行動モデル夏の学校_2021/Sept/17

Monitoring and Analysis of
Behaviour in Networks
ネットワーク上の行動観測と分析

朝倉康夫
東京工業大学_環境・社会理工学院
asakura@plan.cv.titech.ac.jp
http://asakura.cv.ens.titech.ac.jp/
1できごと：世間と自身
日本
1960

1970

アポロ月面着陸(1969)

大阪万博(1970)
石油ショック(1973)

ベトナム戦争終結(1975)

大学入学(1975)

瀬戸大橋開通(1988)

フォークランド戦争(1982)
ベルリン壁崩壊(1989)
天安門事件(1989)

京都大学助手(1981)
初海外出張(1982)
愛媛大学へ異動(1988)

湾岸戦争(1991)
ソ連崩壊(1991)

UCL滞在(1991)

9.11同時多発テロ(2001)
オバマ大統領誕生(2008)ブラジル滞在(2001)
神戸大学へ異動(2002)

COVID-19 (2020)

東工大へ異動(2011)
定年予定(2022)

バブル崩壊(1991)
阪神淡路大震災(1995)
明石大橋開通(1998)

2000
2010

自身

東京五輪(1964)
新幹線開業(1964)
名神高速開通(1965)

1980

1990

世界

誕生(1956) 京都府綾部市

東日本大震災(2011)23

研究課題の整理軸
価値×対象
共生
観測なくして理論なし，理論なくして観測なし．

自然

社会

理論・モデル
政策

安全
要素

全体

時間×空間×（分析・設計）
技術

Analysis
Short-term

global

観測・データLong-term

みなさんもご一緒に！
local

Control, Design, Planning4

自身の交通研究テーマ：大分類
Model
2. Demand
Modelling &Analysis

1. Network
Modelling

Behaviour

System
4. Traffic
Flow Data
Analysis

3. Travel Data
Collection

Data
Today’s talk 交通システムと交通行動：観測編
5

Section 1 交通流の観測と解析：Contents
1980

1990

2000

2010

2020

• 初めての交通量観測• 最近の交通量観測• 円周分布による日変動の推定• 車両軌跡：阪神高速 Zen Traffic Data
• マクロ分析(Fundamental Diagram)• ミクロ分析(Car Following)6小学校：夏休みの自由研究
https://www.illust-box.jp/sozai/89514/• ふつうの少年少女は・・・- アサガオを育てる．
- 夏休み中ずっと1日に咲いた数を記録する．

• 少年Aは・・・- 短時間でできることは何か，悪知恵を働かす- 近所の道路で2時間ほど交通量を観測する．
- 5分間の通過台数をグラフにする．

7

初めての交通量観測(1965)• 路線：京都府道8号線（福知山綾部線）• 地点：綾部高校付近• 観測日時：1965年夏, 涼しい午前中• 乗用車保有台数*：

天橋立
大江山
綾部

229万台(1966)→6,192万台(2021)• H27_センサス交通量(小型車)：
16,383(veh./24h)

京都• 推定日交通量(小型車)：655(veh./24h)• 平均5分間交通量：2.27(veh./5min.)*) 自動車検査登録情報協会
https://www.airia.or.jp/publish/statistics/number.html**) 古文書なびhttp://komonjo.rokumeibunko.com/hyakunin/060.html

85分間通行台数の時間変化
veh/5min
7
6

6

5

5

5
4

4
3

3

3
2

2

2

2
1

1
1

2

3

4

2

0
5

6

7

3

2
1

0

0

3
2

3
2

1

2
1

0
8

3

3
2

平均 2.27 veh./5min.
2

1
0

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

5分間通行台数の頻度分布
12
10
8
6
4
2
0

0

1

2

3

4

5

6

veh/5minProb(m)= (λΔt )m exp ( - λΔt) / m !
(m=0,1,2,….; λ：parameter）

Google Street View
綾部高校付近9最近の交通量観測と分析(2021)
車両検知器(感知器, detector, traffic counter)distance
Pulse datatime
Δt
5分間通行台数の時間変化
8
6

6
4
2
0

5

5
4

3

3
2 2

3

2 2
1
0

2
1

0

3
2
1

0

3
2

3
2

1

3
2

2

55年間で進化した？

10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

10日変動の確率分布推定

阪神高速3号神戸線
深江付近上り(20.4kp)
15分間交通量の日変動
2016年6月6日～7月7日，8月22日～10月10日, 平日46日間の合計

長崎滉大, 中西航, 朝倉康夫(2021)混合円周分布のパラメータを用いた交通量の時間変動の分
析. 土木計画学研究発表会春大会2021

11円周分布と混合分布• 円周分布(1) 全ての実数𝜃について，𝑓 𝜃 ≥ 0
𝑎+2𝜋
𝑓 𝜃(2) 確率の和は1．‫𝑎׬‬

角度，時刻, ….

𝑑𝜃 = 1(3) 𝑓 𝜃 は周期2𝜋の関数．𝑓 𝜃 + 2𝑘𝜋 = 𝑓 𝜃• Kato and Jones(KJ)分布𝑓 𝜃|𝜇, γ, 𝛼2 , 𝛽2
パラメータ

• 混合分布𝑚𝑓 𝜃 = ෍ 𝜋ℎ 𝑔ℎ 𝜃|𝜇ℎ , 𝛾ℎ , 𝛼2 ℎ , 𝛽2 ℎℎ=1
KJ分布にそれぞれ𝜋ℎ の重みを付して混合．(0 ≤ 𝜋ℎ ≤1, σℎ 𝜋ℎ = 1)12

２つの円周分布（破線）を混合（実線）

ひとつの分布を複数の分布に分解できると何がわかる？

13

需要の時間変動を測る
都市B
計測点

分布1
分布2

都市A
都市Aを起点とするround trip
都市Bを起点とするround trip

分布1：都市Aから発生する需要
分布2：都市Bに戻る夕方の需要＊A→Bだけでなく，B→Aも計測すると，2都市間の需要の時間変動の（非）対称性を議論できる．
＊往路tripと帰路tripの時間変動がわかれば，目的地での滞在時間分布も推定できる．
14

都市間需要の（非）対称性

山口裕通(2016) 集計・携帯電話位置情報データを用いた移動行動リズムの研究．科研ワークショップ沖縄資料より

15円周分布余談

リンク・ノードのグラフ的な接続関係は同じ．
形を区別したい．（morphology, 形態論）
16

リンクの偏角の分布：バラ図(Rose Diagram)
偏角：決められた方角(ex.東）とリンクが成す角度

終点
ノード
道路
リンク
起点
ノード

リンクの
偏角
基準とする
方角

格子状道路網vs

無秩序道路網by 東工大_長崎滉大氏の計算

17偏角分布の推定結果（例：大岡山駅周辺）

長崎滉大, 中西航, 朝倉康夫: 方向統計学を用いた道路ネットワークの分析, 土木
学会論文集D3, Vol. 75, No.6, 2020.

18

“75 Years of the Fundamental Diagram for Traffic Flow
Theory”, Transportation Research CIRCULAR #EC149,
June 2011, Transportation Research Board.

FIGURE 1 Greenshields measurement
set up in the 1930s.

FIGURE 4 Speed–density relation V(Greenshields 1934).
Greenshields model𝑘𝑣 = 𝑣𝑓 1 −𝑘𝑗𝑎𝑚

𝑣𝑓 : free flow speed
𝑘𝑗𝑎𝑚 : jam density
19

Fundamental Diagram
速度v

流率q

𝑣𝑓
Greenshields model𝑘𝑣 = 𝑣𝑓 1 −𝑘𝑗𝑎𝑚Linear car following model
𝜆 𝑘𝑗𝑎𝑚𝑣=−1
𝑘𝑗𝑎𝑚 𝑘𝑞𝑚𝑎𝑥

Greenshields model𝑘
𝑞 = 𝑘𝑣𝑓 1 −
𝑘𝑗𝑎𝑚

密度k

密度k

𝑘𝑗𝑎𝑚

𝑘𝑗𝑎𝑚
Linear car following model𝑘𝑞 =𝜆 1−𝑘𝑗𝑎𝑚

密度が低い（車間距離が長い）状態では，追従挙動は発生せず，
定速＝自由流速度𝑣𝑓 で走行すると考える．
20

交通流率(Q)と時間占有率(Oc)
東名高速下り，江田バス停付近(10.48kp)_160917
3車線合計, 時間最大流率≒4,000(台/h)Q(veh/5min)
400
350
300
250
200
150
100
50
0
0

5

データ提供：中日本高速(株)

10

15

20

25

30

35

40

45

Oc(%)

Oc=50% のとき，車間距離≒車長
車長=5m であれば，密度=100（台/km）

21阪神高速 Zen Traffic Data (ZTD)• 特定区間を通行するすべての車両の0.1秒単位の走行軌跡
図(trajectory)• 照明柱に設置したカメラ画像から車両と軌跡を抽出．
• 隣接するカメラから得られた軌跡を結合．
• 阪神高速道路（株）がデータ公開．
https://zen-traffic-data.net/

Toru Seo, Yusuke Tago, Norihito Shinkai, Masakazu Nakanishi, Jun Tanabe, Daisuke Ushirogochi, Shota Kanamori,Atsushi Abe, Takashi Kodama, Satoshi Yoshimura, Masaaki Ishihara, and Wataru Nakanishi: Evaluation of largescale complete vehicle trajectories dataset on two kilometers highway segment for one hour duration: Zen
Traffic Data, International Symposium on Transportation Data & Modelling (ISTDM2021), Ann Arbor, Michigan,
U.S.A., 2021.

22

走行
車線

追越
車線

23

https://zen-traffic-data.net/

軌跡図のミクロ分析とマクロ分析• ミクロ分析：軌跡をそのままに- 追従挙動（縦方向の速度変更）- 追い越し（横方向の車線変更）• マクロ分析：時空間セルに集計- Fundamental diagram- 交通状態推定/予測24

領域の交通流率*，密度，速度*) 交通流率（flow rate）：単位時間あたりの交通量

車両iの
走行軌跡

位置

Edie の定義
𝑑𝑖𝑡𝑖：車両iの領域内移動距離：車両iの領域内移動時間

di

集計領域
（時空間セル）

総走行距離(台km)：𝐷 = σ 𝑑𝑖
総旅行時間(台時)：𝑇 = σ 𝑡𝑖

時刻ti

交通流率 (𝑄)＝総走行距離／領域＝𝐷 Τ𝐴 (台/時間)

領域 𝐴
区間 𝐿，時間𝐻 の矩形領域なら，𝐴 = 𝐿𝐻 （km時間）

速度** (𝑉) = 総走行距離／総旅行時間＝𝐷 Τ𝑇 (km/時間)**) 空間平均速度

密度 (𝐾)＝総走行時間／領域＝𝑇Τ𝐴 (台/km)

Edie, L. “Discussion of traffic stream measurements and definitions,” in Alomond, J. ed.
Proceedings of the 2nd International Symposium on the Theory of Traffic Flow, pp. 139-154,
1963.

25

定点観測の交通流率, 定時観測の密度との関係
交通流率=台キロ / (ΔL×H)=領域を通過する台数 / H-> 交通量Q

密度=台時 / (L×ΔH)= 領域に存在する台数 / L-> 密度K

位置

位置

ΔL

L

H

時刻

個々の車両の領域内移動距離＝ΔL
台キロ＝通過台数×ΔL

ΔH

時刻

個々の車両の領域内移動時間＝ΔH
26
台時＝存在台数×ΔH

ZTDから集計したQ,K,V
50m x 10s

density(k)400m x 60s

density(k)flow(q)flow(q)velocity(v)velocity(v)27Fundamental Diagramsv(m/s)
q(veh/s)k(veh/m)k(veh/m)Figure.3. a. (left) q-k plot, 3. b. (right) v-k plot of (steady) ZTD L001_F001 (7:00~8:00 am) for cell size
{dx=50m, dt=10s}v(m/s)

q(veh/s)k(veh/m)k(veh/m)cell size {dx=400m, dt=60s}
Garima Dahiya , Yasuo Asakura, and Wataru Nakanishi (2020) A study of speed-density functional relations forvarying spatiotemporal resolution using Zen Traffic Data. 2020 IEEE 23rd International Conference on Intelligent
Transportation Systems (ITSC) Rhodes, Greece.

28

必ずしも美しいとは言えないのは何故？
(1) 分析対象区間が一様でない．2kmにオンランプ，曲線区間．
(2) 分析対象時間が短すぎる．1時間 ｘ 5データセット．

(3) 定常性の判定が甘い．

Geroliminis, N. and Daganzo, C.F. (2008) Existence of urban-scale macroscopic fundamental diagrams:
Some experimental findings. Transportation Research Part B 42, 759–770

29定常性の判定: on-going• 定常状態(steady state): ドライバーが加速, 減速の動機を持たず, 一定の車間距離で定速で走行している状態．
• セルを通過する複数の車両の旅行速度の変動係数が一定値以下なら，そのセルは定常状態とみなすことでOKか？
distance

distance

distance

time

time

time
30

追従モデルとマクロな交通状態との関係
Newell, G.F. (2002) A simplified car following theory: a lower order model, Transportation
Research B, Vol.36, pp.195-205.

追従モデル：個々の車両のミクロな挙動のモデル↓
集計すると，マクロな交通状態𝑥ሷ 𝑛+1 (𝑡 + 𝑇) = 𝑑𝑣 Τ𝑑𝑡

線形追従モデル𝑥ሷ 𝑛+1 (𝑡 + 𝑇) = 𝜆[𝑥ሶ 𝑛 𝑡 − 𝑥ሶ 𝑛+1 (𝑡)] 𝑥ሶ 𝑛 𝑡 = 𝑣

追従は安定的で定常と仮定

𝑥𝑛 𝑡 − 𝑥𝑛+1 (𝑡) = 𝑠

積分𝑣 = 𝜆𝑠 + 𝐶

𝑣=

𝑘𝑗𝑎𝑚

・・・ 車間距離𝑥ሶ 𝑛 𝑡 − 𝑥ሶ 𝑛+1 (𝑡) = 𝑑𝑠/𝑑𝑡

𝑑𝑣 = 𝜆𝑑𝑠

𝜆・・・ 速度

境界条件 𝑣 = 0 𝑎𝑡 𝑘 = 𝑘𝑗𝑎𝑚 より
𝐶 = −𝜆Τ𝑘𝑗𝑎𝑚

𝑘𝑗𝑎𝑚
−1
𝑘

車間距離=1/密度 → s=1/k31

Newell型線形追従モデル

非追従状態の車両軌跡
線形追従モデルd: 限界車間距離
𝜏：反応時間𝑣=

𝑠−𝑑
𝜏

個々の車両の速度(v)と前方車両との車間距離(s)のデータから，𝜏, 𝑑を
線形回帰分析により推定追従状態の車両軌跡

32

個車のパラメータ推定Space, s
反応時間 𝜏: 1.5 sec
限界車間距離 d: 8.6 m𝑑
後進波速度 𝑤 = ∶ 20.6 (km/h)𝜏Velocity, v
表2.2.1-3 Taylorらによって推定されたNewellモデル式のパラメータ値 (平均値)
パラメータ
推定値
反応時間 τ
1.48 sec
限界車間距離 𝑑
8.06 m
後進波速度 𝑤
20.55 km/h
Taylor, J., Zhou, X., Rouphail,N.M., Porter, R.J. (2015) Method for investigating intradriver heterogeneity
using vehicle trajectory data : A Dynamic Time Warping approach, Transportation Research Part B 73, 59-80.

NGSIM I-80 https://www.fhwa.dot.gov/publications/research/operations/06137/

33

推定パラメータの分布
表 4.2-5 補正後の反応時間τの平均値 (s)
走行車線

1.71

追越車線

1.27

表 4.2-6 補正後の限界車間距離𝑑の平均値 (m)
走行車線

7.71

追越車線

7.17

図 4.2-5 個々の車両ごとに算出したパラメータτの分布 (赤破線は平均値を示す)(左：走行車線 右：追越車線)

表 4.2-7 RMSE の平均値の比較 (m/(0.1s))
補正反映前

補正反映後

走行車線

0.697

0.495

追越車線

0.765

0.575

表 4.2-8 モデル式の決定係数𝑅2 の比較
補正反映前

補正反映後

走行車線

0.419

0.454

追越車線

0.421

0.481

図 4.2-6 個々の車両ごとに算出したパラメータ𝑑の分布 (赤破線は平均値を示す)(左：走行車線 右：追越車線)

吉田光太朗, 中西航, 朝倉康夫 (2021) Newell型モデルのパラメータ推定による時間帯別の車両追従挙動分析, 土木学会論文集D3, Vol. 76, No.5.

34

個車のパラメータを推定してどうする？
• パラメータ(𝜏, 𝑑)の相関の解析．
• パラメータの状態依存性（位置，交通状態）の解析．
• 追従＋車線変更の解析．
••••

個車の挙動の異質性の理解．
不安定な交通状態の発生メカニズムの解明．
異常挙動車の発見．安全性, 効率性への影響．
異質性がなくても生じる異常と，異質性が引き起こす異常．

• 交通流シミュレータの入力情報（分布を入力）としての利用．
ネットワーク交通流の観測と分析はNetwork Modelling編で35

Next Talk
Model
DemandModelling &Analysis

Network
Modelling

Behaviour
SystemTraffic Flow
Data
Analysis

Travel Data
Collection

Data

36

Section 2 交通行動の観測：Contents
1980

1990
京大

2000
愛媛大

2010
神戸大

2020
東工大

• 離散選択モデル(1981)• 自前の交通行動調査(1983)• 携帯機器以前の経路選択調査(1995)• PHSによる追跡型の行動調査(1998)• PEAMON開発(2000)• プローブパーソン調査(2007)• 鉄道ICカード解析(2005)• 回遊(2002), 避難(2016)• 自己学習する行動調査(2016)37

はじめての離散選択モデル• MIT夏季セミナー(1981)• 助手1年目• 東京に二週間私費出張(高山純一先生と同宿)• 録音したが再生せず• 帰学して研究室で報告• Gumbel分布• 最尤法によるパラメータ推定のアルゴリズムとプログラミ
ング• 非線形計画法
Ben-Akiva and Lerman (1985) Discrete Choice Analysis, the MIT press.

38はじめての交通行動調査• 既存のPT調査の精度に疑問• 洛西・向島NT調査(1983)• 300世帯の行動調査の企画と実施• 不在10％と拒否10％• ライフサイクルステージ• 車の保有と利用の分析
佐佐木 綱, 朝倉 康夫, 木村 宏紀, 和田 明(1986) 世帯のライフサイクルステージと車保有・利用の関連分析, 都市計画論文集, 21, 145-150.
39

携帯機器以前の経路選択行動調査• Bovy & Stern(1990), 経路認知と選択• 実道路網での経路選択実験,• 同乗者が経路を地図上に記録• 松山(1996), 熊本(1997)• 経路選択肢集合の生成• Screening + EBA(Elimination by
Aspects)
Piet H Bovy and Eliahu Stern (1990) Route Choice: Wayfinding in Transport Networks. Kluwer Academic
Publishers.
真浦靖久, 朝倉康夫, 羽藤英二, 宗貞孝太郎(1999) 経路選択集合生成アルゴリズムの提案と松山市道路網での検証, 土木計画学研究・講演集, 22(2), 187-190.
朝倉康夫, 羽藤英二(2000) 交通ネットワーク上の経路選択行動：観測と理論. 土木学会論文集,660/IV-49, 3-13.
40

交通行動調査の類型
質問調査（被験者が想起・回答する）
仮想的状況下での交通行動を被験者に質問（ex.アンケート）
Stated Preference (SP)調査

過去の実際の交通行動を被験者に質問（ex.アンケート）
Revealed Preference (RP)調査

仮想空間

実空間
被験者の交通行動を観測・追跡

仮想空間での行動を観測（ex. CG/Virtual Reality）

定点での観測 vs 移動体追跡調査(GPS/携帯/スマホ)

観測（被験者の行動を外部から観測する）

41

追跡型の行動調査とマルコフ連鎖モデル• 佐佐木綱, 松井寛 (1968)：会
場内の観客流動モデル. 土
木学会論文集, 159号,
pp.90-95.
• グループ別（家族連れ, 友人
連れ, アベック）の観客追跡• 展示ゾーン間の推移確率行列の推定• 吸収マルコフ連鎖モデルによる解析• セミマルコフ過程による観客の動的流動解析42

行動観測の手法と調査 (history & classification)1） PHSによる日常行動調査(1998)
2) 移動滞在判別, マップマッチング(1998)3) イベント観客行動調査, SUMO (1999)
4) 観測機器(PEAMON)開発(2000)
5) 基地局情報を使わない位置特定(2002)
6) 北野町回遊行動調査(2003)

手法・システム開発

1, 2, 4,5, 7,107) プローブパーソンシステム(2004)
携帯系
8) PP+SPによる交通需要調査, トヨタ(2007-09) Lagrange
9) PP+SPによる避難行動調査, 科研S(2014-18)
10) 自己学習する行動観測(2017-19)
3, 6,

11

ICカード
Euler
12

8, 9

11) 鉄道ICカード解析, 阪神・阪急 (2006-10)
12) 商業施設と鉄道連携調査(2007)
応用・適用
43

携帯機器による行動調査の始まり
PHSの位置特定機能を利用したOn-line行動観測
1,256

Base
Station (ID)

LOCUS
Centre1,255

Observer

1,254

Internet

Latitude

PHS
Career

1,253

10km

Reported
PHS observed

1,252
1,251

PHS

ID and Signal
Strength

佐佐木綱先生→長谷川利治先生→神島博昭氏

1,250
1,249

1,248
4,874 4,875 4,876 4,877 4,878 4,879 4,880
Longitude

1998年4月 LOCUS社による位置特定サービスの開始
1998年11月 愛媛大学チーム（朝倉・羽藤・柏谷）による世界で最初の交通行動調査（被験者数＠阪神高速10名，2週間，2分に1回の位置特定）

朝倉康夫，羽藤英二，大藤武彦，田名部淳(2000) PHSによる位置情報を用いた交通行動調査手法. 土木学会
論文集, No.653 /IV-48, pp.95-104.
Asakura, Y. Hato, E. (2004) Tracking survey for individual travel behaviour using mobile
44
communication instruments. Transportation Research Part C: Emerging Technologies 12 (3-4),
273-291.

3次元空間での行動の可視化（時空間パスダイアグラム）
時刻Time 24
22

交通
（帰宅）

20

活動（買物）

1816

交通（買物） 活動（業務）1412

交通（出勤）

10

経度

商店

8

North

勤務先
緯度

自宅

6539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549
(km)
3848

交通ネットワーク

3846

South

ネットワーク上の
移動経路

3844
（km)

West

East

45

移動・滞在判別• 位置データ（点列）から行動(trip)の抽出に必須• 観測点に移動(move), 滞在(stay)のラベルを貼る• 連続する2個の観測点間の距離(d)がしきい値（D）内にあるか否か
a)時刻tの点が滞在→ d ≤ 𝐷なら時刻t+1の点は滞在, d > 𝐷なら暫定的移動b)時刻tの点が暫定的移動→ d ≤ 𝐷なら時
刻tと時刻t+1の2点は同一点での滞在, d >𝐷なら時刻tの点は真の移動, 時刻t+1の点は暫定的移動time_tstay

provisional
movetime_t+1

time_t• 滞在時間制約と移動時間制約
特許(出願#_1999-281941, 公開#_2001-101562)
朝倉康夫, 羽藤英二, 大藤武彦, 田名部淳
データ処理装置およびデータ処理プログラムを記録した記録媒体

time_t+1
46

行動軌跡(平面)と時間利用の再現性
Diary

(km)
30

PHS 90%

PHS 95%

PHS 99%

N

HOME

HOME

25

11:40

20

12:40
13:00
13:10

LUNCH &WORK PLACE 1

COMMUTINGLUNCH
MOVE TO WP-1

11:55:16
12:41:38

11:57:46
12:07:39
12:24:34
12:39:17

16:53:33

16:53:33

16:55:54

18:01:38
18:26:49

18:01:38
18:26:49

18:01:38
18:26:49
18:56:25
19:03:57

20:04:07

20:04:07

19:56:38

WORK
PLACE 1

15

16:50
10

MOVE TO WP-2

18:00
18:20

WORK PLACE 2
BACK TOHOME

5WORK PLACE 2

0

11:52:43
12:41:38
12:51:05
13:00:46

20:10
HOME

0

5

10

15

20

25

30 (km)

しきい値： 短(170m)

中(250m)長(500m)47

経路特定(map matching)• 移動(move)と判別された点列が利用した
経路の特定• サブネットワーク（帯）: 移動点から半径D以内に存在するリンクの集合• 連結性の判定．非連結網ならDを拡大• 起終点間の最短経路を移動経路に特定• 移動点を経路上のリンクに吸着• 修正ルール(Screening法)- サブネットワークの経路を列挙- 移動点と経路との距離を評価
特許(出願#_1999-281941, 公開#_2001-101563)
朝倉康夫, 羽藤英二, 大藤武彦, 田名部淳
データ処理装置およびデータ処理プログラムを記録した記録媒体

48

SUMO project• SUMO: Survey Using Mobile
Observatory• 大相撲＠大阪城ホール,
1999年4月3日• イベント観客の行動• 入場, 滞在, 出場, 周辺回遊• 観客100名• PHS-online•

弓取式はCongestion Management

Asakura, Y. Hato, E. (2004) Tracking survey for individual travel behaviour using mobile
communication instruments. Transportation Research Part C: 12 (3-4), 273-291.

49

PEAMON

行動観測機器の開発• PEAMON (2000)
PErsonal Activity MONitor• L(120)xW(70)xH(12), 125g
• PHSによる位置データの蓄積（オフ
ライン調査）• 3次元加速度センサー• スペクトル解析による交通手段判別
BCALs

岡本篤樹 , 鈴木明宏, 李竜煥, 田名部淳, 朝倉康夫(2000) PEAMON(PErsonal Activity MONitor)の開発と機能実験. 土木計画学研究・講演集, 23(1), pp.659-662.

50

位置特定手法• PHSの位置特定は, 電界強度と基地局座標を利用• 基地局座標が未知の場合でも，電界強度の指紋（基準観測点）を利用• 基準観測点の電界強度ベクトル 𝛼Ԧと移動観測点の電界強度ベクトル𝛽Ԧ の類似度を評価
𝐹＝

𝛼−𝛽

★基地局1
●基準観測点1〇移動観測点●基準観測点2★基地局3

2

𝛼 2+ 𝛽2★基地局2●基準観測点2• 移動観測点の位置座標の推定: 基
準観測点の位置座標を類似度 𝐹の逆数による重み付平均• PEAMONとパワーアンテナによる実験：誤差30～40m
島田雅俊, 井料隆雅, 朝倉康夫(2003) 基準観測点を用いたPHSによる移動体の位置特定手法の開発と評価. 土木計画学研究・講演集, 28, (54).

51神戸北野町_回遊行動調査
目的：回遊行動パターンの抽出,
情報量の差異の影響
調査機器：PEAMON,
パワーアンテナ
被験者：2名×56組の女子学生調査時期：2003

12:18:10

in 12:38:25

12:16:10

out 12:45:40
in 12:47:30

in 12:29:17

12:36:13

out 13:05:00

end 13:27:00

out 12:33:45
12:11:17
11:55:20
in 11:53:00
out 12:08:00

11:53:00

This couple walked 1700 metersand visited 4 spots. It took 38
minutes for stay and 53 minutes for
move.

start 11:49:27

52

回遊パターンのモデル化• Route Topology Index: ツアーが参照点を時計回り(+1), 反時
計周り(-1)で回るか, 参照点を含まないか．
• RTIベクトルの違いによるツアーのクラスタリング• 参照点：街路で囲まれたブロック（約70m×70m, 21個）

A: anti-clockwise (16/49)

B: clockwise (28/49)

Asakura, Y. and Iryo, T. (2007) Analysis of tourist behaviour based on the tracking data collected usinga mobile communication instrument. Transportation Research Part A, 41 (7), 684-690
53

プローブパーソン(PP)調査システム
携帯機器だけでは，位置(移動軌跡)を観測できても，トリップの切り出しは不確実で，交通目的の推定は困難

携帯, スマホ
被験者の位置データの収集
被験者によるリアルタイム入力

ＷＥＢダイアリー
自宅（職場）のパソコン，スマホ
一日の行動履歴の補足・修正（出発，到着，交通手段など）（トリップの切り出し確認，交通目的入力）

被験者への交通情報の配信
1日ごとに繰り返し
移動ごとに繰り返し

出発時
出かけるときにはGPS
携帯の「出発」ボタンを押す．

移動中は自動的に位置情報センターに送信する．
（特別な操作は必要なし．）

到着時

当日夜

目的地に着いたらGPS
携帯の「到着」ボタンを押す．

パソコンで当日の行動をWebダイアリーに
入力する．
54

http://www.toyota.co.jp/jp/autoshows/2007/tokyo/report/toyota/1012_1/index.html

実存しない交通手段の選択意向
実際の移動軌跡を用いたSP調査（PP+WEB-SP）●PPシステムから得られた行動軌跡
時刻

緯度●ある時空間領域（ex. 図の枠内）に入ったトリップを抽出●WEB-SP調査
選択対象代替案の条件（料金，時間etc.）を示し，利用意向を尋ねる．

経度

Asakura, Y., Iryo, T., Yamanaka, I. and Yamabe, K. (2008) Low Speed Private Travel Mode
(LSPTM) for Saving Energy Consumption of Urban Transport Systems. International Workshop
on Recent Advances in Transport, Marrakech, Morocco, 7-8, May 2008.

55

災害時避難行動の調査・分析イメージ
住民の日常行動の調査

災害時避難行動調査(SP)
平日 １３：００

調査対象地域
自宅
職場
学校

PP（Probe Person）調査

地震発生！

・被験者の移動軌跡データ（GPSデータ）やトリップ情報
データを収集する調査
平日 １３：００

生活時間調査・典型的な一日の時間帯ごとの行動を尋ねる調査

調査対象地域
避難場所？
自宅
職場

避難方法？
学校

災害時避難行動分析■分析内容
・想定した避難場所は安全か？
・避難方法は適切か？
・どのような避難行動が行われるか？
・適切な避難場所はどこか？
・・・等■分析の特徴（メリット）
・災害発生状況（場所，時刻）に応じて変化する避難行動を把握可能
・個人の避難行動だけでなく，家族や知人等の相互作用を考慮した避難
行動データが取得できるため，より現実に即した避難行動を把握可能
・被験者の想定する避難場所のリスクが分析でき，適切な防災対策（広報，避難場所配置）の評価が可能

・仮想的な災害状況の下で，被験者がどのような避難行動をとるかを尋ねる
・家族や知人等との相互作用を考慮
56

避難行動調査の結果⑦ （避難行動Q9）拡大図

Q9. 現在地と避難先の関係※地図上に表示した避難施設以外に，地図上の任意の地点を自由回答可能：エリアに含まれる避難施設：本調査で選択された避難施設：現在地→避難場所

57

Q9. 選択された避難先
避難施設名
東陽中学校
県居小学校
元城小学校
浅間小学校
蜆塚中学校
浜松市立舞阪中学校
鷲津中学校
西小学校
西部中学校
南部中学校
和田小学校
篠原小学校
入野中学校
新津小学校
鴨江広域避難地
相生小学校
雄踏小学校
白脇小学校
浜松南病院
広沢小学校
佐鳴台中学校
蒲小学校
西都台小学校千鳥園ゲートボール場
入野小学校
可美小学校
河輪小学校
岡崎中学校
（旧）高砂小学校
曳馬中学校
上島小学校
船越公園広域避難地
浜松城公園広域避難地
富塚小学校
大瀬小学校
中ノ町小学校
有玉小学校
和田東小学校クラシオン
コンフォート志都呂
神久呂小学校
五島小学校
新津中学校
中部浄化センター汚泥処理棟
東部中学校
飯田小学校
芳川小学校
特別養護老人ホーム白寿園
磐田西小学校
豊岡中学校
アメニティプラザ
新居高等学校
鷲津コミュニティ防災センター

選択数
6
5
5
5
5
5
5
4
4
4
4
4
4
4
3
3
3
3
3
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

自己学習型の行動調査システム
最初は質問（どこに行くのか等）が多くてうるさいが，行動パターンの学習が進むと次第に口数が減る。

Explanatory
Related events
Data flow
Events of a respondent
Input from a respondent

Trip start

Trip end

Turn on GPS

Turn off GPS

After trip
Trip contexts

Events in GPS mobile phone devise

Events in Web-diary system

Starting GPS
observation

Sending GPS data

Stopping GPS
observation

Starting storing
trajectory data

Storing GPS data

Stopping storing
trajectory data

Storing Diary data
Time(a) Conventional probe person survey system
Events of a respondent

Trip end

Trip start

Estimation
Process

Learning Process

Input from a respondent

Trip contexts

Events in GPS mobile phone devise
Trip end
Detection

Continuous sending GPS data

Trip Start
Detection

Trip context
estimation

Decision ofquestioning

Questioning

Send estimatedcontext

Store inputted
context

Updating
estimation
model

Send inputted
context

Events in Web-diary system
Continuous storing GPS data
Storing Diary data

Storing Diary data(b) probe person survey system with online machine learning method

Time

58

松山PPデータによる検証
question rate

success rate
failure rate

質問率は日を重ねるにつれて減少する。
5％の失敗を許容すると10日間で70％程度まで減少。
高い正答率を求めると質問率は減らない。
Seo, T, Kusakabe, T., Gotoh, H., Asakura, Y. (2019) Interactive online machine learning approach
for activity-travel survey. Transportation Research Part B, 123, 362-373.
59神戸大学・阪神阪急共同研究プロジェクト 2006-2011

交通系ＩＣカードの利用可能性
鉄道ICカードデータ
鉄道事業者の関心
乗客（顧客）の長期間の鉄道利用動向の把握

新たなサービス（運賃・ダイヤ）提案

交通研究者の関心

長期間の交通行動の分析(longitudinal data analysis)

交通科学や
マーケティング科学の実証例

利用者増，収益増
60

改札通過時刻と列車ダイヤとの重合せ••

利用者がある駅間を利用したとき，出発駅の入場時刻，到着駅の出場時
刻をそれぞれ縦軸，横軸として時刻軸上にプロットする．
点Pは，ある利用者の特定の駅間を移動したときの入場時刻，出場時刻を表している．
乗車時間

出発・入場時刻①

斜線①：縦軸と横軸の時刻が同一であることを表す直線

列車出発時刻
待ち時間
入場時刻

P

出場の時間ロス

旅行
時間

列車 出場
到着 時刻
時刻

到着・出場時刻61

分析に用いた駅と分析対象者•••

A-1→A-0駅、B-1駅→B-0駅へ向かった利用者．
出発駅から到着駅の途中で乗換が可能な場合，乗換可能な列車を抽出．
A-1駅、B-1駅にはダイヤ改正後，特急が停車．

➢ 利用者の乗車した列車を推定．
➢ ダイヤ改正前後の利用者の動きを分析．

A社路線

A-1駅

B社路線

B-1駅

A-2駅

A-3駅
B-2駅

A-0駅
B-0駅

中規模駅（乗換接続）
分析
対象駅

分析対象OD

主要駅

62

ダイヤ改正前後の利用者の動き（A-1駅）＜ダイヤ改正前＞
A-3で区間
特急に乗換

急
急

A-3で区間
特急に乗換

普通＜ダイヤ改正後＞

準急
急行
直通特急
区間特急
乗換せず
区間特急に乗車

A-3で区間
特急に乗換
A-2で準急に乗換，A-3で区間特急に乗換

A-3が始発の急行に乗換

A-2で直通
特急に乗換••

ダイヤ改正前は、A-1駅で普通または準急に乗車後、A-2駅、A-3駅で直通特急や区間特急に乗り換えてA-0駅に向かうグループが多かった。
ダイヤ改正後では、停車するようになった区間特急に乗車するグループが、圧倒的に多くなっている。
63

ダイヤ改正前後の利用者の動き（B-1駅）＜ダイヤ改正前＞

普通
通勤急行
通勤特急
特急

行
急

＜ダイヤ改正後＞

B-2で特急に
乗換

乗換せず
特急で移動

乗換せず
普通で移動

•
•

B-1駅で普通に乗車後、B-2駅にて特急に乗り換えB-0駅に向かうグループと、B-1駅で普通に乗車後、乗換を行わずB-0駅に向かうグループがある。
ダイヤ改正後は、多くの利用者が特急に乗車後、乗換を行わずにB-0駅に向っている。しかし、普通、通勤急行に乗車し、乗換を行わずB-0駅に向かうグルー
プもみられる（時間短縮より混雑を避ける）。

64

鉄道会社と商業施設の連携による
ICカードを活用した利用者サービス
補助金等に依存しない

各主体がメリットを感じる
行政等

連携（支援、収益分配など）

商業施設

鉄道会社
運賃

買い物

メリット

（インセンティブ）

利用者（インセンティブ）

メリット

メリット
鉄道会社と商業施設が連携した利用者サービス65

利用者サービスの検証実験• 駅から徒歩5分にある大型商業施設• 大型駐車場があり自家用車での来店が多い
事前調査（508名へのヒアリング）により得られた来店手段の割合

その他
2
0%
自転車・
徒歩
172
34%

鉄道 バス
81
5
16%
1%
自家用車
・バイク
248
49%

• 開催：2007/11/3(祝),4(日)，17(土),18(日)• 交通系ICカードで電車に乗り、対象商業施設で2,000円以上買物をした利用者に対し、500円分の商品券を進呈
IC-cardレシート¥2,000

ICカード
乗車

レシート＆
カード確認

商品券
¥500

商品券
進呈

アンケート
依頼

66

利用者の行動変化
キャンペーンによる利用者の行動（意思決定）の変化
Step１
行動
の決定

Step２
目的地
の決定

Step３
交通手段
の決定

買い物

対象施設

鉄道

他の娯楽

商業施設Ａ

自家用車

7人
（4％） 家で過ごす
その他

13人
（7％）

商業施設Ｂ

27人
（14％）

12人
（6％）

様々な動機付けにより商業施設、
鉄道会社のメリットが発生

バス
自転車
徒歩

Yasuo Asakura, Takamasa Iryo, Yoshiki Nakajima & Takahiko Kusakabe (2012) Estimation of
behavioural change of railway passengers using smart card data. Public Transport vol. 4, pp.1–16.

67

鉄道ICカード分析の活用■研究成果の活用①鉄道系ICカードの有効利用で、質問紙ベースの大規模交通調査（パーソントリップ調
査，交通センサス等）を補完する高精度の交通調査・需要分析手法として利用。
②鉄道事業者の経営施策への活用と、鉄道利用の促進と沿線の魅力向上を狙う新しい
地域活性化戦略を議論するためのツールとして活用。
■研究の社会的インプリケーション①鉄道事業者が旅客の長期間の鉄道利用動向を把握することで、実用性の高いダイヤ
や企画乗車券といったサービス実現による利便性向上。
②環境や資源の制約下で、既存鉄道インフラを最大限に利用した地域活性化策は都市の持続的な成長に必須の要件。
T Kusakabe, T Iryo, Y Asakura (2010) Estimation method for railway passengers’ train choice
behavior with smart card transaction data. Transportation 37 (5), 731-749.
T Kusakabe, Y Asakura (2014) Behavioural data mining of transit smart card data: A data fusion
approach. Transportation Research Part C: Emerging Technologies 46, 179-191

68Model

おわりにDemandModelling& Analysis

Network
Modelling

Behaviour
System

今日：交通流と交通行動の観測
人間行動や交通現象のwatching は
いつも興味深い．

Traffic
Flow Data
Analysis

Travel Data
Collection
Data

観測して理解することは重要．それで満足？
後日：ネットワークモデル（信頼性）と行動モデル（最近はsharing）
いずれ：交通システム計画に関わる「価値感」の議論
伝統的価値：効率, 安全, 環境
流行的価値：持続可能性, 頑健性・復元可能性, 多様性
69