時刻表を取り入れた列車別配分交通量推計システムの構築*
Railway Network Assignment System by Train in Consideration of Timetable山下 良久 **

井上 真志***

By Yoshihisa YAMASHITA Masashi INOUE

1. 背景・目的率化等の理由から自動改札機の導入を進めている．
自動改札機では機種にもよるが，利用者の券種，発駅，着駅での改札通過時刻等の情報を入手する

都市鉄道のサービス水準を評価する一つの指標ことが技術的に可能である．つまり，経路情報はとして混雑率がある．都市交通年報や数字で見るないものの一種のトリップデータを入手できる。

鉄道（ともに（財）運輸政策研究機構）等の既存

また，発駅もしくは着駅での改札通過時刻と時刻資料では，主要路線の主要区間におけるピーク時表を組み合わせることで，発駅で乗車した列車もおよび終日の混雑率が毎年公表されている.この

しくは着駅で降車した列車をある程度特定するこような主要区間における混雑率は，各路線を代表とが可能であると考えられる．

する値として，路線の混雑状況を把握する場合やそこで，本研究では，利用者の実感にあったサ輸送サービスの改善効果を評価する場合などに用ービス指標として区間別，時間帯別，列車種別混いられている．しかし，日常的に鉄道を利用する雑率を考え，それらを把握する方法として，経路我々利用者の要望は，ピーク時の混雑改善にくわ情報のないトリップデータ（自動改札データ）とえ，ピーク時前後や深夜の時間帯（最終電車が運時刻表を組み合わた列車別配分交通量推計システ

行される時間帯），主要区間以外の区間におけるムの構築を試みる．なお，混雑率は輸送量と輸送混雑改善と広範囲にわたる．また 2000 年 8 月に力の比で表される指標であるが，本研究では，輸出された 19 号答申では，ピーク時における主要送量推計を研究対象とする．

区間の混雑率ばかりでなく，全区間の混雑の実態

本稿では自動改札データの現状，自動改札デーや混雑時間の長さに配慮した評価の必要性が述べ

タを活用するにあたっての課題整理，利用列車のられている．このようなことから，今後はより利特定方法（ＯＤ交通量を列車別に配分する方法）

用者の実感にあった指標によってサービス水準を等についての整理を行い，ケーススタディについ評価していくことが求められる．ては今後研究をすすめ報告する．

区間別，時間帯別に混雑率を把握する方法としては、従来事業者が主要区間で行ってきた目視やカウンター等による実態調査を全時間帯、全区間2. 自動改札データの現状に拡大することが考えられる．しかし，実態調査には莫大な費用と時間が必要であり現実的ではな
い．そのような中，近年各鉄道事業者は改札の効*
keywords：ネットワーク交通流，交通量計測** 正会員，修（工）㈱企画開発 社会経済部 交 通計画課
〒 150-0021 東京都渋谷区恵比寿西 2-3-3
TEL:03-5458-1811，FAX:03-5456-7341*** 非会員，学 （工）㈱企画開発 社会経済部 交 通 計画課課長

首都圏の鉄道事業者 35 社に対して，自動改札機の普及状況，自動改札機から得られる情報等をたずねた既往のアンケート調査結果参考文献 1）をもとに自動改札機の現状について整理する．
調査概要
調査実施年度：平成 11 年度

調査対象事業者：首都圏 35 事業者

調査内容：自動改札機の普及状況
自動改札機から得られる情報

また，表 2-2 の結果は各事業者で入手可能なデータす
べてについて回答をもらっているため，各回答での事業者数の合計と回答事業者数は一致しない．

(1) 自動改札機の普及状況（例）8：00 に A 線 a1 駅から入場し，B 線直通
回答のあった 29 事業者（6 社無回答）のうち 14社において自動改札機の普及率

注 1）

電車に乗車，（途中 B 線の連絡駅 b1 駅を経が 100％であ由）8：55 に B 線 b2 駅で出場した旅客のデる．平成 11 年時点で JR 及び主要な民鉄は 70％

ータは A 社，B 社ではそれぞれ以下のよう以上の普及率となっており，現在では更に普及率に処理されるは高くなっていると考えられる．
表 2-1 自動改札機の普及率
普及率

注 1）

0％
70％未満
70％以上 100％未満
100％

乗車側事業者：A 社

事業者数
4（14％）
4（14％）
7（24％）
14（48％）

計29（100％）

注 1）普及率とは、各事業者の総駅数に対する自動改札機設
置駅数の割合着時間帯不明、他社乗り入れデータとして処理（下表の網掛け部分）
表 2-3 乗車側事業者のＯＤ表のイメージ
着時間帯
ａ1 駅

ａ2 駅

・・

他社

不明
ａ1 駅

(2) 事業者が入手している自動改札データ
各事業者の自動改札機から入手可能なデータを全て回答してもらい整理したものが表 2-2である．
時間，発駅に関する情報が得られる事業者が 12

ａ2 駅・・社あり、そのうち 9 社は利用券種まで把握できる．
着駅での改札通過時間帯である程度集計をしてデ

降車側事業者：B 社

ータを保有しているようである．

連絡駅 b1 駅からのデータとして処理

また，発駅の情報が得られる場合でも相互直通（下表の網掛け部分）

運転等で他事業者へトリップが跨るデータについては，乗車側の事業者では他事業者へのデータと表 2-4 降車側事業者のＯＤ表のイメージ

駅からのデータとして処理されている．右に自動

着時間帯
8:00〜8:59

改札機データの集計イメージを示す．

ｂ1 駅

して集計され，降車側の事業者では自社線の連絡

表 2-2 事業者が入手している自動改札データ注 2）
自動改札データ
券種別降車人員
券種別乗車人員
時間帯別乗降人員
券種別・時間帯別乗降人員
時間帯別・発駅別降車人員
券種別・時間帯別・発駅別降車人員
回答事業者

入手可能な事業者数
2322171512925

注 2）35 事業者中，4 社普及率 0％，6 社無回答．

ｂ2 駅
・・

ｂ1 駅

ｂ2 駅

・・他社

3. 自動改札データの課題(2) 経路配分モデルについて
ＯＤ交通量を経路別に配分する方法としては，自動改札データを本研究に活用するには以下のような課題がある．

経路配分モデルを用いる方法が一般的である．そのため，本研究でも経路配分モデルを構築し，当① アンケート結果では，自動改札機から発駅，モデルによりＯＤ交通量を列車別に配分すること着駅での改札通過時刻（ＯＤ及び時間に関を考える．既往研究や運政審等で用いられてきたする情報）を得られない事業者もいる．

経路配分モデルでは，乗車時間，待ち時間,乗り② 自動改札機が全ての駅の全改札に設置され換えの有無，混雑を表す指標等を説明変数としてていない．

用いている場合が多い．本研究で対象とする列車③ 改札通過時刻と実際の乗降時刻には乖離がある．

別配分では，選択肢としてＬＯＳが類似した列車が複数存在することから，従来モデルで採用され④ 現在集計されているような時間帯（主に１てきた変数だけでは不十分である．例えば，始発時間帯）では利用列車の特定が困難．

列車がある駅では，その列車に乗車するためにホ⑤ 相互直通運転等により異なる事業者間を跨ーム上で待機するといった現象が見られる．このぐ旅客については正確なＯＤが得られない．

ような現象を反映できる変数の導入が必要である．

このような課題については，技術的に解決可能(3) ネットワークデータについてであるもの，ある程度の前提を設けて対処すべきもの，何らかの実態調査を行う必要のあるもの，既往研究や運政審等用いられてきたネットワー

既存資料等を活用し補完できるものがあり，それクは，基本的には駅ノード，鉄道リンク，乗換リぞれの課題に対し，対応を吟味する必要がある．

ンクから構成されている．本研究で扱う時刻表をノードとリンクにデータ化しネットワークを構築
すると膨大なデータ量となってしまい，選択肢集

4. 列車別配分交通量推計システムの構築

合を作成する際の経路探索において相当の記憶容量を要し，システム的に効率的ではない．そこで従来のネットワークを用いた経路探索により，あ(1) 推計フロー

る程度経路を絞ったうえで，抽出された経路の駅ノード番号に沿って，時刻表から列車時刻を拾い本研究で考える列車別配分交通量推計フローを示す.

上げ，ネットワークデータを構築していく方法が考えられる．以下にネットワークデータ構築のイメージ図を示す．

ネットワークデータ

発着時刻別（例）トリップデータ： ａ駅 10：00 ⇒c 駅 10:30

駅間 OD 表利用可能経路の抽出

A線

ａ駅
(201)
(101)

(402)

15 分

13 分

10 分

14 分

時刻表
利用可能列車の抽出

図 3-1 推計フロー(304) (104)

(202)
ｂ駅

列車別配分交通量

C線
ｄ駅

D線

経路配分モデルB線(303) (403)
駅ノード
鉄道リンク
乗換リンク

ｃ駅

注）括弧内は駅ﾉｰﾄﾞ番号

図 3-2 対象ネットワーク

a.経路探索結果がある駅ではホーム上で待機する旅客がいる等）①ａ駅-（A 線）→ｄ駅-（C 線）→ｃ駅 27 分を反映できる変数の導入が必要であることを述べ②ａ駅-（B 線）→ｂ駅-（D 線）→ｃ駅 25 分

た．ネットワークの構築では，データ量が膨大となるのを避けるための方法について一案を示した．
今後は，本紙で示した課題及びネットワークデb.時刻表データ
A線

C線

列車番号
駅ﾉｰﾄﾞ・・101
104・
・0011

0012

列車番号
駅ﾉｰﾄﾞ

0013

9:57

10:00

10:03

10:10

10:13

10:16

・・304
303
・
・

B線

列車番号
駅ﾉｰﾄﾞ

・・201
202
・・ータの構築に取り組み，ケーススタディを実行し0031

0032

0033

10:10

10:15

10:20

10:24

10:29

10:34

も今後検討する必要がある．
謝辞:本稿は，平成 13，14 年度における都市鉄道整備基礎調査 都市鉄道の新たな整備水準指標に関す

D線
0021

0022

列車番号
駅ﾉｰﾄﾞ

0023

9:55

10:00

10:05

10:10

10:15

10:20て，精度の検証を行う．精度の検証方法について

・・
402
403
・・00410042

0043

る調査 （（財）運輸政策研究機構）での混雑率の検討に関する一部を使用し，まとめたものである．

10:08

10:13

10:18

10:18

10:23

10:28

調査の遂行に際しては，東京大学 森地茂教授，清水英範教授より御教示賜った．また，㈱日建設
計 原田雅之氏（前（財）運輸政策研究機構 調査役）には調査全体に関する調整を図っていただいc.ネットワークデータの構築た．ここに記して深謝の意を表します．

・鉄道リンク

本稿の責は筆者のみが負うことをここに明記すリンク
番号110001130001120001140001

列車
番号
0012
0032
0022
0043

ﾉｰﾄﾞ

ﾉｰﾄﾞ

101
304
201
402

104
303
202403

所要時間
13
14
15
10・乗換リンクリンク
番号200001200002

る．

参考文献
駅名

ﾉｰﾄﾞ

ﾉｰﾄﾞ

ｄ駅
ｂ駅

104
202

304
402

所要時間
1.5
2.0

1． 都市鉄道の新たな整備水準指標に関する調査
平成 15 年３月（財）運輸政策研究機構
2． 都市鉄道の新たな整備水準指標に関する調査
平成 14 年３月（財）運輸政策研究機構
3． 東京圏における高速鉄道を中心とする交通網

5. 今後の課題の整備に関する基本計画策定にむけての調査
平成 12 年３月 運輸省

本稿では，自動改札データを活用した列車別配分交通量推計システムを構築するにあたって，自動改札データの現状を把握し，自動改札データを今後活用していくうえで課題となる点を列挙した．
また，ＯＤ交通量を列車別に配分するモデル構築
では，従来の経路配分モデルで採用されてきた変数のみでは不十分であり，実際の現象（始発列車

4． 非集計行動モデルの理論と実際
平成 7 年 土木学会