I班 東京大学 伊藤・柿元・瀧口・戸叶・福士 移動時間に着目した通勤手段選択モデル I班 東京大学 伊藤・柿元・瀧口・戸叶・福士
着眼点 通勤地獄 人は、出勤時刻や交通手段をどのように決めているの か。 最も大きい交通需要の一つである通勤行動には、非常に問 題が多い。 これを知ることで、時差出勤などの施策によってどのように人 の選択行動が変化するのかを観察する。 また、そのことによるCO2排出量の変化などを考察したい。
基礎分析 「平日」の「出勤」目的のトリップを抽出して分析 到着時間帯と交通手段分担 自動車は全体的に分布し７時台以前で高い分担率 自動車は全体的に分布し７時台以前で高い分担率 鉄道は到着時間8時台に集中
交通手段別到着時刻分散 通勤ピーク時では，混雑により到着時間の不確実性が大きい． 鉄道よりも自動車の方が時間的な不確実性が高いため，利用 自動車利用者は8時台を避けている 通勤ピーク時では，混雑により到着時間の不確実性が大きい． 鉄道よりも自動車の方が時間的な不確実性が高いため，利用 者がそれを避ける傾向があるのではないか．
到着時間帯別・交通手段別 所要時間の個人内の分散（平均値） 所要時間の個人内の平均（平均値） 分散ではなく、所要時間が伸びてしまうために8時に自動車を選択 しないのではないか。 9時台に到着する人は，勤務地 が複数あるために分散が高く なっている． 分散が高い程選ばれないという 仮説の検証は難しい．
混雑比（平均所要時間比） 混雑比：個人内・交通手段ごと（自動車，鉄道）の到着時刻別の平均所要時間比 yd008の通勤，自動車での所要時間 トリップID 到着日付 トリップ時間 256376 7:02 2834 257674 7:09 3304 256542 7:53 3426 256622 7:50 3790 255361 5692 256270 8:20 4129 257320 8:13 4177 257960 8:25 4285 256473 8:38 4353 255910 8:26 4404 255287 8:14 4421 257766 8:16 4525 256010 8:28 4539 256887 8:33 4867 255840 8:36 4987 257004 8:35 4993 257102 8:43 5204 257868 8:37 5822 同一人物，同一目的のトリップでも到着時刻によって所要時間が変わる →自動車は8時台が所要時間が大きく，道路混雑の影響を表してると考えられる．
デッドライン 多くの通勤者が8時台に集中している 通勤者は，ある特定の時間までに到着しなければならない． 一方で早く到着しすぎても効用は低下すると考えられる． デッドライン 到着時刻とコストの関係 7:45 7:50 7:55 8:00 8:05 コストが0となる到着時刻の設定 →利用履歴から，個人・平日の通勤時間が一番遅いものをデッドラインとし，何分早く着いたか，を考える．
モデル 交通手段選択モデル 自転車 徒歩 電車 平日通勤者 自動車 バス
推定結果と方針 政策の評価はピーク時交通量 「デッドライン差」は負の値をと り、所与の始業時刻に近いほ ど(ギリギリに到着するほど)効 用が高くなるといえる 自動車では、混雑係数が低い ほど効用が高くなることがいえ る パラメータ t値 定数項(鉄道) 4.21 1.87 定数項(バス) 1.56 0.70 定数項(自動車) 9.68 1.97 定数項(自転車) 0.26 0.12 所要時間 - 0.18 -4.74 デッドライン差[100分] 0.61 -1.04 混雑係数(自動車) 10.63 -2.25 サンプル数 100 初期尤度 -141.47 最終尤度 -45.99 決定係数 0.675 修正済み決定係数 0.625
展望 到着時間帯と交通手段の NLモデル CO2排出量など 各時間帯で自動車の混雑係 数が変わり、平均時速が変わ るので、燃費の変化と分担率 の変化を考慮した排出量の変 化を見る 鉄道 7時台到着 自動車 8時台到着 9時台到着 平日通勤者