海外調査報告

FAF の動向調査
Survey of Freight Analysis Framework
萩野保克＊

石川友保＊

樋野誠一＊

宮川昌之＊

by Yasukatsu HAGINO, Tomoyasu ISHIKAWA, Seiichi HINO and Masayuki MIYAKAWA

流れがわかる包括的なデータベースの作成

データベースの活用方法の検討

１．はじめにFAF（Freight Analysis Framework）は、米国

以下では、の具体的な作成方法を紹介する。

でおこなわれている貨物関連のデータベースの作成、およびデータベースの活用方法の検討を目的とした（２）FAFD の作成方法プロジェクトである。

ａ）FAFD の概要

我が国においても FAF を参考に同様のプロジェ

FAFD は、１９９７年の CFS＊１、VIUS＊２ などの貨物クトを検討中であるが、インターネット等により入に関する政府統計や民間部門の各種データを組み合手可能な既存資料には詳細な作成方法が記載されてわせたデータベースであり（表−１）、品目別・輸送いない。そこで FAF データベース（以降、FAFD

手段別・貨物 OD データである（品目：４１分類、と呼ぶ）の詳細な作成方法の把握を目的に、FAFD

輸送手段：７分類、地域：郡（county）レベル）。の開発担当者に対するヒアリングを実施することとまた FAFD は、現況（１９９８年）の貨物流動量のみした。また、データの実用性を高めるねらいから、ならず、２０１０年と２０２０年の予測値を含んでいる＊３。

米国における貨物需要予測の動向についても、あ１）
表−１ FAFD の基となったデータ（一部）わせて調査した。
ヒアリング対象は、FAFD の開発を担当しているオークリッジ国立研究所（以下、ORNL と呼ぶ）

の研究者とした。また FAF の客観的評価や を、米国の交通計画の専門家の１人である、イリノイ州立大学河村和哉助教授にお聞きすることとした。
本稿では既存文献やヒアリング調査結果に基づき、FAF の経緯と FAFD 作成方法（第２章）、米国の貨物需要予測の動向（第３章）について報告する。

２．FAF の経緯と FAFD の作成方法（１）FAF の経緯
FAF（Freight Analysis Framework）は、１９９９年より米国でおこなわれているプロジェクトである。
当初は、短期のプロジェクトとして開始したが、貨物需要予測を含む一定の成果を挙げたことにより、５年ごとに継続的に行われることとなった。
その主な目的は、以下の２点である。
既存の貨物関連データを統合した、米国の貨物の＊経済社会研究室

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IBS Annual Report 研究活動報告 ２００５

＊１：荷主を対象に、出荷貨物の量や届け先、輸送手段等を把握する調査。
＊２：トラックの所有者・使用者を対象に、車両のタイプや燃費等を把握する調査。
＊３：FAF では、２０２０年の米国の国内貨物量（トンベース）は、１９９８年に比べ７４％ 増加すると予測している。

．活動報告が、最短となる経路に配分されている２）。

ｂ）FAFD の作成手順
FAFD の作成手順は、図−１のとおりである。

また、FAF では配分結果を図示するプログラムも開発しており、そのプログラムにより作成された地図は、フレイトフローマップと呼ばれている。図−２にフレイトフローマップの例を示す。
表−２ 輸送手段別の配分方法と説明変数１）
輸送手段

図−１ FAFD の作成手順

配分方法

トラック ORNL で 開 発 し た ア 距離、道路種類、移ルゴリズムを使用
動速度、料金等鉄道

Reebie 社 が 開 発 し た ラインの所有者、軌モデルを使用
道使用権、牽引権、軌道種類、鉄道運用の優先権等

船舶

Reebie 社 が 開 発 し た 距離モデルを使用

航空（OD 間を結ぶ直線）ｃ）配分方法FAF では、FAFD をネットワーク（道路網、鉄道網等）配分し、物流面からネットワークを評価する方法が検討されている。
公開されている資料１）によると、輸送手段ごとに配分方法を決め（表−２）、容量制約ありの場合と、容量制約なしの場合の２つのシナリオにより、配分計算をおこなっているとある。しかし、ヒアリン



グの調査、実行されたのはシナリオ の配分計算のみであり、また、配分計算は、既存のソフトウェアに依存しているため、具体的なアルゴリズムは明らかではない。第２回の FAF では独自にアルゴリズムが構築する予定とのことであり、シナリオ の実行と、具体的なアルゴリズムの提示が期待される。

なお、シナリオ のうち、トラックの配分計算で説明変数なし

  ………………………式１

：リンク j の旅行時間

：リンク j の区間距離
：リンク j の自由走行速度
 ：リンク j の調整係数
：リンク j のペナルティ  …………………………式２

は、リンクごとの旅行時間（式１）を発地から着地：トラベルインピーダンスまで積み上げた値（トラベルインピーダンス）（式２）：選択されたリンク数

図−２ フレイトフローマップの例（Federal Highway Administration ホームページより）

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００５125

：選択されたリンク j の旅行時間（３）FAFD の課題
ヒアリング結果より得られた FAFD の主な課題
は、以下の５点であった。
元となるデータの精度面での課題
・データのカバレッジ（代表性）が不十分
・統計的な信頼性の欠如
・一部の企業データの生成過程が不透明なこと

未捕捉データに関する課題

等

・農林水産業から出荷される貨物や輸出入貨物等のデータの欠落

等データ統合時の課題

図−３ FMIP ウエブサイト

・各データの調査範囲・方法の相違
・各データの分類（品目等）の相違

配分計算の課題

等

・既存のソフトウェアを使用したため配分計算アルゴリズムが不透明なこと

データの公開時の課題

等（https : ／／www.fmip.gov／fmip／News／NewsandAnnounce０／Default.aspx）
ments／tabid／７

その範囲は、データの捕捉方法のみならず、新しいモデルの開発や、研究者間の情報共有の場の提供も含まれている（図−３）。

・詳細データが公開できないこと（個別企業の営業情報であるため）

等

これらの課題は、我が国においても共通するものは多い。

４．おわりに
本稿では、ORNL 及び米国の交通計画の専門家

ORNL では既に第２回 FAF を公表しており、上へのヒアリング結果および既存資料に基づき、FAF記の第１回 FAF の課題をいかに解消しているかは、の経緯と FAFD の作成方法、米国の貨物需要予測我が国での検討の参考になると考えられる。の動向について報告した。
１章において記載したとおり、我が国においても３．米国の貨物需要予測の動向（１）各州での予測同様のプロジェクトが進行中であり、今回の調査結果を活用したいと考えている。
最後にヒアリングの機会を与えていただいた、国米国では、約５年前より、各州において貨物需要土交通省道路局道路経済調査室、および国土技術政予測が盛んにおこなわれるようになった。この一因

策総合研究所道路研究室、ヒアリングに協力いただに FAF において、将来の貨物需要が高まると予いた、オークリッジ国立研究所 Randy Curlee 博士

測されたこと、 貨物に関するデータが多種多様に他 FAF の開発担当の皆様、およびイリノイ州立大存在することが示されたこと、が挙げられる。

学シカゴ校

河村和哉助教授に感謝の意を表したい。

また、物流は広域的に検討すべきとの考えから、複数の州が合同で取り組んでいる事例もある。

参考文献
１） Derivation of FAF Database and Forecast ，Of-（２）FMIP
近年、米国で取り組まれている貨物データに関する主要な研究としては、FMIP が挙げられる。
FMIP と は Freight Model Improvement Program の略であり、最先端の技術を用いた貨物流動の捕捉方法の検討等をおこなう取り組みである。

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fice of Freight Management and Operations U. S.
Department of Transportation, April，
２００２２） Freight Analysis Framework Highway Capacity
Analysis Methodology Report ，Office of Freight
Management and Operations U. S. Department ofTransportation, April，２００２