率に大きな差が生じている路線もある．都市鉄道における急行列車の需要偏重は，今後解決していかなければならない重要な課題であると考える．本研
究では，東京圏の民鉄6路線を対象とした，朝ラッシュ時間帯の運行ダイヤが乗降駅間の緩行列車と急行列車の利用割合に与える影響についての分析結果を報告する．分析結果により，「緩行と急行の所要時間差」，「乗車駅における急行の運行割合」，「緩行利用時に緩急接続せず抜かされる急行本数」の3要素が，緩急行利用割合に影響を与えている可能性を示した．

© 2024 Japan Society of Civil Engineers- IV-113 -IV-113

令和6年度土木学会全国大会第79回年次学術講演会

都市鉄道の運行ダイヤが緩急行利用割合に与える影響分析
芝浦工業大学大学院

学生会員 ○井上 誠仁

芝浦工業大学
1. はじめに正会員

岩倉 成志

ら利用人数を集計することでそれぞれの利用割合を算

東京圏における都市鉄道の混雑問題に対し，鉄道事出する（以下，緩行列車，急行列車を緩行，急行とする）．

業者は従来，優等列車の運行や混雑区間の複々線化工

また，サンプル数が 30 以上となる乗降駅間を抜粋し集事により，ラッシュ時間帯の輸送力を増強してきた．コ

計する．

ロナ禍で一時減少した鉄道利用者数は徐々に回復しつ

3. 急行利用割合と乗降駅間営業距離の関係から考察つある中，急行列車に利用客が集中することで，緩行列集計した緩急行利用割合について，乗降駅間の営業車との混雑率に大きな差が生じている路線もある．都

距離が長いほど急行利用割合が高いのではないかとい市鉄道における急行列車の需要偏重は，今後解決してう仮説のもと，緩急行利用割合に影響を与えている要いかなければならない重要な課題であると考える．

因を考察する．

本研究では，急行列車の需要偏重が生じる要因とし対象路線の急行停車駅を乗車駅とする急行利用割合て緩急行列車の運行ダイヤに着目し，朝ラッシュ時間を図 1 に示す．東横線，田園都市線，京王線は乗降駅間帯に設定されている運行ダイヤが，乗降駅間における距離が短くなるにつれて急行利用割合が低下していく

緩急行列車の利用割合に与えている影響について分析傾向にあり，特に自由が丘や二子玉川以東では，緩行とすることを目的とする．

急行の所要時間差が小さい．よって，緩行利用時と急行

2. データ概要
H27 大都市交通センサス

利用時の所要時間差が影響を与えている要因として考のマスターデータと時刻えられる．小田原線，新宿線，伊勢崎線は乗降駅間距離

表 2)の発着時刻データを用いて，朝ラッシュ時間帯に対が短くなることに対する急行利用割合の大きな変化は象路線の上り列車に乗車したデータを使用する．対象見られない．しかし，時刻表を参考に作成したダイヤグ

路線は，東京圏の緩行列車と急行列車を運行する民鉄ラムにより，降車駅から近い途中駅で急行に抜かされ路線の中で，都心部までの途中駅での降車客が少ない

る緩行の本数が，その他 3 路線と比較して多いというと考えられる 6 路線（東急東横線，東急田園都市線，小共通点が読み取れた．特に，小田原線と伊勢崎線は複々1)

田急小田原線，京王京王線，西武新宿線，東武伊勢崎線）

100%とする．降車駅の到着時刻ベースで集計を行うために，80%

谷，渋谷，新宿，新宿，高田馬場，北千住）とする．

急行利用割合[%]降車駅は各路線において乗降人員が最も多い 1 駅（渋90%

70%
60%

50%

東横線

40%

田園都市線
30%

小田原線
京王線

20%

朝ラッシュ時間帯は，設定した降車駅に到着する列

新宿線

10%

伊勢崎線
0%
40

車本数が最も多く，運行種別や運転間隔が類似してい20151050100%

25

東横線

80%

田園都市線

70%

小田原線
48.8%
46.2%

50%

15

新宿線

41.9%

伊勢崎線

40%

10

30% 24.0%
19.3%

20%

15.9%17.5%

511.6%

対象路線の乗降駅間において，緩行列車のみを利用

20

京王線

60%

10%

乗降駅間営業キロ[km]

乗降駅間営業キロ

89.8%

90%

急行利用割合[%]刻に加算し推計する．

25

図 1 急行停車駅を乗車駅とする急行利用割合

間帯に降車駅に到着する各サンプルの降車時刻は，乗要時間と乗換案内アプリによる乗換時間とを，乗車時30

乗降駅間営業キロ[km]る時間帯を 15 分単位で設定する．また，朝ラッシュ時
車駅，降車駅，乗換駅データを参考に，時刻表の駅間所

35

8.4%

4.6%
0.0%

0.0%

0.0%

0.0% 0.0% 0.0%

0.0% 0.0% 0.0%

0.0% 1.0%

0%0

したサンプルを緩行利用，1 度でも急行列車を利用した

乗車駅名

サンプルを急行利用と判定し，サンプルの拡大係数か

図 2 急行通過駅を乗車駅とする急行利用割合

キーワード 都市鉄道，運行ダイヤ，列車種別，ロジスティック回帰モデル，大都市交通センサス
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（TEL:03-5859-8354）© Japan Society of Civil Engineers- IV-113 -IV-113

令和6年度土木学会全国大会第79回年次学術講演会

表 1 パラメータ推定結果（括弧内は P 値）

線区間があり，退避駅における通過待ちや緩急接続だ
けでなく，並走しながら追い抜かれる可能性もある．よ記号

変数
定数項って，緩行利用時に急行に抜かされるという抵抗感が，A

緩急行所要時間差影響を与えている要因として考えられる．その他，緩行B

急行運行割合の始発がある乗車駅や急行の運行割合が低い乗車駅でC

緩急行始発列車割合差D

緩急接続駅がある割合

は急行利用割合が低下することが読み取れ，乗車駅の運行本数に対する始発列車や急行の運行割合も，影響E

通過待ちで抜かされる急行本数

F

緩急接続せず抜かされる急行本数
疑似決定係数を与えている要因として考えられる．
100%

対象路線の急行通過駅を乗車駅とする急行利用割合

モデル1-1.855（0.008*）-0.044（0.728）2.596（0.074）1.495（0.541）0.619（0.695）-0.083（0.835）0.636（0.154）0.320

モデル2-1.656（0.008*）2.953（0.013*）

モデル3-1.665（0.008*）-0.143（0.014*）2.455（0.045*）-------

0.685（0.009*）
0.281

0.294
* p<0.05

東横線
田園都市線

を図 2 に示す．サンプルデータの偏りにより 0%の駅もては，急行停車駅と同様に乗降駅間距離が短くなるほ

京王線
新宿線推計値[%]存在する中でも，急行利用サンプルのある駅間につい小田原線

80%

伊勢崎線

60%

40%

ど急行利用割合は低下傾向にある．しかし，乗降駅間距20%離が長いにも関わらず市が尾や江田が低い要因や，和0%

泉多摩川が突出している要因は，運行ダイヤから考察

0%

20%

40%

60%

80%

100%

観測値[%]

図 3 観測値と推計値の散布（モデル 3）することができなかった．
4. 緩急行利用割合への影響分析整合した．よって，A，B，F の 3 要素が緩急行利用割3.で考察した要因が対象路線の緩急行利用割合に影合に影響を与えている可能性が示された．

響を与えているのかを確認するため，ロジスティック

しかし，図 3 に示すモデル 3 の観測値と推計値の散回帰分析を行う．ロジットモデルに基づいた回帰式（変布に着目すると，特に田園都市線二子玉川～池尻大橋

数が𝑥と𝑧の 2 つであるケース）を以下に示す．

間を乗車駅とする推計値が過大に評価されていた．こ𝑃𝐸𝑥𝑝𝑟𝑒𝑠𝑠 =の要因として，緩行と急行の運行割合に差がなく，他路

11+𝑒−{𝐶+𝜃𝑥 (𝑥𝐸𝑥𝑝𝑟𝑒𝑠𝑠 −𝑥𝐿𝑜𝑐𝑎𝑙 )+𝜃𝑧 (𝑧𝐸𝑥𝑝𝑟𝑒𝑠𝑠 −𝑧𝐿𝑜𝑐𝑎𝑙 )}ここで，𝑃𝐸𝑥𝑝𝑟𝑒𝑠𝑠 :急行利用割合，𝐶:定数項，𝜃:パラメ

線と比べて長い区間において急行による追い越しが行われないことから，モデル 3 の説明変数では急行利用ータ，𝐸𝑥𝑝𝑟𝑒𝑠𝑠:急行，𝐿𝑜𝑐𝑎𝑙:緩行，𝑥:変数 1，𝑧:変数 2 と割合を推計しきれていないことが考えられる．

する．

5. おわりに説明変数として，表 1 に示す計 6 種の乗降駅間のデ本研究では，東京圏の民鉄路線の運行ダイヤが乗降ータを用い，集計した乗降駅間において，緩行利用と急駅間の緩急行利用割合に与える影響について分析を行

行利用それぞれの説明変数を上式に組み込み，分析をった．集計結果とダイヤグラムを用いた分析結果によ行う．使用する乗降駅の組み合わせは 71 である．

り，
「緩行と急行の所要時間差」，「乗車駅における急行

モデル 1～3 のパラメータ推定結果を表 1 に示す．まの運行割合」，「緩行利用時に緩急接続せず抜かされるず，すべての説明変数を用いたモデル 1 では，説明変数急行本数」の 3 要素が，乗降駅間における緩急行利用割のパラメータ符号は一部が整合せず，どの説明変数も P合に影響を与えている可能性を示した．しかし，乗降駅値が有意水準 5%を下回らなかった．次に，後退選択法

間により観測値と推計値に大きな誤差が生じるなど，と前進選択法により説明変数の選択を行い，最終的に P

このモデルの推計精度には問題がある．

値が有意水準 5%を下回る説明変数を選択した．後退選

今後，より多くの乗降駅間データを集計することに択法を用いたモデル 2 では，説明変数として B と F が加え，特に誤差の大きかった路線や駅間に焦点を当て，選択された．また，疑似決定係数はモデル 1 より低下し新たな指標で運行ダイヤと緩急行利用割合の関係性をたが，説明変数のパラメータ符号はどちらも整合した．

見出し，急行需要偏重の原因を解明する必要がある．

前進選択法を用いたモデル 3 では，説明変数として A

参考文献と B が選択され，説明変数のパラメータ符号はすべて

1)
2)© Japan Society of Civil Engineers- IV-113 -

国土交通省総合政策局：第 12 回大都市交通センサス，2015．
マイライン東京時刻表 2015 年 10 月号，㈱交通新聞社，2015．