一般財団法人 関西空港調査会
2018 年度 調査研究助成事業

商用車プローブデータを用いた
関西空港にかかわる貨物車流動特性の解析

成果報告書

2019 年 3 月

東京海洋大学兵藤哲朗

目次
第 1 章 はじめに ............................................................................................................................. 1
1-1

本研究の背景と目的 ............................................................................................................. 1

1-2

本報告書の構成 .................................................................................................................... 1

第 2 章 分析対象データの概要 ....................................................................................................... 22-1

本章の概要 ........................................................................................................................... 2

2-2

プローブデータについて...................................................................................................... 2

2-3 経済センサスメッシュデータについて ................................................................................ 3
第 3 章 プローブデータを用いた基礎分析..................................................................................... 7
3-1

本章の概要 ........................................................................................................................... 7

3-2

本章で使用するプローブデータの特徴 ................................................................................ 7

3-3

車種に着目したプローブデータの基礎分析 ........................................................................ 8

3-4 実車，空車の違いに着目したプローブデータの基礎分析................................................. 10
3-5

トリップ発生，集中の時間帯及び曜日に着目したプローブデータの基礎分析 ................ 11

3-6

3 次メッシュ発生，集中に着目したプローブデータの基礎分析....................................... 25

3-7 関西空港メッシュ発生，集中に着目したプローブデータの特徴...................................... 38
第 4 章 経済センサスメッシュデータを用いたトラック発生量の特性分析................................ 47
4-1

本章の概要 ......................................................................................................................... 47

4-2

スパースモデリングの概要 ................................................................................................ 47

4-3

LASSO 回帰の概要と理論 .................................................................................................. 47

4-4

本章で使用する経済センサスメッシュデータの特徴とプローブデータとの関連性 ........ 48

4-5

経済センサスメッシュデータを用いた LASSO 回帰分析の結果 ....................................... 52

4-6

事務所数，従業者数に着目した主成分分析の結果と比較................................................. 68

4-7

事業所数，従業者数に着目した LASSO 回帰分析の結果と比較 ....................................... 79

第 5 章 プローブデータを用いた関西空港台風被害影響分析 ..................................................... 88
5-1

本章の概要 ......................................................................................................................... 88

5-2

関西空港の台風被害 ........................................................................................................... 88

5-3

統計調査を用いた関西空港の台風被害影響分析 ............................................................... 89

5-4

本章で使用するプローブデータの特徴 .............................................................................. 90

5-5

プローブデータを用いた関西空港の台風被害影響基礎分析 ............................................. 92

5-6

3 次メッシュ発生，集中に着目したプローブデータの基礎分析....................................... 99

5-7

プローブデータを用いた台風発生前後の発着地点変化分析 ............................................104

第 6 章 おわりに ..........................................................................................................................1096-1

本章の概要 ........................................................................................................................109

6-2

各章のまとめ .....................................................................................................................109

6-3

今後の課題 ........................................................................................................................109

第1章

はじめに

1-1 本研究の背景と目的
関西国際空港（以下，関西空港）を擁する関西地方では近年，高速道路の料金改定や高速道路
新規区間の開業など，トラックの流動に影響を与えるサービスレベルの変化が見受けられる．また関西空港においても，LCC や国際空港輸送のハブ空港として好調に業績を伸ばしている．しかし，その輸出入貨物の発着について具体的な調査は十分になされていない．そのため，将来の航空貨物の陸上部分の効率的な運用を考慮すれば，車種別・時間帯別の発着地点の捕捉など，実データに基づいた将来の関西空港の国際航空貨物を支える交通関連施策を考察することには大きな意義がある．本研究では，いわゆるビッグデータである「商用車プローブデータ（以下，プロー
ブデータ）」を用いて，それらの分析を行う．また，商用車プローブデータと「平成 26 年経済セ
ンサス－基礎調査に関する地域メッシュ統計」（以下，経済センサスメッシュデータ）を紐づけすることで，トラック発生量の決定要因も明らかにする．その際，ビッグデータの分析ツールとして，スパースモデリングの手法の 1 つである LASSO 回帰の有用性も同時に確認する．さらに 2018
年 9 月に発生した平成 30 年台風第 21 号（以下，台風）の影響によって，関西空港は甚大な被害を被った．その台風被害による関西空港の貨物量や貨物発着地点の変化を，商用車プローブデー
タを用いて確認することとする．

1-2 本報告書の構成
本報告書は，以下の 6 章で構成される．
第 1 章 はじめに序論として本研究の背景と目的を述べた上で，本報告書の構成の説明を行う．
第 2 章 分析対象データの概要
分析対象データであるプローブデータ，経済センサスメッシュデータの概要を説明する．
第 3 章 プローブデータを用いた基礎分析
プローブデータを用いて，関西地方を走行するトラック，関西空港を発着するトラックの運行
における特徴を客観的に把握するために基礎分析を行う．
第 4 章 経済センサスメッシュデータを用いたトラック発生量の特性分析
第 3 章で行った基礎分析を踏まえ，経済センサスメッシュデータを用いて，関西地方を走行するトラックの発生量の特性分析を行う．
第 5 章 プローブデータを用いた関西空港台風被害影響分析
プローブデータを用いて，台風による関西空港の被害影響分析を行い，貨物量や貨物発着地点の変化を確認する．
第 6 章 おわりに
1

第2章

分析対象データの概要

2-1 本章の概要
本研究の分析対象データであるプローブデータ，経済センサスメッシュデータについて説明を行う．

2-2 プローブデータについて
プローブデータは，富士通製の運行記録計（ネットワーク型デジタルタコグラフ）を装着し，日本全国の幹線道路を走行する貨物商用車（事業用トラック）から，リアルタイムに 1 秒毎の挙動情報を収集・蓄積して「全国の幹線道路の利用状況」，「物流の走行経路」，「詳細な運転挙動」
をデータベース化したものである．株式会社富士通交通・道路データサービスが提供している．
ほぼ全てが貨物商用車で，分析の対象が明確であり，統一した仕様のセンサーで収集されており，データの均質性が高いという特長を持っている．
本研究ではプローブデータのうち，トリップ発生集中に関する時刻やメッシュ，トリップの移
動距離および実車空車の種別が記録されている OD データ（3 次メッシュ単位）と，車種区分が記録されている車種区分（ETC 料金区分）データを統合したデータを使用する．なお，ETC における車種区分の定義については表 2.1 に示す．
本研究では，関西地方を中心とした範囲を分析対象とする．本研究で使用するプローブデータの分析対象範囲を図 2.1 に示す．また第 3 章，第 4 章で，2016 年～2018 年の 4 月～6 月をデータ期間としたプローブデータを，第 5 章で 2018 年の 7 月～9 月をデータ期間としたプローブデータ
を使用するため，それぞれのプローブデータの特徴は第 3 章，第 5 章で述べることとする．
表 2.1 ETC による車種区分
記号

車種区分

S

軽自動車等

R

普通車

自動車の種類・ 軽自動車・二輪自動車（側車付きを含む）
・小型自動車（二輪自動車及び側車付き二輪自動車を除く）
・普通乗用自動車・トレーラ（けん引軽自動車と被けん引自動車（1車軸）との連結車両）
・普通貨物自動車（車両総重量8t未満かつ最大積載量5t未満で3車軸以下のもの及び被けん引自動車を連結していないセミトレーラ用トラクターで2車軸のもの）

M

中型車

・マイクロバス（乗車定員11人以上29人以下で車両総重量8t未満のもの）
・トレーラ（けん引軽自動車と被けん引自動車（2車軸以上）との連結車両及びけん引普通車と被けん
引自動車（1車軸）との連結車両）
・普通貨物自動車（車両総重量8t以上又は最大積載量5t以上で3車軸以下, 及び車両総重量25t以下（ただし, 最遠軸距5.5m未満又は車長9m未満のものについては20t以下, 最遠軸距5.5m以上7m未満で車長が9m以上のもの及び最遠軸距が7m以上で車長9m以上11m未満のものについては22t以下）かつ4車軸）L

大型車

・バス（乗車定員30人以上又は車両総重量8t以上の路線バス, 及び車両総重量8t以上で乗車定員29人以下かつ車長9m未満のもの
・トレーラ（けん引普通車と被けん引自動車（2車軸以上）との連結車両, けん引中型車と被けん引自動車（1車軸）との連結車両及びけん引大型車（2車軸）と被けん引自動車（1車軸）との連結車両）
・普通貨物自動車（4車軸以上で, 大型車に区分される普通貨物自動車以外のもの）
・トレーラ（けん引中型車と被けん引自動車（2車軸以上）との連結車両, けん引大型車と被けん引自動E

特大車

車との連結車両で車軸数の合計が4車軸以上のもの及び特大車がけん引する連結車両）
・大型特殊自動車
・バス（乗車定員30人以上のもの, または車両総重量8t以上で車長9m以上のもの（いずれも路線バスを除く）（出典：NEXCO 中日本 「高速道路料金の車種区分を知りたい。」）
2

図 2.1 本研究で使用するプローブデータの分析対象範囲（出典：地図上で標準地域メッシュを確認するページ）

2-3 経済センサスメッシュデータについて
経済センサスとは，総務省統計局が行っている統計データの 1 つで，統計法（平成 19 年法律第53 号）に基づいた基幹統計に位置付けられている「経済構造統計」を得るための調査である．事業所及び企業の経済活動の状態を明らかにし，我が国における包括的な産業構造を明らかにするとともに，事業所・企業を対象とする各種統計調査の実施のための母集団情報を整備することを目的としている．経済センサスは，事業所・企業の基本的構造を明らかにする「経済センサス－
基礎調査」と事業所・企業の経済活動の状況を明らかにする「経済センサス－活動調査」の二つから成り立っている．本研究では，平成 26 年度に実施された「平成 26 年経済センサス－基礎調査」の結果を地域メッシュデータとして加工した，経済センサスメッシュデータを使用する．
地域メッシュ統計とは，緯度・経度に基づき地域を隙間なく網の目（メッシュ）の区域に分けて，それぞれの区域に関する統計データを編成したものである．1 次メッシュは，緯度を 40 分間
隔，経度を 1 度間隔に区分した区画で，これを縦横に 8 等分した区画が 2 次メッシュ，更にこれを縦横に 10 等分した区画が 3 次メッシュ（基準地域メッシュ）となる．本研究で使用する地域メッシュデータは 3 次メッシュ（約 1km 区画）である．
本研究で使用する経済センサスメッシュデータのデータ識別部を表 2.2 に，編成項目を表 2.3 に示す．対象地域は関西地方とその周辺で，福井県，岐阜県，愛知県，三重県，滋賀県，京都府，大阪府，兵庫県，奈良県，和歌山県，鳥取県，岡山県の 12 の府県のデータである．

3

表 2.2 経済センサスメッシュデータのデータ識別部
・「1」→１次メッシュ別データ

2 編成区分
3

地
域

5

ド シ

6

・

・ 一辺約80kmの地域区画。
・「3622」～「6842」→ 地域メッシュコード４桁。

２次地域メッシュ・コード

・ 1次地域メッシュ(第1次地域区画)を緯線方向及び経線方向に８等分(一辺約10km)してできる区域。
・「00」～「77」→ 地域メッシュコード２桁。

ッ

コ メ
ー

4

・「k」→都道府県別データ
１次地域メッシュ・コード

基準地域メッシュ・コード

・ 2次地域メッシュ(第2次地域区画)を緯線方向及び経線方向に10等分(一辺約１km)してできる区域。

ュ・「00」～「99」→ 地域メッシュコード２桁。
２分の１地域メッシュ・コード

・ 基準地域メッシュ(第3次地域区画)を緯線方向及び経線方向に２等分(一辺約500m)してできる区域。
・「1」～「4」→ 地域メッシュコード１桁。
・「2」→2次地域メッシュデータであることを示す。(当該2次地域メッシュ区画内の基準地域区画データのデータの種類合算値)この場合、「地域メッシュ・コード」欄の「基準」「2分の1」欄はブランク。

7

・「3」→基準地域メッシュデータであることを示す。（当該基準地域メッシュ区画内の2分の1地域区画データの合算値）この場合、「地域メッシュ・コード」欄の「2分の1」欄はブランク。
・「4」→2分の1地域メッシュデータであることを示す。

８・「01」～「08」→該当市区町村数

メッシュのかかる市区町村数

・「99」→該当市区町村数が8を超えた場合

９~16 メッシュのかかる県市区町村番号（1）～（8） ・当該地域メッシュ区画に同定された都道府県・市区町村を都道府県コード(２桁)，市区町村コード(３桁)で示している。
17 第２次地域メッシュ区画の1/25000地形図名

項目名

・地形図名は左詰（漢字20桁まで収録）

表 2.3 経済センサスメッシュデータの編成項目

産業別事業所数
産業・従業者規模別事業所数
経営組織別事業所数
開設時期別事業所数
産業別従業者数
産業・従業者規模別従業者数
経営組織別従業者数
開設時期別従業者数
会社企業（単独事業所及び本所）･企業産業別企業数
会社企業（単独事業所及び本所）・企業産業別・経営組織別企業数
会社企業（単独事業所及び本所）・企業常雇規模別企業数
会社企業（単独事業所及び本所）・企業産業別・企業常雇規模別企業数
会社企業（単独事業所及び本所）・資本金階級別企業数
会社企業（単独事業所及び本所）・企業産業別・資本金階級別企業数

また日本標準産業分類に基づき，第 2 次・第 3 次産業を 17 種に分類した結果を表 2.4 に示す．

4

表 2.4 産業の分類（出典：総務省 HP 日本標準産業分類）
大分類コード

大分類

C

鉱業・採石業・砂利採取業

D

建設業

中分類
総合工事業
職別工事業（設備工事業を除く）
設備工事業
食料品製造業飲料・たばこ・飼料製造業
繊維工業
木材・木製品製造業（家具を除く）
家具・装備品製造業
パルプ・紙・紙加工品製造業
印刷・同関連業
化学工業
石油製品・石炭製品製造業
プラスチック製品製造業（別掲を除く）
ゴム製品製造業E

なめし革・同製品・毛皮製造業

製造業

窯業・土石製品製造業
鉄鋼業
非鉄金属製造業
金属製品製造業
はん用機械器具製造業
生産用機械器具製造業
業務用機械器具製造業
電子部品・デバイス・電子回路製造業
電気機械器具製造業
情報通信機械器具製造業
輸送用機械器具製造業
その他の製造業
電気業

F

ガス業

電気・ガス・熱供給・水道業

熱供給業
水道業
通信業
放送業

G

情報通信業

情報サービス業
インターネット附随サービス業
映像・音声・文字情報制作業
鉄道業
道路旅客運送業
道路貨物運送業

H

水運業

運輸業・郵便業

航空運輸業
倉庫業
運輸に附帯するサービス業
郵便業（信書便事業を含む）

5

表 2.4 産業の分類（続き）（出典：総務省 HP 日本標準産業分類）
大分類コード

大分類

中分類
各種商品卸売業
繊維・衣服等卸売業
飲食料品卸売業
建築材料
鉱物・金属材料等卸売業
機械器具卸売業

I

卸売業・小売業

その他の卸売業
各種商品小売業
織物・衣服・身の回り品小売業
飲食料品小売業
機械器具小売業
その他の小売業
無店舗小売業
銀行業
協同組織金融業
貸金業

J

クレジットカード業等非預金信用機関

金融業・保険業

金融商品取引業
商品先物取引業
補助的金融業等
保険業（保険媒介代理業，保険サービス業を含む）
不動産取引業

K

不動産業・物品賃貸業

不動産賃貸業・管理業
物品賃貸業
学術・開発研究機関

L

専門サービス業（他に分類されないもの）

学術研究・専門・技術サービス業

広告業
技術サービス業（他に分類されないもの）
宿泊業

M

宿泊業・飲食サービス業

飲食店
持ち帰り・配達飲食サービス業
洗濯・理容・美容・浴場業

N

生活関連サービス業・娯楽業

その他の生活関連サービス業
娯楽業
学校教育

O

教育・学習支援業

その他の教育
学習支援業
医療業

P

医療・福祉

保健衛生
社会保険・社会福祉・介護事業

Q

郵便局

複合サービス事業協同組合（他に分類されないもの）
廃棄物処理業
自動車整備業
機械等修理業（別掲を除く）

R

職業紹介・労働者派遣業

サービス業(他に分類されないもの)

その他の事業サービス業
政治・経済・文化団体
宗教
その他のサービス業S

国家公務

公務 (他に分類されるものを除く)

地方公務

6

第3章

プローブデータを用いた基礎分析

3-1 本章の概要
本章では前章でふれなかったプローブデータの内容について詳しく述べる．また，プローブデータを用いて，関西地方を走行するトラック，関西空港を発着するトラックの運行特性を見ることを目的とし，プローブデータの基礎分析及び 3 次メッシュ単位での基礎集計を行う．

3-2 本章で使用するプローブデータの特徴
本章および第 4 章で使用するプローブデータのうち，OD データ（3 次メッシュ単位）のデータ
項目を表 3.1，車種区分（ETC 料金区分）データのデータ項目を表 3.2 に示す．なお本研究では，
2 つのデータを統合したデータを使用する．また，プローブデータのデータ特性を表 3.3 に示す．
使用するプローブデータのデータ期間は，2016 年から 2018 年の 4 月から 6 月となっている．特徴としては，2016 年から 2018 年にかけて総車両数や総トリップ数が多くなっている点が挙げられる．一方で，平均トリップ長はどの年のデータも 30km あたりとなっている．
表 3.1
項番

データ項目

OD データのデータ項目

単位

内容

1 車両ユニークID-

案件ごとの車種のユニークID

2 トリップ番号-

車両ごとに採番されるトリップ番号

3 トリップ開始日時-

トリップ開始の日時

4 トリップ開始メッシュ -トリップ開始のメッシュコード

5 トリップ終了日時

トリップ終了の日時-

6 トリップ終了メッシュ -トリップ終了のメッシュコード

7 移動距離m

トリップのDRMリンク距離

8 実車空車-１：実車状態，２：空車状態

表 3.2 車種区分データのデータ項目
項番

データ項目

単位

内容

1 車両ユニークID-

案件ごとの車両のユニークID

2 車種区分

-ETC車載器から取得した料金区分ごとの車種

表 3.3 プローブデータのデータ特性項目
総車両数

2016年4月～6月 変量 2017年4月～6月 変量 2018年4月～6月 変量 単位
25,26230,494

総トリップ数

7,396,647

7,500,660

総トリップ長

223,821,115

247,147,599

302,048,666 km

30,26032,95031,550 ｍ

2016年

2017年

2018年

4月1日～6月30日

4月1日～6月30日（91日分）（91日分）

平均トリップ長
調査期間

737,719 台
9,573,615 トリップ

4月1日～6月30日 日（91日分）

3-3 車種に着目したプローブデータの基礎分析
車種によるプローブデータの特性に違いがあるかどうかを確かめるため，車種区分データを用
いて ETC 車種区分別トリップ数を集計する．3 か年のデータの車種別トリップ数を表 3.4，各年のデータの車種別トリップ数をそれぞれ図 3.1，図 3.2，図 3.3 に示す．使用するプローブデータの特徴は，3 か年とも特大車，大型車，中型車で大部分が占められている点である．どの年のデータも車種不明を除くと，中型車，大型車，特大車の順にデータ数が多く，全体の 3 分の 1 以上は車種不明であるとわかる．また，普通車および軽自動車の割合が，特大車，大型車，中型車に比べて極めて少ない．
これより，以後行う車種に関する分析についてはすべて特大車，大型車，中型車の 3 車種によるものとする．また，特大車，大型車は車両特性が似ているため，2 つをまとめて分析していくこととする．そのため，特大車・大型車，中型車の 2 つの分類で分析していく．
表 3.4

車種
特大車

ETC 車種区分別トリップ数

2016年4月～6月 2017年4月～6月
トリップ数

393,215

トリップ数

516,150

2018年4月～6月
トリップ数

単位

673,574

大型車

1,484,910

1,810,716

2,306,051

中型車

2,135,926

2,482,860

3,219,316

普通車

87,061

68,13076,799 トリップ

軽自動車

6,508

3,436

6,386

車種不明

3,289,027

2,619,368

3,291,489

合計

7,396,647

7,500,660

9,573,615

図 3.1

2016 年 ETC 車種区分別トリップ数（トリップ）
8図 3.22017 年

ETC 車種区分別トリップ数（トリップ）

図 3.3

2018 年

ETC 車種区分トリップ数（トリップ）

93-4 実車，空車の違いに着目したプローブデータの基礎分析
次に，使用するプローブデータにおいて，トラックに荷物を積載している状態（以下，実車）であるか，トラックの中身が空の状態（以下，空車）であるかの割合を確かめるため，3 か年のデータの実車の割合を図 3.4，各年のデータの車種別による実車の割合をそれぞれ図 3.5，図 3.6，図3.7 に示す．図 3.4 より，2016 年から 2018 年にかけて，実車の割合が少しずつ減少してはいるが，どの年も 8 割前後が実車であることがわかる．また車種別にみると，どの年も中型車，大型車，特大車の順に実車の割合が大きく，車種によって割合の差があることがわかる．

図 3.4

2016 年～2018 年

図 3.5

2016 年

実車の割合（％）

車種別による実車の割合（％）

10図 3.62017 年

車種別による実車の割合（％）

図 3.7

2018 年

車種別による実車の割合（％）

3-5 トリップ発生，集中の時間帯及び曜日に着目したプローブデータの基礎分析
本節では，トリップを行う時間帯によるトリップの傾向の違いを確かめるため，トリップの発生および集中の時間帯に着目しトリップ数について集計した．発生とはトリップの出発・開始のことで，集中とはトリップの到着・終了のことを指す．各年のデータのトリップ発生時間帯別のトリップ数をそれぞれ図 3.8，図 3.9，図 3.10 に示し，各年のデータのトリップ集中時間帯別のトリップ数をそれぞれ図 3.11，図 3.12，図 3.13 に示す．発生時間帯別トリップ数に関して，どの年もほとんど同じような傾向がみられる．傾向としては，9 時台にピークを迎え，12 時台に一時的に減少し，14 時台，15 時台に向けてまたトリップが増えるが，12 時台は昼休憩の時間であるため，トラックの発着が減ると考えられる．また，22 時台にトリップ数が一時的に増加するが，これは早朝の市場やコンテナターミナルを目指すトラックの傾向が影響していると考えられる．集
中時間帯別トリップ数に関しても，どの年も発生時間帯別とほとんど同じような傾向がみられる．

11

図 3.82016 年

発生時間帯別トリップ数

図 3.92017 年

発生時間帯別トリップ数12図 3.102018 年

発生時間帯別トリップ数

図 3.112016 年

集中時間帯別トリップ数13図 3.122017 年 集中時間帯別トリップ数

図 3.132018 年 集中時間帯別トリップ数
14

また，トリップの発生および集中の時間帯に着目し平均トリップ長について集計した．各年のデータのトリップ発生時間帯別の平均トリップ長をそれぞれ図 3.14，図 3.15，図 3.16 に示し，各年のデータのトリップ集中時間帯別の平均トリップ長をそれぞれ図 3.17，
図 3.18，
図 3.19 に示す．
発生時間帯別平均トリップ長に関して，どの年もほとんど同じような傾向がみられる．傾向としては，19 時台が最も長く，23 時台，0 時台にまた平均トリップ長が長くなる．その原因としては，
夜中に発生するトラックは早朝の市場やコンテナターミナルを目指すことが多く，翌朝まで走行する傾向が高いためだと考えられる．また，7 時台，8 時台の平均トリップ長は短い傾向にあるが，これは朝方に発生するトラックは昼休憩の時間などで昼間にトリップを終えるトラックが多いためだと考えられる．集中時間帯別平均トリップ長に関しても，どの年もほとんど同じような傾向がみられ，0 時台が最も長く，5 時台，6 時台にまた長くなる．これは，朝方や昼間に発生したトラックは夜中の 0 時台，夜中に発生したトラックは朝方の 5 時台，6 時台に集中することが多いためだと考えられる．

図 3.142016 年 発生時間帯別平均トリップ長15図 3.15 2017 年 発生時間帯別平均トリップ長

図 3.16 2018 年 発生時間帯別平均トリップ長16図 3.17 2016 年 集中時間帯別平均トリップ長

図 3.22 2016 年集中時間帯別平均トリップ長

図 3.18 2017 年

集中時間帯別平均トリップ長17図 3.19 2018 年

集中時間帯別平均トリップ長

次に，トリップを行う曜日によるトリップの傾向の違いを確かめるため，トリップの発生および集中の曜日に着目しトリップ数について集計した．各年のデータのトリップ発生曜日別のトリ
ップ数をそれぞれ図 3.20，図 3.21，図 3.22 に示し，各年のデータのトリップ集中曜日別のトリッ
プ数をそれぞれ図 3.23，図 3.24，図 3.25 に示す．発生曜日別トリップ数に関して，どの年も同じ
ような傾向がみられ，月曜日から金曜日までのトリップ数に差はほとんどなく，日曜日が最もト
リップ数が少ないとわかる．土曜日，日曜日は走行しないトラックが多いことが理由だと考えられる．集中曜日別トリップ数に関しても，どの年も発生曜日別とほとんど同じような傾向がみら
れる．

18

図 3.202016 年

発生曜日別トリップ数

図 3.21 2017 年

発生曜日別トリップ数19図 3.22 2018 年

発生曜日別トリップ数

図 3.23 2016 年

集中曜日別トリップ数20図 3.24 2017 年

集中曜日別トリップ数

図 3.25 2018 年

集中曜日別トリップ数
21

また，トリップの発生および集中の曜日に着目し平均トリップ長について集計した．各年のデータのトリップ発生曜日別の平均トリップ長をそれぞれ図 3.26，図 3.27，図 3.28 に示し，各年のデータのトリップ集中曜日別の平均トリップ長を，それぞれ図 3.29，図 3.30，図 3.31 に示す．発
生曜日別平均トリップ長に関して，どの年も大方同じような傾向がみられ，月曜日から木曜日，
日曜日はほとんど差がなく，金曜日，土曜日の順に短くなっている．これは，金曜日の夜中に発
生し土曜日に集中するトラック，あるいは土曜日の夜中から日曜日に集中するトラックが少ないためだと考えられる．集中曜日別平均トリップ長に関しても，どの年も大方同じような傾向がみられ，火曜日～木曜日はほとんど変わらないものの，金曜日，土曜日，日曜日，月曜日と短くなっている傾向にある．これも，金曜日の夜中に発生し土曜日に集中するトラック，あるいは土曜
日の夜中から日曜日に集中するトラックが少ないことや，土曜日，日曜日のトリップ数が少ない
ことが理由と考えられる．

図 3.26 2016 年

発生曜日別平均トリップ長22図 3.27 2017 年

発生曜日別平均トリップ長

図 3.28 2018 年

発生曜日別平均トリップ長23図 3.29 2016 年

集中曜日別平均トリップ長

図 3.30 2017 年

集中曜日別平均トリップ長24図 3.31 2018 年

集中曜日別平均トリップ長3-6 3 次メッシュ発生，集中に着目したプローブデータの基礎分析
本節では，プローブデータの空間的な把握のため，トリップの発生地点及び集中地点に着目し，
3 次メッシュ単位でプロットした．関西地方とその周辺におけるトリップの発生地点および集中地点を，特大車・大型車，中型車と車種別に分けて地図上にプロットする．なお，3 次メッシュの地点によるトリップ数の差が大きいため，常用対数を用いてトリップ数を変数変換している．また，発生と集中を合わせて，発着と呼ぶことする．
まず，各年のデータのうち，特大車・大型車の発生全トリップのプロット，各 3 次メッシュ発
生 1000 トリップ以上のプロットをそれぞれ図 3.32，図 3.33，図 3.34，図 3.35，図 3.36，図 3.37 に示す．また，各年のデータのうち，特大車・大型車の集中全トリップのプロット，各 3 次メッシ
ュ集中 1000 トリップ以上のプロットをそれぞれ図 3.38，図 3.39，図 3.40，図 3.41，図 3.42，図3.43 に示す．発生において 3 か年とも，大阪湾岸沿いや伊勢湾岸沿いなど，海沿いに特に多くト
リップが発生していることがわかる．これは，工業団地や倉庫，コンテナターミナルなどが数多く立地しているためと考えられる．また内陸部では，大阪，京都，神戸，名古屋といった主要都
市や阪神高速道路，名神高速道路などの主要道路周辺にも多くトリップが発生していることがわ
かる．集中においても同じような傾向がみられた．

25

図 3.32

図 3.332016 年特大車・大型車

2016 年特大車・大型車

発生全トリッププロット

発生 1000 トリップ以上プロット26

図 3.34

図 3.352017 年特大車・大型車

2017 年特大車・大型車

発生全トリッププロット

発生 1000 トリップ以上プロット27

図 3.36

図 3.372018 年特大車・大型車

2018 年特大車・大型車

発生全トリッププロット

発生 1000 トリップ以上プロット28

図 3.38

図 3.392016 年特大車・大型車

2016 年特大車・大型車

集中全トリッププロット

集中 1000 トリップ以上プロット29

図 3.40

図 3.412017 年特大車・大型車

2017 年特大車・大型車

集中全トリッププロット

集中 1000 トリップ以上プロット30

図 3.42

図 3.432018 年特大車・大型車

2018 年特大車・大型車
31

集中全トリッププロット

集中 1000 トリップ以上プロット

次に，各年のデータのうち，中型車の発生全トリップのプロット，各 3 次メッシュ発生 1000 ト
リップ以上のプロットをそれぞれ図 3.44，図 3.45，図 3.46，図 3.47，図 3.48，図 3.49 に示す．また，各年のデータのうち，中型車の集中全トリップのプロット，各 3 次メッシュ集中 1000 トリッ
プ以上のプロットをそれぞれ図 3.50，図 3.51，図 3.52，図 3.53，図 3.54，図 3.55 に示す．発生において 3 か年とも，特大車・大型車と比較して，内陸部での発生が多いことがわかる．大阪，京都，神戸，名古屋といった主要都市や阪神高速道路，名神高速道路などの主要道路周辺に多く発
生トリップがみられる．また，大阪湾岸沿いや伊勢湾岸沿いなど，海沿いにも多くトリップが発生していることがわかる．集中においても同じような傾向がみられた．
これにより，関西地方とその周辺を走行するトラックにおいて，特大車・大型車は海沿い，中型車は内陸部により多く発着するという特性が確認された．

図 3.442016 年中型車 発生全トリッププロット

32

図 3.45

2016 年中型車 発生 1000 トリップ以上プロット

図 3.462017 年中型車 発生全トリッププロット
33

図 3.472017 年中型車 発生 1000 トリップ以上プロット

図 3.482018 年中型車 発生全トリッププロット
34図 3.492018 年中型車 発生 1000 トリップ以上プロット

図 3.502016 年中型車 集中全トリッププロット
35図 3.512016 年中型車 集中 1000 トリップ以上プロット

図 3.522017 年中型車 集中全トリッププロット
36

図 3.532017 年中型車 集中 1000 トリップ以上プロット

図 3.542018 年中型車 集中全トリッププロット
37

図 3.552018 年中型車 集中 1000 トリップ以上プロット

3-7 関西空港メッシュ発生，集中に着目したプローブデータの特徴
本節以降では，使用するプローブデータのうち，関西空港を含んだ 3 次メッシュ（以下，関西
空港メッシュ）を発着するトラックの運行特性を確認する．関西空港を含んだ 3 次メッシュを表
3.5 に示す．またプローブデータのうち，関西空港メッシュを発生するデータのデータ特性を表
3.6，関西空港メッシュを集中するデータのデータ特性を表 3.7，関西空港メッシュを発生または発着するデータのデータ特性を表 3.8 に示す．2016 年から 2018 年にかけて総車両数や総トリップ
数が多くなっているのがわかる．
表 3.5 関西空港メッシュ

3次メッシュ
51355146 51355147 51355148 51355149 51355240 51355241
51355136 51355137 51355138 51355139 51355230 51355231
51355126 51355127 51355128 51355129 51355220 51355221
51355116 51355117 51355118 51355119 51355210 51355211
51355106 51355107 51355108 51355109 51355200 51355201
51354196 51354197 51354198 51354199 51354290 51354291

38

表 3.6

プローブデータのうち，関西空港メッシュを発生するデータのデータ特性

項目

2016年4月～6月 変量 2017年4月～6月 変量 2018年4月～6月 変量 単位

総車両数

1,306

1,608

2,393 台総トリップ数

17,896

20,462

28,381 トリップ

総トリップ長493,645645,250

859,191 km

平均トリップ長27,584

31,53430,273 ｍ

2016年

2017年

2018年

4月1日～6月30日

4月1日～6月30日（91日分）（91日分）

調査期間

表 3.7

4月1日～6月30日 日（91日分）

プローブデータのうち，関西空港メッシュを集中するデータのデータ特性

項目

2016年4月～6月 変量 2017年4月～6月 変量 2018年4月～6月 変量 単位

総車両数

1,423

1,759

2,644 台総トリップ数

19,652

23,022

31,779 トリップ

総トリップ長460,441

614,629775,750 km

平均トリップ長23,43026,697

24,411 ｍ

2016年

2017年

2018年

4月1日～6月30日

4月1日～6月30日（91日分）（91日分）

調査期間

表 3.8

4月1日～6月30日 日（91日分）

プローブデータのうち，関西空港メッシュを発生または発着するデータのデータ特性

項目

2016年4月～6月 変量 2017年4月～6月 変量 2018年4月～6月 変量 単位

総車両数

1,461

1,815

2,703 台総トリップ数

29,64934,15048,038 トリップ

総トリップ長950,076

1,256,647

1,631,089 km

平均トリップ長

32,04436,79833,954 ｍ

2016年

2017年

2018年

4月1日～6月30日

4月1日～6月30日（91日分）（91日分）

調査期間

4月1日～6月30日 日（91日分）

3-8 関西空港メッシュ発生，集中に着目したプローブデータの基礎分析
本節では，関西空港を発着するプローブデータの空間的な把握のため，関西空港を発生または集中するトリップの発生地点および集中地点に着目し，3 次メッシュ単位でプロットした．関西
地方とその周辺におけるトリップの発生地点と集中地点を，特大車・大型車，中型車と車種別に分けて，地図上にプロットする．なお，3 次メッシュの地点によるトリップ数の差が大きいため，常用対数を用いてトリップ数を対数変換している．
まず，各年のデータのうち，特大車・大型車で関西空港メッシュを集中する発生全トリップのプロットをそれぞれ図 3.56，図 3.57，図 3.58 に示す．また，各年のデータのうち，特大車・大型
39

車で関西空港メッシュを発生する集中全トリップのプロットをそれぞれ図 3.59，図 3.60，図 3.61に示す．発生において 3 か年とも，大阪湾岸沿いに発生が特に多いことがわかる．内陸部では，大阪，堺といった大都市周辺に発生が多いが，これは事業所や店舗が多く集まっているためだと考えられる．また，大阪港や，神戸港周辺や，泉大津，泉佐野（りんくうタウン）周辺にも発生が多いが，いずれも倉庫や貨物ターミナルなど，物流に関する施設が多く立地しているためと考えられる．集中においても同じような傾向がみられた．プローブデータ全体のプロットと比較すると，関西空港を発着するプローブデータにおいては，関西地方のプロットがほとんどで，関西空
港近辺のプロットが多く，中部地方や中国地方のプロットが少ないとわかる．

図 3.562016 年特大車・大型車

関西空港メッシュ集中の発生全トリッププロット

40

図 3.572017 年特大車・大型車

関西空港メッシュ集中の発生全トリッププロット

図 3.582018 年特大車・大型車

関西空港メッシュ集中の発生全トリッププロット
41

図 3.59

2016 年特大車・大型車

関西空港メッシュ発生の集中全トリッププロット

図 3.602017 年特大車・大型車

関西空港メッシュ発生の集中全トリッププロット
42図 3.612018 年特大車・大型車

関西空港メッシュ発生の集中全トリッププロット

次に，各年のデータのうち，中型車で関西空港メッシュを集中する発生全トリップのプロットをそれぞれ図 3.62，図 3.63，図 3.64 に示す．また，各年のデータのうち，中型車で関西空港メッ
シュを発生する集中全トリップのプロットをそれぞれ図 3.65，図 3.66，図 3.67 に示す．発生において 3 か年とも，特大車・大型車と比較して，内陸部での発生が多いことがわかる．内陸部では，大阪，堺といった大都市周辺に発生が多いが，これは事業所や店舗が多く集まっているからだと考えられる．また，大阪港や，神戸港周辺や，泉大津，泉佐野（りんくうタウン）周辺にも発生が多いが，いずれも倉庫や貨物ターミナルなど，物流に関する施設が多く立地しているためと考えられる．集中においても同じような傾向がみられた．プローブデータ全体のプロットと比較すると，関西空港を発着するプローブデータにおいては中型車においても，関西地方のプロットがほとんどで，関西空港近辺のプロットが多く，中部地方や中国地方のプロットが少ないとわかる．
これにより，関西空港を発着するトラックにおいても，特大車・大型車は海沿い，中型車は内陸部により多く発着するという特性が確認された．

43

図 3.62

2016 年中型車 関西空港メッシュ集中の発生全トリッププロット

図 3.632017 年中型車 関西空港メッシュ集中の発生全トリッププロット
44

図 3.64

図 3.652018 年中型車 関西空港メッシュ集中の発生全トリッププロット

2016 年中型車 関西空港メッシュ発生の集中全トリッププロット
45

図 3.662017 年中型車 関西空港メッシュ発生の集中全トリッププロット

図 3.672018 年中型車 関西空港メッシュ発生の集中全トリッププロット
46

第4章
4-1

経済センサスメッシュデータを用いたトラック発生量の特性分析

本章の概要

第 3 章で行った基礎分析を踏まえ，経済センサスメッシュデータを用いて，関西地方を走行するトラックの発生量の特性分析を行う．

4-2 スパースモデリングの概要
スパースモデリングとは，事象に内在するスパース性に着目して，データ構造などをモデル化する技法の総称である．スパース（sparse）は「すかすか」，「少ない」を意味し，数式を駆使してまばらなデータから目的の情報を取り出す，あるいは複雑な事柄をスパースにすることで本質を浮かび上がらせる手法で，現在注目されている情報処理技術の 1 つである．
スパースモデリングの利用には大きく分けて以下の 3 つの意義がある．
① データが不足していても解析することができる．
② 大量のデータを使わずにすみ，データ解析にかかる時間を大幅に短縮することができる．
③ 重要な要素を選択し複雑なデータ構造を分かりやすく表現する．
スパースモデリングは，複雑で大量のデータがどういった構造をしているのかを解き明かし，わ
かりやすいモデルとして表現するため，ビッグデータの解析や，機械学習，ディープラーニングの課題解決に活用されている．また，医学，生命科学，地球科学，惑星科学などの分野で応用されており，スパースモデリングを用いて様々な研究が進められている．

4-3 LASSO 回帰の概要と理論
本章では，スパースモデリングの技法の 1 つである LASSO 回帰を用いて，分析を行う．
LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回帰は，スパース推定を実現する手法の 1 つである．モデルのパラメータを最小二乗法で推定するとき，データのサンプル数が少なかったり，互いに相関が高い説明変数が複数存在したりする場合，最小二乗推定量が存在しない．
このとき，パラメータに対して L1 ノルムとよばれる制約条件を与えることで，最小二乗推定量に近い値が推定されるようになる．L1 ノルムとは各要素の絶対値の総和のことで，L1 ノルムを制約条件として用いた場合のパラメータ推定を LASSO 回帰と呼ぶ．LASSO 回帰では，目的変数を説明するために最適な説明変数を自動的に選択してモデルを作成している．そのため，LASSO 回帰
は変数選択とモデル構築を同時に行うモデリング手法である．LASSO 回帰により最小化する目的
関数のモデル式を式（4.1）に示す．

47

𝑁𝑁

𝑝𝑝

𝑖𝑖=1

𝑗𝑗=1

2

𝑝𝑝

1
min𝑝𝑝 � � �𝑦𝑦𝑖𝑖 − � 𝓍𝓍𝑖𝑖𝑖𝑖 𝛽𝛽𝑗𝑗 � + 𝜆𝜆 ��𝛽𝛽𝑗𝑗 ��
𝛽𝛽∈ℝ
2𝑁𝑁

N: サンプル総数

（4.1）

𝑗𝑗=1

𝑦𝑦𝑖𝑖 : トラックトリップ発生総数𝓍𝓍𝑖𝑖𝑖𝑖 : サンプルi の説明変数j𝛽𝛽𝑗𝑗 : 推定値に対する回帰係数𝜆𝜆: 正則化パラメータ

端的に述べると，LASSO 回帰は二乗誤差を小さくするアイデアと，解をスパースにするためのL1 ノルム最小化のアイデアの組み合わせから成り立っている．LASSO 回帰に基づいてパラメータを推定することで，いくつかのパラメータの推定値を 0 に縮小する性質を持つ．
本章では，横軸に L1 ノルム，縦軸に回帰係数の推定値の推移を表した結果を解パス図と呼び，横軸に正則化パラメータの対数値，縦軸に平均二乗誤差を表した結果を交差検証法結果と呼ぶ．
交差検証法とは，観測されたデータの中から疑似的に将来のデータを分離することにより，将来観測されるデータの予測という観点に基づき構成される評価基準のことである．またそれぞれのデータにおいて，LASSO 回帰分析によって得られる．最小の平均二乗誤差での𝜆𝜆，最小の平均二乗誤差，標準誤差をまとめた結果を LASSO 結果要約と呼ぶ．
本研究では，統計ソフト R の glmnet パッケージを利用して LASSO 推定を行う．

4-4 本章で使用する経済センサスメッシュデータの特徴とプローブデータとの関連性
本章で使用する経済センサスメッシュデータの対象地域は関西地方とその周辺で，福井県，岐阜県，愛知県，三重県，滋賀県，京都府，大阪府，兵庫県，奈良県，和歌山県，鳥取県，岡山県の12 の府県のデータである．その 12 のデータを整理し 1 つに統合したデータを分析に使用する．
その際，県境に位置する 3 次メッシュであるために，同じ 3 次メッシュのデータが 2 つのデータに含まれている場合，2 つのデータの内容を統合する．2 つのデータに含まれている 3 次メッシュ
は 132 で，その一覧を表 4.1 に示す．また経済センサスメッシュデータの編成項目では 1121 の変数があるが，本章では 460 の変数に絞ったデータを使用する．その編成項目を表 4.2 に示す．

48

表 4.1

2 つの都道府県の経済センサスメッシュデータに含まれている 3 次メッシュ

3次メッシュ
50354788 52350662 52352525 52365509
50357717 52350663 52352526 52365518
50364070 52350664 52352535 52365527
51350475 52350670 52352544 52365536
51353583 52350671 52352545 52365554
51354502 52350680 52352554 52365571
51354523 52350782 52352564 52365581
51356572 52350783 52352574 52365582
51357523 52351306 52352582 52365591
51357593 52351316 52352717 52366594
51366117 52351325 52353278 52367536
52340275 52351335 52353324 52367568
52340295 52351345 52353329 52367578
52345228 52351354 52353332 52367599
52350332 52351355 52353465 52376385
52350343 52351363 52353686 52376390
52350344 52351364 52353687 52377095
52350354 52351373 52353696 52377140
52350355 52351383 52354304 53340704
52350365 52351393 52354606 53360313
52350375 52351559 52356145 53360610
52350386 52351569 52360052 53360620
52350396 52351588 52360055 53360631
52350514 52351597 52360084 53360634
52350554 52351704 52362137 53360638
52350555 52352303 52362154 53360753
52350566 52352313 52362163 53360764
52350576 52352323 52362164 53360775
52350586 52352324 52362230 53360776
52350595 52352374 52364660 53360779
52350655 52352507 52364670 53361707
52350656 52352515 52364680 53370050
52350661 52352516 52364690 53370051

49表 4.2 経済センサスメッシュデータのうち，本章で使用するデータの編成項目

項目名

産業別事業所数
産業・従業者規模別事業所数
産業別従業者数
産業・従業者規模別従業者数
会社企業（単独事業所及び本所）・企業産業別・企業常雇規模別企業数
また，第 3 章で使用したプローブデータと経済センサスメッシュデータにおいて，データ内の3 次メッシュによるマッチングを行うことで次節以降の分析を行う．そのため，その 2 つのデー
タにともに含まれている 3 次メッシュのみ分析で使用され，どちらかにデータの存在しない 3 次
メッシュは分析で使用されない．そこで，経済センサスメッシュデータに含まれている県市区町
村コードを用いて，12 の府県それぞれで 3 次メッシュの NA 率を集計する．NA 率とは，欠損値の割合のことである．特大車・大型車，中型車のデータにおいて，マッチング後の府県別 3 次メ
ッシュ NA 率をそれぞれ表 4.3，表 4.4 に示す．また特大車・大型車，中型車のデータにおいて，
2 つのデータをマッチング後に分析に使用される 3 次メッシュの総数をそれぞれ表 4.5，表 4.6 に示す．特大車・大型車，中型車ともに，マッチング後の都道府県別 3 次メッシュ NA 率は大阪府が非常に低く，マッチング後の 3 次メッシュ数は，2016 年から 2018 年にかけて年々増えている．

表 4.3 特大車・大型車 マッチング後の都道府県別 3 次メッシュ NA 率

都道府県名

都道府県コード 2016年NA率（％） 2017年NA率（％） 2018年NA率（％）

福井県

18

68.50

62.23

48.68

岐阜県

21

64.90

63.09

52.62

愛知県

23

43.03

40.77

32.37

三重県

24

52.80

45.91

35.71

滋賀県

25

40.87

34.97

21.10

京都府

26

58.34

53.29

43.37

大阪府

27

19.12

15.91

13.08

兵庫県

28

48.74

43.71

34.07

奈良県

29

54.57

51.72

42.36

和歌山県

30

65.36

62.69

65.36

鳥取県

31

62.79

57.08

46.91

岡山県

33

49.23

44.61

35.21

50

表 4.4 中型車

都道府県名

マッチング後の都道府県別 3 次メッシュ NA 率

都道府県コード 2016年NA率（％）2017年NA率（％） 2018年NA率（％）

福井県

18

72.56

69.79

62.62

岐阜県

21

66.93

65.10

58.39

愛知県

23

43.30

42.12

36.21

三重県

24

50.26

48.80

42.12

滋賀県

25

38.08

33.74

26.00

京都府

26

48.05

48.67

42.28

大阪府

27

11.57

11.95

11.51

兵庫県

28

47.11

46.86

36.61

奈良県

29

53.26

52.89

42.43

和歌山県

30

62.92

64.53

59.12

鳥取県

31

68.89

70.77

59.77

岡山県

33

57.11

54.21

43.55

表 4.5 特大車・大型車 マッチング後の 3 次メッシュ数

データ

マッチング後の3次メッシュ数

2016年

14241

2017年

15496

2018年

18329

表 4.6 中型車

マッチング後の 3 次メッシュ数

データ

マッチング後の3次メッシュ数

2016年

14341

2017年

14661

2018年

16918

51

4-5 経済センサスメッシュデータを用いた LASSO 回帰分析の結果
本節では，第 3 章での関西地方を走行するトラックのトリップ発生の実態を受け，それらの発生量の決定要因を明らかにするため，前節で紹介した経済センサスメッシュデータを用いて，
LASSO 回帰分析を行う．また第 3 章の結果から，特大車・大型車，中型車それぞれで運行特性が異なるため，本節以降も 2 つの分類に分けて分析を行っていく．
特大車・大型車，中型車のデータにおいて，LASSO 回帰分析を行う．3 か年の特大車・大型車のデータにおいて，解パス図，交差検証法結果をそれぞれ図 4.1，図 4.2，図 4.3，図 4.4，図 4.5，
図 4.6，3 か年の LASSO 回帰結果要約を表 4.7 に示す．また 3 か年の中型車のデータにおいて，解パス図，交差検証法結果をそれぞれ図 4.7，図 4.8，図 4.9，図 4.10，図 4.11，図 4.12，3 か年の
LASSO 回帰結果要約を表 4.8 に示す．特大車・大型車，中型車のそれぞれにおいて，比較的多くの変数が選択され，3 か年で選択される変数の数に大きな違いがみられる．最小の平均二乗誤差を示す 𝜆𝜆 の数値に 3 か年で大きな差はないが，特大車・大型車は 2018 年，中型車は 2016 年が最も小さい値となった．

52

図 4.1

図 4.2

2016 年特大車・大型車

2016 年特大車・大型車
53

解パス図

交差検証法結果

図 4.3図 4.4

2017 年特大車・大型車

2017 年特大車・大型車

54

解パス図

交差検証法結果

図 4.5図 4.6

2018 年特大車・大型車

2018 年特大車・大型車
55

解パス図

交差検証法結果

表 4.7 特大車・大型車 LASSO 回帰結果

結果項目

2016年

最小の平均二乗誤差でのλ

2017年

2018年

3.008064

3.037636

2.908452

最小の平均二乗誤差

0.009682483

0.009966492

0.006308809

標準誤差

0.02694208

0.02526869

0.02114462

160

163

193

選択された変数

図 4.7

2016 年中型車 解パス図56

図 4.82016 年中型車 交差検証法結果

図 4.9

2017 年中型車 解パス図57

図 4.102017 年中型車 交差検証法結果

図 4.112018 年中型車 解パス図58

図 4.122018 年中型車 交差検証法結果

表 4.8 中型車

結果項目
最小の平均二乗誤差でのλLASSO 回帰結果

2016年

2017年

2018年

2.771146

2.929834

2.954503

最小の平均二乗誤差

0.005055946

0.006659978

0.01006357

標準誤差0.01859769

0.02449793

0.03073269

226

206

160

選択された変数

また，LASSO 回帰分析によって選択された変数を確認する．特大車・大型車において，LASSO
回帰によって 3 か年のうち少なくとも 1 回は選択された変数の一覧を表 4.9，中型車において，
LASSO 回帰によって 3 か年のうち少なくとも 1 回は選択された変数の一覧を表 4.10 に示す．3 か
年すべてのデータで選択された変数を青で示し，その名で特に係数の大きかった変数を赤で示している．特大車・大型車において，特に係数の大きい変数には，鉱業や製造業，水運業，倉庫業，郵便業，スーパーなどといった産業の事業所数の項目が選択された．これらの産業は物流や流通に関連が強いため，トラック発生量の大きな要因となっていると考えられる．また，製造業や卸売業，小売業において常用雇用者数の多い企業ほど，係数が大きくなっている傾向にある．全体
的に従業者数に関する変数を比べると，事業所数に関する変数の方が係数の大きい傾向にあり，産業の事業所数の方が従業者数より，トラック発生量に大きく影響を受けていると考えられる．
中型車でも比較的同じような傾向がみられたが，特大車・大型車に比べてデータ数が多いため，全体的な係数の数値が大きい傾向にあった．
59

表 4.9 特大車・大型車
LASSO 回帰によって 3 か年のうち 1 回は選択された変数
結果表名

2016年

2017年

2018年

(Intercept)

2.01000

2.091402.18688

産業別事業所数
Ｃ 鉱業，採石業，砂利採取業

0.32301

0.18572

0.33961

Ｄ０６ 総合工事業

000.00898

Ｄ０８ 設備工事業

0.00787

0.00979

0.01527

Ｅ０９ 食料品製造業-0.02163 -0.00751 -0.01279

Ｅ１０ 飲料・たばこ・飼料製造業

000.02622Ｅ１１ 繊維工業

00.000850Ｅ１２ 木材・木製品製造業（家具を除く）

0

0 -0.03054

Ｅ１４ パルプ・紙・紙加工品製造業-0.02857 -0.01522 -0.02846

Ｅ１５ 印刷・同関連業-0.00020

Ｅ１６ 化学工業

0.00374

00.00994

Ｅ１７ 石油製品・石炭製品製造業

0.06981

0.162110.13462

Ｅ１８ プラスチック製品製造業（別掲を除く）-0.01398 -0.01003 -0.01079

Ｅ１９ ゴム製品製造業-0.01699 -0.01822 -0.02034

0 -0.00548

Ｅ２０ なめし革・同製品・毛皮製造業

0.01612Ｅ２１ 窯業・土石製品製造業-0.00128 -0.00051 -0.00707

0.00954

Ｅ２２ 鉄鋼業

0.04748

Ｅ２４ 金属製品製造業-0.00359 -0.00199 -0.00222

Ｅ２６ 生産用機械器具製造業-0.01243 -0.01448 -0.02242

Ｅ２７ 業務用機械器具製造業-0.03220

0 -0.02633

Ｅ２８ 電子部品・デバイス・電子回路製造業-0.002210Ｅ２９ 電気機械器具製造業-0.03321 -0.05163 -0.05278

Ｅ３０ 情報通信機械器具製造業-0.00671 -0.00463 -0.07070

Ｅ３１ 輸送用機械器具製造業

0.00382

Ｅ３２ その他の製造業

0.03391

0.011280.005270.0349600.01725

0 -0.00859 -0.00633

Ｆ 電気・ガス・熱供給・水道業

0.03126

0.078470.08987

00.040530.03070

Ｆ３５ 熱供給業

0.07633

0.148510.22069

Ｆ３６ 水道業

0.081960.03979

0.09917

Ｇ４０ インターネット附随サービス業-0.00071 -0.01497 -0.01816

Ｆ３４ ガス業Ｈ４２ 鉄道業0

Ｈ４３ 道路旅客運送業

0.00235

0.00954-0.01571 -0.00731 -0.01728

Ｈ４４ 道路貨物運送業

0.08405

Ｈ４５ 水運業-0.14592 -0.14238 -0.16018

0.08665

Ｈ４７ 倉庫業

0.19306

0.191250.16196

Ｈ４８ 運輸に附帯するサービス業

0.03698

0.030880.04170

Ｈ４９ 郵便業（信書便事業を含む）-0.03291 -0.14826 -0.30883

Ｉ５０ 各種商品卸売業

0.0026400.07698

0.02805

Ｉ５２ 飲食料品卸売業

0 -0.00066 -0.00188

Ｉ５４ 機械器具卸売業-0.00266 -0.00039 -0.00510

Ｉ５５ その他の卸売業

0 -0.00255 -0.00093

Ｉ５６１ 百貨店，総合スーパー

0.16694

0.23353

0.24881

Ｉ５６９ その他の各種商品小売業（従業者が常時50人未満のもの）

0

0.01979

0.08029

Ｉ５７ 織物・衣服・身の回り品小売業

0 -0.00034 -0.00441

Ｉ５８５ 酒小売業

0 -0.00937 -0.01194

Ｉ５９ 機械器具小売業

0.02866

Ｉ６０３ 医薬品・化粧品小売業

0Ｊ６２ 銀行業

0.03320

0 -0.00791

Ｊ６３ 協同組織金融業

0.04574

0 -0.00056
0-0.03575 -0.05081 -0.04835

Ｊ６３１ 中小企業等金融業

0 -0.00002 -0.01915

Ｋ６８ 不動産取引業-0.00553

0 -0.00072

Ｋ６９ 不動産賃貸業・管理業

000.00064Ｋ７０ 物品賃貸業

000.01425

Ｋ７０２ 産業用機械器具賃貸業

0.059540.075240.11185

Ｋ７０３ 事務用機械器具賃貸業

000.00177

Ｋ７０５ スポーツ・娯楽用品賃貸業

0.03680

0.139850Ｋ７０９２ 音楽・映像記録物賃貸業（別掲を除く）-0.08482 -0.07134 -0.14409

Ｋ７０９９ 他に分類されない物品賃貸業

0.01361

0.026190.00323

00.01309

0.02366

Ｌ７１ 学術・開発研究機関

60

表 4.9 特大車・大型車
LASSO 回帰によって 3 か年のうち 1 回は選択された変数（続き）
結果表名

2016年

2017年

2018年

産業別事業所数
00.01644

0.10217Ｍ７７ 持ち帰り・配達飲食サービス業

0.02892

0.01292

0.01881

Ｎ７８ 洗濯・理容・美容・浴場業-0.00489 -0.00182 -0.00390

Ｍ７５９１ 会社・団体の宿泊所

0

Ｎ８０ 娯楽業

0.000170.01362

0 -0.11897

Ｎ８０１ 映画館-0.00054

Ｎ８０２ 興行場（別掲を除く），興行団

0.009100.023730

Ｎ８０４ スポーツ施設提供業

0.00575

00.02735

Ｎ８０４１ スポーツ施設提供業（別掲を除く）

0.025100.08733

0.09722

Ｎ８０４２ 体育館

00.003140

Ｎ８０４３ ゴルフ場

-0.16843 -0.03921

Ｎ８０４４ ゴルフ練習場

0.12782

0.194730.17092

Ｎ８０４７ バッティング・テニス練習場

0.111210.070160.08689

Ｎ８０６３ マージャンクラブ

-0.04683 -0.08415 -0.17611
0.0376500.01134

Ｎ８０６４ パチンコホール

0.03619

Ｎ８０６９ その他の遊戯場-0.04806 -0.03727 -0.12998

Ｏ８１１ 幼稚園

0.04473

0.03718

0.12896

Ｏ８１５ 特別支援学校

0.0094700.16486

Ｏ８１６ 高等教育機関

000.02463

0.09626

0.09233

0.07148000.00176-0.01665 -0.00138

0Ｏ８２１３ 博物館，美術館
Ｏ８２３ 学習塾
Ｏ８２４５ 外国語会話教授業

0 -0.02631 -0.00020

Ｏ８２４６ スポーツ・健康教授業
Ｐ８３ 医療業-0.00055 -0.00000

0Ｐ８３１ 病院

00.000310.02647

Ｐ８３２ 一般診療所-0.00306 -0.00011

0Ｐ８３３ 歯科診療所-0.00497 -0.00114

00 -0.01330 -0.02206

Ｐ８３５ 療術業
Ｐ８４ 保健衛生

0.046090.00533

0.04159

Ｐ８４１ 保健所

0.0006200.05633000.01533

Ｐ８５３１ 保育所

-0.02622 -0.04730 -0.05447

Ｐ８５３９ その他の児童福祉事業

00.003140.01615

Ｐ８５９ その他の社会保険・社会福祉・介護事業

0.0015000Ｑ８６ 郵便局-0.04073 -0.05065 -0.09739

Ｑ８７ 協同組合（他に分類されないもの）

0.0091500

Ｒ８８ 廃棄物処理業

0.06004

0.06430

0.07485

Ｒ８９ 自動車整備業

0.005080.009430.01119

Ｐ８５４ 老人福祉・介護事業

Ｒ９０ 機械等修理業（別掲を除く）

0

0 -0.00803

Ｒ９３３ 学術・文化団体

0.07660

0.02957

0

Ｒ９４ 宗教0.015540.029210.04078（従業者規模別事業所数）Ａ～Ｓ 全産業（３） １００～２９９人

0.015120.029430.03510（従業者規模別事業所数）Ｃ 鉱業，採石業，砂利採取業 ２０人未満-0.05936

産業・従業者規模別事業所数（従業者規模別事業所数）Ｃ 鉱業，採石業，砂利採取業 ２０人以上

0

0 -0.02153
00.253100 -0.00019（従業者規模別事業所数）Ｅ 製造業 ２０人未満-0.00052（従業者規模別事業所数）Ｅ 製造業 ２０人以上

0.11772

0.12852

0.14997（従業者規模別事業所数）Ｆ 電気・ガス・熱供給・水道業 ２０人以上

0.0810900.015910（従業者規模別事業所数）Ｇ 情報通信業 ２０人以上

0 -0.01492
0.082760.08981（従業者規模別事業所数）Ｈ 運輸業，郵便業 ２０人以上

0.07985（従業者規模別事業所数）Ｋ 不動産業，物品賃貸業 ２０人以上-0.01825 -0.02526 -0.06796（従業者規模別事業所数）Ｎ 生活関連サービス業，娯楽業 ２０人以上

000.01838（従業者規模別事業所数）Ｑ 複合サービス事業 ２０人以上

00.019480.11801（従業者規模別事業所数）Ｓ 公務（他に分類されるものを除く） ２０人未満-0.04045 -0.03037 -0.05762（従業者規模別事業所数）Ｓ 公務（他に分類されるものを除く） ２０人以上

0.01131

産業別従業者数

0.021130.01283

Ｄ０６ 総合工事業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0

Ｄ０７ 職別工事業（設備工事業を除く） 従業者総数（男女別の不詳を含む）

000.00066

Ｅ０９ 食料品製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000350.000110.00010

Ｅ１０ 飲料・たばこ・飼料製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00328

0.00260

0.00129

Ｅ１１ 繊維工業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000230.000290.00055

61

0 -0.00019

表 4.9 特大車・大型車
LASSO 回帰によって 3 か年のうち 1 回は選択された変数（続き）
結果表名

2016年

2017年

2018年

Ｅ１２ 木材・木製品製造業（家具を除く） 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.004360.00371

0.00364

Ｅ１３ 家具・装備品製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00007 -0.00008 -0.00022

産業別従業者数

Ｅ１４ パルプ・紙・紙加工品製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

000.00004

Ｅ１５ 印刷・同関連業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00080 -0.00049 -0.00069

Ｅ１６ 化学工業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00091

0.000860.00086

Ｅ１７ 石油製品・石炭製品製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.004900.004830.00496

Ｅ１８ プラスチック製品製造業（別掲を除く） 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000430.000340.00033

Ｅ１９ ゴム製品製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000300.000480.00057

Ｅ２１ 窯業・土石製品製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00098

0.001330.00146

Ｅ２２ 鉄鋼業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000460.000520.00042Ｅ２３ 非鉄金属製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0

Ｅ２４ 金属製品製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000270.000160.00033

Ｅ２５ はん用機械器具製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000150.000160.00014

Ｅ２６ 生産用機械器具製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000030.000280.00042

Ｅ２７ 業務用機械器具製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00016

0

0

0

0

0.00003

Ｅ２９ 電気機械器具製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）
Ｅ３０ 情報通信機械器具製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0 -0.00022

00.00001

0.000080.019450.014880.01040

Ｆ３６ 水道業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

000.00010

Ｇ３７ 通信業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

000.00001

Ｆ３５ 熱供給業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

Ｇ３９ 情報サービス業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00030 -0.00034 -0.00032

Ｇ４０ インターネット附随サービス業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00085

00Ｇ４１ 映像・音声・文字情報制作業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.0002800

Ｈ４２ 鉄道業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00008

0 -0.00024

Ｈ４３ 道路旅客運送業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00033 -0.00046 -0.00074

Ｈ４４ 道路貨物運送業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.0000900

Ｈ４６ 航空運輸業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000820.001260.00191
0.00015Ｈ４７ 倉庫業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

00

Ｉ５１ 繊維・衣服等卸売業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00004

00

Ｉ５４ 機械器具卸売業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00010 -0.00006

0Ｉ５６ 各種商品小売業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00000

Ｉ５６９ その他の各種商品小売業（従業者が常時５０人未満のもの） 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00608

0.007140.00479

Ｉ５８ 飲食料品小売業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000250.000360.00047

Ｉ５８１ 各種食料品小売業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00008

0.000140.00023

Ｉ５８５ 酒小売業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00238 -0.00071 -0.00544

0 -0.00013

Ｉ５９ 機械器具小売業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00068

00

Ｉ６０ その他の小売業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000310.000460.00099

Ｉ６０６ 書籍・文房具小売業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00005

Ｊ６２ 銀行業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0 -0.00040

0 -0.00005

0Ｊ６３１ 中小企業等金融業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00005 -0.00019

0Ｋ７０１ 各種物品賃貸業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00203 -0.00001 -0.00327

Ｋ７０２ 産業用機械器具賃貸業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.0004300Ｋ７０４ 自動車賃貸業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000210

0

Ｋ７０９２ 音楽・映像記録物賃貸業（別掲を除く） 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.002160.001430.00264

Ｌ７２ 専門サービス業（他に分類されないもの） 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00014 -0.00005 -0.00003

Ｍ７５ 宿泊業 従業者総数（男女別の不詳を含む）
Ｍ７５１ 旅館，ホテル 従業者総数（男女別の不詳を含む）
Ｍ７７ 持ち帰り・配達飲食サービス業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

000.000170.000220.00041000.000160.00017

Ｎ８０ 娯楽業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

00.000170

Ｎ８０２ 興行場（別掲を除く），興行団 従業者総数（男女別の不詳を含む）

00.000820Ｎ８０４ スポーツ施設提供業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0 -0.00006 -0.00045

Ｎ８０４１ スポーツ施設提供業（別掲を除く 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0 -0.00079 -0.00383

Ｎ８０４３ ゴルフ場 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0 -0.00049 -0.00255

Ｎ８０４４ ゴルフ練習場 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.0019300.00167

Ｎ８０４５ ボウリング場 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000810.00165

0.00244

Ｎ８０４８ フィットネスクラブ 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00209 -0.00105 -0.00341

Ｎ８０６ 遊戯場 従業者総数（男女別の不詳を含む）

000.00008

Ｎ８０６４ パチンコホール 従業者総数（男女別の不詳を含む）

000.00006

Ｎ８０６９ その他の遊戯場 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.005220.00297

0.00281000.00008

Ｏ８１ 学校教育 従業者総数（男女別の不詳を含む）

62

表 4.9 特大車・大型車
LASSO 回帰によって 3 か年のうち 1 回は選択された変数（続き）
結果表名
産業別従業者数

Ｏ８１１ 幼稚園

2016年
従業者総数（男女別の不詳を含む）

2018年

2017年
0

0 -0.00074

Ｏ８１２ 小学校 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.001650.00195

0.00168

Ｏ８１３ 中学校 従業者総数（男女別の不詳を含む）

000.00052

Ｏ８１４ 高等学校，中等教育学校 従業者総数（男女別の不詳を含む）

000.00030

Ｏ８２１３ 博物館，美術館 従業者総数（男女別の不詳を含む）

00.00015

0.003830.001540.002080.00151

Ｏ８２４６ スポーツ・健康教授業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

000.00019

Ｐ８３２ 一般診療所 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0 -0.00014

0Ｏ８２１４ 動物園，植物園，水族館 従業者総数（男女別の不詳を含む）

Ｐ８４ 保健衛生 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00006

Ｐ８４１ 保健所 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0 -0.00016

0.000770.00157

0.00028

Ｐ８５ 社会保険・社会福祉・介護事業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

000.00017

Ｐ８５３ 児童福祉事業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

00.000400Ｐ８５３９ その他の児童福祉事業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.001140.00106

0.00081

Ｐ８５４ 老人福祉・介護事業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000290.000200.00001

Ｑ 複合サービス事業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.0000800.0001700.0000100.0004700Ｑ８６ 郵便局 従業者総数（男女別の不詳を含む）
Ｑ８７ 協同組合（他に分類されないもの） 従業者総数（男女別の不詳を含む）
Ｒ８８ 廃棄物処理業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

00.000630

Ｒ８９ 自動車整備業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00158

0.00066

0.00026

Ｒ９１ 職業紹介・労働者派遣業 従業者総数（男女別の不詳を含む）
Ｒ９１１ 職業紹介業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0 -0.00007 -0.00008-0.00149 -0.00174 -0.00159
00.000150

Ｒ９４ 宗教 従業者総数（男女別の不詳を含む）

Ｒ９３ 政治・経済・文化団体 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00033

0.000200.00045

Ｒ９５ その他のサービス業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00601

0.00630

0.00591

0 -0.00251

0

産業・従業者規模別従業者数（従業者規模別）Ｃ 鉱業，採石業，砂利採取業 ２０人未満 従業者総数（男女別の不詳を含む）（従業者規模別）Ｃ 鉱業，採石業，砂利採取業 ２０人未満 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00957

00（従業者規模別）Ｄ 建設業 ２０人未満 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00105

0.001130.00149（従業者規模別）Ｅ 製造業 ２０人以上 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000200.000240.00025（従業者規模別）Ｈ 運輸業，郵便業 ２０人未満 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00185

0.002390.00307（従業者規模別）Ｌ 学術研究，専門・技術サービス業 ２０人以上 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00017 -0.00026 -0.00031（従業者規模別）Ｎ 生活関連サービス業，娯楽業 ２０人以上 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.0002600.00042（従業者規模別）Ｑ 複合サービス事業 ２０人未満 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.005300.001420.00658000.0011500（従業者規模別）Ｓ 公務（他に分類されるものを除く）２０人未満 従業者総数（男女別の不詳を含む）
会社企業（単独事業所及び本所）・企業産業別・企業常雇規模別企業数（企業常雇規模別企業数）Ｅ 製造業（１） ５～９人

-0.00051（企業常雇規模別企業数）Ｅ 製造業（１） １０～１９人-0.01441 -0.02249 -0.02543（企業常雇規模別企業数）Ｅ 製造業（２） ２０～２９人-0.07335 -0.09764 -0.11547（企業常雇規模別企業数）Ｅ 製造業（２） ３０～４９人-0.05849 -0.08279 -0.09448（企業常雇規模別企業数）Ｅ 製造業（２） ５０～９９人

0

0 -0.01187（企業常雇規模別企業数）Ｅ 製造業（３） １００～２９９人-0.08234 -0.07861 -0.11987（企業常雇規模別企業数）Ｅ 製造業（３） １，０００～１，９９９人-0.02177（企業常雇規模別企業数）Ｅ 製造業（４） ２，０００～４，９９９人-0.31022 -0.16761 -0.21034（企業常雇規模別企業数）Ｅ 製造業（４） ５，０００人以上-0.82959 -0.74233 -0.93296（企業常雇規模別企業数）Ｅ 製造業（４） （再掲）３００人以上-0.06239 -0.12348 -0.10811（企業常雇規模別企業数）Ｉ 卸売業，小売業（１） ０～４人

-0.00428 -0.00377 -0.00044（企業常雇規模別企業数）Ｉ 卸売業，小売業（２） ２０～２９人-0.01233 -0.01220 -0.02007（企業常雇規模別企業数）Ｉ 卸売業，小売業（２） ５０～９９人

0（企業常雇規模別企業数）Ｉ 卸売業，小売業（３） １００～２９９人（企業常雇規模別企業数）Ｉ 卸売業，小売業（３） ３００～９９９人

0 -0.01882

0.000510-0.01889 -0.03052 -0.03340
0 -0.03471 -0.06747（企業常雇規模別企業数）Ｉ 卸売業，小売業（３） １，０００～１，９９９人

0.18806

0.14934（企業常雇規模別企業数）Ｒ サービス業（他に分類されないもの）（１） ５～９人

-0.01910

00

0 -0.00080

0（企業常雇規模別企業数）Ｒ サービス業（他に分類されないもの）（１） １０～１９人

0.02532（企業常雇規模別企業数）Ｒ サービス業（他に分類されないもの）（２） ３０～４９人

0.08089

0.083480.08220（企業常雇規模別企業数）Ｒ サービス業（他に分類されないもの）（２） ５０～９９人

0.03067

00.06380（企業常雇規模別企業数）Ｒ サービス業（他に分類されないもの）（３） １００～２９９人-0.05738 -0.04704 -0.04472（企業常雇規模別企業数）Ｒ サービス業（他に分類されないもの）（３） ３００～９９９人

0

0 -0.05115（企業常雇規模別企業数）Ｒ サービス業（他に分類されないもの）（３） １，０００～１，９９９人-0.11313 -0.14715 -0.22617（企業常雇規模別企業数）Ｒ サービス業（他に分類されないもの）（４） （再掲）３００人以上-0.07732 -0.06153 -0.00068

63表 4.10 中型車

LASSO 回帰によって 3 か年のうち 1 回は選択された変数

結果表名

2016年

2017年

2018年

(Intercept)

1.77559

1.92300

1.97913

Ｃ 鉱業，採石業，砂利採取業

0.28038

0.34968

0.49528

Ｄ０６ 総合工事業

0.03346

0.032400.02749

Ｄ０７ 職別工事業（設備工事業を除く）-0.01068 -0.00123

Ｄ０８ 設備工事業

0.01796

産業別事業所数

0.0193500.01354

Ｅ０９ 食料品製造業-0.04453 -0.03539 -0.02834

Ｅ１０ 飲料・たばこ・飼料製造業-0.00158

00

Ｅ１１ 繊維工業

0.0009900

Ｅ１２ 木材・木製品製造業（家具を除く）

0

0 -0.00316

Ｅ１３ 家具・装備品製造業

0.03306

Ｅ１４ パルプ・紙・紙加工品製造業-0.05213 -0.04003 -0.04566

0.039150.01617

Ｅ１５ 印刷・同関連業-0.02812 -0.02448 -0.03239

Ｅ１６ 化学工業

0.01723

0.013700Ｅ１７ 石油製品・石炭製品製造業

0.127070.08176

0

Ｅ１９ ゴム製品製造業

0Ｅ２１ 窯業・土石製品製造業

0 -0.00626-0.02244 -0.02098 -0.01514

Ｅ２２ 鉄鋼業

0.03662

Ｅ２６ 生産用機械器具製造業-0.01363 -0.01933 -0.02881

0.02930

0.01545

Ｅ２７ 業務用機械器具製造業-0.01764 -0.00702 -0.00264

Ｅ２９ 電気機械器具製造業-0.02424 -0.00075

Ｅ３０ 情報通信機械器具製造業-0.02737 -0.00948 -0.02948

Ｅ３１ 輸送用機械器具製造業-0.01576 -0.00680 -0.00778

Ｅ３２ その他の製造業

0.00571

Ｆ３３ 電気業-0.15822 -0.05163 -0.00078

Ｆ３４ ガス業

0

0

0

0

0.057620

Ｆ３５ 熱供給業-0.08440

0.070120.11169

Ｆ３６ 水道業

0.127120.112760.20180

Ｇ３７ 通信業

0.033140.00791

0

Ｇ４１ 映像・音声・文字情報制作業

0.0001100

Ｈ 運輸業，郵便業

0.026810.013700

Ｈ４４ 道路貨物運送業

0.050100.050120.08139

Ｈ４５ 水運業-0.21607 -0.19412 -0.11207

Ｈ４６ 航空運輸業

00.00673

0.00387

Ｈ４７ 倉庫業

0.13637

0.14368

0.15121

Ｈ４８ 運輸に附帯するサービス業

0.025100.015960.03014Ｈ４９ 郵便業（信書便事業を含む）-0.41991 -0.46976 -0.36695

Ｉ５０ 各種商品卸売業

0.05798

Ｉ５４ 機械器具卸売業-0.00862 -0.00784 -0.00785

0.043240.226210

Ｉ５６１ 百貨店，総合スーパー

0.16487

Ｉ５７ 織物・衣服・身の回り品小売業-0.00651 -0.00692 -0.00797
0.044420.24598

Ｉ５８１ 各種食料品小売業

0.03834

Ｉ５８５ 酒小売業-0.00096 -0.00160 -0.01031

0

Ｉ５９ 機械器具小売業

0.04909

0.043200.05081

Ｉ６０３ 医薬品・化粧品小売業-0.01366

00

Ｊ６３ 協同組織金融業-0.12520 -0.16535

0Ｊ６３１ 中小企業等金融業-0.03812

Ｋ６８ 不動産取引業-0.01796 -0.00991 -0.00623

Ｋ６９ 不動産賃貸業・管理業

0.01098

0.0073900.002180

Ｋ７０２ 産業用機械器具賃貸業

0.098540.083140.11022

Ｋ７０４ 自動車賃貸業-0.02083

00Ｋ７０９２ 音楽・映像記録物賃貸業（別掲を除く）-0.05356 -0.09087 -0.00975

Ｋ７０９９ 他に分類されない物品賃貸業

0.07615

0.068120.05237

Ｌ７１ 学術・開発研究機関

0.051390.05587

0.05692

Ｌ７４ 技術サービス業（他に分類されないもの）

0.01749

0.007390.00619

Ｍ７５ 宿泊業-0.02327 -0.02000 -0.00742

Ｋ７０ 物品賃貸業

Ｍ７５１ 旅館，ホテル

0

0 -0.16160
0.00356

0 -0.01984

Ｍ７７ 持ち帰り・配達飲食サービス業

0.00653

0.00809

0.01341

Ｎ７８ 洗濯・理容・美容・浴場業-0.00192 -0.00347

0

Ｎ７９ その他の生活関連サービス業

0.0057300

Ｎ８０ 娯楽業

0.04203

0.028250.01876

Ｎ８０１ 映画館

0 -0.00374

Ｎ８０４１ スポーツ施設提供業（別掲を除く）
Ｎ８０４２ 体育館

00.06261

0.05591

0.11288000.04064

Ｎ８０４３ ゴルフ場

-0.03386 -0.07720 -0.01922

Ｎ８０４４ ゴルフ練習場

0.13383640.17382

0.19398

表 4.10 中型車

LASSO 回帰によって 3 か年のうち 1 回は選択された変数（続き）

結果表名

2017年

2016年

2018年

産業別事業所数
Ｎ８０４５ ボウリング場-0.0427200

Ｎ８０４６ テニス場

0.09697

0.132960.08806

Ｎ８０４７ バッティング・テニス練習場

0.096160.043110.03031

Ｎ８０６ 遊戯場-0.0177400Ｎ８０６３ マージャンクラブ

-0.16511 -0.22249 -0.24268

Ｎ８０６５ ゲームセンター-0.04536

Ｎ８０６９ その他の遊戯場-0.16035 -0.18015 -0.20153

Ｏ８１１ 幼稚園

0.15756

Ｏ８１１ 幼稚園

000.184500.20162

0 -0.04561

0Ｏ８１２ 小学校-0.03413

00Ｏ８１３ 中学校

0.08874

0.09715

0.09129

Ｏ８１５ 特別支援学校

0.20046

0.19800

0.12402

Ｏ８１６ 高等教育機関

0.04926

0.04357

0.06013

Ｏ８２１３ 博物館，美術館

0.0371700.00044

Ｏ８２１４ 動物園，植物園，水族館-0.14449

00Ｏ８２３ 学習塾

0.029620.02746

0.03307

Ｏ８２４１ 音楽教授業

0.03851

0.01383

0.03984

Ｏ８２４５ 外国語会話教授業

0.035410.032140.0286800.06238

0.04513

Ｐ８３３ 歯科診療所

0.00432

00

Ｐ８３５ 療術業-0.01308 -0.00391 -0.01097

Ｐ８４ 保健衛生

0.01833

0

0

Ｐ８４１ 保健所

0.10383

0.08247

0

Ｐ８５２ 福祉事務所

0.000100.029220000.00135

Ｐ８３１ 病院

Ｐ８５３１ 保育所
Ｐ８５３９ その他の児童福祉事業-0.04637 -0.04460

Ｐ８５４ 老人福祉・介護事業

0.02987

0.027390.03864

Ｐ８５９ その他の社会保険・社会福祉・介護事業-0.0017400

Ｑ８６ 郵便局-0.05526 -0.01684 -0.00485

Ｑ８７ 協同組合（他に分類されないもの）

0

0

0

0.01436

Ｒ８８ 廃棄物処理業

0.085120.08391

0.09280

Ｒ８９ 自動車整備業

0.02953

0.023480.02994

Ｒ９０ 機械等修理業（別掲を除く）-0.00545 -0.01136 -0.01403

Ｒ９１ 職業紹介・労働者派遣業-0.02831 -0.01921 -0.00007

Ｒ９３ 政治・経済・文化団体-0.00444 -0.00025

Ｒ９３３ 学術・文化団体

00 -0.02161 -0.03322

Ｒ９４ 宗教産業・従業者規模別事業所数（従業者規模別事業所数）Ａ～Ｓ 全産業（２） ５０～９９人

0.028880.02949

0.0319000.000010（従業者規模別事業所数）Ａ～Ｓ 全産業（３） １００～２９９人

0.033700.026850（従業者規模別事業所数）Ｃ 鉱業，採石業，砂利採取業 ２０人未満-0.19365 -0.15684 -0.08968（従業者規模別事業所数）Ｃ 鉱業，採石業，砂利採取業 ２０人以上-0.57285

0 -0.16060（従業者規模別事業所数）Ｄ 建設業 ２０人未満

0（従業者規模別事業所数）Ｄ 建設業 ２０人以上-0.02660 -0.00544（従業者規模別事業所数）Ｅ 製造業 ２０人以上

0.090200.090850.11287（従業者規模別事業所数）Ｆ 電気・ガス・熱供給・水道業 ２０人以上

0.09123

0.056640（従業者規模別事業所数）Ｇ 情報通信業 ２０人以上-0.01804 -0.00964（従業者規模別事業所数）Ｈ 運輸業，郵便業 ２０人以上

0.07005

0.09615

0.09220（従業者規模別事業所数）Ｉ 卸売業，小売業 ２０人以上

0.006410.004810（従業者規模別事業所数）Ｋ 不動産業，物品賃貸業 ２０人以上-0.04120 -0.01893 -0.00758（従業者規模別事業所数）Ｍ 宿泊業，飲食サービス業 ２０人未満-0.00161 -0.00087 -0.00031（従業者規模別事業所数）Ｍ 宿泊業，飲食サービス業 ２０人以上

0.00973

0.00300（従業者規模別事業所数）Ｎ 生活関連サービス業，娯楽業 ２０人以上

0.01111

0

0

0

0

0.00051（従業者規模別事業所数）Ｐ 医療，福祉 ２０人以上

0.02287

0.00452

0.01886（従業者規模別事業所数）Ｑ 複合サービス事業 ２０人未満-0.02733 -0.04976（従業者規模別事業所数）Ｑ 複合サービス事業 ２０人以上

0.06065（従業者規模別事業所数）Ｓ 公務（他に分類されるものを除く） ２０人未満-0.10709 -0.05761 -0.03909（従業者規模別事業所数）Ｓ 公務（他に分類されるものを除く） ２０人以上

0.01097（従業者規模別事業所数）Ｏ 教育，学習支援業 ２０人以上

00.11999

0.00243000.0051500.07749

0.02860

0

産業別従業者数
Ｃ 鉱業，採石業，砂利採取業-0.00122

00

Ｄ０７ 職別工事業（設備工事業を除く） 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000790.000370

Ｄ０８ 設備工事業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00004 -0.00000

Ｅ０９ 食料品製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000940.00104

Ｅ１０ 飲料・たばこ・飼料製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000110.000130

Ｅ１１ 繊維工業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000850.000540.00048

Ｅ１２ 木材・木製品製造業（家具を除く） 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00158

0.002330.0015465

00.00093

表 4.10 中型車

LASSO 回帰によって 3 か年のうち 1 回は選択された変数（続き）

結果表名

2016年

産業別従業者数

2017年

2018年

Ｅ１３ 家具・装備品製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00013 -0.00008

0Ｅ１４ パルプ・紙・紙加工品製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.000530Ｅ１５ 印刷・同関連業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00038 -0.00052 -0.00031

0Ｅ１６ 化学工業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000620.00051

Ｅ１７ 石油製品・石炭製品製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.002480.002440.00051
0.00234

Ｅ１８ プラスチック製品製造業（別掲を除く） 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000250.00060

0.00023Ｅ１９ ゴム製品製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000230.00005

0.00006

Ｅ２０ なめし革・同製品・毛皮製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00075 -0.00112

0Ｅ２１ 窯業・土石製品製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.0002100Ｅ２２ 鉄鋼業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00009

0.000110.000180.00024

Ｅ２４ 金属製品製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000390.00030

Ｅ２５ はん用機械器具製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000180.000200.00019

Ｅ２６ 生産用機械器具製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000370.000350.00035

Ｅ２７ 業務用機械器具製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000250.000110Ｅ２９ 電気機械器具製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000130.000170.00010Ｅ３２ その他の製造業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000090

0

Ｆ３３ 電気業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.0004100

Ｆ３５ 熱供給業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.01763

0.00674

0Ｆ３６ 水道業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00000

00.00055

0.000340.00014

Ｇ３７ 通信業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00045

Ｇ３９ 情報サービス業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00004 -0.00011 -0.00021

Ｇ４１ 映像・音声・文字情報制作業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00000

0

0

0

0

0

Ｈ 運輸業，郵便業 従業者総数（男女別の不詳を含む）
Ｈ４２ 鉄道業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00064 -0.00059 -0.00015

Ｈ４３ 道路旅客運送業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00081 -0.00066 -0.00044

Ｈ４４ 道路貨物運送業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000030.00000

0

Ｈ４６ 航空運輸業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00095

0.001400.001920.00056

Ｈ４７ 倉庫業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

00.00000Ｉ５０ 各種商品卸売業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

00.000020

Ｉ５２ 飲食料品卸売業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000220.000070

Ｉ５４ 機械器具卸売業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00016 -0.00014 -0.00006

Ｉ５５ その他の卸売業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000290.00008

0

Ｉ５６９ その他の各種商品小売業（従業者が常時５０人未満のもの） 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.003200.00382

0.00608

Ｉ５８ 飲食料品小売業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000640.000680.00052

Ｉ５８１ 各種食料品小売業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000540.000480.00102

Ｉ５８５ 酒小売業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00071 -0.00085

Ｉ６０ その他の小売業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00095

0.00105

0.00111

Ｉ６０６ 書籍・文房具小売業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00025000Ｊ６２ 銀行業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0 -0.00002 -0.00014

Ｊ６３１ 中小企業等金融業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0 -0.00010

0Ｋ６８ 不動産取引業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0 -0.00003

0Ｋ７０１ 各種物品賃貸業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0

0 -0.00244

Ｋ７０２ 産業用機械器具賃貸業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00030

00Ｋ７０５ スポーツ・娯楽用品賃貸業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00915 -0.00525

0Ｋ７０９２ 音楽・映像記録物賃貸業（別掲を除く） 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.001070.001360

Ｍ７５ 宿泊業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000240.00001

0

Ｍ７５９１ 会社・団体の宿泊所 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00057 -0.00198

0

Ｍ７７ 持ち帰り・配達飲食サービス業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.0004500.00023

Ｎ８０１ 映画館 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.0019300

Ｎ８０２ 興行場（別掲を除く），興行団 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00041

00

Ｎ８０４１ スポーツ施設提供業（別掲を除く 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00061

00

Ｎ８０４２ 体育館 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00068

00

Ｎ８０４３ ゴルフ場 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00253 -0.00176

Ｎ８０４４ ゴルフ練習場 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00756

0.00478

0.007210

Ｎ８０４５ ボウリング場 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.002890.00057

0.00062

Ｎ８０４６ テニス場 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00704

00

Ｎ８０４８ フィットネスクラブ 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00219 -0.00235 -0.00146

Ｎ８０６３ マージャンクラブ 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.01364 -0.00720

Ｎ８０６５ ゲームセンター 従業者総数（男女別の不詳を含む）

00.0004500.00172

Ｎ８０６９ その他の遊戯場 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00786

0.00984

0Ｏ８１ 学校教育 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000180.000140.00016

Ｏ８１２ 小学校 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00559

0.004930.00462

Ｏ８１３ 中学校 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00350

0.003490.0040800.00004

0.00055

Ｏ８１５ 特別支援学校 従業者総数（男女別の不詳を含む）
Ｏ８１７ 専修学校，各種学校 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00061 -0.00014 -0.00057

Ｏ８２ その他の教育，学習支援業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00035 -0.00013

0Ｏ８２１３ 博物館，美術館 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.000100660表 4.10 中型車

LASSO 回帰によって 3 か年のうち 1 回は選択された変数（続き）

結果表名

2016年

産業別従業者数

2017年

2018年

Ｏ８２１４ 動物園，植物園，水族館 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.008460

0

Ｏ８２３ 学習塾 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00007

0

0

Ｏ８２４１ 音楽教授業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00143

0

0

Ｏ８２４５ 外国語会話教授業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00136 -0.00083

Ｏ８２４６ スポーツ・健康教授業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.001280.000700.00053

Ｐ 医療，福祉 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000120.00006

0.00013

Ｐ８３１ 病院 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00001

0.00000

0

Ｐ８３３ 歯科診療所 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00234

0.002570.001360

Ｐ８４ 保健衛生 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00015 -0.00014 -0.00004

Ｐ８５ 社会保険・社会福祉・介護事業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000070.000510.00019

Ｐ８５３ 児童福祉事業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000780.000470.00021

Ｐ８５３１ 保育所 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000030.000720.00177000.00005

Ｐ８５５ 障害者福祉事業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000370.000170

Ｐ８５９ その他の社会保険・社会福祉・介護事業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00009

0.00012000.00001

0.000100.000160.00016000.00004

0.00011

Ｐ８５４ 老人福祉・介護事業 従業者総数（男女別の不詳を含む）

Ｑ 複合サービス事業 従業者総数（男女別の不詳を含む）
Ｑ８６ 郵便局 従業者総数（男女別の不詳を含む）
Ｒ８８ 廃棄物処理業 従業者総数（男女別の不詳を含む）
Ｒ９０ 機械等修理業（別掲を除く） 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00059 -0.00096 -0.00028

Ｒ９１ 職業紹介・労働者派遣業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00009 -0.00010 -0.00006

Ｒ９１１ 職業紹介業 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00347 -0.00228 -0.00230

Ｒ９３３ 学術・文化団体 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00011

0

0

0

0

0.00037

0.002260.001110.0020300.00000

00.00000

0.00001

0

Ｒ９４ 宗教 従業者総数（男女別の不詳を含む）
Ｒ９５ その他のサービス業 従業者総数（男女別の不詳を含む）
Ｓ９７・９８ 公務（他に分類されるものを除く） 従業者総数（男女別の不詳を含む）
産業・従業者規模別従業者数（従業者規模別）Ａ～Ｓ 全産業 ５０～９９人 従業者総数（男女別の不詳を含む）（従業者規模別）Ｃ 鉱業，採石業，砂利採取業 ２０人未満 従業者総数（男女別の不詳を含む）（従業者規模別）Ｄ 建設業 ２０人未満 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0 -0.01099 -0.00759
000.00030（従業者規模別）Ｄ 建設業 ２０人以上 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00033 -0.00029 -0.00035（従業者規模別）Ｅ 製造業 ２０人以上 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00008

0.00011（従業者規模別）Ｆ 電気・ガス・熱供給・水道業 ２０人以上 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000090000.001920.00142（従業者規模別）Ｈ 運輸業，郵便業 ２０人未満 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.00009（従業者規模別）Ｌ 学術研究，専門・技術サービス業 ２０人以上 従業者総数（男女別の不詳を含む）-0.00018 -0.00019 -0.00016（従業者規模別）Ｍ 宿泊業，飲食サービス業 ２０人以上 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000030.000050（従業者規模別）Ｎ 生活関連サービス業，娯楽業 ２０人以上 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000270.000390.00029（従業者規模別）Ｐ 医療，福祉 ２０人未満 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.000890.00033

0.00006（従業者規模別）Ｑ 複合サービス事業 ２０人未満 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.01368

0.012420.00412（従業者規模別）Ｓ 公務（他に分類されるものを除く）２０人未満 従業者総数（男女別の不詳を含む）

0.009020.00143

0

会社企業（単独事業所及び本所）・企業産業別・企業常雇規模別企業数（企業常雇規模別企業数）Ｅ 製造業（１） ０～４人

-0.00944 -0.00802 -0.01130（企業常雇規模別企業数）Ｅ 製造業（１） ５～９人

-0.00170 -0.00774 -0.00316（企業常雇規模別企業数）Ｅ 製造業（１） １０～１９人-0.01196 -0.01438 -0.00708（企業常雇規模別企業数）Ｅ 製造業（２） ２０～２９人-0.02021 -0.02119 -0.02743（企業常雇規模別企業数）Ｅ 製造業（２） ３０～４９人-0.05430 -0.06515 -0.06021（企業常雇規模別企業数）Ｅ 製造業（３） １００～２９９人-0.06394 -0.06516 -0.04594（企業常雇規模別企業数）Ｅ 製造業（３） １，０００～１，９９９人-0.21788 -0.31731 -0.18410（企業常雇規模別企業数）Ｅ 製造業（４） ２，０００～４，９９９人-0.04016 -0.01711 -0.10247（企業常雇規模別企業数）Ｅ 製造業（４） ５，０００人以上-0.13877 -0.28123 -0.50524（企業常雇規模別企業数）Ｅ 製造業（４） （再掲）３００人以上-0.06112 -0.05063（企業常雇規模別企業数）Ｉ 卸売業，小売業（１） ０～４人

-0.00621 -0.00280 -0.00276（企業常雇規模別企業数）Ｉ 卸売業，小売業（２） ２０～２９人-0.03272 -0.03237 -0.01342
0.008300（企業常雇規模別企業数）Ｉ 卸売業，小売業（２） ３０～４９人

0.00304（企業常雇規模別企業数）Ｉ 卸売業，小売業（３） １００～２９９人-0.06072 -0.04737 -0.03522
0.018810（企業常雇規模別企業数）Ｉ 卸売業，小売業（３） １，０００～１，９９９人

0.03209（企業常雇規模別企業数）Ｉ 卸売業，小売業（４） ２，０００～４，９９９人-0.09669 -0.09778 -0.15218

0（企業常雇規模別企業数）Ｉ 卸売業，小売業（４） ５，０００人以上-0.43408 -0.27547 -0.14911（企業常雇規模別企業数）Ｒ サービス業（他に分類されないもの）（１） ０～４人

-0.01060

00（企業常雇規模別企業数）Ｒ サービス業（他に分類されないもの）（１） ５～９人

-0.01822 -0.01878

0（企業常雇規模別企業数）Ｒ サービス業（他に分類されないもの）（１） １０～１９人

0.0020500（企業常雇規模別企業数）Ｒ サービス業（他に分類されないもの）（２） ３０～４９人

0.056930.045390.02575（企業常雇規模別企業数）Ｒ サービス業（他に分類されないもの）（３） １００～２９９人-0.02175 -0.04426 -0.02707（企業常雇規模別企業数）Ｒ サービス業（他に分類されないもの）（３） ３００～９９９人-0.03668 -0.03471 -0.00256（企業常雇規模別企業数）Ｒ サービス業（他に分類されないもの）（３） １，０００～１，９９９人-0.36006 -0.19397 -0.05406（企業常雇規模別企業数）Ｒ サービス業（他に分類されないもの）（４） ５，０００人以上

0（企業常雇規模別企業数）Ｒ サービス業（他に分類されないもの）（４） （再掲）３００人以上

067

0.08106

0

0 -0.00048

4-6 事務所数，従業者数に着目した主成分分析の結果と比較
本節では，経済センサスメッシュデータの編成項目の区分において，産業別事業所数（以下，事業所数）と産業別従業者数（以下，従業者数）との相関関係を確かめるため，主成分分析を行う．
主成分分析は，相関のある多数の変数から相関のない少数で全体のばらつきを最もよく表す主成分と呼ばれる変数を合成する多変量解析の一手法で，データの次元を削減するために用いられる．主成分を与える変換は，第一主成分の分散を最大化し，続く主成分はそれまでに決定した主成分と直交するという拘束条件の下で分散を最大化するようにして選ばれる．主成分の分散を最大化することは，観測値の変化に対する説明能力を可能な限り主成分に持たせる目的で行われる．
経済センサスメッシュデータの編成項目において，事業所数と従業者数の区分はそれぞれ 168の産業の分類に分かれており，その一覧を表 4.11 に示す．

68

表 4.11 経済センサスメッシュデータの編成項目における事業所数，従業者数の区分の産業 168 分類
コード

結果表名

Ａ～Ｓ

全産業

Ｃ～Ｅ

第２次産業

Ｃ

鉱業，採石業，砂利採取業

Ｄ

建設業

Ｄ０６

総合工事業

Ｄ０７

職別工事業（設備工事業を除く）

Ｄ０８

設備工事業

Ｅ

製造業

Ｅ０９

食料品製造業Ｅ１０

飲料・たばこ・飼料製造業

Ｅ１１

繊維工業

Ｅ１２

木材・木製品製造業（家具を除く）

Ｅ１３

家具・装備品製造業

Ｅ１４

パルプ・紙・紙加工品製造業

Ｅ１５

印刷・同関連業

Ｅ１６

化学工業

Ｅ１７

石油製品・石炭製品製造業

Ｅ１８

プラスチック製品製造業（別掲を除く）

Ｅ１９

ゴム製品製造業

Ｅ２０

なめし革・同製品・毛皮製造業

Ｅ２１

窯業・土石製品製造業

Ｅ２２

鉄鋼業

Ｅ２３

非鉄金属製造業

Ｅ２４

金属製品製造業

Ｅ２５

はん用機械器具製造業

Ｅ２６

生産用機械器具製造業

Ｅ２７

業務用機械器具製造業

Ｅ２８

電子部品・デバイス・電子回路製造業

Ｅ２９

電気機械器具製造業

Ｅ３０

情報通信機械器具製造業

Ｅ３１

輸送用機械器具製造業

Ｅ３２

その他の製造業

Ｆ～Ｓ

第３次産業

Ｆ

電気・ガス・熱供給・水道業

Ｆ３３

電気業

Ｆ３４

ガス業

Ｆ３５

熱供給業

Ｆ３６

水道業

Ｇ

情報通信業

Ｇ３７

通信業

Ｇ３８

放送業

Ｇ３９

情報サービス業

Ｇ４０

インターネット附随サービス業

Ｇ４１

映像・音声・文字情報制作業

Ｈ

運輸業，郵便業

Ｈ４２

鉄道業

Ｈ４３

道路旅客運送業

Ｈ４４

道路貨物運送業

Ｈ４５

水運業

Ｈ４６

航空運輸業

Ｈ４７

倉庫業

Ｈ４８

運輸に附帯するサービス業

Ｈ４９

郵便業（信書便事業を含む）

Ｉ

卸売業，小売業

Ｉ５０～５５

卸売業

Ｉ５０

各種商品卸売業

69

表 4.11 経済センサスメッシュデータの編成項目における事業所数，従業者数の区分の産業 168 分類（続き）
コード

結果表名

Ｉ５１

繊維・衣服等卸売業

Ｉ５２

飲食料品卸売業

Ｉ５３

建築材料，鉱物・金属材料等卸売業

Ｉ５４

機械器具卸売業

Ｉ５５

その他の卸売業

Ｉ５６～６１

小売業

Ｉ５６

各種商品小売業

Ｉ５６１

百貨店，総合スーパー

Ｉ５６９

その他の各種商品小売業（従業者が常時50人未満のもの）

Ｉ５７

織物・衣服・身の回り品小売業

Ｉ５８

飲食料品小売業

Ｉ５８１

各種食料品小売業

Ｉ５８５

酒小売業

Ｉ５９

機械器具小売業

Ｉ６０

その他の小売業

Ｉ６０３

医薬品・化粧品小売業

Ｉ６０６

書籍・文房具小売業

Ｊ

金融業，保険業

Ｊ６２

銀行業

Ｊ６２２

銀行（中央銀行を除く）

Ｊ６３

協同組織金融業

Ｊ６３１

中小企業等金融業

Ｋ

不動産業，物品賃貸業

Ｋ６８

不動産取引業

Ｋ６９

不動産賃貸業・管理業

Ｋ７０

物品賃貸業

Ｋ７０１

各種物品賃貸業

Ｋ７０２

産業用機械器具賃貸業

Ｋ７０３

事務用機械器具賃貸業

Ｋ７０４

自動車賃貸業Ｋ７０５

スポーツ・娯楽用品賃貸業

Ｋ７０９

その他の物品賃貸業

Ｋ７０９２

音楽・映像記録物賃貸業（別掲を除く）

Ｋ７０９９

他に分類されない物品賃貸業

Ｌ

学術研究，専門・技術サービス業

Ｌ７１

学術・開発研究機関

Ｌ７２

専門サービス業（他に分類されないもの）

Ｌ７３

広告業

Ｌ７４

技術サービス業（他に分類されないもの）

Ｍ

宿泊業，飲食サービス業

Ｍ７５

宿泊業

Ｍ７５１

旅館，ホテル

Ｍ７５９１

会社・団体の宿泊所

Ｍ７６

飲食店

Ｍ７７

持ち帰り・配達飲食サービス業

N

生活関連サービス業，娯楽業

Ｎ７８

洗濯・理容・美容・浴場業

Ｎ７９

その他の生活関連サービス業

Ｎ８０

娯楽業

Ｎ８０１

映画館

Ｎ８０２

興行場（別掲を除く），興行団

Ｎ８０４

スポーツ施設提供業

Ｎ８０４１

スポーツ施設提供業（別掲を除く）

Ｎ８０４２

体育館

Ｎ８０４３

ゴルフ場

Ｎ８０４４

ゴルフ練習場70

表 4.11 経済センサスメッシュデータの編成項目における事業所数，従業者数の区分の産業 168 分類（続き）
コード

結果表名

Ｎ８０４５

ボウリング場

Ｎ８０４６

テニス場

Ｎ８０４７

バッティング・テニス練習場

Ｎ８０４８

フィットネスクラブ

Ｎ８０６

遊戯場

Ｎ８０６３

マージャンクラブ

Ｎ８０６４

パチンコホール

Ｎ８０６５

ゲームセンターＮ８０６９

その他の遊戯場Ｏ

教育，学習支援業

Ｏ８１

学校教育

Ｏ８１１

幼稚園

Ｏ８１２

小学校

Ｏ８１３

中学校

Ｏ８１４

高等学校，中等教育学校

Ｏ８１５

特別支援学校Ｏ８１６

高等教育機関Ｏ８１７

専修学校，各種学校

Ｏ８２

その他の教育，学習支援業

Ｏ８２１３

博物館，美術館

Ｏ８２１４

動物園，植物園，水族館

Ｏ８２３

学習塾

Ｏ８２４１

音楽教授業

Ｏ８２４５

外国語会話教授業

Ｏ８２４６

スポーツ・健康教授業

Ｐ

医療，福祉

Ｐ８３

医療業

Ｐ８３１

病院

Ｐ８３２

一般診療所

Ｐ８３３

歯科診療所

Ｐ８３５

療術業

Ｐ８４

保健衛生

Ｐ８４１

保健所

Ｐ８５

社会保険・社会福祉・介護事業

Ｐ８５２

福祉事務所

Ｐ８５３

児童福祉事業

Ｐ８５３１

保育所

Ｐ８５３９

その他の児童福祉事業

Ｐ８５４

老人福祉・介護事業

Ｐ８５５

障害者福祉事業

Ｐ８５９

その他の社会保険・社会福祉・介護事業

Ｑ

複合サービス事業

Ｑ８６

郵便局

Ｑ８７

協同組合（他に分類されないもの）

Ｒ

サービス業（他に分類されないもの）

Ｒ８８

廃棄物処理業

Ｒ８９

自動車整備業

Ｒ９０

機械等修理業（別掲を除く）

Ｒ９１

職業紹介・労働者派遣業

Ｒ９１１

職業紹介業

Ｒ９２

その他の事業サービス業

Ｒ９３

政治・経済・文化団体

Ｒ９３３

学術・文化団体

Ｒ９４

宗教

Ｒ９５

その他のサービス業Ｓ９７・９８

公務（他に分類されるものを除く）

71

次に，事業所数，従業者数を 168 の産業の分類において主成分分析を行う．産業 168 分類による事業所数における主成分分析結果の要約を図 4.13，主成分得点プロットを図 4.14 に示す．また，産業 168 分類による従業者数における主成分分析結果の要約を図 4.15，主成分得点プロットを図
4.16 に示す．主成分分析結果の要約に含まれる項目の簡単な説明は，以下の通りである．
・Standard deviation（標準偏差）：該当する主成分がもつ情報量
・Proportion of Variance（寄与率）：全情報量のうち，該当する主成分が占める情報量の割合
・Cumulative Proportion（累積寄与率）：選択した主成分が占める情報量の割合で，次元の縮約により失う情報量を測ることが可能
事業所数において，第 1 主成分の寄与率は約 0.36 で，第 5 主成分までで累積寄与率 0.5 以上，第 71 主成分までで累積寄与率 0.9 以上の情報を占めていることがわかる．
また従業所数において，第 1 主成分の寄与率は約 0.27 で，第 13 主成分までで全体の 5 割以上の情報，第 83 主成分までで全体の 9 割以上の情報を占めていることがわかる．また，事業所数と従業者数の主成分得点プロットを見ると，2 つのデータの位置づけが似ているといえる．

72

図 4.13 事業所数 168 分類による主成分分析結果の要約

73

図 4.14 事業所数 168 分類による主成分得点プロット

74

図 4.15 従業者数 168 分類による主成分分析結果の要約

75

図 4.16 従業者数 168 分類による主成分得点のプロット

また，第 2 章の表 2.4 における大分類コードでの 17 の産業の分類において主成分分析を行う．
産業 17 分類による事業所数における主成分分析結果の要約を図 4.17，主成分得点プロットを図
4.18 に示す．また産業 17 分類による従業者数における主成分分析結果の要約を図 4.19，主成分得点プロットを図 4.20 に示す．
事業所数において，第 1 主成分の寄与率は約 0.57 で，第 7 主成分までで累積寄与率 0.9 以上の情報を占めていることがわかる．また従業所数において，第 1 主成分の寄与率は約 0.50 で，第 9主成分までで全体の 9 割以上の情報を占めていることがわかる．また主成分得点プロットにおいては，事業所数で第 1 主成分の高い産業は従業者数でも第 1 主成分が高く，全体でみると事業所
数と従業者数で相関関係があると考えられる．一方，事業所数で第 2 主成分の高い産業は従業者数では第 2 主成分が低いといった傾向がみられる．

76

図 4.17 事業所数 17 分類による主成分分析結果の要約

図 4.18 事業所数 17 分類による主成分得点プロット

77

図 4.19 従業者数 17 分類による主成分分析結果の要約

図 4.20 従業者数 17 分類による主成分得点プロット

78

4-7 事業所数，従業者数に着目した LASSO 回帰分析の結果と比較
前節の結果を受け，経済センサスメッシュデータの編成区分のうち，事業所数と従業者数において変数選択に違いがあるかどうかを確かめるため，LASSO 回帰を行う．
本節では，事業所数，従業者数に加え，従業者数を事業所数で割ることで求まる，産業別の 1 事業所当たりの平均従業者数を分析に使用する．経済センサスメッシュデータのうち，その 3 つの項目の全通りの組み合わせで 7 つのデータを作成し，その一覧を表 4.12 に示す．

表 4.12 経済センサスメッシュデータのうち，本章で使用する 7 つのデータに含まれる項目と変数の数

データ名
1

事業所数

従業者数

1事業所当たりの従業者数

〇

2

168
〇

168

3

〇

12

〇

13

〇

23
123

〇

変数

〇

168
336

〇

336

〇

〇

336

〇

〇

504

次に，3 か年の特大車・大型車，中型車のデータにおいて，LASSO 回帰分析を行う．特大車・大型車のデータにおいて，LASSO 回帰結果の要約を表 4.13 に示す．また，中型車のデータにおいて，LASSO 回帰結果の要約を表 4.14 に示す．結果項目の数値が比較的小さいデータの結果を赤で示している．特大車・大型車，中型車ともに，データ 1 とデータ 2 を比較すると，データ 1 の方が結果項目の数値が小さく，従業者数より事業所数の方がトラック発生量への影響が強いことが考えられる．また，特大車・大型車，中型車ともにデータ 123 の結果が全体的に最も結果項目の数値が小さく，変数の多いデータほど結果項目の数値が小さくなっているという特徴がみられる．
前節の結果より事業所数と従業員数には相関関係があるとわかったため，変数の多いデータほど結果項目の数値が小さくなっていると考えられる．

79

表 4.13 特大車・大型車 LASSO 回帰結果の要約
データ名
1

2

3

12

13

23

123

結果項目

2016年

2017年

2018年

最小の平均二乗誤差でのλ3.101193

3.142242

3.013618

最小の平均二乗誤差

0.01404762

0.009966492

0.008339874

標準誤差0.03561585

0.02773236

0.02795195

最小の平均二乗誤差でのλ3.168712

3.210649

3.100455

最小の平均二乗誤差

0.02413202

0.01894539

0.01096355

標準誤差0.05079558

0.04803346

0.04857534

最小の平均二乗誤差でのλ3.233788

3.200947

2.982552

最小の平均二乗誤差

0.02592684

0.02726075

0.02172673

標準誤差0.1829088

0.1002754

0.0877112

最小の平均二乗誤差でのλ3.040771

3.072287

2.95075

最小の平均二乗誤差

0.01541725

0.008274357

0.007598983

標準誤差0.03561585

0.02773236

0.02546877

最小の平均二乗誤差でのλ3.091775

3.080876

2.871669

最小の平均二乗誤差

0.02454862

0.01911484

0.01755464

標準誤差0.3026469

0.2356567

0.1637151

最小の平均二乗誤差でのλ3.11479

3.103099

2.922116

最小の平均二乗誤差

0.05079558

0.03987823

0.0334811

標準誤差0.1868454

0.133656

0.1231562

最小の平均二乗誤差でのλ3.058804

3.051701

2.868592

最小の平均二乗誤差

0.09910321

0.04415775

0.01599513

標準誤差0.2086028

0.1956463

0.197195480

表 4.14 中型車
データ名

結果項目

LASSO 回帰結果の要約
2016年

最小の平均二乗誤差でのλ
1

2

3

12

13

23

123

2017年

2018年

2.84102

2.999954

3.051418

最小の平均二乗誤差

0.004565537

0.00452294

0.01311286

標準誤差0.02220039

0.03190845

0.0439491

最小の平均二乗誤差でのλ2.965552

3.125275

3.151585

最小の平均二乗誤差

0.00853674

0.01116274

0.01159033

標準誤差0.03140137

0.04106078

0.04679037

最小の平均二乗誤差でのλ2.866191

3.014708

2.935755

最小の平均二乗誤差

0.02519317

0.02282248

0.01537733

標準誤差

0.07693629

0.08394974

0.04696013

最小の平均二乗誤差でのλ2.798236

2.961709

2.992091

最小の平均二乗誤差

0.007269625

0.009520355

0.01194795

標準誤差

0.02220039

0.03190845

0.03648731

最小の平均二乗誤差でのλ2.656908

2.834613

2.758631

最小の平均二乗誤差

0.0243649

0.02413757

0.01439135

標準誤差0.08962334

0.1173714

0.05809812

最小の平均二乗誤差でのλ2.735085

2.885529

2.831882

最小の平均二乗誤差

0.02861176

0.0283016

0.0139606

標準誤差

0.07254124

0.07875089

0.04679037

最小の平均二乗誤差でのλ2.653878

2.830726

2.744224

最小の平均二乗誤差

0.009610017

0.02649095

0.006229671

標準誤差

0.1079516

0.128815

0.05809812

次に，事業所数と従業者数によってトラックの発生量の要因に違いがあるかどうかを確かめる
ため，データ 1，2 において，LASSO 回帰分析を用いて得られた選択変数の比較を行う．特大車・大型車のプローブデータとデータ 1，2 において，LASSO 回帰分析を行った際に得られた選択変数の比較を表 4.15 に示す．また中型車のプローブデータとデータ 1，2 において，LASSO 回帰分析を行った際に得られた選択変数の比較を表 4.16 に示す．3 か年すべてのデータで選択された変数のうち特に係数の大きかった変数を赤で示している．特大車・大型車において，データ 1，2 で，選択される変数や係数の大きい変数は比較的似ている傾向にあるが，データ 1 の方が係数の値が大きい傾向にあり，事業所の方が従業者数よりトラックの発生量に影響していると考えられる．
データ 1 において特に係数の大きい変数は，C，E16，E17，F35，H44，H45，H47，I561，N8043，
N8044 などが挙げられ，これらの産業の事業所数がトラック発生量に影響していると考えられる．
またデータ 2 において特に係数の大きい変数は，E12，H47，I569，I59，N8044，R88，R89，R95などが挙げられ，これらの産業の従業者数がトラック発生量に影響していると考えられる．中型車でも比較的同じような傾向がみられたが，特大車・大型車に比べてデータ数が多いため，全体的な係数の数値が大きい傾向にあった．

81

表 4.15 特大車・大型車 データ 1 とデータ 2 の LASSO 回帰分析による選択変数比較
コード

1

結果表名

2016年

(Intercept)

2

2017年

2018年

2016年

2017年

2018年

2.09368

2.161312.25386

2.149972.224882.32834

Ａ～Ｓ

全産業

0

0

0

0

0

0

Ｃ～Ｅ

第２次産業

0

0

0

0

0.00001

0.00035

0.15682

0.16077

0.28504

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Ｃ

鉱業，採石業，砂利採取業

Ｄ

建設業

Ｄ０６

総合工事業

0

0.001420.01348

0

0

0

Ｄ０７

職別工事業（設備工事業を除く）

0

0

0

0.000520.001640.00274

Ｄ０８

設備工事業

0.01034

0.01809

0.023860.00005

0.000180.00026

Ｅ

製造業

0

0

0

0.000260.000290.000020.00108

Ｅ０９

食料品製造業Ｅ１０

飲料・たばこ・飼料製造業

Ｅ１１

繊維工業

Ｅ１２

木材・木製品製造業（家具を除く）

Ｅ１３

家具・装備品製造業

00.002880.004190.001140.001080.09076

0.069070.08337

0.00380

0.00356

0.0029400.00182

0.00201

0.000490.000930.00138

0.01760

0.0317800.007070.00682

0.00604

0

0

0

0

0

0 -0.00008 -0.00048

Ｅ１４

パルプ・紙・紙加工品製造業

00.00079

Ｅ１５

印刷・同関連業-0.01402 -0.00833 -0.01858

00.00104

0.00120

Ｅ１６

化学工業

0.13692

0.15343

0.161450.000970.00106

Ｅ１７

石油製品・石炭製品製造業

0.279900.38000

0.34006

0.005280.00601

0.00635

Ｅ１８

プラスチック製品製造業（別掲を除く）

0

0

0

0.001030.00105

0.00112Ｅ１９

ゴム製品製造業-0.00488 -0.00989 -0.00971

00.000160.00028

Ｅ２０

なめし革・同製品・毛皮製造業

0.00337

0.005360.00269

0

0

0

Ｅ２１

窯業・土石製品製造業

00.004840.001910.00109

0.00160

0.00167

Ｅ２２

鉄鋼業

0.10065

0.09678

0.099990.000740.000820.00075

Ｅ２３

非鉄金属製造業

0.01055

0.04334

0.030390.00001

0.000070Ｅ２４

金属製品製造業-0.01064 -0.01420 -0.01585

0.001410.001240.00117

0 -0.00055
0.00114Ｅ２５はん用機械器具製造業

0

0

0

0.000190.000210.00021Ｅ２６

生産用機械器具製造業

0

0

0

0.000620.000910.00101

Ｅ２７

業務用機械器具製造業

0.00009

Ｅ２８

電子部品・デバイス・電子回路製造業

Ｅ２９

電気機械器具製造業

Ｅ３０

情報通信機械器具製造業

Ｅ３１

輸送用機械器具製造業

0

0

0

0

0

0.03646

0.061690.0602600

0

0 -0.00970 -0.00818

000.0000700.01763

0

0

0

0

0.069900.08099

0.096420 -0.00001 -0.00007

Ｅ３２

その他の製造業

0 -0.01149 -0.00713

0

0

0

Ｆ～Ｓ

第３次産業

0

0

0

0

0

0

0.07388

0.06168

0.09269

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Ｆ

電気・ガス・熱供給・水道業

Ｆ３３

電気業

Ｆ３４

ガス業

Ｆ３５

熱供給業

0

0.06656

0.038750000.21464

0.39934

0.45397

0.013160.014450.01772

Ｆ３６
Ｇ

水道業

0.04897

0.06280

0.09758

0.001560.00087

0.00331

情報通信業-0.00112

0

0

0

0

Ｇ３７

通信業

0

0

0

0

0

0

0

0 -0.00050 -0.01019

0

0

0

Ｇ３８

放送業

Ｇ３９

情報サービス業-0.00576 -0.00377 -0.00307 -0.00027 -0.00035 -0.00041

Ｇ４０

インターネット附随サービス業-0.05067 -0.05151 -0.07609 -0.00148 -0.00112 -0.00286

Ｇ４１

映像・音声・文字情報制作業

0

0

0

0

0

0

Ｈ

運輸業，郵便業

00

00.000400.000360.00006

0.073480.07273000

0 -0.00494

0000.00277

Ｈ４２

鉄道業

0.03915Ｈ４３

道路旅客運送業-0.00268

Ｈ４４

道路貨物運送業

0.152900.15573

0.00252

0.00255

Ｈ４５

水運業-0.18904 -0.20358 -0.22385

0

0

0

Ｈ４６

航空運輸業

Ｈ４７
Ｈ４８
Ｈ４９

郵便業（信書便事業を含む）

0.15683000.02495

00.000460.00153

倉庫業

0.252390.25687

0.24208

0.006200.00666

0.00688

運輸に附帯するサービス業

0.06898

0.077270.087180.001250.001420.00209

0 -0.05050 -0.16499

00 -0.00046

0

0

0

0

-0.00261 -0.00271 -0.00351

0

0

0

0

0

0

Ｉ

卸売業，小売業

Ｉ５０～５５

卸売業

Ｉ５０

各種商品卸売業

0

82

0
0

0

0

表 4.15 特大車・大型車 データ 1 とデータ 2 の LASSO 回帰分析による選択変数比較（続き）
コード
Ｉ５１

1

結果表名

2016年

繊維・衣服等卸売業

2

2017年

-0.00108

2018年
0

2016年

2017年

2018年

0 -0.00008 -0.00018 -0.00009

Ｉ５２

飲食料品卸売業

0

0

0

0

0

0

Ｉ５３

建築材料，鉱物・金属材料等卸売業

0

0

0

0

0

0

0

0 -0.00071 -0.00001 -0.00002 -0.00026

Ｉ５４

機械器具卸売業

Ｉ５５

その他の卸売業

Ｉ５６～６１

小売業-0.00563 -0.01412 -0.01161
0

0

0

0

0

0

0

0

0

Ｉ５６

各種商品小売業

0.07162

0.03172

0

0

0

0

Ｉ５６１

百貨店，総合スーパー

0.126370.245370.244410.000020.00032

0.00014Ｉ５６９

その他の各種商品小売業（従業者が常時50人未満のもの）

0.04689

0.151780.18627

0.00269

0.005130.00439

Ｉ５７

織物・衣服・身の回り品小売業

0

0

0

0

0 -0.00030

Ｉ５８

飲食料品小売業

0000.000290.000540.00086

Ｉ５８１

各種食料品小売業

00.001540.00057

0.00001

0

0

Ｉ５８５

酒小売業

-0.00523 -0.02327 -0.03638

0

Ｉ５９

機械器具小売業

0.03356

0.037070.05223

0.00288

0.002430.00312Ｉ６０

その他の小売業

0000.000260.000480.00103

0 -0.00379

Ｉ６０３

医薬品・化粧品小売業

0

0

0

0

0

0

Ｉ６０６

書籍・文房具小売業

0

0

0

0

0

0

0

0 -0.00574

0

0

0

Ｊ

金融業，保険業

Ｊ６２

銀行業

Ｊ６２２

銀行（中央銀行を除く）

Ｊ６３

協同組織金融業

Ｊ６３１

中小企業等金融業

Ｋ

不動産業，物品賃貸業

Ｋ６８

不動産取引業-0.03211 -0.04734 -0.03390 -0.00045 -0.00048 -0.00034
000-0.04581 -0.06564 -0.06913

0

0

0

0

0
0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

-0.00930 -0.00551 -0.00546 -0.00059 -0.00070 -0.00161

Ｋ６９

不動産賃貸業・管理業

0

0

0

0

0

0

Ｋ７０

物品賃貸業

0

0.015410.00419

0

0

0

Ｋ７０１

各種物品賃貸業

00.00980

0.04138 -0.00470 -0.00510 -0.00858

Ｋ７０２

産業用機械器具賃貸業

0.05403

0.056400.11209

0.00297

0.00253

Ｋ７０３

事務用機械器具賃貸業-0.01381

0

0

0

0

0

Ｋ７０４

自動車賃貸業

0

0

0

0

0

0

0.03546

0.13726

0.01141

0

0

0

0

0

0

0

0.000120.000100.00337

Ｋ７０５

スポーツ・娯楽用品賃貸業

Ｋ７０９

その他の物品賃貸業

Ｋ７０９２

音楽・映像記録物賃貸業（別掲を除く）-0.00347 -0.05608 -0.05750

0

0

0

Ｋ７０９９

他に分類されない物品賃貸業

0.02156

0.03337

0.02619

0

0

0

Ｌ

学術研究，専門・技術サービス業

0

0

0

0

0 -0.00005

Ｌ７１

学術・開発研究機関

0.020280.050540.05959

0

0

Ｌ７２

専門サービス業（他に分類されないもの）

0

0

0

0 -0.00059 -0.00062 -0.00059

Ｌ７３

広告業

0 -0.02905 -0.01822

0

0

0

Ｌ７４

技術サービス業（他に分類されないもの）

0

0

0

0

0

0

Ｍ

宿泊業，飲食サービス業

0

0

0

0

0

0

Ｍ７５

宿泊業

0

0

0.00208

0

0

0

Ｍ７５１

旅館，ホテル

00000.000110.00041

Ｍ７５９１

会社・団体の宿泊所

00.036170.13288

0

0

0

Ｍ７６

飲食店

0

0

0

0

0

0

Ｍ７７

持ち帰り・配達飲食サービス業

0.05409

0.05251

0.0565600.000190.00028

N

生活関連サービス業，娯楽業

0

0

0

0

0

0

Ｎ７８

洗濯・理容・美容・浴場業-0.00123 -0.00020 -0.00072

0

0

0

Ｎ７９

その他の生活関連サービス業

0

0

0

0

0

0

Ｎ８０

娯楽業

0

0.00846

0.0141600.000160.00042

Ｎ８０１

映画館

0

0 -0.00093

0

0

0

Ｎ８０２

興行場（別掲を除く），興行団

0.025960000.01006

0.017190.02681

0

0

0

0

0.02935

0.0216300 -0.00089

00.013940.00171000.10375

0.04293

Ｎ８０４

スポーツ施設提供業

Ｎ８０４１

スポーツ施設提供業（別掲を除く）

Ｎ８０４２

体育館

Ｎ８０４３

ゴルフ場

-0.15674 -0.10196 -0.09258 -0.00063 -0.00054 -0.00272

Ｎ８０４４

ゴルフ練習場

0.1956983

0.245700.265220.002360.003430.00203
0.00758

表 4.15 特大車・大型車 データ 1 とデータ 2 の LASSO 回帰分析による選択変数比較（続き）
コード

1

結果表名

Ｎ８０４５

ボウリング場

Ｎ８０４６

テニス場

Ｎ８０４７

バッティング・テニス練習場

2016年

2

2017年

2018年

2016年

2017年

2018年

0.06880

0.052090.1001100.00114

0

0

0

0

0

0.00201
00.06838

0.031380.06072

00.00949

0.01152

Ｎ８０４８

フィットネスクラブ

00

0 -0.00013 -0.00108 -0.00349

Ｎ８０６

遊戯場

0

0

0

Ｎ８０６３

マージャンクラブ-0.01896 -0.09808 -0.16768

Ｎ８０６４

パチンコホール

0.06656

0.068130.062390.000820.000650.00108

Ｎ８０６５

ゲームセンター0000.0003500.0017800

0

0 -0.00993 -0.03180

Ｎ８０６９

その他の遊戯場

0 -0.01381 -0.09170

0

0

0

Ｏ

教育，学習支援業

0

0

0

0

0

Ｏ８１

学校教育

0

0

0

0

0

0.00010

Ｏ８１１

幼稚園

0.016020.03444

0.10916000.00300

Ｏ８１２

小学校

0

0

0

0.001440.00146

0.00216

0

Ｏ８１３

中学校

0 -0.00952

0

0

0

0.00060

Ｏ８１４

高等学校，中等教育学校

000.03052000.00065

Ｏ８１５

特別支援学校000.17900

000.00078

Ｏ８１６

高等教育機関000.05248

0

0

0

Ｏ８１７

専修学校，各種学校

0

0

0

0

0 -0.00040

Ｏ８２

その他の教育，学習支援業

Ｏ８２１３

博物館，美術館

0

0

0

0

0

0

0.079140.09004

0.104490.00049

0.00382

0.00769

Ｏ８２１４
Ｏ８２３

動物園，植物園，水族館

0

0

0

0

0.00192

0.00315

学習塾

000.00423

0

0

0

Ｏ８２４１

音楽教授業

0

0

0

0

0

0

Ｏ８２４５

外国語会話教授業-0.00822 -0.00273

00

0 -0.00024

Ｏ８２４６

スポーツ・健康教授業

0

0

0

0

0

Ｐ

医療，福祉

0

0

0

0

0

0

Ｐ８３

医療業

0

0

0

0

0

0
0.000110.00175

Ｐ８３１

病院

0

0.003700.030790.000020.00003

Ｐ８３２

一般診療所

0

0

0

0

0

0

Ｐ８３３

歯科診療所

-0.00834 -0.00312

0

0

0

0

Ｐ８３５

療術業

0 -0.00709 -0.01179

00 -0.00029

Ｐ８４

保健衛生

Ｐ８４１

保健所

0.04601

0.04591

0.06812

0

0

0

0

0

0

0

0.000260.000520.00026

Ｐ８５

社会保険・社会福祉・介護事業

0

0

0

0.00008

0

Ｐ８５２

福祉事務所

0

0

0

0

0

0

Ｐ８５３

児童福祉事業

0000.000440.001020.00060

Ｐ８５３１

保育所

0

0.00305

0.01395

000.00065

Ｐ８５３９

その他の児童福祉事業

0 -0.02848 -0.03176

0

0

0

Ｐ８５４

老人福祉・介護事業

00.000390.000420.00058

0.00209

0.01538

Ｐ８５５

障害者福祉事業0 -0.00142

0

0

0

0

Ｐ８５９

その他の社会保険・社会福祉・介護事業

000.01080

0

0

0

0

0

0

Ｑ

複合サービス事業

0

0

0

Ｑ８６

郵便局

-0.01860 -0.05059 -0.06516

0

0

0

Ｑ８７

協同組合（他に分類されないもの）

0.046670.0001300.00126

0.01957

0.07140

Ｒ

サービス業（他に分類されないもの）

0

0

0

0

0

0

Ｒ８８

廃棄物処理業0.07243

0.09163

0.093430.003960.005150.00487

Ｒ８９

自動車整備業0.00501

0.00369

0.00275

0.005610.00538

0.00555

Ｒ９０

機械等修理業（別掲を除く）

0

0

0

0

0

0

Ｒ９１

職業紹介・労働者派遣業

00

0 -0.00003 -0.00004 -0.00009

Ｒ９１１

職業紹介業

0

0

0 -0.00004 -0.00105 -0.00159

Ｒ９２

その他の事業サービス業

0

0

0

0

0

0

Ｒ９３

政治・経済・文化団体

00.00094

0

0

0

0

Ｒ９３３

学術・文化団体

0.045810.02793000.00004

0

Ｒ９４

宗教

0.00579

0.02398

0.034680.000430.001120.00188

Ｒ９５

その他のサービス業

0.013430.034540.02477

0.00672

0.00760

0.00827

Ｓ９７・９８

公務（他に分類されるものを除く）

0

0

0

0

0.00005084

表 4.16 中型車

データ 1 とデータ 2 の LASSO 回帰分析による選択変数比較

コード

1

結果表名
(Intercept)

2

2016年

2017年

2018年

2016年

2017年

1.82469

1.968962.04178

1.92779

2.075202018年
2.13576

Ａ～Ｓ

全産業

0

0

0

0

0

0

Ｃ～Ｅ

第２次産業

0

0

0

0.000190.000200.00026

Ｃ

鉱業，採石業，砂利採取業

0.044150.20168

0.31498 -0.01240 -0.00445

0

Ｄ

建設業

0

0

0

0

0

Ｄ０６

総合工事業

0.033640.034480.031630.0000200

Ｄ０７

職別工事業（設備工事業を除く）-0.01685 -0.01121

00.00223

0.003020.00281

Ｄ０８

設備工事業

0.01600

0.020930.01518

0

0

0

Ｅ

製造業

0

0

0

0

0

0

Ｅ０９

食料品製造業00.0031700.001400.001570.00162

Ｅ１０

飲料・たばこ・飼料製造業

00.00459

0.002640.00060

0.000860.00080

Ｅ１１

繊維工業

0.004690.0010400.001470.001180.0013000.005170.00559

0.00543Ｅ１２

木材・木製品製造業（家具を除く）

0.006510.01061

Ｅ１３

家具・装備品製造業

0.016540.0252400.00015 -0.00014 -0.00010 -0.00022

Ｅ１４

パルプ・紙・紙加工品製造業-0.02395 -0.00879 -0.00027

Ｅ１５

印刷・同関連業-0.04690 -0.04560 -0.04347 -0.00095 -0.00074 -0.00110

00.000430.00016

Ｅ１６

化学工業

0.12272

0.11656

0.11108

0.000860.00073Ｅ１７

石油製品・石炭製品製造業

0.260800.22664

0.11369

0.00361

0.00327

0.00291

Ｅ１８

プラスチック製品製造業（別掲を除く）

0.013930.0104100.00095

0.001430.00108

Ｅ１９

ゴム製品製造業-0.00101

0 -0.00108

0.000190.000020.00004

Ｅ２０

なめし革・同製品・毛皮製造業-0.00016 -0.00134

Ｅ２１

窯業・土石製品製造業-0.02139 -0.02074 -0.00918

Ｅ２２

鉄鋼業

0.073130.05835

0.04742Ｅ２３

非鉄金属製造業

0.031170.05489

Ｅ２４

金属製品製造業-0.00513 -0.00494

Ｅ２５

はん用機械器具製造業

0

0

0

0.000230.000240.00021Ｅ２６

生産用機械器具製造業

0 -0.00309

00.000770.000730.00083

Ｅ２７

業務用機械器具製造業

0

0

0

0.000370.00033

0.00013Ｅ２８

電子部品・デバイス・電子回路製造業

0.06888

0.05355

0.055340.0000100Ｅ２９電気機械器具製造業-0.00040

000.00008

0.000170.00015

0

0

0

0

0.00074

0 -0.00076 -0.00073 -0.00037
0000.000250.000250.000310.0140100.00001000.001440.001310.00132

Ｅ３０

情報通信機械器具製造業

0.02198

0.04181

Ｅ３１

輸送用機械器具製造業

0.01474

0.02549

Ｅ３２

その他の製造業

0.00311000.0005400.00009

Ｆ～Ｓ

第３次産業

0

0

0

0

0

0

Ｆ

電気・ガス・熱供給・水道業

00

0 -0.00000

0

0

Ｆ３３

電気業

0.01982 -0.00009 -0.00006 -0.00015-0.07539 -0.04788 -0.00866 -0.00019 -0.00015 -0.00030

Ｆ３４

ガス業

0.05826

0.14638

Ｆ３５

熱供給業

0.126160.35898

0.16088

0 -0.00038
0.01525

0.00649

0 -0.00002
0

Ｆ３６

水道業

0.165370.144360.206640.00298

0.002470.00429

Ｇ

情報通信業

Ｇ３７

通信業

0

0

0

0

0

0

0.032400.02969

0

0

0

0

0 -0.00431 -0.02760

0

0

0

Ｇ３８

放送業

Ｇ３９

情報サービス業-0.00012

Ｇ４０

インターネット附随サービス業-0.03787 -0.05229 -0.03196

Ｇ４１

映像・音声・文字情報制作業Ｈ0

0 -0.00021 -0.00021 -0.00024
0

0

0

0

0

0

0

0
0

運輸業，郵便業

0.037080.03037

0.026260.000030.000150.00007

Ｈ４２

鉄道業

0.00191

0.01818

0.00241

0

0

0

Ｈ４３

道路旅客運送業

0

0

0

0

0

0

Ｈ４４

道路貨物運送業

0.09132

0.10588

0.12468

0.002540.00246

0.00270

Ｈ４５

水運業-0.28640 -0.27087 -0.18257 -0.00259 -0.00063

Ｈ４６

航空運輸業

0.02858

0.044150.009490.001150.001540.00171

Ｈ４７

倉庫業

0.176540.190620.196620.00580

0.00593

0.00647Ｈ４８運輸に附帯するサービス業

0.036900.04372

0.033290.00160

0.001540.00171

Ｈ４９

郵便業（信書便事業を含む）-0.31385 -0.37227 -0.20302 -0.00033 -0.00044 -0.00047

Ｉ

卸売業，小売業

000Ｉ５０～５５

卸売業-0.00219 -0.00338 -0.00338

0

0

0

Ｉ５０

各種商品卸売業

0.08426

0

0

0

0

85

0
0.07704000表 4.16 中型車 データ 1 とデータ 2 の LASSO 回帰分析による選択変数比較（続き）
コード

1

結果表名

Ｉ５１

繊維・衣服等卸売業

Ｉ５２

飲食料品卸売業

2016年

2

2017年

2018年

2016年

2018年

2017年

-0.00268 -0.00008

0 -0.00003

0

0

0

0 0.00014

0.00009

0.00003

0

0

0

Ｉ５３

建築材料，鉱物・金属材料等卸売業-0.00271 -0.00162

Ｉ５４

機械器具卸売業-0.00927 -0.00769 -0.00434 -0.00041 -0.00041 -0.00045

00-0.00856 -0.00890 -0.00835

Ｉ５５

その他の卸売業

00Ｉ５６～６１

小売業

0

0

0

0

0

0
0

Ｉ５６

各種商品小売業

000.03735

0

0

0

Ｉ５６１

百貨店，総合スーパー

0.23747

0.294590.25850 0.00036

0.000370.00033

Ｉ５６９

その他の各種商品小売業（従業者が常時50人未満のもの）

0.04849

0.024280.01559 0.00257

0.003280.00588-0.00328 -0.00332 -0.00181 -0.00085 -0.00073 -0.00096

Ｉ５７

織物・衣服・身の回り品小売業

Ｉ５８

飲食料品小売業

00

0 0.00107

0.001100.00102

Ｉ５８１

各種食料品小売業

0.09383

0.102120.05411 0.00087

0.000920.00081

Ｉ５８５

酒小売業

-0.02595 -0.02668 -0.01334

Ｉ５９

機械器具小売業

0.058880.05466

Ｉ６０

その他の小売業

Ｉ６０３

医薬品・化粧品小売業

Ｉ６０６

書籍・文房具小売業

Ｊ
Ｊ６２

0

0

0

0.06146 0.00394

0.00359

0.00432

0 0.00101

0.001190.0013500.00175-0.00481

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

金融業，保険業-0.00802 -0.00863 -0.00796

0

0

0

銀行業

-0.00813 -0.01756 -0.02097 -0.00033 -0.00036 -0.00057

Ｊ６２２

銀行（中央銀行を除く）-0.00683

0

0

0

0

Ｊ６３

協同組織金融業-0.18081 -0.17801 -0.09087

0

0

0

0

Ｊ６３１

中小企業等金融業

00 -0.05538 -0.00214 -0.00192 -0.00160

0

0

Ｋ

不動産業，物品賃貸業

Ｋ６８

不動産取引業-0.02011 -0.01565

0

0

0

0

0 -0.00094 -0.00081 -0.00098

Ｋ６９

不動産賃貸業・管理業

0.010240.008420.00226

0

0

0

Ｋ７０

物品賃貸業

0

0.02151

0

0

0

0

Ｋ７０１

各種物品賃貸業

00

0 -0.00470 -0.00506 -0.00709

Ｋ７０２

産業用機械器具賃貸業

0.090910.06980

0.00209

0.00239

Ｋ７０３

事務用機械器具賃貸業

000.10539 0.00176

0 -0.00024 -0.00100

0

Ｋ７０４

自動車賃貸業-0.00162

00 -0.00063

0

0

Ｋ７０５

スポーツ・娯楽用品賃貸業

0

0

0

0

0

0

Ｋ７０９

その他の物品賃貸業

00

0 0.00059

0.00047

0

Ｋ７０９２

音楽・映像記録物賃貸業（別掲を除く）-0.03238 -0.08491

0.00037Ｋ７０９９

他に分類されない物品賃貸業

0.09222

Ｌ

学術研究，専門・技術サービス業

0

0

0

0

0.07350

0.055590000.00001

0

0

0

0

0.09476

0

0

0

Ｌ７１

学術・開発研究機関

0.094710.10180

Ｌ７２

専門サービス業（他に分類されないもの）

0.000470.00077

Ｌ７３

広告業-0.02134 -0.02246 -0.00455

0

0

Ｌ７４

技術サービス業（他に分類されないもの）

0.012620.0131900

0 -0.00000

0 -0.00046 -0.00053 -0.00059
0Ｍ

宿泊業，飲食サービス業

0

0

0

0

0

0

Ｍ７５

宿泊業

0 -0.00607

0

0

0

0

0

0

0

Ｍ７５１

旅館，ホテル-0.01954 -0.01732 -0.02368

Ｍ７５９１

会社・団体の宿泊所

0.01765 -0.03757

0 -0.00069 -0.00294 -0.00143

Ｍ７６

飲食店

-0.00141 -0.00103 -0.00038

0

0

0

Ｍ７７

持ち帰り・配達飲食サービス業

0.04433

0.045780.04408 0.00039

0.000230.00017

N

生活関連サービス業，娯楽業

00

0 0.00004

0

0

Ｎ７８

洗濯・理容・美容・浴場業-0.00551 -0.00691

0 0.00049

0.000290.00033

Ｎ７９

その他の生活関連サービス業

0.018810.01828

Ｎ８０

娯楽業

0.05446

0.04841

Ｎ８０１

映画館

0 -0.04228

Ｎ８０２

興行場（別掲を除く），興行団

0

0

Ｎ８０４

スポーツ施設提供業

000.01772

Ｎ８０４１

スポーツ施設提供業（別掲を除く）

0.036760.03066

0.06880

Ｎ８０４２

体育館

0.01987

0

Ｎ８０４３

ゴルフ場

-0.19587 -0.20607 -0.03932 -0.00255 -0.00270 -0.00085

Ｎ８０４４

ゴルフ練習場

0.2936186

0.295890000.02513 0.00015

00.000380.00028

0 0.00071

00

0 -0.00009

0

0

0

0

0

0

0

0

0.04046 0.00288

00.00295

0.32290 0.01379

0.01166

0.01494

表 4.16 中型車 データ 1 とデータ 2 の LASSO 回帰分析による選択変数比較（続き）
コード

1

結果表名

2

2016年

2017年

2018年

2016年

2017年

2018年

Ｎ８０４５

ボウリング場

0.023440.079390.00613 0.00196

0

Ｎ８０４６

テニス場

0.18695

0.19704

0.11612 0.01147

0.000300.000480Ｎ８０４７

バッティング・テニス練習場

0.12580

0.063250.01001 0.02808

0.031170.01647

Ｎ８０４８

フィットネスクラブ

00

0 -0.00287 -0.00257 -0.00239

Ｎ８０６

遊戯場

0

0

0 0.00001

Ｎ８０６３

マージャンクラブ

0.000010-0.26129 -0.27802 -0.25350 -0.03794 -0.03895 -0.04366

Ｎ８０６４

パチンコホール

00.000020.00652 0.00037

0.00007

0

Ｎ８０６５

ゲームセンター-0.03623

00 0.00091

0.00156

0.00238

Ｎ８０６９

その他の遊戯場-0.16785 -0.16902 -0.15828 0.00031

Ｏ

教育，学習支援業

Ｏ８１

学校教育

Ｏ８１１

幼稚園

0

0

0 0.00007

0

0

0

0

0

0

0 0.00022

0.000220.000260.17935

0.209620.22460 0.00873

0.00849

0.00920

Ｏ８１２

小学校

0.09582

0.01293

0.05321 0.00791

0.006100.00759

Ｏ８１３

中学校

0.05657

0.10900

0.09698 0.00366

0.004530.00494

Ｏ８１４

高等学校，中等教育学校

0.117030.123380.12091 0.00142

0.001420.00126

Ｏ８１５

特別支援学校0.263310.267490.20655 0.00154

0.001430.00132

0.10103

0.11236

0

0

Ｏ８１６

高等教育機関0.12287

Ｏ８１７

専修学校，各種学校-0.00318 -0.01650

Ｏ８２

その他の教育，学習支援業

Ｏ８２１３

博物館，美術館

Ｏ８２１４

動物園，植物園，水族館

Ｏ８２３

学習塾

0

0 -0.00139 -0.00142 -0.00195

0

0

0

0

0

0

0.02310

0

0

0

0

0

0 -0.02780
0.03625

0.035930 0.00919

000.04839 0.00069

0.000750.001070.00176

0.00282

Ｏ８２４１

音楽教授業

0.03035

0.00971

0.03647 0.00438

Ｏ８２４５

外国語会話教授業

0.03268

0.036190.02495 -0.00033 -0.00005

Ｏ８２４６

スポーツ・健康教授業

0.014150.005810

0 0.00291

0.00223

0.00283

Ｐ

医療，福祉

0

0

0 0.00023

0.000270.00029

Ｐ８３

医療業

0

0

0

0

0

0

Ｐ８３１

病院

0.05987

0.08871

0.07886

0

0

0

Ｐ８３２

一般診療所

0.007100.006450 0.00057

0.000150.00033

0.02462

0.00256 0.00593

Ｐ８３３

歯科診療所

0.03723

Ｐ８３５

療術業-0.00561 -0.00149

Ｐ８４

保健衛生

0.04493

0

Ｐ８４１

保健所

0.081370.08488

Ｐ８５

社会保険・社会福祉・介護事業

0

0

Ｐ８５２

福祉事務所

0

0.032190.00572

0.00514

0

0

0

0

0.0053200

0

0 0.00020

000.0004700.0066300 -0.00085

0 -0.00100

Ｐ８５３

児童福祉事業00

0 0.00072

0.000070.00089

Ｐ８５３１

保育所

0.05405

0.05960

0.06902 0.00294

0.003420.00429

Ｐ８５３９

その他の児童福祉事業-0.00732 -0.01684

Ｐ８５４

老人福祉・介護事業

0.04856

0.043670000.04670 0.00170

00.001160.00181

Ｐ８５５

障害者福祉事業

00.00066

0 0.00112

0.000460.00059

Ｐ８５９

その他の社会保険・社会福祉・介護事業

00.01575

0

0

0

0

Ｑ

複合サービス事業

0

0

0

0

0.00005

0

Ｑ８６

郵便局

-0.03455 -0.02400

0

0

0

0

Ｑ８７

協同組合（他に分類されないもの）

0.089190.07214 0.00042

0.000860.00139

Ｒ

サービス業（他に分類されないもの）

Ｒ８８

廃棄物処理業0.07038

0

0

0

0

0

0.08877

0.09161

0.10752 0.00424

00.004810.005640.01379

0.02263 0.00540

0.00430

0.00536

Ｒ８９

自動車整備業0.01745

Ｒ９０

機械等修理業（別掲を除く）-0.01155 -0.02130

0 -0.00011 -0.00052 -0.00026
0 -0.00020 -0.00022 -0.00014

Ｒ９１

職業紹介・労働者派遣業-0.02168 -0.01739

Ｒ９１１

職業紹介業

-0.00294 -0.00330 -0.02118 -0.00381 -0.00285 -0.00210

Ｒ９２

その他の事業サービス業

0

0

0

0

0

0

Ｒ９３

政治・経済・文化団体-0.00002

0

0

0

0

0

Ｒ９３３

学術・文化団体-0.04403 -0.07315 -0.01469

0

0

0

Ｒ９４

宗教

0.02149

0.02469 0.00048

0.000770.00124

0 0.00276

0.00175

0.0033400Ｒ９５

その他のサービス業Ｓ９７・９８

公務（他に分類されるものを除く）

0.02362

0 -0.00189-0.01310 -0.00467

87

0

0

第5章
5-1

プローブデータを用いた関西空港台風被害影響分析

本章の概要

プローブデータを用いて，台風による関西空港の被害影響分析を行い，貨物量や貨物発着地点への影響を確認する．

5-2 関西空港の台風被害
まず，台風による関西空港の被害影響と復旧対応をまとめる．
2018 年 9 月 4 日，関西空港は関西地方に上陸した平成 30 年台風第 21 号で甚大な被害を被った．護岸からの越波により 1 期島のほぼ全域が冠水し，浸水に伴う停電が空港内で発生した．A 滑
走路や第一ターミナル駐機場では浸水が深いところで 40 から 50 センチメートルに達し，第一旅
客ターミナルビル内においても地下従業員用エリア等が冠水した．一方，B 滑走路や第 2 ターミ
ナルのある沖合の 2 期島は 1 期島が防波堤のようにはたらき，被害が少なかった．しかし，ガラス等破損による負傷者を出し，4 日正午には A 滑走路と B 滑走路のいずれも閉鎖された．
日之出海運が保有し鶴見サンマリンが運航するタンカー「宝運丸」が，4 日の 13 時過ぎに錨を下ろし船首を風上に向けスクリューを駆動していたにも関わらず，走錨して船体が後ろ向きに流され始め，2.2km にわたって漂流し，13 時 30 分ごろ関西空港連絡橋に時速 11.4km で衝突した．
連絡橋の上下 3 車線道路のうち下り線が橋桁ごと大規模にずれ，上下線の中間を通っている線路
橋にも衝突し支障をきたした．この時，気象庁によると関西空港を擁する関空島では 13 時 38 分に観測史上最大の最大瞬間風速 58.1m が記録されていた．連絡橋が既に通行止めにされていたことや，宝運丸の乗組員らが衝突直前に船橋から退避したことで，死傷者は発生しなかった．
これらの被害を受け，9 月 5 日，6 日の両日，関西国際空港は閉鎖され，全ての航空便が欠航となった．またすべての通常アクセス手段が遮断されたため，島内に旅客，従業員が孤立した．5 日
早朝より，空港内から出られなくなった人を対象に，神戸空港または南海電鉄泉佐野駅までの輸送が開始され，5 日中に希望者全員は島外に脱出した．9 月 6 日には，空港運営者である関西エア
ポート株式会社（以下，関西エアポート）が記者会見を開き，上記状況報告を行うとともに，比較的被害が少なかった B 滑走路と第 2 ターミナルを利用して翌日 9 月 7 日より暫定的に空港運用を再開する意向を発表した．
9 月 7 日には，国交省の専門チームが空港復旧に向けた対策プランを策定，発表し，関西エアポートからは国際旅客便や貨物専用便が再開されることが発表され，翌日 9 月 8 日から運航された．
その後およそ 1 週間，第 2 ターミナルのみでの空港運用が続いていたが，9 月 14 日より第 1 ターミナルの国内線エリア並びに国際線南ウィング側の供用が再開された．9 月 18 日には鉄道が関
西空港駅までの運転を再開した．9 月 21 日には第 1 ターミナル北ウィング側も復旧し，営業を再開した．こうして空港施設の旅客を担う部分に関してはおおむね復旧し，一部減便を実施する航空会社はあるものの，およそ 99%の便が復旧した．貨物便については復旧率が 86%にまで回復した．
この台風被害を受けて，関西空港を管理する関西エアポート株式会社は 10 月 3 日付けで災害対策を目的としたタスクフォースを設置した．国土交通省が設置している別の委員会や，別途設置する第三者委員会などと連携し，特に被害拡大の要因となった護岸や地下の電気設備などについて詳細に分析し，今後の対策強化や危機管理体制の見直しを進めるとしている．
88

その後関西地方に接近した平成 30 年台風第 24 号への対策では，事前に滑走路を閉鎖し安全確保を図る方策を実施し，台風 24 号が最接近した 9 月 30 日には 19 時間にわたって空港を閉鎖した．台風 24 号では大きな被害は免れ，台風通過後翌日より速やかに運用再開がなされた．

5-3 統計調査を用いた関西空港の台風被害影響分析
次に，台風被害後の関西空港の貿易額の変化を確認するため，統計調査を用いる．
まず，大阪税関が公表している関西空港の 2018 年月額貿易額推移表を表 5.1 に示す．台風の被害があった 2018 年 9 月の輸出額が前年比 42.0%，輸入額が前年比 29.3%と，大幅に減少している
ことがわかる．また 2018 年 10 月の輸出額は前年比 97.7%，輸入額は前年比 98.5％と，台風被害
前と同程度に回復していることもわかる．
表 5.1 関西空港 2018 年月別貿易額推移表(単位：百万円，％)
全 国

関 空

輸出額

輸出額

全 国

関 空

輸入額

輸入額

関

空

年

月

2018

1

6,086,276

430,438

107.8

7.1

7,034,545

370,345

111.7

5.3

60,0932018

2

6,463,307

431,13798.3

6.7

6,463,409

308,040

116.0

4.8

123,0982018

3

7,382,656

476,906

99.9

6.5

6,589,334

356,291

108.2

5.4

120,6152018

46,822,349

453,37398.1

6.6

6,201,554

312,798

108.3

5.0

140,5752018

5

6,323,560

446,034

106.9

7.1

6,906,909

308,700

114.1

4.5

137,3342018

6

7,053,219

468,48499.8

6.6

6,334,831

324,464

98.5

5.1

144,0212018

7

6,747,928

441,148

96.0

6.5

6,982,885

351,837

114.3

5.0

89,3122018

8

6,692,008

487,36499.9

7.3

7,140,761

330,401

110.0

4.6

156,9632018

96,719,423

233,680

42.0

3.5

6,592,893

106,282

29.3

1.6

127,3982018

10

7,243,875

472,546

97.7

6.5

7,697,758

376,989

98.5

4.9

95,5572018

11

6,928,019

506,008

101.5

7.3

7,665,733

417,180

108.9

5.4

88,8282018

12

7,023,997

460,164

93.2

6.6

7,079,283

362,259

93.3

5.1

97,905

前年比 全国比

前年比 全国比入出超額（出典: 大阪税関 HP 貿易統計（貿易統計トップページ））
次に，台風被害後の全国の主要空港の貿易額の変化を確認するため，名古屋税関が公表している全国主要空港の輸出額表を表 5.2，輸入額表を表 5.3 に示す．台風の被害があった 2018 年 9 月
において，関西空港の輸出入額が大幅に減少している一方，中部空港や成田空港の輸出入額が増加していることがわかる．台風被害後，関西空港を通して輸出入していた貨物が，中部空港や成田空港に一時的に移ったと考えられる．特に中部空港の 2018 年 9 月の輸出額は前年比 136.2%，
輸入額は前年比 151.5％と大幅に増えており，本章で台風被害後に関西空港から中部空港に一時的に発着が移ったトラックの分析も行うこととする．

89

表 5.2 全国主要空港

輸出額表（単位：億円，％）

税関空港
合

平成28年
平成29年
平成30年

平成30年 上期

計

164,049

前年

同期比10,649 115.6

95,08995.2

5,641 114.8

14,774

94.5

829 118.4

98.2

14,402 107.0

3月

16,476

4月

5月

93.5

15,45697.0

16,14898.9

14,978 100.4

6月

7月

15,550

8月

年

同期比

96.6

92,236

2月

前

8,527

187,325

平成30年 下期

空港

97.2

193,821 118.1

平成30年 1月

中部

97.5

15,54395.0

83.0

9,213 108.0

5,009 116.5
658 112.7

912 117.4

848 105.7

799 117.1

962 127.5

827 109.8

791 104.2

構成比

5.2

4.8

成田
空港

前

年

同期比

90,349 101.4

111,679 123.6

5.7

114,621 102.6

5.9

58,835 102.2

5.6

8,908

5.4

4.6

5.5

5.5

55,785 103.1
8,698 115.2

10,009

5.3

94.4

5.3

55.1

57.6

61.2

60.5

11月

15,88695.3

930 110.4

5.9

9,185

57.8

12月

15,672

92.7

899 103.2

5.7

91.5

9,441

91.6

50,822

前

年

同期比

95.8

56,439 111.1

構成比

31.0

29.1

94.0

1.9

26,009

87.3

27.4

2.3

4,311

98.3

29.2

2.0

27,064 101.6
4,304 107.8

4,769

99.9

28.3

29.3

29.9

28.9

67.7

2.0

4,534

98.1

29.3

287

65.3

1.8

4,685

99.8

29.0

283

53.9

238

1.9

61.4

1.5

70.8

376

60.2

空港

315

372 125.3

71.6

10,207 106.9

79.6

関西

53,073

1.6

87.0

60.9

11,222 116.7

6.0

90.2

269

7.6

1.9

1.9

74.9

327

62.0

1,193 136.2

1,000 123.6

79.1

58.8

87.9

16,766 103.5

2.0

2.4

70.2

236

60.2

15,671

構成比

82.3

3,629

60.7

60.7

年

同期比

1,785

336

9月

10月

3,331

前

4,588 137.7

60.3

9,796 104.8

9,639 107.4

空港

1,844

60.6

9,141 100.6

羽田

61.9

60.4

9,360 104.5
9,014 105.9

6.0

5.1

97.6

構成比

1.7

4,460 106.9

4,411

96.0

4,874

99.9

4,725

97.7

82.6

2.4

2,337

307 111.6

1.9

5,060 101.5

2.2

282 112.6

1.8

42.0

4,602

93.2

29.8

28.4

31.4
14.9
28.2

31.9

29.4

（出典: 名古屋税関 HP 中部空港 貿易概況（速報））

表 5.3 全国主要空港

輸入額表（単位：億円，％）

税関空港
合

計

前

年

同期比

中部
空港

前

年

同期比

平成28年
平成29年
平成30年

204,119 109.8

11,090 115.5

平成30年 下期

107,481 109.9

5,903 118.9

2月

15,248 112.0

811 101.9

平成30年 上期

平成30年 1月
3月

169,65490.6

185,960 109.6
96,638 109.6

17,451 113.9

17,068 107.0

9,071

82.7

9,605 105.9

5,187 111.8
893 120.9

879 105.4

構成比

空港

前

年

同期比

72,259 113.5

67.2

5,666 119.4

5.3

19,449

91.5

18.1

67.5

588 108.0

5.1

11,711 114.5

10,294 111.8

5.2

11,267 105.7

5.6

11,097 115.6

6月

15,637 102.5

802 109.6

8月

16,456 116.4

791

10月
12月

67.1

66.0

673 135.2

861 128.5

587

83.0

5.1

10,402 104.3

66.5

749

93.4

91.7

4.8

10,561 115.8

64.2

951 143.1

20,563 115.5

1,113 128.8

5.4

13,972 119.6

67.9

1,034 109.1

17,822 101.8

965 117.7

5.4

11,361

63.7

924 107.9

17,462 118.1

16,063 101.0
19,115 108.4

989 124.6

1,149 151.5
897 103.6

5.7

7.2

4.7

11,489 119.7

12,256 120.9

12,620 107.9
99.5

68.3

65.8

76.3

66.0

4.3
3.9

3.9

5.0

3.9

90.9

構成比

5.5

66.3

902 128.1

年

同期比

19.2

4.6

35,521

前

99.6

4,156 109.8

9,932 108.8

16,244 115.4

空港

39,25667.0

8,531 122.9

4.1

関西

4.8

64,703 110.1

65.8

6,942 116.3

構成比9,822 115.1

122,444 108.2

66.7

羽田

67.1

5.3

89.7

構成比

136,962 111.9

5.4

6.0

11月

年

同期比

5.4

5.2

899 107.6

9月

前113,131

14,990 107.2

7月

空港

5.3

4月
5月

成田

39,406 110.9

19,806 109.1
3,703 111.7

3,080 116.0

20.9

21.2

20.5

21.2

20.2

3,563 108.2

20.9

3,128 108.3

20.9

697 123.7

4.3

3,087 114.1

19.0

987 133.5

5.7

3,518 114.3

20.1

971 120.9

6.0

1,063

799 108.8

4.8

5.8
5.0

4.2

5.2

3,245

98.5

3,304 110.0
3,770

29.3
98.5

4,172 108.9

3,623

93.3

20.7

20.1
6.6

18.3

21.8

20.3

（出典: 名古屋税関 HP 中部空港 貿易概況（速報））
5-4 本章で使用するプローブデータの特徴
本節以降ではプローブデータを用いて，関西空港の台風被害影響の分析を行っていく．本章で使用するプローブデータのうち，OD データ（3 次メッシュ単位）のデータ項目を表 5.4，車種区分（ETC 料金区分）データのデータ項目を表 5.5 に示す．なお本研究では，2 つのデータを統合し90

たデータを使用する．また，プローブデータのデータ特性を表 5.6 に示す．本章で使用するプロー
ブデータのデータ期間は 2018 年の 7 月から 10 月となっており，特徴としては関西空港メッシュ
を 1 回以上発着したトラックのみのデータ（以下，全データ）となっている．
またプローブデータのうち，１か月ごとのデータのトリップ数を表 5.7 に示す．2018 年 9 月のトリップ数が，他の月と比べて少ないことがわかる．

表 5.4
項番

データ項目

OD データのデータ項目

単位

内容

1 車両ユニークID-

案件ごとの車種のユニークID

2 トリップ番号-

車両ごとに採番されるトリップ番号

3 トリップ開始日時-

トリップ開始の日時

4 トリップ開始メッシュ -トリップ開始のメッシュコード

5 トリップ終了日時

トリップ終了の日時-

6 トリップ終了メッシュ -トリップ終了のメッシュコード

7 移動距離m

トリップのDRMリンク距離

8 実車空車-１：実車状態，２：空車状態，３：実空車不明

表 5.5 車種区分データのデータ項目

項番

データ項目

単位

内容

1 車両ユニークID-

案件ごとの車両のユニークID

2 車種区分

-ETC車載器から取得した料金区分ごとの車種

表 5.6 全データのデータ特性項目

2018年7月～10月 変量

総車両数

単位
3,182 台総トリップ数

1,295,990 トリップ

総トリップ長49,651,239 km

平均トリップ長

38,311 ｍ

実車の割合（不明は除く）

75.46 ％

調査期間

2018年7月1日～10月31日（123日分） 日91表 5.7 全データのうち，1 か月ごとのトリップ数

年月

トリップ数（トリップ）

2018年7月

336,679

2018年8月

325,445

2018年9月

285,8962018年10月

347,970

合計

1,295,990

また使用するプローブデータのうち，関西空港メッシュを発着するトラックの運行特性を確認する．全データのうち，関西空港メッシュを発生または集中するデータ（以下，関空データ）のデータ特性を表 5.8 に示し，1 か月ごとのデータのトリップ数を表 5.9 に示す．2018 年 9 月のトリ
ップ数が，他の月と比べて半数にも満たないことがわかる．
表 5.8

項目

関空データのデータ特性

2018年7月～10月 変量

単位

総車両数

3,182 台総トリップ数

76,821 トリップ

総トリップ長3,062,867 km

平均トリップ長39,870 ｍ

実車の割合（不明は除く）

61.42 ％

調査期間

2018年7月1日～10月31日（123日分） 日
表 5.9 関空データの 1 か月ごとのトリップ数

年月

トリップ数（トリップ）

2018年7月

22,1192018年8月

21,9072018年9月

9,620

2018年10月

23,175

合計

76,821

5-5 プローブデータを用いた関西空港の台風被害影響基礎分析
本節ではプローブデータを用いて，台風被害前後において関西空港のトリップ発着の変化を確認するため，平日 1 日ごとのトリップ数について集計した．土日祝日のデータは平日のデータと性質が違い，単純な比較が難しくなるため本節での分析においては除いている．全データ，関空
データの平日 1 日ごとのトリップ数をそれぞれ図 5.1，図 5.2 に示し，平日 1 日ごとのトリップ数の全データ中の関空データの割合を図 5.3 に示す．また，平日 1 日ごとの 1 台当たりの平均トリップ数を図 5.4 に示す．横軸は日にちを表しており，例えば「0702」は 7 月 2 日のことを指す．ま92

た，図中の赤線は台風被害日である 9 月 4 日を示している．全データ，関空データともに，9 月 4日に大幅にトリップ数が減少している．また，9 月末には台風被害前のトリップ数と同等にまで回復している．また 8 月半ばごろにトリップ数が大幅に減少しているが，これはお盆の期間で運休しているトラックが多いことが理由と考えられる．また平日 1 日ごとのトリップ数の全データ
中の関空データの割合も，9 月 4 日から大幅に下がっていることがわかる．1 台当たりの平均トリップ数に関しては，全データ，関空データともに，9 月 4 日に一時的に下がっているが，全データ
はその翌日，関空データは 9 月半ばには，台風被害前と同程度に回復している．また全データにおいては，7 月から 10 月にかけてわずかではあるが，平均トリップ数が徐々に下降傾向にあることがわかる．

図 5.1 全データ 平日 1 日ごとのトリップ数（トリップ）

図 5.2

関空データ

平日 1 日ごとのトリップ数（トリップ）
93

図 5.3 平日 1 日ごとのトリップ数

全データ中の関空データの割合（％）

図 5.4 平日１日ごとの 1 台当たりの平均トリップ数（トリップ）
次に，平日 1 日ごとのトリップ長について集計した．全データ，関空データの平日 1 日ごとの
1 トリップ数あたりの平均トリップ長を図 5.5 に示し，平日 1 日ごとのトリップ長の標準偏差を図5.6 に示す．横軸は月日を表しており，例えば「0702」は 7 月 2 日のことを指す．また，図中の赤線は台風被害日である 9 月 4 日を示している．1 トリップ数あたりの平均トリップ長において，関空データでは 9 月 4 日以降大幅に短くなっており，9 月半ばには台風被害前と同程度に回復し94

ていることがわかる．また，関空データの方が全データより平均トリップ長のばらつきが大きく，
全データ，関空データともに，7 月から 10 月にかけてわずかではあるが，徐々に上昇傾向にある
ことがわかる．またトリップ長の標準偏差において，関空データでは 9 月 4 日以降大きくなった
り小さくなったり交互に振り切れていることがわかるが，これは台風被害後のトラックのトリッ
プに，普段とは異なった地点への発着や運行経路の変更といった変化があったことが理由と考えられる．9 月半ばには台風被害前と同程度に回復していることがわかる．また，関空データの方が全データより標準偏差のばらつきが大きいこと，全データ，関空データともに，7 月から 10 月にかけてわずかではあるが，徐々に上昇傾向にあることがわかる．

図 5.5 平日 1 日ごとの 1 トリップ当たりの平均トリップ長（m）

95

図 5.6 平日 1 日ごとのトリップ長の標準偏差（m）

最後に，平日 1 日ごとの平均トリップ数とトリップ長の関係性について集計した．全データ，
関空データにおける 1 台当たりのトリップ数と平均トリップ長の散布図を図 5.7 に示し，それを7 月から 10 月の各月ごとのデータに分けたものを図 5.8，図 5.9，図 5.10，図 5.11 に示す．全デー
タと関空データを比較すると，平均トリップ数は全データの方が多く，平均トリップ長にあまり差がないことから，全体的にプロットが左右に分かれているのがわかる．また 7 月から 10 月の各
月ごとのデータの散布図を比較すると，9 月のデータのみ全データ，関空データともに，プロットのばらつきが大きい．しかし，これに関しても台風被害後のトラックのトリップに，普段とは異なった地点への発着や運行経路の変更といった変化があったことが理由と考えられる．

96

図 5.7

平日 1 日ごとの 1 台当たりのトリップ数と1 トリップ当たりの平均トリップ長の散布図

図 5.8

7 月データ 平日 1 日ごとの 1 台当たりのトリップ数と1 トリップ当たりの平均トリップ長の散布図

97

図 5.98 月データ 平日 1 日ごとの 1 台当たりのトリップ数と1 トリップ当たりの平均トリップ長の散布図

図 5.10

9 月データ

平日 1 日ごとの 1 台当たりのトリップ数と1 トリップ当たりの平均トリップ長の散布図98

図 5.1110 月データ 平日 1 日ごとの 1 台当たりのトリップ数と1 トリップ当たりの平均トリップ長の散布図

5-6 3 次メッシュ発生，集中に着目したプローブデータの基礎分析
本節では，台風被害による発着量や発着地点の影響を，プローブデータにより空間的な把握をするため，1 か月ごとのデータにおいてトリップの発生地点及び集中地点に着目し，3 次メッシュ
単位でプロットした．関西地方とその周辺におけるトリップの発生地点及び集中地点を，1 か月ごとのデータに分けて地図上にプロットする．なお，3 次メッシュの地点によるトリップ数の差が大きいため，常用対数を用いてトリップ数を変数変換している．
まず全データのうち，7 月から 10 月のデータから発生全トリップのプロットをそれぞれ図 5.12，
図 5.13，図 5.14，図 5.15 に示す．また全データのうち，7 月から 10 月のデータから集中全トリッ
プのプロットをそれぞれ，図 5.16，図 5.17，図 5.18，図 5.19 に示す．発生において，9 月のトリップ発生が全体的に少ないことがわかる．また，内陸部や道路の IC・JCT 付近，大阪から遠距離にある都市の付近において，発生がなくなっているところも多く見受けられる．集中においても同じような傾向がみられた．

99

図 5.12 全データのうち，7 月データの発生全トリップのプロット

図 5.13 全データのうち，8 月データの発生全トリップのプロット

100

図 5.14 全データのうち，9 月データの発生全トリップのプロット

図 5.15 全データのうち，10 月データの発生全トリップのプロット

101図 5.16 全データのうち，7 月データの集中全トリップのプロット

図 5.17 全データのうち，8 月データの集中全トリップのプロット

102

図 5.18 全データのうち，9 月データの集中全トリップのプロット

図 5.19 全データのうち，10 月データの集中全トリップのプロット

103

5-7 プローブデータを用いた台風発生前後の発着地点変化分析
本節では使用するプローブデータのうち，台風被害前後のトラックの運行特性をみる．台風被害前後で，関西空港を発着していたトラックの発着地点がどう変化したかをみるため，全データのうちトリップ発生が 7 月初めから台風被害日前日の 9 月 3 日までのデータ（以下，台風被害前データ）と，全データのうちトリップ発生が台風被害日翌日の 9 月 5 日から 9 月末までのデータ（以下，台風被害後データ）の運行特性を比較する．前節までの分析を受け，9 月中にはトリップの回復がほとんどなされていることが確認されたため，10 月発生のデータは除くこととする．台
風被害前のデータ特性を表 5.10，台風被害後のデータ特性を表 5.11 に示す．台風被害後データの方が，平均トリップ数がやや少なく，平均トリップ長がやや長いことがわかる．

表 5.10 台風被害前データのデータ特性

項目

変量

単位

総車両数

2,977 台総トリップ数

689,834 トリップ

平均トリップ数

10,613 トリップ/日

総トリップ長

25,185,134 km

平均トリップ長36,509 ｍ

実車の割合（不明は除く）

74.91 ％

調査期間

2018年7月1日～9月3日（65日分） 日

表 5.11 台風被害後データのデータ特性

項目

変量

単位

総車両数

2,854 台総トリップ数

249,917 トリップ

平均トリップ数

9,612 トリップ/日

総トリップ長

10,148,212 km

平均トリップ長40,606 ｍ

実車の割合（不明は除く）

76.38 ％

調査期間

2018年9月5日～9月30日（26日分） 日

全データのうち，関西空港メッシュを発着する回数が上位 100 台のトラックの発生地点及び集中地点に着目し，台風被害前のデータと台風被害後のデータそれぞれで，3 次メッシュ単位でプロットした．そのプロットによりトラックの区別をした結果を表 5.12 に示す．100 台中のほとん
どのトラックにおいて，台風被害後関西空港に発着する割合が減少していることがわかる．また
台風被害後，関西空港に発着しなくなったり，そもそも運行自体中止となり全トリップがなくなったりするトラックがある一方で，中部地方や中国地方側にトリップの発着地点が変更されたト
ラックもみられた．台風被害後，中部空港に発着するようになったトラックも 32 台と，多く見受104

けられた．関西空港を発着していたトラックは台風被害後，発着量や発着地点を大きく変化させていたことが確認された．

表 5.12 関西空港メッシュ発着回数上位 100 台のトラックの種別

トラックの種別

台数（台）

台風被害後，関西空港メッシュに発着する割合が減少したトラック

88

台風被害後，関西空港メッシュに発着しなくなったトラック

7

台風被害後，全トリップがなくなったトラック

2

台風被害後，中部地方側に発着するようになったトラック

25

台風被害後，中部空港メッシュに発着するようになったトラック

32

台風被害前後ともに，中部空港メッシュに発着しているトラック

4

台風被害後，中国地方側に発着するようになったトラック

8

次に，関西空港メッシュを発着する回数が上位 100 台のトラックのうち，台風被害後中部空港に発着するようになったトラック 32 台の，中部空港を含む 3 次メッシュ（以下，中部空港メッシュ）の発着頻度や運行特性を確認するため，中部空港メッシュを表 5.13，台風被害後中部空港メ
ッシュに発着するようになったトラックのデータ特性を表 5.14，車種別台数を表 5.15，1 日ごとの中部空港メッシュ発着回数を図 5.20 に示す．また，図 5.20 において，平日を赤，土日祝日を青で示す．台風被害後中部空港メッシュに発着するトラック 32 台のそれぞれの発着回数においては，30 回以上のトラックもあれば 1 回のトラックもあり，まちまちであった．発生回数と集中回
数，実車と空車の回数にあまり差はみられなかった．また 32 台の車種別台数を見ると，中型車が最も多いことがわかった．32 台の 1 日ごとの中部空港メッシュ発着回数においては，全体的に土日祝日の発着回数が少なく，9 月半ばごろに多く発着していることが確認された．

表 5.13 中部空港メッシュ

3次メッシュ
52362653 52362654 52362655
52362643 52362644 52362645
52362633 52362634 52362635
52362623 52362624 52362625
52362613 52362614 52362615
52362603 52362604 52362605

105表 5.14 関西空港メッシュ発着回数上位 100 台のトラックのうち，
台風被害後中部空港に発着するようになったトラック 32 台のデータ特性
順位（位）

合計

中部空港

中部空港

中部空港

発着回数（回） 発生回数（回） 集中回数（回）車種

実車（回） 空車（回） 実空車不明（回）

4

2

1

1 M

1

1

0

9

3

1

2 NA

0

0

3

10

7

4

4 NA

2

2

3

12

5

2

3 NA

2

1

2

17

3

2

2 NA

3

0

0

24

4

2

2 NA

4

0

0

28

27

18

18 M

0

0

27

40

5

3

3 M

3

2

0

42

9

6

6 M

0

0

9

43

2

1

1 L

0

0

2

44

4

2

2 L

1

0

3

46

14

11

11 L

4

8

2

47

16

13

13 L

0

0

16

48

16

9

9 NA

7

7

2

52

12

8

8 NA

7

3

2

53

13

10

11 L

0

0

13

54

6

4

4 M

3

0

3

55

4

3

3 M

3

1

0

56

24

16

16 L

10

8

6

59

27

19

19 E

10

14

3

61

34

25

25 M

13

12

9

70

1

0

1 NA

0

0

1

78

4

2

2 NA

0

2

2

80

23

17

17 M

1

22

0

82

3

2

2 L

0

3

0

87

20

15

15 M

5

7

8

93

2

1

1 E

1

0

1

94

18

12

12 M

4

10

4

96

6

3

3 NA

2

2

2

97

2

1

1 NA

1

1

0

98

13

9

9 M

6

7

0

99

20

15

15 L

10

4

6

349

237

241

103

117

129

車種は，E：特大車，L：大型車，M：中型車，NA：不明

106

表 5.15 関西空港メッシュ発着回数上位 100 台のトラックのうち，
台風被害後中部空港に発着するようになったトラックの車種別台数

車種

台数（台）

特大車

2

大型車

8

中型車

11

車種不明

11

図 5.20 関西空港メッシュ発着回数上位 100 台のトラックのうち，
台風被害後中部空港に発着するようになったトラックの
1 日ごとの中部空港メッシュ発着回数（回）

また，関西空港メッシュを発着する回数が上位 100 台のトラックのうち，台風被害前後ともに
中部空港に発着しているトラック 4 台の，中部空港メッシュの発着頻度や運行特性を確認するため，
台風被害前後ともに中部空港メッシュに発着しているトラックのデータ特性を表 5.16 に示す．
台風被害前に中部空港メッシュにもともと発着していたトラックも，台風被害後に中部空港への発着が増えていることがわかる．発生回数と集中回数の回数にあまり差はみられなかった．

107

表 5.16 関西空港メッシュ発着回数上位 100 台のトラックのうち，
台風被害前後ともに中部空港に発着しているトラック 4 台のデータ特性
順位（位）

合計

中部空港

中部空港

中部空港

発着回数（回） 発生回数（回） 集中回数（回）

車種

台風前

台風後

発着回数（回） 発着回数（回）

21

18

10

11 E

9

9

23

29

18

18 NA

11

18

36

20

15

14 L

2

18

45

11

6

5 E

3

8

78

49

48

25

53

108

第6章

おわりに

6-1 本章の概要
本章では，各章から得られた結論のまとめ及び今後の課題を示す．

6-2 各章のまとめ＜第 2 章＞
本研究の分析対象データである，プローブデータ・経済センサスメッシュデータについて説明を行った．

＜第 3 章＞
プローブデータを用いて，関西地方を走行するトラック，関西空港を発着するトラックの運行
特性を客観的に把握することができた．また関西地方を走行するトラックの車種別，時間帯別，
曜日別といった観点による運行特性の違いの把握や，関西地方を走行するトラックと関西空港を発着するトラックのトリップ発生に関する比較を行うことができた．

＜第 4 章＞
第 3 章で行った基礎分析を踏まえ，経済センサスメッシュデータを用いて，関西地方を走行するトラックの発生量の特性分析を行い，その特性を把握することができた．特大車・大型車，中型車のデータによる変数選択の比較，経済センサスメッシュデータにおける事業所数，従業員数
による変数選択の比較を行った．

＜第 5 章＞
プローブデータを用いて，台風による関西空港の被害影響分析を行い，台風被害後の貨物量や貨物発着地点の変化を確認することができた．

6-3 今後の課題
まずプローブデータを用いた基礎分析において，3 次メッシュによるプロットだけでなく，空間統計を用いてトリップの発生，集中を空間的に把握し，トリップの発生量や発生地点の 3 か年
データにおける変化を追う必要がある．また，関西空港メッシュを発生または集中するデータにおいて，第 4 章で行った LASSO 回帰分析を行い，関西地方を走行するトラックの結果との比較をすることで，関西空港メッシュを発着するトラックの発生量の特性を把握する必要がある．関西
空港の台風被害影響分析においては，関西空港メッシュを発着する回数が上位 100 台のトラックの分析を行い，今回は台風被害後に中部空港に発着するようになったトラックの運行特性を把握したが，他の国際空港や港湾に発着するようになったトラックの運行特性も確認するべきである．

109

参考文献
・関西国際空港 HP（https://www.kansai-airport.or.jp/）
・関西空港 Wikipedia（https://ja.wikipedia.org/wiki/関西国際空港）
・富士通交通・道路データサービス HP 商用車プローブデータサービス（http://www.fujitsu.com/jp/group/ftrd/services/commercial-vehicle/probe/）
・FUJITSU インテリジェントデータサービス 商用車プローブデータサービス（http://www.fujitsu.com/jp/group/ftrd/documents/services/commercial-vehicle/probe/pamphletprobe.pdf）
・NEXCO 中日本 HP「高速道路料金の車種区分を知りたい。」（http://highwaypost.c-nexco.co.jp/faq/toll/carmodel/26.html）
・地図上で標準地域メッシュを確認するページ（http://www.gis-tool.com/mapview/areameshmap.html）
・総務省統計局 HP 経済 センサス
（https://www.stat.go.jp/data/e-census/index.html）
・国土技術政策総合研究所 研究資料
（http://www.nilim.go.jp/lab/bcg/siryou/tnn/tnn0574pdf/ks057408.pdf）
・総務省 HP

日本標準産業分類（http://www.soumu.go.jp/toukei_toukatsu/index/seido/sangyo/H25index.htm）
・IoT

スパースモデリング（http://iot-jp.com/datascience/スパースモデリング（sparse-modeling）/.html）
・biostatistics LASSO（https://stats.biopapyrus.jp/sparse-modeling/lasso.html）
・データ構造を解き明かす先端技法 スパースモデリングって何だ？
（日高昇治・松下亮祐・楠田哲也，2017，カットシステム）110

・岩波データサイエンス Vol.5（岡本厚，2017，岩波書店）
・統計学 One Point 6 スパース推定法による統計モデリング（川野秀一・松井秀俊・廣瀬慧，2018，共立出版）
・主成分分析 Wikipedia（https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90）
・主成分分析 – 統計科学研究所（https://statistics.co.jp/reference/software_R/statR_9_principal.pdf）
・大阪税関 HP 貿易統計（貿易統計トップページ）（http://www.customs.go.jp/osaka/toukei/index.html）
・名古屋税関 HP

中部空港 貿易概況（速報）（http://www.customs.go.jp/nagoya/boueki/sisho_chubu.htm）

111