東京都江東区におけるシェアサイクルの推進に関する分析

Analyze for promoting share cyclingin Koto ward, Tokyo
芝浦工業大学(SIT)池田玲緒菜 石川大輝 池田幸平 森倉祐
池上哲広 上村優人 小島元太朗 桜井駿

背景(Background)

Koto ward

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・東西の鉄道ネットワークは比較的整備されている
The east-west railway network is comparatively maintained.

・南北の鉄道ネットワークは脆弱North-South rail network is fragile.

慢性的な鉄道の混雑
コロナ感染拡大防止策が必要
Chronic railroad congestion
COVID-19 infection spread prevention measures are needed

シェアサイクルの利用促進
Promote the use of share cycling

南北の移動を便利に！
三密回避！

Advantage and disadvantage of share cycling
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AdvantageDisadvantage

・メンテナンス不要 No maintenance・会員登録が必要 Registration

・自転車購入時のコスト不要 No cost to buy

・ポートに返却する必要 Return to ports
利用率の高い諸外国都市圏
では道路上にポートが設置
Higher utilization countries haveports on the streets

ポート密度の増加が求められる
Mo r e por t s for high de nsit y
出典:第4回 安全で快適な自転車利用環境創出の促進に関する検討委員会

前回の基礎分析(Previous Basic Analysis)4

対象トリップO bject Trip

豊洲PPデータからO Dが江東区の1424トリップを使用

1424 trip data from Toyosu PP data Origin and Destination are in Koto Ward

O nly 3.5%
LongODDistance

Shor t

OD距離が増加しても徒歩トリップの割合が高い⇒ シェアサイクルのニーズがあるのでは？
Even the O D distance get longer, the percentage of walking is high→Chance to get more demande for share cyclingシェアサイクルのトリップ目的別構成比（The percentage of trip purpose by share cycling）
550 trips•

主要交通でシェアサイクルを利用するトリップ•

帰宅、通勤通学，買い物の割合が特に高い．

•

シェアサイクル利用者の自転車保有率は，非利用者の0.42倍

Using share cycling for main transportation.

The percentage of going home, commuting and shopping
The ownership rate of share cycling is 20.4
times that of non-users.

シェアサイクル利用者の帰宅トリップ(Coming home trip by share cycling)

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乗り換えが不便な豊洲駅～門前仲町・木場駅間の帰宅時の利用が見られる．
The use at the time of the going home between Toyosu - Monzennakacho, Kiba that transfer is inconvenient is seen.

➡脆弱な南北の鉄道ネットワークの代替交通としての利用
The use as the substitute traffic of the railroad network of the weak north and south

ポート分布図(Ports distribution)

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出発・到着のどちらの箇所もシェアサイクルのポートが整備されている．
Share cycle ports are available for both departure and arrival.

➡ポートの容量を増加させることが，シェアサイクル利用の促進につながるのでは．
Increasing the capacity of the port leads to the promotion of share cycle usage.

モデル構造①(Model①)
BNL Model

シェアサイクルシステムに参加する・参加しないの二項ロジットモデルの構築
Construction of a binomial logit model that participates in or does not participate
in the share cycle system【シェアサイクルシステムに参加】(Participate in the Char Cycle System)

データ取得期間中に一度でもシェアサイクルを利用した被験者
Subjects who used the share cycling at least once during the data acquisition period

参加する

𝑉𝑉参加する

参加しない

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モデル構造②(Model②)

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シェアサイクルを含めた6選択肢の交通手段選択モデルを構築

MNL Model

Stract the mode choice model with share cycling and 6 mobility

Sharecyclebus

bike

car

trainwalk•

シェアサイクルの選択可能性をBNLモデルから確率的に算出•

シェアサイクルの説明変数として，最寄りポート容量を追加

Probabilistic calculation of share cycle selectability from BNL model.

Added nearest port capacity as an explanatory variable for the share cycle.

パラメータ推定結果（モデル①）
Parameter estimate result (model ①)

パラメータ値t値

定数項（参加する）

-1.92

-3.90

アクセス距離（100m）

-0.41

-1.50

説明変数

初期尤度

-70.0

最終尤度

-27.6

尤度比

0.58

サンプル数

10110

パラメータ推定結果（モデル②）
Parameter estimation results（model②）
パラメータ値t値

定数項（Share cycling）

-1.65

-4.33

定数項（Bus）

-1.46

-2.36

定数項（Bike）

-0.54

-7.52

定数項（Car）-1.52-12.50定数項（Train）

0.88

2.04

所要時間（h）

-0.02

-0.34

費用（100円）

-0.02

-1.83

アクセス・イグレス距離（km）

-0.38

-0.30

ポート容量（台）

2.40

2.14

説明変数

初期尤度

-1459.7

最終尤度-1182.9

尤度比

0.19

サンプル数142411感度分析結果（モデル①）
Sensitivity analysis results(model①)

アクセス距離を変化させた場合の選択結果
Selection result when the access distance is changed12感度分析結果（モデル②）
Sensitivity analysis results(model②)

ポート容量を変化させた場合の選択結果
Selection result when theport capacity is changed13課題点（Future Work）• シェアサイクルシステム参加可否に関わる変数の検討
登録をめんどくさがる個人属性の分析など• 具体的な政策の検討

Policy Analysis

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