第 55 回土木計画学研究発表会・講演集

47-08

都市鉄道の混雑を緩和する
超高頻度運転の可能性

吉枝
学生会員

芝浦工業大学大学院

１

春樹１・岩倉

修士課程

成志２

建設工学専攻（〒135-0061 東京都江東区豊洲3-7-5)

E-mail:me16111@shibaura-it.ac.jp
正会員

２

芝浦工業大学教授

土木工学科（〒135-0061 東京都江東区豊洲3-7-5)

E-mail:iwakura@shibaura-it.ac.jp

東京の都市圏鉄道の混雑は，継続的な混雑緩和策によって緩和されれつつあるものの依然として激しい．一方，財政制約から多大な投資は難しく，インフラの増強に頼らない輸送力増強が必要である．
本研究では，超高頻度運転によって既存施設を極限まで利用し，信号設備の改良を軸として輸送力を増強する可能性について検討した．追込時間を45～50秒程度に短縮できる可能性が示された一方で、ケース
スタディーとしての列車群の挙動を再現可能なシミュレーションを実行したところ，二子玉川～三軒茶屋
では90秒間隔、渋谷駅でも80%以上の列車を2分未満の間隔で発着させる可能性が示された。

Key Word : Urban railway , frequent service ,moving block , easing congestion ,multi agent simulation

1.

本研究では，海外事例について考察したあと，追はじめに

東京の都市圏鉄道の混雑は，継続的な輸送力増強

込時間に関する基礎的な検討を行い，シミュレーにより緩和されつつあるが，各線区のピーク時の混ションによって検討対象路線で運行を実現できる可雑率を180%以下とする目標は達成されていない．

能性があるか二つのアプローチで検証を行う．

東京圏はもともと公共交通の利用度が高いうえ，

追込時間に関する基礎的な検討では，条件を変化

2050年の東京都の総人口は2005年と同程度を維持すさせながら駅付近の列車の挙動を細かく分析し，追ると予想 脚注 されていることから，混雑の自然緩和

込時間の短縮方策やその限界について考察する．

は長期間期待できない．一方，国や自治体の財政的ミクロなシミュレーションによって列車の挙動の制約，鉄道事業者の投資回収リスク等のため，複々ほかに乗降旅客の挙動を再現して停車時間を推計す線化などの大規模な投資も難しい．

ることで，実際と同様の利用客が存在する状況でのそこで，信号システムを改良し，既存ストックの運行可能性を検証する．このシミュレーションには能力を最大限に引き出すことでインフラへの大規模実データを用いており，実路線の環境をベースとし投資を行わずに輸送力増強を実現する方策を検討すてシミュレーションを行うことを特徴としている．

る．検討の対象路線を田園都市線および半蔵門線と2.

し，実際の利用客ODや線形，車両性能のデータを

海外の高頻度運転の事例

用いて検証を行った．
列車の運転頻度は，列車同士が最も接近する駅付(1) 90秒未満の運転間隔の実績

近の条件によって左右される．運転頻度は，停車時

日本地下鉄協会資料1)によれば，2分以下の間隔で間と，先行列車が駅を発車してから後続列車が駅に運転を行っている地下鉄は，東京の1分55秒を含め到着するまでの追込時間で決まる．実際のダイヤ編て世界に19都市あり，特にパリとモスクワについて

成上は，そこに余裕時間をもたせることで，遅延をは，輸送密度がそれぞれ7.3百万人/kmと8.8百万人/回復できるように配慮している．

km（2014年には7.5百万人/kmに低下)を記録しなが1

第 55 回土木計画学研究発表会・講演集

表1

モスクワ地下鉄 運転間隔調査結果
運転間隔(秒) 停車時間(秒)
追込時間(秒)調査
列車数 平均 最小 最大 平均 最小 最大 平均 最小 最大

路線

駅名

6号線

Prospekt Mira

* 7:52～8:40

25

95

87 108

24

6

34

71

62

102

2号線

Teatralnaya** 16:55～17:34

20 11087 185

26

14

32

85

62

159

7号線

Krasnopresnenskaya* 7:48～8:45

33 10086 125

25

17

41

75

62

98

2号線

Belourusskaya* 7:45～8:41

33 10483 140

25

16

35

78

56

122

**都心駅（赤の広場近く）
停車時間の分布

追込時間の分布

25

30

20

25

観測度数

15
15
10
10

観測度数

25

20
20

15
10

20
15
10

5

5

0
0

0

0

～60

～65

～70

運転間隔（秒）

～15
～17
～19
～21
～23
～25
～27
～29
～31
31～

5
5
～85
～90
～95
～100
～105
～110
～115
～120
120～

観測度数
観測度数

25 運転間隔の分布

～75

～80

～85

停車時間階級（秒）
追込時間（秒）2号線Belourusskaya
6号線Prospekt Mira

2号線Belourusskaya
2号線Teatralnaya
7号線Krasnopresnenskaya

7号線Krasnopresnenskaya

7号線Krasnopresnenskaya

2号線Teatralnaya

図16号線Prospekt Mira

2号線Teatralnaya
運転間隔，停車時間，追込時間の分布

6号線Prospekt Mira

～90

～60
～65
～70
～75
～80
～85
～90
～95
95～

30

*環状路線との接続駅

時間帯

～95

95～

追込時間（秒）2号線Belourusskaya
2号線Belourusskaya
7号線Krasnopresnenskaya
2号線Teatralnaya
6号線Prospekt Mira

らも，1分30秒台での高頻度運転を実現している．

環状線との接続駅3駅と都心部の1駅で調査を実

東京の11.9百万人/kmには及ばないものの，大量輸施した．測定は目視で実施し，スマートフォンの送を高頻度で実現した事例である．

時間計測アプリを使用してラップタイムを記録しこれらのうち，リールやトゥールーズ，パリ，た．結果は表1に示すとおりとなった．

バ ンクー バーの都 市鉄道は ゴムタ イヤ駆動 であり，摩擦抵抗が大きい特性を利用して高い加減速(3) 実測結果の考察

性能をもたせているもので，検討対象路線とは条

追込み時間については，各駅を通じて最も短い件が大きく異る．

ケースで2号線Belourusskaya 駅の58秒であり，その一方，モスクワでは鉄輪の普通鉄道方式で90秒

他の駅では61～62.2秒である．

間隔の運転が実現しており，東京での高頻度運転

停車時間については，25秒以下に分布するサンに向けた重要な示唆を含んでいると考えられる．

プルが多く，最も長いケースでも7号線 Krasnopresnenskaya駅で観測された41.2秒である．7号線はモ
スクワで2番目の輸送人員の路線2)で，同駅は環状(2) モスクワ地下鉄での実測の5号線と接続する主要駅である．

モスクワの地下鉄は，環状線2路線があり，それらが8路線の放射状の路線と接続している．それ以これに対し，半蔵門線の渋谷駅では130秒間隔で外の郊外を補完する路線を含めて，全部で13路線発車するダイヤが編成されており，60秒の停車時がある．総延長は327.1kmで利用客数は24億5130万

間と65秒程度の追い込み時間に5秒程度の余裕時間

人/年（延長・旅客数ともに外側環状線完成前のを加えている．モスクワと比べると追込み時間が3

2)～4秒，停車時間が倍以上長いことになる．半蔵門

2014年 ）となっている．
2

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線では乗降客数の少ない駅でも35秒程度の停車時

この考え方では，後続列車が先行列車に接近する

間を必要としている点から考えると，モスクワはとき，先行列車の実際の最後尾位置と閉そく区間

際立って乗降時間が短いといえる．

の始端までの間の距離の分だけ間隔にロスが生じ

また，走行速度も東京に比べると速いと考えらることになる．

れる区間があった．可能な範囲だけでも高速運転

これに対して，移動閉そくは，先行列車の位置を行うことは，列車がホーム外に出るまでの時間を連続的に検知することで，閉そく区間の境界位を短縮することにつながり，追込時間の短縮に一置に拘束されずに先行列車の手前に後続列車を停定の効果がある．

止させる考え方である．
従来は，列車の位置を連続的に検出することが(4) 実測結果からの示唆困難だったため，固定閉そくの考え方が用いられモスクワの地下鉄の高頻度運転は，停車時間のてきたが，近年になって連続的に位置を検出可能

短さによるところが大きいと考えられる．

な技術が開発され，移動閉そくが実用化されはじ
3)

停車時間が短くなる要因についての先行研究 でめた．日本国内ではJR東日本の仙石線で運用されは，乗客が乗降時に協力しあい，駆け込み乗車をており，首都圏でも埼京線で2017年秋から運用が行わないなどの乗車マナーが優れていることや，開始される予定である．海外ではすでに複数の実ホームが広いこと，通路・階段が一方通行の箇所

用例がある．

が 多 く，エ ス カ レ ー タ ー が ボ ト ル ネ ッ ク と な って，結果的にホームへの乗客の流入が制限されて(2) 従来の信号システムの作用

いるといった点を指摘している．

a) 検討対象線区の信号システム

また，日本と比べると，車内やホーム上の混雑

検 討 対 象 線 区 で は，固 定 閉 そ く の も と，ATCが少なく，高頻度運転で混雑率を抑制できている（自動列車制御装置）が用いられている．動作のこ とも迅 速な乗 降につ なが ってい ると考 えられ

概要を図2の最上段に示す．

る．さらに，停車時間が短いことによって，乗客

先行列車までの閉そく数に応じて閉そく毎に最が戸閉の時機を察知しているかのような様子も見

高速度が指示される．速度の指示は運転台にあるられた．

車内信号機に示されるようになっており，示され高頻度運転によって乗車率を下げることが乗降た速度（現示速度）を上回ると自動で減速する．

時間の削減につながり，さらに運転間隔を縮小す

列車を停止させるのは，安全上の余裕を確保す

る余裕をつくる好循環を生む可能性がある．

るため，先行列車の存在する閉そくの直前~数閉そ東京でも，信号設備の改良で一定程度の短縮がく手前となる．

可能な追込時間の短縮を図れば，それを機に好循

後続列車が先行列車に接近した場合には，車内環へと進んでいくことが期待できる．

信号機の現示速度が低下する前の閉そくで運転台に前方予告が表示され，現示速度の低下を知らせ

3.

る．現在の走行速度よりも現示速度が低い閉そく

各種の信号システムに進入すると自動的にブレーキが作用する．
鉄道の信号システムは，先行列車に後続列車が各閉そくで現示される速度は，閉そく区間の長追突しないように制御することを大きな目的としさや勾配などの条件によって5km/h単位で予め決めている．高頻度運転を実現するためには，安全性られており，先行列車の位置に応じて車両に送信を確保しながら極めて短い間隔で列車を走行させされている．
直前の閉そくで指示された速度に近い速度で次る必要があることから，信号システムの改善が重の閉そくに進入した場合には，列車の減速幅より要である．

も現示速度の低下が僅かに大きくなるように考慮されており，先行列車の手前までブレーキが緩解(1) 閉そくと移動閉そく
閉そく方式とは，線路上を一定長さの区間（閉することなくそのまま停止する（一段ブレーキ制

そく区間）に区切り，この区間ごとに列車の存在

御）．ただし，直前の閉そくでの走行速度が遅いを検知して，後続列車を先行列車の存在する閉そ場合などは，必ずしも一段ブレーキ制御とはならくの外側に停止させる運転保安の考え方である．

ず，途中で空走する場合もある．
3

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図3

各ケースの走行パターンのイメージ(3) 移動閉そくシステムの作用作用を図2の下段に示す．速度照査パターンによる速度制御を行う点はデジタルATCと同様である
が，速度照査パターンを生成する際の停止点の設定を閉そく境界に関係なく行う．これにより，デジタルATCよりも無駄の少ない制御ができる．
ATCでは安全上の余裕を確保するために，先行列車の直前～2閉そく手前に列車を停止させる制御を行っていたが，移動閉そくでは先行列車の手前に余裕距離を設定し，この外側を停止点としている．余裕距離長については，25mでの試験実績があ
図2

るが，現状では80mが確保されている．

保安装置の動作比較図

移動閉そく以上のシステムとして，先行列車がまた，ATCによって自動的にブレーキが作用しすぐには停止しないことを想定して，さらに間隔たときは，ブレーキ開始時と停止直前にブレーキを詰める方法も構想レベルとしては存在している力を弱める制御（緩和ブレーキ）を行う．

が，今のところ実用に供された事例はない．

b) デジタルATC
東武東上線や京王電鉄，山手線などで使用され

4.

追込み時間に関する考察ているATCである．作用を図2中段に示す．
検討対象線区のATCでは，走行速度が閉そくご

本章では，移動閉そくシステムを導入した場合とに指示されていたのに対して，デジタルATCでに，移動閉そくシステムの仕様や運転操作によっは先行列車の存在する閉そくの直前～数閉そく手て，追込み時間への影響を分析する．

前 を 停 止 点 と し て，そ こ ま で に 停 止 可 能 な 速 度
が，閉そくとは関係なく連続的な関数である速度(1) 運転状況を分析する走行パターン

照査パターンとして与えられる．速度が速度照査

運転間隔の最小値について検討する場合，後続パターンを超えると，自動的に減速する．検討対

列車の走行パターンとして3種類が考えられる．走象線区のATCと同様に緩和ブレーキ制御が行われ

行パターンを図3に示す．

ることもある．

1種類目は，一定の速度で駅に接近してゆき，停デジタルATCでは，閉そくに拘束されずに速度止位置に向かって減速するケースである（一定速が現示されることから，一段ブレーキ制御よりもケース）．2種類目は，先行列車に追いついてある

無 駄 の 少 な い 制 御 が 可 能 と な る ほ か，車 上 で パ程度の速度まで一度減速してから，再び加速し，ターンを計算することで，各車両の性能を最大限

その後停止位置に向かって再度減速するケースでに活かした運転が可能になるメリットがある．しある（再加速ケース）．3種類目は，先行列車に追かし，先行列車の位置検出が閉そくに制約される

いついて駅の手前で停止し，先行列車の駅発車を点は同じで，一定のロスが生じる．

待って後続列車も再度発車して停止位置に移動す
4

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空走時間分の走行距離

理論上の停止点と実際の停止点の差
余裕距離

ブレーキパターン速

実際の列車の走行速度

度

計算上のの列車の走行速度

ホーム範囲

距

離

図4 駅付近での走行の概要と検討条件
表3

車両性能は検討対象路線で運用されている車両と追込時間分析の設定条件

しては旧形式にあたる東急8500系とし，仮想的に勾
余裕距離

100 m

配のない水平な線区を考える．その他の計算条件は

空走時間

3 秒

表3に示す通りとした．変数のランカーブとの対応

再発車までの時間5 秒

関係を図4に示した。

停止位置の差0 m

・余裕距離：速度照査パターンを計算する際の停止

停止ブレーキ減速度

3 km/h/s

点と先行列車の最後尾位置との間に安全上設ける余

加速終了→ブレーキ開始

5 秒

裕距離を示す．実用例をもとに基本を100mとして設

パターン減速度3 km/h/s

定する．

一度に加速する速度

0.0001 km/h

先行列車の進出速度

90 km/h

後続列車の進入速度

90 km/h

・空走時間：速度照査パターンに接触後，ブレーキが動作し始めるまでの時間を表す．現状の基準をもとに3秒とした．
・再発車までの時間：後続列車が先行列車に追いつるケースである（機外停止ケース）．なお、後続列 いて停止した場合，先行列車が発車して速度照査パ
車の進入速度が速い場合、先行列車と最接近した地 ターンが上昇し始めてから実際に車両が起動するま点から、停止位置に停車するためにブレーキを開始 での時間を表す．計算上は基本5秒としたが，変動する必要のある地点までの距離が少なくなるため、 したときの影響も分析した．
再加速することができなくなり、再加速ケースと一 ・停止位置の差：速度照査パターン計算時の停止点
定速ケースの走行パターンは同一になる。

と，実際の車両の停止点の差を表している．速度照

本稿では，上記3ケースについてそれぞれの追込 査パターンは停止位置に精度良く停止させることで時間を比較し，理想的な運転方法について議論す はなく，停止点の手前に停止させることを目的としる．また，機外停止ケースについては，計算の前提 ているため，停止点よりも手前に停車しやすい．計条件として検討すべき項目があることから，それら 算上は基本0mとしたが，変動したときの影響も分析の検討も行う．

した．
・停止ブレーキ減速度：列車が駅の停止位置に停止（2) 検討の概要するために減速する際の平均減速度を表す．実際にa) 検討の方法

は，運転士が停止前にブレーキを緩めて衝動を防止

まず，先行列車が駅を発車して加速する際の速度 するなどの細かな操作を行っているが，ここでは一変化と時間経過を1mピッチで計算し，後続列車に対 律の減速度で減速するものとして計算した．
して生成される速度照査パターンを計算する．次 ・加速終了からブレーキ開始までの時間：列車が加に，この速度照査パターンのもとで，後続列車を走 速している状態から急にブレーキ操作をして減速に行させた場合の速度と時間経過計算し，先行列車の 移ることは乗り心地を損ねるため、通常は一定時間
発車から後続列車の停止までの時間を求めた．

惰性で走行してからブレーキ操作を開始する。この動作を考慮するため、加速操作の終了から5秒間はb) 検討の条件

一定速度で走行するものとした。
5

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表4

再発車までの時間
3

発車までの時間（秒）
追込時間

6

12 停止ブレーキ

9

(m）

追込時間

（秒）

0

10

30

50 一定速45.1 45.3 45.9 46.6 追込時間（秒）

2

2.5

3

3.5

4

65.6 65.4 62.6 60.2 58.5 57.1

速度を示す．加速終了後は進出速度を維持して走行60するものとした．

50
速度(km/h)

1.5

機外停止
52.6 49.0 46.7 45.1 43.9 43.0
追込時間（秒）

停止点と停止位置の差

停止点の差

停止ブレーキ減速度の影響

45.0 45.3 46.5 49.4 減速度(km/h/s)

（秒）
表5

表7

・後続列車の進入速度：一定速ケースにおける後続
列車のブレーキ初速度を示す．進入速度が先行列車

40の進出速度より速いときは再加速できないため，一30定速ケースと再加速ケースは同じ条件となる．

20(3) 機外停止ケースの分析条件の検討

10a) 再発車までの時間の影響

0-300

分析結果を表4に示す．発車までの時間が長くな

-200
-100
停止位置からの距離(m)

ると追込時間は増加するが，5秒未満では追込時間

0の短縮効果が小さくなる．再発車までの時間が追込
時間に直接影響しないのは，発車が遅れることで先現示(10km/hごと加速)

速度(10m/hごと加速）

行列車との距離が確保されるためである．
なお，停止信号解除後3秒未満で発車するケース

図5 10km/hごとに加速する場合のランカーブの分析を行っていないのは，3秒未満では計算の最
表6

発車後の加速操作の影響加速する速度（km/h）
追込時間

（秒）

小ピッチである1m進む時点で車内信号の指示速度を15 上回ってしまい，計算が行えないためである．実用
45.1 45.2 45.7 46.6 46.9 上も，3秒未満での発車は困難と考えられる．

0.00011510b) 速度照査パターン停止点と実際の停止位置の差・パターン減速度：速度照査パターンを計算する際停止点の差による影響を表5に示す．概ね比例的に仮定する減速度を示す．本分析では減速度は一律 に追込み時間が増加するが，50mの変動に対してもとし，緩和ブレーキは検討しなかった．車両の性能 1.5秒の変動にとどまった．
に対して20%程度の余裕を持った値とするのが一般 c) 発車後の加速操作の影響的で、本分析では東急8500系の性能から設定した。

分析結果を表6に示す．10km/hづつ加速する場合

・一度に加速する速度：移動閉そくの場合，速度の の速度変化を図5に示す．細かく加速操作を繰り返上昇とともに制動距離や空走距離が伸びて，先行列 すほうが追込時間を短縮できるが，1km/hづつ加速
車との間に確保するべき距離が長くなる．先行列車 する場合と15km/hごとに加速する場合を比べても1.7と後続列車の性能が同じ場合，同時に発車すると， 秒の伸びとなり，影響は比較的小さい．
後続列車は速度パターンの上がり方が制動距離と空走距離が伸びる分だけ緩くなる．

(4) 各ケース共通の分析条件比較

検討対象路線の車両は，加速度の微調整が難しい

以下の分析は一定速ケースと機外停止ケースでのため，完全に速度照査パターンの変化に追従して加 結果を示す。基本ケースでは進入・進出速度ともに速し続けることは困難である．そのため，ある程度 90km/hに設定しているため、再加速ケースも一定速まで速度照査パターンが上昇する毎にまとめて加速 ケースと同じ速度パターンとなる。
を行うケースを検討する．この場合に加速を開始す a) 停止ブレーキ減速度の影響る条件となる速度差を示す．

分析結果を表7に示す。停止ブレーキ減速度が高・先行列車の進出速度：先行列車が加速を終了する い ほ う が 追 込 時 間 を 短 縮 で き る 傾 向 に あ る が、
6

第 55 回土木計画学研究発表会・講演集

表7
空走時間

表9

空走時間の影響
1（秒）

3

7 余裕距離5余裕距離の影響0（m）

25

50 100 150 199

44.0 45.1 46.2 47.2 機 外 停 止 ケ ー ス 37.1 39.3 41.3 45.1 48.7 52.0
追込時間 （秒）一定速追込時間 （秒）57.8 60.2 62.6 64.9
一 定 速 ケ ー ス 55.3 56.6 57.8 60.2 62.6 64.8
表8 進入・進出速度の影響
機外停止追込時間（秒）

進入
速度
機外
停止

一定速ケース

再加速/機外停止ケース

進出速度(km/h)

進出速度(km/h)

30

40

50

65

30

40

50

※ 基本条件では進入速度が高速のため、一定速ケースと再加速
ケースは同一走行パターンとなる

65

乗降モデル

53.3 48.2 46.1 45.1

車内旅客

再乗車する旅客

10 115.5 115.5 115.5 115.5 53.3 48.2 46.0 45.0
20 66.6 66.6 66.6 66.6 53.4 48.3 46.2 45.3

降車旅客

30 53.4 53.3 53.3 53.3 53.4 48.7 46.6 45.7
40 57.8 49.2 49.2 49.2

49.2 47.5 46.7

50 62.1 53.3 48.7 48.6
65 66.4 57.4 52.6 51.4

乗車旅客

48.7 48.3
単位：秒

90 79.4 69.6 64.4 60.8

51.4

走行モデル

60.8

駅

140.0

押
上
↓

120.0
追込時間（秒）

分岐器

列車

100.0
80.0

図7

60.0

中
央
林
間
↑

シミュレーションシステムの動作状況

る。緩和ブレーキを行う場合は空走距離が長くなる

40.0のと同様の状況となるため、緩和ブレーキは追込時20.0間の増大要因となる。

0.0

0

20

40

60

80

(5) 各種ケースにおける追込時間の比較

100a) 検討の条件

進入速度(km/h)
一定30進出一定40進出一定50進出再加速30進出

再加速40進出

再加速50進出

表3の条件を基本として，各項に示す条件を変化させて分析を行った．
再加速ケース及び機外停止ケースの場合の加速操作については，パターンの上昇に追従する設定としたため，再加速ケース及び機外停止ケースの適用に

図6

進入・進出速度の影響

あたっては，2秒程度の余裕が必要である．

1.5km/h/sのケースについては、進入速度を低下させ b) 進出・進入速度の影響た場合と似た効果が現れて、2.0km/h/sケースと同じ分析結果を表8と図6に示す．再加速ケースについ

追込み時間となっている。停止ブレーキ減速度を高 ては，進入速度が進出速度以上になるときは再加速
めるには、ATO（自動運転装置）やTASC（列車定 できないため，一定速ケースと同じ条件になること
位停止支援装置）の導入が有効である。

から空欄としている．

d) 空走時間の影響

一定速ケースでは，先行列車の進出速度と同じ速分析結果を表7に示す。空走時間は短いほど追込 度で進入させると追込み時間が最小となる．
み時間が短縮できる。機外停止ケースに比べ、一定

機外停止ケースおよび再加速ケースでは，低速で速ケースのほうが追込時間の変動が大きいのは、先 進入しても先行列車が離れれば再加速できるため，
行列車と最接近する時点での速度が速いためであ ほぼ最小の追込時間を保つことができる．ただし，
7

第 55 回土木計画学研究発表会・講演集

再加速の操作の行い方にも影響を受ける．

トを，ビデオカメラ映像の調査をもとにして設定しc) 余裕距離の影響たルールに基づいて移動させ，乗降時の旅客の行動分析結果を表9に示す．全ケースとも余裕距離に を再現することで停車時間を推計する．
対して比例的に追込み時間が伸びる．

なお，本シミュレーションは乱数を使用するた

ATACSで試験実績のある25mの余裕距離では，機外 め，各ケースにつき10回実行して平均値を用いる．
停止ケースで追込み時間が約39秒となるなど，大きな短縮効果がある．進入速度を90km/hに設定してい (2) シミュレーション条件
る一定速ケースよりも，機外停止ケースのほうが余 a) 入力ダイヤ
裕距離の影響を受けやすい．

運転間隔が90秒，100秒，110秒の3種類を設定し仙石線では余裕距離を80m確保しているとされる た．既存のダイヤをもとに，準急と各駅停車の交互が，試験実績のある25m程度での運用を行えば，追 運転を行っている時間帯について，上記の運転間隔
込時間の大幅な短縮が期待できる．

になるように所要時間や本数を調整した．
b) 信号保安装置(5) 検討結果のまとめ

移動閉そくの導入を想定し，余裕距離は100mに設

これまでの検討を踏まえると，機外停止の場合の 定した．分岐器がある駅では，正しい進路が開通す
追込み時間が短く，表9にあるように、余裕距離が るまで手前で停止させるパターンとする．なお，変100mのとき45.1秒，25mのとき39.3秒が極限値と考 電所の受け持ち区間の境界であるエアセクション上えられる．ただし，進入速度や進出速度が制限され で停車すると，再発車の際に架線を損傷するおそれる箇 所では 表 8にあ るように 追込時間 が制限さ れ があることから，エアセクション上では停車しない
る。特に進出速度が30km/hに制限されるケースでは ように制御した．
追込時間の伸び方が顕著であることから、40km/h未 c) 乗降客数の設定
小林ら4) の開発したモデルを用い，時間帯別に設満の進出速度に制限される箇所がないように配慮する必要がある。また、実際に適用する場合は，本章 定した頻度で駅に乗客エージェントを発生させ，乗(3)での検討も踏まえると，追込時間は停止点と停 車行動を再現する．なお，車内の混雑率を推計する
止位置の差や加速操作の影響により，各1.5～2秒程 ことで，列車の運転本数に応じた乗車率の場合の乗度のロスが生じて，極限値よりも3～4秒程度長い45 降時間を推計することができる．
～50秒程度を見込む必要があると考えられる．
(3) シミュレーションの精度と課題

5. マルチエージェントシミュレーションa) 駅間走行時間の過小推計傾向
実際の運転では，運転士は駅間の走行時間に応じ(1) システムの概要と特徴て最高速度に達する前に加速を終了させるなどして

東急田園都市線及び半蔵門線の中央林間～押上間 運転時間を調整しているが，現状では本シミュレーの路線を実データによって再現しており，入力した ション上でそのような挙動を再現できておらず、最ダイヤに応じて当該区間内の列車全体の挙動を再現 高速度に近い速度で走行してしまう．
小林ら4) が遅延対策の効果推定のために行ったシするものである．

乗降時間推計モデルと走行時間推計モデルからな ミュレーションでは，この傾向を緩和するため，乗り，走行時間推計モデルが列車の走行挙動を再現 降終了後も一定時間駅に停車させて調整を行ってい
し，駅に停車すると乗降時間推計モデルが起動して た．これは，遅延時間の評価を行うために，列車の乗降時間を推計する．動作状況を図7に示す．

所要時間の精度を確保する必要があるためだった．

走行時間再現モデルは，実際の線形や施設の状況

しかし，本研究では追込み時間が重要な要素となに基き，列車の走行速度・位置を常に推定してお るため，駅に停車させて補正を行うことができない
り，ここから駅間の所要時間を推定している．

ため，補正は行わなかった．そのため，本検討では乗降時間推計モデルは実際の乗降客数に基づいて 列車間隔に注目することとし，ダイヤからの遅れに旅客を各駅の再最混雑扉での乗降を再現している．

ついては評価を行わない．

乗降客数や車内の旅客数に応じてホーム部分や車 b) 移動閉そくの速度照査パターン計算精度
内に乗客エージェントを配置する．そのエージェン

速度照査パターンの計算時に，空走距離や勾配に
8

第 55 回土木計画学研究発表会・講演集

100秒間隔

140～

125～

95～

110～

累積分布
累積分布

50%
50%

80～

140～

125～

95～

110～

0%

100%
100%

100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0

～70

分布度数

50%

累積分布

100%

～70

140～

125～

95～

110～

0%

110秒間隔

100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0

80～

分布度数

50%

累積分布

100%

80～

100
100
90
80
70
60
60
50
50
40
40
30
30
20
20
10
10
0
0

～70

分布度数
分布度数

90秒間隔

0%
0%

～70 70～ 75～ 80～ 85～ 90～ 95～ 100～ 105～ 110～ 115～ 120～ 125～ 130～ 135～ 140～ 145～
運転間隔（秒）
運転間隔（秒）

運転間隔（秒）

分布度数（実績）

分布度数（推計）

図8

運転間隔（秒）累積分布（実績）

累積分布（実績）

渋谷駅発車間隔分布
折り返しや相互直通運転上の都合を考慮するなどの吟味が不十分な箇所がある．
e) 変電所容量の考慮
列車の走行に必要な電力は専用の変電所から供給されるが，運転に必要な消費電力が変電所の容量を上回らないように計画する必要がある．また，変電所の容量の限界に近い消費電力となると，架線電圧が低下して車両の加速性能を低下させる．
現状では，架線電圧について安全側の1350Vを想定して見積もられた車両性能データを使用している
ものの，変電所容量や架線電圧の変動までは再現できていない．
(4)

図9 90秒間隔ダイヤの列車走行軌跡

シミュレーションの結果と考察

各ケースの渋谷駅断面における列車出発間隔をよる影響の計算が不十分で，パターンに歪みが生じ 図8に示す．90秒間隔のダイヤでは、所定の間隔でている．条件によっては，列車の間隔が本来より短 渋谷駅を発車できた列車は存在せず、110秒間隔のくなっているため，追込み時間が過小に推計されて ダイヤでは37%程度にとどまった．
いる駅が存在していると考えられる．

次に，渋谷駅付近の走行軌跡を図9に示す．本図c) 折り返し駅の推定

はダイヤグラムに似ており，列車の先頭を基準に横折り返し駅で折り返し列車と到着列車の進路が輻 軸に時間，縦軸に距離を取って列車の位置を示して輳した場合や，遅れが反対方向にまで波及した場 いる．線の傾きが緩いほど遅い．渋谷駅から後方に合，終着駅で機外停車が発生する可能性があるが， 機外停車が伝搬しており，最も多い列車では渋谷と本シミュレーションでは押上→中央林間方向の列車 池尻大橋の間で5回機外停車して，渋谷駅の発車をを再現していないことから，この影響を考慮できて 待って前に進む状態となっている．このことからもない．

渋谷駅のボトルネックの状態が明らかであるととも

d) 評価用ダイヤの品質に，渋谷駅付近の走破に長い時間を要しており，評価用に用いているダイヤデータは，準急と各停 サービス水準が低下している．
が交互に運転されている時間帯の列車について，一さらに，実際にこのような運転状態となった場

律に運転間隔を縮めたものとしている．田園都市線 合，変電所容量の不足をきたすことが想定される．
内での追い越し等のための時間調整は行っている 特に渋谷駅から列車が発車したあと短時間のうちにが，前後時間帯との間で本数が急変しているほか， 各列車が力行を開始することになるため，負荷が大9

第 55 回土木計画学研究発表会・講演集

きくなることが懸念される．

までは短縮が可能である．また，移動閉そくのもと

ただ，各ケースともに実績に比べると大幅な運転 で効率的な運転を行うためには，車両の加速度を容間隔の短縮が図られており，移動閉そくに運転間隔 易に調整できるようにすることが望ましい．
短縮効果があることは確認できる．

最後に，東急田園都市線よおび地下鉄半蔵門線を110秒間隔ダイヤのもとで実際に110秒間隔以下で 対象に，高頻度運転の可能性をシミュレーションに走行できた列車は約37%に留まったのに対して、90 よって検証した．その結果，渋谷駅がボトルネック
秒間隔ダイヤのときには約60%が110秒以下の間隔で となって運転間隔が開くことが明らかになった．
発着していることから、110秒間隔ダイヤのケース

ただし，シミュレーションについては精度面の課では必ずしも限界の運行間隔に到達していないこと 題も多く，まだ精査すべき課題が多い，を示唆している。駅手前での機外停車は全ケースで今後は引き続きシミュレーションシステムの精度発生していることから、追込み時間には大差がない 向上に取り組むほか，ダイヤデータの品質向上や検と考えられ、運転間隔の伸びの主な原因は停車時間 討の範囲拡大に務め，都市鉄道の混雑緩和の方策をの違いであると考えられる。

検討したい．

停車時間に差が生じている理由については、ダイヤからの遅れなどとは明確な関係が見られないこと 謝辞：本研究の実施にあたり，実路線の設備や車両から、渋谷より手前の駅で高頻度運転した効果で混 性能等の情報をご提供いただいた東京急行電鉄ならびに東京地下鉄に深甚の謝意を表します．なお，本

雑率が低下していた等の影響が考えられる。

研究は筆者独自の見解で，筆者がその全責任を負うものです．本研究はJSPS科研費【JP16K14323】の助

6. まとめ成を受けたものである．
本稿では，都市鉄道の超高頻度運行の可能性を検討することを目的として，海外事例の調査，移動閉 参考文献
そくシステムのポテンシャルの考察，移動閉そくシステムを実路線に適用した場合を想定したシミュ
レーションを行った．

1)
2)

モスクワの高頻度運転の事例では，停車時間が極 3)

日 本 地 下 鉄 協 会WEBサ イ ト
世界の地下鉄http://www.jametro.or.jp/world/
モ スクワ 地下 鉄アニ ュアルレ ポート2014 英語版
http://old.mosmetro.ru/upload/4157/2014en.pdf
仮屋崎佳司，小野尚，森地茂 都市鉄道の列車遅延

めて短い時間に保たれている特徴がある．東京で超の拡大メカニズムに関する研究

高頻度運転を実現するためには，停車時間を短縮す

Vol.13 No.2 2010，pp.57-64

4)

ることが重要になると考えられる．
追込み時間については，余裕距離を25mまで短縮
すれば，現状の65秒程度に対して，最大で45秒程度

10

運輸政策研究，

小林渉，岩倉成志：エージェントシミュレーションを用いた列車遅延対策の効果比較，第23回鉄道技術
連合シンポジウム(J-rail2016)論文集CD-ROM，2016