東京都市圏物資流動調査を用いた大型貨物車走行経路のモデル分析*
Large Size Truck’s Route Choice Modeling by Tokyo Metropolitan Freight Survey*
兵藤 哲朗**・シジニィ シュライナー***・高橋 洋二**
By Tetsuro HYODO**, Sideney A.Schreiner Jr.*** and Yoji TAKAHASHI**

1.はじめに定まっておらず，多くのモデルが林立している状態にあるといえる．本研究では，様々な経路分析方法論の中かアジアの経済・産業基盤の充実に伴い，わが国では，ら，実経路を直接表現する「重複率最大化モデル」1),4),7)

工場の海外移転や，それに伴う Supply Chain Managementを取り上げ，その適用性を吟味することとした．重複率の発達など，国際物流の目覚ましい発展が続いている．

最大化モデルを選んだ理由としては，①モデルの適用がそれに加えて，平成 5 年に設計自動車荷重が 20 トンから自転車経路データに止まっており，自動車交通への適用25 トンに引き上げられたこともあり，国内の貨物が大型可能性が未確認であること，②モデルの推定アルゴリズ化する傾向にある．しかし橋梁やトンネルなど，重量やムが簡単であり，実用性に富むこと，③他の経路選択モ高さに制約のある箇所 も多く，首都圏でも多くデルに比して選択肢集合を設定する必要がなく，選択肢の”Missing Link”が存在することから，今後，重点的に大集合形成に関わる解のブレがないこと があげられる．

型貨物車の走行ルートに関わる容量増大が喫緊の課題となっている．

3.大型貨物車走行データとネットワークデータの概要

これらの背景のもと，本研究では大型貨物車の走行経路の特性に関する定量分析を行う．これは伝統的な「経(1)調査データの概略路選択分析」の一つであるが，現況の道路ネットワーク

本研究で用いる大型貨物車走行ルートデータは，平成における大型車走行ボトルネック箇所を考慮すること，15 年度実施の東京都市圏物資流動調査（東京都市圏交通およびドライバーへの直接的な経路調査を用いることな計画協議会実施）の付帯調査の一つである，大型貨物車ど，新たな分析視点を含む．

走行ルート調査に基づく．本研究の分析対象として，同なお，本研究で用いたデータは平成 15～17 年度実施の調査データより，特殊大型車両，海上コンテナ車，10 ト

第 4 回東京都市圏物資流動調査に基づいており，一部のン以上の貨物車を抜粋した．合計 598 サンプルのデータ成果はその最終成果として用いられている．

が得られた．また以降，便宜上，サンプルの車種を大別し，特殊大型車両及び海上コンテナ車を「特殊車」，10

2.既存研究と本研究の位置づけトン以上の貨物車を「貨物車」として分類する．得られたサンプルの車種構成は以下の通り（図-1）．

トラックの大型化と国際物流の増大に伴い，わが国では大型の海上コンテナの流動実態を詳細に調べたり 3),6)，

背高海上コンテナ

44

統計で丹念に調べ上げる試み 5)が多くなされつつある．
あるいは，コンテナを受け止める内陸施設の分布から，特殊車

重さや高さ超過で走行不可能なボトルネック箇所を既存
40ｆｔ海上コンテナ

128

20ｆｔ海上コンテナ

34

適切な経路設定を考察する研究も行われてきた 2)．しかその他

その走行経路を道路条件などを加味して推計する方法論は未だ十分検討されていないといえよう．
これは交通行動分析の枠組みでは「経路選択モデル」として扱われる分野であるが，選択肢集合の設定自由度が高い道路上の経路選択モデルは，まだ統一的な見解は貨物車

し，重さ・高さの走行制約がある大型トラックに対し，

1910ｔ以上

373

0100200300
サンプル数（件）400

図-1 走行ルートサンプルの車種構成

次に，車種別の高速道路利用（トリップ中の高速道路*キーワーズ：大型貨物車、経路選択、重複率最大化モデル**正会員、工博、東京海洋大学流通情報工学科（〒135-8533 東京都江東区越中島 2-1-6 03-5245-7386）***学生員、東京海洋大学大学院博士課程

利用の有無）を示す（図-2）．半数以上のサンプルが高速道路を利用していることがわかる．しかし車種別に見ると，特殊車では高速利用が半数以下であるのに対し，貨物車では約 60％のサンプルが高速利用である．
また，走行ルートデータサンプルの走行距離と走行時間について簡単な統計値を表-1 にまとめた．ただし，ここで用いる走行時間は，走行リンクの配分結果（H10 年
東京 PT における配分計算結果）から得られた所要時間であり，サンプルの実所要時間ではない．なお，使用している道路ネットワークデータは東京都市圏内（東京都，埼玉県，神奈川県，千葉県，茨城県）に範囲が限定されるので，その範囲外の走行データは省かれている．

高速利用有
高速利用無し
特殊車

貨物車

34.3

65.7

合計

42.5

57.5

0%

20%

図-3 重さ指定道路の分布

56.0

44.0

40%

60%

80%

100%

図-2 走行ルートサンプルデータ高速道路利用率
表-1 サンプルデータの走行距離と所要時間
平均

距離［Km］

時間［分］

30.11

57.02

最小値

2.72

4.09

最大値

183.75284.78図-4 高さ指定道路の分布

は，最短走行距離に対する迂回と，最小走行時間に対する迂回率を計算した．走行距離・走行時間を算出する際

配分結果とサンプル経路データをマッチングすることに用いた値は，走行ルートデータと道路ネットワークデにより，本研究では多くのリンク属性を分析に用いるこータのマッチングを行い，リンク属性（リンク距離，リとができる．用意されたリンク属性は，リンク距離，料ンク平均旅行速度）より算出した計算値である．各サン

金（高速道路，有料道路），道路種類（有料道路，無料道

プルの迂回率を，走行距離で重み付けをし，全体の平均路，高速道路，一般道），地域区分（市街地，国道 16 号

迂回率を算出したところ，距離の迂回率は 1.140，時間の線以内，環状７号線以内，港湾地区），リンク規制速度，迂回率は 1.290 であった．また，598 サンプルの迂回率のリンク旅行速度（平成 10 年パーソントリップ調査の配分

度数分布を調べたところ，距離については迂回率 1.00～

計算結果より），リンク車線数，車道幅員，各種指定道路

1.10 の範囲内に約 80％のサンプルが集中しており，時間（重さ指定道路，高さ指定道路）であった．

に関しては，迂回率 1.00～1.50 の範囲内に約 80％のサン

本研究では大型貨物車走行のボトルネックとなる，重プルが集中していた．距離の迂回率に比べ時間の迂回率量や高さの制約リンクを考慮した分析を意図している．の分散が大きかったが，これは時間最短経路に高速道路

そのため，現段階の首都圏における重さ指定道路，高さの有無が大きく関わり，支払料金意思額のその決定に寄指定道路の情報をネットワークデータに取り込むことと与することに一因があると考えられる．それがまさに，した．各々の分布は図-3，4 の通りである．比較から例

経路選択要因の一つであることから，時間や費用を考慮えば，高さ指定道路に比べ，重さ指定道路ネットワークした経路選択モデルの必要性をここからも伺うことがでが広域をカバーしていることが分かる．

きる．以下に，車種別，高速利用有無における迂回率をまとめる（表-2）．

(2)走行特性の把握まず得られたサンプルデータと，道路ネットワークデータを用いて，迂回率の算出を行った．迂回率の算出でリンクの属性により認識される経路長が異なるとい表-2 迂回率算出結果
全体
1.140
1.290

距離迂回時間迂回特殊車
1.100
1.347

貨物車
1.1571.263

高速利用有
1.163
1.173

高速利用
無1.0971.462

う仮説に基づき，a 番目のリンクの認識距離を以下の式で表現する．
Z ak
l a* (β ) = l・a ∏ βk(4)k

ここで， Z ak は a 番目リンクにおける k 番目属性変数（車線数，渋滞状況等）について条件を満たすときは 1，4.重複率最大化モデルの検討

それ以外は 0 をとるダミー変数である．β k は k 番目属性

ここで取り上げる「重複率最大化」モデルとは，過去，鈴木ら 7)や Hyodo et al.1)，笹井ら 4)において自転車経路選択モデルの一つとして提案されてきたモデルを指す．同モデルは選択肢集合を扱わず，認知最短経路と実経路の重複（overlapping）率が最大となるように，リンク距離関数を操作する方法論である．本章では，モデルの基礎式を再掲し，大型車経路選択への適用を前提としたモデルの改良方法について説明する．にかかる未知パラメータである．この式は，リンク属性により認識されるリンク長が変化することを表す．例えば，過去の自転車経路選択モデルの例で言えば，広幅員道路や歩道を有するリンクの場合，β値は 0.8～0.9 程度の値が報告されていた 4)．これは同条件を満たす場合，自転車利用者はそのリンク長を実際の80～90%の距離と認知していることに相当する．また，全てのパラメータの値が 1 の場合は，認知距離は実距離に一致する．
(2)大型貨物車経路選択モデルへの展開(1)重複率最大化モデルの定式化

既存の重複率最大化モデルは，自転車経路選択への適まず，変数の基礎的な定義も兼ねて，3.(2)で紹介した用に止まっていたため，リンク長や歩道有無，道路幅員迂回率の算出式を示す．n 番目サンプルの実利用経路延など極めて限られたリンク情報しか利用できなかった．

長 X n を次式とする．

しかし今回の大型車の調査では，配分結果に基づく種々

X n = ∑δna・la(1)のリンクデータが利用可能である．さらに，3.(2)で確認a

ここでδa はn 番目サンプルがa 番目リンクを通過する際に 1，それ以外に 0 をとるダミー変数である．la は a 番

したように，迂回率も距離と時間とでは大きく異なっており，道路料金や走行速度など，多様な変数が経路選択目リンクのリンク長である．このとき，n 番目サンプル行動に影響を与えていることは自明である．そこで，本の迂回率は次式で表される．
XnDT n=∑δ*na*・la

研究では式(4)で定義したリンク長（l a ）を，一般化費用に置き換えることにより，従来型の経路選択モデルと同(2)aδ na** は n 番目サンプルの出発地と目的地の最短距離経路に a 番目リンクが含まれていれば 1，そうでなければ 0をとるダミー変数である．迂回率は n 番目サンプルの実利用経路延長を計算機によって算出される n 番目サンプルの最短距離経路で除した値となる．
ここで，各サンプルの利用経路延長を重みとして，サンプル全体の重み付き迂回率を以下のように定義する．
∑ X n × DTn
DT = n(3)∑Xnn

つぎに「認識距離」の概念を導入する．認識距離とは運転者が実際に感じていると想定した距離のことである．
運転者は必ずしも目的地までの最短経路を通行するとは限らず，車線数，車道の幅員，交通規制，高速道路，交通渋滞状況等の様々な要因の影響を受けて走行経路を選択していると考えられる．すなわち運転者は走行経路選択の際に，実距離ではなく，状況に応じて変化する認識距離が最小となる経路を選ぶと仮定する．以下に認識距
離の定式化について記す．

様，重複率最大化モデルを，多様な変数を取り込むことが可能な汎用性の高いモデル式に拡張することを試みる．
定式化は，リンク長の替わりに，一般化費用を用いることになるので，(4)式より，
GC*a (β ) = (Cost a + ω・Time a ・) ∏ β kZ ak（5）k

を新たな認識距離，もしくは認識一般化費用式とする．
ここで，GC a* は a 番目リンクを走行する際にかかる一般化費用（Generalized Cost）を表している． Cost a は a 番目リンクを走行する際にかかる費用（有料道路利用料金と燃料費の合計）である．燃料費の算出は，a 番目リンク延長に対距離あたりの燃費を掛け合わせたものを燃料費としている．一般化費用に乗じられる項は，既存例と同様で，Z ak は a 番目リンクにおける k 番目属性変数（車線数，渋滞状況等）について条件を満たすときは 1，それ以外は 0 をとるダミー変数であり，β k は k 番目属性にかかる未知パラメータである．ωは時間価値であるが，本モデルでは，未知パラメータであり，モデルの推定結果から直接その値を得ることができる．
なお，燃料費算出方法については次の数値を用いた．
具体的な値として，燃費：0.259[L/km]（国土交通省，平成 15 年度分自動車輸送統計年報，「1km あたり燃料消費表-3 各種初期重複率の推計値量」より），燃料費：106[円/L]（2005 年 11 月現在，軽油重み付き重複率（(7)式）

価格より）として，これらをリンク距離に掛け合わせる①距離最短経路

0.48151

重複率最大化モデルのパラメータ推定方法は，モデル②時間最短経路

0.49623の主旨から，実利用経路とモデルで再現される経路との③費用最小経路0.38662ことで燃料費の算出を行っている．

重複率が最大になるようにパラメータを定めることになる．ここで，モデルで再現される経路とは，認識距離もしくは認識一般化費用が最小となる経路である．以下，(3)パラメータの推定推定式について述べる．

a) 2 変数のケース

パラメータを推定する場合の目的関数は，実経路と最まず，基本モデルとして，時間価値パラメータ以外に，短認識距離（もしくは一般化費用）経路の，距離重み付一変数のみを取り入れた，合計二変数モデルを推定した．

き重複率である．そこで次式のような n 番目サンプルの用いた変数は 3.(1)で述べた各種変数から，経路選択に重複率を定義する．

影響を与えると考えられる代表的な 6 変数である．以下に，パラメータ値を変動させ，それに対応した目的関数a∑ δ ・δ (ω, β )・l*nana

Dn (ω , β ) =a（6）Xn

値（式(7)の重み付き重複率）の等高線図を示す（図-5～10）．なお，用いた時間価値の単位は［円／（分・台）］*
ここで X n は実際の走行経路長である．δ na (ω , β ) はパラである．

メータ値がω, β のとき，n 番目サンプルの認識最短経路に a 番目リンクが含まれる場合に 1，それ以外のときは900 をとるダミー変数である．ここで，式（6）で示した重0.645-0.65

860.64-0.645

複率が大きい（1 に近づく）ほど，モデルにより再現さ82れる経路が実際の経路をより的確に説明していることに780.625-0.63なる．そこで各サンプルの利用経路延長を重みとして，74

0.62-0.625

サンプル全体の重みつき重複率を次のように定義する．

700.61-0.61566

0.605-0.61∑X5854

n0.6-0.605
0.595-0.6
0.59-0.595
0.585-0.59
0.58-0.585

めればよい．しかし，一般的には最短経路などのネット

0.95

0.90

0.85

0.80

未知パラメータ（ω,β）は式（7）を最大化するように求

0.75

n0.70

nn(7)
0.65

∑X

a0.60

= nna0.55

D (ω , β ) =

na

n

62

0.50

n0.63-0.635

0.615-0.6250

1.00∑ X ・D (ω , β ) ∑∑ δ δ (ω , β )l*na0.635-0.64

0.575-0.58
0.57-0.575

図-5 時間価値（縦）と重さ指定ダミー（横）重複率

ワーク変数は離散的であるため，この重複率をパラメータで微分することは不可能であり，目的関数の勾配等を900.645-0.65算出することはできない．そこで，パラメータの値を任860.64-0.64582

意の区間で移動させ，それぞれのパラメータに対する重780.635-0.640.63-0.635
0.625-0.63

複率（(7)式の値）を算出し，目的関数の等高線図を作成

74

し，重複率が最大となるパラメータを視認することが考70

0.61-0.615

えられる．また，パラメータ数が多くなる（3 変数以上）

660.605-0.61

0.615-0.62

0.6-0.605

62と，目的関数の等高線図も描けないため，この場合は遺581)

伝的アルゴリズム（GA）を用いた方法を適用する ．になる）を「初期重複率」と定義した．初期重複率としては，①距離最短経路と実経路との重複率，②時間最短経路と実経路との重複率，③費用最小経路と実経路のとの重複率 が考えられる．最も基本的な情報で構成されるのは，①距離最短経路との重複率であると想定されるため，以降，この値を初期重複率と見なす．なお，本サンプルにおける各々の重複率の値は表-3 の通り．

50

1.00

0.95

0.90

0.85

0.80

0.75

0.70

0.65

0.60

0.55

パラメータが 1 である場合（説明変数が説明力と無関係

540.50

本方法では，モデルの説明力を確認するため，全ての0.62-0.625

0.595-0.6
0.59-0.595
0.585-0.59
0.58-0.585
0.575-0.58
0.57-0.575

図-6 時間価値（縦）と高さ指定ダミー（横）重複率

1100.645-0.65

106

0.64-0.645

102
98
94

0.635-0.64
0.63-0.635
0.625-0.63
0.62-0.625
0.615-0.62

900.61-0.615

86

0.605-0.61
0.6-0.605827870

1.00

0.95

0.90

0.85

0.80

0.75

0.70

0.65

0.60

0.55

0.50

74

0.595-0.6
0.59-0.595
0.585-0.59
0.58-0.585
0.575-0.58
0.57-0.575

図-7 時間価値と 4 車線以上ダミー（横）重複率

推定結果から，初期重複率（0.48151）に比して，十分な大きさの重複率が算出されており，モデルにより，実経路が再現されていることが確認できる．各モデルの最大重複率を与えるパラメータ値とその重複率を表-4 にまとめた．結果から，「重さ指定ダミー」を含んだモデルの説明力が最も高いことがわかる．また，時間価値パラメータは概ね 75［円／分］（＝4500［円／時］）程度を示すケースが多く，これは従来公表されている貨物自動車の時間価値（道路整備の費用対効果マニュアルなど）と大きな相違はない．
「市街地ダミー」や「環状 7 号線内ダミー」は十分な説明力向上には結びついておらず，リンク変数に比して，面的な情報は大型車の経路選択に大き900.645-0.65

86

0.64-0.645

82

な影響を与えないことが推察されよう．

0.635-0.64
0.63-0.635

78

0.625-0.63

74

0.62-0.625
0.615-0.62

70

0.61-0.615

66

0.605-0.61

表-4

モデル番
号
2-1

0.6-0.605

62
58

50

1.00

0.95

0.90

0.85

0.80

0.75

0.70

0.65

0.60

0.55

0.50

54

0.595-0.6
0.59-0.595

2-2

0.585-0.59
0.58-0.585

2-3

0.575-0.58
0.57-0.575

2-4

図-8 時間価値（縦）と高速道路ダミー（横）重複率

2-590

0.645-0.65

86

0.64-0.645

82
78
74

0.63-0.635
0.62-0.625
0.615-0.62
0.61-0.615

66

0.605-0.61
0.6-0.605

62

0.595-0.6

58

0.59-0.595

1.50

1.45

1.40

1.35

1.30

1.25

1.20

1.15

1.10

1.05

1.00

50

重複率
0.64962
0.63677
0.637540.64372
0.59173
0.585150.625-0.63

70

54

2-6

0.635-0.64

2 変数のパラメータ推定結果
変数名
パラメー
タ値
74
時間価値［円／分］
0.550
重さ指定ダミー88
時間価値［円／分］
0.775
高さ指定ダミー
102
時間価値［円／分］
0.725
4 車線以上ダミー
58
時間価値［円／分］
0.625
高速道路ダミー80
時間価値［円／分］
1.100
市街地ダミー
86
時間価値［円／分］
0.900
環 7 内側ダミー

0.585-0.59
0.58-0.585
0.575-0.58

表-4 のモデルでは，「重さ指定」「高さ指定」「4 車線以上」「高速」といったリンク属性に関係する変数の説明力が高いことが確認されたが，これらの変数間には大きな相関があることが考えられる．例えば，高速道路の殆どは 4 車線以上であろうし，重さ指定道路と高速道路の相関は高いであろう．回帰分析の多重共線性を避ける意味

0.57-0.575

でも，ここでこれら変数間の関連性について確認する．

図-9 時間価値（縦）と市街地ダミー（横）重複率
表-5 変数間の重複リンク距離の比率

900.645-0.65

86

0.64-0.645

82
78
74

0.635-0.64
0.63-0.635

重さ指定D

0.625-0.63

高さ指定D

0.62-0.625

4 車以上D

0.615-0.6270

0.61-0.615

66

0.605-0.61
0.6-0.605

625850

1.25

1.20

1.15

1.10

1.05

1.00

0.95

0.90

0.85

0.80

0.75

540.595-0.6

高速道 D
市街地 D
環7内D

重さ指
定D
0.3567
00000

高さ指
定D
0.22180.2617
0000

4 車以
上D
0.17280.15170.2185000

高速道D0.05580.04750.05240.056200市街地
D
0.11080.10410.12000.02270.27390環7 内
D0.02870.01960.04720.01020.0576
0.0591

0.59-0.595
0.585-0.59
0.58-0.585
0.575-0.58
0.57-0.575

図-10 時間価値（縦）と環 7 内側ダミー（横）重複率

表-5 は，各種リンクダミー変数が 1 となるリンクの割合を示している．例えば，「行：重さ指定－列：重さ指定」の値は 0.3567 になっているが，これは分析対象全リンク長のうち，重さ指定リンク長の総計が 35.67%であることを表す．同様に，「行：重さ指定－列：高さ指定」の 0.2218
は，重さ指定でかつ高さ指定の合計リンク長が全リンク長の 22.18%であること，すなわち，重さ指定リンクのうち，約 62%（=0.2218/0.3567=0.622）は高さ指定道路でもあることが分かる．高速道路は全リンク長に対し，5.6%に過ぎないが，そのうちの 99%は重さ指定道路，85%は高さ指定道路であり，高さ指定道路が高速道路上でも少なからず隘路となる可能性が示唆される．

モデル
番号4-1

表-6 4 変数のパラメータ推定結果
変数名パラメー
タ値95.8時間価値［円／分］
0.6031
重さ指定ダミー
0.8922
高さ指定ダミー0.7516
4 車線以上ダミー

重複率0.66218d) 車種別モデルの検討
本経路調査データは，3.(1)で述べたように，大きく「特b) 3 変数のケース
次に，時間価値以外に二変数を用いた場合のモデル構築を試みた．ここでは，二変数の場合に説明力が高かった順に，「重さ指定道路ダミー」と「高さ指定道路ダミー」を取り上げ，時間価値を変化させた場合の目的関数等高線図を示す（図-11）．

殊車（コンテナトレーラーなど特大車）」と「大型貨物車（積載重量 10t 程度のトラック）」の 2 車種に分類可能である．そこで，この 2 車種別にサンプルを分け，それぞれについて，代表的な 3 変数モデルを構築した．パラメ
ータ推定方法は，(3)と同様，GA を用いている．結果は表-7 の通りで，時間価値は特殊車で極めて低く，大型貨物車は高い結果が得られた．これはコンテナトレーラー

0.660などは，朝夕締切の少頻度運送が多く，混雑時間帯を避0.655けた一般道走行の割合が高いことに起因すると考えられる．それに対して，日中も多頻度運行が見られる 10t ク

0.650

ラスの大型貨物車では，時間指定の遵守や高付加価値貨

0.645

物の運送など，高速道路の利用率も高いことから，高い0.640

時間価値の推定結果になっていると思われる．

0.635
717273747576777879808182838485

図-11 3 変数の場合の最大目的関数値

パラメータ推定値としては，時間価値が 75［円／分］の場合の，重さ指定ダミー＝0.56，高さ指定ダミー＝0.96を得る．しかし，最大値を与えるポイントは離散的に移動することもあり，本モデルで安定的なパラメータ値を

表-7
車種別のパラメータ推定結果
モデル番
変数名
パラメー
重複率号
タ値
16.6
時間価値［円／分］
3-10.8750
0.67650
重さ指定ダミー
特殊車
0.8625
高さ指定ダミー
147.8
時間価値［円／分］
3-20.7125
大型貨物0.76821
重さ指定ダミー車0.8750
高さ指定ダミー

得るためには，何らかの改良が必要となると言えよう．
c) 4 変数以上のケース
3 変数以上の場合は，視認することも困難であるため，

5.東京都市圏におけるモデル適用事例

Hyodo et al.1)で提案された遺伝的アルゴリズム（GeneticAlgorithm: GA）によりパラメータ推定を行った．ここで得られたモデルを用いて，本研究の目的である大型貨用いた GA では，未知パラメータを 7 ビット（=0～127）

物車走行経路特性を踏まえた，首都圏の道路整備についの解像度で表し，下記に示す遺伝子数，世代数で交配さて定量的評価を試みる．用いたモデルは表-7 の「時間価せる方法を用いた．

値」「重さ指定道路」2 変数を含む「2-1」モデルである．
今回の東京都市圏物資流動調査では，事業所アンケート

遺伝子のビット数
遺伝子数
世代数
突然変異率スケールパラメータ（線形 scaling）

720500.032.0GA は繰り返し回数が多くなるほど，最適値が更新される可能性が高いため，初期値を変え，数回パラメータ推定を行い，その中で最も適合度の高い値を得た．推定結果の一例を表-6 に示す．変数の数の増加に伴い，重複率も 0.66218 と大きな値が得られていることが分かる．

から，大型貨物車の搬入・搬出先が分かるため，それを用いた大型貨物車の OD 表が，市区町村単位で作成されている．そこで，分析で用いた首都圏道路ネットワークに，本モデルを適用し，各 OD ペアをモデルによる最短認知経路に割り当てる計算を行った．図-12 は現況，図-13 は建設中の主要な道路が完成した場合の大型貨物車の予測走行経路を示す．主に，環状道路の整備（外環東側，圏央道，首都高中央環状線）により，129 号線や環状 7 号線の大型車交通量が軽減することが見て取れる．

追加すると（図-14），今述べたルートや，23 区内の大型貨物車走行量が分散化し，適切な走行条件が達成されると思われる．
このように，本モデルを用いることにより，大型車特有の経路選択特性を加味した道路ネットワーク評価が可能になる．ここでは広域ネットワークの評価のみに止まったが，より狭いエリアでも（例えば湾岸地域など），同様の分析で，大型車対応の missing link の優先的な整備順位の評価なども行うことができる．
6.おわりに大型貨物車の走行経路について，従来最短距離や最小
図-12 推計大型貨物車走行量（現状ネットワーク）所要時間で経路推計を行っていたのに対し，本研究で検討した重複率最大化モデルを用いれば，リンクの属性（重さ指定道路，高さ指定道路など）に加えて，実データから推定される時間価値も含めた合理的な経路推計が行えることが示された．重複率最大化モデルは，変数が多くなるとパラメータ推定に若干の工夫が必要となるが，一旦パラメータ値が定まれば，経路交通量などの算出は最短経路探索アルゴリズムがあれば容易に行い得るという利点がある．5.で検討したリンク別交通量推計結果も妥当な値を示しており，本方法論の実用性が確認できたと考える．
今後の課題としては，①他の経路選択モデルとの特性比較，②推定されたモデルを用いた，ボトルネック箇所の抽出アルゴリズムの開発，③配分計算も含めた場合の図-13 推計大型貨物車走行量（将来ネットワーク）

経路モデルの取り込み方に関する検討 などが考えられる．
謝辞：本分析に用いたデータは第４回東京都市圏物資流動調査に基づく．データ利用を許可頂いた東京都市圏交通計画協議会に謝意を表する次第である．また分析に協力頂いた松橋信幸氏（三菱電機情報ネットワーク）に深謝したい．

図-14 推計大型貨物車走行量（将来構想含む）

しかし，横浜から湘南エリアのバイパス建設が，東海地方と横浜港湾エリアを結ぶ新たな大型貨物の走行ルートとなり，周辺環境面から望ましくない流れが生じる可能性が示唆される．これに対し，外環西区間や横浜環状線西北部など，建設が議論されているいくつかのリンクを＜参考文献＞
1) Hyodo, T., Suzuki, N. and Takahashi, K. (2000): “Modeling ofBicycle Route and Destination Choice Behavior for Bicycle RoadNetwork Plan”, TRR 1705, pp.70-76
2) 秋田・小谷: “神戸・大阪港後背地における外貿コンテナの内陸部発着施設の分布特性に関する分析”, 日本都市計画学会
論文集, Vol.38-3, pp.367-372, 2003
3) 秋田・小谷・松原・山本: “荷主の港湾選択要因と外貿コンテナ貨物の国内端末輸送実態の分析”, 土木計画学研究・論文集,20(3), pp.681-689, 2003
4) 笹井・兵藤・鈴木・高橋 (2004): “自転車経路選択モデルの比較検討分析”, 土木計画学研究・論文集, Vol.21, No.2,
pp.597-606
5) 柴崎(2005)：” 国際海上コンテナの国内輸送ネットワークにおける通行上の制約に関する分析と解消効果の試算”, 運輸
政策研究, 7(4), pp. 15-266) 柴崎(2005)：” 港湾地域および背後圏における国際海上コンテナ用セミトレーラ連結車の流動状況の推察”, 高速道路と自動車, 48(6), pp.20-31
7) 鈴木・高橋・兵藤 (1998): “自転車走行環境に着目した鉄道

端末自転車需要予測方法の提案”, 交通工学, Vol.33, No.5,
pp.13-21

東京都市圏物資流動調査を用いた大型貨物車走行経路のモデル分析*
兵藤 哲朗**・シジニィ シュライナー***・高橋 洋二**
近年，大都市圏では海外物流の増大や，トラックの大型化に伴い，大型貨物車走行に関する種々の問題が顕在化しつつある．そこで本研究では，大型貨物車の経路選択行動を適切に表現し得る方法論を提示した．用いたデータは平成 15 年度の東京都市圏物資流動調査で行われたトラック運転者への経路選択アンケートである．同調査結果に，既存研究で検討した「重複率最大化モデル」を適用し，あわせて時間価値を推定可能となる式展開を試みたところ，妥当性の高いモデル推定結果を得ることができた．構
築されたモデルを東京都市圏の大型車 OD 表に適用し，将来の道路ネットワーク整備に対する経路変化を確認したところ，実務上，重要な知見を多々得ることができた．

Large Size Truck’s Route Choice Modeling by Tokyo Metropolitan Freight Survey*
By Tetsuro HYODO**, Sideney A.Schreiner Jr.*** and Yoji TAKAHASHI**
The expansion of global logistics networks and growing in size of trucks cause many transportation problems inmetropolitan area. Lack of capacity for large size truck, limitation of height or weight, generates “bottle neck” or“missing link” in road network. This study examined new route choice model for large size truck. It derived fromthe “Maximum Overlapping Model” suggested by our past research. The model can estimate the Value of Time(VOT) by assuming generalized cost function. We applied the estimated model to the future road network inTokyo Metropolitan Area, and it was shown that the model has reasonable applicability.