都市の空間計画・運用のための 行動データと行動モデル

東京大学大学院工学系研究科 社会基盤学専攻・特任研究員

福山 祥代

CSISシンポジウム2016

都市の空間計画とは

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駅を起終点とする1km四方程度の空間計画

計画手法 再開発街路空間再整備施設等のリノベーション交通計画再編

施設配置ネットワーク空間の計画エントリーポイント

問題

駅

→ 賑わい　 来街者・来店者の増加

目標 対象空間の活性化利便性・魅力の向上

空間利用の需要予測

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「賑わい」とは・・？街路などの屋外空間での人の活動の多さ

計画が実現したときの人の活動発生や流動の変化の 定量的評価はあまり行われていない

○鉄道や道路に比べて影響範囲やインパクトが小さい○主目的が交通でないため，人の活動・流動の評価の 　必要性が認識されていない○歩行者の活動・流動の予測の手法が確立されていない○歩行者の行動データの取得が難しい

要因

行動データの取得方法

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■従来の方法

大規模交通調査

個別調査

パーソントリップ調査など

アンケート，インタビュー，追跡調査など

ゾーン単位

集計データ

1kmスケールの行動分析には 大きすぎる

個人ごとの行動軌跡は不明

記憶に頼るので間違いが多い 高コスト多くのサンプルの収集，長期間の調査が困難

500m

東京パーソントリップ調査の小ゾーン

行動データの取得方法

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詳細データの収集が容易に

❶ 個人ごとの移動軌跡❷ 高い時空間分解能❸ 長期間

GPS等の位置計測手段 個人ごとの移動通信機器

従来の アンケートベースの調査

○集計データ ○歩行経路の観測が難しい ○ある1日のデータ

a. 調査による収集 b. 別の目的で収集した 　 データの利用

調査による行動データ

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プローブパーソン調査

▲出発時 ▲移動中 ▲到着時

移動目的・ 交通手段を入力

GPSで 位置計測

到着ボタンを 押下

※交通手段変更時も 　アプリ入力を実施

例

○GPSによる詳細な軌跡(秒単位の時系列の位置情報)とともに， 　被験者の入力による出発地・目的地・移動目的・交通手段等の 　情報が取得できる○同一個人の長期間の行動データ取得が可能→パネル分析が可能 　（データ利用に関する同意事項の違いによる）

スマートフォンなどの 移動通信機器を利用

○サンプルデータ（量の把握は難しい）

別の目的で収集したデータ

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→ 機械学習などを用いた推計が必要

例

Wi-FiデータWi-Fiのアクセスポイントから ユーザーの位置情報を取得

1) Wi-Fiアクセスポイントに接続した機器の 　MACアドレスと電波強度を記録

2) 電波強度からアクセスポイントまでの距離を計算

3) アクセスポイントの位置情報と， 　複数のアクセスポイントまでの距離を用いて， 　各機器の位置を特定

○大量の移動軌跡データを容易に取得できる○集計データとして使用 (データ利用に関する同意事項の違いによる)○Wi-Fiの場合，室内での観測や階層(3次元)情報の取得が可能○位置情報以外の情報 (移動目的，移動手段など) は得られない

Wi-Fi アクセス ポイント①

Wi-Fi アクセス ポイント②

電波強度② 　→距離②

電波強度① 　→距離①

行動モデル

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どうやったら知ることができるのか

現象の把握は可能(そのままの条件でない場合の) 将来予測は難しい

抽象化

現象と それに関する変数の関係を

数式で表現

データ モデル

行動モデル現象：選択結果 変数：個人属性，サービス水準，環境○効用と変数の関係を記述○効用が最大になる選択肢が 　選択されると考える

行動モデル

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❷ 時間利用の選択

❸ 動学的意思決定

人の意思決定を記述するモデル

離散選択モデル

❶ アクティビティベース

■ 交通行動における一般的な意思決定 (選択)

どこへ (目的地)

どうやって (交通手段)

どこを通って (経路)

a

b

c

発展形

行動モデル

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❷ 時間利用の選択

❸ 動学的意思決定

❶ アクティビティベース1回の出発地-目的地間の移動に着目するのではなく， 1日の移動・活動を総合的に記述

Bowman & Ben-Akiva (2000)

「移動は活動の派生需要」という考え方

選択したものにどれぐらい時間を費やすか を記述

効用が最大となるように時間を配分(資源配分型モデル)

Bhat (2008)

現在直面する選択肢の効用だけでなく， 将来の選択の効用も考慮する意思決定を記述

a

b

c

d

e

f

g

hijk

l

aの選択により 将来取り得る 選択肢

bの選択により 将来取り得る 選択肢

計画策定のための需要予測

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歩行者の 空間利用の需要予測

どこからどこへ どの経路を通って行くのか

時間をどのように使うのか

交通需要予測量の問題

＋

ゆっくり移動することが プラスの価値判断を表す

量の問題

質の問題

どこからどこへ どの経路を通って行くのか

歩行者行動のモデリング

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○ 移動と滞留が連続的回誘行動の特徴 ○ 時間利用が空間評価を表す

○ 移動途中でその先の行動を決定する

○ 沿道環境によって行動が変わる歩行速度も変わる

研究テーマ

時間利用の表現 意思決定過程の表現

歩行者行動のモデリング

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領域への動的時間配分モデル 福山・羽藤 (2016)

AjkAcjk

現在直面している選択 現在の選択に伴う将来の選択可能範囲

sj

ej=sj+1

残り時間 Tj

θjk

時間配分 tj

tc

この間で残り時間を配分

領域kでの活動

領域k’での活動

領域選択区間1

区間2領域選択

領域選択

残り時間

残り時間

時間資源

Habib (2011)

○進行方向の選択○時間の配分

データとモデルの関係

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データを用いて行動モデルのパラメータを推定

最尤推定

ベイズ推定

データ同化「観測モデル」の導入→ 状態を記述するモデル 　(システムモデル) 　 の不備 　＋観測誤差を考慮

：過学習する恐れ

：事前分布に対して 　新たに得られたデータを用いて確率を更新

→モデルの記述力には限界があるモデル：単純化した表現

今後に向けて

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○ 調査以外で得られる大量の観測データを用いた 　 モデリング

○ 逐次的に得られる観測データを用いた 　 リアルタイムのシミュレーション

○ モデルの記述力の向上と 　 空間計画への需要予測の活用の推進