選択肢集合にタクシーを組み込んだ交通機関選択モデルの開発‐SAVs の需要予測を念頭に‐
AH17049 桜井 駿
指導教員 岩倉 成志
指導教員 楽 奕平

１．背景と目的
近年，自動運転の研究ステージは急速に発展し，都市交通の新しい可能性が議論されている．わが国の都市交通は，鉄道や路線バスといった大量輸送が可能かつ移動費用が安い公共交通機関が整備されている．一方で，現在のタクシーコストは約 7 割が人件費であり高運賃である．自動運転タクシー(SAVs)はタクシーコストが現在の 10 分の 1 になるという研究結果が存在し，交通需要が公共交通から SAVs への転換が想定される．しかし，SAVs の需要予測に関する研究の大半は

図 1 待ち時間とアクセス距離の計測

SP モデルを用いて行われており，パラメータにバイア車地点までのアクセス距離を歩行速度時速 4.2km で除スが生じるため，タクシーの待ち時間に着目しパラメした値とする．乗車地点は，図 1 のように OD 地点とータ精度を向上させた RP モデルによる需要予測が必

タクシープローブデータを QGIS 上で可視化し，発地要と考える．

から着地方向へ移動しているタクシーへ乗車可能な地

本研究では，将来 SAVs の需要予測を行うことを念頭に，タクシーの正確な待ち時間パラメータを推計し，現在のタクシーを選択肢に含んだ交通機関選択モデル

点とし，発地から乗車地点までの距離をアクセス距離とする．
タクシーの待ち時間は，まず，乗車ポイントにおけの作成を目的とする．

る着地方向のタクシー到着頻度を算出する．到着頻度

２．使用データ概要

は，トリップの出発時刻を H30PT より取得し，出発時

H30PT 調査データとともに同時期の日本交通(株)の刻の１時間で，発地から着地方向へ移動している空車タクシープローブデータを使用する．タクシープロー

または迎車のタクシーの台数から算出する．なお，タブデータは，東京都区内 4000 台の走行経路データで，クシープローブデータが 4000 台のデータであるのに時間ごとのタクシーの移動軌跡，進行方向，空車や実対して，H30 の東京都のタクシー台数が 47,618 台であ車などの動態を取得することができ，タクシーの待ちるため，到着間隔に 0.084(=4000/47618)を乗じて，到着時間を推定することが可能である．

間隔の 1/2 として待ち時間を算出した．

分析対象トリップは，H30PT 調査の都心３区(中央次に，所要時間，費用，イグレス時間，タクシー以区，港区，千代田区)を発とするトリップ距離が 100m

外のアクセス時間，タクシー以外の待ち時間の LOS デ以上の業務目的トリップを使用する．

ータは NAVITIME を用いて取得する．なお，車の費用

トリップの LOS データは，地理情報システム QGISと株式会社ナビタイムジャパンが提供するナビゲーションサービスを用いて作成する．作成するデータはアについては，NAVITIME より取得できる消費燃料に130 円/㍑を乗じて算出した．
以上の方法で 100 トリップの LOS データを作成し，クセス時間，イグレス時間，所要時間，費用，待ち時モデルを構築する．

間の 5 つである．

３．モデル構造

タクシーのアクセス時間は，発地からタクシーの乗本研究では，鉄道，バス，自動車，タクシーの 4 つの交通手段を選択肢とする多項ロジットモデルを作成する．そこから，パラメータ，初期尤度，最終尤度，

表 1 パラメータ推定結果
説明変数

パラメータt値

β 1 T(分)-0.6562-4.62＊＊

β 2 C(円)-0.3137-3.31＊＊

その後，Fan Zhou ら によって推定されたパラメータ

β 3 WT(分)0.3601

4.14と比較し，感度分析を行う．

β 4 WT(分)-1.0436-0.96

効用関数は以下の通りである．

初期尤度-84.8923

𝑉𝑟𝑎𝑖𝑙 = 𝛽1 𝑇𝑖𝑚𝑒𝑟𝑎𝑖𝑙 + 𝛽2 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑟𝑎𝑖𝑙 + 𝛽3 𝑊𝑇𝑟𝑎𝑖𝑙

最終尤度-60.5935

修正済み尤度比

0.2391

尤度比，パラメータの t 値を求め，選択確率の推定を行う．
以下のモデル式を用いてパラメータ推定を行う．
1)

𝑉𝑏𝑢𝑠 = 𝛽1 𝑇𝑖𝑚𝑒𝑏𝑢𝑠 + 𝛽2 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑏𝑢𝑠 + 𝛽3 𝑊𝑇𝑏𝑢𝑠＊＊:5%有意𝑉𝑐𝑎𝑟 = 𝛽1 𝑇𝑖𝑚𝑒𝑟𝑎𝑖𝑙 + 𝛽2 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑟𝑎𝑖𝑙
𝑉𝑡𝑎𝑥𝑖 = 𝛽3 𝑇𝑖𝑚𝑒𝑡𝑎𝑥𝑖 + 𝛽2 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑡𝑎𝑥𝑖 + 𝛽4 𝑊𝑇𝑡𝑎𝑥𝑖
𝛽1 ～𝛽5：パラメータ
𝐴𝑇𝑖 ：交通機関 i のアクセス時間
𝐸𝑇𝑖 ：交通機関 i のイグレス時間
𝑇𝑖𝑚𝑒𝑖 ：交通機関 i の所要時間
𝐶𝑜𝑠𝑡𝑖 ：交通機関 i の費用
𝑊𝑇𝑖 ：交通機関 i の待ち時間
𝐴𝑆𝐶_i：交通機関 i の定数項
説明変数には，所要時間，費用，待ち時間を用いる．
なお，待ち時間と定数項との間に多重共線性が見られたため，定数項は使用しないものとした．また，アク

図 2 待ち時間パラメータの感度

セス時間とイグレス時間についても待ち時間の変数とれて選択確率が増加することがわかる．の相関がみられたため，鉄道，バスは，アクセス時間

５．まとめとイグレス時間，タクシーはアクセス時間を含んだ時

H30PT で得られた発地データをもとに交通機関選間を所要時間とし，時間に関する説明変数は１つに統択モデルを作成したところ，タクシーの待ち時間に関合した．

しては符号条件を満たすパラメータ推定ができたが，４．分析結果有意ではなかった．タクシーは決まった運行ルートやパラメータ推定の結果を表 1 に示す．所要時間，費ダイヤが存在せず他の公共交通とは特性の異なる．タ用については符号条件を満たしており，t 値が 1.96 以

クシーは決まった運行ルートやダイヤが存在せず，他上で 5%有意となった．公共交通の待ち時間は，正の値の公共交通と特性が異なる．そのため LOS 作成の際，を示しており符号条件が整合しない結果となった．まタクシーの待ち時間のばらつきを表現することができた修正済み尤度比が 0.24 となり，精度が高いモデルとれば，待ち時間についてより有用情報を提供できるとはいえない．タクシーの待ち時間は負の値を示してお考える．また，モデルの再現性を高めるために，鉄道・り ，符号条件は整合したが有意な値とはならなかった．

バスの時間信頼性を考慮することや，タクシーと他のこれは，サンプル数の不足によるものと考えられるが，交通機関を組み合わせた交通手段選択を表現すること

今後データ特性の評価を検討する必要がある．

が，今後の課題である．さらに，シェアカーやシェア次に，タクシーの待ち時間のパラメータ感度を確か

バイクなどの交通機関を選択肢集合に含んだモデルのめるため，タクシーの待ち時間を変化させ，Fan Zhou

拡張を検討したい．
参考文献
1) Fan Zhou，Zuduo Zheng，Jake Whitehead，Simon
Washington：Preference heterogeneity in mode choicefor car-sharing and shared automated Vehicles,
Transportation Reserch Part A 132(2020) 633-650

1)

1)

ら の選択確率の挙動と比較する．Fan Zhou ら のタ
クシーの待ち時間のパラメータは-0.02 であった．図2 は感度分析の結果である．本モデルでは待ち時間感度が大きくなり，タクシーの待ち時間が減少するにつ