鉄道利用者の車両選択行動に関する考察

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卒業研究論文

鉄道利用者の車両選択行動に関する考察

10D8103015B 大木恵理

中央大学理工学部情報工学科田口研究室

2014 年 3 月

(2)

i

あらまし

本研究では，鉄道利用者の鉄道利用行動に対し，車両選択の分析を行う．まず，大都市交通センサスのアンケートデータを用いて，路線ごとに鉄道利用者の鉄道利用行動を把握する．次に，利用者の乗車行動と目的地から，車両選択モデルを構築する．このモデルから，車両による乗車率の違いを考察する．

キーワード：大都市交通センサス，車両選択

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ii

第 1 章はじめに

東京首都圏において，電車を通勤・通学に利用する人は一日 800 万人にのぼる．このように朝の通勤・通学時間帯において，鉄道の混雑は避けて通れないものである．少しでも混雑を避けるために，混雑のピークを避けて早めの電車に乗ることや，始発電車に並んで待つという方法がある．また，混雑している車両を避けて乗車するということも，電車での通勤・通学を快適に過ごすための一つの方法ではないだろうか．

他路線への乗り換え口や，主要な駅の出入口に近い車両は一般的に混雑が予想される．

一部の車両に乗客が集中することで，遅延の原因となることもある．時間帯や駅，電車の種別によっても各車両の混雑具合は変わってくるだろう．同じ電車でも，このような要因によって各車両の混雑具合にばらつきが出るのではないかと推測される．

本研究では，朝の通勤・通学時間帯において，乗降駅，目的地などに着目し，車両選択モデルを構築する．はじめに実際の路線を用いて乗降者数を推定する．つぎに，鉄道利用者の出発地と目的地等に応じて乗車車両を決定し，車両ごとの乗車数を推定する．さらに，

車両ごとの乗車率を算出し，考察する．

(5)

2

1 2 3 4 5 6 7 8

1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5

利用券種

1 1 1 1 1 1 1

1 2 2 2 2 2

9 0 3 4 5 6 7

6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2

利用券種

1 1 1

2 2 3 3 4 4 4 4 4

8 9 0 1 2 3 4 5 6

3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0

利用券種

1 1 1 1 1 1 1 1 5

２回目の鉄道利用状況鉄道利用経路

5 5 4 4

帰宅経路列

車種別

降車時刻 5

降車駅 4

4 混雑具合乗

車駅

降車駅

列車種別

目的地区分降車時刻

4 5

降車駅

5 5 4

集計対象

拡大率３回目以降の鉄道利用状況（帰宅）

9 2 4

乗車乗駅

車駅

降車駅

乗車時刻

5

第２経路乗車駅

降車駅

列車種別

4 列車種別

5 年齢

１回目の鉄道利用状況１回目の鉄道利用状況

4 乗

車駅

降車駅

列車種別

5

5 5

ＩＤ番号

事業者整理番号

調査票番号

性別

列車種別

混雑具合第１経路乗

車時刻

利用経路数

乗車駅

降車駅鉄道利用経路移

動目的

出発地定期券保有状況

バス定期券保有

出発時刻

区分

ゾーンコード居

住地ゾーンコード

鉄道駅まで利用交通手段

合計所要時間鉄道定期券

定期券保有定期利用券種類

定期券購入駅１枚目

１回目の鉄道利用状況

2 4 2

8 2 8 2

移動目的出発地区分

4 5

第１経路

２回目の鉄道利用状況鉄道利用経路

第10経路鉄道利用経路

鉄道利用経路

3 ２

枚目

2 乗車駅

5

4 3

利用経路数

5

第２経路

4

到着時刻

目的地

乗車時刻

第10経路

降車時刻

鉄道駅から利用交通手段

合計所要時間

5

4

混雑具合

3

区分

5 5

ゾーンコード 5

5 9

第 2 章使用するデータの概要

2.1 大都市交通センサス

大都市交通センサスは，首都圏，中京圏，近畿圏の三大都市圏において，鉄道・バス等の大量公共輸送機関の利用者に対するアンケート調査や駅・停留所の乗降状況等の調査を行い，利用実態を把握し，三大都市圏における公共交通施策の検討に資する基礎資料を提供することを目的として，昭和 35 年以来 5 年ごとに国土交通省が実施しているものである．

本研究では，平成 17 年に行った第 10 回調査データを用いる．

収録されている主なデータには，鉄道定期券・普通券等利用者調査，バス・路面電車定期券等利用者調査のほか，鉄道に関するものでは，鉄道 OD 調査，鉄道輸送サービス実態調査，鉄道ターミナル乗り換え施設実態調査がある．

本研究では，通勤・通学時間帯を対象として乗車数の推定を行うため，この中より鉄道定期券・普通券等利用者調査のデータを使用する．

鉄道定期券・普通券等利用者調査の調査期間は，平成 17 年 11 月 16 日から 17 日である．

全体でおよそ 800 万人にのぼる鉄道定期券利用者のうち，約 14 万人がサンプルとして選ばれている．この調査のデータレイアウトは図 2.1 のようになっている．

図 2.1 鉄道定期券・普通券等利用者調査データレイアウト

(6)

3 本研究では，大都市交通センサスの鉄道定期券・普通券利用者調査より，表 2.1 の項目を使用する．

表 2.1 使用するデータ項目

1 回目の鉄道利用状況

乗車時刻利用経路数

各経路に対して乗車駅降車駅降車時刻

拡大率

本研究では朝の通勤，通学時間帯を対象とするので，最大 3 回ある鉄道利用状況の中から 1 回目のデータのみを使用する．

乗車時刻は，鉄道利用者が最初に鉄道を利用する際に乗車する時刻である．降車時刻は，

鉄道利用者が最後に鉄道を利用する際に降車する時刻である．

利用経路数とは，路線を経由した数のことであり，最大で 10 経路である．経路に対する乗車駅や降車駅は，その経路で乗車した駅，降車した駅のことであり，複数経路がある場合は，途中の駅で乗り換えたということを意味する．

拡大率とは，各データが，何人分を代表するかを示す数である．

2.2 私鉄時刻表

鉄道利用者が乗車する電車を決定するために，本研究では電子時刻表を使用する．使用する時刻表は，2010 年の私鉄時刻表である．その中から，平日のみ，各駅の発車時刻，到着時刻を使用する．

対象とする路線は，京王線，京王相模原線である．路線についての概要は第 3 章で述べる．

2.3 本研究で使用する項目

本研究では表 2.1 に示す項目を経路決定モデル[1]にあてはめ，加工したデータを用いる．

このとき，大都市交通センサスはアンケート形式の調査であるため，アンケートに記入す

る際に「分」単位で正確に記入せず，0 分，5 分，10 分といった 5 分刻み，あるいは 10 分

刻みで表現する人が多い．そこで，全利用者データの乗車時刻を前後 4 分ずつに均等に振

り分ける作業を行い．乗車時刻を平均化することで，アンケート形式による時刻の偏りを

軽減したデータを作成した．つまり， 1 つの利用者データから 9 つの利用者データを作成す

(7)

4 る．その際，拡大率を 9 分の 1 にすることで総人数を変えずに乗車時刻のみを平均化することができる．この利用者データを経路決定モデルで使用するネットワークにあてはめ，

最短経路問題をダイクストラ法で解くという利用電車割り当てアルゴリズムを適用したデ

ータを使用することで，乗り換えで使用する駅での乗車時刻と降車時刻も再現することが

できる[4]．

(8)

5

第 3 章乗降者数の推定

本章では，対象とする路線について，各電車，各駅ごとの乗降者数，駅間人数を調査し，

どの時間帯に主にどの駅が利用されているかを推定する．

3.1 対象路線と概要

本研究では京王電鉄の京王線と，京王相模原線を対象とする．図 3.1 に路線図と上り方面の方向を示す．

図 3.1 京王線・京王相模原線[6]

京王線

京王相模原線

(9)

6 3.1.1 京王線

京王線は，八王子と新宿を結ぶ全長 37.9km の路線である．京王新線と呼ばれる初台駅と幡ヶ谷駅を除いて，全駅数は 32 駅であり，上り方面（京王八王子駅から新宿方面）での一日の利用者数合計（定期券・普通券ともに含む）は約 62 万人である．定期券利用者に限ると，上り合計では約 37 万 6000 人である．

沿線の自治体は，新宿区，世田谷区，調布市，府中市，多摩市（聖蹟桜ヶ丘駅）日野市，

八王子市と西東京方面に広がっており，多摩ニュータウン地域の住宅街が中心である．

表 3.1 に主要駅とその特徴について記載する．

表 3.1 京王線の主要駅と特徴

主要駅特徴

新宿駅多数の乗り換え路線（JR,小田急線，西武線，地下鉄）

明大前駅京王井の頭線との接続駅調布駅京王相模原線との接続駅分倍河原駅 JR 南武線との乗換駅

高幡不動駅動物園線との接続駅，多摩都市モノレールへの乗換駅京王八王子駅 JR 線との乗換駅

3.1.2 京王相模原線

京王相模原線は，東京都調布市調布駅から神奈川県相模原市の橋本駅を結ぶ，全長

22.6km の路線である．全駅数は 12 駅であり，上り方面（橋本から調布方面）での一日の

利用者数（定期券・普通券ともに含む）は約 15 万人である．定期券利用者に限ると，上り合計では約 9 万 7000 人である．

沿線の自治体は，調布市，神奈川県川崎市，稲城市，多摩市，八王子市，神奈川県相模原市と，京王線の路線の中では唯一神奈川県を通る路線である．

表 3.2 に主要駅とその特徴について記載する．

表 3.2 京王相模原線の主要駅と特徴

主要駅特徴

調布駅京王線との接続駅京王稲田堤駅 JR 南武線との乗換駅京王永山駅小田急線との乗換駅

京王多摩センター駅小田急線，多摩都市モノレールとの乗換駅多摩ニュータウンの中心地

橋本駅 JR 横浜線，相模線との乗換駅

(10)

7 3.2 乗車する電車の決定

各乗客が乗車する電車を以下のように決定する．

2.3 節で示したデータの京王線・京王相模原線の利用データを取り出し，かつ上り方面を対象とする．

1. 乗車駅が京王線・京王相模原線であれば，乗車駅，乗車時刻とその経路で降車した駅を読み込む，そうでなければ次の経路へ進む

2. センサスの回答乗車時刻と，時刻表を照らし合わせ，回答された乗車時刻より遅くて，

かつ最も近い時刻表の電車に乗車する．

3. 乗車した時刻の電車の乗車駅と降車駅，またその間の駅間に，拡大率をかけた人数を算出する．

3.3 各駅間での推定結果

図 3.2 に乗車率の数値と混雑の状態の目安を示す[7]．定員を 1480 人とすると，100%は定員乗車，すなわち 1480 人，150%は 2220 人，180%は 2664 人， 200%は 2960 人， 250%

は 3700 人となる．

図 3.2 混雑率の目安[7]

(11)

8 3.3.1 京王線

図 3.3 に新宿駅における到着時刻の時間帯別の電車一本あたりの平均降車人数を表す．

図 3.3 新宿駅着の時間帯別平均降車人数

主な降車ピークの時間帯は 8 時 00 分から 8 時 40 分の間であり，8 時台に新宿駅に到着する電車の降車人数が多く，混雑が予想される．

次に，新宿駅に 8 時 20 分に到着する電車と，9 時 18 分に到着の 2 本の電車の結果を．

結果を図 3.4～図 3.5 に示す．

0 500 1000 1500 2000 2500

7:00~7:20 7:21~7:40 7:41~8:00 8:01~8:20 8:21~8:40 8:41~9:00 9:00~9:20

人数

[

人

]

時間帯乗車率

100％(1480

人)

乗車率

150％(2220

人)

(12)

9 図 3.4 7 時 1 分高幡不動始発 8 時 20 分新宿駅到着の推定結果

8 時 20 分に新宿駅に到着する電車は，高幡不動駅を始発駅としているので，高幡不動駅からの人数推移を図 3.4 に示す．またこの電車の種別は各駅停車である．乗車人数が特に多いのは，3.1 節であげた主要駅のほかに武蔵野台駅があげられる．降車人数が多いところでは，乗換路線のある駅が主にあげられる．つつじヶ丘駅で降車する人がいるのは優等列車への乗り換えのためであると考えられる．降車する人が多い新宿駅を目的地としている人が大多数であるが，そのほかでも乗換のためにほかの駅を目的地としている利用客が見られる．

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000

高幡不動百草園聖蹟桜ヶ丘中河原分倍河原府中東府中多摩霊園武蔵野台飛田給西調布調布布田国領柴崎つつじヶ丘仙川千歳烏山芦花公園八幡山上北沢桜上水下高井戸明大前代田橋笹塚新宿

人数

[

人

]

乗車降車駅間

(13)

10 図 3.5 7 時 54 分北野駅始発 9 時 18 分新宿駅到着の推定結果

9 時 18 分に新宿駅に到着する電車は，北野駅を始発駅としているので，北野駅からの人数推移を図 3.5 に示す．図 3.4 に比べ，調布駅での乗車人数が多くなっている．降車する人が多い新宿駅を目的地としている人が大多数であるが，調布駅～新宿駅間の途中駅でも降車する人がおり，図 3.4 に比べ途中駅まで乗車する人が見られる．

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000

北野長沼平山城址公園南平高幡不動百草園聖蹟桜ヶ丘中河原分倍河原府中東府中多摩霊園武蔵野台飛田給西調布調布布田国領柴崎つつじヶ丘仙川千歳烏山芦花公園八幡山上北沢桜上水下高井戸明大前代田橋笹塚新宿

人数

[

人

]

乗車降車駅間

(14)

11 3.3.2 京王相模原線

図 3.6 に調布駅における到着時刻の時間帯別の電車一本あたりの平均降車人数を表す．

図 3.6 調布駅着の時間帯別平均降車人数

平均降車人数が多いのは 7 時 20 分から 7 時 40 分の間の電車と，8 時 21 分から 8 時 40 分の間の電車である．

京王相模原線では，この二つの時間帯において電車を取り出し乗車数を推定した．7 時 3 分橋本発， 7 時 33 分調布着の電車と， 8 時 3 分橋本発，8 時 36 分調布着の 2 本の電車について推定した結果をそれぞれ図 3.7～図 3.8 に示す．

0 500 1000 1500 2000 2500 3000

7:00~7:20 7:21~7:40 7:41~8:00 8:01~8:20 8:21~8:40 8:41~9:00

人数

[

人

]

時間帯乗車率

100%(1480

人)

乗車率

150%(2220

人)

(15)

12 図 3.7 7 時 00 分橋本発 7 時 33 分調布着の推定結果

図 3.8 8 時 03 分橋本発 8 時 36 分調布着の推定結果 0

500 1000 1500 2000 2500 3000 3500

人数

[

人

]

乗車降車駅間

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500

人数

[

人

]

乗車降車駅間

(16)

13 図 3.7 では表 3.2 に示す主要駅の乗車人数が多い．主要各駅での乗換路線沿線の利用者が乗車していると考えられる．また調布駅以外で降車する人数は少ないことから，各駅で乗車した人たちは，ほとんどが調布駅を相模原線における目的地としていることがわかる．

図 3.8 では，図 3.7 と同様に主要駅での乗車人数は多いが，図 3.7 と比べて，橋本駅での乗車人数が多く，京王多摩センター駅と京王永山駅での降車人数が多くなっている．これは， 7 時台と比べて時間帯が遅く，乗り換えで利用する人や近隣の企業に勤める人の出勤時間に重なるためではないかと考えられる．

また，どの時間帯でも共通することは，調布駅へ向けて駅間の人数が減ることはなく，

通勤・通学時間帯の京王相模原線利用者のほとんどが調布以東の新宿方面，または八王子

方面を目的地にしていると考えられる．また利用者はどちらも約 2500 人から約 2800 人と

同程度であるが，参考に調布駅到着時点で 2500 人の利用者がいるとしたとき，1 車両での

定員を 1480 人とすると，乗車率は約 170%である．これは折りたたんで無理をすれば新聞

を読める程度の混雑である．

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14

第 4 章車両選択分析

本章では，通勤・通学時間帯の鉄道利用者が，ある電車に乗車したときの乗車した車両について推定を行う．この推定には，大都市交通センサスに記載のある利用者の通勤・通学行動を追跡し，各電車について車両の利用状況を再現する必要がある．具体的には， 3 章で得られたデータをもとに，目的地に応じて車両に人数を振り分ける．出口が多数ある主要な駅については，利用者の次の経路でどの路線を利用するかにも着目し，利用状況に応じた車両への振り分けを行う．

4.1 利用者の乗車車両選択行動

利用者は，降車駅のホームや階段がどこにあるかを知っており，降りるときにそこに近くなるように乗車車両を選ぶと仮定する．通勤，通学を目的とした乗客に多く見られる行動である．

対象路線の各駅の，乗り換え口・出口に近い車両を表 4.1，表 4.2 に示す[3]．また，京王

電鉄の路線図に乗り換え路線の記載がある駅に◎を記載した．

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15 表 4.1 京王線各駅の出口位置

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 乗換

京王線新宿 ● ● ● ● ● ● ◎

笹塚 ● ●

代田橋 ●

明大前 ● ● ● ● ◎

下高井戸 ● ● ◎

桜上水 ● ●

上北沢 ● ●

八幡山 ● ●

芦花公園 ●

千歳烏山 ● ●

仙川 ● ●

つつじヶ丘 ● ●

柴崎 ●

国領 ● ●

布田 ● ●

調布 ● ● ● ● ◎

西調布 ●

飛田給 ● ● ●

武蔵野台 ●

多摩霊園 ●

東府中 ●

府中 ● ●

分倍河原 ● ● ◎

中河原 ● ●

聖蹟桜ヶ丘 ● ● ●

百草園 ●

高幡不動 ● ● ◎

南平 ●

平山城址公園 ● ●

長沼 ● ●

北野 ● ● ◎

京王八王子 ● ● ●

出口位置の数 3 5 7 8 7 12 11 6 2 5

(19)

16 表 4.2 京王相模原線各駅の出口位置

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 乗換

調布 ● ● ● ● ◎

京王多摩川（○） (○) ●

京王稲田堤 ● ● ◎

京王よみうりランド ●

稲城 ●

若葉台 ● ●

京王永山 ● ● ◎

京王多摩センター ● ● ◎

京王堀之内 ● ●

南大沢 ● ●

多摩境 ● ●

橋本 ● ● ◎

出口位置の数 1 1 2 5 4 2 4 2 1 1

表 4.2 の京王多摩川駅について， 4 号車と 6 号車に近い出口は競輪開催時の臨時口であり，

通勤通学の時間帯では使用されないため，本研究では対象としない．

4.2 車両選択モデル

本研究では，車両を 10 両編成とし，一車両の長さを 20m とする．一車両の定員は，先頭車・最後部車両で 141 人，中間車両で 152 人とし，車両合計での乗車定員を 1480 人とする．これは現在使われている京王 9000 系を参考に仮定している[2]．

ここでは 1 号車，2 号車・・・10 号車の表記を「車両番号」と表す．

車両選択モデルの目的は，利用者が乗車する車両を決定することである．そこで乗車する際の利用者の行動について以下のように考える．

1. 乗車駅のホームに現れる．

ホームに現れたとき，その駅で現れたホームの階段またはエスカレーターに最も近い車両が存在する．これを出現車両とし，このときの車両番号を appear_car とする．

乗車駅に複数の階段またはエスカレーターが存在する場合，現れる位置はその中でラ

ンダムとする．

(20)

17 2. 目的車両の決定

目的車両の決定は，2 通りの方法を考える．

① 降車駅に関係なく， 1 号車から 10 号車までの間でランダムに決定し，このときの車両番号を decision_car とする．これは， “平均化”が行われた状態に対応し，②の参照とするよう考えたものである．

② 降車駅に応じて，その駅の出口，または乗り換え口に近い車両を目的車両とし，

このときの車両番号を decision_car とする．降車駅に複数の階段またはエスカレーターが存在する場合，現れる位置はその中でランダムとする．これは，小規模の駅では乗り換え路線が少なく，または存在しない場合がほとんどであり，

乗換で利用する階段またはエスカレーターと，改札へ向かう階段またはエスカレーターに近い車両が同じである場合が多いからである．ただし，新宿駅については，ランダムに目的車両を選ぶ他に，次の路線の経路に応じた目的車両の決定も行う．JR 線に関しては，7 号車か 9 号車のどちらかに限定し，2 つのうちどちらかをランダムに決定する．

表 4.3 新宿駅乗り換え路線別車両番号

丸ノ内線 10

小田急小田原線ランダム都営大江戸線ランダム

都営新宿線 1

西武新宿線 10

JR 中央本線

7,9 JR 総武線各停

JR 山手線

JR 埼京線

JR 湘南新宿ライン

3. 出現車両から目的車両までの移動

目的車両を決定した後，出現車両から目的車両までの移動距離を調べる．一車両の長さは 20m であるので，このとき，目的車両までの移動距離 d1 は以下のように表わされる．

𝑑1 = |𝑎𝑝𝑝𝑒𝑎𝑟_𝑐𝑎𝑟 − 𝑑𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛_𝑐𝑎𝑟| × 20 (4.1)

4. 乗車する車両の決定

ホームに現れた時刻から，乗車する電車が発車するまでに徒歩で移動を行う．移動

速度 WALK_SP とし，50m/分とする[5]．出現する時間は，3 章で述べた割り振った大

(21)

18 都市交通センサスの回答時刻とする．この時刻を census_time とし，乗車する電車の発車時刻を geton_time とする．実際に移動した距離 d2 は以下のように表わされる

𝑑2 = (𝑔𝑒𝑡𝑜𝑛_𝑡𝑖𝑚𝑒 − 𝑐𝑒𝑛𝑠𝑢𝑠_𝑡𝑖𝑚𝑒) × 𝑊𝐴𝐿𝐾_𝑆𝑃 (4.2) このとき，移動した距離に応じて乗車する車両 geton_car を決定する．

i. 𝑑1 ≤ 𝑑2の場合

乗車する車両は目的車両 decision_car となる．

𝑔𝑒𝑡𝑜𝑛_𝑐𝑎𝑟 = 𝑑𝑒𝑐𝑖𝑒𝑖𝑜𝑛_𝑐𝑎𝑟 (4.3)

ii. 𝑑1 > 𝑑2の場合

乗車する車両は，d2 だけ移動し，発車時刻がきたときに最も近い車両である．

𝑔𝑒𝑡𝑜𝑛_𝑐𝑎𝑟 = 𝑎𝑝𝑝𝑒𝑎𝑟_𝑐𝑎𝑟 ± {⌊𝑑2/20⌋ + 1} (4.4)

4.3 車両選択モデルによる分析結果

本節では，図 3.1 に示す京王線上り方面，京王相模原線上り方面において，4.2 節で述べた車両選択モデルを適用する．4.2 節，2．目的車両の決定で述べた 2 通りの方法を比較して考察を行う．

7 時台，8 時台，9 時台に，各路線の起点駅（京王線であれば新宿駅，京王相模原線であれば調布駅）にその時間帯に到着する電車について，電車一本あたりの平均乗車率で考察を行う．乗車率は 4.2 節で述べた定員数を用い，その駅を発車するときに乗車している人数で算出した．

乗車率 [%] = 乗車人数 [ 人 ]

1 車両の定員数 [ 人 ] × 100

4.3.1 各車両での乗車率

4.2 節の 2．目的車両の決定において，②の場合，車両による偏りが非常に大きく出てお

り，現実的な乗車率の値とならなかったため，①のように降車駅の要因を受けないように目的車両を決定した場合と比較をしながら考察を行う．

初めに，京王線について考察する．図 4.1 ，図 4.2 は，7 時台，8 時台，9 時台の時間

帯全てを対象として，代表的な駅での電車 1 本ごとの，車両の平均乗車率を算出したも

のである．

(22)

19 図 4.1 全時間帯における各車両の乗車率のばらつき①(京王線)

図 4.2 全時間帯における各車両の乗車率のばらつき②(京王線)

図 4.1 より，目的車両をランダムに決定したとき，調布駅では 4 号車～6 号車に集中することがわかり，明大前駅や笹塚駅，新宿駅では 5 号車から 9 号車の間に集中している．またどの駅においても， 1， 2 号車，10 号車など端の車両はあまり乗車率が高くならない傾向

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200

1

号車

2

号車

3

号車

4

号車

5

号車

6

号車

7

号車

8

号車

9

号車

10

号車

乗車率

[% ]

京王八王子駅北野駅高幡不動駅分倍河原駅調布駅明大前笹塚駅新宿駅

0 50 100 150 200 250 300 350 400

1

号車

2

号車

3

号車

4

号車

5

号車

6

号車

7

号車

8

号車

9

号車

10

号車

乗車率

[% ]

京王八王子駅北野駅高幡不動駅分倍河原駅調布駅明大前駅笹塚駅新宿駅

(23)

20 がある．表 4.1 より 6 号車，7 号車に近い出口位置はそれぞれ 12，11 と他の車両の数より多い．平均化のためにランダムに車両を選んでいるが，ホームに出現する場所の偏りによって，ランダムに選んだ車両に行きつけず，偏りが生じている．

図 4.2 より降車駅に応じて目的車両決定したとき，調布駅では主に 4 号車，6 号車，7 号車，9 号車が突出しているが，その後新宿駅へ向かうにつれて，7 号車，9 号車への偏りが大きくなっている．7 号車の乗車率が高くなっていく原因として，表 4.1 より，乗換路線のある主要駅では 7 号車に近いところに多く出口が存在していることが考えられる．また，

2，3 号車は目的車両としてあまり選ばれていない傾向がわかる．

図 4.1，図 4.2 から，7 号車が最も乗車率が高くなりやすく，1，2 号車や 10 号車など，

端の車両は乗車率が高くなりにくいことがわかる．

次に，時間帯別での各車両の偏りについて考察する．図 4.3～図 4.8 に結果を示す．

図 4.3 7 時台新宿到着の電車における各車両の乗車率のばらつき① 0

20 40 60 80 100 120 140 160

1

号車

2

号車

3

号車

4

号車

5

号車

6

号車

7

号車

8

号車

9

号車

10

号車

乗車率

[% ]

(24)

21 図 4.4 7 時台新宿到着の電車における各車両の乗車率のばらつき②

図 4.5 8 時台新宿到着の電車における各車両の乗車率のばらつき① 0

50 100 150 200 250 300 350

1

号車

2

号車

3

号車

4

号車

5

号車

6

号車

7

号車

8

号車

9

号車

10

号車

乗車率

[% ]

0 50 100 150 200 250

1

号車

2

号車

3

号車

4

号車

5

号車

6

号車

7

号車

8

号車

9

号車

10

号車

乗車率

[% ]

(25)

22 図 4.6 8 時台新宿到着の電車における各車両の乗車率のばらつき②

図 4.7 9 時台新宿到着の電車における各車両の乗車率のばらつき① 0

50 100 150 200 250 300 350 400 450

1

号車

2

号車

3

号車

4

号車

5

号車

6

号車

7

号車

8

号車

9

号車

10

号車

乗車率

[% ]

0 20 40 60 80 100 120 140 160

(26)

23 図 4.8 9 時台新宿到着の電車における各車両の乗車率のばらつき②

7 時台に新宿駅に到着する電車では，ランダムに目的車両を決定したとき，調布駅では 4 号車～6 号車，新宿駅到着時点では 5 号車と 7 号車に偏る傾向があり，降車駅に応じて目的車両を決定したとき，7 号車と 9 号車への偏りが他の時間帯より顕著に表れている．どちらの場合も，7 号車の乗車率が高くなりやすいことが共通点である．

8 時台に新宿駅に到着する電車では，高幡不動駅までは車両によって大きく偏る傾向というのは見られないが，分倍河原駅では各車両により少し偏りが見られ，その偏りは調布駅で大きくなる．②の場合，調布駅では 4，6，7，9 号車への偏りがみられる．調布までのみ向かう利用者であれば，これら 4 つの車両以外であれば混雑しにくいのでないかと考えられる．その後 7 号車と 9 号車への偏りが，新宿駅へ近い明大前駅や笹塚駅では突出している．

9 時台に新宿駅に到着する電車では，7 時台や 8 時台ほどの，車両による大きな偏りはないが，それでも，7 時台，8 時台と同様 7 号車の乗車率は高くなる傾向が見られる．②の場合，調布駅では 4，6，7，9 号車の偏りが突出している．①と合わせて見ると，調布駅では 4 号車から 7 号車へ集中しやすいと考えられる．

次に，京王相模原線について考察する．図 4.9，図 4.10 は，図 4.1，図 4.2 と同様に全時間帯における，代表的な駅での電車 1 本ごとの，車両の平均乗車率を算出したものである．

0 50 100 150 200 250 300

1

号車

2

号車

3

号車

4

号車

5

号車

6

号車

7

号車

8

号車

9

号車

10

号車

乗車率

[% ]

(27)

24 図 4.9 全時間帯における各車両の乗車率のばらつき(京王相模原線)①

図 4.10 全時間帯における各車両の乗車率のばらつき(京王線相模原線)②

図 4.9，図 4.10 より，調布駅へ到着するまでには，5 号車，8 号車への偏りが主に見られ

る． 3 章で述べたとおり，調布駅へ向かう利用者が他の駅に比べ多いこと，そして調布駅の出口に近い車両番号が同じであることから，その二つの特徴が顕著に表れた結果となった．

また南大沢駅ではその中でも特に 5 号車に集中していることがわかる．①の場合， 1 号車～

0 20 40 60 80 100 120 140 160

1

号車

2

号車

3

号車

4

号車

5

号車

6

号車

7

号車

8

号車

9

号車

10

号車

乗車率

[% ]

橋本駅

南大沢駅

京王多摩センター駅京王永山駅

京王稲田堤駅調布駅

0 50 100 150 200 250

1

号車

2

号車

3

号車

4

号車

5

号車

6

号車

7

号車

8

号車

9

号車

10

号車

乗車率

[% ]

橋本駅

南大沢駅

(28)

25 4 号車は他の車両より集中しにくいことがわかる．②の場合と合わせると，1 号車と 2 号車には集中しにくいのではないかと考えられる．

次に，時間帯別での各車両の偏りについて考察する．図 4.11～図 4.14 に結果を示す．

図 4.11 7 時台調布到着の電車における各車両の乗車率のばらつき①

0 20 40 60 80 100 120 140 160

1

号車

2

号車

3

号車

4

号車

5

号車

6

号車

7

号車

8

号車

9

号車

10

号車

乗車率

[% ]

橋本駅

南大沢駅

(29)

26 図 4.12 7 時台調布到着の電車における各車両の乗車率のばらつき②

図 4.13 8 時台調布到着の電車における各車両の乗車率のばらつき①

0 50 100 150 200 250 300

1

号車

2

号車

3

号車

4

号車

5

号車

6

号車

7

号車

8

号車

9

号車

10

号車

乗車率

[% ]

橋本駅南大沢駅

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180

1

号車

2

号車

3

号車

4

号車

5

号車

6

号車

7

号車

8

号車

9

号車

10

号車

乗車率

[% ]

橋本駅

南大沢駅

(30)

27 図 4.14 8 時台調布到着の電車における各車両の乗車率のばらつき②

7 時台に調布駅に到着する電車では，3 章で見たようにほとんどの乗客が調布駅へ向かうこともあり，始発駅の橋本駅からすでに車両ごとに偏りが生じる傾向が見られる．

8 時台に調布駅に到着する電車では，乗車率の値も 7 時台に到着する電車より上昇しておいる．南大沢駅では 5 号車に最も偏っているが，京王多摩センター駅ではその偏りが少し解消されている．

4.3.2 各駅での乗車率

各駅で，その駅を出発するときの各車両の乗車率の推移を時間帯別に考察する．グラフが平行に近いほど偏りがあまりないということである，

まず京王線の，新宿駅到着の電車を基準に考察する．

0 50 100 150 200 250 300 350

1

号車

2

号車

3

号車

4

号車

5

号車

6

号車

7

号車

8

号車

9

号車

10

号車

乗車率

[% ]

橋本駅

南大沢駅

(31)

28 図 4.15 新宿 7 時台到着電車の乗車率の推移①

図 4.16 新宿 7 時台到着電車の乗車率の推移②

0 20 40 60 80 100 120 140 160

乗車率

[% ]

1号車 2号車 3号車 4号車 5号車

6号車 7号車 8号車 9号車 10号車

0 50 100 150 200 250 300 350

乗車率

[% ]

1

号車

2

号車

3

号車

4

号車

5

号車

6号車 7号車 8号車 9号車 10号車

(32)

29 図 4.17 新宿 8 時台到着電車の乗車率の推移①

図 4.18 新宿 8 時台到着電車の乗車率の推移②

0 50 100 150 200 250

1

号車

2

号車

3

号車

4

号車

5

号車

6

号車

7

号車

8

号車

9

号車

10

号車

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450

乗車率

[% ]

1号車 2号車 3号車 4号車 5号車

6号車 7号車 8号車 9号車 10号車

(33)

30 図 4.19 新宿 9 時台到着電車の乗車率の推移①

図 4.20 新宿 9 時台到着電車の乗車率の推移②

7 時台新宿駅到着の電車では，分倍河原駅より車両による偏りが生じ始め，終着駅の新宿駅に向けて 7 号車と 9 号車が他の車両と比べ，差が開いている様子が見られる．また始発

0 20 40 60 80 100 120 140 160

1号車 2号車 3号車 4号車 5号車

6号車 7号車 8号車 9号車 10号車

0 50 100 150 200 250 300

乗車率

[% ]

1

号車

2

号車

3

号車

4

号車

5

号車

6号車 7号車 8号車 9号車 10号車

(34)

31 駅の京王八王子駅からその傾向が変わらず常に同じ車両に偏っている．①の場合も②の場合も，5，7，9 号車は乗車率が高くなりやすいと考えられる．

8 時台新宿駅到着の電車では，6 号車について，調布駅がピークとなる．9 号車は調布駅から乗車率が高くなり始めている．全ての駅を通して， 1 号車～3 号車， 10 号車は大きな変化が見られなかった．

9 時台新宿駅到着の電車では， 7 号車は上の 2 つの時間帯と変わらずどの駅でも目的車両として選ばれる傾向があるように見られる．また新宿駅へ向かうにつれて混雑しやすい傾向が見られる．調布駅から各車両の推移をみると，乗車率が高い車両とそうでない車両と二分化していることがわかる．

次に京王相模原線について考察する．図 4.21～図 4.24 に結果を示す．

図 4.21 調布 7 時台到着電車の乗車率の推移①

0 20 40 60 80 100 120 140 160

橋本駅南大沢駅京王多摩センター駅京王永山駅京王稲田堤駅調布駅

混雑率

[% ]

1

号車

2

号車

3

号車

4

号車

5

号車

6号車 7号車 8号車 9号車 10号車

(35)

32 図 4.22 調布 7 時台到着電車の乗車率の推移②

図 4.23 調布 8 時台到着電車の乗車率の推移①

0 50 100 150 200 250 300

乗車率

[% ]

1号車 2号車 3号車 4号車 5号車

6号車 7号車 8号車 9号車 10号車

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180

乗車率

[% ]

1

号車

2

号車

3

号車

4

号車

5

号車

6

号車

7

号車

8

号車

9

号車

10

号車

(36)

33 図 4.24 調布 8 時台到着電車の乗車率の推移②

7 時台調布駅到着の電車では，①の場合は，5 号車や 8 号車など集中しやすい車両はあるが，どの車両も大きな推移変化は見られなかった．②の場合では， 3 号車から 5 号車，8 号車は調布駅へ向けて乗車率が高くなっている．一方で，他の車両については一定の乗車率で推移しており，この 4 車両ではあまり大きな変化は見られなかった．

8 時台調布駅到着の電車では，一見 7 時台のものと同じ推移に見えるが，南大沢駅では 5 号車が最も乗車率が高くなっており，その後一度下降している．しかし 3 号車は調布駅に向け上昇する一方である．

4.3.3 まとめ

 京王線

どの時間帯でも 7 号車と 9 号車に利用者が集中しやすく，特に新宿駅到着時点で 7 号車に集中する傾向が見られるので，新宿駅まで乗車するときはこの車両は避けた方が良いといえる．また新宿駅まで乗車するとき， 1号車や 2号車は利用者が集中しにくい傾向にあり，

他の車両と比べると乗車しやすいのではないかと考えられる． 8 時台や 9 時台では，調布駅まで乗車するのであれば， 6 号車は調布駅が最もピークになりやすいので避けた方が良いと考えられる．この時間帯で調布駅において 6 号車に集中するのは，図 3.5 のように，出勤にはやや遅い時刻であり，郊外よりも都心に近い調布駅～新宿駅間で乗降する人が目立っ

0 50 100 150 200 250 300 350

乗車率

[% ]

1

号車

2

号車

3

号車

4

号車

5

号車

6

号車

7

号車

8

号車

9

号車

10

号車

(37)

34 ているからではないか．また，乗換路線のある主要駅では 3 号車から 8 号車の間に出口，

乗換口が集中しており，ホームに現れてから目的車両までの到達がしやすいことが，車両ごとに偏ってしまう原因なのではないかと考えられる．

 京王相模原線

調布駅へ向かう利用者が他の駅に比べ多いため，3 号車～5 号車，8 号車への偏りが見られる．一方で，8 時台調布駅到着の電車では，多摩センター駅まで向かうのであれば，6 号車を避けた方が良いことがわかった．1 号車や 10 号車にはあまり利用者が集中しにくいと考えられるため，乗車しやすいのではないかと考えられる．主要な駅の出口位置が 4 号車，

5 号車，7 号車，8 号車に集中していることにより，乗降客の多い駅で特定の車両に利用者

が集中していることも考えられる．

(38)

35

第 5 章おわりに

5.1 まとめ

本研究では，車両選択モデルを構築し，車両ごとの乗車率について分析を行った．まず鉄道利用者を大都市交通センサスをもとに，時刻表を用いて利用電車へ割り振り，京王線，

京王相模原線の乗車数推定を行った．また，鉄道利用者が目的地により車両を決定すると仮定し，ホームに出現してから目的車両に乗車するまでの行動を再現することで車両選択モデルを構築した．このモデルを京王線，京王相模原線に適用し，車両選択分析を行った．

分析結果から，京王線では 7 号車と 9 号車に集中しやすく， 8 時台や 9 時台に新宿駅到着の電車で調布駅まで乗車するのであれば 6 号車が最もピークになりやすいということがわかった．また京王相模原線では 3 号車～5 号車，8 号車に集中しやすいという結果を得た．

5.2 今後の課題

実際に車両選択を行う際，目的地に応じて車両を選ぶことが多いと考えられるが，電車が到着した際，目的とする車両が混雑していた場合，隣接する車両に乗る，という行動も考えられる．電車が到着したときの混雑状況によって車両を選択するという条件を加えることにより，より現実に即したモデルになると考えられる．

京王線について， 8 時台や 9 時台に新宿駅に到着する電車に関して 6 号車がピークになる理由に関して，この時間帯の調布駅の利用者が乗車する車両について調査をしたいと考えている．

京王相模原線について，実際は調布駅を目的地とせず，接続している京王線へ乗り換え

たり，そのまま京王線の駅へ向かう電車がほとんどであるため，もし目的地を基準として

車両を選ぶとすれば，京王線への乗り入れとその目的地までを考えて車両の振り分けをす

ると，より現実に即した結果が出るのではないかと考えられる．

(39)

36

謝辞

本研究を進めるにあたり，大変多くのご指導，ご助言を頂いた中央大学理工学部情報工学科の田口東教授，南さつき助教に深く感謝いたします．

また，多くのご助言，ご協力を頂いた，西澤拓海氏をはじめとする田口研究室の皆様に

は大変お世話になりました．心から感謝いたします．

(40)

鉄道利用者の車両選択行動に関する考察

卒業研究論文