東京都市圏ACTの紹介① アクティビティシミュレータとは② シミュレーションの活用事例
参考 アクティビティシミュレータの詳細

①アクティビティシミュレータとは2

①アクティビティシミュレータとはアクティビティシミュレータとは⚫個人の１日の活動・移動を表現するシミュレータであり、都市圏に居住する各個人の１日の活動・移動を推計することができる⚫従来の交通量等の指標だけでなく、個人の活動（高齢者の外出率や就業者の活動時間等）や滞留人口等の多様な切り口で評価可＜アクティビティシミュレータのアウトプットイメージ＞
時間帯別のトリップ数

一日の活動時間の変化

各個人の移動・活動のイメージ
7：50着

9：00発
12：45着

7：30発
自宅

病院
9：30着

職場

12：30発コンビニ

13：00発

20：00着カフェ

19：30発17：30発13：15着多様な指標を集計可

買物・私事のトリップ数の地域別の変化＜2018型社会／現況＞＜ネット拡大／現況＞

18：00着※東京都市圏の各個人に関して上記のような移動・活動を推計※現況において、15,000以上の着トリップがある地域のみ表示

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①アクティビティシミュレータとはアクティビティシミュレータで表現できること
インプット（施策・シナリオ）の例

交通施策

都市
施策

シナ
リオ



交通ネットワークの整備（道路整備・拡幅、新線整備）

時間帯別の料金

自動車の流入規制

公共交通サービス水準の向上

面整備・開発（床面積等の変化）

居住誘導（人口等の変化）



都市機能誘導（床面積等の変化）



リモートワークの普及（在宅勤務、サテライトオフィス等）



勤務時間の変更＊



ネットサービスの普及等による私事活動の変化＊



自動運転等の普及によるモビリ
ティの向上（全員自動車保有している人と同様に行動可能に）＊個人の行動原理（パラメータ）を変更する必要がある

アウトプット（評価）の例
交通暮ら
し活力
防災
環境




トリップ数、交通量
道路混雑度、速度

外出率、外出しない高齢者数
トリップ原単位
活動時間
移動時間



集中トリップ数
滞在時間



帰宅困難者数
滞留人口（災害ハザード曝露人口）

CO2排出量
エネルギー消費量※別途交通量配分を実施する必要がある指標も含む、またシミュレーション結果に原単位を掛ける等の加工が必要な指標も含む

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①アクティビティシミュレータとはシミュレーションされる各個人の移動・活動の例

個人ID

活動の目的

時刻

5

②シミュレーションの活用事例
東京都市圏での分析例

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②シミュレーションの活用事例

外的要因を考慮して５つの将来シナリオを設定
人口

交通ネットワーク① 2018年型社会シナリオ2018年（交通実態調査時）の行動パターンが続くと想定

2018年の行動パターンが約20年後も継続するケース② ネットサービスの拡大シナリオ

買物や私事活動がさらに減少することを想定

買物や私事活動に伴う移動が今後もさらに減少したケース③ リモートワークの拡大シナリオ
リモートワークの一層の普及により就業者の通勤が減少したケース④ 都市圏内外の交流増大シナリオ
国土レベルの交流拡大や、インバウンドの増加を考慮したケース⑤ 自動車の使い方の多様化シナリオ
自動運転技術やシェアリングの普及等により、これまで以上に自動車が利用しやすくなるケース※現況は2018年（コロナ前）としてシミュレーションを実施

人の行動

2040年時点の人口を想定

実現性が高いインフラ整備計画を想定

就業者でリモートワークする人が増加することを想定

都市圏外居住者や外国人が増加することを想定
運転免許や自動車を保有していない人も、自動車を保有している人と同じように行動できるようになると想定

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②シミュレーションの活用事例

リモートワークは就業者の暮らしにゆとりを⚫リモートワークの拡大により、長時間の鉄道通勤者が大きく減少⚫正規職員の平均移動時間が減少するとともに、私事等の活動時間が増加⓪現況①2018型社会③リモートワーク⓪①③※都市圏全体の集計結果※都市圏全体の集計結果

図 60分以上鉄道で通勤している人数の変化

図 正規職員の一日の活動時間の変化

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②シミュレーションの活用事例

生活圏において時間を過ごす人が増える⚫リモートワークの拡大により、都心の昼間の滞留人口は減少し、周辺地域での昼間の滞留人口が増加する※変化率は「③リモートワーク／①2018型社会」で算出

図 リモートワーク拡大による昼間（13時）の滞留人口の変化

9②シミュレーションの活用事例

リモートワークは鉄道利用にマイナスの影響⚫2018型社会シナリオでは現況から8%の鉄道利用減少であったが、リモートワークの拡大により、23%へと減少幅が大きく拡大⑤①②⓪③※都市圏全体の集計結果

図 鉄道の乗車人キロの変化

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②シミュレーションの活用事例

バスは様々な外的要因に対してリスクがある⚫バス利用は、リモートワークの拡大だけでなく、他のいずれのシナリオでも現状からの減少幅が拡大するため、外的要因に対してリスクが高い可能性がある①⓪②⑤③万トリップ※端末交通手段を含む※都市圏全体の集計結果

図 バストリップ数の変化

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②シミュレーションの活用事例

地域別の事例：自動車トリップ数の変化⚫同じシナリオであっても地域によって影響の現れ方が異なる••

さいたま市では、2018型社会シナリオでは自動車利用は減少せず、自動車多様化シナリオにより、大きく増加する可能性があり、増加の可能性にも配慮した検討が必要と考えられる
一方で、君津市は人口減少等の影響が大きく、自動車多様化により自動車利用は増えるが、それでも現況よりは減少する見込みである
さいたま市

厚木市

君津市

図 各市への自動車の着トリップ数の変化

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②シミュレーションの活用事例

地域別の事例：自動車トリップ数の変化• さいたま市の中の自動車トリップは、2018型社会シナリオでは浦和～さいたま新都心等を中心に一部地域での増加• 自動車多様化シナリオでは多くの地域で増加する一方で、岩槻等の増加がみられない地域もある
現況から2018型社会シナリオへの変化

現況から自動車多様化シナリオへの変化

比率（①2018型シナリオ／ ⓪現況）

比率（⑤自動車多様化シナ
リオ／⓪現況）

-25%

-25%

0%

+25%

0%

+25%

岩槻駅

岩槻駅

大宮駅

大宮駅

さいたま新都心駅

浦和美園駅

さいたま新都心駅

浦和駅

図 ゾーン別の自動車の着トリップ数の変化

浦和美園駅

浦和駅

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②シミュレーションの活用事例

地域別の事例：拠点周辺の来訪者の変化⚫拠点によって来訪者の属性や目的の変化が異なる••浦和駅周辺では、非高齢者の来訪者（特に通勤）が2018型社会シナリオで減少し、高齢者の来訪者が増加するため、通勤需要以外へ対応した空間づくりがより重要になる可能性がある
浦和美園駅周辺では、人口の増加に伴い非高齢者も高齢者もトリップが増加する可能性がある。また、リモートワークの普及により、非高齢者の私事の活動が増えるため、リモートワークする人の暮らしを支える機能のニーズが高まる可能性がある
浦和駅周辺
非高齢者

浦和美園駅周辺
高齢者

非高齢者

図 拠点別の着トリップ数の変化（高齢／非高齢別に目的内訳を表示）

高齢者

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②シミュレーションの活用事例

ご利用は関東地方整備局までお問合せください※都市交通計画・都市計画の立案等を目的とした利用についての提供となります
東京都市圏交通計画協議会ホームページ https://www.tokyo-pt.jp/special_6th

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参考文献
アクティビティシミュレータの詳細

16参考文献 アクティビティシミュレータの詳細

アクティビティシミュレータ｜個人の活動の考え方⚫人の一日の活動を推計するにあたり、一日の全体のスケジュールをふまえながら、各行動を決める個人を想定する⚫例えば、働いている人は、おおよその勤務時間が決まっている状態で、朝にカフェで立ち寄りをするか、帰りに買物をして帰るか等の行動を決めていく⚫そのため、ツアーと立ち寄りという概念を用いて、ツアーが先に決定され、残りの時間内で立ち寄りが発生するように行動をモデル化
ツアー

立ち寄り

「ツアー」とは、自宅から主要な活動先（勤務先など）へと向かい、そこでの活動を終えて、自宅に帰ってくるまでの一連の行動をさす。

「ツアー」の行き帰りで、買い物や食事等の他の活動を行うことを「立ち寄り」と呼ぶ。

勤務先
自宅

食事先

自宅
勤務先

食事先

サブツアー

ツアーの行先である勤務先等から取引先の業務等に行き再度勤務先に帰ってくるような、ツアー目的地を起終点とした一連の行動を「サブツアー」と呼ぶ。

買物先

買物先

自宅

勤務先

食事先

買物先

取引先

17参考文献 アクティビティシミュレータの詳細

アクティビティシミュレータ｜個人の活動の考え方
ツアー発生回数の選択

ツアーの発生回数（0回、1回、2回、、、）を選択

ツアー毎に推計

ツアー

ツアー先の活動継続時間

ツアーの・活動時間（連続時間）
・活動開始時刻（1時間単位）
・目的地（ゾーン単位）
・主要交通手段（鉄道、バス、自動車、自転車、徒歩）
を選択

勤務先

自宅

ツアー先の活動開始時刻の選択
ツアーの目的地の選択
ツアーの主要交通手段の選択
立ち寄り

ツアー往復毎に推計
立ち寄りの回数の選択
立ち寄り毎に推計

立ち寄り先の活動継続時間

立ち寄りの目的地の選択
トリップ

9:00着
18:00発ツアー内の立ち寄りの・回数（0回、1回、2回、、、）
・活動時間（連続時間）
・目的地（ゾーン単位）
を選択

勤務先
自宅

食事先

買物先

トリップ毎に推計

トリップの交通手段の選択

各トリップ単位での交通手段を選択（鉄道、バス、自動車、自転車、徒歩）※サブツアーに相当するトリップは多くないため（都市圏全体で200万トリップ程度）、アクティビティベースドモデルの推計では考慮しない（交通量配分を行う際には、現況を基に補正した数値を考慮）

18参考文献 アクティビティシミュレータの詳細

アクティビティシミュレータ｜目的の考え方⚫東京都市圏でのモデル構築においては6つの目的を加味する
義務的な活動：「通勤」、「通学」、「業務」
生活維持活動：「送迎」、「買物」
自由活動：「私事」⚫義務的な活動から先に決定したあとで、その他の生活に関わる活動や自由活動を、残った時間の中で割り当てていくと想定し、人の行動を表現する

19参考文献 アクティビティシミュレータの詳細

アクティビティシミュレータ｜考慮する説明変数・属性
各モデルにおいて以下の属性を考慮

性別、年齢（特に高齢／非高齢）、就業形態（正規／非正規等も）、免許有無、自由に使える自動車有無、単身／それ以外、10歳未満子供の有無、年収（200万未満かどうか）

アクティビティ

個人毎に推計：説明変数

ツアー発生回数の選択
ツアー

ツアー毎に推計
先に発生した目的の活動時間分を差し引いて残り活動可能時間を算出

ツアー先の活動継続時間※
施設数

ツアー先の活動開始時刻の選択

事業所数、店舗数、大規模小売店舗、医療、保育、教育等

ログサム
個人の残り
活動可能時間ツアーの目的地の選択
ログサム

交通サービスレベル（LOS）【鉄道】乗車時間、待ち時間、端末
ログサム、運賃【バス】乗車時間、待ち時間、端末
徒歩移動時間、運賃【自動車】所要時間（道路配分結果より）、燃料費、有料道路料金【自転車、徒歩】所要時間

ツアーの主要交通手段の選択

立ち寄り

ツアー往復毎に推計
立ち寄りの回数の選択
立ち寄り毎に推計

ログサム

立ち寄り先の活動継続時間※
立ち寄りの目的地の選択

トリップ

トリップ毎に推計
トリップの交通手段の選択

ログサム

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参考文献 アクティビティシミュレータの詳細

アクティビティシミュレータ｜ツアー関連モデル
モデル概要

説明変数

ツアー
発生
回数

・6つの目的毎にツアーの発生回数を選択
0回、1回、2回、、、※目的ごとに上限回数を設定
・通勤、通学、業務、送迎、買物、私事・離散選択モデル（MNL）• 個人属性：性別、年齢（特に高齢／非高齢）、就業形態（正規／非正規等も）、免許有無、自由に使える自動車有無• 世帯属性：単身／それ以外、10歳未満子供の有無、年収（200万未満かどうか）• 時間制約：残り活動可能時間• アクセシビリティ：目的地選択モデルのログサム変数

ツアー
活動継続時間・6つの目的毎に活動の継続時間を推計（1分単位）
・生存時間モデル• 個人属性：性別、年齢（高齢／非高齢）、就業形態（正規／非正規等も）• 時間制約：残り活動可能時間

ツアー
活動開始時刻・6つの目的毎にツアーの活動の開始時刻を1時間単位で選択
・離散選択モデル（MNL）• 個人属性：性別、年齢（特に高齢／非高齢）、就業形態（正規／非正規等も）、勤務形態（勤務時間が固定かどうか）• 世帯属性：10歳未満子供の有無• 移動抵抗：目的地選択モデルのログサム変数（通勤・通学に関しては、交通手段選択モデルのログサム変数）• 時間制約：活動継続時間

ツアー
目的地

・4つの目的毎にツアーの目的地となるゾーンを詳細ゾーン単位で選択※通勤は勤務地、通学は通学先
・プリズム制約を加味（残り活動可能時間でたどり着けるゾーンのみ）
・離散選択モデル（MNL）• 個人属性：性別、年齢（高齢／非高齢）• 世帯属性：10歳未満子供の有無• ゾーンの魅力度：事業所数、店舗数、大規模小売店舗、文化施設、集約施設、行政施設、保育施設、医療施設、教育施設、ゾーン面積• 移動抵抗：主要交通手段選択のログサム変数、距離帯ダミー、ゾーン内々ダミー、ゾーン内々距離

ツアー
交通手段

・6つの目的毎にツアーの主要な交通手段を選択
・選択肢は以下
鉄道、バス、自動車、自転車、徒歩※端末手段に関しては別モデル作成
・プリズム制約を加味（残り活動可能時間でたどり着ける交通手段のみ）
・離散選択モデル（MNL）• 個人属性：性別、年齢（特に高齢／非高齢）、就業形態（正規／非正規等も）、•免許有無、自由に使える自動車有無• 世帯属性：単身／それ以外、10歳未満子供の有無、年収（200万未満かどうか）• 鉄道：乗車時間、待ち時間、端末ログサム、運賃• バス：乗車時間、待ち時間、端末徒歩移動時間、運賃• 自動車：所要時間、燃料費、有料道路料金（配分結果より）• 自転車、徒歩：所要時間• ゾーン特性：東京23区ダミー※灰色での記載は、考慮することを検討したが、最終的には除いた変数

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参考文献 アクティビティシミュレータの詳細

アクティビティシミュレータ｜個人の活動の考え方
モデル概要

説明変数

立寄発生
回数

・4つの目的毎に立ち寄り発生回数を選択
0回、1回、2回、、、※目的ごとに上限回数を設定
・業務、送迎、買物、私事・離散選択モデル（MNL）• ツアーの特性：ツアーの往路／復路、目的• 個人属性：性別、年齢（高齢／非高齢）、就業／非就業• 世帯属性：単身／それ以外、10歳未満子供の有無、年収（200万未満かどうか）• 時間制約：残り活動可能時間• アクセシビリティ：立ち寄り場所選択モデルのログサム変数

立寄
活動継続時間・4つの目的毎に活動の継続時間を推計（1分単位）
・生存時間モデル• ツアーの特性：ツアーの往路／復路、目的、交通手段• 個人属性：性別、年齢（高齢／非高齢）、就業形態（正規／非正規等も）• 時間制約：残り活動可能時間、先に立ち寄りが発生しているか

立寄
場所

・4つの目的毎に立ち寄り場所となるゾーンを詳細ゾーン単位で選択
・プリズム制約を加味（残り活動可能時間でたどり着けるゾーンのみ対象）
・さらに、居住地とツアー目的地を基準に、距離で選択可能なゾーンに制約をかける
・離散選択モデル（MNL）• 個人属性：性別、年齢（高齢／非高齢）• 世帯属性：10歳未満子供の有無• ゾーンの魅力度：事業所数、店舗数、大規模小売店舗、文化施設、集約施設、行政施設、保育施設、医療施設、教育施設• 移動抵抗：トリップ交通手段選択のログサム変数、迂回距離（ログサム変数が有意とならない場合）• そのほか：居住地ダミー、ツアー目的地ダミー、
ツアー交通手段鉄道ダミー（鉄道利用の場合は自宅や目的地付近で立ち寄る）

ﾄﾘｯﾌﾟ
交通手段

・6つの目的毎にトリップ交通手段を選択
・選択肢は以下
鉄道、バス、自動車、自転車、徒歩※端末手段に関しては別モデル作成
・プリズム制約を加味(残り活動可能時間でたどり着ける手段のみ対象）
・ツアーの主要交通手段によって利用可能な交通手段が異なるものとする（詳細は参考資料３）・離散選択モデル（MNL）• 個人属性：性別、年齢（特に高齢／非高齢）、就業形態（正規／非正規等も）、免許有無、自由に使える自動車有無• 鉄道：幹線時間（待ち時間含む）、端末ログサム、運賃• バス：幹線時間（待ち時間含む）、端末徒歩移動時間、運賃• 自動車：所要時間、燃料費（22.7円/㎞で貨幣換算）、有料道路料金（配分結果より）• 自転車、徒歩：所要時間• そのほか：ツアー交通手段の選択結果（ツアーの交通手段がバスの場合は各トリップもバスが選ばれやすい等）※灰色での記載は、考慮することを検討したが、最終的には除いた変数

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参考文献 アクティビティシミュレータの詳細

参考：これまでの推計手法との違い概説
手法のイメージ

アクティビティ型交通行動モデル

四段階推定法○各個人の様々な属性情報や地区特性、交通条件等を加味し、1人の1日の移動や活動を表現する手法○都市圏全体の総トリップ数を、ゾーン及び交通ネットワークに段階的に割り当てる手法

属性、居住地、勤務地、交通条件等を考慮して、個人の1日の活動・移動を表現する 7：50着
9：00発

地区特性やネットワーク特性を考慮して総トリップ数を振り分ける

12：45着

7：30発
自宅

コンビニ

発生集中モデル
分布モデル

病院
9：30着

職場

12：30発

13：00発分担モデル

20：00着配分モデル

カフェ

19：30発17：30発13：15着18：00着施策検討への活用○個人の属性や状況等に影響を及ぼすよ
うな多様な施策の評価に適する（乗り継ぎ施策、料金施策など）○１日の活動がわかるため外出率、原単位、活動時間、トリップチェーンなどの指標を評価に活用することができる○各地区の滞留人口を評価可能（帰宅困難者対策など）○集計することで交通量も算出可能

都市圏全体のトリップ数

Ａゾーンの発生量

Ａ－Ｂ
ゾーン間トリップ数

交通手段
分担率

区間別
交通量

○交通の需給バランスの分析に適する－道路や鉄道の混雑対策（新規整備、拡幅、新線整備など）○交通量（トリップ数）を用いる指標の算出に適する－トリップ数－トリップ数に原単位を乗じる指標（事故損失額やCO2排出量など）

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