都市鉄道サービス水準の知覚誤差と経路選択の同時推計手法
H03114和田 修和
指導教員 岩倉 成志

１．背景・目的
需要定着，需要転換の遅れが見受けられる．その原因は利用者全員が実際の交通サービス水準(以下 LOS)を大江戸線

近年，東京圏において新規鉄道路線の混雑の偏在やwave17%

wave213%

wave17%

42%

36%

50%

15%

27%

5% 5%

測を行なっていることが大きな要因と考える．しかし，実際の利用者は LOS の知覚値に大きく影響されて経路代替路線用いて合理的な選択を行うという仮定の下に，需要予

wave2 4%

41%

18%

30%

38%

18%

25%

4%

16%選択を行っている．そこで本研究では実際の LOS と知覚値の差である知覚誤差に着目する．知覚誤差とは実0%満足

際の LOS と個人が知覚した LOS との差分であり，この差分が少ないほど情報を完備した合理的な選択を行っていると言える．逆に差分が大きい場合は，需要予20%

図1

やや満足40%60%80%どちらともいえない

やや不満

100%
不満

通勤 56 サンプルの総合満足度の変化

４．パラメータの推移
wave1 と wave2 の結果を別々に用いて，非集計ロジ測と異なる行動を取る可能性がある．
本研究の目的は新規鉄道路線の開業当初から現在のットモデルを用いた式(1)の経路選択モデルを推定す

知覚誤差や経路選択モデルのパラメータの推移を分析る．式(2)の効用関数には，その経路を選択するときのすることである．さらに新規路線開業前の需要予測の要因が説明変数になる．説明変数中のアクセス時間は段階で知覚誤差を推計するモデルの構築の検討を行う．

出発地から出発駅までの所要時間で，イグレス時間は

２．分析対象路線と使用データ

到着駅から目的地までの所要時間である．また，情報

分析対象路線は 2000 年 12 月に全線開通した都営地

探索度は利用者が LOS を探索する頻度である．本研究下鉄大江戸線とする．分析に使用するデータは 2002 年

では通勤サンプルに対象を絞っているため費用を説明と 2006 年に本研究室卒業生の新倉と本学大学院 2 年生

変数として挙げなかった．の柳沼らが行った Web アンケート結果を使用する．本パラメータ推計の結果が表 1，表 2 である．尤度比

研究では 2002 年の結果を wave1，2006 年の結果をが wave1 の LOS モデル 0.164，知覚値モデル 0.218 とwave2 と区別する．アンケートでは利用者の経路選択ある程度の精度が得られた．しかし，5%有意水準を満決定要因を調査する為に利用経路と代替経路利用状況，たすパラメータは 1 つも存在しないので，このモデル知覚値，満足度などの心理状況，情報探索度などを聞は有効ではない．それに対して wave2 の尤度比は LOSいている．使用サンプルは wave1,wave2 の両方に回答モデルが 0.507，知覚値モデルが 0.554 と高い精度となし，現在でも大江戸線を通勤目的で使用，あるいは使った．t 値は乗換時間，情報探索度，代替路線定数項で用可能な 56 人とした．

1%有意水準を満たすことから，これら 3 つの項目によ３．満足度の変化って利用者が経路選択を行っていると言える．

大江戸線の開業から年数が経つことによる利用者のこのような結果になった理由は利用者が実際の LOS満足度の変化を図 1 に表す．wave1 では代替路線が大を知覚し自身の判断で経路選択行動を取るようになっ江戸線よりも高い評価を得ていることが分かる．しかたからであると推測できる．また LOS モデルよりも知し，wave2 においては両者の立場が逆転しており開業覚値モデルの方が高い信頼性を得ていることを確認でから年数が経つことで利用者は新規路線の優位性を認きた．このように wave2 が信頼性の高いモデルを構築識していると言える．

出来たのは知覚誤差の減少が起因していると考えられる．
- 167 -

表1(1)

Vi = θ1Ti + θ 2TTi + θ 3 Aci + θ 4 Ig + θ 5 In + θ 6 Const(2)

T：所要時間

TT：乗換時間

Info：情報探索度

Ac：アクセス時間

Const：代替路線定数項

wave1 のパラメータ推定結果

wave1

Ig：イグレス時間

θ：パラメータ

５．知覚誤差の推移

0.004
0.044
-0.127-0.135-0.105( 0.06)( 0.62)(-1.55)(-1.42)(-1.59)

0.101
0.084
-0.061-0.074-0.053( 1.61)( 1.34)(-0.69)(-0.89)(-0.80)

代替路線定数項 θ 6

0.295( 0.49)-0.290(-0.50)尤度比

５-１．wave1 と wave2 の知覚誤差の比較

0.164

表2

図 2 は wave1 と wave2 の大江戸線経路の知覚誤差を差の値が−1〜1 分に近づいていくことが分かる．
５-２．利用年数による知覚誤差の推移
図 3 は wave2 の時点での利用年数による大江戸線経LOSモデル-0.010(-0.17)-0.192(-2.53)0.089( 0.86)-0.112(-1.79)0.216( 2.78)-1.847(-2.95)

知覚値モデル-0.019(-0.22)-0.284(-2.94)0.039( 0.36)-0.046(-0.77)0.246( 2.51)-1.821(-2.82)

0.507

0.554

尤度比

路の知覚誤差を比較したグラフである．大江戸線が部

0.218

wave2 のパラメータ推定結果

wave2
θ1
所要時間
θ2
乗換時間
θ3
アクセス時間θ4
イグレス時間θ5
情報探索度
代替路線定数項 θ 6

比較したグラフである．利用年数が長くなれば知覚誤

知覚値モデルLOSモデル
θ1
θ2
θ3
θ4
θ5

所要時間
乗換時間
アクセス時間イグレス時間
情報探索度

但し()内は t 値分開業した H12 年以前からの利用者の知覚誤差が−140%
割 合 （％ ）30%
20%

10%

10%

60.0%

りも LOS を正確に把握していることが読み取れる．

50.0%

６．同時推計手法

40.0%
割合(％)

でも−1〜1 分の範囲を中心に分布しており，wave1 よ既往研究では所要時間満足度の上昇や利用年数，居

１４

７２〜５〜

２４〜−

−−

５８−−

H15-13

H12以前

H18-16 H15-13 H12以前
1.90
3.33
0.67
平均
15.10
12.18
標準偏差 7.09

知覚誤差の比較

図 3 利用開始年と知覚誤差30.0%10.0%てきた．しかし，図 5 と図 6 にあるように本研究のサ0.0%

ンプルからは知覚誤差短縮要因が直接的に知覚誤差の〜−８値に影響を及ぼしているとは言い難い．本研究が目指-7〜-5

wave1 利用している同時推定による知覚誤差の算出は，被説明変平均
標準偏差数である知覚誤差と説明変数となる知覚誤差短縮要因との相関性が高いモデルが必要である．現在の分析か-4〜-2-1〜1
知覚誤差

wave1 非利用

wave1利用-0.07
4.76

2〜45〜7wave2 利用

wave1非利用
1.48
5.788〜分

wave2 非利用

wave2利用
0.31
5.26

wave2非利用
-1.30
5.55

図 4 利用・非利用の知覚誤差の比較

らは同時推計を行うことが非常に困難な結果となっている．
知覚誤差

７．まとめ
業時から時間が経過することによる知覚誤差の変化や

H18-16

wave2
0.04
5.76分

知覚誤差

20.0%

住年数の増加が主な知覚誤差短縮要因として考えられ本研究では，大江戸線利用者・非利用者に対して開

wave2

７〜

用では知覚誤差が−4〜−2 分と 2〜4 分の範囲に多く

wave10.04
平均
標準偏差 4.91

図2〜〜７５

覚誤差の分布を比較したグラフである．wave1 の非利合が極めて低い．それに対して wave2 では，非利用者

８〜
４２−
１〜１〜−５〜−
２−
４−
７

知覚誤差

wave1

分布しており，LOS を正確に理解している−1〜1 の割分

１〜0%

0%
〜−８

図 4 は wave1,wave2 で大江戸線の利用状況による知20%−

５-３．利用・非利用による知覚誤差の推移

30%〜

誤差が減少しない利用者もいることが確認できた．

50%

50%
40%
割合（％）

以前の利用者の標準偏差が大きいということから知覚60%パラメータの推移を分析してきた．しかし，知覚誤差の同時推定が出来ていないことから，今後，同時推計に向けた分析を深めることが必要であると考えている．

- 168 -

2020151510105504080120

160-5-100012345-5-10

想定していた分布-15-20

知覚誤差〜1 分に集中していることが分かる．しかし，H12 年

８〜exp(Vi )Pi =exp(Vi ) + exp(V j )想定していた分布
-15分

図5-20

利用月数

利用月数と知覚誤差分

図6

高い←満足度→低い

満足度と知覚誤差6