海外調査報告

サンフランシスコ湾岸地域における交通需要予測手法
Travel Demand Models in San Francisco Bay Area
小島浩＊

森田哲夫＊＊

By Hiroshi KOJIMA and Tetsuo MORITA

１．はじめに（１）湾岸地域の広域行政機関
サンフランシスコ湾岸地域は、人口約７００万人で２００
２年１２月に、都市環境施策が先進的に展開さあり、行政の枠を越えた広域的な行政課題に対してれているサンフランシスコ湾岸地域を訪れ、環境施は、いくつかの広域行政組織が設置され、サンフラ策の運営・予測評価手法について、広域行政機関及ンシスコ湾岸地域の地域計画を主に担当する湾岸地びサンフランシスコ郡（サンフランシスコは「郡」と域政府間協議会（Association of Bay Area Govern-「市」が同一）にヒアリングを行った。本稿は、こment、以下、ABAG）、交通計画を担当する大都市

れら収集した資料の中で、サンフランシスコ湾岸地圏輸送委員会（Metropolitan Transportation Com-域及びサンフランシスコ郡における交通需要予測のmission、以下、MTC）などの単一目的の機関が組取り組みを中心に、その概要を報告するものである。

織されている。将来予測においては、ABAG が土地利用モデルを活用して湾岸地域のゾーン別世帯数

２．交通需要予測に関わる各機関の役割
サンフランシスコ湾岸地域は、サンフランシスコ郡を含み、９つの郡で構成されている。
サンフランシスコ湾岸地域の地域交通計画を策定する際の広域交通需要予測は広域行政機関が担い、及び従業者数などのフレームを設定し、MTC がそのフレームのもと湾岸地域の交通需要予測を行っている。ここでは、サンフランシスコ湾岸地域の交通需要予測として、ABAG の人口・土地利用モデル（POLIS）と、MTC の交通需要予測モデル（BAYCAST―９０）について概説する。

サンフランシスコ郡（市）が自郡の渋滞対策計画を策定するにあたっては、郡（市）が独自に、自郡の交通実態を詳細に反映したモデルを構築し、予測評価を行っている。

（２）サンフランシスコ郡（市）の SFCTA
サンフランシスコ郡では、１９８９年に交通プロジェクトに投資する売上税の増税が認められ、この税を管理・運営するために、行政委員会（Board of Supervisors）下に、San Francisco County Transportation Authority（以下、SFCTA）が組織された。
SFCTA は、１９９０年 に は 渋 滞 管 理 局（CongestionManagement Agency : CMA）に指名され、環境改善に向けた渋滞管理プログラム（Congestion Management Program : CMP（１））の策定などが求められ、最近では２００１年に策定されている。CMP に向けた交通需要管理などの交通政策を検討するために、
SFCTA では、MTC モデルによる予測結果を一部取り入れながら、独自に需要予測を行っている。ここでは、SFCTAが２００２年１月に発表した新しい交図−１ サンフランシスコ湾岸地域＊東北事務所100＊＊交通政策研究室

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００３

通需要予測モデル（SF Model）について紹介する。

．活動報告３．各モデルの概要（１）POLISPOLIS の概要
１）と MTC
ABAG の人口・土地利用モデル（POLIS）
２）
０）
は、個別の交通需要予測モデル（BAYCAST―９に構築されたものであるが、交通サービス水準を一部共有し予測が行われている。即ち ABAG が設定した人口・土地利用初期値に相当する交通サービス水準を MTC が予測し、ABAG にフィードバックすることにより人口・土地利用を確定し、MTC がそれに基づいて交通需要予測を行う手順となっている。
POLIS は、８０年代に開発され、住宅と雇用をゾーン単位（１１４ゾーン）に予測する土地利用−交通モデルである。POLIS の結果は、サブエリア割り当てモデル（Subarea Allocation Model：SAM）のコントロール値として使われ、約１，４００ゾーンに推計される流れとなっている。
POLIS は、サンフランシスコ湾岸地域のスマー

図−２ POLIS の推計フロートグロースを打ち出している ABAG の２００
３年計画＝ゾーン（）世帯の魅力度値   ＝ゾーン（）利用可能住宅用地   ＝郡（）利用可能住宅用地
雇用の魅力度は以下のように定式化される。
"!
!    "
＝郡（）内のゾーン ＝１，４ ＝１，９＝ゾーン（）産業（）魅力度値
  ＝ゾーン（）利用可能商業用地
  ＝郡（）利用可能商業用地
 ＝前期ゾーン（）に立地していた産業（）従業者数
 ＝前期に郡（）に立地していた産業（）従業者数
 制約条件（Projections２００３）にも活用されている。

 モデル構造POLIS は、線形計画による総消費者効用の最大化モデルであり、ゾーン別の世帯数及び産業別従業者数（製造業、小売業、サービス業、その他の４区分）を推計する。総消費者効用の最大化は、ゾーンの立地選択に関わる立地魅力度と地域間交通旅行費用の差分（魅力度−トリップ費用）で説明され、交通旅行費用の推計は、通勤・買物の OD 交通量を内生変数にしたモデルとなっている。
POLIS の推計フローを図−２に示す。

 立地魅力度の計測モデル

目的関数は、以下のように定式化されている。
   
＝１，１１４ ＝１，１１４ ＝１，４＝ゾーン（）世帯の魅力度値
＝ゾーン（）世帯数
＝ゾーン（）産業（）の魅力度値 ＝ゾーン（）産業（）従業者数
＝地域全体の通勤・買物の総旅行時（分）世帯の魅力度は以下のように定式化される。
!      "
＝郡（）内のゾーン ＝１，９以下の４つの制約条件をもつ。
・住宅用地制約
・世帯数のコントロールトータル
・従業者数のコントロールトータル
・利用可能な商業用地制約

 通勤・買物目的の OD 交通量の推計
世帯数と従業者数のもとで、通勤と買物の発生量と集中量が単純な等式により決定され、通勤・買物

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００３101OD 表は両側制約のグラビティモデルにより作成さ前ピークとオフピークに分けられた公共交通ネットれている。用地利用可能性と郡の世帯数・従業者数ワークが作成されている。のコントロールトータルが制約条件となっている。

 モデル概要

推計された OD 量をベイダーズ分割計算法によりモデルは、世帯内就業者数・自動車台数選択には総トリップ費用を推定する。推計値の総トリップ費

じまりトリップ生成→トリップ分布→手段選択→時用と実績交通費用（OD 量にトリップ費用マトリッ刻選択→配分といった流れになっている。また、トクスを乗じたもの）を比較し、差が１０％ 以下であ

リップ目的は以下の５つに分けられている。

れば収束させ、そうでなければ、これまでのステッ・自宅関連通勤（HBW）プを収束するまで繰り返す。

・自宅関連買物・その他交通（HBSH）
・自宅関連社交・娯楽（HBSR）（２）BAYCAST―９０

・自宅関連通学（HBSK）

２）

０ は、それまでのメインフレーム
BAYCAST―９・非自宅関連交通（NHB）

０／８１モ
版の需要予測モデルである MTCFCAST―８

．世帯内就業者数・自動車台数選択モデル

デル（集計型）を、マイクロコンピューター版に改

世帯内就業者数・自動車台数選択モデルは、世帯良した集計型モデルであり、１９９０年センサスデー

内就業者数と自動車台数が階層になったネスティッ

タにもとづいている。

ドロジットモデルである。このモデルに活用される

このモデルにより、湾岸地域の交通需要が予測され、近 年 で は、２００
１年 の 地 域 交 通 計 画（RTP、２年ごとに見直し）などに活用されている。
０の特徴（改良点）として、ネステッ
BAYCAST―９

世帯収入、世帯人員などは ABAG の予測値が活用されている。

．トリップ生成モデル（発生集中量）
自宅関連通学以外は重回帰式となっている。

ドロジットモデルが世帯内就業者数選択、自動車保．トリップ分布モデル

有台数選択及び交通手段選択に適用されたことであグラビティモデルに使用される距離抵抗は、自宅る。また、簡略化された点として、通勤分布モデル

関連通勤と自宅関連通学では、午前ピーク時の所要の目的地選択モデルが、自動車所要時間のみにもと時間のみが使用され、自宅関連買物、自宅関連社交づくグラビティモデルに簡略化されたことである。

及び非自宅関連トリップにはピーク時とオフピーク０／８１モデルとの相違点や、その他の MTCFCAST―８時を合成した所要時間が活用されている。ピーク時

モデルの全体概要については、土木学会「道路交通とオフピーク時の合成比率は９０年の世帯調査に基３）需要予測の理論と適用」に紹介されていることから、づ き、ピ ー ク 時：オ フ ピ ー ク 時＝３２．
４％：６７．
６％

ここでは、紹介されていない部分について整理する。と設定されている。

なお、モデル作成にはケンブリッジシステマテック社の支援を受けている。
データ
モデル構築用データは、１９９０年に行われた世帯

BAYCAST―９０では目的地選択モデルからグラビ
テ ィ モ デ ル に 簡 略 さ れ て い る が、現 在 開 発 中 のMTCFCAST モデル（非集計）では、ロジ ッ ト 型分布モデルが組み込まれている。

交通行動調査に基づき、これは９，３５９世帯の平日１．交通手段選択モデル

日調査データと１，４７９世帯の平日数日間（３〜５日

交通手段選択モデルは、自動車、公共交通、徒歩、間）調査データから構成される。調査は、世帯及び自転車の４モードであり、これに乗車人員及び端末個人レベルの情報を収集する電話インタビューの後交通手段が階層になったネスティッド型になっていで、トリップベースの調査票を郵送し、出発地・到る。選択モデルの重要な点としては、午前ピークと着地・交通手段・出発時刻・到着時刻、乗車人員をオフピークの両方の所要時間とトリップ費用が用い把握している。

られていることである。交通目的の交通手段選択はゾーンは、域内１，０９９ゾーン、域外２１ゾーンの計１，１２０ゾーンであり、道路ネットワークは HOVレーン情報が入った約３１，３００リンクで構成されている。また、７００以上の公共交通路線が含まれ、午102

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００３

ピークとオフピークのどちらか一方ではなく、両方の変化に影響を受けることになっている。
．出発時刻モデル
このモデルは自宅から勤務先に向かう自動車利用

．活動報告トリップのみに適用され、以下の２つの時間帯が設定されている。
・午前６：３０〜８：３０（ピーク）に自宅から勤務先に出発
・午前６：３０前又は８：３０以降（オフピーク）に自宅から勤務先に出発（３）SFCTA の SF Model
背景１
９９０年のセンサスによると、サンフランシスコ
は、公共交通利用が全米で２番目に高く、通勤・帰宅における自動車以外の手段構成が３番目という、全米の中でも公共交通の利用率が高い都市であることが特徴である。
また、CMP では、環境改善に向けた交通需要抑制策（一人乗り自動車交通の抑制など）、公共交通利用を重視した政策が重視されている。
このような背景のもと、San Francisco Travel
Demand Forecasting Model System（以 下、SF

図−３ １日のツアーパターンイメージ

Model）は、サンフランシスコ特有の豊かな公共交通を表現し、かつ、交通政策導入効果を都市交通への影響をより正確に分析・表現できるモデルとして開発された。このモデルは、渋滞管理プログラム
２００１（CMP）に適用さている。
なお、モデル開発には、ケンブリッジシステマテックス社（Cambridge Systematics, Inc．）が関わっている。

 モデルの特徴
SF Model の大きな特徴として、ツアー単位のアクティビティモデルで構築されていることである（図−３）。モデルの中では、１日のツアーパターンを、以下の５つのツアータイプで表現している。
・自宅ベース通勤ツアー
・自宅ベース通学ツアー
・自宅ベースその他ツアー
・自宅ベースの２次ツアー
・勤務地ベースのサブツアー
主たる活動が、２つ以上の異なるツアーをもつ場
合は、行き先での滞在時間が最も長いものでツアータイプを確定している。
特徴の２点目として、図−４のモデルシステムのフローにみるように、自動車利用可能性モデルからはじまって、目的地選択モデルの結果が職場位置モ
デルに反映され、再度自動車利用可能性モデルに

図−４ SF Model のモデルシステム

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００３103フィードバックされるとともに、配分結果の交通サービスが、各モデルにフィードバックするフローとなっている点である。

要目的地の「前」「後ろ」「なし」「両側」）
・自宅ベースの２次ツアー数（３分類：「０」「１」「２以上」）

３点目に、マイクロシミュレーションモデルとしまた、３つの個人属性（「子供・学生」「就業者」「そて開発されたことである。１
９９０年センサスデータの他の成人」）でセグメンテーションしている。サを用いて、世帯人数／世帯内就業者数・世帯主年

ンプル数は、最も多い「就業者」で２，１７０サンプル、齢・世帯収入により１０８の世帯タイプに分けた合成

最も少ない「学生・子供」で５７１サンプルである。

サンプルから需要予測が行われている。

説明変数には、年齢、世帯内成人数あたり自動車 MTC の予測値との関わり

保有台数、世帯内幼児数、世帯内独身数などが適用

SF Model は、サンフランシスコ郡居住者の交通されている。

需要を取り扱い、その他の郡居住者の交通需要は、

．時間選択モデル

MTC の予測結果を活用している。

時間選択モデルは、自宅ベースツアーのためのモ ゾーンとデータデルであり、主要ツアーを始めるための自宅発時間

サンフランシスコ郡内のゾーン数 は、MTC のと帰宅するために主要目的地を出発する時間の両方ゾーン（１２７ゾーン）を分割し７６６ゾーンとし、ベを同時に予測するものとなっている。時間設定は、

イエリア全体で１，７３９ゾーンとしている。ネット

以下の５つの時間帯である。

ワークデータは、サンフランシスコの全道路と公共・早朝（３：００〜５：５９）交通路線が網路されており、５１，０００リンクから構・午前ピーク（６：００〜８：５９）成されている。

・昼間（９：００〜１５：２９）モデル構築用のデータは、その多くは１９９０年の・午後ピーク（１５：３０〜１８：２９）MTC ベイエリア交通調査データが活用され、交通・夜間（１８：３０〜２６：５９）実態をとらえるための実態調査は行われていない。

この５つの時間帯設定により、自宅発と主要目的

なお、SP 調査（サンプル数６０９）が１９９９年に行わ地発の時間帯組み合わせは１５組となる。自宅ベーれたが、変数間のトレードオフ関係の分析に止まり、ス通勤ツアーでは「AM ピーク−PM ピーク」が多結果的にモデルの変数には適用されなかった。

 各モデルの概説
．自動車利用可能性モデル

く、自宅ベース通学ツアーでは「AM ピーク−昼間」、世帯内の利用可能な自動車台数を予測するモデルることが報告されている。

その他ツアーでは「昼間−昼間」の組み合わせが多い。ツアータイプと時間帯選択には密接な関係があであり、「自動車保有なし」「１台保有」「２台保有」「３

．目的地選択モデル

台以上」の４選択の多肢選択ロジットモデル（ML）

目的地選択モデルは、ツアーベースの目的地選択から構築されている。モデル は、１９９０年 の MTCモデル（職場位置モデル）と、トリップベースの目調査データの１，２４４サンプルを活用している。説明的地選択がモデルに分けられ、ツアーベースの後に変数としては、世帯属性データ（世帯内成人数、世トリップベースの目的地選択が予測される。ツアー

帯内就業者数、世帯収入）、交通サービスレベル（自タイプに応じて８つにセグメントされている。

宅から勤務地までの自動車所要時間、公共交通と自（ツアーベース）動車の所要時間比、勤務地の駐車費用）等が適用さ

・自宅ベース通勤ツアーの主要目的地れている。

．１日行動パターンモデル

・自宅ベース通学ツアーの主要目的地

１日行動パターンは、以下のようなツアーの特性

・勤務先ベースサブツアーの主要目的地の組み合わせを加味し計１６タイプに分けている。
・自宅ベースツアーの目的（４分類：「通勤」「通学」「他」「なし」）
・自宅ベースのトリップチェーンタイプ（４分類：ツアーの中の立ち寄り場所の位置により主104

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００３

・自宅ベース他ツアーの主要目的地（トリップベース）・自宅ベース通勤ツアーの立ち寄り場所
・自宅ベース通学ツアーの立ち寄り場所
・自宅ベース他ツアーの立ち寄り場所
・勤務先ベースサブツアーの立ち寄り場所

．活動報告説明変数としては、OD ゾーンダミー（例えば、「O&D がともに CBD ダミー」等）、OD サービスレ

４．おわりにベル、交通手段選択のログサムなどが適用されていサンフランシスコ湾岸地域においては、広域行政る。サンプル数は最も少ないセグメントで１２０（勤組織が組織され、地域計画については ABAG、交務先ベースサブツアーの立ち寄り場所）、最も多い通計画について MTC が、相互に関連をもちながらもので１，６２７サンプル（自宅ベース通勤ツアーの主広域的な計画にあたっている。自治体においては、要目的地）となっている。

これら広域行政組織による需要予測値や計画を受け、なお、目的地のゾーン数は４０ゾーンに集約され、計画を策定している。

モデル推計がなされている。

本稿では、広域行政組織、および自治体において．交通手段選択モデル策定された交通需要予測モデルについて報告した。

交通手段選択モデルは、ツアーベースでは計６手

その結果、SF Model ではツアー単位のアクティビ段、トリップベースでは計１１手段の選択肢となっティモデルを構築しているなど、わが国の交通計画０が「公共交通」が一本であるている。BAYCAST―９の実務では採り入れられていない先進的な手法を用のに対して、SF Model の公共交通は、トリップベーいていることがわかった。レポートには、モデル構

（２）

（３）

（４）

（カルトレン 、スで BART 、MUNI 、プレミアム

築に要した期間は構築に１年、検証に半年を要した

高速バスなど）、バスの４手段に分けられている。

ことが述べられているが、基礎研究を含めた準備期

ツアーベースの手段とトリップベースの手段との間を含めると、相当な期間を要することは想像に難関わりを表−１に示す。ツアーベースの「自動車−くない。交通計画に携わる者として、わが国の実務運転」は、主として自動車（運転）でなされたツアーにおける新たな需要予測モデルの開発の必要性を感であり、トリップベースの「一人乗り運転」「２人乗じられずにはいられない。

り＿運転」「３人以上乗車＿運転」「徒歩」を内包する。

今後とも、最新の予測手法について注視していくとともに、モデルの内容についてさらに深く読み解

表−１ ツアーとトリップの交通手段関係
Trip Mode
Drive Alone
Share-２
Share-３＋
Walk
Bike
Walk-Local
Walk-MUNI
Walk-Premium
Walk-BART
Drive-Premium
Drive-BART

Driver
X
X
X
X

Walk

X

Tour Mode
Bike Passenger Walk-X
X

X
X
X
X

X
X
X
X
X
X
X
X

き、また、レポートでは読みとれないモデル開発への体制などについて確認し、得た知見をパーソント
DriveX
X
X
X
X
X
X
X
X
X

リップ調査など、国内の交通計画に少しでも早く応用していきたいと考えている。
SFCTA の資料は、ヒアリング結果を手がかりに、ホームページ上で調べたものである。SF Model のレポートは、約４００ページにも及ぶが、本稿の内容は、主に概要（エグゼクティブ・サマリー）に記述されている内容を中心に整理したものである。そのため、モデルの全体像を理解するには不十分な点が幾つかある。この点は、今後の課題としたい。

説明変数には、乗車時間、待ち時間、立ち寄り回数、ゾーン歩行環境データ（安全性、都市活力など）、補注

費用（現金支払い）、世帯属性（世帯人数、世帯員（１）CMP：交通状況を改善し、自動車交通による環境年齢など）が適用されているが、駐車料金のような影響を縮小するための計画であり、１
９８９年及び政策変数が組み込めなかったことが報告されている。

１９９０年にカリフォルニア議会において総括的な輸

なお、ツアーベースの交通手段選択モデルの適用時

送関係法令の一部として法令化された。には、分布モデルの前であるため、交通手段選択モ（２）BART：湾岸地域を結ぶ高速鉄道

デルの交通サービス水準には立ち寄り先のサービス（３）MUNI：ここではサンフランシスコ市交通局が運水準が反映されていない。

行している LRT（MUNI Metro）を指す（４）カルトレイン：サンフランシスコとサンノゼを結ぶコミューター鉄道

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００３105

謝辞Land use Information System), Working Paper 91-

本稿は、国土交通政策研究所からの受託業務の成果5, 1991を一部とりまとめたものである。調査にあたっては、

２）C. L. Purvis (1997), Travel Demand Model for the

桐山孝晴氏（現国土交通省国土技術政策総合研究所）を

San Francisco Bay Area (BAYCAST-90) : Techni-

はじめとした国土交通政策研究所の方々にヒアリング

cal Summary, Metropolitan Transportation Com-の機会を与えていただいた。また、本稿を整理するにmission

あたっては、東北芸術工科大学助教授の吉田朗先生に

３）土木学会，道路交通需要予測の理論と適用アドバイスをいただいた。ここに記して、これらの方々編利用者均衡配分の適用に向けて，２００３

第１４）San Francisco County Transportion Authority :に感謝申し上げる。

Sna Francisco Travel Demand Forecasting Model
Development Final Report, 2002

参考文献
１）Association of Bay Area Governments (ABAG) :５）カリフォルニアにおける渋滞緩和プログラム，道路，The Basics of POLIS (Projective Optimization

文献抄録，p７４−７５，１９９２年９月号

２００
３年海外出張一覧
目106

的出 張 先出 張 者

期

間TRB（参加発表・PI 小委員会報告）

ワシントン DC

矢嶋 宏光

２〜１／１
６
１／１

IIASA ワークショップ（報告）

ウィーン

神成 陽容

８〜１／２
４１／１

ドイツにおける都市交通政策情報収集

ベルリン、デュッセルドルフ

高橋 勝美、荒井 祥郎

６〜３／２
２／１

PI 実施事例等視察

バッファロー、ボストン、デンバー、ラスベガス矢島７
３／８〜３／１

UITP（公共交通国際連合）参加

スペイン、ドイツ、ベルギー

秋元 伸裕

５／４〜５／１
３

IFHP 世界大会参加

ロンドン

黒川

洸

０〜６／３
５／３

隆、矢嶋 宏光

NCTS TSSP１０周年記念行事参加

マニラ

黒川洸

２
７／９〜７／１

TRB（小委員会発表）、PI 業務打合せ

ポートランド、サンフランシスコ

矢嶋 宏光

４〜７／２
２
７／１

ソウル市ロードプライシング調査

ソウル、プサン

８〜７／３
１
毛利 雄一、高橋 勝美、 ７／２
佐藤 徹治

世界の道路行政視察

東欧（ウィーン、ブダペシュト、ドブロニク、ザグレブ他）

国久荘太郎、大熊 久夫

８／７〜８／１
６

国際都市気象学会（発表）ロッズ（ポーランド）

神成 陽容

８／３
１〜９／６
０／１
３
１
０／３〜１

IFHP 参加

ウィーン

黒川

世界道路会議出席

ダーバン（南アフリカ）

矢島隆、西村趙勝川

洸

中国環境科学学会大気環境分会年会出席

南寧

神成 陽容

１０／２
４〜１
０／２
７

第６回日中韓 LTP プロジェクト専門家
会議出席

済州島神成 陽容

１／６
１
１／３〜１

７〜１
０／２
８
巧、 １０／１

第１０回 ITS 世界大会出席（発表）マドリッド

牧村 和彦、中嶋 康博

１
１／１
５〜１
１／２
１

日韓都市開発協力会議（分科会で発表）

ソウル

鈴木 奏到

７〜１
１／２
１１
１／１

NACOTA 北京会議出席（発表）

北京

趙

０〜１
２／１
３
１
２／１

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００３

勝川