選択肢の認知－学習過程を考慮した都市空間における経路選択機構の分析（山川佳洋, 2010）
理論談話会
交通研究室 学部四年
日下部 達哉Contents
1. 研究の背景
2. 選択肢集合の同定
3. 動的モデル
4. 学習メカニズム
5. 調査／データ概要
6. 頻出トリップ経路選択行動分析の結果
7. パラメータ推定（選択肢集合）8. パラメータ推定（認知旅行時間）
9. 個人間の異質性1. 研究の背景
 旅行者は「全ての」選択肢を比較できる（効用最大化理論）⇒ そんな訳はない。人間の処理能力を考慮した選択肢の絞り方を考える必要がある 旅行者の行動は「静的なモデル」で表現できる⇒ そんな訳はない。時間による影響を考慮した「動的なモデル」を導入する必要がある
 「交通行動の個人間での異質性」を表現できていない2. 選択肢集合の同定
 「全ての」選択肢を比較できる？？（効用最大化理論）⇒ 人間の処理能力の限界を考慮する（限定合理性）
 EBA (Elimination by Aspect)① 代替案の各属性を○×のアスペクトとする② 各アスペクトについて、代替案がそのアスペクトを持つか否かで代替案を削除していく※ 一つに絞る…選択肢の選択※ ある程度に絞る…選択肢集合の同定優先順位…
空いている＞トラックが少ない＞景色がいい優先順位…
景色がいい＞トラックが少ない＞空いている1

23

4

空いている○○

×○トラックが少ない×○○×

景色がいい○

×

○

○

1

2

3

4

空いている○○

×○トラックが少ない×○○×

景色がいい○

×○○2. 選択肢集合の同定
 １．経路を列挙する① 最短経路探索／k番目経路探索② “Gateway Shortest Path (GSP)”…OD間で特定のノードを通る、という条件付の最短経路
基準値以上の経路は却下

D

ODを結ぶ直線の垂直二等分線
O2. 選択肢集合の同定
 １．経路を列挙する③ “Kite法” (“GSP” を援用、本論文で編み出された方法)

2. 選択肢集合の同定
 ２．選択肢集合を絞り込む① EBAを援用…条件（右左折○回以内、時間○分以内、…）を満足しない選択肢を消去して、選択肢集合にする② “Labeling Approach”…経路にラベル（右左折回数、所要時間、…）を付け、各ラベルに関して最適な経路を選び、選択肢集合にする

3. 動的モデル
 静的モデル…時間の経過が結果に及ぼす影響を考慮「しない」
 動的モデル…時間の経過が結果に及ぼす影響を考慮「する」
 静的モデルによる問題点① 各時点での選択において、効用の誤差項は独立⇒ 今日の選択は、昨日の選択に全く影響されない？？
② 各時点での行動は、均衡状態にある⇒ 全員が瞬時に周りの状況に適応し、均衡が実現される？？

3. 動的モデル
 動的モデル１（系列相関モデル）…ある個人の効用の誤差項が、時系列で相関関係を持つ
行動結果確定項

誤差項（時間不変）

𝑦𝑡 = 𝛽′ 𝑋𝑡 + 𝛼 + 𝑢𝑡𝑢𝑡 = 𝛾𝑢𝑡−1 + 𝜖𝑡

誤差項
（系列相関）

誤差項が一次の自己相関を持つ

𝑦𝑡 = 𝛾𝑦𝑡−1 + 𝛽′ 𝑋𝑡 − 𝛾𝛽′ 𝑋𝑡−1 + 1 − 𝛾 𝛼 + 𝜖𝑡

3. 動的モデル
 動的モデル２（状態依存モデル）…ある個人の選択が、今までの選択に影響される
行動結果
（現段階）

行動結果
（一つ前）

確定項

誤差項
（時間不変）

誤差項（時間変化）

𝑦𝑡 = 𝛾𝑦𝑡−1 + 𝛽′ 𝑋𝑡 + 𝛼 + 𝑢𝑡

1
𝛾 𝛽 𝑋𝑡−𝑟 +𝛼𝑖 +1−𝛾𝑟 ′𝑦𝑡 =𝑟

𝛾 𝑟 𝑢𝑡−𝑟𝑟

4. 学習メカニズム
 学習メカニズム（経路選択）…OD間の旅行時間が移動者の経験の蓄積によって更新される
 学習メカニズム１（知覚旅行時間モデル）※ 仮定：経路ごとに過去n回分の旅行時間しか記憶できない① 想定最小旅行時間 𝑡𝑚𝑖𝑛 および想定最大旅行時間 𝑡𝑚𝑎𝑥 の間をL個の区間に等分する② 各々の区間にウェイト（重み付け）を定義③ 経験旅行時間を②で重み付け平均し、知覚旅行時間とする

4. 学習メカニズム
 学習メカニズム１（知覚旅行時間モデル）
𝑡𝑗,𝑚 (1 ≤ 𝑗 ≤ 𝑛)：経路mのj番目の旅行時間
𝑡0,𝑚 , 𝑡𝑛+1,𝑚 ：経路mに関して想定する最小／最大旅行時間
𝜔𝑖,𝑚 (1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑙)：経路mのウェイトi
𝑙 𝑛+1

𝑡𝑚 =

𝑙 𝑛+1

𝛿𝑖𝑗,𝑚 𝜔𝑖,𝑚 𝑡𝑗,𝑚 /𝑖=1 𝑗=0

𝛿𝑖𝑗,𝑚 𝜔𝑖,𝑚𝑖=1 𝑗=0

𝛿𝑖𝑗,𝑚 = 1 𝑡𝑗,𝑚 が区間𝑖に含まれる場合 , 0 (それ以外)

4. 学習メカニズム
 学習メカニズム１（知覚旅行時間モデル）
１０～１５（分） １５～２０（分） ２０～２５（分） ２５～３０（分）ウェイト（遅い場合を重視）

12

3

4

ウェイト（早い場合を重視）

43

2

1

所要時間11分, 12分16分, 16分

無し25分

 遅い場合を重視 … 𝑡𝑚 = 18.7
 早い場合を重視 … 𝑡𝑚 = 14.2

4. 学習メカニズム
 学習メカニズム２（本論文で編み出された方法）…効用の確定項を「認知旅行時間成分（平均に近い）」と「旅行時間変動成分（分散に近い）」に分けて考える
𝑡𝑛−1 ：経路nの前回選択時までの旅行時間の平均
𝜏𝑛−1 ：経路nの前回選択肢までの旅行時間の標準偏差
𝑡𝑛−1 ：経路nの前回選択時の旅行時間
𝑡𝑛−2 ：経路nの前々回選択時の旅行時間
𝑇𝑛 ：経路nの前回選択時から今選択までの日数
𝑡𝑡−1 ：時点(t - 1)の選択経路の旅行時間
𝛼：パラメータ4. 学習メカニズム
 認知成分のポイント１（非選択経路の旅行時間の認知バイアス）
今日の道は昨日の道より混んでいた。
① “normal” … でも、他の道のことはよく分からない。
② “positive” … 今日は、他の道も混んでいたんだろう。
③ “negative” … 今日は、他の道は空いていたのだろう。

𝑡𝑡−1
𝑡𝑡−1
𝜎 = 1 ①の場合 、②の場合 、 2 −③の場合
𝑡𝑡−2
𝑡𝑡−2
𝜎𝑛 = 1 時点 𝑡 − 1 で経路𝑛が選択された場合 、 𝜎 (それ以外)

4. 学習メカニズム
 認知成分のポイント２（忘却関数）… 𝑓 𝑇𝑛 = exp 𝛼3 1 − 𝑇𝑛
 (時点t, 経路n) を選択する際の、効用の認知旅行時間成分𝑐𝑉𝑡,𝑛= 𝜎𝑛 ∗ 𝛼1 ∗ 1 − 𝑓 𝑇𝑛
“positive” な人ほど大きな値をとり、“negative” な人ほど小さな値をとる∗ 𝑡𝑛−1 + 𝛼2 ∗ 𝑓 𝑇𝑛 ∗ 𝑡𝑛−1

時間が経っていくと「平均の」旅行時間で判断するようになる

経路を使った直後は「さっきの」旅行時間で判断することができる

4. 学習メカニズム
 変動成分のポイント１（直近２回の、旅行時間の差分）① ○○分の差があった … Δ𝑡𝑛 = 𝑡𝑛−2 − 𝑡𝑛−1
② △△の方が早かった … Δ𝑡𝑛 = 1※ 𝛿𝑛 = 1 𝑡𝑛−1 < 𝑡n−2 の場合 、 0 (それ以外) も設定しておく
 (時点t, 経路n) を選択する際の、効用の旅行時間変動成分𝑣
𝑉𝑡,𝑛= 𝛼4 ∗ 𝛿𝑛 ∗ Δ𝑡𝑛 + 𝛼5 ∗ 1 − 𝛿𝑛 ∗ Δ𝑡𝑛 + 𝛼6 ∗ 𝜏𝑛−1
前々回の方が遅かった
場合の影響はこちらで前々回の方が早かった
場合の影響はこちらでバラつきそのものの影響はこちらで

5. 調査／データ概要
松山プローブパーソン調査2004 概要
 期間
 対象時間 モニター数 情報取得端末
 トラッキング間隔

 取得データ数2004年1月26日から2月29日(35日間)
24時間
317名
GPS携帯電話のみ
40秒、１時間を越えると10分周期
車以外の移動時は10分間隔

・ダイアリーデータ数
41,198・ロケーションデータ数 1,160,857
データクリーニング(自動車トリップの抽出など)

・ダイアリーデータ数
・ロケーションデータ数

24,188596,738

N0km

松山都市圏ネットワーク図

10km

19

6. 頻出トリップ経路選択行動分析の結果
 経路選択肢の集合
通勤の経路：多い
帰宅の経路：多い通勤の経路：少ない
帰宅の経路：少ない
通勤の経路：少ない帰宅の経路：多い通勤の経路：多い
帰宅の経路：少ない

6. 頻出トリップ経路選択行動分析の結果
 最頻経路との重複率
グループ1

経路変更が多い

グループ2

20201515

中距離の迂回／短距離の複数回の迂回が多い

頻度

頻度

2525

10

10

5

500
00 .1

0 .2

0 .3

0 .4

0 .5

0 .6

0 .7

0 .80 .9

0

10 .1

0 .2

0 .3

0 .4

重複率

グループ30 .5

0 .60 .70 .80 .9

1重複率

短距離の迂回が多い

グループ42520201515

迂回，経路変更が少ない

頻度

頻度

2510105500
00 .1

0 .2

0 .3

0 .4

0 .5
重複率

0 .6

0 .7

0 .8

0 .9

100 .1

0 .2

0 .3

0 .4

0 .5
重複率

0 .6

0 .7

0 .8

0 .9

1

6. 頻出トリップ経路選択行動分析の結果
 迂回／経路変更
起終点付近で迂回／経路変更をすることが多い

250

迂回距離は短距離（最頻経路長の10%で半分）
800

100%

700
80%

200

600
500

頻度

150

60%

400
40%

300

100

200

150

0.5

00

迂回／経路変更
開始地点

0.5

10

迂回／経路変更
終了地点

20%

100
00%
0 0 .1 0 .2 0 .3 0 .4 0 .5 0 .6 0 .7 0 .8 0 .9 1
迂回， 経路変更距離

7. パラメータ推定（選択肢集合） 複雑な意思決定過程を考慮＆優れた計算性
 選択肢集合の生成法① Kite法で経路を列挙した後、EBAで絞り込む② Kite法で経路を列挙した後、Labelingで絞り込む

7. パラメータ推定（選択肢集合） 経路選択モデル：CNL

Labeling法の方が安定して結果を出せる8. パラメータ推定（認知旅行時間）
 頻出ODトリップに着目し、旅行時間の捉えられ方を考える 旅行時間…本論文で編み出された方法を用いる

8. パラメータ推定（認知旅行時間）
 忘却関数

8. パラメータ推定（認知旅行時間）
 旅行時間の差分、標準偏差8. パラメータ推定（認知旅行時間）
 非選択経路の認知9. 個人間の異質性
 “Positive” な場合今日の道は混んだ。
他の道も同様に混んだはず。
明日はいつもと違う道を使おう。

New choice9. 個人間の異質性
 “Negative” な場合今日の道は混んだ。
他の道は逆に空いていたはず。
明日は他の道を使おう。

New choice