一般論文

移動体通信機器を用いた都心歩行者回遊行動のモビリティ指標化に関する基礎的研究
A Study on the Evaluation Indices System for Measuring Pedestrian Mobility in the Central Urban
Areas Using Personal Communication Tools
中嶋康博＊

牧村

和彦＊

西山良孝＊＊

矢部努＊＊＊

及川潤＊

By Yasuhiro NAKAJIMA, Kazuhiko MAKIMURA, Yoshitaka NISHIYAMA, Tsutomu YABE and Jun OIKAWA

宅を出発し帰宅するまでの一連のマクロ的な交通行

１．はじめに動を把握することも可能である。ただし、都心内と国土交通省では、まちづくり交付金を新設し、全国の都市の再生を効率的に推進することが謳われている（閣議決定：平成１６年２月３日）。そこには、いう比較的狭い地区を対象に電子デバイスを用いた歩行回遊行動に関する指標の研究はない。
そこで本研究では、都心部といった比較的狭域都市整備計画を作成し、事業中や事業後には計画目の地区を対象に、歩行者の回遊行動に着目した評価標の達成度合いをアウトカム指標にてモニタリング、指標を提案し、評価を行うこととなっている。そこで、今後、フリスを選定するために各種電子デバイスの基本特性をンジ駐車場の整備やトランジットモール等の事後評分析するとともに、価等は、都心の施設内外の歩行者回遊行動を正確にデータを用いて、提案した評価指標の算定を試み、計測、評価を行い、事業計画にフィードバックさせ歩行者回遊行動調査への適用可能性を検討することていくことがより重要となってくる。

を目的とする。

その指標算定に適切な電子デバイ
電子デバイスにより取得した

一方、これまで中心市街地における基本計画の立案や施設配置の事後評価を行う上では、歩行者の基礎的な行動特性を十分把握されているとは言い難い。

２．新たなモビリティ指標の提案

従来の都心の歩行者回遊行動の把握には、アンケー

都心来街者の一般的な歩行者回遊行動は、図−１

ト用紙による記述式調査やヒアリング調査などが一に示すように、鉄道駅、バス停、駐車場等の都心と般的に行われていた。これら調査を歩行者交通計画の交通結節点から回遊行動が始まり、施設間、施設や施策の評価に活用するためは、立ち寄り先の情報内を経由し、最後に再び交通結節点にて都心から離のみならず、経路情報の把握も重要となる。しかし、れる。ここでは、これら一連の歩行者回遊行動を再これら情報を把握する場合には、被験者の調査負担現し、時間の観点から新たな評価指標の提案を行う。

や記入アンケートのコーディング、エディティング、パンチング等に多大な時間と費用が費やされる。そのため多くの実態調査では、経路情報等を把握することはほとんどなかった。
一方、近年の GPS（Grobal Positioning System）
や PHS（Personal Handyphone System）等に代表される移動体通信機器（以後、電子デバイス）の技術的発展はめざましく、歩行者の回遊行動を把握する試みが行われ始めている１）、２）。電子デバイスの利用は、それを所持するだけで立ち寄り施設や経路に関する歩行者回遊行動を、位置、時刻、施設 ID 等のデジタルデータとして把握できる特徴をもつ。そのため、都心内のミクロな回遊行動のみならず、自＊交通研究室

22＊＊東北事務所＊＊＊横浜国立大学

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００３

図−１ 都心回遊行動のパターン化とモビリティ指標の概念図

．論 文
従来の時間に関する評価は、ほとんどが都心滞留時屋外、屋内、ガード下、地下街等の場所別にルート間のみであった。これでは、その滞留時間が施設内、を設定し、そのルートを４つのデバイスを所持した施設外、または移動中、休憩中なのかが不明である

被験者が歩行回遊する方法にて行った。その概要をため、都心を評価するための魅力を十分に再現でき表−１、図−２、３に示す。

ない。
そこで、本研究では都心の評価指標として、従来の都心内の滞留時間を施設内外で細分化した施設内表−１ 調査の概要
項

目

内

容

滞留時間と施設外滞留時間を提案する。また、滞留

実 施 日 ２００２．
２．
２（土）
、９（土）

時間を行動状態に細分化した移動時間と休憩時間と被験者数して提案する。その式は式（１）〜（３）に示す。

４つの電子デバイス GPS、PHS＋加速度計※１、gpsOne 対利用機器※２）
応型携帯電話、電波タグ（パッシブタイプ）

・滞留時間（施設外、施設内）




・移動時間（施設外、施設内）





・休憩時間（施設外、施設内）

  （１）      

 ： 施設外、 施設内
 ：来街手段 被験者属性 場所 の滞留時間：来街手段 被験者属性 場所 の出時間：来街手段 被験者属性 場所 の入時間 ：来街手段 被験者属性 場所 の移動時間
 ：来街手段 被験者属性 場所 の休憩時間
  ：来街手段 被験者属 性 場 所 、 回 目休憩終了時間
 ：来街手段 被験者属 性
休憩開始時間デ ー タ取得間隔・GPS：１秒、・PHS：１
５秒、・gpsOne：任意（施設到着・出発時に取得）、
・電波タグ：任意（受信機の設置箇所通過時に取得）

ル ー ト・A：西ルート、・B：東ル ー ト（地 上，屋 内）、
・C：天 神
地下街ルート（地下）、・D ルート：中洲川端ルート（地上）備

電波タグ、リーダの設置箇所
・岩田屋 Z-side、
・新天町商店街（２）（３）

成人男性１名考※１：PHS＋加速度計は PEAMON（（株）
都市交通研究所、（株）
アイ・ティ・リサーチ社が開発した交通行動を把握する機器（PHS と加速度センサが内蔵、データ収集はオフライン形式））を利用。
※２：電波タグは、電波タグ受信機を設置した箇所を電波タグと所持した被験者が通過すると受信機側にデータが把握される機器。

場所 、 回目

３．電子デバイスの基本特性分析２にて提案した新たな評価指標を算定するためのデータ把握は、電子デバイスの利用が有効な手段の一つであると考える。以下では、場所と時刻を同時に把握が可能である代表的な電子デバイスとして、GPS、PHS、gpsOne（GPS＋携帯電話）対応型携帯電話、電波タグ（Radio Frequency Identification）の４つの電子デバイスを用いて、データ収集実験を行
図−２ 調査機器

い、各種電子デバイスのデータ把握に関する基礎的特性の分析を行うとともに、都心地区への適用性について検証する。

（２）電子デバイスのデータ把握に関する基礎分析
都心地区への適用可能性を検証するため、地上、（１）データ収集実験の概要
電子デバイスを用いたデータ収集実験は、福岡市
天神地区、中洲川端地区にて行った。データ収集は、屋内、地下等の計測場所別におけるデータ取得状況としてデータ取得率と位置特定誤差の２項目について分析を行う。

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００３23

表−２ 計測場所別データ取得率
電子デバイスGPS

gpsOnePHS※

項目

図−３ 調査箇所

電波タグ

差とは、
「取得出来たデータから実際に通過した道４９８０１３８０７２０９００７９８０９３８７０３９１５取得率

７０．
７％

２３１４２２取得ログ数

２５２３１４２２１００％

取得率

１００％

１００％

１００％

１００％

取得可能ログ数

３３２９２４８６０５３２取得ログ数

２８２４０３２３１３８５である。gpsOne と電波タグは、どのような場所で

８４．
９％ ４
３．
５％ ６
６．
７％ ５
１．
７％ ７
２．
４％

取得可能ログ数

−

２５−

−

取得ログ数

−

２５−

−

２５

取得率

−

１００％

−

−

１００％

地上

屋内・ガード下間のデータ取得状況の特徴が明らかとなった。

にて GPS 端末が衛星を把握することが困難なため

０．
０％ ４
９．
１％

２５２５

表−３ 計測場所別電子デバイス別の位置特定誤差２に示す。この結果より計測場所毎に電子デバイスや地下では把握出来ていない。これは屋内や地下街

０．
７％ ５
３．
８％

取得可能ログ数※注）PHS は PEAMON（PHS＋加速度計）を指す。

データ計測場所毎の位置特定誤差の結果は、表−GPS の取得率は、地上で７０％ 程度であり、屋内

合 計

３５１
９路上への垂線の距離」にて算定を行った。
１）データ取得率

地 下

取得ログ数

データ取得率とは、「取得ログ数を机上算定上、取得可能なログ数で除した値」であり、位置特定誤上

屋 内 ガード下

取得可能ログ数

取得率※注）・きらめき通り駐車場は岩田屋 Z-side 内にあり・ルート A、ルート B、ルート C、ルート D は実際の移動経路
・電波タグ受信機は、「岩田屋 Z-side」と「新天町商店街」の出入り口等に設置

地屋 外地下

電子
デバイス

サンプル数

平均値（m）

標準偏差（m）

GPS

１０５６．
２

３７．
１

gpsOne

２５４５．
２

１９．
５PHS

１０５９．
８３７．
５

計

４５５０．
９２
９．
５

GPS−

−−

gpsOne

５５８．
１２５．
２

PHS５４
７．
３２
９．
０

計

１０５２．
７２
７．
７

GPS−

−−

gpsOne１４１６９．
２

９３．
０

PHS

４

４２．
９２０．
７

計

１８

１４１．
１

９７．
９※注）電波タグは、リーダを設置した場所がデータ取得位置であるため、位置特定誤差０m となる。

あっても１００％ である。これは、天神地区が gpsOne携帯電話の利用圏域内であること、電波タグはリー

地下では、屋内等と同様に GPS は計測不可能でダ設置箇所を通過すれば必ずデータが把握できるた

あ る。PHS の 平 均 は４２．
９m で あ る の に 対 し、めである。PHS は、地上にて８５％ 程度、屋内、地

gpsOne は１６９．
２m と約４倍も精度が低下している。

下等では地上より若干データ取得率が低下するもの

これは、gpsOne を地下で利用する場合、GPS 衛星の、都心では、場所に関係なくデータの取得が可能による位置把握が出来ないため、cdma 方式４）のみであることがわかる。

にて位置特定が行われるからである。また、地下街は、コンクリート等に囲まれているため、電波がマ

２）位置特定誤差

ルチパスにより遠くまで伝わりやすくなっている。

データ計測場所別の位置特定誤差の結果は、表−

そのため、携帯電話のアンテナ数の設置が地上に比３に示す。地上では、どの電子デバイスも位置特定

べると少なくなり、位置の特定も地下街の出入り口

誤差が４５〜６０m 程度である。屋内・ガード下では、付近にあるアンテナに集中する。つまり、遠くのアGPS は計測不可能であり、他の２つの電子デバインテナのみでデバイスの位置を把握し、実際の位置スは地上と同程度である。と把握されたデータ位置とでは大きな誤差が発生す

24

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００３

．論 文る（図−４）。また、特に PHS と電波タグには、施や、個々の施設が独自に設置している業務用無線ア

設内のフロアまで位置の特定ができることに特徴がンテナを利用することにより、その位置特定精度のある（図−５）。これは、PHS の場合、基地局の電向上が把握できる６）。電波タグは、受信機を各フロ波の通信距離が短いため、基地局が施設のフロア毎アの出入り口等に設置することで把握可能となる。に取り付けられているからである。
さらに、パワーアンテナ等の簡易アンテナの設置

３）電子デバイスの適用性の検証
都心の歩行者回遊行動調査への電子デバイスの適用を考えると、データ取得率が高く、位置特定誤差が小さく、施設の出入りの時刻が正確に把握できるデバイスは適用性が高いと言える。
１）及び ２）の結果より、データ取得率の観点からは、GPS では、高層ビルの間の狭い路地、地下街の影響より平均約４９％ となり十分なデータ取得を行うことができない。一方、gpsOne、電波タ
グは１００％ であり、どのような場所でもデータの取得が可能である。PHS は電波が十分に捉えられない箇所以外では、若干データ取得率は小さいものの全体としては約７２％ が把握可能である。
位置特定誤差の観点からは、gpsOne は地下街にて精度が地上屋内の約３〜４倍も著しく低くなってしまう欠点があり、PHS はどの場所でも４０〜６０m程度の誤差をもつが、施設内に基地局アンテナが設置されているためにどの施設にいるのか把握可能である。電波タグは、データ把握の方法から位置特定誤差が発生しない。
以上のように、本研究で比較検証した４つのデバイスのうち、データ取得率と位置特定誤差の２つの観点から都心の歩行者回遊行動調査にて適用性が高注）
・○数字は gpsOne にて計測した実際の場所．数字は計測順番号
・△は実際に取得したデータ．丸数字に対応する計測順番
号が c−＊にて記載

い電子デバイスは、PHS または電波タグが考えら

図−４ 地下街における gpsOne の位置の測定状況

７）等の位置補正技術の向上が期待されるデバdolite）れる。今回は４種類の電子デバイスに限定し比較検証を行ったが、GPS や gpsOne は今後電子基準点を 利 用 し た 位 置 補 正 や シ ュ ー ド ラ イ ド（pseuイスであるため、今後の開発動向に注目したい。

４．電子デバイスを用いた評価指標の算定
本章では、都心に適用性の高かったデバイスの中で電波タグデータを対象に指標の算定を行う。手順
は、最初に２章にて提案を行った指標を試算し、次に都心への来街者の交通手段別（自動車と地下鉄）の都心回遊行動の違いの把握を行う。

  

デ ー タ は、前 者 が２００２．
２．
２ 、３ 、９ 、１０
図−５ PHS による被験者の施設内のフロア把握状況に福岡市の天神地区まで自動車で来た約６００名の被IBS Annual Report 研究活動報告 ２００３25



験者データを用い、後者は２００
２．
１
１．
２ 、３ 、９ 、１０ に地下鉄や自動車にて来た４９０名のデータを用いる。尚、電波タグの受信機は図−６に示すようにマットタイプと簡易設置タイプの２つがあり、２月データではマットタイプ、１１月データは簡易設置タイプにてデータの取得を行っている。
（１）モビリティ指標の試算
モビリティ指標の試算は、電波タグ受信機を設置した新天町商店街及び、岩田屋 Z-side にて行った（場所は図６参照）。
尚、今回の試算は、施設内滞留時間（岩田屋 Z-side、図−７ 各施設の滞留時間比率
備考：滞留時間比率とは都心滞留総時間に占める個別施設の滞留時間割合

新天町商店街）と施設内移動時間（新天町商店街の入出時間と移動経路）について行った。それは受信が高いことがわかる。

機の設置が個々の施設（例えば喫茶店）の入出時刻を把握しておらず、正確な施設内移動時間や休憩時間の検証を行うことができないためである。

２）施設内移動時間
施設内移動時間は、移動経路も把握できる新天町商店街に立ち寄った６０歳代の家族連れ４名の被験

１）施設内滞留時間

者データを用いて式（２）より算定を試みる。

ここでは、岩田屋 Z-side と新天町商店街の両方

この被験者は、新天町商店街に１３時１５分に入り、に立ち寄った４０歳代の女性２人組と３０歳代の家族

１３時５３分に出て、約３８分間商店街の中を移動し連れ４名の被験者データを用いて、式（１）より施設ていたことになる（図−８）。これは、設置した受信内滞留時間の算定を行った。

機に蓄積されたデータを統合し、被験者の ID 情報

算定結果は、図−７に示す。各施設の滞留時間は、から被験者毎の行動データを生成し、任意の受信機両属性とも新天町商店街よりも岩田屋 Z-side の方ID（ここでは新天町商店街の全 ID）を指定するこが高く、属性毎の比較では、ファミリーの方が女性とで算定したものである。

２人組よりも岩田屋 Z-side に滞留している時間割合

このように電波タグは施設の出入り時刻を正確に図−６ 電波タグ受信機（２種類）と受信機設置箇所

26

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００３

．論 文把握できるため、特定施設内の移動時間は受信機に蓄積したデータを統合するだけで推計可能である。
また、商店街には、各街路の交差となる箇所に電波タグ受信機を設置しているため、被験者がどの経路を通過したのかを把握することも可能である。さらに、商店街中の個々の店舗やベンチ等休憩施設の出入り口等に電波タグ受信機を設置することにより、正確な施設内の移動時間と休憩時間を把握が期待できる。

注）凡例の％は全被験者に対して各施設へ立ち寄った被験者の割合

図−８ 施設内移動時間と経路（２）都心モビリティの計測
本節では、電波タグを用いて都心に来街する交通手段の違い（地下鉄と自動車）による都心での行動パターンの違いを次表に示す指標にて試みた。
尚、詳細については参考文献８を参照されたい。

注）凡例の％は全被験者に対して各施設へ立ち寄った被験者の割合

表−４ 本節にて算定したモビリティ指標
・施設間トリップの発生集中量
・トリップ分布・平均立ち寄り施設数
・施設別の立ち寄り率
・都心滞留時間（施設内外）

１）施設間トリップの発生集中量、トリップ分布
来街手段別の施設間トリップの発生集中量とトリップ分布（図−９a，b）を見ると、歩行者の歩行圏域は地下鉄利用者が一番大きいことがわかる。また、自動車利用でも都心とフリンジに駐車する場合
では、フリンジ駐車場の方が歩行圏域が広くなり、都心に駐車する歩行者は、近接する商業地のみを利用する傾向にあることがわかる。

注）凡例の％は全被験者に対して各施設へ立ち寄った被験者の割合

図−９a 来街手段別の施設別発生集中量IBS Annual Report 研究活動報告 ２００３27２）平均立ち寄り施設数
来街手段別の平均立ち寄り施設数は、公共交通利用者が約１．
６施設、都心のきらめき駐車場利用者が約０．
８施設、フリンジの安国駐車場が約１．
２施設であり、立ち寄り施設数でも公共交通利用者が自動車利用者の１．
３〜２倍程度になっていることがわかる（図−１０）。

図−１
０ 来街手段別平均立ち寄り施設数３）施設別の立ち寄り率
施設別の立ち寄り率を見ると、どの交通手段でも乗り換え施設（駅，駐車場）から最近傍施設にて最も立ち寄り率が大きくなっている（図−１１）。

※立ち寄り率＝施設立ち寄り数／全サンプル数

図−１
１ 来街手段別の施設立ち寄り率

４）都心滞在時間（施設内外）
公共交通利用者の平均の都心滞在時間は３時間半を越え、自動車利用者を約１時間上回る。また、施設内滞在時間は男性が約３０分、女性が約６０分であり、２倍程度、女性の方が長く都心に滞在していることがわかる（図−１２）。

図−９b 来街手段別のトリップ分布

28

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００３．論 文
自動車でも駐車場が都心よりもフリンジ部 、性別では男性よりも女性の方が都心での滞留時間やトリップ数が多いことが把握できた。このように電子デバイスを携帯するのみで上述のような特性が把握できることは、今後、都心活性化に際しての基礎データとして活用できると考える。
最後に、本研究の実態調査は、国土交通省九州地方整備局福岡国道事務所殿、（株）都市交通研究所李竜煥様、岡本篤樹様、（株）アイ・ティ・リサーチ、鈴木明宏様、他関係者各位にご協力頂いた。ここに
図−１
２ 来街手段別性別の都心滞留時間

５．結論
本研究にて得られた知見は、次の通りである。

参考文献
１）岡 本・近 藤・朝 倉・田 名 部：狭 域 調 査 に お け る
PHS システムによる位置特定機能の利用可能性に

中心市街地の施設整備の計画立案や、事業の評ついて，土木計画学研究・講演集 vol．
２４，２００１価を行うためには、従来の施設外のみの評価では２）牧村：高度情報機器を用いた歩行者モニタリング

都市の魅力を十分に把握できないため、施設内の行動を考慮し、更に移動時間と休憩時間とに分けて都心の評価指標を提案、定式化を行った。

 都心地区の歩行者回遊行動調査にて利用する電子デバイスは、場所毎のデータ取得率、位置特定と移動支援，交通工学第３５巻４号，２０００３）木下・田雑・牧村・浅野：都心地区における歩行者回遊行動調査とその有用性に関する研究，土木−４４，pp．１６１−１７０，１９９９．７

学会論文集 No．
６２５／４）羽藤・香川・富島・岡本・朝倉：都市内行動モデ
ル検証のための電界基配列に基づく位置特定アル誤差等の関係から、特に単体の電子デバイス利用

ゴリズム，土木計画学研究・講演集 vol．
２４，２００１の場合、データ取得率が１００％、位置特定誤差０５）羽藤・朝倉：時空間アクティビティデータ収集のm の電波タグが最も有効であり、PHS も、位置ための移動体通信システムの有効性に関する基礎特定誤差が４０〜６０m 程度あるものの、施設内フ

感謝の意を表す次第である。

的研究，交通工学第３５巻４号，２０００

ロア毎に基地局アンテナが設置されているため、

６）鈴木・西山・中嶋・牧村：PHS と自営アンテナを施設の出入りの位置把握に利用可能性が高いこと

用いた位置補正に関する研究，土木計画学研究・が明らかとなった。

講演集 vol．
２５，２００２

にて提案を行った新たな評価指標を電波タグ

７）小西・柴崎：GPS とシュードライドの利用可能範のデータを用いて算定を試みた。その結果、電子囲シミュレーションに関する研究，GPS シンポジデバイスは、指標を算定する際に有効なツールであることが確認できた。

 実際に交通手段別の都心モビリティを比較計測
すると、 自動車利用者よりも公共交通の利用 、ウムビギナーズセッション，２００１．
１１８）福岡国道事務所・IBS：平成１４年度高度情報通信技術を用いた都心モビリティ計測調査業務，平成１５年３IBS Annual Report 研究活動報告 ２００３29