外国論文紹介

人はどれくらい気まぐれなのか？
−行動の計画性とこれからの交通調査分析−

外国論文研究会
博（工） 東京大学大学院工学系研究科社会基盤学専攻講師

加藤浩徳
KATO, Hironori

1 ―― はじめに
従来，交通行動分析では，交通のみに着目するいわゆるtrip-based approachと呼ばれる方法が主流な分析手法であっし，両者に対して，個人属性や自家用車の利用意識を尋ねるとともに，その日以降 1 週間の行動予定について報告してもらう．

た．その典型は四段階推定法と言える．これは，交通目的をご③ 被験者に調査対象となる 1 週間の自家用車利用についてく簡単に分類して，まず交通目的ごとの交通発生量を計算し記録をとってもらう．この際，トリップの目的，行き先，運転た上で，各交通目的について，移動目的地，交通手段，交通経手，同乗者，走行距離計，出発時刻，到着時刻を記録する．

路の状況を，集計データ，あるいは非集計データに基づき，統④ 1 週間後，再度調査員が対象世帯に電話をし，あらかじめ計分析を行うものである．ところが，例えばTDM政策のように，手渡しておいた封印封筒を開けるよう指示し，そこに書か人々の交通行動の取りやめにかかわる施策の効果を的確に分れたアンケート票に回答してもらう．アンケート票では，事析するためには，そもそも，どうして交通が行われる（行われな前の計画通りにどの程度忠実に活動したかを，5 段階評価い）ことになったのかという，根本的な原因の分析にたち戻るで評価してもらうとともに，計画通りに行動しなかった場合必要のあることが，近年指摘されている．このように，交通がにはその理由を回答してもらう．

派生需要である側面を強調し，根源活動そのものに着目して以上の調査によって分かったことは以下のようにまとめら分析する考えは，activity-based approachと呼ばれている．

れる．

この考えに従うと，無数の活動可能性の中から，人間は，まず，事前に計画していたよりも約80％も多くのトリップが実どうやって活動内容や活動時間等を計画し，実際に行動して際には行われたことがわかった．両者に最も大きな差違が生いるのかが重要な課題となる．そこで，本稿は，そもそも人じたのは，買物交通と送迎交通であり，逆に差違が小さかった

間はどの程度計画的に活動するのかという，根本的な課題にのは通勤目的の交通であった．また，2台以上の自家用車を保取り組んでいる2 つの研究論文を紹介する．1 つはスウェーデ有する世帯は，予定よりも多くの買物交通を行う傾向にあるこン・ヨーテボリの世帯を対象に自家用車利用の計画性を調査と，子供のいる世帯は，予定より多くの送迎目的交通を行う傾分析した Jakobsson の論文 1）であり，もう1 つはアメリカ・カリ向にあること，高収入の世帯では，予定よりも多くのレジャー目フォルニアの世帯を対象に活動の計画性を調査分析した Lee的交通を行う傾向にあること等が明らかとなった．予定外のMcNally の論文 2）である．いずれも，活動計画と実際自家用車利用が行われた理由に対する回答は，急病人が出たの行動との関係を分析しようと試みているもので興味深い．

等の予定外の活動が行われることになったからであるが，そのandほとんどは不明確な活動に起因するものであった．他の交通2 ―― 人々の活動の計画性に関する調査研究（1）Jakobssonの調査分析

機関への転換や気候上の理由等は，ほとんど見られなかった．
（2）Lee and McNallyの調査分析

Jakobssonらのグループは，スウェーデンのヨーテボリに居Lee and McNallyのグループは，世帯単位での人々の1週間の住する自家用車保有の大人 2 名から構成されるカップル世帯

交通行動を追跡調査するためのコンピュータソフトウェア

を対象として 1999 年にアクティビティに関する調査を実施し（REACT！というのがその名前）を以前より開発してきている3）．

た．今回の論文では，この調査で得られた 253 世帯のデータ

今回の論文では，2000年にカリフォルニア・アーバインにおいてが使用されている．調査は次のような手順で実施されている．

実施されたパイロット調査で収集された72人のデータが使用さ① ランダムにサンプリングされた世帯に電話し，調査の協力れている．REACT！は，以下のような手続きにより，1週間の行を要請する．
② 調査員は，カップルが 2 人ともいるときにその世帯を訪問

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運輸政策研究Vol.7 No.2 2004 Summer

動記録ならびに行動に先立つ活動計画を調査するソフトである．
① 調査協力を依頼された被験者はソフトを手渡され，各自外国論文紹介

パソコンにソフトをインストールする．
② 調査開始前に，個人属性等に関するデータを，ソフトを用れる場合には，定期券経路以外の経路を使って，自分の会社以外の場所に出かけて行くかもしれないし，また会社からの帰宅時には，定期券経路上にはない駅周辺のデパートで買いて入力する．
③ 調査開始の前日に，ソフトを用いて，その日以降 1 週間の活動計画について入力してもらう．

い物をしたり，飲み屋に立ち寄ったりするもするであろう．し

④ 調査期間中の毎日，一日の終わりに，ソフトを用いて，その日ことは，必ずしも現状を的確に把握できていない可能性があに行った活動を入力するとともに，次の活動計画を更新する．

る．また，定期券経路ではなく，実際の行動経路について調この調査結果をもとに，活動計画を，計画された時期によっ査を実施している場合であっても，多くの場合には特定の 1て，「1週間前」，「当該週中」，「当該日中」，「思いつき」の4つに日のみの行動実績データである．ところが，たまたまその日に分類し，活動計画と活動結果との関係について分析を行っ特別な要件があって，通常とは異なる場所に出かけているた結果は以下の通りである．

可能性も少なからずあるわけで，特定の 1日の行動実績だけたがって，鉄道利用者の定期券経路をデータとして収集する

まず，活動全体で中心的な活動である activity-peg（活動では，こうした事情を考慮することが困難となってしまう．Lee基点）を基軸として，他の活動は形成される傾向にある．

and McNallyも示すように，特に，リクリエーションでは，思activity-pegとなるのは活動時間の長い活動であり，それ以いつきで活動内容や場所を決めることも少なくない．ところ

外の活動は短時間となる傾向にある．また，活動特性間で計が，我が国では，人々がどの程度，「思いつき」で活動を行っ画性を比較すると，自宅外活動の方が自宅内活動よりも計画ているのか自体もよくわかっていない．先にも述べたとおり，的であること，自宅外活動の中でも労働および学校学習は計

この「程度」は，社会文化的な影響を受けている可能性が高

画性が高く，社会活動，買物，リクリエーションの順に計画性いと思われる．我が国独自の調査が必要なように思われる．

が低下すること，活動時間が長いほど活動の計画性が向上す

さらに，交通データに限らず，交通需要予測においても，そること，複数トリップを含む周回行動を行う場合には，第 2，のベースには，人々は常に計画的に一定の行動している，と第 3 番目のトリップは 1 番目のトリップよりも「思いつき」で行動いう強い仮定が置かれる傾向にある．つまり，実績データにする傾向が強いこと，個人で活動するよりも複数で一緒に活は，その場の思いつきで行動した結果もかなり含まれている

動する方が計画性が高くなること等が明らかとなった．

はずなのに，分析者はそのデータを使って，人々は常に計画なお，トータルで見たとき，「思いつき」で活動しているのは的に行動するという前提に基づき，行動モデルを構築するこ

全体の 41 ％であり，1 週間前（28 ％），当該週中（16 ％），当該とが多い．人々の無計画性を無視した行動分析やそれに基日中（7 ％）を大きく引き離して突出して多い．また 1 週間前のづく交通計画は，もしかすると，かなり現実と乖離してしまっ計画トリップ数と比較して実際には 140 ％もトリップ数が増加ている可能性もある．私的交通をはじめとする無計画行動のしており，先の Jakobsson の調査結果と比較して，かなり多多い交通については，こうした影響を考慮した分析や計画がくのトリップが予定外に行われている．ただし，この違いは，必要だと思われる．

調査方法に起因するものなのか，世帯の特性（Jakobsson で以上の議論から，より正確に交通行動を把握するためには，は被験者が全てカップル世帯だが，Lee and McNally は，せめて 1 週間程度の期間を対象とし，しかも活動内容に踏み被験者の 62.5 ％が学生で，複数で居住しているのは 41.7 ％込んだダイアリー形式の調査データが必要と思われる．そのにすぎない）に起因するものなのかわからない．あるいは，北際には，従来の紙ベースのアンケート調査のみならず，Lee欧とカリフォルニアという地理特性あるいは文化特性の違い

and McNally の開発したようなソフトウェアを活用することもの為す術なのかもしれない．

1 つの方向性と言えるであろう．我が国においても，一部の研究者がこうしたシステムの開発に取り組みつつある4）が，さ3 ―― 交通調査および分析手法への示唆
以上の調査結果からも明らかなように，人間はかなり無計らなる研究開発とそれをベースにした適切な交通行動分析や交通計画が強く望まれるところである．

画に活動を行うことが多いようである．計画時より140 ％も多く実際にはトリップが行われる，という事実は決して無視できるものでない．
我が国の身近な交通行動の事例でも，これはあてはまりそうである．例えば，都市鉄道利用の大多数の通勤通学者は，定期券を利用している．定期券購入時の経路決定は長期的な計画に当たると思われるが，実際の行動は，必ずしも定期券の経路通りでない．例えば，朝一番の会議が社外で行わこの号の目次へ
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参考文献
1）Jakobsson, C.（2004）Accuracy of household planning of car use：comparing
prospective to actual car logs, Transportation Research Part F, Vol.7,
pp.31-42.
2）Lee, M.S. and McNally M.G.（2003）On the structure of weekly activity/travel
patterns, Transportation Research Part A, Vol.37, pp.823-839.
3）Lee, M.S. and McNally M.G.（2001）Experiments with a computerized selfadministrative activity survey, Transportation Research Record, 1748,
pp.125-131.
4）例えば，Ohmori, N. et al.（2003）Simulation Model for Activity Planning（SMAP）：GIS-based Gaming Simulation, Selected Proceedings from the9th World Conference on Transport Research, CD-ROM, Pergamon.

http://www.jterc.or.jp/kenkyusyo/product/tpsr/bn/no25.html
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