2．三河港田原地区における周辺道路整備を中心とした交通渋滞対策の検討
豊橋市における電気バス導入効果計測のための交通手段選好意識モデル分析

2 － 1　はじめに
三河港田原地区における工業出荷額は,愛知県下５位,全国２7位を誇り,浜松市や北九州市などの大規模工業地帯を抱える都市と同レベルにある。しかし、国内トップ企業群の集積地域でありながら、臨港道路やそれに接続する主要国道においては慢性的な交通混雑・交通渋滞が発生しており、輸送コスト削減に取り組む企業努力では対処しきれない状況である。また，道路交通問題を抱えた企業分譲地は,他市分譲地に比べて新規立地の優位性が劣ることもあり,早期に道路基盤の改善が必要である。そこで本研究では，田原市および豊橋市周辺を対象として，主要交差点における交通実態の把握,道路交通センサス等の交通調査データの集計・分析・加工，道路網のデータ化を行った上で，道路網整備効果を計測するための交通量配分シミュレーションモデル(時間帯別車種別均衡交通量配分手法)を構築し，具体的に設定された道路整備計画案の効果を定量的に把握した。なお，紙面の関係上，交通量配分モデルを用いた道路整備効果の計測を中心に述べる（２－２節～２－３節）。交通実態調査等については平成25年度報告書を参照されたい。一方，豊橋市では，2011年３月に策定した2020年を目標年次とする第５次豊橋市総合計画において，誰もが暮らしやすく環境負荷の小さい交通体系への転換を目指した「歩いて暮らせるまち」の実現を目指している。その中で公共交通の果たす役割は極めて大きく，魅力ある公共交通の整備が重要課題となっている。そこで本研究では，上記に加えて，豊橋市に新たな公共交通として，環境にやさしい電気バスを導入した場合の効果を検討するため，電気バスに対する市民意識調査を行った上で，SPデータを用いた交通手段選択モデルを構築し，電気バス利用率への影響を分析した。こちらについても，紙面の関係上，交通手段選択モデルを用いた電気バス利用率への影響分析を中心に述べる（２－４節～２－５節)。意識調査等については平成23年度報告書を参照されたい。
２－２　道路網整備効果計測のための交通量配分シミュレーションモデル構築
（1）道路網整備効果計測の概要
対象地域においては様々な渋滞対策の提案がされているが（平成25年度報告書参照)，本研究では都市計画決定されている幹線道路網の整備によって対象地区および周辺地域の交通状況がどのように変化するのかを，交通量配分シミュレーションモデルを用いてマクロ的に予測し，その結果を用いて三河港田原地区における道路交通サービス水準の変化について検討するものとした。道路網整備の効果計測の方法として，本研究では図2-2-1に示す作業フローに従った交通量配分を主体とした方法を用いた。このために、対象地域の設定・ゾーニング、周辺道路網のデータ化、詳細OD表の作成，交通量配分手法と効果計測指標の選定を行っている。それぞれの内容は以下に述べる通りである。
（2）対象地域の設定・ゾーニング
交通需要の空間分布(トリップの起終点分布)を把握し,起終点間の利用経路を設定するためには,地域のゾーニングが必要である。そこで本研究では，平成17年度の道路交通センサスのBゾーンを基本として地域をノーニングするものとし、分析対象地域である田原市（旧渥美町を除く）およびその隣接の豊橋市についてはＢゾーンよりも詳細なゾーニング（Ikmメッシュ）を行うものとし，その外部地域については田原市から遠く離れるほどＢゾーンよりも粗いゾーニングとするものとした(図2-2-2参照)。 •分析対象地域: 371ゾーン（田原: 108メッシュ,豊橋: 263メッシュ) ·隣接地域: 38ソーン（隣接の東三河および静岡県の一部） •馬辺地域① : 20ノーン（隣接地域の外側の愛知県・静岡県の一部） •周辺地域2 : 4ソーン(名古屋圏,東漁,飯田,清水) ·外部地域: ３ゾーン（両辺地域の外側地域を３つに区分）
（３）周辺道路網のデータ化
三河港田原地区およびその周辺地域の道路網は図2-2-1に示す通りであり、これをリンク数が1,161本（うち、ダミーリンクが402本）、ノード数が808個（うちダミーノードが371個）の道路ネットワークとしてモデル化した（図2-2-3参照）。
( 4 )詳細OD表の作成
本研究では分析対象地域については詳細プーニングとしているため、ＢプーンレベルのOD表を細分化する必要がある。この細分化を合理的行うため、本研究では、まず夜間人口と従業者数を説明変数とするＢゾーンレベルでの交通目的別発生集中交通量に関する重回帰モデルを構築しておき，これをメッシュレベルに適用することによりメッシュレベルでの発生集中交通量を推定することを通じて、 BゾーンレベルでのOD表をメッシュレベルのOD表に細分化する方法を用いた。
（５）交通量配分手法と効果計測指標の選定
本研究では，対象道路ネットワークに１日単位の車種別OD表を静的に配分する手法，および１時間単位の車種別OD表を準動的に配分する手法の2つを用いた。交通量配分は時間帯別利用者均衡配分の考え方に従うものとしたが,解法としてはその近似解法としての分割配分法を用いるものとした。なお，ドライバーの経路選択は一般化時間に基づくものとし，有料道路リンクの一般化時間はその料金を時間価値で除したものを所要時間に加えることによって求めるものとした。また，混雑による所要時間の増大については，リンク所要時間が混雑度（＝交通量／交通容量）の指数関数として与えられるBPR型パフォーマンス関数によって考慮した。道路網整備による効果の計測指標としては，各道路区間の配分交通量の変化量，および各メッシュや代表地点から他ノーンや高速道路ICへの一般化時間の変化量を用いた。以下では，時間帯別配分に基づく検討結果を中心に述べる。静的配分による道路整備効果の試算結果の詳細については，平成24年度報告書を参照されたい。上述した１日全体の静的交通量配分は，１日の交通流状態が定常であると仮定して平均的な日交通量を算出するものである。しかしながら，実際の交通現象は１日の中で時間的に変動していることから、交通流の定常性を日単位で仮定することは適切であるとは言えない。特に交通渋滞は特定の時間帯に発生するという動的な性質を有していることから，交通渋滞対策の検討に際しては，交通流を動的に取り扱うことが不可欠である。この課題を解決するための手法のうち，比較的実務に適用しやすい手法が時間帯別均衡配分手法である。これは、１日をいくつかの時間帯に分割し、時間帯間では異なる交通流状態が出現するが各時間帯の中では交通状態が定常であると仮定して，時間帯別OD表を均衡配分するものである。この手法においては，１日の連続した時間の中の交通流を時間帯単位で区切って取り扱うため，下記時間帯の終わりの時刻に残留交通量が発生することになるが、これは当該時間帯のみでなく次以降の時間帯の交通流に影響することから，その処理をいかに合理的かつ効率的に行うかが重要となる。これに関しては、これまでいくつかの手法が提案されているが、本研究では藤田ら（1998）が提案したOD修正法を用いるものとした。この手法では，ある時間におけるあるODの残留交通量の割合が，その時間帯におけるそのOD間の均衡所要時間に応じて内生的に決まり，かつその残留交通量はそのODに関する経路に均等に分布すると仮定する。この均衡解を求める手法としては，需要変動型利用者均衡配分として定式化される数理計画問題を解く厳密解法が提案さているが，本研究では実用性を重視して分割配分法による解法を用いるものとした。
２－３　時間帯別車種別交通量配分シミュレーションによる道路網整備効果の試算結果
（１）道路網各区間の交通量の変化
上述した時間帯別車種別均衡配分手法を現況道路網(平成24年9月時点の道路網)およびいくつかの将来道路網に対して適用した。ここでは，時間帯としてはl時間単位を用いるものとし，メッシュ単位OD表を24時間帯別のOD表に分割した。また，将来道路網としては，以下の3ケースを設定した・ケース1：「R259老津道路の延伸およびR23豊橋バイパスの延伸（前芝-為当間）を考慮」 ・ケース2：ケース1に加えて「R23豊橋東バイパスの延伸および豊橋バイパスの4車線化を考慮」 •ケース３：ケース２に加えて「東三河環状線の全面開通，および豊橋市都市計画道路のうち外郭線・一色高洲線・前田豊川線・下地牛川線の完成を考慮」まず，現況道路網ケースに対する時間帯別車種別均衡交通量配分によって得られた時間帯別リンク交通量を１日合計した結果を図2-3-1に示す。時間帯別車種別交通量配分では各時間帯における各リンクの車種別交通量が得られるが，ここでは大型車１台を乗用車に換算して合計した乗用車換算台数単位（pcu）の1日合計交通量を示している。これより、田原地区周辺では、臨港道路やR23豊橋バイパス・豊橋東バイパスの利用台数が多いことが確認される。次に，３つの将来道路網ケースそれぞれに対する時間帯別車種別均衡交通量配分から得られる１日合計リンク交通量を求め,現況道路網ケースに対する値との差を求めた結果を図2-3-2(a)～(c)に示す。これらの図より，いずれの将来ケースにおいても，整備した道路の交通量が大きく増大（図中の赤色表示区間）し，平行道路区間の交通量が減少（図中の緑色表示区間）することが確認される。
( 2 )三河港田原地区代表地点から高速道路ICまでの平均所要時間の変化
時間帯別車種別均衡交通量配分に対応して求められる現況道路網における三河港田原地区の主要地点から近隣の高速道路IC等への時間帯別の所要時間（単位は分）を表2-3-1に示す。これより，所要時間は各時間帯の交通混雑状況に応じて変動していることが確認される。次に，３つの将来道路網ケースそれぞれにおける所要時間と現況道路網における所要時間の変化量(単位は分)を表2-3-1(a)〜(c)に示す。これらの表より，所要時間の変化量は時間帯によって異なることが確認される。また，目的地によっては道路整備によりかえって所要時間が増大する場合があることが分かる。これは道路整備によって他のODの利用経路も同時に変化するため，あるODにとっては道路整備による効果が薄められるためであると考えられる。
音羽IC 同崎IC三ヶ日　浜松西　R1／R42時間帯豊川IC  香羽IC  同時IC  三ヶ日19
官羽0 同崎10  |歌ヶ目 |原松百 | R1/R42 19

2 －4 電気バス導入に関する意識調査
( 1 )調査内容
本研究の目的である電気バス路線の需要推計を行うため、豊橋市内の15歳以上の住民を対象に,公共交通に対する意識調査を行った。この調査結果により，住民の属性別や居住地域別に電気バス利用意向を知ることができ，電気バス路線の乗車時間，運行間隔，徒歩時間，乗車料金等を変化させた場合の利用意向の変化を知ることができことから，どのようなサービス水準を設定すれば電気バス利用率がどれくらいになるのかを推計するモデルを構築するためのデータを得ることができる。調査は世帯票，個人票に分かれ，世帯票を各世帯に１部，個人票を原則として３部配布した。質問項目は表2-4-1のとおりである。なお本調査は，本研究のみでの利用ではないため，電気バス路線の需要推計には利用しない項目もある。

（2）調査の実施状況
本アンケートは，平成22年10月23日に郵送配布し，郵送回収とした。アンケートを配布する世帯の選定は，市販の住宅地図を用いて市内各地域から一定の世帯数を任意抽出することにより行った。平成21年の豊橋市の世帯数は149,345世帯であり、本アンケートの配布数は1.950世帯であることから，抽出率は市全体で1。31％である。回収率は表2-4-2のとおりである。

２－５　電気バス導入に関する交通手段選択モデルの構築
( 1 ) SP質問の概要
豊橋市内に電気バス路線が設定された時，現在の交通手段から電気バスに転換する人の割合を推計するため，意識調査アンケートのSP（Stated Preference：表明選好）質問のデータを用いてモデルを構築し，サービス水準の変化が電気バス利用率に与える影響の分析を行った。本研究のSP質問は,回答者が現在行っている交通(居住地から目的地までの区間一市外の場合は,豊橘駅などの乗り継ぎ駅までー）において電気バスが利用可能になった場合を想定してもらい，バス乗車時間，乗車料金，運行間隔およびバス停までの徒歩時間の条件を順次変化させながら，利用意向を尋ねるものである。アンケートに際しては，表2-5-1に示すようなSP質問パターンを10パターン用意しておき，回答の負担を考慮し，1人に対しては1つのパターン（5ケースのサービス水準）の条件を提示し，各ケースのサービス水準条件下において電気バスの利用意思を尋ねている。奥車時間奥車料金

(2)使用モデル
今回のモデル構築には，二項ロジットモデルを用いる。これは，現在の交通手段の効用と電気パスを利用する場合の効用から電気バス利用確率を求めるものであり，以下のように表される。
ここで，Prは個人nが現在の利用交通手段に対して，ケースiの電気バス利用を選択する確率，Vrはケースは電気バス利用の確定効用，V2は個人nの現在の利用交通手段の確定効用，X ikはケースiの電気バス利用のk番目のサービス水準, Ynkは個人nのk番目の個人属性, βκ, Ykはパラメータである。
（3）パラメータ推計結果
構築したモデルの一例として，表2-5-2に示す説明変数を設定し，それぞれのパラメータを推定した。なお，電気バスの確定効用は，現在の利用交通手段によって異なるパラメータを与えた。特徴的な部分を見ると，自動車利用者はすべてのサービス項目に敏感に反応する傾向があり，公共交通利用者は徒歩時間と乗車時間に敏感に反応する傾向があることがわかる。
（4）電気バス利用率の推定
竜気バス導入効果を計測するため，推計したパラメータを用いて電気バス利用率の推定を行った。このとき，アンケート回答者別に電気バスのサービス水準を設定しておく必要がある。ここでは，電気バス乗車時間については，居住地域間の代表点間距離を結びつけることで，詳細な設定を行っている。また、運行間隔、徒歩時間についても、必要に応じて居住地域別の事情に応じた値を設定している。なお今回は，利用者の目的地がすべて中心部に向かうと仮定し，均一乗車料金，運行間隔30分，徒歩時間10分という共通条件を与え,乗車料金を順次変化させた場合の利用率への影響を調べるものしした。電気バス利用率の算出結果は，図2-5-1に示す通りとなった。これより，すべての利用者に対して，乗車料金に対する反応が敏感であることがわかる。しかしながら，自動車利用者がこれほど多く転換するとは考えられないことから, SP質問の精度に問題があったのではないかと考えられる。そのため,より正確な電気バス利用率を推定するには，何らかの情報を利用して利用率を補正する必要があるといえる。この点が今後の大きな課題である。

2 − 6   結論
本研究では，まず三河港田原地区を対象として，以下のことを行った。 ①既存データを整理するとともに新規に交通実態調査を実施し，対象地域における現況の道路交通実態（地点別交通量，渋滞発生状況，OD分布パターンやトリップ発生時刻分布等の交通需要実態など）を把握した。 ②一般的な交通渋滞対策メニューを整理するとともに，田原市および豊橋市において経済界を主体とする活動組織で議論されている道路基盤の改善策の提案内容を整理した。 ③交通目的別発生集中交通量モデルのパラメータ推定を行い，その結果を用いて時間帯別均衡交通量配分のための車種別OD表の細分化を行った。 ④交通量配分手法を中心とする道路整備効果計測シミュレーションモデルを構築し，いくつかの計画道路が完成したと想定して時間帯別均衡交通量配分を行い，その整備効果を試算した。 ⑤その結果, OD別の利用経路の変化に伴う道路区間別交通量の変化状況および主要地点間所要時間の短縮状況を把握した。ただし，この結果に関しては，各リンクの交通容量の設定値や走行時間関数のパラメータ値などに関して見直しの余地があり、今後詳細かつ多面的な検討が必要であな。今後の課題としては，未検討の道路整備案・交通渋滞対策案のデータ化と，ミクロ交通シミュレーションを用いた局所的な対策効果の検討など効果計測手法の精緻化が挙げられ，次年度以降も自主的研究において取り組みたいと考えている。また加えて本研究では，豊橋市に新たな公共交通として，環境にやさしい電気バスを導入した場合の効果に関する検討も行い，以下の結論を得た。 ①推定結果から，電気バスは市の中心部近くに住む人ほど利用しやすい傾向があり，これは公共交通が充実している地域であるからだといえる。 ②自由目的以外の移動よりも自由目的による移動のほうが、電気バスを利用しやすい傾向があることがわかった。 ③現在自動車利用者は、電気バスのすべてのサービス項目に対して敏感な反応を示し、公共交通利用者は徒歩時間と乗車料金に対して敏感に反応している傾向があることもわかった。今後より精密な分析を行うためには, SP質問に対する回答の信頼性を向上させることが必要であることは言うまでもないが,回答者に応じたサービス水準設定を行うことが手段の一つである。そして,電気バス路線を個別に設定した場合の利用者数の推計を行うためには、詳細なODデータを入手することが考えられる。電気バス利用率の推定精度を向上させることができれば，どのような電気バス路線設定が，最も需要が高くなるのかを分析することが可能になる。