自動運転車普及後のアクティビティモデルの予備的検討
AH15023

笠原 隆弘

指導教員 岩倉1．背景と目的成志

き，家を出て，家に帰るまでを 1 ツアーと考え，活近年，自動運転により人の生活が大きく変わると動パターンとしてツアーを．主要ツアーと二次ツアいわれている．従来の交通需要予測手法は個人の交ーの 2 タイプに分けている．ツアーを分類する基準

通行動に焦点を当てたものとなっている．しかし，は意思決定者の優先順位を次のように想定している．

交通行動と活動の相関を十分考慮できておらず，人仕事を最優先とし，学校，その他の活動と続く．優の活動パターンが大きく変化すると考えられる自動先順位が高い方を主要ツアー，次に二次ツアーとな運転の需要分析において，適切な手法とはいえない．

る．さらに，それぞれのツアーは時刻モデルと目的

そこで，本研究では個々の交通行動と活動の相関

地・交通手段選択モデルの 2 つで表現されている．

が考慮できるアクティビティモデルを用いて自動運

また，推計結果は就業者と非就業者に分かれて推定転の解析を行う．MIT¹⁾では，アクティビティモデ結果を示している．このモデルの利点として操作性ルを用いて，SimMobility というシミュレーションをが優れており，後の様々な研究で用いられている．

開発し，自動運転車普及後の需要予測をおこなって一方で，1 日の時刻選択モデル内の時刻の選択肢の分いる．

類に課題があり，Bowman らは，パラメータ推定の本研究では，既存の研究からアクティビティモデ際に時刻モデルを全体構造から除いた．

ルについての知見を深め，自動運転車が及ぼすアクBowman らが目的地と手段選択を 1 つのモデルでティビティの変化を表現することを目的とする．

推計していることに対し，Sasaki ら⁴⁾は，目的地と交2． 自動運転がもたらす社会・都市通手段選択を分けて推計している．また，時刻選択自動運転普及後の社会・都市の将来像について様々な研究がなされている．

モデルでは，出発時刻と帰宅時刻の組み合わせ，選択肢が作られており，Bowman らは 16 つの選択肢でBCG²⁾では，都市において自動運転タクシーをラ推計しているに対して，Sasaki らは 3 つの選択肢にイドシェアする将来を予測しており、都市の移動の簡略化し，時刻モデルを含めた推計に成功している．

半分が自動運転タクシーに置き換わり，道路上の車

一方で，生活行動をモデル化した藤井ら⁵⁾の研究の台数，事故が大きく減少し，既存の駐車場の半分では，生活に対する満足度を生活効用と考え，個人を別のスペースに置き換えられると考えている．の各活動に対する嗜好を考慮したうえで，SP データ，また，自動車そのものをオフィスやホテルとしてダイアリー調査に基づいて生活効用を表現するモデ機能させる自動車が主流になれば，移動中も様々なルを構築している．この論文では，ある一人の通勤活動ができ，人々の暮らしを大きく変える可能性が者の行動パターンに着目したモデルシステムを提示ある．

し，政策評価をおこなえることを提示している．

3．アクティビティモデルの参考例

3.2

3.1

従来におけるアクティビティモデル

自動運転を考慮した時のモデルの検討

アクティビティモデルに自動運転を考慮する場合，これまで，様々な種類のアクティビティモデルが交通手段選択肢の自動車やシェアカーの利用が自動構築されてきた．Bowman & Ben-Akiva³⁾は，Nested運転車の利用へと変化する．運転免許や車の保有がLogit モデルを用いて 1 日の活動を表現する手法を提必要なくなることより，交通手段の選択確率が変化案した．これはツアーベースドのアクティビティモ

する．

デルと呼ばれ，1 日のトリップパターンを最上位に置

また，自動運転車が普及すれば運転の操作が不要

になるため，人の移動がより活発になる可能性があ

活動パターン

る．たくさん移動するようになったとしても，移動
HWH-0 HWH-1,U HWH+-0 HWH+-1,U中に自由に活動ができるので，移動の捉え方も考え

主要ツアー：時刻選択直す必要がある．

オンピーク

4．アクティビティモデルの再現
4.1

モデル概要

電車 バス

本研究では，Bowman & Ben-Akiva³⁾が提案するモ

オンピーク オフピーク

電車

モデル構造は図-1 のようなツリー構造をとる．また，パラメータは Bowman らと Sasaki らの論文を参

前提条件

自転車

表-1 各階層の前提条件の選択肢
活動パターン
主要ツアー

うに変わるのかを推計することを目的にした．
4.2

自動車

バス

図-1 就業者の意思決定のツリー構造例

考に設定した．
すると，仮想空間の個人の行動の選択確率がどのよ

オン/オフピーク

二次ツアー：目的地・手段選択

ビティモデルを EXCEL で構築した．

このモデルを用いて，自動運転シェアカーが普及

自動車

二次ツアー：時刻選択

デルをベースとし，また Sasaki ら³⁾の提案する時刻選択モデルを参考にして，これに準拠したアクティ

オフピーク オン/オフピーク

主要ツアー：目的地・手段選択

二次ツアー

HWH

通勤帰宅する単純なツアー

HWH+

通勤して，帰宅する際に寄り道するツアー

HSH

登校し下校する単純なツアー

HOH

職場と学校以外の場所に行って帰る単純なツアー

0

二次ツアー無し

1,U

時間の制約のない場所への単純なツアー

活動パターンは，4 つの主要ツアーと 2 つの二次ツ

時刻選択
オンピーク

ピーク時間(午前ピークか午後ピーク)に出発し，ピーク時間に帰宅する

アーを屈見合わせた 8 つの選択肢で構成されている．

オフピーク

オフピーク時間に出発し，オフピーク時間に帰宅する

例として「HWH-0」というのは主要ツアーは HWH，二次ツアーは行わない選択肢を表す．
時刻選択では，1 日の時間帯を午前ピーク(6:30～9:29)，日中(9:30～15:59)，午後ピーク(16:00～18:5

オン/オフピーク 出発と帰宅でどちらかがピーク時間，どちらかがオフピーク時間
目的地選択
主要ツアー

職場(W)，学校(S)，マーケット(O)，

二次ツアー

ショッピングモール（A)

手段選択(自動運転車が普及すると，どちらの選択肢にも追加される．)
主要ツアー

電車，バス，自家用車，自転車(非就業者のみ)

二次ツアー

電車，バス，自家用車，自転車

9)，その他(19:00～6:29)の 4 つに分ける．この 4 つの時間帯から，出発時間と到着時間の組み合わせを選
び，表-1 の 3 つの選択肢で構成されている．

表-2 推計結果(%)
就業者(%)
自動運転 なし

非就業者(%)
あり

自動運転 なし

あり

目的地・手段選択では，仮想の目的地に応じて，

HWH-00.13

2.89

HOH-052.43 64.50

交通手段を与えた．主要ツアーでは非就業者のみ自HWH-1u

0.05

0.79

HOH-1u0.30

転車を選択可能とする．

HWH+-085.00 62.46

HSH-046.35 35.50

4.3

HWH+-1u 14.82 33.86

HSH-1u0.92

自動運転車の需要影響分析

0.00
0.00

表-2 に推計結果を示す．自動運転シェアカーが普いない．また，Bowman らのモデルを基に自動運転及すると，就業者は二次ツアーを行う確率が高くな普及後の需要推計を行ったが，より自動運転の分析る，という結果を示した．また，非就業者は学校にに適切なモデルを検討する必要がある．

行く確率より遊びに行く確率のほうが高くなる，と

6．参考文献いう結果を示した．モデルの精度は未知であるが，1）Ben-Akiva,M,E et al.:Automated Mobility-on-Demand vs. Mass
Transit:A Multi-Modal Activity-Driven Agent-Based Simulation
Approach. Transportation Research Record 20182)BCG(2016),自動運転車、ロボタクシー、および都市モビリ
ティの革命3）Bowman,J.L. and Ben-Akiva,M.E.:Activity-based disaggregate
travel demand model system with activity schedules.
Transportation Research Part A:Policy and Practice,35,1-28,2000
4) SASAKI et al.:Tour-based Travel Demand Modeling using
Person Trip data and its Application for Advanced
Policies,Proceedings off the Eastern Asia Society forTransportation Studies,Vol.17,20095) 藤井 聡ら：生活行動に伴う個人の効用を考慮した生活行
動 - 交 通 行動 モデ ル シス テ ムの 開 発， 土 木学 会 論文 集，No.562/IV-35,83-96,1997.4

自動運転車が普及することによって，就業者と非就業者の両者のアクティビティが増加する可能性があることを示すことができた．
5．まとめ
本研究では，自動運転車の普及前後での活動パターンの選択確率の変化を確認することができた．一方，パラメータやモデルの精度の確認はおこなって