エージェントモデルを用いた地方都市における環境対応型の交通政策評価
Evaluation of urban transport policy of local regions in considerationof global environment using the multi-agent model秋山 孝正・井ノ口 弘昭＊Takamasa AKIYAMA and Hiroaki INOKUCHI ＊関西大学 環境都市工学部
Faculty of Urban Engineering, Kansai University

摘要

本研究では，地方都市における都市活動と空間移動に関する時系列的変化を交通行動者のエージェントモデルとして構成し，環境に配慮した都市交通政策評価を行う。
対象地域として，主体的な公共交通機関がバス交通であり，自動車中心社会が構成されている地方都市を取り上げ，都市交通政策を検討する。無政策時の自動車の車種構
成は，小型自動車の保有台数が経年的に減少すること，EV は微増することが確認された。また，EV の購入補助金及び環境課金の政策評価を行ったところ，購入補助金・環境課金の金額と比べて環境意識の高まりが EV シェアの増加につながることがわかった。

キーワード：エージェントモデル，電気自動車，都市交通政策，バス
Key words：multi-agent model, electric vehicle, urban transport policy,
bus transport

1．はじめに

2．地方都市における都市交通政策

わが国ではモータリゼーションの進展に伴い，多くの地方都市において道路交通中心の社会が形成されてきた。さらに，運輸部門の二酸化炭素排出量は，主要な部分が自動車によるものである。したがって，運輸部門の二酸化炭素排出量削減のためには，自動車交通に起因する政策を行っていく必要があると考えられる。このとき，排出量削減に結びつく政策として，①自動車交通量の削減，②低排出ガス自動車の利用が考えられる。
本研究では，エージェントモデル（あるシステムの中で自律的に活動する各個体（エージェント）の行為と相互作用がシステム全体に及ぼす影響を評価するモデル）を用いて地方都市における交通行動者の都市活動と空間移動に関する時系列変化を記述し，環境に配慮した都市交通政策評価を行うことを目的とする。具体的には，交通行動者を自律的エージェントとして，都市活動と空間移動に関する都市モデルを構成する。最終的に，交通政策に対する市民の環境意識のインパクトが算定できた。

本章では，関連する既存研究の整理を行い，地方都市における環境影響を考慮した都市交通政策について整理する。
2.1 既存研究成果の整理
本研究では，個々の交通行動者が自律的に意思決定を行うことをモデル化したマルチエージェントモ
デルを用いる。マルチエージェントモデルでは，個々のエージェントが局所的な相互作用を行う。これより，社会システム全体の様相が構成され，結果的に各エージェントの意思決定プロセスに影響を与える。このようなことから，マルチエージェントモ
デルは，都市交通計画における将来の交通需要予測という目的ではなく，個別要素の振る舞いからは予測が困難な現象である「創発現象」を観測することが目的である。
都市交通の分野にマルチエージェントモデルを適用した研究として，次のような既存研究成果が挙げられる。
秋山らは，交通行動者をエージェントとする都市圏全体の交通現象をシミュレートするためのマルチ1）エージェントモデルを構築している 。本研究の特受付；2017 年 12 月 20 日，受理：2017 年 12 月 30 日＊
〒 564-8680 大阪府吹田市山手町 3-3-35，e-mail：hiroaki@inokuchi.jp
2017 AIRIES145

秋山・井ノ口：エージェントモデルを用いた地方都市における環境対応型の交通政策評価

徴は，ファジィ交通行動モデルを用いていることである。吉村らは，エージェントモデルを用いた交通2）
流シミュレータを構築している 。この交通流シミ
ュレータでは，多数の知的エージェントを仮想的な道路環境上で相互作用させることによって道路交通を表現している。木村らは，歩行者シミュレーションに関して，歩行者をエージェントとしたシステムを構築し，出入り口などの開口部における歩行者シミ
3）ュレーションを実施している 。杉谷らは，マルチエージェントモデルを構築して，歩行者・自転車道
4）の評価を行っている 。そして，中山らは，出発時刻及び経路を同時に選択する適応的エージェントの集合として交通システムをモデル化し，そのシステ
ム及びエージェントの day-to-day ダイナミクス等の5）挙動分析を行っている 。
このように，既存研究においてマルチエージェントモデルを用いて，都市交通の分析を行った事例はいくつか存在する。本研究では，これらの研究を参考として，環境に配慮した都市交通政策の評価をマルチエージェントモデルにより行う。
2.2 環境影響を考慮した都市交通政策自治体が行っている都市交通政策に関して整理する。本研究では，具体的な地方都市の例として，岐阜県岐阜市を取り上げる。岐阜市では，「岐阜市総6）合交通戦略（2014-2018）」を策定している 。これによると，「公共交通を軸に都市機能が集積した歩いて出かけられるまち」を基本方針としている。
岐阜市環境基本計画（平成 25 年）によると，岐阜
市の運輸部門の二酸化炭素排出量の削減目標は，1990 年度排出量 81.5 万 t-CO2 に対して，2020 年度
削 減 率：26 ％），2050 年 度 38.4 万60.4 万 t-CO（2とされている。二酸化炭素排t-CO（削減率：53％）2
出量削減の主な取組として，「交通行動の見直し」「まちなか居住の推進」「公共交通ネットワークの再構築等」「まちの低炭素化」が掲げられている。さらに，将来展望としてハイブリッド自動車や電気自動車などの次世代自動車への転換などが挙げられている。
このように，公共交通を軸としたまちづくり及び自動車の低炭素化の重要性が提案されている。
3．都市交通政策評価エージェントモデル
本章では，地方都市における都市交通政策を評価するためのマルチエージェントモデルを構築する。
3.1 対象地域の概要
図 1 に岐阜市の概略を示す。公共交通は，市の南部に JR 及び名鉄の路線が位置している。中心市街地は岐阜駅北側に位置している。また，市域面積
2（2016 年 10 月），世は 203.6 km ，人口は約 41 万人
帯数は 18 万世帯となっている。65 歳以上の高齢化
率は 27.5％であり，全国平均の 27.3％と同様の比率
146

図1

図2

岐阜市の概略図．

トリップの代表交通手段（岐阜市）．

である。
モータリゼーションが進展しており，自動車利用が前提となった都市構造である。このような都市では，自動車から公共交通への転換は容易ではなく，車両の低炭素化を検討することが道路交通スマート化の有効な手段であると考えられる。
つぎに，図 2 に第 5 回中京都市圏パーソントリップ調査（平成 23 年実施）で得られた岐阜市内発トリップの代表交通手段を示す。本図より，自動車の構成割合が 68％であり，公共交通の利用は少ないことがわかる。また，徒歩の割合が 13％であり，大都市と比較して少ない。これは，短距離移動においても自動車を利用する傾向があるためであると考えられる。
3.2 マルチエージェントモデルの全体構成
本研究で構築するエージェントモデルの全体構成7），8）。はじめに，複雑系モデルのについて検討する概念を整理する。物事を理解する方法として，細かな要素に分解し，基本的な法則を理解することで，物事全体の性質を理解する要素還元型の手法が一般的に用いられている。しかしながら，社会現象などは，個々の要素の振る舞いが全体の状況により変化し，その振る舞いの変化により全体の状況が変化する循環的な現象となっている。このようなシステムを理解するために，複雑系の手法を用いることがで地球環境 Vol.22 No.2

145－152（2017）

図4

図3

エージェントの意思決定構造．

きる。
複雑系は，複数の構成要素を持ち，エージェントが有機的に結合している全体的なシステムである。
各エージェントは自律的規則に従って行動し，システム全体の状態が決定される。本研究では，この複雑系モデルにおいて，人間をエージェントとして，社会現象を複雑系として表現したマルチエージェン
トモデルを検討する。
図 3 にマルチエージェントモデルにおける，各9）交通行動者が行う意思決定構造を示す 。図 3 より，エージェントが行う意思決定は①固定活動（通勤など）における交通手段選択（1 年単位），②自由活動（買い物など）における交通手段選択（1 日単位），③自動車の購入がある。自動車の購入に関しては，現在利用している車両の買い替え時期に車種選択を行う。各モデルにおいて，異なる個体属性を持つエー
ジェントは，それぞれ交通行動に関する意思決定を行う。これらを 20 年間繰り返すことにより，社会システム変化を観測する。したがって，車両保有者（交通行動者のうち車両を保有する者）は，この期間に 1 ～ 3 回程度の車両買い替えを行うことになる。
3.3 交通手段選択モデルの構成
主要な意思決定モデルである交通手段選択モデルを構築する。前述の通り，固定活動の交通手段選択
10）と自由活動の交通手段選択を分けて構築する 。
（1）
固定活動の交通手段選択
はじめに，固定活動に伴う交通手段選択モデルについて述べる。通勤・通学の利用交通手段の変更は，勤務状況の変化や交通環境の変化などに対応しており，日常的な意思決定ではないと仮定する。このため，本モデルではエージェントが 1 年に 1 回利用交通手段の見直しを行うものとして扱う。図 4

交通手段選択モデルの構造．

図5

徒歩・二輪の選択確率．にエージェントの交通手段の選択構造を示す。意思決定の手順として「徒歩・二輪」と「その他交通機関」に分類する。さらに「その他交通機関」を「自動車」と「公共交通」に分類する。
このモデルのうち，まず「徒歩・二輪」「その他交通機関」の判別モデルを検討する。パーソントリ
ップ調査の岐阜市関連トリップの集計結果より，移動距離に対する「徒歩・二輪」の選択確率を図 5のように設定する。各エージェントは，選択確率に応じて「徒歩・二輪」を選択する。すなわち，交通機関の利用はトリップ長により規定されるモデルとなっている。
つぎに，第 2 段階として，徒歩・二輪が選択されなかった場合は，自動車と公共交通機関の選択を行う。ここでは，人の持つ意思決定の曖昧性を考慮し，経験的知識に基づく推論過程を表現するため，ファジィ推論を用いてモデル化を行う。
通勤トリップにおいては，交通障害による遅延が重要な評価項目になると考えられる。そこで，本モ
デルでは所要時間の他に交通障害経験割合を説明変数として用いる。この交通障害は，自動車交通の場合は，道路混雑や交通事故による遅延を想定している。したがって，自動車 OD（起終点）交通量が一定値（Qc）を超過する場合に交通障害が発生すると仮定する。
また，公共交通利用の場合は，バス・電車の遅延による障害を想定している。本モデルでは，確率的にバス・電車の遅延が発生すると仮定し，遅延確率βを設定する。
各エージェントは，このような交通障害の経験を意思決定時の知識として蓄積する。このように，
147秋山・井ノ口：エージェントモデルを用いた地方都市における環境対応型の交通政策評価

図6

交通手段選択の推論ルール（固定活動）．

（TM：所要時間，EX：交通障害経験割合，GR：各交通機関の評価値）

個々のエージェントの経験的知識に基づく自律的な選択行動の帰結として，ある交通状態が成立し，個々のエージェントの認知学習にフィードバックする構造としている。
図 6 にこの交通手段選択に関する推論ルールを示す。ここで，TM は所要時間，EX は交通障害経験割合，GR は各交通機関の評価値を表す。また，計算量を削減するため，後件部をクリスプ数（実数値）とした簡略ファジィ推論を用いる。また，前件部の言語変数（small, medium, large）に対応するメンバシップ関数を設定する。図 7 に本モデルで設定したメンバシップ関数を示す。このメンバシップ関数の形状は，パラメータの設定値に依存しており，変数ごとに試行錯誤法により決定される。
つぎに，簡略ファジィ推論の計算過程を述べる。
入力値（x, y）＝（x0, y0）を与えた時のルール i の前件部の適合度 wi は次式で求められる。
（1）
推論の帰結である後件部は，曖昧性を省略したクリスプ数で定義している。本モデルでは，各交通手
段 の 評 価 値 と し て，（large, medium, small）＝（1.0,0.5, 0）を定義する。
ここでは 9 種類の推論ルールを設定しているた
め，それぞれのルールの推論結果を統合して評価を行う。このとき，各ルールの前件部適合度を用いて加重平均を行う。すなわち，次式を用いて各交通機関の評価値が算定される。

（2）

最終的に各エージェントは，「自動車」と「公共交通機関」に対して利用評価値を比較し，評価値が高い交通機関を選択する。
（2）自由活動の交通手段選択
自由活動の場合も，基本的に固定活動の交通手段選択と同様のモデルを構築する。ここでは，固定活動のモデルとの相違点を述べる。固定活動の交通手
148

図7

図8

各説明変数のメンバシップ関数．

交通手段選択の推論ルール（自由活動）．

段選択では，交通障害による遅延を交通手段選択の説明要因としていた。しかしながら，自由活動では交通障害による遅延はそれほど重要視されないと考えられる。また，通勤交通では日常的な利用経験の蓄積が想定されるが，自由活動の場合はその蓄積が固定活動ほどではないと考えられる。これらのことから，説明要因として交通障害経験割合を含めないこととする。
一方で，通勤交通の場合は，通勤手当などの費用負担が想定されるが，自由活動の場合は本人負担が一般的である。これより，自由活動の交通手段選択
では，交通費用を説明要因として採用する。
図 8 に自由活動の交通手段選択に関する推論ルールを示す。ここで，TC は所要費用を表す。このとき，メンバシップ関数は図 7 に示したものと同様としているが，所要費用のパラメータとして，（a,b,c）＝（150 円，300 円，450 円）を用いる。
3.4 車両選択モデルの構成
車両選択モデルでは，従来のガソリン車両と比べて環境性能に優れたハイブリッド自動車（HV），電気自動車（EV）の普及過程を記述する。このため，車種の選択肢集合として，①軽自動車，②小型乗用車，③普通乗用車，④ HV，⑤ EV を設定する。
また，車両の購入は比較的長期の意思決定である
ため，本モデルでは 1 年単位で車両を更新するかどうかの意思決定を行い，更新する場合は車種を選択するものとする。
はじめに，現在保有している車両の利用年数から車両更新の意思決定を行う。図 9 に既存研究で実施したアンケート調査で得られた購入からの利用想地球環境 Vol.22 No.2

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図 10

図9
表2車両の利用想定年数の分布．

各車種の費用の設定．

車両購入費（万円）
燃料代(円/km)

軽小型

普通HV

EV120150

300

200300681053

定年数の分布を示す 。本図より，10 年程度の想定が最も多くなっていることがわかる。また，20年以上の利用想定は少ないことがわかる。本研究では，この利用想定年数の分布をもとに，各エージェントの車両買い替えまでの年数を設定する。
つぎに，各車両の購入・利用コストを検討する。
本研究では，各車種に関して，表 2 に示す車両購入費及び燃料代を設定する。EV の車両購入費は，補助金などを差し引いた費用を想定している。また，EV の燃料代は，電費及び中部電力の深夜電気料金を基に設定している。車両の総費用は，（車両購入費）＋（総走行距離）×（燃料単価）で算定する。
ここで，総走行距離は車両の購入から買い替えまでの総走行距離であり，過去の走行実績を基に設定する。本表に示した設定では，HV・EV の車両購入費は高価であるが，燃費は安価である。したがって，小型車と比較すると，走行距離 17 万 km 以上で，購入費用と燃料費を合わせたコストは小型車よりHV が安価となる。また，30 万 km 以上で，EV が安価となる設定である。
また，これらの車種選択は，収入による影響を受けると考えられるため，車種選択の説明要因に含めることとする。さらに，HV・EV の選択は環境意識の影響を受けると考えられる。このことから，二酸化炭素排出に関する性能，環境意識を加えた推論ルールとする。
これらの要因を含む簡略ファジィ推論モデルを構築する。図 10 に車種選択の推論ルールを示す。ここで，VC は車両の総費用，IN は収入，EN は環境意識，CO は車両の二酸化炭素排出係数を表す。交通手段選択モデルと同様に，それぞれの車種に対して評価値を算定し，比較することで購入車種を決定する。
11）

車種選択の推論ルール．

（VC：車両の総費用，IN：収入，EN：環境意識，CO：車両の二酸化炭素排出係数）4．‌マルチエージェントモデルを用いた都市交通政策
評価
本章では，マルチエージェントモデルを用いて，経年的推移を観測するとともに，二酸化炭素排出量の削減に有効な都市交通政策について検討する。
4.1 マルチエージェントモデルの設定
マルチエージェントモデルに対する設定条件を述べる。対象地域（岐阜市）を 23 ゾーンに分割する。エージェントモデルでは，車両の買い替えなどの長期的な推移を観測するため，10 日単位で 20 年間の検討を行う。このとき，人口変化を考慮し，生成エージェント数を変化させる。生成エージェント数は，現実の人口の 1/100 とする。また，モデルの簡略化のため，各エージェントの年齢は変化しないとする。
各エージェントの属性は，第 5 回中京都市圏パーソントリップ調査の結果を用いて設定する。また，マルチエージェントモデルでは乱数を用いることから，同じ設定条件でも実行結果が相違する。このため，10 回の繰り返し計算を行って，各指標の平均値を評価値として用いる。
4.2 ‌マルチエージェントモデルによる経年的変化の観測
マルチエージェントモデルを用いて経年的変化を観測する。図 11 に初期状態の低炭素型車両保有台数及び二酸化炭素排出量を示す。
図 11 左は，車両タイプ別の低炭素型車両（EV・HV）の分布を表す。低炭素型車両の保有状況は，赤色の点が EV を保有しているエージェント，青色の点が HV を保有しているエージェントを示す。本図より，EV と比べて HV の保有が多くなっていることがわかる。また，全体的に低炭素型車両の保有台数は少ない。
図 12 に，最終状態（20 年後）の低炭素型車両保有台数及び二酸化炭素排出量を示す。本図より，初期状態と比較して EV の保有が増加していることがわかる。
つぎに，経年的変化を観測する。図 13 に，各交通機関のトリップ数を 1 年単位で集計した結果を示す。本図より，人口の増減の影響でトリップ数は149

秋山・井ノ口：エージェントモデルを用いた地方都市における環境対応型の交通政策評価

図 15
図 11

初期状態の低炭素型車両台数・CO2 排出量．

（赤点：EV を保有するエージェント，青点：HV を保有するエージェント）

図 12

最終状態
（20 年後）の低炭素型車両台数・CO2 排出量．

（赤点：EV を保有するエージェント，青点：HV を保有するエージェント）

図 13

各交通機関のトリップ数の経年的変化．

図 14150

車種構成の経年的変化．

二酸化炭素排出量の経年的変化．

2 年目で最大であり，その後は逓減する。また，自動車トリップ数は増加し，公共交通のトリップ数は減少する結果となった。このモデルでは EV・HVの普及は自動車の平均的運行費用の低減に対応する。したがって，相対的に公共交通利用の低減につながっていると考えられる。
図 14 に，車種別の車種別自動車保有状況の経年的推移を示す。自動車の総保有台数は人口の増減に対応して変化している。本研究での各車種の価格設定
では，軽自動車が相対的に安価であるため，保有台数が経年的に増加する。一方，小型自動車の保有台数は経年的に減少する傾向がみられる。また，電気自動車は微増し，最終年（20 年目）の構成割合は 9％と算定された。
図 15 に，二酸化炭素排出量の経年的推移を示す。
本図より，二酸化炭素排出量は 3 年目をピークとして，以降は減少することがわかる。最終年は，初期状態と比較して 5.5％の削減量となった。自動車トリップ数は，図 13 に示したように経年的に微増している。しかしながら，主に小型自動車から軽自動車・電気自動車などへの変更が二酸化炭素排出量の削減につながっていると考えられる。
4.3 EV 購入補助金による影響分析
電気自動車に対して購入補助金を拡充した場合の影響を観測する。購入補助金として 10 万円，50 万円，100 万円を設定し，車両購入費が安価になると仮定する。また，EV 購入補助金の政策を市民に広報することにより，環境意識（EN）が 2 ポイント高まる（最大 10 ポイント）場合を想定する。
図 16 に，各ケースにおける最終状態（20 年後）の車種構成を示す。本図より，EV 購入補助金によりEV のシェアが若干増加することが観測される。しかしながら，環境意識の変化がない場合は，HV・EV のシェアの増加は限定的である。一方，市民の環境意識の変化がある場合は，EV のシェアの増加が大きい。このことから，EV 購入補助金は少額であっても，広報活動により市民の環境意識が高まることで EV のシェアは高くなることが期待できる。
つぎに，図 17 に各ケースにおける最終状態（20年後）の二酸化炭素排出量を示す。本図より，購入

地球環境 Vol.22 No.2

図 16

EV 購入補助金を拡充した場合の最終状態（20 年後）の車種構成．

図 17

EV 購入補助金を拡充した場合の最終状態（20 年後）の二酸化炭素排出量．

図 18

環境課金エリアの設定．

補助金と環境意識の変化により，最終状態の二酸化炭素排出量は削減されることがわかる。この場合は，購入補助金の金額が比較的影響を与える。これは，小型車・普通車の構成割合に起因すると考えられる。また，EV 購入補助金 100 万円と広報活動により環境意識が高まった場合，政策なしの場合と比較して二酸化炭素排出量は 9％の削減である。
4.4 環境課金政策の効果分析
都心部を出発地あるいは目的地とする車両に対して，電気自動車以外の車両に対して課金を行う「環境課金」の導入効果を検討する。したがって，ガソリン自動車・ハイブリッド自動車は流入課金が行われる。一方，電気自動車は流入課金が行われない。ここでは，都心部として，図 18 に示す JR・名鉄岐阜駅が所在するゾーンを対象とする。
環境課金は，6 年目にその政策を公表し，11 年目から実施するものとする。このとき，都心部を出発145－152（2017）

図 19

環境課金実施時の最終状態（20 年後）の車種構成．

図 20

環境課金実施時の最終状態（20 年後）の二酸化炭素排出量．

地あるいは目的地とするトリップを持つエージェン
トは，電気自動車に買い替える場合に，課金額を考慮して車種選択を行うことになる。ここでは，環境課金額として 1 回の環境ゾーン流入あたり 100 円，300 円，500 円を設定する。この結果，車両の総費用（VC）は（課金額）×（車両買い替えまでの課金エリアへのトリップ数）だけ上乗せされる。
また，購入補助金の政策と同様に，政策を市民に広報することにより環境意識（EN）が 2 ポイント高まる（最大 10 ポイント）場合を想定する。
このとき，図 19 に最終状態の車種構成を示す。
本図より，環境課金の政策により，EV のシェアは増加することがわかる。ただし，課金額の影響は限定的である。一方，環境意識が高まった場合は，さらに EV のシェアが増加する。
つぎに，図 20 に各ケースの最終状態の二酸化炭素排出量を示す。本図より，環境課金を行うことにより，社会全体の二酸化炭素排出量は減少することがわかる。また，環境意識の高まりにより，更なる二酸化炭素排出量の削減が期待できる。
5．おわりに
本研究では，マルチエージェントモデルを用いて岐阜市を対象に都市交通政策の評価を行った。本研
究の主要な成果を以下に整理する。
1）自動車の車種構成では小型自動車の保有台数が経年的に減少すること，電気自動車は微増することが確認された。また，二酸化炭素排出量は 3 年目
151

秋山・井ノ口：エージェントモデルを用いた地方都市における環境対応型の交通政策評価をピークとして，以降は減少する結果となった。
2）
電気自動車の購入補助金及び環境課金の政策評価を行った。各政策の広報活動により環境意識が高まる場合を検討した結果，購入補助金・環境課金の金額と比べて環境意識の高まりが EV シェアの増加につながることがわかった。
本研究の今後の課題として以下の諸点が挙げられる。①街区内の交通目的別のスマートモビリティの変化を分析する。②交通政策と環境意識の関係を分析する。
謝辞

本研究は，平成 24 ～ 26 年度環境省環境研究総合推進費「街区型環境未来都市モデルの構築とこれに基づく都市政策提案」，平成 29 ～ 31 年度環境研究総合推進費「再生可能都市への転換戦略：気候変動と巨大自然災害にしなやかに対応するために」の研究成果の一部であることを付記する。
引用文献1）秋山孝正・奥嶋政嗣・和泉範之（2007）
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152

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ル．システム制御情報学会研究発表講演会講演
論文集（CD－ROM）, 57, 134–7.
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11）井ノ口弘昭・秋山孝正（2014）地方都市における低炭素型車両の普及過程に関する基礎的分析．
第 17 回日本環境共生学会学術大会．

秋山孝正／Takamasa AKIYAMA京都大学大学院工学研究科修了。京都大学助手，講師，岐阜大学助教授，教授を経て 2008 年関西大学環境都市工学部教授。専門は都市計画及び交通計画。交通行動の知的情報処理，スマートシテ
ィ，コンパクトシティ，道路交通安全，都市システムの思想，精神風土の分析など，コンピュータから臨床心理まで広範な分野に取り組んでいる。

井ノ口弘昭／Hiroaki INOKUCHI

豊田工業高等専門学校土木工学科，豊橋技術科学大学知識情報工学課程を経て，2001 年に名古屋大学大学院工学研究科博士課程修了（博士（工学））。現在は関西大学環境都市工学部准教授。専門は，都市交通計画，健康まちづくり等。
知的情報処理を用いたモデル構築などに関して研究を行っている。また，超小型モビリティなどの利用に関する研究を進めている。