Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図(2)-10 交通機関選択モデル

公共交通・自動車を判別するモデルでは、エージェントの意思決定のあいまい性を考慮して、簡略ファジィ推論を用いてモデル化している。このとき、公共交通および自動車利用時の所要時間・費用の他に、個人属性および各交通機関の遅延経験を基に決定する。

つぎに、業務車両に関する車種選択のフローを図(2)-11に示す。業務車両の車種選択の際は、現在の利用車種の他に充電施設の設置状況、エネルギーマネジメントの状況、周囲の事業所のEV導入状況を基にEVを導入するかを決定している。

図(2)-11 業務車両車種選択モデル

各トリップに関して交通機関・利用車種が決定された後に、各トリップに伴う二酸化炭素排出量などの評価指標が算定される。これらのエージェントの交通行動により、対象地域内の交通行動による環境へのインパクトの算定を行うことが可能である。

## (3) 地方圏街区型環境未来都市における交通政策評価

## 1 ）エージェントモデルの基本構成

ここでは、岐阜市を対象としたエージェントモデルの基本構成を検討する。岐阜市は、名古屋圏の中心である名古屋市からは北へ約30km、電車で最短18分の距離に位置している。岐阜市の概
略図を図(2)-12に示す。市の南部にJRおよび名鉄の路線が位置している。また、岐阜市の市域面積は20、289haである。岐阜駅北側が中心市街地となっている。また、岐阜市の人口は約42万人、世帯数は17万世帯となっている。65歳以上の高齢化率は26%である。

図(2)-12 岐阜市の概略図

岐阜市ではモータリゼーションが進展しており、自動車利用が前提となった都市構造になっている。このような都市では、自動車から公共交通への転換は容易ではなく、車両の低炭素化を検討することが道路交通スマート化の有効な手段であると考えられる。

つぎに、第5回中京都市圏パーソントリップ調査（平成23年実施）で得られた岐阜市内発トリップの代表交通手段を図(2)-13に示す。

| 自動車 | 自転車 | 徒歩
バス | 3% | 1% | 13%
鉄道 | 5% | 10% | 13%

図(2)-13 トリップの代表交通手段（岐阜市）

自動車の構成割合が68%であり、公共交通の利用は少ないことがわかる。また、徒歩の割合が13%であり、大都市と比較して少ない。これは、短距離移動においても自動車を利用する傾向があるためであると考えられる。

つぎに、本研究で構築するエージェントモデルの全体構成を検討する。本エージェントモデル
でエージェントが行う意思決定構造を図(2)-14に示す。

図(2)-14 エージェントモデルの意思決定構造

エージェントが行う意思決定は①自由活動における交通手段選択（1日単位）、②固定活動における交通手段選択（1年単位）、③自動車の購入がある。各モデルにおいて、エージェントは属性からそれぞれ意思決定を行い、行動が変化する。また、社会全体の人口が変化する。これらを20年間繰り返すことにより、社会変化を観測する。

つぎに、車両選択モデルについて検討する。車両選択のフローを図(2)-15に示す。
図2-15 車両選択のフロー

車両選択は、4段階で検討する。はじめに、現在保有車両の利用年数から、車両更新の意思決定を行う。このとき、アンケート調査結果から、車両の買い換え確率を定義する。アンケート調査で得られた購入からの利用想定年数の分布を図(2)-16に示す。

図(2)-16 購入からの利用想定年数の分布

本図より、10～12年の想定が最も多くなっていることがわかる。また、20年以上の利用想定は少ないことがわかる。

つぎに、選択肢集合を設定する。このとき、世帯年収により、選択肢を限定するルールを設ける。本研究で設定する選択集合設定ルールを表(2)-3に示す。

表(2)-3 選択肢集合設定ルール

世帯年収	車種選択肢
～400万円	軽・小型
～600万円	軽・小型・HV・EV
600万円～	軽・小型・普通・HV・EV
ここでは、世帯年収により、比較的車両価格が高価である低炭素型車両（HV・EV）および普通自動車を選択肢集合に含めるかを設定している。

また、現在のEVの航続可能距離は最新モデルで220km程度であること、また現実的利用による航続可能距離は100km程度であることから、1日の自動車利用距離が長い場合は、EVを選択しないと考えられる。そこで、1日あたりの平均利用距離が50kmを越える場合は、EVを選択肢集合に含めないこととする。

つぎに、ガソリン車両に関して選択肢を限定するルールを検討する。ここでは、以下に示すルールを設定する。

1）現在の保有車種を基本とする

2）男性&現在の車の購入時以降に就職した：軽→小型

3）現在の車の購入時以降に世帯人数が2人以上増加した：軽→小型、小型→普通

4）男性&無職になった：普通→小型、小型→軽

これらのルールにより、ガソリン車両の選択肢を1車種に限定する。

つぎに、ガソリン車・低炭素型車両の車種選択を実行する。このとき、車両の購入・利用コストによる比較を行う。本研究では、各車種に関して、表(2)-4に示す費用を設定する。

表 $ (2) $ -4 各車種の費用の設定

輕	小型	普通	HV	EV
車両購入費（万円）	100	150	300	200	250
燃費（円／km）	6	8	10	5	3

EVの車両購入費は、現在の水準の補助金などを差し引いた費用を想定して設定している。また、EVの燃費は、電費および中部電力の深夜電気料金を基に設定している。HV・EVに関して、車両購入費は高価であるが、燃費は安価である。したがって、小型車と比較すると、走行距離17万km以上で、購入費用と燃料費を合わせたコストがHVの方が安価となる。また、20万km以上で、EVの方が安価となる。

これらの車両選択に関する意思決定を人工社会モデルに組み込み、検討を行う。

## 4 ．結果及び考察

## (1) 都市圏街区型環境未来都市における交通政策評価

## 1 ）都市型街区のエージェント交通分析

はじめに、旧居留地街区のトリップ特性について分析する。図(2)-17にトリップ目的別の集中交通量を示す。本分析では神戸市全体、旧居留地が位置する神戸市中央区の集計量を比較して検討する。神戸市全体では、出勤目的トリップが16%、帰宅目的トリップが42%を占め、近畿圏での平均的な傾向である。一方、到着地を都市中心市街地である中央区に限定したトリップ目的の構成割合は、出勤目的が神戸市全体の約2倍になっており、帰宅目的トリップは少ない。さらに、到着地を旧居留地街区に限定した場合、この傾向は顕著に表れ、出勤目的トリップの構成割合は神戸市全体の約3倍、帰宅目的トリップはごく僅かとなっている。したがって、旧居留地街区は神戸市全体とはトリップ目的の構成割合が大きく相違し、業務活動が中心であることがわかる。
図(2)-17 トリップ目的別集中交通量

つぎに、代表交通手段別集中交通量を図(2)-18に示す。神戸市全体では鉄道が28%を占め、近畿圏全体での鉄道の分担率20%と比べて高い。一方、自動車・二輪の分担率は相対的に低い。到着地が中央区であるトリップに限定した場合、この傾向は顕著となり、鉄道の分担率は47%となり、自動車の分担率が減少する。さらに、到着地を旧居留地街区のトリップに限定した場合、鉄道の分担率はさらに高い。したがって、旧居留地街区は公共交通利用のトリップが中心であることがわかる。

図 $ (2) $ -18 代表交通機関別集中交通量

つぎに、街区の交通機関分担を街区内外および街区内の移動に分類した。図(2)-19に分類別の交通機関分担を示す。街区までの代表交通機関として、鉄道が約6割を占める。次いで徒歩・自動車の利用が多い。また、街区内の交通機関として、徒歩・自動車の利用が多くなっている。

図(2)-19 街区内外交通機関別集中交通量
つぎに、旧居留地街区を目的地とするトリップについて、トリップ目的別の交通手段の構成割合を図(2)-20に示す。出勤・登校目的では鉄道が多い。また、自由・業務目的では自動車利用が見られる。したがって、トリップ目的により、交通手段の構成割合が異なることがわかる。

図(2)-20 トリップ目的別集中交通量（旧居留地着トリップ）

つぎに、トリップ長の相違について分析する。それぞれの地域を到着地とするトリップ長の分布を図(2)-21に示す。神戸市を到着地とするトリップでは、1km以内のトリップが34％に対して、旧居留地街区では20％である。また、10km以上の構成割合が高い。したがって、旧居留地街区へは比較的遠い地域からの来訪が多いことがわかる。

図(2)-21 トリップ長分布

つぎに、時刻別の街区内の活動者数を図(2)-22に示す。

図 $ (2) $ -22 時刻別活動者数
ここでは、活動者を在宅、勤務先、その他に分類している。その他には、買い物などの自由目的での滞在が含まれる。本図より、深夜・早朝時間帯は、街区内での活動者が少なく、8時以降に増加することがわかる。また、活動者全体のピークは14:00である。

活動者のピーク時間である14:00における活動者分布を図(2)-23に示す。自由活動者は街区の西部に多いことが分かる。

図(2)-23 街区の活動者分布（14:00）

また、出勤での歩行者が集中する8:25における対象街区内の歩行者分布を図(2)-24に示す。これらの表示により、対象地域内の歩行者によるにぎわいの把握が可能である。

図(2)-24 街区の歩行者分布（8:25）
## 3 ）都市型街区に関する交通政策評価

つぎに、スマートモビリティの導入による交通流の変化および二酸化炭素排出量を検討するために、エージェントシミュレーションモデルを構築する。本エージェントシミュレーションモデルは、車両1台を1単位とするミクロモデルであり、0.1秒単位で交通状況を再現している。本シミュレーションの実行画面を図(2)-25に示す。

図(2)-25 エージェントシミュレーションの実行画面

ここでは1台の車両を四角で表示している。また、街区内の主要な施設を表示している。これにより、道路交通状態を視覚的に把握可能である。また、車両単位の走行履歴情報、リンク・車線単位の15分毎の通行車両情報を集計することにより、街区内の交通状況の把握を行う。

ここでは、平成26年2月10日8:00～15:30に実施した現地調査データを用いて検証する。ここでは、図(2)-26に示す①幹線道路（国道2号線）および②街区内道路に関して検討する。

図(2)-26 交通量に関する検証地点
なお、②街区内道路に関しては、10:00～10:45のみの観測結果しか存在しないため、45分間の比較を行う。

調査地点①（国道2号線）について、15分単位の交通量を図(2)-27に示す。

図(2)-27 交通量の比較（①国道2号線東行き）

ここでの観測データは、ビデオ撮影画像を基に台数をカウントしたものである。11:00～12:00の時間帯で相違が見られるが、時間変動の傾向は概ね再現出来ているものと考えられる。

また、調査地点②（街区内道路）について15分単位の交通量を図(2)-28に示す。

図(2)-28 交通量の比較（②街区内道路東行き）

ここでの観測データは、現場で調査員がカウントしたものである。観測データでは時間変動が大きいが、シミュレーションではやや平準化される傾向がある。しかしながら、交通量は概ね再現できているものと考えられる。このとき、45分間の観測データでは、小型車（ナンバープレートの分類番号が1・2以外で始まる車両）182台、大型車（ナンバープレートの分類番号が1・2で始まる車両）39台であった。したがって、大型車混入率は18%である。
つぎに、EVの普及による交通流への影響を分析する。ここでは、EVの普及に注目するため、HVの普及率は変化しないものとする。

ここでは、EVの比率を0%から100%の範囲で20%ごとに設定する。はじめに、EVの普及に伴う交通流の変化として平均速度を検討する。ここで、平均速度は全車両・全時間帯に対する総走行距離を総走行時間で除して算定する。EVの比率と平均速度との関係を図(2)-29に示す。

図(2)-29 EV比率と平均速度との関係（シミュレーション地域全体）

全車種については、EVの比率が高い場合に平均速度は若干向上することがわかる。これは、EVの加速性能をガソリン自動車と比べて高く設定しているためである。一方で、EVのみに着目した場合、EVの比率が20%の時の平均速度が最大となっている。また、最小はEVの比率が80%の時である。なお、シミュレーションは、乱数を用いて計算を行うため、計算結果に多少の変動が生じる。しかしながら、EVの比率が高くなると平均速度の向上が観測される。したがって、EVを普及させると、走行台数は同一であっても、若干であるが交通流の改善効果が期待できる。したがって、交通政策上もEVの普及促進は意義があるといえる。

また、図(2)-3において、①～⑨ゾーンのみに着目した平均速度を図(2)-30に示す。本図と図(2)-29を比較すると、街区内道路では平均速度が低いことがわかる。EV比率と平均速度の関係は、シミュレーション対象地域全体の平均速度の傾向と類似している。

図(2)-30 EV比率と平均速度との関係(街区内)
つぎに、EVの普及に伴う走行時の二酸化炭素削減効果について検討する。二酸化炭素排出量は、車両単位でシミュレーション1ステップごとに計算し、集計する。EVの比率と二酸化炭素排出量との関係を図(2)-31に示す。

図(2)-31 EV比率と走行時二酸化炭素排出量との関係

EVの比率が高い場合に二酸化炭素排出量は少ないことがわかる。比率が100%の時は、0%の時の排出量の57%であり、43%の削減効果となる。このとき、大型貨物車両のEV化は、技術的課題が多く残されている。このため、現実的には乗用車のみを100%EV化した場合は、全体のEV比率は80%程度であると想定される。

したがって、EVの普及は若干の走行状態の改善、二酸化炭素排出量の大幅な削減につながることがわかる。

つぎに、EVを対象とした専用ゾーンの設定について検討する。ここでは、EV専用ゾーン内では自動車車両はEVのみ通行可能であると想定する。本研究で設定するEV専用ゾーンの設定地域を図(2)-32に示す。本地域は、大丸百貨店・銀行が立地する地域であり、歩行者数が多い。

EV以外の車両について、本ゾーン内に発地・着地を有する場合は、図(2)-33に示すようにEV専用ゾーン周辺に発地・着地を変更する処理を行った。

図(2)-32 EV専用ゾーンの設定地域

図(2)-33 EV専用ゾーンに伴う発地・着地変更
はじめに、EV専用ゾーン設定時の交通状態の変化を検討する。EV比率とシミュレーション対象エリア全体の平均速度との関係を図(2)-34に示す。

図(2)-34 EV専用ゾーン設定時の平均速度の変化

政策を行った場合は、全体的に平均速度が向上している。街区周辺において混雑の発生が少ないこと、街路が中心であるEV専用ゾーン内から幹線道路上に発地・着地を移動したことが一因であると考えられる。また、政策を行った場合、EV比率が高い場合に平均速度が向上している。

つぎに、EV専用ゾーン設定時のシミュレーション対象エリア全体の二酸化炭素排出量について図(2)-35に示す。

図(2)-35 EV専用ゾーン設定時二酸化炭素排出量

全てのケースにおいて政策導入なしの場合より排出量は若干少ない。これは、ガソリン自動車の目的地変更に伴うトリップ長の減少の影響も原因の1つである。EV専用ゾーンの設定により、EVの普及が促進されれば、二酸化炭素排出量の削減効果は大きくなる。また、車種の内訳は、政策導入なしの場合と同様の傾向である。

今回は、EV専用ゾーンとして、ガソリン自動車の流入を規制する政策として検討した。しかしながら、自律的に行動変化を促す車種別流入課金、駐車場へのEV充電施設の整備、都心周辺部の
駐車場整備、トランジットモールの整備など、様々な政策を組み合わせて実施することが有効であると考えられる。また、貨物車のEV化は技術的に課題が多く、普及が遅れると想定される。したがって、貨物車の経済活動に与える影響を考慮し、貨物車に対してはEV以外の環境配慮車両も通行可能にするなど、柔軟な運用方法の検討も必要である。また、政策に必要な費用を考慮することも必要である。

## 4 ）都市型街区に関する交通政策提案

ここでは、都市圏を対象とした環境未来都市における交通政策を提案する。本研究で提案する交通政策案を表(2)-5に示す。

表 $ (2)-5 $ 都市型街区の交通政策案

<事業>	<期待される成果>
(1) 低炭素車両の利用促進
① 低炭素車両（HV・EV・ULV）の優先ゾーン設置
② 業務車両のEV化
③ EVカーシェアリング
④ 充電ポイントの拡大（商業店舗を含む）	低炭素エリアの拡大
省エネ・EV車両の活用
EV車両の活用
EVの利便性向上
(2) 公共交通サービスの向上
① トランジットモールの設定
② コミュニティバス（ミニバス）の導入
③ バスサービスの向上（商業店舗を含む）	自動車抑制
アクセス利便性向上
バス利便性向上
(3) 歩行者・自転車の利便性向上
① 歩行空間の整備（バリアフリー・景観）
② 健康の空間整備（公園・健康経路）
③ 自転車走行空間整備（自転車道・駐輪施設）
④ レンタサイクルの導入	自動車抑制・にぎわい
健康活動増大
自転車利便性向上
自転車交通の促進

ここでは、(1)自動車車両に関する政策、(2)公共交通に関する政策、(3)歩行者・自転車に関する政策に分類している。(1)①低炭素車両の優先ゾーン設置の政策は、優先ゾーン以外にも影響を与え、低炭素エリアの拡大が期待される。また、③EVカーシェアリングでは、EVの利用の増加が期待されるとともに、自動車保有の減少にもつながる。

つぎに、(2)②コミュニティバスの導入について検討する。ここでは、鉄道の端末交通手段および街区内の移動手段としての利用を想定している。三宮駅から代表的商業施設である大丸百貨店までは約900mの距離であり、コミュニティバスの運行により利便性の向上が期待される。コミュニティバスの運行経路の例を図(2)-36に示す。

都市型街区においては、これらの交通政策を組み合わせることで、街区の低炭素化、まちのにぎわい、健康増進につながると考えられる。
図(2)-36 コミュニティバスの運行経路

## (2) 地方圏街区型環境未来都市における交通政策評価

## 1 ）エージェントの低炭素社会に関する意識調査

つぎに、地方都市を対象とした街区型環境未来都市に関して検討する。ここでは、市民を対象に実施した意識調査に関する概要を述べる。意識調査は、2種類実施している。調査①では、地方都市を対象とした自動車利用の実態把握とクリーンエネルギー自動車に対する導入意向を把握するために実施した。アンケート調査の概要を表(2)-6に示す。自動車の利用に関する実態を把握するため、調査対象者として自動車を運転している市民に限定している。調査用紙は8ページ・5問で構成される。問1では現状の自動車保有状況、世帯の状況についての質問である。問2は、自動車の購入に関する質問である。この他に、カーシェアリング・超小型モビリティ・スマートハウスの導入意向について質問している。郵送回収の方法で調査を実施し、419通の回答が得られた。

表(2)-6 環境未来都市のアンケート調査(調査 $ ^{①} $ )概要

対象者	自動車を運転している岐阜市民
配布枚数	1、000通
回収枚数	419通
回収率	41.9%
設問内容	1. 個人属性 (世帯・自動車保有状況)
2. 自動車購入時の車種選択
3. カーシェアリングの利用
4. 超小型モビリティの利用
5. スマートハウスの導入意向

つぎに、超小型モビリティに関する導入意向、岐阜市が実施する政策に関する賛否などを調査するため、Webによるアンケート調査を実施した。調査概要を表(2)-7に示す。Web調査では、運転免許を保有していない市民の回答も受け付けている。
表 $ (2) $ -7 Webによるアンケート調査(調査 $ \textcircled{2} $ )概要

対象者	岐阜市民
回答サンプル数	400サンプル
設問数	33問
設問内容	・世帯属性
・個人属性
・保有自動車の属性
・電気自動車の購入意向
・岐阜市の交通政策に関する認知度・賛否
・スマートハウスの居住意向

ここでは、アンケート調査結果を基に現状の車両保有状況について把握する。保有車両の車種構成を図(2)-37、38に示す。車種分類では、調査①：軽自動車30%、小型自動車31%、普通自動車39%、調査②：軽自動車37%、小型自動車19%、普通自動車44%である。日本全体の車種構成（軽自動車：33%、小型自動車：37%、普通自動車：29%）（2013年末）と比較して、普通自動車が多いことがわかる。また、エンジン形式については、調査①：ガソリン車91%、ハイブリッド自動車9%、電気自動車0.7%、調査②：ガソリン車85%、ハイブリッド自動車14%、電気自動車1.2%であり、ガソリン自動車が多数を占める。

図 $ (2) $ -37 車種構成割合（調査 $ ^{①} $ ）

図 $ (2) $ -38 車種構成割合（調査 $ ^{②} $ ）

つぎに、各車種に関して、運転者の年齢構成を図(2)-39に示す。車種によりサンプル数が相違すること、アンケート回答者は相対的に高齢者が多かったことが影響するが、ハイブリッド自動車は40歳未満の利用が相対的に少ない。また、電気自動車の利用者は2サンプル得られたが、どちらも40～65歳未満であった。また、軽・ガソリン自動車の運転者は、女性の比率が他の車種と比較して多かった。
図(2)-39 各保有車種に関する年齢構成（調査 $ ^{①} $ ）

つぎに、世帯の自動車保有台数を図(2)-40に示す。2台の自動車を保有している世帯が41％を占める。また、3台以上の保有も多いことがわかる。

図(2)-40 世帯自動車保有台数の分布（調査①）

これらのことから、岐阜市ではガソリン自動車を中心に複数台の保有世帯が多いといえる。

つぎに、新規車両の購入に関する意識を把握する。アンケート調査 $ ^{①} $ の問2においては、表(2)-8に示す5車種を回答者に示し、1)選択肢として考慮しない車種、2)選択肢の中の評価順位を質問している。また、乗用車購入時の評価項目の重要度について質問している。

評価項目の重要度の回答状況を図(2)-41に示す。ここでは、評価項目として①燃料代、②航続可能距離、③給油・充電時間、④車両取得費用、⑤維持管理費、⑥二酸化炭素排出量、⑦現状の保有割合、⑧実績年数を用いる。「重要である」の回答が多い項目は、④車両取得費用、⑤維持管理費、①燃料代の費用に関する項目である。⑥二酸化炭素排出量は、6割以上が重要である・やや重要であると回答しているものの、費用の項目と比較すると重要度は低い。
表2-8 各車両の設定条件（調査 $ ^{①} $ ）

車両A	車両B	車両C	車両D	車両E
車種	軽乗用車	小型乗用車	普通乗用車	普通乗用車	普通乗用車
原動機の種別	ガソリン車	ガソリン車	ガソリン車	ハイブリッド車	電気自動車
写真
①1kmあたりの燃料代(150円/kg程度とする)	約6円/km	約8円/km	約10円/km	約5円/km	約3円/km
②航続可能距離※1	約700km	約800km	約750km	約1300km	約200km
③給油・充電時間	約5分	約5分	約5分	約5分	約8時間
④車両取得費用※2	約100万円	約150万円	約300万円	約200万円	約250万円
⑤年間維持管理費※3	約30万円	約40万円	約60万円	約40万円	約40万円
⑥1km走行時の二酸化炭素排出量	約95g-CO₂/km	約120g-CO₂/km	約140g-CO₂/km	約75g-CO₂/km(小型乗用車の約2/3です)	0g-CO₂/km
⑦現状の保有割合(全国)	30%	35%	25%	9%	1%
⑧販売実績年数※4	約60年	約60年	約60年	約15年	約5年

図(2)-41 乗用車購入に対する評価項目の重要度（調査 $ ^{①} $ ）

つぎに、運輸交通スマート化施策実施時の電気自動車の選択に関して分析する。アンケート調査 $ ^{①} $ の問2では、表(2)-8に示す5車種を提示し、1)選択肢として考慮しない車種、2)選択肢の中の評価順位を質問している。

また、電気自動車に対する補助金額が50万円増額した場合、電気自動車の航続可能距離が約200kmから400kmに増加した場合、電気自動車の充電時間が8時間から4時間に短縮された場合のそれぞれの評価順位を聞いている。これらの場合の電気自動車の評価順位を図(2)-42に示す。基本ケースでは、電気自動車を検討しないとの回答が6割以上に対して、政策実施時は検討対象に含める回答者が2～3割存在する。また、電気自動車が1位の評価の回答者も増加している。今回の3パターンの施策の中では、航続可能距離増加（200km→400km）での効果が大きい。
図(2)-42 スマート化施策と電気自動車の評価順位（調査 $ ^{①} $ ）

また、補助金増額時に選択順位が1位であった回答者について、基本ケースでの選択順位が1位の車種構成を図(2)-43に示す。基本ケースではハイブリッド自動車を1位としていた回答者が補助金の増額により、電気自動車にシフトしたサンプルが33サンプルで最大である。

図(2)-43 補助金増額時に選択順位が1位の回答者の内訳（調査 $ ^{①} $ ）

つぎに、「カーシェアリング」「超小型モビリティ」「スマートハウスについて」の認知度を図(2)-44に示す。どの用語も7割程度の人に認知されている。また、3項目とも知っている人は約半数であった。

図 $ (2) $ -44 キーワードの認知割合（調査 $ ^{①} $ ）

つぎに、地球環境の改善（二酸化炭素の削減）には、自動車利用者ひとりひとりが努力すべきであると思うかの回答を図(2)-45に示す。「少しそう思う」の回答が55%である。
図(2)-45 地球環境改善のためのひとりひとりの努力（調査②）

つぎに、自動車が排出する二酸化炭素の削減方法のうち、どれが最も良いと思うかの回答を図(2)-46に示す。本図より、自動車利用を前提とした低炭素型車両の利用推進が57％となっている。一方、公共交通を整備し、自動車利用を抑制する回答は22％である。

図(2)-46 二酸化炭素の削減方法（調査②）

つぎに、岐阜市内で運行されている連節バスを用いた「岐阜市型BRT」に関して、図(2)-47に示す写真を提示し、「岐阜市型BRT」の認知度、賛否を質問した。

図(2)-47 連節バス（清流ライナー）（調査②）
岐阜市型BRTの認知度を図(2)-48に示す。「知っている」の回答は52%である。

図(2)-48 「岐阜市型BRT」の認知度（調査②）

岐阜市型BRTを知っているとの回答者に対して、乗車経験を質問している。回答を図(2)-49に示す。乗車経験がある回答者は24%である。岐阜市型BRTを知らないという回答者を含めると、乗車経験のない回答者は87%である。

図(2)-49 「岐阜市型BRT」の乗車経験（調査②）

つぎに、連節バス「清流ライナー」を用いた「岐阜市型BRT」を拡充するべきかの回答を図(2)-50に示す。「さらに多くの路線に導入すべきである」の回答が44%である。一方で、「必要があるとは思わない」の回答も18%存在する。

図(2)-50 「岐阜市型BRT」 拡充の賛否（調査②）

岐阜市では、市民誰もが心も体も健康で、幸せな健康(幸)都市を実現するため、スマートウェ
ルネスぎふを推進している。ここでは、図(2)-51に示す「スマートウェルネスぎふのまちづくり」を示し、政策提案の賛否を質問している。

マートウェルネス ぎふ のまちづくり

政策提案① 柳ケ瀬ウェルネスエリアを環境優先エリアとする

環境優先エリアとは、このエリアに進入する車両に対して低炭素車両を優先するエリアのことです。たとえば、進入する車両の車種に応じて、ガソリン車は200円／回程度、ハイブリッド車は100円／回程度、電気自動車は無料などの流入課金を考えます。

図(2)-51 スマートウェルネスぎふの政策提案（調査②）

「環境優先エリアの設置」の賛否に対する回答を図(2)-52に示す。「どちらでもない」の回答が41%である。また、「とてもよい」・「よい」の回答は38%であり、「よくない」・「とてもよくない」の回答21%と比較して多い。

図(2)-52「環境優先エリアの設置」政策提案に対する賛否（調査②）
つぎに、「環境優先エリア」が実施されたときの行動を質問した（複数回答）。回答状況を図(2)-53に示す。「このエリア内には行かないようにする」の回答者は39%である。また、「公共交通を利用する」との回答は36%である。環境優先エリアの設置により、当該地域の来訪者の減少が想定されるため、政策実施の際は検討が必要である。

図(2)-53 「環境優先エリアの設置」政策に対する行動（調査②）

つぎに、スマートハウスの居住意向について質問した。回答状況を図(2)-54に示す。「既に住んでいる」の回答者は3%であった。また、「将来住みたいと思う」の回答者は67%であり、「住みたいとは思わない」の回答と比較して多い。

図(2)-54スマートハウスの居住意向（調査②）

つぎに、スマートハウスに「既に住んでいる」「将来住みたいと思う」の回答者に対して、理由を質問した。回答を図(2)-55に示す。太陽光発電に関する回答が多いことがわかる。一方で、スマートハウスと電気自動車の組み合わせ効果を期待する割合は比較的小さい。すなわち、現状ではスマートハウスのニーズが比較的大きいが、電気自動車の車両としての有効性が十分に認知されていないため、現状での普及は難しい。
図(2)-55 スマートハウスの選択理由（調査②）

本意識調査で分かったことを以下に示す。

1）保有自動車の車種は、普通自動車が相対的に多い。また、EVの保有数は少数である。

2）自動車を2台以上保有している世帯が多い。

3）乗用車の購入の際は、車両取得費用、燃料代などの費用に関する項目を重視する傾向がある。

4）EVの航続可能距離の増加により、EVの利用者の増加が見込まれる。

5）二酸化炭素排出量削減方法として、低炭素型車両の利用促進を考える回答者が多い。

6）「岐阜市型BRT」である清流ライナーの乗車経験者は多くない。

7）「環境優先エリアの設置」政策は、賛否が分かれるが、よいとの回答がやや多い。

8）スマートハウスの居住意向は高いが、EVとの組み合わせによる効果を期待する割合は小さい。

## 2 ）エージェントの行動モデルの作成

ここでは、低炭素車両の選択要因を分析するために、購入車種に関する選択モデルを構築する。選択肢は、ハイブリッド自動車・電気自動車を含む5車種とする。車種選択はさまざまな要因が複雑に関係すると考えられること、意思決定構造を分析することから、ここでは決定木を用いる。

車種選択に影響する要因として、個人属性、世帯属性、自動車利用状況などが考えられる。したがって、説明変数として①年齢層、②性別、③職業、④世帯収入レベル、⑤自動車運転頻度、⑥世帯自動車保有パターン、⑦各車種の評価値を用いる。ここでは、①年齢層は、若年者・中年者・前期高齢者・後期高齢者の4分類とする。また、③職業は、就業者・主婦・無職（学生を含む）の3分類とする。⑥世帯自動車保有パターンは、軽自動車・小型乗用車・普通乗用車の保有の組み合わせとして9分類としている。さらに、⑦各車種の評価値は、表-3に示した各車種の燃料代などの8項目に対して、各アンケート回答者の8種類の車両選択要因に対する重要度に応じて重み付けを行い、算定している。

アンケート調査において、説明変数に関連する全ての項目に漏れなく回答されたサンプルを用
いてモデルを構築する。また、決定木モデルとして基礎的モデルであるID3を用いる。構築された決定木構造を図(2)-56に示す。電気自動車を選択するルールとして、例えば「普通車1台保有」「軽自動車評価値3」・「運転頻度3日に1回」などが抽出された。

図(2)-56 車種選択モデルの決定木構造

本モデルの的中状況を表(2)-9に示す。ハイブリッド自動車は、実績値と比較して推計値はやや多い推計となっている。一方で、電気自動車の推計値はやや少ない。

表(2)-9 車種選択モデルの中状況

推計
軽	小型	普通	HV	EV	計
実績	軽	214	5	1	12	17	249
小型	6	155	4	9	14	188
普通	2	5	149	14	16	186
HV	15	19	19	504	48	605
EV	30	23	21	113	109	296
計	267	207	194	652	204	1524

的中率：74%

## 3 ）地方圈街区に関する交通政策評価

エージェントモデルを用いて、経年的推移を観測するとともに、都市交通政策について検討する。本エージェントモデルでは、20年間の検討を行うことから、人口の推移を考慮することが必要である。そこで、図(2)-57に示す岐阜市の将来推計人口を用いて人口の推移を設定する $ ^{10} $ 。
図(2)-57 岐阜市人口の推移と将来推計人口

各エージェントの属性は、第5回中京都市圏パーソントリップ調査の結果を用いて設定する。つぎに、人工社会モデルを用いて経年的変化を観測する。20年後のゾーン別二酸化炭素排出量および低炭素型車両の保有状況を図(2)-58に示す。

図 $ (2) $ -58 最終状態のCO $ _{2} $ 排出量・低炭素型車両保有状況

一部の郊外部では、自動車依存が顕著なため二酸化炭素排出量が大きくなること明示できた。また、低炭素型車両の保有状況は、赤色の点がHVを保有しているエージェント、青色の点がEVを保有しているエージェントを示しており、EVと比べてHVの保有が多くなっている。また、それらは、中心市街地で密度が高くなっていることがわかる。

つぎに、車種別の自動車保有状況の経年的推移を図(2)-59に示す。
図(2)-59 車種別保有状況の経年変化

全体として、人口減少の影響もあり、車両保有台数は減少傾向である。車種の内訳では、普通乗用車の減少が観測される。一方、HVは増加している。EVは増加傾向にあるものの、HVと比較すると普及台数は少なくなっている。

## 4 ）都市型街区に関する交通政策提案

ここでは、地方都市圏を対象とした環境未来都市における交通政策を提案する。本研究で提案する交通政策案を表(2)-10に示す。

表2-10 地方型街区の交通政策案

<事業>	<期待される成果>
(1) 集約型都市構造の実現
① 中心部における公共交通ネットワーク拡充
② 公共交通幹線軸の形成 (LRT・BRT)
③ トランジットセンターの整備	中心部の利便性向上
バス利便性の向上
移動の利便性向上
(2) 低炭素車両の利用促進
① 充電ポイントの拡大 (商業店舗を含む)
② 超小型モビリティの優先車線設置
③ 中心部における低炭素車両優先ゾーン設置	EVの利便性向上
ULVの利用促進
低炭素エリアの拡大
(3) 歩行者・自転車の利便性向上
① 健康の空間整備 (歩道・公園・健康経路)
② 自転車走行空間整備 (自転車道・駐輪施設)
③ 中心市街地における歩行空間整備	健康活動増大
自転車利便性向上
中心市街地のにぎわい

地方都市においては、集約型都市構造の実現のための交通機関整備の政策が挙げられる。これには、LRT・BRTを用いた公共交通幹線軸の形成が重要である。また、地方都市においては自動車利用が中心であるため、低炭素車両の利用促進を進めることも、二酸化炭素排出量の削減には効果的である。
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

本研究では、大都市圏および地方都市圏の街区型環境未来都市における効果的な都市交通政策について実証的に検討した。大都市圏においては特定街区（神戸市旧居留地区）、地方都市圏として岐阜市（都市計画区域の街区群）を対象にエージェントモデルを用いた分析を行った。エージェントモデルでは、都市内の都市市民に対応する自律エージェントの都市交通に関する局所的意思決定結果から全域的な都市活動と空間移動の状態変化を生じる過程を表現することができた。本研究における具体的な研究成果は以下のように整理することができる。

①大都市における中心市街地のように、鉄道主体の公共交通機関の整備が行なわれている街区においては、交通行動者の公共交通機関の利用割合が相対的に大きい。したがって、商業・業務活動が中心の街区においては、環境面に配慮した利用交通機関の多様性を確保し、アクセス交通を含めた自動車抑制型の街区内の歩行空間の確保の重要性が高いことがわかった。

②一方で、自動車交通中心の地方都市においては、市民のモビリティ確保の視点から、自律的な公共交通機関の利用が求められる。また近年の低炭素車両による運輸交通のスマート化を踏まえて、自動車抑制というより、代替的交通手段としてのカーシェアリング、超小型モビリティ、HV・EVを含むエコカーの有効活用を検討する必要があることがわかった。

③また、低炭素社会における市民意識として、自動車種別としてのEV車両は現状では、普及促進に対応する要件が十分でないことがわかった。また、省エネルギーの視点からスマートハウスの利用意識は高いが、一方でEV車との関連性は少ないことがわかった。また超小型モビリティの高齢者への利用可能性も示された。これらのことから、環境に配慮した都市交通政策においては、各種交通機関の特性と相互補完関係についての検討が必要であることがわかった。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

岐阜市都市計画審議会において、都市計画道路の見直しにおいて、環境に配慮した道路づくりを展開している。また、岐阜市総合交通協議会において、環境にやさしいコンパクトシティ推奨のためのBRTの導入を推進した。また地域自律型のコミュニティバスサービスの推進に参画してきた。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

岐阜市における低炭素社会に関する意識調査を共同で実行した。この成果として、自動車の代替交通手段としてULV（超小型モビリティ）が有効であること、省エネルギーを意図したスマートハウスに対する市民の期待が相対的に大きいことがわかった。これらの知見を踏まえた地域総合交通体系についての方向性の検討が期待される。

## 6 ．国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない。
## 7 ．研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（查読あり）>

1) 長谷川陽平、秋山孝正、井ノロ弘昭：高齢層の交通行動パターンに着目した低炭素社会の構成についての考察、交通工学研究発表会論文集(CD-ROM)、Vol.32、No.63、2012.

2) T. Akiyama, H. Inokuchi: Multi-agent simulator in transport sector for low carbon society, The 6th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems, No.391, 2012.

3) 長谷川陽平、秋山孝正、井ノロ弘昭：高齢者交通に着目した地方都市のスマートモビリティに関する研究、第33回交通工学研究発表会論文集、pp.467-472、2013.

4) 井ノロ弘昭、秋山孝正:街区型環境未来都市における道路交通のスマート化に関する検討、交通工学研究発表会論文集(CD-ROM)、Vol.34、112、2014.

5) 井ノロ弘昭、秋山孝正：街区型環境未来都市の道路交通システム運用についての研究、交通工学論文集、Vol.1(2015) No.2、pp.123-132、2015.

## <査読付論文に準ずる成果発表>

特に記載すべき事項はない。

## くその他誌上発表（査読なし）>

1) 秋山孝正、井ノロ弘昭、長谷川陽平：交通行動パターンに着目した低炭素社会の構成についての考察、土木計画学研究・講演集(CD-ROM)、Vol.45、No.318、2012.

2) T. AKIYAMA and H. INOKUCHI: Multi-Agent Model to Evaluate Transport Policy in Low Carbon Society, Proceedings of 7th International Symposium in Science and Technology, 175-179, 2012.

3) 井ノロ弘昭、秋山孝正: 人工社会モデルを用いた地方都市の低炭素型まちづくり政策評価、ファジィシステムシンポジウム講演論文集(CD-ROM)、Vol.28、No.WM1-4、2012.

4) 秋山孝正、井ノロ弘昭、長谷川陽平: 高齢者交通行動に着目した都市交通の持続可能性評価、土木計画学研究・講演集(CD-ROM)、Vol.46、No.59、2012.

5) 秋山孝正、井ノロ弘昭、長谷川陽平：地方都市におけるスマートシティ開発に関する交通行動モデル、土木計画学研究・講演集(CD-ROM)、Vol.47、No.16、2013.

6) 井ノロ弘昭、秋山孝正: 街区型スマートシティにおける運輸交通についての基礎的分析、土木計画学研究・講演集(CD-ROM)、Vol.47、No.15、2013.

7) 秋山孝正、井ノロ弘昭: スマートシティの交通政策評価のためのマルチエージェントモデル、システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集(CD-ROM)、Vol.57、No.134-7、2013.

8) 井ノロ弘昭、長谷川陽平、秋山孝正：ファジイロジット統合型モデルによる都市交通機関選択の分析、システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集(CD-ROM)、Vol.57、No.134-4、2013.

9) 長谷川陽平、秋山孝正、井ノロ弘昭：ファジィ推論に基づくスマートシティの交通機関選択モデル、第29回ファジィシステムシンポジウム、TF1-4、2013.

10) 長谷川陽平、秋山孝正、井ノロ弘昭：スマートシティに関するマルチエージェント型交通行動モデル、土木計画学研究・講演集、Vol.48、No.130、2013.
11) 井ノロ弘昭、秋山孝正: 交通シミュレーションを用いたスマートモビリティの影響評価、システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集(CD-ROM)、Vol.58、136B-6、2014.

12) 長谷川陽平、秋山孝正、井ノロ弘昭：スマートシティの環境対応型車両の普及に関するモデル分析、土木計画学研究・講演集(CD-ROM)、Vol.49、2014.

13) 井ノロ弘昭、秋山孝正：街区型環境都市における運輸交通現象記述モデルの作成、土木計画学研究・講演集(CD-ROM)、Vol.49、2014.

14) 秋山孝正、井ノロ弘昭: エージェントモデルによる街区型環境未来都市の交通政策評価、第42回環境システム研究論文発表会講演集、B-12、2014.

15) 井ノロ弘昭、秋山孝正：地方都市における低炭素型車両の普及過程に関する基礎的分析、第17回日本環境共生学会学術大会、2014.

16) 秋山孝正、井ノロ弘昭：ファジィ推論モデルによる低炭素型車両の普及過程の推計、第30回ファジィシステムシンポジウム、MC2-3、2014.

17) 秋山孝正、井ノロ弘昭：運輸交通のスマート化に関する市民意識の基礎的分析、土木計画学研究・講演集(CD-ROM)、Vol.50、No.100、2014.

## （2） 口頭発表（学会等）

1) 井ノロ弘昭、秋山孝正：空間情報を用いた低炭素社会の交通行動分析、土木学会関西支部年次学術講演会講演概要集(CD-ROM)、No.IV-2、2013.

2) 長谷川陽平、秋山孝正、井ノロ弘昭：マルチエージェントモデルにおけるスマートシティの交通行動記述、日本都市計画学会関西支部第11回研究発表会、No.22、2013.

3) 井ノロ弘昭、秋山孝正、北詰恵一、盛岡通：街区型環境未来都市のスマートモビリティ運用に関する研究、平成25年度土木学会全国大会第68回年次学術講演会、Ⅳ-138、2013.

4) 井ノロ弘昭、秋山孝正、岸野啓一:街区型環境都市の運輸交通に関するエージェントモデル作成について、土木学会関西支部年次学術講演会講演概要集(CD-ROM)、Vol.2014、IV-6、2014.

5) 井ノロ弘昭、秋山孝正：業務地区を対象としたスマートモビリティの導入効果の検討、土木学会年次学術講演会講演概要集(CD-ROM)、Vol.69、IV-116、2014.

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

## （４）「国民との科学・技術対話」の実施

6）研究会（2012年12月5日、陕西大学 先端科学技術推進機構 2階会議室、參加者15名）

7) 研究会（2013年3月2日、関西大学 先端科学技術推進機構 2階会議室、参加者12名）

8) 街区群単位の環境政策のための都市モデル（2014年6月8日、東北工業大学八木山キャンパス、論文数7本、参加者40名） 第49回土木計画学研究発表会企画論文部門セッション

9) 街区型環境未来都市モデルの構築とそれに基づく都市政策提案（2014年10月29-30日、マイドームおおさか、参加者55名）建設技術展2014近畿ポスター展示

## 10 )
11）街区型環境未来都市モデルの構築とそれに基づく都市政策提案（2015年1月23日、関西大学千里山キャンパス 100周年記念会館、参加者17名） 報告会

## （５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない。

## (6) その他

特に記載すべき事項はない。

### 8 \. 引用文献

1) 井庭 崇、福原 義久：複雜系入門、NTT出版、1998.

2) 横浜市：環境モデル都市提案書、2008.

3) 北九州市：環境モデル都市北九州市の提案のあらましとこれからのあゆみ、2008.

4) 富山市：富山市環境モデル都市第2次行動計画、2014.

5) 神戸市：神戸市環境モデル都市アクションプラン、2014.

6) 神戸市住宅都市局：鯉川筋等交通社会実験結果概要、2015.

7) 岐阜市：岐阜市環境基本計画、2014.

8) 岐阜市：岐阜市総合交通戦略、2009.

9) 神戸市：平成21年経済センサス基礎調査報告書、2013.

10) 国立社会保障・人口問題研究所: 日本の市区町村別将来推計人口、http://www.ipss.go.jp/、2015.

11）旧居留地連絡協議会：旧居留地マップ、http://www.kobe-kyoryuchi.com/kobe_kyoryuchi/map/map.html、2015.
（３）都市環境ストック・マネジメントによる都市代謝インフラとエネルギーインフラのリ・デザイン

関西大学環境都市工学部

尾崎 平・盛岡 通

平成24～26年度累計予算額：11,817千円（うち、平成26年度予算額：4,825千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

本研究課題は、複数の用途、属性により構成される街区群の特性を考慮した既成市街地のディストリクトベースのエネルギー需要プロファイルの推定を可能とするモデルを構築し、長寿社会、低炭素社会に対する都市政策をエネルギーの側面から評価し、スマートな街区のエネルギーマネジメント・政策提案を行うことが目的である。本研究では、まずモデルパラメータ、シナリオデザインの基礎となる事務所ビルの電力計測ならびに戸建住宅、集合住宅、ビル、福祉施設等に対してエネルギー使用に関するアンケート調査を行った。次に住宅、非住宅系のエネルギー需要プロファイルの推定モデルとして、これまでほとんど見られなかった地区特性、就業特性、世帯特性に応じた変動幅を考慮した汎用性のある確率モデルを開発した。さらに開発したモデルをケーススタディ街区に適用し、1)業務・商業中心の都心街区群、2)医療、商業施設で構成される街区群、3)住宅中心の都心近郊街区群の街区群を対象に、都市政策シナリオと技術オプションからなるエネルギーマネジメントについて検討した。その結果、1)都心街区群では、業務・商業系の床用途だけではなく、住居系の床用途が20%程度を占めるアライアンス形成により最大電力需要を削減できること、2)医療、商業街区では、コージェネレーション（CGS）導入により最大電力需要、エネルギー消費量、総費用のいずれも削減でき、比較的短期に投資コストの回収可能性があること、3)都心近郊街区の集住化促進シナリオは、高齢化に伴う世帯分離・在宅率の向上による家庭のエネルギー需要の増大を抑制する効果があり、さらに増加が見込まれる福祉施設と併せて推進し、一括受電、CGSの導入により、エネルギー消費量、最大電力需要とも低減でき、スマートなエネルギーマネジメントの効果を生み出せることが明らかとなった。

## [キーワード]

街区エネルギーマネジメント、エネルギー需要プロファイル、低炭素社会、長寿社会

### 1. はじめに

2013年4月に閣議決定された電力システムに関する取り決めにおいて、電力自由化は大きく3段階で行うとされている。第一段階は「広域系統運用の拡大」、第二段階は2016年頃に家庭用を含めた電力自由化を目標とした「小売り参入の全面自由化」、第三段階は2020年を目途に「送配電部門の別会社化」し、小売電気料金の規制を撤廃することを想定している。

都市のエネルギーマネジメントにおいて、電力自由化の果たす意味は、単に電力供給義務と一体化した総括原価方式を排し、需要家がPPS(特定電気事業者)等から電力を買うことができるだけではない。これまでのように域外に大規模集中型の電源施設を確保し、中央制御型で運営管理す
ることで、地域の電源選択や自立性が乏しい電力システムを変える機会となると期待される。すなわち、消費地に近い所で再生可能エネルギーを活用し、高効率のコージェネレーション（以下；CGS）のような分散型電源を配置し、双方向で需給バランスを良好に保つスマートな電力システムへとイノベーションを進めていかなければならない。これは環境エネルギーの都市側の課題である（図(3)-1）。

そのためには、計画段階からまちづくりにエネルギー計画を織り込み、よりスマートなエネルギーマネジメントを評価・提案できるツールを開発し、政策実験に基づき、その政策、技術を社会実装していく手順を学術が構築し支援していく必要がある。

同時に、新たに持続可能な都市を目指す際には、都市エネルギー（低炭素）の側面だけではなく、社会的課題となっている少子高齢化への対応やコンパクトな集住にも取り組んでいかなければならない。いうまでもなく、財政的に厳しい現状において、それらを個別課題として対応するのではなく、関連づけ協働することで、横断的かつ相乗効果が得られるようにコベネフィット志向性を獲得する必要がある。

図(3)-1 街区群単位でのスマートなエネルギーマネジメントの必要性

### 2. 研究開発目的

本研究では、複数の用途、属性により構成される街区群の特性を考慮した既成市街地のディストリクトベースのエネルギー需要プロファイルの推定を可能とするモデルの構築と、そのモデルを用いて長寿社会、低炭素社会に対する都市政策の効果をシミュレーションにより評価し、スマートな街区のエネルギーマネジメント・政策提案を行うことを目的とする（図(3)-2）。
図(3)-2 本研究の位置づけ・目的

### 3. 研究開発方法

既成市街地のディストリクトベースのエネルギー需要（プロファイル）の推定と政策導入効果をモデルシミュレーションにより示し、効果的な政策提案を行うために、図(3)-3に示すようにモデル・シミュレータの開発から、シナリオデザイン、技術オプション選択、アウトプット、政策評価までの一連の研究を行った。

図(3)-3 本研究(ST3)の研究開発方法の手順

まず、(1)エネルギー需要推定の基礎調査として、1)1年間にわたる事務所ビルの電力需要の計測とその特徴の把握、2)住居（戸建住宅、集合住宅）、業務（事務所・商業ビル）、福祉（介護福祉施設）の各対象者に対してエネルギー使用や省エネに対する取り組み状況、床面積や利用者
数等のアンケート調査・分析を行った。

次に(2)住居系、業務系、商業系、医療・福祉系の各用途のエネルギー需要プロファイルの推定モデルを開発した。本モデルの特徴は外出・帰宅・就寝、出社・退社・休憩、開店・閉店等のエネルギー使用と関連する活動の時間帯を地区特性(パーソントリップデータ、個人属性別の社会生活基礎調査の活用)と連��高地変動幅を持つ確率モデルとした。

最後に(3)開発したモデルをケーススタディ街区に適用し、1）業務、商業の割合が卓越した都心街区における今後の再開発の規模を考慮した街区群のエネルギーマネジメント（業務・商業系のスマート化）、2）医療、商業施設で構成される街区群のエネルギーマネジメント（医療・商業系のスマート化）、3）住宅の割合が卓越した都心近郊街区における今後の人口動態、高齢化を考慮した街区群のエネルギーマネジメント（住宅・福祉系のスマート化）について検討した。

## (1) エネルギー需要推定の基礎調査

## 1 ）事務所ビルを対象とした電力需要の計測・分析

本研究では神戸市内のSRC造の地上11階、地下1階、延床面積が約4、000㎡の事務所ビルを対象とした。竣工年代は1970年代であり、1990年代にリニューアルされており、パッケージエアコンも同時期に交換されている。対象ビルは貸し事務所ビルであり、各フロア一に異なる主体の事業者が入居している。空調管理はフロア一単位のセントラル空調である（ビル管理者が空調のオン、オフ、温度設定を行う方式）。夏期、冬期の空調運転方法は、原則として始業開始前の午前7:30に電源が入れられ、その後、一定の設定温度で運転を行うが、各フロア一の事業者から空調に関する設定温度に対して要望があった場合には対応する方式をとっている。

電力計測システムは、図(3)-4に示すとおり、計測ユニットKWP-1000（近計システム製）、分割型電流センサ（CT）、TCP変換器、データロガー用PCからなる。本計測ユニットによる測定項目は、電圧実効値 $$ V $$ 、電流実効値 $$ A $$ 、有効電力 $$ W $$ 、皮相電力 $$ VA $$ 、力率 $$ \cos\Phi $$ 、電力量 $$ Wh $$ であり、計測精度は電力量で±2.5%である。対象ビルは地下1階に電気室があり、同地点において電灯電力（単相電力）、動力電力（三相電力）の2系統を別々に10分間隔で計測した。データ計測期間は2013年7月10日からの1年間である。

図(3)-4 事務所ビルの電力計測のためのシステム構成