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
The State-of-the-art of the Application of Dynamic Traffic Simulation for Large-scale Networks*
佐藤光**・堀口良太***・桑原雅夫****
By Kou SATOU**・Ryouta HORIGUCHI***・Masao KUWAHARA****
１．はじめに

この要因は，堀口・小根山1)らも述べているが，大規模ネットワークでの動的交通シミュレーション

動的交通シミュレーションが実務において本格では実施する技術的な素地や，データの獲得手法が的に使用されはじめたのは，1990年代に入ってか確立されていないため，ニーズがあっても適用されらであろう．すなわち，はや10年以上の月日が過にくい状況にあったものと想像される．

ぎてしまったことになるが，その間のコンピュータ事例が多いの加速的な機能向上を背景に，また，動的交通シミ事例が少ないュレーションモデルの開発も数多く発表・報告され，適用事例も頻繁に報告されるようになってきた1)．
しかしながら，コンピュータの発達，各種モデルの開発とは異なり，その入力データである運転者属性

局所渋滞対策を含むOD表や道路属性(ex：信号制御パラメータ，道路事業・工事

交差点における車線運用)等は未だその適用する場ると言って過言ではない．

評価対象施策

図‑1

道路網整備計画
新規路線建設

道路課金

情報提供

バス施設

通行規制

歩行者動線

IC改良

信号制御

車線閉塞

駐車施設整備

局所的

れ，それらが，本稿のタイトルである大規模ネットワークへの適用が困難とされている第一の理由であ適用
目

ＩＴＳ・新技術評価
交差点改良

所・場面で実測しているのが大部分であると想像さ

局所的的

広域的

適用目的と評価対象施策のクロス集計

そこで，本稿では大規模なネットワークでの動的交通シミュレーション(以下，大規模シミュレーシ

３．大規模シミュレーションでの時間帯別ODの設定ョン)に用いる各種入力データのうち，特に時間帯別OD交通量とネットワークの設定にスポットを当てつつ，現状で利用可能なデータを用いて工夫を凝らした事例を紹介する．また，今後の大規模シミュ
レーションの普及に向けた取り組みについて述べる．
２．現在までの動的交通シミュレーション適用状況
図-1は，最近までの動的交通シミュレーションの適用状況を，8種類の交通シミュレータの利用実績(合計45事例)で集計したものである1)．ここでの事
例が交通シミュレーションの全ての利用実績ではな
いにしても，広域的な利用が少ないのが目立つ．
*キーワーズ：交通シミュレーション,大規模,ネットワーク**正員，パシフィックコンサルタンツ（株）（東京都多摩市関戸1丁目7番地5，Tel:042‑372‑6159，E‑mail:kou.satou@tk.pasific.co.jp）***正員，工博，（株）アイ・トランスポート・ラボ****正員，工博，東京大学生産技術研究所（１）現状で利用可能なデータ
現状で公的機関が行っているOD表を作成している調査の代表例を表-1に示す．
表‑1 公的機関による代表的なOD表作成調査

調査名
実施主体
道路交通情勢調査
国及び①（道路交通センサス）
地方自治体
総合都市交通体系調査 国及び②（ﾊﾟｰｿﾝﾄﾘｯﾌﾟ調査）
地方自治体
国及び
③ 物資流動調査
地方自治体
全国貨物純流動調査
国④（物流センサス）⑤ 大都市交通センサス

国

調査年
5年毎
約10年毎
約10年毎
5年毎
5年毎

表‑1に示す中で，我々（交通工学・交通計画エンジニア）が最も良く利用しているのが①道路交通情
勢調査であろう．これは，いわゆる車両の交通需要を予測する際の最も基本とされるデータであり，現況データに加え，それに基づく将来データも作成さり精度の高いＯＤ表を得られる状況にある．

れている．しかしながら，このデータは国土交通省b)時間帯ＯＤ交通量をパラメータとして調整の対象

各地方整備局で多少の差はあるものの抽出率は平均としたケースで約3％であり，時間変動等の詳細なデータが必要村上他4)は，東京都が検討中のロードプライシンである動的交通シミュレーションに対し，そのままグの一つである「環状７号・荒川区域」におけるコ使用するには粗すぎる．したがって，何らかの加工ードンプライシングを行った際の交通状況をSOUが必要であるがその手法は確立されていない．

NDを用いて試算し，施策後生じ得る問題点の抽出

すなわち，現状で何の加工を施さないで大規模ネを試みている．対象エリア及びノード数，リンク数

ットワークへ適用出来る動的交通シミュレーション

等は図-3に示すとおりであり，外環道を含む概ね都用ＯＤデータは、ほとんど存在しない。また，ネッ

心から半径20Km圏内と，先に紹介した沖縄サミッ

トワークの作成も静的交通量配分手法の入力条件とト論文のエリアよりも約20倍の規模である．

比較するとかなり詳細で膨大となり，大規模ネットワークへの適用が今一つ懸念されている．
（２）適用事例とその応用
a)車両感知器交通量から時間帯別ＯＤ交通量を推計しているケース
岡村他2)は，沖縄サミット開催時（2000年）に交通規制を行った際の那覇市内交通影響評価をSOUNDを用いて行った．対象エリアは，図-2に示す約7Km×約8kmであり，当時の実務ベースとしては相当の大規模である．

図‑3

対象エリアと課金エリア

ここでのＯＤ表は，平成6年度道路交通情勢調査のＢゾーン単位ＯＤデータを集計拡大し，交通量に対してネットワークが疎なエリアについて補正した
基本ＯＤ表を現況とし，渋滞箇所が概ね現実と一致していることを確認してから用いている．すなわち，ＯＤ表の補正・調整を行い現況再現性の向上を行っ
図‑2

対象エリア（沖縄サミット）
3)ており，推計したOD交通量を絶対視する日ベース

ここでのOD表は，小根山・桑原モデル を用いの静的交通量配分における全く逆のアプローチで，て，車両感知器データより作成している．すなわち，観測できる渋滞状況を真と位置付け，ＯＤ表を一つ現況再現の検証に用いる車両感知器データがある程のパラメータのように取り扱うことで大規模シミュ度の間隔で得られれば，動的交通シミュレーションレーションを実施している．

用のＯＤ表は作成出来ることを示している．さらにc) 複合パターン（a＋b）

述べれば，県庁所在地程度の都市であれば，間違い白濱他5)は，Paramicsを用いて①交通状況をミクなくある程度の間隔で車両感知器が設置されているロレベルで表現し，②加速度を考慮した排出量の算ことから，この論文で用いた手法により動的交通シ定を行い，③統合型広域ネットワークを対象とし，ミュレーションは可能となる．また，現在ならVIC④大気汚染物質の移流拡散を考慮した面的な分析をSデータを利用して，渋滞状況を加味した形で，よ行った．

対象エリアは，図-4に示す東京南部・川崎・横浜(財)デジタル道路地図協会が発行するデジタル道路地域あり，エリア的には，先の東京23区ロードプ地図(以下，DRM)があるが，これを大規模シミュ

ライシングより少し小さいが，後藤他14)が実施したレーションで利用する場合は次のような課題が挙げエリアをさらに拡大し，ノード数9,850，リンク数られる．

17,429，総リンク長4,220kmと静的交通量配分に① 道路管理業務のためのデータが中核となってい匹敵するほどのネットワークデータ規模で演算を実るため，リンクの方向別の概念が明確でない上施している．に，交通管理者の決定事項である車線構成や車線規制などのデータが乏しい．
② カーナビという大きな市場での利用を想定したライセンス戦略を採っており，国土基盤データとして民間企業が気軽に利用できる状況にない．
③ 道路交通センサスや感知器データなど，多種多様なデータを統合するためのインターフェースが未整備であり，多くの手作業を強いられる．
このうち，③については，柴崎・赤羽 7) による「統合交通状況データベース構築」への取り組みが報告されている．これは，たとえば路線名とキロポストで管理されているセンサス区間や感知器位置情報，緯度経度で示されたバス停位置など，様々な方対象ネットワーク式で管理されているデータを一元的に DRM 上で管ここでのＯＤ表は，平成11年度道路交通情勢調理するためのインターフェースを整備したものであ査データと神奈川県警，警視庁からの常時観測交通る．こういった効率的なインターフェースを整備・量を組合せ，さらにはミクロシミュレータの計算結普及させる仕組みを官民で推し進めることの意義は果を用いてネットワークのデータ更新を行いながら大きいと考えられる．

図‑4

収斂させ，現況ＯＤ交通量を作成している．すなわ
ち，先に紹介した沖縄サミット手法と東京23区ロ（２）DRM 利用に際してのモデル側での対応ードプライシングを併せた手法に，さらにネットワ

DRM のようなネットワークデータを利用する場

ークのデータ更新も一連の流れの中で行っており，合，交通シミュレータ側でも対処しなければならな

現在のコンピュータならではの手法であろう．また，い課題として，次のようなものがあげられる．

ＯＤの修正もどのように行うべきかのロジックを明① 信号制御パラメータの電子データ利用が期待でらかにしており，我々でもこの論文に示すようなデきない場合，何らかの方法で交差点部の容量低ータを収集すれば，交通実態調査を行わずとも大規下をモデル側で表現しなければならない．

模シミュレーションが行えることを示している．

② 離散的なシミュレーションモデルでは，図-5 のような「井」型の微細構造で表現される交差点

４．大規模シミュレーションでのネットワーク設定でグリッドロックの発生が懸念されるため，何らかの方策で，これを回避しなければならない．

（１）国土基盤データとしての統合交通 DB 構築

このうち①については，追従走行を車両移動の実務においては，大規模シミュレーションで用い基本ロジックとしたモデルの場合，何らかの仮定をるネットワークを手作業で一から作り上げるのは現おいて信号制御データを内部で生成する必要があり，実的ではなく，電子化された既存の道路ネットワー

特に現示の設定手順が煩雑となるが，交通流特性をクデータ(以下，電子道路地図データ)を利用するのリンクパラメータとして指定するタイプのモデルでが一般的である．現在利用できるデータとして，は，リンク(流出)容量に信号スプリットを乗じて明規模ネットワークへの動的交通シミュレーションの適用は現在より一層容易になることは間違いないであろう．
一方，「交通情報の提供に関する指針」の改正（2002年4月26日付，国家公安委員会委員長による告示）に伴い，民間企業でも道路交通情報の収集が可能となっている．これらを受け，CCDカメラ等によるナンバープレートマッチング技術が民間企業に浸透し，通過交通量の計測と同時に旅行時間の計測が容易になってきている．これらも動的交通シミュ
レーションへの重要な入力データまたは検証用デー
図‑5 「井」型交差点でのグリッドロック状態示的に低減させるだけで良く，データ設定作業量のタになる．すなわち，時代が動的交通シミュレーションへ向かっていると言わざるを得ない．

面で有利である．
また，②については，シミュレーションモデル側

参考文献

でネットワーク操作機能を実装し，「井」型交差点

1)堀口良太,小根山裕之:適用事例を通した交通シミを縮退操作により，シンプルな「＋」型交差点に変ュレーション利用実態の分析と利用促進への課題,換するなどの対処方法がとられる．ただし，この場

土木学会論文集,No.709/Ⅳ‑56,pp61‑69,2002

合はネットワークトポロジも変更されるため，オリ2)岡村寛明,永田尚人,福田博司:沖縄サミット開催

ジナルのデータを基にしていた信号制御データや交時における交通規制の影響評価について,土木学会

通規制データを，同時に整合をとって変換するなど

第55回年次学術講演会第Ⅳ部門論文集,2000の対処が必要になる．

3)小根山裕之, 桑原雅夫:路側観測交通量から時間変化するOD交通量の推定,交通工学,Vol.32,No2,pp５．大規模シミュレーション適用環境の今後

5‑15,19974)村上康則,小根山裕之,桑原雅夫:東京23区ロード

今後もコンピュータの処理速度向上につれて，大プライシング導入に伴う交通運用政策に関する研究,規模シミュレーションモデルも，様々なニーズに合第26回土木計画学研究・講演集,2002.11

わせて開発されてくるだろう．したがって，ここで

5)白濱好文,屋井鉄雄,神田学,福田大輔:マイクロシ

は入力データ獲得の面から，今後を議論する．

ミュレーションを活用した交通と大気環境の広域評

まず，VICSやETCなどの車載通信機器を利用した価システム,第27回土木計画学研究発表会（春大ＯＤデータの獲得に期待が集まっている．累計出荷会）,2003.06

ベースで見ると，VICS端末は2003年12月末現在で約

6)後藤亮,白濱好文,屋井鉄雄:広域ネットワークを

8)

800万台 ，ETC端末は2003年3月末現在で約200万台対象とした交通・環境ミクロシミュレーション,第29)となっている．2001年度の日本の自動車保有台数

2回交通工学研究発表会論文報告集,pp129‑132,2002

は，約7300万台であるから，10台中1台は必ずVICS

7) 柴崎亮介,赤羽弘和：統合交通状況データベース

車であり，100台中3台は必ずETC車である．高速道の構築,ITSに関する基礎的線端的研究報告書,建設路に限れば，ETC端末搭載車両の利用率は，都市間省土木研究所･東京大学生産技術研究所,2001年3月)

高速で約14.8% ，首都高速道路では18.4%，阪神高8）（財）道路交通情報通信システムセンター:速道路では10.5%になっている9)．

http://www.vics.or.jp/

この数値は，本稿の冒頭で述べた道路交通情勢調査の抽出率を上回ると考えられる．端末搭載車から自動的に位置情報を収集できるようになれば，大9）財）道路システム高度化推進機構:
http://www.orse.or.jp/