GPS 位置情報データを用いた交通行動予測の可能性
AH13066 廣川 空翔
指導教員 岩倉 成志

１．背景・目的て，全トリップに占める実行動と予測の選択肢が一近年， IoT データの台頭により，人々の活動に関致したトリップの割合を示した．ただし，状況別モわるデータの量は爆発的に増加した．特に，GPS 位

デルは各々の状況に合致したトリップのみを抜き出

置情報データの取得で，個人の「繰り返し行動」のして照合している．

調査が可能となった．これにより，個々人の属性及３-２．経路選択モデルの構築

びその行動から各々に最適化された行動を予測し，本研究では，多項ロジットモデル（以下 MNL とす

その予測結果を基に新しい交通サービスの提供へとる）により，3 選択肢の経路選択モデルを構築する．

発展することが可能になると考えられる．

ここで各項目に設定する経路は，実経路に加え，検そこで本研究では，筆者自らが被験者となり，スマートフォンアプリにより取得した GPS 位置情報

索エンジン Yahoo!路線情報の乗換検索より検索上位2 パターンの合計 3 ルートを抽出した．

データを用いて，自らの行動を表現した経路選択の構築した経路選択モデルより，先述した 5 種類の「個人モデル」を作成し，交通行動予測が可能であ

データセットから，統計解析ソフト R を用いてパラるか考察することを目的とする．

メータの推計を行う．

２．データ概要

４．分析結果本研究では，筆者の携帯にインストールした既存アプリにより採取した GPS データを使用する．
データの取得期間は 2016 年 9 月 13 日から同年 11月 30 日までの期間で，代表交通手段が鉄道である
168 トリップを対象とする．

４-１．各経路の効用関数
各経路の効用関数を以下に示す．

Vi  1Ti   2 Fi   3 Ri   4 Ai   5 E i  6 Ci   7 Li
1～：パラメータ，
i：選択肢番号，7

３．分析方法

T：所要時間（分），F：運賃（円），R：乗換回数（回），３-１．分析内容

A：アクセス時間（分），E：イグレス時間（分），取得した GPS データから連続 15・30・60 日分，ランダムで抽出した 10 日分，トリップパターンの重C：定期区間割合（％），L：着席保障区間割合（％）

４-２．推定結果

複行動を含まない計 22 日分の，計 5 種類のデータセ

日数別経路選択 MNL による推定結果を表１に示ットを作成し，推計を行う．また本研究では，期間

す．15･30･60 日分データのモデルは修正済み尤度比

内の全トリップによる推計のほか，天候の違い，体が 0.2 以上となり，モデルの精度としては良好と言え調の良し悪し，催事目的トリップ，他人と行動したる．一方，ランダム 10 日分や，トリップパターンのトリップの 4 種類の状況別モデルを推計する．以上

重複行動を含まない計 22 日分のモデルは，満足な尤の推計結果より算出された各選択肢の選択確率が最度比を算出することが出来なかった．

も高かった選択経路と，トリップデータの実行動と次に，状況別のパラメータ推定結果を表２に示す．

が一致しているかを選択経路の的中率・平均確率に

複数人の行動と催事有りのモデルは，サンプル数不より照合し，交通行動予測が可能であるか考察する．

足等から修正済み尤度比が負の値となっているが，この選択経路の的中率・平均確率は，取得期間の全サンプル数がおよそ 100 以上と十分なモデルは修正トリップを使用し，先述した選択結果の照合におい済み尤度比が 0.2 以上を示し，良好な精度となった．

表１ 日数別経路選択モデルのパラメータ推定結果
説明変数

15 日分 MNL

30 日分 MNL

60 日分 MNL

所要時間（分）運賃（円）
乗換回数（回）
アクセス時間（分）イグレス時間（分）定期区間割合（％）
着席保障割合（％）
初期尤度
最終尤度
尤度比
修正済み尤度比
サンプル数
選択経路の平均確率
選択経路の的中率

0.481-2.006*-0.896-0.126-0.132-1.2943.607-32.96-17.580.466
0.254
300.81372.22%-1.020*-0.550*-0.238
0.157
0.097
0.566
0.899
-67.71-41.080.393
0.290
620.72169.75%-0.631*-0.554*-0.388
0.075
0.069
1.195
0.525
-144.78-89.52
0.382
0.333
134
0.718
69.75%

ランダム
10 日分 MNL
0.020
-0.732*-0.2100.024-0.024
0.019
0.191-31.45-25.350.194-0.028290.65174.07%*10%有意ランダム
22 日分 MNL
-0.268-0.655*-0.283
0.051
0.017
0.455
0.444
-55.10-42.050.237
0.110520.686
72.22%

表２ 状況別経路選択モデルのパラメータ推定結果
説明変数
所要時間（分）運賃（円）
乗換回数（回）
アクセス時間（分）イグレス時間（分）定期区間割合（%）
着席保障割合（％）
初期尤度
最終尤度
尤度比
修正済み尤度比
サンプル数
選択経路の平均確率
選択経路の的中率

60 日分
晴-0.448*-0.528*-0.378
0.068
0.095
1.306
1.078*-119.92-78.470.34570.2873111
0.696
67.88%

60 日分
雨-4.758-3.0233.184-0.201-0.1680.361
2.383-24.86-4.80
0.80710.5255230.92992.00%

60 日分
体調良-0.496-0.840*-0.573
0.103
0.060
0.855
0.898
-102.05-54.330.4676
0.399094
0.762
73.68%

60 日分
体調悪-0.716*-0.213-0.0520.032
0.068
2.207*
0.944-42.73-31.600.2604
0.096640
0.648
64.58%

60 日分
一人-0.755*-0.688*-0.136
0.069
0.074
0.744
0.600
-123.04-71.820.41630.3594112
0.749
77.08%

60 日分
複数人-0.548-0.377-1.321*-0.0060.099-0.039-0.563-21.74-15.000.3100-0.0120220.690
83.33%*10%有意
60 日分
催事有
0.279
-0.733*-0.1370.016
0.143-2.402
0.526-38.33-32.06
0.1635-0.0191360.551
58.82%

60 日分
催事無-1.693*-0.696*-0.2770.067-0.0301.299
0.434-106.45-46.280.56520.499498
0.681
85.94%

いずれの場合も，運賃のパラメータはほぼ全てのモ逆向きを示している．サンプル数も 30 トリップと比デルで t 値が有意となった．また，所要時間の説明較的少ないことから，モデルの安定性に欠ける．

変数も複数のモデルで t 値が有意となっている．
５．考察

以上の結果から，日数を増やしても的中率はさほど下がらない為，予測の安定性を考えると 30 日分以

表１より，各日数別モデルにおける選択経路の的上のデータがあることが望ましいことが分かった．

中率はいずれも 70%前後で推移している．選択経路

一方，表２の分析結果より，選択経路の的中率はの的中率が 70%前後に留まった原因として，MNL が各状況で多少のばらつきはあるものの，各モデルは持ついわゆる IIA 特性による推計誤差の可能性があ概ね 60～90%前後で推移している．即ち，状況別でるほか，被験者がすべてのルートの LOS を事前に十モデルを分けることで，多少なりとも予測精度を向分に把握せずに行動しており，実行動で筆者が想起上させられることが分かる．スマートフォンにはスした LOS（Reported Value）と，Yahoo!路線情報やケジュールや天候，体調に関わる多種多様なアプリ

NAVITIME などの経路探索ソフトから算出されたが提供されており，これらとの連携を想定した．

LOS（Engineering Value）の間に誤差が生じたことな６．まとめどが挙げられる．

本研究によって，短期間のデータによる GPS 位置各々のモデルに着目すると，15 日分データのモデ情報データによる交通行動予測の可能性を示唆する

ルは，30・60 日分データのモデルよりも僅かながらことができた．今後，サンプル数の増大やパラメー精度・選択経路の的中率が高いが，殆どの説明変数タの符号問題の解消など，さらなる予測精度の向上

でパラメータの符号が 30・60 日分データのモデルとが検討課題として挙げられる．