限界集落を確保するための地域内交通手段

限界集落を確保するための地域内交通手段

13D8104019C 東 恵実

中央大学理工学部情報工学科 田口研究室

2017

年

3

月

あらまし: 岩手県上閉伊郡大槌町の道路ネットワークを 作り、その頂点への最短距離を、ダイクストラ法を用い て求める。大槌町の道路ネットワークに建物と人を発生 させ、住んでいる人たちの１か月の行動のシナリオを作 り、彼らを道路ネットワーク上で動かして、道路ネット ワークの交通量を調べ、地域の構造を考慮しながら、施 設の配置問題や交通ネットワークを考え、持続可能な地 域のあり方を考察する。

キーワード: 過疎地域、道路ネットワーク、ダイクスト ラ法、シナリオ

1 序論

日本では、現在少子高齢化が進んでおり、深刻な状況 に陥っている。生産人口の減少と高齢者人口の増加によ り人口構成の歪みをもたらし、経済、社会に影響を与え ている。人口減少によって高齢化が地方に現れていると いうこと、集落として存続が不可能になりつつあるこ と、また、存続するうちに最低限継続可能な交通手段を 提供することを踏まえ、国土交通省では、地方振興のひ とつとして、『小さな拠点』づくりを考えている。小さ な拠点というのは、小学校区など、複数の集落が集まる 基礎的な生活圏の中で、分散している様々な生活サービ スや地域活動の場などを「合わせ技」でつなぎ、人やモ ノ、サービスの循環を図ることで、生活を支える新しい 地域運営の仕組みをつくろうとする取り組みである。こ の取り組みを行うことで、日常サービスや医療サービス をコンパクトに集積でき、人々の移動時間を減らすこと ができる。地域社会への変貌を考える上で、近年、少子 高齢化が進んでおり、過疎地域の指定を受けている岩手 県上閉伊郡大槌町をモデルとして、研究を行う。大槌町 の道路ネットワークを作成し、作成したネットワーク を、探索プログラムを用いて特徴を調べ、仮想的に大槌 町に住んでいる人々を道路ネットワーク上に発生させ、

１か月のシナリオをもとに道路の交通量を調べる。その 結果をもとに、理想な街づくりを考察する。

2 大槌町の道路ネットワーク 2.1 道路ネットワークの概要

仮想的な街を作るために、まずモデルとなる大槌町の 道路ネットワークや大槌町の地形をコンピュータ上に実 現しなければならない。

大槌町は平成

28

年

11

月

30

日現在、人口は

12,303

人、面積は約

201

㎢である。岩手県三陸海岸の中央部に 位置しており、北上山地に覆われ、東側はリアス式海岸 に面しており、東から流れる大槌川と小槌川の流域に家 屋や商店街が密集している。大槌町の道路ネットワーク を構築するのに必要なデータを次のように定義する。

座標データ:頂点を表す。

枝リンクデータ:始点と終点とリンクの幅を表す。

2.2 構築した大槌町の道路ネットワーク

図

2.1

に構築した大槌町の道路ネットワークを示す。ノ

ード数は

6961，リンク数は 4767

である。

図

2.1 道路ネットワーク

3 大槌町の最短経路問題

3.1 ダイクストラ法（Dijkstra

法）

ダイクストラ法とは、最短経路問題を効率的に解くグ ラフ理論におけるアルゴリズムである。ネットワーク

N

= (G , length)

の各辺

e

の長さ

length(e)

がすべて非負 のとき、最短経路木を求める以下のダイクストラ法のア ルゴリズムは点

s

から残りの点への最短パスを広げてい き、最終的にすべての点への最短経路を求める方法で行 う。（VPは

s

からの最短経路が確定した点の集合、

V(G)－VP

は最短経路が未確定な点の集合を表す。）

ダイクストラ法のアルゴリズム

図

3.1 ネットワーク N = (G , length)

とその最短経路 木

s

からの最短経路を求めるダイクストラのアルゴリズム

① スタート点

s

を選び、VP:＝∅; distance[s]:=0;

{path[s]:=0}とする。

s

以外の点

v

に対しては、distance[v]:=∞; {path[v]:=－

1}とする。

②

VP≠V(G)である限り以下の(a)、(b)を繰り返す。

(a) M=V(G)－VP

の点の内で

distance

の値の最小 な点ｗを求める。

(b) VP:=VP∪{ｗ}とする。

さらにｗを始点とする各辺

e = (w , v)に対して、

distance[v] > distance[w] + length(e)

ならば、

distance[v] := distance[w] + length(e) {; path[v] := e}と

する。

3.2 大槌町の最短経路問題

大槌町の道路ネットワークの最短経路をダイクストラ 法で求める。プログラムで出力した道路ネットワークを 用いる。大槌町の最短経路問題では両方向通れることに する。

大槌町の道路ネットワークのノードとリンクの数はか なり大きいものである。膨大なネットワークでのダイク ストラ法を実行しようとすると、かなりの時間がかかっ てしまう。そこでヒープを利用することで計算量を抑え ることができる。

それらを考慮して求めた大槌町の最短経路は図

3.2

で ある。青の線が道路ネットワークを表しており、赤の線 が最短経路を表している。

図

3.2

最短経路

図

3.2 大槌町 最短経路

６

２ ４

１

３ ５

10,1

4,4

40,9

5,3

15,2 9,5

2,6 1,7

30,8

10,10

２ ４

１

３ ５

６ 10

4

15

1

10

図

3.3

最短経路頻度

また、大槌町の最短経路をネットワークの枝がどのくら い使われるかを表したのが図

3.3

である。道路の色が赤 いほど頻度が高く、青いほど頻度が少なくなっている。

始点に近いほど赤くなっており、頻度が高い経路をたど っていくと、一本道となっている。最短経路の手法だけ で見ると、この一本道に交通手段としてバスを入れられ るのではないかと予測する。

4 大槌町の道路ネットワークの交通量 4.1 道路ネットワークの交通量

求めた大槌町の最短経路をもとに、道路ネットワーク の交通量を調べる。まず、コンピュータの道路ネットワ ーク上に建物を建てる。次にその建物の体積を求め、体 積当たりに住んでいる人数を出し、住んでいる人全員に 住んでいる場所、世帯、年齢、性別、１か月のシナリオ を与える。そして、1か月のシナリオをもとに道路ネッ トワーク上に動かす。大槌町の道路ネットワークの交通 量を求め、最短経路で求めた道路の使用頻度と比較し考 察する。

4.2 使用するデータ

大槌町に住んでいる人をシナリオ通りに移動させるの に必要なデータとして以下を定義する。

建物：5761世帯の家と

20

個の施設

家：建物の重心とネットワークの頂点との距離が 最小のところに建てる。

施設：施設の頂点と道路ネットワークの頂点から 同様に求める。

個人：12955人の住所、世帯、年齢、性別、シナリオ 住所：家を建てた場所とする。

世帯：1～4人世帯で割り振る。

年齢：0～100歳の

5

歳階級ごとで割り振る。

性別：半々で割り振る。

シナリオ：求めた年齢ごとに

31

日分の行動パター ンを予測し、1日に

1

か所ずつ割り当 てる。

表

4.1 個人のデータ例

4.3

大槌町の道路ネットワーク交通量

人が流れて１か月のシナリオ通りに動くとしたらどのよ うに動き、どれくらいの交通量になるのかこの

super_source

を使って調べる。

各々に１か月のシナリオを与えているので、まず自分が 住んでいるところからスタートし、１日

1

施設ずつ巡 る。目的地にたどり着いたら、経路を辿り、通った経路 を記憶しておく。それを

31

日分行い、1人目のシナリ オが完成する。これを大槌町のおよその人口分（12955 人）で行った結果が以下の図である。

図

4.1

大槌町 道路ネットワークの交通量 交通量の特徴

西側にある集落地域は、交通量が多くあることが分かっ た。駅周辺には施設が密集しているため交通量が赤くな っている。海岸付近の集落には人があまり流れていない のでそれらの集落をつなぐためにコミュニティバスを交 通手段としておくことを提案する。

5 結論 5.1 まとめ

本研究では、岩手県上閉伊郡大槌町をモデルとして、道 路ネットワークを作成し、最短経路問題を求めた。ま た、建物と人を発生させ、シナリオを作り、その通りに 動かすことによって大槌町の道路ネットワークの交通量 を見ることができた。限界集落を持続させるためには、

各集落にどのようなサービスが失われているのかを探 し、それを補うために

1

か月のシナリオを見て、なぜ経 路を通る頻度が高いのか、低いのかを見たり、年齢ごと に交通量を見たりして、地域と地域をつなぐための手段 を考えるべきである。海岸地域は駅周辺に比べて商業サ ービスが少ないと考える。駅周辺にショッピングセンタ ーがあるが、また別の地域にショッピングセンターを作 ることで商業サービスが盛んになると考える。また大槌 町には町民バスというものがあるが、本数が少ないの で、本数を増やすことを提案する。そして町民バスと新 しいショッピングセンターをつなげ、人々の移動負担を 軽くすることができるもではないかと考える。

5.2 今後の課題

・最短経路以外での交通量

・移動距離、移動時間の算出 謝辞

本研究を進めるにあたり、多くのご指導ご助言をいただ いた中央大学理工学部情報工学科の田口東教授、山形浩 一氏に深く感謝いたします。

参考文献

[1]

国土交通省ホームページ，（オンライン），

<http://www.mlit.go.jp/kokudoseisaku/kokudoseisaku_

tk3_guidebook.html>

[2]

浅野孝夫，今井 浩，新コンピュータサイエンス講 座 計算とアルゴリズム，オーム社出版局，2006

世帯 シナリオ

人 住所 世帯 年齢 性別 1日 2日 3日 4日 5日 6日 7日

1 15 1 40 1 小 小 小 小 小 コ シ

2 15 2 35 2 老 病 郵 老 老 老 ス

3 15 2 25 1 消 消 病 消 消 消 シ

4 15 2 0 2 公 公 公 公 公 公 シ

5 19 3 70 1 病 老 老 老 老

6 19 3 50 2 駅 内 駅 駅 駅 シ シ

7 56 4 55 1 駅 駅 駅 駅 酒 駅 駅

8 56 4 45 2 駅 駅 シ 駅 シ 駅 駅

9 56 4 75 1 駅 駅 駅 駅 駅

10 56 4 0 2 公 公 公 公 公 公 シ

11 67 5 75 1 老 老 公 公 公

12 67 5 70 2 老 公 老 公 老

13 67 5 50 1 駅 駅 駅 駅 ス 駅 ス

14 67 5 0 2 公 公 公 公 公 公 シ

15 81 6 60 1 小 小 小 小 小 コ シ

16 81 6 60 2 老 老 老 老 老 老 ス

17 81 6 85 1 公 公 病 公 公

18 81 6 30 2 駅 駅 シ 駅 シ 駅 駅

19 81 7 65 1 老 老 老 老 老

20 81 7 75 2 病 公 病 公 公