都市交通調査50周年記念シンポジウム

本日の発表の構成

都市交通調査の実務

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES～東京都市圏を中心に～

1. PT調査データからみた東京都市圏
2. 過去5回の東京PT調査から
3. 実務の現場では
4. 実務の現場からの問題提起
5. 東京都市圏の取り組み
6. 都市交通調査のこれから

一般財団法人計量計画研究所
石神 孝裕

2

今から50年前の主な出来事
THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

PT調査データからみた東京都市圏

3

1960年12月

国民所得倍増計画発表

1964年 3月

電卓（CS-10A シャープ）の発表

1964年 4月

日本人の海外観光渡航自由化

1964年 9月

東京モノレール開業

1964年10月

東京オリンピック・パラリンピック開催

1964年10月

東海道新幹線開通

1967年 4月

美濃部亮吉が東京都知事選で当選

1967年 6月

東京教育大学の筑波研究学園都市への移転決定

1969年 5月

東名高速道路全線開通
4

50年前と現在の社会情勢等の比較

50年前と現在の社会情勢等の比較

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

平均寿命

合計特殊出生率

1960年代2010年代

男性67.7才（1964年）
女性72.9才（1964年）

男性79.9才（2012年）
女性86.4才（2012年）

2.05人（1964年）

男性12.2才増加
女性13.5才増加

0.64人減少
3割減少

1.41人（2012年）

婚姻率（‰）
人口千対9.3‰（1960年）

5.5‰ （2010年）

3.8‰減少4割減少

初婚年齢

夫26.9才（1970年）
妻24.2才（1970年）

夫30.5才（2010年）
妻28.8才（2010年）

夫3.6才増加
妻4.6才増加

初産年齢

25.4才（1960年）

30.3才 （2012年）

4.9才増加

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

1960年代2010年代平均
可処分所得54,873円/世帯（1964年）

426,234円/世帯（2011年）7.8倍に増加平均
消費支出

45,511円/世帯（1964年）

318,707円/世帯（2011年）7.0倍に増加

エンゲル係数

36.0％（1964年）

22.2％（2011年）

13.8％減少

消費者
物価指数32.5（1970年）

103.4（2014年）

3.2倍に増加

国立大学学費（年額）

12,000円（1964年）

535,800円（2012年）44.7倍に増加

163円/l（2014年）

3.3倍に増加

ガソリン価格 50円/l（1966年）（東京都区部）
5

人口分布の50年

6

50年の推移を確実に捉えるPT調査データ
THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES【1970年】東京区部の20km圏を中心に，都市圏南西部と郊外鉄道沿線の駅周辺に人口が集中【2010年】都市圏南西部地域をはじめとして50km圏に及ぶ

1970年

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES○東京都市圏の発生トリップは経年的に増加○代表交通手段分担率をみると、1998年までは自動車の割合が高まってたが、2008年では鉄道の利用割合が高まり、自動車利用割合は低下してきた。

2017年【現在】図図東京都市圏の1kmメッシュ別人口密度

発生トリップ数の推移

図

代表交通手段分担率の推移

資料：東京都市圏PT調査データをもとに作成
78

人の移動の50年その２
THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES○65歳以上人口は、1960年から9倍以上増加○高齢者の自動車利用は経年的に増加の傾向

過去5回の東京PT調査から1960年から9.1倍

図

図

65才以上の人口65才以上の交通手段分担率の変化

資料：東京都市圏PT調査データをもとに作成
9

過去５回の東京都市圏PT調査の変遷

10

過去５回の東京都市圏PT調査の変遷

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

実態調査年

第１回
1968

第２回
1978

第３回
1988

都市圏人口 2,131万人 2,877万人
抽出率

2.0%

訪問
調査 配布
方法 回収
訪問回収率86.7%
サンプル数
31.5万人（有効票）

3,249万人

東京都
神奈川県
埼玉県
千葉県
茨城県南部
(第3回に同じ)
3,447万人

2.4%
訪問
訪問
84.9%

訪問
訪問81.5%

訪問
訪問
71.5%

郵送
郵送・WEB
25.6%

58.8万人

66.8万人88.3万人

73.5万人

第１回発生モデル 回帰モデル
オポチュニ
分布モデル
ティモデル
分担モデル 分担率曲線
配分モデル 分割配分

東京区部 1.90%
政令市周辺
2.53%
その他 1.02%

都心部・都市圏
外周部 1%
その他東京区部 2%
上記以外 3%

東京区部 1.96%
その他 2.85%

項目

第５回
2008
東京都
神奈川県
埼玉県
千葉県
茨城県南部
(小美玉市･行方市追加)
3,462万人

予測技術

東京都
東京都
東京都
神奈川県 神奈川県
神奈川県
埼玉県
埼玉県
埼玉県
調査圏域
(秩父除く) 千葉県
千葉県
千葉県茨城県南部 茨城県南部(房総除く)（鹿島追加）

第４回
1998

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

モデルに関する備考

予測ケース

11

第２回

第３回

第４回

第５回

回帰モデル
回帰モデル
原単位
原単位
グラビティモ グラビティモ 集計ロジット 集計ロジット
デルデルモデルモデル
集計ロジット 非集計ロジッ 非集計ロジッ
分担率曲線
モデル
トモデル
トモデル
分割配分

分割配分

均衡配分
均衡配分
都市圏をマク 検討段階ではロに分析する 超長期を考慮
戦略モデルと したバック
詳細レベルで キャストのモ評価するモデ デルを構築
ルを構築
複数の人口フ 複数の人口フ 都市圏構造の 超長期の推計
結果を踏まえ、レーム、ネッ レーム、ネッ 誘導、交通トワークを設 トワークを設 ネットワーク 20年後の趨勢定定の整備、TDM 的な将来につ施策の組み合 いて推計
わせで６ケースを設定
12

【S４３】東京都市圏ではじめてPT調査【S５３】大規模PJの必要性を検証

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

総合都市交通体系計画の手順

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

調査票

調査圏域が拡大し、ほぼ現状と同範囲に大規模プロジェクトの整備の必要性に関する検討を実施

1314【S６３】地区交通計画への活用検討【H１０】戦略モデルの導入

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

従来型

計画基本ゾーンまでの統計的精度を担保したPTデータをもとに、小ゾーンレベルで活用する際の精度検証等を実施

少数の代替案について戦略的政策評価モデルの分析解像度

計画
基本ゾ
│ンレ
ベル

＜予測のためのデータ作成＞
・人口フレーム
・道路ネットワーク
・鉄道ネットワークなど

5052353956433354

Step_２
交通計画
評価モデル

42050907480644020008044103402101132049144512101124

計画基本ゾーン間OD細分化の再現性

26（詳細レベル）

29
28

25

2346

22

＜将来交通需要の予測＞
47＜計画案の評価＞

15＜政策案の評価＞

マクロレベルの評価をもとに絞り込まれた
少数の代替案について

55

32
30
31

27

＜予測のためのデータ作成＞
・人口フレーム
・道路ネットワーク
・鉄道ネットワークなど

5334

分担率別の発生集中量と相対誤差の関係

大ゾ
│
ン
レ
ベル

大ゾーンまたは大ゾーンより粗いレベル

5136

多数の代替案について＜将来交通需要の予測＞

38

37

Step_１
交通政策
評価モデル
∥
戦略モデル
（マクロレベル）

多様なシナリオを簡便に評価する仕組みとしての戦略モデルの導入

本調査

計画
基
本ゾ
│
ン
レ
ベル

＜予測のためのデータ作成＞
・人口フレーム
・道路ネットワーク
・鉄道ネットワークなど＜将来交通需要の予測＞＜計画案の評価＞16

【H２０】訪問調査から郵送調査へ
THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

訪問調査の回収率の低下（特に単身世帯）に対応し、不在がちな世帯に配布、回収できる郵送調査を導入

実務の現場では郵送配布

郵送回収

紙への記入

調査本部
インターネット
ホームページに入力
17

類を見ない規模の統計調査

18

複数年にわたる調査
THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

一般的な総合都市交通体系調査○東京都市圏に居住する約30万世帯を対象とした調査であり、悉皆である国勢調査を除けば、他に類を見ない大規模な統計調査
調査名

東京PT調査

家計調査

労働力調査

社会生活基本調査

就業構造基本調査

直近の調査年

H20

H25

毎年

H28

H28

対象
地域

東京都市圏

全国

全国

全国

全国調査
世帯数

約30万世帯8,076世帯

約4万世帯

約8.8万世帯約52万世帯頻度

10年に1回

5年に1回

毎月5年に1回

5年に1回

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

１年目 実態調査等（ＰＴ調査）

大都市圏における総合都市交通体系調査
１年目 調査企画
２年目 事前調査

２年目 交通実態の分析および将来交通量の予測
３年目 計画策定・施策提案（マスタープラン等）

３年目 実態調査等（PT調査）
４年目 交通実態の分析および将来交通量の予測
５年目 計画策定・施策提案

19大規模な調査遂行体制
THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES※会議数はH18からH22までの5年間の実績

総会議数：188回
東京都市圏
交通計画協議会

5回

交通調査研究会

8回

9回

幹事会

5回
事務局会議

実務の現場からの問題提起

将来展望懇談会

調査成果検討会

技術検討会

5回

7回

140回
関東地方整備局、茨城県、埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県、横浜市、川崎市、千葉市、さいたま市、相模原市、都市再生機構、NEXCO東日本、
NEXCO中日本、首都高政策WG

7回

ﾓﾆﾀﾘﾝｸﾞWG

2回
21

調査の動機や位置づけの曖昧さ22

長期将来の姿を描く意味

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES• 長期的、安定的に地域づくりを継続するために、将来を見てプランニングするという意識の希薄さ• 高価なPT調査の必要性が説明しづらい– 大規模インフラ整備が進展、ソフト施策等にシフト– 道路交通センサスや大都市交通センサスと比べた時の法制度上の位置づけの弱さ– 何のためにこの規模の調査を実施するのか？

– データが取れればよいのか？
– 既存の事業が位置づけられればよいのか？
– 不確実な世の中だから、将来世代のために何をすべきかを検討しても無駄なのか？

• “継続性”という重圧• 短期的成果に着目が集まりやすい– 大都市圏等では調査を定期的に実施してきており，継続しつつ規模を減らしたいという思い– 短期的に成果をあげたい人たち– ビッグデータのリアルタイム予測等で拍車がかかる
23

24

枠があるプランとないプランニング

ビッグデータの登場

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

https://www.nttdocomo.co.jp/corporate/disclosure/mobile_spatial_statistics/

https://www.agoop.co.jp/

https://www.location‐trends.com/

https://www.zenrin‐datacom.net/business/congestion/

25

ビッグデータとのつきあい方

26

検討対象と精度の考え方
THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES• 社会的意志決定の根拠として、ビッグデータはどれほど信頼できると考えるべきか

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

都市計画道路の見直し
交通需要推計– ビッグデータの中身は必ずしもフルオープンではない– 合意形成等では数的根拠の妥当性，透明性が重要だが，ビッグデータで果たして耐えうるのか？

計画交通量

道路構造

都市計画決定（社会的意志決定）

バス網再編の場合• なぜビッグデータがあまり使われていないのか？
– いつもそれほどの精度が説明できる必要があるか？

交通需要推計– データに親しんできた交通分野よりも、データになじみが薄かった観光分野の方がなぜ積極的か？
27

バス需要事業者協議
路線見直し決定（材料） （事業者の意志決定）

28

交通需要推計モデルの問題

交通分野でさえ使いにくいと感じられてしまう
THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES• 科学的評価が軽視される風潮• 混雑やアクセシビリティ分析ならPTは不要– ネットワーク解析は非常に簡単に実施できるようになった– 科学的根拠はなくても施策は前に進む• 説明のしやすさ vs 科学• 人の移動（活動）のデザインと交通とのリンクが弱い– 説明のしやすさ＝簡単で理解しやすい– 集計モデルが好まれ、非集計モデルが嫌われる– 今でも需給バランスが中心になりがちな交通計画• ミクロな移動には，当然，使える範囲に限界• 作った後にあまり使われないPTのモデル– 大規模調査ながら自治体レベルでみるとサンプルは少なく，ミクロな問題（コミバスなど）では当然使えない– 今後の方向性の検討には使われるが，その後はほとんど利用されていない
2930

大規模調査の実施の困難さ
THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES• 低い回収率– 回収率25％は、所詮4人に1人しか回答が得られていないのではないかと受け止められてしまう

東京都市圏における新たな取り組み• 調査名簿とプライバシーの問題– 個人が特定できる情報の活用は，行政においてもハードルが高くなりつつある• 膨大な調査コスト– 社会資本整備の予算が削減される中，従来の大規模調査のままで果たしてよいのか3132

３つの政策テーマに対応した調査設計

調査の全体像THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

テーマ１

区分
平日
東京都市圏外からの移動（主に都市圏外居住者）

広域交通ネットワーク

都市圏の骨格的な道路及び鉄道からなる交通体系の課題を踏まえて政策を検討

テーマ２

対流拠点

対流拠点は首都圏の活力の源泉であり、広域交通NWの変化による影響を踏まえ、対流拠点で実施すべき政策を検討

テーマ３

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

都県市間を跨ぐ
広域的な移動②PT本体調査③携帯電話基地局デー
タ（傾向分析）（計画基本ゾーン間ODの把握）

都市内の移動④PT本体調査と携帯電
話基地局データ（小ゾーン間ODの把握）⑤プローブパーソン調査もしくはWI‐FIデータ（移動経路の把握）

拠点内の移動生活圏

高齢化や人口減における生活圏の課題を踏まえ、生活圏の効率化や機能強化のために取り組むべき政策を提案

休日①携帯電話基地局データ（傾向分析）

個人の交通行動の意志決定メカニズム

意識調査（個人が交通行動を決めている要因を把握）

33

WEB先行型調査の導入検討

スマホに最適化されたWEB画面の導入検討
THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES＜今回（H30）調査

オンライン先行型＞＜前回（H20）調査

34

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

オンライン併用型＞＜比較表＞
項目
調査依頼ハガキ（印刷、郵送）

オンライン併用型（前回調査）
不要

オンライン先行型（今回調査）
必要

督促ハガキ（印刷、郵送）

必要

不要

サポートセンターの面積

郵送回収が多いた
め広めに確保郵送回収が少なくなり狭くてよい

大量少なくてすむ※平成29年度の事前調査にて試行し、オンライン回答割合等を確認予定。
データ入力作業35

36

アクティビティモデルの導入検討
THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

都市交通調査のこれからSimAGENT(Simulator of Activities, Greenhouse Emissions, Networks, and Travel)
3738

柔軟な調査デザイン

長期将来を見据えた総合都市交通体系調査
THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES• 持続可能な地域をつくるためにも、長期将来を見据えた都市交通計画は必要

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES• それぞれの地域の課題に対応した総合交通体系調査（PT調査）のデザインが必要– 従来からの課題に加え、公共空間活用の促進やICT技術の発達等で、都市交通分野の課題は盛りだくさん– 予め考えておけば攻められるが、そうでなければ後手後手に– PT調査のコストが高いから、将来のことは分からないから、ということで都市交通のプランニングをしない、ということはないように

LRT、BRT導入による交通網の抜本的改善

・マルチモーダルなデータ
・事業評価に耐えうるデータ

バスネットワークの再構築

・交通事業者協議を円滑に進めるためのデータ

都市構造の集約化

・都市空間と人の活動や暮らしとの関係に迫ることができるデータ

…

3940

“OD主義”とコストのバランス

PT調査データが他の交通データをつなぐ
THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES• 人の移動のメカニズムを総合的に調査できること
こそがPT調査の重要な価値• 属性、目的、手段を総合的に把握するPT調査が、他のデータをつなぐハブとなるような設計を• ODを把握することを目的とした大規模PT調査にとらわれず，小規模PT調査+ビッグデータも選択肢にPT調査でカバー

移動のメカニズムTHE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES

PT調査でカバーデー
タA

移動のメカニズム

PT調査
データデー
タB

OD表デー
タFデー
タE

OD表
ビッグデータでカバーデー
タCデー
タD

41

ビッグデータの活用を促進する土壌づくり

42

データを活かす技術力の研鑽

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES• 都市交通調査におけるビッグデータ活用の一定の考え方が必要ではないか

THE INSTITUTE OF BEHAVIORAL SCIENCES• 多様なデータを使いこなす技術の向上が不可欠– 多様なデータをつなぐ技術– 精度検証では超えられない壁を乗り越える– トリップチェーン、世帯間の相互作用など、交通行動の理解を促進する行動モデリング技術• 調査設計時には、ビッグデータも選択肢の１つとして入れることが重要• 施策評価の仕組み（モデル）をオープンしては– 作りっぱなし、１回きり、作った人しか使えない、ではなく、施策や事業を担当する各部署が容易に利用できる仕組みを• ただし、ビッグデータの普及とともに、価格がバランスしてくることも必要
4344