Annual Review No.23

鉄道駅プラットホーム上の安全性評価モデルの拡張【2020 年度KR-075】

東京理科大学 理工学部土木工学科

教授 寺部 慎太郎

１．研究の背景と目的優先順位を評価できるようにする、安全性評価モデルを構築することである。

駅ホームの代表的な安全対策といえばホームドア

特に今年度はこれまでに構築し改良したモデルを設置が挙げられる。しかしホームドア設置には多額より多くの鉄道駅に適用できるよう拡張する。さらの費用がかかるだけではなく、ホーム自体の構造物に、これまでに研究してきた内容を基に、モデルのとしての強度も考慮しなければならない。そのため精度向上の可能性を探るため、酔客利用指標を考慮すべてのホームにホームドアを設置することができした事故件数推定モデルを構築する。

る鉄道事業者は多くない。
「交通安全白書 ( 内閣府 )」によると鉄道運転事故

２．ホーム事故データに関する分析のうち 2017 年のホーム事故件数は 178 件であった。
2015 年と比較するとホーム事故件数は減少してい本研究では新たに鉄道事業者 2 社からホーム事るが、2007 年から 2015 年の間はいずれの年もホー故データの提供を受けた（以下 B 社、C 社とする）。

ム事故発生件数は 180 件を超えている。ホーム事故

両社合わせて約 1500 件のホーム事故が発生していの件数と死傷者数の推移を見ると近年、事故件数はる。なお、先行研究とは異なり、B 社および C 社か横ばいもしくは増加の傾向にあるといえる。2016

ら提供された事故データの事象分類はホームからの年にホーム事故件数が減少したのは首都圏を中心に転落事故のみである。提供された事故データは B 社

ホームドア設置駅が増加したためであると考えられ

および C 社で同一のフォーマットであり表 1 に示する。

項目が記載されている。

本研究の目的は、ホーム事故の要因を明らかにし集計したところ、事故件数が多かったのは、都心ホーム上安全対策に役立てることである。つまり、方面へ向かう地下鉄線との乗換駅、優等種別停車駅鉄道事業者が安全対策を講じる際に、その有効性やで乗降客数が多い駅などである。月別で見ると事故

表1

事故データの要素

分類データ転落日時

日時、時刻

転落場所

路線名、駅名、番線、列車または車両の有無

事象分類

転落、転落者

性別、年齢、視覚障害者、車いす利用、その他身障者

要因

酔客、体調不良、携帯使用、読書中、旅客トラブル

死傷状況

死亡、負傷

非常停止押しボタン設置、動作転落検知装置設置、動作備考

原因が明確であれば記述されている。

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14件数は 8 月が一番少なく 12 月が最多であることがらステップワイズ法で変数選択をした変数選択モデ分かる。全体の傾向としては学生が夏休みを迎える

ルを表 2 に示す。ポアソン分布を仮定している。

夏季が少なく、忘新年会や歓送迎会で飲酒する機会

以下に安全度評価項目の大項目ごとにパラメータが多い冬季が多いと考えられる。

推定結果の考察を述べる。

続いて、曜日別で集計してみると、事故件数は火a) ホーム構造上の要因

曜日が一番少なく金曜日が最多であることが分かる。

「列車との最大隙間」はパラメータの符号が正であ

全体の傾向として週初めは少なく、水曜日と金曜日・るため列車との隙間が大きければ転落事故が発生し土曜日が多い。近年、水曜日はノー残業デーと定めやすいという結果となった。「曲線駅凸側ホームダている企業が多く仕事終わりに飲酒をする機会を作

ミー」は符号が負となりホームの曲率により運転士りやすいと考えられえる。金曜日・土曜日は週末でからホームの先端が見えづらくなっている方が、転夜間に飲酒をする機会があるためと思われる。時間落事故が発生しにくいという結果となった。これは帯別に集計したところ、事故件数は日中から夕方に直感に反する結果である。「白線外で柵のない長さ」

かけて少なく、朝と深夜帯が多いことが分かる。朝はパラメータの符号が正であるため柵やホームドア時間帯は通勤通学ラッシュ時間帯であり乗降人員がの整備がされていないほど転落事故が発生しやすい増えること、深夜帯は仕事後に飲酒をしてからの帰という結果を得た。これは直感と合致している。

りで酔客の利用が増えることによる影響が考えられb) 旅客流動上の要因る。

「乗降客数」はパラメータの符号が正であるためまた、年齢別で集計したところ、事故件数は 20

乗降客数が多いほど事故件数が多くなるという結果代が最も多いことがわかる。また仕事を退職したとなった。しかし z 値の絶対値が小さいため 5% の70 歳代以上の高齢者の事故は少ないことがわかる。

有意水準でも統計的には有意ではないという結果を得た。また変数選択モデルでは除外された。「交錯３．一般化線形モデルによる転落件数推定モデルの構築箇所の数」はパラメータの符号が正であり、駅の出入り口や昇降設備と列車の各ドアを結ぶ動線の交錯

3 社の鉄道事業者のデータを用いて転落件数回帰点が多いほど事故が発生しやすいという結果となっモデルを作成した。安全度評価項目を全て説明変数た。これは直感に反する結果である。しかし、z 値として用いた全変数モデルおよび、全変数モデルかの絶対値が小さく 5% の有意水準で有意ではなかった。「白線外で柵のない長さ」はパラメータの符号

表2

ポアソン回帰を用いた 3 社の転落件数推定モデル

変数名
切片
狭隘部の長さ列車との最大隙間
有効面積
曲線駅凹側ホームダミー
曲線駅凸側ホームダミー
交錯箇所の数白線外で柵のない長さ
乗降人員（千人）
列車進入頻度
列車進入を知らせる視覚的情報量
列車進入を知らせる聴覚的情報量
島式ホーム平行進入ダミー
B 社線ダミー
C 社線ダミー
AIC

全変数モデル
パラメータ-2.992***-3.106×10-3
3.802×10-2***-2.449×10-4
2.596×10-2-4.192×10-1**
6.106×10-4
4.109×10-3***
1.500×10-3
3.284×10-3
1.293×10-1*
1.719×10-1
8.886×10-1***-7.275×10-1**-5.655×10-1*
1404.5z値-9.023-0.8743.925-1.0620.151-2.703
1.718
4.755
0.591
3.823
2.132
1.383
6.912
-3.034-2.065

変数選択モデル
パラメータ-3.083***--4.051×10-2***-----4.606×10-1**
5.085×10-4
3.909×10-3***--3.051×10-3***
1.304×10-1*
1.603×10-1
8.935×10-1***-7.059×10-1***-6.118×10-1*
1398.4***：0.1% 有意

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15**：1% 有意z値
-9.7254.597-3.125
1.205
4.750
3.740
2.276
1.304
7.720
-3.316-2.413*：5% 有意が正であるため柵やホームドアの整備がされていな

タの推定値は全変数モデルと大きく変化していない。

いほど事故が発生しやすいという結果を得た。

AIC（赤池情報量規準）も低下したためより当てはまりの良いモデルと言える。

c) 列車運行上の要因「列車進入頻度」はパラメータの符号が正であるた

次に負の二項分布を用いた転落件数回帰モデルをめ列車がホームに進入する頻度が高いほど転落事故作成した。

が発生しやすいという結果を得た。これは列車進入パラメータ推定結果はポアソン分布を用いた転落頻度が高い駅は乗降客も多いからであると考えられ件数回帰モデルと大きな差はない。モデルの適合度る。「列車接近を知らせる視覚的情報量」はパラメーを表す AIC( 赤池情報量規準 ) は負の二項分布を用

タの符号が正であるため列車接近を知らせる表示器いた転落件数回帰モデルの方が小さな値をとっておが多いほど事故が発生しやすいという結果を得た。

り負の二項分布を用いた転落件数回帰モデルの方が、これはホーム上の発車標が多い駅は列車の発着本数適合度が高いと言える。

が多かったり、列車が接近することを知らせる注意喚起の表示が多い駅はもともと転落事故が起きやす

ポアソンモデルと負の二項分布モデルがどの程度いであったりするためであると思われる。

実際の事故件数を再現できているかを比較する図をd) 利用者属性上の要因

図 1 に示す。
1 年間の事故発生箇所数を事故件数ごとにまとめ「酔客の利用割合」と「視覚障害者の利用割合」は集計したものである。例えば事故件数が 0 件の番線代理指標を用いたため説明変数として除外した。
「高は計で 617 箇所であるが、ポアソンモデルでは 597

齢者利用者数」は多重共線性をもつ疑いがあったた

箇所、負の二項分布モデルでは 594 箇所と推定されめ説明変数から除外した。

た。なお事故件数 0 件の箇所数と事故件数 1 件の箇e) その他の要因所数の推定結果の誤差が大きいのはモデルから事故「B 社線ダミー」および「C 社線ダミー」が統計的件数を推定する際に生じる端数を丸めたからである。に有意な変数であったため、B 社線と C 社線は A 社

事故件数 0 件の箇所数が少なく、事故件数 1 件の線と比較して転落事故が発生しづらいが、転落事故箇所数多く推定されているため推定結果は事故件数発生件数には、モデルに用いた説明変数とは別の要が少ない場合、危険側に寄っているため問題ないと因があることが考えられる。

考えられる。

変数選択モデルでは「列車接近を知らせる聴覚的情報量」以外は有意な変数となった。また、パラメー

図1
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転落事故件数推定モデルと実際の事故件数の比較
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４．まとめ

式ホーム柵は導入が容易ではないためホーム柵を導入できない鉄道事業者は他の要因に注意を配ったり、本研究では、鉄道事業者 3 社提供の事故データと転落事故が多く発生する夜間や休日の早朝は警備員

鉄道事業者 3 社の駅を対象とした駅構造調査結果おを増員したりするなどの対策が必要である。

よび大都市交通センサスのデータを用いて、一般化以上のことから、確かにポアソン回帰および負の線形モデルから転落事故発生件数を推定した。鉄道

二項分布モデルによって転落事故件数を定量的に推事業者 3 社提供の事故データを基礎集計した結果、定することができた。また、先行研究である駅ホー転落事故の多くは酔客によるものであり発生する時ムに関する安心安全評価手法が信頼できるものであ間帯は夜間および休日の早朝である。性別で見るとることが示唆された。□

男性酔客による転落事故が多く発生しているが、夜間帯は女性酔客の転落も発生している。

参考文献・引用文献等

ポアソン回帰モデルおよび負の二項分布モデルの結果を見ると「列車との最大隙間」のパラメータ推1) 寺部慎太郎、山田真也：駅の構造・設備・利用定値が大きく有意差もあるという結果になった。列状況からみた安全安心の評価手法、サイバネティ

車との最大隙間が大きい駅は曲線上のホームで軌道

クス、Vol. 18、No. 3、pp. 25-30、2013.にカントがつけられて隙間が大きく開いていること

2) Shintaro Terabe, Takayuki Kato, Hideki Yag-が多い。曲線上のホームはホーム上の見通しが悪い

inuma, Nan Kang, and Kosuke Tanaka., “Riskため危険であることがわかる。また、「白線外で柵Assessment Model for Railway Passengers onのない長さ」も同様の結果が得られた。白線外でa Crowded Platform.”, Transportation Research

柵のない長さが増えると事故件数が増加するというRecord: Journal of the Transportation Research

結果はホーム上の柵が転落事故防止に有用であるこBoard, 2673 (1): 524–31, 2019.とを裏付けている。しかし、ホーム上の柵特に可動Annual Review 2021.5 No.23

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