倉田奨励金研究報告書｜2016 年度（第 48 回）助成■受領№1300

自動運転技術とスマートフォンの普及による交通時間価値への影響に関する研究

代表研究者

加藤浩徳

東京大学大学院工学系研究科教授

1．研究目的とができるからである。公共交通車内におけるマ交通インフラ整備の便益のうち約80%は交通時

ルチタスキングについては以前より研究が行われ間節約によるものだと言われている 。そのため、てきているが、最近では携帯電話・スマートフォ

交通時間節約便益を算定する上で使用される交通ンやタブレットPCなどICT機器の普及による影時間価値は、極めて重要な数値となっており、多響が大きいことが指摘されている。一方で、近年、

2)くの研究がなされてきた 。非業務目的の交通（こ自動運転の開発が進んでいるところであるが、自こには、通勤・通学や私事目的の交通が含まれる）動運転化によって車内で自由な活動が可能になるの交通時間価値は、理論的に、「資源としての時間と、公共交通と同様の影響が生じる可能性も期待価値」と「商品としての時間価値」の二種類からされる。

1)「純構成される 。前者は、節約された交通時間が、
3)

車内活動の活性化による交通時間価値の減少は、粋余暇」と呼ばれる無制約の活動に再分配される

交通プロジェクト評価において便益の減少につなことによって生じる価値であり、後者は、交通時がる可能性があることから、その影響について懸間節約を通じて移動中の不効用が低減することに念がなされている5)。では、移動中の活動の多様化

よって生じる価値である。交通時間価値の導出は、は、交通時間価値にどの程度の影響を及ぼすのだ交通が「派生需要」であるという仮定に基づくころうか。本研究は、自動運転化と公共交通車内にとが多い。これは、交通という行動が、非生産的おけるICT機器の利用可能性に焦点をあてて、交でかつ楽しくない行為である、という前提にもと通時間価値への影響を分析するものである。

づいている。しかし、最近、移動中の生産活動や楽しい活動によって移動による不効用が減少する

2．研究概要可能性が指摘されるようになってきている。これ

以下では、報告時点で分析が終了している、東は、交通時間価値のうち、「商品としての時間価値」

京圏の都市鉄道を利用する通勤客を対象に、ICTが減少することを意味している。

機器利用を中心に鉄道車内のマルチタスキングが移動中に行われる活動は、一般に「マルチタスキング」と呼ばれている4)。移動中のマルチタスキ

交通時間価値に与える影響の分析結果の概要を説明する。

ングは、特に公共交通においてよく見られるものである。これは、自家用車のような自分で運転し2.1 データ収集なければならない交通手段と違って、他者の運転東京圏の都市鉄道車内における活動についてイのもとで自由に移動時間を自分の活動にあてるこ

ンターネットによるアンケート調査を実施し、デ倉田奨励金研究報告書｜2016 年度（第 48 回）助成ータを収集した。まず、第一段階で、東京圏在住

ただし、𝑉𝑇𝑇𝑆 は交通時間価値、𝑓 (𝑀 , X )は交であること、スマートフォンあるいはタブレット

通時間に関する限界効用関数、𝑓 (𝑀 , X )は交通PCを所有していること、鉄道を利用して通勤して費用に関する限界効用関数、𝑀 はICT機器の利用いることを条件として5万人の調査対象可能者を可能性ダミー、X 、X はそれぞれ交通時間、交選定し、次に、東京圏の各都県の人口分布、性別・通費用に関する説明変数ベクトルである。

年齢構成分布を考慮しながら最終的に500人の被験者をランダムに選定した。調査は、被験者に対してインターネットウェブサイトを通じて2017年

2.3 モデルパラメータ推定結果パラメータの推定結果の一例を示したものが表1である。これらよりMNLとMXLともに平均値に7月12、13日に実施された。
調査項目は、性別、年齢、収入、職種などの個ついてはほぼ同一の推定結果となっており、モデ

人属性、発駅、着駅、利用鉄道経路、鉄道利用頻

ル全体の適合度も大きな差がないことが読み取れ度などの鉄道利用通勤に関する情報、通勤時の鉄る。また、モデルの適合度はいずれもρ2値が0.17

道車内における活動、および複数の仮想的な状況程度であることから、モデルの説明力は一定程度下における鉄道経路の選択意向（SC調査）の4種あると判断できる。次に、個々の変数の推定結果類から構成される。SC調査においては、所与の発をみると、交通時間と交通費用にかかわる項はい駅と着駅とをつなぐ2つの経路が被験者に提示さずれも統計的に有意かつ負値となっており期待され、片方の経路はICT機器が使用可能な電波状況れる結果が得られた。これ以外にも、他のマルチにある一方でもう一方の経路は使用不可能な状況

タスキングを考慮したモデルの推定を行ったとこであるときに、異なる所要時間や運賃の組み合わろ、ほぼ同様の結果が得られた。

せのもとでどちらの経路を選好するかを、被験者2.4 交通時間価値の推定結果が回答する方式となっている。

平均値にかかわる説明変数の推定係数値を用いて、時間価値を推定したところ、ICT利用可能時

2.2 交通時間価値の推定方法
経路選択行動を離散選択モデルとして定式化し、および利用不可時の交通時間価値は、それぞれSC調査から得られた選択意向結果をもとに、モデ21.5円/分、27.8〜27.9円/分と推定された。東京圏

ルの未知パラメータを計量経済的な手法によっての都市鉄道利用者の交通時間価値に関する先行研推定した。具体的には、経路の選択行動を以下の

究6)では、15〜64歳の非高齢通勤者で37.75円/分、選択確率式で表される単純なロジットモデル

65歳以上の高齢通勤者で 29.5円/分となっている（MNL）および、個人間の選好の異質性を考慮することから、若干低めの結果となっているが、概ね混合ロジットモデル（MXL）によって定式化した。

類似した結果が得られた。最後に、以上よりICT𝑃 =exp(𝑉 )
∑exp 𝑉(1)

ここで、𝑃 は個人nが経路iを選択する確率、𝑉 は利用可能時の交通時間価値は、ICT利用不可能時の交通時間価値よりも28.8%低下することが明らかとなった。

個人nが経路iを選択することによって得られる効用関数の確定項である。これらの結果より、交通本研究の成果によれば、鉄道車内でICT利用が時間価値は以下のように導出可能となる。
𝑉𝑇𝑇𝑆=

𝑓 (𝑀 , X )𝑓 (𝑀 , X )2.5 結論(2)

可能になることによって、そうでない場合よりも交通時間価値は25〜30%低下する可能性が示され

倉田奨励金研究報告書｜2016 年度（第 48 回）助成
表1

都市鉄道経路選択モデルの推定結果（N=6,000）

モデル
説明変数
交通時間×ICT 利用可能ダミー（平均）
交通時間×ICT 利用可能ダミー（標準偏差）
交通時間×ICT 利用不可能ダミー（平均）
交通時間×ICT 利用不可能ダミー（標準偏差）
交通費用（平均）
交通費用（標準偏差）
立席ダミー
ρ2 値（McFadden’s R2）

モデル 1 (MNL)
係数
t値-0.339-12.2-0.441-12.5-0.0158

-16.1

-3.31
0.170

-15.1

モデル 2 (MXL)係数
t値-0.339-12.3-0.00215
-0.41
-0.44
-12.5
-0.00437-0.71-0.0158-16.1-0.0000768
-0.44
-3.31
-15.10.171た。価値低下そのものは理論的にすでに予想されTransportation Research Board, No.2668,ていることであるが、その具体的な低下率を実証

pp.60–77.

的に示した成果は、我が国では初めてだと思われる。今後もさらにこうした実証研究を進めること

3．発表（研究成果の発表）でエビデンスを蓄積することが必要である。

・ 加藤浩徳 (2017) 自動運転車時代の到来は道路投資の便益にどのような影響を及ぼすのか、【参考文献】
1) Fosgerau, M. and Jensen, T. L. (2003)

高速道路と自動車、Vol.60、No.11、pp.5-8。
・ 加藤浩徳 (2018) 移動中の人々の活動：「マルEconomic appraisal methodology –チタスキング」、運輸政策研究、Vol.20（ウェControversial issues and Danish choices,ブ版早期公開済み）。

presented at European Transport Conference,・ 次の論文を近日投稿予定：Kato, H., Sakashita,October 2-4, 2003, Strasbourg, France.

A., Ishibe, M, Kaneko, S: How do in-train2) 加藤浩徳(2013) 交通の時間価値の理論と実

multitasking and ICT connectivity influence

際、技報堂出版。
3) De Serpa, A.C. (1971) A theory of thevalue of travel time savings?: Evidences from
Tokyo’s urban rail commuters, planned toeconomics of time, The Economic Journal,

submitted to the 98th Transportation

Vol.81, No.324, pp.828-846.

Research Board Annual Meeting, Washington

4) Keseru, I. and Macharis, C. (2018)
Travel-based multitasking: Review of theempirical evidence, Transport Reviews, Vol.38,No.2, pp.162-183.
5) 加藤浩徳(2018) 移動中の人々の活動：「マルチタスキング」、運輸政策研究、Vol.20（ウェブ版早期公開済み）。
6) Kato, H., Fukuda, D., Yamashita, Y., Iwakura,S., Yai, T. (2017) Latest urban rail demand
forecast model system in the Tokyo
Metropolitan Area, Japan, Transportation

Research Record: Journal of theD.C., 2019.