「都市の防災と再生研究」

自動運転タクシーの交通機関選択モデルのための選好意識調査票の設計
AH18077

林 政秀

指導教員 岩倉 成志
指導教員

１．背景と目的表-1 私事と業務での交通サービス要因と水準表

近年，SAV(自動運転タクシー)の研究の飛躍的な発展に伴い，都市交通や都市環境の新たな可能性が議論されている．SAV はドライバーが不必要で人件費を大幅に削減できるため，現在のタクシーと比較して運賃が大幅に低下するという研究結果が存在する．SAV は安価で利用しやすいことから利用者層の拡大，超高齢化社会における地方部や過疎地域の交通手段，交通事故低減に繋がることが期待されている．また，鉄道や路線バスの交通需

楽 奕平

私事
交通サービス要因

業務水準１ 水準２ 水準３

自動車の所要時間(分) 12

15
自動車の駐車料金(円) 10000 500
SAVの所要時間(分)810
SAVの運賃(円)160 280
SAVの待ち時間(分)31
鉄道の所要時間(分)10‐
鉄道の運賃(円)鉄道の徒歩時間(分)
鉄道の待ち時間(分)480(160)52‐‐‐

交通サービス要因

25250
12400
5SAVの所要時間(分)

‐
‐
‐
‐

鉄道の運賃(円)SAVの運賃(円)SAVの待ち時間(分)35180
525250115400
2

SAVのmultitasking

有無‐

鉄道の所要時間(分)

10160
5230

15200

25250

‐

420 (210)

‐

105‐

‐
‐
‐
‐
‐
‐

鉄道の徒歩時間(分)
鉄道の待ち時間(円)バスの所要時間(分)バスの運賃(円)バスの徒歩時間(分)

要が SAV へ転換することが予想されるため，人々の交通水準１ 水準２ 水準３

バスの待ち時間(円)

行動が大きく変わる可能性がある．

‐‐‐

したがって，我が国で SAV が普及した世界を仮想的にが生じるため，実験計画法による一部要因配置計画を実設定した SP 調査を作成し，実施する．なお，代替案の行し，私事・業務ともに L18 の直交表に割り当てる．こ

提示方法や回答バイアスに留意したうえで，現代的で何こで，SAV が他のサービス水準と比較したとき，明らかよりも回答しやすい選好意識調査票の設計を目的とする．

な優越や現実不可能な代替案は回答者が何を選ぶかが先

２．選好意識調査票の設計概要

験的に自明なため，私事・業務共に 3 通りずつを省いた．

選好意識調査は個人属性，SAV の説明，私事・業務別

1 人の回答者に 18 通りの代替案を提示した場合に回答ののシチュエーションにおける交通機関選択で構成する．

漏れや疲労によって首尾一貫性がなくなることが容易に調査票の『答えにくさ』を本学職員より批評いただき調想像できる．したがって，回答の信頼性を保つために残査票の再設計にフィードバックして改善を重ねる．第 1

った代替案の 15 通りを私事・業務それぞれ 3 通ずつのセ回調査実施期間は 12 月 16 日から 24 日で回答者数は 27

ットにするブロック計画を実行する．それゆえ，アンケ名，有効サンプル数は 78 である．第 2 回は 1 月下旬，一ートパターンが 5 つ作成される．この際，直交表の性格般人への本調査は 2 月下旬に実施する．

を十分理解した上で，フィッシャーの 3 原則にある無作

2-1 水準値と属性の設定為化を行い，代替案を完全にランダマイズに配置する．

水準値の決定には，まず回答者にとって現実的な値になるよう注意しなければならない．したがって，各交通機関(自動車，鉄道，バス)の水準値を次のようにした．
自動車は駐車料金とガソリン代金を足し合わせた値とす

2-3 選好表現の方法
SP の測定尺度として回答者にとって最も簡単な「順位づけ法」の上位 1 位のみを扱う「選択」データを用いる．

３．選好意識調査票についてる．鉄道は東京駅を基準とした JR 全在来線，東京地下鉄

3-1 属性についてでのシチュエーション別の距離(私事:約 5 ㎞，業務:約 8

本学職員に性別，年齢，免許保有年数，世帯保有台数㎞)にある全ての駅の所要時間，運賃を NAVITIME よりを問う．回答者への十分な配慮を当然ながら意識した．

算出した後，総合的にみて決定する．バスの料金は都バ

3-2 私事・業務でのシチュエーションについてスを参考に設定する．シチュエーション別での交通サー

シチュエーションの文章については曖昧な表現を避け，ビス要因と水準値を表-1 に示す．

明確かつ平易な文章で書くことを留意したが「文章が長2-2 実験計画法を用いた回答疲労への考慮

く読みにくい」という指摘が多かった．また，シチュエ

例えば，8 つの交通サービスの各 3 水準を組み合わせーションの文章について「ちょうど 12時過ぎ」という書た代替案は，6561 通り作成される．評価する代替案が増き方は回答者によって認識に差が生じてしまうため，分えると回答者疲労によりでたらめな回答やランダム誤差単位で表現すべきという指摘があった．

A

B

C

タイプ

乗り物の選択肢

バス

鉄道

SAV

所要時間計 (分)【以下①，②を含む】

452532①待ち時間 (分)52

2う，写真によるバイアスを考慮して無機質で派手でない②徒歩時間 (分)105-ものを使用した．特に， SAV は白黒にした．回答者から

運賃 (円)

210500(250)

220

リモート会議ができる---

高音質音源で音楽が楽しめる--✰✰✰

3-3 SAV の説明について
アメリカ waymo 社を参考に SAV の説明を考えた．SAVがどのようなモビリティかを視覚的にイメージできるよ

SAV の「安全性」に対する懸念が多く指摘されたため，
第 2 回目のアンケートではデータとして示したい．

図-1 第 1 回目の代替案の提示方法

3-4 デザイン性について

A

B

Cタイプ

バス

鉄道

SAV

所要時間計 (分)【以下①，②を含む】

451725ルで見やすい配色を心がけた．また，「乗り心地がよい」①待ち時間 (分)

4~6

1~35

は「高音質音源で音楽を聴ける」と具体的に表現する．

②徒歩時間 (分)第 1 回職員アンケートの最終形のデザインを図-1 に示す．

運賃 (円)

４．モデルの推定結果

Multitasking Level代替案の提示方法に統一された表現方法はないため 18通りの代替案で色彩理論の観点から調和のとれたシンプ

本研究では，MNL モデル(多項ロジットモデル)を作成

乗り物の選択肢105-420(210)

320(160)

220

A-SS

※バス，鉄道の運賃は２人合わせた金額で括弧の中は１人当たりの運賃です

する．シチュエーション別での効用関数を以下に示す．

図-2 第 2 回目に試みたい代替案

私事．

な値を示さずパラメータがプラスとなった．これは，待𝑉𝑐𝑎𝑟 = 𝛽1 𝑇𝑖𝑚𝑒𝑐𝑎𝑟 + 𝛽2 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑐𝑎𝑟 + 𝐴𝑆𝐶𝑐𝑎𝑟

ち時間に平均的な値を記したことや代替案の提示方法の𝑉𝑟𝑎𝑖𝑙 = 𝛽1 𝑇𝑖𝑚𝑒𝑟𝑎𝑖𝑙 +𝛽2 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑟𝑎𝑖𝑙 + 𝛽3 𝑊𝑎𝑖𝑡𝑟𝑎𝑖𝑙 + 𝛽4 𝑊𝑎𝑙𝑘𝑟𝑎𝑖𝑙

特性そのものが近因していると推察される．第 2 回目の

𝑉𝑆𝐴𝑉 = 𝛽1 𝑇𝑖𝑚𝑒𝑆𝐴𝑉 + 𝛽2 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑆𝐴𝑉 + 𝛽3 𝑊𝑎𝑖𝑡𝑆𝐴𝑉 + 𝐴𝑆𝐶𝑆𝐴𝑉
業務．

SP 調査では，時間信頼性を考慮するために提示方法に幅を持たせたい(図-2)．自動車の定数項がマイナスを示し

𝑉𝑏𝑢𝑠 = 𝛽1 𝑇𝑖𝑚𝑒𝑏𝑢𝑠 + 𝛽2 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑏𝑢𝑠
𝑉𝑟𝑎𝑖𝑙 = 𝛽1 𝑇𝑖𝑚𝑒𝑟𝑎𝑖𝑙 +𝛽2 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑟𝑎𝑖𝑙 + 𝛽3 𝑊𝑎𝑖𝑡𝑟𝑎𝑖𝑙 + 𝛽4 𝑊𝑎𝑙𝑘𝑟𝑎𝑖𝑙 + 𝐴𝑆𝐶𝑟𝑎𝑖𝑙たのはドライバーが自ら運転するという設定であるため，他の交通機関と異なりネガティブに作用したのだろう．

𝑉𝑆𝐴𝑉 = 𝛽1 𝑇𝑖𝑚𝑒𝑆𝐴𝑉 + 𝛽2 𝐶𝑜𝑠𝑡𝑆𝐴𝑉 + 𝛽3 𝑊𝑎𝑖𝑡𝑆𝐴𝑉 + 𝐴𝑆𝐶𝑆𝐴𝑉𝛽1 ~𝛽4 : パラメータ，𝐴𝑆𝐶𝑖 : 交通機関𝑖の定数項，𝑇𝑖𝑚𝑒𝑖 :５．第 2 回選好意識調査に向けて交通機関𝑖の所要時間，𝐶𝑜𝑠𝑡𝑖 : 交通機関𝑖の費用，𝑊𝑎𝑖𝑡𝑖 :移動時間中のマルチタスキングの効果を個人の内面性

交通機関𝑖の待ち時間，𝑊𝑎𝑙𝑘𝑖 : 交通機関𝑖の徒歩時間
表-2 私事と業務でのパラメータ推定結果

や移動環境・移動目的，交通特性から示した論文は数多

私事に存在する一方，定量的に示したものは少ない．したがって，第 2 回ではマルチタスキングの項目をレベル別に業務

説明変数

バラメータ

ｔ値

バラメータ

ｔ値

Time(分)-0.1578-1.1145-0.0311-0.9506

分類(図-2)したものを「数字」として水準値に組み込む

Cost(円)-0.3728-2.3680-0.5605-1.8273

ことでマルチタスキングを効用関数のパラーメータより

Wait(分)0.09000.42400.02050.1288

定量的に表現したモデルの作成を試みたい．

Walk(分)-0.5071-0.00003413

0.32940.00000832

ASCｓav

0.21310.00000287

2.74673.6562

ASCcar

-0.11170.00000157
0.06580.00000033

ASCrail

６．まとめ
シチュエーションや SAV について丁寧な文章で詳細に記すことの正確性と回答結果の信頼性にトレード・オフ

最終尤度

0.47920.2943

修正済み尤度比

0.40640.2214の関係があることがわかった．また，選好意識調査にお時間評価値(円/人・分)4255

いて最も肝心である水準値決定について各交通機関で現

第 1 回目の選好意識調査では各交通機関の LOS(交通サ実的な値を設定したが，選択結果によってパラメータのービス水準)が 18 通りのパターンでいわゆる，支配戦略

符号条件や t 値の有意性に問題を生じさせた．したがっ(速い，安い)となり，回答の選択確率が私事・業務ともて，第 2 回の選好意識調査では水準値間の差異を大きくに SAV に集中した．回答のいい加減さやプロミネンス仮し，各交通機関で共通の水準値を持たせる工夫をしたい．

説，肯定バイアス，status quo bias(現状維持バイアス)も謝辞

原因として考えられる．尤度比が共に 0.2~0.4 の値を示し

本研究の需要予測に協力していただいた本学職員のたため適合度は高いと判断できよう．特に，業務での時方々に感謝の意を記します．

間価値が私事よりも高い値を示したのは機会費用の考え

参考文献方からも妥当ではないだろうか．待ち時間の t 値は有意1)藤原章正(1993)，『交通機関選択モデル構築における選好意識データの信頼性に関する研究』