研究報告

第４回仙台都市圏パーソントリップ調査の交通需要予測システム
A Report of Demand Forecast System for the 4 th Person Trip Survey in Sendai Metropolitan Area
小島浩＊

吉田朗＊＊

松井浩＊＊＊

村上智章＊＊＊＊

馬場剛＊＊＊＊＊

By Hiroshi KOJIMA, Akira YOSHIDA, Hiroshi MATSUI, Tomoaki MURAKAMI and Tsuyoshi BABA

１．はじめに仙台都市圏（仙台市を中心とする２０市町村）の市街地の郊外化とモータリゼーションは、１０年前に実施された第３回仙台都市圏パーソントリップ調

近年、TDM 施策や郊外化した市街地の土地利用コントロールなどが交通政策の課題となっています
が、政策変数が限定された４段階推定法は、このような政策課題の評価ができません。
また、４段階推定法は、人間の行動論に依拠せず、査（以下、PT 調査）と比較して着実に進展してい個々に独立した４つのサブモデルは行動論的一貫性ます。さらに、世界的に未経験な人口減少社会の到を持たないことが、４段階推定法の問題点として挙来を間近に控え、都市構造及び社会経済状況の見通げられます。

しは、益々難しいものとなっています。

このようなことから、仙台都市圏では第３回 PT

このようなことから、仙台都市圏総合都市交通協

調査において、人間の行動論に依拠した合理的な需議会では、これまでの固定的なひとつの都市構造の要予測モデルを構築しました。このモデルは４段階想定のもとでの都市交通計画アプローチの見直し機推定法の問題を解消し、同時にこれまで適切な需要運が高まり、平成１４年度から第４回仙台都市圏 PT

予測が困難だった公共交通旅客の予測や、土地利用調査を実施しました。

コントロール、駐車政策の影響を評価することを可その分析アプローチは、自動車依存の都市交通の能としました。

脱却を目指し、都市構造と交通の一体化のあり方を

第４回 PT 調査では、幅広い交通政策の効果計測検討したこと、公共交通を重視した計画・評価体系にふさわしい需要予測モデルの構築に向けて、第３にしたことが特徴となっています。

回 PT 調査のモデルには取り入れられなかった運賃

このような中で、予測評価の面では次のような取り組みを行いました。などの交通費用や、より詳細な地域特性を反映するモデルの構築に取り組みました。

まず、土地利用状況（線引き）に配慮し、かつ、この１０年間のパーソナルコンピュータの著しいバス交通の予測評価に対応すべくゾーンサイズ及び進歩と GIS 技術の進歩を背景に、予測の基本単位ネットワーク体系を見直したこと、次に、異なる人となるゾーン数を飛躍的に増やし、詳細な交通サー口配置パターンの都市構造の交通需要を論理的に予ビス水準を用意したことにより、全体に説明力を増測し、料金施策を含めた各種交通ソフト施策に対応し、適用性や信頼性を向上させたモデルを構築するした需要予測モデルを構築したことです。

ことが可能となりました。

本稿は、第４回仙台 PT 調査の第４回委員会資料から、交通需要予測体系の要旨を報告するものです。

２．需要予測検討の技術的な背景
需要予測の標準的方法である４段階推定法は、半世紀以上前のアメリカで、１９５０年代の統計手法と計算機の性能の下で開発されたものです。

３．第４回仙台 PT 調査の需要予測体系
需要予測手法は、推計過程から２つに大別されます。先ず、ゾーン間の人の動きを予測する需要予測モデルと、経路を予測する配分シミュレーションに大別されます（図−１参照）。
需要予測モデルは、確率的選択行動を表現した交＊東北事務所 ＊＊東北芸術工科大学 ＊＊＊情報システム研究室 ＊＊＊＊交通政策研究室 ＊＊＊＊＊環境資源研究室

104

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００５

．活動報告
通行動モデルを核にしてモデルから構成されています。

表−１ ゾーンサイズ

配分シミュレーション手法は、従来の自動車交通ゾーン数（域内）配分とあわせて、バス利用者を各系統に割り当てる

第３回 PT

２３６５７００人／ゾーン（内仙台市１６４）

第４回 PT

１８２５８００人／ゾーン（内仙台市１０２３）

バス運行系統配分モデルを構築し、リンク別バス利用者数を推計しました。

ゾーン規模（２）ネットワーク
現況の交通ネットワークは、個々の交通機関のシミュレーションに対応すべく、４つのネットワークを作成しました。
道路ベースのネットワークは、平成１４年全国デジタル道路地図から、都市圏内の全道路（幅員３m以上）を網羅した「全道路ネットワーク」を先ず作成し、このネットワークから、「幹線道路」「バス」「徒歩自転車」ネットワークを作成しました。

図−１ 第４回仙台 PT・需要予測手法の全体構成

４．予測の前提条件

図−２ 第４回仙台 PT の交通ネットワーク（１）ゾーン
第４回 PT 調査では、第３回 PT 調査で２３６ゾー

表−２ 現況ノード数とリンク数ンであったゾーン数を、１８２５ゾーン（予測時は、ノード数（千ノード）離島部分は集約し１８２１ゾーンとした）に区切っています。
ゾーンを分割した意図は、以下の３点が挙げられます。
予測の基本単位となるゾーンは、都市計画に定全域

リンク数 （千リンク）
全道路
幹線道路
ネットワーク ネットワーク

３３．
３４５．
６２０．
９域内２８．
０４０．
１

１
５．
４

域外

５．
３

５．
５

５．
５

められた土地利用に整合させた上で、人口フレーム等が設定されることが望ましいため、都市計画区域及び市街化区域の境界線でゾーンを分割しました。

交通サービス水準のゾーン間所要時間は、ゾー

５．交通需要予測モデル（１）生成量モデル
生成量モデルは、都市圏全体の１日あたりの目的ン内の代表的な一つのポイント（ゾーン中心）別総トリップ数を推計するものであり、「生成原単間の所要時間で計測されるため、ゾーンサイズ位法」を用いています。

を小さくすることにより、ゾーン間所要時間な「産業構造の変化（３次産業の進展）」、「モータリどの測定誤差は小さくなり、より精度の高い交ゼーションの進展」及び「高齢化の進展」など、社通行動モデルの構築が可能となります。

会潮流変化を反映できるものとなっています。

数を推計するために、バス停に対応してゾーン（２）発生量モデル

バス運行系統配分モデルによるバス停間利用者
サイズを小さくすることが望ましい。

発生量モデルは、各ゾーンから発生するトリップ

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００５105

数を目的別に推計するものです。モデルは、夜間人口や従業人口、土地利用を表す要因を考慮した線形式としました。
表−３ 発生量モデルの説明要因

図−３ 仮定した交通行動のプロセス   
また、交通手段２、３についても同様です。この   が満たされます。

モデルでは、 （３）交通行動モデル
交通行動モデルは、発生量モデルからの目的別の発生トリップ数を受けて、そのトリップが目的ごと

ｂ）交通行動モデルの特徴に「 どこへ行き」「 どの交通手段を利用し」「○交通施設整備による効果計測が可能

駅端末交通手段

鉄道の場合どの経路を利用し」「交通施設整備、バス施策などの交通政策による効は何を利用するか」という４つの過程に分けて推計果計測が可能です。
○都市構造の変化による分布交通を表現できるするものです。

夜間、従業人口などの人口配置に違いによる交通ａ）交通行動モデルの構造パターンの変化を表現することが可能です。

交通行動モデルは、目的地までの全ての交通条件○P&R 等鉄道端末サービスの改善を反映できるを意識して人は行動するという仮定に基づいて、図鉄道端末における P&R や端末バスのサービス改−３のような一貫性のある交通選択構造を仮定とし善による効果計測が可能です。
○運賃・料金政策の計測が可能たものとなっています。
交通行動モデルは、交通手段選択を例にとると、交通手段選択モデル（代表、駅端末）及び鉄道経仮に３つの交通手段を想定した場合の効用は、それ路選択モデルの説明変数に料金が組み込まれ、料ぞれ次のように表されます。

金施策など幅広い交通政策の効果計測が可能です。



ここに、 ， ， は係数（パラメーター）、 ， ，は説明変数になります。

ゾーンが細区分されたことにより、地域の特性をモデルで表現することが可能となり、地域の社会       

経済変化を交通量予測に反映できるようになりました。



交通手段１を利用する割合  が以下の式で表されます。

106○地域特性の変化を反映できる

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００５

次頁表に、各モデルの説明変数とパラメータの符号を示します。

．活動報告表−４ 分布モデルの主な説明変数と内容

また、高速道路交通量の推計にあたっては、高速道路料金を時間に換算して行う時間評価値を用いて推計を行いました。分割回数は１０回とし、分割比は均等としました。
（２）バス運行系統配分モデル
バス運行系統配分モデルは、交通行動モデルで推計されるゾーン間のバストリップ数を、ゾーン間のバス交通サービス水準を踏まえて、バス系統へ割り表−５ 代表交通手段選択モデルの主な説明変数と内容付けるものです。
割付方法（配分モデル）は、最短バス経路への割付としました。

７．モデルの現況再現力テスト
モデルによる推計されたトリップ数を実績値（第４回 PT 現況値）と比較し、モデルの再現力を確認しました。
確認方法としては、代表交通手段と分布の面から都市圏トリップ数のチェックを行いました。
結果として、総じて現況再現状況は良好であり、信頼性の高いモデルを構築できたことが確認されま
表−６ 鉄道経路選択モデルの主な説明変数と内容した。
移動距離別のトリップ数の再現状況を確認したグラフを、下図に示します。トリップ長が短い部分でやや過小推計となっていますが、総じて再現状況は良好でした。

表−７ 端末交通手段選択モデルの主な説明変数と内容

６．配分手法（１）道路交通の配分

図−４ 目的別トリップ長分布別トリップ数の現況再現

自動車配分モデルは、各種手法を比較検討した結
果、交通量と所要時間の関係を表す式（QV 式）を予め設定し、ゾーン間自動車トリップ数を最短経路に割り付けた容量制約付き分割配分を適用しました。

８．評価指標構築した需要予測モデルにより、下表のような評

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００５107

表−８ 都市交通の目標からみた評価指標

用し、「住みやすさ」を表現する「生活の質」評価モデルを構築しました。
このモデルにより、地域の交通環境の変化が、その場所の居住地満足度にどのように影響を及ぼすかを把握することができます。
モデルでは、満足度という主観的データと居住地及び周辺環境を表現する客観的データとを関連づけ、「住みやすさ」を潜在的な因子で表現しました。

価指標を、シナリオ別に比較評価することが可能となりました。

図−５ モデルのイメージ

９．その他のモデル（１）環境（NO２ 濃度）の評価（評価結果）

需要予測モデルによる交通量予測値を活用して、NO２ 年平均濃度分布を予測するための拡散モデルを生活の質を表す以下の５つの潜在変数を確定しました。

構築しました。都市圏各地の大気汚染測定局濃度の「安全性」「アクセシビリティ」「モビリティ」「居再現計算を行い、本モデルが実用的な予測モデルで住快適性」「近隣快適性」あることを検証した上で、NO２ 濃度の予測を行いま

ここでのアクセシビリティとは、目的地（例えばした。

大型店、病院など）への近接性を表すものであり、（評価結果）

モビリティとは、目的地を特定しない中での動きや２０２
５年における NO２ 濃度分布予測の結果、今後すさを表現するものです。の自動車排出規制強化により、現況に比べて NO２

この結果から、上記の５つの潜在因子の中で、施汚染は相対的に改善されることが予測されました。

設などの近接性を表す「アクセシビリティ」が、総しかし、仙台都心部では、環境目標を超過する地合的な居住地満足へ与える影響が相対的な高いこと域が依然として残り、２０２５年においては周辺部幹が見出されました。

線道路においても軽微ながら環境目標を超過する区

また、自動車走行台キロの増大は、「安全性」と間が残るものと想定されることが見出されました。

「近隣快適性」を低減させることが見出されました。
さらに、夜間人口密度や従業者数密度の増大は、

表−９ NO２ 濃度評価結果
評価項目

現況（２００２）「近隣快適性」にマイナスの影響を及ぼしているこ
将来（２０２５）

これらの結果は、コンパクトな都市は、アクセシ面的評価
環境目標超過面積とが見出されました。

２１４．
０km

２２．
３km

ビリティを高め総合的な居住地満足度を高めること

超過地域夜間人口４０，３００人

９，１００人が期待されることを示し、さらに満足度を高めるに超過地域昼間人口

１７８，５００人

１２４，７００人

は、過度な自動車集中を抑制し、人口集中地域の居住環境改善へ配慮した都市計画的な取り組みの必要（２）生活の質の評価
平成１４年度意識調査・居住地満足度データを活108

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００５性を示唆しているものです。
なお、将来の居住環境データを設定することに．活動報告表−１
０ 生活の質モデルの推計結果（測定方程式）

１
１．おわりに仙台都市圏総合都市交通協議会は、本稿で報告した交通需要予測手法による予測評価結果を踏まえ、都市の持続的発展を交通面から支える「都市交通の提言書」を平成１７年１２月に取りまとめました。
図−６は、この提言書の中で、公共交通を中心として、自動車を「かしこく」使う持続的な都市圏を目指すことを図に表したものです。

表−１
１ 生活の質モデルの推計結果（構造方程式）

最後に、本需要予測手法が、PT 調査をはじめ、その他の実効性ある計画・構想に十分活かせるよう、引き続き技術面な側面に改良を加え、さらなる研鑽を重ねたいと思います。

よって、今後、生活の質モデルによる将来評価が可能となります。

１
０．技術面の今後の課題
技術面の今後の課題として、以下のようなものが図−６ これからの都市構造の誘導と交通挙げられます。
TDM 施策を実施した場合、就業者は、通勤時の謝辞：本稿は、仙台都市圏総合都市交通協議会で検交通サービスだけでなく、帰宅時の交通サービス討されたものの中から、技術的側面を中心にとりまも考慮し交通手段選択の意思決定を行っています。

とめたものです。技術的検討にあたっては、技術検

このため、今後の発展的な交通行動モデルは、個々討部会・部会長であります原田昇東京大学教授よりのトリップの予測だけでなく、前後のトリップ、ご指導・ご助言をいただきました。また、調査全体さらには１日の行動パターンそのものを予測しての遂行にあたっては、協議会事務局である宮城県土いくことが望ましいと考えられます。

木部都市計画課及び仙台市交通計画課の皆様及び関少子高齢社会を迎え、今後、交通施策のターゲッ

係機関の皆様には、調査検討する機会を頂いた上、ト層を層別化・特定化していくことが望まれます。

貴重なデータを提供して頂きました。ここに記してこれに対応し、多様な個人属性を考慮したモデル感謝の意を表します。

への発展が必要と考えられます。

交通の利便性が高くなる地域には、その場所に移

参考文献

り住んだり、新たに事業所が立地したりします。

１）仙台都市圏総合都市交通協議会：第４回仙台都市

長期的予測のためには、交通利便性を反映した人

圏パーソントリップ調査第４回委員会資料，２００５

口移動と施設立地を、交通サービスの面から説明できるモデル体系が必要と考えられます。

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００５109