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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
TotalCostperVehicle(JapaneseYen)
Time of Day (hour)
Costof Travel Time Variability
Costof (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

9
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

10
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 ??(?, ?)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
11
? 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
12
(source: Google Maps)
(source: Prof. Wicaksono (Brawijaya Univ.))

利用意向把握のためのStated Preference調査
13
Presented hypothetical 3 choice alternatives

潜在クラス選択モデル
14
“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
? ?1
? ?2
? ??|1 = ?
???????|1 = ?
????|1 = ?
? ??|2 = ?
???????|2 = ?
????|2 = ?
Different
??? =
?=1
?
? ?? ???|?
i: choice; n:individual; c:class
? ??: Class membership
probability
???|?: 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）
16
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
17
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）
18
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
19
①千代田区
時刻（0時?23時）時刻（0時?23時）
トリップ数（/hour）
トリップ数（/hour）
：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?????????）

4
3
21
21
Middleware server
Database
GIS database
(DRM2403)
Traffic information
database
(Honda probe data)
Heavy computing units (Amazon EC2)
Creation of graph
? ? ? , ? ? ? , ? ?
Generate Hyperpath
Network data
(node, link)
Statistical
link 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 Maps
Google 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

22
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 !

23
? 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 １２３４
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/h
30?50 km/h
50 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
25
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
M9.0
16,000
~ 25,000
Tokyo Metropolitan
Earthquake
M7.3
66,000
(estimation)
Examine the relationship between the disaster vulnerability and the
national land structure (centralized or decentralized)
Trade-off

26
Economic system at time
Population ??
Capital ??,?
Disaster
??,?
Capital ? ??
?,?
Representative
household
Goods
Region ?
Infrastructure ??
Infrastructure ? ??
?Production
technology
Time ? ? 1
Consumption ??,?
Investment ??,?
Capital ??,?+1
Transfer ????,?
Infrastructure
??+1
Production
technology
Investment ? ?,?
??,?
??
? ??
?,?
??,?
? ?,?
??,?
??,?
??,?+1
??,?
??,?
Other
Regions
Time ? ? 1
Time ? ? 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 2
Same 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 plants
Before the deregulation After the deregulation
Hokkaido Coal-fired 1650 0.01013 0.01498
Tohoku LNG-fired 5202.8 0.00933 0.05305
Tokyo Oil-fired 5204 0.00012 0.00548
Chubu LNG-fired 4802 0.00713 0.01325
Hokuriku Oil-fired 1500 0.00012 0.00548
Kansai LNG-fired 2173 0.01396 0.00986
Chugoku LNG-fired 1400 0.00662 0.00802
Shikoku Oil-fired 1448 0.00012 0.00548
Kyusyu 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

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20150411 fukuda lab. introduction

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