都市鉄道を対象とした経路配分手法の時間移転性に関する検討*
Temporal Transferability of Route Assignment Methods in Urban Railway Network*
井上真志**・金子雄一郎***・加藤浩徳・****
By Masashi INOUE**・Yuichiro KANEKO***・Hironori KATO****
１．はじめに

なお，経路の混雑指標は，次式のようにリンク別の混雑

都市鉄道を対象とした経路配分手法については，これまで多数のモデルが開発されてきた1)．しかし，それらのモデルの時間移転性については，これまで必ずしも十分議論されてこなかった．そこで，本研究は，東京圏の鉄道ネットワークを対象に，鉄道経路配分モデルの時間移転性を検討することを目的とする．分析に当たっては，平成12年の大都
市交通センサスのトリップデータを用いて，複数の経路選択モデルを構築し，これらをもとに，平成17年の鉄道OD表を用いて配分計算を行い，推定値と実績値とを比較することにより，モデルの時間移転性の検討を行う．なお，経路配分手法については，非集計ロジット（Multinomial Logit:MNL）モデル，構造化プロビット(Structured MultinomialProbit: SMNP)モデル，All-or-Nothing（AON）法，利用者均衡（User Equilibrium：UE）モデル，確率的利用者均衡（Stochastic User Equilibrium：SUE）モデルの5つを取り上げることとする．
２．事例分析
(1)分析に使用するパラメータの推定
本研究では，東京圏の鉄道ネットワークを対象に検討を行う．使用するパラメータの推定方法は以下のとおりである．
a)MNL モデル
MNL モデルを鉄道経路選択行動に適用して，交通需要分析を行う．使用する MNL モデルの具体的な経路別の（条件付間接）効用関数を以下のように設定する．
U ija,r = θ Ca Cij ,r + ∑θ ka X k ,ij ,r + ε ija,rk ≠C= θ Ca Cij ,r + θ1a T1,ij ,r + θ 2a T2,ij ,r + θ 3a T3,ij ,r + θ 4a Cong ij ,r + ε ija,r(1)率をベースに定義される：
Cong ij ,r = ∑ z l2 ⋅ T2,ij ,r ,l(2)l∈Lij , r

ここで， zl ：駅間リンク l のピーク１時間の混雑率， T2,ij ,r ,l ：駅間リンク l の所要時間［分］である．また，混雑率 zl は，式(3)のように求められる．

∑∑∑ xzl = ijra
ij ,r ,la(3)capl

ただし， xija, r , l は，トリップ目的 a の i → j の r 番目の経路の駅間リンク l のピーク１時間交通量， capl は駅間リンク l のピーク１時間交通容量（輸送力）である．
各変数のパラメータは，平成 12 年大都市交通センサスのデータを用いて推定することとする．データの抽出にあたっては，マスターデータにおける個人の発地の地理的分布を考慮した重み付けサンプリングを行った．トリップ目的
としては通勤，通学，私事，業務の４つを考える．推定時には，各サンプルデータに対して，実際に選択された経路に加えて，2 つの経路を設定している．パラメータの推定結果
は表-1 に示されるとおりである．
b)SMNP モデル
まず，具体的な経路別の効用関数は，MNL モデルと同一とする．各変数のパラメータは，MNL モデルと全く同一のデータセットを用いて推定する．推定は，Yai et al.2)が示した方法に準拠する．GHK 法においてパラメータを抽出した回数は 10 回とした．パラメータの推定結果は表-1 に示されるとおりである．

ここで， U ija,r ：トリップ目的 a の i → j の r 番目の経路の効用関数， Cij ,r ：経路の総費用［円］， T1,ij ,r ：アクセス・イグレ
ス時間［分］， T2,ij ,r ：乗車時間［分］， T3,ij ,r ：乗換え時間（待ち時間を含む）［分］， Cong ij ,r ：経路の混雑指標である．
*キーワーズ：経路配分，時間移転性，鉄道計画**正員 学(工) 社会システム(株)社会経済部（東京都目黒区東山 1-5-4 TEL：03-5773-0001 FAX:03-5773-0012）***正員 博(工) 日本大学理工学部土木工学科****正員 博(工) 東京大学大学院工学系研究科社会基盤学専攻(2)配分時のパラメータの設定
a) MNL，SMNP モデル法
OD ゾーンペアごとに，経路の選択肢集合を設定する．
ここで経路には，アクセス，ラインホール，イグレスの全てが含まれている．各 OD ペアについて最大で 16 経路を設定する．また予測時には，混雑率として，現況の混雑率をそのままデータとして入力することものとする．

表-1 MNL モデルと SMNP モデルの推定結果
MNLモデル
変数名単位

乗車時間（分）

乗換時間(待ち時間含)（分）

駅端末時間（分）

費用

（円）

混雑指標
分散パラメータ
サンプル数
尤度比

通勤
-0.0797（ -8.8）-0.1153（-13.6）-0.1648（-15.8）-0.00347（ -5.2）-0.00582（ -2.2）
−
（−）
1,390
0.228

通学
-0.0902（ -9.9）-0.1335（-13.6）-0.225（-13.9）-0.0127（-11.8）-0.00709（ -1.9）
−
（−）
1,191
0.402

SMNPモデル

私事-0.057（-5.0）-0.1019（-8.9）-0.1481（-8.0）-0.00671（-9.5）
−
（−）
−
（−）
644
0.292b) UE 法，SUE 法
リンクの一般化費用は，MNL モデルで設定された効用関数と一致するように，乗車リンク，アクセス・イグレスリンク，乗換えリンクに区分して設定した．その際，各リンクの一般化費用は次のように示されるものとした．
(i) アクセス・イグレスリンク
GC la = Cl + θ 1a θ Ca T1,l(4)(ii) 乗車リンク
GC la = Cl + θ 2a θ Ca T2,l + θ 4a θ Ca Cong ij ,r(5)(iii)乗換えリンク
GC la = Cl + θ 3a θ Ca T3,l(6)ここで， Tn,l ：リンク l の所要時間［分］（ n = 1 ~ 3 ）， Cl ：リンク l の運賃［円］である．
c)AON 法利用者均衡モデルと同一の方法によって，リンクコスト関数を設定する．
(3)予測時の選択肢集合の設定方法
予測時には，MNL，SMNP，SUEモデルに対して以下のような3種類の方法で経路選択肢集合を設定した．
a)方法１［Step 1］一般化費用（第1経路）の探索
発ゾーンから着ゾーンまでの一般化費用（経路効用の確定項）が最短となる経路をDijkstra法により探索する．一般化費用を用いることにより，収斂計算の途上において，毎回混雑による不効用の違いが選択肢集合の設定に反映されることになる．
［Step 2］アクセス駅，イグレス駅を特定した場合の最小経路

業務-0.0337（-3.4）-0.0854（-6.6）-0.1818（-9.2）-0.00288（-3.4）
−
（−）
−
（−）
462
0.194

通勤
-0.1145（ -4.7）-0.1422（ -6.4）-0.1899（ -7.7）-0.00319（ -3.8）-0.00908（ -2.0）0.189( 1.9)
1,390
0.232

通学-0.1637（ -5.9）-0.201（ -7.9）-0.286（ -8.6）-0.0142（ -8.6）-0.0097（ -1.7）
0.211( 2.7)
1,191
0.418

私事
-0.135（-2.9）-0.1746（-4.0）-0.218（-4.4）-0.00836（-4.3）−（−）
0.41( 1.5)
644
0.305

業務
-0.1148（-1.9）-0.1549（-2.6）-0.301（-2.8）-0.00315（-1.7）−（−）
0.513( 1.0)
462
0.222（第2経路目〜最大第10経路目）
3本前後設定してあるゾーンから駅へのアクセスリンク（駅からのイグレスリンク）の一般化費用の小さい方から3駅を選択し，駅から駅への最短経路で探索する．
［Step 3］発ゾーンごとに設定した選択路線群を利用する経路の探索（第11経路目〜最大第16経路目）
現況再現性を勘案しつつ，選択肢集合に組み込まれることが適当と考えられる路線（群）を発ゾーンごとに設定する．
探索においては設定された路線の一般化費用を極端に小さくし選択肢集合に組み込む．
［Step 4］重複した経路の削除［Step 1］〜［Step 3］の方法で探索すると，完全に重複した経路も探索されるので，重複経路は削除する．
b)方法2
方法１と同一方法を用いるが，方法１では，一般化費用を基準として用いていたのに対して，方法2では経路所要時間を基準として用いる．
c)方法3
方法1と同様に，経路効用の確定項を基準としてもちいるが，設定プロセスのうち，［Step 3］のプロセスを行わない．
これにより，分析者の経験により強制的に設定されていた経路が排除される．
d)方法4
方法3と同じく，分析者の経験による経路設定を行わない（つまり，[Step 3]を含まない）が，方法3では，一般化費用を基準として用いていたのに対して，方法4では，経路所要時間を基準として用いる．
(4)分析ケースと各ケースの計算方法
a)分析ケース
事例分析において，比較する分析ケースを整理したもの
が表-2 である．本研究では，適用するモデルの違いに加表-2 事例分析において設定した分析ケース
経路探索の基準

方法１

方法２

方法３

方法４

一般化費用

所要時間

一般化費用

所要時間

経験的な選択肢設定 あり

あり

AON
UE
MNL

なし
AONなし

UE
MNL-1

MNL-2

MNL-3

MNL-4

SMNP

SMNP-1

SMNP-2

SMNP-3

SMNP-4

SUE-L

SUE-L1

SUE-L2

SUE-L3

SUE-L4

SUE-P

SUE-P1

SUE-P2

SUE-P3

SUE-P4

注：SUE-L は確率配分モデルに MNL を用いたもの，SUE-P は SMNP を用いたものをそれぞれ意味する．

えて，選択肢集合の設定方法の違いについても考慮することとしている．
b)各ケースの計算方法
まず，AON については，各トリップ目的を独立に配分している．最適経路を探索する際に，MNL モデルで推定されたパラメータ値による経路効用の確定項を用いている．
UE については，マルチクラス均衡配分を行っている．
MUE モデルの解法アルゴリズムについて，リンク間に相互干渉のある利用者均衡問題の解法の一つである緩和法を用いる 3)．
なお，UE では， GCl として，MNL モデルで推定されたパラメータ値による経路効用の確定値を用いている．また，通勤・通学目的交通のみで混雑指標が考慮されていることから，実質的に利用者均衡配分を行っているのは通勤と通学のみであり，他のトリップ目的の配分結果は混雑率によらず毎回同じとなる．
次に，MNL，SMNP モデルについては，配分計算は１回のみで繰り返し計算を行わない．経路選択肢集合の方法として 3 種類を設定している．
最後に，SUE-L では，確率配分モデルに MNL モデルを用い，SUE-P ケースでは，SMNP モデルを用いる． UEの場合と同様に，通勤目的と通学目的の交通については，相互干渉を考慮している．また，均衡解を求めるにあたっては，逐次平均法を用いている．なお，SUE モデルでは経路の一般化費用に対応して経路選択確率が一意に決まる
ことから，経路別の交通量についても一意に求められる．
(5)計算状況a)鉄道利用OD表の作成
配分計算にあたり，鉄道利用OD表を，以下の手順で作成した．まず，通勤・通学目的については，平成12年国勢調査による市区町村間OD表を基本に，平成10年東京都市圏パーソントリップ調査（以下，ＰＴ調査）における計画基本
ゾーン間OD交通量の比率を用いて，ゾーン間交通量を作成した．なお，さらに細かいゾーンに分解する段階では，単純な夜間人口比を用いた．次に，この全交通手段を含む

ゾーン間OD表をベースに，平成10年PT調査データによって推定された交通機関分担モデルを用いて，鉄道利用OD表を作成した．
一方で，私事・業務目的については，まず，平成 10 年Ｐ
Ｔ調査による計画基本ゾーン間 OD 交通量を現況 OD 表とした上で，平成 10 年から平成 12 年の人口成長を現在パターン法（フレーター法）で反映させることによって，現況 OD交通量を推計した．次に，この全交通手段を含むゾーン間
OD 表ベースに，平成 10 年 PT 調査データによって推定された交通機関分担モデルを用いて鉄道利用 OD 表を作成した．
なお，鉄道経路配分にあたっては，当然ながら，東京圏全域の鉄道ネットワークを使用している．
b)計算状況
以上で，作成されたゾーン間OD表を入力して，経路配分を行った．各モデルのアルゴリズムの収束までの繰返し計算回数，計算時間は表-3のとおりである．
まず，繰返し計算回数について，AON，MNL，SMNPは経路配分を1回のみ行う方法であることから，当然ながら計算回数は1回である．次に，繰り返し計算を行う均衡配分について，UEは17回，SUE-Lは7回〜21回，SUE-Pは8〜21回で収束に達している．ここで，SUE-L1，SUE-L2，SUEL3の間，あるいはSUE-P間でそれぞれ回数が異なるのは，先に述べたように選択肢集合の設定方法が違うためである．
次に，計算時間について見ると，UEやSUE-LよりもSUE-Pの計算時間の方が長い．これは，選択肢間の確率をシミュレーションによって求める部分に時間を要しているためである．
(6)現況再現性に関する考察
各モデルによる推計値を実績値と比較することで，現況再現性を確認する．実績値としては，「平成14年版都市交通年報」による平成12年度断面輸送量を用い,区間数は1439である．また，再現性の指標としては，相関係数，RMS誤差の値を用いる．各モデルによる現況再現性の結果を示したものが表-4である．

表-3 配分方法間の計算状況の比較
配分方法
AON
UE
MNL-1
MNL-2
MNL-3
MNL-4
SMNP-1
SMNP-2
SMNP-3
SMNP-4
SUE-L1
SUE-L2
SUE-L3
SUE-L4
SUE-P1
SUE-P2
SUE-P3
SUE-P4

繰り返し回数

表-4 配分方法間の現状再現性の比較

計算時間（分）1171111111110721211821233110107732322020102671511435125843140まず，全般的に相関係数は0.980〜0.993と高い値となっており，各手法とも一定の再現性が得られている．一方，バ
ラツキ具合を示すRMS誤差は，MNL-2，SMNP-2，SUE-L1，SUE-L2，SUE-P1，SUE-P2の値が小さく（バラツキが小さく ） ，AON ， UE ， MNL-3 ，MNL-4 ， SMNP-3 ， SMNP-4 ，SUE-L4，SUE-P4の値が大きく（バラツキが大きく）なっている．すなわち，MNL，SMNP，SUEの各モデルについて，経験的な選択肢集合の設定を行っている方法1，2の方が，機械的に選択肢集合を設定している方法3，4よりも高い再現性を得られていることが確認された．
また，モデル間では，MNLモデルとSPNPモデルでは若干であるがSMNPモデルの再現性が高く，全体的にはSUEモデル（SUE-LおよびSUE-P）が高く，AONモデルおよびUEモデルが低い傾向にあることが示された．
３．モデルの時間移転性に関する検討(1)平成17年データを用いた分析方法
ここからは先に構築した各種経路配分モデルの時間移転性について検討を行う．具体的には，平成17年の鉄道OD表を基に，先の需要予測モデルを用いて配分計算を行い，推計値と実績値の比較を行う．
ここで配分計算にあたっての鉄道利用OD表は，以下の手順で作成した．まず，通勤・通学目的については，平成17年国勢調査による市区町村間OD表を基本に，平成10年
東京都市圏パーソントリップ調査（以下，ＰＴ調査）による計画基本ゾーン間OD交通量の比率を用いてゾーン間交通量を作成する．さらに細かいゾーンに分解する段階では人口比を用いている．次に，この全手段OD表を平成10年PT調査データによって推定された交通機関分担モデルを用いて鉄道利用OD表を作成した．現況再現時と同一のモデル

配分方法
AON
UE
MNL-1
MNL-2
MNL-3
MNL-4
SMNP-1
SMNP-2
SMNP-3
SMNP-4
SUE-L1
SUE-L2
SUE-L3SUE-L4
SUE-P1
SUE-P2
SUE-P3
SUE-P4

相関係数
0.986
0.989
0.990
0.992
0.982
0.981
0.991
0.992
0.981
0.980
0.992
0.992
0.990
0.982
0.993
0.993
0.990
0.981

RMS誤差
45238
42140
38916
34721
51853
54316
37273
33512
54567
55738
35330
34032
40057
52922
32855
33125
39946
54323

注：相関係数，RMS 誤差ともに，対象ネットワーク内のすべての駅間断面交通量実績値と推計値との比較をもとに算定している．

を用いたのは，東京都市圏において平成10年以降に実施された利用可能なPT調査データが存在しなかったためである．
同様に，私事・業務目的については，平成10年ＰＴ調査による計画基本ゾーン間OD交通量を現況OD表とし，平成10年から平成17年の人口伸びを現在パターン法（フレータ法）で反映させて現況OD交通量を推計した．次に，この全手段OD表を平成10年PT調査データによって推定された交通機関分担モデルを用いて鉄道利用OD表を作成した．
なお，鉄道経路配分にあたっては，平成17年時点の東京圏全域の鉄道ネットワークを使用している．
(2)モデルの全体的な時間移転性の検証
まず，２．(6)と同様に，各モデルによる推計値を実績値と比較することにより，平成17年時点での，モデルの再現性を確認する．ここで実績値には，「都市交通年報」（平成17年度）による断面輸送量（計1471 区間）を，再現性の指標として，相関係数，RMS誤差の値を用いている．以上の結果について，表-5に示す．
まず，全般的に相関係数は0.967〜0.989と高い値となっており，各手法とも一定の再現性が得られていることが分かる．すなわちモデルの時間移転性は十分担保されていることが確認された．
一方，バラツキ具合を示すRMS誤差は，MNL-1，MNL-2，
SMNP-1，SMNP-2，SUE-L1，SUE-L2，SUE-P1，SUE-P2の値が小さく（バラツキが小さく），MNL-3，MNL-4，SMNP3，SMNP-4，SUE-L4，SUE-P4の値が大きく（バラツキが大きく）なっていることが分かる．これは２．(6)の結果とほぼ同様の傾向を示しており， MNL，SMNP，SUEの各モデルの

表-5 配分方法間の時間移転性の比較
配分方法
AONUE
MNL-1
MNL-2
MNL-3
MNL-4
SMNP-1
SMNP-2
SMNP-3
SMNP-4
SUE-L1
SUE-L2
SUE-L3
SUE-L4
SUE-P1
SUE-P2
SUE-P3
SUE-P4

相関係数
0.981
0.984
0.984
0.985
0.971
0.967
0.985
0.986
0.967
0.967
0.9870.986
0.985
0.969
0.989
0.987
0.986
0.968

RMS誤差
54027
50636
48378
48118
65854
70726
47322
46225
70390
71524
43764
45888
48603
69421
41587
44350
48732
70094

注：相関係数，RMS 誤差ともに，対象ネットワーク内のすべての駅間断面交通量実績値と推計値との比較をもとに算定している．

（千人／日）150

MNL,SMNP,SUE-L,SUE-P
実績値
100

AON,UE

500

横浜

新高島

みなとみらい馬車道

日本大通り

元町・中華街図-1 みなとみらい線の駅間断面交通量予測結果（千人／日）
450

実績値
400

AON
UE350

MNL,SMNP,SUE-L,SUE-P○方法１300

選択肢集合について，経験的に選択肢集合を設定する方
法１，２の方が，機械的に選択肢集合を設定する方法３，４よりも高い再現性を得られている．
(3)特定路線を対象としたモデルの時間移転性の検証
次に，特定の路線を対象とした，モデルの時間移転性の検証を行う．ここでは，近年開業したみなとみらい線（横浜〜元町・中華街，平成15年2月開業）および地下鉄半蔵門線（水天宮〜押上，平成15年3月延伸開業）の2つの路線を対象に，先に作成したH17鉄道OD表を用いて予測を行い，実績値との比較を行った．２つの路線の特性は，表-6のよう◆方法２×方法３250▲方法４200

横浜桜木町

関内石川町

図-2 JR 根岸線の駅間断面交通量予測結果
A駅■他の手法：20%（例えば）

B駅

到着地

■同：80%
アクセス■AON,UE：100%
出発地

表-6 時間移転性検討の対象路線の特性
対象
路線

みなとみらい線

半蔵門線（横浜〜元町・中華街）（水天宮前〜押上）
至春日部

横浜ＡＣ

元町・中華街ＢＢＣ押上Ａ大手町
水天宮前

Ａ：みなとみらい線
Ｂ：根岸線
Ｃ：市営地下鉄線

A：半蔵門線・東武伊勢崎線
Ｂ：千代田線・東武伊勢崎線
Ｃ：東西線・日比谷線，東武伊勢崎線

・所要時間
路線 ・所要時間
Ａ：60分，Ｂ：59分，Ｃ：58分
特性 Ａ：7分（横浜〜日本大通り）（春日部〜大手町間，乗換時間含む）
Ｂ：5分（横浜〜関内）
・混雑率
Ｃ：5分（横浜〜関内）
Ａ：81%（清澄白河→水天宮前）
・混雑率
Ｂ：179%（町屋→西日暮里）
Ａ：93%（横浜→新高島）
Ｃ：163%（三ノ輪→入谷）
Ｂ：129%（横浜→桜木町）
・駅乗降人員／断面輸送人員
Ｃ：77%（横浜→高島町）（千人/日）
・駅乗降人員／断面輸送人員
住吉：19／112（＝22%）（千人/日）
Ａ：みなとみらい：52／136（＝38%） 清澄白河：25／120（＝20%）
Ｂ：桜木町：108／422（＝26%）
Ｃ：桜木町：15／83（＝19%）※駅乗降人員はSUE-P1による結果

図-3 ＡＯＮと UE の特性を示すネットワーク構造の例にまとめられる．
まず，みなとみらい線の駅間断面交通量の予測結果を示したものが図-1である．これより，MNL，SMNP，SUE-L，SUE−Pの各手法の推計値は概ね実績値に近い水準となっているのに対して，AONとUEは，横浜〜日本大通り間で過小推計となっていることが読み取れる．この原因をさらに考察するために，みなとみらい線と一部区間が競合しているJR根岸線の駅間断面交通量の予測結果を示したものが
図-2である．これより，横浜〜関内間において，AONとUEは，他の手法の推計値より高くなっていることが読み取れる．
ただし，実績値と比較した場合，AONとUEの推計値は，みなとみらい線，JR根岸線のいずれもが低い結果となっている．これは，図-3のネットワーク事例で示されるように，AONの場合，一般化費用が最小の経路（図中の場合B駅にアクセスする経路）に全て配分されるが，確率的な配分手法では，一定の割合でA 駅にアクセスする経路にも配分されることが原因だと思われる．その結果，図-3のネットワークの場合，A駅〜B駅間の断面輸送人員は，AONの方が他の手法より低くなることになる．この傾向は，乗降人員の多い駅を含む区間や交通流動の方向に偏りある場合に強くなり，乗降人員の少ない駅を含む区間（すなわち通過人員が大半を占める区間）や交通流動の方向に偏りがない場合に弱くなるものと考えられる．ここで，みなとみらい線は前者に位置づけられることから，このような結果となったものと考えられる．
AONとUE以外の手法については，概ね，みなとみらい線の横浜〜馬車道間では過大推計，日本大通〜元町・中華街間では過小推計となっている一方で，競合しているJR
根岸線の横浜〜関内間では過小推計，関内〜石川町間では過大および過小推計となっている．ここで，実績値との乖離の程度を見ると，MNL-1，MNL-2，SMNP-1，SMNP-2，
SUE-L1，SUE-L2，SUE-P1，SUE-P2［方法1と2］では相対的に小さく，MNL-3，MNL-4，SMNP-3，SMNP-4，SUE-L3，SUE-L4，SUE-P3，SUE-P4［方法3と4］では大きくなっている．このうち過大推計となっている手法は，選択肢集合の設定において，分析者の経験によって強制的に経路を設定している［方法1］および［方法2］を採用している一方で，過小推計となっている手法は，強制的な設定を排除している［方法3］および［方法4］を採用している傾向にある．これは，選択肢集合を適切に設定することで，より精度の良い予測が可能となることを示していると考えられる．
次に，地下鉄半蔵門線における駅間断面交通量の推定結果を示したものが，図-4である．これより，手法間で，推定結果にかなりの乖離が見られることが読み取れる．具体的には，MNL-1，UEの推計値は概ね実績値に近い傾向となっている一方で，MNL-3，SMNP-3，SUE-L3が過大推計，MNL-4，SUE-L4が過小推計となっている．
このうち，過大推計となっているのは，いずれも選択肢集合の設定において，分析者の経験によって強制的に設定した経路が排除されている[方法 3］である．これは，半蔵門線は錦糸町〜東京（大手町）間で JR 総武線と競合関係にあるが，[方法 3］では，JR 総武線が選択肢集合から排除されているためだと考えられる．
また，図-4 からも読み取れるように，MNL-2，MNL-4，
SMNP-2，SMNP-4，SUE-L2，SUE-L4，SUE-P2，SUE-P4を含む，[方法 2］と[方法 4］とについては，清澄白河〜住吉間の交通量が住吉〜錦糸町間の交通量よりも小さく推計されており，住吉駅を境に実績と逆の傾向となっている．これは，所要時間で経路探索する[方法 2］と[方法 4]とでは，住吉駅から都心方向への経路が都営新宿線経由に偏ってしまい，半蔵門線経由の選択肢が設定されないためだと思われる．一方で，一般化費用で探索する[方法 1]と[方法 3]では，収斂計算途上で推定されるリンク混雑率の状況次第に

700200（千人／日）
160

実績
MNL-1
SMNP-1
SUE-1
SUE-P1AON
MNL-2
SMNP-2
SUE-2
SUE-P2

UE
MNL-3
SMNP-3SUE-3
SUE-P3

MNL-4
SMNP-4SUE-4SUE-P4

140

120

100

80

60

40

水天宮前

清澄白川

住吉

大江戸線

都営新宿線

注：斜体は乗換路線名

錦糸町

押上

ＪＲ総武線 京成押上線
都営浅草線
伊勢崎線

図-4 半蔵門線（水天宮前〜押上）の駅間断面交通量予測結果
よっては，半蔵門線経由の経路が選択肢に組み込まれるので，結果的に，より現実の利用者の行動を反映できている．これは，選択肢集合の設定で一般化費用を用いることにより，実際の利用者の経路選択行動の傾向を表現した好例と言えるであろう．
４．おわりに
本研究では東京圏の鉄道ネットワークを対象に，経路配分手法の時間移転性にについて検討した．その結果，各手法とも一定の再現性が得られていることが分かる．すな
わちモデルの時間移転性は十分担保されていることが確認された．また，最近開業した路線について現況推計する
ことで，モデルや選択肢集合設定手法の特徴について明らかにした．
参考文献
1) 例えば，金子雄一郎・加藤浩徳・井上真志：都市鉄道を対象とした経路配分手法の推計特性に関する比較
分析，土木計画学研究・講演集，Vol.36，2007．
2) Yai, T., Iwakura, S. and Morichi, S.: Multinomial probitwith structured covariance for route choice behavior,Transportation Research Part B, Vol. 31, pp.195‒207,
1997.
3) 土木計画学研究委員会編：交通ネットワークの均衡分
析−最新の理論と解法−，土木学会，1998．