[都市再生研究]

旅客属性を考慮した列車乗降シミュレーションモデルの構築~東急田園都市線を対象に~
H07209 武井 千亜生
指導教員 岩倉 成志

1．はじめに
近年，都市鉄道において朝のラッシュ時における混なし
頻度

雑緩和を目指し，高頻度運行や相互直通運転等の施策

0%

10%

取得方法

20%

30%

使用した

30分以上
17%

40%

50%

60%

駅ホーム映像していく問題が発生した．

提供

現地調査

ることを目的とした乗降時分推定モデルの構築が進

内容

データ
データ

70%

80%

期間・データ量

混雑車両の乗降行動が分かる映像

車両応荷重

車両ごとの車内荷重を駅ごとに記録

データ

混雑率を推定できる

加速度

加速度センサを持った状態でデータ

列車に乗車した時の加速度

4% 4%

90%

100%

現状分析可能サンプル数

11月15日～12月10日

50停車

7：00～10：00（平日のみ）（501人乗車）

11月15日～12月10日
7：00～10：00（平日のみ）

49編成

1日3編成（ピーク時と前後30分）
12月6日，7日，9日

4停車（4人乗車）

表 2 映像データと加速度データ比較

められてきた．しかし従来のモデルでは，データ数が駅名尐なく平均的な旅客行動を再現するものであり旅客の属性についてまでは考慮されていなかった．

20分

図 1 遅延証明書から見る遅延規模と発生状況
表 1 使用したデータ

乗降時分の増加が遅延発生に繋がり後続列車へ波及
この様な現状から本研究室では、混雑問題を解決す

15分67%が行われてきた．これらの施策は輸送力増強に大きく貢献したが，高頻度運行によってダイヤの余裕がなく，

10分

8%

日付

たまプラーザ 12月6日

列車乗車時の速度（cm/s)

差

映像分析

加速度センサ

18.6

24.3

-5.7

そこで，本研究では，乗降行動のデータ数を大幅に

池尻大橋

12月7日

118.0

99.8

18.2

増やし，旅客属性を考慮して列車乗降シミュレーショ

三軒茶屋

12月7日

58.8

48.6

10.1

三軒茶屋

12月9日

9.2

11.5

-2.3ンモデルの精度の向上を図る．

分析方法は，駅ホーム映像を 2 次元動画計測ソフト

2．対象路線の実状
本研究では，東急田園都市線の長津田~渋谷区間を対「MOVE-tr/2D」を用いて乗車速度を計測する．加えて，象とする．11 月 15 日～12 月 17 日（平日）を対象に東映像分析の精度確認として映像記録時間に加速度セン

急田園都市線 HP に掲載された遅延証明書から遅延状サを持った状態で分析対象列車に乗車することで，加況を図 1 にまとめた．10 分程度の遅延が頻発しており，速度データを取得し乗車速度を算出し比較した．
加速度データについては歩行の波形と映像データか乗降時分の増大等による小さなタイムロスから発生する遅延が慢性的に起こっていると言える．

ら歩き出しと乗車が完了した範囲を探し，その平均を3．現地調査
モデルの構築にあたり，現地調査を行い田園都市線

乗車速度として映像データとの比較を行った．その結の調査をした．旅客の特徴としては乗車後すぐに車内分析と加速度計に似た傾向が見られたと判断し，映像奥まで詰める旅客が多いこと，整列乗車が徹底して行データから分析した乗降速度をデータとして利用する．

われていることが挙げられる．以上の点については田

5．列車乗降シミュレーションモデル構築
5-1．列車乗降シミュレーションモデル

果を表 2 に示す．最大で約 18cm/s の差が出たが，映像

園都市線の旅客特性と判断し，モデル構築の参考とした．同様に，ながら乗車する旅客など後述する旅客属

本研究では，列車乗降シミュレーションモデルを構性についても乗降に影響を与える要因の参考とした．

築し，1 編成の車両のうち乗降完了が最も遅い扉 1 つを4．乗車速度分析再現することで乗降時分を表現する．

乗降時分に影響する要素として旅客の乗車速度に着5-2．エージェント行動パターン目し分析を行った．駅ホーム映像と車両応荷重データ

モデル内のエージェントの行動パターンは，乗車，の両データが揃った車両の 1 扉を分析対象とした．分

降車，通過を基本として個人空間の確保や，エージェ

析に用いたデータ及びサンプル数は表 1 に示す．

ント間の距離による乗降速度の変動，車内混雑率上昇- 163 -

の際の押込みなどの動作を反映している．
今回，モデル改良の例として，旅客の再乗車行動について説明する．
（図 2 参照）左図が従来のモデルで右図が改善モデルである．図の左右ともに上下で連続した図となっている．まず左図の再乗車を見ると，乗車旅客の後方に回り込み並ぶのに対して，右図のようにドア周辺で停滞するように変更した．この変更によって混雑時の降車のし難さを再現出来た．他にも，旅客同士が固まって動かなくなる問題や，不自然に車内奥までつめる行動などを改善した．
5-3．エージェント属性

図 2 再乗車の改良
表 3 旅客属性

映像分析する段階で旅客属性を確認し．属性分けを属性した．
（表 3 参照）属性は映像データから見た目で判断

区分

全サンプル出来ることを前提とし，分析から得られた乗車速度を

501

100.0%

359

71.7%

女性

142

28.3%

子供

397.8%

大人

453

90.4%

通常乗車

46592.8%

携帯電話

234.6%

性別
年齢しながらの旅客について乗車速度 20cm/s ごとの頻度ながら乗車に対して女性が 10cm/s と乗車速度に差が見られた．次割合（％）

男性基に比較を行った．図 3 には，男女と携帯電話を操作分布を示す．男女については，男性の最頻値が 20cm/s

サンプル数（人）（頻度）35%に携帯電話を操作しながらの乗降は，特化した点は見男性ピーク：20cm/s
女性ピーク：10cm/s
携帯ピーク：20cm/s

30%

当たらないが，携帯電話を操作した乗客の後では全体25%的に乗車速度が下がる傾向が見られた．以上のことか
ら現時点では，旅客属性をモデルに組込めていないが，15%属性によって差が表れる傾向をつかむことができた．

10%

5-4．モデル再現性の検証

5%1-6 人目までの値は，実績±σに収まっているものの，標準偏差が実績値に比べ小さな値をとった．これは，80 100 120 140 160 180 200 220 240 (cm/s)

60120 (cm/s)

実績平均

実績平均±σ100

良したために，速度の分散が小さくなったためと考え

60

られる．次に 7-8 人目の実績値が急激に減った後で標40

準偏差が増加する点は，最初の 6 人が乗車するとドア

20

シミュ平均
シミュ平均±σ付近に一時的に旅客が溜まることで 7 人目以降の旅客0が乗車しづらくなることが映像データと確認してわか

(人)

1-2人目

3-4人目

5-6人目

7-8人目

9-10人目-20

図 4 実績値とシミュレーション結果比較
表 4 実績，シミュレーション比較条件

続けて乗る人と尐し時間をおいて出発前に急いで乗る人が存在したため，差が生じたと考えられる．

乗車人数（人）条件

サンプル数

混雑率（％）

実績

12162～190

10～14

シミュ

20

180

9～15

現状のモデルでは，再現性が高いとは言い難いが，向が掴めたことから今後の改善によって再現性の向上

40

図 3 旅客属性別頻度分布

80

実績値から大幅に離れていないこと，実績データの傾

携帯20モデル上で旅客同士が固まって動かなくなる現象を改った．その後の標準偏差の増加については，8 人目以降

女性0%

実績値をもとに再現性の検証を行った．シミュレー
ション条件と実績値の条件は表 4，結果を図 4 に示す．

男性

20%

再乗車含む

可能性を見いだせた．今後さらに多くのデータを分析が期待できる．
6．まとめ
本研究の結果から，旅客属性が乗降に影響を与えるすることで精度向上につながると考えられる．
謝辞：本研究に多くのデータを提供して頂いた，東京急行電鉄株式会
社様に感謝の意を表する．

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