発表テンプレ

内外・内々トリップと料金に着目した
交通手段選択モデル
H班
相田哲宏海老原寛人齋藤圭亮段玉林中埜智親山口智幸
1
０．対象地域の特性
横浜市の環境政策

2008.1 横浜市脱温暖化行動指針（CO-OD30）策定



公共施設の省エネ化
温室効果ガスの排出を減らすライフスタイルや行動を促進温暖化ガス
2008.7 環境モデル都市選定『低炭素社会」への転換を目指す



地域冷暖房システム
ＣＡＳＢＥＥ(建築環境総合性能評価システム)
エコな街を巡ろう(自転車利用促進・ハマチャリ)
ゾーン特性





2
交通拠点 13横浜駅
都市内居住 1黄金町 5野毛９桜木町西
業務系 2伊勢佐木町 3石川町 6桜木町 7馬車道 8山下・本牧 10ＭＭ２１ 14
新高島 16大国
商業系 4中華街・元町 11赤レンガ倉庫
域内・域外の動きに注目
１３１４１５１６
９１０１１１２
５
６
７
８
１
２
３
４
域外（17ｿﾞｰﾝ）→域内（1～16ｿﾞｰﾝ）
域内（1～16ｿﾞｰﾝ）→域外（17ｿﾞｰﾝ）
内々（1～16ｿﾞｰﾝ）
3
小ゾーンの地域特性（工事中）
１５－
１３横浜駅
１４新高島埠頭
日産本社
９
１０ＭＭ２１
１６大黒埠頭
１３
９
１４
１０
１５
１１
１６
１２
１１赤レンガ倉庫
１２－
７馬車道・県庁
５
５
６
７
８
１
２
３
４
６桜木町・日出町
１黄金町
２伊勢佐木町
4
８山下公園・本牧
３石川町
４中華街・元町
１．１基礎分析（１）
交通機関別移動目的
買い物
食事
出勤
散歩･回遊
バス
自家用車
娯楽
自転車
鉄道
業務
徒歩
帰宅
帰社
その他
0%
5
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
１．１基礎分析（２）
全トリップ（336）
1
発
ゾ
ー
ン
6
2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
3
4
2 11
13
2
5
2
6
2
2
7
着ゾーン
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
1
1
1
1
9
3
2
14
；内々
9
1
；内外
1 11
2
1 4
1 1
2
1
7
1
2
6
4
1
1
2 28
7
6
；外内
3
2
5
1
4
7
23
5
5
8
1
6
5
3
2
1
6
3
6
2
1
3 15
14 3
1
1
2
7
3
2
13
7
1
単位：トリップ
１．１基礎分析（２）
平日トリップ（204）
1
発
ゾ
ー
ン
7
2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
3
4
2
2
3
5
6
7
2
1
着ゾーン
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
6
3
3
2
8
1
1
4
1
2
2
22
15
12 2
2
4
5
3
3
3
1 11
2
2
3
3
2
8
；内々
3
1
；内外
2
1
1
1
4
3
1
1
2
1 25
3
2
2
；外内
4
1
単位：トリップ
１．１基礎分析（２）
休日トリップ（132）；近距離トリップが多い。
1
発
ゾ
ー
ン
8
2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
3
4
5
6
7
着ゾーン
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
8
11
1
2
2
2
1
4
1
1
1
1
6
6
；内々
2
5
6
6
1
1
1
；内外
2
1
3
2
1
2
1
1
3
4
4
；外内
1
1
1
1
1
2
5
1
3
1
3
1
3
2
2
1
2
3
4
1
単位：トリップ
１．１基礎分析（３）
交通機関分担別トリップ；内外は自転車、自家用車、バスが多い。
一方、内々は、徒歩が多い。
100%
100%
100%
90%
90%
90%
80%
80%
80%
70%
70%
70%
60%
60%
60%
50%
50%
50%
40%
40%
40%
30%
30%
30%
20%
20%
20%
10%
10%
10%
0%
0%
0%
内→外
外→内
内々
内→外
外→内
内々
徒歩
鉄道
自転車
自家用車
バス
内→外
外→内
内々
TOTAL
weekday
weekend
(構成比) 内→外外→内内々
(構成比) 内→外外→内内々
(構成比) 内→外外→内内々
バス
50
(15)
25
22
3 39
(19)
20
16
3 11
(8)
5
6
自家用車
85
(25)
19
15
51 38
(19)
9
7
22 47
(36)
10
8
自転車
82
(24)
19
19
44 54
(26)
9
10
35 28
(21)
10
9
鉄道
52
(15)
7
10
35 44
(22)
5
8
31
8
(6)
2
2
徒歩
65
(19)
4
5
56 27
(13)
2
1
24 38
(29)
2
4
（無効）
2
(1)
1
1
0
2
(1)
1
1
0
0
(0)
0
0
計
336
(100)
75
72 189 204
(100)
46
43 115 132
(100)
29
29
9
29
9
4
32
0
74
２．０分析のシナリオ
トランジットモール化
１３１４１５１６
９１０１１１２
10
５
６
７
８
１
２
３
４
モデル推計時に着目したトリップ
１３１４１５１６
９１０１１１２
５
６
７
８
１
２
３
４
域外（17ｿﾞｰﾝ）→域内（1～16ｿﾞｰﾝ）
域内（1～16ｿﾞｰﾝ）→域外（17ｿﾞｰﾝ）
内々（1～16ｿﾞｰﾝ）
11
２．０サンプルのセグメンテーション
・平日・休日各々に対して、内外・内々についてサンプル化
単位：トリップ
TOTAL
バス
自家用車
自転車
鉄道
徒歩
（無効）
計
50
85
82
52
65
2
336
(構成比) 域内→外域外→内内々
(15)
25
22
3
(25)
19
15
51
(24)
19
19
44
(15)
7
10
35
(19)
4
5
56
(1)
1
1
0
(100)
75
72
189
weekday
バス
自家用車
自転車
鉄道
徒歩
（無効）
計
12
39
38
54
44
27
2
204
単位：トリップ
weekend
(構成比) 域内→外域外→内内々
(19)
20
16
3
(19)
9
7
22
(26)
9
10
35
(22)
5
8
31
(13)
2
1
24
(1)
1
1
0
(100)
46
43
115
11
47
28
8
38
0
132
(構成比) 域内→外域外→内内々
(8)
5
6
(36)
10
8
(21)
10
9
(6)
2
2
(29)
2
4
(0)
0
0
(100)
29
29
29
9
4
32
0
74
２．１モデル式
・所要時間、料金を使い、効用関数を構築。MNLを使用。
効用関数

U train
 V1  1  d1 (所要時間)  f1 (料金)  b1  1
U bus V2   2  d1 (所要時間)  f1 (料金)  b2   2
U car V3   3  d1 (所要時間) U bicycle
 V4   4  d1 (所要時間) U walk
 V5   5  d1 (所要時間)  b3   3
 b4  4
  5
選択確率

Pn (i ) 
 ni exp(Vni )
5

j 1
nj
exp(Vnj )
i  j  {1,2,3,4,5}
{ j : 利用可能性 | 1,0}
13
鉄道
バス
自動車
自転車
徒歩
２．１モデルの推定結果
・サンプルによって、決定係数が低い結果が存在。所要時間のパラメータがプラ
ス。
平日
内々
ﾊﾟﾗﾒｰﾀ
定数項(電車)
定数項(バス)
定数項(自家用車)
定数項(自転車)
所要時間
分
費用
100円
ｻﾝﾌﾟﾙ数
初期尤度
最終尤度
決定係数
修正済み決定係数
休日
電車
バス
定数項(
電車)
車
定数項(
自転車バス)
定数項(
徒歩自家用車)
定数項(自転車)
所要時間
分
費用
100円
ｻﾝﾌﾟﾙ数
初期尤度
最終尤度
決定係数 14
修正済み決定係数
4.80
3.57
1.18
1.86
0.07
-0.02
115
-140.17
-102.23
0.27
0.23
t値
5.22
3.18
2.94
4.98
5.05
-4.41
**
**
**
**
**
**
予測発生数平均確率
内々
29
0.23
ﾊﾟﾗﾒｰﾀ
2 t値
0.03
5.26
1.
19
0.80
20
-3.22
-0.
49
0.06
31
2.11
3.
16
0.97
23 **
2.32
3.20 **
0.21
4.78 **
-0.04
-2.03 *
74
-84.66
-40.17
0.53
0.45
内外
ﾊﾟﾗﾒｰﾀ
t値
-7.23
-1.37
-6.01
-1.03
5.28
3.24
4.54
3.10
0.10
3.18
0.06
2.07
43
-59.19
-24.90
0.58
0.48
**
**
**
*
予測発生数平均確率
内外 10
0.19
ﾊﾟﾗﾒｰﾀ 19 t値 0.37
4.045
0.78
18
7.759
1.
0.01
23
3.600
2.
0.83
03 **
3.53
3.07 **
0.08
2.35 **
-0.02
-0.56
29
-39.12
-25.49
0.35
0.20
外内
ﾊﾟﾗﾒｰﾀ
t値
-33.35
-0.55
-33.60
-0.52
3.91
2.54 **
3.70
2.78 **
0.09
2.28 **
0.19
0.62
46
-61.60
-20.05
0.67
0.58
予測発生数平均確率
外内
6
0.11
ﾊﾟﾗﾒｰﾀ 22 t値 0.43
5.888
0.94
21
10.379
1.
0.08
20
2.411
2.
0.22
05 *
2.81
2.79 **
0.06
1.90
-0.04
-0.84
29
-38.71
-30.18
0.22
0.07
２．１所要時間パラメータのプラス
■休日・内々・自動車実選択利用者；感覚時間が短いトリップの割合が多
い。
徒歩
鉄道
自転車
バス
0%
20%
40%
０分以上
ー２０分以内
60%
ー５分以内
ー２０分以上
80%
100%
ー１０分以内
選択不可
実選択の所要時間＜感覚時間
15
２．２検討したかった施策
■域内の駐車場料金の割り増し → 自動車交通の排他
・割増方法（案）
①駐車（トリップ）時間に応じて、駐車料金を加算
②駐車施設に応じて駐車料金を加算
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
徒歩
自転車
自家用車
鉄道
-500
500-1000
10002000
20003000
3000-
トリップ長(m)
内々交通のトリップ長別手段分担率
16
３．政策シミュレーション

現状
わずかながら所要時間が
長いほど魅力度が高い
という結果になっている。
仮説１
コスト優位
指向
仮説２
地域固有
特性
仮説３
政策投入
効果
※仮説４データセットとモデル推定の作業上・技術上の問題も！
17

政策投入案

自動車利用コストの引き上げ



徒歩・自転車利用の魅力を高めるまちづくり


18
公共交通（鉄道・バス）と駐車場ネットワークの連結
公共交通に接続しない駐車場の利用料金引き上げ
トランジットモール化
ハマチャリのエリア拡大とステーションネットワークの充実
横浜の観光名所は、自転車での観光
にちょうどいいエリアに点在している。
横浜の心地よい風に乗って、自転車
でエコな街をエコに巡ってみてはいか
がだろうか。
19
４．考察

所要時間が長いほど魅力的となっていることの検証・評
価が必要
※まず、データセット、モデル化の基礎作業の精度アップを前提
として

効用関数の信頼性の確認が必要

仮説「地域の固有性」「利用者の指向」「政策投入効果」の検
証と相互関係の明確化が必要
20
４．考察

自動車からの代替手段選択のためのモデル化に向けた
環境整備

駐車料金や駐車場を探す時間を反映させる必要あり。

方法１駐車施設関連データの充実→モデルへの反映


方法２ダミー変数（利用施設ダミー、ゾーンダミー）の検討

21
対策データの充実アが必要
対策スキルアップ
４．考察

所要時間が長いほど魅力的な都市（地域）の効用

自動車から徒歩・自転車への転換が比較的容易（転換しやす
い）都市のモノサシとして使えないか。

政策投入により効用関数を変化させることができるならば、政
策評価のツールとして行動モデルを活用できるのではない
か。
22

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