学術研究論文

都市間優等列車におけるフレキシブルな
座席種別設定施策の効果に関する研究−幹線旅客鉄道インフラの更なる高効率利用を目指して−
通常，我が国の都市間優等列車では指定席と自由席の2種類の座席が供給されているが，座席種別（席種）毎の供給量や料金は固定的であり，指定席の予約はFirst Come First Served ルールに基づいているため，未利用座席の発生等により座席利用率が低下している．そこで本研究では，幹線鉄道旅客のトリップ
データから構築した離散型の席種選択モデルを需要予測モデルとした席種設定シミュレーションシステム
を開発し，フレキシブルな席種設定施策の効果分析を行なった．その結果，①既存インフラの高効率利用，②利用者の利便性の向上，③鉄道事業者の収益性の確保，以上の観点から効果的な施策である可能性が示された．
キーワード

柴田宗典
SHIBATA, Munenori

寺部慎太郎

幹線旅客鉄道，
サービス供給計画，座席種別設定，収益管理

修（工）財団法人鉄道総合技術研究所輸送情報技術研究部交通計画研究室副主任研究員
東京理科大学大学院理工学研究科土木工学専攻博士後期課程
博（工）東京理科大学理工学部土木工学科准教授

TERABE, Shintaro

内山久雄

工博 東京理科大学理工学部土木工学科教授

UCHIYAMA, Hisao

1──はじめに我が国は成熟社会を迎え，都市間幹線旅客鉄道に関等列車におけるロードファクタの向上を図ることにより，既存の幹線旅客鉄道インフラの更なる高効率利用を目指す．

しても大規模なインフラ整備への投資が困難になってき本研究で提案する施策は，収益管理と呼ばれる手法ており，幹線旅客鉄道の運営におけるサービス供給のコの一施策と捉えることができる．ここで収益管理とは，多ントロール等のソフト施策により，蓄積されてきたインフラ

様なニーズを持つ顧客に対して，価格や容量を様々にしを有効に活用していく視点が重要となってきた1）．従って，た商品やサービスを提供することにより，得られる収益

需要予測や施策の効果計測に関しても，
ソフト施策の検討

を最大にすることである．この考え方は，
1980年代のアに的確に対応できる技術を開発する必要がある．

メリカにおいて航空分野の規制緩和により航空会社間のさて，我が国の幹線旅客鉄道で運行される優等列車競争が熾烈になったことから研究が進められた 5）．我がの普通車では，多くの場合において指定席と自由席の2国においても，主に航空旅客を対象として収益管理に関種類の座席が供給されているが，指定席や自由席などのする研究の蓄積が進んでいる．例えば，杉田ら 6），竹林

座席種別（以下，席種と称す）毎の供給量や料金設定がら7）は予約のキャンセルと航空会社のオーバーブッキン

過去の実績等により予め固定的に決められている．まグとを考慮して最適な座席供給を決定するモデルを開発

た，指定席への予約の受付は基本的にFirst Come Firstしている．竹林ら 8）は，航空機の出発後のイールド（収益）Servedルール（First In First Outルールとも呼ばれるが，以管理の重要性を指摘し，出発前と出発後に分けてイール

降では，FCFSルールと称す）に基づいている 2）．そのた

ド管理モデルを提案している．兵藤 9）は，国土交通省にめ，現実には様々なODが混在する指定席への潜在的なよる国内航空旅客動態調査の個票データを用いて航空需要に適切に座席を割り当てることができず，
予約リク

旅客の利用券種選択モデルを推定し，券種選択行動を

エストへの謝絶や，未利用座席が発生する場合があり，考慮した最適座席配分を検討している．また，航空分野

JR予
座席利用率
（ロードファクタ）が低下する 3）．実際に，以外では，高速道路の料金施策の変化が時間短縮便益

讃線の特急列車におけるノリホ（乗車人員報告）データ分

コインパーキと収益に与える影響を考察した研究 9）や，

析により，指定席と自由席の乗車率に顕著な差異が認めングを対象に収益管理手法の適用性を検討した研究 10）られる不均衡列車が数多く存在することが報告されていがある．

この問題の存在を示唆していると言えよう．
る 4）例があり，一方，本研究の対象である幹線旅客鉄道分野においそこで本研究では，各列車における席種の設定を需要ても，他の交通分野と同様に収益管理に関する研究が進に応じてフレキシブルに変化させて，幹線旅客鉄道の優められるようになってきた 3），11）–14）．しかし，これまでの研002

運輸政策研究 Vol.13 No.1 2010 Spring

学術研究論文究においては，発駅から終着駅までの間の駅に停車して

2──幹線旅客鉄道利用実態調査の概要

いくsingle-line multiple-stops systemである鉄道において予約の割り当てを適切にコントロールするための数理計

国土交通省により1990年より5年毎に実施されている画的な手法の構築が主な命題であったため，複数の運賃

全国幹線旅客純流動調査 16）（以下，幹線純流動調査と称クラスを考慮した例はあるものの，席種は一種類であるす）
では，幹線鉄道旅客を含む各幹線旅客交通機関の利と仮定される場合が大半である．そこで寺部ら15）は，基用者から取得された個票（トリップ）
データが公開されてい本的に同一仕様の普通席車両が「指定席/自由席」と異なるが，指定席/自由席等の利用席種データは含まれておらる席種として運用されている我が国の幹線旅客鉄道の特ず，幹線純流動調査データを用いて席種選択行動を分析

状を考慮して収益管理を実施するために，
普通車自由席することはできない．そこで本研究では，幹線旅客列車のを含む複数の運賃クラスを選択肢とした航空機と幹線旅

利用における席種選択行動等に関する個人行動データ

客鉄道との交通機関選択モデルを構築している．しかしを取得するための利用実態調査を行なう
（表─1）
．調査

ながら，座席の配分計算については指定席需要を対象と対象路線は，我が国を代表する幹線旅客鉄道路線であした駅間ODへの指定席の割り当て問題の最適化に留る東海道・山陽新幹線（東京〜博多）とし，2007年12月〜

まっている．このように，多くの先行研究では席種は一種

2008年1月に同路線を利用して移動した旅客を対象とし類であると仮定される場合が大半であるため，幹線鉄道てwebアンケート方式により利用実態データを取得する．

旅客の席種選択行動を分析しモデル化した研究例や，複本調査では，出発地，目的地，アクセス交通機関，
イグレス

数の席種におけるフレキシブルな席種設定の施策効果を交通機関等の往路トリップの基本的な情報に加え，席種分析した研究例はない．

選択行動の捕捉を目指して，新幹線で利用した席種（普そこで本研究では，
フレキシブルな席種設定施策が，都通車自由席・普通車指定席・グリーン席）や，席種や幹線

市間優等列車のロードファクタの向上等に効果的な施策

交通機関を選択する際に表─2に示す定性的な要因をどであるか否かを定量的に分析する．なお，特に年末年始，の程度重要視したかについて5段階評価値（＋1〜＋5）にお盆，
ゴールデンウィーク等の超繁忙期においては，需要より回答を得る．本研究では，取得された段階評価値を量に対する座席供給量の不足により，指定席への予約リ

当該要因に対する主観的重視度と呼ぶこととする．

クエストが謝絶されるケースが多く発生する．この場合，当初の乗車希望の列車とは異なっても指定席に空席が■表―1

幹線旅客鉄道利用実態調査の概要
2007年12月〜2008年1月に東海道・山陽新幹線を利用したある列車の指定席を選ぶ，混雑に遭遇する危険を覚悟し調査対象て当初の乗車希望列車の自由席に乗車する，他の交通機調査期間 2008年1月〜2月

関を選択する，または旅行自体を取りやめる等の複雑な調査方法 webアンケート
・旅行目的，OD，出発日，出発時刻，到着時刻

選択行動の存在が想定される．しかしながら本研究で・アクセス交通機関，イグレス交通機関・利用した新幹線の列車番号（例：のぞみ2号）

は，
このような超繁忙期は僅かな期間であり，まずは，需要に対してある程度の座席供給量が設定されている通常

旅客の往路トリップ

主な調査項目・利用した席種（普通車自由席・普通車指定席・グリーン席）・着席した座席位置（窓側，通路側，3列シートの真ん中）

期に近い利用状況を想定することが重要であるとの観点・着席できた区間（普通車自由席利用者のみが対象）から，同一列車において指定席を選択するか，自由席を・席種の選択要因に対する主観的重視度（表─2）

選択するかという席種選択行動に着目する．具体的には，まず，都市間幹線鉄道の優等列車旅客から収集したトリッ・同行者の種類と人数
・幹線交通機関の選択要因に対する主観的重視度（表─2）
有効回答数 3,039

プデータにより旅客の席種選択行動の特性を分析した上で，席種設定シミュレーションシステムに組み込むための

ここで，年末年始の超繁忙期においては乗車したい列

旅客行動モデルとして，席種選択行動モデルを構築する．

車が既に満席であったため出発時刻や出発日を変更す

更に，指定席への予約リクエストが謝絶された時には，自るといった出発時刻選択行動や出発日選択行動等の影

由席が満席の場合における立席利用を許容した上で同響が大きく，席種選択行動を捉えることが困難であると考一列車の自由席を利用すると仮定し，席種選択モデルをえられる．そこで本研究では，年末年始の超繁忙期であ

需要予測モデルとして適用した席種設定シミュレーション

る2007年12月29日〜2008年1月6日に乗車日が該当するシステムを開発する．以上により，幹線旅客鉄道の優等列

サンプルを分析対象から除外する．また，本研究が目指

車におけるフレキシブルな席種設定の効果を定量的に検すフレキシブルな席種設定は，設備仕様が基本的に同一証することを目的とする．

である普通車指定席と普通車自由席とにおいて運用されることを想定している．そのため本研究では，旅客の普通

学術研究論文Vol.13 No.1 2010 Spring 運輸政策研究

003

■表―2

時の運賃・料金の差額の総額であり，乗継状況等により主観的重視度を観測した主な選択要因

座席指定料金の総額は変動する．

キーワード

調査票上での表現

着席の保障

・確実に座れること

・希望の席（窓側・通路側）を確保できること 希望する座席位置の確保
選随時性
択 席 ・出発時刻が選べること種
要 の ・自由に席を移ることができること
着席位置の変更
因乗車後の着席位置の選択
・乗車後に席の位置を選べること

乗車時間とシェアの関係（図─2）を見ると，乗車時間が長くなるにつれて，指定席のシェアが増加する傾向にある
ことが分かる．また，乗車時間1時間未満の場合には，
自・荷物があること

荷物の携行

由席のシェアが顕著に増大することから，乗車時間1時間

・目的地に早く到着できること

速達性

が席種選択の閾値である可能性がある．一方，座席指定

移動の楽しさ幹 ・移動の楽しさ線
選 交 ・出発地から目的地までの時間が正確であること 定時性
択 通 ・荷物を運ぶのが便利であること
載荷性
要機
因 関 ・交通事故にあう・巻き込まれること
事故安全性の ・盗難などの犯罪にあうこと
犯罪安全性

料金とシェアの関係（図─3）においては明確な傾向は認められなかった．席種選択行動モデルに交通費用に関する変数を導入する際には何らかの工夫が必要であると考えられる．

機動性・いろいろな場所を回れること

1：全く気にしなかった 〜 3：どちらでもない 〜 5：非常に気にした
3:00以上
乗車時間（時間）

車指定席（以下，指定席と称す）と普通車自由席（以下，自由席と称す）との選択行動に焦点をあて，指定席利用者と自由席利用者のサンプルデータを分析対象とする．以上
により抽出された1,176サンプルに関して以降の分析を進

2:00〜2:59
1:00〜1:59

める（指定席：878サンプル，
自由席：298サンプル）
．なお，

自由席

全サンプル

新幹線や特急列車等の料金設定にはいくつかのケースが存在するが，本研究では，指定席利用時の運賃・料金と1:00未満

0％
■図―2

指定席

20％

40％

60％

80％

100％

乗車時間とシェアの関係

自由席利用時の運賃・料金の差額を「座席指定料金」と定義する．
ここで，分析対象サンプルのデータプロファイルを図─1に示すが，性別，職業，年齢層，トリップ距離等に著しい偏りはないことが確認できる．
男性

性別
〜29

30〜39

0％

アルバイト
主婦

自由席

指定席

他

■図―3

20％

40％

60％

80％

100％

座席指定料金とシェアの関係

学生
自由席

次に，同行者等の旅客のトリップ属性と席種選択の関701km〜

係性を探るため，数量化Ⅱ類による分析を行なう．分析

指定席

トリップ距離 〜300km 301〜500km

■図―1

全サンプル

会社員・公務員等

選択結果

0％〜￥1,000

60〜

40〜49
自営業

職業

￥1,001〜￥1,500

女性

50〜59
年齢層

座席指定料金￥1,501〜20％

40％

501〜700km
60％

80％においては，
目的変数を指定席と自由席の選択結果とし，
100％

分析データのプロファイル（N＝1,176）

席種選択に影響を与えていると見出された乗車時間に加え，旅行目的や旅行人数，家族旅行か否か等のトリップ属性に関するアイテム等を説明変数として取り入れる．試行

3──席種選択行動の特性分析 17）
3.1 サービスレベルや旅行属性と席種選択の関係

錯誤の結果，最終的に確定した分析結果を図─4に示す．
最も影響力が高いのは乗車時間で，乗車時間が1時間未満であれば自由席を，それ以上の場合は指定席を利用す

まず，基本的なサービスレベルである乗車時間や座席る傾向にあり，先の集計分析結果（図─2）と一致する．他

指定料金と席種のシェアとの関係を考察する．ここで乗車にも，旅行目的でみると仕事目的や冠婚葬祭目的の場合

時間とは，東海道・山陽新幹線の列車に乗車した時間そに指定席を利用する傾向にあることや，一人旅の場合はのものであるが，同線内にて乗継を行ない複数列車に乗

自由席を利用する傾向にあるが，旅行人数が2〜3名の場車している場合は，最も乗車距離の長い新幹線列車の乗合では指定席を利用する傾向にあること等の席種選択

車時間としている．また，座席指定料金については，鉄道の傾向が示されている．しかしながら全体の適合度を示に乗車する全区間における指定席利用時と自由席利用

す相関比は0.10と低く，更に別の観点から席種選択行動004

運輸政策研究 Vol.13 No.1 2010 Spring

学術研究論文を説明可能な要因を探っていく必要があることを示唆す

−2

仕事目的

旅行目的

帰省目的
観光目的
冠婚葬祭目的
私用目的
その他

1名（本人含む）
2〜3名
4名以上
yes
家族旅行
no
友人・知人との旅行 yes
no
yes
乳幼児同伴
（0〜6歳）
no
旅行人数

性別

男性
女性
相関比：0.10

■図―4

レンジ

偏相関係数

2.304

0.251

2

−1.814

0.095
0.490
0.486
−0.321−0.5410.623−0.820−0.764−0.209
0.475
0.049
0.320
−0.073−0.3050.057−0.7480.061
0.085−0.178

指定席

3

1〜2
0％
1.443

0.152

0.683

0.036

0.392

0.021

0.362

0.019

0.809

0.056

0.263

0.035

40％

60％

自由席

4〜5

自由席利用者スコア重心：−0.54

20％

80％

100％

■図―7 「着席位置の変更」とシェアの関係

主観的重視度

1時間未満
1:00〜1:59
2:00〜

乗車時間

スコア
自由席 ← → 指定席−1
0
1

主観的重視度

カテゴリ

アイテム

自由席

4〜5

る結果であると言えよう．

指定席

3

1〜2

指定席利用者スコア重心：0.18

数量化Ⅱ類による選択特性分析結果

0％

20％

40％

60％

80％

100％

■図―8 「乗車後の着席位置の選択」とシェアの関係

3.2 主観的重視度と席種選択の関係

ここでは，主観的重視度とシェアの関係について，特徴考察する．ここでは，線形構造方程式モデルの一種であが見出された例を図─5〜図─8に示す．
「着席の保障」る多指標多因子モデル（MIMICモデル：図─9）を構築す「希望する座席位置の確保」
といった「着席の確実性」にる．集計分析により席種選択との関連性が認められた「着関する要因については，重視度が高まるにつれて指定席席の保障」「希望する座席位置の確保」「着席位置の変更」のシェアが高まる傾向にあることが分かる．一方，「着席「乗車後の着席位置の選択」の4つの主観的重視度から，位置の変更」「乗車後の着席位置の選択」
といった「着席

席種選択行動の背後に存在するであろう席種選択意識因の自由度」
に関する要因に関しては，逆に，重視度が高ま子として「着席の確実性」因子と「着席の自由度」因子を抽るにつれて，
自由席のシェアが高まる．このように，利用し出するとともに，乗車時間や同行者種別等の客観的に観た席種によって重視する選択要因が異なることが示され測される旅客のトリップ属性と両因子間の関係を同定すている．

る．ここでMIMICモデルからは，式（1）
により席種選択意

更に主観的重視度と席種選択との関係性を統計的に識因子の期待値をサンプル毎に定量的に推定することができる18）．
（1）

主観的重視度

4〜5

3
s1
自由席

1〜2

40％

60％

80％

100％

■図―5 「着席の保障」とシェアの関係

β12

si
構造方程式
W＝BS＋ζ

自由席

主観的重視度

0％

20％

指定席

40％

60％

80％

■図―6 「希望する座席位置の確保」とシェアの関係

学術研究論文

W1

λ22

着席の
自由度

y1
y2

λj2

W2

yj
測定方程式
Y＝ΛW＋ν

s
y
w
i
j

3

1〜2

λ21

β22
βi2

4〜5

λ11
着席の
確実性

……

20％

s2
……

0％

指定席

β11
β21

100％

：客観的説明変数：主観的重視度：席種選択意識因子（潜在変数）：客観的説明変数ベクトルSの行数：主観的重視度ベクトルYの行数
β，λ：未知パラメータ：多変量正規分布MVN（0，ψ）に従う誤差項ζν：多変量正規分布MVN（0，Θ）に従う誤差項■図―9

ψはその共分散行列
Θはその共分散行列

MIMICモデルのパスダイヤグラム

Vol.13 No.1 2010 Spring 運輸政策研究005

モデルの適合度やパラメータの統計的有意性等によるいる．また，乳児（0歳児）を同伴している場合は「着席の試行錯誤の結果，最終的に特定したMIMICモデルのパ確実性」が高まる一方で，幼児（1歳〜6歳）を同伴している

ラメータを図─10に，式（1）により算出された席種選択意

場合は「着席の自由度」が高まる傾向にあることがわか

識因子の期待値とシェアとの関係を図─11に示す．ここでる．このように構築したMIMICモデルは，乗車時間や同「席種選択意識因子の差異」とは，「着席の確実性」因子

行者種別，旅行目的等の旅客のトリップ属性によって意識の期待値から
「着席の自由度」因子の期待値を差し引い因子の期待値を推定するモデルとなっており，例えば，乗た差分である．すなわち，符号が正であれば「着席の確

車時間の長短（乗車区間）
によって，意識因子の推定値は実性」が重要視されている状態，符号が負であれば「着席変化することとなる．一方で，比較的に座席供給量に余裕の自由度」が重要視されている状態と解釈することがでのある時期に新幹線を利用したサンプルデータにより構

きるが，正に大きくなるほど指定席のシェアが，逆の場合築されたモデルであることから，列車の空席状況や自由には自由席のシェアが増加している様子が示されている．

席の混雑率等，列車の利用人数が意識因子へ与える影響

抽出された意識因子は，指定席と自由席の選択行動に影は考慮できていない．実際には，列車の空席状況等が意響を与えており，意識因子により選択行動を表現可能で

識因子に影響を与え得ると考えられることから，旅客のあることを示唆する結果であると言える．

トリップ属性だけではなく，列車全体の空席状況や混雑率等の旅客の周辺状況の影響も考慮できるモデルの開

乗車時間
（時間）

発が重要な課題であると考える．
0.046（1.26）

旅行人数
（人）

0.188
（5.85）

乳児（0歳）の
人数（人）

0.307
（1.58）

幼児（1〜6歳）の人数（人）
一人旅・
私用目的
一人旅・
観光目的

4──席種選択行動モデルの構築 17）
0.061（2.09）

0.442（3.85）−0.326

着席の確実性（−3.75）

3.2での分析により，席種選択意識因子が選択行動に

希望する座席位置の確保

影響を与えていることが判明した．そこで，MIMICモデル
により算定される意識因子を非集計ロジットモデルの効用関数に取り入れる18）ことにより，席種選択行動のモデ

着席の
自由度

0.188

家族旅行・
帰省目的

（1.55）

家族旅行・観光目的（1.55）

業務目的

0.858（5.96）

0.355（1.71）−0.321
友人知人同行・ （−1.84）0.335
観光目的（1.65）

家族旅行・
私用目的

着席の保障

1.000

1.000
0.682
（6.04）

着席位置の変更
乗車後の着席位置の選択意性，パラメータの解釈の妥当性等をもとに，様々なパ
ターンでモデルキャリブレーションを試行錯誤し，最終的0.253に採択した席種選択行動モデルのパラメータ推定結果を

0.353（1.68）※非標準化解（ ）：t値
GFI：0.99 AGFI：0.96 RMSEA：0.040
N＝1,176−0.208（−2.78）−0.122（−1.65）

表─3に示す．モデル1は「乗車時間」と「交通費用」のみ
を説明変数として推定した基本的なモデルであり，尤度比は一般的な基準である0.2を超えている．乗車時間については，指定席の選択肢固有変数として統計的に有意

女性

■図―10

ル化を試みる．モデルの適合度やパラメータの統計的有

MIMICモデルのパラメータ推定結果

な正のパラメータが推定されており，乗車時間が長い程，指定席の選択確率が高まるパラメータとなっている．しか100％

しながら交通費用のパラメータは統計的に有意ではない

80％

結果となった．これは，座席指定料金は基本的に510円60％に固定されており，交通費用データのばらつきが小さいた

40％
指定席 自由席

20％
0％

−1.5

−1

−0.5
0
0.5
1
1.5
席種選択意識因子の差異（「着席の確実性」− 「着席の自由度」）「自由度」 が重要■図―11めと考えられる．
一方，
モデル2においては「乗車時間」と「交通費用」に■表―3

席種選択行動モデルのパラメータ推定結果

らは，席種選択意識因子を高める，あるいは低下させる
要因を読み取ることができる．例えば，乗車時間が長い

モデル2（−4.23）
選択肢共通変数 交通費用（万円） α1 −2.89（−1.46） −10.9
選択肢

MIMICモデルの構造方程式（左側部分）のパラメータか

モデル1

説明変数

「確実性」が重要

席種選択意識因子とシェアの関係

指定席

固有変数

乗車時間（時間） α2
着席の確実性α3

自由席 着席の自由度

α4

尤度比（自由度調整済）
的中率（％）
サンプル数

0.727（7.98）
***
***
0.220
75.1
1,176

0.438（4.22）
1.04（11.9）
0.894（10.3）
0.342
79.1
1,176

程「着席の確実性」が相対的に高まるパラメータとなって（ ）：t 値006

学術研究論文

運輸政策研究 Vol.13 No.1 2010 Spring加えて「着席の確実性」因子を指定席の選択肢固有変数に，「着席の自由度」因子を自由席の選択肢固有変数に

5──席種設定シミュレーションシステムの開発取り入れている．両因子のパラメータともに統計的有意性は高く，正のパラメータであることから，因子が大きけれ5.1 資源配分問題としての定式化

ば，該当する選択肢
（指定席，
自由席）
の選択確率が高ま

本施策は予め容量が決定されている座席の配分問題

るパラメータとなっている．また，意識因子を取り入れるこであり，有限の資源を適切に配分する資源配分問題と考とにより，尤度比がモデル1に比べて改善されている．更

えられる．ここで，①座席指定料金の制御により需要をコには，意識因子の導入により，旅客の席種選択に対するントロールできる可能性がある．②予測された席種別の嗜好の異質性が考慮されることから，交通費用のパラメー

潜在需要に対する座席供給量の制御や，ある割合で予約タも統計的に有意な変数として推定されている．このようリクエストを謝絶する指定席販売戦略の採用等により，に，席種選択意識因子で表現される旅客の異質性を選択

ロードファクタが向上する可能性がある．よって目的関数モデルに取り入れることにより，席種選択行動を精度よくをロードファクタ，制御変数を座席指定料金，席種別座席再現できることが示されている．

供給量，指定席販売戦略とする数理最適化問題を定式化

ここで，推定された席種選択モデル（図─10，表─3：モ
デル2）
により感度分析を行なった結果を図─12に示す．

する．なお定式化にあたっては，対象の席種を指定席と自由席の2種類とする．

感度分析では，乗車時間を0〜6時間の間で，座席指定料

まず，構築した非集計ロジット型の席種選択モデル（図─

金を0円〜4,000円の間で変動させる．また，
これら2変数10，表─3：モデル2）
により，旅客があるODiにおいてある以外の変数については，
モデル構築に適用した1,176サン席種（1j ：指定席，
2：自由席）
を選択する確率Pij を推定す

プルの標本平均値を設定し，MIMICモデルの構造方程式

る
（式
（2）
〜
（5）
）
．ここで，席種選択モデルにおいて，乗車のみを用いて意識因子の期待値を推定する18）．現在の時間は指定席の選択肢固有変数であるため，timei は指座席指定料金（通常期）相当である500円のケースでは，定席の効用関数（式（2））にのみ含まれている．また，式

指定席選択確率は乗車時間2：30（東京→新大阪に相当） （2）〜式（5）に該当する席種選択モデルによる選択確率ののケースで74％，乗車時間5：00（東京→博多に相当）の推定においては，現状では旅行目的別のOD需要等の観ケースで93％と推定された．仮に座席指定料金を現在の測・推計が困難であることから，乗車時間と交通費用の2約4倍の2,000円と設定すれば，乗車時間5：00では指定

変数以外の変数については，
モデル構築に適用した1,176

席選択確率は71％となり22％減に留まるが，2：30では指サンプルの標本平均値を設定し，MIMICモデルの構造方

定席選択確率は36％と38％の減少となり，自由席を選択程式（左側部分）
のみを用いて意識因子の期待値を推定する旅客が過半を占めることとなる．このように，座席指する18）．従ってlat1i，lat2i は，MIMICモデルにより乗車時

定料金の感度は，乗車時間に応じて変化することから，間に応じてOD毎に推計され，OD毎に一定値をとること

OD毎に座席指定料金をフレキシブルに制御することにとなる．

より，指定席選択確率をコントロールすることが可能であると考えられる．

次に，ある列車におけるODの総需要量（指定席需要と自由席需要を合わせた需要量）
が観測あるいは推計されているとして，これを固定値のODiとし，Pij を乗じて，席
（式
（6）
）
．
種別の潜在需要量ODij を推計する
（2）
（3）
（4）

（5）
（6）
where
■図―12

感度分析結果（モデル2）

costij：あるODiにおける席種 j 利用時の交通費用
timei：あるODiにおける乗車時間

学術研究論文Vol.13 No.1 2010 Spring 運輸政策研究007

lat1i：あるODiにおける「着席の確実性」の推計値

定席の設定だけに着目しても多くの問題があることから，

lat2i：あるODiにおける「着席の自由度」の推計値

研究の最初の目標として，指定席ロードファクタの最大化

Δcosti＝costi1−costi2：あるODiにおける座席指定料金を目指す．ここで，自由席は少なくとも1席は供給すると想

etci＝−α2×timei−α3×lat1i＋α4×lat2i

定し，容量制約条件SUPk ≤CAP−1のもとで平均指定席
ロードファクタmrLFを最大化させる最適化問題を定式化

ここで，あるODiに対する席種jの座席販売量をSODij

する
（式
（10）
）
．

とすると，指定席については指定席販売係数βi をODi1 に（式
乗じ，あるODi に対する指定席販売量 SODi1 とする（7））．この指定席販売係数βiとは，前述の指定席販売戦
略に関する係数である．具体的には，あるODiの潜在需要に対する販売座席数の割合を表わす0〜1の実数値であり，①βi＝1の場合は全ての予約リクエストに対して座（10）席の販売を行なう現行のFCFSルールに相当する販売形（1−βi）
×100
態，②βi<1の場合は予約リクエストのうち，

この最適化問題における制御変数は，指定席販売係数（％）のリクエストを謝絶する戦略を採用する販売形態，とβi ，座席指定料金Δcosti，指定席座席供給量SUPk である．

いうことを意味する．この②によって指定席の未利用座席を生じさせないように，様々なODが混在する潜在需要に5.2 GAによる席種設定シミュレーションシステム

対して指定席を販売できる可能性がある 3）．自由席につ5.1で定式化した問題は，座席指定料金の制御によっ

いては，旅客が指定席への予約リクエストを謝絶されたて席種別の潜在需要ODij が変動する複雑な最適化問題

時には，自由席が満席の場合における立席利用を許容しであるため，解析的に解くことは非常に困難であると考た上で同一列車の自由席を利用すると仮定しているので，えられることや，編成車両数を制御変数に加えた場合の自由席販売量SODi2 は，当該ODの総需要量ODiとSODi1

最適化問題に拡張する等の今後のシステム改良を考慮の差分となる（式（8））．またSODij を駅間断面kにおける席し，最適化問題の解法として汎用性が高い遺伝的アルゴ

（式
（9）
）
．
種jの販売量であるSDSECkj に変換する

リズム
（GA）
による席種設定シミュレーションシステムを開発し，実用解の探索を行なう．
（7）

席種設定シミュレーションシステムにおける処理フロー（8）を図─13に示す．シミュレーションでは，まず，集団サイズ（9）
whereδik：ODiの利用旅客が駅間断面kを通過する場合＝1,
それ以外＝0分の解候補を生成する．それぞれの解候補は上述の制
御変数に関する独立した染色体を有する構造となっており，解の多様性を確保するために，各染色体の遺伝子は2進法によるバイナリコードによって表現している．ここで制御変数βi については，①予測された指定席の潜在需要量が指定席供給量SUPk 以下である場合には，βi＝1と座席供給量については，ある駅間断面kにおける指定

して指定席の全潜在需要（全予約リクエスト）
に対して座席座席供給量をSUPk ，列車の全座席数（列車定員）を一席を販売しても，
SUPk を制御することによりmrLFを最大化

定値のCAPとする．ここで目的関数の設定については，指できる．②予測された指定席の潜在需要が指定席供給

定席・自由席を合わせた着席旅客数を最大化する問題や，

βi <1として指定席の未利用座席量SUPkより多い場合は，自由席において着席できない旅客数を最小化する問題が生じないよう潜在需要に対する指定席販売量を制御す等も考えられる．一方，FCFSルールの下で座席指定料金

ることによりmrLFを最大化できる．これらの想定に基づを支払って指定席を確保する現状の座席指定制度におき本シミュレーションでは，①指定席販売係数が全てβi＝

いては，①指定席の潜在需要への座席の割り付けが適1.0と設定された解候補，②0.5≤βi ≤1.0でランダムに設定

切でない場合，未利用席が発生し指定席のロードファク

された解候補，以上の2種類の解候補を作成する．

タが低下している．②指定席に対する予約リクエストが謝次に，各解候補について，席種選択モデルにより席種絶されることにより旅客の不効用が発生している．③事業別の潜在需要ODij を推計し，評価指標である平均指定席者の収益管理の観点からは，予約の謝絶により事業者がロードファクタmrLFを算定する．ここで，探索能力の向上

本来得られるべき収益を損なっている．以上のように指のために評価指標が良好である解候補をエリート解候補008

運輸政策研究 Vol.13 No.1 2010 Spring

学術研究論文線の特急列車においては，編成自体が短いことから，既指定席座席供給量

SUPk

座席指定料金Δcostiに車両1両の中に指定席と自由席とを混在させている事

指定席販売係数βi
集団サイズ分の解候補の生成評価指標の計算例が見られる．そこで本研究では，ある新幹線線区において仮想的にN700系4両編成相当（定員：300人）の短い

席種選択モデルによるODij（潜在需要）の推計

編成の新幹線を運行した場合をシミュレートする．

平均指定席ロードファクタmrLFの算定シミュレーション分析に用いる需要データは，文献19）にエリート解候補

エリート解候補の保存

おける4駅間（A駅→D駅）を結ぶ新幹線の14列車のOD

非エリート解候補

データである．ただし，当該データは指定席需要ODデー

2点交叉・反転突然変異 2点交叉・反転突然変異 2点交叉・反転突然変異
指定席座席供給量

SUPk

座席指定料金Δcosti

タであり，自由席需要を含むデータではない．そのため，

指定席販売係数
βi
非エリート
解候補

指定席座席供給量

SUPk

座席指定料金Δcosti

れる指定席選択確率で除することにより，指定席と自由席

指定席販売係数
βi
新しい
解候補

評価指標
の計算

指定席需要ODを席種選択モデルによりOD毎に推定さ席種選択モデルによるODij（潜在需要）の推計
平均指定席ロードファクタmrLFの算定を合わせた総需要量ODを逆推計し，
これをシミュレーショ
ンの入力値とする．なお，文献19）において新幹線路線名，駅名等が明示されていないことから，おおよその駅間距離に概ね対応するように，所要時間，運賃・料金を設定する．

非エリート解候補と新しい解候補を対象とした評価指標による確率的（ルーレット）選択（Fix）
6.2 固定的席種設定ケース
新たな最良解が発生した場合，最良解を更新

フレキシブルな席種設定の効果を検証するためには，
現在のFCFSルールと固定的な席種設定下における座席※最良解が一定回数に亘って更新されない
場合，もしくは最大計算回数に達した場合に計算終了■図―13

計算続行判断販売状況と比較する必要がある．そこで，固定的席種設
定ケースとして指定席と自由席がともに2両ずつ（各定員：

最良解の出力シミュレーションシステムの処理フロー150人）
であり，座席指定料金が現行の通常期の料金である￥510に固定された状況を仮定する．
なお，分析対象が実在する列車であれば，販売実績

として保存する一方，
その他の非エリート解候補に対して

データにより指定席販売量や予約謝絶量等の座席販売状

は，各制御変数の染色体に対して個別に遺伝的操作（乱況を把握することは可能ではあるが，本研究では，仮想的数を用いた2点交叉・反転突然変異）を行ない，各制御変な短い編成の新幹線の運行を分析対象としているため，数を制約条件や制御範囲の設定を満たす範囲内でラン

現在のFCFSルールと固定的な席種設定を分析対象へ適ダムに変化させる．これらの新たな解候補に対してmrLF

用した場合の座席の販売状況をシミュレートする必要がを算定し，非エリート解候補と新たな解候補を対象としある．そこで本研究では，席種選択モデルにより列車毎て，評価指標mrLFによる確率的選択（ルーレット選択）をに推計される指定席の潜在的需要ODを基に指定席旅行なって，解候補を選択・淘汰する．ここで選択された解客を1人ずつランダムに発生させ，当該旅客の乗車区間に候補とエリート解候補を比較し，新たな最良解が生じた

対して指定席を順次割り当てることで，FCFSルールによる場合には最良解の更新を行なう．本システムでは，一定回座席販売状況をシミュレートする．指定席の販売が進捗

数に亘って最良解が更新されない場合，
もしくは，指定しするにつれ，乗車区間において指定席に空席がないためた最大計算回数に達した場合に，繰り返し計算を終了

購入できないケースが発生するが，これを予約謝絶と見し，その時点での最良解を実用解として出力する．

做し，当該旅客は混雑による立席可能性を許容した上で，同一列車の自由席を利用すると仮定する．

6──フレキシブルな席種設定の効果分析（Flexible）
6.3 フレキシブルな席種設定ケース

6.1 分析対象

座席指定料金については，現状の優等列車では￥310

今後，開通が想定される整備新幹線区間では，東海道

（閑散期）
，
￥510
（通常期）
，
￥710
（繁忙期）
の3種が設定さ

新幹線等の大動脈路線よりも輸送密度が比較的に小されていることから，鉄道旅客に許容される座席指定料金のいと想定されており，その需要量に見合うように2〜4両編

上限が￥710と考えられ，￥710以上の額に設定すると，対成といった短編成の新幹線が運行される可能性がある．

抗交通機関への旅客流出などの可能性がある．このことをまた，地方都市間を結ぶ比較的に輸送密度が低い在来考慮し，座席指定料金は￥310〜￥710の幅で，￥10単位で学術研究論文Vol.13 No.1 2010 Spring 運輸政策研究

009

■表―6

制御している．ただし，需要量が少なく固定的席種設定

フレキシブルな席種設定の算出結果
指定席座席供給量

ケースにおいて予約謝絶数が0と算定された第11列車，第座席指定料金SUPk （席）Δcosti（円）番号 A駅→ B駅→ C駅→ A駅→ A駅→ A駅→ B駅→ B駅→ C駅→
B駅
C駅 D駅 B駅
C駅 D駅 C駅 D駅 D駅
1 169 244 262 490 520 310 450 310 310
2 223 227 133 470 630 500 620 410 340
3 244 253 249 310 570 380 510 610 310
4 244 245 199 410 410 380 650 310 310
5 263 245 164 360 340 360 600 360 310
6 276 275 206 450 550 310 700 310 310
7 262 253 225 320 320 310 430 460 310
8 170 188 181 390 510 340 380 510 310
9 132 181 174 530 430 530 620 310 310
10 130 156 139 610 440 560 470 410 430
11 114 139 116 650 540 620 510 510 610
12 197 189 136 490 360 410 460 510 310
13 208 137 105 480 400 420 590 320 410
94 630 640 580 550 510 660
14 132 113列車

14列車においては，収益性確保の観点から￥510〜￥710の幅で制御している．なお，固定的席種設定ケースと同様に，指定席を希望しているにも関わらず，満席のために予約リクエストを謝絶された旅客は，混雑による立席可能性を許容した上で，同一列車の自由席を利用すると仮定する．
ここで，分析対象データに対して試行錯誤を行ない最終的に採用したGAパラメータを表─4に示す．検討段階において局所解に陥り易い傾向が見受けられたことから，その対策として，突然変異率を高く設定する結果となったが，解探索の効率性の観点からは必ずしも望ましくない．本ケース
スタディにおける1列車平均の計算時間は71.07分（windows
XP，CPU：1.73GHz，
メモリ：1GB）
であり，より効率的な探索ア※指定席販売係数βi の算定結果は全列車・全ODペアで1

ルゴリズムの検討等の改良を進める必要があると考える．
ロードファクタrLFk との単純平均と定義した指標である（式■表―4

分析対象列車に対するGAパラメータの設定
項

目

（11）
，式
（12）
）
．これは各駅間断面において指定席，
自由

パラメータ

席ともに販売数と座席供給量が一致していれば100％と

500
0.5
0.5
0.8

集団サイズ（解候補数）
交叉確率
突然変異確率
指定席販売係数が全て1.0である確率

なり，列車全体の席種別の座席販売数と座席供給量とのバランスを示す指標であると解釈できる．
（11）

上位第2位まで

エリート保存数

100,000回
3,000回

最大計算回数最良解の未更新による打ち切り計算回数（12）平均指定席ロードファクタmrLFについては，解候補の6.4 シミュレーション分析結果

分析対象の14列車について，
シミュレーションにより算選択・淘汰により，最終的には駅間の指定席需要に適切出されたフレキシブルな席種設定効果の試算結果を表─に対応する解候補が選択された結果，分析対象の全14列5に，席種設定結果の一覧を表─6に示す．また，席種設

車で固定的席種設定ケースに比べて向上しており，ほぼ定のイメージを図―14，図―15に例示する．

100％となっている．指定席のロードファクタの向上に対し

ここで列車全体の平均ロードファクタmLFとは，各駅間ては，フレキシブルな席種設定は効果的な施策であると断面kで算定される自由席ロードファクタnrLFk と指定席言える．これに加え，旅客にとっての不効用が大きいとさ■表―5

フレキシブルな席種設定の効果

列車 需要量番号 （人）

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

503
548
431
461
450
498
427
333
283
306
290
390
372
258

平均指定席
ロードファクタmrLF

Flexible①
99.7％
100.0％
100.0％
100.0％
100.0％
100.0％
100.0％
99.8％
100.0％
99.7％
99.8％
99.1％
100.0％
100.0％

Fix②
92.9％
85.6％
99.8％
95.6％
89.6％
92.4％
97.6％
94.9％
90.0％
92.0％
83.8％
92.2％
74.9％
77.1％

①−②

6.9％
14.4％
0.2％
4.4％
10.4％
7.6％
2.4％
4.9％
10.0％
7.7％
16.0％
6.9％
25.1％
22.9％

予約謝絶数（人）Flexible①
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

Fix②
108
105
110
101
106
135
106
36
30
4
0
44
53
0

注：Flexible：フレキシブルな席種設定ケース Fix：固定的席種設定ケース

010

運輸政策研究 Vol.13 No.1 2010 Spring

Flexible①
520.75−105489.27−110
511.32−101491.24−106469.60−135532.64−106490.85−36382.19−30345.35−4
328.870297.71−44389.50−53
340.410262.70①−②−108

列車全体の平均運輸収入（万円）

Fix②
519.80483.92508.06489.38468.02529.24490.08382.69344.69328.83296.69388.85339.13261.67

ロードファクタmLF

①−②

0.94
5.34
3.25
1.87
1.58
3.40
0.77
−0.51
0.66
0.04
1.01
0.65
1.28
1.03

Flexible①
131.2％
118.3％
133.7％
121.2％
137.3％
220.7％
134.0％
77.4％
72.8％
70.2％
67.6％
82.9％
80.7％
65.4％

Fix②
104.4％
102.1％
111.4％
106.0％
103.7％
116.8％
108.7％
81.8％
74.2％
68.6％
61.7％
83.0％
73.2％
56.2％

①−②

26.8％
16.2％
22.3％
15.2％
33.7％
103.9％
25.3％
−4.3％
−1.4％
1.7％
5.9％
−0.1％
7.5％
9.2％

需要量：指定席と自由席を合わせた総需要量

学術研究論文ションを実行した場合の計算結果を表─7に示す．指定席の潜在需要量が指定席供給量よりも多い場合に，
シミュ
レーションシステム上で，①指定席販売係数βiが有効に機能していること，②最適化問題の容量制約SUPk ≤CAP−1が正常に機能していること，以上の2点が確認できる．
このように，検討課題を残してはいるものの，本研究で提案するフレキシブルな席種設定施策は，①指定席ロー
ドファクタの向上による既存インフラの高効率利用，②利■図―14用者の利便性の向上，③鉄道事業者の収益性の確保，
こ

第1列車における設定結果のシートマップ

れらの3つの観点において効果的な施策である可能性があると指摘できよう．

7──おわりに
7.1 本研究の成果

本研究は，我が国の都市間幹線旅客鉄道で運行される優等列車を対象として，現状では固定的に設定されている指定席・自由席の席種設定を需要の構造に応じてフ■図―15

レキシブルに変化させる席種設定施策を提案し，本施策

第9列車における設定結果のシートマップの効果の計測を試みたものである．本研究の成果は以れる予約謝絶 3）についても，各列車で0となっており，
予約

下に要約できる．

謝絶による旅客不効用の発生が回避される効果がある
ことが見て取れる．更には，鉄道事業者にとって重要な（1）新幹線旅客を対象とした利用実態調査で得られた指標である運輸収入（収益）
も，乗車効率の改善により14席種に関する選択行動データの分析により，乗車時間本中，13本の列車で運輸収入が増加する結果となった．

に加えて「着席の保障」や「着席位置の変更」
といった運輸収入増加額は分析対象の14列車のみで，1日ベース

要因に対する主観的重視度が席種選択行動に影響をで約21万円，年間ベースでは約7,783万円となり無視し得与えていることが判明した．この特性を踏まえ，席種選ない増加額であると考える．一方，列車全体の平均ロー

択行動の背後に潜む意識因子である「着席の確実性」

ドファクタmLFについては必ずしも100％に近づいてはい「着席の自由度」の2因子をMIMICモデルで抽出し，非ない結果となった．分析対象として仮定した4両編成の新集計行動モデルの効用関数に意識因子の期待値を導幹線が，必ずしも総需要量に対して適切な車両数ではな

入することにより，高い精度で指定席・自由席の選択行

い可能性があり，編成車両数も制御変数に含めた最適化

動を表現することができる行動モデルが構築できるこ問題への拡張を検討する必要があると考える．

とを示した．

なお，分析対象の全14列車のβiは全てのODペアで1と（2）フレキシブルな席種設定を実施した際の施策効果をなった．これは，分析対象列車において予測された指定検証するために，構築した席種選択行動モデルを指定席の潜在需要が指定席供給量以下であったことを示して席・自由席需要を予測する需要予測モデルとして適用いる．そこで，指定席の潜在需要が指定席供給量を上回るした席種設定シミュレーションシステムを開発した．

ことが想定される場合のテストケースとして，最も需要量がケーススタディとして，ある線区を運行する新幹線14列

多い第2列車の2倍のOD交通量を入力値としてシミュレー

車を対象に，仮想的にN700系4両編成相当（定員：300■表―7

需要量が多い場合のシミュレーション結果
指定席座席供給量SUPk（席）設定

上段：指定席販売係数βi

A駅→B駅

B駅→C駅

C駅→D駅

262

283

160

平均指定席ロードファクタmrLF
効果

予約謝絶数（人）下段：座席指定料金Δcosti（円）A駅→D駅
0.5607440

B駅→C駅
0.8571670

運輸収入（万円）

B駅→D駅
0.6438610

C駅→D駅
0.7309310
列車全体の平均ロードファクタmLF

①

②

①−②

①

②

①−②

①

②

①−②

①

②

①−②

100.0％

88.9％

11.1％

225

427

−202

968.95956.7812.17

718.8％

204.2％

514.5％※第2列車の需要量が2倍のケース【需要量：1,096（人）】学術研究論文

A駅→C駅
0.5871650

A駅→B駅
0.6556620①：Flexible ②：Fix

Vol.13 No.1 2010 Spring 運輸政策研究

011

人）
の短い編成の新幹線を運行した場合をシミュレー
トした結果，本研究で提案するフレキシブルな席種設
定施策は，①指定席ロードファクタの向上による既存イ
ンフラの高効率利用，②利用者の利便性の向上，③鉄道事業者の収益性の確保，
これらの3つの観点において効果的な施策である可能性が定量的に明らかとなった．
以上より，現行の席種設定システムを見直し，より柔軟なサービス供給を行なう本施策は，既存の幹線旅客鉄道
インフラの高効率利用に資する可能性は高い．本研究は，今後の幹線旅客鉄道におけるサービス供給施策の一つ■図―16

車内の可動式電子表示機による座席設定情報の提供
（イ
メージ）

■図―17

座席背面の小型電子表示機による座席設定情報の提供（イメージ）■図―18

自由席特急券による座席設定情報と予想混雑率情報の提供（イメージ）■図―19

シートマップ表示駅務機器による座席設定情報と予想混雑率情報の提供（イメージ）の方向性を示し得たと考える．
7.2 施策の実現に向けた課題と展望

最後に，本施策を実現するための需要分析技術および運輸政策に関する検討課題と今後の展望を整理しておきたい．
（1）現状では，本研究で構築された席種選択行動モデ
ルの地域移転性の検証，線区特性の反映方法等，需要予測モデルに関する検証が十分ではない．例えば，幹線純流動調査の個票（トリップ）
データにおいて利用席種や利用（調査）列車・航空機の情報等が付加されれば，このようなソフト施策に適用するための需要予測モデルの構築や，全国を対象とした予測モデルの検証等が可能となり，更なる研究の進展が期待できる．また，
本研究では文献19）で公表されている指定席需要デー
タと席種選択確率の推定値より逆推計された総需要をシミュレーションの入力値としており，予測精度の点で検証の余地が残る．新幹線等でも普及が進んでいる自動改札機で観測される需要データにより，自由席需要をより正確に捕捉できれば，需要予測モデルの精度の検証，施策シミュレーションの精度向上等が期待できるため，
より正確な需要実績データに基づくシミュレーションも重要な課題であると考える．
（2）本研究の需要予測モデルでは，同一列車における指定席・自由席の選択行動のみを対象とした．しかしながら，特に年末年始，お盆，
ゴールデンウィーク等の超繁忙期においては，満席により指定席を希望しても予約が謝絶されるケースがある．この場合に列車選択行動（同一
列車の自由席を選択するか？列車を変更して指定席を選択するか？），更には，交通機関選択行動（鉄道利用を諦めて他モードの利用に切り替えるか否か？）を考慮する必要がある．このような旅客の複雑な選択行動の観測方法と，実用的なモデルの構築方法の検討が，
シミュ
レーションの精度向上に向けた課題の一つであろう．
（3）施策の実現に向けては，座席設定情報や予想混雑
012

運輸政策研究 Vol.13 No.1 2010 Spring

学術研究論文率の旅客への提供方法（図─16〜図─19）等について，
どのような技術をどのように用いれば，より良い予約シ

3）
南邦毅・寺部慎太郎・家田仁・水口昌彦［2003］， 幹線鉄道における座席配分
最適化の研究 ，「土木計画学研究・講演集」，
Vol. 27，
CD-ROM．
4）鈴木浩明・黒部久名［1993］， 旅客の特急列車における指定席・自由席選択行
動の分析 ，「鉄道総研報告」，
Vol. 7，
No. 1，pp. 59〜66．

ステムが実現できるかを検討する必要がある．その際には，本施策は長年続けられてきた鉄道の予約方式の変更を伴うことから，特定期間・特定線区における社会

5）McGill, J. and Van Ryzin, G.J.
［1999］, Revenue Management: Research
Overview and Prospects , Transportation Science, Vol. 33, No. 2, pp. 233-256.
6）
杉田孝・竹林幹雄・黒田勝彦・吉田純土［2002］， 旅客のチケット予約行動を考慮した最適座席数供給問題に関する研究 ，「土木計画学研究・講演集」，

実験等による効果の検証や旅客への施策の周知を行Vol. 26，
CD-ROM．

なう必要があると考える．また，
予想混雑率情報の提供

7）竹林幹雄・黒田勝彦・杉田孝・吉田純土［2003］， キャンセルおよびオーバー

が旅客の選択行動に与える影響を考慮する必要もあろ

ブッキングを考慮した最適座席数供給量決定問題に関する基礎的研究 ，「土う．例えば文献20）等の混雑率情報の提供による公共

8）竹林幹雄・黒沢直紀［2003］，エアラインのイールド・マネジメントに関する試論

木計画学研究・論文集」，
Vol. 20，
No. 3，pp. 613-618．
出発前のイールド管理と出発後のイールド管理 ，「土木計画学研究・講演集」，

交通機関の利用平準化に関する先行研究等を参考に，
予想混雑率情報の提供が旅客の選択行動に与える影

Vol.27，
CD-ROM．
9）
兵藤哲朗［2008］，『収益管理手法に基づく交通施策評価方法論の研究 平成18年度〜平成19年度科学研究費
（基盤研究
（C）
）
研究成果報告書』．

響のモデル化に関する研究を行なう必要がある．
（4）1999年に規制緩和を目指して改正された鉄道事業法21）

10）小松義孝・兵藤哲朗・高橋洋二［2003］，コインパーキングにおけるRevenue
Management手法の適用に関する研究 ，「土木計画学研究・講演集」，
Vol. 27，

第16条では，「鉄道事業者は国土交通大臣により認可された旅客の運賃・料金（旅客運賃等）の上限の範囲内で旅

CD-ROM．
11）
Ciancimino, A., Inzerillo, G., Lucidi, S. and Palagi, L.
［1999］, A Mathematical
Programming Approach for the Solution of the Railway Yield Management

客運賃等を定めて，あらかじめ，
その旨を国土交通大臣に届け出なければならない．これを変更しようとする場合も

Problem , Transportation Science, Vol. 33, No. 2, pp. 168-181.
12）
Suh, S.D., Kang, K. and Yang, K.
［2001］, Development and Application of
Yield Management Strategies to Korean Railway , Proceedings of the Eastern Asia

同様である．」と定められている．本研究で提案している
フレキシブルな席種設定施策は，
日々刻々と変化する需要

Society for Transportation Studies, vol. 3, No. 1, pp. 91-105.
13）
Terabe, S. and Ongprasert, S.
［2006］, Seat Inventory Control for Intercity
Passenger Rail: How It Works with Customer Satisfaction , Proceedings ofに対応して指定席特急料金を柔軟に変化させる必要があ
る．インフラの高効率利用を図る観点から，運賃・料金にEuropean Transport Conference, CD-ROM.
14）Bharill, R. and Rangaraj, N.
［2008］, Revenue Management in Railway
Operations: A Study of the Rajdhani Express, Indian Railways , Transportation

関する法制度のあり方も検討する必要があると考える．

Research, Part A 42, pp. 1195-1207.
15）
Terabe, S. and Ongprasert, S.
［2007］, Effect of Discounted Fare and Seat

以上のように，本施策の実現には検討すべき課題が残Allocation: Modeling Passenger Behavior on Inter-City Rail , Proceedings of the

されているが，長年の努力により蓄積されてきた幹線旅客

16）
国土交通省政策統括官［2007］，『平成18年度 全国幹線旅客純流動調査報

11th World Conference on Transport Research, CD-ROM.
告書』．

鉄道インフラの高効率利用を目指し，本研究で提案するようなソフト施策の更なる充実を目指した調査・研究を今17）
柴田宗典・寺部慎太郎・内山久雄［2009］， 幹線鉄道旅客における座席種別
選択行動のモデル化に関する研究 ，「土木計画学研究・講演集」，
Vol. 39，
CDROM．

後も着実に推進すべきであろう．

18）
森川高行・佐々木邦明［1993］， 主観的要因を考慮した非集計離散型選択モ
デル ，「土木学会論文集」，
No. 470/IV-20，pp. 115-124．

謝辞：匿名の査読者には，投稿時に本論文が抱えていた問19）Ongprasert, S.
［2006］,

Passenger Behavior on Revenue Management

Systems of Inter-city Transportation , Ph.D Dissertation, Kochi University of

題点を的確に御指摘いただいた．ここに記して深謝したい．

Technology, pp. 47-51.
20）
轟朝幸・松本修一・松田博和［2008］， 路面電車利用者への混空情報提供の参考文献

有用性の検証，「運輸政策研究」，
Vol. 11，
No.1，pp. 17〜24．

1）寺部慎太郎［2002］， 航空・鉄道業界における収益管理 ，「運輸政策研究」，

21）
電子政府利用支援センター［2009］， 鉄道事業法（オンライン），http://law.e-Vol. 4，
No. 4，pp. 37〜39．

gov.go.jp/cgi-bin/idxsearch.cgi，2009/07/16情報取得．

2）
富井規雄・脇田康幸・後藤浩一・青木俊幸・佐々木君章・福村直登［2001］，座
席予約を考える ，富井規雄編，『鉄道システムへのいざない』，共立出版．

（原稿受付

2009年9月7日）

An Effectiveness of Flexible Seat Class Assignment on Intercity Express Trains
By Munenori SHIBATA, Shintaro TERABE and Hisao UCHIYAMA
Most of intercity express trains in Japan supply different seat classes,（1）reserved seat, where passengers are completely guaranteed
to have seating,（2）non-reserved seat, where passengers can sit anywhere if it is available. The number of respective seat class is usually fixed. The study tries to develop the flexible seat class assignment simulation system through some case studies. The study findsthat this flexible assignment is effective in these aspects,（1）improving the efficiency of the facility utilization,（2）increasing the utility of passengers by decreasing the number of rejection for reservation requests,（3）increasing revenue for railway companies.
Key Words : Intercity Express Train, Service Supply Policy, Seat Class Assignment, Revenue Management

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