交通サービス水準の知覚誤差を内生化した離散型選択モデルの開発
H01054 高田潤一郎
指導教員

１． 背景・目的
近年，既設の都市鉄道における需要予測と実際の需要分散状況の乖離に伴う混雑の偏在や，新規路線にお膨大な情報の詳細まで正確に認知することは困難なことである．物事や状況を認知する際にも個人によって認知能力の限界が異なる．

ける需要定着の遅れや需要転換が起こらないという問

刺激

題が見受けられる．この原因として現在の需要予測手

物理環境

法は実際の交通サービス水準（以下 LOS）を用いているのに対して，実際に生起している行動は，個人が知覚している LOS や習慣行動等に大きく依存しているということが挙げられる．

岩倉成志

処理過程

行動環境

行動

個人によって処理過程が異なる．
個人によって異なる行動が生起する．
図-1 物理環境と行動環境と生起行動フロー

３． 分析対象路線と使用データ

本研究では実際の LOS と個人が知覚している LOS

分析対象路線は H12 年 12 月に全線開通した都営大の差である知覚誤差に着目する．知覚誤差発生要因や江戸線とする．分析は 2002 年に本研究室卒業生である強度を心理的要因や個人属性を考慮し解明する．さら新倉らによって実施された Web アンケート結果の通勤に利用状況と知覚誤差値の関係を定量的に把握するこ

利用者 144 サンプルを用いて行なった．アンケートでとを念頭においたモデルの開発を目的とする．

は利用経路と代替経路についての知覚 LOS, 情報探索

２． 知覚誤差とその要因の考察

性向強度，満足度，個人属性などを聞いている．

２−１．知覚誤差とは

４． 知覚誤差の現状と要因抽出

知覚誤差とは実際の LOS と個人が知覚している

４−１．知覚誤差の現状

LOS との差分のことをいう．この差分がゼロ，または図-２は都営大江戸線の利用年数と所要時間知覚誤

小さい人は需要予測と同じ行動をとると予想できる．

差の関係を示すグラフである．このグラフから知覚誤

しかし差分が大きく正確な LOS を認知していない利用差が±２分以内の割合が利用年数とともに増加してい者は需要予測と異なる行動を取る可能性がある．

ることがわかる．しかし利用年数が増加しても知覚誤

２−２．知覚誤差影響要因の考察

差が減少しない利用者が多く存在しているということ

知覚誤差に影響を与えている問題として物理環境から行動環境形成過程と認知能力の限界が挙げられる．
行動環境は物理環境からの刺激を受け，独自の処理が同時にわかる．このことから個人によって異なる知覚誤差影響要因が存在していると考えられる．
４−２．知覚誤差影響要因の抽出過程を経て構築される．行動環境とは物理環境からの個人によって異なる知覚誤差影響要因を検出するた刺激による心理的要因を内包した環境である．構築さめに分析を行なった結果，心理的要因や個人属性が知れた行動環境をもとに行動が生起している．また個人

覚誤差発生，知覚誤差強度に影響しているということ個人で独自の処理過程を介しているため構築された行が統計的に判断することができた．

動環境は個人によって異なる．そのため同じ環境から５． モデルの検討の刺激を受けたとしても生起行動は個人によって異な本研究では利用経験に伴う学習を考慮するため，利る．物理環境から行動環境構築，行動生起までのフロ

用回数ごとに知覚所要時間を更新するモデルを構築しーを図-１に示す．

た．モデルは経路選択モデル(1)．効用関数(2)．逐次知覚

認知能力の限界とは個人が認知することができる最所要時間算出関数(3)で構成している．このモデルによっ小単位のことである．人間にとってごく小さい変化や，て学習過程を考慮し，前回の選択結果の影響を受けて逐次的に知覚所要時間を更新し，次回の選択を行なうという非常にミクロな分析を行なうことが可能である．

100%

8 分以上
80%

3 分〜7 分学習を考慮したモデリングのイメージを図-3 に示す．
知覚誤差影響要因として行動環境構築の際に大きな影響力を持つ「満足度」と「性別」，情報収集能力を問う「情報探索性向強度」，「所要時間が選択要因」を用

49%

依然として知覚34%40%

誤差が発生して利用年数と共に知覚誤-2 分〜2 分いる．

差±2 分の割合が増加．
20%

いた．なお初期知覚所要時間にはアンケートの知覚所-3 分〜-7 分-8 分以上0%

要時間を引用した．

0

図-２

本研究で構築した逐次知覚所要時間算出関数の特徴
として，知覚誤差が減少するファクターと，個人の特41%60%0〜0.5年

0.6〜1.5年

1.6〜2.0年

利用年数と大江戸線所要時間知覚誤差（通勤利用者）( perception error ) n = θ × (choice result ) n −1性によって逓増，低減するファクターの合成で構成さ(choiceresult ) n−2

前回の選択結果が次回の選択へ影響．

( perceptionerror )m = θ × (choice result )m − 1

正確な LOS を把握するための学習行動として知覚誤差( perceptionerror )2 = θ × (choiceresult )1

初利用状態が減少するファクターとする．
「満足度」と「性別」は( perceptionerror )1 = θ × (choiceresult )0

未利用状態「情報探索性向強度」と「所要時間が選択要因」は学習行動ではなく，その要因によっての影響が継続さ

利用前から持っている知覚誤差（先入的イメージ）

図-３学習を考慮したモデリングのイメージ減するファクターとした．

表-２

NT ：乗換回数
factor ：知覚誤差影響要因

times ：累積利用回数

α , β ,θ ：パラメータ６． 利用経験と知覚誤差の関係の考察

情報探索性向強度 0

知覚誤差67.70%
選択67.60% 確率

4

情報探索性向強度 02

情報探索性向強度 267.50%

選択確率
知覚誤差

067.40%67.30%
0た結果を図-４に示す．

選択確率67.80%︶

果を示す．推定結果を基にシミュレーションを行なっ67.90%

情報探索性向強度 210
所
要8時
間
知覚 6
誤差分ているという結果を得ることができた．表-２に推定結る．

︵モデルの推定結果から利用経験が知覚誤差に影響し女性をサンプルとす

これらの結果から「満足度」，「性別」，「情報探索性

図-４

向強度」，「所要時間が選択要因」が知覚誤差推移に微

７． まとめ30exp erience ：利用経験間が選択要因である

28

C ：費用分．満足度 4．所要時

26

W ：待ち時間1230 分．実所要時間 2024

∆ T ：所要時間知覚誤差

図-４は知覚所要時間

22

T ：所要時間×β20

exp( times )16−14( ∆ T n −1 ,( i ) ) × exp erience × factor 2 ,(i )

(3)

2t値

-0.0331 (-1.95)-0.0025 (-1.06)-0.2496 (-4.62)-0.8413 (-2.78)-0.0029 (-1.34)
0.527 (-0.68)
0.1814 （0.10）-0.1631 (-0.06)
0.1299 (0.03）
0.27

12exp( times )×α8∆ T n −1 ,( i ) × exp erience × factor 1 ,(i )

θ１
θ２
θ３
θ４θ５αβγη

10T n ,( i ) = T n −1 ,( i ) −パラメータ値

待ち時間
所要時間
イグレス時間乗換回数
費用
情報探索性向強度
満足度
女性
選択要因
尤度比

6V n ,( i ) = θ 1T n ,( i ) + θ 2W n ,( i ) + θ 3 C n ,( i ) + θ 4 NT n ,( t ) + L (2)パラメータ推定結果

4(1)exp( V n ,( i ) ) + exp( V n ,( j ) )2

Pn ,( i ) =result )m − 2

θ :パラメータ行列

れるものなので，絶対値としての知覚誤差が逓増，低exp( V n ,( i ) )(choice

前回の選択結果が次回の選択へ影響．

18

れている点が挙げられる．

利用回数に伴う所要時間知覚誤差，選択確率推移少ながらも影響しているという結果を得ることができ

本研究で構築したモデルによって知覚誤差には心理た．シミュレーション結果からは知覚誤差が減少し選的要因，個人属性が影響しているという結果を得るこ

択確率が増加していることが分かる．とができた．

さらに個人の満足度や情報探索性向強度によって

しかし既に利用経験のある利用者のアンケート結果収束速度や収束限界値が異なるという結果を得ることである知覚所要時間を，初期知覚所要時間に引用したができた．このことから LOS に関する個人の認知能力ことから，今後，初期知覚所要時間を関数を用いて推の限界を推定することができると考える．

定する方法を再検討する必要があると考えている．