Transportation Analysis towards the Promotion ofPublic Transport in Yokohama City横浜市の公共交通の推進に向けた交通分析
Team１６. Nagoya University
Juliette Tempia Tatsuki Onogawa Junya Ohara Takahiro Kazaoka
Naoki Takayama Ryosuke Nakai Taisei Nozaki Yuto Horibe1

背景 - Background横浜市政策目標

Yokohama Planning Strategy

 マイカー交通から公共交通等への転換促進
Shift from privately owned car use to public transit use<施策の方向3-1> Target 3.1
 公共交通や自転車の利用促進につながる環境整備
Environmentally friendly infrastructure which promotes the use of public transit and bicycles<施策の方向3-2> Target 3.2
 マイカーから公共交通等への転換を促す啓発活動Encourage shift from personal car to public transit through public awareness

※横浜都市交通計画【平成30（2018）年10月】より
Yokohama City Urban plan, 2018/10

横浜市の交通行動データからマイカー交通と公共交通の現状を把握し、公共交通の利用を促進する施策について検討する
Evaluate present situation in Yokohama, propose strategy accordingly2

基礎分析⑴ - Basic Analysis 1
 各データの基礎集計（代表交通手段が車のユーザー）

Main mode : car

年齢

距離car

総所要時間car

所要時
間train費用
train

アクセスと乗換
イグレス 総所要時間 総所要時間train
回数
train
合計（時ー所要時間car
train
間）

36.9

20048.6

41.5

36.9

460.2

1.4

38.3

75.2

33.7

standard
16.8
deviation

15956.3

29.025.1

267.1

1.1

19.3

35.9

17.7

Max

5467171130.6

10024505103.3

186.3

103.6

min

026

0.2

100

5.3

8.3

-11.9

mean

アクセス・イグレス時間の短縮が必要
Need of a decrease in access/egress time3

基礎分析⑵ - Basic Analysis 2
鉄道と自動車の所要時間差の階級ごとグラフ （代表交通手段が車のユーザー）
Trip duration difference (train – car) by trip purpose, main mode = car
45

Business trips
Personal trips

40

ビジネス35

プライベート人数[人]30Population

25
20
15
10
5
0
<=1010<,<=2020<,<=3030<,<=4040<,<=5050<,<=6060<,<=7070<,<=80

80<,90<, <100<=90 <=100[(train trip所要時間差（鉄道-自動車）[min]time) – (car trip time)] (min)
所要時間差が短い場合
ビジネス：鉄道使う傾向がある
プライベート：車の利用が多い

所要時間差が短い
ユーザーを対象に鉄道利用促進施策を検討

When trip duration difference is small :Business trip : tend to use PT
Personal trip : tend to use personal vehicle

Targeting users with trip durationdifference is small
4

データセット - Dataset サンプリング：代表交通手段が車のユーザーの内［（鉄道）ー（車）］所要時間差＜30分
Sample :1. Transport main mode = car
2. Trip duration [(train time) – (car time)] < 30 min 往路のみ対象(all trips but ”return home” trips)

 データ数 : 93(data size)

追加したデータ 通勤ラッシュダミー
 車のコスト(added dated)(Peak hour dummy)(Car cost)5使用モデル - Model MNLモデル (MNL model)

効用関数 (utility function)
CostbusVbus = b0car + b1+ b 2 ( Access + Egress)bus
10Costtrain
Vtrain = b0train + b1+ b2 ( Access + Egress)train + b3 PeakDummy
10Costcar
Vcar = b1
10＜説明変数＞

Cost: 費用
Access + Egress: アクセス＋イグレス時間合計
PeakDummy: ピークダミー

政策により、どのように交通が変化するのかをみて，鉄道への転換手段を検討する.
Evaluate how our proposed strategy will influence transport,
and the shift to PT

6

データシェアの修正・計算
Share Correction and Evaluation

簡便法 – quick methodb ' = b - ln[H(g) / Q(g)]𝛽′𝑖 ：修正後の定数項
𝐻(𝑔)：サンプル内シェア
𝑄(𝑔)：母集団シェア

数え上げ法 – counting method
N1
W (i) = å Pn (i)N n=1

W(i)：選択肢iのシェア
N：サンプル数
Pn(i)：個人nにおける選択肢iの選択確率

データのシェアを現況のシェアに近づける
Getting closer to current share7

推定結果 – Estimated Resultsparameter

estimatet-parameter

定数項12.262.24

定数項20.38

0.50

料金

0.08

2.27

アクセス＋イグレス時間-0.22-5.19

通勤ラッシュダミー

2.84

3.94

サンプル数

93

初期尤度-102

最終尤度-62

自由度調整済み決定係数0.342

修正後β‘１

修正後シェア

鉄道

1.62

40%

バス

-1.12

1.8%

8

施策の分析結果 – results analysis
アクセス・イグレス時間の短縮率ごとの交通シェアの変化
Mode share by access and egress time decrease rate

Train
Bus
Car

Access + egress timedecrease (%)
2割↑Mode share (%)
 短縮率＝30%、公共交通のシェア ＞ 自動車のシェア、割合＞50%

 短縮率＝50%、公共交通のシェアが約20％増加した

Decrease rate = 30% → PT share > car share & PT share > 50%
 Decrease rate = 50% → PT share increased by 20%
9施策の分析結果 – results analysis
アクセス・イグレス時間の短縮率ごとの交通シェアの変化Mode share by access and egress time decrease rate

TrainBusCar

Access + egress timedecrease (%)
2割↑Mode share (%)
アクセス・イグレス時間の短縮は、公共交通シェアの転換促進に対して効果的な施策である。
 Strategies that decrease access and egress time are effective in increasing the PT
mode share

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施策案 – strategy proposal
 アクセス・イグレス時間短縮→ シェアサイクリング導入
Decrease of access and egress time → implementation of share bicycle アクセス時間：

郊外を想定→多数の自転車の設置： 非現実的＆非効率→ イグレス時間短縮を想定→ 到着駅周辺での自転車設置

Access time : assuming suburb → adding bicycle is unrealistic & ineffective→ assuming decrease of egress time
→ add bicycle near arrival station※今回使用した条件でのデータで，イグレスでの速度を算出したところすべて徒歩によるものだった．
We calculated the egress moving speed from data and found out that all userswalked.
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反省点 – future works 有意となる説明変数が少なかった アクセス・イグレス時間短縮以外の施策
 シェアサイクリングについての深掘り（利用者数・イグレス距離・利用確率の設定）
Not enough significant parameters Need more strategies beside decrease in access and egress time Need to look more into bike sharing(user number, egress distance, define use probability)12