東京大学大学院 工学系研究科都市工学専攻 大森 宣暁 ITS名古屋 最先端技術発表ｾｯｼｮﾝ 2004年10月21日（木） ＩＴ時代の生活活動分析・評価ｼｽﾃﾑ 東京大学大学院 工学系研究科都市工学専攻 大森　宣暁 ITS名古屋　最先端技術発表ｾｯｼｮﾝ 2004年10月21日（木）

研究の背景と目的 都市交通計画において人の交通行動を理解することは不可欠の要素 「交通は活動の派生需要」であり、交通行動と生活活動との関係を理解することが、施策や環境の変化に対する個人や世帯の反応を予測する上で有効 ITを活用して、都市空間における人の活動・交通ﾊﾟﾀｰﾝに関するﾃﾞｰﾀ収集、分析、評価を行うための統合ｼｽﾃﾑの開発

活動・交通ﾊﾟﾀｰﾝ 代替活動・交通ﾊﾟﾀｰﾝの選択肢集合 人の活動・交通ﾊﾟﾀｰﾝの制約条件 都市環境 土地利用（施設、活動機会） 交通ｼｽﾃﾑ 社会制度 ﾃﾞｰﾀ収集 分析 評価 活動・交通ﾊﾟﾀｰﾝ 代替活動・交通ﾊﾟﾀｰﾝの選択肢集合 時空間制約 世帯員間の相互作用 活動ｽｹｼﾞｭｰﾘﾝｸﾞ - 顕示選好（RP） - ｱｸﾃｨﾋﾞﾃｨﾀﾞｲｱﾘｰ調査 - 位置情報技術（GPS, PHSなど） - 表明選好（SP） - ｺﾝﾋﾟｭｰﾀｰﾍﾞｰｽのｲﾝﾀﾋﾞｭｰ調査 個人／世帯 個人／世帯属性（世帯構成、居住地、勤務地、交通手段の利用可能性など） 活動需要 時空間ｱｸｾｼﾋﾞﾘﾃｨ 時空間ﾊﾟｽ 人の活動・交通ﾊﾟﾀｰﾝの制約条件

Household Activity-Travel Simulator 移動軌跡 交通ﾈｯﾄﾜｰｸと活動機会 活動ｽｹｼﾞｭｰﾙ ・移動軌跡 ・ネットワーク、活動機会 ・活動スケジュール OHPシート

都市空間における 一日の活動・交通ﾊﾟﾀｰﾝ ダイアリーによる 活動パターン GPS、PHSによる 行動軌跡 時間 GISによる 交通ネットワーク 活動機会 時間 時間 都市平面 本研究は、最新の技術を用いてHATSをGIS上で開発しようというもの ・行動軌跡・・・GPS、PHSといったIT技術の利用 ・ダイアリー・・・これは古典的方法 ・ネットワーク、活動機会・・・道路はDRM、公共交通は独自開発、活動機会もあちこちにデータはあるが研究費では賄いきれず今回は独自作成。 都市平面

具体的な技術 位置情報技術、ｲﾝﾀｰﾈｯﾄ、GISを利用した、生活活動分析・評価ｼｽﾃﾑ GPS携帯電話を利用した活動・交通行動調査ｼｽﾃﾑ Web-GISを利用したSP調査ｼｽﾃﾑ GISを利用した活動・交通ｼﾐｭﾚｰﾀ

ﾊﾟｰｿﾝﾄﾘｯﾌﾟ調査

ダイアリーデータの説明 朝から夜まで何をしたか

GPS携帯電話を用いた 生活活動調査ｼｽﾃﾑ 従来の調査票記入形式調査における課題の克服 被調査者側の回答負荷軽減 ﾃﾞｰﾀ記録精度の向上 調査者側の調査ｺｽﾄ（配布・回収・入力）削減 GPS携帯電話を用いた生活活動調査用ｱﾌﾟﾘｹｰｼｮﾝ開発 紙ﾍﾞｰｽの調査票との比較による利点・欠点の考察

システムイメージ au GPS携帯 データ受信サーバ CGIを用いてGPSデータ受取・保存 GPS情報+端末ID (HTTP) AD記録 (E-Mail) ADアプリの概要 ・10分間隔でGPS位置情報を取得・送信。 ・AD入力フォームの生成と記録の端末内への保存。ADデータはアプリ終了時等に　まとめて送信。端末内に保存されている記録の確認や削除可。 ・電話着信、メール受信は通常通り。（発信時はアプリを中断） ・GPS等にかかる通信費用は1日あたり約900円。 au GPS携帯

ｱｸﾃｨﾋﾞﾃｨﾀﾞｲｱﾘｰ記録内容 開始・終了時刻（数値入力） 内容（選択or自由記入） 移動手段（選択） 場所（選択or自由記入） 活動をともにした相手（選択） 記録保存時刻（自動） 記録精度考察に利用

GPS携帯調査ｼｽﾃﾑ 結論と今後の課題 記録頻度増加と活動終了～記録までのﾀｲﾑﾗｸﾞ減少により、精度向上が期待できる 被験者への負荷という点では効果は低い ﾊﾞｯﾃﾘｰ消費の激しさにより被験者の行動に影響 GISの活用

GISﾍﾞｰｽの活動・交通ｼﾐｭﾚｰﾀ#1 Simulation Model for Activity Planning (SMAP) MapInfoをMapBasicによりｶｽﾀﾏｲｽﾞ 活動ﾊﾟﾀｰﾝをGIS上に時間軸と空間軸で表示し、実行可能な代替活動ﾊﾟﾀｰﾝを提示できる。 二人の時空間制約を導入し、世帯員間の相互作用（同乗・送迎）を明示的に考慮している。 複数日単位で活動パターンを考慮できる。 高齢者世帯の外出行動の制約条件の理解、制約条件や環境の変化による行動の変更可能性を検討するために適用 ●Simulation Model for Activity Planning (SMAP) ●活動ﾊﾟﾀｰﾝをGIS上に時間軸と空間軸で表示し、実行可能な代替活動ﾊﾟﾀｰﾝを提示できる。 ●二人の時空間制約を導入し、世帯員間の相互作用（同乗・送迎）を明示的に考慮している。 ●複数日単位で活動パターンを考慮できる。

時空間ﾌﾟﾘｽﾞﾑと時空間ﾊﾟｽ 時間 制約条件 活動ｽｹｼﾞｭｰﾙ 交通ﾈｯﾄﾜｰｸ 活動機会 空間 活動機会での最大活動時間 活動の時空間制約 交通ﾈｯﾄﾜｰｸ 道路ﾈｯﾄﾜｰｸ 公共交通ﾈｯﾄﾜｰｸ 時空間パスは時空間座標上での行動軌跡。 実行可能な時空間パスの集合を表現する時空間領域が時空間プリズム。 この考え方に基づいて、活動パターンの代替案、すなわち選択肢集合を考察する。 活動機会 立地 営業時間 時空間ﾊﾟｽの例 空間

本ｼｽﾃﾑの概要 入力ﾃﾞｰﾀ 交通需要ｻｲﾄﾞ 活動ｽｹｼﾞｭｰﾙ（ｱｸﾃｨﾋﾞﾃｨﾀﾞｲｱﾘｰ、活動の時空間制約） 制約条件の変更 個人・世帯属性（利用可能交通手段、交通費予算、最大徒歩時間） 行動軌跡（GPS, PHSﾃﾞｰﾀなど） 交通供給ｻｲﾄﾞ 交通ﾈｯﾄﾜｰｸ 活動機会ｻｲﾄﾞ 施設立地、ｻｰﾋﾞｽ時間帯 制約条件の変更 ・元のシステムは、具体的に代替案を示すこともできるが、今回はプリズムと選択肢集合を示すところに重点を置いている。 ・残念ながら髪型の変更による活動パターンの変化は考慮できない。 代替活動ﾊﾟﾀｰﾝの生成・活動実行可能性の判定 GIS上での活動・交通ﾊﾟﾀｰﾝの時空間表示

Simulation Model for Activity Planning SMAP 著者らは、既に高齢者世帯の交通行動を理解するために、HATSをGISベースで開発した。 今回の発表は、教育用システムを念頭に改良を加えたシステムの開発と適用についてである。 ●本研究で開発したツールは、Simulation Model for Activity Planning (SMAP)と呼んでいる。 ●GIS上で開発したメリットとしては、 ・地図への記入、修正が自由自在であり、活動パターンの変更を瞬時に表現でき、必要な情報のみを表示できる ・地図の拡大縮小も自由自在である。 ●さらに、パソコン上で実行可能な代替活動パターンの選択肢集合を計算し、提示できる。 ●代替活動パターン生成モデルの特徴としては、 ・二人の活動スケジュール制約を明示的に導入し、交通手段としての同乗を扱える。 ・複数日の活動スケジュールデータを利用して、複数日単位で活動パターンを考慮できる。 ★昔、ジャニーズ事務所を受けたけど、バック転ができないのと、立位体前屈がマイナス１０ｃｍだったため落ちた。ジャニーズへの夢を捨てきれずにSMAPという名前をつけた。

ｽｹｼﾞｭｰﾙ変更が可能な 時空間ﾌﾟﾘｽﾞﾑと時空間ｱｸｾｼﾋﾞﾘﾃｨ サービス時間帯 時間 次の活動 (a)の開始時刻 外出活動 時刻調整可能な範囲 　活動 (a) 　活動 (b) 　活動 (c) 実行可能 必要活動時間を満たさない 活動(b)は、ある活動(a)の終了時刻から次の活動(a)の開始時刻の間で、時刻調整が可能であると仮定する。 ●このように考えることで、例えば一定時間の必要活動時間を要する外出活動を行う場合に、例えば、この場合には活動機会で必要な時間だけ活動を行うことができないが、 ●活動(b)の時刻を変更することで、実行可能であると考えられる。 ●さらに、例えば同居している他の世帯員のプリズムがこのような場合には、プリズムの重なる部分は共に存在できる領域であり、他の世帯員のプリズム開始時刻に出発時刻を合わせて同乗が可能であるという行動も明示的に考慮できる。 以上が本研究でのプリズムの概念の拡張です。 同乗可能 ある活動 (a)の終了時刻 自宅 活動機会

ｽｹｼﾞｭｰﾙ変更が可能な時空間ﾌﾟﾘｽﾞﾑを考慮した同乗可能性の判定方法 時刻 　　 同乗者のﾊﾟｽ 　　 　 運転者のﾊﾟｽ 　 活動機会の　　　　　　　　　 ｻｰﾋﾞｽ時間 実際のﾄﾘｯﾌﾟで同乗可能 ﾌﾟﾘｽﾞﾑ内で往路のみ同乗可能 ﾌﾟﾘｽﾞﾑ内で復路のみ同乗可能 同乗者のﾌﾟﾘｽﾞﾑ ﾌﾟﾘｽﾞﾑ時刻調整可能範囲 ﾌﾟﾘｽﾞﾑ内で往路復路とも同乗可能 運転者のﾌﾟﾘｽﾞﾑ In addition, pick-up mode availability is also introduced explicitly considering space-time constraints of two persons’ activity schedules in SMAP. Now I’d like to show you how to examine the pick-up mode availability. Pick-up mode is available in the reported trip when a prism of individual Y contains the individual X’s trip in space-time like this. In case pick-up mode is available at the other timing or on the other day, the following three cases are tested. 2. When the individual X’s prism and individual Y’s prism overlap in space-time as shown in the figure, pick-up mode by individual Y is available for individual X in the trip “to” the opportunity and he can participate in the target activity and travel from the opportunity by a travel mode other than pick-up mode. 3. In this case, pick-up mode is available in the trip “from” the opportunity. 4. In that case, pick-up mode is available in the trips “to” and “from” the opportunity in individual X’s prism, subject to individual Y being in this area. 8 minute 運転者はこのﾌﾟﾘｽﾞﾑ内にいることが条件

GISﾍﾞｰｽの活動・交通ｼﾐｭﾚｰﾀ#2 SMAP for Education (SMAP-E) 時空間ﾌﾟﾘｽﾞﾑの大きさ、ﾌﾟﾘｽﾞﾑにおける活動の実行可能性をｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ可能なﾂｰﾙ 時空間制約下における交通行動の理解を支援 大学院の授業へ適用 学生のﾚﾎﾟｰﾄの分析から有効性と改良の方向性を確認

SMAP-Eを利用した授業の流れ 一週間の生活活動ﾃﾞｰﾀ収集（活動ｽｹｼﾞｭｰﾙ、PHS行動軌跡） 第1回目のﾚﾎﾟｰﾄ作成 交通行動、時空間ﾌﾟﾘｽﾞﾑに関する講義 生活活動ﾃﾞｰﾀ入力と活動機会ﾃﾞｰﾀの作成 交通ﾈｯﾄﾜｰｸ （鉄道）ﾃﾞｰﾀ 本ｼｽﾃﾑを利用したｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ （時空間ﾌﾟﾘｽﾞﾑ、活動実行可能性） 第2回目のﾚﾎﾟｰﾄ作成

最大活動実行可能時間別ﾌﾟﾘｽﾞﾑ内の駅

ﾌﾟﾘｽﾞﾑにおける活動の実行可能性

最大活動実行可能時間別ﾌﾟﾘｽﾞﾑ内の駅 SMAP for Education SMAP-E

ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝにおける操作変数 ①自由時間 時間 ②固定活動場所間の距離 ③速度 ⑤ ④鉄道ｻｰﾋﾞｽ時間 ⑥ ① ⑤時空間プリズムの大きさ ③ ⑧ ④ ⑥活動時間 ⑦活動機会立地 ② ⑧活動機会のｻｰﾋﾞｽ時間 空間 ⑦

SMAP-E まとめ 利用者に対して、時空間制約下での活動・交通行動をより深く理解し、毎日の生活活動を省みる機会を提供 その他の意見 実行不可能と認識していた活動が実行可能であった 時間を有効に利用していない 移動時間の占める割合が大きい 他の日でもその活動が実行可能であった

SMAP-E 今後の課題 ｼｽﾃﾑの改良の方向性 操作性の高いﾕｰｻﾞｰｲﾝﾀｰﾌｪｰｽ 鉄道以外の交通手段の考慮 所要時間の変動の考慮 実際に利用した施設以外の活動機会ﾃﾞｰﾀ 最大活動可能時間の表示 活動ｽｹｼﾞｭｰﾙの設定の柔軟性

GISﾍﾞｰｽの活動・交通ｼﾐｭﾚｰﾀ#3 SMAP for Leisure (SMAP-L) 日帰り観光旅行の旅行計画支援ｼｽﾃﾑ 観光ｽｹｼﾞｭｰﾘﾝｸﾞﾌﾟﾛｾｽの理解 淡路島をｹｰｽに開発・適用

旅行計画支援ｼｽﾃﾑの開発 出発時刻、複数の目的地と訪問順序を時間軸に沿って順に設定し、施設間の所要時間と経路を特定し、活動ｽｹｼﾞｭｰﾙを地図と時間軸上に表示する。 利用したGISﾃﾞｰﾀ 道路ﾈｯﾄﾜｰｸ（DRMをﾍﾞｰｽ） 施設（「るるぶ淡路島’02」に掲載されている全247観光施設（食事施設を含む）） 種類、立地、営業時間、入場料、平均滞在時間

ｽｹｼﾞｭｰﾙの作成 作成されたｽｹｼﾞｭｰﾙが、時間・費用に関する制約（帰宅時刻、施設営業時間、昼食時刻、施設滞在時間、金銭費用）を満たしているかどうかを判定。 ｽｹｼﾞｭｰﾙの変更（出発時刻の変更、目的地の追加・削除・変更、滞在時間の変更、経路の変更、支出額の変更）を促し、ｽｹｼﾞｭｰﾙの変更を行い、最終的なｽｹｼﾞｭｰﾙを作成。

SMAP for Leisure SMAP-L

ｽｹｼﾞｭﾘﾝｸﾞにおいて計画された項目とｽｹｼﾞｭｰﾘﾝｸﾞﾊﾟﾀｰﾝ 目的地 経路 食事 時間 費用 ｻﾝﾌﾟﾙ数 1 ○ 5 2 10 3 8 4 7 6 　ｻﾝﾌﾟﾙ数 33 26 25 16

活動ｽｹｼﾞｭｰﾙの変更方法

SMAP-L まとめ 自動車を利用しての淡路島への日帰り観光旅行を対象にｽｹｼﾞｭｰﾘﾝｸﾞ行動を分析した。 GIS上で旅行ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝが可能な「旅行計画支援ｼｽﾃﾑ」を開発し、面接調査に適用した。 多様なｽｹｼﾞｭｰﾘﾝｸﾞ・ﾊﾟﾀｰﾝが存在すること、制約条件に対して多様な対応を行うことを把握することができた。 実際の旅行行動調査と組み合わせた分析などが課題

IT時代の生活活動分析・評価ｼｽﾃﾑ の今後の発展可能性 より多様な指標（移動時間・距離・ｺｽﾄ、燃料消費、環境負荷、ｴﾈﾙｷﾞｰ収支など）による生活活動の自己診断・評価が可能なｼｽﾃﾑへの拡張 交通ｼｽﾃﾑ、活動機会のﾘｱﾙﾀｲﾑ情報取得によるｽｹｼﾞｭｰﾘﾝｸﾞ機能を付加したﾅﾋﾞｹﾞｰｼｮﾝｼｽﾃﾑ ﾃﾚｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝの利用によるｻｲﾊﾞｰｽﾍﾟｰｽでの活動を考慮した活動・交通ｽｹｼﾞｭｰﾘﾝｸﾞ／ﾊﾟﾀｰﾝの分析

現状の活動ﾊﾟﾀｰﾝ

代替活動ﾊﾟﾀｰﾝ

ﾘｱﾙﾀｲﾑ・ｽｹｼﾞｭｰﾘﾝｸﾞ支援 ﾅﾋﾞｹﾞｰｼｮﾝｼｽﾃﾑ

ｻｲﾊﾞｰｽﾊﾟｰｽでの活動を考慮した活動・交通ｽｹｼﾞｭｰﾘﾝｸﾞ／ﾊﾟﾀｰﾝ 活動① 活動② 活動③ 活動④ 通信 移動 空間 ﾘｱﾙｽﾍﾟｰｽ ｻｲﾊﾞｰｽﾍﾟｰｽ 時間 電話 電子メール ★ 活動分類別、活動の各要素の選択の自由度 活動実施 開始時刻 継続時間 場所 活動① × 活動② ○ 活動③ 活動④

Thank you very much! Nice to meet you!

交通調査・手法・分析の変遷 交通調査内容 交通調査手法 分析手法 1920 断面交通量調査 定点観測調査 OD調査 調査票記入形式調査 1950 電話 ｲﾝﾀﾋﾞｭｰ調査 1960 ﾊﾟｰｿﾝﾄﾘｯﾌﾟ調査 集計ﾓﾃﾞﾙ ｱｸﾃｨﾋﾞﾃｨ分析 ｱｸﾃｨﾋﾞﾃｨ ﾀﾞｲｱﾘｰ調査 SP調査 非集計ﾓﾃﾞﾙ 1970 応答型調査 1980 SP分析、動的分析 ｲﾝﾀｰﾈｯﾄ調査 ﾏｲｸﾛｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ 1990 行動軌跡調査 ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞ、ﾃﾞｰﾀﾏｲﾆﾝｸﾞ 追跡調査 2000

Web-GISを用いた応答型意識調査ｼｽﾃﾑ 従来の応答型意識調査の課題の克服 都市空間および交通ﾈｯﾄﾜｰｸ情報の提供と活用 ｲﾝﾀｰﾈｯﾄを利用した大規模調査による調査者側の調査ｺｽﾄ削減、被調査者側の回答負荷軽減 Web-GISを用いた応答型意識調査ｼｽﾃﾑの開発 勤務地・通学地（居住地）変更および新たな公共交通ｼｽﾃﾑ導入後の交通手段・経路の需要予測 駐車場案内ｼｽﾃﾑのﾄﾞﾗｲﾊﾞｰの経路・駐車場選択行動への影響の理解 まず、インターネット調査を行う背景ですが、 PCを用いた交通行動調査としては、 電話インタビューの支援ツールや、 ゲーム的な経路選択シミュレータその他様々な適用事例がありまして、 コンピュータを用いることによる様々なメリットが報告されております。 この中で、私は、双方向性を活用した応答型調査による選好意識データの 収集手法に着目し、その有効性の検証を行って参りました。 この手法の利点として特に有用であるのは、調査の最初の段階で 個人属性や、日常の行動実態についてのデータを取ることで、 その内容を即座に仮想実験条件に反映させて、被験者個別の状況に カスタマイズすることが出来るという点であります。 これによって、被験者に仮想代替案を現実的なものとして捉えて頂くことが期待でき、 結果としてとかく疑念の持たれるSPデータの信頼性向上につながることも期待されます。 ただ、問題は調査の実施に手間暇お金が結構かかると言うことで、 少数の信頼性の高いデータをインタビュー調査などでとるといったことには向いていますが、 大規模調査への適用は困難であると言われてきました。

Web-GISを用いた応答型意識調査ｼｽﾃﾑ#1 勤務地・通学地変更と交通手段・経路選択 調査対象者 柏キャンパスに通勤通学している教職員、学生 将来的に移転する組織に所属している教職員、学生 主要調査項目 現在の通勤通学状況 キャンパス最寄り駅からキャンパスまでの交通手段利用意向 つくばエキスプレス開業後の通勤通学経路利用意向 キャンパス移転後の転居意向 キャンパス駐車場利用意向 調査方法 E-mailで回答を依頼 回答者はWebブラウザで調査サイトにアクセスして回答 調査の対象は すでに柏キャンパスに通勤通学しているか、 将来的に移転する組織に所属している教職員、学生です。 大多数が日常的にPCを利用し、インターネットへの接続が可能な環境にあり、 この調査に関しては母集団代表性の問題はクリアされていると考えられます。 主要な調査項目は、 現在の通勤通学状況、 キャンパス最寄り駅からのイグレス交通手段に関する利用意向 つくばエキスプレス開業後の通勤通学経路に関する利用意向 であり、 メーリングリストを利用してEMAILで回答を依頼し、 被験者は自分が使用しているパソコンからWebブラウザで調査サイトにアクセスして回答する形式になっています。

調査システムの構成 MapInfo社 MapXtreme 調査システムはこのような構成になっています。 WebサーバーPCに基本となるプログラムがあり、 各クライアントPCから調査サイトへのアクセスがあると、 調査フローに沿って調査票のページを表示して行きます。 通勤通学経路についてのSP調査の段階では、 まず被験者が自宅最寄り駅の位置を入力し、 それをGIS機能によって空間データに変換して、それをキーに 最適経路データベースから自宅最寄り駅から目的地までの最適経路を検索し、 その結果を仮想代替案として表示してやることになります。 MapInfo社　MapXtreme

柏キャンパスの位置 ここからは、本研究で実施しました 東京大学柏キャンパス通勤通学調査の実態について説明致します。 東京大学は従来都内に本郷、駒場の2カ所のキャンパスを有しておりましたが。 現在千葉県柏市に第3のキャンパスを建設中でありまして、 移転完了後の収容人数は2000人規模に達し、 周辺の交通施設に大きなインパクトを与えることが予想されます。 またその周辺施設につきましても平成17年度の開業を目指して 常磐新線の建設が進んでおりまして、 交通体系の再編も視野に入れたキャンパスアクセス交通計画の検討が必要とされています。 柏キャンパスの位置

被験者の入力を座標データに変換し、 最寄の鉄道駅、道路を検索 クリックして入力してもらうことで、 それを緯度経度の座標データに変換し、 近傍の鉄道駅、及び道路ネットワークのノードを検索します。 そして経路の探索をしてもらうと、 被験者の入力を座標データに変換し、 最寄の鉄道駅、道路を検索

→一般化費用（金銭費用＋所要時間×時間価値）最小経路 最寄駅、道路から各代替経路の終点までの 最適経路をデータベースから検索して表示 →一般化費用（金銭費用＋所要時間×時間価値）最小経路 近傍ノードから各代替経路の終点までの最適経路が データベースから検索されて表示されます。 ここで代替案となっているのは先ほどの3駅に加え、東京駅からの高速バス、 自動車の有料道路利用、非利用の最大6経路です。 この最適経路ですが、各リンクの所要時間と金銭費用を時間価値56円として換算した 一般化費用最短となる経路を、鉄道と道路の各ノードから目的地まであらかじめ 算出しておいたものをデータベースに記録して利用しています。 また、イグレス交通手段のサービスレベルは被験者自身が先の設問で選んだものが そのまま表示されており、 教職員に関しては支給される通勤手当の額も表示してやることで、 被験者ができるだけ現実に近い状況を想定して回答できるようになっています。 駅からの交通手段のサービス水準は 回答者が先の設問で選んだもの

Web-GIS手段・経路 分析項目と今後の課題 柏ｷｬﾝﾊﾟｽ駐車需要の推計 つくばｴｷｽﾌﾟﾚｽ新駅利用者の推計 通勤・通学手段経路選択ﾓﾃﾞﾙの構築 時空間ﾃﾞｰﾀの精度向上、詳細化 代替経路の特定方法の検討

Web-GISを用いた応答型意識調査ｼｽﾃﾑ#2 駐車場案内ｼｽﾃﾑと経路・駐車場選択行動 対象 地方都市（宇都宮市）中心市街地での駐車場案内ｼｽﾃﾑの導入 経路・駐車場選択実験 宇都宮市中心部への休日買物交通が対象 被験者（学生）を駐車場案内情報提供あり、情報提供無しの２グループに分割 それぞれ10回の仮想トリップ実施 被験者数：各グループ７名 ＩＴＳの大きな柱として動的な交通情報の提供がある。 その導入効果の測定には大きな関心が払われている。 情報提供による交通行動変化の把握が分析のための基礎データとして必須である。 データ収集手法としては、 情報提供内容と実際の行動データの対応は困難。 新規に情報システムを導入する際の検討材料。 仮想的なシナリオのもとでの選好意識調査が有用 ＳＰ実験における動的な交通情報提供の再現に関しては サービスの表現方法において紙面ベースの調査手法では限界がある。 コンピュータを用いた応答型の仮想実験が有効ではないだろうか？

目的駐車場の選択画面

交差点での進行方向決定画面

リンク走行画面（詳細案内板表示）

図　情報提供による目的駐車場の変更 図　うろつき交通の観測

情報に対する学習効果 グラフ　旅行時間の変動 情報提供無し (平均636秒) 情報提供有り (平均537秒)

表 うろつき交通発生状況 うろつき時間(秒) うろつき回数 No.1 204.017 2 No.8 478.102 3 No.2 0.000 No.9 234.602 4 No.3 No.10 137.929 1 No.4 147.322 No.11 276.683 No.5 315.140 No.12 335.875 No.6 110.809 No.13 430.109 5 No.7 53.944 No.14 483.756 情報有り 情報なし 平均 118.747 1.286 339.579 3.143 表　うろつき交通発生状況

Web-GIS経路・駐車場 まとめと今後の課題 情報の有無による影響を分析 情報による目的駐車場の変更、うろつき交通など、現実に発生している現象を交通ゲーム上で再現 旅行時間、うろつき交通の削減効果を確認 今後の課題 各交差点、道路ﾘﾝｸに対応した画像ﾃﾞｰﾀの利用による現実感向上 実際の走行ﾃﾞｰﾀとの比較によるｼｽﾃﾑの有効性の検証