馬車道・関内地域におけるスマート・プランニングによる施策評価の試行
すえなりこうじ末成

浩嗣1

1 株式会社 福山コンサルタント 東京支社（〒101-0033 東京都千代田区神田岩本町 4-14）

スマート・プランニングとは，個人単位の行動データをもとに，人の動きをシミュレーションし，施策実施の効果を予測した上で，施設配置や空間形成，交通施策を検討する検討手法であるとされている．本
論文では， スマート・プランニングの手法の一つでもある回遊行動シミュレーションの事例を紹介する．
具体的には，市庁舎移転に伴って周辺地域における来訪者の回遊行動の変化が想定された横浜市（馬車道・関内地域）を対象として歩行者の回遊行動シミュレーションを実施した結果を記述するものである．
なお，シミュレーションの方法や結果は，第 6 回東京都市圏パーソントリップ調査における「駅まち回遊まちづくりの分析の手引き」に掲載されたものである．

Key Words: スマート・プランニング, 歩行回遊シミュレーション, 人流データ

1. はじめに

市役所は，建築から 50 年以上が経過していたことによる施設・設備の老朽化，執務室の不足と複数のビルへのスマート・プランニングとは，個人単位の行動データ

機能の分散化による市民サービスや業務効率の低下，民をもとに，人の属性毎の行動特性を把握した上で，施設間ビル賃借料の発生，危機管理機能の強化の必要性など，配置や歩行空間等を変化させたときの行動の変化をシミュレーションしながら，施策や取り組みを検討する計画

喫緊の課題を多数抱えていたこともあり，これらの課題を解決するため，令和 2年 6月 29日に関内駅前から馬車手法の総称である．スマート・プランニングを用いるこ道駅近くに建設された新庁舎に移転している．とで，行政や民間事業者がデータに裏付けられた共通認本業務では，このような施設の移転に伴って周辺地域識を持った上で，最適な施設立地について議論することへの来訪者や市庁舎勤務者の回遊行動の変化を把握するが可能になる．また，ワークショップなど，計画に対すことを目的に，回遊行動のシミュレーション方法や結果る市民等への説明の場において，具体的なデータを示しの可視化方法を検討することとした．

た上で，複数の立地案を比較した結果の説明が可能にな

b) データの入手と活用り，施策検討の「見える化」が促進されることが期待さ

歩行回遊モデルの構築には，個人単位の位置情報デーれている．

タ（人流データ）のほか，歩行者ネットワークデータ，本論文は，第 6 回東京都市圏パーソントリップ調査の土地利用データなどが必要となる．それぞれのデータの一環としてとりまとめられた「駅まち回遊まちづくりの詳細については，以下に示す．

分析の手引き」に掲載することを目的として，横浜市① 人流データ（馬車道・関内地域）において歩行回遊シミュレーショ

過年度業務で取得されたプローブパーソン調査によるンを試行し，その結果をとりまとめたものである．

データを活用した．これは，先述の「駅まち回遊まちづくりの分析の手引き」作成のための一連の検討の中で取2. 歩行回遊モデルの構築得されたものである．

(1) 前提条件② 歩行者ネットワークデータ
DRM を基本として，公園内や河川を跨ぐ歩道橋等をa) 対象地域ネットワークに追加した．また，横浜市役所新庁舎につ構築した歩行回遊モデルは，桜木町・関内・馬車道周いては施設内を通り抜けできることを考慮して敷地内に辺地区の来訪者を対象とした．当該地区に立地する横浜ネットワークを追加した．リンクについては，延長のほ1

かに，歩道の幅員，植栽など歩行空間の整備状況，商店影響することを加味した．

街や沿線商業施設の立地に関する情報も付与した．

表-2 目的地選択モデルパラメータ③ 土地利用データ

一般モニター

都市計画基礎調査の情報をもとに，地区内の施設の配モデル

市役所勤務者

説明変数

置状況を整理した．地区内は概ね町丁目単位のゾーンに目的ゾーン

アクセシビリティ指標区分し，商業施設の件数などをゾーン別に整理した．

選択モデル（経路選択モデルログサム）

パラメータ

ｔ値

パラメータ

ｔ値

2.6*10 -1

2.89

5.6*10 -1

5.17

出 発 施 設 から 到 着 ゾーン--16.75 -4.9*10 -3 -13.91-4.1*10 -3の代 表 地 点 までの最 短 距(2) 各種データによる現状課題の分析・整理
入手した人流データや PT 調査データをもとに，地区16.75

離(m)複合商業施設ダミーの課題を分析，整理した．

1.2

3.72

1.2

市役所ダミー地区の特徴として以下のような傾向を確認した．

5.15

5.2*10Log（ゾーン面積(m 2 )）

1.0-

-1

2.39

1.0-

・エリア全体では，鉄道，徒歩での移動の割合が高い

初期尤度-893.86-986.98

・業務や買い物を主目的として訪れている最終尤度-619.54-701.88

・食事を副目的として回遊する割合が高い

修正済尤度比0.30

0.28・立寄りは関内駅周辺（400m 以内）が多い

サンプル数

299253・関内駅，桜木町駅，日本大通り駅周辺の立寄りが多い
・一方で，馬車道駅周辺への立寄りが少ないc) 経路選択モデル(3) 歩行回遊モデル

経路を選択する場合は，交差点の数が少ないことや広い回遊継続選択モデルと同様に離散選択モデルとした．
国土交通省都市局でとりまとめられているスマート・幅員であることが影響することを加味した．

プランニング実践の手引き を基にモデルを構築した．

表-3 経路選択モデルパラメータ

1)

来訪者一人ひとりが対象エリアに到着して帰宅するまでの一連の行動を，回遊を継続するか帰宅するか（回遊継続選択），どこに行くか（目的ゾーン選択），どの経路を通るか（経路選択），どれだけの時間滞在するか（滞在時間選択）の４つのモデルで推定するものとした．
移動の特性が異なる市役所勤務者とその他の来訪者で分けて作成した．また，私事目的での行動に限定した．
a) 回遊継続選択モデル

モデル

共通説明変数

経路選択モデル

パラメータt値

リンク数-4.8*10 -1-7.69

幅員の広い歩道の割合（％）

1.0*10 -22.88

初期尤度-472.36

最終尤度-428.21

尤度比0.09

サンプル数285d) 滞在時間選択モデル
生存時間モデルとした．目的地での滞在時間はエリア離散選択モデルのうち，一般的に広く用いられるロジ全体での滞在時間が影響することを加味した．エリアにットモデルとした．回遊を継続するか帰宅するかは，時到着してからの滞在時間が長いほど，次の目的地での滞間の制限が影響することから，直前の行動時の時刻を説在時間が短くなるモデルとした．

明変数として加味した．

表-1 滞在時間選択モデルパラメータ表-1 回遊継続モデルパラメータ
一般モニター
モデル

選択モデル

モデル

説明変数

説明変数

定数項

2.4ｚ値
5.04

パラメータ
3.9ｚ値
5.74

滞留時間
選択モデル

0 時からの分単位

到着時刻（分）0 時 からの分 単位での経過時間

1.1*10-3

市役所ダミー

直 前 トリップ開 始
時刻(分)一般モニター
パラメータ

パラメータ
回遊継続

私事目的

市役所勤務者-2.5*10-3--2.5＊10
3--5.19

5.19

サンプル数

市役所勤務者

Z値

パラメータ

Z値

2.84-40.62-1-2.69

3.0*10-8.1*10
177

116-4.5*10 -3 -6.22

モデルの構築に当たっては，ウォーカブルの視点で施での経過時間
初期尤度-258.54-185.83

策を評価ができるように歩道の幅員等を説明変数に設定

最終尤度-243.98-163.09

した．植栽の有無やデザイン性等についても検討したが修正済尤度比0.050.11

有意な結果が得られなかった．また，ゾーン選択モデル

サンプル数373273

では，複合商業施設のダミー変数に依存している結果となっている．ゾーン内の店舗数等も考慮したものの有意b) 目的地選択モデル
回遊継続選択モデルと同様に離散選択モデルとした．
目的地を選択する場合は，距離や複合商業施設の立地がな結果とはならなかった．来訪者の回遊行動に影響するゾーンの魅力度については定量的に評価するためのデータの入手について更なる工夫が必要と考えられる．

3.

歩行回遊シミュレーションの実施(2) ケース別シミュレーション結果
シミュレーションは新庁舎に移転した場合と移転した(1) 現況再現

跡地を開発した場合の２つのケースについて実施した．
なお，来訪者の設定には 2018 年に実施されたパーソ推定したモデルがどの程度，対象エリアの交通実態を再現できているかを検証するため，回遊継続選択モデルについては回遊選択率，目的ゾーン選択モデルについてントリップ調査の結果を用いた．設定したゾーン別の私事目的での来訪者数（総量，約 17,200 人）を交通機関別はゾーン集中量，経路選択モデルについては歩行者数にに集計し，出発地を駅・バス停・駐車場等の交通施設について推計値と実績値（プローブパーソン調査結果の集計値）との比較を行った．バラつきはあるものの概ね再割り振った．市役所勤務者は，公表資料等をもとに総量を約 6,400 人とした．

現がとれていることを確認した．

a) 庁舎移転ケース（施策１）

0%

10%

20%

30%

40%

50%

新庁舎への移転を想定したケースでは，以下の条件を60%設定した．

回遊なし

・庁舎に通じるさくらみらい橋，庁舎敷地内の歩行空間についてネットワークを追加

2トリップ

・市役所勤務者の交通需要の発生場所を旧庁舎から新庁

3トリップ

舎に移動
4トリップ

・新庁舎の低層部に飲食店やにぎわいスペースが整備されたことを考慮して複合商業施設ダミーを設定

5トリップ以上

上記の設定のもとでシミュレーションを実施した結果，

実績

項目
施策１
新庁舎ゾーンへの集中量の増加と近隣のゾーンへの波及
対象 ・旧庁舎から新庁舎への移転
施策 ・さくらみらい橋の整備を確認できた．これに伴い，周辺での交通量の増加や庁・新庁舎周辺での集中量と交通量の増加を確認
舎敷地内の通り抜けも確認できた．一方で，移転後の跡
結果
・跡地を中心に広い範囲で集中量と交通量の減少
地周辺を中心に広範囲で集中量や交通量が減少している．
⇒来訪者を、新庁舎ゾーンから周辺やエリア全体へ
課題といかに回遊させるかが重要

推計

図-1 回遊選択率の再現結果
0.2

・跡地を中

⇒関内駅周
ついて、

▼新庁舎整備による集中量の変化を推定

0.15

推計のゾーン集中量

・旧庁舎跡
（公表資料

整備前後の集中量差
整備前後の集中量差

桜木町駅桜木町駅

0.1

整備前後の集中整備前後の整備前
整備前
馬車道駅馬車道駅

新庁舎ゾーン周辺に集中
新庁舎ゾーン周辺に集中桜木町駅
桜木町駅

桜木町駅
桜木町駅
日本大通り駅
日本大通り駅

馬車道駅
馬車道駅
大岡川

0.05

大岡川

（人）

関内駅 関内駅

日本大通り駅
日本大通り駅00.05

0.10.15

大岡川

整備後
整備後
桜木町駅桜木町駅

0馬
大
岡川

（人）

馬車道駅馬車道駅

0.2

実績のゾーン集中量

関内

関内駅 関内駅
日本大通り駅
日本大通り駅（人）

図-2 ゾーン集中量の再現結果

市役所勤務者の回遊が新庁舎周辺
市役所勤務者の回遊が新庁舎周辺に転換することで、関内駅から日本に転換することで、関内駅から日本大通り駅にかけての集中量が減少
大通り駅にかけての集中量が減少

0.05

（人）

開発に
開

関内駅 関内駅

推計の道路上歩行者数（私事目的）▼新庁舎整備による歩行者通行量の変化を推定
0.04

桜木町駅桜木町駅

馬車道駅馬車道駅

新庁舎周辺の交通量が増加
新庁舎周辺の交通量が増加水辺テラスや庁舎内の通り抜けも発生
水辺テラスや庁舎内の通り抜けも発生

桜木町駅
桜木町駅

桜木町駅桜木町駅

0.03

庁舎内

庁舎内

日本大通り駅
日本大通り駅

馬車道駅馬車道駅
（人）

大 大
岡 岡
川 川

（人）

関内駅 関内駅

0.02
大岡川

▼

整備前後の整備前後の交通

整備前
整備前

整備前後の交通量差
整備前後の交通量差

大岡川

日本大通り駅
日本大通り駅

整備後
整備後

0.01

桜木町駅桜木町駅

馬車道駅馬車道駅

関内駅 関内駅

0（人）

00.01

0.02

0.03

0.04

実績の道路上歩行者数（私事目的）

図-3 歩行者数の再現結果

日本大通り駅
日本大通り駅

JRに並行する方向でJRに並行する方向では尾上町通りの増加が顕
尾上町通りの増加が顕著（人） （人）

（人）

0.05

（人）

旧庁舎跡地から関内駅旧庁舎跡地から関内駅にかけて減少
にかけて減少（人）

関内駅 関内駅

図-4 庁舎移転ケースのシミュレーション結果

関内通行b) 跡地開発ケース（施策２）

跡地開発ケースでは，庁舎移転ケースで想定した来訪跡地開発を想定したケースでは，以下の条件を設定し者数に開発による新規施設への来訪者数を上乗せしていた．

るため，エリア全体でののべ滞在時間の総量が増加して・「国際的な産学連携」，「観光・集客」に関する導入いる．また，新規施設への来訪者は対象エリア内でも滞機能が構想として位置付けられていることから，ゾーすることから，対象エリアでの滞在時間が占める割合も施策１単独の場合に比べて 8％増加（66％→74％）する

ン属性において，「複合商業施設」等を設定・公表資料に基づく用途別延床面積から大規模開発地区結果となっている．

関連交通計画マニュアルをもとに発生量（総量，約14,900 人）を設定（分・人）
2,500,000

100%

上記の設定のもとでシミュレーションを実施した結果，90%

跡地や隣接する横浜スタジアムを中心に広い範囲で集中

74%2,000,000
66%

量や交通量の増加が確認できた．対象エリア内では距離70%60%

施策２

1,500,000（公表資料をもとに開発規模を設定）が多いことから，シミュレーション上では新庁舎整備と1,000,00060%が離れた場所に位置する新庁舎では周辺に比べて増加量
・旧庁舎跡地の開発50%加を確認
跡地開発による相乗効果も生まれていることが確認でき
・跡地を中心に全体的に集中量や交通量が増加
通量の減少
エリア全体へ た．
⇒関内駅周辺など交通量の集中が予測される地域について、歩行環境への負荷の確認が重要

推定

桜木町駅
桜木町駅

1,077,335

日本大通り駅
日本大通り駅

関内駅

10%
0%
現況

馬車道駅
馬車道駅

施策２：跡地開発

全エリアでの対象エリアの割合

図-6 ケース別のエリア内のべ滞在時間の変化

4. おわりに（人） （人）関内駅関内駅

整備後
整備後
桜木町駅
桜木町駅

駅馬車道駅

本業務では，横浜市馬車道・関内地域を対象として，馬車道駅
馬車道駅

パーソントリップ調査やプローブパーソン調査をはじめ

関内駅
関内駅
日本大通り駅
日本大通り駅

日本大通り駅
日本大通り駅（人） （人）化を推定

関内駅から横浜スタジアムに関内駅から横浜スタジアムにかけての波及効果が大きい
かけての波及効果が大きい

モデルを用いて，市庁舎の移転や跡地開発によるシミ▼跡地開発による歩行者通行量の変化を推定
桜木町駅
桜木町駅

馬車道駅

桜木町駅
桜木町駅
馬車道駅
馬車道駅

日本大通り駅
日本大通り駅

馬車道駅
馬車道駅

大岡川に並行する方向では分散
大岡川に並行する方向では分散して増加（馬車道、鎌倉街道、関して増加（馬車道、鎌倉街道、関内桜通り、ベイスターズ通りなど）
内桜通り、ベイスターズ通りなど）

大 大
岡 岡
川 川

施策による影響を定量的に評価し，その結果を可視化
日本大通り駅
日本大通り駅関内駅関内駅

め，結果の取扱いや説明についてはより一層の配慮が必

日本大通り駅
日本大通り駅

要であることが想像される．

整備後
整備後
桜木町駅
桜木町駅

今回，モデル構築からシミュレーションに至る一連の

馬車道駅
馬車道駅

JRに並行する方向ではJRに並行する方向では関内駅関内駅
尾上町通りの増加が顕著
尾上町通りの増加が顕著

日本大通り駅
日本大通り駅（人） （人）横浜スタジアムの横浜スタジアムの通行量が増加
通行量が増加検討を試行したものの，実際の事業を評価するためには精度の向上や説明変数の精査が必要と考えられる．個人（人） （人）

関内駅周辺の関内駅周辺の通行量が増加
通行量が増加できることから，住民等とのコミュニケーションに有効である反面，街区や路線単位の推計結果が表示されるた（人） （人）馬車道駅

ュレーションを実施し，地域の立ち寄り人数，歩行者交通量，滞在時間を推計し，その変化を可視化した．

整備前
整備前

整備前後の交通量差
整備前後の交通量差とするデータを活用して歩行回遊シミュレーションモデ
ルを構築した．

関内駅関内駅開発による増加開発による増加

日本大通り駅
日本大通り駅

施策１：新庁舎移転

日本大通り駅
日本大通り駅大岡川

日本大通り駅
日本大通り駅

関内駅

20%

0

対象エリア

馬車道駅
馬車道駅

関内駅

1,236,100

新庁舎周辺への集客にもつながる
新庁舎周辺への集客にもつながる

桜木町駅
桜木町駅

大岡川

40%
30%

500,000

整備前
整備前

駅馬車道駅

関内駅

2,109,370▼跡地開発による集中量の変化を推定
整備前後の集中量差
整備前後の集中量差80%

関内駅関内駅図-5 跡地開発ケースのシミュレーション結果の移動特性を把握するための人流データや，地域の魅力を定量化するためのデータの取得と活用について，更なる工夫が必要であると認識している．

庁舎移転ケースでは新庁舎ゾーンの魅力度が向上し目的地として選択されやすくなることで，周辺エリア（桜参考文献

木町駅周辺など）での滞在が対象エリアでの滞在に転換

1)することが考えられる．シミュレーションの結果では，エリア全体でののべ滞在時間のうち，対象エリアでの滞在時間が占める割合が 6％増加（60％→66％）している．

スマート・プランニング実践の手引き～個人単位の行動データに基づく新たなまちづくり～【第二版】：国土交通省都市局 都市計画課都市計画調査室，
2018