時間信頼性指標を用いた全国の交通円滑性評価
橋本 浩良 1 ・門間 俊幸 2 ・上坂 克巳 1 ・前川 友宏 3
1
正会員 国土交通省 国土技術政策総合研究所 道路研究室（〒305-0804
茨城県つくば市旭1
番地）E-mail:hashimoto-h22ab@nilim.go.jp
2
正会員 国土交通省 国土技術政策総合研究所 建設経済研究室（〒305-0804
茨城県つくば市旭1
番地）E-mail: monma-t87yk@nilim.go.jp
3
正会員 株式会社地域未来研究所（〒530-0003
大阪府大阪市北区堂島1
－5
－17
堂島グランドビル２階）E-mail: maekawa@refrec.jp
広域的な時間信頼性指標の算定には，時間的空間的に豊富なデータが必要である．一般道路を算定対象 とした場合，従来行われてきた実走行調査等から得られる旅行時間データでは，路線や区間が限られるた め，面的な評価が困難であった．近年収集・活用が行われ始めている一般車両のプローブデータを用いる ことで，全国を対象とした時間信頼性評価が可能になると考えられる．
そこで，全国の一般道路を対象として，一定の精度で時間信頼性評価が可能な区間の抽出を試み，時間 信頼性の面的評価を行うとともに，平均旅行速度と旅行時間の変動指標との関係分析を行った．その結果，
時間信頼性評価が可能な区間は限られるものの各都道府県で時間信頼性評価が可能であることを確認し，
区間延長が短く，平均旅行速度が小さくなるほど旅行時間の変動指標が大きくなる傾向を把握することが できた．
Key Words : probe-data ,time-reliability, evaluation of service level
1. はじめに
従前，平均旅行速度(平均旅行時間)をもって，道路の 交通円滑性を評価していた．
しかしながら，平均旅行速度が同じ30km/hの道路区間 でも，日々の旅行速度のばらつきが大きい路線とばらつ きが小さい路線とでは，道路利用者が感じる道路の交通 円滑性はまったく異なる．平均旅行速度だけでは，道路 の交通円滑性を正確に評価することはできなかった．
そこで，旅行速度（旅行時間）のばらつきを評価する 時間信頼性の考え方を用いた道路の交通円滑性の評価が 求められている．時間信頼性の考え方は，①業績評価 (PM)，②事業評価(B/C)，③道路利用者への情報提供で の活用が期待されている．
時間信頼性は，「旅行時間の日々(day-to-day) の変 動」と定義され，出発時刻を固定した上で，1台の車両 が同一の路線（経路）を複数日走行し，毎回の走行で旅 行時間を観測して得られる旅行時間の頻度分布をいう．
時間信頼性に関する研究は，研究者・道路管理者によ り進められている．これまでは，TC（トラフィック・カ ウンター），ナンバープレート調査，ETC，プローブカ ー，プローブパーソンにより収集された旅行時間データ
を用いた時間信頼性評価の実証研究が多い
1)
．時間信頼性評価を一般化し，全国の幹線道路の交通円 滑性を評価していくためには，時間的・空間的に大量の 旅行時間データを収集すること，全国統一的な評価手法 を開発することが必要となる．
研究事例の多い，TC，ナンバープレート調査，ETCは，
定点観測のため，評価対象路線(経路又は区間)が限定さ れるという欠点が，プローブカー，プローブパーソンは，
旅行時間データのサンプルの数・期間が限定されるとい う欠点がそれぞれあった．
データ収集の欠点の解決策として注目されているのが，
一般車両のプローブデータである．一般車両のプローブ データは，自動車メーカーやカーナビメーカー各社が，
カーナビに搭載された
GPS
機能を用いて収集しているプ ローブデータである．一般車両のプローブデータは，時 間的空間的に大量の旅行速度データの収集が期待できる．本研究では，この一般車両のプローブデータを活用し て，全国の幹線道路を対象に，時間信頼性の評価を試み るとともに，平均旅行速度や区間延長と時間信頼性指標 との関係分析を試みる．
なお，本研究における「時間信頼性」の定義は，前述
の定義とは異なり，路線(経路)ではなく，主として幹線 道路同士の交差点で区切られた区間(以下「交通調査基 本区間」という．)
2)
を対象に分析評価を行っていること を先に述べておきたい．交通調査基本区間とは，国土交通省において，効率的 に“ボトルネック交差点の位置を特定”し，かつ，“線 的又は面的に広がる渋滞の程度（損失時間，渋滞発生時 間帯，渋滞長等）を把握”するために設定された区間で ある（交通調査基本区間は，2010年に実施された道路交 通センサス調査においても利用されている．）．
生活道路
生活道路
生活道路 都道府県道以上 の幹線道路 DRM区間
H17センサス区間
交通調査基本区間
交通調査基本区間
図-1 交通調査基本区間
2. 一般車両のプローブデータ (1)一般車両のプローブデータの概要
前述の通り，一般車両のプローブデータは，自動車 メーカーやカーナビメーカー各社が収集したプローブデ ータである．
国土技術政策総合研究所においては，全国の幹線道 路を対象に，デジタル道路地図（以下「ＤＲＭ」とい う．）
3)
の区間毎に15分単位の平均所要時間データと情 報件数を取得している(表-1)．表-1 一般車両のプローブデータの項目
DRM
区間番号日付 進入時間
（15分毎）
所要時間
（S）
情報 件数
001002 20100713 1015 90 2
001002 20100713 1030 70 1
001002 20100713 1045 85 3
・・・ ・・・ ・・・ ・・・ ・・
(2)一般車両のプローブデータの取得状況
時間信頼性の評価を行うためには，日々の旅行時間デ ータが必要となる．
そこで，一般車両のプローブデータの取得状況として，
2009年10月の平日7時台のDRM区間単位のデータ取得日数 の累積分布を図-2に整理した．
一般車両のプローブデータは，従来に比べ，時間的・
空間的に大量のデータ収集が可能となったものの，すべ ての区間で毎日のデータが収集できているわけではない．
で時間信頼性を評価するためには，何日程度のデータが 取得できていれば，所要の精度で時間信頼性の評価が可 能かを検証しておく必要がある．
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
2009年10月（平日）7時台
直轄国道 直轄以外の国道 都道府県道以下
(取得日数)
図-2 一般車両のプローブデータの取得日数の累積
3. 時間信頼性の評価が可能な区間の検討 (1)データ取得日数を踏まえた抽出基準の検討
時間信頼性の評価を行うためには，日々の旅行時間の 変動をとらえる必要がある．大阪府における2009年度の 平日・朝時間帯(7時台及び8時台)のデータを用いて，1 か月あたり20日程度のデータが取得できている区間を対 象に，日々の旅行時間の変動が分析可能な抽出基準の検 討を行った．具体的な検討方法は次の通りである．
①DID・市街部，平地部，山地部の3区分でそれぞれ任意 の交通調査基本区間における各月のデータからその分 散を算定し，これを母分散とする．
②①で用いた各月のデータから，仮想的に取得日数を減 少させ，各取得日数における取得日の全ての組み合わ せ（例えば，平日20日中10日データが取得できた場合 の取得日の組み合わせは，
20
C10
通り）における標本分 散の信頼区間（95%の信頼度）を，χ2分布を用いて算 定する．③算定した母分散と標本分散の信頼区間（95%の信頼 度）から，取得日数別に，標本分散の信頼区間（95%
の信頼度）の中に母分散が含まれる組み合わせの割合 を算定し，必要な取得日数の基準の検討を行った．
図-3に国道を対象とした検討結果例を示す．検討結果 より，旅行時間が極端に長いデータが含まれる場合 (DID・市街部，4月)には，データ取得日数の減少に伴っ て，母分散が標本分散の信頼性区間（95%の信頼度）を 外れる割合が極端に大きくなる．
しかしながら，その他の区分・月では，1か月の平日 の約半数(10日)でデータが取得できていれば，母分散が 標本分散の信頼性区間（95%の信頼度）を外れる割合が 概ね10%程度を下回った．
以上より，データ取得日数に係る抽出基準を「平日は 月に10日以上データが取得できている区間」とした．
0%
20%
40%
60%
80%
100%
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 取得日数
外れ値の割合
3月 4月
6月 7月
8月 10月
12月
0%
20%
40%
60%
80%
100%
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 取得日数
外れ値の割合
3月 4月
6月 7月
8月 10月
12月
0%
10%
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30%
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50%
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70%
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90%
100%
0 100 200 300
旅行時間（秒）
累積密度
1月 2月
3月 4月
5月 6月
7月 8月
9月 10月
11月 12月
0%
10%
20%
30%
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0 200 400 600
旅行時間（秒）
累積密度
1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
0%
10%
20%
30%
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50%
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70%
80%
90%
100%
0 200 400 600 800
旅行時間（秒）
累積密度
1月 2月
3月 4月
5月 6月
7月 8月
9月 10月
11月 12月
※20日以上データ取得できた月を図示
0%
20%
40%
60%
80%
100%
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 取得日数
外れ値の割合
3月 7月
10月
【DID・市街部】
【平地部】
【山地部】
図-3 旅行時間分布と母分散が信頼区間から外れる標本割合(大阪府/国道)
(2) 時間信頼性の評価が可能な区間の抽出結果
(1)において，設定した抽出基準に従い，抽出した交 通調査基本区間の割合を都道府県別に整理した(表-2)．
1時間単位の時間区分では，データが全く取得できて いない道県・時間があり，全国の評価を行うには，不十 分と考えられる．
そこで，朝(7時台・8時台)，昼(9時台～16時台)，夕 (17時台・18時台)に時間を集約することにより，全国的 には，依然としてデータ取得率は低いものの，沖縄県の 夕時間帯を除いてデータの未取得を解消できた．一部の 都府県・時間帯では，データ取得率が30%を上回った．
可能な限り多くの区間で時間信頼性の評価を行う観点 から，集約した時間で区間を抽出することとした．
参考に，設定した基準をもとに，大阪府を対象に，朝 時間帯で条件を満たす区間を抽出した結果は図-4の通り．
表-2 都道府県別の時間区分別の区間抽出結果
時間帯別 集約時間帯別
7時台 8時台 9時台 10時台 11時台 12時台 13時台 14時台 15時台 16時台 17時台 18時台 朝 昼 夕
1 北海道 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 1.0% 0.1%
2 青森県 0.2% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.6% 0.1%
3 岩手県 0.0% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 1.2% 0.0%
4 宮城県 0.8% 0.3% 0.1% 0.0% 0.0% 0.1% 0.1% 0.1% 0.1% 0.1% 0.2% 0.3% 2.5% 7.4% 2.0%
5 秋田県 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.7% 0.1%
6 山形県 0.6% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 1.2% 2.6% 0.7%
7 福島県 0.2% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 2.2% 0.3%
8 茨城県 1.7% 0.7% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 0.7% 4.4% 13.6% 3.5%
9 栃木県 3.0% 2.3% 1.0% 0.3% 0.3% 0.2% 0.4% 0.3% 0.9% 0.9% 1.4% 2.3% 6.0% 13.7% 4.9%
10 群馬県 1.6% 0.6% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.2% 1.0% 3.7% 10.1% 2.5%
11 埼玉県 8.0% 5.4% 2.4% 1.7% 2.0% 2.1% 2.2% 2.5% 2.5% 3.2% 4.3% 6.7% 16.6% 42.0%15.7%
12 千葉県 3.4% 2.5% 0.6% 0.4% 0.5% 0.7% 0.6% 0.6% 0.9% 1.2% 1.7% 2.7% 8.1% 24.4% 7.2%
13 東京都 12.5% 12.8% 9.3% 7.1% 8.1% 8.4% 8.4% 8.9% 9.7% 11.0% 12.5% 15.9% 25.5% 55.0%29.8%
14 神奈川県 9.7% 6.7% 3.4% 3.2% 2.9% 3.3% 3.2% 3.6% 4.1% 4.2% 6.7% 10.0% 21.5% 54.2%24.7%
15 新潟県 0.7% 0.2% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.0% 0.1% 0.2% 0.5% 1.3% 2.8% 0.9%
16 富山県 0.9% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 1.8% 3.8% 1.0%
17 石川県 1.3% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 2.2% 5.0% 1.5%
18 福井県 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 2.8% 0.1%
19 山梨県 0.7% 0.3% 0.2% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.1% 2.0% 9.1% 1.4%
20 長野県 0.3% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.8% 4.3% 0.4%
21 岐阜県 0.7% 0.6% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.2% 2.2% 5.6% 1.0%
22 静岡県 2.9% 1.3% 0.1% 0.1% 0.1% 0.1% 0.2% 0.2% 0.3% 0.2% 1.0% 1.4% 5.4% 15.4% 4.6%
23 愛知県 3.6% 2.7% 0.8% 0.3% 0.3% 0.4% 0.2% 0.4% 0.4% 0.6% 1.5% 2.6% 9.3% 20.5% 7.6%
24 三重県 2.3% 0.5% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.1% 0.0% 0.1% 0.9% 0.7% 3.8% 9.3% 3.5%
25 滋賀県 0.4% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 2.3% 10.6% 0.8%
26 京都府 1.9% 1.2% 0.4% 0.4% 0.3% 0.3% 0.3% 0.2% 0.3% 0.5% 0.6% 1.5% 4.6% 12.3% 3.8%
27 大阪府 7.9% 5.8% 2.9% 1.4% 1.7% 1.8% 1.6% 1.5% 1.9% 2.1% 4.0% 5.9% 16.4% 36.3%15.5%
28 兵庫県 2.0% 1.5% 0.3% 0.3% 0.3% 0.4% 0.4% 0.4% 0.6% 0.5% 0.9% 1.4% 4.4% 9.8% 4.0%
29 奈良県 1.6% 0.4% 0.0% 0.1% 0.1% 0.0% 0.0% 0.1% 0.5% 0.8% 0.6% 1.4% 3.8% 10.0% 3.3%
30 和歌山県 0.3% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.8% 1.9% 0.2%
31 鳥取県 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.6% 3.4% 0.3%
32 島根県 0.0% 0.2% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 1.5% 0.1%
33 岡山県 0.5% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.1% 0.2% 1.4% 4.3% 0.8%
34 広島県 0.6% 0.2% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.2% 0.3% 1.6% 4.7% 0.9%
35 山口県 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 1.9% 0.2%
36 徳島県 0.4% 0.2% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 1.1% 2.0% 0.7%
37 香川県 0.9% 0.3% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 1.9% 4.0% 0.9%
38 愛媛県 0.1% 0.2% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.4% 1.1% 0.2%
39 高知県 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.8% 0.0%
40 福岡県 0.5% 0.2% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.3% 2.2% 7.8% 1.8%
41 佐賀県 0.5% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 1.3% 2.3% 0.6%
42 長崎県 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 2.1% 0.2%
43 熊本県 0.3% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 0.7% 1.9% 0.3%
44 大分県 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.2% 1.5% 0.1%
45 宮崎県 0.7% 0.2% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.1% 0.9% 0.7% 0.5%
46 鹿児島県 0.2% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.3% 0.6% 0.0%
47 沖縄県 0.0% 0.2% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 0.3% 0.0%
全国 1.3% 0.9% 0.3% 0.2% 0.2% 0.3% 0.3% 0.3% 0.3% 0.4% 0.6% 0.9% 3.0% 7.7% 2.5%
都道府県
取得延長割合
未取得 0～10% 10～20% 20～30% 30～40% 40～50% 50%～
凡例
：基準を満たす区間
：その他区間
4. 時間信頼性の考え方を用いた全国の評価 (1)評価指標の算定方法
都道府県別に，抽出した区間における平均旅行時間，
時間信頼性指標(BT・BTI)，変動係数の各指標を算定し，
都道府県別に整理した．対象路線など，算定条件は以下 の通りである．
・時間帯：朝時間帯(7時台・8時台)
・対象道路：高規格道路を除く一般道路
・抽出条件：上下方向別に，下記の条件を満たす交通 調査基本区間
月に平日10日以上データが取得
年間を通じて毎月上記を満たす交通調査基本区間
・時間信頼性指標(BT・BTI)：95％タイル値を採用した 場合（BT(95)及びBTI(95)），90％タイル値を採用した 場合（BT(90)及びBTI(90)）の2種類算定した．
BT(95)は，平均旅行時間に対して20回に1度遭遇する 遅れ時間を意味する．BTI(95)は，BT(95)の平均旅行 時間に対する割合，BT(90)は，平均旅行時間に対して 10回に1度遭遇する遅れ時間を意味する．BTI(90)は，
BT(90)の平均旅行時間に対する割合である．それぞれ の算定式は下記の通り．
BT(95) = (95％タイル旅行時間 - 平均旅行時間) BTI(95) = BT(95) / 平均旅行時間
BT(90) = (90％タイル旅行時間 - 平均旅行時間) BTI(90) = BT(90) / 平均旅行時間
・指標算定方法：抽出された区間ごとに延長が異なるた め平均旅行時間，時間信頼性指標(BT・BTI)について は，区間延長約1km(≒817m：抽出された全国の12932 区間の平均区間延長)（図-5参照）で正規化した後，
区間数で除して単純平均を行った．
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
0 ～ 200 ～ 400 ～ 600 ～ 800 ～ 1000 ～ 1200 ～ 1400 ～ 1600 ～ 1800 ～ 2000 ～ 2200 ～ 2400 ～ 2600 ～ 2800 ～ 3000 ～ 3200 ～ 3400 ～ 3600 ～ 3800 ～ 4000 ～ 4200 ～ 4400 ～ 4600 ～ 4800 ～ 5000 ～
（区間数）
（区間延長:m）
N=12,932
平均区間延長= 817m図-5 抽出された区間の区間延長の分布
(2)時間信頼性の評価結果
都道府県別の1年間の各指標の算定結果は，図-6～図- 8の通りである。
1kmあたりの年平均旅行時間は，埼玉県，千葉県，東 京都，神奈川県，愛知県，京都府，大阪府及び福岡県と
数は，九州地方で低くなっている傾向がみられるものの，
どの都道府県も0.4前後となっている（全国平均の変動 係数は0.43）．
年平均旅行時間にBTを足し，95%タイル旅行時間とす ると，前述の都市部の都府県とその他道県との差が顕著 となる．図-7より，東京都，神奈川県，大阪府では，20 回に1回は，5分程度の旅行時間を要する（12km/h程度の 旅行速度）．
次に都道府県別の月別の旅行時間の変動をとらえるた め，月別の旅行時間の変動係数及びBTI(90)を図-9，図-
10に整理した．図-9，図-10より，前述の埼玉県，千葉 県，東京都，神奈川県，愛知県，京都府，大阪府及び福 岡県といった都市部の府県では，一年を通じて旅行時間 の変動が小さいことがわかる．
また，北海道や宮城県，新潟県などの積雪地域では，
冬季(12月～2月)の旅行時間の変動係数及びBTI(90)が他 の時期に比べ高くなっていることがわかる．高知県につ いても，同様の傾向がみられるものの，高知県において は，抽出された区間数が5区間と少ないことが影響して いる可能性がある．
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0
0 50 100 150 200 250 300 350
北 海 道
青 森 県
岩 手 県
宮 城 県
秋 田 県
山 形 県
福 島 県
茨 城 県
栃 木 県
群 馬 県
埼 玉 県
千 葉 県
東 京 都
神 奈 川 県
新 潟 県
富 山 県
石 川 県
福 井 県
山 梨 県
長 野 県
岐 阜 県
静 岡 県
愛 知 県
三 重 県
滋 賀 県
京 都 府
大 阪 府
兵 庫 県
奈 良 県
和 歌 山 県
鳥 取 県
島 根 県
岡 山 県
広 島 県
山 口 県
徳 島 県
香 川 県
愛 媛 県
高 知 県
福 岡 県
佐 賀 県
長 崎 県
熊 本 県
大 分 県
宮 崎 県
鹿 児 島 県
沖 縄 県
(BTI(95)) (秒/1km)
平均旅行時間
BT(95) BTI(95)
図-6 1km あたりの平均旅行時間とその変動係数
図-7 平均所要時間と BT(95)の積上げグラフと BTI(95)
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0
0 50 100 150 200 250 300 350
北 海 道
青 森 県
岩 手 県
宮 城 県
秋 田 県
山 形 県
福 島 県
茨 城 県
栃 木 県
群 馬 県
埼 玉 県
千 葉 県
東 京 都
神 奈 川 県
新 潟 県
富 山 県
石 川 県
福 井 県
山 梨 県
長 野 県
岐 阜 県
静 岡 県
愛 知 県
三 重 県
滋 賀 県
京 都 府
大 阪 府
兵 庫 県
奈 良 県
和 歌 山 県
鳥 取 県
島 根 県
岡 山 県
広 島 県
山 口 県
徳 島 県
香 川 県
愛 媛 県
高 知 県
福 岡 県
佐 賀 県
長 崎 県
熊 本 県
大 分 県
宮 崎 県
鹿 児 島 県
沖 縄 県
(BTI(90)) (秒/1km)
平均旅行時間
BT(90) BTI(90)
0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00
0 40 80 120 160 200
北 海 道
青 森 県
岩 手 県
宮 城 県
秋 田 県
山 形 県
福 島 県
茨 城 県
栃 木 県
群 馬 県
埼 玉 県
千 葉 県
東 京 都
神 奈 川 県
新 潟 県
富 山 県
石 川 県
福 井 県
山 梨 県
長 野 県
岐 阜 県
静 岡 県
愛 知 県
三 重 県
滋 賀 県
京 都 府
大 阪 府
兵 庫 県
奈 良 県
和 歌 山 県
鳥 取 県
島 根 県
岡 山 県
広 島 県
山 口 県
徳 島 県
香 川 県
愛 媛 県
高 知 県
福 岡 県
佐 賀 県
長 崎 県
熊 本 県
大 分 県
宮 崎 県
鹿 児 島 県
沖 縄 県
(変動係数)
(秒/1km)
平均旅行時間 変動係数図-8 平均所要時間と BT(90)の積上げグラフと BTI(90)
5. 区間別の旅行時間の変動分析
4章で抽出した区間のデータを用いて，区間延長や平 均旅行速度と旅行時間の変動との関係を分析した。
(1)抽出した区間の概要
抽出された区間は，12,932区間(方向別)であった．道 路種別別割合と沿道状況別の割合を図-11に示す．の道 路種別別にみると，直轄国道が38％，補助国道が15％，
その他が47％であった．沿道状況別にみると，DIDが 60％，その他市街地が11％，平地部が26％，山地部が 3％であった．直轄国道，DIDといった交通量の多い区間 が抽出されていると考えられる．
38%
15%
47%
直轄国道 補助国道 その他
60%
11%
26%
3%
DID
その他市街地 平地部山地部
N=12,932
図-11 道路種別別割合と沿道状況別割合(2)区間延長と旅行時間の変動との関係分析
区間延長と旅行時間の変動との関係を分析するため，
区間延長とBTI(95)，BTI(90)，変動係数の3つの指標値と の関係を，散布図にして図-12～図-14に示す．区間延長 が短いほど各指標値は大きく，区間延長が長いほど各指 標値が小さくなる傾向にあることがわかった．
1章に記載の通り，国土交通省においては，交通調査 基本区間を用いて，渋滞等交通円滑性の評価を行うこと としている．交通調査基本区間単位で時間信頼性の評価 を行う場合には，区間延長により旅行時間の変動特性が 異なることに留意する必要があることが分かった．
0 1 2 3 4 5 6
0 1000 2000 3000 4000 5000
BTI(95)
区間延長
(m)
図-12 区間延長とBTI(95)との関係
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6
北 海 道 青 森 県
岩 手 県 宮 城 県 秋 田 県
山 形 県 福 島 県 茨 城 県
栃 木 県 群 馬 県 埼 玉 県
千 葉 県 東 京 都
神 奈 川 県 新 潟 県 富 山 県
石 川 県 福 井 県 山 梨 県
長 野 県 岐 阜 県 静 岡 県
愛 知 県 三 重 県 滋 賀 県
京 都 府 大 阪 府 兵 庫 県
奈 良 県 和 歌 山 県 鳥 取 県
島 根 県 岡 山 県
広 島 県 山 口 県 徳 島 県
香 川 県 愛 媛 県 高 知 県
福 岡 県 佐 賀 県 長 崎 県
熊 本 県 大 分 県 宮 崎 県
鹿 児 島 県 沖 縄 県
(BTI(90))200904 200905 200906 200907 200908 200909 200910 200911 200912 201001 201002 201003 最大 最小 平均
0.00.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6
北 海 道
青 森 県 岩 手 県 宮 城 県
秋 田 県 山 形 県
福 島 県 茨 城 県 栃 木 県
群 馬 県 埼 玉 県 千 葉 県
東 京 都 神 奈 川 県 新 潟 県
富 山 県 石 川 県
福 井 県 山 梨 県 長 野 県
岐 阜 県 静 岡 県 愛 知 県
三 重 県 滋 賀 県
京 都 府 大 阪 府 兵 庫 県
奈 良 県 和 歌 山 県 鳥 取 県
島 根 県 岡 山 県
広 島 県 山 口 県 徳 島 県
香 川 県 愛 媛 県 高 知 県
福 岡 県 佐 賀 県
長 崎 県 熊 本 県 大 分 県
宮 崎 県 鹿 児 島 県 沖 縄 県
(変動係数)200904 200905 200906 200907 200908 200909 200910 200911 200912 201001 201002 201003 最大 最小 平均
図-9 都道府県別・月別の旅行時間の変動係数
図-10 都道府県別・月別の BTI(90)
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3
0 1000 2000 3000 4000 5000
BTI(90)
区間延長(m)
図-13 区間延長とBTI(90)との関係
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3
0 1000 2000 3000 4000 5000
区間延長(m) 変動係数
図-14 区間延長と変動係数との関係
(3)平均旅行速度と旅行時間の変動との関係分析 平均旅行速度と旅行時間の変動との関係を分析するた め，平均旅行速度とBTI(95)，BTI(90)，変動係数の3つの 指標値との関係を，散布図にして図-15～図-17に示す．
図-15，図-16より，平均旅行速度が高いほどBTI(95)，
BTI(90)が大きく，平均旅行速度が低いほどBTI(95)，
BTI(90)が小さくなる傾向にあることがわかった．
また，平均旅行速度が60km/h以上になると，区間ごと のBTI(95)，BTI(90)のばらつきが小さくなっている．一 方で，平均旅行速度30km/h以下になると，区間ごとの BTI(95)，BTI(90)のばらつきが大きくなっている．図-17 より，変動係数は， BTI(95)，BTI(90)程ではないものの，
同様の傾向であった．
0 1 2 3 4 5 6
0 20 40 60 80 100
BTI(95)
平均旅行速度
(km/h)
図-15 平均旅行速度とBTI(95)との関係
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3
0 20 40 60 80 100
BTI(90)
平均旅行速度(km/h)
図-16 平均旅行時間とBTI(90)との関係
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3
0 20 40 60 80 100
平均旅行速度(km/h) 変動係数
図-17 平均旅行速度と変動係数との関係 次に，BTI(95)を代表事例として，道路種別別の平均 旅行速度とBTI(95)との関係，沿道状況別の平均旅行速 度とBTI(95)との関係を分析した．道路種別別は，直轄 国道，補助国道，その他の3分類として図-18～図-20に，
沿道状況別は，DID，その他市街地，平地部，山地部の4 分類として図-21～図-24に整理した．
その結果，道路種別別の明らかな差はなかった．沿道 状況別では，DIDにおける区間ごとのばらつきが，他の3 分類に比べて大きい．この理由としては，DIDにおける 交通調査基本区間の区間延長が他の３分類に比べ短いこ とが一因と考えられる(各分類の平均区間延長：DID約 700m，その他市街地約850m，平地部約1000m，山地部約 1300m)．なお，道路種別別の3分類の平均区間延長には，
大きな差は見られなかった(各分類の平均区間延長：直 轄国道約900m，補助国道約900m，その他約750m)．
0 1 2 3 4 5 6
0 20 40 60 80 100
N=4911
直轄国道BTI(95)
平均旅行速度(km/h)
図-18 平均旅行速度とBTI(95)との関係(直轄国道)
0 1 2 3 4 5 6
0 20 40 60 80 100
補助国道
N=1988
BTI(95)
平均旅行速度(km/h)
図-19 平均旅行速度とBTI(95)との関係(補助国道)
0 1 2 3 4 5 6
0 20 40 60 80 100
その他
N=6033
BTI(95)
平均旅行速度(km/h)
図-20 平均旅行速度とBTI(95)との関係(その他)
0 1 2 3 4 5 6
0 20 40 60 80 100
N=7801 DID
BTI(95)
平均旅行速度(km/h)
図-21 平均旅行速度とBTI(95)との関係(DID)
0 1 2 3 4 5 6
0 20 40 60 80 100
N=1362
その他市街地BTI(95)
平均旅行速度(km/h)
図-22 平均旅行速度とBTI(95)との関係(その他市街地)
0 1 2 3 4 5 6
0 20 40 60 80 100
平地部
N=3388
BTI(95)
平均旅行速度(km/h)
図-23 平均旅行速度とBTI(95)との関係(平地部)
0 1 2 3 4 5 6
0 20 40 60 80 100
山地部
N=381
BTI(95)
平均旅行速度(km/h)
図-24 平均旅行速度とBTI(95)との関係(山地部)
6. おわりに
本稿では，一般車両のプローブデータを用いて全国の 幹線道路の時間信頼性評価を試みた．この際，時間信頼 性が評価可能な区間の抽出基準を設定した．設定した基 準に基づき抽出された交通調査基本区間を対象に，時間 信頼性指標を用いて都道府県別に交通円滑性の評価を行 った．その結果，以下のことがわかった．
①一般車両のプローブデータを用いることで，区間は限 定されるものの，時間信頼性の考え方を用いた全国の 交通円滑性評価が可能である．
②埼玉県，千葉県，東京都，神奈川県，愛知県，京都府，
大阪府及び福岡県といった都市部の府県では，平均旅 行速度が他の地域に比べて低いほか，一年を通じて時 間信頼性の変動が小さい．
③北海道や東北地域などでは，冬季(12月～2月)の BTI(90)が他の時期に比べ高くなっている．
④本研究において設定した基準を用いることで，月別の 時間信頼性評価が可能である．
さらに，抽出された交通調査基本区間のデータを用い て，区間延長や平均旅行速度とBTI(95)，BTI(90)，変動 係数との関係分析を行った．その結果，以下のことがわ かった．
①区間延長が短いほどBTI(95)，BTI(90)，変動係数は大
数は小さくなる傾向にある．
②平均旅行速度が高いほどBTI(95)，BTI(90)が大きく，
平均旅行速度が低いほどBTI(95)，BTI(90)が小さくな る傾向にある．
③平均旅行速度が60km/h以上になると，区間ごとの BTI(95)，BTI(90)のばらつきが小さくなり，平均旅行 速 度 30km/h以 下 に な る と ， 区 間 ご と の BTI(95) ， BTI(90)のばらつきが大きくなる．
④BTI(95)を代表事例として，道路種別別の平均旅行速 度とBTI(95)との関係，沿道状況別の平均旅行速度と BTI(95)との関係を分析した結果，道路種別別では明 らかな差はなく，沿道状況別ではDIDにおける区間ご とのばらつきが，他の3分類に比べて大きい．
今後，本研究成果の実務における活用を考えた場合，
下記の課題があると考えている．
1) 交通調査基本区間を用いて，時間信頼性の評価を行 う場合，区間延長により旅行時間の変動特性が異なる ことを踏まえた，評価方法の確立が必要である．
2)時間信頼性の定義に従い，交通調査基本区間単位では なく，経路単位やOD単位での評価を行う必要がある．
3)平均旅行速度と， BTI(95)，BTI(90)，変動係数など旅
行時間変動を表す指標との関係の明確化．
特に，経路の延長及び平均旅行速度と， BTI(95)，
BTI(90)，変動係数など旅行時間変動を表す指標との関 係を明らかにすることができれば，旅行時間変動の変化 を予測することができる可能性があり，今後も引き続き 分析を進めていく予定である．
【参考文献】
