鉄道駅構内における歩行者挙動のモデル化に関する研究*
A Study on Modeling of Pedestrian Behavior in Railway Station*
山下 良久**
By Yoshihisa YAMASHITA**

１．はじめにシミュレーションモデルを用いた検討が有効であると考えられる．

本年 4 月に発生した福知山線の列車脱線事故は，歩行者シミュレーションモデルに関する研究は，「安全性」という鉄道サービスの基本を再認識させ土木計画学の他にも，建築学や人間工学等の幅広いられた事故であった．高齢化の進展や価値観の多様分野で取り組まれている．これまでのシミュレーシ化等に伴い，鉄道サービスに対する利用者ニーズがョンモデルは，目的によって歩行空間の表現方法が複雑化，多様化するなかでも本来の使命を見失うこ異なっており，ネットワーク型（歩行空間をノードとなく鉄道サービスの改善に取り組んでいく必要がとリンクで表現）とセル型モデル（細かなセルで歩ある．一方，近年，特に大都市圏の鉄道駅において，行空間を分割して表現）に大別される．このうち，バリアフリー施設の整備，駅設備の改良，商業施設個々の歩行者挙動を表現可能なセル型モデルは，国の設置等を一体的に実施する駅構内のリフォームが内外を問わず多数構築されている 1)〜7)．しかしなが積極的に進められている．このような整備により，ら，実際に個々の歩行者挙動データを取得し，そのこれまで単なる交通結節「点」であった鉄道駅は，データより挙動特性を分析しモデル化したものは少様々な機能を有した「空間」へと変わりつつある．

なく 6)，特に鉄道駅のような混雑した空間内におい

このような鉄道駅構内のリフォームは，利用者ては，データ収集の困難さ等からシミュレーションの利便性の向上に大きく貢献していると言えるであにおける歩行者挙動について実データに基づく裏づろう．しかしながら，その一方で駅構内の歩行空間けを持つものがほとんど見られない．

における歩行者同士の交錯や滞留は未だ改善してお本研究は，より安全で快適な駅構内歩行空間整らず，大事故に至らないまでもこれらに起因する歩備を実現するために，実データに基づく歩行者挙動行者同士の接触等は枚挙に遑がない．これは，これ特性を取り入れた鉄道駅構内歩行者シミュレーショ

までの鉄道駅における歩行空間整備が，効率的な旅ンモデルの構築を最終目標としている．本研究にお客流動の実現に主眼が置かれ，流動係数（単位時間，いては，歩行者の直進，停止，横断，回避，追い越

単位幅員あたりの歩行者交通量 人／ｍ・分）や空しといった一連の歩行動作とこれらに伴う歩行速度間モデュール（歩行者密度の逆数 m2／人）といっの変化等を総称し，｢歩行者挙動｣と定義している．

た平均値を基準に計画されてきたことがひとつの原

本稿は，その中の一つである横断挙動を取り上げ，因であると考えられる．駅構内の歩行空間における横断挙動プロセスとその際の歩行空間内の状況を分

安全性や快適性を高めるには，歩行空間内の状況と析し，モデル化への知見を得るものである．

歩行者挙動との関係を分析し，そこから得られる知見を整備案に反映させることが重要であり，その際，* Keywords：鉄道計画，歩行者交通行動** 正 員，修(工)，東京理科大学 理工学部 助手
千葉県野田市山崎 2641，
TEL 04-7124-1501 (内線 4018)
FAX 04-7123-9766２．データ取得
2003 年 10 月に東武春日部駅において歩行者流動調査を実施し，ビデオカメラによる歩行者流の撮影を行なっている 8)．本分析では，得られたビデオ映像のうち北側連絡通路の西口階段付近に設置された

カメラによる平日 7：00〜7：59 のビデオ映像を用

３．分析方法いる．この撮影エリアにおいては，西口階段から北側連絡通路に入場し，東武野田線のホームに向おう

本分析では，対向流を横断する歩行者が横断のとする歩行者が西口階段に向う歩行者流（対向流）意思を決定する条件に着目する．そのため，分析対を横断する現象が発生している（分析対象時間にお象時間内に見られた横断者 97 サンプルを対象に，いて，対向流を横断した歩行者数は 97 人である）．

その横断プロセスを ①横断意思決定前，②横断意

1 時間分のビデオ映像を 0.5 秒単位で静止画化し，思決定，③横断開始の 3 つのポイントに分けて考え，画像処理を施すことで静止画内の各歩行者の測地座各ポイントにおける歩行空間内の状況等について分標を取得している．図−１に駅構造および分析対象析する．なお，横断開始後については，対向者を回エリアを，図−２に分析対象のビデオ画像を示す．

避する等の現象も含まれてくることから，別途検討する．

北側連絡通路3 つのポイントは，目視により判断する．最も判

分析対象エリア断しやすい横断開始ポイントを横断者の姿勢が横断方向に傾いたときと定義し，その 0.5 秒前を横断意
思決定ポイント，さらに 0.5 秒前を横断意思決定前ポイントと定義する．図−３〜図−５に各ポイント
西口改札

ﾎｰﾑNo.
路線名の例を示す．

階段
東口改札

8

7

4

野田線

横断意思決定前ポイント

図−４

横断意思決定ポイント

1

伊勢崎線（下り） 伊勢崎線（上り）

汎用ビデオカメラ

図−１

3

図−３

ドーム型カメラ

撮影方向

駅構造および分析対象エリア

画像左上：西口階段
画像左下：野田線への連絡階段：横断者の例

図−５
図−２

分析対象のビデオ画像

横断開始ポイント４．ポイント別状況分析
ここでは，横断者の横断プロセスにおける 3 つ

意思決定前ＡＢＣＤＥ
Ｆのポイントでの歩行空間内の状況について分析する．
意思決定（１）空間モデュールa）分析対象エリアを基準とした場合
分析対象エリア床面積（25.08m2 ）をもとに，各横断開始ポイントにおける空間モデュールを算出する．ここ

0%

20%

で算出される空間モデュールは，分析対象エリア内において 1 人の歩行者が占有できる平均床面積を表

40%

60%

80%100%（発生回数/97 サンプル）×100

図−７

空間モデュール（分析対象エリア基準）す．算出された空間モデュールを Fruin9)によるサービス水準（表−１参照）にならいそのレベル別発生意思決定前割合を表したのが図−７である．

ＡＢＣＤＥＦどのポイントにおいてもサービス水準 C，D により全体の 60％以上を占めており，ポイント別の空意思決定間モデュールの発生割合に大きな差は見られない．
横断開始b）意識エリアを基準とした場合
ここでは，各ポイントにおける横断歩行者の位

0%20%置座標と野田線連絡階段入口部の測地座標によって40%60%

80%

100%（発生回数/97 サンプル）×100

図−８構成される矩形エリアを横断者の意識エリアと定義

空間モデュール（意識エリア基準）（図−６参照）する．このエリア内の空間モデュー
ルを算出し，それらのサービス水準別発生割合を表

表−１ 空間モデュールによるサービス水準
ｻｰﾋﾞｽ 空間ﾓﾃﾞｭｰﾙ水準（m2/人）したのが図−８である．
分析対象エリア床面積を基準とした場合と比較A

するとサービス水準 A，B の占める割合が高くなっている．特に横断意思決定ポイントおよび横断開始Bポイントにおいては，50％以上を占めており，比較的自由に歩行できる状況になって横断していることCが見て取れる．また，分析対象エリア基準と意識エリア基準で算出した空間モデュールの相関関係を見ると，横断意思決定および横断開始ポイントにおいDて相関関係が弱くなっており，平均的な空間モデュールだけで歩行環境のサービス水準を評価するには限界があることが読み取れる（表−２参照）．
西口階段
横断者E説 明遅い人を追い抜いたり，好きな歩行速度を自由に選択できる．
大部分が同じ方向に歩いている流動ならば他人を追い抜くことが可能．対向流や交差流の2.5〜 3.5
あるところでは，衝突の可能性がわずかにある．
各自が歩行速度を選択したり，追い抜いたりす
1.5〜 2.5 る自由度は制限される．対向流や交差流の存在する所では衝突の生じる確率が高い．
遅い人を追い抜いたり，衝突を避けることが困難なため，大部分の人の歩行速度は制限され1.0〜1.5 低下する．対向流や交差流にまきこまれると衝突の危険にさらされ，その動きは極度に制約を受ける．
全ての歩行者は自分の通常の歩行速度では0.5〜1.0 歩けず，足どりも頻繁に変えなければならな
い．

3.5〜

表−２

空間モデュールの相関関係
相関係数

他歩行者

野田線
連絡階段

図−６

野田線連絡階段入口部

横断意思決定前

0.622

意識エリア

横断意思決定

0.449

横断開始

0.100

意識エリア

（２）対向歩行者割合

５．おわりに

ここでは，横断者にとって対向歩行者となる西口階段に向う歩行者の割合を示す．

本稿では，鉄道駅構内における横断挙動に着目し，横断者の横断プロセスを 3 つのポイントに分け，a）分析対象エリアを基準とした場合各ポイントにおける歩行空間内の状況を分析してい分析対象エリアを基準とした場合の対向歩行者割合を図−９に示す．

る．紙面の都合上，空間モデュールおよび対向歩行者割合についての分析となっているが，2 つの分析各ポイントにおける対向歩行者の占める割合には，大きな違いがないことが見て取れる．

結果から，①同じ歩行空間内であってもサービス水準には偏りがあり，平均値のみで歩行環境を評価するには限界がある，②横断意思のある歩行者は，前b）意識エリアを基準とした場合方エリアにおける空間モデュールが改善されたとき，意識エリアを基準とした場合の対向歩行者割合を図−10 に示す．

もしくは次のステップで改善されると予想できるときに横断意思を決定する傾向がある，③横断意思の横断者の意識エリア内では当然のことながら対ある歩行者と同じ方向に進行する歩行者が多いほど向歩行者の占める割合が高くなっている．横断意思横断意思を決定しやすいという知見が得られた．

決定および横断開始ポイントは，意思決定前ポイン
トと比較すると対向歩行者の占める割合が低くなっ

今後は，分析の深度化を進めるとともに，横断意思決定モデルの構築に取り組んでいく．ていることが見て取れる．このことから，横断者と参考文献

同方向に進行する歩行者が多いほど横断しやすいことが読み取れる．

1) 岡崎：建築空間における歩行のためのシミュレーションモデ
ルの研究 その1 磁気モデルの応用による歩行モデル，日（発生回数/97 サンプル）×100

100%

本建築学会論文報告集，第283号，pp.111-117，1979

90%2) 岡崎：建築空間における歩行のためのシミュレーションモデ

80%

ルの研究 その2 混雑した場所での歩行，日本建築学会論70%

0.8〜1.0
0.6〜0.8
0.4〜0.6
0.2〜0.4
0.0〜0.2

60%
50%
40%
30%

3) 岡崎：建築空間における歩行のためのシミュレーションモデ
ルの研究 その3 停滞や火災を考慮して最短径路を選ぶ歩行，日本建築学会論文報告集，第285号，pp.137-144，1979

20%4) 森下ら：セルラオートマトン法による鉄道における人の流れ，

10%

日本機械学会第6回交通・物流部門大会講演論文集（鉄道シンポジウム編），pp.539-542，1997

0%
意思決定前

図−９

意思決定横断開始5) 近田ら：CAを用いた歩行シミュレーションモデルの構築，土

対向歩行者の割合（分析対象エリア基準）

木情報システム論文集，Vol.9，pp.19-pp.30，2000
6) Antonini,G et al :Simulation of Pedestrian Behaviour using aDiscrete Choice Model Calibrated on Actual Motion Data,100%（発生回数/97 サンプル）×100

文報告集，第284号，pp.101-108，1979

Proceedings of the Swiss Transport Research Conference,90%

13pages, 2004

80%
70%

0.8〜1.0
0.6〜0.8
0.4〜0.60.2〜0.4
0.0〜0.2

60%
50%
40%
30%
20%7) Blue.J,V et al :Modeling Four Directional PedestrianMovements, Transportation Research Board 79th AnnualMeeting, 15pages, 20008) 日比野ら：保安用監視カメラから得られる歩行者挙動デー
タの活用に関する一考察−鉄道駅整備を対象として−，
土木計画学研究・講演集 No.29, 4pages, 2004

10%9) Fruin著,長島訳：歩行者の空間−理論とデザイン−，鹿島

0%
意思決定前

図−10

意思決定

横断開始

対向歩行者の割合（意識エリア基準）

出版会，1974