都市と交通、2000 年

自転車道の定量的評価手法について−アメリカの取り組みを中心に−
東京商船大学
兵藤 哲朗

１．自転車道定量評価の意義
環境問題への取り組みの一方法として、そして良る論文や報告書、事例など 100 編に及ぶ成果を表１に示すカテゴリーに沿って分類・整理している。

好な市街地形成の一手段として、いま世界的に自転単なる事例の整理にとどまらず、分析手法、必要車道整備が着目されつつある。わが国でもその整備データ、関連施設整備例などを網羅し、「量」すなわ計画案に向け、積極的にパイロットプロジェクトなち需要予測への道筋を明確にしていることに新規性どが実施されている。しかし都市内に独立した自転があるといえよう。実務者にとっても、研究者にと車道を整備する、欧米型の計画に至る道はまだ険しっても現段階の最新動向を知り、実計画に向けて何く、わが国の実状に合わせた計画策定が望まれるとをなすべきかが分かるように工夫されている。具体ころであろう。その場合、①自転車利用特性を考慮

的には、1)〜19)のカテゴリー各々について、さらにした需要量把握、②断面構成や交差点設計など施設

表２に示す項目ごとの評価や追加情報を整理してお設計のあり方、③自転車道利用に関わるルールづくり、カテゴリー間の項目別優劣度（例えば需要予測り が大きな課題となる。このうち、本稿では①とに寄与できるか否かなど）も確認できる。

②に関して最近のアメリカの取り組みを紹介し、需要推計の重要性を確認すると共に、わが国で今後望まれる方法論開発の方向性について考察したい。
２．アメリカの最近の取り組み
2.1 自転車需要推計マニュアルに向けたレビュー
ISTEA1991 以降、インターモーダル政策の隆盛と共に、アメリカでは自転車交通への着目度が高まっている。1998 年の TEA-21 でもその傾向は継続しており、全米各地で自転車利用促進を前提とした交通計画案が策定されつつある。自転車への注目は、何もアメリカに限ったことではなく、日欧も含めた全世界的な動向ではあるが、やはりプラグマティズムの国、アメリカでは自転車道計画のマニュアル化がいち 早く進行 している。 1999 年に発 刊された表１ 文献 1)における分類軸 1)1) Comparison Studies2) Aggregate Behavior Studies
3) Bicycle Sketch Plan Methods
4) Pedestrian Sketch Plan Methods
5) Discrete Choice Models
6) Discrete Choice Models: Route Choice7) Discrete Choice Models: Transit Access
8) Regional Travel Models
9) Bicycle Travel Models: QUOVADIS-BICYCLE
10) Bicycle Travel Models: START and TRIPS
11) Pedestrian Demand Models12) Market Analysis
13) Latent Demand Score
14) Pedestrian Potential and Deficiency Indices
15) Bicycle Compatibility Measures16) Pedestrian Compatibility Measures17) Environment Factors18) Geographic Information Systems
19) Preference Surveys“Guidebook on Methods to Estimate Non-MotorizedTravel”1)がその代表例で、同報告書では、これまでの歩行者・自転車など non-motorized 交通手段に関わ表２ カテゴリー内容の分類整理項目 1)a) Purpose:b) Structure:都市と交通、2000 年
ら、アメリカの研究者らにより、「自転車道の LOS(Level of Service)推定」を基軸とした事例報告が積み重ねられてきた。そもそもアメリカの道路構造令である HCM (Highway Capacity Manual) では、道路サービス水準（速度、渋滞度など）をＡ〜Ｆの６段階の LOS に分類する方法がとられている。要は、この自動車道路の LOS に相当する「自転車道サービス水準」を定めることを目的とした算定式が“The Bicycle
Compatibility Index: A Level of Service Concept,Implementation Manual”で提案されたのである。LOSは自動車道同様にＡ〜Ｆ（Ａ：最高、Ｆ：最低）に
写真１ 文献 1)で紹介された意識調査風景c) Calibration/Validation Approach:d) Inputs/Data Needs:e) Potential Data Sources:f) Computational Requirements:g) User Skill/Knowledge: h) Assumptions:i) Facility Design Factors: j) Output Types:k) Real-World Examples: l) Contacts/Source:m) Publications:n) Performance:o) Evaluative Criteria: How Does It Work?
p) Use of Existing Resources:q) Travel Demand Model Integration:r) Applicability to Diverse Conditions:s) Usage in Decision-Making:t) Ability to Incorporate Changes:u) Ease-of-Use:v) Comments:
以上にまとめたように、本報告書で整理された項目の延長上に「マニュアル」が存在することがわかるが、実際にその策定に向けた作業も始まっているようである。また余談ではあるが、本レポートは非集計行動モデルなど個人交通行動分析モデルを得意とする Cambridge Systematics 社が担当している。項
目に”Discrete Choice”の単語が多く見られるのはそ分類されるが、その分類は下記 の BCI (BicycleCompatibility Index)式で算出される値による。
BCI=3.67 – 0.966BL – 0.410BLW – 0.498CLW +0.002CLV + 0.0004OLV + 0.022SPD + 0.506PKG– 0.264AREA + AF
BL: 自転車レーン有無ダミー、BLW: 自転車
レーン幅、CLW: 路側部車線幅、CLV:路側部車線交通量、OLV: 路側部以外車線交通量、SPD: 走行速度指標、PKG: 路側駐停車車両
占有率指標、AREA: 沿道土地利用ダミー、AF: 道路交通量指標 （単位省略）
BCI の値が小さいほど LOS は高く、Ａ〜Ｆへの分類値も提示されており、例えば図１の例では LOS はＢレベルと診断される（無論平面図だけでなく、交通量に関わるデータも必要）。また、算定式自体は容易に理解可能なため、自転車レーン増設により、LOSがどのレベルにアップするかといった実計画に有用な情報も提供することができる。
本レポートでは、BCI の算定式パラメータは、24のためであろう。
2.2 自転車道評価指標算出マニュアル
自転車道を整備する場合、どこに、どのような施設を整備すべきか、そしてそれにより利用者の行動や需要はどう変わるかを判断する方法論は未だ十分開発されていないといえる。自動車交通であれば、交通量−速度関数（QV 関数など）があり、利用者均衡という分析フレームが確立されているが、自転車道の場合、幅員や関連施設との組み合わせ（路上駐車スペースなど）が利用者行動に与える影響は不明瞭である。この問題については、1990 年代半ばか

図１ BCI 算定の例：LOS=B と診断される例 2)

都市と交通、2000 年
人の被験者に 13 箇所の道路構造を体験してもらっが調査結果から明らかとなっている 5)。これは自転た、その評価ポイントを元に推定している。そのた車や歩行者などの需要推計上で大きな問題となる。

め、いわゆる意識データならではのバイアスや、条すなわち、自動車では「最短経路（もしくは一般化件数不足に伴う信頼性の欠如も指摘できる。しかし費用最小経路）」を選ぶという仮定に異論は少ないだ

道路局がオーソライズした指標として関連機関に与ろうが、自転車・歩行者など non-motorized 交通の経える影響も大きいものと思われる。また、今述べた

路選択を定める規範は不明確である。

関数推定に関わる問題点については、次章で考察を試みる。

BCI で示されたような多様な変数を取り込んだ、経路選択行動表現の一試案としては、認識距離を用いる方法 6)が考えられよう。これは、自転車利用者

３．交通行動分析と自転車道整備計画

にとり快適な（BCI 値が小さい）道路は、その認識

ここまで、アメリカにおける自転車道需要推計の距離が実距離に比して短くなるという仮定に基づく取り組みを紹介してきたが、その需要推計の基礎に方法である。快適な道路の認識距離が短いというこは「交通行動分析」のフレームが存在するように思とは、認識距離で最短経路を定めた場合、実距離にわれる。BCI の提案がその顕著な例であり、BCI とよる最短経路に比して、実利用経路との重複の度合いう主観指標自体、交通行動分析結果から得られるいが高くなることが期待できる。この「重複率」をべきものである。また、BCI に含まれる変数から分最大にするように、実距離と認識距離の関数を、例

かるとおり、自転車利用者にとっては「走りやすい」えば下記の通り定めればよい（図４）。

すなわち「効用の高い」道路は、目的地までの最短認識距離＝実距離×exp[−θ･BCI]経路である必要性はない。図３は、宇都宮市における自転車利用経路調査の一例であるが、実行動結果（θ はスケールを決める未知パラメータ）
参考文献 6)では、BCI のような詳細な変数は用いてがコンピューターで算出される最短経路に一致せず、 いないが、道路幅員や歩道幅などで、自転車経路選広幅員道路や、歩道のある道路を利用しやすいこと

図３5）択行動が、このような簡便な方法である程度説明可

最短経路と異なる実利用経路（宇都宮 GIS による例示：黒線が実利用経路、白線が最短経路）

都市と交通、2000 年: a) 最短経路: b) 実経路: c) 認識距離最短経路

発地:b) とc) の重複経路

着地
図４ 認識距離概念に基づく経路選択行動
能であることが確認されている。BCI 自体は、前述
したように、24 名に対する意識調査から得られた式

本稿では、アメリカの例を中心に、自転車道計画であり、関数の代表性の問題を残しているが、上記に寄与し得る需要分析の枠組みの一端を提示した。の認識距離を用いる方法と組み合わせることにより、 道路ネットワーク計画に四段階推定法が必要なよう
BCI 式の個々のパラメータを実利用行動結果から推に、自転車道といえども定量把握が不可欠であり、定することも可能であろう。

その確立への道筋がある程度見いだされている現状

BCI そのものは、個々のリンクの主観的評価に過を理解していただければ幸いである。

ぎないが、上記の方法論を援用すれば、自転車道ネットワーク計画に関する定量評価（需要量推計）が可能となる。例えば、幅員構成の差異による需要量参考文献の違いも算定できる。いま検討中のアメリカの自転

1) USDOT, FHWA(1999): “Guidebook on Methods to

車道マニュアルでそこまで言及される保証はないが、Estimate Non-Motorized Travel”,

ゾーン間交通量がパーソントリップ調査などで確保

http://www.tfhrc.gov/safety/pedbike/vol1/

されることが多いわが国では、その方法論適用の機

2) USDOT, FHWA(1998): “The Bicycle Compatibility

会も多いだろう。利用者特性という、人間の根元的Index: A Level of Service Concept, Implementation

な行動理論を反映した実計画策定に寄与し得る方法

Manual”, http://www.bts.gov/ntl/DOCS/98095/

論の開発を望みたい。

3) 兵藤(1998):アメリカ西海岸諸都市における自転
車道計画､交通工学､Vol.33, No.5, pp.63-70

４．今後の展開に向けて
本稿で紹介した日米の例に共通するのは、道路幅員など断面構成に関する詳細なデータが、子細な道路に渡るまで不可欠なことである。これはいわゆる4) 兵藤(1999):欧米における自転車道整備の事例､道路交通経済､’99-4､pp.23-28
5) 宇都宮市(1997):宇都宮市総合都市交通施設整備
計画調査報告書

地理情報データシステム(GIS)の構築が、自転車道計6) 鈴木・高橋・兵藤(1998):自転車走行環境に着目し画の必要条件の一つであることを示唆している。近た鉄道端末自転車道需要予測方法の提案､交通工年の情報処理技術の進展から、このような GIS 構築

学､Vol.33,No.5､pp.13-21

は必ずしも困難ではない。また、BCI 式の変数を見ても分かるように、自転車道整備についてはリンクの自動車および歩行者交通量も十分勘案する必要が生じる。無論、市街地全てのリンクのこれら交通量を正確に把握することは難しく、代表的リンクを取り上げざるを得ないため、どの程度のネットワークを整備時に勘案すべきか、言い換えれば GIS の必要精度を定めるという課題は存在する。この解決は事例分析の積み重ねに依らざるを得ない。