不確実性下における認知と判断を考慮した交通行動分析
On Travel Time Perception and Judgment under Uncertainty
研究代表者

京都大学大学院工学研究科

助教

菊池輝

Kyoto University
Graduate School of Engineering
Assistant Professor
Akira Kikuchi
アブストラクト

道路交通システムは個々人の選択・意思決定の集積であるため，道路の所要時間は日々時々刻々変動している．このような不確実な状況において，自動車運転者は道路の所要時間をどのように認知しているのだろうか．本研究は，経路選択・出発時刻選択といった交通行動における選択問題は，個々人が認知している道路の所要時間に基づいているとの前提で，その認知所要時間は実際に経験する所要時間とどのような関係にあるのか，すなわち「実所要時間をどのように認知しているのか」「認知所要時間はどのようにして形成されるものか」という視点から，経験と認知の関係を記述する選択モデル構築を行う．分析には，コンピュータを利用した同時参加型ネットワーク実験装置を用いる．また経験として，他の運転者との干渉や，提供される交通情報を明示的に考慮し，最新のゲーム理論の一つである Minority Game を援用し，運転者の取る戦略の再現を目指す．
Abstract
Although most travel decisions are made based on perceived travel time, little attention has been
directed to travelers' perception of travel time. For example, knowledge on how travel times along acommute route are perceived by the commuter is virtually nonexistent. This study is an attempt toprobe into the traveler's perception of travel time variability and develop the model of travel
decisions. A laboratory experiment will be conducted to obtain data on how the subject perceived thetravel time of simulated repetitious commute trips. The experiment aims at determining how therepresentative travel time the subject perceived is related to the travel times he has experienced in
the past, and how the distribution of travel times, the uncertainty of travel times is perceived, andhow it is related to the objective distribution of travel times he has experienced and how he isinterfered with other drivers' decisions.

-1-１．研究目的た）情報をドライバーがどのように参照し，ま交通システムが個々人の経路選択・出発時刻たドライバーの相互関与の影響下でどのように選択といった意思決定行動の集体であり，さら不確実性を認知し，意思決定がなされるのかをに個々人の「選択」とその結果には常に不確実明らかにする．

性が伴っているという事実は，道路交通ネットワークを有機的で複雑なものとしている．言い２．研究経過換えるならば，ネットワーク交通流が個々人の本研究では，まず Minority Game におけるエ「選択」の集積であるがゆえに所要時間には分ージェントの戦略を援用し，ドライバーの交通散が生まれ，ネットワーク交通流の最小単位で情報参照モデルを構築し，次に室内実験を行っある個々人の意思決定における不確実性が増大た．

する，という相互関係があるといえよう．その(1) 情報参照モデル

ため，経路選択行動・出発時刻選択行動といっ

各ドライバーエージェントは，各々の経路にた交通行動分析だけでなく，道路交通ネットワ関して「だいたいこのくらいの所要時間であろークの状態を評価する際にも不確実性を明示的う」という認知所要時間を内部状態として保有に考慮する必要性がある．また道路交通ネット

し，この認知所要時間に基づき，行動を決定すワークが意思決定の集体である以上，あるドラると仮定する．
認知所要時間は，知覚された日々イバーが認知する所要時間の不確実性と他のドの走行経験や提供された交通情報をもとに，繰ライバーの経路選択行動とは何らかの相互関係り返しのたびにその値を更新する．本研究ではが存在しており，精緻な情報提供が実現した場

この更新を認知所要時間の学習と定義する．

合には，“他者の選択行動を予測して，提供されドライバーの学習は，情報の提供形態によった情報とは異なる経路を選択する”といった選て以下の 3 種類を構築した．

択行動がなされることも知られている．
つまり，A.情報無し

効率的なネットワーク運用を目的とした情報提自らの経験のみによってのみ学習する．

供方策の評価手法確立のためには，一人一人のCogtime(t + 1) = Cogtime(t ) + α {Realtime(t ) − Cogtime(t )}不確実性下での意思決定行動を記述するだけでここで，は不十分であり，ドライバーの相互関与の影響Cogtime(t ) ：t 日における認知所要時間下での不確実性の認知を考慮することも必要でRealtime(t ) ：t 日の実所要時間ある．

α：パラメータ（0 ≤ α ≤ 1）である．

以上をふまえ本研究の目標は，①被験者に動的な情報を提供する ②被験者の選択状況が全B.単純情報提供

体の所要時間に影響を与える，といった不確実経験した旅行時間を情報として他ドライバーとな状況下における仮想的な選択行動の室内実験共有できるものとする．すなわち，自らの経験を行い，個々のドライバーの戦略を，Minority以外からも学習が可能となる．
学習の構造は「A.

Game におけるエージェントの戦略を援用して情報無し」と同じであるが，自らの経験か他者分析することである．具体的には，動的に提供の経験かによって，パラメータαの大きさは変された（完全情報 or 不完全情報など操作され化する（他者の経験よりも自身の経験が大きく-2-影響する）．

し行動の場合，習慣化という現象が生じることC.優秀情報提供が明らかにされている．習慣化とは「思い込み最も賢明に選択を行っているドライバーの考えが生じる事により，思考の途中のプロセスを考方を情報として提供することで，全ドライバーえずに予測を行うこと」を意味し，習慣化が行が所要時間の短い経路を選択するような協調をわれた後は，認知所要時間の更新が行われにく目指す．

くなる．
本研究ではこの習慣化の影響を考慮し，Cogtime(t + 1) = Exellent _ time(t )day-to-day の変動は考慮せず，被験者の行動がここで，安定した状態の認知と行動を分析対象とした．

Cogtime(t ) ：t 日における認知所要時間

被験者は京都大学の大学生・大学院生であり，Exellent _ time(t )：t 日における，最も累積利140 名を募った．操作ミスを行った被験者を除得が高いドライバーエージェントの当該経去し，131 名を分析対象とした．

路の認知所要時間である．

３．研究成果(2) 室内実験(1) 認知所要時間に関する考察

本研究では，実所要時間分布の持つ不確実性

下図は，情報提供形態の違いによる，認知所が認知所要時間分布に対して与える影響を考慮

要時間の分布を習慣化していない時点（3 時点）する．そのため, day-to-day の繰り返し交通行動と，習慣化後（3 時点）の比較である．の中で，認知所要時間分布を表現する各指標と意思決定の変遷をデータとして取得しなければならない．そこで, パソコンを用いて，被験者思決定を行ったのかに関する質問を繰り返し行

経路Ｂ認知所要時間

どのように認知したのか，そしてどのような意

110

110

経路Ｂ認知所要時間に仮想的状況の下で経験する実所要時間分布を90705030

実験は，A,B の 2 経路の選択と出発時刻の選

5050709030

110

経路Ａ認知所要時間

508060401008060402020

要時間の変動は今回は考慮していない．

4060801001202040

経路Ａ認知所要時間

群の設定は，上述の情報提供形態に加え，所者と違う実験群に属していることは知らされて

110
90705030507090

経路Ａ認知所要時間-3-100

1109070503030いない．また既存研究より，このような繰り返80

図3b 優秀情報提供・習慣化後経路Ｂ認知所要時間

経路Ｂ認知所要時間

験当日にランダムに決定し，被験者は自分が他60

経路Ａ認知所要時間

図3a 優秀情報提供・習慣化前

た．なお，被験者がどの群に属するのかは，実110

図2b 単純情報提供・習慣化後

20

要時間の分布の形態を考慮し，12 の群を設定し90120

100

数に依存して決定されるが，出発時刻による所

70

経路Ａ認知所要時間

図2a 単純情報提供・習慣化前

経路Ｂ認知所要時間

うに教示した．2 経路の所要時間は選択した人

70120

経路Ｂ認知所要時間する時間に遅刻しないように行動を決定するよ903030った．
択を同時に行わせた．被験者には予め，目標と図1b 情報無し・習慣化後

図1a 情報無し・習慣化前11030507090

経路Ａ認知所要時間

110120情報提供が無い場合は，習慣化して経路に関ろう．出発時刻を決定する際には，早着認知所しては，所要時間を正しく認知しているが，も要時間を小さく考えているのか，遅着認知所要う一方の経路に関しては，分散が大きくなって時間を大きく考えているのか，すなわち認知所いる．しかしながら，他ドライバーの経験も情要時間がどのような分布となるのかが重要と考報として提供することにより，その分散は小さえられる．

くなり，優秀情報を提供した場合は，ほぼ全員が同じ認知所要時間を有する．このことは，情４．今後の課題と発展

報提供方策の有効性を示すと共に，提供される情報化技術が進む中で，これまでよりも多様情報によっては，習慣化された経路の混雑を招な交通情報を提供できる環境が整いつつあるが，き，道路交通システム全体の効率が下げてしまその質（情報の内容）によっては，逆に道路交う可能性を示唆している．

通システム全体の効率性を下げる可能性が潜在(2) 出発時刻の決定に関する考察している．すなわち必ずしも全員が同じ情報を上述の認知所要時間が意思決定，つまり出発共有することが，社会的に望ましい状態になる

時刻選択行動に実際にどのように影響を及ぼしとは限らないのである．今後は異なる質の情報ているのだろうか．次表は出発時刻を被説明変を受け取るドライバーの占める割合がシステム数とした重回帰モデル分析の結果である．

全体に及ぼす影響を分析する必要がある．さらにシステム全体の効率性を向上させる情報の質

表 重回帰分析の結果（内容・共有の形態など）はどのようなものかについても分析する必要があろう．

tB
β
説明変数
(定数)
508.3693.73 ***
-0.61 -0.59 -8.36 ***認知所要時間代表値
0.03 0.04 0.55
認知所要時間幅-0.22 -0.12 -1.66 *年齢
0.44 0.04 0.50
男性ダミー
131
N
18.77 ***
F(4,126)0.37
R20.35
修正R2

また，被験者の認知所要時間は代表値としてはほぼ正しく認知するものの，実所要時間の不確実性をどのように捉えているのかについては，今回の実験では一定の結論を導き出せなかった．
今後は被験者の認知構造が，実際の経験からどのように歪んでいるのかを明らかにしていかね

p*=0.10,p**=0.05,p***=0.01ばならない．

出発時刻は認知所要時間代表値が大きく有意であることがわかる．マイナスなのは，認知所

５．発表論文リスト

要時間代表値が大きければ，出発時刻を早める

菊池輝・松下歩・北村隆一：不確実性下におということである．また，年齢も 10％水準で有ける認知所要時間と出発時刻選択の分析，土木意であり，年齢が高い人ほど出発時刻を早める

計画学研究・講演集（発表予定）傾向にあることがわかる．一方，認知所要時間幅は有意な影響は見られなかった．認知所要時
間幅が大きいと一言に言っても，早着認知所要時間を小さく考えている場合もあれば，遅着認知所要時間を大きく考えている場合もあるであ-4-