インターネットITSプローブ情報システムによる信号制御の性能指標モニタリング実証実験*
Internet-ITS Probe Experiment For Monitoring the Performance of Traffic Signal Control*
堀口良太**，和田光示***
By Ryota HORIGUCHI** and Koji WADA***

本稿では，次世代インターネット技術(Mobile④交通サービス水準モニタリング③異常事象検出IPv6)で車と社会を密接に結ぶインターネット ITS基盤を利用する，(財)日本自動車研究所(JARI)が推進する「統合型車載機」を中核としたプローブ情報

データ緻密化

１．はじめに蓄積データ重視

リアルタイムデータ重視システムの応用可能性について，実証実験により評②渋滞情報取得

価した事例を報告する．JARI では，プローブ情報
データ簡素化

活用の方向性を「蓄積／リアルタイムデータをどれくらい重視するか」と「緻密なデータを必要とする①車両動体管理か簡素なデータで十分とするか」の 2 つの軸で整理し，図−１に示す①〜④の代表的なアプリケーションを想定した技術開発を行っている．平成 12 年度の実証実験から現在まで，①車両動体管理や②渋滞情報取得への応用可能性を検討してきた 1)．
平成 15 年度は，④交通サービス水準モニタリン
グを題材にして，実証実験を実施した．この範疇のアプリケーションには，これまでにも道路整備による旅行速度の向上を長期間のプローブ運用で継続的に評価する試み 2)が報告されているが，今回は次のような意図のもとで，バス路線における公共交通優先信号制御システム(PTPS)の効果とバス運行のサービス水準を計測することを目的としている．
① PTPS のように，比較的短い区間の街路で運用されるシステムを評価する場合，旅行時間は偶然の信号停止の有無で大きく異なるため，人手による数回の調査では個別サンプルのばらつきを排除して評価することは難しい．プローブ情報システムを活用すれば，蓄積した多量のデータ* キーワーズ：
プローブ，統合型車載機，バス，PTPS，ITS** 正員，工博，(株)アイ・トランスポート・ラボ，〒162-0824 東京
都新宿区揚場町 2-12-404，TEL/FAX 03-5261-3077，E-mailhoriguchi@i-transportlab.jp*** (財)日本自動車研究所 ITS センター，〒105-0012 東京都
港区芝大門 1-1-30 日本自動車会館 12 階，Tel: 03-57337924, Fax: 03-5473-0655

図−１

4 つのプローブ情報アプリケーション

を用いて，高い信頼性を備えた評価が可能であることをアピールしたい．
② 路線バスをプローブとする場合，渋滞が激しくても，それを避けることなく定められた路線を繰り返し走行する利点がある．統合型車載機で収集される様々な走行状態を示す情報を活用して，バス走行挙動の特殊性を適切に処理すれば，確実に渋滞情報を得ることができ，同時に道路インフラの効率や，バスの運行サービス水準をモニタリングできるという，データソースの多面的な利用が可能であることを示したい．
なお，実証実験ではプローブの走行パターンから渋滞区間を即時に検出し，車載機からセンターへの情報転送を効率化する研究や，走行パターンを分類してデータベース化し，異常事象の検出に活用する研究なども行われているが，本稿では割愛する．
２．実験の概要（１）対象路線と交通状況
図−２に，今回の実証実験で評価対象とした延長

約3.6kmの路線と，そこで稼働しているPTPSの概要

表−１を示す．この区間には，①地点感応制御，②連続地

評価期間
プローブ台数
サンプル数

点感応制御，③連動感応制御，④通過支援制御(Bus‑FAST)の4種類のPTPS制御方式が導入されている．
各制御方式の内容は参考文献3)に譲る．

収集されたサンプル運行トリップ
2003年9月中旬〜2004年1月中旬
PTPSバス2台，非PTPSバス3台
上下あわせて約4000本

統合型車載機では1秒ごとの位置，速度，走行距

行政関係者への事前のヒアリングでは，当該区間での交通状況，およびPTPS制御効果に対して，以下のようなコメントがあった．

離，ウインカーON/OFFなどの走行状態値をハードディスクに蓄積しているが，実験ではその情報をSS(ショートストップ)とST(ショートトリップ)の走行イベント，およびウインカーON状態の並行イベント① 上り方向は朝に，下り方向は夕方に混雑のピークが見られる．休日は混雑しないので，PTPS をに変換4)して抽出した．なお，ここでは時速3km未満の区間をSS，それ以外をSTとしている．

稼働させていない．
② 路線の上下両方向を頻繁にバスが走行するので，（３）評価指標どちらか一方を極端に優遇するポリシーは許容されない．

本実験では，PTPS車両と非PTPS車両の別に，次の指標を比較する．

③ 対象路線に 2 本の主要幹線道路が交差しており，幹線道路へのスプリットを十分に確保することにも配慮しなければならないため，デリケートな制御を強いられる．

i)

区間旅行時間と停車時間構成
渋滞緩和に伴う旅行時間短縮効果を評価する指標．

上述の SS/ST 情報をうまく利用することで，単なる旅行時間だけでなく，信号やバス停での停車時間を④ 現状で，大部分のバスが PTPS 端末を搭載しており，実験で用いる非 PTPS 車両も，その前後を走行する PTPS 車両への優先制御の恩恵を受けているため，その差が小さい可能性もある．

区別して集計することもできる．
ii) ダイヤからの遅れ
バス利用者にとって見れば，時間短縮だけでなく，設定されたダイヤ通りに運行されているかどうかも重要な評価指標となる．

（２）収集された運行データサンプルとデータiii)燃料消費及びCO2排出量

実験では，この区間を走行するバスのうちの5台に統合型車載機を搭載した．期間中に収集されたサンプル運行データ数を表−１に示す．

12

至 T

行政の立場では，PTPS の導入でバスの運行状況が改善されるだけでなく，環境インパクトを軽減することが期待されている．

12

ビーコン①
(左レーン）

至 T
11

ビーコン②
上末吉
上末吉5丁目

【対象路線バス：A市営 13系統】（上末吉バス停⇒A駅東口バス停）

10

末吉神社入口
上末吉郵便局前
上末吉4丁目上末吉3丁目末吉地区ｾﾝﾀｰ入口
上末吉2丁目

9

ビーコン③

県道
8

上末吉1丁目末吉小学校入口
下末吉4丁目

ビーコン④

7

国道

6

末吉公団住宅前
下末吉下末吉1丁目
佃野町
三角

バス停
集中制御交差点
連動子機及びﾌﾘｰﾗﾝ★ 光ビーコン
エリア内制御交差点

A駅東口方面 PTPS制御内容

11

A駅東口方面 PTPS制御内容

環状2号

10

末吉神社入口
上末吉郵便局前
上末吉4丁目上末吉3丁目末吉地区ｾﾝﾀｰ入口
上末吉2丁目9

県道7

末吉小学校入口
下末吉4丁目末吉公団住宅前

1レーンしかない
反対車線3レーン（ﾋﾞｰｺﾝ④）

末吉消防派出所前
3三角バス停前

2

国道

6
ビーコン④
ビーコン③

森永橋入口

4

下末吉1丁目
佃野町
三角

5

森永橋入口

4

末吉消防派出所前

3三角バス停前2

ビーコン②

豊岡小学校入口
A駅西口入口ビーコン⑥(右レーン）
A駅東口入口=制御時間=
連続地点感応＝6：00〜23：00
連動感応＝6：00〜10：00
通過支援制御＝6：00〜16：00
20：00〜21：00

豊岡小学校入口
A駅西口入口

ビーコン①

国道

1

バス停
集中制御交差点
連動子機及びﾌﾘｰﾗﾝ★ 光ビーコン
エリア内制御交差点

8

上末吉1丁目下末吉

ビーコン⑤5【対象路線バス：A市営 13系統】（A駅東口バス停⇒上末吉バス停）

環状2号

上末吉
上末吉5丁目

A駅
私鉄A駅=制御時間=
連続地点感応＝6：00〜23：00
連動感応＝6：00〜10：00
通過支援制御＝6：00〜16：00
20：00〜21：00

至 弁天町

図−２ 対象路線と導入されている PTPS の概要

A駅東口入口

国道

1

A駅
私鉄A駅
至 弁天町

鶴見駅西口→上末吉

バス停付近での停車位置

バス停位置付近での停車
左ウインカー＋SS＋右ウインカー

080-404013064000

13063500-800-120-40

6:37

6:38

6:39

バス停での停車判定例

３．データクレンジング
データクレンジングとは，プローブの生情報を加工して，アプリケーションの目的に添った情報を抽出する処理5)である．ここでは，以下のクレンジン
グ処理を行っている．
（１）バス停・交差点通過タイミングの検出評価に必要な主要交差点やバス停にチェックラインを設け，このラインをバスが通過した時刻を走行軌跡の付加情報とした．
（２）バス停での停車判別
つぎに，対象区間中の SS を信号待ちによるものとバス停での乗降客サービスのためのものとを判別するため，次の①〜④のクレンジング処理を行った．
① バス停の前後50mで記録されたSSについて，② そのSS開始時刻を挟んでの前後数秒間で，左ウインカーがON状態になっており，③ かつSS終了時刻の直前の時刻に，右ウインカーがON状態になっていれば，④ そのうちの最もバス停に近いSSを，乗降客サービスのためのバス停での停車と判定する．
図−３は，あるバスの対象区間内での走行軌跡を時空間図上に折れ線でプロットし，チェックライン通過時点がわかるように，横軸と平行な線をバス停位置と主要交差点位置に引いたものである．また，グラフの背景に緑の縦縞が記されている時間は，左ウインカーONのイベントが記録されている時間帯，同様に赤の縦縞は右ウインカーONの時間帯を意味している．図からは，バス停付近のSS，すなわち青の図−４

上末吉

6:36

末吉橋

6:35

上末吉郵便局前

図−３

6:34

行定庵前

6:33

末吉不動前

6:32

末吉小学校前6:31

三 ツ池 道06:30

下末吉国道際

森永工場前

佃野13062500

三角

13063000

上り・バス停停車位置ずれ[m]13064500

鶴見神社前

左ウインカー
右ウインカー
TRAJ=4.0.rmIrrOdo.20030823.010
上末吉郵便局前バス停
行定庵前バス停
末吉不動前バス停
末吉小学校前バス停
三ツ池道バス停
上末吉ビーコン
下末吉交差点
下末吉国道際バス停
下末吉ビーコン森永工場前バス停
佃野バス停
三角バス停
三角交差点

下り・バス停停車位置ずれ[m]13065000

距離 [m]

120

その他の停車
バス停位置以外＆SS

13065500

13062000
6:29

40

バス停停車 SS の位置(赤…上り，青…下り)

折れ線が横軸と並行になっている区間の開始時刻前後で左ウインカーがONになっており，SS終了時刻の直前で右ウインカーがONになっていることが読みとれる．
ここで示した手順で，バス停での停車SSを判定し，各バス停について停車SS位置ずれの平均値と標準偏差を求めたものを図−４に示す．正の値は，バス停停車SS位置がバス定位置よりも下流側にあることを意味している．標準偏差の範囲を見ると，GPS測位精度と同程度の±10mの範囲に停車位置が収まっており，適切な位置精度でバス停停車が判定できていることがわかる．平均値がゼロでないのは，バス停そのものの位置をGPSで簡易に測定したため，真値ではないためと考えられる．
（３）燃料消費量と CO2 排出量の推計
燃料消費量の推計は，(大口ほか，2002)で提案された次式6)を適用した．

Q = 0.3T + 0.028 D + 0.056∑ δ k (v k2 − v k2−1 )k

ここで， Q:=

燃料消費量[cc]．

T:=対象区間の旅行時間[sec]D:=

対象区間の長さ[m]．

δk:=

時間帯 k で加速状態にあるときは 1，それ以外は 0 となる変数

vk:=

時間帯 k での速度 [m/sec]

この式の第1項と第2項は，推計の対象区間が決まれば求められる．第3項は停止状態から速度が単調増加するような，単純な発進挙動を考えれば，最終消費量とCO2排出量は，燃料に含まれる炭素が，エ的に到達する速度，すなわち自由流速度だけで求めンジンの燃焼状態によらず，いずれは酸素と結びつられる．ただし，渋滞末尾で2回以上停止する場合いてCO2となるため，比例関係が認められる．したは，いわゆるのろのろ運転状態で非渋滞の停止発進がって，CO2排出量推計値は燃料消費量推計値に換とは異なると考えられる．そこで，この状態での第算係数Kc(= 0.0231 [kg-CO2/cc])を乗じて求める．

3項の値を，車載機ハードディスク上に記録されて４．計測結果

いる1秒ごとの詳細なプローブデータから求めたと
22ころ，160.513 [m /s ] という値になった．
まず，ここでの分析結果のグラフの見方を示す．

従って，プローブ車両が，長さLの区間をT秒で走行する間にn回停止した場合，その区間での燃料・ 上り・下りの方向別に各評価指標の相対累積頻消費量Q[cc]は度分布をグラフ化している．凡例にｎ(サンプ2ル数)とE(平均値)を記載した．

Q=0.3T+0.028L+0.056*(δν>0*Vf +(n-1)*160.513)

・ PTPS車両と非PTPS車両とで時間帯別に線色を区となる．なお，Vfは自由流速度，δν>0は1回以上停止分した．赤系色がPTPS車両，青系色が非PTPS車した場合は１で，そのほかは0となる変数である．

両である．
・ 制御ポリシーで優先されている方向が時間帯でまた，大口らの論文でも指摘されるとおり，燃料
旅 行 時 間 分 布 ( 上 り)

旅 行 時 間 分 布 ( 下 り)

100%

100%

80%

旅行時間(秒)
PTPS・平 日 ・朝(n=164, E=1017)
PTPS・平 日 ・夕 ( n = 2 4 9 , E = 9 0 5 )非 P T P S ・平 日 ・昼 ( n = 3 6 3 , E = 9 2 1 )休日(n=655, E=893)

1800˜

1680˜1740

1560˜1620

1440˜1500

1320˜1380

旅行時間(秒)

PTPS・平 日 ・昼(n=267, E=922)
非 P T P S ・平 日 ・朝(n=230, E=1035)
非 P T P S ・平 日 ・夕(n=288, E=921)

PTPS・平 日 ・朝(n=162, E=860)
PTPS・平 日 ・夕(n=182, E=1005)
非 P T P S ・平 日 ・昼(n=407, E=916)
休日(n=656, E=852)

PTPS・平 日 ・昼(n=325, E=911)
非 P T P S ・平 日 ・朝 ( n = 2 7 1 , E = 8 6 6 )非 P T P S ・平 日 ・夕(n=199, E=1037)

上 りは 朝 ピークで平 均 18 秒 ( 1 . 7 4 % )の 短 縮 ．
下 りは 夕 ピークで平 均 32 秒 ( 3 . 0 9 % )の 短 縮 ．

図−５

区間旅行時間の比較

信 号 待 ち 停 車 時 間 分 布 ( 下 り)

バ ス 停 停 車 時 間 分 布 ( 下 り)

100%

100%

80%

PTPSの 旅 行 時 間 短 縮 効 果 は ，信号待ちでの停車時間が削減
60%
され た ことによる．

信号待ち停車時間(秒)PTPS・平 日 ・朝(n=162, E=190)
PTPS・平 日 ・夕(n=182, E=243)
非 P T P S ・平 日 ・昼(n=407, E=205)
休日(n=656, E=190)

PTPS・平 日 ・昼(n=325, E=199)
非 P T P S ・平 日 ・朝(n=271, E=192)
非 P T P S ・平 日 ・夕(n=199, E=265)

900˜960840˜900780˜840720˜780660˜720600˜660

540˜600480˜540420˜480360˜420300˜360240˜300900˜960840˜900780˜840

720˜780660˜720600˜660

540˜600480˜540420˜480360˜420300˜360

240˜3000%

180˜2400%60˜120

20%120˜18020%

180˜24040%

120˜18040%

当 然 ，バ ス 停 で の 停 車
時間には変化がない．

0˜6060%60˜120相対累積頻度80%

0˜60

相対累積頻度1200˜1260

1080˜1140

960˜1020

1800˜

1680˜1740

1560˜1620

1440˜1500

1320˜1380

1080˜1140

960˜1020

1200˜1260

0%840˜9000%

720˜78020%600˜66020%

840˜90040%

720˜78040%600˜660

60%

480˜540

相対累積頻度

両 方 向 ともに ，ピー ク時 間 帯 にPTPS の 旅 行 時 間 短 縮 効60%
果が確 認 で きる．

480˜540

相対累積頻度

80%

バス停停車時間(秒)PTPS・平 日 ・朝 ( n = 1 6 2 , E = 1 3 5 )PTPS・平 日 ・夕 ( n = 1 8 2 , E = 1 6 3 )非 P T P S ・平 日 ・昼 ( n = 4 0 7 , E = 1 5 1 )休日(n=656, E=134)

下 りは 夕 ピークで平 均 22 秒 ( 8 . 3 % )の 短 縮 ．
停 止 回 数 に す ると，1.0 回 /走 行 の 減 少 ．

図−６ 旅行時間中の停車時間内訳の比較(下りのみ)

PTPS・平 日 ・昼(n=325, E=153)
非 P T P S ・平 日 ・朝 ( n = 2 7 1 , E = 1 3 4 )
非 P T P S ・平 日 ・夕 ( n = 1 9 9 , E = 1 6 7 )異なるので，上りは朝ピーク時間帯を，下りは（２）定時性の改善効果
図−７は，ダイヤで設定されたバス停通過時刻に夕ピーク時間帯を太線で強調している．

対して，実際の通過時刻がどれくらい遅れているかを比較したものである．これを見ると，下り方向は（１）区間旅行時間の改善効果
図−５は区間旅行時間の分布を比較したグラフで

PTPS車両の方が遅れ量は小さくなっており，定時性ある．旅行時間には，信号待ちによる停車もバス停の向上が認められる．2分未満の遅れですんでいるでの停車も含まれている．図より，両方向ともに，車両の割合を見ると，非PTPS車両では59%だったのピーク時間帯にPTPS車両の旅行時間が非PTPSのものが，PTPS車両では68%に増えていることがわかる．

よりも短い方に分布しており，旅行時間の短縮効果

しかしながら，上り方向では旅行時間の短縮効果が確認できる．平均値で見ると，上りは朝ピークでがあるにもかかわらず，定時性には変化が認められ18秒(1.74%)の短縮，下りは夕ピークで32秒(3.09%)

ない．理由の一つには，朝ピーク時の運行ダイヤがの短縮効果があった．この差は全体に比べるとわず余裕をみてバス停間の所要時間を決めていることがかに見えるが，統計検定では平均値が等しいという考えられる．実際のダイヤを確認すると，オフピー仮説が5%の有意水準で棄却された．

ク時では区間全体の旅行時間を16分としてダイヤがこの旅行時間のうち，停車時間を信号待ちによる設定されているが，朝ピーク時だけは20分に設定さものとバス停でのものに分けて比較したものが図−れている．このダイヤはPTPS導入前に設定されたも６である．バス停での停車時間分布は，PTPSの動作のと考えられるが，朝ピーク時間帯でのPTPSによるに関係ないはずであり，グラフからもPTPS車両と非時間短縮効果が認められることから，運行間隔を今PTPS車両の違いは読みとれない．一方，信号待ち停よりも短く設定できることが示唆される．

車時間は，PTPS車両のほうが非PTPS車両よりも短くなっており，上りでは平均18秒，下りでは平均22秒（３）環境インパクトの軽減効果
図−８に燃料消費量推計値を比較した結果を示す．

短縮されている．これは旅行時間の短縮分にほぼ等しく，PTPSによる制御の結果が，旅行時間の短縮に実際にはプローブとしたバスは液化プロパンガス(L寄与していることが読みとれる．なお，信号待ちにPG)車両であるが，上述の大口による推計式の係数よる停車回数を比較したところ，朝ピーク時の上りは乗用車クラスのガソリン車のものしか用意されてでは1走行あたり約0.7回，夕ピーク時の下りでは約いないため，ここではガソリン車に換算して評価し1回減少していることがわかった．ている．
両方向についていえるのが，ピーク時間帯以外でバス停でのダイヤからの平均遅れ時間相対値分布(上り)バス停でのダイヤからの平均遅れ時間相対値分布(下り)

100%

100%

ダイヤからの平均乖離時間時間(分)PTPS・平日・
朝(n=164, E=1.62)
PTPS・平日・夕(n=249, E=1.19)
非PTPS・平日・昼(n=363, E=1.30)

PTPS・平日・昼(n=267, E=1.31)
非PTPS・平日・
朝(n=230, E=1.70)
非PTPS・平日・夕(n=288, E=1.26)

下り方向は定時性が向上している．

60%＜2分未満の遅れ＞
非PTPS → 59%
PTPS → 68%

40%

ダイヤからの平均乖離時間(分)PTPS・平日・朝(n=162, E=0.85)
PTPS・平日・夕(n=182, E=2.13)
非PTPS・平日・昼(n=407, E=1.33)

図−７ ダイヤ設定時間からの遅れ時間分布の比較

PTPS・平日・昼(n=325, E=1.37)
非PTPS・平日・朝(n=271, E=0.94)
非PTPS・平日・夕(n=199, E=2.34)

15˜

13˜1411˜129˜107˜85˜63˜41˜20%-1˜020%-3˜-2

相対累積頻度80%-5˜-415˜

13˜1411˜129˜107˜81˜2-1˜00%-3˜-220%

5˜640%

上り方向は，PTPSの時間短縮効果があるのに，定時性には変化が認められない．
↓
運行ダイヤの間隔が余裕をみて決められている．
ピーク時20分
オフピーク時16分↓
運行間隔を短くできる可能性がある．
3˜460%-5˜-4

相対累積頻度80%燃料消費推定量分布(上り)

燃料消費推定量分布(下り)40%

燃料消費量(ml)PTPS・平日・朝(n=164, E=605.01)
PTPS・平日・夕(n=249, E=566.49)
非PTPS・平日・昼(n=363, E=581.46)

900˜

860˜880660˜680620˜640580˜600540˜560500˜520460˜480420˜440380˜400340˜360300˜3200%820˜840

夕ピーク以外の時間帯にも改善効果が認められる．

20%

900˜860˜880

820˜840780˜800

740˜760

620˜640580˜600540˜560500˜520460˜480420˜440380˜400340˜360

0%300˜32020%700˜720

朝ピーク以外の時間帯にも改善効果が認められる．

780˜800

40%

60%

740˜760

60%

700˜720

相対累積頻度

＜燃費＞
100%
PTPS
6.27 [km/L]
非PTPS
6.24 [km/L]
80%＜燃料消費削減効果＞
１走行あたり 3.02 [mL]660˜680

相対累積頻度

＜燃費＞
100%
PTPS
6.19 [km/L]
非PTPS
6.15 [km/L]
80%＜燃料消費削減効果＞
１走行あたり 4.17 [mL]

燃料消費量(ml)PTPS・平日・
昼(n=267, E=580.96)
非PTPS・平日・朝(n=230, E=609.48)
非PTPS・平日・夕(n=288, E=571.85)

図−８

PTPS・
平日・朝(n=162, E=562.35)
PTPS・平日・夕(n=182, E=590.72)
非PTPS・
平日・昼(n=407, E=575.28)

PTPS・
平日・昼(n=325, E=570.72)
非PTPS・
平日・朝(n=271, E=563.06)
非PTPS・
平日・夕(n=199, E=600.16)

燃料消費推計量の比較

もPTPS車両の分布曲線が非PTPS車両のものよりも左4%)，下りは夕ピークで平均32秒(3.09%)旅行時に偏っており，削減効果が認められることである．

間が短縮された．

ピーク時の1走行あたり燃料消費量の差を見ると，② 下り方向には定時性の向上が認められ，2分未満

上りでは平均で4.17ml，下りでは3.02mlの削減効果の遅れとなる車両が非PTPSの59%にくらべて，PTがあったことになる．

PSでは68%に増えている．また，上り方向では定旅行時間の短縮効果は，下りの方が大きかったが，時性の向上は見られないが，現状ではピーク時

燃料消費推計量では上りの削減効果の方が大きくなのダイヤが余裕を持って組まれており，運行間っている．これは，下りの夕ピークの方がもともと隔を短くできる可能性がある．

上りに比べて高い速度域に分布しており，その状態③ 両方向とも時間帯を問わず環境インパクト指標

での旅行時間短縮よりも，渋滞が相対的に激しい，の改善効果が認められる．とくに混雑が顕著な

低い速度域での改善の方が，燃料消費量の削減効果

上り方向での改善効果が大きい．の面では大きくなると解釈される．
同様にCO2排出量推計値を比較したところ，ピーPTPSの効果を評価するのであれば，本来は導入のク時の1走行あたりでは，上り方向では0.11g，下り前後で同様の調査を実施し，その差でもって議論さ方向では0.08gとなった．

れなければならない．今回は実施時期の都合で，導入後にPTPS車両と非PTPS車両が混在する条件での評５．結論

価となってしまった．このため，前述の通り，非PTPS車両も前後を走行するPTPS車両への優先制御の恩以上，A市バス路線において，平成15年9月〜平成16年1月にかけて収集した，約4000回の走行データ恵を受けていると考えられ，有意な差を示すことが困難ではないかと危惧されていた．

を用いて，同区間に導入されているPTPSによるバスそのような難しい状況にも関わらず，多様な視点運行状況の改善効果を分析した．評価では，①区間からの改善効果を定量的，かつ高い信頼性で示せた

旅行時間の短縮効果，②定時性の向上，③環境インことで，プローブによって交通インフラのパフォーパクトの軽減効果を示す指標を比較した．その結果，マンスを評価し，定常的にモニタすることの優位性以下のような知見を得た．

をアピールすることができたといえよう．いずれの効果も，絶対量ではわずかしかないように見えるが，① 両方向ともピーク時において旅行時間の短縮効

多数のサンプルをもとに評価した結果であり，統計果が認められ，上りは朝ピークで平均18秒(1.7

的に有意な差があると認められるたことは，人手による数日間の調査では得られない利点である．
参考文献１）自動車走行電子技術協会：ITSの社会的有効性に係るシステムの実証報告書，平成14年3月．
２）K. Makimura, et al.: Performance indicatormeasurement using car navigation systems, TRB
Annual Meeting, 2001.
３）新倉聡：PTPSにおける信号制御手法について，交通工学，第38巻2号，2003．
４）堀口良太：走行イベント単位でのプローブデータ記録
方式の効用，土木計画学研究・講演集，Vol.26，2002．
５）堀口良太，ほか：
プローブデータのクレンジング処理と車種別の運行特性分析，土木計画学研究・講演集，Vol.26，2002．
６）大口敬, 片倉正彦, 谷口正明 (2002): 都市部道路
交通における自動車の二酸化炭素排出量推定モデル,
土木学会論文集, No.695/IV-54, pp.125-136.