福田研究室

2014年度メンバー

福田研究室

国土交通（新幹線や航空などの都市間交通など）から個人のモビリティ（歩行者・自転車など）までの幅広い領域を対象に，

解析的，経済学的，行動分析学なアプローチを中心にして，

より良い，国土・地域・都市・交通の計画策定に資するべく，研究に取り組んでいます．

最近の主な研究テーマ

（プロジェクト評価・費用対効果分析）• 移動の時間価値に関する理論的・実証的研究• 旅行時間信頼性向上便益の推計方法に関する研究

（地域間・全国レベルでの交通流動分析）• ETC導入が高速道路交通需要に与えた影響のマクロ統計分析• 我が国の地域間旅客需要動向のマクロ統計分析• クルマの“保有”と“利用”に関するパネルデータ分析

（都市内レベルでの交通流動分析）• 鉄道需要予測手法の高度化に向けた研究開発• 都市鉄道の相互直通運転と列車遅延に関する数理的分析• 交通ビッグデータを用いたアクティビティモデル分析• 開発途上国における次世代交通システム導入の意向分析

最近の主な研究テーマ（続き）

（よりミクロな交通流動分析）• 空港ターミナル内歩行者移動の動線評価に関する研究• 動画像処理と行動モデルを用いた歩行者シミュレータ開発

（道路利用者のサービス改善）• 不確実性下での動的な経路誘導（カーナビ）システムの開発• 道路交通のリアルタイムなサービス水準推計システムの開発

（国土強靭化のための計画論）• 計画停電が首都圏鉄道ネットワークの利便性に及ぼした影響• 自然災害とマクロ経済成長の分析• 電力供給ネットワークの脆弱性分析

（モビリティ・マネジメント［心理的方略］）• 社会心理学の観点に基づく放置駐輪削減施策に関する研究• 地域コミュニティ活性化に関する政治心理学的研究

旅行時間信頼性とは

流入時刻

旅行時間

旅行時間信頼性向上の経済便益（単なる時間短縮でなく，遅刻のリスクが低下することの便益）

高速道路ＥＴＣデータを用いたケーススタディ

0

200

400

600

800

1,000

1,200

1,400

1,600

6 8 10 12 14 16 18 20 22

Tota

l Co

st p

er

Ve

hic

le (

Jap

an

ese

Ye

n)

Time of Day (hour)

Cost of Travel Time VariabilityCost of (Mean) Travel Time

旅行時間変動に起因するコスト（赤色）のシェアは，無視できるほどに小さいものでは決してない．

4章 時間信頼性の経済的価値付け14章 旅行時間変動に起因するトライバーの移動コストの試算

執筆：

H22 (W1)

H23 (W2)

H24 (W3)

H25 (W4)

H26 (W5)

全サンプル数 8742 8601 8616 16921 16071

8

自動車の保有と利用に関する世帯パネル調査（国交省調査，初期より調査設計に参画）

• インターネットによる全国アンケート

（H22〜H26までの5時点，現在も継続中）

世帯属性，個人属性，自動車属性，自動車保有と利用の変化についての詳細・大規模調査

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パネル調査の有用性：「変化」と「差異」

• 通常の調査：“断面（Cross-Section）調査”

– 現実世界を一つの時間断面でカットし，その内側を調べる

– そこにいる人々の“違い”を観測する

– 構築される予測モデルは，人々の状態の差異に基づく

• パネル（Panel / Longitudinal）調査

– 異なる時点に渡って，同一個人からのデータを得る

– 同一個人の“変化”を観測する

– 予測モデルも，個人の変化に基づく

• 施策の検証結果も大きく異なる

– Cross-Section Elasticity （Elasticity：弾力性）

– Longitudinal Elasticity ⇒両者の値は大きく異なる

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保有と利用に関する世帯単位での動的意思決定モデルの構築

北村（1987）を車種・複数保有形態を考慮できるように拡張:

世帯 i の パネル Wave t における保有・利用行動を規定する 4 潜在変数モデル

軽自動車（LV）の保有台数効用:

乗用車（SV）の保有台数効用 :

軽自動車（LV）の年間走行距離 :

乗用車（SV）の年間走行距離:

H21 H23 H24

保有

利用LV LV LV

SV SV SV

LV

SV SV SV

LV LV

順序プロビットモデル

トービットモデル

保有と利用の間の相互依存

関係，並びに，時点間での時間依存関係を考慮するために，誤差項 𝑈𝑗(𝑖, 𝑡)s,の相関構造を

仮定

東アジア開発途上国における環境配慮型公共交通導入以降の分析

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Population increasing Motorcycle spreading Progress of motorization Road capacity problem

Urgency of traffic problems in Southeast Asia

CO2 emission/air pollution by traffic are ones of the

most important problems for global environment

Providing new public transport is one possible approach

Examples in Asian megacities Jakarta (Indonesia) Bangkok (Thailand)

イントネシア調査

Study area

Malang (Indonesia)

• 110.06km2, 820,000 citizens (2010)

• Tourist city / Academic city

Over 15 universities

Approx. 150,000 students

• Travel mode

Major mode: Motorcycles (MC)

Paratransit “Angkot” is major inner-city public transportation

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(source: Google Maps)

(source: Prof. Wicaksono (Brawijaya Univ.))

利用意向把握のためのStated Preference調査

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Presented hypothetical 3 choice alternatives

潜在クラス選択モデル

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“Latent class choice (LCC) model”to capture heterogeneity of respondent “classes”

Respondents in different classes have different tastes for mode choice

(= Different classes have different utility functions for each alternative)

Analysts cannot observe which class each respondent belongs to

(Classification is latent for analysts)

In LCC model…

Class 1

Class 2

𝐾𝑛1

𝐾𝑛2

𝑉𝑀𝐶|1 = ⋯

𝑉𝐴𝑛𝑔𝑘𝑜𝑡|1 = ⋯

𝑉𝐿𝑅𝑇|1 = ⋯

𝑉𝑀𝐶|2 = ⋯

𝑉𝐴𝑛𝑔𝑘𝑜𝑡|2 = ⋯

𝑉𝐿𝑅𝑇|2 = ⋯

Different

𝑃𝑖𝑛 =

𝑐=1

𝐶

𝐾𝑛𝑐𝑃𝑖𝑛|𝑐

i: choice; n:individual; c:class

𝐾𝑛𝑐: Class membershipprobability

𝑃𝑖𝑛|𝑐: Mode choice probability

(Multinomial Logit)

・・・

？

・・・

歩行者シミュレータシステムの開発（駅のような公共空間の詳細な設計に資することを狙いとして）

データ取得（動画像） 歩行者挙動モデル（効用理論） シミュレーター

目的地1

目的地2

ビッグデータによる交通流動推計

家庭訪問調査（パーソントリップ調査等）

⇒サンプルからの単純拡大によるOD表推計

固定感知器調査（人員，センサーによる路側観測）

⇒交通量配分モデルとの統合利用によるOD推計（主に自動車）

個人の軌跡データ（Passive/Activeなモバイル機器，ETC2.0）

粗なモバイルデータ（CDR, 混雑統計，モバイル空間統計等）

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個人の軌跡データが利用できるに越したことはないが，その先行きは不透明 ⇒ 当面は粗ビッグデータの利用が中心

OD表更新の方法論

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2008年東京PT推計OD表（現況値）

2012年混雑統計（追加データ）

2012年OD表（更新値）

2012年発生・集中交通量（更新値）

エントロピー最大化モデル１

エントロピー最大化モデル２

サブモデル１（発生・集中量更新問題）

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Wilson (1970), van Zuylen & Willumsen (1980) に類似したEntropy最大化問題：

事前の発生量・集中量（過去PT）

Subject to滞在人口変化制約

域内交通容量制約

生成量総和制約

非負制約

※全てのゾーン(k)について解く

都心三区の集中交通量更新結果

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①千代田区

時刻（0時〜23時） 時刻（0時〜23時）

トリップ数（/

ho

ur）

トリップ数（

/ho

ur）

：2008PT実績 ：2012更新

(a) 時間帯別インフロー (b) 時間帯別アウトフロー

不確実性下での動的な経路誘導システムの開発（目標時間内に確実に，目的地まで辿り着けるｶｰﾅﾋﾞｼｽﾃﾑ）

4

3

21

21

Middleware server

Database

GIS database(DRM2403)

Traffic information database

(Honda probe data)

Heavy computing units (Amazon EC2)

Creation of graph𝐶𝑎 𝑡 , 𝑑𝑎 𝑡 , 𝑙𝑎

Generate Hyperpath

Network data(node, link)

Statisticallink travel time

Light computing units（Android e.g. Nexus）

Sakura Rental Server

Show Hyperpath and conduct

route guidance

Set origin and destination

Drive with repeating route choice

Google MapsGoogle APIs

Arrive at destination

Recording of driving log

Route finding server

Client application

Drivers

Hyperpathに基づく遅延リスク最小化経路誘導システム

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Behavior avoiding congestion

Very congested…

Drive by repeating link choices to avoid the risk of delay based on:

• Probability of link recommendation

• Traffic situation

?

?

Behavior based on traffic signal

Easily turn right !

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HP departing at 7:30 SP departing at 7:30

HP

SP

アプリ“Hypernav”の開発とフィールト実験

24

Hyperpathシステム“普及”のネットワーク交通流への影響

Sioux-Falls Networkによる検証：（交通量配分研究における代表的な検証用ネットワーク）［ノート数：24，リンク数：76，ODペア数：528 (Yang, 1999)］

需要条件 Case １ ２ ３ ４

総交通需要（日交通量） 少 中の下 中の大 大

需要の時刻集中度合い（ピーク時交通量）

少 少 大 大

交通需要の設定条件

Hyperpathトライバーの混入率：80%

リンク旅行速度：

10 km/h以下10〜30 km/h30〜50 km/h50 km/h 以上

マルチエージェント動的交通流シミュレーションの結果（Case ４）:

Hyperpathトライバーの混入率：20%

自然災害リスクと国の経済成長

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National land structure and disaster risk

Japan faces the higher risk of natural disasters

Tokyo metropolitan area • 3.6% of the land area• 27.5% of the population• 31.9% of GDP

Centralized national land structure improves productivity (agglomeration economy)

Centralized national land structure (一極集中構造) may lead to higher disaster vulnerability

Magni-tude

Capital loss(billion yen)

Great Hanshin-Awaji Earthquake

M7.3 9,900

Great East Japan Earthquake

M9.016,000

~ 25,000

Tokyo Metropolitan Earthquake

M7.366,000

(estimation)

Examine the relationship between the disaster vulnerability and the national land structure (centralized or decentralized)

Trade-off

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Economic system at time

Population 𝑁𝑖

Capital 𝐾𝑖,𝑡

Disaster𝑣𝑖,𝑡

Capital 𝐾𝐴𝐷𝑖,𝑡

Representativehousehold

Goods

Region 𝑖

Infrastructure 𝐺𝑡

Infrastructure 𝐺𝐴𝐷𝑡Production technology

Time 𝑡 − 1

Consumption 𝐶𝑖,𝑡

Investment 𝐼𝑖,𝑡

Capital 𝐾𝑖,𝑡+1

Transfer 𝑁𝐸𝑖𝑗,𝑡

Infrastructure𝐺𝑡+1

Productiontechnology

Investment 𝐼𝐺,𝑡

𝐾𝑗,𝑡𝑁𝑗

𝐾𝐴𝐷𝑗,𝑡

𝑣𝑗,𝑡

𝐼𝐺,𝑡

𝐼𝑗,𝑡

𝐶𝑗,𝑡

𝐾𝑗,𝑡+1

𝑢𝑖,𝑡𝑢𝑗,𝑡

Other Regions

Time 𝑡 − 1Time 𝑡 − 1

数値シミュレーション

In terms of avoiding catastrophic impact, decentralized national land structure is desirable.

Same disaster risk in all the regions

0.5

0.5

A disaster in region 1

A disaster in region 2

Decentralization has the effects of decreasing disaster vulnerability.

At the 0.5 population share of region 1, nation has the highest social welfare.

Region 1 Region 2Same risk

Maximum value of vulnerability

All the regions have same probability of disaster and ratio of capital loss

• 問題意識「電力自由化は，非平常時の安定供給を阻害するのでは？」

我が国の電力供給ネットワークを模擬したシミュレーション分析

Maximum power

output of the plants

[1,000 kWh]

Importance Value of the largest plants in each region

Owned by

(General Electric Utility)

Type of generating of

the plantsBefore the deregulation After the deregulation

Hokkaido Coal-fired 1650 0.01013 0.01498Tohoku LNG-fired 5202.8 0.00933 0.05305Tokyo Oil-fired 5204 0.00012 0.00548Chubu LNG-fired 4802 0.00713 0.01325

Hokuriku Oil-fired 1500 0.00012 0.00548Kansai LNG-fired 2173 0.01396 0.00986

Chugoku LNG-fired 1400 0.00662 0.00802

Shikoku Oil-fired 1448 0.00012 0.00548Kyusyu LNG-fired 2295 0.00787 0.00987

Okinawa LNG-fired 502 0.00269 0.00575

電力供給ネットワークの脆弱性分析

28* All atomic power plants are not included

2011年3月14日（東京駅が目的地の場合）

：1.000：1.000~1.025：1.025~1.050：1.050~1.100：1.100~1.200：1.200~1.300：1.300~1.500：1.500~1.750：1.750~2.000：2.000~：∞ (service stop)

移動コスト増加率（対平常時比率）

計画停電が首都圏鉄道ネットワークの利便性に及ぼした影響（運行頻度の低下→迂回の必要性→コスト増加）

学内誌 Landfall (2013 Winter) の紹介も是非見て下さい！http://www.plan.cv.titech.ac.jp/fukudalab/landfall-fukuda.pdf

（もくじ）• 土木分野とは何か• 計画・交通という分野• 人の動きを予測する

• 駅構内の歩行者シミュレーション

• 未来を予測し，誘導するカーナビ

• 社会心理学で違法駐輪を減らす

• 研究室が目指すもの