第19回行動モデル夏の学校The 19th Summer Course Behavior Modeling in Transportation Networksこおける出勤時の自転車利用促進に向けた
d Transportation selection model for promoting the use of bikes when going to work in Yokohama 13,早稲田大学A  (Waseda Univ. A)福島直樹亀山敦史株優へ井坂透佑正勝复に場Naoki Fukushima Atsufumi Kameyama Yuto Mori Ryosuke Isaka Natsuhi Mutot菅原諭良斗 Yurato Sugawara筧英士Eiji Kakei海野智種Tomoki Unno篇勝龍司Ryuji Saito
・新型コロナウイルス感染拡大により、3密を避けられる移動手段である自転車を利用して通勤をする人が増えているDue to the spread of the new coronavirus infection, more and more people are commuting to work using bikes, which is a means of transportation that can avoid three crowds.る会社員の男女500人を対象に、新型コロナウイルス感染症が通勤形態に与えた影響を調査した。関連曲像を見るまず、自転車通勤を始めたタイミングを尋ねたとこ(イメージ)ろ、新型コロナの流行が始まった後、新たに自転車通勤を始めた人は23.0%（115人）となった。その理由については（複数回答）、 「公共交通機関での通勤を選けるため」が95.7%（110人）とほぼ全員。次いで「運動不足解消のため」44.3%（51人）、「ストレス解消のため」27.8%（32人）、「交通費を節約するため」21.7%（25人）となった。出典：Yahoo!二ユース（7/13掲載）コロナ禍「3密」避ける自転車通勤事情マスクは必要回避する手段として、二輪の力が注いる。コロナ禍の自転車通勤事情を【賞本協】出典：毎日新聞（4/23掲載） 2
・また、横浜市は2019年に「自転車活用推進計画」を策定し、自転車の利用の促進を図っているYokohama city has formulated the "Bike Utilization Promotion Plan" in 2019 to promote the use of bikes. ・しかし、全国の自治体に比べて通勤・通学の際に自転車を利用する傾向は低いBut, there is less tendency to use a bike when commuting to work or school than local governments nationwide.自転車利用のメリットmerit of use bike ・身近で便利familiar and convenient ・環境にやさしいenvironmentally friendly ・健康の増進health promotion ・三密の回避などavoid the “Three Cs” etc.自転車の所要時間が最も短い(500m～5km) Bike travel time is shortest at distances from about 500m to 5km通勤時における自転車の利用を促進させよう！ Promote the use of bikes when commuting!
PPデータ横浜(2009)出勤時データについて…　About Comutting Data出勤時の交通手段割合Rate of transportation means of commuting自動車や鉄道に比べて自転車の利用率が低いUtilization rate of bike is lower than that of car and train. ■バス(Bus) ■自転車(Bike) ■自動車(Car) ■鉄道(Train) ■徒歩(Walk)出勤時の移動距離と交通手段割合の関係Relation of Distance and rate of transportation means of commuting移動距離が伸びるとバス・徒歩・自転車の移動を選択する人が減少Bus, walk and bike movement decrease when moving distance become longer. ■自動車(Car)　■鉄道(Train) ■バス(Bus) ■自転車(Bike) ■徒歩(Walk)
いくつか条件を設定Set up some conditions自転車の利用率は20代が高いThe rate of use of 20s is higher than that of other age.雨天時は自転車・徒歩の割合が減少するBike and walk rates decrease on rainy day.性別( Gender ) ・自転車の利用の割合は女性の方が大きいUtilization rate of women is higher than that of men. ・自動車、鉄道の利用の割合は男性の方が大きいMen use more cars and railroads. ■バス(Bus) ■自転車(Bike) ■自動車(Car) －鉄道(Train) －徒歩(Walk) 5
流れ(Flow)多項ロジットモデルを回すMake multinomial logit model政策を取り入れた変数を検討Consider variables that incorporate policies自転車徒歩car
walk鉄道政策(Policy)ラッシュ時(通勤)の運賃価上げIncrease train fare at rush hour • JR東日本が検討しているJR East now considers that policy.鉄道For trainロードプライシングの検討Consider Road pricing •自動車の近距離移動限定Only for short distance moving of car自動車For car自転車の選択確率を上げるIncrease the rate of bike choice relatively
β1Traveltime + β2Cost + β3Access distance + β4Egress distance + b1 Vtrain = β₁Traveltime + β₂Cost + β₃Access distance + β₄E,gress distance + β₂Gender₄ + b₂ ll Vbus β₁Traveltime + β₂Cost ll + b3 Vcar Vbike = β1Traveltime + β5Genderg β₁Traveltime + βɕUnder30s_d + b4 Vwalk =
【パラメータ（parameter）】
time、 cost、 access distance、 egress distance、 gender dummy、 age under 30 dummy
参照：－時間価値原単位および走行経費原単位（平成20年価格）の算出方法－ :横浜市の道路整備について（横浜市道路整備局） 7
IX新・鉄道、バスの料金を値上げ・自動車は近距離(7kmくらいまでの)移動のみ値上げ・値上げ率を上げても、自転車の選択確率が大きく上がるとは見られないEven if the price is raised, the probability of choosing a bike does not increase significantly ・値上げ率800%（料金7倍）などにすると、自転車の選択確率は上昇する…… If you increase the price by 7 times, the probability of choosing a bike will increase significantly.
検討した政策では、「自動車は近距離(7kmくらいまでの)移動のみ値上げ」としたが、ほぼ全ての自動車が遠距離移動だったために、大きな効果は及ぼさなかったと推測される。さらに、鉄道を値上げすると、自動車に流れ込む人の割合が大きいと推測される。

-モデルの変更点-
1.中間発表、エスキースで頂いたご指摘の中の「傾斜」について考慮2.出発地に傾斜の値を入れて、傾斜の評価をした3.政策として「電動自転車の導入」を図る※傾斜(平均傾斜：Average Slope)の扱いについてデータリソース(Resource)：国土数値情報五次メッシュ単位平均傾斜仕様:小ゾーンの平均傾斜がわかるものはそれらの結果を仕様。小ゾーンの平均傾斜に欠損があるものは、市区町村の平均傾斜を適用。データの特徴：傾斜角度は、10mメッシュの標高値を50mメッシュの標高値にリサンプリングし、この50mメッシュ標高を使い傾斜角度（最大・最小・平均）を算出した。 Vtrain =    β₁Traveltime + β₂Cost  + β₃Access distance + β₄Igress distance + b1 β1Traveltime + β2Cost + β3Access distance + β4Igress distance + β5Gendera + β2 ll Vbus =    β₁Traveltime + β₂Cost + b3 Vcar β1Traveltime + β5Genderg + β¬Slop + b s Vbike = β1Traveltime + β6Under30s_d Vwalk =
Vtrain = ll Vbus ll Vcar ll Vbike Vwalk = β₁Traveltime + β₃Access distance + β₄Egress distance + b1 β₁Traveltime + β₃Access distance + β₄Egress distance + β₃Gender₄ + b₂ β1 Traveltime + +b3 β1Traveltime + β5Gendera + b4 β₁Traveltime + β6Under30s_d
-モデルの変更点-
1.費用が選択確率に影響を及ぼさないため、説明変数から抜いた。平均傾斜が上り坂か下り坂かを考慮できていなかったため、「傾斜」 2.の概念を再定義した。比高ΔH = H2 — H1傾きα = ΔH / L H2先ほど使った平均傾斜と比べると、上り坂or下り坂が符号で考慮できるのがメリット。上り坂ΔH = H2 − H1 >0下り坂ΔH = H2 − H1 <O
■政策前  ■政策後0.5 0.45 0.4 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0
全然上がりませんでした…
政策前後の選択確率推移•説明変数の設定に手こずり、選択確率に大きな影響を与える変数が何かは、最終的にも分からなかった。 We had a difficult in determining explanatory variables, and no idea which variable would affect the result the best. •基礎分析はもっと慎重に行うべきだった。 We should do basic analysis more seriously. •多項ロジットモデル以外のモデルの可能性も検討できればよりよかった。 It would be better to consider another model except for MNL.
■　アクセスなし徒歩不明-線形(アクセスなし) ---緑形(徒歩) --線形(不明) ----緑形(鉄道) ------緑形(自動車)
凡例●　出勤トリップ検点■行政区🎶標高メッシュ| 500.0 ] 999.7