鉄道新線開業に伴うパス路線計画
池野朋彦，柴田徹，坂本織也
1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111.

路線の設定などの計画案の入力機能や地下鉄や競合路線はじめになどの交通ネットワークを考慮した需要予測機能を強化

従来，パス路線の計画にあたっては，まず対象となる

しまし Tム

地域の地図を作成し，コンパスで各パス停ごとに勢力圏

このシステムの概要を以下にご紹介いたします.

を描き，地図に書かれた地理情報と町丁別の人口統計を(1) 基礎データ

ベースに，計画立案者が経験を頼りに利用者の推定を行-国勢調査データ
従来 500M メツ、ンュデータを利用していましたが，今回なっておりました.
近年国勢調査等のメッシュタイプの社会・経済統計デ

パス停ごとの評価を行なうためにより詳細な情報が必要ータが整備されたこと，またパーソナル・コンピュータとなるため，200M メッ、ンュデータを新たに作成しましのグラフィックスの発達により，地図等をコンビュータた.また将来人口も各自治体，住都公団，過去の推移な画面に再現することが容易になったことからパーソナル

どを参考にして作成しました.

.コンピュータの導入による効率的な計画案の作成およ-鉄道定期券利用者データ

び，作業の軽減，計画作成時間の短縮を模索しておりま

利用者を推定するためには，各地域の人口が基礎になりますが，どの方面に通勤・通学するかも大変重要です.

した.

今般，横浜市営地下鉄 3 号線(新横浜~あざみ野間)

今回は，港北ニュータウンの地理的な状況から，都心，の開通(平成 5 年 3 月 18 日)により，港北ニュータウン川崎，横浜，町田の 4 方面に分割して利用者の推定を行を中心としたエリア(図 1 )でのノミス路線網の再編が必ないました.この鉄道定期券利用者データから方面別に要となり，パーソナル・コンピュータ上で構築された鉄出勤率を作成し，方面別発生量を推定しました.

道総合技術研究所の「地理情報処理システム :TRAM・通勤・通学に関するアンケート調査データ

PSJ の諸機能を活かしたパス路線計画支援システムを3 社で共同開発いたしました.

2.

今回，当該地域周辺と，該当地域の宅地開発が不十分なため通勤環境が類似していると忠われる地域を対象にアンケート調査を行ないました.対象となる地域の中かシステムの概要ら 26地区を選び，8000名にアンケート票を配布し，その今回開発したパス路線計画支援システムは， r 対象地域

うち約 1900名からの回答を得ました.この調査結果から，の分析→パス停・パス路線案の設定→計画路線の評価→今回使用した交通機関分担モデルおよび経路選択モデル

路線案の修正→…」という一連の作業を計画立案者がマを構築しました.

ウスとキーボードだけで容易に行なうことができるシス-交通ネットワークデータ

鉄道網，および建設予定の道路も含めた道路網データ

テムです.
地域分析・路線評価を行なう場合に，TRAMPS のを作成しました.特に鉄道網はパス利用者に大きな影響Tを与えるため，既存路線をはじめ地下鉄 3 号線の駅位置，RAMPS をベースに開発を行ないました.さらに，既各駅から目的地までの乗車時分，乗換回数などを設定し存パス路線の頻度やルートの変更，新バス停留所・新規ました.

もつ地域分析機能や表示機能などが大変有効なので，(2) 地域分析機能
いけのともひこ東京急行電鉄株式会社

従来よりrTRAMP SJ がもっている主な地域分析

干 150 渋谷区南平台 2-17

機能を説明します.

しばた・データベース機能

さかもと

とおる

側鉄道総合技術研究所

おりや東急パス株式会社

1993 年 8 月号

各種。基礎統計データを画面上のメニューからマウス© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

(15)388図 1

対象地域

今回パス路線計画を設定・評価するために強化，開発で選択するだけで利用できます.

・データ演算機能

した機能を説明します.

データ聞の演算を算術式で指定することにより，人口増減数，方面別発生量などの新しい指標を基礎統計デー-パス停留所の設定停留所の位置を画面地図上でマウスとキーボードを用タを組み合せて作成できます.

いてピジュアノレに設定できます.

・データ集計機能

・パス路線の設定

地図上で任意の範囲をマウスを用いて指定し，その範パソコン画面上の地図に表示されたバス停を I1辰次結ん

閤内のデータを集計できます.

で、パス路線として登録できます.設定済の路線の改廃も-統計処理機能

メニューで指定することにより容易に可能です.

各種の統計処理や多変量解析手法が利用できます.

-路線情報の登録

路線ごとに，運行頻度，平均運行速度などを設定する

・地図イメージ・グラフによる出力
方面別人口分布やバス停の勢力圏，路線ごとの推定断ことができます.路線の所要時分はバス停聞の距離と，面輸送量などの分析結果を地図イメージやグラフにて確路線の平均走行速度により自動的に設定されます.また認・評価することができます.

道路混雑等による所要時分の修正なども設定できます.

(図 2 ).パス路線別利用客の推定・データロケーション機能分析結果などにお L 、て特定のデータの位置を地図上で以上各機能の詳細やその他諸機能については，参考文献を参照してください.

(3) パス路線計画支援働能

400 (16)以上により作成，設定された方別面発生量，交通ネッ
トワーク情報，およぱパス路線計画案にもとづいて各路確認できます.

線別に利用客の推定を行ないます.
行f 定は各メッシュ別，方面別に以下の 4 段階で行なわれます.

© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オベレーションズ・リサーチ

588‑
68688‑

図 2200m メリシュ人口分布図

1) 交通機関分担率の推定

対象地域内の全メッシュについて 4 方面の乗車人員を推徒歩，二輪車，パスなどの駅までのアクセス機関ごと定することにより，全体の乗車人員が推定されます.の分担率を駅までの徒歩時分，駅までの二輪車の所要時・推定結果の出力分，パス停までの徒歩時分，パス待ち時分，パスの所要推定されたパス乗車人員を TRAMPS の出力機能を時分，パス停から駅までの徒歩時分などを用いて LOG用いて地図イメージ(図 4 )やグラフ(図 5 )にて表示

IT モデルにより推定します.この際に，あるバス停かすることができます.

らある駅に向かう路線が複数存在する場合には平均待ち

また推定結果の評価指標として時分を該当する路線全体の頻度に応じて短縮する処理.路線別パス停別乗降人員

や，渋滞によるパスの運行速度の低下，駅付近での道路-路線別車両走行キロ

混雑によるパス利用者の途中下車等の行動も再現できる-路線別平均乗車キロなどの出力もできます.

ように処理を行なっています.

2) 経路選択の推定

5. ケーススタディ

交通機関としてパスを利用する率が計算されたので，次にどの経路を利用するかを推定します.この場合にも各経路ごとに，2. で説明したシステムの各機能を利用して，各パス路LOG1T モデんを用いてシェアを計算します.

3) パス路線の推定
経路ごとの選択確率が定まりましたので，次にこの経路を走行している路線ごとに分担率を計算します.パスの混雑度により分担率が変化するとも思われますが，一般にはパス停に最初に到着したパスを利用していると考えられるので，各路線へは運行本数に比例して配分します.

(図 3 )

4) 乗車人員の推定計算された路線別選択率と方面別発生量から 1 メッシ

ュからの方面別乗車人員が推定されます.以上の計算を1993 年 8 月号

図 S© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

パス利用率の推定(17)401

線ごとの乗車人員を予測しました.今回のケーススタディでは，横浜市港北ニュータウン地域に居住する通勤・通学人口が朝ラッシュ帯にどの方面へ流出しているかを再現しています.朝ラッシュ時における他地域への移動人員は，地域内の移動人員や他地域からの流入人員よりも非常に多く，路線案を作成する場合においても大きなウェイトを占めるためです.前述のように対象地域の地理的な位置，交通環境などから大きく通勤・通学方向を東京，横浜，}//崎，町田の 4 方面として計算を行ないました.

(1) 現状の再現，推定精度の確認
まず現行の路線状況をシステム上で再現

図 4するために周辺地域も含めて約 500 箇所のバス停留所を登録しました.また対象路線と地域内を走L 、，このシステムの現況再現性の高さを確認しました.

る他社パス路線，および地域内路線に影響を及ぼすと考(2) 地下鉄開通による，現行路線の影響評価えられる周辺地域にまたがる路線など計約 50路線を設定(1) の段階により，今回利用するシミュレーションの妥しました.また前述しました各種路線別パラメータを現当性が確認できましたので，さらにシステム上の路線環行の路線と同様に設定し，これらの条件を用いて各路線境(現況)に対して地下鉄新駅の開業予定位置と各方面JJIJ の乗車人員を予測しました.該当地域全体に対するシに対する所要時分を追加設定し，再びシミュレーションミュレーション結果を得るまでにシステム開発初期は約を行ないました.この結果と (1) の結果を用いて代表的な7 時間ほどかかりましたが，改良の結果現在では l つのパス路線の地下鉄開通前後の乗車人員の変化を表 1 にま推定終果を得るまでの所要時分は約 1 時間に短縮することめました.流出のみの影響の比較ですが，たとえば路とができました.この計算されたシミュレーション上の線 b の方が，路線 a よりも減少率が大きいことから，地乗車人員と，東急パスにおいて定期的に行なっている路下鉄による影響が大であることがわかります.同様にし線別乗車人員調査結果とを照合し，人口分布やアンケーて，地下鉄の影響が大きい地域がどこなのか，どの路線ト結果から求められた各種予測j用モテールの検証を行なが影響を受けるのかなどを客観的に数値に置き換えて認識できるようになりました.

綱島(江田)(3) 新路線計画案の評価…下り

一一ー上り一一合計(2) の結果をふまえて地下鉄開業に対応した新しい路線案を作成します.
まず，現行の路線の経路や折り返しを変更したり，運行頻度などの条件を変更し，さらに，特に影響の大きい路線を廃止するなどして現行の改善策を設』モチ--f.ヂ「二:Fi(橋口住鋼メ屋住田坂港宅器タ前宅町下
北前前ル前

図 5

内下中小梼山崎不木ド谷駅
学学
新動谷エ戸校校道
ル

断面輸送量グラフ(路線別)

402(18)た.また新しいパス停留所と路線を新路線としてシステムに登録し，シミュ

望号古 EE 官官雲奇自主問自習日高官 I 碍刊紙百宗昔
駅

定し，シミュレーションを行ないまし(縦軸は l 目盛 100人を表わす)

レーションを行ないました.このようにしていろいろなパターンのいくつもの路線案によるシミュレーションを行ない，各結果を検討することにより，© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オベレーションズ・リサーチ

より良い路線計画案を作成することができました.

考

ここで結果の概要を紹介します.

CASEI-4 の中で，走行キロ当りの乗車人員を評価指標と

路線 a

ム 14.6%

地下鉄の影響小さい

路線 b

ム 19.0%小さい

減回して適正輸送力に

路線f}
.4.1%

僅少

現行の運行を確保

c

現行の運行を確保して比較しますと CASE4 が最も有効であ路線 d

ム 55.9%大きい減回および路線の短縮

り，この路線案を採用し，この CASE4 を路線 e

ム 92.2%

極大ベ}スとして，実行路線計画を作成しました.

表 2

なお，すでに平成 5 年 3 月 18 日より，横浜

計画内容

ことで通勤・通学者の機関選択・経路選択が落ちつくまでまだしばらく時間がかかりそう

路線 a

現行のまま

現行のまま10%減回

路線 b

10%減回

10%減回

10%減回

10%減回

c 現行のまま

現行のまま

現行のまま

現行のまま

路線ですが，今のところほぼ予測値に近い減少率で推移している状態です.

4.

路線案と推定結果

ICA̲SEljCASE21 CASE31 CASE4

市営地下鉄 3 号線が開通しており，現在その影響を調査中です.新しくできた鉄道という路線 d 30%減回

30%減図

30%減回

20%減回

廃止

廃止

廃止

キロ当り乗車人員
従来，経験とカンで行なっていたパス路線
をパソコンを利用することで，効率的な計画(MAN/Km) I(注)

案を短時間に作成し，ケースごとの比較が用現行のまま

路線 e 廃止

回数 50%減 減回数 50% 回数 50%減(新設)路線 f 新設

まとめと今後の課題

路線を廃止

I 2.78 I 2. 回

2.68

! 2.91

路線 f は，新しく計画した路線を指す.
また，下線の部分は CASEl から変更した内容.

意にできるようになりました.
今後の課題としましては，

参芳文献

・パス停までの徒歩時分を 200m メッ・ンュの中心からの距離から計算しているため，最大で約 140m の誤差が見込まれ，他の交通手段と競合する地区での予測値は，細かく検討する必要があること.

[1J

野末尚次，柴田M PSJ の開発.鉄道総研報告， 1988.2. , 11‑18.
[2J 柴田・実際の地形では，たとえば，河川や自動車専用道路，鉄道線路，または大型施設などの障害があって迂回しなくてはならない場合には，パス停までの所要時分が計算よりもかなりかかる場合があり，別途対応する必要があること.

徹，野末尚次:地理情報システム íTRAM PSJ の機能向上.

鉄道総研報告199 1. 1.,

42‑

47.
[3J 野末尚次:地理情報システム. JREA , 1990. ,19222ー 19225.

[4J等の改善が挙げられます.

徹:地理情報システム íTRA森地茂，屋井鉄雄，田村亮:非集計交通手段

選択モデルの地域開移転可能性.土木学会論文集，第また，他の地域でこのシステムを利用する際には，モデルの移転性についての議論が残りますが，郊外から都359号/-3[5] 原田(1985.7. ), 107‑115.
昇，太田勝敏，新谷洋二:非集計行動モデ心へ向かう地減でのパス路線計画には充分利用できるもルによる新駅利用量の予測方法とその評価.土木学会のと思われます.

論文集.第 347号/ー 1 (1 987.7.) ,1993 年 8 月号

© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

49‑58.

(19)403