計画行動・即応行動を考慮した回遊行動エージェントモデルの開発
名古屋工業大学大学院工学研究科社会工学専攻博士後期課程 吉田琢美※
名古屋工業大学大学院工学研究科社会工学専攻 兼田敏之
1.背景及び目的
現代の大都市においては、商業地来訪者の行動パタンは極めて多様化が進んでいる。そのため、賑わいのある商業地構成を考える際に、ミクロな歩行者行動のボトムアップ的解析を行うことの必要性が増して来ている。ここで着目すべきは、歩行者の商業地における回遊行動である。なぜならば個々の回遊行動は、来訪者自身が持つ選好パタンに応じた計画行動や、代替探索や情報収集といった即応行動の複合的活動と言い得、また来訪者の行動の集積は、商業地における施設集積の効果とも密接に関連するからである。ゆえに、商業地における歩行者回遊行動のシミュレーションモデルの構築は、商業地構成を分析するうえでの有用なツールとなりうる。
歩行者回遊行動モデルの既存研究としてはマルコフ連鎖を用いるものが多く、斎藤・石橋(1992)によるノード間遷移確率行列とロジットモデルに基づくもの、兼田・横井・高橋(2000)による施設種間遷移確率とハフモデルを用いたものなどが挙げられる。しかし、回遊行動は本来非マルコフ性の行動であり、これらマルコフモデルによる表現には限界がある。また、同行動のモデル化に際しては、回遊行動の大きな特徴である計画行動・即応行動の表現が必要であると考えられ、更には来訪者の施設選択パタンの多様化を踏まえ、より多様な表現に適したモデリング手法を模索すべきである。これらの点については、知能を有する個体が自律性を持って行動するエー
ジェントベースモデル(Agent-Based Model: ABM)が有用であると考えられるが、同手法を用いたモデル構築も未だなされていない。よって、これらの課題に応えるシミュレーションモデルの構築が求められる。
本研究では以上の観点より、計画行動と即応行動を備えた回遊行動エージェントによるシミュレーションモデル開発の枠組を述べると共に、試作版を用いたシミュレーション結果の分析を行う。
2. 回遊行動エージェントモデルの全体概念
2.1 回遊行動の特徴の考察とモデル設計
まず、回遊行動の特徴である計画行動と即応行動について考察した。本研究では、回遊表 1 回遊行動の階層的特徴
行動の性質 行動の類別
意味
動機（目的関数）
即応性・高 寄り道行動 最短経路外の通行経路選好，探索動機
随時行動 移動中の下記以外への施設立寄り 施設選好，探索動機
代替行動 用事不解消時の代替施設立寄り 個々の用事の達成
計画性・高 計画行動 商業地来訪前に予定された立寄り 制約下での用事群の効率的解消

行動を 4 階層に分類する。その一つは計画行動であり、来訪者が商業地来訪前に来訪施設と来訪時刻を予定した行動である。

計画立案モデル

これに対し即応行動には、(a)施設来訪時に用事解消に失敗した際、知識と状況を踏まえて代わりとなる施設へ来訪する代替自宅・用事発生・事前計画立案・商業地来訪意思決定

交通機関

寄り道行動が存在する。以上に述べた回遊行動の階層的特徴を
表 1 に示す。本研究では、計画行動と代替行動を行うエージ
ェントの行動モデル設計に取り組んだ。
2.2 エージェントの行動モデル
単極性の商業地を想定した際のエージェントの行動モデルは(1)自宅における計画立案モデル；(2)商業地内回遊モデル；(3)

商業地

帰宅

短経路から外れて歩行し、その経路上に立地する施設へ立寄る

来訪行動；(b)突発的にこれら以外の施設へ立寄る随時行動；(c)最移動モデル

・施設間移動・用事解消・代替行動・知識更新・帰宅判定
商業地回遊モデル

図 1 エージェント行動モデル概念

自宅・商業地間移動モデルの 3 モデルより構成される。(1)では各エージェントに対し、各種の用事とタイムバジェットとが与えられ、エージェントはそれらと各自が持つ知識ベースに基づいて商業地への来訪日時と商業地内における回遊行動の事前計画を生成する。(2)では、(1)で生成された計画によって商業地に来訪したエージェントが用事の解消を目的として各施設を回遊する。用事の解消に失敗した場合は、計画が随時変更される即応行動が発生する。また、エージェントはおのおのの知識ベースをこれらの回遊行動結果に基づいて随時更新し、以後の商業地来訪時に活用することとなる。(3)は上記の(1)と(2)を結び、エージェントの自宅と商業地間の往復を表現する移動モデルである。以上に述べたエージェントの行動モデル概念を図 1 に示す。なお、本稿では(1)(2)を中心に説明する。
2.3 商業地の空間階層モデル
商業地の空間モデルは 3 層の階層構造として表現する。すなわち(1)商業地全体を表現する全域モデル；(2)商業地内の各地区を表現する地区モデル；(3)各地区同士を結ぶ地区間経路；(4)各地区内に存在する施設；(5)各地
区内において施設間を結ぶ経路を表現する地区内経路である。(1)は本モデル内で最上位に位置し、(2)及び(3)を持つ。同様に(2)は(4)及び(5)を持つ。
3.エージェント行動モデルの構築
3.1 エージェントの属性設定
本モデルでは、性別(男性/女性)・住所(近距離/中距離/遠距離)・年齢(30 歳未満/30 歳〜49 歳/50 歳以上)・職業(会社員/自営業/主婦/学生)・交通手段(鉄道/自動車) の 5 種別をエージェントの属性として設定した。
3.2 計画立案モデル
計画立案モデルは(1)用事生成、(2)商業地来訪意思決定、(3)タイムバジェット生成、(4)計画立案の４モジュールで構成される。
(1)用事生成モジュール: このモジュールは、各エージェントに対し商業地で解消する必要がある用事を与える。
各エージェントに与えられる 1 日あたり用事数 n はポアソン分布に従うものとし、大岩らによる大須調査結果(2003)に基づく逆シミュレーション結果によりλ=0.17 とした。各用事には、用事種別(施設種別種に対応)、来訪予定施設、解消所要時間、制約条件の計 4 種のプロパティ値が存在する。以下、各プロパティの決定方法について述べる。
1)用事種別は、エージェント属性毎に与えられる用事種別選定行列(後述の表 5 に例示)から算出された確率を用いて決定される。
2) 来訪予定施設は、用事種別に一致する施設を各エージェントが持つ知識ベースを検索し選択する。検索と選択は強化学習で用いられるε-グリーディ手法により、候補施設中から確率(1-ε)で選好値 w が最大となる施設を選択し、確率εで該当施設をランダムに選択(但し w が負の施設は除外)するものとした。
3)解消所要時間は、用事種別毎に与えられた平均μ・標準偏差ρ
による正規分布により発生する。

表 2 用事の制約条件型種別
用事の開始時刻 用事の終了時刻
完全閉型
始点固定閉型
両端閉型
始点閉型
終点閉型
完全開型

(2)商業地来訪意思決定モジュール: あるエージェントの用事の数が x である時、このエージェントが商業地への流入を試みる確率 p は、以下に示す累積ポアソン分布によるものとした。
xx

(式 1)

なお λ v はエージェントの属性に応じ、表 3 の係数を用いて以下の式で求めた(αは都市モデルの定数)。

浮動型
制約なし
浮動型
制約なし
浮動型
制約なし

※固定型：制約時刻ちょうどに必ず開始(例:コンサート,映画,予約 etc…)※浮動型：制約時刻の内側に対して自由(例:通常店舗の開/閉店時刻)

4)制約条件は、表 2 の 6 種別から 1 つがランダムに与えられる。

p = ∑ i =1 λ v e − λv / x!

固定型
固定型
浮動型
浮動型
制約なし
制約なし

表 3 属性別λv 算出係数
属性属性値
男性0.926
女性
1.108
近距離0.828
中距離1.510
住所λad遠距離1.884
0.857
30 歳未満年齢 30 歳〜 49歳 1.184
λag
0.920
50 歳以上
会社員
1.107
職業
自営業
0.481
λw
主婦
1.782
学生
0.885
性別
λg

λ v = λ g × λ ad × λ ag × λ w × α

(式 2)

START

用事の順位付け

表 3 中の値は後述する大須地区回遊行動調査のデータ分析により求めている。

Yes

固定制約有(3)タイムバジェット生成モジュール: エージェントが順位=1
No

No

商業地来訪を決定した後、ポアソン確率により来訪日が、正規分布確率により行動可能時間帯がそれぞれ生成され、Yes浮動制約内でランダムに配置挿入済の用事と比較与えられる。これをタイムバジェットと呼ぶ。

挿入可能(4)計画立案モジュール: タイムバジェットの制約条件

No下において、蓄積された用事を効率よく解消する行動計

削除

Yes

挿入固定制約残画を生成するモデルである。この時、用事に付属した制Yes

No

約条件を満足する充足解を求めるため、図 2 に示すア
用事残有ルゴリズムを用いて n 個生成した仮プランを、プラン

Yes

挿入余裕有挿入

NoNoに組み込んだ用事の数と予定行動時間長の 2 変数を用

Yes

END

削除

いて辞書式順序により評価し、最も価値の高いプランを図 2 計画立案モジュールのフローチャート選択することとした。計画立案の例を図 3 に示す。
3.3 商業地回遊モデル
商業地回遊モデルは(1)施設間移動、(2)用事解消、(3)代

1.用事生成14時開始 16時終了

用事A

Type:完全閉型替行動、(4)行動後処理の 4 モジュールから構成される。

Type:始点固定閉型(1)施設間移動モジュール: エージェントの商業地におけ

Type:両端閉型る移動を表現する。各エージェントは行動計画に記された用事の来訪予定施設プロパティを読み込み、当該施設の所

18時予約

用事B
用事C

12時

21時

3.用事の割り付け
14時開始 16時終了に用事解消モジュールの実行を開始、満たされていなけれ次に始点固定閉型を割り付ける
14時開始 16時終了

12時

用事A
12時

用事A

をある施設で解消しようとして行動する際、その成否を決

18時予約

21時

18時予約
用事C

21時

用事B

4.出発時間の決定
退出時刻
18時予約

14時開始 16時終了

用事A

移動時間

(2)用事解消モジュール: エージェントがある店種の用事

21時

用事B

最後に両端閉型を割り付ける
14時開始 16時終了

13時ば当該地点にて待機する。

完全閉型を最初に割り付ける

用事A

在地区を目的地に設定する。そして、目的地までの最短経を移動、目的地到達後、時刻制約が満たされていれば直ち

10時開店/20時閉店

2.タイムバジェット生成

12時

路をダイクストラ法により算出し、これに従って商業地内22時閉店

用事C

用事B

21時
移動時間

図 3 行動計画の立案例

定する。解消を開始してから解消所要時間が経過した段階で、解消確率により用事が解消される。
(3)代替行動モジュール: 用事解消モジュールにおいて用事の解消に失敗した場合、その解消を目的として保持し続けるか否かの意思決定と、そのための代替施設の検索及び行動計画の組換えを行う。この時、代替施設探索はε-グリーディ手法により確率εで同種の候補施設をランダムに選択、確率(1-ε)で以下に示す評価関数が最大値となる施設を選ぶこととした。代替施設の選択後は計画立案モジュールを呼び出し、行動計画を組み換える。

f (l , β ) = w ⋅ β + (1 − β ) /(l + 1)

β = tR / t A

(式 3)
(式 4)

但し、
・w ：各代替候補施設の選好値
・l ：現在地から代替候補施設までの距離(ダイクストラ法により算出)
・ t R ：残り商業地滞在可能時間
・ t A ：商業地滞在可能時間

また、式 3 においてβが 0.1 未満か、用事に固定型制約条件が付いていた場合は代替探索を打ち切り、次の用事解消に向かう。
(4)行動後処理モジュール: 用事解消の判定後、エージェントは選好値 w の更新と帰宅判定の 2 つの処理を行う。
選好値の更新は用事解消の成否に応じ、平均μ=3・標準偏差ρ=1 の正規分布に従う報酬値を解消成功時は加算、失敗時は減算する。また帰宅判定においては、エージェントが全用事を解消、もしくは行動可能時間の限度に達した場合に帰宅を選択する。この際、鉄道利用者は現在地の最寄り駅、自動車利用者は商業地来訪時に利用した駐車場を、それぞれ退出地点として設定する。
4. 大須地区をケーススタディとしたシミュレーションによるモデルの検証
4.1 大須地区への適用
本シミュレーションモデルの妥当性を評価するため既存調査に基づき、名古屋市中区の大須地区(図4)を対象にシミュレーションを行った。同地区のモデル化にあたっては、地区全域を商業地全域モデル、各商店街を各地区モデル及び各交差点にそれぞれ当てはめた。図 5 に示すとおり、地区数は 35、施設種別数 7、施設総数は 685 である。また、式 2 のエージェント商業地来訪確率においてα=2.13 とし、施設種別の標準所要時間は表 4、用事種別選定行列は表 5 に設定した。なお、選好値の初期値は全施設に対しμ=5・標準偏差ρ=2 の正規分布に従って設定した。また経路については、地区間経路は必ず各地区の中心間を結び、一方、地区内経路は全て地区の中心と各施

表 4 店種別標準滞在時間(分)μρ
店種
飲食･食料品 26.37 17.39
雑貨･家具 17.09 16.12
電化関連
25.21 21.05
衣料品
25.68 54.93
寺社･公園 12.56
8.81
中古品
34.17 25.03
その他
60.75 122.26

表 5 用事種別選定行列(%)

食料品・ 雑貨・ 電化
エージェント属性 飲食店 家具 関連男
21.7 10.0 38.6
性別 女
25.8 13.5
8.7
30歳未満
21.5 12.8 22.8
年齢 30‑49歳
25.3 11.6 26.9
50歳以上
24.6 11.8 18.7
鉄道
23.4 11.4 22.9
手段 自動車25.0 10.4 27.7

地区上前津駅出現ポイント広域街路
5/3/4/7/0/2/3に 0 と仮定したため、

7.2
21.2
23.4
11.4
11.0
15.7
14.6

14/0/1/0/0/0/15

店舗構成(飲食・食料品/雑貨・家具/電化関連/衣料品/寺社・公園/中古品・複合施設/その他)

5/3/4/7/0/2/3

5/4/5/4/0/5/10

赤門通(西)北新天地通

赤門通(中)

設間の距離に差はないものとなっている。また、

14/2/0/8/1/5/9

本町通
(北)

2/33/6/8/0/0/17

10/2/0/30/0/2/2

全経路・全施設とも全てのエージェントに対し既知の存在であるとした。
エージェントの居住地属

大須
観
音
駅

大須観音通

裏
門前町通
(北)

万松寺通(西)本町通(南)

7/6/1/5/0/4/0

10/3/1/31/0/2/2

新
天地通
(北)

万松寺通(中)
裏
門
前
町通
(南)

大津通
(北)

4/2/0/4/0/3/2

4/1/0/2/0/2/3

5/2/0/3/0/3/1
10/4/2/8/1/5/0

1/10/2/5/0/0/8

仁王門通

東仁王門通(西)東仁王門通(東)れ市内、県外を当てはめ

14/8/0/27/0/0/7

12/3/0/23/0/0/0

11/4/2/20/1/0/0

大津通
(中)

大須301
駐車場

万松寺通(東)新天地通(南)5/1/1/10/0/1/1
3/2/1/3/0/2/1

8/2/1/4/0/13/0

性の近・中・遠はそれぞた。

10.8
14.4
8.5
13.815.4
13.5
11.5

赤門通(東)

同一地区内においては施
16/13/0/9/0/7/1

5.6
8.9
5.8
6.3
11.0
5.7
5.1

矢場町駅

交差点

なお、現時点においては

衣料 寺社・ 中古品・ その品
公園
複合施設 他

凡例

赤門通(西)

設間とを結ぶものとする。
地区内経路の距離は一律

図 4 名古屋市大須地区

図 5 モデル化された大須地区の概要

大津通(南)

上前津駅

6.1
7.5
5.2
4.8
7.4
7.4
5.8

4.2 エージェントの行動から見た本モデルの検証
ここでは、シミュレーション結果のログの解析により得られた個々のエージェントの回遊行動を観察する。
最初に、<Agent65>が 73 日目に商業地を来訪した際の行動軌跡を図 6 に示す。このエージェントは<中距離>に在住する 30 歳未満の男子学生であり、施設<2040>(図中①、以下同)と施設<17023>(②)の来訪を計画し、鉄道によってこの商業地に来訪した。行動結果を見ると、上前津駅で下車した後、計画通り①・②へ来訪。
いずれも用事解消に成功し、②の最寄り駅であ図 6 <Agent1206>の行動軌跡

る矢場町駅から退出、帰宅している。
これに対し、<Agent65>が 70 日目に商業地を来訪した際の行動軌跡を図 7 に示す。このエージェントは<遠距離>に在住する 30〜40 代の 女 性 主 婦 で あ り 、 施 設 <19011>( ① ) ・<13006>(②)・<1>(③)・<44>(④)・<6007>(⑥)の来訪を計画し、自動車によってこの商業地に来訪している。その行動結果を見ると、まず大須 301 駐車場に自動車を駐車した後①に来訪したが、ここでは用事解消に失敗し即応行動が発生、代替施設として施設<1013>(⑤)を選択した。これにより発生した計画の組換えに

図 7 <Agent65>の行動軌跡

より、④と⑥との間に⑤が割り込んでいる。その後②・③・④に来訪し、④で再び用事解消に失敗、代替施設に<15022>(⑦)を選択した。この後⑤に来訪し①の用事を解消、更に⑥・⑦を来訪したのち出現地点の大須 301 駐車場から退出、帰宅している。この結果から、エージェントが用事解消の成功／失敗に応じて即応行動を発生させ、行動計画を随時組み換えつつ回遊していく様が表現されていることが判る。これらの行動結果から、計画行動と代替行動が本モデルで表現されていることが確認でき、当初に掲げた開発目標が満たされたといえる。
5.結論
本研究では、計画行動と、即応行動のうち代替行動を表現する歩行者エージェントモデルを設計した。このモデルは、計画行動をスケジューリングについての制約充足問題の解として表現するとともに、用事解消の成否に応じて選好値を更新する、強化学習アルゴリズムを有する点に特徴がある。また、試作版の大須地区への適用により歩行者エージェントの具体的な行動を例証した。また、モデルの妥当性とシミュレーターの機能の検証のため、より適した比較・分析手法を確立させる必要性がある。
今後、以上の課題点を踏まえた諸パラメータの調整・機能の拡張を通じ、商業地評価の分析により一層寄与するシミュレータに発展させるべく開発を進めていく。
《参考文献》
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・斎藤参郎・石橋健一(1992)「説明変数を含んだマルコフチェインモデルによる商業地再開発に伴う消費者回遊行動の変化予測」，『第 27 回日本都市計画学会論文集』，439-444
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