土木学会論文集D3 (土木計画学), Vol.67, No.5 (土木計画学研究・論文集第28巻), I̲531-I̲540, 2011.

PT調査実務における土地利用・公共交通LOSの内生変化を加味した
交通需要予測手法の提案と活用笈田翔平1・菊池輝2・平見憲司3・井上紳一4・藤井聡51学生会員

京都大学大学院工学研究科（〒615-8540 京都市西京区京都大学桂4）E-mail: oida@trans.kuciv.kyoto-u.ac.jp

2正会員

東北工業大学工学部（〒982-8577 仙台市太白区八木山香澄町35-1）
E-mail: akikuchi@tohtech.ac.jp

3正会員(財)計量計画研究所（〒162-0845 東京都新宿区市谷本村町2-9）E-mail: khirami@ibs.or.jp

4正会員(財)計量計画研究所（〒162-0845 東京都新宿区市谷本村町2-9）E-mail: sinoue@ibs.or.jp

5正会員

京都大学大学院工学研究科（〒615-8540 京都市西京区京都大学桂4）E-mail: fujii@trans.kuciv.kyoto-u.ac.jp

これまでの交通需要予測においては，将来予測の際，外生的に設定した前提条件(土地利用，LOS等の入力データ)を予測システムにインプットし，その諸水準に基づいて需要量をアウトプットする，という方法が採用されてきた．しかしながら，交通需要もまた前提条件に影響を及ぼすという相互作用が考えられる．そこで本研究では，交通需要の変化に伴う前提条件の変化を加味した上で交通需要を推計するシステ
ムとして，従来型の四段階推計法を改良した「交通・土地利用・公共交通LOS簡易型統合モデル」を構築した．そして，それらを需要予測実務に適用した結果，外生的に設定した前提条件の諸水準は交通需要と整合していないことが分かり，実務においては前提条件の水準を過大に見込み，その結果として交通需要を過大に評価している傾向があることが示された．

Key Words : prediction error, input data, 4 steps method, person trip survey

1. はじめに(1) 需要予測において土地利用と公共交通LOSの内生変化を考慮することの意味
総合交通計画のための交通需要予測手法として広く一般に定着している「四段階推計法」は，これまでに様々な問題点が提起・修正され，近年ではこれに代替する先進予測技術例えば1),2),3),4)の開発研究に視線が注がれるようになった．しかしながらその一方で，分析概念の単純さかつ明快さ故に，実務的にも四段階推計法に代替する予測
手法は浸透しておらず，今日でもなお典型手法として活用され続けている．
従来，将来時点の交通需要を予測する際には，交通需要予測モデルへの入力データとして，将来時点の土地利用(人口配置)パターンや交通ネットワーク水準等を，過去から現況のトレンド等を踏まえた諸計画を基に設定し，これらよりシナリオを複数構成し，外生的に別途用意するという方法が採用されてきた．しかしながら，将来予測の前提条件として用意した土地利用パターンや交通ネットワーク水準は，交通需要の水準にも依存して変化するものである．例えば，仮に「将来，人口が都市中心部に現況＋X％集約する」というシナリオを想定して交通需要を推計したとしても，将来それに見合う交通サービスが提供されていなければ人口の集積は現実的には見込
めず，“X％”という設定は根拠に乏しい値となる．し
たがって，一般的な交通需要予測システム(四段階推計法)を用いて，所与の交通サービス水準に応じた交通需要の変化を考慮すると同時に「交通需要の変化に伴う交通サービス水準の変化や，土地利用の変化」を内生的に取り扱い，それらを同時に考慮した上で将来の交通需要

I_531

を推計することの方がより望ましいものであると考えられる．すなわち，交通需要が土地利用や交通サービス水
準に及ぼす影響を加味しながら交通需要を予測する解析
モデルを採用することで，より適切な需要予測結果が得られると考えられる．また，こうしたモデルによって，
例えば，公共交通の衰退による駅前の衰退と，駅前の衰
退による公共交通の衰退というスパイラルによる公共交
通需要の大幅な落ち込みや，商業土地利用の郊外化に伴う郊外への自動車集中買い物交通の増進とそれに伴う郊外の商業土地利用の増進というスパイラルを通した自動車交通による郊外化の促進といった諸現象を，モデル上で再現することが可能になるものと期待できる．

ものは，さらに以下の 3 種類に分類することができよう．
b1) モデル作成時に用いたデータに起因する誤差b2) モデル作成に考慮すべき要因の欠如に伴う誤差
b3) 予測の前提条件の誤り
ここに，b1)モデル作成時に用いたデータに起因する誤差はモデル作成時の取得データそのものに属する誤差であり，b2)モデル作成に考慮すべき要因の欠如に伴う誤差とは本来モデルに取り込むべき説明変数が考慮されていない等の，取得可能データ量(範囲)の限界のことである．また，b3)予測の前提条件の誤りとは，外生的に設定した将来予測の前提条件の諸水準と実績値(将来の実際の値)の乖離のことで，一般に長期予測になるほど前提条件の根拠の質が低下する．このb3)の問題は，物理的な制約が大きいb1)，b2)に比して，改良の余地が残されているものだと言えよう．このように，モデル構造の精緻さに関わらず，これらb1)～b3)の入力データに関わる誤差を起因として予測誤差が発生するのは，言わば当然の帰結である．
こうした需要予測に用いる入力データに着眼した研究として，実務レベルでは，東海道新幹線の需要予測誤差について言及した土井・柴田12)の研究，千葉都市モノレールの需要予測誤差を取り上げた報告事例13)がある．また，小泉14)は鉄道新線の需要予測を事例に予測誤差の発生要因分析を行っており，予測モデルに起因して生じた誤差に比して予測の前提条件の設定水準に起因して生じた誤差の方が多大であると報告している．さらに，森川ら15)は，新交通システムの需要予測誤差を事例として取り上げ，ニュータウン入居者数の予測誤差を発端に各推計段階で誤差が拡大したことを明らかにし，予測の前提
条件が適切であれば予測結果は実績値に大きく近づいたと報告している．これらは，モデル構造が原因で生じる誤差は前提条件が原因で生じる誤差に比して相対的に小さく，前提条件の水準が適切でないために誤差が拡大することを示した有力な実証分析結果である．

(2) 交通需要予測誤差の原因
交通需要予測のための数理統計モデルの開発やその修正をテーマとした研究は旧来より様々に展開されているが，それらの多くは「予測誤差の最小化」を目途として展開されてきたと言えよう．
ここで，簡単に，予測誤差の発生原因を整理すると，
a)予測モデルの誤り，b)入力データの誤りの2種類に大別することができる．これまでに蓄積されてきた需要予測研究もこれらの修正のためであったと言える．
a) 予測モデルの誤り予測モデルの誤りをさらに細かく分類すると，モデル構造の誤り，パラメータの推定誤差，パラメータ値の時
間的空間的変化等が含まれる．これまでに蓄積されてきた大概の需要予測研究は，多様なモデルの提案も含め，予測モデルの誤りを修正するために展開されてきたと言える．その一例に，近年盛んに展開されている先進予測技術の開発研究として，代表的なものに，Anas1),2)による経済学的行動原理を取り入れたモデル，それを応用した
Morisugi & Ohno5)，宮城ら6)，そして山崎ら7)のものが挙げられる．また，土地利用と交通の統合的実用モデルとして開発されたMEPLANモデル8)は海外の実務にも応用されており，我が国でも東京圏や京阪神圏において大規模(3) 交通需要予測モデルの現状なモデルが構築されている9),10)．さらに，近年では，都前述したように，先進予測技術としての土地利用・交
市構造・交通体系・環境負荷・経済の相互作用を考慮し通統合モデルは，我が国の実務レベルでは必ずしも十分た統合モデル(応用都市経済モデル)も開発されており，に活用されているとは言い難い，というのが現状である．
国内では上田ら3),4)が先駆的である．
その背景には，都市圏パーソン・トリップ調査(以下，
しかしながら，計算負荷や理論的な一貫性の面から多都市圏PT調査)における需要予測実務では，都市圏全体
くの課題が指摘されており，我が国の実務レベルでの適
11)にわたる数多くのゾーンを取り扱いつつ，発生，分布，用は限定されているというのが実情である ．
分担，そして経路配分交通までを詳細に分析し，しかもb) 入力データの誤り
それを適切に拡大することで別途測定されている様々な入力データの誤りは，予測モデルに投入するインプッ
集計データと整合することを制約として需要解析がなさト値に含まれる誤差で，人口や交通サービス水準等の変数が将来予測の前提条件として外生的に設定される場合， れている一方で，理論的に精緻なモデルでは，そうした制約に適合させることが必ずしも容易ではない，という
その設定値そのものが需要予測誤差の主要因となる．
実情がある．無論，それはあくまでも「容易ではない」
ここで，予測誤差に内在する「入力データ」に関わる

I_532

ということであって「可能」であることは間違いない．
したがって，実務者側に高い動機があれば，そうした制約内であっても精緻なモデルを活用することは当然ながら可能である．とはいえ，実務的には時間的制約や予算的制約等の現実的な制約が存在する中，高い動機だけでは乗り越えられないハードルが存在するケースも皆無とは言えない．
したがって結局は，そうした実情故に，ここ十数年，理論的・学術的に開発されてきた様々な諸モデルの考え方が実務の需要予測モデルには必ずしも十分に反映されておらず，未だに四段階推計法を基調としたものが活用され続けているのだと言うことができるだろう．そして
それ故に，先に述べた様々な交通・土地利用統合モデル
も，都市圏PT調査における需要予測実務に活用されていないのである．

していると報告されているからである 12)~15)．また，上で触れたように，都心衰退や郊外化の進行の背景にある「交通と土地利用のスパイラルの問題」を考慮すること
が，コンパクトシティや低炭素化を標榜する昨今の都市交通計画においてとりわけ重要であろうとも考えた．
こうした背景から，本研究では，土地利用と公共交通
LOS を「内生化」することでその問題を緩和することが可能であろうと考え，内生化を図るために，プラグマ
ティズムの考え方を踏まえた上で，「既存の四段階推計法をベースとして，それを一部拡張する」というアプローチを採用することとした．言うまでもなく，先に引用したように，交通モデルと土地利用モデルを統合する方法は様々に展開されてきているが，既に指摘したように，
それらを実務の現場に直接導入することは必ずしも容易ではない．しかも，公共交通 LOS の内生化を図るとなると，その容易性はさらに低下するものと危惧される．
こうした認識の下，本研究では，既往の実務で活用されている四段階推計法を，土地利用と公共交通 LOS を内生的に取り扱うことが可能な方向に拡張・改良することで，土地利用と公共交通 LOS の内生的変化を簡易的に加味しつつ交通需要を推計する予測手法を提案するとともに，それを西遠都市圏の交通需要予測実務に適用することとした．そして，その適用を通じてさらなるモデ
ル改善に向けて必要な課題を整理することを目的とした．

(4) 需要予測モデルの研究の在り方について言うまでもなく，交通需要予測モデルは単なる“モデル”であるが故に，必ず現実と乖離する側面を持ち，したがって，需要予測の誤差を避けることはできない．それ故，交通需要予測モデルの改善を考えた時，あらゆる側面において無限の改善を図ることが可能である．それにも関わらず，長年に渡って漫然と需要予測モデルの精緻化作業を続けたとしても，諸モデルが一人ひとりの行動を悉く説明するということが原理的に不可能である以
上，その修正作業は永遠に終結することは無い．したが
2. 従来型の交通需要予測フローとの相違って，需要予測モデル研究は，常にこうした不毛性に付きまとわれることとなる．
都市圏 PT 調査データに基づく一般的な交通需要予測
そこで，本研究では，需要予測モデル研究につきまとにおいては，かねてより，将来の土地利用パターンと交うそうした不毛性を回避するためのひとつの方略として， 通ネットワーク水準を所与として外生的に設定し，それ「実務に直接活用できる技術を開発し，それを実務の中らの値に基づき予測年次の交通需要量を推計する，といで実際に活用することを通じて，実務の質的改善を図る」 う方法が採用されてきた(図-1 参照)．しかしながら，前という『プラグマティズム(Pragmatism)16)』の戦略を採用
土地利用（人口配置）
交通ネットワーク条件
することとした．こうしたプラグマティズムの考え方を
（所与）
（所与）
念頭に置くことで，無限に考えられるモデル改善方針の
交通需要予測モデル
中から，とりわけ実務上の質的改善にとって重要であろうと思われるものを抽出し，それを改善する，という研
交通需要量
究方針が与えられることとなる．しかも，実際に実務で図-1 従来型の交通需要予測フロー
活用することを前提とすることから，現場において要請（定量的な推計値（定量的な推計値
されるすべての制約条件(例えば，技術的，予算的，時により再設定）により再設定）間的制約等，あらゆる制約条件)を加味したモデル改善
土地利用（人口配置）
交通ネットワーク条件
が可能となる．
（所与）（所与）
そこで，こうした視点を踏まえたとき，現状の四段階
土地利用モデル
交通需要予測モデル
公共交通LOSモデル
推計法に基づく需要予測における，とりわけ重大な問題
は「入力データの妥当性(将来予測に用いる前提条件の交通需要量妥当性)」であるという点に着目した．これは，上述し手段別分担交通量
ゾーン集中交通量
たように，需要予測の実際の精度は，「モデル構造の精
図-2 本研究で構築した交通需要予測フロー
緻さ」よりも「入力データの妥当性」により大きく依存

I_533

述したように，交通需要量もまた土地利用パターンや交ことができない各ゾーン毎の誤差の一部は時間に対して
通ネットワーク水準に影響を及ぼすという相互作用が考定常的であると仮定するものである．すなわち，本モデえられる．この相互作用を厳密に考慮するためには，前
ルは，各変数間に次のような関係を仮定するものである．
章でも触れたように，“均衡分析”の考え方を援用する
Y N ,i = β − Y N −,i + β s− X N −,i + β s X N ,i + ε i ∀N , ∀i
(1)アプローチが考えられるものの，現時点では諸種の実務
ここに，Yは土地利用(人口配置)データ，Xは目的別集中的な制約により，すぐにそれを実務的に導入することは
交通量ベクトル，βはパラメータ，εは誤差項である．ま
容易ではない．
た，Nは基準年次(N＋は将来，N－は過去を意味する)，i
ついては，本研究で構築するモデルシステムは，四段はゾーン，sはトリップ目的の種類を表す添え字である[1]．
階推計法を拡張するものであり，Martinez(1992)17)における五段階推計モデル(5-stage land-use transport model)の考え(2) パラメータ推定方を採用することとした．すなわち，図-1 に示した従このモデルにおけるパラメータ，ならびに，各ゾーン
来型の交通需要予測システムに，システムにおいて算定毎の誤差項については，既にデータとして得られている
される交通需要量を基に土地利用パターンや交通ネット
Y，X のデータ(Y は各種人口データ，X については過去
ワーク水準を再設定するモデル(以下，前者を土地利用の集中交通量及び集中交通量変化分[XN,i- XN-,i]を導入)に基モデル，後者を公共交通 LOS 変化モデルと呼称)を構築
づいて推定した．パラメータ推定結果を表-1 に示す．
し，それを図-2 のような形で既存のシステムに付け加それぞれにおいて，調整済み決定係数は十分高く，各えることで，交通需要が土地利用と公共交通 LOS にそパラメータも有意となっており，適切な予測モデルを構
れぞれ及ぼす影響を加味した上で交通需要量を推計する
築できたと言える．なお，パラメータ推定にあたっては，
モデルシステムを構築することとした．
第 2 回西遠都市圏 PT 調査(昭和 60 年)による人口データ
なお本研究は，考え方としては古典的な手法を用いてと集中 交通量，第 4 回西遠都市圏 PT 調査(平成 19 年)にいるものであるが，それをプラグマティズムの考え方による集中交通量を用いた．また，ゾーン別就業者数(第 1
基づいて現実的に活用可能なモデルを作成することを目
次従業人口については，第 1 次就業人口と等値として扱指すものである．したがって，本研究の意義は以上に述う)および学生数はゾーン別夜間人口と連動して算出す
べてきたような「実務上，考慮することが必要とされるることとしているため，土地利用モデルによる予測の対プロセス(本研究の場合は，交通流の変化に伴って土地象外とした．
利用と交通ネットワーク条件が変化する，というプロセス)を考慮可能としつつ，実務上必要となるアウトプッt
人口配置
目的別集中量
誤差項
ト(交通量)の算定を可能とするモデルを構築する」とい過去PT実施時YN −,iX N − ,iう点にある．その上で，本研究ではそれを構築するのみ
β s−−
β
ならず実務の中で適用し，その適用実績の創出を試みる
基準年次
YN ,i
X N ,iβs
εi
と共にそのモデルのアウトプットの挙動が合理的に解釈−−
ββs
しうるものであるか否かを検討することを通して，本モ
βs
予測年次
Y
X ' N + ,i ε i + ε ∗ N + , i
N + ,iデルを提案することの意義の有無を確認するものである．
また，五段階推計モデルの考え方はこれまで様々に活
図-3 土地利用モデルの仮定用されてきている(c.f. Sivakumar(2007)18), Bowman(2006)19),
表-1 土地利用モデルのパラメータ推定結果
Wegener(2004)20))が，それらとの対比で本モデルの特徴を
独立変数
夜間人口 第2次産業従業者数
第3次産業従業者数
付言するなら，交通流の変化に伴う土地利用の変化のみ
S60 夜間人口
1.068－－(+45.12)†［千人］
ならず，交通流の変化に伴う交通サービスレベルの変化
S60 第2次産業従業者数
0.804
－
－
を内生的に取り扱う点にその特徴を見出すことができる(+16.44)†［千人］
S60 第3次産業従業者数
0.662
パ
ものと考えられる．
－－(+10.75)†ーラメ

3. 土地利用モデルの構築(1) モデルの仮定
ここで構築するモデルは，図-3に示したように「基準年次の人口配置は，基準年次の交通状況，及び過去の人
口配置・交通状況に依存する」と仮定し，かつ，その相互関係を表すパラメータ，ならびに，モデルで説明する

I_534

タ
及
び
ｔ
値

［千人］

S60 帰宅目的集中交通量［千人/日］
S60 私事目的集中交通量［千人/日］
S60 業務目的集中交通量［千人/日］

－

－

－

－

－

-0.131(-5.96)†0.260(+7.12)†

0.341

0.529

(+5.16)†(+7.64)†

私事目的集中交通量変化分

0.219-0.0670.139［千人/日］(+3.95)†(-2.27)‡(+5.50)†

業務目的集中交通量変化分［千人/日］

－

0.680

0.556

(+5.52)†(+5.78)†

サンプル数

143

143

143

調整済み決定係数

0.961

0.879

0.943

※括弧内の値はt 値．†：両側危険率1％で有意，‡：両側危険率5％で有意．

(3) 需要予測時のモデル適用手順
将来の人口配置データの設定方法は，以下の1.から4.
の通りである(以下，[’ ]は暫定値を意味する)．
1. まず最初に，予測年次の人口配置データの暫定値
Y’N+,i を設定する(これは，通常の四段階推計法の入力データとして用意するものである)．
2. Y’N+,i に基づいて，予測年次の集中量データの暫定
値 X’N+,i を推計する(1.，2.は従来の一般的な四段階推計法であり，既往の需要予測ではこの X’N+,i が最終的な推計結果であった)．
3. ここで，予測年次の人口配置データを再設定する
ため，式(1)の被説明変数を予測年次の人口配置データ YN+,i とすると，以下の式が得られる．

YN +,i = β −YN,i + βs− X N,i + βs X ' N +,i +ε N+,i(2)

ここで，誤差項 εN+,i は，当該ゾーンにおいて時間に対して定常的な部分(すなわち，ε,i と同一の部分)と，予測年次に固有な部分(以下，これを ε*N+,i と記載)とが存在すると仮定すると，
YN +,i = β −YN ,i + β s− X N ,i + β s X ' N +,i +ε i + ε ∗ N +,i(3)

ここに，εi は先の節で述べた仮定に基づいて，時間について定常的であると仮定する部分で，先のモ
デルパラメータ推定時にゾーン毎に得られている誤差をそのまま用いることとした．一方，予測年
次 N+における固有の誤差 ε*N+,i については，モデルで予測できないものであることから，基本的に予測計算においては，その期待値である「0」を採用することとした．ただし，基準年次から予測年次の間に予定されている公的な土地開発等について
は，外生的に予測年次における固有な効果としてその規模を設定することが可能であることから，宅地開発に伴う土地利用データの増減分を ε*N+,i として設定することが可能である．
さて，以上の仮定に基づいて，上式(3)に X’N+,i，パ
ラメータ推定時に各ゾーン毎に求めたεi，ならびに
ε*N+,i を導入することで再設定値である YN+,i を算定す
る．なお，式(1)と式(3)より，
YN +,i = YN ,i + β − ΔYN ,i + β s− ΔX N ,i + β s ΔX N +,i + ε ∗ N +,i4. 公共交通 LOS 変化モデルの構築(1) モデルの仮定
ここで構築するモデルは，「交通需要(OD 交通量)に応じて，公共交通路線の運行頻度が実現されている」と仮定し，かつ，その相互関係を表すパラメータ，ならびに，モデルで説明することができない各ゾーン毎の誤差
は時間に対して定常的であると仮定するものである．すなわち，本モデルは，各変数間に次のような関係を仮定するものである．

YN , i = β s X N , i + ε i∀N , ∀i(5)

ここに，Y は公共交通 LOS(運行頻度)，X は目的別利用者数ベクトル(人)，β はパラメータ，ε は誤差項である．
また，N は基準年次(N＋は将来を意味する)，i は路線，sはトリップ目的の種類を表す添え字である．
(2) パラメータ推定
このモデルにおけるパラメータ，ならびに，各路線毎の誤差項については，既にデータとして得られている Y，
X のデータ(Y は運行頻度データ，X は目的別利用者数)に基づいて推定した．パラメータ推定結果を表-2 に示す．
これより，調整済み決定係数は高く，適切な予測モデ
ルを構築できたと言える．なお，西遠都市圏の鉄道デー
タ整備の制約から，内生化モデルの構築対象はバス路線のみとした．
(3) 需要予測時のモデル適用手順
将来の公共交通 LOS データの設定方法は，以下の 1.
から 4.の通りである．
1. まず最初に，予測年次の公共交通 LOS データの暫
定値 Y’N+,i を設定する(これは，通常の四段階推計法の入力データとして用意するものである)．
2. Y’N+,i に基づいて，予測年次の利用者数データの暫
定値 X’N+,i を推計する．なお，この時点における公表-2 路線バス運行頻度モデルのパラメータ推定結果
独立変数

(4)

パ 定数項
ラ
メ
通勤目的利用者数［人/日］
ーを得る(Δ はモデル推計時点と予測時点での差分)．
すなわち，本モデルの各ゾーンの予測値は，現状の人口配置に各説明変数の変化量と外生的に設定する土地開発効果を加味して得られるものとなっている．
4. これより得られた人口配置データ YN+,i を四段階推計法に導入することにより，交通状況が人口配置に及ぼす影響を加味した上での交通需要量を改めて推計する．

運行頻度
2.269(+9.68)†0.0609(+5.55)†タ
及 帰宅目的利用者数［人/日］
びｔ
値 業務目的利用者数［人/日］(+15.71)†

サンプル数

695

調整済み決定係数0.607

0.04530.2067(+2.70)‡※括弧内の値はt値．†：両側危険率1％で有意，‡：両側危険率5％で有意．

I_535

共交通機関利用者配分では，運行頻度を考慮せず，
ネットワーク接続情報と最短経路探索を基本とする(前章同様，1.，2.は従来の四段階推計の手続きであり，既往の需要予測ではこの X’N+,i が最終的な推計結果であった)．
3. ここで，予測年次の公共交通 LOS データを再設定するため，式(5)の被説明変数を予測年次の公共交
通 LOS データ YN+,i とすると，以下の式が得られる．

YN + , i = β s X ' N + ,i + ε N + ,i(6)

ここで，誤差項 εN+,i は当該路線において時間に対して定常的(すなわち，ε,i と同一)と仮定すると，

YN + , i = β s X ' N + , i + ε i(7)

共交通 LOS データ YN+,i と暫定公共交通 LOS デ
ータ Y’N+,i との差等を確認し，異常値(例えば，負値等)がないかを実務的にチェックし，将来値を確定する．
さて，以上の仮定に基づいて，上記式(7)に X’N+,i，
パラメータ推定時に各路線毎に求めたεi を導入する
ことで再設定値である YN+,i を算定する．なお，式(5)と式(7)より，

YN + , i = YN , i + β s Δ X N + , i(8)を得る(Δ はモデル推計時点と予測時点での差分)．
すなわち，本モデルの各路線の予測値は，推定時点での公共交通 LOS に交通量の差(ΔXN+,i)に伴う変化分(βs ΔXN+,i)を加算したものとして得られるものとなっている．
4. これより得られた公共交通 LOS データ YN+,i を四段階推計法に導入することにより，交通状況が公共
交通 LOS に及ぼす影響を加味した上での交通需要量を改めて推計する．

ここに，εi については前章同様，先のモデルパラメ
ータ推定時に路線毎に得られている誤差を用いた．
また，上式を適用するにあたって，具体的に以下のような諸点に留意する必要がある．
・ この関係式は，基準年次時点に存在しており，予測年次の暫定公共交通 LOS データにおいても存在している路線について成立するものと考5. 交通需要予測実務への適用21)
える．
・ 基準年次時点に存在していないが，予測年次の本研究で提案したモデルシステムの実用可能性を確認
暫定的公共交通 LOS データにおいては存在しすることを目的として，本モデルを西遠都市圏(静岡県ている路線(すなわち，新規路線)については，εiの値が得られていないため，εi は期待値「0」で， 西部 4 市 2 町)の交通需要予測実務に適用した．本章ではその適用結果を整理し，本モデルの実用性を確認する．
分散は式(5)の推定時の誤差項と同じ正規分布に
なお，土地利用モデルの構築にあたっては昭和 60 年
従う確率変数と見なす．その上で，YN+,i の 95％及び平成 19 年の都市圏 PT 調査パネルデータを，公共交
信頼区間を推定する(その下限値を Y-95％N+,i，上通 LOS 変化モデルの構築にあたっては平成 19 年の都市限値を Y+95％N+,i とする)．そして，Y’N+,i がその信圏 PT 調査データを用いた．そして，構築したモデルシ
頼区間内に収まっている場合(図-4 太線)には，
ステムにて生成した将来値に基づいて推計した交通需要
Y’N+,i はあり得る値であると見なして再設定せず
量(平成 42 年を想定)と既往の方法にて推計した交通需要にそのままの値を採用する．対して，信頼区間量を比較するという格好で考察した．以下にその詳細を外の場合(図-4 破線)には，Y’N+,i が信頼区間より
-95％
記述する．
も小さな値である場合は，Y N+,i を再設定値と+95％する一方，より大きな場合には Y N+,i を再設(1) 西遠都市圏交通需要予測の概要
定値とする．
前章までに構築した土地利用モデル及び公共交通
・ 基準年次時点で廃線となっている路線について
LOS 変化モデルを従来型の交通需要予測モデルに付加
は，予測年次にそのサービス水準を検討する必し，「交通・土地利用・公共交通
LOS 簡易型統合モデ
要がないことから，この計算の対象外とする．
ル」を構築した．西遠都市圏交通需要予測の全体フロー以上の予測計算を通じて得られた再設定後の公を図-5 に示す．
なお，この図-5 に示したモデルでは，公共交通 LOS
変化モデルの適用後に再び発生・集中モデルを推計するというフローを考えることもできるが，本研究で構築し
Y ' N + ,iY ' N + ,i
た発生・集中モデルは公共交通 LOS 変化モデルによって再設定される運行頻度データを入力変数としていない
−95%
+95%
ことから，公共交通 LOS 変化モデルの結果は分布モデ
YN + ,iYN + ,iYN + ,i
ル及び交通手段分担モデルに反映させることとした．
図-4 新規路線の考え方

I_536

所与の
人口配置
(暫定値)

生成交通量

発生・集中モデル
所与の
運行頻度
(暫定値)

発生・集中交通量(人)
800,000

新たな人口配置データ

土地利用モデル
交通需要量(集中量)に基づいて，
人口配置を予測するモデル

769,433
715,766

746,892

600,000

分布モデル

+7.5％
+4.3％
（H19比） （H19比）

400,000

現況値（H19）
集積型（暫定値）集積型（モデル適用後再設定値）

376,079
289,407

所与の
運行頻度
(暫定値)

311,948

OD表
新たな運行頻度データ

200,000

交通手段分担モデル

現況値

従来
フロー

モデル
反映後

-23.0％ -17.1％（H19比） （H19比）

公共交通LOS変化モデル
交通手段別OD表

0

交通需要量(分担量)に基づいて，運行頻度を予測するモデル

配分モデル

都市部
夜間人口
都市拠点，生活拠点，

郊外部 夜間人口
郊外居住地，自然環境保護地域

図-6 土地利用モデルの反映(夜間人口)

経路配分量

(人)
500,000

図-5 西遠都市圏の交通需要予測フロー

400,000

400,706 401,982 393,827

現況値（H19）
集積型（暫定値）集積型（モデル適用後再設定値）(2) 土地利用モデル反映による人口配置の再設定
300,000
以下に，夜間人口と従業人口について，集積型シナリ
213,292+0.3％-1.7％（H19比） （H19比）
200,000
164,256 172,411
オ(都市圏の拠点と公共交通沿線に居住地や商業施設等の都市機能が集積した場合を想定)における，外生的に-23.0％ -19.2％
100,000（H19比） （H19比）
設定した将来値(従来型モデルの入力データ)と，土地利0用モデルを反映し交通状況の変化を加味した上で再設定
都市部
従業人口
郊外部 従業人口
都市拠点，生活拠点，
郊外居住地，自然環境保護地域[2]
図-7 土地利用モデルの反映(従業人口)
した将来値を示す ．なお，ここでの推計計算においては，土地利用モデルならびに公共交通 LOS 変化モデル
をそれぞれ一回活用することとし，「集中交通量の変化
通サービス水準の変化」は全く考慮されていないことかによる人口等の変化」ならびに「交通手段別 OD 交通量ら，本研究で提案するモデルシステムは，一般的な四段階推計法の推計値を上述した因果関係を加味した上での変化による交通サービス水準の変化」を加味した方向“補整”することを目指すシステムであると言うことがにモデル予測値を“補整”することを目指した．無論，できる．
これらの因果関係を完全に取り組んだ予測値を算定する
ためには，複数回の繰り返し計算を行い，解の収束性をさて，こうした前提より求めた計算結果を図-6，図-7判定する等の対応が必要となる．すなわち，繰り返し計に示す．これより夜間人口について，都市部では，土地算を実施することで土地利用・交通量・交通サービス水
利用モデルを用いて再設定した値が，用いずに求めた値
準といった三者間の均衡状態を擬似的・簡易的に算定す(すなわち，暫定値)を下回り，郊外部では逆に再設定しることが可能になるものと期待される．しかしながら，た値が上回る状況にあることが分かる．すなわちこのこ
現実社会におけるそうした均衡の成立可能性と不可能性とは，外生的に設定した夜間人口は推計された交通需要の双方を見据えた時に，そうした“適正な繰り返し計算” 量との間に統計的な整合性が不足していたことを意味すが実務的により望ましいか否かについては議論の余地がる．また現況値(H19)と比較すると，「都市圏の拠点と残されていると言えよう．ただし，繰り返し計算を行う
公共交通沿線に居住地や商業施設等の都市機能を集積さことで各モデルの出力値がより整合的になるという側面せる」ことによって， 郊外部から都市部へと人口を集も期待されることから，今後は，複数年次のパネルデー
積させることは一定程度可能であるものの，そうした集タを用いてモデルを構築する一方，最終年次のデータを
積効果は，交通需要との整合性を加味すると外生的に設モデル推計に用いずに予測対象データとして用い，かつ， 定した数値程は見込めない，と解釈することもできる．
当該データと予測値との整合性を確認することによって一方，従業人口については，夜間人口への反映結果と適切な繰り返し回数を検討するといった検証方法を検討
同様，都市部において再設定値が暫定値を下回り，郊外
することも必要になるものと考えられる．なお，現時点
部においては再設定値が上回る状況にあり，外生的に設においてはそれを可能とする十分なウェーブ数のパネル定した従業人口は推計された交通需要と必ずしも整合しデータが得られていない等の理由から，こうした検証方ていなかったことが分かる(図-7)．さらに，外生的に設法の構築については今後の課題とすることとしたい．
定した従業人口に基づけば，従業人口を各種拠点・市街地に集積させることが一定程度可能であるものの，交通
いずれにしても，こうした課題があるものの，一般的需要との整合性を加味した再設定値に基づけば，集積型
な四段階推計法では「集中交通量の変化による人口等のシナリオであっても，現況値を下回ることが分かる．
変化」ならびに「交通手段別 OD 交通量の変化による交
現況値

I_537

従来
フロー

モデル
反映後

以上に示した結果は，今回設定した人口配置データをの方が，小さい値になることが分かる．つまりこのこと維持し続ける程に十分な交通需要が存在しているとは言は，将来予測の前提条件となる入力データ(路線バス運
い難いこと，ならびに，そうした整合していない人口配
行頻度)の諸水準を過大に見込み，その結果として，公置データを本研究で構築したモデルシステムが補整する， 共交通需要を過大に評価していたということを意味してということを意味するものである．
いる．
(3) バス運行頻度モデル反映による運行頻度の再設定
6. まとめと課題
図-8 には，同様のシナリオにおける，外生的に設定した将来値と，路線バス運行頻度モデルを反映し，利用
本研究では，「実務に直接活用できる技術を開発し，者数の変化を加味した上で再設定した将来値の「差分＝それを実務の中で実際に活用することを通じて，実務の再設定値－暫定値」を示す．これより，「差分」の値と質的改善を図る」というプラグマティックな戦略を念頭して負値の路線が非常に多く目立つことから，再設定値に置き，現状の交通需要解析における「入力データの妥が暫定値を大幅に下回っていることが分かる．すなわち， 当性」という点に着目した．そこで，交通需要の変化に
この結果は推計されたバス利用者数では，外生的に設定伴う土地利用と公共交通LOSの内生的変化を加味した上した運行頻度を実現し，維持し続けることは必ずしも容で交通需要を予測するモデルシステムとして，従来型の易ではないということを意味している．つまり，将来の一般的な交通需要予測モデル(四段階推計法)を拡張・改
運行頻度として設定した値を維持する程に十分な公共交良する形に統合した「交通・土地利用・公共交通LOS簡
通需要は見込めないだろうということを示唆している．
易型統合モデル」を構築した．また，それを西遠都市圏の交通需要予測実務に適用することを通して「従来の外生的な入力データ」と「交通需要量から実現し得る入力(4) 西遠都市圏全域の需要予測結果
データ」が大きく乖離している様子を確認し，交通需要
表-3 に，「従来型の需要予測フローに従って推計し解析における「入力データ」の設定方法として大幅な改た交通需要量」と「内生化モデルを反映させた上で推計
善の余地があることを確認した．これは，本研究で構築した交通需要量」を示す．ここでは，鉄道・バス・自動した「土地利用と公共交通LOSのデータを修正しつつ交車のトリップ数を整理した．これより，公共交通(鉄道・バス)需要の推計結果に着目すると，内生化モデル
通需要を推計するシステム」を用いることで，より的確に交通需要量を予測し得ることを示唆するものである．
を反映させた場合，すなわち公共交通重要との整合性を加味した上で設定した前提条件に基づいて推計した場合
また，本研究で紹介した適用結果より，少なくとも今回対象とした西遠都市圏においては，都市交通戦略においるシナリオとして外生的に設定した土地利用や公共交
小ゾーン別バス発生量の差分
バス運行本数の差分（トリップ/日）（本/日［往復］）
通ネットワーク水準は，交通需要と整合しているとは言-001以上-100未満-001以 上-200未満-100以上-150未満-200以 上-150未満
い難いこと，そして，仮にそれらを現実に設定したとし-050以上-005未満-150以 上-100未満
00-5以上-005未満-100以 上-050未満ても，維持し続ける程に十分な交通需要が見込めるわけ-005以上-150未満-050以 上-105未満-050以上-100未満-005以上-005未満
でなく低減していく可能性がある，ということが示唆さ-100以上-205以 上-050未満-050以 上-100未満
れた．その一方で，本研究で構築したモデルを活用する-100以 上-150未満-150以 上-200未満
ことで，そうした入力データの乖離を調整し，交通需要-200以 上とより整合した土地利用や公共交通LOSに基づいた需要解析が可能になるものと考えられる．
なお，今回掲載した数値計算結果は，内生化モデルを用いて，入力データ(土地利用，公共交通LOS)を改訂す
るフィードバック計算を一度行う格好で算定したものである．このフィードバック計算は，上述のような交通需
図-8 バス運行頻度モデルの反映(再設定値－暫定値)
要とは整合しないような入力データをより現実的な値に補整する効果を持つものと考えられるものの，その現実
表-3 西遠都市圏全域の代表手段別需要予測結果
性をさらに確保するためにはどのような計算過程を踏む
鉄道
バス
自動車
べきであるか，についてはさらなる検討が必要である．
集積型シナリオ
予測値 H19年比 予測値 H19年比 予測値 H19年比
この点については，実務的な実行可能性も踏まえつつ，
現況値(H19)74.0
46.0
1871.0
さらなる検討を重ねる必要があるものと考えられる．
従来フローによる予測結果
78.0
63.0 ＋37.0% 1739.0
＋5.4%
－7.1%
両モデル反映後の予測結果
74.0
59.0 ＋12.8% 1747.0
±0%
－6.6%
今後は，こうした点も踏まえつつ，より効果的な改良(千トリップ )(千トリップ )(千トリップ )I_538

方針を考えつつ，また，実務に反映可能であるという制約条件を見据えながら，現実的に改良していく研究を重ねていくことが必要である．
謝辞：本研究を進めるにあたり，資料提供や分析にご協力して頂きました(財)計量計画研究所・交通まちづくり
研究室の方々に感謝の意を表します．

注[1] なお，本モデルは集計的なモデルであり，必ずしも一人一人の行動を，例えば，いわゆる「非集計モデ
ル」を用いてモデル化しているものとは言えない．
しかしながら，現存する計量モデルは，集計モデル
であれ非集計モデルであれ，現実の意思決定プロセ
スを一切反映したものとは言い難い，ということがかねてより様々に指摘されているところである(c.f.
Simon(1990)22), Gärling(1998)23), 藤井(2001)24)) ．それにも関わらず，計量的な予測を目指した需要予測モデルを開発するためには，結局は，本研究で提案するような“統計的関係”を一定の仮定の下で想定し，その統計的関係で想定される個々のパラメータを既往
データを用いて推計し，それを外挿する方法しか考えられないという点も議論されている．すなわち，本モデルが不当であり，非集計モデルを想定したモデルが正当であると判断する基準は，既存の行動科学，行動計量分析モデルの観点からは存在していないことが従来の予測を企図した認知的行動的意思決定研究の議論の中で指摘されている．詳細は，藤井(2001)24)を参照されたい．ただし，パラメータ推計時の適合度が低い場合には，そのモデルはデータに適合していないことが明らかに示されることとなるた
め，モデル適合度はモデルの採否において重要な判断基準となる点は付言しておきたい．
[2] 本章では，構築したモデルの実務での実用可能性の確認を目的としていることから，ここでは，集積型
シナリオにおける，土地利用モデルを反映し内生変化を加味した場合としない場合について報告する．
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I_539

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(2011. 2. 25 受付)

PROPOSAL AND APPLICATION OF TRANSPORTATION DEMANDFORECASTING METHOD THAT ACCOUNTS FOR ENDOGENOUS CHANGESIN LAND-USE AND PUBLIC-TRANSPORTATION-LOS
Shohei OIDA, Akira KIKUCHI, Kenji HIRAMI, Shinichi INOUE and Satoshi FUJIIIn this study, we focused on “input-data” that is used for transportation demand forecasting in order toreduce error of prediction. In particular, we developed a simple integrated model to account for endogenous changes in land-use and public-transportation-LOS. As a result of applying this model to practicalbusiness, it was indicated that the level of input-data are not consistent with transportation demand andthere is a tendency to overestimate transportation demand on business.

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