研究報告

大都市圏の交通モニタリング〜官民連携による交通計画技術の発展を目指して〜
Performance Monitoring in Metropolitan Area
道路計画研究室
By Transport Research Division

１．はじめにのプローブデータを用いて、民間企業（ナビメーカー、自動車メーカー、TV 局、衛星ラジオ局他）

情報通信技術の飛躍的な進展により、大都市圏のは道路交通情報ビジネスや商用車の運行管理、官は交通状態をモニタリングできる環境が既に整いつつ道路行政マネジメントやマルチモーダルな情報提供ある。従来の定点観測インフラデータと人や車の移などに活用している（図−１）。サービスプロバイ

動体観測データを融合することで、飛躍的な進歩をダーでは、現状の交通状況の提供だけではなく、州成し遂げる可能性がある。

DOT の交通量データ、気象データ、イベント情報

既に欧米では、都市圏を中心に官民連携による等、様々な情報を組み合わせた予報情報の提供を進

様々な交通サービスやモニタリングが実現しており、めている点も大変興味深い。２００７年２月現在、全フランス（全土及びパリ都市圏）、英国、ドイツ（ベ米９２都市圏、７．
５万 km のサービスが可能なデー

ルリン）、米国（主要都市）は数年前から民間企業タを保有している。と道路交通管理者がデータを共有相互利用し、交通モニタリングデータの活用を始めている１）。

（２）英国

本稿では、本研究所での成果を紹介しながら、わ英国交通省（DfT : Department for Transport）が国における都市圏レベルの交通モニタリングの可では、２００４年に民間企業が保有するプローブデー

能性について考察する。

タについてデータ利用契約を結んでいる。トラック、高速バス、自家用車など約５万台のプローブ情報を

２．先進諸国のデータ共有、相互利用動向（１）米国保有しており、英国交通省や英道路庁（HA）はこ
れらデータとトラカンデータ、AVI データ等の組み合わせた交通データを生成して道路の信頼性をア

米国では、約６２．
５万台のトラック、タクシー等

ウトカム指標とした業績評価やマルチモーダル情報

図−１ 米国のデータ共有相互利用によるモニタリングの例

図−２ 英国のデータ共有、相互利用による交通モニタリングの例

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IBS Annual Report 研究活動報告 ２００８

．活動報告提供を目的としたウェブサイト（Transport Direct）

カー、ナビメーカー、サービスプロバイダー等が同での移動の支援情報、需要予測モデルの精度検証用様のサービスを大都市圏中心に開始している。

データとして利用している（図−２）。

VICS 情報やトラカン情報と民間が保有するプ
ローブ情報のデータ共有、相互利用を進めることで、３．大都市圏の交通モニタリング（１）官民連携による渋滞ポイントのモニタリング交通状態の量的な拡大や質的な向上が期待できる。
図−４a は、東京２３区を対象に VICS 情報と会員制プローブ情報（ホンダインタープレミアムナビ会

１９９
６年４月に VICS サービスが東京圏で開始さ員）のカバー延長を比較した結果である。２００
７年９れ、２００
３年２月には全国でサービスが開始されて月の１ヶ月間の実データから比較したものであり、いる。VICS サービスにより全国レベルでの渋滞状

VICS 情報が密な東京エリアにおいても、カバー延況がカーナビを通してリアルタイムに提供され、履長が約１．
６倍に増加し、特に都道やその他道路でカ歴情報から渋滞ポイントの抽出や渋滞状況のモニタバー延長が大きく増加することが分かる（図−４b）。

２）

リングが現実のものとなっている 。ただし、VICS

また、VICS 情報は渋滞度での提供路線も多く、サービスが提供する路線は都市部の幹線道路等に限

プローブ情報はリンク間の旅行時間を直接計測でき定されており、エリア外の交通状況や提供外の路線るため、情報の質が格段に向上することが期待できについては、把握ができない。

る。

一方で会員制のプローブ情報サービスは、VICS

既に一部の自治体と民間企業との連携が始まってサービスの提供路線以外の幹線道路等においても情おり４）、このような取り組みが普及拡大していくこ

報収集と情報提供を行っている（図−３はホンダのとで、効率的かつ透明性を確保した渋滞対策の実施

会員向けサービス、仙台市内の例）。既に自動車メーや運営が現実のものとなる。
（２）商用車による大都市圏の CO２ モニタリング
都市部においては商用車が占める走行割合は高く、街中を隈無く走行しているタクシーの走行データを利用することで、非常に安価なコストで広大なエリアのマクロな交通状態の観測が可能な状況になりつつある。タクシーの走行データを用いた取り組みは過去数多く実施されてきたものの、ほとんどが社会

道路種類別データ取得延長（９月平日、１ヶ月）
図−３ インターナビプレミアムクラブが提供する路線
３）注）太線が独自提供対象路線（仙台市内）

図−４a VICS 情報と会員制プローブ情報との比較（東京２３区を対象に）

図−４b VICS 情報と会員制プローブ情報との比較
道路種類別カバー延長（東京２３区内）

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実験で終わり実用化していない。その要因の一つに能である（図−７参照）。これにより、原油高や景プローブ情報を収集するコストが大きなネックと気動向によるマクロな影響、高速道路の料金政策やなっていた。

駐車監視員制度導入などの交通政策によるマクロな一方、タクシーの運行管理の仕組みが近年飛躍的影響を日々モニタリングできると言える。に向上し、アナログの無線通信からデジタル通信への更新が全国各地で進められている。デジタル化に（３）IC データによる人と道路のモニタリング

伴い車両の位置情報等の収集頻度を高め、高品質な公共交通機関の IC カードは全国各地で実施及び配車管理のデータを再利用したプローブ情報ビジネ計画がされ、今後全国での普及が確実と言える。ICスがこの１〜２年で日本の主要都市に展開していく

カードは、利用者が乗車した駅（バス停）とその時５）ことは確実である 。

刻、降車した駅（バス停）とその時刻が取得され、

図−５は２００
８年７月の平日５日間のタクシー運

これら情報を個人情報に配慮した形で加工処理する

行管理データ（約２０００台）の履歴情報から東京２３ことで、人の移動パターンがモニタリングでき、ま区の CO２ 排出量を図化したものである。縦軸はキた、道路データや系統データ等と組み合わせることロ当たりの CO２ 排出量を示しており、図の面積がでバスのサービス水準や運行状態、渋滞の状況など総 CO２ 排出量を示している。算定に用いた交通量が再現可能である６）。

は H１７年度道路交通センサスであり、センサス区間毎に１時間毎の CO２ 排出量を推計した。

図−８は２００８年４月現在のパスモデータの収集
エリアを図化したものであり、関東全域に拡がってまた、図−６は６０台規模のタクシーの走行デーいる。エリア及び利用者は拡大の一途を辿っている

タから月別に統計処理を行い、東京２３区を対象に状況である。これらパスモの利用履歴からパスモ利

月別に CO２ 排出量をモニタリングした算定例である。
毎月の交通状態のモニタリングが安価に実現でき、従来型による調査費用の１００分の一程度の予算で可図−７ 従来型調査とタクシーデータ利用とのコスト比
較
図−５ 東京２３区の CO２ 排出量３D マップ
タクシー２０００台、平日５日間のデータより IBS作成

図−６ 東京２３区の月別 CO２ 排出量
タクシーデータより IBS 作成

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IBS Annual Report 研究活動報告 ２００８

図−８ パスモデータ収集エリア（２００８年４月現在）

．活動報告ものの、例えば地球温暖化対策を考えた場合、バスの走行環境が阻害されている場所や時間帯等が即座に把握、抽出でき、科学的なデータによる効率的効果的な対策や運用が可能な環境が既に整いつつあり、戦略的な交通政策の重要性を示していると言える。

４．おわりに大都市圏においては、自動車メーカーやナビメーカーが保有するプローブ情報、タクシーやトラック、バスなどの商用車の運行管理情報、公共交通の IC
図−９ 東京２３区のリンク別平均旅行速度（１４時台）
注）２
００
７年４月〜１
２月８ヶ月データより作成

カード情報など、総合的な交通のパフォーマンスをモニタリングできる環境が整いつつあり、これら民間等が保有する情報と行政が保有する情報の共有、相互利用を推進してことで、従来把握できなかった交通現象や交通行動、これまで特定期間や特定日しか把握できなかった事象がより詳細かつ精度高く、安価に把握できる。
社会経済情勢の不透明さが増し、将来のビジョン形成のための様々な見通しを立案していく上でも広域的なエリアでのマクロな動向をモニタリングしていくことは重要かつ喫緊の政策課題である。
参考文献
１）塚田幸広・牧村和彦（２００７）：プローブデータの共有，相互利用の世界的潮流，道路，２００７年９月号
２）国土交通省（２００７）：基本政策部会，２００７年２月１９日

図−１０ バスのいつどこ渋滞マップ（青梅街道上り荻窪駅付近）

３）ホンダ技研：インターナビプレミアムクラブ公式
サ イ ト（http : //www.premium−club.jp/index.ht
ml）

用者のバス停間の OD データが生成でき、また、系統情報や道路の GIS データを利用することでバスの走行状況やバスのサービスレベルを日々モニタリングすることが可能となる。図−９は東京２３区の１４時台のリンク別平均旅行速度を図化したものであり、季節変動や曜日変動、時間変動を日々モニタリングが可能な状況となっている。また、図−１０４）本田技研（２００７）：四輪製品ニュース，インターナビ・フローティングカーデータを埼玉県に提供〜渋滞解消対策などの道路整備に活用〜，２００７年１２月４日５）例えば，デンソー（２００７）：記者発表，デンソー，富士通，富士通テン，松下電器が「タクシープロー
ブ実用化研究会」を設立，２００７年１２月２１日６）絹 田 裕 一・矢 部 努・中 嶋 康 博・牧 村 和 彦・齋 藤

は青梅街道上り荻窪駅付近約４km 区間におけるバ

健・田中倫英（２００８）：バス IC カードデータからス専用レーン時間帯とそうでない時間帯でのバスの所要時間及び移動履歴へのデータ変換方法に関す走行状況を示したものである。IC カードの利用履る 検 討，第３８回 土 木 計 画 学 研 究 発 表 会（秋 大歴からバス専用レーンが機能しているかどうか、そ会），２００８．
１１の効果についても再現が可能である。
これらは官民連携による成果のほんの一部である（文責）道路計画研究室室長

牧村和彦

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