首都圏 3 環状都市高速道路における交通マネジメント方策
大口 敬 1・力石 真 2・飯島 護久 3・岡 英紀 4・堀口 良太 5・田名部 淳 6・毛利 雄一 7
1 フェロー会員 博士(工学) 東京大学 教授 生産技術研究所/工学系研究科社会基盤学専攻（〒153-8505 東京都目黒区駒場 4-6-1）
E-mail: takog@iis.u-tokyo.ac.jp
2 正会員 博士(工学) 広島大学大学院 特任准教授
3 正会員 株式会社アイ・トランスポート・ラボ
4 正会員 一般財団法人計量計画研究所 社会基盤計画研究室
5 正会員 株式会社アイ・トランスポート・ラボ
6 正会員 株式会社地域未来研究所
7 正会員 一般財団法人計量計画研究所

東京では，中環・外環・圏央の 3 環状道路の整備が進み，まもなく概成する．都市高速道路がとくに環状方向も含めてネットワーク化されるとネットワーク交通マネジメントの自由度が飛躍的に増大する．一方で利用者にとって利用価値の上がる高速道路ネットワークの利用需要は増大し，適切なマネジメントを行わないとこのネットワークを効率的に利用できないおそれがある．また，こうした環状道路には通過交通を迂回させる効果が本来期待されるが，適当なマネジメント策を行わないと都心通過交通を十分に排除できる保証はない．こうしたマネジメント策を評価するため，大型貨物車交通の発集施設の立地特性分析
により 3 環状整備による交通需要変化を考慮し，また小型車と異なる大型車の経路選択行動も組み込んだ
首都圏 3 環状エリアの大規模ネットワーク交通流シミュレーションモデルを開発する．さらにこれを用いて，交通マネジメント方策の効果評価を試行した結果を報告する．

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1. 背景と目的状道路沿線への物流施設などの立地を誘発し，とくに大型貨物車の交通需要の OD 分布も変化することになる．

首都圏 3 環状道路は，2015 年 2 月に首都高速道路中央

一方で，こうしたネットワーク構造の変化により交通環状線（中環）が完成し，2015 年 10 月には東北道と関流動が変化することで，それ以前よりも多くの交通需要越道が，中環と東京外かく環状道路（外環）および首都が新たなボトルネックに集中し，これまでは顕在化して圏中央連絡道（圏央道）の 3 環状で接続され，2017 年 3いなかった交通混雑が発生してしまうこともある．

月には，東名高速・中央道・関越道・東北道・常磐道・

一般に，都市部の環状道路の整備は，とくに大型貨物

東関東道の 5 つの高速道路が圏央道により首都圏の南西による通過交通を都市の中心部から排除し，都市の中心側から北回りで東側まで接続され，放射・環状型の高速部の環境を改善して，都市内交通を内々に限定すること道路ネットワーク機能が成立してきている（図-1）．

で，都市の活力増強や環境改善に資することに意味があ

これらの道路の開通により，首都圏の高速道路が，急る．したがって，首都圏 3 環状道路が有効に機能するた

速に樹状（トリー）構造から網状（ネットワーク）構造

めには，大型貨物車を適切に環状道路へ誘導し，大規模へと変化し，利用者にとっての経路選択の余地を大幅に物流施設などを，外縁側の環状道路沿道へ適切に立地誘増やすこととなった．また都心部を通りぬけたり，高速導することも重要である．

道路を使わずに一般道を利用したりしていた交通が，環また，放射・環状型のネットワークは，特に直径方向状の高速道路を利用するようになる効果が期待される．に近い通り抜け交通が，外縁部から外縁部へ都心から見

さらに，こうした交通流動の変化はとくに圏央道など環て 180 度に近い角度を持つ場合には，環状道路を利用す
1

図-1 首都圏 3 環状道路の整備状況

図-2 交通渋滞の動的特徴

ると，単円で考えれば都心を抜けるよりも約 1.57 倍距離

渋滞長と旅行時間の特徴を図-2 に模式的に示す．

が長い．このことは，このような通過交通の排除には，

図より，時点 s で交通需要がボトルネック交通容量を環状道路のサービス水準を 1.57 倍以上にするか，環状道超過して交通渋滞が発生し，最大交通需要が実現する時路の料金を都心部通り抜けよりかなり割安にする必要が点 d を過ぎて交通渋滞長および旅行時間は長くなり続け，あることを意味する．

交通需要がボトルネック交通容量を下回り始めた時点 m

さらにネットワークの効果には，迂回による道路性能で交通渋滞長も旅行時間も最大値を取る．その後，交通の有効活用がある．事故や災害時の通行止めに対して迂渋滞長も旅行時間も減少し始め，時点 e で交通渋滞が解回経路が提供できるだけでなく，交通渋滞によりサービ消する．時点 e は，図中の交通需要超過時間帯 s-m におス水準が大きく低下している路線を避けて，まだ交通容ける超過需要と交通容量の間の赤い範囲の面積と，交通量に余裕のある路線へ誘導することで，交通渋滞の発生需要低下後の時間帯 m-e の両者の間の橙色の面積が等しを最小化させ，さらには渋滞末尾や渋滞中に多発する事くなった時点である．なお一般に，交通渋滞継続時間帯故も抑制できる．
筆者らは，首都圏 3 環状道路の整備に伴う高速道路利

s-e は交通需要超過時間帯 s-m よりかなり長い．
以上のような交通渋滞の時間依存性を持つ特徴を考慮

用経路特性とネットワーク交通流への影響，物流施設なせずに，静的枠組みだけで捉えると，最大交通需要が実どの立地と貨物車交通への影響などを分析・モデル化し， 現する時点 d で交通渋滞が最大となり，交通需要が交通首都圏高速道路網の円滑性を確保するために必要な効率容量を下回った時点 mで交通渋滞が解消し，交通渋滞は的な道路ネットワークの交通マネジメント策の提案に取交通需要超過時間帯 s-m でのみ存在する，という誤った組んできた．本稿では，大型貨物車交通の発集施設の立理解をしてしまうおそれがある．また，リンクコスト関地特性分析に基づく 3 環状道路整備による大型貨物車の数としてよく用いられる BPR 関数は，交通需要を横軸交通需要変化を考慮し，また小型車と異なる大型貨物車にリンク旅行時間を縦軸に取ると，単調増加で，ある閾の経路選択行動も組み込んだ首都圏 3 環状エリアの大規値を交通需要が超えると急激に旅行時間が増大する関数

模ネットワーク交通流シミュレーションモデルを開発し， 型で表される．しかし，これは静的枠組みが適用できる
これを用いて，いくつかの交通マネジメント方策の評価

ほど長い時間帯（1 日など），またはボトルネック交通を試行した結果を報告する．

容量を超過しない交通需要下でのみ適用可能である．
交通渋滞の発生・延伸・縮小や，その空間的な影響範

2. ネットワーク交通流シミュレーション

囲と時間変動を動的に記述する方法として，上記の動的な交通流モデルを適用した動的ネットワーク交通流シミ(1) 動的な交通流モデルの重要性
交通容量上のボトルネックで交通渋滞が発生する場合ュレーションモデルを用いることが有効である．に，時間の経過に伴って変化する交通需要，および交通(2) 交通流モデル2

表-1 経路選択モデルにおける説明変数の係数
効用関数の説明変数
経験的旅行時間[分]15 分間平均旅行時間[分]
左折回数[回]
右折回数[回]時間価値[100 円/分]
目的地までのリンク数
ロジットパラメータq

乗用車
30.0
30.0
30.0
60.0
0.67
0.01

大型貨物車
0.843
0.048
0.241
2.281
0.395
-

3. 首都圏 3 環状道路ネットワークシミュレータ
図-3 道路ネットワーク(1) モデル構築に用いるデータとパラメータ
2 章で紹介した特徴を持つシミュレータを用いて，首都圏 3 環状道路を含む道路ネットワークの交通流状態を計算可能なシミュレータを構築するために用いたデータ，および設定したパラメータは以下の通りである．
a) 道路ネットワーク
道路ネットワークは，平成 22 年度版デジタル道路地図（DRM Ver.2203）を用いて，首都圏の一都七県（東京，神奈川，千葉，埼玉，山梨，群馬，栃木，茨城）の範囲の基本道路リンク（高速道路，国道，都道府県道，5.5m幅員以上のその他道路）により構成する．その結果，約18.6 万ノード，約 41 万リンクとなった（図-3）．図中，青が高速道路，赤が国道，緑が都道府県道である．

図-4 OD 表に用いるゾーンポリゴンb) OD 表設定のための発生集中ゾーン
図-4 に示すように，平成 22 年度に行われた道路交通

本論文で用いるシミュレーションモデルは，離散表現された車両を，交通流の基本図（FD: Fundamental Diagram） センサスにおける Bゾーンをポリンゴン化している．図と衝撃波理論に基づき，FIFO 条件下で待ち行列を管理には高速道路の青線のみ残して示す．一都七県の首都圏

してリンクの上下流端で理論と整合する累積交通量を実全体で 1112 ゾーンとなった．OD 表の作成には，平成 22現するよう，離散表現した車両を 1 秒毎に移動させる

年度道路交通センサスにおける車種別（乗用車と大型貨

1)

物車の 2 車種）日交通需要の B ゾーン OD 表を基礎デー

SOUNDをベースとしている ．またこのモデルでは，ネットワークノードでは，交差点における交通信号制御とタとして利用する．

ギャップアクセプタンス，および交差点付近の車線構成， c) 経路選択モデルとパラメータ設定交通規制を反映させることができる．

経路選択モデルには，式(1)のロジットモデルを用いる（ここに， Vi は効用関数，cj は係数，xij は説明変(3) 動的な確率的経路選択モデル数）．経路選択モデルは，車両が経路分岐点に到着する

道路ネットワークへ入力される交通需要は，15 分程毎に，分岐点から目的地までの経路の選択肢 i 毎に効用度の時間毎に，ゾーン間 OD 交通として与える．ゾーン関数を求めてロジットモデルに適用し，分岐点での進行内では発生点周辺の道路に確率的に分散させて発生（湧方向を確率的に求める．この計算は，分岐点に到着するき出し）させ，集中点周辺の道路で確率的に分散させてたびに再帰的に行う．

集中（染み込み）させる．この機能により，発生・集中e✓Vi
Pi = P ✓Vkke
X
Vi =cj xij

点周辺で交通需要が集中することで実現象と関係無い交通渋滞が生じることを避けることができる．
本シミュレータでは，距離，時間，料金，右左折などの旅行コストを考慮したロジット型の確率的経路選択モ(1)J

表-1 に，小型車，大型貨物車の 2 車種について，このデルを実装しており，OD 間を移動する各車両は，分岐経路選択モデルにおける効用関数の説明変数の係数の値

点を通過するたびに再帰的に進行方向を選択する．
3

図-8 現状道路における朝 8 時台のリンク別速度低下率
図-5 車種別・時間帯別の総 OD 発生交通量の推定結果シミュレータによる計算結果で得られる時間帯別・車種別の断面交通量との誤差が最小になるよう時間帯別・車種別 OD 交通量を推定する．ただし推定にシミュレータで計算したのでは計算負荷が高すぎるため，シミュレー
タ計算の数学近似モデルを用いた数値探索により，時間帯別・車種別 OD 交通量を推定する手法 3)を用いる．
図-5 は，この近似推定法によって得られた乗用車と大型貨物車について，各 1 時間の OD 交通量の総和を時間変動図に示したものである．図より，乗用車と大型貨物車では，時間変動のピーク特性に違いがあることが分か

図-6 リンク交通量の実測値とシミュレータによる推定値

る．24 時間総 OD トリップ数は，小型車が約 2,414.5 万トリップ，大型貨物車が約 250.2 万トリップである．
(2) モデルパラメータの調整
シミュレータの主なモデルパラメータには，リンク交通容量を含むリンクの交通基本図(FD)の形状を規定するパラメータと経路選択モデルパラメータがある．経路選択モデルパラメータは表-1 の値で固定した上で，リンク交通容量を調整する．具体的には，よく知られた主なボトルネック交通容量を変化させ，全リンクの時間交通量のシミュレータ計算値と実測値との誤差が小さくなるように調整する．図-6 に調整後の時間帯交通量の実測値と図-7 首都高速・湾岸線を対象にした速度プロファイル図

推定値の関係，図-7 にボトルネックを含む首都高速・湾を示す．ここに，経験的旅行時間とは，経路距離を経路岸線の速度コンター図の例を示す．いずれも，良い精度の自由旅行時間で割って求めたものである．表の値は，で推定できていることが分かる。

1)

小型車については吉井ら の研究によるものであり，大型貨物車については力石ら 2) の研究による成果を式(1)の(3) 現状再現シミュレーション（Base ケース）形に変形したものである．これらは，全く異なる時期に，異なる方法でパラメータを求めたものであり，必ずしも

図-8 に，平成 22 年時点のネットワーク上に，この時点の OD 交通需要を設定（これを，Base ケースとする）整合していないが，検証可能なパラメータの入手は簡単したシミュレータによる計算結果の例として，朝 8 時台なことではないため，本研究ではこのモデルとパラメーの道路ネットワーク上の速度分布を示す．道路種別によタを適用する．これらの精査は今後の課題である．

り本来自由流時に期待される速度が異なるため，図は速d) 時間帯別 OD 表の推定
本シミュレータは，乗用車と大型貨物車の車種別の 1度そのものではなく，各リンクの自由速度からの低下率

時間ごとの OD 表を入力交通需要としている．

高速道路では 100km/h，都市高速道路では 70km/h，交通で色分けして表示している．ここで自由速度は，都市間そこで，日交通需要のセンサス OD 表を時間帯別に分信号による遅れ時間を含む一般街路では 40km/h，の 3 段割する必要がある。別途，提供された実測の時間帯別・階に設定したものである．その他，別の時間帯のリンク

車種別の断面交通量に対し，入力 OD 交通需要を用いた

速度分布，および時間帯別の車種別のリンク交通量分布4図-9 3 環状道路概成時の高速道路ネットワークなどを調べ，概ね実態を再現できていることを確認した． 中環は 2017 年時点で既に全通している．またこれらの開通の予定時点で改良や新規建設が完了予定（例えば，4. シミュレータによるケーススタディ

首都高速・13 号豊洲線の延伸や中環と首都高速・7 号線との接続など）のものも道路を追加している．

(1) シナリオの設定

なお，道路料金については，現況再現の Base ケース

まず，3 章で開発したネットワーク交通流シミュレー

時点では，まだ首都高速の対距離料金制度や，ランプ間タを用いて，3 環状道路が概成した時点の道路ネットワで圏央道経由などが割高にならないように経路に依らずーク状況における交通流状態を推定する．これは，3 環料金を設定した現行料金制度は導入されていなかったた状道路という道路整備による効果・影響を検討することめ，均一料金を残した料金設定である．3 環状概成時を目的としており，道路整備以外の特段の新しい施策のBAU ケースについては，Base ケースから新たに追加された高速道路区間は，全て，既存と同じ対距離料金制度実施を想定していないので，3 環状道路概成時点の BAU(Business as Usual) とみなすことができ，この BAU を現状を再現した Base ケースと比較して評価する．とし，首都高速も含め均一料金区間は残している．
3 環状道路などの開通によって，新ジャンクションがなお，ここでは将来の交通需要予測のもつ不確実性の建設される場所もある．新ジャンクションを構成する各影響を排除するため，あくまでも交通需要は平成 22 年

ランプ路のリンク交通容量の詳細は不明であるが，既存度センサスをベースとして交通需要の総量は変化させなのランプ交通容量を参照に交通容量を設定する．

い．ただし，道路整備の重要な効果として施設立地の誘

3 環状道路の概成によりゾーン間の交通サービス水準発効果は考慮し，とくに大規模物流施設立地が誘発されが改善されれば，これまで不便で立地しなかったゾーンる効果を推定するモデルを用いて，大型貨物車の OD 交に，新たに大型物流施設などが立地することで，大型貨通需要を再配分してシミュレーション分析を行う．

物車の OD 交通需要が変化することが想定される．ここ次に，BAU に対し， 3 環状道路の有効活用を意図した

では，平成 25 年東京都市圏物資流動調査 4)に基づく物流交通マネジメント方策の効果を評価する．すなわち，3施設の立地データを活用し，物流施設が立地しやすい場環状道路へ交通を誘導する施策を導入した場合（施策あ所（立地ポテンシャルが高い場所）を推計する物流施設

り，Incentive ケース）を BAU と比較する．

立地場所選択モデルを開発し 5)，平成 22 年度の道路交通センサス時点の大型貨物車のゾーン間 OD 交通需要を総(2) 3 環状道路概成時の交通状況推定(BAU)
本論文で設定した 3 環状道路概成時の道路ネットワー量は変えずに再配分している 5)．

ク状況（現状は青，追加を紫）を図-9 に示す．2017年度

た交通シミュレータによる推定を BAU ケースとする．

当初に比べて，さらに圏央道の神奈川県南部で首都高BAU では，3 環状高速道路ネットワークが概成する効果

速・神奈川区間に接続する区間と，千葉県のアクアライで，Base ケースと比較して，とくに外環と圏央道，およン側から東関東道まで接続する区間が開通し，圏央道はびこれに接続する放射方向の高速道路の交通量が顕著に計画区間を全通させる．外環は，西側は東名高速より以増える．また，一般道の交通量，とくに外環より内側の以上の道路ネットワーク条件に OD 交通需要を入力し北，東側は首都高速・湾岸線までが開通した状態とする． 一般道が概ね減ることが確認された．一方図-10 には，5

図-11 Incentive と BAU のリンク別交通量の変化（乗用車）

図-10 BAU における朝 8 時台のリンク別速度低下率

Base ケースの図-8 の場合と同様に，朝 8 時のラッシュ時における BAU ケースの速度低下率を示している．
図より，3環状道路が概成した BAUケースては，中環や首都高速・湾岸線など，さらには外環の一部でも大きく速度低下しており，BAU であってもまだ交通需要に偏りが生じ，一部に交通混雑・交通渋滞が残ってしまうことが分かる．
(3) 3 環状道路概成時・環状道路誘導策の実施

図-12 Incentive と BAU の 8 時台リンク別速度の変化（都心）BAU ではまだ速度低下，交通渋滞発生する時間が生じており，環状部の概成によるネットワーク効果を十分ストを政策的に低く設定（旅行時間以外の圏央道のリン(4) ケーススタディ結果のまとめ
図-13 に，シミュレーション対象領域全体で，平成 22

クコストを 1/3，外環道のリンクコストを 1/2，中環のリ年（FY2010，Base ケース），BAU，Incentive の 3 ケース

ンクコストを 2/3 に変化させて，環状道路へ交通を誘導における総旅行距離の 24 時間総和を比較する．ここに，する Incentive ケースを設定する．このコストの変化は，それぞれ 3 環状道路(3rings, 緑），他の高速道路（other ex-

必ずしも高速道路料金の低減のみを意味するわけではな

pressways, 赤），その他一般道（Arterial Roads, 青）の 3 つく，経路誘導情報提供などにより誘導するような施策もの道路区分で積上げ表示している．図からは，BAU，表現可能な，一般性のあるシナリオ評価である．

Incentive でも Base ケースと総走行距離はほとんど変わら

図-11 は，Incentive ケースと BAU ケースとで各リンクの乗用車の日交通量の変化を例示したものである．またないが，その内訳は BAU，Incetntive と順番に 3 環状の総図-12 は，朝 8 時台における Incentive ケースと BAU ケーを見て取ることができる。したがって，3 環状道路の開スの旅行速度の差[km/h]を，とくに都心部をズームイン通により，また 3 環状道路をより積極的に利用するようして例示したものである．に誘導することにより，一般道への交通負荷が軽減されに発揮できていない．そこで，3 つの環状道路の経路コ走行距離が増え，その分一般道の総走行距離が減る傾向ていることがわかる．

図-11 からは，とくに圏央道の西側や外環の西側を中心に，圏央道・外環・中環の 3 環状に明らかに交通需要

図-14 に，図-13 と同様な比較で総走行時間を示す．図が誘導され，併せて，とくに外環より内側の一般道の交から，3 環状道路の開通とその誘導策を適用するほど，通量が大きく減少していることがわかる。一方，図-123 環状道路の総走行時間が増え，一般道の総走行時間が減る傾向は，図-13 の総走行距離の場合と似ているが，からは，朝 8 時台の都心部のネットワークにおいて，都心から放射状に伸びる首都高速やその先の都市高速道路， 全体の総和で見ると，Base ケースに対する 3 環状道路の開通状態の BAU ケースの総走行時間は−1.2%の減少，ま中環の東側区間や神奈川線などで速度が増大しており，朝ラッシュ時間帯における交通混雑が緩和されているこ

た BAU ケースに対する 3 環状誘導策を適用した Incentiveとが分かる．一方，中環の西側や，追加した外環の東側ケースの総走行時間はさらに−1.6%の減少が実現されて区間では速度低下が見られているが，これがすなわち交いることがわかる．一般道は，高速道路よりも速度が低通渋滞発生にまで速度低下しているかどうは確認していく，同じ距離の移動には走行時間は長くなるが，同じ交ない．概ね，Incentive ケースに示されている交通需要の通がより高速で移動できる 3 環状道路を含む高速道路を3 環状道路への誘導施策によりさらに道路ネットワーク利用するようになったこと，また同じ高速道路を利用し全体の性能は向上できていることが言える。ていたとしても 3 環状道路の開通やその利用誘導策によ
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路へ交通量（総旅行距離）を吸い上げる効果があることが確認され，また相対的に速度の遅い一般道よりも速度の高い高速道路や 3 環状道路へ交通量が移動し，全体の速度の向上や交通渋滞改善により，総走行時間の減少が見られる．この傾向は，さらに交通の 3 環状道路への誘導策を導入すればさらに強化され，3 環状道路や高速道路の有効活用に繋がるとともに，自動車交通によるエネルギー消費・二酸化排出量削減にも寄与する．
開発したシミュレータは，今後，ランプメータリングや動的料金制度など，高度な交通マネジメント方策の詳図-13 総走行距離（Base, BAU, Incentive の比較）

細な検討に極めて有効なツールとなる．パラメータのさらなるキャリブレーション，各種交通マネジメント方策の実装などが今後の課題である．
謝辞：本研究は，新道路技術会議「道路政策の質の向上に資する技術研究開発：首都圏３環状道路の効率的な運用に関する研究開発（代表：大口敬）」の一環として実施したものである．関係各位に謝意を表する．
参考文献
1)

図-14 総走行時間（Base, BAU, Incentive の比較）って交通渋滞が減ったことが，総走行時間が減少した理2)

由であると解釈することができる．

3)

5. おわりに首都圏 3 環状道路の整備に伴い，首都圏全体の高速道路を含む道路全体への影響を定量的に評価できる大規模4)な動的ネットワーク交通流シミュレータを開発した．大規模な業務集積地である首都圏では，大型貨物車の適切5)な管理は重要である．そこで大型貨物車の経路選択挙動モデルをシミュレータへ実装し，大規模物流施設の周辺環状道路周辺への立地促進効果による大型貨物車の OD交通分布の変化を推定して反映した．
3 環状道路の整備は，一般道から高速道路や 3 環状道

吉井稔雄, 桑原雅夫, 森田綽之: 都市内高速道路における過飽和ネットワークシミュレーションモデルの開発, 交通工学, Vol.30, No.1, pp.33-41, 1995.
力石真, 田名部淳, 大口敬: プローブデータを用いた貨物車経路選択行動のモデル分析, 第 54 回土木計画学
研究・講演集, 2016.
小林正人, 堀口良太, 花房比佐友, 小出勝亮:ネットワ
ーク交通シミュレーションのための時間帯別 OD 交
通量と確率経路選択モデルのロジット感度パラメー
タ一括推定プログラムの開発, 第 32 回交通工学研究
発表会講演論文集, 2012.
東京都市圏交通計画協議会: 東京都市圏の望ましい物流の実現に向けて https://www.tokyo-pt.jp/publicity/
Oguchi, T., Chikaraishi, M. , Iijima, M., Oka, H., Horiguchi, R., Tanabe, J. and Mohri, Y.: Advanced simulationmodel in the region of Tokyo metropolitan urban expressway rings. Proc. of 23rd World Congress on ITS, Melbourne, 2016.
(2017. 4. 28 受付)

TRAFFIC MANAGEMENT MEASURES ON TOKYO METROPOLITANURBAN EXPRESSWAY RINGS
Takashi OGUCHI, Makoto CHIKARAISHI, Morihisa IIJIMA, Hideki OKA, Ryota
HORIGUCHI, Jun TANABE and Yuichi MOHRI
A development of large-scale traffic simulation for the Tokyo Metropolitan road network to estimate theroad network traffic flow dynamically, especially after the mostly completion of three expressway rings,
named "Chuo ring", "Outer ring", and "Ken-o ring", is outlined. The development is aimed at the evaluationof various policies; including traffic management measures, such as reexamination of expressway toll pricing scheme, route guidance, inflow metering, and so forth, road planning and road design.

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