交通シミュレーション適用のススメ
n
第73回交通工学講習会

交通シミュレーション〜適用と今後の展望
３．実務への適用方法

nnnnn

堀口 良太 （（株）アイ・トランスポート・ラボ）

n

第1章 なぜ交通シミュレーションを勧めるのか
第2章 どんな場面でシミュレーション が使われているか
第3章 どんな交通シミュレータを利用すべきか
第4章 シミュレーション に必要なデータを獲得しよう
第5章 交通シミュレーションを実行しよう
第6章 シミュレーション の実施と評価
第7章 交通シミュレーションの課題と今後の展開

シミュレーションに必要なデータ
n

入力データ
n

第4章
シミュレーションに必要なデータを獲得しよう

nnnn

出力データ
nn

道路形状・幾何属性データ
nnn

交差点運用

ネットワーク情報nn ノード(交差点)位置，リンク長，接続関係，etc ．

n

道路幾何形状n 車線数，右左折付加車線数と長さ，etc ．

nn

交差点幾何形状n

道路幾何形状

右左折禁止
横断歩道

車線運用
n

モデルによって必要なデータ
n

現況再現検証用データ
施策評価用データ

交通運用・交通規制データほとんどすべてのモデルで必要なデータ
n

道路形状・幾何属性データ
交通運用・交通規制データ
交通需要データ
交通特性データ

進行方向規制，車種規制
n 時間帯で変わる場合も…

n 停止線位置，右折待ち位置，切り欠き形状，etc ．

n 道路幅，カーブ区間曲率，勾配，etc ． シミュレーションに必要？

描画のために必要？

n

信号制御
n
n

現示階梯パターン
サイクル長，スプリット，オフセット
n 時間帯別パターン選択や，感応制御されている場合は，一定ではない．

1

道路形状・属性データの獲得
n

交通運用・交通規制データの獲得

市販地図＋現地実査
nn

交通規制，車線規制

適用範囲が広くないケースでは，実査する方が有効．

nn ↓の電子道路地図には，必要なすべての情報が含まれていnない．
n

電子道路地図nnn

広域のシミュレーションでは必須．
(財)デジタル 道路地図協会の電子地図(DRM)

信号制御
n

現地での信号サイクル読みとり調査
信号管理台帳n

管制システム信号制御履歴n（広域管制システム信号制御履歴）

nn 県警の協力で入手可能．ただし，紙ベースがほとんど．

n 国土基盤データとして広く利用されている．
n …のに，商用利用では入手に難あり．

nn 県警の協力で入手可能．ただし，紙ベースがほとんど．

市販の民生品電子地図
n DRMよりも付加情報が多い(交通規制，車線数など)

n 警察庁の管轄．主要交差点のみ．

n 小売りされていて，フォーマットが公開されているものもある．

交通需要データ
nnn

ネットワーク外からの発生交通量
交差点での右左折直進分岐率n

よくある間違い…
n

通常の交通実態調査 で獲得されるデータ．

経路選択行動を考慮するシミュレーション
nn

入力用交通需要データ≠検証用交通量データ

経路選択行動を考慮しないシミュレーションn

起終点別交通量(OD交通量)

5〜15分程度であれば，渋滞の変化を考慮できる．
広域シミュレーション では1時間ごとのデータが多い．
n 利用できるデータの制約．

渋滞交差点の通過交通量は観測してあるが，その上流で，実際の「交通需要」を観測していないケース．
↓
旅行時間や渋滞長の変動が観測されていれば，交通量累積図上で，通過交通量をシフトして交通需要を作成する．

交通需要が 観測できる

通過交通量 が観測 できる
滞留

進行方向

累積交通量

nn

全部を直接観測するのが難しいデータ．

どのくらいの間隔でデータ化すればよいか ？
n

現地実査が基本．
前出の民生品電子地図には，交通規制データ(ＫＫＤ)が含まれるものもある．

滞留台数分 だけ上にシフトする
交通需要
通過交通量
時刻

OD交通量データの獲得
n全部／一部を実測する
nnn

路側観測交通量から推定する
nn

n

n

ネットワークの主要箇所でナンバープレートを観測し，事後に照合する．
nn

調査員による書き取り，テープへの読みとり．
ポータブルな画像認識装置を使った計測手法も普及．

ネットワーク形状が路線またはトリー経路選択の余地があるネットワーク

既存の統計調査結果を利用する
nn

ナンバープレート照合調査．
一部を実測する場合は，残りは↓の手法で推定する．

OD交通量を実測する

習志野53

道路交通センサスの自動車起終点調査

げ 12-34

交通量配分の結果を利用する
n

とくに将来ケースでの交通量の設定撮影風景処理可能 な撮影画像

2路側観測交通量からOD交通量を推定する（１）n

経路選択の余地がない路線状ネットワーク
nn

路側観測交通量からOD交通量を推定する（１）n

境界部での流入交通量と交差点での分岐率を使う．
見かけのODであり，真のODとは違うことに留意する．

Qi

r1r2

経路選択の余地があるネットワーク（大規模）nn 単に，時間帯別に独立してOD交通量を推計するのではなく，渋滞状況を加味した推計手法が提案されている．

q ij=r 1 ×r 2 ×Qin 商用システム化されているものもある…

nn

経路選択の余地があるネットワーク（小規模）
nnn 「整合のとれた」＝「交通量が保存 された」

交通量配分の結果からOD交通量を設定する

自動車起終点調査 のマスターデータを時間帯別に拡大する．
n

なるべく広範囲で，整合のとれた実測交通量データを収集する仕組みに工夫が必要．

ODごとに経路を数本に固定して，「経路選択確率」を定め，↑と同様に手作業でODに分解する．
経路選択を考慮しないことに等しいので，どのように「経路選択確率」を定めるか，関係者の合意が必要．

道路交通センサスを利用する
n

動的OD交通量推計モデルの利用（第4章コラム）

一般道と高速道路関連で，サンプル抽出率が違う．
H11 センサス
高速道路関連O D交通量
( 車種別 ・時間帯別)n

発生交通量の時間変動を知るために，適当な地点の観測交通量を利用する．

n

配分用ネットワークとシミュレーション用ネットワークが違う場合，大まかな方面別の比率として配分結果を利用し，観測交通量で補完する．

n センサス区間での方向別時間帯別交通量

H11センサス
一般道交通量時間帯別 )(方向別・車種別 ・＋③

日交通量ベースの静的配分 と動的シミュレーションの不整合を埋めるデータが必要．

① ゾーン集 約

高速道路関連 OD交通量( 車種別・時間帯別 )サンプル抽出率の高い高速道
路関連のOD はセンサスデータを利用し，その他 はOD推計 モデルを利用した例（第2章コラム）n

暫 定シミュレーション② ( 最短経路へ配分 )−高速道路関連リンク交通量？

一般道関連リンク交通量観測値

配分対象道路
④ 動 的OD交通量推定プログラム
一般道関連 OD交通量(車種別・時間帯別)⑤ 現況再現シミュレーション

交通特性データn

車両走行挙動特性の観測技術

車両走行（フロー）モデルに関するデータn

シミュレーション対象道路⑥ リンク交通量が 合致するよう手修正●複数のビデオカメラ を配置して，長い区間の 車両走行状態を観測する．
１）複数のカメラで，長い区間の車両走行状況を撮影する．
２）多角的に撮影して車両イメージの重なりを小さくする．
３）実空間に射影する際の，車両高さの影響を除去できる．

交通流特性を与えるタイプのモデル（Q-Kタイプ）
n リンク容量，交差点での飽和交通流率，etc ．

n

走行挙動特性を与えるタイプのモデル（追従タイプ）

位置・輝度・寸法などから同一車両を照合

n 反応遅れ時間，最大加減速度，目標ヘッドウェイ，etc ．

カルマンズムーザ・アルゴリズムを適用
を適用

n

車線選択・車線変更モデルに関するデータn

経路選択モデルに関するデータnn

車両の運動方程式
画像処理測位

状態方程式
観測方程式

対象地区での車線利用状況
3

経路選択の一般化費用とその係数パラメータ．

実測可能 なもの，推計可能 なものもあるが，実務での 費用や期 間の制約を考えると，すべてを観測することは 非現実的．

モデル検証（第3章）
協議プロセス（第6章）

4
5

カメラ撮影範囲

2

1

GPS時刻配信装置
からタイムコードを配信して同期撮影

3車線利用状況の観測
n

現況再現検証用データ

特に渋滞時の車線の偏りなどは，通常の交通実態調査では観測されないので，注意する．
nモデル側で車線利用の偏りを考慮できるか？

n

交差点方面別・リンク方向別交通量データn

区間旅行時間n

車種別，時間帯別．

nフローティング車両走行調査，プローブ調査n

ナンバープレート照合調査

n

VICSやJ-Systemなどの交通インフラ情報

交差点 Cを直進
交差点 Cを右折

n センサスの高度化をねらったプローブ調査データ．
交差点B

交差点 C

n OD交通量の観測を兼ねる．

n CD-ROMなどでの履歴情報配布，交通情報のXML化など，交差点A交差点 Cの 右折車両は交差点A の手 前から，右側車線に寄 っている．

自由にデータ利用できる環境に期待．
n

渋滞長
n

視認による渋滞末尾位置追跡調査

検証用データとしての旅行時間と渋滞長n

どのくらいの区間を計測単位 とするか？
n

１つの渋滞区間を計測単位区間とするのが適当．

第5章
交通シミュレーションを実行しよう

n 区間が長すぎると，検証の空間精度が落ちる．
n 区間が短すぎると，観測値のばらつきが大きく，精度の検証がしにくい ．
n

旅行時間と渋滞長のどちらが適切か？
n

一般には旅行時間データのほうが信頼性が高い．
n ただし，データ取得頻度が問 題．１時間に １回の走行調査と，15分ごとの渋滞長調査では，後者の利用価値が高い．
n

旅行時間を実測する方が，評価に直接つながる．
n 多くの場合，評価指標は旅行時間や渋滞損失である．

シミュレーション適用作業計画
nnnnnnn①適用目的の確認②シミュレーションモデルの特徴の再確認③対策案の立案とその効果の想定④データ作成⑤現況再現シミュレーション⑥シミュレーションによる対策効果の予測

データ作成〜入力作業の効率化
n

多種多様なデータを効率的に，正確に入力する作業を支援するツールを活用する．
nn

シミュレータソフトが提供するデータ編集GUI．
市販のGISソフトの活用．

すでに調査が実施された後に，シミュレーション による検討業務を依頼された場合は，①と②を入念に実施する．

4

データ作成〜データデバッギング
n

単純ミス
nnn

例）右折の青矢現示を設定したのに，専用車線を設置し忘れた…．

まずはボトルネック箇所の「容量」を決めるパラメータから…
n

交通流特性タイプの場合は，ボトルネック箇所の「容量」もしくは「飽和交通流率」を調整する．

n

追従タイプの場合は，ボトルネック箇所での運転挙動特性パラメータを調整する．

情報ソースが異なるデータ間の不整合．
nn

現況再現〜調整対象となるパラメータn 実測値があれば，それを入力する．

例）使っている地図の版が違うので，ノード番号とOD交通量の起終点番号の対応が間違っている…

対策は…
nn 実測値がある場合は希なので，モデルが標準で用意するパラシミュレータのアニメーション機能で動作チェック．

メータセットを基本に，通過交通量があうように試行錯誤で調整する．
n モデルによっては，リンクの最小車頭間隔（＝リンク容量の逆数）を調整するやり方もある．

n 場合によっては，生データをテキストエディタで確認しなければならないことも…

n

十分な検査態勢をとる
n 複数の人間によるチェック，データチェックツールの整備，etc ．

交通量再現性のチェックは累積交通量で！
n

現況再現〜調整対象となるパラメータ

時間帯別の交通量だと，総交通量があっているかどうか，わからない．
nn

つぎに旅行時間や渋滞長の再現性 を確認する．
n

渋滞損失など全体的な評価指標の信頼性に関わる．
nn 時間帯別交通量の変動パターンは，再現値２がよいが，累積交通量で見ると，過大に流れている．
n 再現値１で，需要の時間変動係数を調整すれば，もっとよい再現性が得られる．
再現値２

累積交通量

交通量

再現値２

再現値１

観測値

n…にも関わらず，渋滞時の再現性が伴わない場合
n設定した交通需要データが違う．
n 例）
データ加工で使った時間帯別変動係数が実際と違 った．

再現値１n 例）
観測地点間で交通量の出入りがある．

n

観測値

非渋滞時の再現性は，自由流速度などのモデルパラメータで調整する．
渋滞時は，交通需要とボトルネックの通過交通量が正しければ，旅行時間は必ず合う．

旅行時間の観測方法を再確認する．
n 例）
シミュレーションは車両の区間旅行時間を出力しているが，時間時間

観測データは感知器の地点速度をもとに算出していた…
n 例）
たまたま，走行車両が信号で１回余計に停止した…

現況再現〜再現性指標の確認
n

観測値とシミュレーション値の誤差や相関n

二乗誤差平均（RMSE），相関係数，etc．
n 時系列データの比較には不向きなところがあり，定量的な基準値を設定できない．
n

現状では，視認により再現性を評価している．
nn

第6章
シミュレーションの実施と評価協議プロセスで評価に関与する当事者．

現況再現性の定量的な基準を定めることが 必要．
n

時系列変動パターンを定量化する工学的手法に期待．

n使用するデータの品質も規定する必要あり．

n AI的なパターンマッチング手法の応用，etc ．

5シミュレーション実施のプロセス
n

現況再現プロセスnn

対策メニューと，それを評価するシミュレーションの設定を決める．

nnn

想定する対策ではコントロールできない条件を変えたもので，対策を施さない（without）ケース．

１つの「基本設定」と，対応する「対策ケース」の組を「シナリオ」と呼ぶ．
対策１−Ａ ( with)n ETC端末搭載車両が50%に増加する，etc ．

nn

対策１−Ｂ ( with)
シミュレーションモデル

政策変数と な るパラメータ

政 策 変 数＝検 討す る施 策の影 響を
表 現す るパ ラ メ ー タ 例( 車)線 数︐
信 号サ イ ク ル︐等．

非 政 策 変 数︵検 討 す る施 策に よ る
影 響を受け な いパ ラ メ ー タ︶の設定を決め る． 例( 将)来 交 通 需 要

評価者の恣意性によって，設定が決められる．

・・・

施 策に応 じ て設 定を変え た．

シミュレーションモデル

基本設定に対して，施策がコントロールする設定を変えた「対策ケース」を用意する．

パラメータを信頼区間の範囲で変化させて，結果への影響を確認する．

・・・

基本設定１ ( without)n 交差点改良，信号制御の見直し，etc ．

n

シミュレーションモデル

シナリオ「基本設定」が「対策ケース」との比較対象となる．

感度分析プロセス

観測されている
現況再現指標基本設定と比較される対策の組がシナリオ「基本設定」が複数考えられる場合もある．

n

出力・・・

シミュレーション 入力条件
モデルパラメータ

n 現況再現ケースがそのまま「基本設定」になる場合もあるし，

n

観測 されている
現況再現指標出力・・・

n 例）
平成25年現在の将来交通量を与えるケース…

n

シミュレーション で再現された 現況再現指標n

シミュレーションモデル

パラメータ 代表値

パラメータ 信頼区間

関係者の合意を得ながら，評価を実施するシナリオを定める．

まず「基本設定」を決める．

現況再現後

現況再現前

シミュレーション で再現された 現況再現指標

パラメータの信頼区間の範囲が，結果に及ぼす影響を検討する．

シナリオ列挙プロセス

モデルパラメータ＋入力データ
OD交通量．
運転者の加速挙動や反応遅れ．
経路選択行動モデルの感度パラメータ．

n

協議プロセス
nnn

感度分析プロセスnn

利用するシミュレーションモデルが，観測されている状況を十分に再現できることの 証明．
容易に観測できないパラメータの有効な範囲を確認する．

n

シナリオ列挙プロセス
nn

モデルをキャリブレートして，パラメータの基本設定を決める．

現況再現プロセスの意味

・・・

感度分析プロセスの例
n乱数系列の違いの結果への影響（第6章コラム）n

評価者の恣意性とは無関係に，機械的にパラメータを変化させて，シミュレーション する．

公共交通優先信号制御方式のメニュー（case1〜case9）ごとに，評価区間の旅行時間を10個の乱数系列の別に評価し，平均値と結果の幅を示した．

パラメータがある幅の信頼区間で規定される理由
nnn

観測が困難な個人行動特性のパラメータに適当な値を設定している．
そもそも確率的な交通現象のある一瞬を観測したデータに基づいたシミュレーション である．
利用するモデルが，疑似乱数を利用したモンテカルロシミュレーションである．

秒
1000
900
800
700
600
500
400
300
200
1000

区間平均旅行時間- 優先車両 （区間 2：10 回試行）

平均値（1 0回）
最大値
最小値

case1 case2 case3 case4 case5 case6 case7 case8 case9

各１回だけの試 行だと，case8 とcase9 の大小関係が違ってくる 可能性がある．

6

感度分析プロセスの意味
n

骨組みだけの「シナリオ」に肉付けして，「信頼性」という価値を与える．
nn

シミュレーションの適用≠科学実験nn「協議」によって，ケース数を削減する．
シナリオ列挙プロセス
対策１−Ａ
対策１−Ｂ・・・

基本設定１

対策１− ｍ

対策２−Ａ
対策２−Ｂ・・・

基本設定２

対策２− ｍ感度分析プロセス

協議プロセスn

主観性を廃した感度分析プロセスだけで，シナリオの価値を決めることは，現実的ではない．

nn

n

一部を評価に関わる当事者の主観に担保させる．

nn

シミュレーション適用の意志決定の責任を評価者間で分担する．

n

P I的枠組みでの対話手段としてのシミュレーションモデルの検証（第3章）
で得られた一般的な性質から，ある感度分析作業は不要と判断する．
既往の交通工学での知見を引用して，パラメータの設定を限定する（第6章コラム）．
当事者の主観に訴えて，共通認識を醸成しながら，シナリオを削減する．

情報公開の原則がなければ，合意も得られない．
nn

感度分析実施ケース
２−Ａ−ｂ感度分析実施ケース
２−Ａ−ａ
感度分析実施ケース
２−Ａ−ｄ
感度分析実施ケース
２−Ａ−ｃ
感度分析実施ケース
２−Ａ−ｂ感度分析実施ケース
２−Ａ−ａ

実施ケース数を削減するテクニックnn

感度分析実施ケース
１−Ａ−ｄ感度分析実施ケース
１−Ａ−ｃ

協議プロセスのポイント

ケース数爆発の問題．
すべてのパラメータの信頼区間が定量的に示されるわけではない．

n

感度分析実施ケース
１−Ａ−ｄ感度分析実施ケース
１−Ａ−ｃ感度分析実施ケース
１−Ａ−ｂ感度分析実施ケース
１−Ａ−ａ

シミュレーション を実施するケース 数が膨大になる

パラメータを変化させても，結果にはあまり影響がなければ，その対策の有効性は十分である．
逆に，パラメータの変化が結果に大きく影響すれば，その対策の有効性は疑問視される．

シミュレーション適用を科学実験ととらえると，ケース数が膨大になってしまう．

n

シミュレーションモデルの検証結果やモデルの考え方が公開されていること．
適用ケースでの設定したパラメータと，設定の際の考え方が明らかになっていること．

7