実務におけるミクロシミュレーション利用の現状と課題(株) アイ・トランスポート・ラボ
堀口良太

ITL会社概要

AVENUEの概要• 交通工学分野のベンチャー会社．

• 東大生研，都立大，千葉工大，東洋大，熊谷組の共同開発による，街路網交通シミュレーションモデル．

– 東大生研などの研究グループが中心となって，2000
年に設立．
– 研究成果のスピンオフ．

• 研究開発– 交通シミュレーションの新規利用分野開拓．
– 交通情報解析(プローブデータ処理，旅行時間予測など)• 主力商品– 街路網交通流シミュレーション AVENUE (2001年秋頃 )– 大規模ネットワークシミュレーション SOUND

シミュレーション画面イメージ

シミュレーション利用促進へのITLの取り組み• ユーザへのカスタマイズパッケージ供給– 基本的なミクロシミュレーションの機能では，ニーズの70％しかカバーできない．
– 物件の特殊事情にあわせた機能追加．

• シミュレーションによる評価シナリオのコーディ
ネイト– 調査，データ加工，感度分析，結果解釈などの方針．
– 専門家の立場から，既存研究，類似事例，調査結果などの引用．
– 最終的には第三者的立場で，シナリオの私的認証したい．

– 大学ではアルゴリズム開発，モデル検証– 民間では実務展開とニーズのフィードバック• 1993年より実務で利用され，40件を越える適用例．
• 2001年秋よりITLで販売開始予定．

AVENUEの利用形態• これまでは…コンサルティングでの利用が中心(→後ほど適用事例紹介)– 商業施設，イベントのインパクト評価．
– 道路整備，交通施設整備の効果．
– 交通運用計画，TDMの効果予測．

• これからは…オンラインでの利用も– 信号制御アルゴリズム評価，最適化．
– 地区交通管理システムとの連携．

1

実務におけるシミュレーションの流れ(2)• シミュレーションの実施計画• 基本となる現況再現ケースの評価– 評価施策，評価指標の決定．
– 評価対象エリア，時間帯の決定．(課題1)– シミュレーションモデルの決定．(課題2)

交通シミュレーションの利用実態分析• 8モデル45事例を収集．

– 十分な再現性を得るためのモデルパラメータ調整．(課題5)• 施策ごとのケーススタディ• データ獲得– 交通需要と現況再現性評価指標を得るための交通実態調査．(課題3)– シミュレーションの入力となる，交通需要，道路ネット
ワークや，交通管制データの設定．(課題4)– モデル機能のカスタマイズ．(課題6)– シミュレーション結果の解釈と感度分析．(課題7)# of intersection
Q-K type
1000
Application Network Size

実務におけるシミュレーションの流れ(1)SOUND
TRANDMEX

100

C-F type

10

NETSIM
Paramics
REST
tiss-NETVISITOKAVENUE

11111

AVENUEtiss-NET

7

Paramics
10
Flow Model Resolution

SOUND
100
NETSIM

6[m]43

VISITOK

2

REST

適用事例分析(1)シミュレーションの目的

適用事例分析(2)
評価対象となる施策
Av

Av

So

Tr

Ne

Pa

Re

Ti

ViSo

Tr

Ne

Pa

Re

Ti

都市交通施設整備

通行規制

商業施設・イベント対策

車線閉塞

比較的狭いエリアで評価されるトピックへの適用が多い

都市空間整備ハード対策

道路事業・工事
道路網整備計画

駐車施設整備交差点改良
バス施設

環境インパクト評価

IC改良

その他(検証など)

02

46810681012– 代替路線があるか？
– 渋滞の影響範囲は？
– ピーク時間帯は？

• エリア規模や時間帯幅とシミュレーションコストのトレードオフを考慮すること．

歩行者動線

TDM・流入規制

4• 対象とする渋滞現象が含まれること．

道路課金

ＩＴＳ・新技術評価

2

Vi

ソフト対策

情報提供

1

0課題(1)
評価対象エリアと時間帯

信号制御

局所渋滞対策TRANDMEX– 調査費用．
– 計算時間．
– 結果の解釈．

新規路線建設
0

2

4

682

適用事例分析(3)対象ネットワークの道路種別
Av

So

Tr

Ne

Pa

Re

Ti

適用事例分析(4)対象ネットワーク形状
Vi

単路統合ネットワークでの適用事例がない↓
広域街路のデータが獲得困難？
課金と経路選択の関係が不明？

都市間高速
都市内高速
高速＋街路

Tr

Ne

Pa

Re

Ti

Vi

商業施設やイベントの24稼働時間などで決まる
ケース
20
16

利用者の選択行動を考慮することを避けている？

Av
So

12単独交差点

TrNe

8Pa

経路選択なしRe4Ti

経路選択ありその他
0So

評価時間帯幅一般街路

Av

適用事例分析(5)ネットワーク規模と時間帯幅

Vi
局所エリアではピーク
10100
1000
時間帯＋αが多い
エリア周長[km]0151015202530350510152025

課題(2)シミュレーションモデルの決定

課題(3)交通実態調査によるデータ獲得• シミュレーションはブラックボックス？

• よくあるパターン…

– 同じ問題設定でも計算を実施する人によって結果が違うのは問題．

• シミュレーションは合意形成の手段．
– 十分に学術的な検証がなされたモデルでなければ，結果の正当性を主張できない．
– 交通シミュレーションクリアリングハウスを通したモデル標準化への取り組み．
• http://trans1.ce.it-chiba.ac.jp/ClearingHouse/• モデルの性能よりも，シミュレーションを実施する人のリテラシ(=使う能力)を重視する．
– データ獲得〜カスタマイズ〜結果解釈– 「ここに交通量データがあるから，シミュレーションで検討してみてよ」• 渋滞現象を把握するための調査が必要．
– 渋滞ポイントでの交通量調査だけでは，本当の需要はわからない．
– 交通量だけでなく，旅行速度や渋滞長などの別の物理量をはかっておくこと．

• 調査コストとデータ精度のトレードオフを考慮．
– 最終的な意志決定レベルに見合った調査を．
• アセスメント？政策評価？交通(施設)計画？

適用事例分析(6)現況再現の評価指標
Av

SoTr

Ne

Pa

Re

Ti

Vi

交通量のみ

1つの指標では十分に再現性を議論できない

渋滞長のみ
旅行時間のみ交通量と渋滞長

少なくとも2つ以上の指標を用いて検証するべき→渋滞長や旅行時間の質や精度が問題となる

交通量と旅行時間
渋滞長と旅行時間
交通量・渋滞長・旅行時間
現況再現なし02

468101214163

課題(4)
シミュレーション入力データ設定

適用事例分析(7)交通需要の獲得
Av• 交通需要が最も重要で，最も精度の悪いデータ– OD(起終点)交通需要，交差点分岐交通量– 精度の信頼区間を把握しておき，感度分析でカバー．

• 評価対象施策の効果を妥当に表現できるネットワークを作る．
– 代替経路や細街路をどこまで考慮するか？
– 不必要なネットワーク構成は，結果の冗長性を増やすだけ．

So

適用事例分析(8)ネットワークの設定例
TrNePaReTi

Viの多くが案件毎に交通実態調査を実施→コストの増加

分岐交通量を入力
交通量からOD推定(経路選択なし)
ODを実測(全部/一部)– 一般道を妥当な範囲で省略し，問題となる現象への影響を明瞭にする．

246810• カスタマイズしないですむなら…

– 内包しない• なし．ただし，経路選択の余地がある場合は要工夫．

– 内包する横浜南部方面

12

十分に容量の大きいかつ旅行速度の遅い
街路リンク 15km
スマートIC5km

厚木IC• 交通流モデルによって，パラメータが異なる．

• 道路あるいは車線の容量(＝処理能力)，etc…

横浜北部方面

5.7%

課題(6)モデル機能のカスタマイズ• 経路選択モデルを内包するかどうか？

67.9%12.8%
横浜IC
13.6%

は手法に検討の余地あり

課題(5)
現況再現性の確保• 希望速度，目標車頭間隔，加速度，etc…

川崎IC方面
町田・相模原10km

交通量からOD推定(経路選択あり)0– 交通流特性(Q-K)タイプ

町田・相模原方面

は精度に議論の余地あり

統計値・センサスODなど

その他– 追従(C-F)タイプ• ETC専用スマートIC設置による渋滞緩和
効果の検討(東名・厚木〜横浜，SOUND)

厚木IC

川崎IC
5km

横浜IC出口
12km

5km

10km
15km

5km

綾瀬BS付近

12km

横浜北部

18km
横浜南部

適用事例分析(9)
案件ごとのカスタマイズ例(AVENUE)
料金所，ETCゲートの機能を追加– モデルの性能や限界を正しく把握していること(＝リテラシ)．

• カスタマイズする場合は…
– 費用の問題．簡単にカスタマイズできるか？
– 追加した機能の検証は十分か？

踏切の機能を追加

特殊な車線変更モデルを組み込み
デポ施設入口

DMT車両

アンダーパス• 時間コスト，距離コスト，経路選択の感度，etc…

• これらの値をどう設定するか？
– 調査可能か？あるいは既存データがあるか？

側道との合流部

4課題(7)
結果の解釈と感度分析

課題(7)意志決定レベルに応じた評価メニュー

積雪期のシミュレーション• 「ある１日」のシミュレーションだけでいいの？

• シミュレーション定食• シミュレーションは現象モデルの入れ物– 交通需要は日々変動している．
– 長期にわたる交通量データが蓄積されていればよいが…

• 交通需要を変動させて感度分析する．
– ケースごとの評価指標の大小関係が，極端に変わらなければよい．

– 松〜地区交通環境アセスメント向け• 競合する複数の当事者間で合意形成．
• 絶対値での判断．

– 竹〜交通政策意志決定向け• 競合する複数の当事者間で合意形成• 相対的な判断．

– 運転者挙動の基礎分析が重要– 挙動と容量の関係がわかれば，Q-Kタイプシミュレーションに組み込める．

• 交通現象以外の特殊事情も整理しておく– 梅〜当事者内部での意志決定向け• 利害が競合しない．

• それぞれのレベルで，データに求められる品質や感度分析のあり方が違ってくる．
– 特に松や竹では，シミュレーション実施計画の段階から，複数の当事者間で調整する必要がある．

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