学術研究論文

旅客の嗜好性と選択肢の選別プロセスを考慮した
幹線鉄道の分担率推定手法の開発
幹線旅客鉄道の需要予測における交通機関分担率の推定では，旅客が利用可能な全交通機関を選択肢として認知しているとの前提に立った非集計型の交通機関選択モデルが適用される．しかしながら，特に非業務目的のトリップの場合には，必ずしも利用可能な交通機関の全てを代替選択肢として認知していない
旅客が多く存在する．そこで本研究では，トリップ調査に基づき旅客の嗜好性等が選択肢の選別プロセスに与える影響を表現する選択行動モデルと，このモデルによる分担率推定手法を開発する．更には，既開業の整備新幹線沿線の複数ODにおいて交通機関分担率の事後推定を行ない，実用的な精度で幹線鉄道の分担率が推定可能であることを示す．
キーワード

幹線旅客鉄道，交通機関分担率，嗜好性，選択肢の選別プロセス柴田宗典

博（工） ケンブリッジ大学工学部客員研究員

奥田大樹

修（工） 四国旅客鉄道株式会社総合企画本部課員

武藤雅威

博（工） 公益財団法人鉄道総合技術研究所企画室戦略調査課長

鈴木崇正

博（工） 公益財団法人鉄道総合技術研究所信号・情報技術研究部交通計画研究室研究員

SHIBATA, Munenori

OKUDA, Daiki

MUTO, Masai

SUZUKI, Takamasa

1──はじめに以上に基づけば，幹線鉄道が対抗交通機関からの需要獲得を実現するための方向性は，①対抗交通機関のキャプティ

幹線鉄道（新幹線・特急列車）は自動車や高速バスとのブ旅客に幹線鉄道を選択肢として認知させるための方策の熾烈な競合状態に晒されている1）が，近年では，高速道路

検討，②運賃・料金の設定などの短期的にも実施可能なサーの料金割引の政策的な変更や高速バス路線の充実等のビス改善策によるセレクティブ需要における選択率の向上，対抗交通機関のサービスレベルの変化も激しい．そのよう以上の2つに大別できると考える．特に②については，割引料

な3交通機関の競合状況下において，幹線鉄道事業者は金の設定等の短期的な事業運営に直結する事柄であり，こ事業存続のために旅客獲得方策の検討を継続的に実施の検討を支援するツールとしてモードキャプティブが数多くする必要があるが，旅客の選択行動をより適切に表現する

存在する現状を適切に反映した交通機関分担率の推定手法

交通機関選択行動モデルは，その検討を支援する有力なを開発することは，当面の重要な課題であると考える．

ツールになり得ると考える．

以上より本研究は，3選択肢（幹線鉄道，自動車，高速

これまでに筆者らは非業務目的の幹線旅客を対象としバス）の競合状況下を対象に，所要時間や運賃・料金等にて，高速バスを含まない2選択肢（幹線鉄道と自動車）の対する幹線鉄道事業者の施策の検討を支援するツールの交通機関選択問題における意思決定プロセスのモデル化実現を目指し，モードキャプティブの存在を適切に表現で．これら一連の研究におに関する研究を行なってきた2）−5）

きる交通機関選択行動モデルと，このモデルによる実用的

いては，都市間幹線トリップにおける意思決定の特徴としな交通機関分担率推定手法を開発することを目的とする．

てトリップの稀少性や情報の不完備性等が指摘されていること6）を踏まえ，交通機関選択行動のみならず，交通機関の選択肢としての認知プロセスに着目した分析を行な
い，①利用していない対抗交通機関を選択肢として認識し2──幹線交通利用実態調査と分析データの概要
2.1 幹線交通利用実態調査の概要ていないモードキャプティブな旅客が非常に多いこと，

本研究では，旅客が過去に経験した非業務目的トリップ②複数の交通機関を選択肢として認知している旅客（セの往路における真のODや利用交通機関，利用経路等のト

レクティブと称する）は，所要時間や交通費用等のサービ

リップデータを取得することを目的として利用実態調査（アスレベルを比較して選択を行なっていると見做すことが可

ンケート調査）を行なう（表─1）．ここでは運転免許保有者

能であること，等を明らかにしている．

を対象とした全国調査に加え，高速バスの利用が定着して

002

運輸政策研究Vol.17 No.1 2014 Spring

学術研究論文■表—1

幹線交通機関の利用実態調査の実施概要

出発地から最初の目的地までに最も長い距離の移動に利用した交通機関についてお尋ねします。

全国を対象とした
幹線交通機関の利用実態調査（全国調査）

Z地方を対象とした

幹線交通機関の利用実態調査（Z地方調査）調査時期

2008年11月

2008年11月〜2009年1月

調査方式

インターネット調査

投函・郵送回収回収数

6,097票

1,332票

今回の旅行を計画する際に、利用を検討した交通機関を全て選んでください。
（実際に利用した交通機関を含みます）【必須入力】

1. 新幹線・特急列車利用した検討した幹線交通機関を全て回答

2. 高速バス
3. 航空機
4. 自動車（レンタカーを含む）
5. その他

長距離の移動を伴う非業務目的（観光，私用目的等）の国内
調査対象
旅行の往路トリップ（ただし，北海道，沖縄県発着は除く）

例えば Q12 で 1. と 2. を選択した場合，
Q13 の回答選択肢として 1. と 2. を表示

・旅行目的，出発地，到着地，同行者種別と人数・利用した交通機関，利用を検討した交通機関（＝交通機関の選択肢としての認知）
主な・【旅客の潜在的な意識】交通機関を選択する際に重要視した
調査項目
要因（主観的重視度：表─2）
交通機関に対する好き⇔嫌い（嗜好性：・【旅客の潜在的な意識】
図─1）

■図 —2

いると想定されるZ地方における地域特性を検証するため

2.2 分析データの概要

出発地から最初の目的地までに最も長い距離の移動に利用した交通機関についてお尋ねします。
実際に利用した交通機関を一つだけ選んでください。
【必須入力】

1. 新幹線・特急列車
利用した幹線交通機関を 1 つだけ回答

2. 高速バス‌全国調査における選択肢の認知に関する設問（Q12）と利用した幹線交通機関に関する設問（Q13）に，全国調査とほぼ同様の内容のZ地方調査を実施する．

本研究では，後に構築するモデルの汎用性を確保する

ただし，幹線鉄道と自動車，高速バスの競合に着目する観観点から，特性分析やモデル化等には全国調査データを点から，北海道，沖縄県に発着地を持つトリップは調査対用いるが，意識要因データの汎用性に関する検討（5.2節に象から除外する．本調査の特徴は以下のとおりである．

後述）においては，全国調査データとZ地方調査データの・実際に行なったトリップとは別に，回答者が抱いているそれぞれについて個別に分析を行なう．ここで，全国調査の各交通機関（幹線鉄道，高速バス，自動車，航空機の4

トリップデータにおける交通サービスレベル（LOS）データ

交通機関）に対する好き・嫌い（以下，嗜好性と称する）

については，発地を郵便番号単位，着地を市区町村単位でを5段階評価値で観測する（図─1）．

特定し，東京大学空間情報科学研究センターが提供する・21種類の定性的な交通機関選択の要因（機関選択意識」と国土交通省により開「CSVアドレスマッチングサービス7）

要因）について「交通機関を選択する際にどの程度重8）」を援用して作発された「総合交通分析システム（NITAS）

要視しましたか？」という7段階評価値（以下，主観的重成する．ここで可能な限り3交通機関の競合状態に議論を視度と称する）を観測する（表─2）．

限定するために，NITASにより当該トリップにおける3交通・全国調査では「最も長い距離の移動に利用した交通機機関の経路が特定でき，かつ，回答者が認知している選択

関」を幹線交通機関とし，回答者が利用を検討したと考肢集合に幹線鉄道，自動車，高速バスのいずれかを含み，えた幹線交通機関の全てを選択させることで，回答者

航空機を含まないサンプルを抽出する．抽出したサンプルが認知している選択肢集合の情報を得る．その回答を（N＝1,611）のデータプロファイルの一部を図─3に示す．意

次の設問の選択肢として提示し，実際に利用した幹線

識要因の地域間の相違に関する統計的検討（5.2節に後述）

交通機関の回答を得る（図─2）．

には全国に分布するサンプルが必要であるが，抽出したサそれぞれの交通機関について，好き・嫌いをお答えください。※直感的にお答えください。

1

とても嫌い

2

嫌い

3

どちらでもない

4

好き

5

とても好き

ため，以降ではこの抽出サンプルを用いて分析を進める．
ここで交通機関の選択肢としての認知について，「その交

1. 新幹線・特急列車
2. 高速バス

通機関しか利用したくない」とする旅客である「幹線鉄道／

3. 航空機
4. 自動車■図 —1

幹線交通機関に対する嗜好性に関する設問■表— 2

主観的重視度を観測した要因の例

自動車／高速バスの固定的旅客～キャプティブ（Rcap／
Acap／Bcap）」，それ以外の旅客を「選択的旅客～セレク

調査票での表現キーワード

目的地に早く到着できること
費用が安いこと出発地から目的地までの所要時間が正確であること
いろいろな場所をまわりやすいこと
荷物を運ぶのが便利であること
道路で渋滞に巻き込まれる可能性があること
交通事故を起こす・巻き込まれる可能性があること
盗難などの犯罪にあう可能性があること
自動車を運転して疲れること
プライベートな空間が確保できること
自動車の運転が好きであること
鉄道に乗ることが好きであること
飛行機に乗ることが好きであること
高速バスに乗ることが好きであること

速達性
廉価性
定時性
機動性
運搬性
渋滞可能性
事故安全性
犯罪安全性
運転疲労
プライベート性
自動車運転好き
鉄道乗車好き飛行機搭乗好き
高速バス乗車好き

1：全く気にしなかった〜4：どちらでもない〜7：非常に気にしていた学術研究論文ンプルの居住地が広範囲に分布していることが確認できる

ティブ（sel）」とすると，キャプティブが全体の約90％を占め
2万円以上
大人1人
交通費用
移動時間

0.5万円未満

0.5万円以上1万円未満

2時間未満

2時間以上4時間未満

選択肢集合

4時間以上6時間未満

Rcap

利用
交通機関

Acap

幹線鉄道

関東

30歳未満

職業

30歳代

会社員・公務員等

性別

0％

sel
高速バス

保有

居住地 東北■図 — 3

6時間以上
Bcap

自動車

自家用車

年齢層

1万円以上2万円未満

非保有
中部

近畿

40歳代

50歳代

自営業 アルバイト

20％

30％

60歳以上

主婦

男性

10％

中国 四国 九州

学生

他

女性

40％

50％

60％

70％

80％

90％

100％

Vol.17 No.1 2014 Spring 運輸政策研究003

分析対象データのプロファイル

1.2

700km以上

0％■図 — 4

Rcap
20％

Acap
40％

Bcap
60％

80％

sel
100％

相対的重視度

0.8

300km以上～
500km未満300km未満

Rcap
Bcap

1.0

500km以上～
700km未満

0.6 Rcap
0.4
0.2
0.0
－0.4
－0.6
－0.8

の選択問題において複数交通機関を含む選択肢集合Gの組み合わせ（selの組み合わせ）は4通り存在する．しかし本■図 — 5いてモードキャプティブの存在を考慮する新たな試みであ

交通機関の全てを選択肢として認知していると仮定し，本来selに存在する4通りの集合の考慮は今後の課題としたい．
更にトリップ距離帯別に選択肢の認知状況（図─4）から，近距離帯ではAcapが多いがトリップ距離が延びるに

0.4
相対的嗜好性ティブ（sel）の4パターンに区分した上で，selの旅客は3つの機関選択意識要因と選択肢の認知の関係

0.6

り，まずはモードキャプティブが大多数を占める現況を適切
析では，旅客をキャプティブ（Rcap／Acap／Bcap）とセレク

Bcap
Acap

速
達
性
廉
価
性
定
時
性
機
動
性
運
搬
事
性
故
プ
安
ラ
全
イ
性
ベ
自
ー
動
ト
車
性
運
転
鉄
好
道
き
乗
飛
車
行
好
機
き
高
搭
速
乗
バ
好
ス
き
乗
車
好
き

る．本来，3選択肢（1；幹線鉄道，2；自動車，3；高速バス）に分析・モデル化する必要があるとの観点から，以降の分

sel

－0.2

トリップ距離帯毎の選択肢の認知状況

研究は，高速バスを含む3選択肢の交通機関選択問題にお

Acap
sel

幹線鉄道
幹線鉄道

自動車
高速バス

0.2
0
－0.2
－0.4

■図 — 6

自動車

高速バス

Rcap

Acap

Bcap

sel

嗜好性と選択肢の認知の関係

つれてRcapが増加する．一方，いずれの距離帯においてもBcapはほぼ一定の割合で存在することが分かる．いずれ

嗜好性の平均値を算出する．なお，カテゴリ変数（段階評にしても，それぞれのサンプルは幹線鉄道の代替経路を価値）で得られている機関選択意識要因データ，嗜好性取り得るにも拘らず，Acap，Bcapが幹線鉄道の存在自体をデータともに平均＝0，標準偏差＝1の正規分布に従って発認知していないと言える．その要因としては，習慣的に特生していると仮定し，継次範疇法9）によって連続的な変数定の交通機関を選択している，他の交通機関の情報が不に変換する．即ち，変換後の機関選択意識要因データ，嗜足している等，様々な要因が考えられるが，筆者らの先行好性データは平均＝0，標準偏差＝1の正規分布に従って

研究5）において，例えば「運搬性」を重視する旅客はAcap

概ね±3の幅で変化する連続変量と見做すことができる．

になる傾向にある等，機関選択意識要因に対する主観的選択肢カテゴリと機関選択意識要因について，特に見重視度や嗜好性といった旅客の意識要因が大きな要因の出された関係性を図─5に示す．Rcapは「速達性」「 定時

一つであると見出されていることから，以降では，特にこれ性」「鉄道乗車好き」，Bcapは「廉価性」「高速バス乗車好らの要因に着目して分析する．

き」，Acapは「機動性」「 運搬性」「 プライベート性」「 自動
車運転好き」を相対的に重視している．また，selは多くの

3──旅客の意識要因と選択肢の認知との関連性

要因において0前後の値を示していることから，機関選択
意識要因を重視も軽視もしない中立的な旅客はselになる可能性がある．2006年に実施した実態調査データに基づ

3.1 集計分析

以下では，観測した機関選択意識要因に対する主観的いて2選択肢（幹線鉄道と自動車）の選択行動を分析した重視度や嗜好性といった旅客の意識要因と，選択肢の認先行研究5）でも同様の特性が示されており，機関選択意識

知との関連性を分析する．機関選択意識要因については，要因はある程度一般性を持っていることを示唆する結果

サンプル毎に相対的重視度（観測した21要因の主観的重であると言えよう．また，嗜好性と選択肢の認知の関係

視度の平均値と各要因の重視度との差）を求め，選択肢（図─6）についても，自身がキャプティブである交通機関

カテゴリ別に相対的重視度の平均値を算出する．嗜好性の嗜好性は高く，相対的に自身がキャプティブでない交通についても同様に，サンプル毎に相対的嗜好性（観測した機関に対する嗜好性は低い．また，selは0前後の値を示し

全ての交通機関に対する嗜好性の平均値と各交通機関にていることから，特定の交通機関が好きでも嫌いでもない

対する嗜好性との差）を求め，選択肢カテゴリ別に相対的中立的な旅客はselになる可能性があると考えられる．

004

運輸政策研究Vol.17 No.1 2014 Spring

学術研究論文■表— 33.2 モデル分析

更に，機関選択意識要因，嗜好性と選択肢の認知の関係性について定量的な分析を試みる．ここでは，旅客が4種類の選択肢カテゴリのいずれに属するかを，以下の式

説明変数

パラメータ（t値）

所要時間（時間）
共通変数
大人ひとり交通費用（万円）−0.5092（−20.03）※※−2.0045（−12.98）※※

幹線鉄道定数項
自動車定数項

0.0174（0.306）−0.6156（−6.917）※※

定数項

自由度調整済尤度比
選択結果的中率
時間評価値（円/時間）
サンプル数

（1）
（
，2）に示すロジット型の帰属確率モデルによりモデル化し，旅客がどのような要因によってどの選択肢カテゴリに属する傾向にあるのかを定量的に分析する．

非集計ロジットモデルのパラメータ推定結果

変数区分

0.215
63.60％
2,540
1,611

注：※：5％水準で有意，※※：1％水準で有意（1）（2）
Pk：選択肢カテゴリk（1:Rcap 2:Acap 3:Bcap 4:sel）への帰属確率
Xkl：選択肢カテゴリkに関わるl番目の説明変数
θkl：選択肢カテゴリkに関わるl番目の未知パラメータ
筆者らの先行研究5）により，当該交通機関のサービスレ
ベルが優れていても，対抗交通機関のサービスレベルとの差異が小さい場合にはセレクティブへの帰属確率が高まる傾向が判明している．この傾向を表現するために，当該交通機関とサービスレベルが最も近い対抗交通機関とのサービスレベルの差異の程度を示す指標である「ある交通機関の最小差GC（Generalized Cost：一般化費用）」を以下のように定義し説明変数の候補とする．

■表— 4

選択肢カテゴリモデルのパラメータ推定結果

区分

説明変数

Rcap
サービス
Acap
レベル
Bcap
Rcap
Rcap
機関選択
Acap
意識要因
Acap
（正規化）
Acap
Bcap
Rcap
嗜好性
Acap
（正規化）
Bcap
Rcap
定数項 Acap
Bcap

パラメータ（t値）

鉄道最小差GC（万円）−0.5882（−3.937）※※
自動車最小差GC（万円） −2.6794（−10.46）※※
高速バス最小差GC（万円） −0.7432（−4.107）※※
速達性
定時性
機動性
運搬性
プライベート性
廉価性

0.5238（6.365）※※0.5270（6.478）※※0.8549（6.336）※※
1.0521（7.488）※※
0.4812（4.353）※※
1.4243（13.21）※※0.3444（4.632）※※
0.6325（6.090）※※0.8001（8.140）※※
1.3499（14.88）※※−0.1583（−1.089）
0.0245（0.269）
0.462
74.20％
1,611

鉄道嗜好性
自動車嗜好性高速バス嗜好性
定数項
定数項
定数項

自由度調整済尤度比
選択肢集合カテゴリ的中率
サンプル数

注1：Rcap：幹線鉄道キャプティブ Acap：自動車キャプティブ Bcap：高速バスキャ
プティブ
注2：※：5％水準で有意 ※※：1％水準で有意
注3：試行錯誤の結果，selを表現する関数はパラメータ同定のため0に固定①分析対象サンプルにより効用関数に所要時間，交通費
用，定数項のみを含む非集計ロジットモデルを構築し結果として採択している．自由度調整済尤度比から見た全（表─3），ここで求められた時間評価値2,540円/時間を

体の適合度は高く，選択肢カテゴリを概ね判別できている

用いて各交通機関の所要時間を貨幣換算し，運賃・料金

モデルであると判断できる．またt値より，一部の定数項を（交通費用）と合算してGCとする．

除く全ての変数は統計的に有意な変数となっている．以上②ある交通機関とその対抗交通機関のGCの差が最小のより，サービスレベルの差異や機関選択意識要因および対抗交通機関を特定する．
③（ある交通機関の最小差GC）＝（ある交通機関のGC）

嗜好性が，旅客がキャプティブに属するか否かに有意な影響を与えていることが示唆される．

－（GCの差が最小の対抗交通機関のGC）
ここで，正に大きな（ある交通機関の最小差GC）は当
該交通機関のサービスレベルが相対的に低く，逆に負に大きな（ある交通機関の最小差GC）は当該交通機関のサービスレベルが相対的に高いことを意味する．従って，大き4──選択肢の選別プロセスを考慮した交通機関
選択行動モデル4.1 モデル化の基本方針

い正値の場合は当該交通機関のキャプティブになる確率

3章での分析結果を踏まえ，本研究では旅客の交通機は低下し，逆の場合には確率は高まると考えられ，（ある交関選択行動を二段階の意思決定として捉えてモデル化を

通機関の最小差GC）の符号条件はマイナスである．また，試みる．即ち，【step1】選択肢の選別（絞込み）の結果，セ

機関選択意識要因や嗜好性の各パラメータは，
例えば「定レクティブとなる場合には【step2】交通機関の選択におい時性」を重視する旅客の場合には，Rcapとなる確率が高まて複数の選択肢から利用する交通機関を決定しているとることが想定されることから，符号条件はプラスである．

想定する（図─7）．ここで【step1】選択肢の選別（絞込み）モデルの適合度やパラメータの統計的有意性，パラメーには，交通機関のサービスレベルの差異，機関選択意識要タの解釈の妥当性等をもとに，様々なパターンのモデル

因，嗜好性が影響を与えており，セレクティブである旅客

キャリブレーションを行なった．この試行錯誤の段階では，複数の交通機関を選択肢として認知した上で各交通

GCやトリップ距離も説明変数の候補としたが，適合度が機関のサービスレベル（所要時間，運賃・料金（交通費用）劣る等の理由により，表─4に示すモデルを最終的な推定等）を比較して，合理的に選択を行なっていると考える．な

学術研究論文Vol.17 No.1 2014 Spring 運輸政策研究005

潜在的な意識
鉄道が好き／嫌い？

【step1】選択肢の選別（絞込み）
複数の選択肢を認知（sel）

G0

定時性を
重視？

幹線鉄道しかG
利用したくない（Rcap） 1

荷物の運びやすさを重視？

自動車しかG
利用したくない（Acap） 2

交通サービスレベル

高速バスしかG
利用したくない（Bcap） 3■図 —7

G1＝｛（1）｝：幹線鉄道キャプティブ（Rcap）【step2】交通機関の選択
交通機関の選択結果

とにかく
安さを
重視？

選
‌ 択肢の選別（絞込み）プロセスを考慮した交通機関選択
行動モデルの概念

幹線鉄道
重視度

0.979（3.127）
0.108［Fix］

0.623（9.095）
0.250［Fix］

0.008＊

Xjk：選択肢カテゴリjに関するk番目の説明変数③鉄道嗜好性

αjk：選択肢カテゴリjに関するk番目の説明変数に関する未知パラメータ⑤運搬性

ここで，以下の変数をXjkの候補とする．

⑥プライベート性⑦自動車嗜好性

高速バス
重視度

0.775（6.425）
0.205［fix］■図 — 8・各交通機関に対する重視度mii
機関選択意識因子モデル（図─8）から因子得点として推定される「各交通機関に対する重視度」miiを，キャプ
ティブである確率を説明する変数の候補とする．

⑧廉価性⑨高速バス嗜好性

・重視度相違指標dif
各交通機関の重視度の差分の絶対値の総和の逆数と（ ）内：t値 ［Fix］：モデル識別のための固定パラメータ＊：因子間の相関
適合度指標

（4）
（5）

0.831（9.364）
0.862（9.381）とし，Q（C|Gj）をロジットモデルで表現する（式（4）
（
，5）
）
．

②定時性

④機動性
自動車
重視度

以上の4種類に区分する．旅客がそれぞれの選択肢カテゴ①速達性0.000＊

0.003＊：高速バスキャプティブ（Bcap）
G3＝｛（3）｝リに属する確率を説明する関数を非集計モデルは【step2】のみが対象

0.578（4.203）｝：自動車キャプティブ（Acap）
G2＝｛（2）

定義した重視度相違指標difを作成し，セレクティブにな

GFI：0.978 AGFI：0.960 RMSEA：0.058

る状況を説明する変数とする（式（6））．これは，全ての重機関選択意識因子モデルのパラメータ推定結果

視度が同じ値をとるときには大きくなり（分母＝0で無限

お，選択肢の絞り込みに影響がある意識要因は多岐にわた大），逆に重視度間の差異が大きな場合は小さくなる変数

るため，因子分析により機関選択意識因子モデルを構築しである．セレクティブである確率を説明する関数において，各交通機関に対する重視度指標に集約する（図─8）．

この変数のパラメータが正と推定されれば，重視度相互間の相違が小さく当該旅客が中立的である場合にはセレク

4.2 選択肢の選別プロセスを考慮した交通機関選択行動モデル

ティブになる確率が100％に近づき，逆に相違が大きく当該旅客が中立的でない場合にはセレクティブになる確率の開発

ある旅客が持つ交通機関等の選択肢を確率的に取りが低下することが表現される．

扱う選択モデルは文献10）で提唱されており，基本式は式（6）（3）で表わされる．ここでQ（C|G）は，旅客がある選択肢の集合を持つ確率であり，【step1】選択肢の選別（絞込み）

mii：選択肢iの重視度（i＝1,2,3）に相当する部分である．P（i|C）は交通機関選択確率であ次に【step2】交通機関の選択については，【step1】選択肢の選別（絞込み）において各交通機関のキャプティブでり【step2】交通機関の選択に対応する．
（3）
P（i）：選択肢iを選択する確率

P（i|C）：選択肢集合Cから選択肢iを選択する確率
G：全ての選択肢集合による空集合以外の全ての部分集合はなくセレクティブであると判定される旅客にのみ適用する．セレクティブは複数の選択肢を認識し，各交通機関のサービスレベル等を比較して合理的に利用する交通機関
を選択していると考えられるため，非集計ロジットモデルを適用する（式（7）（，8））．

（例えば，2選択肢｛1，2｝の場合G＝｛（1）（，2）（，1，2）｝）（7）

まず【step1】選択肢の選別（絞込み）について，選択肢（8）

Q（C|G）：Gの中で選択肢集合がCである確率をi＝1（幹線鉄道），2（自動車），3（高速バス）とする．ここ

Yik：選択肢iに関するk番目の説明変数

で2.2節において述べた定義より選択肢のカテゴリGjを

βik：選択肢iに関するk番目の説明変数に関する未知パラ：セレクティブ（sel）
G 0＝｛（1,2,3）｝006

運輸政策研究Vol.17 No.1 2014 Spring

メータ
学術研究論文■表— 5

PLCSモデルのパラメータ推定結果

step

説明変数

パラメータ（t値）

Acap 自動車最小差GC（万円） −2.1978（−7.226）＊＊
高速バス最小差GC（万円） −0.4529（−2.205）＊
2.8640（15.94）＊＊
幹線鉄道重視度 mi1
自動車重視度 mi2
3.0242（16.23）＊＊
高速バス重視度 mi3
2.1545（13.12）＊＊2.7151（7.009）＊＊sel 重視度相違指標 dif【step2】 C
所要時間（時間）−1.1041（−6.489）＊＊
交通機関
大人ひとり交通費用（万円） −2.1691（−3.617）＊＊Cの選択
幹線鉄道定数項−0.6604（−1.419）
R
自動車定数項P（i |C） A−2.4536（−5.209）＊＊
自由度調整済尤度比
0.568
選択結果的中率82.10％
選択肢カテゴリ的中率
59.20％
時間評価値（円/時間）
5,090
サンプル数
1,611

【step1】
Bcap
選択肢の
Rcap
選別
Acap
（絞込み）
Bcap
Q（C |G）

注：Rcap：幹線鉄道キャプティブ Acap：自動車キャプティブ Bcap：高速バスキャ
プティブ sel：セレクティブ C：共通変数 R：幹線鉄道 A：自動車※：5％水準で有意 ※※：1％水準で有意以上により，旅客がキャプティブやセレクティブになる条

幹線鉄道
選択確率
100％

90％
80％

sel

70％

Rcap

60％
50％
40％

Rcap

30％
20％
sel

10％
0％

0

0.2 0.4 0.6 0.81

1.2 1.4 1.6 1.8

22.2

幹線鉄道重視度■図 — 9幹線鉄道重視度の感度分析結果を推定する．

件を考慮できる選択モデルとなる．本モデルは，文献11），（以下，幹線純流動調査と②全国幹線旅客純流動調査13）12）で開発されたキャプティブの存在を表現するPLCモデル

略称する）の第4回調査データ（207生活圏ゾーン発着地（Parameterized Logit Captivityモデル）に旅客がセレク

ベース）により観測されている非業務目的トリップの実

ティブになる要因を表現する関数を組み込んだモデルであ績分担率と①で推定された分担率の乖離を最小にする

ることからPLCSモデル（Parameterized Logit Captivity

補正定数項を求め，以降では補正定数項をモデルに組and Selectivityモデル）と呼ぶこととする．

み込む．なお，ここで求めた補正定数項はAゾーン→B

モデルの適合度やパラメータの統計的有意性等をもとゾーンのODのみを対象としており，他のODで分析を行に試行錯誤でモデルのパラメータ推定を行なった結果，最なう場合は，それぞれのODについて補正定数項を算定

終的に確定したパラメータ推定結果を表─5に示す．自由する必要があることに留意されたい．

度調整済尤度比からみたモデル全体の適合度は高い．こ③感度分析を行なう変数のみを変動させる．

こで，【step1】選択肢の選別（絞込み）においては，交通機

幹線鉄道重視度の感度分析の結果の例を図─9に示関のサービスレベルの差異や交通機関の機関選択意識要

す．全ての交通機関に対する重視度が＝0の場合（差異が因，嗜好性から構成される重視度が，【step2】交通機関のない場合）は旅客がselである確率は100％である．一方で，選択においては交通機関のサービスレベルがそれぞれ統幹線鉄道重視度が大きくなる程，Rcapが増加し，全体の計的有意性を保持していることが見て取れる．

選択確率を押し上げている．幹線鉄道重視度が他の交通

なお本モデルは，【step1】における選 択 肢の 選 別と機関への重視度を引き離して最大値をとるケースでは旅客【step2】における交通機関の選択が独立な事象であるとのがキャプティブである確率はほぼ100％と推定される．
この仮定のもとに成立するものであるが，現時点では，構築したように機関選択意識因子が，旅客がキャプティブであるかモデルが高い適合度を有していることによって，上記の仮否かを決定する過程に与える影響は大きい．

定の妥当性を傍証しているに過ぎない．しかしながら，選PLCSモデルにおいては，対抗交通機関の所要時間・運択肢集合の生成と選択行動に無視しえない相関が存在す

賃・料金等のサービスレベルの変動はセレクティブである

る可能性もあり，今後，相関性の分析や高い相関がある場

旅客にのみ影響を与え，キャプティブ旅客には影響を与え合のモデルの改良について検討を深度化する必要がある．

ない．従って，新幹線の開業等による対抗交通機関からのモーダルシフトは，セレクティブであると推定された旅客

4.3 感度分析

のみに発生するよう推定される．ここで，LOSの感度を通常

ここでは，PLCSモデルにより感度分析を行ない，意思決の非集計ロジット型の交通機関選択モデル（表─3）と定プロセスの特性を分析する．具体例として，Aゾーン（代PLCSモデルとで比較すると，所要時間，運賃・料金ともに

表点：A駅）→Bゾーン（代表点：B駅）の207生活圏ゾーン

PLCSモデルの感度が高い（図─10，図─11）．LOSの変化

間のトリップを想定し，以下の手順で実施する．

にほとんど反応することがないと考えられるキャプティブ

①所要時間と費用に関してはAゾーン→Bゾーンにおける旅客とLOSの変化に比較的に敏感に反応すると想定されLOSデータを，各交通機関に対する重視度については分

るセレクティブ旅客がモデル上で的確にセグメンテーショ

析対象サンプルの標本平均値（＝0）を代入し，分担率ンされていると言えよう．

学術研究論文Vol.17 No.1 2014 Spring 運輸政策研究

007

幹線鉄道
選択確率
50％

45％
40％
35％
30％
25％
20％
15％
10％
5％
0％

ロジットモデル（表─3）

PLCSモデル（表─5）①

シミュレーション旅客数Nの決定③

多次元正規乱数の発生

アンケート調査データ
相関行列②

データの正規変換

閾値パラメータ④

多次元正規乱数の機関選択意識要因・嗜好性データへの変換⑤

機関選択意識因子モデルによる各交通機関への重視度mii の推定
当該ODのサービスレベル
データ⑥ PLCSモデルによる交通機関選択確率の推定

1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
－0.1
－0.2
－0.3
－0.4
－0.5
－0.6
－0.7
－0.8
－0.9
－1

⑦

鉄道所要時間変化量（時間）■図 —10

所要時間の感度比較

推定選択確率の平均化

交通機関分担率の推定値■図 —12

選択行動シミュレーションのフロー■表— 69要因の相関行列表

①
①

幹線鉄道
選択確率
40％

②
③

35％

ロジットモデル（表─3）30％

PLCSモデル（表─5）

25％

④
⑤
⑥
⑦

20％

⑧

②

③

15％

⑨

10％

○数字は図─8における意識要因

5％

④

⑤

⑥

⑦

⑧

⑨

1.00 0.54 0.07 −0.03 −0.03 0.03 −0.07 0.05 −0.05
0.54 1.00 0.10 0.01 0.00 0.06 −0.09 0.11 0.01
0.07 0.10 1.00 0.01 0.02 0.00 0.06 −0.03 0.12
−0.03 0.01 0.01 1.00 0.70 0.50 0.20 0.06 −0.01−0.03 0.00 0.02 0.70 1.00 0.51 0.22 0.14 0.00
0.03 0.06 0.00 0.50 0.51 1.00 0.16 0.09 −0.02−0.07 −0.09 0.06 0.20 0.22 0.16 1.00 0.02 0.13
0.05 0.11 −0.03 0.06 0.14 0.09 0.02 1.00 0.16
−0.05 0.01 0.12 −0.01 0.00 −0.02 0.13 0.16 1.00は正規分布に従って発生していると仮定し，機関選択意
0.5
0.46
0.42
0.38
0.34
0.3
0.26
0.22
0.18
0.14
0.1
0.06
0.02
－0.02
－0.06
－0.1
－0.14
－0.18
－0.22
－0.26
－0.3

0％

幹線鉄道運賃・料金変化量（万円）■図 —11

運賃・料金の感度比較

識要因データ（7段階評価値）
・嗜好性データ（5段階評価値）の9要因について，平均＝0，標準偏差＝1のデータに正規変換する（図─13）．
③9要因の相関行列（9行×9列，表─6）を作成し，この相5──PLCSモデルによる交通機関分担率推定手法の開発
5.1 選択行動シミュレーション手法の開発

関行列に従うN通りの9要因の正規乱数（多次元正規乱数）を生成する．
④上記②の正規変換時に求めた閾値パラメータにより，多次元正規乱数を機関選択意識要因データ（7段階評価

PLCSモデルにおいては，選択肢の選別（絞込み）プロ値）
・嗜好性データ（5段階評価値）に変換する（図─13）．

セスを表現する変数として各交通機関に対する重視度が⑤機関選択意識因子モデル（図─8）により，N人分の旅

重要な変数となるが，これらは機関選択意識要因と嗜好客の各交通機関に対する重視度の推定値を算出する．

性を合成した指標であり，需要動向等を推定する場合，何⑥各交通機関に対する重視度の推定値と分析対象ODにらかの方法により機関選択意識要因と嗜好性に関する状

おける交通機関のサービスレベルデータをPLCSモデル

況を想定する必要がある．しかし，同じ個人属性を持つ旅に代入することで，N人分の機関選択確率を算定する．

客であっても嗜好性や機関選択意識要因に対するばらつ⑦シミュレーションで発生させたN人分の推定選択確率

きが個人間で非常に大きいため，旅行目的や同行者数，同の平均値を，当該ODにおける交通機関分担率の推定

行者の種別，性別，年齢層などの属性と機関選択意識要値とする．

因・嗜好性との間には，ごく一部の例外を除き明確な相関関係を見出すことは困難である．そこで，嗜好性や機関選

5.2 意識要因データの汎用性に関する検討

択意識要因は一定の統計的分布に従って発生しているとシミュレーションに必要な多次元正規乱数を発生させる，モンテカルロ法に準拠した選択行動シミュレー
見做し9）ためには，正規分布に従うと仮定して正規変換された意識ションを開発する（図─12）．シミュレーションは以下の手要因データの相関行列が必要となる．現状では，アンケー

順に従って実施する．

ト調査データから相関行列を算定することになるが，地域①シミュレーションで発生させる旅客数Nを決定する．

や交通施設整備状況等によって意識要因の分布が異なっ②利用実態調査で観測された機関選択意識要因・嗜好性ている可能性もある．そこで調査データにより算定される

008

運輸政策研究Vol.17 No.1 2014 Spring

学術研究論文乱数0.55を＋4に変換し，機関選択意識因子モデル（図─8）へ入力

■表—7

＋4
④

0.55

多次元正規乱数

35％

正規分布

重心位置

15％
15％
－1.04 －0.52

20％

0

15％
0.39

閾値パラメータ1.04

0－1.55 －0.76 －0.06
②

②

＋2
嫌い

②

＋3
どちら
でもない
（35％）

地域グループの区分（全国調査データ）

地域グループ

0.69

1.55

②

＋4
好き

正規変換したデータ②＋5 観測した意識データ
とても好き（15％）（サンプルに占める割合）

＋1
とても
嫌い
（15％）

（15％）

■図 —13

データ変換のイメージ（図─12の②および④）（20％）

相関行列の汎用性を検証する．具体的には，調査データ全体の相関行列と特定地域等における相関行列が同等と見做し得るかを統計的に検定することで，シミュレーションに汎用的に適用可能なデータを見出す．
ここでは，同一の変数群が観測されている2つのグループ間において，相関行列が同等であるかを検定するボック
スのM検定により検証を行なう．ボックスのM検定では，各比較ケースにおける検定統計量χ02値がχ2値よりも小さい（χ02<χ2）場合は，両グループの相関行列に統計的な差異があるとは言えないと判断される．なお意識要因データは，シミュレーションに適用する際と同様に，各グループにおいて正規化（平均0，標準偏差1）を行なう．
まず，PLCSモデルの構築に適用した全国調査データの1,611サンプルについて，機関選択意識因子モデル（図─8）における9変数に関する検定を行なう．ここで世帯・個人属含まれる都府県

東北地方

青森県，岩手県，宮城県，秋田県，山形県，福島県

関東地方

茨城県，栃木県，群馬県，埼玉県，千葉県，東京都，
神奈川県

中部地方

新潟県，富山県，石川県，福井県，山梨県，長野県，岐阜県，静岡県，愛知県，三重県

近畿地方

滋賀県，京都府，大阪府，兵庫県，奈良県，和歌山県

中国地方

鳥取県，島根県，岡山県，広島県，山口県

四国地方

徳島県，香川県，愛媛県，高知県

九州地方

福岡県，佐賀県，長崎県，熊本県，大分県，宮崎県，
鹿児島県

首都圏

東京都，埼玉県，神奈川県，千葉県

中京圏

愛知県，三重県，岐阜県

関西圏

大阪府，京都府，兵庫県，奈良県

3大都市圏以外

3大都市圏以外の県■表— 8相関行列の同等性に関する検定結果（全国調査データ）

No.

比較
グループ1
区分 （ ）：サンプル数

1
2
3

距離帯 ALL（1,611） 近距離帯（570）ALL（1,611） 中距離帯（833）
ALL（1,611） 長距離帯（208）

4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

グループ2
（ ）：サンプル数

χ02値

検定結果
＊
＊
＊

41.5580
25.267954.1621
居住地 ALL（1,611） 東北地方（111）38.0715ALL（1,611） 関東地方（605）
18.7008
ALL（1,611） 中部地方（282）35.4634
ALL（1,611） 近畿地方（331）47.0183
ALL（1,611） 中国地方（115）41.1760
ALL（1,611） 四国地方（52）45.0279
ALL（1,611） 九州地方（115）39.5699
ALL（1,611） 首都圏（565）
21.6262
ALL（1,611） 中京圏（157）
28.7444
ALL（1,611） 関西圏（600）
23.8065
ALL（1,611） 3大都市圏以外（289） 29.4124
新幹線 ALL（1,611） 新幹線利用可（1,423） 2.3525
ALL（1,611） 新幹線利用不可（188） 37.2449

＊
＊
＊
＊
＊
＊
＊
＊
＊
＊
＊
＊
＊

自由度：45，χ2値（5％有意水準）：61.6562，＊：差異があるとは言えない

■表— 9

No.
17
18
19

相関行列の同等性に関する検定結果（Z地方調査データ）

比較
区分

グループ1
（ ）：サンプル数

グループ2（ ）：サンプル数

χ02値

検定結果

Z地方

南Z＋西Z（416）
南Z＋西Z（416）
南Z（211）

南Z（211）
西Z（205）
西Z（205）16.8925
18.0679
50.9587＊＊＊

自由度：45，χ2値（5％有意水準）：61.6562，＊：差異があるとは言えない性等のミクロな属性毎の検定が有益な知見をもたらすことも期待できるが，開発モデルによるゾーン間分担率推定にデータ（ALL）による相関行列と各グループの相関行列とのおいては，207生活圏ゾーンや市区町村単位といったマクロ間に差異があるとは言えないと統計的に判定される．ただなゾーン設定となるため，ミクロな世帯・個人属性の考慮はし，以上の分析結果は全国の居住者を対象としたインター

難しい．そこで本研究では，世帯・個人属性毎の検証は今

ネット調査としては小規模なデータ（N＝1,611）に基づく検後の課題とし，まずはマクロな地域属性毎の差異の検定に定であるため，今後，十分に大規模なサンプルを取得して母主眼を置く．全国調査データを主に地域別の数種類のグ集団代表性等に関する検証を行なう必要があろう．

ループに分け（表─7），全国調査データの相関行列とそれ更に詳細な地域区分による相関行列の同等性を検定す

ぞれの相関行列に関してボックスのM検定を行なった結果るために，
Z地方調査データからデータ欠損のないサンプルを表─8に示す．No.1～No.3では，分析対象サンプルを片道（南Z地方：211サンプル，西Z地方：205サンプル）を抽出し，トリップ距離300km未満の近距離帯グループ，300km以上～

機関選択意識因子モデル（図─8）における9変数に関す

600km未満の中距離帯グループ，600km以上の長距離帯グる相関行列の統計的検定を行なう．検定結果を表─9にループに分け，全国調査データ（ALL）の相関行列と比較し示すが，同じZ地方においても地域間で相関行列に差異がている．No.4～No.14では全国調査データ（ALL）と居住地

あるとは言えないと統計的に判定される．以上の検定結果

グループの相関行列を，No.15～No.16では全国調査データから判断すれば，トリップ距離，居住地，新幹線の利用可（ALL）と新幹線利用可／不可（新幹線の有／無）グループ

否（新幹線の有／無）に関わらず，PLCSモデルの構築に用の相関行列を比較している．いずれにおいても全国調査

いた全国データ（N＝1,611）による相関行列は統計的に一

学術研究論文Vol.17 No.1 2014 Spring 運輸政策研究009

般性を保持しており，シミュレーションを実施する際に汎■表—10用的に適用可能であると言える．従って，以降のシミュレー

分析対象線区

開業年

高崎・長野

1997年

新八代・
鹿児島中央

2004年

盛岡・八戸

2002年

ションではPLCSモデルの構築に用いた全国データ（N＝1,611）による相関行列を適用する．
5.3 交通機関分担率の事後推定によるモデルの妥当性の検討

分析対象線区における使用データ等の年次定数項補正に適用する
幹線純流動データ

実績値の算出に
分担率の
適用する
推定年次
幹線純流動データ

第2回調査（1995年）
第3回調査（2000年）
第3回調査（2000年）

第3回調査（2000年）
第4回調査（2005年）
第4回調査（2005年）

2000年
2005年
2005年

ここでは，幹線鉄道のサービスレベルが向上した代表的ODのうち，新幹線の開業前に幹線鉄道，高速バス，自動車の競合が生じていた代表的な5ODを対象とし，開発した分担率推定手法により新幹線開業後の現況分担率の推定を行ない，これらと実績分担率とを対比することでモデルの妥当性を検証する．ここでモデルによる現況分担率の推

新幹線の分担率な事例として近年開業した整備新幹線路線3線に関連した

100％
90％
80％
70％
60％
50％
40％
30％
20％
10％
0％

定にあたっては，対象のOD毎に新幹線開業前の実績分担
率とモデルによる推定分担率の乖離を最小にする補正定数項を算出し，これをモデルに組み込んだ上で，新幹線開業後のLOSデータ等により現況の分担率を推定する．なお，
新幹線開業前後の実績分担率は，それぞれ直近の幹線純

開業区間

実績値
開発手法による推定値
ロジットモデル（表─3）による推定値

仙台市
東京23区＊ 多摩ゾーン＊ 熊本市
盛岡市⇔ 長野市 ⇔長野市 ⇔鹿児島市 ⇔八戸市 ⇔八戸市
新八代・
高崎・長野
盛岡・八戸
鹿児島中央

片道トリップ 約230km 約270km
距離＊207生活圏ゾーン■図 —14約170km

約280km

約90km

新幹線分担率の推定精度の検証結果

流動調査13）の個票データから当該ODのトリップを抽出し，拡大係数を集計して算出している．それぞれの分析対象線

筆者らが開発した日常生活圏内における新幹線需要予測区におけるデータ等の年次を表─10に示す．例えば2004年

モデル14），15）が適しているものと考えられる．

に開業した新八代・鹿児島中央に関するODにおける検証
では，補正定数項の算定には開業前直近の第3回調査デー
タ（2000年）を適用する．また分担率の推定対象は開業後
直近の第4回調査（2005年）と同時期とし，推定値と対比す
る実績値は第4回調査から集計している．

6──結論
本研究では，所要時間や運賃・料金等に対する幹線鉄道事業者の施策検討を支援するツールの実現を目指し，幹分析対象ODにおける新幹線分担率の実績値，開発手線鉄道，自動車，高速バスの3交通機関における交通機関

法による推定値，非集計ロジットモデル（表─3）による推選択問題を対象として，新たな交通機関分担率推定手法

定値を図─14に示す．一般に幹線鉄道，自動車，高速バスを開発した．具体的には，まず，幹線交通機関の利用実態の競合が観測されやすい片道100～300km程度の距離帯調査を行ない，①交通機関の選択行動は「選択肢の選別においては，開発した手法により新幹線の開業後の比較（絞込み）」プロセスを経て，複数の交通機関が選択肢と的短い期間に発生した交通機関分担率の全体的な変化なった場合に「交通機関の選択」が行なわれているという，を，これまでに十分な適用実績があるロジットモデルに遜

二段階の意思決定プロセスと見做す必要があること，色のない程度の精度もしくは上回る精度で推定できること②旅客の「選択肢の選別（絞込み）」に対しては，機関選が示されている．4.3節において示したとおりPLCSモデル

択意識因子とLOSの相違が有意な影響を与えていること

は，キャプティブとセレクティブを判別した上で，LOSの変等の選択行動特性を示した．次いで，旅客の潜在的な意化に比較的に敏感に反応するセレクティブに対する感度

識等により予め選択肢が絞り込まれる選択肢の選別プロ分析を実施することができる．以上より本研究で開発したセスを考慮した交通機関選択モデル（PLCSモデル）とこの手法は，全般的な分担率の推定精度を確保した上で，よりモデルによる交通機関分担率推定手法を開発した．開発

適切な感度分析を実施可能であり，例えば，新幹線開業後した手法は，片道100～300km程度のODにおいて，これまの数年間における運賃・料金施策の検討等を支援するツー

でに十分な適用実績があるロジットモデルに遜色のない

ルとなり得ると考える．

分担率の推定精度を持ちつつ，セレクティブに対する運賃・

一方で，片道100km未満のODにおいては，推定精度が料金等に対する感度分析を適切に実施することができる．

良好であるとは言い難い．このような短距離ODにおいて現時点では，例えば新幹線開業後の数年間を対象としたは，本研究のモデルにおいて想定した3交通機関の競合

運賃・料金施策の検討を支援するツールとして有用な手法

関係とは異なる状況になっている可能性があり，むしろ，を開発したと結論付けられる．

010

運輸政策研究Vol.17 No.1 2014 Spring

学術研究論文今後の課題としては，2010年に実施された最新の第5回全国幹線旅客純流動調査データ等も活用し，例えば新幹線開業後の中・長期にわたる分担率の推定精度の検証を進める必要がある．また，新幹線開業前後において意思決定プロ
セスの変化が生じているか否かをパネル調査などで観測すること等により，本研究で開発したPLCSモデルの妥当性の検証を積み重ねることが重要であると考える．更には，幹線鉄道へのモーダルシフトを推進するためには，交通機関選
択行動に多大な影響を与えている実態が判明した旅客の嗜
好性の形成過程に関する研究や，数多く存在するモードキャ
プティブの解凍方策に関する研究等の旅客の意思決定プロ
セスをミクロに分析する研究の推進が必要であろう．
一方，マクロな視点からは，幹線交通ネットワークの評も精力的に進められてい価や最適化等に関する研究16）−18）
る．遂に世界でも例を見ない人口減少時代に突入した我が国における幹線交通ネットワークのあり方を探るという文脈において，今後，ますます研究の重要性が高まると考える．現在のところ，分析の前提となる需要モデルについて方策に関する研究”，「土木計画学研究・論文集」，No. 17，pp. 745-750．
3）Shibata, M. Muto, M. and Uchiyama, H.［2001］“，A Modal Split Model forInter-regional Travelers on Holidays with the Consideration of Intangible
Factors”，Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies,Vol. 4, No. 3, pp. 301-313.
4）武藤雅威・柴田宗典・日比野直彦・内山久雄［2004］“，主観的意識に着目した
休日の幹線交通機関選択行動に関する研究”，「運輸政策研究」，Vol. 6，No.
4，pp. 2-11．
5）柴田宗典・内山久雄［2009］“，幹線旅客の交通機関選択行動における意思決定プロセスのモデル化に関する研究”，「土木計画学研究・論文集」，Vol. 26，
No. 3，pp. 457-468．
6）奥村誠・中川大・山口勝弘・土谷和之・奥村泰宏・日野智・塚井誠人［2002］，“都市間交通の分析と評価の課題”，「 土木計画学研究・講演集」，Vol. 25，
pp. 849-852．
7）東京大学空間情報科学研究センター，“CSVアドレスマッチングサービス”（，オンライン），http://newspat.csis.u-tokyo.ac.jp/geocode/，2013/10/17．
8）国土交通省政策統括官室，“総合交通分析システム（NITAS）”（，オンライン），
http://www.mlit.go.jp/seisakutokatsu/soukou/nitas/110701NITAS.pdf，
2013/10/17．
9）池田裕［1986］“，継次範疇法とその応用”，「人間工学」，Vol. 22，No. 4，pp.
185-190．
10）Manski, C.［1977］“， The Structure of Random Utility Models”，
Theoryand Decision, Vol. 8, pp. 229-257．
11）Swait, J., Bev-Akiva, M.［1987］“，Incorporating Random Constraints in
Discrete Models of Choice Set Generation”，
Transportation Research-B,
Vol. 21 B, No. 2, pp. 91-102．

は，従来型の非集計モデルが適用されているが，非集計モ12）Swait, J., Bev-Akiva, M.［1987］“，Empirical Test of a Constrained Choice

デルでは十分に表現することができない特性を持つ非業

Discrete Model: Mode choice in SÃO PAULO, BRAZIL”，
Transportation

務目的の需要に対してはPLCSモデルの適用も十分に考え

13）国土交通省，“全国幹線旅客純流動調査”（，オンライン），http://www.mlit.go.

られる．今後，幹線交通ネットワーク評価等を念頭においた適用可能性に関する検討も重要な課題である．

Research-B, Vol. 21 B, No. 2, pp. 103-115．
jp/sogoseisaku/soukou/sogoseisaku_soukou_fr_000016.html，2013/10/17．
14）柴田宗典・武藤雅威［2007］“，日常生活の足としての新幹線の利用実態と需
要特性”，「鉄道力学論文集」，第11号，pp. 81-86．
15）柴田宗典・武藤雅威［2008］“，日常生活圏における新幹線の旅客需要予測モ

謝辞：Z地方調査の実施にあたっては，九州大学交通シスデルの開発”，「鉄道力学論文集」，第12号，pp. 1-6．
16）村上直樹・竹内太郎・奥村誠・塚井誠人［2006］“，航空との補完的サービス

テム工学研究室の角知憲教授（当時），大枝良直准教授，を考慮した最適鉄道運行計画”，「土木計画学研究・論文集」，Vol. 23，No. 3，

松永千晶助教のご協力を賜った．また匿名の査読者には，

pp. 629-634．

投稿時に本論文が抱えていた問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．

17）下原祥平・長谷部知行・金子雄一郎・島崎敏一［2010］“，高速バスを考慮した都市間交通ネットワークの利用者便益の推計”，「 土木計画学研究・論文
集」，Vol. 27，pp. 409-416．
18）Okunobo, N., Shibata, M., Uchiyama, H. and Terabe, S.［2010］“，A Study
on Service Supply Planning of Inter-Regional Transportation Network

参考文献

with the Help of Multi-Objective Optimization Method”，
Proceedings1）例えば 下原祥平・金子雄一郎・島崎敏一［2011］“全国幹線旅客純流動デー

Media of the 12th World Conference on Transport Research, 2517.

タを用いた近距離高速バスの需要特性分析”，「第31回交通工学研究発表会
論文集」，pp. 481-486．

（原稿受付

2013年11月5日）

2）武藤雅威・内山久雄［2000］“，休日の旅客動向に基づく幹線鉄道のサービス

An Estimation Method of Modal Share of Inter-city Express Train with Consideration of Latent Preference forTransportation Modes and Screening Process for Choice Alternatives
By Munenori SHIBATA, Daiki OKUDA, Masai MUTO and Takamasa SUZUKI
This study tries to develop an estimation method of modal share of inter-city express trains focusing on mode choice
behavior on inter-regional trips. Firstly, the paper indicates that most of travelers are mode captive, recognizing only one
transportation mode as an alternative on their mode choice behavior, and latent preference factors have impact on thegeneration of mode captive. Then, this study tries to develop PLCS（Parameterized Logit Captivity and Selectivity）model todescribe mode choice behavior more appropriately and this study also shows that the developed simulation method with
PLCS model estimates the modal share with sufficient accuracy.
Key Words : ‌inter-city express train, estimation method of modal share, alternative screening process, latent preference
for transportation modes

学術研究論文Vol.17 No.1 2014 Spring 運輸政策研究011