交通工学論文集, 第4巻, 第1号(特集号A) , pp.A̲196-A̲205, 2018.2

ETC2.0 プローブデータに基づく都市間高速道路の休憩行動モデルの構築
Analysis on Resting Behavior of Inter-urban Expressway Users with ETC2.0 Probe Data
平井 章一 1，Jian XING2，甲斐 慎一朗 3，堀口 良太 4，宇野 伸宏 5
Shoichi HIRAI 1, Jian XING 2, Shin-ichiro KAI 3, Ryota HORIGUCHI 4 and Nobuhiro UNO 5
都市間高速道路を対象とした休憩行動モデルの構築を目的に，ETC2.0 プローブデータと休憩施設属
性データを用いて，高速道路トリップ中の休憩施設選択行動モデルと滞在時間モデルを構築するものである。まず休憩行動に影響すると想定される休憩施設規模や店舗種別の属性について主成分分析を行い，3 成分で特徴付けられることを示した。次に，休憩施設到達時の行動を「通過／立寄」の 2 肢選択問題
として，トリップ文脈情報と施設属性の特徴量を説明変数とした非集計ロジットモデルで尤度比の高い
良好なパラメータを推定した。その際，時間帯ダミーはモデル構造を歪めるなど，モデルの精度を低下させる要因を考察した。また，滞在時間が食事施設有無と時間帯に影響されることを示し，それらを考慮した滞在時間モデルを複合ガンマ分布として構築した。
The objective of the paper is to construct rest area choice model and rest time model during a trip on inter-urban
expressways by using ETC 2.0 probe data and attribute data of rest areas. First, principal component analysis isconducted with regard to the attributes of rest area size and shop types that are assumed to affect driver’s resting
behavior during their trips, and as a result, three components are selected to feature rest areas. Secondly, as abinomial choice problem of pass or drop-by when a driver comes to a rest area, the paper constructs several
disaggregate logit models with independent variables of trip contextual information and three components of rest
area attribute characteristic, and also estimates model parameters with high likelihood ratio. It is found with theidentified models that time period dummy variable tends to distort the model structure and consequently reduces themodel accuracy. Finally, a rest time model is formulated as a composite Gamma distribution of short rest time andlong rest time in consideration of the existence of dining facilities and time period that may affect the rest time.
Keywords: 都市間高速道路，休憩行動モデル，ETC2.0 プローブデータ，休憩施設属性，立寄確率Inter-urban expressway, Resting behavioral model, ETC2.0 probe data, Rest area attribute, Drop-by
probability
１．はじめにした休憩施設への一時的な滞留による需要調整などの交

東日本高速道路(株)，中日本高速道路(株)，西日本高速

通マネジメントもアイデアとしては考えられる。

道路(株)（以下，合わせて「NEXCO 3 社」という）ら高これらの休憩施設を活用した交通関連施策を評価す

速道路管理者は，高速道路の休憩施設に関連した各種施るためには，高速道路利用者が出発地のインターチェン策を実施している。一例として，駐車エリア，お手洗い，ジ（以下「IC」という）から流入し，必要に応じて経路

営業施設などの改良による魅力度向上や，駐車場の混雑上の休憩施設に立ち寄り，目的地の IC を流出するまでの緩和を目的とした本線や休憩施設内における動的な情報

一連の高速道路における交通行動（以下「交通行動」と提供などが挙げられる。また，本線の渋滞緩和を目的という）が施策の実施によりどのように変化するかを予

1

2
3
4
5

正会員，中日本高速道路株式会社
Member, Central Nippon Expressway Co., Ltd.
〒507-0052 岐阜県多治見市光ヶ丘 5-28 e-mail: s.hirai.aa@c-nexco.co.jp Phone: 0572-23-3281
正会員，工学博士・TOE，株式会社高速道路総合技術研究所
Member, Dr. Eng, TOE, Nippon Expressway Research Institute Co., Ltd.
非会員，修士(工学)・TOE，株式会社アイ･トランスポート･ラボ
Non-member, ME, TOE, i-Transport Lab. Co., Ltd.
正会員，工学博士・TOE，株式会社アイ･トランスポート･ラボ
Member, Dr. Eng, TOE, i-Transport Lab. Co., Ltd.
正会員，博士(工学)，京都大学大学院工学研究科
Member, Dr. Eng, Graduate School of Engineering, Kyoto UniversityA̲196交通工学論文集, 第4巻, 第1号(特集号A) , pp.A̲196-A̲205, 2018.2算出される指標から推定結果の考察を行う。

測する必要がある。
しかし，交通行動のうち，「どの休憩施設を選択するか」という休憩施設選択行動と「休憩施設にどれくらい

２．休憩行動に関する研究事例

滞在するか」という休憩施設滞在行動から構成される休憩行動の実態に関する交通工学面での既往研究事例は，
1)

2.1 既往研究における休憩行動モデル

2)

休憩行動の実態に関する既往研究のうち，松下ら 2)，の休憩施設選択行動に関する研究など限られた研究しかNishii et al.3)，瀬谷ら 4)，山田ら 6)は休憩行動モデルの構築見受けられなかった。しかし，2014 年以降，Nishii et al.3)，を行っている。以下に各モデルの概要を示す。

椎野ら の休憩施設への立寄りに関する研究，松下ら

4)

5)

6)

瀬谷ら ，毛利ら ，山田ら が休憩施設選択行動に関す

松下ら 2)は，山陽自動車道（以下「山陽道」という）る研究成果を公表するなど研究事例は徐々に蓄積されつ及び中国自動車道（以下「中国道」という）にてサービ

つあるが，休憩行動の実態は体系的には明らかにされてスエリア（以下「SA」という）/パーキングエリア（以いない。

下「PA」という）の利用者意識調査を実施し，その調査

一方で，NEXCO 3 社及び(株)高速道路総合技術研究所

データをもとに，休憩施設選択モデル（選択有無の 2 項

では，都市間高速道路ネットワークにおける様々な交通

ロジットモデル）と休憩施設魅力度モデル（SA/PA 主観

施策評価を行うことを目的とした交通シミュレーション

的魅力度を説明する 2 重回帰モデル）を構築した。その（以下「ENS：高速道路ネットワークシミュレーション」

結果，前者については，連続走行時間（分）の対数，SA/PA

7)という）を開発している 。ENS はトリップ行動を 1 台

主観的魅力度，65 歳以上人数（人）がそれぞれ 5%水準毎に再現する仕様となっており，そのうち，交通状況にで正に有意な変数であること，後者については，駐車場応じた経路選択行動モデルは実装しているが，休憩行動

空車有無，トイレの清潔さ，レストラン有無，コンビニは考慮されていない。ENS に休憩行動モデルを実装する

有無，屋台有無等が 5%水準で有意に正の影響を与える

ことにより，
休憩施設に関連する各種施策の，路線単位，ことを明らかにした。
Nishii et al.3)は，調査票と WEB の 2 種類の調査データ

ネットワーク単位での事前評価への適用が可能となる。
例えば，ボトルネック上流の休憩施設において，渋滞発を用いて，山陽道，中国道において，SA/PA の選択有無

生時に到達する車両を対象に滞在を促進する施策を行う（2 項），SA/PA 選択（多項）からなるネステッドロジッ

ことで，渋滞発生を遅らせ渋滞規模を小さくする効果を

トモデルを構築した。その結果，前者においては SA/PA

示すことができる。更に，実態により近い交通行動を再に関する認知の有無が重要な変数となり，IC 入口からの現することよりシミュレーションの精度向上も期待でき

距離は正ではなく負の影響となること，
後者においては，る。

ドライバーの満足度が有意に正の影響を持つことを示し

このため，本研究を含む一連の研究では，様々な交通ている。

データを活用した休憩行動の実態分析結果を基に，都市

瀬谷ら 4)は，山陽道・中国道上を走行した 1,600 台の間高速道路における休憩行動のモデル化と，それを動的貨物車に搭載された 6 分間隔のデジタルタコグラフ（デ交通シミュレーションに実装した施策評価ツールの構築ジタコ）データに基づく，貨物車の SA/PA 利用実態の把を目指している。先行研究では，個別車両の走行軌跡が握のための，コピュラを用いて柔軟な相関構造を考慮し追跡できる ETC2.0 プローブデータの走行履歴情報を活た Type II トビット型の離散・連続モデルを用いて，休憩

用し，トリップ中の各休憩施設への立寄りと休憩時間をを行ったトリップを対象とした選択行動モデルと利用時推定する休憩行動モデル構築の前段としての，休憩行動

間モデルを構築した。その結果，貨物車・トレーラー用も含めた交通行動データベース（以下「DB」という）のの駐車場台数は，選択行動に 1%水準で正の影響を与え

構築手法の検討，並びに，休憩行動の基礎分析を行ってる一方で，利用時間には負の影響を与えるという結果を8)いる 。本研究では，先行研究で構築した DB に基づき，示している。また，過去の駐車経験の対数は，選択行動

休憩行動のうち，全国の都市間高速道路を対象とした休に対して 1%水準で非常に強い正の影響をもち，特に経憩行動モデルを構築することを目的とする。まず，モデ験が 0（駐車経験なし）と 1（駐車経験あり）では，影響ル構築に先立ち，既往研究で構築された休憩行動モデルに大きな差があることを明らかにした。

の概要と先行研究で得られた知見を整理する。次に，休

山田ら 6)は，高松自動車道及び松山自動車道の SA/PA

憩行動に影響を与えると想定される休憩施設の属性に関において配布・郵送で回収したアンケート調査データにして，モデル化を見据えた分析を行う。そして，休憩施

基づく休憩施設選択行動モデル（逐次的な選択を仮定し設到達時までの交通行動や施設属性などを説明変数とし， た 2 項ロジットモデル）を構築した。その結果，長距離施設到達時の行動（通過／立寄）及び滞在時間を被説明

トリップは短距離トリップと比較して休憩しにくい，疲変数としたそれぞれのモデルの推定，並びにモデルから労の影響もあり一旦休憩してからの方が休憩施設に立寄A̲197

交通工学論文集, 第4巻, 第1号(特集号A) , pp.A̲196-A̲205, 2018.2
りやすい等の知見を示している。また，休憩施設属性に

2.3 休憩行動モデルの構築の方向性

関しては，トイレの設置数や駐車台数等の影響は明らか

本研究を含む一連の研究では，休憩施設選択行動モデにできなかったが，業務目的では店舗等の施設があればルと滞在時間モデルの構築を目指す。うち，休憩施設選

施設属性の影響は小さく，業務以外ではレストラン等の択行動モデルの被説明変数は，各々の休憩施設に到達し施設が充実している SA に立ち寄りやすいなどの傾向をた際の行動（通過／立寄）であり，滞在時間モデルの被示している。さらに，構築したモデルを用いて現況再現

説明変数は滞在時間である。

性の検証と感度分析を行った結果，施設整備は当該施設

説明変数の候補としては，既往研究での知見を踏まえの立寄率を純増させるだけであり，上下流の施設への影ると，まず，IC から流入してからや休憩を行ってから，

響は極めて小さいとのモデル上の問題点を明らかにした。 あるいは目的 IC に到達するまでの時間・距離に関する指なお，これらの既往研究では休憩を行ったトリップの8)標が考えられる。次に，休憩施設の規模や魅力度を示す

みを分析対象としているのに対し，先行研究 で構築し店舗種別構成などの施設属性に関する指標が考えられる。

た DB には休憩をしないトリップも含まれており，より

そして，
食事時間帯などの休憩施設に到達した時間帯や，実態に近い交通行動データを分析対象にできる点が，既上下流の休憩施設との関連なども候補として検討する必往研究と本研究で構築するモデルとの相違点の一つとい要がある。一方，本研究では個人属性と紐付けできないえる。

ETC2.0 プローブデータを基にしたモデル構築を行うこと，およびシミュレーションでの応用を想定することか

2.2 先行研究での知見の整理

ら，既往研究で見られた主観的な満足度や休憩目的，あ8)

先行研究 では，ETC2.0 プローブデータの走行履歴情報を活用し，個々の車両の休憩行動を含む DB の構築手

るいは過去の駐車経験といった個人属性に関わる指標は
説明変数の対象から除外する。

法を検討し，2 日間のデータで全国の都市間高速を対象としたデータベースを生成している。これには，休憩を

３．休憩施設の施設属性に関する分析行ったトリップはもちろん，全体の 84％を占める休憩を

高速道路の休憩施設においては，従来，PA では軽食や行わなかったトリップも含まれている。そして，それを売店，SA ではそれに加えてレストラン，情報ターミナ

基に対象データの特性及び個別の休憩行動に対する実態

ル（以下「HIT」という）やガソリンスタンド（以下「GS」

把握を行っている。具体的には，一点目としては，デーという）などが設置されているが，特に NEXCO 3 社のタは小型車（特に普通乗用）に偏っている，日跨ぎの交発足後は，コンビニエンスストア（以下「コンビニ」と通行動が再現できないなどの課題や制限があるという留いう）や，カフェやベーカリーなどの各種専門店が設置

意点を定量的に示している。二点目としては，モデル化されるなど多様化が進んでいる。ここでは，2.3 節を踏の観点からの基礎分析の結果，1 回目休憩と 2 回目休憩

まえ，全国の高速道路の休憩施設を対象に，店舗種別構は独立した分布とみなせる，SA/PA など施設属性の相違

成などの施設属性に関して分析を行う。また，休憩施設

や時間帯により休憩行動が異なる可能性がある，などの規模との関連性などから，モデルの説明変数となりうる知見を得ている。なお，ETC2.0 プローブデータに着目し指標の候補を選定する。

ているのは，NEXCO 3 社は道路管理者であることからデータの入手が容易であることが挙げられている。
また，

3.1 分析対象

今後の普及により，搭載車の車種・地域などの広がりが(1)休憩施設数期待でき，高速道路利用者の行動をある程度表すデータ

対象とする休憩施設は，NEXCO 3 社が管理する全国となることが期待されることから，この成果を活用し，の都市間高速道路に設置されている 741 箇所で，うち，より多量かつ多様なデータにより DB を更新することがSA が 242 箇所，PA が 599 箇所である。

可能となると言及している。

(2)施設属性の調査

また，別のアプローチ 9)として，利用率が 90%に近い

休憩施設ごとの店舗種別構成などの施設属性は，

ETC データと車両感知器データを利用して，休憩施設で

NEXCO 3 社や，運営している第三セクターなどのホーの総滞在時間に着目した利用行動実態のマクロ的な分析

ムページから調べた。また，休憩施設に併設された道のを行っている。ここでは，総休憩時間 120 分超を長時間駅などが機能を代替している休憩施設については，代替

休憩の目安とし，200km を超える距離帯で深夜割引適用

施設の店舗種別を当該休憩施設の店舗種別とみなした。

や業務等開始時刻までの時間調整目的と想定される長時(3)分析対象の施設属性

間休憩が頻出する実態と，1 時間程度の休憩（通常休憩）

本研究で分析対象とする施設属性は，営業施設としてが昼食及び夕食時間帯に高速道路を通行する場合に頻出のレストラン，軽食・フードコート，カフェ，ベーカリする実態を可視化している。

ー，売店・お土産，コンビニ，GS，並びに，情報提供施A̲198

交通工学論文集, 第4巻, 第1号(特集号A) , pp.A̲196-A̲205, 2018.2
設としてのコンシェルジェ，HIT とする。以降，これら(3)営業等施設間の相関を合わせて営業等施設と称する。また，24 時間営業の有

表 2 に，各営業等施設の有無，24 時間営業の有無，及無と休憩施設規模の代表としての小型車駐車マス数にもび小型車駐車マス数の単相関を示す。軽食・フードコー

着目する。

トと売店・お土産との相関が非常に高い。営業等施設のある休憩施設では通常，両者がセットで設置されている

3.2 集計分析結果

ことが多いことを示している。また，コンシェルジェと(1)SA/PA 別集計

レストラン，GS との相関が非常に高く，レストランと

図 1 は，SA/PA 別の，営業等施設の有無と 24 時間営

GS との相関も 0.7 に近くなっている。これら 3 つの施設業の有無を集計したものである。営業用施設の有無に関は主に SA に設置されている施設であることが要因と考しては，すべてにおいて，PA より SA のほうが施設有のえられる。一方，コンビニは 24 時間営業以外の相関が低

割合が高くなっている。特に，レストラン，給油，コン

く，売店・お土産との係数は負の値となっている。これ

シェルジェは PA が一桁台であるのに対し SA は 6 割以

は，コンビニが売店・お土産の代替施設として設置され上と際立って差が見られる。24 時間営業施設有の割合もている場合が見受けられるなど，他の営業等施設とは設同様の傾向が見られる。

置される位置づけが異なっていることを示していると考図 2 は，SA/PA 別の，休憩施設規模を表す小型車駐車えられる。

マス数の構成割合である。駐車マス数は 4 段階に分類し小型車駐車マス数との関係では，コンビニ以外の営業ている。当然ながら PA より SA のほうが台数は多くな等施設に相関が見られる。これは，休憩施設規模が大きる傾向が見られるが，SA でも 29 台以下，あるいは，PAくなるほど営業等施設が設置されやすく，また，その種でも 120 台以上の施設も見られ，SA/PA と施設規模は完類も多くなっていることが要因と考えられる。

全に一致しているわけではない。
(2)小型車駐車マス数別集計
表 1 は，小型車駐車マス数別の各営業等施設の有無と0%

24 時間営業の有無を集計したものである。コンビニを除

飲食

レストラン

0〜29台

100%

90%

80%

70%

60%

50%

40%

30%

PA(N=599)20%

割合が高くなっている。
10%

SA(N=242)0%

くいずれの施設も，駐車マス数が多くなるほど施設有の軽食・フードコート

92.1%

50.1%

お
給 暮 土
油 らし 産

売店・お土産
GS

5.7%

情報

コンシェルジェ

2.2%

時
間

ベーカリー

24時間営業

レストラン
軽食・フードコート
カフェ
ベーカリー
売店・お土産コンビニ
GS
コンシェルジェ
HIT
24時間営業

92.6%

49.6%
16.5%
11.4%

コンビニ

HIT

78.9%
62.8%
80.2%

14.0%

SA(N=242)

62.4%

17.9%
PA(N=599)

30〜59台60%

80%

60〜119台

100%

120台〜

表 1 小型車駐車マス数別各営業等施設有の割合

7.3% 24.4%
32.2%
6.0%

カフェ

40%

図 2 SA/PA 別小型車駐車マス数の構成割合

66.5%

3.3%

20%

図 1 SA/PA 別各営業等施設有の割合

0〜29台 30〜59台 60〜119台 120台〜(N=320)(N=226)(N=183)(N=112)
1%
4%
49%
71%
22%
79%
91%
97%
1%
2%
20%
52%
1%
6%
25%
47%
23%
73%
95%
96%
5%
18%
10%
30%
0%
3%
40%
75%
3%
15%
53%
77%
4%
24%
66%
81%
8%
23%
51%
79%

表 2 各営業等施設の有無，24 時間営業の有無，小型車駐車マス数間の相関
レストラン
レストラン
軽食・フードコート
カフェ
ベーカリー
売店・お土産コンビニ
GS
コンシェルジェ
HIT
24時間営業
小型車駐車マス数

1.000
0.355
0.360
0.367
0.404
0.093
0.683
0.739
0.542
0.486
0.613

軽食・フ
ードコート
1.000
0.284
0.266
0.879
0.065
0.427
0.373
0.454
0.333
0.604

カフェ

1.000
0.382
0.285
0.247
0.315
0.418
0.323
0.373
0.471

ベーカ
リー

1.000
0.289
0.118
0.420
0.408
0.394
0.369
0.450

売店・お
コンビニ
土産

1.000
-0.102
0.435
0.387
0.447
0.245
0.607

A̲199

1.000
0.057
0.061
0.116
0.515
0.204

GS

1.000
0.730
0.649
0.483
0.603

コンシェ
ルジェ

1.000
0.544
0.522
0.636

HIT

1.000
0.448
0.626

24時間営 小型車駐
車マス数
業

1.000
0.539

1.000

交通工学論文集, 第4巻, 第1号(特集号A) , pp.A̲196-A̲205, 2018.2
3.3 施設属性の主成分分析

れ，ここでは正の代表である「コンビニ有」（有が正）と(1)目的した。

本節では，施設属性に関して主成分分析を行う。これ

第 3 主成分に関しては，固有ベクトルの絶対値は正では，営業等施設間で相関の高いものも存在し，モデル構

はレストラン，GS，コンシェルジェが同程度の値を示し築にあたって多重共線性を防ぐために施設属性を総合的ており，負では大きいほうからコンビニ，軽食・フードに表す指標が必要と考えられることから，次章で行うモ

コート，カフェ，売店・お土産の順となっている。主にデル構築の際に対象となる説明変数を簡潔に表現するこSA に設置されている営業等施設か否かでの対立軸となとを目的としている。

っており，「従来 SA 型」（SA 特有施設有が正）とした。

(2)分析対象の施設属性(4)休憩施設規模の取り扱い

分析対象とする施設属性は，3.1(3)項で示した営業等

主成分分析の結果から，小型車駐車マス数は主に第 1施設と同様である。24 時間営業の有無に関しては本分析

主成分で説明できること，小型車駐車マス数の有無の違では対象外とし，次章のモデル構築の際に考慮すること

いが結果にほとんど影響を与えていないことから，次章とする。休憩施設規模に関しては，各営業等施設の有無のモデル構築では，休憩施設規模を含めない結果を採用との相関が見られたことから，小型車駐車マス数を対象することとする。なお，施設規模に関しては，後続研究とするものとしないものの両者を比較し，休憩施設規模

である ENS への実装の際に施設毎の駐車台数をマス数の扱いを定めることとする。

を上限として管理することで，需給バランスや施設の混

なお，点数は，営業等施設では施設無が 0，施設有が雑状況が評価可能になると想定している。

1，小型車駐車マス数は，図 2 と同様の階層で，駐車マ
ス数の少ないほうから 0，
1，
2，
3 と点数付けをしている。

４．休憩施設選択行動モデルの構築(3)結果

ここでは，休憩施設到達時までの交通行動や前章で分表 3 に，主成分分析の結果を示す。小型車駐車マス数

析した施設属性などを説明変数とし，施設到達時の行動を含める，含めないともに主成分 3 までで累積寄与率が（通過／立寄）を被説明変数としたモデルの推定を行う。

0.7 を超えているため，主成分 3 までを対象とする。
結果の解釈に関しては，小型車駐車マス数を含める，4.1 分析対象
分析の対象とするデータは，先行研究 8)で，2015 年 8

含めないともに同様の解釈が可能であった。
第 1 主成分に関しては，すべての営業等施設で施設有

月 1 日（土），2 日（日）の 2 日間の全国の ETC2.0 プロの場合に固有ベクトルが正で，小型車駐車マス数とは正ーブデータの走行履歴情報から生成した DB を使用する。

の相関がみられる。従って，営業等施設の種別が多くな

因みに，当該時期での車種構成の偏りから小型車のみをれば得点が高くなることから，「施設の充実度」（充実し対象としている。
なお，
次節で説明変数として使用する，ているほうが正）とした。

IC から流入してから，あるいは休憩を行ってからの連続

第 2 主成分に関しては，固有ベクトルの絶対値は正で走行時間（以下「連続走行時間」という）が極端に長く，はコンビニが一番大きく，カフェ，ベーカリーが比較的かつ，その間の平均旅行速度が低いデータについては，

大きめの値を示している。負では軽食・フードコートやデータの欠落等により休憩行動が生成できなかった可能

売店・お土産が大きい。新たに設置が進んだ休憩施設従性などが考えられるため，連続走行時間 180 分超かつ平来の営業等施設有 PA の代表的な施設との対立軸が見ら

均旅行速度 40km/h 未満のデータを持つトリップは除外

表 3 主成分分析の結果
標準偏差
寄与率
累積寄与率
レストラン
軽食・フードコート
固 カフェ
有 ベーカリーベ 売店・お土産
ク コンビニト GSル コンシェルジェ
HIT
小型車駐車マス数
解釈

駐車場規模を含める
駐車場規模を含めない
主成分1
主成分2
主成分3
主成分1
主成分2
主成分3
2.216
1.133
1.027
2.053
1.133
1.018
0.491
0.129
0.105
0.468
0.143
0.115
0.491
0.620
0.725
0.468
0.611
0.726
0.353
0.148
0.313
0.385
0.148
0.294
0.316
-0.471-0.3730.338-0.471-0.4000.252
0.301-0.3240.271
0.301-0.3550.262
0.219-0.0350.286
0.219-0.0690.320-0.536-0.2440.343-0.536-0.2710.071
0.546-0.5990.067
0.546-0.602
0.366
0.075
0.325
0.404
0.075
0.298
0.363
0.161
0.323
0.397
0.160
0.303
0.345
0.031
0.101
0.374
0.031
0.081
0.389
-0.001-0.135
従来SA型
従来SA型
施設の充実度
コンビニ有
施設の充実度
コンビニ有

A̲200

交通工学論文集, 第4巻, 第1号(特集号A) , pp.A̲196-A̲205, 2018.2
している。このような再精査を行った結果として，対象

タは昼夜別に用意し，表 3 の灰色で着色した営業等施設のトリップは 65,025 トリップ，休憩施設到達時の行動はに関しては昼間が 1，夜間が 0 とし，水色で着色した営

193,252 サンプル，うち立寄が 19,120 サンプルで平均立

業等施設は 24 時間営業のみ昼夜ともに 1 としている。
な

寄率（観測値）は 9.9%である。時間帯別のサンプル数をお，休憩施設規模に関する指標については，主成分 1 で

図 3 に示す。

説明ができること，ENS への実装の際に休憩施設の容量として与えることができることから，説明変数としては

4.2 モデルの構造考慮しないこととした。

本研究で構築する休憩施設選択モデルは，既往研究の2.3 節で候補として検討する必要があるとした，休憩

例に倣い，休憩施設到達時の選択行動を「通過」，「立寄」施設に到達した時間帯や，上下流の休憩施設との関連にを選択肢とした 2 肢選択問題と捉え，非集計ロジットモ

ついては，それぞれの有無別でモデルを構築し，結果をデルにより定式化する。なお，施設選択時に一連の交通考察することにより最適モデルを選定することとする。

行動における選択可能な休憩施設を考慮するモデルの構

なお，時間帯に関する変数として，今回は，11〜13 時台

築も考えられるが，本研究ではモデルの ENS への実装のを対象とした昼食ダミーを代表例として示す。この変数前端として，モデルの特性を把握することも一つの目的

は，パラメータの符号が正の場合立寄りやすいことを示と考え，比較的単純なモデル構造とした。実装時に顕在している。また，上下流の休憩施設との関連に関する指化した場合には，その段階でモデルの精緻化，構造の見標としては，休憩施設到達時に選択する際の代替案とし直しを図っていくこととしたい。

て次の休憩施設が考えられるため，次の休憩施設の主成

4.3 説明変数の設定

スコアを採用することとした。
このうち，
次主成分 1 は，分（以下「次主成分」という）の主成分 1 から 3 までの
ここでは，2.3 節での整理を踏まえて，説明変数を設

符号が負の場合に当該休憩施設がより充実していること定する。まず，走行を行った履歴として，連続走行時間を示していることから立ち寄りやすいという仮説が成りを採用することとした。これは，走行時間は走行履歴と立つといえる。

しての指標であることに加え，実際に巻き込まれた渋滞の影響も加味していると考えられるからである。この変

4.4 パラメータの推定結果

数は，パラメータの符号が正の場合，連続走行時間が長

表 4 に，パラメータの推定結果を示す。モデル 1 は，

いと休憩施設に立ち寄りやすいという仮説が成り立つと時間帯，次の休憩施設の両方を考慮したモデル，モデル

いえる。次に，目的 IC までの走行予定情報として，目的

2 は次の休憩施設のみを考慮，モデル 3 は時間帯のみを

IC までの残存距離（以下「残存距離」という）を採用す

考慮，モデル 4 は，時間帯，次の休憩施設ともに考慮しることとした。これは，シミュレーションへの応用を想ないモデルである。
全てのモデルで自由度調整済み尤度比は基準である

定したとき，将来の走行時間は施設到達時点では未知の0.2 を超えており，モデルの説明力という観点からは良好情報であるため，距離の指標とした。
施設属性に関する説明変数は，前章で算出した主成分なモデルであるといえる。また，t 値の絶対値もモデル 4

分析の結果（休憩施設規模を含めない）の主成分 1 からの一つを除き 1.96 を超えており，パラメータの安定性に

3 までのスコアを採用することとした。このうち，主成

ついても問題はないと考えられる。

分 1 に関しては，パラメータの符号が正の場合は営業等

個々のパラメータの符号条件を確認すると，モデル 3

施設が充実している休憩施設に立寄りやすいという仮説

における連続走行時間が負になっており，仮説と相反すが成り立つといえる。因みに，休憩施設ごとのパラメー

る結果となっている。また，モデル 2 における次主成分
1 が正になっており，次の休憩施設が充実しているため
当該施設を選択することとなり仮説と相反している。

16000

休憩施設到達時の行動数

14000

なお，最適モデルの選定は，次節の立寄確率による考12000

察結果も考慮して選定することとする。

10000
8000

4.5 立寄確率によるモデルの考察

6000
4000

ここでは，前章で構築したモデルについて，DB での2000

施設到達時のデータをモデルに入力して算出した立寄確

0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
時間帯率（推定値）と平均立寄率（観測値）を指標として考察を行う。

図 3 時間帯別サンプル数

A̲201

交通工学論文集, 第4巻, 第1号(特集号A) , pp.A̲196-A̲205, 2018.2
表 4 パラメータの推定結果
説明変数
定数項
連続走行時間(分)残存距離(km)
主成分1（施設の充実度）
主成分2（コンビニ有）主成分3（従来SA型）
次主成分1（施設の充実度）
次主成分2（コンビニ有）次主成分3（従来SA型）
昼食ダミー
最終尤度（初期尤度：-133,952）
尤度比/自由度調整済み尤度比

モデル2
モデル3
モデル4
モデル1
時間帯○，次施設○ 時間帯×，次施設○ 時間帯○，次施設× 時間帯×，次施設×
t値
t値
t値
t値
パラメータ
パラメータ
パラメータ
パラメータ
-2.895 -145.019-3.048 -155.645-1.582-97.094-2.925 -154.611
0.005623.4490.007632.491-0.0126-41.359
0.007834.3190.001615.9620.002627.608-0.0036-30.258
0.002123.9890.323
38.0640.413
51.5560.385
54.7180.386
49.0780.208
12.5050.771
47.3490.587
38.3370.158
9.953-0.085-4.743-0.516-29.6110.567
34.333-0.026-1.515-0.119-14.484
0.023
3.680
0.260
15.1300.128
7.991-0.410-18.612-0.069-3.092
1.124
56.5022.250
119.844-61,221-61,895-72,571-59,868
0.543/0.543
0.538/0.538
0.458/0.458
0.553/0.553(1)休憩施設到達時の行動別立寄確率

最大値（外れ値除く）
第三四部位
第二四部位
第一四部位
最小値（外れ値除く）

図 4 に，通過，立寄と観測されたそれぞれの行動を母集団として算出した立寄確率分布（推定値）を箱ひげ図で示す。パーセンタイル値などの指標を比較した場合，
から，それらをより明確に区分できているモデルであると考えられる。第二四分位数で見ると，通過と立寄との差分の絶対値は大きいほうから順にモデル 4，1，2，3の順になっており，これは，表 4 で示した自由度調整済

立寄確率（推定）

その差分が大きいほど通過と立寄との乖離が大きいこと※1 ( )は外れ値の割合（%）※2 [ ]は第二四部位における通過と立寄との差分の絶対値
0.3(7.5) (7.9) (7.6) (5.7) (8.7) (9.3)
0.25[0.025][0.023][0.012]

(3.3)

(2.4)

[0.033]

0.2
0.15
0.1
0.05

み尤度比の高いほうからの順序と一致している。また，

0

立寄確率の大きい側の外れ値はいずれのモデルにも存在

通過

立寄

モデル１

はするが，バラツキを示す指標の一つと考えられる外れ

通過

立寄

モデル２

通過

立寄

モデル３

通過

立寄

モデル４

図 4 施設到達時の行動別立寄確率分布（推定）値の割合の低さも，自由度調整済み尤度比の高いほうからの順序と概ね一致している。
図 5 に，各モデルの時間帯別の立寄確率（推定値）の平均値（以下「平均立寄確率」という）を示す。図中の黒点線は，平均立寄率（観測値）である。まず，昼食ダミーを設定しているモデル 1 とモデル 3 については，ダミーを設定している時間帯のうち，11 時台と 12 時台で立寄確率（立寄率）(2)時間帯別平均立寄確率

立寄確率が突出している。この結果，当該時間帯の立寄確率が大きくなった分，他の時間帯の立寄確率が観測値

0.5
0.45
0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0

モデル１
モデル２
モデル３
モデル４
観測

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223
時間帯より小さくなってしまっている。これは，図 3 に示した

図 5 時間帯別平均立寄確率

通り昼間時間帯のサンプル数が大多数を占め，その影響を受けているのが一因と考えられる。このことから，時間帯（昼食）ダミーの設定はモデルの構造を歪めること（推定値）との関係を示したものである。青色は，平均立に繋がり適切ではないと考えられる。

寄率を正解と仮定した場合の平均立寄確率との残差の二次に，昼食ダミーを設定していないモデル 2 とモデル乗が大きい上位10%を示しており，
黄色は残りの90%（下

4 は，昼間時間帯のピークや夕方時間帯などで観測値と位 90%）を示している。実線は下位 90%を対象に原点をの乖離が若干見られるものの，モデル間での形状に大き切片として直線近似をしたものである。この図から，モな違いが無い。なお，立寄確率が 20 時台で低下し 7 時台

デル 2 よりモデル 4 のほうが相関係数も高く，近似直線で上昇しているのは，営業等施設の営業時間を考慮したの傾きも 1 に近くなっていることが分かり，尤度比から説明変数を設定していることが要因と考えられる。

の結果と同様，モデルとしてはモデル 4 のほうがより良(3)休憩施設別平均立寄確率

好なものとなっていることがいえる。

図 6 は，モデル 2（上段）とモデル 4（下段）を対象

モデル 4 を対象に，上位 10%の休憩施設の特徴を考察に，休憩施設毎の平均立寄率（観測値）と平均立寄確率する。図 6 下段からは，平均立寄率の高い休憩施設（立A̲202

交通工学論文集, 第4巻, 第1号(特集号A) , pp.A̲196-A̲205, 2018.2
寄率 100%も含む）の立寄確率が低めに推定され，バラら時間調整による長時間休憩の最大三峰の複合分布でよツキを生じさせている要因であることが分かる。
図 7 は，

く近似されることが示されている 10)。しかしながら，こ

休憩施設を上位 10%と下位 90%に分類し，施設属性及びの ETC データからは休憩場所や休憩回数が判別できず，サンプル数との関係を示したものである。休憩施設規模

休憩行動のモデル化には十分ではない。また，感知器速が中程度の SA という傾向が見られる。また，休憩施設

度データからある仮定をもって求めた走行時間を，ETC

到達時の行動数（サンプル数）が少ないほど残差が大きデータからわかる旅行時間の観測値から差し引いて総休くなる傾向であるため，分析対象期間を増やすなどサン憩時間を求めており，
これには誤差が含まれているため，

プル数を確保することでバラツキが軽減される可能性が

特に短時間の休憩時間については，データ信頼性が十分あると考えられる。

ではない課題が指摘されていた。
本研究で使用している ETC2.0 プローブデータから構築した DB では，短時間の休憩も含む個車の休憩施設滞５．休憩施設滞在時間モデルの構築

在時間も判別が可能である。そこで，本章では，休憩施
5.1 概要設滞在時間の特性の把握，並びに，ENS への実装を視野既往研究での ETC データを用いた総休憩時間の分析に，個車の休憩施設滞在時間のデータから休憩施設滞在

では，割引時間調整や業務開始時間調整のための，夜間時間の分布をある分布形への近似による滞在時間モデル

で数時間に及ぶ長時間休憩の割合が無視できない程度存の構築を行う。なお，対象は小型車のみの 19,120 サンプ

在し，飲食やトイレなどを目的とした通常休憩と，これルである。

休憩施設別立寄率と立寄確率（モデル２）

平均立寄確率（推定）

0.35

y=x

0.3
0.25
y = 0.7805x0.2

先行研究 8)では，休憩施設滞在時間に影響を与える要

上位10%
下位90%
線形 (下位90%)

因として，昼食時や深夜などの時間帯，並びに SA/PA の違いが滞在時間分布に影響を与えていることが示唆され0.15ている。一方で，休憩施設選択行動モデルの説明変数と0.1

して検討した走行距離や時間，あるいは施設属性の主成分との相関を確認したが，相関は見られなかった。そこ

0.05
相関係数0.221（全体）®0.494（下位90%）

0
0

0.1

0.2

0.3

0.4 0.5 0.6 0.7
平均立寄率（観測）

0.8

0.9

1

y=x

0.3
0.25

y = 0.8785x0.2で，本研究では，施設属性のうち食事施設の有無，及び施設到達時の時間帯に着目し，滞在時間累積相対頻度分
布形状の差異について確認した。
その結果を図 8 に示す。

休憩施設別立寄率と立寄確率（モデル４）

0.35

平均立寄確率（推定）5.2 滞在時間累積相対頻度分布形状の確認

ここでは，時間帯については，日跨ぎのトリップのデー

上位10%
下位90%
線形 (下位90%)

タの取得が期待できないこともあり，深夜時間帯として0〜4 時台，昼食時間帯として 11〜13 時台，そして，前0.15

述以外（以下「通常時間帯」という）の 3 分類とした。

0.1

その結果，時間帯及び食事施設の有無により分布形状が異なることを確認した。

0.05
相関係数0.407（全体）®0.714（下位90%）

0
0

0.1

0.2

0.3

0.4 0.5 0.6 0.7
平均立寄率（観測）

0.8

0.9

1

図 6 休憩施設別平均立寄率と平均立寄確率との関係（上段：モデル 2，下段，モデル 4）

5.3 滞在時間モデルの推定
前節で確認した滞在時間累積相対頻度分布のうち，食事施設のない施設（以下「食事なし施設」という）の深
100%
80%

累加比率

休憩施設到達 小型車駐車 施設
時の行動数
マス数
種別

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%100%
SA
PA
0〜29
30〜59
60〜119
120〜
0〜49
50〜99
100〜199
200〜399
400〜

60%
40%
20%

※いずれも小型車

0%050 60 70 80 90 100 110 120
休憩時間（分）
食事なし11〜13時台
食事あり11〜13時台
食事なし5〜10,14〜23時台
食事あり5〜10,14〜23時台
食事なし0〜4時台
食事あり0〜4時台

上位10%
下位90%

10

20

30

40

図 8 滞在時間累加分布

図 7 残差上位 10%の休憩施設の特徴（モデル 4）

A̲203

交通工学論文集, 第4巻, 第1号(特集号A) , pp.A̲196-A̲205, 2018.2
夜時間帯を除く時間帯では差異がみられなかったことか

外の時間帯では数%程度と少数ではあるが，通常の短時

ら深夜時間帯とそれ以外（この場合も「通常時間帯」と間休憩とは異なる行動を行っている車両が存在している呼ぶ）の 2 分類，食事施設のある施設（以下「食事ありことが確認できた。全般に食事なし施設で割合が高いの施設」という）は前節と同様の 3 分類で分布形状の近似

は，時間調整休憩をする小型車は立寄りの少ない食事なにより滞在時間モデルの推定を行った。手始めに，これし施設を選択しやすいと推察され，また，推測ではあるらの分布を単一のガンマ分布で近似してみたところ，一が，例えばゴルフなどで休憩施設を駐車場代わりにして部の長時間休憩と想定されるサンプルにより生じたロン

乗合で行動する場合に，立寄りが少ない食事なし施設をグテールに引っ張られ，短時間休憩のピークが良好に再選択するような行動が影響しているとも考えられる。

現されない結果となった。

(2)短時間休憩の期待値と標準偏差

このため，短時間休憩と長時間休憩の二峰の分布と仮期待値と標準偏差による考察は，前述のとおり長時間定し，式(1)で示す複合ガンマ分布で近似することにより休憩は実態を完全に再現していない可能性が考えられる

10)

モデルの推定を行った。近似の方法は，既往研究 と同ため，短時間休憩のみの考察とする。

様に，組み合わせ毎に個車の休憩時間 xi を用いて複合分

食事なし施設に関しては，深夜時間帯と通常時間帯で布の確率密度対数 ln(Rd, t (xi))の総和を求め，これを最大期待値，標準偏差ともほぼ同様の値となっている。これ化するパラメータを Microsoft Excel のソルバー（GRG 非は，時間調整などの長時間休憩を除くと，休憩施設への線形，停止条件の精度 1.0E-05 未満，最大時間 5 分）で立寄り目的がトイレや短時間の休憩など時間帯に関係な求めた。

く同様なものとなっていると想定される。

Rd ,t ( x)   d ,t F1 ( x; k1 , 1 , o1 )   d ,t F2 ( x; k 2 , 2 , o2 )

(1)

ここで，

一方，食事あり施設では，期待値の短いほうから深夜
時間帯，通常時間帯，昼食時間帯の順になっている。深
夜時間帯では食事あり施設でも一部の施設では営業等施

Rd, t：休憩時間の累積確率密度分布

設が閉店しているなど立寄り目的が他の時間帯と比較しd, t：食事施設の有無，流入時間帯て限られている。昼食時間帯は通常時間帯の立寄り目的

F1( x; k1, q1, o1)：短時間休憩の累積確率密度分布に加え食事という行動が短時間に集中していることが期

F2( x; k2, q2, o2)：長時間休憩の累積確率密度分布

待値が長くなっている要因と考えられる。標準偏差でもad, t∈[0,1]：短時間休憩分布に従う割合

同様の傾向が見られる。

bd, t∈[0,1]：長時間休憩分布に従う割合（ただし，ad, t + bd, t =1）

６．まとめと今後の課題
本研究では，全国の都市間高速道路を対象とした休憩である。なお，ガンマ分布の累積分布関数は，形状パラ

行動モデルを構築することを目的に，休憩行動に影響をメータ k，尺度パラメータ q とオフセット o を用いて，式(2)で表される。
Fi ( x; k i , i , o i ) 100%

 ( k i , ( x  oi ) /  i )(k i )i  1,2

(2)

80%
60%

推定結果の例を図 9 に示す。すべての組み合わせで，概ね良好な結果が得られた。

A: 5〜23時台・食事施設なし
B: 5〜10,14〜23時台・食事施設あり※いずれも小型車

40%
20%

5.4 モデルの指標による滞在時間分布の考察

0%

本節では，モデルの推定結果のアウトプットである，
各休憩種別の構成割合，並びに，パラメータから算出される指標である休憩種別毎の期待値と標準偏差により滞在時間の特徴について考察を行う．表 5 に，それぞれの分布における長時間休憩の割合と短時間休憩分布，長時間休憩分布各々の期待値（E）と標準偏差（s）を示す。
(1)長時間休憩の割合
本研究で使用している DB では日跨ぎの行動が再現されていないため実態を完全に再現していない可能性が考えられるが，深夜時間帯では 2 割から 3 割程度の長時間休憩の車両が存在することが確認できる。一方，それ以

A̲204

0

5

10

15

20

25 30 35 40 45 50 55 60
滞在時間（分）A.累積相対頻度（実績値）
B.累積相対頻度（実績値）
A.短時間 (E=8.5, s=6.8)
B.短時間 (E=18.4, s=16.0)
A.長時間 (E=98.5, s=69.9)
B.長時間 (E=334.7, s=129.2)
A.複合 (a=0.95, b=0.05)
B.複合 (a=0.99, b=0.01)

図 9 複合ガンマ分布を用いた推定結果
表 5 複合分布の指標
長時間休憩
食事 長時間休憩 短時間休憩
時間帯
施設 の割合（b ）
E
s
E
s
0~4
0.27
8.9
5.7
77.5
62.2
無
5~23
0.05
8.5
6.8
98.5
69.9
無
0~4
0.18
14.7
10.7 148.3
86.1
有
11~13
0.02
22.9
21.1 321.8 126.7
有5~10,14~23
0.01
18.4
16.0 334.7 129.2
有※E ，s の単位は（分）交通工学論文集, 第4巻, 第1号(特集号A) , pp.A̲196-A̲205, 2018.2
与えると想定される休憩施設の属性の分析，休憩施設到れていないため，これらの情報に関連する施策評価への達時までの交通行動や施設属性などを説明変数とし，施適用は，前段の行動分析も含めて今後の課題としたい。

設到達時の行動（通過／立寄）と滞在時間を被説明変数としたそれぞれのモデルの推定，並びにモデルから算出

参考文献

される指標からの推定結果の考察を行った。本研究で得

1) 椎野修，日比野直彦，森地茂：高速道路休憩施設の立寄り特性と混雑対策，土木計画学研究・講演集，られた知見は以下のとおりである。
2) 松下剛，熊谷孝司，野中康弘，石田貴志：高速道路

コンシェルジェ，GS 間に強い相関が見られた一方で，の休憩施設選択要因に関する基礎分析，土木計画学

コンビニと他施設との間では相関は見られなかった。

研究・講演集，Vol.44，（CD-ROM），2011

営業等施設の有無と休憩施設規模とに相関が見ら

3) Nishii, K., Sasaki, K., Tanabe, J., and Yoshihara, S.: Anれ，結果として営業等施設の有無に関する主成分分析

empirical model of expressway drivers behaviors on

では休憩施設規模考慮の有無での傾向は変わらなか

stopover at SA/PA involving the location choice, In ERSAった。

conference papers (No. ersa14p399), presented at the 54th

休憩施設選択行動モデルに関して，時間帯，次の休

ERSA Congress, Saint Petersburg, 26–29, August, 2014

憩施設の考慮の有無を比較対象とした 2 肢選択の非集

4) 瀬谷創，張峻屹，力石真，藤原章正，向江達彦：デ計ロジットモデルによるパラメータの推定結果は，時ジタルタコグラフデータを用いた高速道路における間帯，次の休憩施設両者とも考慮しないモデルが最適

貨物車の SA/PA 選択行動の分析，土木計画学研究・となった。また，時間帯別サンプル数の偏りから，時

講演集，Vol.51，（CD-ROM），2015
5) 毛利雄一，岡英紀，野中康弘，木村敦史：商用車プ

間帯ダミーはモデルの構造を歪める結果となった。


Vol.43，（CD-ROM），2011

休憩施設属性のうち，営業等施設の有無に関しては，
軽食・フードコートと売店・お土産間，レストラン，

休憩施設選択行動モデルの精度を悪化させる要因

ローブデータを活用したPA利用車両の交通行動分析，としては，中程度規模の SA で立寄率が高く観測され第 35 回交通工学研究発表会論文集（CD-ROM），2015

た場合，あるいは，休憩施設単位でのサンプル数が少6) 山田隆広，倉内慎也，吉井稔雄，永井基博：アンケート調査データに基づく松山自動車道利用者の休憩ない場合が挙げられる。


施設選択行動の分析，土木計画学研究・講演集，Vol.52，

休憩施設滞在時間については，長時間休憩を除くと，（CD-ROM），2015

食事なしの施設では滞在時間分布に差異はなく，食事ありの施設では施設の営業の有無に加え，昼食という

7) 平井章一，Jian Xing，高橋亮介，堀口良太，白石智良，行動が滞在時間を長くする要因と考えられる。

小林正人：都市間高速道路ネットワークを対象とし今後は，ENS への実装に向けて，精度向上のために対た交通流シミュレーションの開発，土木計画学研
究・講演集，Vol.50，（CD-ROM），2014

象サンプルを増やす必要がある。また，本研究での対象サンプルが休日の小型車のみであったことから平日や大8) 平井章一，Jian XING，甲斐慎一朗，堀口良太，宇野型車を対象としたモデルの構築や，時間帯別の相違をよ

伸宏：ETC2.0 プローブデータを活用した都市間高速

り明確に表現するための時間帯別モデルの構築を行うこ道路における休憩行動実態把握，交通工学論文集，
Vol.3，No.4（特集号 A），p.A_36-A_45，2017とを検討する必要がある。合わせて，休憩行動モデルのENS への実装を通じて，モデルの精緻化，改善を図る必9) 平井章一，Jian XING，堀口良太，宇野伸宏：ETC データに基づく都市間高速道路におけるマクロ休憩行

要がある。

動モデルの構築，土木学会論文集 D3（土木計画学），

なお，本研究の成果により，第 1 章で述べた施策のう

Vol.72，No.5，p.I_661-I_671，2016

ち，営業施設等の改良に伴う魅力度向上の施策評価が可能となる。また，後続研究である ENS への実装の際には，

10) 平井章一，Jian XING，堀口良太，宇野伸宏：都市間

駐車エリアの改良の評価や，休憩施設を活用した需要調

高速道路における長時間休憩に対応した総休憩時間

整などの施策評価が可能となり，政策的な提言に繋がる推定モデルの構築，
土木学会論文集 D3（土木計画学），ものと想定している。ただし，本研究でのモデルは本線

Vol.73，No.5，2017（掲載決定）

渋滞情報や休憩施設混雑情報などの動的な情報は考慮さ（受付日 2017年9月4日
A̲205

受理日 2018年1月11日）