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都市交通計画策定にかかる プロジェクト研究
Japan International Cooperation Agency The Research on Practical Approach for Urban Transport Planning 都市交通計画策定にかかる プロジェクト研究 JICA は、アジア諸国を中心に、これまで 60 以上の都市で都市 交通マスタープランの策定やフィージビリティ調査を実施し、都 市交通計画策定に関する支援を行ってきた。これらハード面、 ソフト面での計画は、都市の発展段階を踏まえて策定され、着 実に、かつ計画的に事業実施されることが必要である。本研究 は、都市の発展段階等を踏まえた、中・長期的な都市交通戦略 を策定するための基礎的情報を整理することを目的として実施 されたものである。 独立行政法人 国際協力機構 都市交通戦略素案策定 ガイドライン 都市交通戦略とは、約 20 年程度の長期的な政策目標＝ビジョンを踏まえ たうえで、概ね 5∼10 年後に実現可能な施策を組み合わせたものであり、さ らには、その実施管理まで含めたものと捉えることができる。 本格的・総合的な都市交通戦略を策定するために、通常のマスタープラン の策定のように膨大な時間と費用を投入する代わりに、最小限の情報と簡 単な分析で、その都市が必要としている交通開発戦略に至る簡便法を開発 する試みを「都市交通戦略素案策定ガイドライン」としてまとめた。 都市交通戦略素案策定ガイドライン 都市交通戦略素案策定のための情報収集 （INPUT） 都市交通の診断 チェックリスト 都市情報シート インタビューシート 都市交通戦略素案策定ツール （PROCESS） 都市交通問題の診断 都市交通の診断・ 処方マトリクス 主要交通戦略の 選択フロー 都市交通問題の処方 主要交通戦略の選択 都市交通戦略素案 （OUTPUT） 都市交通戦略素案策定の ための情報収集（INPUT） 都市交通戦略素案策定に必要な情報は、社会経済指標や交通状況、交通 問題の程度、問題の原因と対策可能性など広範にわたる。 そこで必要最低限の情報を整理し、情報収集の手段別に3つのフォーマッ トに整理した。 情報収集シートと情報収集の進め方 都市交通の診断チェックリスト ⃝都市交通問題の深刻度を尋ねる ⃝簡易アンケートなので専門家や行政 担当者のみならず市民を対象とする こともできる ⃝個人毎の問題認識の差を打ち消す ために多くのサンプルを集め、平均 値を用いるのが望ましい 1 都市情報シート インタビューシート ⃝都市構造、社会経済指標、交通手段 ⃝都市交通問題や都市交通政策に関 分担率や車保有台数に関する数値 ⃝対象都市 / 都市圏の交通関係資料 にアクセスできる運輸交通コンサル タントなどから情報収集する する専門家（10 数名程度）の意見を 抽出する ⃝実施の際は、先だってプレインタビュ ーを実施し、インタビューシートの 調査項目について最終化を行う コラム 途上国の都市では人口密度、公共交通分担率、自家用車保有率の相関性が小さい 世界の大都市での最も根本的で共通の課題は、 「個人交通手段（乗用車）の交通需要を、いかに公 共 交 通 手 段 に 誘 導 す る か」で あ る と い え る。UITP Millennium Cities Database for Transport（1995）のデータを使って公共交通分担率と自家用車保有率の関係を分析した。 図 1 人口密度と公共交通分担率（100 都市、1995） 一人当りGDP が 10,000USD を超えた都市では人口密度が ほとんど相関が見られない（図 1）。 一方、都市人口増加ポテンシャルが高いのは一人当りGDP が 10,000 USD 未満の都市である（図 4）。 一人当りGDP が 10,000USD を超えた都市では人口密度が 高いほど自家用車保有率は低下するが、10,000 USD 未満 90 Percentage of motorised public modes over mechanized trips (%) 高いほど公共交通分担率が高いが、10,000 USD 未満では 40 30 20 10 0 50 100 150 200 250 300 350 400 800 シンガポール 100 台からアトランタ750 台と差は大きい。経 700 GDP per capita (R2) (0.6598) (0.7298) (0.1205) (0.2346) > 25,000 USD 10,000-25,000 USD 3,000-10,000 USD < 3,000 USD 600 Passenger cars per 1000 people 10,000USD を超えた都市では逆比例の関係がみられるが、 50 (R2) (0.7024) (0.6291) (0.0563) (0.0327) 図 2 人口密度と自家用車保有率（100 都市、1995） 似曲線からのバラツキは大きく、例えば 30,000USD でも、 自 家 用 車 保 有 率と公 共 交 通 分 担 率も、一 人 当りGDP が GDP per capita > US$25,000 US$ 10,000-25,000 US$ 3,000-10,000 < US$3,000 60 Urban Density (people/ha) 一人当りGDPと自家用車保有率の相関は強いが（図 5）、近 が鍵である。 70 0 ではほとんど相関が見られない（図 2）。 済開発にあわせていかにコンパクトな都市開発を実現するか 80 500 400 300 200 100 10,000USD 未満ではほとんど相関が見られない（図 3）。 0 0 50 100 150 200 250 300 350 400 Urban Density (people/ha) 図 3 自家用車保有率と公共交通分担率（100 都市、 1995） 90 Percentage of motorised public modes over mechanized trips (%) 80 本研究の都市タイポロジーからみた都市交通分析から、以下 ⃝一人当りGDP が 10,000USD を超えた先進国の都市では 人口密度が高いほど、自家用車保有率が低く公共交通利 用率が高い傾向がある。 ⃝しかし、一人当りGDP が 1,000 ∼ 10,000USD の開発途 上国の都市ではこうした傾向は見られない。 ⃝開発途上国の都市では経済的発展につれ自家用車保有率 が上昇する。また、郊外での無秩序な開発により都市がス プロール化する可能性があり、渋滞等の交通問題を生み出 60 50 30 20 10 0 100 200 300 400 6.00% 700 800 Africa East&SE-Asia EU Latin America Middle East North America South$Cen.Asia 5.00% 4.00% 3.00% 2.00% 1.00% 0.00% 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 40,000 45,000 -1.00% GDP per capita (USD) 図 5 一人当り都市 GDPと自家用車保有率 800 Atlanta Passenger cars per 1000people(1995,UITP MCDB) から公共交通利用への転換をいかに誘導するかが課題で ある。 600 図 4 一人当りGDPと人口増加ポテンシャル（250 都市、 UN） の大都市での共通の都市・交通政策であるといえる。 タリゼーション前の段階である。経済成長とともに二輪車 500 Passenger cars per 1000people な都市人口密度の高い都市構造を形成することが途上国 る。一人当りGDP が 1,000USD 未満の都市であり、モー (0.6598) (0.4577) (0.1347) (0.0769) 40 す一因となる。公共交通の利便性を向上して、コンパクト ⃝アジアには特に二輪車の分担率が高い二輪都市が存在す 5 > 25,000 USD 10,000-25,000 USD 3,000-10,000 USD < 3,000 USD 0 Population Growth Potential (2010-2025) の知見が得られた。 *'3 SHU FDSLWD 70 y = 0.4459x0.6693 R² = 0.6425 Calgary 700 600 SanFrancisco Dusseldorf Geneva Munich Frankfurt 500 Prague Warsaw 400 300 Tokyo Helsinki Cracow Osaka Copenhagen 200 Harare Lisbon Casablanca Singapore 100 Chennai Hongkong Guangzhou 0 100 1,000 10,000 100,000 Metro politan gross domestic product per capita(USD,1995,UITP MCDB) 2 都市交通戦略素案策定 策定ツール（PROCESS） 都市交通診断・処方マトリクス 縦軸に「都市交通問題」、横軸に「都市交通問題への対応」を並べたマトリク スを作成した。そしてマトリクスの要素（セル）には、行の交通問題に対して列 の対応策を、その有効な度合い3 段階に分け、それぞれに3∼1 点をあたえた。 都市交通問題への対応策 都市交通問題 2 1 3 㒔ᕷ㏻ၥ㢟 ୰ศ㢮 ศ㢮 1)㧗㏿㐨㊰࣭⮬ື㌴ᑓ⏝㐨㊰࡛ࡢ 2)ᖿ⥺㐨㊰༢㊰㒊ࡢ (A) ㏻ 3)㒔ᚰ㒊㐨㊰࡛ࡢ 4)ᕪⅬࡢ 5)ࣂࢫ࣭ࣂࢫࡢ 1) බඹ㏻ࡢ౽ᛶࡀప࠸ (B) ㏻౽ 2)ᛌ㐺ᛶ࣭Ᏻᛶࡀప࠸ 3)ࡾ⥅ࡂࡢ౽ᛶࡀప࠸ 4)ࢱࢡࢩ࣮ࡢ౽ᛶࡀప࠸ 5)ࣃࣛࢺࣛࣥࢪࢵࢺࡢ౽ᛶࡀప࠸ 1)Ṍ⾜⪅㸦ᶓ᩿Ṍ㐨)ࡢᏳᛶࡢపୗ 2)Ṍ⾜⪅㸦Ṍ㐨)ࡢᏳᛶࡢపୗ (C) ㏻Ᏻᛶࡢపୗ 3)㐨㊰ἢ࠸ࡢᨾ 4)බඹ㏻ෆࡢᏳࡢపୗ 1)࢞ࢫࡼࡿẼởᰁ (D) ㏻බᐖࡀᝏ 2)㦁㡢/ື 3)ᬒほ࣭᪥↷ 1)㏻ᙅ⪅ࡢᏑᅾ (E) ♫ⓗබṇ 2)ᴗᙳ㡪ఫẸࡢᝏᙳ㡪 3)ᨾ⿵ൾไᗘࡢᮍᩚഛ 4)㏻㐪ྲྀࡾ⥾ࡲࡾࡢᚭᗏ 5)ᩱ㔠タᐃ 3 㒔ᕷ㏻ၥ㢟䜈䛾ᑐᛂ⟇ ᑠศ㢮 㐨㊰ᐜ㔞ࡢ㊊㸨 㐨㊰ᐜ㔞ࡢ㊊㸨 㒔ᕷෆ㏻㒔ᕷ㛫㏻ࡢΰᅾ ຎᝏ࡞⯒㸨 ᨾ㌴࣭ᨾ㞀㌴ࡢᏑᅾ ຎᝏ࡞㐠㌿࣐ࢼ࣮ ㏻Ᏻᩍ⫱ࡢᚭᗏ ㊰ഃ㥔㌴ࡸ㟢ᗑࡢᏑᅾ 㐣ᗘ࡞㏻㟂せ ⚾ⓗ㏻㔞ࡢቑ ㊰ୖ㥔㌴㸨 㐪ἲ㥔㌴ྲྀࡾ⥾ࡲࡾࡢᚭᗏ ⮬ື㌴㍯㌴/NMT ࡢΰᅾ බඹ㏻ࢧ࣮ࣅࢫࡢ㊊ 㠀ຠ⋡࡞ࣂࢫࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ ຎᝏ࡞㐠㌿࣐ࢼ࣮ ᐜ㔞㊊㸨 㠀ຠ⋡࡞ᕪⅬไᚚ ຎᝏ࡞㐠㌿࣐ࢼ࣮ 㐣࡞ࣂࢫ㐠⾜ ㌴୰ࣂࢫࡼࡿ㏻ὶࡢጉࡆ ຎᝏ࡞㐠㌿࣐ࢼ࣮ ⏝ྍ⬟࡞බඹ㏻ࡀ࡞࠸ බඹ㏻ࡢࢡࢭࢫࡀᝏ࠸ ࢺࣜࢵࣉ㛫ࡀ☜ᐃ බඹ㏻ࡢ㌴⋡ࡀ㧗࠸ 㠀ຠ⋡࡞ࣂࢫࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ ㏻⤖⠇Ⅼ࡛ࡢࡾ࠼ࡀ౽ ࡾ⥅ࡂࡀከ࠸ ᝏᚨࢻࣛࣂ࣮ࡼࡿ㌴ᣄྰࡀከ࠸ ᫂░࡞ᩱ㔠タᐃ ࢧ࣮ࣅࢫỈ‽ࡢపୗ ຎᝏ࡞㐠㌿࣐ࢼ࣮ Ṍ⾜⪅⏝タࡢ㊊ Ṍ⾜⪅㐨ࡢᐜ㔞㊊ ⮬ື㌴ NMTࠊࣂࢫ⮬ᐙ⏝㌴ࡢΰᅾ ຎᝏ࡞㐨㊰⯒ ಙྕ↓ど࣭ຎᝏ࡞㐠㌿࣐ࢼ࣮ ㏻ᨾከⓎᆅⅬࡢᏑᅾ බඹ㏻ࡢ㌴⋡ࡀ㧗࠸ ࢺࣛࢵࢡࡢ㒔ᚰ㒊ࡢὶධ ⮬ᐙ⏝㌴ࡢቑຍ ኪ㛫㏻ࡢቑຍ 㐺ษ࡞㌴୧ࡢቑຍ ຎᝏ࡞㐨㊰⯒ ㏻タᘓタࡼࡿᝏ බඹ㏻ᮍᩚഛᆅ༊ࡢᏑᅾ ⅏ᐖ㢖Ⓨᆅ༊ࡢᏑᅾ ᚐṌ/NMT ⏝⪅ࡢࣔࣅࣜࢸࡢపࡉ ࣂࣜࣇ࣮ࣜタࡢ㊊ ࢪ࢙ࣥࢲ࣮ࡼࡿࣔࣅࣜࢸ᱁ᕪ ఫẸ⛣㌿క࠺⿵ൾไᗘࡢഛ ಖ㝤ไᗘࡢᅾ 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「都市交通の診断チェックリスト」を使ったアンケート結果を集計し、調査対象の都 市で、どのような問題が発生しているか、それはどの程度深刻かを判定する。交通問 題の深刻度に応じてそれぞれ点数を与え、評価結果を中項目、大項目ごとに集計する （A 非常に深刻である／緊急に対策が必要（3 点）、B 深刻である／対策が必要（2 点）、 C 深刻ではない（0 点））。この値が大きいほど、その大項目の問題は深刻であり、小項 目の全てが A（3 点）であれば 100％となり、全てが C（0 点）であれば 0％である。 （例）ジャカルタとハノイの都市交通問題（深刻度評価） 㒔ᕷ㏻ၥ㢟 ᑠ㡯┠ᩘ ᭱Ⅼ 5 17 10 8 6 10 56 15 51 30 24 18 30 168 (䜲䞁䝣䝷㊊䠅 (䛭䛾䛾ཎᅉ) ౽ Ᏻᛶపୗ ㏻බᐖ ♫ⓗබṇ ྜィ 䝆䝱䜹䝹䝍 Ⅼᩘ ᑐ᭱ 13 40 23 18 10 22 126 87 % 78 % 77 % 75 % 56 % 73 % 75 % 11 28 9 20 3 5 76 （例）都市交通問題の診断 Jakarta 73 % 55 % 30 % 83 % 17 % 17 % 45 % Hanoi 䐟䠄䜲䞁䝣䝷㊊䠅 䐟䠄䜲䞁䝣䝷㊊䠅 100% 100% 80% 80% 䐠䠄䛭䛾䛾せ ᅉ䠅 60% 䐤♫ⓗබṇ 䝝䝜䜲 Ⅼᩘ ᑐ᭱ 40% 40% 20% 20% 0% 0% 䐣㏻බᐖ 䐡㏻౽ 䐠䠄䛭䛾䛾せ ᅉ䠅 60% 䐤♫ⓗබṇ 䐣㏻බᐖ 䐢㏻Ᏻᛶ䛾పୗ 䐡㏻౽ 䐢㏻Ᏻᛶ䛾పୗ 診断 コラム 世界の都市における都市交通問題 䐤 Dhaka Brasilia Sao Paulo Phnom Penh 䐟 䐟 䐟 䐟 100% 100% 100% 100% 80% 80% 80% 80% 80% 60% 䐠 40% 䐤 60% 䐤 60% 䐠 40% 䐤 60% 䐠 40% 䐤 60% 20% 20% 20% 0% 0% 0% 0% 0% 䐡 䐣 䐡 䐣 䐡 䐢 䐡 ŵŵĂŶ 䐟 䐣 䐡 䐢 䐢 Nairobi UlaanBaatar 䐢 Addis Ababa 䐟 䐣 䐟 䐟 䐟 100% 100% 100% 100% 100% 80% 80% 80% 80% 80% 60% 䐠 40% 䐤 60% 䐠 40% 䐤 60% 䐠 40% 䐤 60% 䐠 40% 䐤 60% 20% 20% 20% 20% 0% 0% 0% 0% 0% 䐡 䐣 䐡 䐢 䐢 Mapuƚo Kathmandu 䐟 䐣 䐡 䐣 䐡 䐢 Metro Manila 䐟 䐣 䐡 䐢 䐢 Colombo Dar-Es Salaam 䐟 䐟 䐟 100% 100% 100% 100% 100% 80% 80% 80% 80% 80% 60% 䐠 40% 䐤 60% 䐠 40% 䐤 60% 䐠 40% 䐤 60% 䐠 40% 䐤 60% 20% 20% 20% 20% 0% 0% 0% 0% 0% 䐡 䐢 䐣 䐡 䐢 䐣 䐡 䐢 䐣 䐡 䐢 䐠 40% 20% 䐣 䐠 40% 20% 䐣 䐠 40% 20% 䐢 5 䐠 40% 20% Cairo 䐤 䐟 100% 䐣 䐤 Bogota 䐣 䐡 䐢 都市交通問題の処方 交通問題対応策の重要性を、都市交通問題の深刻度と都市交通診断・処方マトリ クスの積で定義した。対象都市に関する各対応策の重要度を集計して、サブセクター ごとのポイントを算出する。その都市における各サブセクターの得点を比較すると、そ の都市の対応策の相対的重要性（処方）がわかる。 （例）都市交通問題への対応（相対的重要性） Ⅼᩘ 㒔ᕷ㏻ၥ㢟䜈䛾ᑐᛂ ྜ䠄䠂䠅 䝆䝱䜹䝹䝍 ศ㢮 ୰ศ㢮 ᅵᆅ⏝/㒔ᕷᵓ㐀 㐨㊰䜲䞁䝣䝷 䜲䞁䝣䝷䝇䝖䝷䜽 䝏䝱䞊 බඹ㏻䜲䞁䝣䝷 㐨㊰㏻⟶⌮ ㏻⟶⌮ ㏻㟂せ⟶⌮ ㏻Ᏻ ㏻ィ⏬⾜ᨻ බඹ㏻⟶⌮䞉㐠Ⴀ ⤌⧊ไᗘ ᴗᐇయไ ㈈※ ྜィ 䝝䝜䜲 䝆䝱䜹䝹䝍 䝝䝜䜲 ศ㢮 ୰ศ㢮 ศ㢮 ୰ศ㢮 ศ㢮 ୰ศ㢮 ศ㢮 ୰ศ㢮 23 23 136 128 72 87 68 36 17 23 35 521 14 14 97 45 58 58 62 30 9 13 29 287 96 % 96 % 89 % 82 % 75 % 94 % 71 % 75 % 63 % 77 % 83 % 68 % 58 % 58 % 63 % 29 % 60 % 62 % 65 % 63 % 33 % 43 % 69 % 38 % 264 227 111 625 （例）都市交通問題の処方 142 178 81 415 85 % 80 % 76 % 82 % 46 % 62 % 55 % 54 % Jakarta Hanoi 䐟 㐨㊰䜲䞁䝣䝷 100% 䐟 㐨㊰䜲䞁䝣䝷 100% 80% 80% 60% 䐤 ⤌⧊ไᗘ 䐠 බඹ㏻䜲䞁䝣䝷 60% 䐤 ⤌⧊ไᗘ 40% 20% 0% 0% 䐣 ㏻Ᏻ 䐡 㐨㊰㏻⟶⌮ 䐠 බඹ㏻䜲䞁䝣䝷 40% 20% 䐣 ㏻Ᏻ 䐢 ㏻㟂せ⟶⌮ 䐡 㐨㊰㏻⟶⌮ 䐢 ㏻㟂せ⟶⌮ 処方 Dhaka Brasilia 䐟 䐤 䐟 100% 100% 100% 80% 80% 80% 80% 80% 60% 䐠 40% 䐤 60% 䐠 40% 䐤 60% 䐠 40% 䐤 60% 䐠 40% 䐤 60% 20% 20% 20% 20% 0% 0% 0% 0% 0% 䐡 䐣 䐡 䐢 䐢 Cairo Addis Ababa 䐣 䐡 䐣 䐡 䐟 䐣 䐡 䐢 䐢 Nairobi UlaanBaatar 䐢 ŵŵĂŶ 䐟 䐟 䐟 100% 100% 100% 100% 100% 80% 80% 80% 80% 80% 60% 䐠 䐤 60% 䐠 䐤 60% 䐠 䐤 60% 䐠 䐤 60% 40% 40% 20% 20% 20% 20% 20% 0% 0% 0% 0% 0% 40% 䐣 䐡 40% 䐣 䐡 䐣 䐡 䐣 䐡 䐢 䐢 䐢 䐢 Mapuƚo Kathmandu Metro Manila Colombo 䐣 䐡 䐢 Dar-Es Salaam 䐟 100% 100% 100% 100% 100% 80% 80% 80% 80% 80% 60% 䐠 40% 䐤 60% 䐠 40% 䐤 60% 20% 20% 20% 0% 0% 0% 䐣 䐡 䐢 䐣 䐡 䐢 䐠 40% 䐣 䐡 䐢 䐤 60% 䐠 40% 䐠 40% 䐟 䐟 䐟 䐟 䐠 40% 20% 䐟 䐤 Bogota 䐟 䐟 100% 䐣 䐤 Phnom Penh Sao Paulo 䐟 100% 䐤 60% 䐠 40% 20% 20% 0% 0% 䐣 䐡 䐢 䐣 䐡 䐢 JICA が実施する総合都市交通計画・プロジェクトにおいて、各国の研修生が自分の都市を評価した例 6 都市交通戦略素案の選択 交通戦略を具体的に検討する対象として、インド、ベトナム、インドネシアの3カ 国のそれぞれから2 都市を選び、合計 6 都市の都市交通現況および交通政策・計 画に関する情報収集を行った。それらをインプットしてフローを辿り、選択された戦 略が、その都市の実際の交通戦略に一致するかどうかを確認した。すなわち、主要 交通戦略の選択フローが実際に役立つかどうかを検証した。 各都市の戦略検討フローと都市交通マスタープランとの検証結果は表に示す通 りである。ほとんどの都市で提案された事業が都市交通マスタープランに盛り込ま れており、高い精度を示した。 ࣋ࢺࢼ࣒ ᐇ㒔ᕷ ࣥࢻ ࣥࢻࢿࢩ ࣁࣀ ࣮࣍ࢳ࣑ࣥ ࣁࢹࣛ ࣂ࣮ࢻ ࣉࢿ࣮ ࢪࣕ࢝ࣝࢱ ࢫࣛࣂࣖ 㒔ᕷබඹ㏻ᡓ␎ࡢ᳨ウ ۑ ۑ ۑ ۑ ۑ ۑ ㌶㐨⣔ᑟධィ⏬ࡢጇᙜᛶࡢ᳨ウ ۑ ۑ ۑ ۑ ۑ ۑ 㹀㹐㹒ᑟධィ⏬ࡢጇᙜᛶࡢ᳨ウ ۑ ۑ ڹ ۑ × ۑ 㐺ᛂྍ⬟࡞㹒㹂㹋ᨻ⟇ࡢ᳨ウ ڹ ڹ 㸫 ڹ ڹ 㸫 㒔ᕷ㧗㏿㐨㊰ィ⏬ࡢጇᙜᛶࡢ᳨ウ × ۑ 㸫 㸫 ۑ × ᳨ウࣇ࣮ࣟ 㸦ซ㸧ۑ㸸㒔ᕷ㏻࣐ࢫࢱ࣮ࣉࣛࣥᕪ࡞ࡋࠊڹ㸸୍㒊㐪࠸ࡀ࠶ࡿࠊ㸸ࡑࡄࢃ࡞࠸ࠊ̿㸸ุᐃྍ まとめ 本研究では都市交通戦略素案策定ガイドライン れた交通戦略と一致する結果を得られることが確 の各ツールを示した。ある都市の交通を観察して、 たため、論理の展開が荒削りであることは否めない。 として、 「情報収集」および「診断」、 「処方」、 「選択」 何が問題であるかを手早く診断し、どの交通サブセ クター部門の整備がその都市にとって重要である 認できた。しかし、どのツールも容易と簡明を旨とし 今後、改善を図り、より実用性の高いものにして いくために、 「診断」、 「処方」をより客観的な形に、 かを判断し、次いで、都市交通開発戦略の中核をな また「情報収集」、 「選択」をより汎用性の高い形に 重要な情報を手軽に得られるという点で便利な に改善していくことが肝要である。 す課題について見通しを得るためのツールである。 ツールであり、都市交通マスタープランに盛り込ま それぞれ進化させるとともに、使い込みながら次第 本稿は、独立行政法人国際協力機構・経済基盤開発部において 実施した「都市交通計画策定にかかるプロジェクト研究」の成果 としてとりまとめたものである。 アドバイザー 兵藤 哲朗 教授 東京海洋大学流通情報工学科 花岡 伸也 准教授 東京工業大学大学院理工学研究科国際開発工学専攻 調査団 西宮 宜昭 小泉 幸弘 北口 喜教 島田 亜弥 涌井 哲夫 庄山 高司 矢島 充郎 金子 素子 （以上 経済基盤開発部） 岡澤 裕子 西勝 克明 （以上 株式会社アルメック） 伊藤 桃子 独立行政法人 国際協力機構 経済基盤開発部 〒102-8012 東京都千代田区二番町 5-25 二番町センタービル 【表紙写真】 上段：幹線道路の渋滞（ラホール／パキスタン）、KTM 通勤電車 （クアラルンプール／マレーシア） 中段：混合交通による道路渋滞に巻き込まれるバス（ハノイ／ベ トナム）、BRTサトーン駅（バンコク／タイ） 下段：パラトランジットの路上駐車や歩行者の道路横断（ラホー ル／パキスタン）、バンコク・スカイトレインのモーチット駅 に設置されたパークアンドライド駐車場（バンコク／タイ）