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ITSを活用した道路交通ネットワークの 高度化に関する研究
1 ITSを活用した道路交通ネットワークの 高度化に関する研究 建設交流館 グリーンホール 平成18年2月27日 プロジェクトリーダー 京都大学 谷口栄一 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 研究グループおよび体制 (1)ITS技術を活用した道路交通ネットワークの 調査・評価手法に関する研究 (2) ITSを活用したまちづくりのための 交通マネジメントに関する研究 【産】住友電気工業(株) 、鹿島建設株(株)、積水樹脂(株)、阪急電鉄(株)、 エヌ・ティ・ティ・インフラネット(株)、 (財)駐車場整備推進機構、 (株) パスコ、NTTドコモ関西、まち創生研究所 【官】国土交通省近畿地方整備局、国土交通省京都国道事務所 国土交通省近畿幹線道路調査事務所 【学】京都大学 神戸大学 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 2 (1)ITS技術を活用した道路交通ネットワークの 調査・評価手法に関する研究 1)市街地エリアにおける駐停車場所のモニタリング 2)プローブカーデータを活用した交通行動調査と 道路整備効果計測への適用 3)プローブカーデータを利用した所要時間信頼性評価手法の構築 4)プローブカーデータを活用した物流の効率化の評価 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 1)市街地エリアにおける駐停車場所のモニタリング(1/2) 1.研究目的 • 市街地エリアにおける適切なタクシー待機スペース供給量 の算定 将来的に， • IT技術を用いたタクシー配車システムの提案 • 適切なタクシーサービス供給方法の提示 2.取り組み • プローブタクシーを用いたタクシー挙動の観測 • タクシー乗務員の乗客獲得行動の分析 • 都心部におけるタクシー待機スペース供給量が交通流並 びに乗客の待ち時間に与える影響を分析 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 3 2)市街地エリアにおける駐停車場所のモニタリング(2/2) 3.研究成果 平成15年度 • 空車タクシーの走行ならびに客待ちのための停車実態の 定量的な把握 平成16年度 • 空車タクシーによる乗客獲得形態選択行動のモデル化 • 空車タクシーの営業実態の把握 平成17年度 • 空車タクシーによる乗客獲得行動のモデル化 • 都心部においてタクシー待機スペースが不足している可能 性を指摘 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 2)プローブカーデータを活用した 交通行動調査と道路整備効果計測への適用 1.研究目的 • 一般道路利用者の経路選択特性・出発時刻特性などの行動特 性・道路利用特性を分析すること. 2.取り組み • 神戸山手線・供用前後に一般ドライバー30名を対象とする各2週 間の行動データ収集（プローブ機器を使用） • 同時に，タクシー車両により，ODを固定した経路選択実験を実施 • プローブデータの解析により，行動特性の変化を分析 3.研究成果 • 一般ドライバー30名のうち，3名が供用後に神戸山手線を利用． 通勤時間短縮の効果が発生しているものと推察できる． • 日々の行動変化や時刻に関する分析を検討中 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 4 3)プローブカーデータを利用した 所要時間信頼性評価手法の構築(1/2) 1.研究目的 ［研究背景］ -交通サービス水準向上のため移動時間の不確実性を緩和 求められるサービス： ｢円滑｣ 円滑｣かつ｢ かつ｢安定｣ 安定｣な交通 -交通データの計測が地点計測から空間的な計測へと展 ［研究目的］ • プローブカーデータの有効活用を前提として，道路ネットワークのサー ビス水準を時間信頼性の観点も加えて評価． • 新規の道路整備の効果を事前・事後の比較により評価． ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 3)プローブカーデータを利用した 所要時間信頼性評価手法の構築(2/2) 2.取り組み • バスプローブデータを活用した交通サービス水準評価手法を構築す るため，主に次の3課題に取り組んできた． 1) バスプローブデータの補正方法の構築 2) 所要時間分布の合成方法の構築 3) 所要時間信頼性に基づくネットワーク評価法の構築 3.研究成果 • バスプローブデータを活用し，道路ネットワークのサービス水準を評 価するための方法論を提案できた． • 交通コストの平均値的な評価にとどまらず，所要時間信頼性の概念 に基づき，交通サービスの安定性に関する評価も行った． → 新規道路供用に伴うサービス水準変化の分析に適用 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 5 4)プローブカーデータを活用した物流の効率化の評価 1.研究目的 • ITSを用いて都市内配送トラックの走行を効率化し，効率的で環境 に優しい配送手法を確立すること 2.取り組み • 阪神・大阪地区における道路ネットワークの旅行時間をプローブ・ VICSを用いて取得 • 得られた詳細な旅行時間情報を用いて確率論的配車配送計画に より最適配送経路を算出 • 都市内配送実験により最適解と通常の配送を比較し，効果を計測 3.研究成果 • 確率論的配車配送計画を用いることでコスト削減・環境負荷低減 が可能と確認 • 経路学習を用いることで，より効果を高めることが可能と確認 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 (2) ITSを活用したまちづくりのための 交通マネジメントに関する研究 1)ITS技術を活用した駅前広場等交通結節点整備計画の 評価に関する研究 2)ITS技術を活用した路上荷捌き施設整備と安全安心の まちづくり手法に関する研究 3)ITSを活用した歩行者系道路利用システムに関する研究 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 6 1)ITS技術を活用した駅前広場等交通結節点整備計画の 評価に関する研究 1.研究目的 • OD交通を支える起終点施設としてのターミナル機能の高度化 • 人と環境に優しいターミナルを目指した機能の高度化実現に向け ての研究開発 • ICT（Information Communication Technology）およびITS (Intelligent Transport Systems)の活用による高機能化 2.取り組み • スマートターミナル化に寄与する要素技術の整理 • スマートターミナル化の評価方法の検討 3.研究成果 • スマートターミナル化の導入効果評価方法の提案 • 長岡京市を導入想定都市としたスマートターミナルメニューの提示 および期待される効果の整理 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 2)ITS技術を活用した路上荷捌き施設整備と 安全安心のまちづくり手法に関する研究 1.研究目的 • ITSを活用した効率的かつ環境にやさしい都市内物流システムの提案 • 路上荷捌き駐車場 整備計画手法の確立 2.取り組み • アンケート調査,荷捌き実態調査,駐停車実態調査等に基づく路上荷捌 き活動の分析 • 路上荷捌き施設計画モデルの構築 • 乗用車の荷捌き区画利用に対する取締り効果の検討 • 予約システム導入効果の検討 • 路上荷捌き駐車場 整備計画手法の体系化 3.研究成果 • 路上荷捌き施設計画モデルの提案 • 計画モデルを用いた荷捌き施設配置の提案 • 路上荷捌き施設 整備マニュアルの提案 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 7 3)ITSを活用した歩行者系道路利用システムに関する研究 1.研究目的 • 歩行者系道路利用者への情報提供の基本的枠組みの提示 • ＩＴＳによる情報提供の可能性と、その評価システムの構築 2.取り組み • • • • 歩行者に対する情報提供の現状と課題分析 情報提供手段の差異による地域内回遊行動の実験分析 ＩＴＳ情報と固定情報（住居表示等）の連携可能性の検証 情報提供の評価システムの構築 3.研究成果 • 京都市都心及び住宅地域を対象に、歩行者への情報提供の課題を整理。 固定情報とＩＴＳ情報の融合の必要性を示した。 • 地域内回遊行動の実験分析によって所持情報種類別の行動の差異を示 した。 • 歩行者に対応した詳細な道路ネットワークモデルを構築し、情報提供の 評価システムを構築している（継続）。 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 8 テーマ別研究成果(1) (1)ITS技術を活用した道路交通ネット ワークの調査・評価手法に関する研究 -テーマ別研究成果報告- ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 テーマ別研究成果(1) 1)市街地エリアにおける駐停車場所のモニタリング 2)プローブカーデータを活用した交通行動調査と 道路整備効果計測への適用 3)プローブカーデータを利用した 所要時間信頼性評価手法の構築 4)プローブカーデータを活用した物流の効率化の評価 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 9 テーマ別研究成果(1)- 1) 1)市街地エリアにおける 駐停車場所のモニタリング ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 研究の背景 1.空車タクシーの路上駐停車・うろつきが交通に与える影響 2.公共交通としての適切なタクシーサービス提供の必要性 108 タクシー登録台数 104 100 運送収入 96 平成11年 平成12年 平成13年 平成14年 平成15年 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 データ出典：名古屋タクシー協会 10 目的 1.空車タクシーの駐停車実態・走行実態の把握 2.タクシー乗務員による乗客獲得行動の分析 （タクシー挙動のモデル化） 3.適切なタクシー待機スペース供給量の算定 4.（将来的に）適切なタクシーサービス提供方法の提示 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 今回利用するデータについて ・インターネットITS名古屋実験データ ・収集期間 ２００２年１月∼３月 ・対象エリア 名古屋都市圏 ・対象車両 タクシー 1,570台 （名古屋市登録台数：約7,000台） ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 11 今回利用するデータについて ・データの送信（イベント発生） 距離（300m）周期 時間（550秒）周期 車両停止時，発進時 実車／空車の変化時 エンジン始動／終了時 危険挙動発生時（速度超過・急加速・急減速） ・取得されるデータ 時刻，車両位置，速度，加速度，積算走行距離 GPS方位 パーキングブレーキ作動の有無 ワイパー作動の有無 イベントの情報（SS，ST，急加速，急減速） 実車・空車 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 今回利用するデータについて ・対象範囲 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 800m 大津通 国道 19 号 600m 広小路通 白川公園 若宮大通 12 集計結果 イベント発生回数 その他 その他 SS（発進時） 距離周期 距離周期 SS ST ST（停止時） 全体エリア ３１３０万件 対象エリア ３２４万件 都心部商業エリアのため距離周期によるイベントが少ない 実車空車の切り替えによるイベントの影響 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 1.空車タクシーの駐停車実態・走行実態の把握 ピーク時のべ停止時間 平日（３−４時） 0∼1000 1001∼2000 2001∼3000 3001∼ 台・分／時 休日（１−２時） 多数の駐停車タクシーの存在 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 13 1.空車タクシーの駐停車実態・走行実態の把握 実車・空車別旅行速度 50 実車 平均旅行速度 km／時 平均旅行速度 km／時 50 40 30 20 空車 10 0 実車 40 30 20 空車 10 0 1 4 7 10 13 16 19 22 1 4 7 10 時間帯 13 16 19 22 時間帯 平日平均 休日平均 空車タクシーの旅行速度は実車タクシーよりもかなり遅い → 空車タクシーによる交通円滑性の阻害 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 1.空車タクシーの駐停車実態・走行実態の把握 対象エリア内走行距離 300 走行距離 km／日 走行距離 km／日 300 空車 200 100 実車 200 空車 100 実車 0 0 1 4 7 10 13 16 19 22 1 4 7 10 13 16 時間帯 時間帯 平日平均 休日平均 空車タクシーの走行距離は実車の２倍程度 → 空車タクシーによる交通負荷 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 19 22 14 2.タクシー乗務員による乗客獲得行動の分析 タクシー乗務員 どうやって次の乗客を 獲得しよう？ 選択 付け待ち 流し 走行しながら乗客を探す タクシーベイで乗客を待つ 乗客獲得形態の選択 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 タクシードライバーの乗客獲得形態選択モデル タクシーを4つの状態に 実車 ベイへの 移動 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 流し 付け待ち 15 タクシードライバーの乗客獲得形態選択モデル タクシーを4つの状態に 流し 実車 選択 ベイへの 移動 付け待ち ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 タクシードライバーの乗客獲得形態選択モデル 空車タクシーの乗務員 「どうやって次の乗客を獲得しよう？」 流し / 付け待ち の選択 「乗客獲得形態 の選択」と呼ぶ 流し・・・走行しながら乗客を探す 付け待ち・・・タクシー乗り場で乗客を待つ ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 16 タクシードライバーの乗客獲得形態選択モデル 選択に影響する要因 ・次の乗客を獲得するまでの期待時間 ・次の乗客を獲得するまでの時間の分散 ・獲得した乗客の期待実車時間 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 タクシードライバーの乗客獲得形態選択モデル 選択に影響する要因 ・次の乗客を獲得するまでの期待時間 ・次の乗客を獲得するまでの時間の分散（標準偏差） ・獲得した乗客の期待実車時間 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 17 タクシードライバーの乗客獲得形態選択モデル 流しを選択したタクシーの効用 U = β1 × (期待流し継続時間) + β 2 ×（流し継続時間の標準偏差） +ε ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 タクシードライバーの乗客獲得形態選択モデル 付け待ちを選択したタクシーの効用 U = (定数項) + β 3 ×（期待移動時間） + β 5 ×（移動時間の標準偏差） + β 5 ×（期待付け待ち継続時間） + β 6 ×（付け待ち継続時間の標準偏差） +τ +ε ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 ドライバーの個人差を表現する項 18 遷移状況 平日 ３-９時 159台／h 流し 実車 212台／h ベイへの 付け待ち 移動 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 遷移状況 平日 21-27時 423台／h 実車 流し 789台／h ベイへの 移動 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 付け待ち 19 タクシードライバーの乗客獲得形態選択モデル U (流し ) = β1 × (期待流し継続時間) + β 2 ×（流し継続時間の標準偏差）+ ε U (付待) = (定数項) + β 3 ×（期待移動時間）+ β 5 ×（移動時間の標準偏差） + β 5 ×（期待付け待ち継続時間）+ β 6 ×（付け待ち継続時間の標準偏差） +τ + ε ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 モデル推定結果 説明変数 係数 t値 流し 平均 -0.0164 -2.88 N=13,792 流し 標準偏差 -0.0092 流しではリスクを嫌う -3.15 2[L(β)-L(0)] 移動 平均 -0.0390 -6.41 ＝563.4 移動 標準偏差 0.0129 3.54 R2=0.0295 待ち 平均 付け待ちではリスクを好む -0.0372 -6.22 待ち 標準偏差 0.0212 6.07 定数項 -0.4560 -2.78 付け待ちの方が時間に敏感に反応 2 2 2 0.0701 16.43 ρ＝ σ τ /(σ ε + σ τ ) タクシードライバーは流しを好む傾向 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 20 乗客獲得形態選択モデルまとめ ・タクシードライバーが流しを選択する傾向 ・流しを選択する際には客を獲得するまでの時間についてリ スクを回避，付け待ちの場合にはその逆の傾向 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 3.適切なタクシー待機スペース供給量の算定 乗客獲得形態に着目して 空車タクシーの運行実態を把握 現状の需要に合致した 適切なタクシー待機スペース供給量の算定 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 21 都心部におけるタクシー需要 台 降車が 降車 多い 乗車が 多い 4000 乗車 4つの時間帯に分類 2000 3 6 9 12 15 18 21 時 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 時間帯別の平均空車継続時間 ↑ 空車の継続時間︵分︶ 40 付け待ち 流し 20 時間帯に関係なく 流しの方が早く乗客を獲得できる 3:008:59 9:0014:59 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 15:0020:59 21:0026:59 22 時間帯別の平均実車継続時間 ↑ 実車の継続時間︵分︶ 夜間は 平均乗車時間が長い 20 付け待ち 10 流し 時間帯に関係なく 付け待ちの客の方が長時間乗車 3:008:59 9:0014:59 15:0020:59 21:0026:59 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 運行実態/乗客需要の実態に関して得られた知見 乗客獲得形態による差異 流しの方が乗客を拾うまでの時間が短い 付け待ちのほうが長時間利用の客が多い →付け待ちは乗客獲得までに時間がかかるが， 一度乗客を獲得すると，長時間実車になる． ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 23 均衡状態を仮定 需要発生数 期待空車時間 期待実車時間 タクシー乗務員 実車走行時間率 最大化 選択 付け待ち 流し 均衡状態 乗客の需要は固定的 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 均衡状態 - 実車走行時間率最大化 1サイクル 実車 実車 1サイクル ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 乗客を降ろす 付け 待ち 乗客を乗せる 移動 タクシーベイ 乗客を降ろす 流し 24 均衡状態における時間帯別の付け待ち台数 台 タクシーベイの 不足では？ 夜は実態と均衡状態とで 乖離が生じている 20 実態 均衡 状態 10 3:008:59 9:0014:59 15:0020:59 21:0026:59 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 均衡状態における時間帯別の付け待ち台数 台 燃料費を考慮した場合，さ らに付け待ちが増える？ 20 実態 タクシーベイの収容力が不足 均衡 している可能性がある 状態 10 3:008:59 9:0014:59 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 15:0020:59 21:0026:59 25 まとめ 1.空車タクシーの駐停車実態・走行実態の把握 ・駐停車する多くのタクシーの存在 ・空車タクシーによる交通負荷が大きいこと ・空車タクシーによる低速走行 2.タクシー乗務員による乗客獲得行動の分析 ・ 流し を選択する傾向があること ・客を獲得するまでの時間について， 流し の場合にはリス ク回避， 付け待ち の場合にはリスクを好む傾向があること 3.適切なタクシー待機スペース供給量の算定 ・現状におけるタクシー待機スペースの不足 → タクシー待機スペースの確保，タクシー台数の調整 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 26 テーマ別研究成果(1)- 2) 2)プローブカーデータを活用した 交通行動調査と道路整備効果計測 への適用 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 目的 目的： 一般道路利用者の経路選択特性・出発時刻特性 などの行動特性・道路利用特性を分析すること. 内容： 過年度に得られた一般車両のプローブデータ等 について、道路ネットワークとの相関性を検討す ること． ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 27 研究体制 神戸大学大学院自然科学研究科・朝倉康夫研究室 データ収集・解析の一部はシステム科学研究所と 共同実施 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 調査対象地域の高速道路網 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 28 神戸山手線供用前後の経路選択行動の変化の例 神戸山手線 神戸山手線供用前 神戸山手線供用後 ５ｋｍ ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 神戸山手線の供用前後それぞれ2週間にわたる行動調査 で得られた一般ドライバーのサンプル数は30名. 30名の被験者のうち，神戸山手線を利用した被験者は3サ ンプル. 供用前後の行動を比較すると，これらのドライバーは神戸 山手線を通勤に利用しているものと推察される. 高速道路利用によるトリップ時間の短縮が大きく，高速への 転換が生じたものと考えられる. データ数と精度に限界があり，別途に調査されたプローブ データで日々の行動変化や時刻に関する分析を検討中． ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 29 テーマ別研究成果(1)- 3) 3)プローブカーデータを利用した 所要時間信頼性評価手法の構築 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 目的 研究背景 -交通サービス水準向上のため，移動時間の不確定性を削減 求められるサービス： ｢円滑｣かつ｢安定｣な交通 -交通データの計測が従来型の地点計測から空間的な計測へ と展開 研究目的 - プローブカーデータの有効活用を前提として，道路ネットワー クのサービス水準を時間信頼性の観点も加えて評価． - 新規の道路整備の効果を事前・事後の比較により評価． ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 30 研究体制 研究担当者 宇野 伸宏 京都大学工学研究科都市社会工学専攻 研究協力者 （平成15年度） （平成16年度） （平成16年度） （平成17年度） 村上 永廣 田村 山脇 則男 悠介 博司 裕介 京都大学工学研究科修士課程（現 FM東京） 京都大学工学研究科修士課程（現 NEC） 京都大学工学研究科修士課程 京都大学工学部 実査ならびにデータ取得にご協力をいただいた関係機関 国土交通省近畿地方整備局 (社)システム科学研究所 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 所要時間分布を用いたネットワーク信頼性の評価 ルート１ 標準偏差が小さい： 平均所要時間で到着できる 可能性が高い ルート２ 可能性は低いが 早く到着できる可能性がある 平均値だけでなく 平均値 標準偏差も用いた 標準偏差 評価を行う 平均所要時間 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 所要時間 31 バスプローブデータの特長と問題点 特長 1) 走行経路の特定が容易（走行経路は与件） 2) 同一路線を多数回走行するので，データ蓄積が容易 → 所要時間変動の把握に適する． 問題点 1) バス停停止により，実際の交通状態との乖離の可能性 2) 観測可能な経路・路線が限定される． ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 平成15年度の研究概要 バスプローブデータの活用法検討(一般車と異なる挙動?) 1) バス停停車の影響補正の必要性検討 2) プローブデータによるバス停停車の判別方法検討 3) バスプローブデータの補正方法（速度・所要時間）の検討 バス乗り込み調査と乗用車プローブ走行調査の実施 調査日 平日：12月17日(水)／休日：12月21日(日) 京阪バスの4路線について ① 高槻営業所管内1系統 （枚方市駅∼高槻市駅） ② 枚方営業所管内39系統 （枚方市駅∼樟葉駅） ③ 門真営業所管内21系統 （寝屋川市駅∼寝屋川団地） ④ 寝屋川営業所管内4系統 （寝屋川市駅∼守口市駅） ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 32 バス乗り込み調査の調査項目 ☆プローブ調査機器によるバスの走行軌跡データ（緯度・経度 データ） ＋ ①バス停での停止時刻および出発時刻（バスの前ドア・後ドア の開閉時刻） ②信号交差点での停止・発進時刻 ③激しい自然渋滞，事故による交通規制など，特殊な状況によ るバスの停止状態の開始・終了地点 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 調査対象路線の概要 営業所 系統 主な道路 車線 0.1 2 高槻 1 4 2 1.5 1 3.2 1 枚方 39 3.5 1 門真 21 2.3 1 1.2 1 寝屋川 4 2.8 2 2 2 道路とバス停特性 所要時間 運行頻度 停止スペースあり 停止スペースあり 全区間渋滞 停止スペースあり 停止スペースあり 道幅狭い、スペなし 停止スペースあり 停止スペースあり ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 30 1本/10min 45 1本/15min 20 1本/10min 35 1本/30min 33 バス・乗用車プローブの所要時間の乖離 乗用車（プローブ）データをターゲットデータ （通常の交通状態を表すデータと仮定） 乗用車データとバスプローブデータの比較分析 → バスプローブデータ補正の必要性について検討 区間2の所要時間 （時間の単位 分：秒） 36:00 枚方39系統・府道枚方 交野寝屋川線の区間 28:48 21:36 系列1 線形 (系列1) car y = 0.7761x バスの所要時間と乗用 車の所要時間との間に は相当程度の乖離が 認められる． 14:24 07:12 00:00 00:00 07:12 14:24 21:36 28:48 36:00 bus ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 バスプローブデータ補正手法 一般の交通状態に近い形でサービス水準評価を行うため， バスプローブの所要時間からバス停停止時間を除去 バス停停止判別に基づく所要時間補正手法 元データにバス停停止時刻の記録がないため，速度や座標データから バス停停止を判別する 変数： 速度 走行位置から最寄バス停までの距離 距離 手順 速度・距離 バス停停止モードか 速度 距離に基づき時々刻々プローブデータがバス停停止モード を判別 バス停停止モードの時間を計測された所要時間から除去 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 34 バス停停止判別について 時刻tの速度 vt ： vt ≦ V かつ 時刻tにおけるバス停iまでの距離 lit ： lit ≦ L ならば 「バス停停止モード」 バス停停止モード V：バス停停止モードの速度の上限値 L：バス停停止モードのバス停までの距離の上限値 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 60 300 50 250 40 200 30 150 20 100 10 50 0 0 -10 14:20:00 -50 14:22:53 14:25:46 14:28:38 時刻 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 14:31:31 14:34:24 最寄バス停までの距離[m] 速度[km/h] 速度・バス停距離を用いたバス停停止判別結果 35 バス停停止時間除去前後の走行軌跡比較 樟葉駅 モール街 8000 あさひ 除去後の 走行軌跡 7000 藤原 船橋 南船橋 関西記念病院前 6000 養父ヶ丘 起点からの距離(m) 招提口 同時間帯 一般車両 5000 招提中町 除去前の 走行軌跡 招提南町 田ノ口団地 4000 田ノ口中央 田ノ口 3000 須山町 都が丘 関西外大 2000 中宮住宅前 市民病院前 1000 禁野口 0 枚方市駅北口 0 300 600 900 1200 1500 1800 2100 2400 時間(sec) ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 平成16年度の研究概要 バスプローブデータによる所要時間信頼性評価の試み 1)実測所要時間分布の理論分布との適合性の検証 2)所要時間分布の合成手法の提案 → プローブで計測された任意のODペア所要時間変動評価 3)ケーススタディ 同一OD間の２ルートの信頼性評価の事例 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 36 分析対象路線概要 枚方39系統 枚方市駅北口⇔樟葉駅 バス停数：21 路線長：約８.3km データ入手期間 2003年12月13日∼24日 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 理論分布への適合確認 合成により平均値・標準偏差は把握できるが，分布形はわからない 理論分布へあてはめる 区間4 実測度数 140 ■所要時間実測値 データ数ｎ=437 平均μ=312 sec 標準偏差σ= 91 sec 120 区間3 100 対数正規分布 による度数 度数 80 区 間 11 60 区 40 間 12 20 ∼1380 ∼1320 ∼1260 ∼1200 ∼1140 ∼1080 ∼960 ∼1020 ∼900 ∼840 ∼780 ∼720 ∼660 ∼600 ∼540 ∼480 ∼420 ∼360 ∼300 ∼240 ∼180 ∼120 ∼60 0 区間7 所要時間（秒） 区間10 カイ二乗検定により 理論分布への適合性検定 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 区間 8 区間 9 37 理論分布への適合検定 仮説：実測の所要時間分布が理論分布（対数正規分布）に適合 データ数 平均 (秒) 標準偏差 (秒) 自由度 臨界値 (α=0.05) カイ二乗値 結果 区間 1 874 703 184 22 33.92 156.77 棄却 区間 2 355 447 95 22 33.92 18.60 棄却されない 区間 3 692 345 126 22 33.92 27.99 棄却されない 区間 4 636 377 68 22 33.92 30.55 棄却されない 区間 5 327 569 176 22 33.92 13.36 棄却されない 区間 6 764 656 239 22 33.92 143.93 棄却 区間 7 519 228 54 22 33.92 75.25 棄却 区間 8 828 206 86 22 33.92 674.39 棄却 区間 9 774 207 72 22 33.92 237.29 棄却 区間10 437 312 91 22 33.92 10.64 棄却されない 区間11 309 780 92 22 33.92 22.74 棄却されない 区間12 337 842 137 22 33.92 22.71 棄却されない 所要時間分布は対数正規分布に従うとみなす ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 所要時間分布の合成 区間A-i バス路線C 出発地 OD間の経路が単一のバス路線上に無い場合 バス路線A 区間所要時間分布の合成 区間B-j バス路線B 区間C-k 目的地 所要時間分布の特性値（平均値・標準偏差）を合成する 区間所要時間の平均 n OD間所要時間の平均 E (Z ) = ∑ µ X i 区間所要時間の標準偏差 i =1 n OD間所要時間の分散 n −1 V ( Z ) = ∑ σ X2 i + 2∑ i =1 n ∑σ i =1 j =i +1 Xi σ X ρX X j i j 区間所要時間分布同士の相関係数 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 38 分布の特性値合成 仮説：合成対象区間全体の実測の所要時間分布が 合成後の特性値を適用した理論分布（対数正規分布）に適合 実測の 所要時間（秒） 合成による 所要時間（秒） 対数正規分布への適合度カイ二乗検定 系統 行き先 データ数 平均 標準偏差 平均 標準偏差 自由度 臨界値 カイ二乗値 結果 枚方20 長尾駅 521 1121 226 1137 228 18 28.87 45.29 棄却 枚方市駅 439 1153 299 1175 330 17 27.59 44.04 棄却 樟葉駅 354 1531 283 1495 302 20 31.41 29.21 棄却されない 枚方市駅 328 1630 416 1602 407 17 27.59 9.72 棄却されない 長尾駅 308 1364 139 1362 165 19 30.14 28.97 棄却されない 樟葉駅 335 1371 233 1394 249 18 28.87 27.36 棄却されない 枚方39 枚方94 区間所要時間分布の特性値を合成することで 任意のOD間所要時間分布を算出可能 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 同一OD間の2経路の所要時間信頼性(ケーススタディ) あるODについて，２つの経路を所 要時間の観点から比較 区間11 ⇔ 区間５＋区間７ で比較 所要時間分布(秒) 区間 区間長(km) 平均 標準偏差 区間11 4.21 780 92 区間5+区間7 4.33 798 197 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 39 所要時間分布の比較1 0.0050 0.0045 平均値にはそれほど差が無いが， 標準偏差に開きがある 区間11 μ=780 σ= 92 0.0040 0.0035 確率 0.0030 0.0025 0.0020 区間5+区間7 μ=798 σ=197 0.0015 0.0010 0.0005 0.0000 200 400 600 800 1000 所要時間(秒) 1200 1400 1600 1800 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 所要時間分布の比較2 1.0 85％タイル値：874秒 区間5+区間7 μ=798 σ=197 0.9 0.8 85％タイル値：997秒 区間11 μ=780 σ= 92 0.7 累積確率 0.6 0.5 0.4 15％タイル値：686秒 0.3 15％タイル値：602秒 0.2 確実性を重視する場合は区間11 リスクは高いが早さをとるなら区間５＋区間７ 0.1 0.0 200 400 600 800 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 1000 所要時間(秒) 1200 1400 1600 1800 全時間帯 14 7 5 4 5 8 8 12 14 16 16 9 9 8 8 7 6 6 6 7 7 7 7 11 13 11 13 13 14 7 6 6 10 10 12 9 11 11 11 12 13 14 15 15 14 13 13 13 12 11 8 10 8 6 10 10 7 6 5 6 6 7 5 6 9 12 16 9 7 7 7 7 6 6 6 9 14 14 16 15 12 11 12 12 16 11 13 15 16 16 18 19 19 18 19 18 17 18 17 17 16 15 15 17 9 8 8 7 7 7 6 6 9 10 9 9 13 7 6 10 8 7 8 6 7 9 7 7 7 5 5 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 6 5 6 7 6 9 12 10 10 7 7 10 7 8 10 10 13 15 14 13 15 11 9 7 7 5 5 6 7 8 12 14 12 12 1,700m∼ 1,725m∼ 1,750m∼ 1,775m∼ 1,800m∼ 1,825m∼ 1,850m∼ 1,875m∼ 1,900m∼ 1,925m∼ 1,950m∼ 1,975m∼ 2,000m∼ 2,025m∼ 2,050m∼ 2,075m∼ 2,100m∼ 2,125m∼ 2,150m∼ 2,175m∼ 2,200m∼ 2,225m∼ 2,250m∼ 2,275m∼ 2,300m∼ 2,325m∼ 2,350m∼ 2,375m∼ 2,400m∼ 2,425m∼ 2,450m∼ 2,475m∼ 2,500m∼ 2,525m∼ 2,550m∼ 2,575m∼ 2,600m∼ 2,625m∼ 2,650m∼ 2,675m∼ 2,700m∼ 2,725m∼ 2,750m∼ 2,775m∼ 2,800m∼ 2,825m∼ 2,850m∼ 2,875m∼ 2,900m∼ 2,925m∼ 2,950m∼ 2,975m∼ 3,000m∼ 3,025m∼ 3,050m∼ 3,075m∼ 3,100m∼ 3,125m∼ 3,150m∼ 3,175m∼ 3,200m∼ 3,225m∼ 3,250m∼ 3,275m∼ 3,300m∼ 3,325m∼ 3,350m∼ 3,375m∼ 3,400m∼ 3,425m∼ 3,450m∼ 3,475m∼ 3,500m∼ 3,525m∼ 3,550m∼ 3,575m∼ 3,600m∼ 3,625m∼ 3,650m∼ 3,675m∼ 3,700m∼ 3,725m∼ 3,750m∼ 3,775m∼ 3,800m∼ 3,825m∼ 3,850m∼ 3,875m∼ 3,900m∼ 3,925m∼ 3,950m∼ 3,975m∼ 4,000m∼ 4,025m∼ 4,050m∼ 4,075m∼ 4,100m∼ 4,125m∼ 4,150m∼ 4,175m∼ 4,200m∼ 4,225m∼ 4,250m∼ 4,275m∼ 4,300m∼ 4,325m∼ 4,350m∼ 4,375m∼ 4,400m∼ 4,425m∼ 4,450m∼ 4,475m∼ 3,775m∼ 3,800m∼ 3,825m∼ 3,850m∼ 3,875m∼ 3,900m∼ 3,925m∼ 3,950m∼ 3,975m∼ 4,000m∼ 4,025m∼ 4,050m∼ 4,075m∼ 4,100m∼ 4,125m∼ 4,150m∼ 4,175m∼ 4,200m∼ 4,225m∼ 4,250m∼ 4,275m∼ 4,300m∼ 4,325m∼ 4,350m∼ 4,375m∼ 4,400m∼ 4,425m∼ 4,450m∼ 4,475m∼ 4,500m∼ 4,525m∼ 4,550m∼ 4,575m∼ 4,600m∼ 4,625m∼ 4,650m∼ 4,675m∼ 4,700m∼ 4,725m∼ 4,750m∼ 4,775m∼ 4,800m∼ 4,825m∼ 4,850m∼ 4,875m∼ 4,900m∼ 4,925m∼ 4,950m∼ 4,975m∼ 5,000m∼ 5,025m∼ 5,050m∼ 5,075m∼ 5,100m∼ 5,125m∼ 5,150m∼ 5,175m∼ 5,200m∼ 5,225m∼ 5,250m∼ 5,275m∼ 5,300m∼ 5,325m∼ 10 8 8 9 5 5 6 9 5 4 4 5 7 10 6 5 4 4 4 4 5 5 4 4 5 5 8 4 4 3 3 4 4 4 9 10 10 8 6 5 5 6 9 4 5 5 10 6 9 13 12 7 3 3 3 4 4 4 3 4 5 12 13 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 10 13 9 11 11 8 7 6 8 7 6 6 6 8 6 7 7 5 4 4 4 4 4 4 4 4 5 3 4 5 4 5 5 5 9 13 11 9 8 7 6 6 6 6 6 6 6 6 13 15 14 8 6 5 4 5 5 4 8 5 6 13 13 10 8 6 4 4 4 5 4 5 16 16 8 7 5 5 5 7 5 5 5 5 5 6 6 6 8 8 12 7 5 5 6 6 6 5 6 9 9 8 7 9 8 5 5 3 14 5 4 3 11 7 9 5 5 9 7 6 6 5 5 4 3 3 3 12 14 8 7 6 8 6 5 3 3 3 4 4 5 17 12 9 9 8 6 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 7 20 13 8 7 8 7 6 7 7 7 6 9 8 7 11 7 8 8 6 6 5 4 5 9 11 7 7 5 5 4 4 5 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 4 5 8 10 8 5 4 4 4 4 4 4 4 8 14 14 12 15 11 6 5 4 3 4 4 6 7 5 13 10 12 8 7 5 4 3 3 4 12 13 13 13 5 7 6 5 5 4 4 4 5 5 4 4 5 6 8 13 12 9 8 5 4 4 4 5 4 10 8 7 5 5 12 7 9 10 14 14 13 13 11 7 10 6 6 11 9 7 6 6 7 6 6 5 4 8 11 17 8 6 6 7 7 5 5 5 5 12 16 16 14 11 12 8 6 5 4 4 4 4 3 4 7 16 9 12 21 17 15 16 20 19 19 16 19 8 10 9 9 9 7 7 6 6 9 9 9 11 6 3 10 7 5 4 4 8 9 6 5 7 5 4 4 4 5 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 9 9 7 5 4 3 4 4 4 4 4 5 8 11 13 14 12 5 5 5 4 4 4 4 8 12 13 12 9 14 7 5 3 3 10 4 6 15 15 15 9 8 6 5 5 5 4 5 5 5 6 6 9 15 12 10 12 13 6 4 5 6 5 4 5 10 9 8 8 8 14 7 14 10 13 9 12 10 11 8 10 7 6 10 9 6 5 4 4 5 5 4 4 11 12 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12 11 11 11 12 13 10 5 5 4 4 6 9 10 6 4 4 4 4 5 5 5 9 11 8 6 7 8 7 8 10 8 10 13 13 10 8 8 8 6 6 6 10 11 7 5 6 6 11 9 5 4 4 4 4 7 7 5 4 9 12 9 6 4 8 9 9 9 8 7 6 12 12 12 10 8 11 8 7 8 4 起点から の距離 1,700m∼ 1,725m∼ 1,750m∼ 1,775m∼ 1,800m∼ 1,825m∼ 1,850m∼ 1,875m∼ 1,900m∼ 1,925m∼ 1,950m∼ 1,975m∼ 2,000m∼ 2,025m∼ 2,050m∼ 2,075m∼ 2,100m∼ 2,125m∼ 2,150m∼ 2,175m∼ 2,200m∼ 2,225m∼ 2,250m∼ 2,275m∼ 2,300m∼ 2,325m∼ 2,350m∼ 2,375m∼ 2,400m∼ 2,425m∼ 2,450m∼ 2,475m∼ 2,500m∼ 2,525m∼ 2,550m∼ 2,575m∼ 2,600m∼ 2,625m∼ 2,650m∼ 2,675m∼ 2,700m∼ 2,725m∼ 2,750m∼ 2,775m∼ 2,800m∼ 2,825m∼ 2,850m∼ 2,875m∼ 2,900m∼ 2,925m∼ 2,950m∼ 2,975m∼ 3,000m∼ 3,025m∼ 3,050m∼ 3,075m∼ 3,100m∼ 3,125m∼ 3,150m∼ 3,175m∼ 3,200m∼ 3,225m∼ 3,250m∼ 3,275m∼ 3,300m∼ 3,325m∼ 3,350m∼ 3,375m∼ 3,400m∼ 3,425m∼ 3,450m∼ 3,475m∼ 3,500m∼ 3,525m∼ 3,550m∼ 3,575m∼ 3,600m∼ 3,625m∼ 3,650m∼ 3,675m∼ 3,700m∼ 3,725m∼ 3,750m∼ 3,775m∼ 3,800m∼ 3,825m∼ 3,850m∼ 3,875m∼ 3,900m∼ 3,925m∼ 3,950m∼ 3,975m∼ 4,000m∼ 4,025m∼ 4,050m∼ 4,075m∼ 4,100m∼ 4,125m∼ 4,150m∼ 4,175m∼ 4,200m∼ 4,225m∼ 4,250m∼ 4,275m∼ 4,300m∼ 4,325m∼ 4,350m∼ 4,375m∼ 4,400m∼ 4,425m∼ 4,450m∼ 4,475m∼ 4,500m∼ 4,525m∼ 4,550m∼ 4,575m∼ 4,600m∼ 4,625m∼ 4,650m∼ 4,675m∼ 4,700m∼ 4,725m∼ 4,750m∼ 4,775m∼ 4,800m∼ 4,825m∼ 4,850m∼ 4,875m∼ 4,900m∼ 4,925m∼ 4,950m∼ 4,975m∼ 5,000m∼ 5,025m∼ 5,050m∼ 5,075m∼ 5,100m∼ 5,125m∼ 5,150m∼ 5,175m∼ 5,200m∼ 5,225m∼ 5,250m∼ 5,275m∼ 5,300m∼ 5,325m∼ 5,350m∼ 5,375m∼ 5,400m∼ 5,425m∼ 5,450m∼ 5,475m∼ 5,500m∼ 5,525m∼ 5,550m∼ 5,575m∼ 5,600m∼ 5,625m∼ 5,650m∼ 5,675m∼ 5,700m∼ 5,725m∼ 5,750m∼ 5,775m∼ 5,800m∼ 5,825m∼ 5,850m∼ 5,875m∼ 5,900m∼ 5,925m∼ 6 5 3 2 3 3 3 3 5 7 11 12 8 12 10 10 7 5 5 5 4 4 5 14 8 6 14 13 4 3 4 4 3 3 3 3 3 3 3 5 13 6 2 2 2 2 1 1 1 1 3 3 4 5 5 4 4 7 7 12 12 9 7 10 8 6 6 6 6 13 16 10 8 8 11 11 14 9 8 5 5 5 5 6 8 6 6 9 10 16 10 12 11 5 4 4 3 4 5 4 4 6 8 13 15 7 5 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 17 14 9 11 9 8 8 7 7 9 16 13 14 9 5 9 3 4 4 5 6 15 14 11 10 8 11 5 5 4 4 4 8 8 10 6 4 4 3 3 4 5 5 7 8 11 7 4 4 4 5 5 5 6 15 14 9 8 8 13 8 7 6 11 10 6 4 4 5 11 10 5 3 3 4 5 5 7 5 3 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42 42 41 42 38 34 36 38 40 40 40 40 40 39 39 37 21 12 2 7 11 22 15 20 7 12 7 7 15 18 26 14 15 17 24 28 27 18 8 15 19 27 32 34 36 37 36 33 21 5 11 19 24 30 33 32 31 21 10 18 28 29 30 32 33 34 34 25 18 27 31 32 31 23 10 15 21 23 22 23 14 11 25 30 29 18 7 13 19 23 27 29 31 34 34 35 36 37 36 35 31 16 5 8 10 15 12 14 22 26 28 27 20 23 18 17 15 23 27 26 23 26 27 27 25 24 32 34 33 30 27 19 16 26 31 33 34 35 36 36 36 34 30 25 33 21 9 16 26 31 33 35 36 37 38 39 38 38 32 10 19 34 38 39 41 41 41 39 40 39 39 38 38 37 32 29 33 35 37 38 37 37 37 35 35 33 24 7 2 6 17 13 25 11 9 12 9 13 11 24 13 23 15 15 23 26 25 19 7 13 18 27 31 34 35 35 34 30 21 6 10 16 19 26 23 25 21 23 11 16 27 29 30 32 32 32 32 24 17 26 31 31 30 26 6 13 20 22 22 22 11 8 24 29 21 18 4 10 17 23 27 30 31 33 34 35 36 34 33 30 24 13 4 12 6 12 10 15 22 25 24 22 18 20 19 14 8 17 23 24 24 25 25 28 28 29 22 28 29 30 28 20 9 17 25 30 31 32 34 34 35 34 32 33 29 15 8 10 19 31 33 34 35 36 37 38 37 35 32 9 29 34 37 39 40 41 41 40 39 39 39 40 39 39 32 26 31 34 36 36 36 36 36 34 27 29 20 6 2 6 8 13 10 9 10 12 7 15 8 10 6 21 13 8 22 27 25 15 12 12 18 26 31 33 34 35 33 28 19 6 11 13 24 29 22 18 27 22 8 10 18 25 27 28 30 29 29 23 20 26 29 30 30 17 11 14 19 22 22 20 9 8 22 28 21 11 4 13 17 22 27 27 28 31 31 32 13 22 23 25 27 14 6 5 8 15 15 15 20 19 21 22 19 18 20 7 13 23 17 25 25 26 26 25 21 22 24 24 25 26 25 16 9 19 24 29 32 34 35 35 34 34 14 17 23 18 8 9 24 28 31 32 32 33 35 35 34 31 22 10 21 29 29 32 36 39 38 38 38 39 38 36 36 37 28 27 28 30 33 34 33 34 32 7 31 30 25 10 4 7 4 19 10 22 12 9 7 7 14 15 21 15 14 16 21 23 23 20 8 12 17 24 27 30 31 31 31 25 11 5 8 18 25 20 27 19 23 22 14 8 14 22 19 21 24 25 21 15 17 27 29 27 28 13 10 8 17 19 19 20 13 6 21 25 17 16 6 11 16 18 22 26 16 20 22 29 32 14 11 16 23 16 4 10 10 13 8 17 21 22 21 22 25 20 23 12 10 21 23 24 22 24 24 24 26 30 31 29 31 26 30 19 9 25 30 32 34 34 35 35 36 36 34 32 29 19 7 15 24 29 32 35 37 37 36 36 35 30 25 7 24 31 34 36 38 39 40 40 40 40 41 40 39 38 37 33 34 35 37 37 37 36 37 37 35 33 26 7 3 4 12 14 26 16 12 10 11 7 16 22 24 21 16 16 24 28 26 19 10 15 17 26 31 33 34 36 35 30 23 11 14 18 27 32 34 34 31 28 22 9 26 28 29 29 31 32 32 24 19 26 29 27 29 22 6 15 21 23 22 22 14 9 23 29 30 22 6 12 18 24 29 30 31 32 33 34 34 34 34 33 30 24 7 5 7 14 9 17 21 24 25 21 22 25 25 16 7 18 22 21 21 24 24 21 27 30 31 32 32 28 25 20 13 24 29 32 33 34 34 35 35 30 34 29 31 18 10 16 22 26 31 33 34 35 36 36 35 35 29 7 25 31 36 37 38 39 40 40 41 40 40 38 37 36 34 28 31 33 35 35 35 35 35 34 33 29 26 13 3 17 21 25 27 28 25 11 8 8 17 19 26 24 16 15 24 27 27 25 9 14 18 27 30 33 35 34 34 31 22 7 13 21 29 33 34 31 30 28 19 9 26 28 32 32 32 33 32 25 21 25 29 29 29 21 8 14 19 21 21 21 12 9 24 29 30 25 7 14 18 20 24 25 26 30 32 33 33 33 33 32 30 21 6 8 6 13 7 14 20 25 26 28 26 27 21 13 8 22 23 23 24 25 27 29 30 32 34 36 20 31 31 20 9 19 25 30 33 34 34 35 35 34 33 32 27 14 9 19 24 26 29 31 33 33 30 30 34 32 26 6 18 25 31 34 36 36 37 37 37 38 36 36 36 33 32 28 31 33 34 35 35 35 34 34 32 30 24 18 2 5 20 25 28 29 29 28 17 9 13 14 24 21 15 14 23 27 27 26 19 14 17 25 30 33 35 35 35 31 21 8 13 21 29 33 35 34 31 28 15 8 25 23 29 30 31 32 31 26 28 29 30 31 31 21 8 15 20 21 22 22 14 13 24 29 30 23 6 13 18 23 25 24 27 28 30 32 33 33 33 33 29 23 8 7 8 14 14 15 21 28 30 32 31 28 25 23 14 22 25 26 28 29 26 25 30 35 36 37 36 36 34 23 7 21 26 31 32 36 37 37 38 38 36 36 35 19 21 18 27 32 33 36 38 42 41 43 44 40 35 6 24 31 34 37 38 39 42 42 42 40 43 42 40 41 37 21 30 33 35 35 38 40 39 38 36 35 32 32 3 4 21 26 29 33 35 33 31 12 29 15 17 14 16 16 26 30 31 29 8 15 20 29 33 36 38 38 38 32 18 6 14 22 31 36 38 38 36 32 14 17 26 30 32 32 33 31 31 27 24 26 27 27 19 25 5 14 19 21 23 24 15 14 26 31 34 31 6 15 21 23 25 33 32 34 33 35 36 37 32 35 30 23 4 14 6 15 時間帯 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 10 16 21 25 28 29 29 28 26 10 11 23 23 26 25 26 27 30 31 33 35 35 35 34 32 25 9 23 28 32 33 34 35 36 36 35 36 35 32 19 11 14 24 29 31 34 36 36 36 37 37 35 28 10 20 32 35 37 39 40 41 40 41 40 40 39 40 39 33 24 29 31 33 34 28 34 34 34 16 28 20 7 3 4 20 24 28 23 32 31 20 8 13 13 13 21 16 16 23 26 23 20 7 14 16 24 29 31 32 33 32 25 22 8 12 20 28 32 34 34 33 30 20 7 25 28 28 30 32 33 33 25 19 25 29 30 30 26 8 14 18 20 20 20 14 10 22 28 29 23 7 16 18 23 28 30 31 33 34 35 36 36 36 35 32 26 6 7 6 15 交差点 交差点 薬師谷 交差点（長尾谷町１） 交差点 招提大谷 交差点 交差点 西長尾 交差点 交差点 ぽえむ南橋 交差点 国道招提 交差点（招提） 交差点（枚方企業団地前） 国道田近 田近１丁目 交差点 交差点（中小企業団地センター前） 企業団地 東山 交差点（東山２） 東船橋 交差点（東山１） 交差点（船橋） 速度の平均値(km/h) 0∼10 10∼20 20∼35 35∼ 7 13 9 10 12 6 5 10 7 5 8 5 7 9 7 6 6 5 5 5 5 4 4 4 3 3 4 5 4 4 4 7 7 7 9 10 10 8 6 5 5 4 4 10 8 5 6 9 12 15 9 7 4 4 4 4 5 6 4 5 12 13 13 14 6 4 3 4 3 4 4 5 7 18 7 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 6 6 9 9 14 11 14 6 5 6 8 5 5 5 8 9 7 6 5 5 6 6 5 15 10 9 10 12 10 11 6 5 11 9 7 5 5 5 4 4 5 5 5 10 15 7 5 4 5 5 4 4 4 5 14 10 15 14 11 11 8 7 6 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 6 6 8 10 12 11 10 9 10 9 7 時間帯 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 起点から の距離 40 走行速度の時空間変動（区間11） 速度の標準偏差(km/h) 0∼5 5∼10 10∼15 15∼ 国道１号を走行する区間を除いては，大きく速度低下する区間はあまり無い． ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 走行速度の時空間変動（区間5＋区間7） 速度の標準偏差(km/h) 0∼5 5∼10 10∼15 15∼ 41 平成17年度の研究概要 前年度までの成果を踏まえて，道路ネットワークのサービス 水準を交通の円滑性（平均所要時間）ならびに安定性（所要 時間信頼性）の観点から評価する． 新規道路供用の前後の2時点間の道路ネットワークの交通 サービス水準の変化を把握する． ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 分析対象道路ネットワーク 全９系統上下２方向計１８路線 全72ODペア226経路 便宜的に51区間を設定 全バス停の緯度・経度を実査するのは多大なる労力・コストがかかる ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 42 バス停座標推定値算出 仮バス停座標から 20m以内３km/h以下のデータ 蓄積 中央値(50パーセンタイル値) デジタル地図から 仮バス停緯度・経度把握 算出 バス停座標推定値 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 バス停座標推定値算出結果 //系統 枚方39乙 枚方39乙 枚方39乙 枚方39乙 枚方39乙 枚方39乙 枚方39乙 枚方39乙 枚方39乙 枚方39乙 枚方39乙 枚方39乙 枚方39乙 枚方39乙 枚方39乙 枚方39乙 枚方39乙 枚方39乙 枚方39乙 枚方39乙 枚方39乙 バス停名称 設定緯度 設定経度 データ数 緯度中央値 経度中央値 差(m) 樟葉駅 34.8582 135.679 332 34.8581 135.679 8.4 モール街 34.8571 135.6806 3155 34.8571 135.6807 8.2 あさひ 34.8565 135.6863 3333 34.8564 135.6862 6.2 藤原 34.8521 135.6863 3051 34.8522 135.6863 6.2 船橋 34.8485 135.6863 11019 34.8485 135.6863 3.7 南船橋 34.8455 135.6868 3401 34.8456 135.6868 3.3 4760 34.8427 135.6859 3.7 関西記念病院前 34.8427 135.6859 養父ヶ丘 34.8404 135.6852 4924 34.8404 135.6851 5.2 招提口 34.8365 135.685 4350 34.8365 135.685 3.0 招提中町 34.8341 135.6851 3381 34.8341 135.6851 0.1 招提南町 34.8304 135.6852 11023 34.8305 135.6852 9.0 田ノ口団地 34.8252 135.6855 11406 34.8253 135.6855 3.2 田ノ口中央 34.8226 135.6823 3057 34.8226 135.6823 0.0 田ノ口 34.8218 135.6799 6310 34.8218 135.6798 4.5 須山町 34.8203 135.6747 7230 34.8203 135.6747 1.2 都が丘 34.8195 135.672 3772 34.8195 135.672 1.2 関西外大 34.8178 135.6662 7898 34.8178 135.6663 4.3 中宮住宅前 34.8169 135.6633 3842 34.8169 135.6633 3.1 市民病院前 34.8163 135.6609 3676 34.8163 135.6608 11.1 禁野口 34.8156 135.6554 3570 34.8156 135.6554 1.0 枚方市駅北口 34.8128 135.6519 329 34.8128 135.6519 0.0 現地結果との差がほぼ10ｍ以内 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 43 道路ネットワークサービス水準のマクロ評価 傾きが急かつ左寄りの曲線 が理想のネットワーク 平均所要時間 μ 所要時間の標準偏差 σ 変動係数 COV＝ σ／μ 累積百分率 平日・土曜・日祝別に サービス水準を比較 所要時間の変動係 数の累積分布 所要時間変動大のネット ワーク・OD間の差異も大 第二京阪及び関連道路 供用前後の2時点で サービス水準比較 所要時間変動大のネット ワーク・OD間の差異は小 変動係数 所要時間変動小のネット ワーク・OD間の差異も小 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 平日・土曜日・休日別のサービス水準評価1 円滑性の評価 → 単位距離あたりの平均所要時間 曜日別単位距離あたり平均所要時間(2003) 1 85パーセンタイル値 0.0557（18.0km/h） パーセンタイル値 0.8 85パーセンタイル値 0.0566（17.7km/h） 85パーセンタイル値 0.0587（17.0km/h） 0.6 50パーセンタイル値 0.0525（19.0km/h） 50パーセンタイル値 0.0516（19.4km/h） 50パーセンタイル値 0.0548（18.2km/h） 0.4 平日(2003) 土曜(2003) 0.2 休日(2003) 0 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 １／平均速度(h/km) 0.07 0.08 0.09 0.1 9円滑性の点で土曜日のサービス水準が相対的に劣る ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 44 平日・土曜日・休日別のサービス水準評価2 安定性の評価 → 所要時間の変動係数 曜日別所要時間変動係数比較(2003) 1 8 5 パーセンタイル値 0 .1 9 1 85 パーセンタイル値 0 .20 4 8 5 パーセンタイル値 0 .2 1 2 パーセンタイル値 0.8 0.6 5 0 パーセンタイル 値 5 0 パーセンタイル値 0 .1 5 8 5 0 パーセンタイル値 0 .1 6 6 0.4 平日03 土曜03 0.2 休日03 0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 所要時間変動係数 9平日のサービス水準が相対的に安定している ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 サービス水準指標に基づく道路区間の分類 平日・土曜・休日の所要時間の変動係数・単位距離あたりの所要 時間を説明変数として，全51の道路区間についてクラスター分析 0.1 0.09 0.08 速度逆数 0.07 0.06 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 0 0 クラスター1(2) 0.2 0.4 クラスター2(23) 0.6 0.8 変動係数 クラスター3(1) 1 クラスター4(20) 1.2 クラスター5(5) サービス水準の相対的に低い道路区間 8区間 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 1.4 45 サービス水準が相対的に低い区間の例 速度の平均値 区間191 区間131 時間帯 区間72 区間92 5 20 27 30 31 32 30 34 35 36 36 36 36 35 31 9 40 43 42 38 26 23 9 16 21 30 34 36 37 37 36 27 交差点 ぽえむ南橋 交差点 国道招提 招提交差点 34 12 14 6 16 9 28 14 8 4 10 35 28 10 7 11 21 26 28 28 25 18 18 15 22 29 32 34 34 33 33 24 8 5 5 25 26 24 25 20 13 14 16 23 30 34 36 37 37 36 30 8 7 23 14 11 15 21 28 32 34 35 34 33 21 9 23 16 9 15 23 30 34 36 35 30 36 25 10 14 11 22 6 21 28 32 33 33 34 35 35 36 38 37 37 35 32 17 21 20 9 17 25 29 30 28 28 30 32 32 33 16 33 28 31 25 5 19 25 29 30 28 27 30 31 32 33 33 31 29 22 11 15 19 6 20 27 30 32 31 31 33 33 34 34 34 33 31 14 15 9 18 3 18 25 30 30 30 31 32 29 28 26 23 5 7 5 6 5 6 4 20 25 27 23 17 16 5 20 21 29 30 28 30 30 30 20 7 5 4 20 6 7 3 2 9 20 24 21 27 5 18 26 30 31 29 28 12 18 32 21 20 12 23 5 3 6 3 10 5 20 25 30 31 31 31 33 33 33 25 13 16 9 11 5 3 4 11 23 26 20 28 25 17 8 16 23 30 34 36 36 35 29 23 7 6 20 27 31 32 32 33 35 35 36 36 35 22 16 9 5 7 4 9 24 23 25 29 24 19 9 15 22 29 33 36 37 36 35 27 10 8 23 22 26 26 24 15 10 16 21 30 33 36 37 36 15 14 17 20 24 42 36 28 44 33 25 39 28 26 25 23 22 24 17 11 10 16 14 15 23 21 22 30 28 30 34 32 34 37 34 36 38 35 37 38 35 36 37 36 24 13 13 5 20 26 31 32 32 32 34 34 35 18 13 12 25 8 9 3 3 36 24 10 12 9 21 26 30 32 34 34 35 35 36 37 31 35 31 20 10 3 10 15 26 30 31 31 26 15 12 16 22 29 34 35 35 34 31 23 10 11 3 19 25 30 32 30 29 32 25 32 20 29 20 17 5 5 3 6 24 26 25 26 28 26 18 11 15 21 30 32 35 36 37 36 29 14 10 9 4 19 26 29 31 29 29 29 33 35 35 13 32 18 26 12 5 3 21 6 23 28 32 35 32 32 37 40 40 40 40 38 38 31 10 28 2 21 27 31 32 31 31 16 5 16 21 29 34 36 38 37 37 28 8 6 13 21 28 27 26 25 28 26 16 30 29 15 24 4 2 7 18 16 24 27 22 9 13 15 23 30 33 36 37 37 36 30 9 7 4 20 25 29 30 26 24 27 26 31 23 16 10 26 15 6 3 5 9 22 24 23 27 22 17 18 16 22 29 33 36 37 37 35 23 10 6 4 16 21 24 26 28 28 30 31 31 32 33 33 33 32 32 31 32 3 5 22 17 23 26 16 16 16 19 26 29 32 31 33 33 22 20 7 8 24 27 29 27 24 16 8 15 21 29 31 34 35 35 33 26 9 8 全時間帯 区間212 5 19 25 30 31 30 30 29 30 30 23 17 14 18 10 7 5 4 9 22 28 27 28 24 16 10 15 22 29 33 35 36 35 34 25 10 23 22 8 5 4 3 3 6 9 7 6 6 6 6 6 7 7 7 14 18 18 12 10 10 12 7 5 9 4 4 4 3 3 3 4 5 10 10 9 6 5 4 4 5 6 6 6 10 3 4 4 4 4 4 5 4 9 11 21 9 6 4 3 3 7 10 7 6 9 4 5 4 4 5 5 5 5 速度の平均値 23 区間101 新池 信号 国道1号 信号交差点あり 区間211 6 8 6 18 6 8 6 12 8 8 14 10 18 16 18 14 13 15 7 6 9 11 10 16 16 12 8 5 8 10 11 15 14 10 9 10 4 5 7 7 8 10 9 4 4 3 3 4 4 5 6 10 9 8 7 6 6 9 8 11 10 4 5 4 4 4 5 7 6 11 9 6 10 7 7 12 7 8 10 10 5 4 4 4 4 9 14 6 11 10 11 7 3 3 4 3 6 8 6 4 7 12 12 9 4 3 3 3 6 7 4 4 4 4 4 4 5 14 12 11 18 17 6 4 3 4 4 5 7 7 9 11 12 13 10 11 9 9 9 8 5 10 5 5 8 8 9 9 16 12 11 10 13 11 11 7 4 5 5 6 4 4 5 7 11 9 3 4 3 3 4 4 5 5 8 11 10 11 11 16 7 5 4 3 4 8 12 16 17 9 16 16 15 11 10 7 9 7 11 5 5 11 9 10 10 10 4 4 4 4 3 3 4 5 10 15 8 4 3 3 4 5 7 6 5 6 16 16 15 13 12 9 7 8 11 5 5 13 6 7 11 9 3 4 3 3 3 4 5 12 10 9 14 8 5 4 3 4 5 6 5 5 5 6 7 16 15 13 10 11 8 11 4 10 10 5 7 9 10 4 4 3 5 4 4 4 5 10 11 13 12 8 5 4 4 4 5 10 10 7 6 8 6 7 7 15 17 16 4 4 4 4 4 5 4 4 4 7 9 10 7 5 10 5 5 6 5 10 12 10 9 8 10 10 10 5 7 8 10 8 11 16 10 7 6 8 4 4 3 4 9 9 8 11 6 15 6 2 2 2 3 4 4 4 4 3 4 5 8 6 5 4 5 7 9 12 11 11 16 17 10 7 6 3 4 7 9 8 8 7 7 4 7 10 11 15 11 9 12 7 7 11 10 12 3 5 11 11 4 10 11 9 9 9 3 4 4 5 4 5 5 5 9 11 9 13 8 5 5 4 4 5 5 6 5 7 10 9 15 11 9 11 9 6 9 9 7 8 10 9 4 4 4 4 4 4 5 5 9 11 16 14 8 13 10 7 9 11 5 6 10 6 9 10 9 3 4 3 3 3 4 5 7 12 10 5 5 5 7 5 5 9 11 13 13 12 11 5 4 3 4 3 2 4 5 5 6 8 4 16 15 13 11 9 10 13 12 11 12 9 8 11 10 4 4 4 4 4 5 6 7 10 10 4 6 8 8 9 4 4 4 7 6 4 3 4 4 6 4 3 4 3 6 5 4 4 5 10 5 11 11 3 6 8 7 12 4 7 12 9 12 4 9 15 9 7 10 13 14 7 5 12 10 10 9 4 7 16 7 5 5 6 8 8 6 4 7 8 16 17 10 8 10 14 12 7 8 10 12 8 7 17 15 13 11 6 9 4 4 10 12 速度の標準偏差 時間帯 7 6 20 19 全時間帯 速度の標準偏差値 区間221 区 間 101 速 度 の 平 均 値 （km /ｈ ） 0∼ 10 10∼ 20 20∼ 35 35∼ 速 度 の 標 準 偏 差 値 （km /ｈ ） 0∼ 10 10∼ 20 20∼ 35 35∼ 1 k m 当 た り の 信 号 数 ： 4 .5 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 新規道路供用前後でのサービス水準の変化 国道1号線 京阪樟葉駅 京阪牧野駅 摂南大学薬学部 第二京阪道路 (平成15年３月供用開始) •第二京阪道路 JR長尾駅 •枚方東部線 •枚方藤阪線 京阪枚方市駅北口 大阪国際大学 藤阪ハイツ 京阪枚方市駅南口 JR津田駅 穂谷 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 46 単位距離あたりの平均所要時間の変化 年度別単位距離あたり平均所要時間(休日) 1 85パーセンタイル値 0.0557（17.9km/h） パーセンタイル値 0.8 85パーセンタイル値 0.0581（17.2km/h） 0.6 50パーセンタイル値 0.0516（19.4km/h） 50パーセンタイル値 0.0539（18.6km/h） 0.4 0.2 0 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 １／平均速度(h/km) 0.07 0.08 0.09 0.1 2003年の方が2002年と比して相対的に平均所要時間が短縮される傾向 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 所要時間の変動係数の変化 年度別所要時間変動係数比較(休日) 1 85パーセンタイル値 0.212 85パーセンタイル値 0.231 パーセンタイル値 0.8 0.6 50パーセンタイル値 0.158 50パーセンタイル値 0.188 0.4 0.2 2002(休日) 2003(休日) 0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 所要時間変動係数 0.5 0.6 0.7 2003年の方が2002年と比して相対的に所要時間の変動が減少する傾向 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 47 道路区間単位でのサービス水準の変化 サービス水準 改善 悪化 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 本研究の成果 バスプローブデータを活用し，道路ネットワークのサービス水準 を評価するための方法論を提案した． 交通コストの平均値的な評価にとどまらず，所要時間信頼性の 概念に基づき，交通サービスの安定性に関する評価も行った． 具体的な研究内容としては 1) バスプローブデータの補正方法の構築 2) 所要時間分布の合成方法の構築 3) 所要時間信頼性に基づくネットワーク評価法の構築 から構成されている． ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 48 今後の課題 天候別・時間帯別の交通サービス水準についても分析する． 良好なサービスが提供される区間と相対的にサービス水準の 低い区間の道路・交通特性を比較分析し，効果的なサービス水 準の改善方策について検討する． → 道路診断システムから道路治療システムへ ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 49 テーマ別研究成果(1)- 4) 4)プローブカーデータを活用した 物流の効率化の評価 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 研究の目的・背景 ITSを用いて都市内配送トラックの走行を効率化し， 効率的で環境に優しい配送手法を確立すること 貨物車交通は交通環境に大きな影響 仮想ネットワークレベルでは高度な配車配送計 画は物流コストと環境への影響を同時に削減可 能 プローブ・VICS等ITS技術の発展により様々な交 通情報の入手が可能に ITSを活用して高度な配車配送計画の効果を実 験により実証 確率論的配車配送計画（VRPTW-P） 確定論的配車配送計画（VRPTW-F） 50 研究体制 京都大学大学院工学研究科 都市基盤システム工学講座（谷口研究室） 谷口栄一 山田忠史 相浦宣徳 安東直紀 教授 助教授 助手 京都大学工学研究科博士課程 データ取得協力 日立物流・近畿コカコーラ・近畿特輸 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 研究フロー H15年度 プローブカーによる旅行時間分布の推定 実配送における各種情報の取得（経路等） H16年度 プローブシステムの開発 VRPTW-Pと実配送の期待コスト比較 VRPTW-Pと実配送の実験によるコスト比較 H17年度 経路選択に学習を用いたVRPTW-Pの実験による コスト比較 51 平成15年度研究調査対象 大阪・兵庫を走行する物流車両を対象 家電製品の小売店へのルート配送：PDA型 →都市内（中域） 清涼飲料の拠点のルート配送：ナビ型 →都市間（中域・広域） 都市内の走行データ・配送先データを分析 使用したプローブ調査機器 PDA型・ナビ型を使用：１秒毎の位置情報を取得 PDA型プローブ装置 走行中のナビ型プローブ装置装着車両 52 走行データの収集 プローブ装置を取り付けた車両（プローブカー） からデータをインターネットを通じて毎日回収 回収したデータより配送経路を自動でマップ マッチングし，リンク走行時間を抽出蓄積 プローブカーによるリンク走行時間分布と VICSによる旅行時間分布の比較 プローブデータの確率論的 配車配送計画への適用イメージ ネットワーク設定・顧客情報設定 データ回収・データ形式変換 リンク単位のデータ抽出・蓄積 貨物データ 配送順序の求解・配送コスト等の算定 ネットワーク上の交通への影響測定 53 平成16年度研究概要 自動プローブ情報収集システムの開発 ケーススタディ： VRPTW-Pと実配送の期待コスト比較 実証実験： VRPTW-Pと実配送の実験によるコスト比較 自動プローブ情報収集システム Internet A事業所 C事業所 分析拠点 B事業所 データ回収端末 アクセスポイント 分析サーバ データ蓄積 マップマッチング プローブ装置 搭載車両 統計データ出力 トラックパース内 54 ケーススタディ 2004年4月7日･10日 大阪市南部地区 家電製品配送トラック1台(2t車)使用 リンクの旅行時間分布はプローブデータ・ VICSデータにより作成 総コスト・環境負荷について確率論的配車 配送計画により得られた解と実配送に基づく 経路の期待値[Case (EA)]を比較 対象道路ネットワーク 大阪南部地区ネットワーク 69ノード うち顧客ノード：22 デポノード：1 218リンク→ 6リンクグループ 取得データ： 66台・日 (04/3/13~04/6/2) 55 ルートの比較 2004年4月7日 ケース(EA) ルートの比較 2004年4月7日 最適解 56 ルートの比較 2004年4月10日 ケース(EA) ルートの比較 2004年4月10日 最適解 57 コスト比較 ケース(EA) (円) 4月7日 最適解 (円) 最適解は運行コストと遅刻 ペナルティを削減可能 変化 (%) 固定コスト 10,417 10,417 0 運行コスト 26,310 20,083 -24 遅刻ペナルティ 16,662 17 -100 早着ペナルティ 89 538 504 総コスト 53,478 31,055 -42 4月10日 ケース (EA) (円) 最適解 (円) 総コストは大きく削減 変化 (%) 固定コスト 10,417 10,417 0 運行コスト 26,924 21,925 -19 遅刻ペナルティ 5,018 2,661 -47 早着ペナルティ 923 923 0 43,282 35,926 -17 総コスト しかし早着ペナルティは若干 増加するケースも 環境負荷の比較 7th-Apr. Case(EA) 6.00 6.00 7th-Apr. Optimal 10th-Apr Case (EA) 5.00 4月7日･10日とも 10th-Apr Optimal 4.00 4.00 3.00 3.00 2.00 2.00 1.00 1.00 0.00 0.00 TravelTimes CO2 NOx SPM Emissions （g） Travel Times （hours） 5.00 最適解はCase (EA)と 比べ、旅行時間・環境 負荷ともに削減可能 58 確率論的配車配送計画の実証実験 H16/10/5∼10/14 大阪南部で実施 旅行時間情報：VICS情報＋プローブ情報 顧客数：11 ・トラック数：1台 実際の配送経路との比較 経路比較 通常配送経路 59 経路比較 VRPTW-Pによる最適配送経路 コスト比較 通常配送 平均 (円) 固定コスト 10,418 VRPTW-Pの最適解 標準偏差 (円) 平均 (円) 0 10,418 変化 (%) 標準偏差 変化(%) (円) 0 0 0 運行コスト 3,055 134 2,932 -4.0 52 -61.2 遅刻ペナルティ 1,018 848 548 -46.2 191 -77.5 14,490 972 13,897 -4.1 242 -75.1 総コスト 60 総遅刻時間 通常配送 10月5日 34分33秒 10月6日 2分53秒 10月12日 18分08秒 10月13日 15分54秒 10月14日 1分07秒 VRPTW-P 12分55秒 5分42秒 7分51秒 5分15秒 7分22秒 H16年度実証実験の問題点 ネットワーク規模・配送規模が小さい 顧客数：11 ・トラック数：1台 → 比較する差が小さい 旅行時間情報がリンクにより異なる （VICS情報＋プローブ情報） 実際の配送経路との比較 61 平成17年度研究概要 アンツルーティングを用いた経路学習手法の 開発 実証実験： 学習により得られた経路を用いたVRPTW-Pと 平均値による最短経路を用いたVRPTW-P･ VRPTW-Fの実験によるコスト比較 本年度の研究のフロー:1 VICSリンクを抽出 ネットワーク作成 VICSリンクの 旅行時間推定 平均値（30日間） で最短経路探索 アンツルーティングによる 経路の学習（30日間） それぞれの経路の 旅行時間分布作成 確率論的配車配送計画 VRPTW-P 確定論的配車配送計画 VRPTW-F 最適解をトラックで走行 （５日間） 走行履歴より 旅行時間情報を抽出 62 本年度の研究のフロー:2 走行履歴より 旅行時間情報を抽出 遅刻・早着コストおよび 運行コストの算出 実配送との比較 環境への影響評価 確率論的配車配送計画の実証実験 H17/11/17∼11/24 大阪中央部で実施 旅行時間情報：VICS情報 顧客数：24 ・トラック数：各2台 アンツルーティングにより学習した経路を用 いたVRPTW-Pと平均値による最短経路を用 いたVRPTW-P・VRPTW-Fとの比較 63 実験概要 ネットワーク(全てVICSﾘﾝｸ) ２２５ノード・７８９リンク 顧客数：２４ トラック：２台 タイムウィンドウ有り 経路選択： 最短経路（平均値） 経路学習（アンツ ルーティング） 使用VICSデータ H16/10/01~11/16 （30日間） 配車配送計画 VRPTW-P（最短・学習）， VRPTW-F（最短） デポ ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 ルート:F1 実験期間：11/17∼24 （5日間） 64 ルート:F2 ルート:P1 65 ルート:P2 ルート:A1 66 ルート:A2 結果比較（配送時間） 11月17日 11月18 日 11月21 日 11月22 日 11月24 日 平均 A 早着 0:06:54 0:00:00 0:00:00 0:02:28 0:11:32 0:04:11 遅刻 1:27:18 2:24:57 2:37:25 2:12:36 2:18:44 2:12:12 走行 10:15:13 10:50:10 10:41:22 10:49:15 P 早着 0:05:32 0:01:14 0:05:21 0:00:00 0:09:38 0:04:21 遅刻 6:58:28 8:35:34 7:09:16 8:36:14 5:39:49 7:23:52 走行 11:35:23 11:47:51 11:27:10 11:53:53 F 早着 0:00:00 0:00:00 0:00:00 0:00:00 遅刻 9:15:21 12:02:21 10:55:19 12:08:11 12:25:18 11:21:18 走行 10:33:53 11:15:22 11:11:08 11:22:23 11:10:59 11:06:45 10:37:35 10:38:43 10:56:15 11:32:06 0:00:00 0:00:00 67 実験結果（配送コスト） 11月17日 11月18日 11月21日 11月22日 11月24日 平均 A 早着 ¥97 ¥0 ¥0 ¥35 ¥162 ¥59 遅刻 ¥6,120 ¥10,161 ¥11,035 ¥9,295 ¥9,725 ¥9,267 走行 ¥8,625 ¥9,115 ¥8,992 ¥9,102 ¥8,939 ¥8,955 ¥35,677 ¥40,111 ¥40,862 ¥39,267 P 早着 ¥38,373 ¥78 ¥17 ¥75 ¥0 遅刻 ¥29,335 ¥36,141 ¥30,092 ¥36,188 走行 ¥9,749 ¥9,924 ¥9,634 ¥10,009 ¥59,996 ¥66,918 ¥60,636 ¥67,032 ¥43,094 F 早着 ¥0 ¥0 ¥0 ¥0 遅刻 ¥38,930 ¥50,637 ¥45,938 ¥51,046 走行 ¥62,523 ¥8,887 ¥9,469 ¥9,409 ¥9,567 ¥68,652 ¥80,940 ¥76,182 ¥81,448 ¥39,661 ¥39,116 ¥135 ¥61 ¥23,821 ¥31,115 ¥9,201 ¥9,703 ¥53,992 ¥61,715 ¥0 ¥0 ¥52,246 ¥47,759 ¥9,407 ¥9,348 ¥82,488 ¥77,942 VRPTW-F 11/21のダイヤグラム •配送の後半で大きな遅刻が発生 11/21 VRPTW-F Truck 1 11/21 VRPTW-F Truck 2 120 120 遅刻 100 80 60 10:00:00 11:30:00 11:00:00 14:00:00 14:00:00 15:00:00 デポ 8:30:00 17:00:00 1020 960 900 840 780 時刻（分） 時刻（分） タイムウィンドウ 720 480 1020 960 900 840 780 720 660 0 600 0 540 20 660 40 20 600 40 540 距離（km） 80 60 480 距離（km） 遅刻 100 68 VRPTW-P 11/21のダイヤグラム •配送の後半で大きな遅刻が発生 11/21 VRPTW-P Truck 1 11/21 VRPTW-P Truck 2 120 120 遅刻 遅刻 100 80 960 1020 960 1020 900 840 780 720 480 1020 960 900 840 780 0 720 0 660 20 600 20 540 40 660 60 40 600 60 540 距離（km） 80 480 距離（ｋｍ） 100 時刻（分） 時刻（分） 10:00:00 11:30:00 11:00:00 14:00:00 14:00:00 15:00:00 デポ 8:30:00 17:00:00 タイムウィンドウ VRPTW-P+アンツルーティング 11/21のダイヤグラム •遅刻が発生するもわずか 11/21 VRPTW-PA Truck 2 100 100 80 80 距離（km） 120 遅刻 60 40 20 遅刻 60 40 20 遅刻 10:00:00 11:30:00 11:00:00 14:00:00 14:00:00 15:00:00 デポ 8:30:00 17:00:00 900 840 780 720 660 600 時刻（分） 時刻（分） タイムウィンドウ 540 1020 960 900 840 780 720 660 600 540 480 0 0 480 距離（ｋｍ） 11/21 VRPTW-PA Truck1 120 69 実験結果（環境への影響） 各ケースの総走行距離・平均速度 総走行距離(km) 平均速度(km/h) VRPTW-F 193.70 17.43 16.29 VRPTW-P 187.90 VRPTW-PA 199.30 18.72 実験期間中の環境負荷 CO2(g) NOx(g) SPM(g) VRPTW-F 70.06 73.52 15.05 VRPTW-P 69.46 72.49 14.77 VRPTW-PA 69.65 73.33 15.15 研究結果 実験の結果（経路学習と最短経路の確率論的配車配送計画） •総コスト：経路学習＜最短経路（36%削減） 標準偏差も半減（60%超） なかでも遅刻ペナルティが大きく削減（約70%） •環境負荷 総走行距離：経路学習＞最短経路 走行速度：経路学習＞最短経路 排出ガス：経路学習＞最短経路 差は最大2.5% 今後の課題 実際の配送との比較：総コスト・環境負荷 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 70 テーマ別研究成果(2) (2) ITSを活用したまちづくりのための 交通マネジメントに関する研究 -テーマ別研究成果報告- ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 テーマ別研究成果(2) 1)ITS技術を活用した駅前広場等交通結節点整備計画の 評価に関する研究 2)ITS技術を活用した路上荷捌き施設整備と安全安心の まちづくり手法に関する研究 3)ITSを活用した歩行者系道路利用システムに関する研究 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 71 テーマ別研究成果(2)- 1) 1)ITS技術を活用した駅前広場等交通 結節点整備計画の評価に関する研究 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 研究目的 OD交通を支える起終点施設としてのターミ ナル機能の高度化 人と環境に優しいターミナルを目指した機能 の高度化実現に向けての研究開発 ICT（Information Communication Technology）およびITS (Intelligent Transport Systems)の活用によるターミナ ルの高機能化 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 72 研究体制 メンバー 京都大学 飯田恭敬 北村 一 吉井稔雄 菊池輝 川 雅史 倉内文孝 協力メンバー 京都市 長岡京市 京阪電鉄 ダイハツ工業 国土交通省 鹿島建設 NTT インフラネット 駐車場整備推進機構 積水樹脂 阪急電鉄 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 スマートターミナル化に関するアイデア 需要応答型の公共交通システム 乗車需要に応じた配車による公共交通 ターミナル待機時間の縮減による乗降スペースの小型化 ICTとの融合による公共交通の利便性向上 駅前スペースの動的管理システム 動的な駅前広場の利用変更 車両需要，乗車需要には偏りがある ピーク時間帯はバスの利用が多い オフピーク時間帯はタクシー需要 駐車場の統合管理システム 周辺駐車場との連携により自家用車およびバス待機時間の短縮 バス停留所の省スペース化および共同利用化 機能配置と歩行者流動の適正化 情報の収集提供システムの高度化 歩行者流動特性を考慮した各種機能施設の最適配置 利用者流動のデータ観測と安全誘導管理 バスと乗客との双方向通信 バス案内情報システムの高度化 待合いスペースとの連携方策と誘導 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 73 研究内容(1) スマートターミナル化に資する要素技術の開発お よび整理 駅前広場の高度利用 駅前広場の情報拠点化 端末側の課題の整理 提供情報の高度化と付加価値化 駐車場の交通結節機能の強化 誘導ライティングシステム ランダムバスバースシステム パークアンドライド駐車場に求められる機能の整理 未来型駅前空間の提案 交通結節機能の強化と快適な歩行空間の形成を実現するコ ンセプトイメージ ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 研究内容(2) スマートターミナル化の評価手法の検討 都市の核機能と交通結節性の関連性検討 駅と周辺施設との連結性に関する分析 歩行者誘導における駅の視覚的なわかりやすさの評 価 デマンド応答型交通システムの導入可能性検討 公共交通における乗り継ぎ利便性向上効果の定量化 方法検討 長岡京市を導入想定都市としたスマートターミ ナル化メニューの提案と効果の検討 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 74 駅前広場の高度利用に関する検討 （鹿島建設株式会社） ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 これからの駅前広場 これからの駅前広場 待機スペース ゆとりある 空間 国際基準 街の顔と しての駅 高度化された ﾀｸｼｰﾌﾟｰﾙ ﾊﾞｽﾊﾞｰｽ ・駅前広場空間の高度利用が 高度利用が期待される ・余空間を道路、歩行者空間、商業施設として活用可能 ・駅周辺交通の円滑な交通処理 円滑な交通処理 ・自転車駐車場、施設のバリアフリー バリアフリー化を実現 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 75 ＩＴＳを活用した分散型駅前広場 ＩＴＳを活用した分散型駅前広場 特許出願：2003-049383 ＩＴＳ技術の導入＝距離と時間の効率化 待機スペース 駅前広場 現在位置 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 ＩＴＳライティングシステム ＩＴＳライティングシステム タクシープール 待合室 待合室 タクシー乗車場 タクシー乗車場 バス乗降場 タクシー・乗用車優先時 バス乗降場 バス公共交通優先時 特許出願：2003-375474 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 76 ＩＴＳを活用したバススペースの効率化 ＩＴＳを活用したバススペースの効率化 誘導ライティングシステム バス降車場 バス乗車場 ランダムバスバースシステム バス走行スペースの縮小、乗降スペースの拡大 発着処理効率の向上 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 駅前広場における情報活用 （NTTインフラネット株式会社） ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 77 駅前広場における情報活用 1.研究目的 情報提供端末の機能の高度化 提供される情報への付加価値の可能性 2.取り組み 研究メンバー： ＮＴＴインフラネット株式会社関西支店 奥村 一郎 田中 実 研究期間：平成15年度∼平成17年度 3.研究成果 Ｐｕｓｈ型からＰｕｌｌ型に向けた情報提供内容 情報の付加価値性向上のための機能高度化 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 研究内容とその成果について 人のたまり場から情報のたまり場へ 情報のたまり場イメージ 駅には、いろいろな人々が、それぞれの目的で集まり、発ってゆく。 情報提供端末の課題（Pull型へ） 充実内容 観光 待合せ 有事 課題 観光地情報 交通手段情報 （経路、時刻、乗り継ぎ） 宿泊情報（施設、空室） 店舗（レストラン、商店） 広告（商用、イベント等） 多国語対応 イベント等のライブ中継 アミューズメント提供 行政情報 交通情報 広告（商用、イベント等） 等 携帯情報端末 利用の高度化 赤外線、 メール配信による ○割引クーポン ○情報収集 子供、学生、社会人、 主婦、お年寄り、 身障者、外国人 等 Ｐｕｌｌ型コンテンツ の充実 情報のたまり場へ 情報収集・提供方法 の仕組み （双方向通信の高度化） 等 災害情報 帰宅困難者への情報提供 等 通勤・通学、旅行、 待合わせ、食事、 ショッピング 等 人のたまり場 ∼すべての情報は駅に集まりそして駅から発信する。∼ 利用者がほしい情報をほしい時に引き出せる。また、利用者からの情報を提供できる。 ○ＰＤＰによる画像 提 ○音声 ○文字情報 供 ○多国語 方 ○メール配信 情報提供端末 ○赤外線通信 法 携帯電話 提供情報の高度化と付加価値 ○駅施設情報 ○天気予報 ○観光地情報 ○ニュース ○宿泊情報 提 ○駅周辺情報 ○レジャー情報 ○レストラン情報 供 ○交通情報 ○イベント情報 内 ○行先案内誘導 ○ショッピング情報 容 ○タウン情報 ○イベント等のライブ中継 等 ※災害時等には、リアルタイムに確実な情報を提供 ＰＤＡ 交通エコポイントの事例 ﾘｱﾙﾀｲﾑの情報提供例（情報掲示板） ＩＴＳ世界会議開催時の実験について ミューチップ内臓エコカードを利用し、地下鉄東山線の改札口（出口）にあるカードリーダーに てポイントを貯め、ポイントが交換可能 になったとき、携帯メールへお知らせする。特典に交換するには、栄ｉセンターに設置している ｉモビ（キオスク端末）を操作して、地 下鉄利用券（切符交換券）をプリントアウトし、駅改札口で切符と交換 してもらう。 ○観光客 に対し て、観 光案内 の提供 （ホッ トな情 報） ○GISを用 いた面 的な情 報提供 ○携帯電 話等か らの写 真付メ ールに よる視 覚的な 情報提 供 リ ーダ ー エコカー ド エ コ カー ド お めで とう ！ しゃ ち ほこ様 タッチ！ 写真付情報例 １０ポ イン ト 獲得で す。 ミュー チッ プ内臓エ コ カー ド ：情報有 駅前広場 地下鉄東山線を利用 しポイントをゲット （ 携帯メ ールア ドレスと ひ も付 け） ポイン トゲ ッ ト！ 情報提供 端末か らの情 報提供 紅葉が きれいです！！ ポイン ト送信 メー ル送信 （一定ポイン ト獲得時） どこに 行こう？ ポイント送信 メイン サーメイン バー サー バー ポケットサー ポケットサー バー バー iモビリティセンター 掲示板サ ーバ ポ イ ント 数送 信 ポイ キ オス ク端 末 現地での情報閲覧 携帯電話による閲覧 携帯電話による登録 ポイント数表示 観光 地、宿 泊施設情報を携帯や イン ターネットを通 じて登録で きる とともに、閲覧できる。 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 エコ カー ド タッチ！ ント確 認 キ オス ク端 末 ｴｺﾎﾟｲﾝﾄ発券 発券 駅窓口にて 乗車券と引換え 乗車引換え 券 プリン トア ウ ト 一定ポイント以上 のみ操作可能 タッチパネル操作 キ オス ク端 末にて ポ イン ト還元 ITS世界会議時の事例（名古屋大学森川教授より） 78 駐車場の交通結節機能の強化 （(財)駐車場整備推進機構） ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 駐車場における交通結節機能に関する検討 1.研究目的 • 当機構内の自主研究の一環で「都市交通・駐車問題懇 談会（座長：東京海洋大学 高橋洋二教授）」を設置し、 その中で「駐車場の交通結節機能を強化するための方 策」についての検討・議論を行った。 • 道路交通環境の改善に寄与するため、パーク＆ライ ド駐車場に着目したアンケートを行った。その分析を踏 まえ、パーク＆ライド駐車場に求められる機能の条件 整理を行った。 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 79 2.取組み アンケートの結果、パーク＆ライド駐車場の条件は下記４つの観点が重要であると の結果が得られた。 ★パーク＆ライド駐車場に重要な観点 3.乗換先交通機関のサービス水準 1.駐車場から乗換え地点までの距離 1.8% ３００ｍ以内が約９割を占める。 49.0% 0% 2.移動円滑性（快適性）への配慮 階段による上下移動がある 13.4% 段差があり歩きにくい 12.9% 待ち時間が分からない 80% 10.1% 100% つり革等を持てる 体がふれ合う 待合スペースが充実していない 10.9% 道が分かりにくい 3.7% 10% 調査方法：インターネットアンケート その他 16.2% 0% 60% パーク＆ライド時に想定時刻通りに目 的地へ到着する場合は、居住地域や移 動目的によらず、約８割である。 道路横断による待ち時間が長い 15.6% 40% 4.目的地までの定時性 46.3% 途中に屋根がなく雨に濡れる 19.4% 20% 常に着席可 たまに着席可 39.1% 20% 30% 40% 50% 調査期間：平成16年11月12日∼17日 調査対象：普通自動車免許保有者の内、 ｢公共交通機関への乗換え経験者｣ 有効票数：1,014票 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 ３.資料 今回、 資料をまとめるにあたり、下記資料を参考にしました。 より詳細な内容については、下記資料をご参照下さい。 あたらしい都市交通・駐車施策をめざして −駐車場は「人と車のリビングルーム」へ− 財団法人 駐車場整備推進機構 お求めの際は、こちらをご覧ください。 （財）駐車場整備推進機構ﾎｰﾑﾍﾟｰｼﾞ http://www.parking.or.jp/ ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 80 未来型駅前空間の提案 （阪急電鉄株式会社） ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 未来型駅前空間に関する研究 1.メンバーリスト 組織名： 阪急電鉄株式会社 都市交通事業本部 都市交通計画部 代表者： 野村 欣史（都市交通計画部長） 参加者： 上村 正美（都市交通計画部副部長） 樋口 賢（都市交通計画部調査役） 抱江 卓哉（都市交通計画部調査役） 2.研究目的 ①交通結節機能の強化 交通結節機能の強化により道路交通と鉄道との円滑な連携を確保 ②快適な歩行空間の形成 「まちの顔」として賑わいのある快適な歩行空間を形成する 利用者の利便性向上 まちづくりへの寄与 周辺道路交通の円滑化 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 81 未来型駅前空間に関する研究 3.研究内容と成果 交通結節機能の強化と快適な歩行空間の形成を実現するコンセプトイ メージを検討した。 トランジットモール化するこ とにより市街地に向けて連 続的な歩行者動線を確保 ＰＴＰＳによるバ ス運行の円滑化 フレキシブルバスバース・ タクシーバースにより駅 前スペースを有効に活用 市街地 歩行者・自転車優先のまちづくり （例：くらしのみちゾーンの取り組み） タクシープールやバス待機 場を遠隔に設けることで駅 前スペースを有効に活用 トランジットモール 歩 行 バス乗降場 タクシー乗降場 者 バス待合室 動 線 商業施設 歩 行 者 動 線 （飲食施設・物販施設） 駐輪場・レンタサイクル Ｋ＆Ｒ乗降場 Ｋ＆Ｒ乗降場 タクシープール バス待機場 Ｐ＆Ｒ駐車場 レンタカー（カーシェアリング） タクシープール バス待機場 Ｐ＆Ｒ駐車場 レンタカー（カーシェアリング） 駐輪場・レンタサイクル 鉄道駅 カーシェアリングやタクシーの予約や 料金支払いにはＩＣカードシステムを 活用 カフェ等立寄施設をもうけ ることで待ち時間を有効 に活用 駐輪場は駅近に設置。駅直近部 にはレンタサイクルを配置するこ とでスペースを有効に活用する ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 都市の核機能と交通結節性の関連性検討 飯田恭敬 （京都大学） ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 82 研究概要 概要 都市内の回遊をマルコフ過程で再現し，都市の 核機能整備やネットワーク整備による都市活性 化と都市形態の関連を検討 圏外、郊外 1/2 1/2 A 1/2 1 2 基本ネットワーク 1/2 3 1/2 1/2 B 吸収ノード 吸収ノード 過度ノード トータルトリップ数T＝10 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 機能配置と交通整備タイプの 組合せによる総トリップ数T 1/2 A 1/2 1 1/2 2/3 2 3 1/2 1/2 B A 1/3 1 1/2 1/3 B A 2/3 1/3 1/3 1 3 2 1/2 B A 1/4 1 1/3 1/3 1/4 1/2 3 2 1/2 2/4 1/4 T=13 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 1 1/3 3 2 1/2 T=10 2/4 1/3 1/2 2/3 T=16 1/3 A 1/2 3 2 1/2 T=10 1/3 1/2 T=19 1/4 B 1/2 B 83 機能配置と交通整備タイプの組合せによる 交通需要量 機能配置 交 隣接機能 通 直結移動 整 備 全機能 形 直結移動 式 核機能なし 核機能中心 核機能端部 10 16 10 13 19 -- ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 研究概要と知見 概要 都市内の回遊をマルコフ過程で再現し，都市の核機能 整備やネットワーク整備による都市活性化と都市形態 の関連を検討 知見 都市活性化には核機能が不可欠 核機能整備は中心部ほど効果的 機能間の移動性を高める交通機能整備も効果大 機能は分散型より集中型のほうが流動性効果が高い ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 84 駅と周辺施設との連結性に関する分析 北村隆一，吉井稔雄，菊池輝 （京都大学） ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 駅と周辺施設との連結性に関する調査 1.研究目的 • 駅から（歩いて）行ける施設の認知度と行きやすさ，駅 施設と周辺施設との連結性，すなわち，どのような施設， どのような経路が「駅から便利な施設」として認識され ているのかを行動調査ならびに動線調査から分析する． • 駅の利用者が通行する経路や立ち寄る施設を調査し， 駅と連結性の高い周辺施設の特徴を把握することによ り，駅乗降客を中心市街地へ誘導するためのソフト的 な施策を講ずることができる．これによって，中心市街 地の機能向上，活性化，来街者の増加を目指す． ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 85 3年間の研究内容とその成果について 2.取り組み • 複数の鉄道駅からアクセス可能な京都市中心市街地 において，来街者の行動・動線調査を行った．利用交 通機関や回遊経路，立ち寄り施設に加え，来街者の行 動単位，施設訪問の決定時期，経路や施設選択の理 由，を調査分析した． 3.研究成果 • 各種交通施設利用者の，回遊地域や回遊パターン（立 ち寄り施設，活動内容，活動時間といった活動の詳細） といった，回遊行動の傾向を定量的に分析し，駅施設・ 交通施設とその周辺施設との連結性認知の特徴を整 理した． ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 歩行者誘導における駅の視覚的な わかりやすさの評価 川崎雅史，出村嘉史 （京都大学） ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 86 歩行者誘導における駅の視覚的なわかりやすさ 1.研究目的 2.取り組み 駅の視覚的なわかりやすさ評価視点の提案 わかりやすさの事例評価 わかりやすさの評価視点の提案（空間イメージの視点） →定位性イメージの確保と可視・不可視領域 事例評価（京都駅、関西国際空港、羽田空港） 3.研究成果 わかりやすさと空間構成（吹き抜け空間、ガラス利用） 眺望性の高い『Vantage Point』の抽出 ITS端末の効果的な設置位置 →歩行開始点と『Vantage Point』 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 デマンド応答型交通システムの導入可能性 検討 倉内文孝，飯田恭敬 （京都大学） ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 87 デマンド応答型交通システムの導入可能性検討 研究概要 デマンド応答型公共交通のサービス特性を分析するこ とを目的とする DRT配車アルゴリズムを構築しDRTのサービス特性の 把握を試みる． 成果の概要 乗車デマンドが増加し複数車両が導入できればより運 行効率性が高まる 想定したサービス形態でバスを満たすほどの需要を割 り当てることは困難でありDRTサービスとしては小型車 両の方が望ましい 予約順序のサービス効率性に及ぼす影響は小さくなく 事後割り当て方式によるサービスも視野に入れた議論 が重要 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 DRTを活用したスマートターミナル化のイメージ ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 88 公共交通における乗り継ぎ利便性向上効果 の定量化方法検討 倉内文孝，飯田恭敬 （京都大学） ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 公共交通における乗り継ぎ利便性向上効果 研究概要 バス乗降場所の共有化によるネットワーク効果 を検討するためのモデル構築 簡単なネットワークにおける試算 成果の概要 乗降場所共有によって別系統でも同一目的地 へ向かうバスに乗車しやすくなる バス接近情報提供によってさらに効果が高まる ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 89 公共交通情報システムの方向性 機関（系統）ごとの情報ではなく目的地ごと の情報提供 バス停の省スペース化は利用者にとっては わかりづらい可能性がある Pull型情報提供システムの有用性 利用者の誘導方法の吟味 バスの乗車容量を超えたケースの対応 待ち行列の形成方法 乗車予約 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 長岡京市を導入想定都市とし たスマートターミナル化メニュー の提案 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 90 長岡京市における交通問題と展望 長岡天神駅周辺の深刻な交通渋滞 長岡天神駅周辺のバリアフリー化とバスネットワー クの再編の必要性 観光シーズンの交通渋滞 JR長岡京駅再開発 駅前広場がない 路線バスの集中 キスアンドライド車両 駅間の連携が課題 阪急京都線における新駅設置の合意 比較的良好なアクセス道路 「にそと（第２外環状道路）」との連結 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 長岡京市の交通ネットワーク状況 長岡京市の交通ネットワーク状況 西向日駅 【長岡京市概要】 長岡京市概要】 京都・大阪に二大都市を結 ぶ軸の中間に位置 地形の約6割は可住地の 平坦部 1000m圏 1000m圏 400m圏 400m圏 長岡天神駅 ・人口 約7.8万人 ・面積 約20km2 ・広がり 東西 6.5km 南北 4.3km 長岡京駅 長岡京IC 新駅 1000m圏 400m圏 凡 例 ●：主要施設 ●：観光名所 ●：工場 淀駅 500 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 0 500 1000 1500ｍ 91 問題解決の方向性 長岡天神駅の渋滞緩和 新駅利用の魅力向上 駐車場と軌道系の連携 新駅と長岡天神駅に関するバス輸送の連携 限られた空間の有効利用し乗り継ぎ性を向上 P & R駐車場整備 玄関口としての長岡天神駅の改善 路線バスネットワークの再編 キスアンドライド車両を新駅へ誘導 乗客の新駅への誘導 バリアフリー化 情報によるわかりやすさの改善 観光シーズンの自動車利用抑制への寄与 新駅駐車場のP & R利用 周遊バスの整備 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 長岡京市におけるスマートターミナル化メニューと 期待される効果 新駅へのランダムバスバースシステムの導入 公共交通情報提供システム導入 通勤用P & R駐車場の整備 駐車場情報提供および駐車場予約による効率利用 観光シーズンの京都方面への流入交通の削減 長岡天神駅の情報拠点化 バス情報提供および2 way定期券導入による長岡天神駅から新駅への乗 客分散 利用者の利便性向上による自動車利用削減 新駅に連結した駐車場の整備とIT化による運用 長岡天神駅へ向かう車両の削減 駅前スペースの高度利用 K & R車両の新駅への誘導 歩行者への観光情報等の提供 駅前・駅間空間の再配置 長岡天神駅周辺のバリアフリー化 ITを活用した周辺駅の有機的連携 JR長岡京駅も含めた3駅の補完機能強化 淀川左岸との連携 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 92 交通結節点のあり方 交通結節点のあり方 【【阪急長岡天神駅】（乗降客数 阪急長岡天神 駅】（乗降客数 3.8万人 万人/ /日） 阪急長岡天神駅 3.8 3.8万人/日） 『『観光都市の玄関口の形成』 観光都市の玄関口の形成』 観光都市の玄関口の形成』 ∼観光を促進する街づくり∼ ∼観光を促進する街づくり∼ （ハード） （ハード） ・観光バス周遊バスの運行 ・観光バス周遊バスの運行 ・イベント広場、物産・飲食 ・イベント広場、物産・飲食 ・レンタルサイクルの整備 ・レンタルサイクルの整備 長岡天神駅 （ソフト） （ソフト） ・観光情報の提供 ・観光情報の提供 長岡京駅 【【ＪＲ長岡駅】（乗降客数 ＪＲ長岡駅】 万人/ /日） ＪＲ長岡駅】（乗降客数 3.3万人 3.3 3.3万人/日） 長岡京IC 長岡京IC 『『阪急２駅の補完的な結節拠点』 阪急２駅の補完的な結節拠点』 阪急２駅の補完的な結節拠点』 【【阪急新駅】（乗降客数 阪急新駅】 千人/ 阪急新駅】（乗降客数 88千人/日） 千人/日） 新駅 『『マルチモーダルの結節拠点』 マルチモーダルの結節拠点』 マルチモーダルの結節拠点』 ∼市街地中心地の立地を活かした ∼市街地中心地の立地を活かした 副核の形成∼ 副核の形成∼ ∼高速道路、主要道路を活かした ∼高速道路、主要道路を活かした 遠中距離アクセス交通との結節∼ 遠中距離アクセス交通との結節∼ （ハード） （ハード） ・近距離通勤者のための自転車駐車場 ・近距離通勤者のための自転車駐車場 ・路線バスの乗降場 ・路線バスの乗降場 ・ビストンバスの乗降場 ・ビストンバスの乗降場 （ハード） （ハード） ・路線バス（周辺住宅地）の乗降場場 ・路線バス（周辺住宅地）の乗降場場 ・ピストンバス（京都競馬場等）の乗降場 ・ピストンバス（京都競馬場等）の乗降場 ・高速バス（主要都市、空港等）の乗降場 ・高速バス（主要都市、空港等）の乗降場 ・通勤車両のＰ＆Ｒ駐車場 ・通勤車両のＰ＆Ｒ駐車場 （ソフト） （ソフト） ・ＩＴＳ技術を活かした阪急新駅との連携 ・ＩＴＳ技術を活かした阪急新駅との連携 （ソフト） （ソフト） ・ＩＴＳ技術を生かしたバスの運行 ・ＩＴＳ技術を生かしたバスの運行 ・ＩＴＳ技術を生かした駐車場の運用 ・ＩＴＳ技術を生かした駐車場の運用 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 未来型駅前空間に関する研究 4.長岡京市を対象にしたケーススタディ ・新駅：京都第二外環状道路との結節点にあたり、交通結節機能の強化を主体に検討。 ・長岡天神駅：長岡京市の中心核であり、快適な歩行空間の確保を主体に検討。 ・長岡京駅：駅前空間の整備済み・従来型の駅前空間整備。 快適な歩行空間の確保 （くらしのみちゾーンの取り組み） 阪急京都線 JR 東海道線 長岡天神 長岡京 道路交通と鉄道の結 節機能の強化 従来型の駅前空間の 整備（整備済み） 周辺駅間ネットワークの整備 （自転車・バス・タクシー・カーシェアリング 新駅 京阪本線 淀 情報提供や運行管理、課金 等に関する IT 技術の活用 山崎 大山崎 八幡市 広域乙訓ネットワーク ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 交通結節機能の強化と 快適な歩行空間の確保 により利用者の利便性 向上や周辺道路交通の 円滑化を図る。 93 高度情報案内発信端末の整備 高度な情報案内発信端末の設置イメージと６つの機能 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 新駅設置・2way 定期券の効果と自宅位置の関係 Bus Freq= 1/ 30min Local Train Freq=1/ 10min y min 9 min O 自宅からのバス所要時間と 新駅設置および2wayサービス の効果の関係 Bus Freq=1/ 30min 7 min x min 高槻市駅 新駅 Limited Express Train Feq=1/ 10min 長岡天神駅 y[min] x 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 0 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 3 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 4 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 5 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 6 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 7 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 9 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 10 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 11 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 12 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 13 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 14 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 15 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 16 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 18 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 19 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 [min] ※凡例 ３：設置効果もあって2wayサービス効果もある， ２：設置効果はあるが2wayサービス効果はない， １：設置効果はないが2wayサービスを導入すると効果がでる， ０：設置効果もないし2wayサービスを導入しても効果がでない， ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 D 2 min ※オフピーク時，n=1，α=10，θ=0，乗客需要：0 20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 自宅最寄バス停 94 バス接近情報の効果と自宅位置の関係 Bus Freq= 1/ 30min Local Train Freq=1/ 10min y min 9 min D 2 min O 自宅からのバス所要時間と 車両接近情報提供時の 所要時間短縮効果 単位：min x Bus Freq=1/ 30min 7 min x min 高槻市駅 新駅 Limited Express Train Feq=1/ 10min 長岡天神駅 自宅最寄バス停 y 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 0 1 2 3 4 5 6 0.0 0.1 0.3 0.4 0.6 0.9 1.1 0.0 0.0 0.1 0.3 0.4 0.6 0.9 0.0 0.0 0.0 0.1 0.3 0.4 0.6 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.3 0.4 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.4 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0 0.9 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 0.0 1.1 0.9 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 1.4 1.1 0.9 0.6 0.4 0.3 0.1 1.7 1.4 1.1 0.9 0.6 0.4 0.3 1.5 1.7 1.4 1.1 0.9 0.6 0.4 1.4 1.5 1.7 1.4 1.1 0.9 0.6 1.2 1.4 1.5 1.7 1.4 1.1 0.9 1.1 1.2 1.4 1.5 1.7 1.4 1.1 1.0 1.1 1.2 1.4 1.5 1.7 1.4 0.9 1.0 1.1 1.2 1.4 1.5 1.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.4 1.5 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.4 ※オフピーク時，n=1，α=10，θ=0，乗客需要：0 7 1.4 1.1 0.9 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.3 0.4 0.6 0.9 1.1 1.4 1.7 1.5 8 1.7 1.4 1.1 0.9 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.3 0.4 0.6 0.9 1.1 1.4 1.7 9 1.5 1.7 1.4 1.1 0.9 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.3 0.4 0.6 0.9 1.1 1.4 10 1.4 1.5 1.7 1.4 1.1 0.9 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.3 0.4 0.6 0.9 1.1 11 1.2 1.4 1.5 1.7 1.4 1.1 0.9 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.3 0.4 0.6 0.9 12 1.1 1.2 1.4 1.5 1.7 1.4 1.1 0.9 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.3 0.4 0.6 13 1.0 1.1 1.2 1.4 1.5 1.7 1.4 1.1 0.9 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.3 0.4 14 0.9 1.0 1.1 1.2 1.4 1.5 1.7 1.4 1.1 0.9 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.3 15 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.4 1.5 1.7 1.4 1.1 0.9 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 16 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.4 1.5 1.7 1.4 1.1 0.9 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 17 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.4 1.5 1.7 1.4 1.1 0.9 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 18 0.6 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.4 1.5 1.7 1.4 1.1 0.9 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0 19 0.5 0.6 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.4 1.5 1.7 1.4 1.1 0.9 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 0.0 20 0.4 0.5 0.6 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.4 1.5 1.7 1.4 1.1 0.9 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 新駅設置による長岡天神駅の交通集中削減効果 自動車交通削減 バス運行頻度減少による混雑緩和 K & R車両減少による効果 バス定時性の向上 歩行者流動への効果 • 長岡京市街地における3駅群の利用形態と周辺 地域との連結性向上 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 95 テーマ別研究成果(2)- 2) 2)ITS技術を活用した 路上荷捌き施設整備と安全安心の まちづくり手法に関する研究 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 研究体制 【産】 (財)駐車場整備推進機構 【官】 国土交通省近畿地方整備局 国土交通省京都国道事務所 【学】 京都大学 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 96 研究背景 歩行者との交錯、 長距離に及ぶ横持ち ・駐車場法(1957) ・自動車ターミナル法(1959) ・車庫法(1962) 駐車施設の整備計画(1992) 路外駐車施設の整備 路上駐車施設の整備 ・30分以上の路上駐車対策 ・30分未満の路上駐車対策 既存駐車場の有効利用 ・情報提供システム ・案内誘導システム ・専用駐車場等の休日開放 ・他 荷捌き場所を探すためのうろつき走行 車線の閉塞、視界不良 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 研究の目的・フロー ・ITSを活用した効率的かつ環境にやさしい都市内物流システムの提案 ・路上荷捌き駐車場 整備計画手法の確立 計画手法・モデル構築 平成15年度 平成16年度 社会実験 事例調査 現状把握・データ収集 ヒアリング調査 (物流事業者) プローブデータ予 備調査(2) アンケート調査 (ドライバー) プローブデータの 収集・分析(20) 基本的モデル の構築 (一部活用) ・貨物車両の荷捌き ・一般車両の駐停車 平成17年度 荷捌き実態 調査 京都市街部にお ける荷捌き状況 プローブデータ 活用方法の検討 モデル構築・評価および ケーススタディ 1.荷捌き施設配置計画モデルの構築 2.対象地域における荷捌き施設配置の提案 3.路上荷捌き施設整備マニュアルの作成 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 駐停車・事故 発生状況分析 貨物車両の駐停車 に関する検討 97 荷捌き駐車場整備マニュアル 実調査に基づく検証 1.調査 H15-16年度研究成果 調査方法 調査結果に基づく問題点提出方法 ＋ 2.需要予測 業種別延床面積を用いた荷捌き駐車需要の推計 附置義務条例を用いた荷捌き駐車需要の推計 実態調査(H17.12.7実施) ・駐車実態調査 ・荷捌き実態調査 ・歩行者アンケート,等 3.計画 理論則による計画 経験則による計画 計画手法の妥当性の検証 4.運用 継続的な運用方法(荷捌きスペースの確保,費用の確保) 新技術の活用方法(ITS,ITの活用) 5.評価 評価項目の整理 モニタリング技術(ITS,ITの活用) ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 1.調査 調査名 交通量調査 調査指標 調査方法 交通量(時間別、方向別、車種別） 任意断面を通行する通過車両を計測 旅行速度調査 旅行速度 プローブ車両を一定時間毎に走行 路上駐車調査 車種別駐車時間 各駐車車両の駐車開始∼発車開始の 時刻を記録 横持ち時間 荷さばき作業の開始∼終了の時刻を記 録 駐車場施設調査 駐車場利用実態調査 横持ち距離（配送先） 荷さばき作業を追跡し内容確認 車種別路上駐車台数 駐車台数のカウント 荷さばき属性(荷姿、個数、配送手段、 集配の別など) 荷さばき作業を追跡し内容確認 駐車場属性営業時間、収容台数、料金 など 現場および駐車センサスデータ等より 属性を調査 在庫台数 駐車場の時間毎の入出庫台数を計測 道路周辺状況調査 沿道属性（住宅・商業の別、店舗面積な ど) 現場および住宅地図より計測 アンケート調査 顧客（不）満足度 聞き取りおよびポスティング、インター ネットアンケート ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 98 2.需要予測 対象地域における荷捌き駐車需要(台数)の推計 対象地域 顧客 顧客 (1)業種別延床面積を用いた荷捌き駐車需要の推計 (2)荷さばき附置の原単位を用いた荷捌き駐車需要の推計 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 2.(1)業種別延床面積を用いた荷捌き駐車需要の推計 事業所別・建物別貨物発生集中量の推計 ・事業所別発生集中量の推計 エリア内に存在する各建物を構成する事業所の「業種別床面積」を算出し、各事業所の「業種別 床面積」に貨物発生原単位を乗じ、各事業所から発生集中する荷量を求める。 ・建物別貨物発生集中量の推計 建物内に存在する各事業所の発生集中貨物量をすべて加算し、建物別貨物発生集中量とする。 貨物車両訪問台数の推計 ・建物別貨物車両訪問台数の推計 「建物別貨物発生集中量」に貨物車両変換原単位を乗じ、各建物を訪問する貨物車両台数を求 める。 ・対象エリア貨物車両訪問台数の推計 エリア内に存在する建物別訪問貨物車両台数をすべて加算し、対象エリアにおける延べ貨物車 両訪問台数とする。 荷捌き駐車需要台数の推計 一度の駐車で複数の事業所を訪問する場合を考慮して、延べ貨物車両訪問台数を立ち寄り建 物による割引率で除して、これを対象エリアにおける貨物車両駐車需要台数とする。 問題点：推計手順は正確であるが、計算が複雑。 また、実績が少ないため各原単位の信頼度が低い。 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 99 2.(2)荷さばき附置の原単位を用いた荷捌き駐車需要の推計 荷捌き駐車需要台数の推計 対象とする地区の用途別床面積を算出し、下表の駐車施設１台あたりの建築物の 床面積を乗ずることにより、必要な荷さばき駐車需要台数を求める。 駐車施設１台あたりの建築物の床面積（㎡/台） 人口規模 駐車場整備地区、商業地区、近隣商業地区 （万人） 店舗 事務所 100∼ 2500 その他特定 5500 2000 3500 50∼100 7000 2500 5000 1500 3500 6500 ∼50 3000 5000 1500 4000 5000 2000 対象面積 基準面積 周辺、自動車 ふくそう地区 倉庫 3000 （国土交通省 都市・地域整備局 標準駐車場条例より） 対象地区の建築物床面積より推計可能なため、計算が容易。 また、各自治体での実績あるため各原単位の信頼度が高い。 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 3.計画 理論則に基づくアプローチ 荷捌き用区画・配置計画手法： (1)占有率を用いた荷捌き用区画数の算出 (2)待ち行列理論を用いた荷捌き用区画数の算出 (3)シミュレーションモデルを用いた荷捌き用区画整備計画 経験側に基づくアプローチ 「荷捌き用スペースの確保」および「歩行者の安全性」の両観点から、交通 渋滞、安全性、環境に関する施策を事例をベースとして整理 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 100 3. 理論則 -手法の位置付け荷捌き駐車需要台数 入 力 荷捌き作業実態調査 荷捌き作業実態調査 荷捌き作業実態調査 駐停車実態調査 (1) 占有率を用いた荷捌 き用区画数の算出 区画数のみを算出している (2) 待ち行列理論を用い た荷捌き用区画数の 算出 (3) シミュレーションモデ ルを用いた荷捌き用 区画整備計画 配置の変化に伴う荷捌き時 間の変化を考慮出来ない 貨物車両以外の行動が考慮出来ない 出 力 路上荷捌き区画数 路上荷捌き区画配置 施策評価 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 3.(1)占有率を用いた荷捌き用区画数の算出手法 Y = a× X X : 対象地域における駐車 需要台数 Y : 必要荷捌き区画数 a :占有率 L 顧客 使用可能な時間・空間的範囲 (対象時間長×ブロック長) 対象地域 ブロック長 顧客 ブロック長 調査より求まる時間・空間的占有範囲 8:00 12:00 時刻 16:00 20:00 T 占有率 a の概念 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 101 3.(1)占有率を用いた荷捌き用区画数の算出手法 a = p× t ave T ⎤ ⎡ n ⎢∑ Ci × li ⎥ × t ave ⎦ ⎣ i =1 L ×T = n ∑C ×l ここで、 p = i i =1 L i 、t ave n m ∑∑t = i =1 j =1 ij × d ij a :占有率 i : 貨物車両車種コード (eg .小型貨物車両 ,2tトラック,4tトラック,.......) j : 駐車目的コード (eg. 商店への納品, 商店からの集荷 ,ビル等への納品,ビル等からの集荷 ,.......) tij : 貨物車両 (i )が駐車目的( j )のための荷捌きに要し た時間の平均 d ij : 貨物車種 (i )が駐車目的( j )のための荷捌きを行っ た割合 変数・調査項目対応表 Ci : 貨物車両種 (i )の駐車回数 変数 調査項目 li : 貨物車両種 (i )の占有長 tij 荷捌き時間 T : 対象時間長 dij 車種別路上駐車台数 L : ブロック長( or 横持ち許容距離 ) Ci 車種別路上駐車台数 p : 駐車回転率 li 車種別車長＋余裕幅 t ave : 平均駐車時間 T 調査対象時間 L ブロック長 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 3.(2)待ち行列理論を用いた 荷捌き用区画数の算出手法(M/M/S(∞)) 顧客 対象地域 ts1 tsj ts2 ・・・ 顧客 ta1 ta2 ・・・ t taj 荷捌き区画 :λ 平均到着率 = m 1 ∑ Ta 1 平均サービス率 : µ i : 駐車目的コード(eg . 商店への納品, 商店からの集荷, ビル等への納品,ビル等からの集荷,.......) i m ∑ Tsi × di = 1 トラフィック密度 : ρ = λ µ ×s ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 Tai : 駐車目的別平均到着間隔(分) d i : 駐車目的別到着比率 Ts i : 駐車目的別平均荷捌き時間(分) s : 対象地域内の荷捌き用区画数 102 3.(2)待ち行列理論を用いた 荷捌き用区画数の算出手法(M/M/S(∞)) a = λ/μ とすると、行列システム内に存在する貨物両台数が区画数を 超過する確率、すなわち貨物車両が二重駐車およびうろつき走行を開始 する確率P(n≧s)次式で表せる。 P(n≧s) すなわち、貨物車両が二重駐車およびうろつき走行と開始する 確率と費用のトレードオフから区画数:s(0≦s≦最大区画数)が求まる。 P( n ≥ s ) P0 = = ∞ ∑ Pn n= s = as P0 ( s − 1)!( s − a ) 1 ⎡ s −1 1 n ⎤ 1 1 s ⎢∑ n!a ⎥ + ( s − 1)!a s − a ⎦ ⎣ n=0 変数・調査項目対応表 変数 調査項目 Tai 車種別駐車時間(駐車開始時間) Tsi 車種別駐車時間 di 車種別路上駐車台数 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 3.(3) シミュレーションモデルを用いた 荷捌き用区画整備計画手法 ①上位問題：停車区画ロケーション問題 block 1 街 路 路 路 歩道 歩道 1 2 3 4 5 総費用最小化 荷捌き停車 区画位置,数 貨物車両の行動 他車両の行動 ・走行行動 ・荷捌き区画選択 ・横もち作業 ・駐停車場所選択 ・駐停車行動 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 6 7 8 9 街 路 歩道 10 11 12 13 ・・・ 荷捌き用区画(上位問題より) 一般区画(一般車両が到着した際に停車) 駐停車状況, 待ち状況 ②下位問題：貨物・一般車両行動モデル block i 街 荷捌き停車区画配置の決定 荷捌き区画使用 状況,横もち状況 block 2 街 ・貨物車両の走行費用 ・駐停車および横もちに要する費用 ・配送遅れに対するペナルティ ・他車両の待ちに対する時間価値 103 目的関数 Minimize: 費目 Ctotal = ∑ C Fr ,l (tl , 0 , xl ) + ∑ C Fs , l (tl , 0 , xl , Yl ) m m l =1 l =1 m n + ∑ C Fp , l (tl , 0 , xl , Yl ) + ∑ CPr, k ( ok ) l =1 走行: 横もち: 貨物車両 n k =1 k =1 遅刻ペナルティ: 区画利用料金: k =1 n 入区画待ち: 小計 + ∑ C Ps , k ( pk ) + ∑ C Pw, k ( qk ) 走行: (1) 他車両 入区画待ち: 区画利用料金: 小計 総計 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 シミュレーション結果例 他車両に対する取締りに関する検討 貨物車両(1) 貨物車両(2) 他車両 800 1,600 700 1,400 600 1,200 500 1,000 費用(千円) 費用(千円) 予約システム利用率と便益に関する検討 400 300 社会的便益 800 総費用 利用貨物車両 他車両 非利用貨物車両 600 200 400 100 200 0 0 1 2 3 4 5 シナリオ ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 0% 10% 20% 30% 40% 予約システム利用率 50% 60% 104 3.計画(経験則) 荷捌きスペース の確保 課題に対応する 施策 道路周辺状況 交通渋滞 小規模 小売店舗 集積地域 オフィス 街 歩行者の安全性 小規模 小売店舗 集積地域 商業施設等への荷捌き施設の附置義務 貨物車に対する周辺路外・路上駐車施設 駐車施設の利便性の向上 貨物車対応可能な駐車施設の整備 ITSを活用した駐車施設の予約情報システム 一般車、貨物車の通行時間帯の制限 特定時間帯の貨物車専用レーン 安全 貨物車専用レーンの設置 台車等の通行スペースの確保 環境 郊外共同配送センターからの共同配送 貨物車の環境対応 商業施設等への共同配送 商業施設近隣へのストックヤードの整備 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 4.運用 4.1 荷捌きスペースの確保 4.2 費用の確保 4.3 新技術の活用(ITS,ITの活用) 5.評価 5.1 明確な評価指標の必要性 5.2 新技術の活用(ITS,ITを活用した継続的なモニタリング) ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 オフィス 街 105 研究成果まとめ 結論： 貨物車両、その他車両の駐停車行動を考慮した路上荷捌き施設配置 計画デルを構築し、対象地域における路上荷捌き施設配置を提案した。 路上荷捌き施設整備マニュアルを作成し、対象地域における有効性を 示した。 今後の課題： ・面的な整備計画手法の提案 ・道路周辺環境が異なる地域における路上荷捌き施設整備マニュアル の有効性の検証 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 106 テーマ別研究成果(2)- 3) 3)ITSを活用した歩行者系道路利用 システムに関する研究 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 1 ＩＴＳを活用した歩行者系道路利用システムに関する研究 1.研究目的 • 歩行者系道路利用者への情報提供の基本的枠組みの提示 • ＩＴＳによる情報提供の可能性と、その評価システムの構築 2.取り組み • 歩行者に対する情報提供の現状と課題分析 • 情報提供手段の差異による地域内回遊行動の実験分析 • ＩＴＳ情報と固定情報（住居表示等）の連携可能性の検証 • 情報提供の評価システムの構築 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 2 107 ＩＴＳを活用した歩行者系道路利用システムに関する研究 研究体制 学: 京都大学大学院工学研究科 都市社会工学専攻都市地域計画研究室 大阪産業大学工学部 都市創造工学科地域交通計画研究室 官: 近畿地方整備局 産:（株）ＮＴＴドコモ関西 （株）パスコ （株）まち創生研究所 3 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 1. 歩行者に対する情報提供の現状と課題分析 ●都市内における歩行者交通の重要性 公共交通や自動車利用者も，最終的な交通手段は徒歩 都市内では駅やバス停・駐車場などへの徒歩交通が不可欠 “歩行者系道路利用者”の重要性 ● ITS による歩行者への情報提供 歩行者ITS ----端末機器による歩行者ナビなどの実験は進んでいる． しかし，利用できる人は限定的． 実際の歩行者は，地図やガイドブック，あるいは歩道上のサイン や住居案内板などを頼りに回遊 ⇒情報化が進展している現在においても，既存型の固定的情報 が依然として重要な役割 一方，歩道や住区での固定情報板は，内容の更新が難しく， 陳腐化したものになっている場合が少なくない。 4 108 歩行者に対する情報提供の現状調査 都心と住宅地区の両方において歩行者に対する情報提供の 現状を調査 ・京都市中京区（都心部） ・京都市山科・醍醐地区（住宅地域） エリアをブロックに分けて、各ブロック内の細街路の交差点を 対象に住居表示、道標、看板、店舗名などを調査。 ●歩行者が自分の位置を特定できる情報内容を収集 ・交差点角の建物に見られる住居表示 ・店舗の名称、郵便局等公共施設の名称 ・行政広報板、町内会の地図 ・駐車場の名称、 道標 など 5 6 109 歩行者に対する情報提供の現状調査（結果） ●道路標識は主に自動車利用者への情報提供となっており，歩行 者は，住居表示・商業看板を含めた多様な手段によって位置確認 ⇒ しかし，体系的ではなく，全く情報が無い場所も少なくない． 通りに名称のつけられていない地区では情報はほとんどない． （町名表示板では位置の特定はできない） 住居表示は、破損が著しいものが多く、ほとんど読めないなど歩行 者の移動には役立たないものが多い。 店舗名称や駐車場の名称などは歩行者の移動の支援になってい るが、それぞれの情報に関連性がないために、偶然性による視認、 確認ができる程度。 ⇒ 多様な歩行者（住民・市民・市外からの来訪者、大人と子供、女 性と男性、年齢差、身体能力差など）の移動を支援できる、固定型 情報提供は十分でないのが現状。 7 ２. 情報提供手段の差異による地域内回遊行動 の実験分析 歩行者に対する複数の情報提供 手段を用いた回遊行動実験 （京都市都心部を対象） 情報提供手段 ①住所のみ ②地図を所有 ③携帯ナビを所有 固定情報（住居表示，看板など）と の関連も分析 調査対象エリア ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 8 110 【調査概要】 被験者別の調査範囲・属性等 被験者 情報の種類（西エリア） 情報の種類（東エリア） 被験者の居住地 性別 年齢 特記事項 東京在住のため土地勘なし．ただし京都特有の住所表記は 理解している． 調査日 A 所得情報なし 携帯ナビを所持 埼玉県 （東京都勤務） 女 30代 B 所持情報なし 所持情報なし 京都市右京区 女 20代 土地勘及び方向感覚あり． 11月7日 C 所持情報なし 紙ベースの地図持参 京都市東山区 女 20代 土地勘及び方向感覚あり． 11月9日 D 紙ベースの地図持参 紙ベースの地図持参 滋賀県 男 20代 土地勘及び方向感覚若干あり． 11月7日 E 紙ベースの地図持参 紙ベースの地図持参 京都市東山区 女 10代 土地勘及び方向感覚あるが，乏しい． 11月7日 F 紙ベースの地図持参 所持情報なし 京都市東山区 男 20代 土地勘及び方向感覚あるが，乏しい． 11月9日 女 東京在住のため土地勘なし．ただし京都特有の住所表記は 20代 理解している．携帯電話の操作に慣れている． 11月2日 11月2日 G 携帯ナビを所持 所持情報なし 東京都 （大阪府出身） H 携帯ナビを所持 携帯ナビを所持 京都市 女 20代 土地勘及び方向感覚あり．携帯電話の操作に慣れている． 11月7日 K 携帯ナビを所持 携帯ナビを所持 京都市東山区 女 50代 土地勘及び方向感覚あるが，乏しい．携帯電話の操作に不 慣れ． 11月8日 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 9 【被験者のもつ情報の比較】 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 10 111 １．仏光寺（東側の門） 【調査対象エリア】 京都市下京区高倉通り仏光寺下る 烏 丸 通 不 明 門 通 東 洞 院 通 間 之 町 通 高 倉 通 堺 町 通 柳 馬 場 通 富 小 路 通 麩 屋 町 通 御 幸 寺 町 町 通 通 河 原 町 通 四条通 みずほ 2.京都市学校歴史博物館 437 下京区御幸町通仏光寺下る橘町 4.祇園甲部歌舞練場 京都市東山区花見小路通四条下ル 高島屋京都店 綾小路通 洛央小学校 仏光寺通 文 〒 2 仏光寺 1 高辻通 3 - ３．夕顔之墳 下京区堺町通り松原上がる 松原通 万寿通 河 原 町 通 〒 4 花 見 小 路 通 川 端 通 ３．安井金比羅宮安井神社 東山区東大路松原上ル下弁天町 東 大 路 通 四条通 5 五条通 4 100m仏光寺通 安井北門通 建仁寺 3 高辻通 松原通 ４．末廣稲荷社 京都市下京区万寿寺通り東桐院東入る 八坂通 〒 ２．六道珍皇寺 ２．六道珍皇寺 京都市東山区松原通東大路西入 2 文 万寿通 京都市東山区松原通東大路西入 六原小 1 六波羅裏門通 文 洛東中 五条通 新 宮 森 宮 川 下 川 町 町 町 通 通 通 ４．有隣児童公園 5．有隣児童公園 京都市下京区万寿寺通堺町東入堅田町 京都市下京区万寿寺通堺町東入堅田町 （ただし、実際は万寿寺通柳馬場に立地） 大 黒 町 通 100m 1.六波羅蜜寺 京都市東山区五条通大和大路上ル東 11 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 【回遊経路（西ゾーン）一例】 G：携帯ナビ所持 A：所持情報なし 0 200m ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 0 200m 12 112 【回遊経路（東ゾーン）一例】 E：紙ベース地図所持 H：携帯ナビ所持 0 200m 0 200m 13 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 【所持情報別にみた回遊距離・時間・速度】 西エリアの所持情報別・被験者別の歩行経路指標（距離・時間・速度）（誤データ削除後） （歩行経路→） → Ｓ 地点 距離 時間 速度 被験者 Ａ 560 12 46.7 所持情報なし Ｂ 550 10 55.0 Ｃ 550 12 45.8 Ｄ 550 12 45.8 紙ベース地図 Ｅ 550 22 25.0 Ｆ 560 10 56.0 Ｇ 550 10 55.0 携帯ナビ Ｈ 550 12 45.8 Ｋ 550 16 34.4 最小距離(m) 550 地点記号の説明 Ｓ＝四条烏丸（スタート地点） Ｐ１＝仏光寺 Ｐ２＝京都市学校歴史博物館 → → → → 区間全体 Ｐ１ Ｐ２ Ｐ３ Ｐ４ Ｅ 地点 距離 時間 速度 地点 距離 時間 速度 地点 距離 時間 速度 地点 距離 時間 速度 地点 距離 時間 速度 所持情報 840 480 550 500 550 570 380 500 380 380 16 9 10 9 11 11 15 7 13 52.5 53.3 55.0 55.6 50.0 51.8 25.3 71.4 29.2 1230 1280 1070 540 30 23 21 12 41.0 55.7 51.0 45.0 400 840 400 400 20 23 13 20.0 36.5 30.8 Ｐ３＝夕顔之墳 Ｐ４＝末廣稲荷神社 Ｅ＝有隣児童公園（到着地点） 1150 900 850 1190 28 16 16 29 41.1 56.3 53.1 41.0 270 270 270 270 8 6 6 5 33.8 45.0 45.0 54.0 4050 3480 3290 3050 94 64 65 67 680 12 56.7 340 10 34.0 270 5 54.0 1940 60 340 7 48.6 270 6 45.0 2500 55 570 25 22.8 270 7 38.6 2170 74 340 270 1940 注：距離（ｍ），時間（分），速度（ｍ／分） 注：＊１＝被験者Ｅは指定した回遊地点の順序を間違った 注：＊２＝被験者Ｆは指定した回遊地点の順序を間違った 43.1 54.4 50.6 45.5 32.3 45.5 29.3 東エリアの所持情報別・被験者別の歩行経路指標（距離・時間・速度）（誤データ削除後） （歩行経路→） → Ｓ１ 地点 距離 時間 被験者 Ｂ 1390 26 所持情報なし Ｆ 1410 24 Ｇ Ｃ 1330 23 紙ベース地図 Ｅ 1510 18 Ｄ Ａ 490 20 携帯ナビ Ｈ 910 18 Ｋ 920 14 最小距離(m) 490 地点記号の説明 Ｓ１＝河原町仏光寺 Ｓ２＝河原町松原 Ｐ１＝六波羅密寺 → → → 区間全体 Ｐ１ Ｐ２ Ｐ３ Ｅ 速度 地点 距離 時間 速度 地点 距離 時間 速度 地点 距離 時間 速度 地点 距離 時間 速度 所持情報 53.5 58.8 370 650 5 11 74.0 59.1 530 540 8 7 66.3 77.1 57.8 83.9 290 290 6 6 48.3 48.3 530 540 9 8 58.9 67.5 24.5 50.6 65.7 290 330 290 290 15 14 6 19.3 23.6 48.3 530 390 540 390 7 6 13 75.7 65.0 41.5 Ｐ２＝六道珍皇寺 Ｐ３＝安井金比羅宮安井神社 Ｅ＝祇園甲部歌舞練場 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 1220 790 690 830 1000 28 16 22 27 19 43.6 49.4 31.4 30.7 52.6 3510 3390 67 58 52.4 58.4 2980 3340 65 51 45.8 65.5 580 15 38.7 1890 57 33.2 690 19 36.3 2320 57 40.7 520 18 28.9 2270 51 44.5 520 1690 注：距離（ｍ），時間（分），速度（ｍ／分） 注：＊１＝被験者Ｇは指定した回遊地点の順序を間違った 注：＊２＝被験者Ｄは指定した回遊地点の順序を間違った 14 113 地域内回遊行動の実験（結果） ●所持情報がない場合 大通りまで迂回するなど，固定情報の有無が重要な影響 ●ＩＴ情報（携帯ナビ） 最短経路をとる場合が多く，情報として有効 しかし，一度，自らの位置がわからなくなるとかえって迷う ⇒ ＩＴ情報の場合も，現在位置および方位を特定する必要 固定情報との関連の重要性 ＩＴに対応した固定情報インフラの構築 15 3. ＩＴＳ情報と固定情報の連携可能性の検証 【道路・施設に設置された固定情報の種別】 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 16 114 【被験者の所持情報種類別の固定情報取得の状況】 所持情報 被験者 エリア 全体地図 所持情報なし A B C B F G 西 西 西 東 東 東 小計 紙ベース 地図 D E F C D E 西 西 西 東 東 東 小計 携帯ナビ G H K A H K 西 西 西 東 東 東 小計 ① 5 0 4 0 5 5 19 0 1 0 0 1 0 2 0 0 0 0 0 0 0 付近地図 張り紙地図 ② 2 0 2 0 1 2 7 0 3 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 ③ 0 0 0 0 1 1 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 通り・交差点 町名表示 名表示 ④ ⑤ 2 6 4 1 1 3 0 0 2 0 1 5 10 15 5 4 0 2 4 0 2 0 1 0 1 0 13 6 0 0 2 1 4 8 0 0 3 0 3 1 12 10 建物名表示 小計 ⑥ 1 0 1 2 2 1 7 0 1 0 0 0 2 3 0 0 0 1 2 1 4 ①∼⑥ 16 5 11 2 11 15 60 9 7 4 2 2 3 27 0 3 12 1 5 5 26 地図を読むための情報（注） 合計 ⑦ 具体的施設等 ①∼⑦ 1 学校 17 0 5 0 11 0 2 0 11 0 15 1 61 14 5 通りの本数，銀行，交番，駅，百貨店 8 学校，通りの本数，銀行，飲食店 15 2 学校，コンビニ 6 0 2 2 学校，コンビニ 4 8 学校，通りの本数，コンビニ，銀行，寺社，郵便局 11 25 52 7 学校，信号，寺社 7 9 信号，寺社，交番，ビル 12 15 3 寺社，銀行，ビル 0 1 3 コンビニ，信号 8 2 交番，区役所 7 24 50 注：手持ち地図等を読む場合，参考になる建物，通りの数，信号機など ●所持情報なしの場合は，地図を含めたあらゆる情報を確認 ●紙地図や携帯ナビの所持者も固定情報をかなり確認している 通り名，町名，建物名など ●参照している情報が変化するものは，その正確さに依存 店名等の変化 17 ITSを活用した道路交通ネットワークの高度化に関する研究 4. 情報提供の評価システムの構築 歩行者系交通への情報提供の効果を評価するシステムの構築 歩行者のモビリティ水準向上による社会的便益の計測 ●詳細な道路ネットワークデータを構築 （標高も考えた3次元ネットワーク） ●坂の上り下りなどの歩行に対する抵抗を表現 ●バス・コミュニティバスなどの公共交通ネットワークとバス停 データも考慮 ●徒歩やバスによる移動を一般化費用で表現 ●年令・性別も考慮した一般化費用計測モデルを構築 対象:京都市伏見区醍醐地区 18 115 評価システムの特徴 ●GISを用いて極めて細かな地区レベルの3次元道路ネット ワークを構築。徒歩・自転車・バス・自動車による地域内の移動 の一般化費用を推計。 ●年齢等の主体属性等も考慮した一般化費用を推計し、それ ぞれについて消費者余剰法を用いて住民のモビリティを定量的 に計測。 ●下記のような詳細なデータを用いた評価手法を構築。 ①徒歩交通は、距離に対して大変敏感であることを踏まえて、地域内の詳細 な道路ネットワークを構築。 ②徒歩距離は住居の位置の少しの違いによっても異なるため住居単位で、 主要施設やバス停までの距離を求めるなどの詳細な分析。 ③住宅地区内の移動においては高低差がある場合が多く、モビリティに大き く影響していることを考慮して、徒歩や自転車利用の際の坂道に対する負担 感を定量化。 ④個人属性別に一般化費用を算出して、距離や高低差に対する抵抗感の 差異を考慮。 19 データベースの構築 （１）3次元道路ネットワーク モビリティの向上効果を計測するために、データベースを構築。 ①詳細な道路ネットワークデータ ②坂の上下など詳細な地形データ ③町丁字レベルの年齢別性別人口データ など ノード数2222、リンク数2978 高さ方向を考慮した3次元の道路ネットワーク 50mメッシュ標高データを用いて、各ノードの標高を算出 （２）バスネットワーク バス停位置の座標を抽出してネットワークに追加。 バスノードの標高も、道路ノードと同じ方法で算出。 20 116 3次元道路ネットワーク・座標データベース 図−６ 構築した 3 次元道路ネットワーク・座標データベース 21 構築したデータベースの出力例 図−３ 郊外住宅地分析のための詳細なゾーニング（京都市伏見区醍醐地区） 図−４ 歩行者モビリティ計測用の詳細な道路ネットワーク 22 117 ゾーンと都市活動データ （３）ゾーニングおよび住宅データベース 電子住宅地図を用いて、各住宅の座標を抽出． 住宅から最寄りの道路ノードに接続するように、ネットワークを 補完． ・抽出した住宅数は約1万戸 ・住宅ごとの階数および面積のデータベースも作成。 ゾーンは，総務省統計局によるGIS統計プラザから、最も詳細な 行政区の町丁字データに基づいて、対象地区を89ゾーンに分け、 ゾーン毎に年齢と性別の人口のデータベースを作成 23 交通一般化費用の算出方法 （１）交通手段別の一般化費用 a）バス 「出発地からバス停」、「乗車中」、「バス停から目的地」ま での3段階で定義 b）徒歩・自転車 道路の距離と高低差による時空間の抵抗を考 慮して計測．上り坂の高低差（m） 上り坂に対する負担価値（円 /m）を算出 c）自動車（運転・同乗） 自分で運転の場合は駐車料金、同乗の 場合は運転手の時間価値を考慮 （２）時間価値および坂道に対する負担価値 高齢者の負担価値の違いを考慮して、利用者を年齢と性別に よって区分し、それぞれの交通移動費用を推計 水平方向では、時間や疲労を考慮した距離価値、上下方向では 坂の上り下りに対して感じる負担価値を計測 24 118 システム応用例 コミュニティバス整備によるバス停までの徒歩一般化費用の変化 25 今後の研究内容 ●GISを活用した固定型情報提供の高度化の研究 ●ITSを活用した移動型情報提供の研究 ●固定型情報提供と移動型情報提供の融合に関する研究 ●情報提供システムの設計に関する研究 ●情報提供システムの評価に関する研究 情報提供の基本理念，ITS等の技術の活用方策，固定情報と 移動情報の融合などに関する調査・研究を総合して，ソフト・ ハードの両面からの高度な情報提供の実用化に向けての提 案を行う。 26