1

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

2

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 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　

10 ＭＭ２１　 14 新高島　 16 大国　 商業系　 4 中華街・元町　 11 赤レンガ倉庫

3

１ ２ ３ ４

５ ６ ７ ８

９ １０１１１２

１３１４１５１６

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

域内・域外の動きに注目

4

小ゾーンの地域特性　（工事中）

１ ２ ３ ４

５ ６ ７ ８

９ １０ １１ １２

１３

１４

１５ １６

１３　横浜駅

１４　新高島埠頭　　　日産本社　９　　１０　ＭＭ２１

　５　　６　桜木町・日出町

　１　黄金町　１　黄金町

　２　伊勢佐木町

１５　－

１６　大黒埠頭　　　１１　赤レンガ倉庫　　１２　－

　７　馬車道・県庁　　８　山下公園・本牧

　３　石川町

　４　中華街・元町

5

１．１　基礎分析（１）交通機関別移動目的

6

１．１　基礎分析（２）全トリップ（ 336）

単位：トリップ

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1712 23 2 11 2 1 7 3 134 13 2 2 3 2 75 2 1 7 16 1 1 1 77 1 1 11 2 1 2 5 4 238 29 1 4 3 15 5 8 6

10 9 1 1 14 3 5 1 511 11213 3 1 6 1 1 3 1 614 2 2 4 1 2 3151617 14 9 1 2 28 7 6 6 2

発ゾー

ン

着ゾーン

　　　　；内々　　　　　　；内外　　　　　；外内

7

１．１　基礎分析（２）平日トリップ（ 204）

単位：トリップ

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17123 2 3 2 1 6 3 84 2 3 2 15 36 1 27 1 11 2 1 1 4 2 228 29 2 15 2 5 3

10 3 12 2 4 3111213 3 1 4 1 1 414 2 1 3 2151617 8 3 1 1 25 3 2 2 1

着ゾーン

発ゾー

ン

　　　　；内々　　　　　　；内外　　　　　；外内

8

１．１　基礎分析（２）休日トリップ（ 132）；近距離トリップが多い。

単位：トリップ

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1712 23 8 1 54 11 2 2 65 2 1 4 16 1 1 57 1 1 1 2 189 1 2 3 3 3 3

10 6 1 1 2 1 1 1 211 11213 2 1 2 1 214 1 1 1 3151617 6 6 1 3 4 4 4 1

着ゾーン

発ゾー

ン

　　　　；内々　　　　　　；内外　　　　　；外内

9

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。

( )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 29自転車 82 (24) 19 19 44 54 (26) 9 10 35 28 (21) 10 9 9鉄道 52 (15) 7 10 35 44 (22) 5 8 31 8 (6) 2 2 4徒歩 65 (19) 4 5 56 27 (13) 2 1 24 38 (29) 2 4 32（無効） 2 (1) 1 1 0 2 (1) 1 1 0 0 (0) 0 0 0計 336 (100) 75 72 189 204 (100) 46 43 115 132 (100) 29 29 74

TOTAL weekday weekend

10

１ ２ ３ ４

５ ６ ７ ８

９ １０１１１２

１３１４１５１６

２．０　分析のシナリオ

トランジットモール化

11

１ ２ ３ ４

５ ６ ７ ８

９ １０１１１２

１３１４１５１６

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

モデル推計時に着目したトリップ

12

単位：トリップTOTAL

( )構成比 →域内 外 →域外 内 内々バス 50 (15) 25 22 3自家用車 85 (25) 19 15 51自転車 82 (24) 19 19 44鉄道 52 (15) 7 10 35徒歩 65 (19) 4 5 56（無効） 2 (1) 1 1 0計 336 (100) 75 72 189

単位：トリップweekday weekend

( )構成比 →域内 外 →域外 内 内々 ( )構成比 →域内 外 →域外 内 内々バス 39 (19) 20 16 3 11 (8) 5 6自家用車 38 (19) 9 7 22 47 (36) 10 8 29自転車 54 (26) 9 10 35 28 (21) 10 9 9鉄道 44 (22) 5 8 31 8 (6) 2 2 4徒歩 27 (13) 2 1 24 38 (29) 2 4 32（無効） 2 (1) 1 1 0 0 (0) 0 0 0計 204 (100) 46 43 115 132 (100) 29 29 74

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

13

２．１　モデル式

13

効用関数

徒歩バス鉄道 自動車 自転車

walk

bicycle

car

bus

train

U

U

U

U

U

選択確率5155

44144

33133

221122

111111

)(

)(

)(

)()(

)()(

　 　　 　 　 　 　 　 　 　 　 　所要時間　 　 　 　 　 　 　 　 　所要時間　 　 　 　 　 　 　 　 　所要時間

　 　料金所要時間　 　料金　所要時間

dV

bdV

bdV

bfdV

bfdV

}0,1|:{

}5,4,3,2,1{

)exp(

)exp()( 5

1

利用可能性j

jnjnj

ninin

ji

V

ViP

・所要時間、料金を使い、効用関数を構築。MNLを使用。

14

平日内々 内外 外内ﾊ ﾗ゚ﾒｰﾀ t値 ﾊ ﾗ゚ ﾒｰﾀ t値 ﾊ ﾗ゚ﾒｰﾀ t値

( )定数項 電車 4.80 5.22 ** -7.23 - 1.37 -33.35 -0.55( )定数項 バス 3.57 3.18 ** -6.01 - 1.03 -33.60 -0.52( )定数項 自家用車 1.18 2.94 ** 5.28 3.24 ** 3.91 2.54 **( )定数項 自転車 1.86 4.98 ** 4.54 3.10 ** 3.70 2.78 **

所要時間 分 0.07 5.05 ** 0.10 3.18 ** 0.09 2.28 **費用 100円 - 0.02 -4.41 ** 0.06 2.07 * 0.19 0.62ｻ ﾝﾌ ﾙ゚ 数 115 43 46初期尤度 - 140.17 - 59.19 -61.60最終尤度 - 102.23 - 24.90 -20.05決定係数 0.27 0.58 0.67修正済み決定係数 0.23 0.48 0.58

電車 29 0.23 10 0.19 6 0.11バス 2 0.03 19 0.37 22 0.43車 19 0.20 5 0.18 8 0.21自転車 49 0.31 9 0.23 9 0.20

休日内々 内外 外内ﾊ ﾗ゚ﾒｰﾀ t値 ﾊ ﾗ゚ ﾒｰﾀ t値 ﾊ ﾗ゚ﾒｰﾀ t値

( )定数項 電車 5.26 1.80 4.04 0.78 5.88 0.94( )定数項 バス - 3.22 -0.06 7.75 1.01 10.37 1.08( )定数項 自家用車 2.11 3.97 ** 3.60 2.83 ** 2.41 2.22 *( )定数項 自転車 2.32 3.20 ** 3.53 3.07 ** 2.81 2.79 **

所要時間 分 0.21 4.78 ** 0.08 2.35 ** 0.06 1.90費用 100円 - 0.04 -2.03 * -0.02 - 0.56 - 0.04 -0.84ｻ ﾝﾌ ﾙ゚ 数 74 29 29初期尤度 -84.66 - 39.12 -38.71最終尤度 -40.17 - 25.49 -30.18決定係数 0.53 0.35 0.22修正済み決定係数 0.45 0.20 0.07

電車 2 0.05 1 0.07 0 0.07バス 0 0.00 5 0.17 5 0.21車 30 0.39 9 0.34 6 0.28自転車 10 0.12 14 0.34 16 0.31

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。

15

２．１　所要時間パラメータのプラス

0% 20% 40% 60% 80% 100%

バス

自転車

鉄道

徒歩

０分以上 ー５分以内 ー１０分以内ー２０分以内 ー２０分以上 選択不可

実選択の所要時間＜感覚時間

■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。

16

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

0%10%

20%30%40%50%

60%70%80%

90%100%

-500 500- 1000 1000-2000

2000-3000

3000-

トリップ長(m)

徒歩

自転車

自家用車

鉄道

内々交通のトリップ長別手段分担率

17

３．　政策シミュレーション

17

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４　データセットとモデル推定の作業上・技術上の問題も！

18

　 政策投入案

自動車利用コストの引き上げ 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

徒歩・自転車利用の魅力を高めるまちづくり 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

19

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。

20

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

21

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 対策　データの充実アが必要

方法２　ダミー変数（利用施設ダミー、ゾーンダミー）の検討 対策　スキルアップ

22

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。