土木学会論文集D3 (土木計画学), Vol.68, No.5 (土木計画学研究・論文集第29巻), I̲363-I̲374, 2012.

中心市街地の空間構成と歩行者回遊行動の分析フレームワーク
溝上章志1・高松誠治2・吉住弥華3・星野裕司41正会員

熊本大学教授 大学院自然科学研究科（〒860-8555 熊本市黒髪2-39-1）
E-mail: smizo@gpo.kumamoto-u.ac.jp
2正会員 スペースシンタックス・ジャパン株式会社（〒160-0004 東京都新宿区三矢6-13-5）
E-mail: s.takamatsu@spzce-syntax-japan.com
3正会員 ジェイアール東日本コンサルタンツ株式会社（〒151-0053 東京都渋谷区代々木2-2-6）
E-mail: yoshizumi@jrc.jregroup.ne.jp
4正会員 熊本大学准教授 大学院自然科学研究科（〒860-8555 熊本市黒髪2-39-1）
E-mail: hoshino@gpo.kumamoto-u.ac.jp

本研究では，空間構成指標やアクセシビリティ指標，沿道土地利用指標，および来街者回遊行動などのデータを収集して管理し，これらを組み合わせて歩行者通行量を予測するモデルの構築や歩行者動線の改善施策が及ぼす効果を総合的に評価することができるGISを用いた分析フレームワークを提供した．また，
上記の指標と歩行者通行量や入込者数との関係を明らかにした．その結果，街区や街路網の空間構成，主要な施設の適正配置，沿道床利用の適正化など，来街者による回遊行動の活発化に寄与する施策をデザインする必要性を提言した．

Key Words : space syntax theory, pedestrian movement, excursion behavior, city center

1. はじめに居住機能や商業活動の郊外化を主原因とした地方都
熊本城地区
上通り
市の中心商店街の衰退は著しい．熊本市においても，中心商店街の歩行者通行量や小売販売額の減少，低・未利
市電
用地の増加など，都市活力の低下は顕著である．現在，
熊本交通センター
歴史・文化・既存の都市施設を最大限に活かして中心市
下通
街地の新たな魅力と活力の創造を目指すた熊本市中心市
街地活性化基本計画 1) の策定や都心部花畑・桜町の再開
通町・桜町地区
発計画が進められている．しかし，本源的な活性化策は，個々の商店や施設そのものの魅力を向上させるだけでな
国道 3号線
新町・古町地区
く，来街者の回遊をさらに促すような街路や街区などの歩行空間の再構成を図ることであろう．
本研究では，街路や沿道土地利用といった市街地の空間構成と歩行者の回遊行動との関係を定量的に明らかに
図-1 研究対象地することを目的に，これらを記述する指標やデータの有効な取得方法と両者の関係を効率的に分析するための分史・文化施設があり，国内外からの多くの観光客で賑わ析フレームワークの開発を行う．分析対象エリアは，熊うエリアである．通町・桜町地区は，上通り・下通とい本市中心市街地活性化基本計画の対象エリアのうち，図ったアーケード街を中心に，周辺には狭隘ながら魅力的-1 に示すように，熊本駅周辺地区を除く熊本城地区，
な裏通りとまちなみが形成されている商店街である．新通町・桜町地区，新町・古町地区の 3 つのエリアである． 町・古町地区は，熊本城築城当時の町割が残る旧城下町
熊本城地区は熊本のシンボルである熊本城や多くの歴であり，明治から大正初期に建造された 400 棟以上の町

I_363

9
7

6

8

4

5

2

3
1

図-2(a) 街路と敷地図-2(b)

Axial Map

図-2(d)

図-2(c) Axial Line とグラフ

Justified Graph論を用いて地区の特性を説明しようという研究 6), 7), 8), 9) な屋が現存するエリアである．
ど見られる．
本研究では，空間構成を定量化する指標として用いた本研究では，SS の解析手法の一つであるアクシャル分
スペースシンタックス（以下では SS と記す）理論 2) に析を用いる．アクシャル分析では，まず図-2(a)のようなよるインテグレーション値（Int 値）とネットワーク理
街路と敷地で構成される都市空間において，視覚的に見論によるアクセシビリティ値（Acc 値），および沿道土
通せる範囲を，より長く，かつより少ない数の線（アク地利用指標について，2.で簡潔に述べる．3.では，歩行シャルライン）によって置き換える．アクシャルライン
者の回遊行動を把握するためのサンプルインタビューにによって置き換えられた図-2(b)は Axial Map と呼ばれる．
よる回遊ルート調査とゲートカウント法による歩行者通
Axial Map はノードの集合に変換され，ノードを頂点，
行量調査について述べる．4.では，回遊ルート調査の拡隣接関係を辺に対応させた図-2(c)のようなグラフで表さ
大方法を示し，それを用いた入込者数や未観測区間の歩れる．この図は Unjustified Graph と呼ばれ，図-2(d)のよう
行者通行量の推計を行う．5.では，各種の空間構成と歩行者通行量や入込者数との関係を明らかにする．さらに， に，任意の頂点（ここでは 1）から，位相距離である深さ（Depth）ごとに到達できるノード数が整理される．
街路空間構成の再構成が歩行者通行量に与える効果など
これを Justified Graph と呼び，これより平均深さ MDについて検討する．
（Mean Depth）が求められる．この MD を用いて，式(1)から RA（Relative Asymmetry）が求められる．ここで，kは頂点の総数である．
2. 空間構成の評価手法(1) 空間構成の指標
空間構成とは物理的な街路網構成と沿道土地利用を指す．前者はSS理論とネットワーク理論を用いて定義した後述するInt値とAcc値で，後者は平成 14 年に熊本市から得た市街地現況図を元に，現地目視調査によって収集された床利用用途集積度である．これらの異なる指標を一つの共通基盤で管理するために，本研究ではGISソフトのMapinfoを用いた．以下では，それぞれの指標について述べる．
a) スペースシンタックス理論に基づくInt値
SS 理論は，1984 年にロンドン大学 UCL の Bill Hiller 等
により提唱された，グラフ理論を援用した空間相互の繋がり方を科学的に分析する手法である．この手法は，人の心理的空間認知は見えるか（視認可能）や真っ直ぐたどり着けるか（直線的移動可能）による影響が大きいという仮説の下，算出される Int 値によって，人が通りやすい空間構成と商業用途分布との関係 3), 4) や犯罪の発生
リスク 5) などを検討することができる．また，駅前のよ
うな同じような性格を持つ複数の地区を対象に，この理

2MD  1
(1)
k 2
この RA 値が小さければ，その位相の視点からより中心に近いといえる．RA 値は規模を表す k の値に依存する
ので，規模による影響を取り除いて比較可能とした下記の RRA（Real Relative Asymmetry）を求める．
RA
RRA 
(2)
Dk
RA 

 
k 2  2k log 2 1  1
3
 
 
Dk 
(k  1)(k  2)

(3)

さらに，数値をより感覚的に理解しやすいように，次式
によって RRA 値の逆数であるインテグレーション値を
求める．

1
(4)
RRA
Int 値は，あるアクシャルラインから解析範囲内の他の全てのアクシャルラインへのグラフ上の位相距離の合計

I_364

Int 

に反比例する数値であるから， Int 値の高いアクシャル
空間とするため，そのバッファは動線モデルより広めにラインは他の空間からのアクセスが容易で，対象地域の取る必要がある．
中心的な役割を持つ賑やかな空間であり，歩行者も多い
b) ネットワーク理論に基づく Acc 値であろうと推察される．
街路網はノードとリンクとで構成されるネットワーク
上記のように，Int 値は空間の繋がり方の程度を示す
であるが，アクシャルラインは道路区間の距離などのネ指標であるが，その空間をどの程度の単位で記述するか
ットワーク抵抗値を考慮していない．そこで，本研究では，検討する目的や規模に応じて決定する．本研究では， は，各リンクの両端ノードから全てのノードまでの最短空間の認知のされやすさの観点から見た街路ごとの特性
距離の平均値を当該リンクの Acc 値と定義する．この指を分析するのに有用な認知モデルと，歩行空間の接続性
標は他の全てのリンクから当該リンクまでの距離的接近の観点から見た街路ごとの特性等を分析するのに有用な生を表し，この値はそのままで比較可能であり，小さい
動線モデルという 2 つのモデルを用いる．両者はアクシほど到達しやすいことを表す．Acc 値を計算する範囲はャルラインの作成方法が異なる．認知モデルでは，直線認知モデルの範囲と同じにした．
的に認知可能な最長の軸線を 1 つの空間の単位としてア
クシャルラインを引くことから，認識としての空間の関(2) Int 値と Acc 値の比較分析
係性が数値化される（図-3(a)参照）．これに対して，動認知モデルでは 3972 本，動線モデルでは 3742 本のア線モデルでは，直線で移動可能な軸線を 1 つの空間とす
クシャルラインに対する Int 値（ただし，共に Depth=3）
ることから，横断歩道や歩道の位置や形状，障害物の有と，ノード数 3,465，リンク数 5,192 のネットワークに対無などの情報を考慮して空間を構成してアクシャルライする Acc 値の算出結果を図-5～図-7 に示す．
ンを引くため，実態としての歩行空間の関係性までも数値化できる（図-3(b)参照）．アクシャル分析では，作図したマップの周縁部の指標値が低くなることを避けるた
めに，検討対象にバッファを設けた図-4 の範囲で分析を行う．認知モデルでは認知可能な最長の軸線を 1 つの研究対象範囲動線モデル範囲
認知モデル範囲

図-3(a) 認知モデル

図-4 SS分析の作図範囲

図-3(b) 動線モデル

図-5 認知モデルによる Int 値の分布

図-6 動線モデルによる Int 値の分布

I_365

3 .5

Acc 値

3

2 .5

2

1 .5

y = - 0 .0 6 4 9 x + 2 .3 1 6 2
R 2 = 0 .0 8 8 8

1
1

1 .5

2

2 .5

3

3 .5

In t 値 (動 線 モ デ ル )図-8 Int 値(動線モデル)と Acc 値の比較

図-7 Acc 値

表-1 床利用用途データ概要

認知モデルに比べて動線モデルの方が Int 値の高い空
床利用用途
件数
構成面積比
982
7.5%
食料品・日用品店
間の範囲が限定されている．これは，街路空間が直線的
2092
16.3%
衣料品店
には見通せる範囲であっても，歩道形状が直線的でなか
598
5.1%
専門小売店
ったり障害物があることで真っ直ぐに歩くことが不可能
924
5.8%
飲食店
2414
5.8%
遊興飲食店
な場合は異なるアクシャルラインとして Axial Map を作
5683
40.8%
サービス業
成する動線モデルの特徴が表れている．両モデルで特に
508
9.0%
駐車場・倉庫異なっているエリアは，熊本城地区と通町・桜町周辺地
2871
6.2%
住宅
924
3.4%
空家・空店舗区の境界部分であり，動線モデルではこの部分で Int 値が急激に下がっている．ここは，片道 3 車線でかつ市電
表-2 Int 値，Acc 値と床利用用途集積度との相関が通っている県道 28 号線によって歩行空間が分断され
Int 値
Int 値
ているためである．観光地として賑わう熊本城地区と上
Acc 値
床利用用途
(認知モデル) (動線モデル)
通り・下通の中心商店街を有する通町・桜町地区を一体
0.110
0.144
-0.208
食料・日用品店
0.102
0.158-0.212
的に結ぶことは，観光客の回遊を促進して中心市街地の
衣料品店
0.148
0.213
-0.263
専門小売店
活性化を図る上で極めて重要であるといえる．
0.08090.147-0.320
飲食店
一方，Acc 値はその性質上，中心部ほどその値は低く，0.07240.222-0.291
遊興飲食店
距離的近接性は高い．図-8 は同一道路区間上の動線モデ
0.151
0.0297-0.221
サービス業
0.0652-0.0353-0.176
駐車場・倉庫ルによる Int 値（動線モデル）と Acc 値をプロットした-0.114-0.0394
0.263
住宅
ものである．両者には負の相関があるが，R2 値は 0.089
0.136
0.177
-0.262
空家・空店舗と相関は非常に低い．また，Acc 値が小さいにもかかわらず Int 値（動線モデル）は低い，つまり距離的近接性
明らかに異なる場合には調査用地図に正しい建物の形をは高いにもかかわらず，位相幾何学的アクセス性は低い
記入する．
空間があることが分かる．このような 2 つの指標が相反
3) 新築の建物はその形を地図に記入し，新たな建物 ID
する街路は，街路網の空間構成を評価する上で重要な場
をその建物がある街区 ID とともに付ける．建物が滅失所といえる．
した場合はその建物を地図から削除する．
4) 更新された調査用地図を GIS データへ変換する．
(3) 沿道土地利用指標
5) 床利用用途面積は，マーケット調査等を参考にして，床利用用途面積は，対象地域の主要な地区である通小分類 130 区分，中分類 28 区分，大分類 15 区分に分類
町・桜町にある街路の沿道の全ての建物の床利用実態をする．
現地調査によって調査し，以下の手順で作成されたもの
6) 地図上の建物のうち，ネットワークのリンクの両側である．
に存在する建物を抽出する．
1) ベースマップを基に，街区 ID，建物 ID を振って調
7) 抽出した建物の用途別床面積の総和を当該リンクの査用地図を用意する．
距離で除して，単位距離当たりの床利用用途面積を求め，
2) 現地調査により地図の建物の形が実際の建物の形とこれを集積度とする．

I_366

数を直接，観測することは容易ではないが，これらのデ本研究で用いる単位距離当たりの床利用用途面積は大ータは都心部の街路網計画やテナントリーシングなどの分類ごとである．床利用用途集積度のデータの概要を表
エリアマネジメントにとって有用である．また，来街者-1 に示す．サービス業は，業務系施設や宿泊施設娯楽がまちなかをどのように回遊しているのかを把握し，空施設等小分類にして 43 区分，中分類にして 12 区分が含間構成との関係を分析するためには，回遊行動データがまれおり，このエリアでは最も多く面積を占めている．
次いで，衣料品店や専門小売店といった商業施設が多い． 必要である．しかし，これを観測するのも容易でない．
本研究では，来街者サンプルに対して実施した聞き取り
一方で，駐車場・倉庫と空家・空店舗を合わせると，全による回遊行動データを歩行者通行量の観測データを用
体の約 12%を占める低・未利用地もある．
いて拡大することで，対象地域全体の歩行者の回遊行動
表-2 に床利用用途集積度と Int 値（動線モデル）とを推計する．拡大方法については次章で述べることとし，
Acc 値の相関関係を示す．全体的に相関係数は小さく，
ここでは，まず歩行者通行量の観測値を得るための商店
床利用用途集積度と Int 値（動線モデル），Acc 値との間
街通行量調査とゲートカウント調査，および歩行者回遊に有意な相関は見られないが，Int 値（動線モデル）よ
行動調査について述べる．
りも Acc 値の相関係数の方がやや高いことが分かる．用a) 商店街通行量調査 10)
途別に見ると，衣料品店や専門小売店は，Int 値（動線
この調査は，熊本市と熊本商工会議所によって，昭和モデル）が高く Acc 値が低いといった位相幾何学的に近く，かつ距離的にも近い場所に立地している傾向がある． 43 年から毎年（平成 9 年度から平成 15 年度までは 3 年
毎に）8 月の日曜と平日に実施されている．本研究では衣料品店と専門小売店は全体に占める面積も多く，この平成 21 年度（21 日（金）と 23 日（日）の 8:00～20:00）
ような集客力の高い施設が街の中心に立地していることに実施されたデータを用いる．歩行者通行量は上通り・は望ましい．しかし，同様な傾向が空家・空店舗にも見下通アーケード街，特にびぷれす熊日会館前やパルコ前受けられる．
といった通町筋側入り口周辺が最も多く，外縁部へ行く
以上より，建物床利用用途集積度と Int 値（動線モデほど少なくなっていく．しかし，この調査の調査地点はル）と Acc 値には有意な相関は見られなかったが，これ
市内 36 地点だけであり，本研究の対象地域内のポイン
らと歩行者回遊行動には，何らかの関係があるものと思
トは通町・桜町地区内の 26 地点だけのため，中心市街
われる．
地全体の歩行者の動向を把握するには十分とは言えない．
b) ゲートカウント調査
この調査は，平成 21 年 11 月 5 日（木）と 7 日（日）3. 歩行者回遊行動の把握に「熊本城桜の馬場飲食物販施設設置事業（(株)まちづ
くり熊本）」11) からの委託事業として，本研究でもその(1) 回遊行動の把握のための各種調査
商業機能の活性化やまちなか居住の推進と合わせて，実施に協力した一種の歩行者通行量調査である．桜の馬
市民や観光客などの来街者の数的増加とその回遊の活発
場は熊本城の眼下に位置して熊本城地区と通町・桜町地
化は中心市街地の活性化にとって重要な要素である．来区を繋ぐ重要な地区にあり，観光交流施設の湧々座
街者の街区ごとの入込数や街路の歩行者通行量などの実（2,104m2）と飲食物販施設（2,420m2）から成る桜の馬

図-9 ゲートカウント調査による歩行者通行量（左が平日，右が休日）

I_367

ゲートカウント調査

場城彩苑が 2011 年 3 月にオープンする予定である．こ前述した商店街通行量調査は全数調査であるため，観の調査は，中心市街地における歩行者数の現状を把握す
測地点の数と同じかそれ以上の調査員が必要となり，費るとともに，今後，桜の馬場を拠点とした回遊ネットワ
用の割に少ない観測点数の情報しか得られない．これにークを強化する街路網構成や交流施設の導線計画に寄与
対して，ゲートカウント調査では，精度は高くなくても，する基礎資料を収集することを目的としている．そのたできるだけ多くの地点の観測データを得るために，全数
め，調査地点は桜の馬場を中心にして，通町・桜町地区
調査ではなく，調査員が一定時間（今回の調査では 5 分）
だけでなく，熊本城地区，新町・古町地区にも高密度に， ごとに順次，観測地点を変えながら，その間の通行量を周縁部に近づくにつれて低密になるよう設定された．重観測するサンプリング調査である．そして，ある時間帯
点的検討エリアにおいては，横断歩道や歩道橋などにものうちの 5 分間の観測値と次の時間帯の 5 分間のそれの調査地点を設定している．
平均を 12 倍することによって，当該時間帯の歩行者通行量とする．今回は，両日とも 28 人の調査員により 1
時間を 1 ラウンドとして，一人約 10 ヶ所の全 279 地点
40000
で観測を行った．
35000
図-9 はそれぞれ平日と休日のゲートカウント調査の30000
結果を 8:00～20:00 に換算したものである．商業施設が並ぶ上通り・下通アーケード街と，熊本城と二の丸駐車25000
場を結ぶ頬当御門周辺の 2 極だけに歩行者が集中してい
平日
20000
休日
る一方で，桜町や新町・古町地区にまでは広がっていな
15000
いこと，歩行者通行量の多い地点と少ない地点が空間的10000に分離していることや，これらの空間の境界周辺の歩行5000
者通行量も少ないことなどが分かる．
図-10 は商店街通行量調査とゲートカウント調査で同
0
0
10000
20000
30000
40000
一の観測地点 20 ヶ所の 8:00～20:00 の通行量を，平日と商工会通行量調査
休日別に比較したものである．調査月が異なることや商
図-10 調査の違いによる歩行者通行量の比較
店街通行量調査は自転車も歩行者としてカウントしていることなどのため，ゲートカウント調査による推計値はやや過小になっているものの，相関係数は平日 0.96，休日 0.98 と非常に高い．このことからもゲートカウント
6
調査の有用性が確認できる．
7

5

表-3 回遊調査の実施地点

4

バス●
(バス停）
3
11

2
自動車●
（駐車場）

10
市電●
（電停）
熊本電鉄●（駅）

1

8

自転車●
(自転車駐輪場)

9

徒歩●（コードンライン）

図-11 回遊調査の調査地点とゾーン区分

I_368

熊本城稲荷神社前＋郵政局前
通町筋(びぷれす前)
通町筋(手取教会前)
通町筋(鶴屋前)
水道町
交通センター
パスート 24PARCOパーキング
パスート 24水道町本店
鶴屋百貨店駐車場
パスート 24銀座プレス
パスート 24辛島公園
市営地下駐車場
水道町駅
通町筋駅
辛島町駅
藤崎宮前駅
草場町駐輪場
藪の内駐輪場
鶴屋駐輪場
市営地下駐輪場
並木坂入口
草場町通り入口
大甲橋
船場橋

のうち，断面 a を訪れる数であり， v ar     krs, a f krs

表-4 歩行者回遊行動調査概要skVa* ：断面 a の歩行者通行量の観測値
R：発生ノードの総数（r=1, 2, …, R）
A：歩行者通行量の観測断面の総数（a=1, 2, …, A)
基本的には，個々の f krs に固有の拡大係数  krs を求めるのが良いが，変数の数が極めて大きくなるため，現実的な方法ではない．そこで，1)サンプル全体を拡大する
方法と，2)発ノード別に拡大する方法を考える．ここでは 2)について概説する．

調査日 H20年9月25日(木),28日(日)1.12:00～13:00
2.14:00～15:00
調査時間
3.16:00～17:00
4.18:00～19:00
調査地点 図参照
1.属性(性別，年齢)
2.来街目的
調査内容 3.来街手段
4.訪問先(訪問場所,滞在時間)
5.回遊ルート

発ノード r に固有の拡大係数を  r としたとき，拡大(2) 歩行者回遊行動調査
中心市街地を訪問した来街者が域内をどのように回遊し，どのような施設に立ち寄り，何を買ってどれほどの消費をしているのかなど把握したい．そこで，来街者が中心市街地から帰宅する地点で，調査日一日の回遊行動
をヒアリングによって調査した．調査は平成 20 年 9 月
25 日（木）と 28 日（日）に実施した．調査地点は，図11 の●で示す中心市街地から帰宅する際に使用される
バス停や電停，駐車場や自転車駐輪場，徒歩による主要な出口などの全 24 地点であり，詳細な地点名は表-3 に示す．サンプル数は，平日が 625，休日が 610 である．
調査内容を表-4 に示すが，訪問先については立ち寄った施設と滞在時間と消費金額を，回遊ルートについては地図上に歩いたルートを記入してもらっている．これ
らのデータより，入込者数については前者のデータを図-11 の青線で示す通町・桜町地区 43 ゾーンと熊本城地区
2 ゾーンの全 45 ゾーンに分けて集計する．回遊ルート
については，Acc 値を算出した街路網ネットワークのリ
ンク番号の連続で表す．
(3) 歩行者回遊行動データの拡大
回遊行動データはサンプル調査であるので，何らかの方法で拡大する必要がある．性別・年齢階層別などの属
性や発地などによって拡大することもできるが，母集団がはっきりしない．そこで，観測されている歩行者通行量をできるだけ再現するように，サンプルベースの回遊数を拡大する拡大係数を推定するという最も単純な拡大方法 12)を採用した．
まず，定式化に用いる変数の説明を行う．

f krs ：発生ノード r から発生し，終点 s に至る回遊のうち，k 番目のルートを利用するサンプルベースの回遊数
 krs,a ：発生ノード r から発生し，終点 s に至る回遊のうち，k 番目のルートが断面 a を含むとき 1，そうでなけ
れば 0

var ：発生ノード r から発生したサンプルベースの回遊

後の断面 a の歩行者通行量の推定値Va は下記となる．
V a     r  krs, a f krs    k    krs, a f krs     k v ar
rs k
r
 s k
 r
(5)
拡大後の歩行者通行量の推定値が観測された断面交通量にできるだけ一致するように発ノード別の拡大係数
 krs を求めるために最小自乗法を適用すると，次のように表現できる．

Min: S   Va  Va*a A      v  V 
2

a A

 r

r

r
a

*
a

2



(6)

この最適性の条件は下記となる．

  (  v )   V v  0

a A

r

r

r
a

a A

r

for r=1, 2, …, R

* r
a a

(7)

となり，これを行列表示すると次のようになる．
tDD  t DV *(8)

ここで，行列 D，ベクトル α，ベクトル V * は，以下の通りである．

 v11
 1
v
D a

 1
v A

v12
v a2

v A2

V1* 
1 
 v1R 

 *


r
V
 v aR ，     ，V *   a 
  
  
 

 *
 
 v A2  R 
V A (9)

これをαについて解くと下記となる．

  t DD

 DV
1

*

(10)

これらは，発ノード r から発生したサンプルベースの回遊のうち，断面 a を通過するサンプル数 var を説明変数，断面 a の歩行者通行量の観測値Va* を被説明変数をとした重回帰モデルに他ならず，拡大係数 r （r=1, 2, …,R） はその重回帰係数に相当する．
このように，回遊行動サンプルの拡大係数推計は簡便な重回帰分析に帰着するが，拡大係数に対応する重回帰係数は必ずしも非負条件を満足するとは限らない．推定
結果が負になった場合は，いくつかの発ノードを一つの発ノードに集約して，説明変数の組み合わせを変えるな

I_369

どの工夫が必要である．また，周知のように，データ行
列 D の列ベクトルが 1 次独立でない場合は解が一意に求められない．これは，たまたま 2 つ以上の異なる発ノードから発生した回遊が全く同じ回遊ルートをとった場合に生じる．その場合にも，これらの発生ノードを集約することが求められる．さらに注意すべき点は，発生ノード数＞観測点数の場合には拡大係数の推定は不能である．つまり，発生ノード数は観測点の数よりも少なくな

表-5 発ノード地点名
ノード No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

ノード地点
くまもと阪神周辺
水道町周辺
熊本城周辺
白川公園周辺
並木坂周辺
熊電周辺
壺井周辺
新町周辺
辛島電停周辺
銀座通り周辺パルコ周辺るように集約しておく必要がある．
歩行者通行量の観測データとして，商店街通行量調査とゲートカウント調査によるデータがある．ここでは，観測地点として 1)商店街通行量調査の 26 地点のうち回遊行動データを記録したネットワークに一致する 22 地点，2)ゲートカウント調査 279 地点のうち商店街通行量
調査と一致する 20 地点，3)ゲートカウント調査 279地点のうち回遊行動データを記録したネットワークに一致す
る 75 地点を用いた 3 種の拡大係数を推定した．
表-5 は，発ノードに固有の拡大係数を推定する場合に設定した発ノードであり，歩行者回遊調査のデータのスタート地点としてサンプル数が多かった 11 地点（図11 参照）を抽出している．表-6 と表-7 にそれぞれの回
帰分析の検定結果を示す．参考のために，全サンプルを一律に拡大する拡大係数の推定結果も示している．当然のことながら，一律の拡大係数よりも発ノードごとの拡大係数による現況再現性は高い．一律の拡大係数を推定する場合，R2 値だけから判断すると，3)の R2値が最も低ノードごとの拡大係数の t 値は 3)の方が全体的に高くなり，信頼背は高い．以後の分析では，3)のゲートカウン

表-6 拡大係数推定結果(平日)
表-7 拡大係数推定結果(休日)注）拡大係数の左の 1～11の数字は表-5 のノード No.に対応する．

注）拡大係数の左の 1～11の数字は表-5 のノード No.に対応する．

拡大係数(ｔ値)

拡大係数（t値）
拡大係数(ｔ値)

1)2)3)
拡大係数(ｔ値) 一律 113.09(14.13) 一律 97.19(11.55) 一律 93.98(17.66)
22
20
75
サンプル数
2
0.857
0.823
0.799
修正済みR
1
1
1
112.38(1.74)
99 71.07(1.05) 8 45.29(3.25)
10
10
9
2
2
2
21.16(0.23)
74.17(0.76)
171.13(4.33)
4
4
11
3
3
3 506.80(1.65)
5
5
4
77.98(1.98)
57.65(1.39)
6.19(0.28)
6
6
6
7
7
5
229.91(3.38)
8461.61(0.46)
8 902.79(0.86) 7
11
200.44(3.29)
11 147.24(2.15) 10 1053.24(1.13)
22
20
75
サンプル数
2
0.852
0.801
0.836
修正済みR

拡大係数（t値）

1)2)3)
拡大係数(ｔ値) 一律 132.99(13.87) 一律 90.09(11.30) 一律 86.16(15.81)
22
75
20
サンプル数
2
0.854
0.818
0.758
修正済みR
1
1
1
61.53(0.89)
7.30(0.47)
22.15(0.08)
8
9
9
2
2
2
41.42(1.37)
13.66(0.33)
22.58(0.60)
1111
4
3 1350.43(2.49) 3
3 363.01(3.18)
433.40(0.99)
4129.01(0.81)
75
5
4
6 85.22(1.92)
45.09(0.41)
65 79.17(1.01) 77
6
8 333.25(3.07)
9205.07(0.82)
8 500.92(0.63) 10 143.88(2.33)
10 471.65(2.62) 10 268.25(1.36) 11 127.37(4.97)
22
20
75
サンプル数
2
0.801
0.868
0.825
修正済みR

図-12 ゾーン別入込者数の推計値（左は平日，右は休日）

I_370

ト調査 75 地点を用いて推定した拡大係数を用いることとする．
推計した拡大係数によって 1 日の入込者数を推定した
結果を図-12 に示す．サンプルを拡大したものなので，入込者のサンプルが 0 のゾーンは 0 のままである．平日と休日で最大人数の違いはあるが，どちらもゾーン 5 の
パルコや鶴屋本館・東館を含むゾーンやゾーン上通りや下通アーケード街に入込者数が集中していることが分かる．また，平日は市役所や銀行・保険会社などのオフィスビルが並ぶゾーンに広がりを示しているが，休日はゾ
ーン 12 や 13 の上の裏通りといった商業施設が多いゾー
ンに入れ込み者の広がりが見られる．この傾向は常識的に受け入れられる結果である．また，拡大係数を用いて分析対象地域への総入れ込み者数を推計したところ，平日 27,000 人，休日 45,000 人となった．総入込者数を実測することは困難な中，推計値とはいってもこれらの情報は非常に有用である．
次章では，ここで推計されたゲートカウント調査の歩行者通行量，入込者数をそれぞれの空間構成指標を用い

沿道土地利用

空間構成

街路網
構成

表-8 空間構成と歩行者回遊行動の相関

Int 値(認知モデル)
Int 値(動線モデル)
Acc 値
Acc MT 値
Acc park 値
食料・日用品店
衣料品店
専門小売店
飲食店
遊興飲食店
サービス業
駐車場・倉庫住宅
空家・空き店舗

歩行者回遊行動
歩行者通行量
入込者数
平日
休日
平日
休日
0.07140.0564
0.158
0.270
0.425
0.425
0.209
0.165
-0.311-0.248-0.298-0.224-0.314-0.279-0.506-0.460-0.367-0.315-0.373-0.298
0.168
0.165
0.891
0.902
0.193
0.201
0.899
0.909
0.403
0.366
0.908
0.863
0.195
0.162
0.770
0.744
0.06170.0358-0.0539-0.0609-0.0724-0.1000.327
0.637-0.0820-0.08640.538
0.618-0.154-0.0976-0.181-0.141
0.191
0.188
0.107
0.0575注）網掛けは他の変数と比較して相関係数が高いことを示すて推定するモデルを構築し，両者の特性を分析する．

4. 空間構成と歩行者回遊行動の関係分析(1) 空間構成と歩行者回遊行動の相関
歩行者通行量とゾーン入込者数の予測モデルを構築する前に，両者と空間構成指標との関係について分析する．
表-8 にゲートカウント調査によって拡大された歩行者
通行量，および歩行者回遊行動調査と拡大計数により推計されたゾーン別入込者数と空間構成指標との相関係数を示す．AccMT 値と Accpark 値とは，主要な公共交通機関の停車場 10 ヶ所，駐車場 6 ヶ所から各リンクまでの距
離の平均値である．ゾーン内には複数のリンクが含まれるため，入込者数に対する AccMT 値と Accpark 値はそれらをさらに平均したゾーン単位の値にしている．歩行者通
行量との相関を見ると，平日と休日ともに認知モデルのInt 値との相関係数はほとんどゼロに等しいのに比して，動線モデルのそれは全ての変数の中で最大の 0.425 となっている．歩行者通行量は視覚的に見通せることよりも，
真っ直ぐに歩けることを示す指標との関係性が高いことから，歩行者通行量の予測には認知モデルよりも歩行空間の接続性の観点から見た個々の街路の繋がりを表すことができる動線モデルを用いる方が良いと考えられる．
また，Acc 値といったネットワーク全体での距離的近さ，および AccMT 値や Accpark 値といった公共交通機関や駐車場までのアクセシビリティ指標とも，0.3 程度の相関があることが分かる．床利用用途集積度に関しては，専門小売店の相関が高いが，その他の床利用用途集積度との相関は決して高いとは言えない．
一方，ゾーン別入込者数との相関を見ると，一転して床利用用途集積度との相関が高くなっている．特に食料・日用品店や衣料品店，専門小売店といった商業施設
全般との相関が高い．Accpark 値との相関係数は 0.3 程度

表-9 歩行者通行量，入込者数モデルの推定結果
歩行者通行量予測モデル
平日
休日
t値
t値
回帰係数
回帰係数
5.49
5.10
0.249×104
0.354×104-0.574×104 -3.12 -0.896×104 -3.17

Int 値
AccMT 値
衣料品店
食料・日用品店
0.563
2.93
専門小売店
飲食店
サービス業 -0.374×10-1 -1.96
駐車場・倉庫
93
サンプル数
0.595
修正済みR2

0.762

2.58

-0.647×10-1

-2.21

93
0.514

I_371

入込者数予測モデル
平日
休日
t値
t値
回帰係数
回帰係数
1.53
0.765×103
0.166×103 0.818-0.216×104 -1.14
11.2
0.782×10-1
0.115
9.15

31
0.805

29
0.821

表-10 空間構成，沿道土地利用指標の比較
36地点
Int 値(動線モデル)

2.038

全地点
2.600

AccMT 値

0.610

0.608

専門小売店

276.690808.189

サービス業

12278.493

9277.635

駐車場・倉庫276.8451427.709

熊本城地区
電車通り

であるのに対して，AccMT 値との相関係数は 0.5 程度であり，公共交通機関の主要駅からのアクセシビリティが入れ込み者数に与える影響は大きい．Int 値は，歩行者通行量ほど認知モデルと動線モデルに差はなく，相関は小さい．

通町・桜町地区(2) 歩行者通行量と入込者数の予測モデル
歩行者通行量と入込者数の予測モデルの推定結果を表
図-13 二極化の境界エリア-9 に示す．歩行者通行量予測モデルは R2値が 0.5 程度でやや低いものの，平日と休日ともに空間構成指標の Int値（動線モデル），およびアクセシビリティ指標の重要な説明変数の一つであり，このエリアの Int 値（動AccMT 値，沿道土地利用指標としての専門小売店，サー
線モデル）が高くなるような街路網を整備することは，
ビス業の床利用用途集積度が有意な変数となっている．
歩行者通行量の増加に繋がると思われる．
入込者数予測モデルでは空間構成至指標の Int 値（動そこで，歩道から屈折して設置された横断歩道や階段
線モデル）やアクセシビリティ指標の AccMT 値の t 値はの昇降を必要とする歩道橋がある図-14 の 3 つの横断施低い．一方で，重共線性が高い理由で複数の沿道土地利
設を，直線的に移動できる横断歩道に変更すると仮定し用指標を説明変数に導入できない者の，平日では食料・た．同図には変更前・後の動線モデルによる Int 値も示
日用品店，休日では衣料品店の床利用用途集積度だけで， しているが，周辺区間で Int 値（動線モデル）が格段にR2 値が 0.8 程度の信頼性の高い予測モデルを得ることが上がることが分かる．図-15 は改善後の歩行者通行量のできる．
予測値を現況と比較したものである．大半の道路区間で(3) 歩行者回遊行動活発化のための施策
空間構成指標やアクセシビリティ指標，沿道土地利用指標，および各種歩行者通行量のデータを GIS 上で管理
し，歩行者通行量や入込者数の予測モデルを構築した．
このシステムはは中心市街地における回遊行動を活発にするような街路網構造や沿道土地利用，業態業種の配置を考えるためのプラットフォームとしての役割を担う．
これらから，熊本城地区と通町・桜町地区は共に歩行者
通行量が多いにもかかわらず，電車通りがバリアとなって訪問する地区が二極化していることが明らかとなっている．熊本城を訪問した観光客や来街者を通町・桜町地区に導くためには，そのバリアを解消することが重要と思われる．ここでは，図-13 に示すような熊本城地区と通町・桜町地区の境界付近のゲートカウント調査を実施
した 36 地点の空間構成指標と沿道土地利用指標の平均値を，通町・桜町地区内全地点の平均値とを比較した．
表-10 にその結果を示す．動線モデルによる Int 値については，有意水準 5％で両地域の平均値に差が見られた．
動線モデルによる Int 値は，歩行者通行量予測モデルの

歩行者通行量は増加することが分かる．特に，(2)うまや橋周辺や，(3)銀座通りと市電が通る県道 28 号線との交差点周辺で歩行者通行量の増加が期待できる．このよ
うに，本システムは，中心市街地における来街者の回遊行動の現状の課題を明らかにすることができるだけでな
く，歩行者動線の改善施策の効果を空間構成や歩行者通
行量の視点から総合的に評価するツールとして用いることができる．

5. 結論
本研究では，空間構成指標やアクセシビリティ指標，
沿道土地利用指標，および各種歩行者通行量などのデータを管理し，歩行者通行量の予測モデルの構築や歩行者動線の改善施策の効果を総合的に評価することを可能にする GIS を用いた分析フレームワークを提供した．以下に本研究の研究結果を列挙する．
1) 空間構成指標である Int 値と Acc 値を用いて中心市街
地の街路網の評価を行った．その結果，熊本城地区と通

I_372

(1)

(1)

(2)

(3)

(2)
(3)

図-14 歩行環境の改善による Int 値（動線モデル）の改善

5) 歩行者動線の改善によって，歩行者通行量の増加や回遊の促進を図ることが可能となる．
6) 街区や街路網の空間構成，主要な施設の適正配置，沿道床利用の適正化など，来街者による回遊行動の活発化に寄与する方策をデザインし，総合的に評価するための各種データベースの管理と計画手法の開発が求められ
る．

10000
9000
8000

改善後

7000
6000
5000

平日

4000

休日

3000
2000

参考文献

1000
0
0

2000

4000
6000
改善前

8000

1) 熊本市中心市街地活性化基本計画：https://www.mlit.

10000

go.jp/crd/index/case/pdf/0708kumamotocity.pdf
2) Hillier, B. and Hanson, J.: The Social Logic of Space,

図-15 歩道環境改善前・後の歩行者通行量の変化

Cambridge University Press, 1984.

町・桜町地区の境界によって歩行空間が分離されていることや，距離的近接性が高いにもかかわらず位相幾何学
的アクセス性は低い空間があることが分かった．
2) 中心市街地 279 地点において，ゲートカウント調査を実施した．また，その結果と商店街通行量調査の結果を比較したところ，相関係数が非常に高く，ゲートカウ
ント調査の有用性が確認できた．
3) ゲートカウント調査のデータを用いて回遊ルートサ
ンプルデータを拡大し，各ゾーンへの入込者数を推計する方法を提案した．これにより，入込者数は上通り・下通アーケード街に集中しているが，その他のエリアに広がりが見られず，人通りの二極化が明らかとなった．
4) 空間構成指標やアクセシビリティ指標，沿道土地利用指標と歩行者通行量，入込者数との関係を明らかにした．その結果，歩行者通行量は動線モデルの Int 値や公共交通機関からの距離と相関があり，入込者数は主に商業施設の床利用用途集積度と高い相関がある．

3) Hillier, B. and Iida, S.: Network and Psychological Effects
in Urban Movement, LNCS3693, pp.475-490, 2005.
4) 高山幸太郎，中井検裕，村木美貴：商業集積地における空間の「奥行」に関する研究―下北沢を対象として― ， 日 本 都 市 計 画 学 会 学 術 研 究 論 文 集 ， Vol.37 ，pp.79-84，2002．
5) 永家忠司，外尾一則，猪八重拓郎：スペースシンタッ
クス理論に基づく都市空間のアクセシビリティと機会
犯罪の発生および警察の犯罪リスク認知関係について，
日本都市計画学会，都市計画論文集，No.43-3，pp.4348，2008．
6) 荒尾亮，竹下輝和，池添昌幸：スペースシンタックス
理論に基づく市街地オープンスペースの特性評価，日本建築学会計画系論文集，589 号，pp.153-160，2005．
7) 木川剛志，古山正雄：スペース・シンタックスを用いI_373

た「京都の近代化」に見られる空間的志向性の分析―
京都都市計画道路新設拡築事業における理念の考察―，

都市計画学会論文集，No.40-3，pp.139-144，2005．

cci.or.jp/investigation/shopstreet.php

8) 木川剛志，古山正雄：都市エントロピー係数を用いた

11) 熊本城桜の馬場飲食物販施設設置事業：http://www.

都市形態解析手法―パリの歴史的変遷の考察を事例とcity.kumamoto.kumamoto.jp/Content/Web/Upload/file/Bun

して―，都市計画学会論文集，No.39-3，pp.823-828，_30339_22insyoku_youryou_0401.pdf
12) 朝倉康夫，溝上章志，古市英士，安藤勲：観光周遊行

2004．
9) 木川剛志，古山正雄：スペース・シンタックスを用いた地方都市の近代化に伴う形態変容の考察―滋賀県大動データの拡大方法に関する一考察，第 19 回交通工学研究発表会論文報告集，pp.149-152，1999．

津市における近代化プロセスを事例として―，都市計（2012. 2. 25 受付）

画学会論文集，No.41-3，pp.229-234，2006．
10) 熊本商工会議所，商店街通行量調査：http://www.kmt-

ANALYSIS PLATFORM OF THE SPATIAL STRUCTURE
AND PEDESTRIAN MOVEMENT IN KUMAMOTO CITY CENTER
Shoshi MIZOKAMI, Seiji TAKAMATSU, Mika YOSHIZUMI and Yuji HOSHINO
In recent years, the decline in the center city by suburbanization of a resident and a commercial activity
is pointed out in the local city. Similarly, the decline of city vitality by decrease of the amount ofpedestrian traffic and undeveloped is worried about in Kumamoto city center. So improvement of thewalking space to which migration of town visitor is inspired is desired. In this study, the spatial structureof street is estimated by Integration Value from Space Syntax theory, Accessibility Value from Network
theory and indicator of building-use along the street. Therefore the purpose of this study is to make model
which reflects relation between these indicator and the amount of the pedestrian traffic, and to obtainsuggestion that the spatial structure of street where migration is inspired and plan for improvement of
spatial quality.

I_374