交通量配分との連携による道路整備事業評価への広域交通シミュレーションの適用*
飯島護久**，石神孝裕***，高橋勝美***，野中康弘****，藤川謙****By Morihisa IIJIMA**, Takahiro ISHIGAMI***, Katsumi TAKAHASHI***,
Yasuhiro NONAKA****, Ken FUJIKAWA****

１．はじめに交通シミュレーションは，局所的な渋滞対策の評量配分と相補的な位置づけで，道路行政の施策実現に資することができると期待されている．

価だけでなく，広域での道路整備事業評価での利用

しかしながら，実務においては，これまではシミについてもニーズが大きい．本稿は，従来，静的交ュレーションの適用事例は，局所的な渋滞対策の評通量配分のなかで評価されてきた規模の道路ネット

価が中心 ４） になっている．そのため，対象地区でワークに，交通シミュレーションを適用する場合のの交通実態調査に基づいて OD 表を作成し，シミュメリットを整理し，実務的な観点から，データの取レーションだけの問題枠で議論されることが多く，得，配分結果との連携，パラメータ調整方法，現況配分との連携をとるケースは少なかった．一方，広再現性・適用性を高めるためのプロセス，プレゼン

域シミュレーションにおいては，対象地区全体の交テーション等のあり方を議論するための材料として，通実態を網羅的に調査することは難しく，より大きある地域への適用事例を示すものである．

な範囲をカバーする交通量配分との整合を確保しつ
つ，入力として必要な OD 表を設定しなければなら

２．広域シミュレーション活用のメリットと課題
道路行政においては，これまで交通量配分による需要予測を中心に据えた問題フレームが活発に議論され，実務における検討フローを確立してきた．しない（図１）．このため，以下に示す課題について，実務での利用に足る技術やノウハウを確立していく必要がある．
① 既存データを活用した道路ネットワークデー
タの作成

かしながら，施策の実現には，道路管理者だけでなく，地元自治体や住民も交えた合意形成が求められ② 交通量配分結果からの入力用 OD 表の作成

る現在では，交通量配分から得られる日交通量の結③ 現況再現用データの整備とパラメータ調整

果だけでは，十分に施策の効果や課題を咀嚼できず，④ プレゼンテーション合意形成に資することへの難しさが懸念されている．
一方の交通シミュレーションは，配分との対比にデジタル道路地図
信号・交通規制，等の既存データおいて，時間変動する渋滞現象を需給バランスの差で厳密に表現することができる １）２） ．この利点を

OD表の設定交通量配分(現況)入力

活かし，ビジュアライズ機能も含めて，合意形成のツールとして利用されてきた ３） ．このため，交通データ作成
合意形成* キーワーズ: 動的交通シミュレーション, 大規模ネッ
トワーク, 動的配分, 合意形成.
**正員, 工修, (株)アイ・トランスポート・ラボ, 〒101-0062 東京都千代田区神田駿河台 3-7-5F-A, TEL:035283-8527, E-mail:iijima@i-transportlab.jp***正員, 工修, (財)計量計画研究所, 〒162-0845 東京都新宿区市ヶ谷本村町 2-9, TEL:03-3268-9911, E-mail:{tishigami|KTakahashi}@ibs.or.jp****{正員|非会員}, {工博|工修}, (株)道路計画, 〒160-0022 東 京 都 新 宿 区 新 宿 二 丁 目 13-10, TEL: 033357-9220,E-mail:{y_nonaka|k_fujikawa}@doro.co.jp

シミュレーションよりも大きい問題フレーム

センサス交通量調査
プローブ旅行時間調査

現況再現

比較

将来案の検討入力

図１

交通量配分(将来)

広域シミュレーションの検討フロー

以下では，15×10km 程度の規模のネットワークにおいて，従来は交通量配分で検討される都市計画

道路の整備効果の評価を，シミュレーションで実施した事例に基づき，上記の課題について議論する．
ただし，シミュレーション結果によって整備の是非

交通量配分対象リンクを評価することが，本稿の主旨ではないため，将来ケースについての記述は割愛する．
２．広域シミュレーションでのデータ作成

交通配分では考慮されないリンク

協議で追加したリンク（１）道路ネットワーク
道路管理者が実施する交通量配分では，一般都道府県道以上を対象とすることが多いが，地元自治体や住民（以下，関係者）との合意形成においては，より規格が低い道路についても，議論の対象となる可能性がある．これは，関係者の興味が，幹線道路の整備だけでなく，それに伴い，生活に密着した非幹線道路の交通環境への影響にあるためである．

図２

対象地区の道路ネットワーク（部分）表１ シミュレーションで扱うネットワークの規模
対象範囲の規模
約 10×15km
交通量配分対象リンク（往復）3633 本交通量配分対象外の DRM リンク
5380 本関係者との協議によって追加し 123 本
た非幹線道路合計9136 本

このため，シミュレーションでは，より詳細なネットワークを扱うことが求められる．ネットワークが広域になると，詳細なデータ作成を手作業で行う（２）OD交通量の設定

よりは，日本デジタル道路地図（JDRM）などの電子一般に交通量配分では，発生・集中の空間単位とデータを利用するのが効率的であるが，JDRMで「車して，道路交通センサスでのＢゾーンが使われるこ両の通行が可能」とされる基本道路リンクには，議とが多い．このとき，幹線道路のみを配分対象とし論の対象となりうるすべての道路が含まれていないていることを理由に，相対的に幹線道路を利用することがある．実際の道路には，空間的な連続性など割合が小さいＢゾーン内々交通量を，配分対象からの要因で，渋滞発生時の抜け道として使われている除外していることが多い．

非幹線道路があり，JDRMでは，このような要因を考慮したデータ化を意図していないためである．

しかしながら，ここでの事例のように，交通量を負担するネットワークが詳細になっている場合は，図２に，シミュレーションネットワークの一部を需要と供給のバランスを取る意味からも，ゾーン示す．太線は一般都道府県道以上の配分対象道路で内々交通量を考慮する必要がある．すなわち，経路あり，薄い線はJDRMの「その他道路」を含めたネッ選択モデルを内包する多くのシミュレーションモデトワークである．また，点線は関係者との協議におルでは，OD表を明示的に与えることが前提であるたいて，対象ネットワークに含めることを求められた，め，ゾーン内々を含むＢゾーン間OD交通量を，さらJDRMの基本道路リンクに含まれない非幹線道路であに細かいゾーン間でのOD交通量に分割してやる必要る．これは，単にネットワーク作成の手続き論といがある（図３）．

うよりも，業務の初期段階から，関係者を含めた合

ここでは，1kmメッシュをＢゾーンポリゴンと重意形成の場を創出しているところに，意義がある．

ね合わせ，シミュレーションの計算時間が実用的な結果，シミュレーションで扱うネットワークの規範囲で収まるよう，対象地区全体の14個のＢゾーン模は，表１に示す通りとなった．

を170個の小ゾーンに分割した．その際，各Ｂゾーンの発生集中交通量と，昼間・夜間人口，及び事業所数等の統計データとの相関を分析した結果，もっとも相関が高かった夜間人口に応じて，各小ゾーンの重みを与え，元のＢゾーン間交通量をその重みに応じて分割した．また，１つのＢゾーンを構成する

小ゾーンの重みをもとに，フレーター法によりゾーン間の分布交通構成比を求め，これにＢゾーン内々交通量を乗じて，OD交通量を求めている．

（２）パラメータ調整の手順
広域シミュレーションでは，追従モデルを基本としたミクロモデルよりも，リンク容量と自由流速度を設定するマクロモデル，あるいはハイブリッドと称されるモデルを適用するほうが，パラメータ調整に要する労力が少ないため，現実的である４）といわれている．それでも，広域ネットワークではリンク数が数千から数万の規模となるため，戦略的な調

約3km

図３

発生・集中ゾーンの分割の例（左：Ｂゾーン，右：分割した小ゾーン）

これに交通量配分結果から，境界部のノードを端点として，それら端点間のODを求めた外々OD交通量を加えて，シミュレーションでのOD交通量とする．
ここまでは，配分で扱う日交通量の単位であるが，整手順をふまえなければ，十分な現況再現性は得られない．ここでは次のようなパラメータ調整手順に従った．
① リンク容量を無限大，もしくは容量制約を無視して計算を実施する．
② その結果得られるリンク交通量の全時間帯合シミュレーションでは少なくとも１時間単位での時計値が，幹線道路で過大推計気味，非幹線道

間帯別OD交通量を扱う必要がある．このため，対象路で過小推計気味になるよう，リンクの自由地区のセンサス地点における方向別・時間帯別交通流速度を調整する．

量を東西南北別に集計し，各方角の時間帯構成比を③ 幹線道路のボトルネック交差点に接続するリ求めてから，ODペアの起終点を結ぶ方角に近い構成ンク容量を重点的に調整し，幹線道路に渋滞比を選んで，日OD交通量を分割している．

を発生させる．このとき，幹線道路については，時間帯別の交通量や旅行速度の変動を，３．現況再現とパラメータ調整（１）現況再現検証用データの取得

検証用データと比較する．
④ 同時に非幹線道路の交通量も確認し，過大に今回はシミュレーションのメリットである「渋滞なる場合は，経路選択モデルにおけるダミー状況の時間変動が再現できること」を活かすため，費用をリンクに追加し，交通量を抑制する．

時間帯別の交通量と区間旅行速度の２つの指標を現すなわち，①ではリンク容量をパラメータとする

況再現性の確認に用いる．ここでは，表２の既存デモデル利用が前提であり，離散的なシミュレーショータを利用した．

ンに特有のグリッドロックなどの問題５）を回避し

表２

交通量

リンク速度

現況再現検証用データ
H11センサス区間交通量（方向別・時間帯別），地元自治体による交通量調査
プローブ旅行時間調査データ（半年間の平日平均）ながら，すべてのOD交通量がシミュレーション時間内でネットワークに流入できるような計算を実施している．このとき，渋滞は全く再現されないので，日交通量レベルでは，実際に渋滞が発生している幹線道路に交通量が集中し，その渋滞の抜け道として使われている非幹線道路の交通量が少なくなるよう

ただし，センサス交通量は，一般に入手できるのに，自由流速度，すなわち非渋滞時の旅行速度を調は箇所別基本表にある日交通量レベルの値であり，整しておく．この状態が，ポテンシャルとしての道方向別・時間帯別の値は自由に利用できないこと，路への需要を表していると考え，③④で幹線・非幹

また，センサス区間番号とJDRMとの対応データが整線道路のバランスを見ながら，幹線道路における渋備されておらず，地点の照合が手作業となるなど，滞の再現性を高めていくという手順である．

広域ネットワークでの効率的な利用には，これらの課題の解消が望まれる．

図４は，上記の手順に従ってパラメータ調整をしたシミュレーション結果のリンク12時間交通量を，観測値の12時間交通量と比較したもので，幹線道路については，比較的高い相関性を示している．非幹ュレーションを使った将来ケースの検討において，線道路では相関が低く，かつ若干過小評価気味とな

どのような視点で議論を進められるかを，一緒に議っているが，これは，ゾーンセントロイドとリンク論してもらえるよう，関係者の合理的な姿勢を引きとの接続関係によっては，発生した車両が非幹線道出す効果も期待される．

路を経由しない場合があること，非幹線道路の交通START量調査日が様々であること，また利用者の経路選択

リンク容量を十分に大きくして，渋滞を発生させない状態で計算．

行動が不明のため，すべての利用者に一律の設定をしていること等，いくつかの理由が挙げられる．
また，図５は対象範囲における主要な幹線道路の交通量と時間帯別平均旅行速度を比較した結果の一日交通量のチェック NG
幹線道路：過大推計気味
非幹線道路：過小推計気味部である．これらの図を通し，朝夕のピークにおける渋滞が，妥当に再現されていることが確認できる．
幹線道路

非幹線道路

600300相関係数：0.69
再現結果 百(台／１２ｈ )再現結果 百(台／１２ｈ )相関係数：0.95

500

ボトルネックリンクの容量を調整し，幹線道路に渋滞を発生させる．

200300NG
時間帯別交通量と旅行速度のチェック 10回程度

150
100

200
100

OK50
サンプル数：226

0

図４

100

200 300 400 500
実績値（百台／12ｈ）

非渋滞時のリンク速度の調整
非幹線道路での経路選択ダミー費用の調整

サンプル数：270
0

600

0

50

100 150 200 250
実績値（百台／12ｈ）

300

現況再現検証における 12 時間交通量の再現性
道路Ａ 北行き

学識経験者・関係者を NG交えた再現結果とパラメータ調整過程の確認地元自治体との協議で2回
学識経験者･関係者との協議で2回
OK

道路Ｂ 西行き
3000

3000

交通量 台(／時

交通量 台(／時

再現値
実績値

2500

2500

再現値
実績値

1500

1500

将来ケースの実施へ

図６20002000

関係者との協議を含めた現況再現検証手順

10001000))

４．結果の活用に向けて

500

500
0OK

250

400

0

非渋滞時のリンク速度の調整

04 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223 0 1 2 3時間帯

再現値
実績値
4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223
101112131415161718192021
0 1 2 3時間帯

図５)

)

55
50454035302520151050

旅行速度 ㎞(／時

旅行速度 ㎞(／時5550454035302520151050

4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223 0 1 2 3時間帯

以上のようなシミュレーションに対して，将来における道路整備案と交通量配分結果を基に，将来ケースを実施し，現況ケースと比較するステップにな

再現値
実績値
4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223
101112131415161718192021
0 1 2 3時間帯

路線別の交通量・速度時間変動の再現性

る．交通量配分では，交通量が主要な指標であった
が，シミュレーションでは，ピーク時の旅行速度や，
図７のように渋滞長も比較することができ，これら現況再現性の検証では，前述の②～④のステップの指標は，渋滞損失の評価のみならず，関係者の日を作業段階で10回程度繰り返すことで，精度の向上

常生活での実感にもとづく議論にも利用されうる．に努めた．検証過程においては，単に結果を示すだとはいえ，どれだけ入念にパラメータ調整を繰りけでなく，パラメータ調整の考え方や調整の履歴を返しても，すべての道路の再現性を十分に高められ地元自治体や学識経験者との議論で明らかにした．

ることは，容易ではない．このため，広域シミュレ

これらの協議はそれぞれ2回ずつ行われ，着目すべーションの結果だけをもって，ある地区の，特定のき箇所や計算結果の見方・限界について認識を共有

渋滞のみに着目した議論がなされるのは，現状ではし，地元自治体の理解を得る上で重要な役割を果た

不適切である．このため，広域シミュレーションにした（図６）．

おいては，特定の渋滞箇所への議論に集中しないよ

このような，いわゆる「アジャスティブプラン

う，図８のように，あくまでもエリアに着目した評ニング」ともいえる手順を踏まえることには，シミ価指標で合意形成の議論が進められるよう，技術者として限界を明示し，どのような結果の見方をする

かったが，経路選択行動モデルの設定に関する課題べきかについて明らかにした上で行政への活用，市なども，今後は，プローブデータなどの新たな行動民へのプレゼンに活用されるべきである．

分析手段により，有効なアプローチが見いだされよう．今後は，こういった配分との連携をふまえた，シミュレーションの活用が盛んになると期待される．

図７

道路D整備効果を地区内滞留長時間で示したイメージ

道路B

道路A

道路C
（台・日）

図８

地区内の幹線・非幹線道路の分担イメージ

５．まとめ
以上，道路整備事業評価における広域シミュレーションの適用事例について述べた．ここでは触れな

参考文献
1) 桑原雅夫，堀口良太：これからの広域ネットワー
ク解析－静から動への転換，土木計画学研究発表
会講演集，No.29，2004．
2) 飯田裕三，森津秀夫，三谷哲雄，野寺寿雄：ミクロ交通シミュレーションの参加型交通計画への適用，土木計画学研究発表会講演集，No.26，2002．
3) 堀口良太，小根山裕之：適用事例を通した交通シ
ミュレーション利用実態の分析と利用促進への課
題，土木学会論文集IV，Vol.709，No.IV-56，pp.6
1-69，2002．
4) 交通工学研究会編：交通シミュレーション適用のススメ，2004．
5) 佐藤光，ほか：大規模ネットワークにおける動的シミュレーション適用の現在とこれから，土木計画学研究発表会講演集，No.29，2004．