土木学会論文集Ｄ Vol.65 No.3, 198-210, 2009. 7

行動意図法と従来モデル法による熊本電鉄
LRT化後の転換需要予測結果の比較分析
溝上
1正会員

2正会員

章志1・橋内次郎2

熊本大学大学院教授 自然科学研究科（〒860-8555 熊本市黒髪2丁目39-1）
E-mail: smizo@gpo.kumamoto-u.ac.jp（株）パシフィックコンサルタンツ 総合計画部（〒163-0730 新宿区西新宿2丁目7-1）
E-mail: Jirou.Hashiuchi@tk.pacific.co.jp

効用関数を推定する必要がない行動意図法は新たな代替的な需要予測法として有用とされている．本研
究では，熊本電鉄のLRT化計画案の実施による自動車からLRTへの転換需要を対象をとして，1)LOS水準の差などの定量的な要因も取り入れたより精度の高い行動－意図一致率の設定を試みた．また，2)従来型モデル法と行動意図法による転換需要の予測結果を，サンプルベース，拡大後の集計ベースの両方で比較・検討した．その結果，BI法では，LRT固有の特徴などの従来モデル法で考慮されていなかった要因が交通手段選択に影響を与えていることを確認することができた．また，行動－意図一致率の設定と共に，拡大・集計化方法がBI法による需要予測の精度に影響を及ぼすことを明らかにし，適切な拡大・集計化方法を考察した．

Key Words : attitude theory, behavioral intention, demand forecasting, LRT, mobility management

1. はじめにできると言われており，幾つかの公共交通機関の整備に対する需要予測の事後評価に適用されている．
以上より，本研究では，熊電の LRT 化計画案の実施に伴う自動車から LRT への転換需要を予測対象として，
BI 法と従来モデル法による予測値を比較することで，モデルに導入されていない LRT 固有の特徴等の要因の影響を分析する．その際，拡大・集計化後の転換需要量だけでなく，個々のサンプルベースの転換確率についても比較する．また，BI 法を適用する際の主要なステップであり，需要予測の精度に大きな影響を与える行動－
意図一致率の設定方法について検討・工夫を行う．これ
らの結果から，新規交通施策による転換需要の予測に対して BI 法を適用する際の知見を得ることを主な目的とする．
本論は全 7 章から構成される．次の 2. では，熊電のLRT 化計画案の概要と効用関数を介する従来モデル法
による需要の予測方法について簡潔に述べる．3. では，一般的な BI 法の概要と本研究で独自に検討した BI 法適用上の特徴について紹介する．4. では，本 LRT 計画案に BI 法を適用する際に必要となる行動－意図一致率モ
デル推定のためのデータを得たモビリティ・マネジメン
ト（MM）調査について解説する．5. では，BI 法による需要予測方法を解説した後，自動車から LRT への転換

近年，各地で民鉄線や JR 線，路面電車などの既存路線を活用した LRT 化計画が提案されている．平成 16 年には熊本電鉄（以下，熊電と記す）でも，軌道の都心乗
り入れとシステムの LRT 化を骨子とした鉄道活性化計
画（以下，LRT 化計画と記す）を発表した．このような特定路線の LRT 化計画案に対する需要予測には，サービス変化に対する高い感度が求められること，影響の範囲がある程度限定できるために集計化による需要予測作業がそれほど困難ではないことなどの理由から，確率効用理論に基づく非集計型の交通手段選択モデルを推定した後，集計化して他交通機関からの転換需要を予測する方法（以下では従来モデル法と記す）が用いられることが多い．しかし，このような効用理論に基づく需要予測手法では，超低床車両の快適性や車両デザインへの好感度など，定量化しにくい LRT 固有の特徴を効用関数に導入することが難しいなどの問題点があることも指摘されている．
これに対して，新しい環境が創出された場合の各人の行動を自ら想定・報告したデータから，直接，利用需要を予測する行動意図法（以下，BI 法と記す）は，行動に影響を与える定量化できない要因をも考慮することが198

土木学会論文集Ｄ Vol.65 No.3, 198-210, 2009. 7
表－1 熊本電鉄の現況と LRT 化計画案のサービス水準

表－2 通勤・通学目的の手段選択モデル
説明変数

LRT化計画案

現況

バスダミー
運転区間
軌間
駅数

藤崎宮－御代志 9.7km

-5.90

熊電ダミー

-0.817-3.451067mm

1435mm

所要時間（分）-0.025-5.21

自動車の駐車場料金（円/月）1317（大池，女性センター，白川公園を新設）-0.000178-10.60

30歳未満ダミー（自動車）-1.040

-3.42

サンプル数
ρ2値

1100mm350mm

車両数

2両 6編成，単車 2両

LRT車両 12編成

最高速度50km/h

70km/h

車両定員296人/1編成

153人/1編成

営業時間

御代志始発
藤崎宮終発

6:51
20:25

大池始発
藤崎宮終発

587
0.388

出典：文献 1)より

5:10
23:35

御代志－藤崎宮間
平日上下 81本
御代志－藤崎宮間約 25分，通町筋まで徒歩 15分，計約 40分

大池－水道町
平日上下約 200本

市内乗入
バス本数

上下約 597本

上下 288本

バス運行
頻度

597本

現行バス
267本
フィーダーバス 405本
新設バス
116本

所要時間

t値

-1.671

水道町－大池 12km

ホーム高

運転本数

パラメータ

金体系はバスとLRTとも現在の料金と同じとするが，両者を乗り継ぐ場合は，乗り継いだ手段の初乗り運賃を払うことなく，通しの料金とする．
本計画案の総事業費は百数十億円と見込まれている．
熊本電鉄は単独で事業実施することは不可能であるため，公的支援の要請を行った．もし，実施に向けた行政からの財政支援の結論が出ない場合は，平成20年度には鉄道事業を廃止するとしている．平成19年11月現在，本計画案の実施は正式決定されているわけではない．しかし，
平成19年3月28日には，熊本市，合志市，熊本県が，1)
熊本市，合志市および熊本県の三者は，一致して都心結節を推進することにした．2)平成19年度の早い段階に三者は具体的な事業概要案を検討し，関係機関による協議
会を立ち上げて整備計画の策定を目指す，といった趣旨の対応方針を熊本電鉄に答申するに至っている．

大池－水道町約 26分

出典：文献 1)より需要について，BI 法による予測結果と従来モデル法による予測結果との比較分析を行った．最後に 6. で本研究の成果と今後 BI 法を適用する上での課題についてまとめる．

(2) 従来モデル法による需要予測とその問題点
従来モデル法による需要予測は，平成 16 年に実施した「公共交通の利用実態と意識に関する調査－熊本電鉄(1) LRT 化計画案の概要の LRT 化事業推進に対する調査（以後，RP 調査と記公表されている熊本電鉄 LRT 化計画案の概要は以下す）」から得られる自動車と公共交通機関（熊電とバの 3 点にまとめられる．また，現況と LRT 化計画案のス）に対する RP データを用いて推定された非集計 2 項
サービス水準の比較を表－1 に示す．
ロジットモデル（以後，RP モデルと記す）に基づいて
1) 路線延伸による都心部市電路線への乗入れ：終点の藤行われる．RP モデルは通勤・通学と私用の 2 つの交通
崎宮前駅から水道町電停まで軌道を約1km延伸し，熊本
目的別に推定されている．このうち，通勤・通学目的の市電に乗り入れを行う．
モデルの推定結果を表－2 に示す．
2) LRT化による運行サービスの高速・高頻度化：システ
LRT 化計画実施後の公共交通利用 OD 需要を推計する
ムのLRT化，軌道の部分的複線化などにより，表定速度は現在の22.4km/hから35.3km/hに改善される．これにより， ための集計化方法として，母集団を平成 9 年に実施された第 3 回熊本都市圏 PT 調査の C ゾーン単位の OD 交通
現在の始・終点である御代志駅～藤崎宮前駅の所要時間量とした数え上げ法を適用した．このとき，LRT 化計
は，現行の25分から約17分となる．運行時間帯は，現行画実施後の分担需要予測のための交通機関別の所要時間
では始発が6時台，終発が21時台であるが，それぞれ5時は，機関別分担と配分の予測ステップを繰り返すことに台，翌0時台と大幅に延長される．
より，サンプルベースで均衡させている．詳細は文献 1)
3) 並行バス路線の整理と主要乗り継ぎ駅へのフィーダーに譲る．
路線化：鉄道と並行して都心部へ乗り入れている熊本電
従来モデル法では，RP モデルの効用関数に説明変数
鉄のバス路線を整理し，LRTの主要駅を結節点とするフの将来値を内挿して個人の LRT 選択確率が計算される．
ィーダーバス路線網へ再編する．それに伴い，バスと
しかし，これらの説明変数以外の変数，例えば運行時間
LRT間の乗換駅，P&R駐車場や駐輪場の整備を行う．料

2. LRT 化計画案の概要と従来モデル法

199

土木学会論文集Ｄ Vol.65 No.3, 198-210, 2009. 7
表－3 行動-意図一致性に影響を与える要因

帯の拡大などの要因や，低床車両による乗りやすさや車両デザイン性等も LRT 化実施後の熊電の効用に影響を与えると考えられる．これらの要因は，従来モデル法による枠組みの中に定量化して導入するのは難しい．このような従来モデル法の課題を解決できる新たな需要予測法が求められている．

無行為の失 代替行動についての強い習慣
敗の原因
習慣化された行動は自動的に実行されてしまうために，その行動の代替行動についての行動意図を形成
意図○している場合にもそれが実行されない
行動×
弱い行動意図ある行動意図を形成していても，その意図が弱ければ実行しない対象行動の実行計画の非現実性
行動に先立った実行計画が非現実的な場合，意図があってもその実行を失敗する
楽観的バイアスと対象行動の実行困難性
行動の実行困難性を楽観的に見積もるために，実行困難性が高い場合には実行計画が不十分となり，その実行を失敗する

3. 本研究における BI 法適用上の特徴(1) BI 法の概要と行動-意図一致率の設定例
行為の失敗 対象行動についての強い習慣
BI 法は，新しい環境が生じた場合に自ら行うであろ強い習慣を形成している場合，その行動を無意図的
の原因
に実行する
う行動を想像し，それを報告したデータを直接計測する．
対象行動の衝動性
意図×
したがって，従来モデル法のように効用関数を推定する
ある行動を衝動的に実行する場合には，それを先立行動〇
つ行動意図を形成しない
必要がないため，選択に影響を与える要因を特定化・定量化する必要がなく，多くの非定量的な要因を考慮する
双方の失敗 肯定的自己顕示と戦略的反応
調査者の行為や回答者に対する評価の操作を試みるの原因
ことができる．詳細な方法については文献 2)に譲る．
ために生じるバイアス
BI 法を適用するに当たっては，行動－意図一致率の 出典：文献 2)より設定が重要であり，その精度が需要予測の精度に大きな影響を及ぼす．既存研究では，行動－意図一致性に影響
本分析では，熊電の LRT 化計画案に対する需要予測を与える要因として表－3 に示すものが挙げられている．
に BI 法を適用する際の行動－意図一致率の精緻化を図藤井 3）は，京都府木津町での新規バス路線への BI 法のるために，1)行動－意図一致性に影響を与える要因とし適用研究において，共用後の個々人の利用の有無に関すて LOS（効用）の差を考慮する．加えて，2)行動予測にるデータを用いて，「実行あり」と「実行なし」の離散変数を従属変数とするロジット型選択モデルを推定した． 有効な対象地域固有の特性などの要因について検討を行う．
また，その推定結果から，行動－意図一致率を設定する
上記のような分析を行うためには，先のみなとみらい
際のセグメント分類方法と各セグメントに対するに対応線の適用例のように，同一サンプルに対して計画案が実する一致率の値を提案している．遠藤ら 4）によるみな施される前の転換意図と実施された後の行動データを収とみらい線への適用事例では，意図強度や現利用交通手
集し，その一致率を検討すべきである．しかし，本段（鉄道・自動車），鉄道利用習慣の有無，行動プラン
LRT 化計画案は実現しているわけではないので，ここの有無などによってサンプルをセグメント分類し，セグ
では現行の熊電の利用促進を目的として実施したモビリ
メント毎におおよその行動－意図一致率を設定した．こティ・マネジメント調査（以下，MM 調査と記す）のデれを適用して予測した利用需要推計値は，開業後の実績
ータを利用する．
値とほぼ一致したと報告されている．
行動－意図一致性に影響を与える要因とその強度を分析するために，MM 調査において自動車から公共交通機(2) BI 法適用上の本研究の特徴と行動予測モデル
関（以下，MT と記す）への転換に対する行動意図を持
みなとみらい線の適用事例では，かなり高い精度でった「意図あり」のサンプルを用いて，実際の行動，こ利用需要推計値が予測されている．これは，遠藤も認め
こでは転換の有無や頻度を説明するモデルの推定を行っている通り，行動－意図一致率の過大想定と過小想定がた．このようなモデルを以下，行動予測モデルとよぶこ相殺された結果であり，必ずしも設定された行動－意図とにする．行動予測モデルとして，以下の 3 種類のモデ
一致率の精度が高かったわけでない．また，既存研究でル推定を試みる．
は，表－3 の「無行為の失敗」の原因のうち，「対象行1) Model-1： ロジット型離散選択モデル
動の実行計画の非現実性」や「楽観バイアスと対象行動
このモデルは，MM 調査から得られる MT への転換のの実行困難性」についてはほとんど考慮されていない．
有無（「実行あり」と「実行なし」）を選択肢とするロ
例えば，自動車から鉄道への転換意図が形成されたとしジット型離散選択モデルである．推定されたモデルによても，両交通手段の間の所要時間や駅までの徒歩時間なり算出される個々人の「実行あり」の確率をそのままそどの LOS の差が大きい場合には実行が困難となり，の個人の行動－意図一致率とする．
「無行為の失敗」が生じると考えられる．

200

土木学会論文集Ｄ Vol.65 No.3, 198-210, 2009. 72) Model-2： 行動－意図一致率モデル
度は高くなると期待される．しかし，その分，予測の精
このモデルは，実行頻度／意図頻度（%）で定義した度がモデルの精度そのものに依存する．
行動－意図一致率を従属変数とした重回帰モデルである．
意図頻度とは，例えば「月に 10 回，MT に転換しよう」という頻度に対する意図であり，実行頻度とは実際
4. 行動予測のための MM 調査には「月に 7 回 MT に転換した．」という実績値であり，共に MM 調査から得られる．
(1) MM 調査の概要
3) Model-3： 実行率モデル「熊電沿線地域のより良い交通のあり方を考える調
このモデルは，実行頻度／対象交通頻度（%）で定義
査」という MM 調査は，2005 年には旧西合志町，2006
した実行率を従属変数とする重回帰モデルである．対象
年には旧西合志町を除く熊本電鉄沿線地域を対象として，
交通頻度とは，例えば「月に 20 回，通勤している．」
事前調査を含めて同一世帯に 4 回に渡る継続調査を行っという交通頻度であり，これも MM 調査から得られる． た．行動予測モデルを推定するためのデータは 2006 年
これまでにも Model-1 のロジット型離散選択モデルをの調査データを用いており，以下では 2006 年度 MM 調
推定した例はある．このモデルは転換の有無の情報だけ
査について概説する．一連の調査フローを図－1 に示す．
が従属変数となるため，予測される選択確率が個々人の事前調査はランダムに抽出された約 7,500 世帯へのポス
行動－意図一致率をどの程度の精度で予測できるかの疑
ティングにて行われたが，その後の継続調査は協力世帯問が残る．これに対して，個々人の何らかの行動率を従への郵送配布・回収により実施した．詳しい調査項目と属変数とし，それを直接説明するのが Model-2 の行動－
質問内容を表－4 に示す．
意図一致率モデルと Model-3 の実行率モデルである．た
熊本電鉄株式会社社長の名前で実施された事前調査でだし，各個人の行動に対するこれらの確率は頻度などの集計化されたものである．例えば，「月に 10 回，MT
調査名
調査内容
回収数
に転換しよう」という意図を持ち，実際には 4 回実行し・現在の自動車・公共交通機関利用状況
1131
事前調査
た人の場合，行動－意図一致率は 40％となる．
(H18.8上旬)
・自動車利用に対する意識
協力世帯 917
実行頻度（単位：トリップ）は，Model-2，Model-3 から得られる予測値を用いて，それぞれ次式で算出される．
・個別情報提供シート
・「熊電沿線地域のよりよい交通のあり方」を考えるプログラム

交通頻度(トリップ)
行動－意図一致率 (%) 意図頻度率 (%)
×
100
100
実行率(%)
交通頻度(トリップ) ×
100
×

(1)
(2)

意図頻度率とは交通頻度に対する意図頻度の割合である．
Model-2 では，この意図頻度率に行動－意図一致率モデ
ルから得られる予測値を掛けることによって実行率を算出する．一方，Model-3 は意図頻度率を説明変数の一つとして導入したモデルであるから，Model-2 よりも適合

Wave-1(H18.9中旬)

Wave-2(H18.10下旬)

Wave-3(H18.12上旬)

行動プランの作成，転換意図

200

転換実行頻度148

転換実行頻度(私用のみ)

119

図－1 MM調査のフロー

表－4 調査項目と質問内容
質 問 内 容調 査 項 目
個人属性

年齢，性別

LOS

目的地までの所要時間，料金，最寄駅・バス停までの徒歩時間

世帯の自動車利用に対する態度，知覚
行動制御，道徳意識など 6 項目に対す
る意識

自動車利用に対して，「健康に余り良くない」，「環境に余り良くない」，「使わない方が得だ」，「利用を控えるのは難しくない」，「利用は控えるべきだ」，「利用をできるだけ控えよう」という 6 項目に対する意識を，「全くそうは思わない」から「全くその通りだと思う」の 5段階で回答

行動プランに対する知覚行動制御性「行動プランの経路を用いた通勤・通学，および買い物・習い事などをどのように思うか？」に対して，「非常に便利」から「非常に不便」までの 5段階で回答

転換行動意図

転換意図の有無，意図強度（強・弱），意図頻度（現在の交通全体の何%）

Wave-2

転換実行頻度Wave-1以降，行動プランの経路を交通全体の何％ぐらい使ってみたか

Wave-3

転換実行頻度（私用のみ）

現在，行動プランの経路を交通全体の何％ぐらい使っているか

事前調査

Wave-1201

土木学会論文集Ｄ Vol.65 No.3, 198-210, 2009. 7に，集計化された行動－意図一致率のシェアと平均値を算出した．シェアとは，「意図あり」でかつ「実行あ記 載 項 目内
容り」，または「意図なし」でかつ「実行なし」のように，
バス・電車と自動車との移動
クルマ利用とあなたの健康に伴う消費カロリーの差
転換意図と行動が一致しているサンプルの比率である．
自動車を利用した日としない
クルマ利用と社会の「環境問題」
一方，平均値とは，3.(2)で述べた各個人の行動－意図一
日の CO2排出量の差
致率の平均値である．この平均値には，意図の有無と行
年間輸送人員の減少状況，年
熊本電鉄の現状
間損益額，熊電廃止に対する動の有無が一致していないサンプルも含まれる．そこで，住民の意向
たとえば「意図あり」の場合，平均値をシェアで割った
ネットの値を「平均値（実行ありのみ）」と定義する．
は，旧西合志町を除く熊電沿線地域の約 7,300 世帯に対
ここで，「実行あり」は少なくとも一度は実行した（実して，現在の自動車・MT 利用状況や世帯の自動車利用
行率≠0），「実行なし」は全く実行していない（実行に対する意識などを尋ねた．また，継続調査への協力を率＝0）セグメントである．需要予測の際には，「無行要請し，協力を受諾する世帯には住所と世帯主名の記入為の失敗」と「行為の失敗」を分けて考える必要があるを依頼した．
ため，「意図あり」と「意図なし」を別々に分析する．
Wave-1 は，継続調査への協力に同意していただいたa)「意図あり」のサンプル
780 世帯の中から，事前調査で回答された自動車トリッ1) 通勤・通学目的
プのうちで MT に転換可能と判断できるトリップを有す
通勤・通学目的のトリップを対象に，全サンプルに加る世帯を対象として，「個別情報シート」と「『熊電沿えて，行動－意図一致性に影響を与えるとされる意図強
線地域のより良い交通のあり方』を考えるプログラム」
度別（意図_強と意図_弱），MT 利用習慣の有無別というパンフレットを配布した．個別情報シートでは，（MT 利用ありと MT 利用なし）に，行動－意図一致率
MT を利用可能なトリップ毎にオーダーメードで，目的のシェア，平均値，平均値（実行ありのみ）の値を図－地までの利用可能な電車・バス系統，時刻表，運賃情報
2 に示す．3 指標とも「意図_弱」より「意図_強」の方を提供した．パンフレットには過度の自動車利用のデメがかなり大きな値となっていることから，意図強度は行リットを示し，「上手なクルマ利用と公共交通機関のよ動－意図一致率に影響を与えると言っても良いであろう．
り良い使い方」を呼びかけている．パンフレットの記載
MT 利用習慣の有無別では，「MT 利用なし」の方が内容を表－5 に示す．これらの資料を参照しながら，「MT 利用あり」に比べて 3 指標の値は高くなっている．
MT に転換できそうなトリップ毎に，その経路，交通手
これは，既存研究の知見とは逆の結果になっており，段，出発・到着時刻など，行動プランの作成を依頼した． MT 利用習慣の有無は必ずしも行動－意図一致率に影響
また，その経路に対する知覚行動制御性（その行動の実を与えるとは言えないようである．
3)
行に伴う容易さの程度に関する見込み ）とその経路へ
2) 私用目的の転換行動意図を質問した．
図－3 には，私用目的トリップに対して，全サンプル
Wave-2 では，被験者が自ら書いた行動プラン票のコに加えて，意図強度別，MT 利用習慣の有無別，さらにピーと共に調査票を送付し，行動プランで書いたトリッ
60 歳以上と 60 歳未満の年齢階層別に算出した 3 つの評
プ毎に転換実行頻度を尋ねている．
価指標の値を示す．意図強度別では「意図_強」の方がWave-3 では，再び行動プラン票のコピーと調査票をシェア，平均値ともに高いが，通勤・通学目的の場合ほ送付し，私用目的に対する転換の実行頻度を再度，尋ねどその差は大きくない．逆に，平均値（実行ありのみ）た．これは，私用目的トリップはその交通頻度が低いたでは「意図_弱」の方が高くなっている．これより，意めであり，Wave-1 での転換行動意図の計測から約 2 ヶ図強度の影響は通勤・通学目的ほどは大きくないと考え月後に実施された Wave-3 から得られた実行頻度を，以られる．一方，MT 利用習慣の有無別では，シェアの差後の分析で用いることにする．
は 1 割程度だが，平均値の差は約 25％もある．平均値
ここでは説明を省略しているが，事前調査から 1 年が（実行ありのみ）に限ると，「MT 利用あり」では経過した時の長期的に安定した MT への転換行動実績を
96.8%になっており，6 割程度である「MT 利用なし」と把握するために，Wave-4 も実施している．本来ならこの差はかなり大きい．このように，私用目的では MT 利
れを実行頻度として利用するのが良いと思われるが，こ用習慣の有無は行動－意図一致性に影響を与えている．
れについては別途検討する．
また，年齢階層の違いによって，シェアで 2 割強，平均
値では 3 割以上の差がある．
(2) 行動－意図一致率の集計分析
b)「意図なし」のサンプル
行動－意図一致性に影響を与える要因を把握するため意図なしのサンプルについては，通勤・通学目的 12
表－5 パンフレット記載事項と内容

202土木学会論文集Ｄ Vol.65 No.3, 198-210, 2009. 7

サンプル，私用目的 34 サンプルが得られ，その行動－
意図一致率は，通勤・通学目的ではシェア 83.4％，平均値 88.3％，私用目的では，シェア 73.5％，平均値 88.8％

意図_強
(n=7)
19.7%

MT利用あり(n=15)

22.4%

39.3%
50.1%
40.0%
56.0%

MT利用なし(n=20)

31.2%

全サンプル
(n=35)

27.4%
0%

20%

(3) 転換需要に対する行動予測モデルの推定
通勤・通学と私用の交通目的別に，自動車から MT への転換に対する「意図あり」のサンプルを対象にして，行動予測モデルを推定する．ここでは，3.(2)で述べた
Model-1：ロジット型離散選択モデル，Model-2：行動－
意図一致率モデル，Model-3：実行率モデルの推定を行った．モデルの推定のために準備した説明変数の詳細を
表－6 に示す．
a)通勤・通学目的
全サンプルを用いた Model-1～Model-3 に加え，「実行あり」のサンプルだけを用いた Model-4：行動－意図一致率モデルと Model-5：実行率モデルを推定した．モデルの推定結果を表－7 に示す．モデル相互の比較を行う
ために，モデルによっては統計的に有意ではない説明変数についても幾つか導入している．
自動車と MT の LOS（効用）の差を表す変数としては「自宅から最寄駅（バス停）までの徒歩時間」が全てのモデルに，「乗換回数」がモデル Model-1～Model-3 に統計的に有意な説明変数として導入されている．これは，同じ行動意図を形成したとしても，徒歩時間が長く，乗

85.7%

58.3%
68.0%

意図_弱
(n=28)であった．分析の詳細な解釈は省略する．

55.0%
56.7%
48.6%
56.4%

40%

60%

平均値（実行ありのみ）

80%

平均値

100%

シェア

図－2 通勤・通学目的の行動-意図一致率の値

意図_強(n=36)

46.5%

意図_弱(n=42)

42.9%
38.5%

MT利用あり(n=43)

61.1%
76.1%
89.7%

55.8%
54.0%

MT利用なし(n=35)

28.3%

96.8%

60歳未満
(n=15)

12.6%

88.3%

51.3%
42.2%
20%

変数

自動車と MT のLOS（効用）の差

・自宅から最寄駅(バス停)までの徒歩時間
・自動車と MTの所要時間差
・乗換回数
・最寄駅(バス停)の運行本数
・目的地までの運賃

行動意図

意図強度ダミー，意図頻度率（%）

33.3%
37.8%

全サンプル
(n=78)
0%

要因
61.9%

55.6%
49.1%

60歳以上
(n=63)

表－6 モデルの説明変数

45.7%

40%

60%

平均値（実行ありのみ）

82.3%
80%

平均値

100%
シェア

図－3 私用目的の行動-意図一致率の値

知覚行動制御性

便利ダミー，不便ダミー

自動車に対する意
識・習慣・表-4 に示す自動車利用に対する 6 項目の意識の 5段階評価値の平均点
・MT利用有ダミー，世帯内の MT利用者有
ダミー

個人属性

年齢，性別

表－7 通勤・通学目的の転換行動予測モデル推定結果
Model-1
定数項
最寄駅(バス停)までの徒歩時間（分）乗換回数（回）
意図強度ダミー（強：1）
意図頻度率（％）
40歳未満ダミー（40歳未満：1）
ρ2値
的中率
決定係数 R2
自由度修正済み決定係数 R2
サンプル数
推計実行率の平均値（％）
実行率誤差の平均値（％）

0.470-0.213-1.04
3.20

Model-2(-0.53)(-1.32)(-1.20)(2.28)

30.4
-2.04
-12.8
42.2

(3.19)(-2.21)(-1.45)(3.38)(1.72)

19.7(1.86)

1.58

Model-3
5.14-0.836
-6.22
21.2
0.310

(0.84)(-1.94)(-1.53)(2.73)(2.14)

Model-4

Model-5

74.5
-6.38

(-4.49)(-3.67)

9.82
-3.49

(1.47)(-4.90)64.9-0.495
21.6(3.36)(-1.43)(1.66)

35.3
0.359
9.20

(4.45)(2.56)(1.76)

0.28
0.71

35
18.7
13.3

0.406
0.32
35
11.5
9.5

※ロジット型離散選択モデルの説明変数はすべて「実行あり」側に導入

203

0.65
0.60
35
11.6
11.7

0.58
0.44
17
11.7
10.7

0.88
0.84
17
12.4
11.4

土木学会論文集Ｄ Vol.65 No.3, 198-210, 2009. 7
表－8 私用目的の転換行動予測モデル推定結果
Model-1定数項
意図強度ダミー（強：1）
意図頻度率(%)
MT利用有ダミー（有：1）
世帯内の MT利用者ダミー（有：1）
60歳以上ダミー（60歳以上：1）
ρ2値
的中率
決定係数 R2
自由度修正済み決定係数 R2
サンプル数

-1.57
0.680

0.706
0.970

(-2.39)(1.36)(1.36)(1.61)
0.066
0.63

Model-2

Model-3-2.58(-0.14)-19.0(1.69)

26.6(1.81)

0.343
15.9(2.14)(2.17)

37.5(2.00)

17.2(1.86)

76

0.09
0.06
74

0.19
0.16
74

※ロジット型離散選択モデルの説明変数はすべて「実行あり」側に導入「実行あり」セグメントのみを対象とするため，当然な換回数が多いほど，実行率が低下することを意味しておがら母集団はさらに小さくなる．以下では，これら 5 つり，「対象行動の実行計画の非現実性」や「楽観バイアのモデルを用いて，各個人の転換に対する実行率の推計
スと対象行動の実行困難性」が行為の失敗の要因となるを行い，実績値と比較して各モデルの推計精度の検討をことを示している．乗換回数は，「実行あり」のサンプ
行う．このとき，全サンプルを用いて推定された Modelルだけを用いた Model-4 と Model-5 では有意な説明変数
1～Model-3 については，各個人の行動－意図一致率になっていないことから，「実行なし」となる要因とし（Model-1，Model-2），または実行率（Model-3）をそのて働いていると推測される．
まま算出すればよい．一方，「実行あり」サンプルだけ
行動意図については，「意図強度ダミー」についてはを用いた Model-4 と model-5 については，まず，Model-1
全てのモデルで正の符号を持ち，統計的有意性も高い．
を適用して「実行あり」と「実行なし」のセグメント分
一方で，「意図頻度率」については，Model-3 と Model-5けを行い，「実行あり」に分別されたサンプルだけにモ
では符号は正値であり，統計的有意性も高く，「意図頻デルを適用して行動-意図一致率（Model-4），実行率
度率」が高いほど実行率は高くなるという結果になって（Model-5）を算出した．以上の方法により推定されたいるが，Model-4 では符号が負値となっており，「意図各個人の実行率の平均値である「推計実行率」の平均値，頻度率」が高いほど行動－意図一致率は低下するという結果となった．ただし，t 値は十分に高いとは言えない． および，推計値と実績値との誤差の平均値である「実行率誤差」の平均値を表－7 の最下段に示す．全サンプル
Model-3 を除いて，個人属性として「40 歳未満ダミを用いて行動－意図一致率を推定した Model-2 の「実行ー」が正の符号を持つ変数として導入された．これは，率誤差」の平均値は 9.5％で最小であり，推計精度は最通勤・通学目的においては 40 歳未満の方が転換の実行も高い．また，「推定実行率」の平均値は 11.5％であり，可能性，行動－意図一致性ともに高いことを示す．自動実績実行率の平均値 11.6％とほぼ等しい．モデル相互の車利用に対する意識や習慣を表す変数は，全て，統計的比較をすると，実行率モデルよりも行動－意図一致率モに有意な変数とならなかった．
2
ρ
モデルの適合度に関しては，Model-1 では 値が 0.28， デルの方が推計精度が高い．セグメント化を必要とする
Model-4 と Modek-5 はあまり高い推計精度を得られなか的中率が 7 割強である．また，Model-2～Model-5 の中でった．これは，セグメンテーションのための Model-1 のは，全サンプルを対象とした Model-2 と Model-3 よりも「推定実行率」の平均値が 18.7 %であり，実績値より「実行あり」サンプルだけを用いた model-4 と Model-5
7％も高く，「実行率誤差」の平均値も最大となるなど，の方が，また，行動－意図一致率モデルよりも実行率モ
その適合度が高いとは言えないためである．
デルの方が適合度は高くなっている．
以上より，通勤・通学目的のトリップについては，BI
次にサンプル数について考察する．サンプル数が b)で述べる私用目的と比較して少ないのは，目的地が比較法による転換需要の予測モデルとして Model-2 の行動－
意図一致率モデルが最も有用である．
的広範囲に及ぶ通勤・通学目的では，MT への転換が現実的に難しい目的地に通勤・通学しているサンプルの割b)私用目的合が高いためにである．よって，モデルの適用対象であ
私用目的に対するモデルの推定結果を表－8 に示す．
る母集団についても，通勤・通学目的は私用目的よりも通勤・通学目的の場合と同様に，「実行あり」と「実行小さくなり，サンプルの代表性はある程度確保されていなし」を判別する Model-1 の適合度はあまり高くない．
ると想定される．また，Model-4，Model-5 については
そのため，全サンプルを用いる Model-2 と Model-3 だけ

204土木学会論文集Ｄ Vol.65 No.3, 198-210, 2009. 7

えられる．この原因として，私用目的は，モデルに導入されていない同行者の影響など，通勤・通学目的と比較して，意図と行動との関係に影響を与える要因が多いことが考えられる．また，今回行った MM 調査では，行動意図計測から実際の実行頻度調査までが約 2 ヶ月間と短期間であり，安定した行動－意図一致率や実行率を計測し得ていないこともその一因である可能性が考えられる．

表－9 パンフレット記載内容
1) LRT化計画案の概要
2) LRTとは？
・説明，特長，写真
3) フィーダーバスとは？
・説明，特長，熊本電鉄のバス路線網再編計画案
4) LRT化計画案が実現すると…
・バス・現行の熊電との所要時間比較
・運行計画（運行時間帯，運行間隔）
5) 定期旅客運賃はこのようになります
・定期通勤・通学運賃（電車・バス両方で使用可能）
6) あなたのお宅から熊本市方面に出かけるには？（披験世帯に固有のオーダーメードで）・最寄駅・バス停から主要駅（電停）・バス停までの利用可能な
経路，所要時間，料金，運行本数・利用可能駅の駐車場・駐輪場の整備計画

5. BI 法と従来モデル法による転換需要の予測(1) 行動意図計測のための調査
LRT 計画案に対する行動意図計測のための「より良い交通のあり方を考える調査」（以下，BI 調査と記す）は，平成 17 年に実施した旧西合志町の MM 調査で
Wave-3 までの継続調査に協力してくれた 912 世帯を対象にして，平成 18 年 10 月に実施された．本調査では，1)「熊本電鉄の LRT 化計画について」という概説パンフ
レット，2) 両面に，それぞれ「LRT 化後の熊電，熊電バスの計画路線網」と「現行と LRT 化計画案の熊電バス
系統と運行本数（平日）の比較」を記載した路線図を情報として提供した．パンフレットの記載事項の詳細を表－9 に示す．また，路線図ではバス路線網の再編計画と現行とのサービス水準をわかりやすくの比較した．それらを基にして行動プランの作成を要請した上で，現利用
交通手段から LRT への転換に対する行動意図を回答してもらった．これにより，超低床車両や車両デザイン性などの LRT 固有の特徴，運行時間帯の拡大など従来モデル法では考慮されていなかった要因が BI 法での予測においては反映されることになる．
本調査は，それぞれ通勤・通学目的，私用目的を対象とする通勤・通学票，日常交通票の 2 種類の調査票から構成される．調査対象者は，通勤・通学票が世帯内で熊本市内に通勤・通学をしている構成員，日常交通票は中学生以上の世帯構成員全員とした．各調査票の調査内容
を表－10 に示す．調査票は，合志市（H18 年 2月に旧西合志町と旧合志町が合併して誕生）の協力のもと，郵送で配布・回収した．回収世帯数は 552 世帯（回収率60.5%）であった．

表－10 各調査票の調査内容
通勤・通学票

日常交通票

1) 個人属性
性別，年齢，職業
2) 行動プラン3) LRTを使った通勤・通学経
路に対する知覚行動制御性
4) 現在の通勤・通学実態
頻度，交通手段，所要時間5) 転換意図（強度・頻度）

1) 個人属性
性別，年齢，公共交通利用習慣
2) 行動プラン3) LRT を使って都心に出かける
経路に対する知覚行動制御性
4) 現在の都心部への交通状況
頻度，交通手段，所要時間5) 転換意図（強度・頻度）

表－11 LRT 化計画案と比較した各調査の特徴
LRT化計画

みなとみらい線

MM調査

行動変容方法

新規サービス

新規サービス

道徳意識などへの働きかけ知覚行動制御性低

中高

対象路線・地域

熊電沿線

みなとみらい
線沿線 他

熊電沿線を推定した．しかし，いずれのモデルも適合度は低い．
また，有意な変数として導入された説明変数の数も通勤・通学目的のモデルと比較して少ない．たとえば，60歳以上の人ほど，行動－意図一致率と実行率は共に高くなるという結果が得られているものの，自動車と MT との LOS（効用）の差を表す変数はどれも有意な変数となっていない．また，Model-1 と Model-2 では，「意図強度ダミー」と「意図頻度率」は共に有意な変数とはならず，行動意図は必ずしも行動－意図一致率に影響を与えるとは言えない．Model-3 においても，「意図強度ダミー」か「意図頻度率」のいずれか一方しか，有意な変数とならない．
以上より，私用目的のトリップでは，行動－意図一致率や実行率に影響を与える要因を抽出することは容易でない．また，モデルの適合度も低いことから，個々人の転換行動を本手法から予測することはかなり難しいと考(2) 行動－意図一致率の設定
行動－意図一致率は，本 MM 調査のデータを用いて推定された Model-3 に加え，みなとみらい線での適用事
例を参考にして設定する．本 LRT 化計画案とみなとみらい線の需要予測に適用された BI 調査，および MM 調査の特徴を表－11 に示す．交通手段の転換を促す「行動変容方法」は，BI 法を適用した本 LRT 化計画案とみ205

土木学会論文集Ｄ Vol.65 No.3, 198-210, 2009. 7

なとみらい線では新規サービス提供やサービス向上であ
合性の高かった Model-2 を BI 調査の「意図あり」サンプ
るのに対して，MM 調査では道徳意識や知覚行動制御性
ルに適用して算出した行動－意図一致率の平均値はへの働きかけが主である．「知覚行動制御性」について23.5％となった．予想したとおり，みなとみらい線に比は，行動意図計測時にどの程度，対象交通のサービス水
べて低い値となったが，通勤・通学目的のサンプルの行準を認知できているかを比較するが，LRT 化計画案で
動－意図一致率の予測にはこのモデルを適用する．
は行動意図計測時点でその実現は決定されていない．一
一方，私用目的については，適合性の高い行動－意図方，みなとみらい線では開業の 2 ヶ月前に行動意図を計
一致率モデルを推定することができなかったが，モデル測している．また，MM 調査は現存する熊電のサービスに導入された要因によってセグメント分類し，それぞれを対象としていることから，知覚行動制御性は LRT 化のセグメントに対する一致率を定数で設定することにす
計画案，みなとみらい線，MM 調査の順に高くなると考る．MM 調査では，私用目的の Model-2 において，えられる．最後に，「対象路線・地域」については，「MT 利用習慣の有無」，「60 歳以上ダミー」が有意な
LRT 化計画案と MM 調査が熊電沿線を対象としており， 変数となっている．さらに，既存研究より「意図強度」
同じである．
も行動－意図一致性に影響する要因とされていることか
以上より，本 LRT 化計画案に対する行動－意図一致
ら，以上の 3 つの要因によってセグメント分類し，セグ率の設定方法としては，行動変容方法が同じであるみな
メントごとに固有の一致率を設定した．また，「意図なとみらい線での値を基本とし，地域特性などの行動－意し」については，参考文献に習って全て 95％に設定し図一致性に影響を与える要因については MM 調査の分た． なお，LRT 化計画と MM 調査では，行動変容方法
析結果を参考にして導入することが肝要であろう．また， が異なるため，それが行動－意図一致性に与える影響の
本 LRT 化計画案では，運行時刻表などの詳細な計画が大きさ如何によっては，特に，MM 調査から推定された
決定していないために，知覚行動制御性が低いことに加モデルをそのまま適用した通勤・通学目的の設定が問題
え，計画案の実現を助けるような結果を出そうとした行となり得る可能性がある．しかし，それぞれの要因が行
動意図バイアスが掛かることも考えられる．そこで，
動－意図一致率に与える感度や一致率の値そのものにつ「意図あり」に対しては，みなとみらい線よりもやや低いて，両者の大小関係さえも予測することは難しく，こめの行動－意図一致率を設定することにした．
みなとみらい線では，開業後のアンケート調査から個表－12 LRT 化計画案に対する行動－意図一致率
人ベースでの行動－意図一致率の実績値の算出 5) を行っ
現在 MT利用あり
現在 MT利用なし
～60歳
60歳～
～60歳
60歳～
ている．この結果から得られている知見は，1)「意図_
意図_強
強」の方が「意図_弱」よりも一致率は高い，2)「現在通勤
行動－意図一致率モデル
意図_弱鉄道利用」の人の方が一致率は高い，3)「意図なし」で
通学
意図_なし
95%
95%
もかなりの人が転換するなどである．これらの知見も参
意図_強
30%
40%
25%
35%
考にして設定した行動－意図一致率を表－12 に示す．
意図_弱
25%
35%
20%
30%
私用
以下に，具体的な設定方法を示す．通勤・通学目的に
95%
95%
95%
95%
意図_なし
ついては，MM 調査から推定されたモデルの中で最も適
80%

80%

RPモデル転換率

RPモデル転換率

相関係数 0.48
60%

40%

20%

0%

60%

40%

相関係数 0.21
20%

0%
0%

20%

40%

60%

80%

0%

BI法転換率

20%

40%

60%

80%

BI法転換率図－4 通勤・通学目的の BI 法と RP モデルの自動車からの転換率の比較

図－5 私用目的の BI 法と RP モデルの自動車からの転換率の比較206

土木学会論文集Ｄ Vol.65 No.3, 198-210, 2009. 7の点に関しては今後の研究課題とする．

表－13 PT 調査に対する BI 調査の抽出率(3) BI 法と従来モデル法による個人の転換率
BI 調査と PR 調査の両者に回答した同一サンプルのう
ち，両調査において現在自動車利用であるサンプルについて， LRT 化計画が実現した場合の BI 法と RP モデル
法から予測される個人ベースの転換率を算出した．通勤・通学目的，私用目的別にこれらを比較したものを図－4 と図－5 に示す．なお，RP モデルによる自動車からの LRT への転換率は次式で定義している．

BI調査サンプル数

自動車

バス

熊電

121

33

70

PT調査 OD交通量

3591

390

471

抽出率

3.4%

8.5%

14.9%

中には，BI 法による予測値の方が大きいものも存在す
る．これらについては，LRT 固有の効果等が表れているとも考えられるが，通勤・通学目的ほど明らかに BI
法の予測値の方が大きくなっているとは言えず，両手法
で，所要時間短縮効果が転換率に与える感度の違いによる影響もあるため，その判断は難しい．

現在の自動車選択確率－LRT化後の自動車選択確率
現在の自動車選択確率

RP モデルに導入された説明変数のうち，LRT 化前後(4) 拡大・集計化による転換需要予測で変化するものは所要時間のみであることから，RP モ
LRT 化計画が実現した後の BI 法による自動車からのデル法による予測値は，実際の所要時間改善率に基づく転換需要の予測方法を解説する．まず，BI
調査の回答
一般的な転換率と解釈することができる．一方，BI 法による予測値は，知覚した所要時間に対する評価に加え， 結果から得られる対象交通頻度と利用意図頻度率，および表－12 に設定された行動－意図一致率を式(1)に代入
LRT 固有の特徴，個人的な事情などを考慮した上で各し，サンプルごとの利用頻度の期待値を算出する．これ
人が表明した行動意図に基づく転換率である．よって，を，サンプルが属する集計単位ごとの拡大係数を用いてBI 法による予測値が RP モデル法による予測値よりも大拡大する．最後に，それを集計することにより，自動車
きいのであれば，その原因として，1)LRT 化による所要からの転換需要量を予測する．
時間短縮効果以外にも LRT を選択するインセンティブ
BI 調査で得られた通勤・通学目的のサンプルは旧西を得ている，2)所要時間短縮効果を RP モデル法から予合志町から熊本市内を目的地とする通勤・通学者である
測される一般的なそれ以上に評価している，の 2 点が考ので，基本的には平成 9 年に実施された第 3 回熊本都市
えられる．以下，両目的別に考察する．
圏 PT 調査 6) で旧西合志町を出発地，熊本市全域を目的
通勤・通学目的については，RP モデルと BI 法との相地とする通勤・通学目的トリップを母数として拡大係数
関係数が 0.48 と比較的高いことから，BI 法による予測を設定する．表－13 は第 3 回熊本都市圏 PT 調査の旧西値が，実際の所要時間短縮効果に従う割合が大きいことを示している．また，予測値の平均値は，BI 方が 12.9％， 合志町－熊本市全域間の交通手段別トリップ数に対するBI 調査によって抽出された現利用手段別のサンプル数
RP モデル法が 11.4％であり，RP モデル法に比べ，BI 法である．これによると，BI 調査による現自動車利用者の予測値の方がかなり大きいサンプルも存在する．このの抽出率はバスや熊電と比較してかなり低い．したがっ
理由として，所要時間短縮効果以外の LRT を選択するて，目的地を熊本市内全域とすると，熊本市内であってインセンティブが働いていると考えられるが，その中でもサンプル数の少ないゾーンを目的地とするサンプルがも，運行時間帯が大幅に拡大される影響が大きいのでは過大に拡大される恐れがある．そこで，熊本市内でもないかと推測される．これは，アンケート調査等においMT 利用トリップが存在する C ゾーンだけを目的地として，現行の熊電を利用しない理由としてこの点が散見さた通勤・通学目的 OD 交通量に母数を限定して拡大率をれたことによるためである．
設定した．その結果，自動車からの転換可能な母数は一方，私用目的については，BI 法と RP モデル法との2,177 トリップとなり，抽出率は 5.6％となった．
相関係数が 0.21 と低く，両手法による予測値の平均値
私用目的トリップのサンプルは，中学生以上による熊もそれぞれ 11.0％，37.0％と RP モデル法と比較した BI
本市中心部へのトリップであるため，自動車利用者はす法の予測値も低い．このことから，通勤・通学目的と比べて熊電への転換が可能と考えることができる．よって，
較して，BI 法による予測値が実際の所要時間短縮効果
拡大係数は発側の 5 つの C ゾーン単位の居住人口を母数に従う割合が低く，自動車を選択する要因として，所要時間以外の要因の影響が大きいことを示している．また， として設定する．
従来モデル法では，ある平日 1 日の交通手段選択行動
行動－意図一致率を最高で 40％とするセグメント単位
データを用いた RP モデルによって平日 1 日当たりので与えているため，RP モデル法による転換率が 40％以
LRT への転換利用需要を予測する．これに対して，BI
上のサンプルは対象外となるが，40％以下のサンプルの207

土木学会論文集Ｄ Vol.65 No.3, 198-210, 2009. 7

法ではその単位が 1 ヶ月当たりである．そこで，通勤・（トリップ/平日）
0
50
100
150
200
通学目的については，週に 5 日間通勤・通学すると仮定
し，1 ヶ月（30 日）当たりの通勤・通学頻度を 5（日/
182
通勤・通学
週）×30／7（週）＝21.4（日）として換算する．私用目
93
的については，平成 18 年 6 月の熊本電鉄線利用実態調
134
査より，私用目的の利用需要は平日 560 トリップ，休日
私用
41
1,330 トリップであり，1 ヶ月の平日を 22 日，休日を 8日として，平日 1 日当たりに換算した．
BI法
従来モデル法以上の手順によって算出した BI 法と従来モデル法に
図－6 BI 法と従来モデル法による転換需要予測値
よる平日 1 日当たりの自動車利用からの転換需要の予測
値を図－6 に示す．通勤・通学目的では，個人ベースの転換率の平均値については両手法とも大差がないのに対表－14 BI 法と従来モデル法の拡大・集計化
して，拡大・集計化後の転換需要は，従来モデル法に対
目的
従来モデル
BI法
して BI 法が約 2 倍となっている．一方，私用目的では，
PT交通量
PT交通量
通勤・ 拡大基データ
通学
個人ベースの転換率の平均値において，RP モデルが BI
市町村ODデータ
拡大単位
CゾーンODデータ （旧合志町→熊本市*）
法の約 3 倍であったにも関わらず，拡大・集計化後の転拡大基データ
PT交通量
居住人口
換需要では，逆に BI 法が従来モデル法の約 3 倍という私用
拡大単位
CゾーンODデータ
Cゾーン
結果となった．
※目的地側の熊本市内は公共交通利用トリップが存在する C ゾーン
BI 法の拡大・集計化方法と従来モデル法のそれとでのみを対象とする
異なるのは，拡大基データと拡大単位である．これらを目的別に比較すると表－14 のようになる．通勤・通学
いれば，拡大結果が従来モデル法の結果と乖離すること
目的では，拡大基データは両手法とも PT 交通量であるが考えられる．例えば，BI 調査サンプルが PT 交通量とが，拡大単位は従来モデル法が PT-C ゾーン OD，BI 法
が市町村間 OD 単位である．一方，私用目的については， 比較して，LRT 化によって所要時間が大きく改善される OD に偏っている場合には，拡大・集計化後の転換需拡大基データは，従来モデル法では PT 交通量であるの要も従来モデル法と比較して大きく予測されるであろう．
に対し，BI 法では居住人口であり，拡大単位はそれぞ
しかし，ここで注意すべき点は，OD 分布の偏りがある
れ PT-C ゾーン OD 単位，C ゾーン単位である．以上をと考えられるのは PT 交通量に対してであり，実際の交踏まえて，BI 法による拡大・集計結果が従来モデルに通量に対してどうなのかというのは別問題である．PT
よる結果より大きく予測された原因を考察する．
交通量もサンプル調査であり，PT 交通量が現実の交通
まず，通勤・通学目的について考察する．両手法にお量を精緻に反映しているわけではない．特に目的別の C
ける転換対象の母集団となった交通量の大きさを比較す
ゾーン OD 単位で，現況再現性が担保されているわけでる．拡大単位が C ゾーン OD 単位である従来モデル法ではない．
は，当該 OD に属する RP 調査サンプルが存在しなけれ
次に私用目的について考察する．従来モデル法では，
ば，転換需要対象となり得ない．よって，旧西合志町が拡大基データが C ゾーン OD 単位の PT 交通量であるの出発地，熊本市が目的地である OD のうち，RP 調査サに対して，BI 法では居住人口である．よって，BI 法でンプルが存在しない OD を除いた結果，自動車利用交通
は，各サンプルが表明した交通頻度が転換需要のベース
量は 2,412 トリップとなった．これは，BI 法の転換対象となる交通量であり，PT 交通量は使用しない．このベトリップ 2,177 トリップより若干大きく，母集団の大きースとなる交通量の差によって，BI 法の拡大方法の方さの差によって BI 法の転換需要量が大きくなったわけが大きく予測されたと考えられる．つまり，BI 法の被ではないことを示す．次に原因として考えられるのは，
験者が表明した交通頻度を基に拡大した交通量が，PT
拡大基データである PT 交通量の OD 分布に対して，BI
交通量より大きいことを示している．ただし，従来モデ
調査サンプルの OD（特に目的地となる熊本市内）分布
ル法のベースとなる PT 交通量が現実の交通量を精緻にに偏りがあることである． C ゾーン OD のように拡大単表しているわけではないことは通勤・通学目的と同様で位が小さい従来モデル法では，RP 調査サンプルの OD
分布が，PT 交通量の OD 分布に対して偏りがあっても， ある．特に，私用目的では，PT 調査が平日調査である
ことから，交通量の母数が少なく，サンプルが存在しな
拡大後の転換需要量に対する感度は比較的小さいと想定
いために交通量が 0 である OD ペアも数多く存在する．
される．一方，市町村 OD 単位で拡大している BI 法でこうした OD ペアすべてについて，実際の交通量も存在
は，サンプルの OD 分布が PT 交通量と比較して偏って208

土木学会論文集Ｄ Vol.65 No.3, 198-210, 2009. 7

しないとは考えにくく，PT 交通量が過小推計となっては， PT 交通量の精度が比較的高いことから，拡大基デいることは十分考えられる．実際，上述した利用実態調
ータを PT 交通量とし，拡大単位を B ゾーン OD 単位や査の熊電利用者数 560 トリップと比較すると，PT 交通
C ゾーン OD 単位などの細かい単位で設定した方が望ま量における私用目的の熊電利用者数は 450 トリップと 2しいと考えられる．一方，私用目的についても，今回実割程少ない．
施した BI 調査を前提にすれば，拡大基データは PT 交通
最後に，BI 法を適用するに当たって望ましい拡大基量を適用した方が望ましい．その際，過小予測する傾向
データと拡大単位について考察する．まず，拡大基デーがあることは念頭に置いておくべきであろう．また，拡タについては，PT 交通量などの既存交通データと居住
大単位については，発ベースの C ゾーン単位や市町村
人口などの人口指標を適用することが考えられる．このOD 単位など，通勤・通学目的よりは大きく設定するのとき，既存交通データではなく，人口指標を適用する場が望ましい．これは， C ゾーン OD 単位などの細かい単合には，BI 調査サンプルの表明した交通頻度が交通量
位では PT 交通量の精度の問題が大きくなること，また，の基データとなることは前述した通りである．よって，
前節で示されたように，通勤・通学目的と比較して BI
被験者が表明した交通頻度と実際の交通頻度に乖離があ
法の転換率が実際の所要時間短縮率に従う割合が小さいる場合や，抽出されたサンプルの交通頻度に偏りがある
ことによる．
ような場合には拡大後の転換需要も乖離してしまう．以上より，通勤・通学目的については，PT 交通量が平日ベースの交通量であることから，PT 交通量の現況再現
6. おわりに性は比較的高いと想定される．また，通勤・通学は多くの人にとって定期的な交通であることから，各サンプル
本研究では，熊電の LRT 化計画に対する BI 法と従来が表明する頻度も実態とそれほど乖離せず，サンプリン
モデル法による転換需要予測結果を比較することによっグによる交通頻度の偏りも小さいと考えられる．よって， て，BI 法の予測特性を明らかにし，BI 法を需要予測に
いずれのデータを基に拡大しても，拡大による結果の差適用する際の課題を得た．その結果を以下にまとめる．
はそれほど生じないと推測される．私用目的については， 1) MM 調査において，「対象行動の実行計画の非現実
平日ベースの PT 交通量を基に拡大すると過小予測され性」や「楽観バイアスと対象行動の実行困難性」を表す
る傾向がある反面，今回の結果から判断すると，被験者と考えられる「自動車と MT との LOS の差」，地域特が表明した交通頻度を基に人口指標で拡大するをと過大性と考えられる「年齢階層」が確認されたため，既存研予測となる可能性が高い．その原因としては，1)被験者
究において明らかにされていなかったこれらの要因をの表明した交通頻度が実態より過大である，2)サンプリ
BI 法で設定すべき行動－意図一致率に反映させた．
ングの偏りにより交通頻度が高い人が抽出されているな
2) サンプルベースの転換率，拡大・集計化後の転換需要どが考えられる．この詳細な分析は今後の研究に譲る．
量について，RP モデル法と BI 法による予測結果を比較
次に，拡大単位について考察する．拡大単位を設定すした．その結果，サンプルベースの転換率の比較では，る際にも，着目すべき点はサンプリングの偏りである．
通勤・通学目的では，従来モデルに導入されていない要被験者が対象となる母集団からランダムにサンプリング
因が交通手段選択に影響を与えていることを確認するこ
されていれば，拡大単位も母集団と同単位にして一括でとができた．一方，私用目的では，自動車を選択する要拡大すれば良い．しかし，調査票はランダム配布したと因として所要時間以外の要因の影響が大きいと考えられしても，回収された時点でランダムに被験者が抽出されるため，BI 法は RP モデル法よりもかなり小さく予測すている保証はない．この偏りの影響を小さくするためにる傾向がある．また，拡大・集計化後の転換需要量からは，想定される偏りの特性に応じて母集団セグメントを拡大・集計化方法の違いによって，予測結果に大きな差細かく設定することが肝要である．例えば，前述したよが生じることを明らかにした．このことから，既存研究
うに，BI 調査のサンプルが実際よりも LRT 化によってにおいて特に分析されていなかった BI 法を適用する際所要時間が大きく改善される OD ペアに偏っている場合の望ましい拡大・集計化方法を考察した．
には，C ゾーン OD 単位などのより細かい単位で拡大単
3) 以上より，新規交通施策に対する需要予測に BI 法を位を設定するのが望ましい．その際，拡大基データとし適用する上では，行動－意図一致率の適正な設定に加え，て PT 交通量などの既存交通データを適用するのであれ
予測対象に応じた適切な拡大方法の設定が重要であり，ば，そのデータの精度がある程度担保される単位に拡大
実際に交通施策が実施された後の事例から，行動－意図単位を設定することが望ましい．
一致率と拡大方法について実証的な分析を蓄積していく
以上より，両目的に対する望ましい拡大基データと拡ことが必要である．
大単位の組合せは下記である．通勤・通学目的について

209土木学会論文集Ｄ Vol.65 No.3, 198-210, 2009. 7

参考文献

4） 遠藤弘太郎，近藤真哉，新倉淳史，土居厚司，藤井聡，兵1） 溝上章志，橋内次郎，斉藤雄二郎：熊本電鉄の都心乗り入

頭哲朗：行動意図法（BI 法）による鉄道新線需要予測へのれと LRT 化計画案実施に伴う利用需要予測，および費用対適用事例，土木計画学研究・論文集，Vol.23，No.2，2006.

効果の実証分析，土木学会論文集 D，Vol.63，No.1，pp.1-13， 5） （財）運輸政策研究機構：鉄道整備等基礎調査 需要予測手
2007.

法の改善と活用方策に関する調査報告書，2005.

2） 藤井聡：行動意図法（BI 法）による交通需要予測の検証と

6） 熊本都市圏総合都市交通計画協議会：平成 11 年度熊本都

精緻化，土木学会論文集，No.765/IV-64，pp.65-78，2004.

市圏総合都市交通体系調査報告書（将来の都市構造・将来

3） 藤井聡：行動意図法（BI 法）による交通需要予測：新規バ

予測編），1999.

ス路線の“潜在需要”の予測事例，土木計画学研究・論文（2008. 2. 22 受付）

集，Vol.20，No.3，pp.563-570，2003.

APPLICABILITY OF BEHAVIORAL INTENTION METHOD TO DEMANDFORECASTING OF KUMAMOTO-DENTETSU RAILWAY LRT PLAN
Shoshi MIZOKAMI and Jiro HASHIUCHI
Behavioral intention (BI) method is a new technology for demand forecasting. In this method,
behavioral intention is directly measured from targeted people to imagine actual behavior in new traffic
environment. BI method is based on the attitude theory, which is different from utility function models
based on the reasoned choice theory in microeconomics. Therefore, all factors which affect traffic
behavior do not need to be specified and converted into quantity to get included in function models. In
this study, demand of Kumamoto-dentetsu railway LRT plan is forecasted by using BI method. Thus,
LRT specific effects are considered in demand forecasting. Comparing the result with that of four-steps
method, which is a traditional method for traffic forecasting, knowledge on application of BI method to
new traffic policy can be obtained.

210