区における自転車移動の利便性の評価

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情報工学専攻 1/4 白井澄人

東京

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区における自転車移動の利便性の評価

Experimental study to evaluate bicycle trip as a commuting measure in Tokyo Area

情報工学専攻白井澄人 SHIRAI Sumito

1 はじめに

近年，自転車は環境に対する負荷が低いことや，健康的であることなどから，通勤や趣味を問わず利用者が増加傾向にある．しかし交通手段としての自転車の位置付けは曖昧なものであり，走行帯ですら，法律による明確な規定はない．また自転車に関する研究は駅前放置自転車やレンタサイクルを扱ったものがある一方で，自転車の種類，乗る人や走行場所によって，疲労や速度が大きく異なるため，自転車移動そのものを定量的に扱ったものは少ない．そこで、本研究では，都市部での自転車移動の所要時間に注目し，定量的な解析を行った．

まず，東京区部での自転車移動の所要時間を求めた．

次に，東京23区での地域ごとの自転車移動の特徴を見るために，計算で求めた所要時間より移動時間地図を作成した．最後に，自転車移動と鉄道通勤の所要時間を比較することにより，自転車移動の有用性を検証した．また，

自転車通勤から鉄道通勤への転換の可能性を探った．

2 東京23区内での自転車移動の可能性 2.1 勾配属性を持つ道路ネットワークの作成

東京 23 区での自転車移動の所要時間を求めるために，

道路ネットワークを作成した．その際に道路リンクに勾配の属性を付加し，勾配によって自転車の速度が変化するとした．

地点i^，j^{間の距離を}d_ij^，地点i^の標高をa_i^とすると

リンクi^，j^の勾配xijは

ij i j

ij d

a

x a −

=

となる．

本研究では東京区部全域を対象とする．東京区部は東西32km，南北32kmに広がり，面積は621km²である．

東部は隅田川，荒川を中心として低地が広がり，西部は標高は高くないが起伏が激しい地形となっている．

標高データとして数値地図50mメッシュ(標高)，道路データとしてMAPPLE10000を用いた．

数値地図50mメッシュ(標高)にはメッシュの中心点の標高値が1m単位の精度で記載されている．50mメッシュを経度方向に3分割，緯度方向に2分割した6区画の

中心点の標高値を，それぞれ近傍9点の50mメッシュから補間して求めた[1](図１)．

また，総リンク数が902,536，総ノード数が318,593 の道路ネットワークを作成し，各リンクの勾配を計算し，

属性として持たせた．

勾配が5%以上の道路リンクを図2に示す．図1，2より東部はなだらかな地形で，西部は起伏が激しい地形であることがわかる．

図1．東京区部の標高図(一部)

図2 勾配が5%以上の道路区間(東京区部全域) 2.2 自転車の速度と勾配の関係

2.1 で作成したリンクに勾配の属性を持つ道路ネットワークを用い，出発地から目的地への所要時間が最小になるような経路を探索する．実測したデータをもとに道８０ｍ標高値

０ｍ

・千代田区

・文京区

・新宿区

・港区

・大田区

・中央区

・台東区

(2)

路の勾配x[％]と自転車の速度f(x)[km]の関係を以下のように設定した．(図2)．

) , (

) (

. .

. ) (

10 10

10 0

0 10 0

15 32 0 0 06 0

15

2

≥

−

≤

<

≤

<

−

⎪⎩

⎪⎨

⎧

+

−

=

x x

x x x

x x

f

0 5 10 15 20

-20 -10 0 10 20

図3 道路の勾配と自転車の速度の関係

そして，リンク(i,j)間の距離をd_ijとして，移動にかかる時間であるコストc_ijを

) ( _ij

ij

ij d f x

c = とする．

出発地から目的地までのコスト最小経路のコストを自転車移動の所要時間とする．その際に，自転車の入出庫の時間として所要時間に4分を加える．

2.3 計算結果の検証

平成10年度に行われた第4回東京都市圏パーソントリップ調査(PT調査)に，東京区部115×115ゾーンのうち 2070 ゾーン間の自転車の平均所要時間データが記載されている．このデータを用いて2.2節の方法で求めた自転車の所要時間が現実の所要時間にどれだけ当てはまっているか検証を行った．

PT 調査の東京区部の 115 ゾーンの行政区を

MAPPLE2500 から抽出した行政区データとマッチング

し，PT調査のゾーンの重心点を求めた．異なるゾーンの重心点間についてPT調査データと2.2節の方法で計算した値とを比較した．各ゾーン間ごとに計算結果から PT 調査のデータを引いた所要時間の差を図4に示す．

0 50 100 150

-30 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 25 30

図4 異なるゾーン間の所要時間の比較

また，X軸にPT調査の所要時間を取り，y軸に計算で求めた所要時間を取ったものを図5に示す．

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0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

図5 PT調査と計算で求めた自転車の所要時間図4，5よりPT調査のデータが計算で求めた所要時間よりも若干少ないことがわかる，しかし誤差5分以内に 79%のデータが当てはまっており，本研究の計算方法が妥当であることがわかる．

3 移動時間地図

自転車による移動時間地図を作成した．時間地図は地点i^，j間のユークリッド距離が所要時間に比例するように平面上に代表点をプロットしたものである．東京区部を1km メッシュに分割し，中心点を代表点とする(図

6)．代表点は613点である．全代表点間の最短所要時間

を求め，多次元尺度構成法の手法の一つであるToblerの方法([2]による)を用いて時間地図を作成した．

以下にToblerの方法を示す．

Step1 平面上にn個の点を任意に配置する（初期の配置）．

Step2 すべての点間に直線を引く．

Step3 それぞれの直線上に，所与の距離に等しい長さの

線分をおく．このとき，線分の中点と各点間の中点を一致させる．

Step4 各点を始点とし，その点に関する線分の端点を終

点とするベクトルを引く．

Step5 各点について，合成ベクトルを求め，その長さを

合成されたベクトルの本数で除し，Step4 で引いたベクトルの平均ベクトルを求める．そして，各点を得られたベクトルの終点に配置しなおす．

Step6 Step5において，1点でも配置の変動する点があれば，各点の新しい配置を出席としてStep2に戻り，

操作を繰り返す．

時速[km]

人数(人) 1001〜4,000

4,001〜7,000 7,001〜

計算で求めた自転車所要時間[分]

PT 調査の自転車所要時間[分]

勾配[%]

人数[千人]

所要時間の差[分]

(3)

図6．時間地図の代表点と初期配置

初期配置を図6のように取り，step2〜step6を1回の試算として，200回の試算を繰り返した．

まず，道路の勾配を考慮せず，自転車の速度を時速 15kmとして作成した時間地図を図7に示す．東側では隅田川の影響を受け縦に空白の帯ができている．また南東部では湾岸部であるために道路ネットワークの分断が起きており，その影響を受けて，地図上ではメッシュ状に分布していた点が集約して並んでいる．

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-30 -20 -10 0 10 20 30

図7．自転車の速度を時速15kmとした場合の時間地図

次に2.2節の方法を用いて自転車の所要時間を求めて, そのときの時間地図を作成した．作成した時間地図は道路の勾配を考慮しない場合の時間地図とほとんど変化が

なかった．道路の勾配の影響を見るために，道路の勾配を考慮せず，自転車の速度を時速15kmとした場合から，

2.2 節の方法を用いて作成した時間地図への変化ベクトルを求めたものを図8に示す．南西部と北西部の変化ベクトルが大きくなっていることがわかる．

-30 -20 -10 0 10 20 30

-30 -20 -10 0 10 20 30 図8 勾配の重みがない場合からある場合への

変化ベクトル

東京区部での自転車移動の所要時間は西部での地形の起伏よりも河川と海の影響を強く受けていることがわかる．

4 鉄道通勤から自転車通勤への転換

15〜39歳の男女を対象として，鉄道通勤から自転車通

勤へ転換する可能性を検証する．以下，通学者も通勤者に含める．平成12年度大都市交通センサスによると東京都市圏（東京，神奈川，千葉，埼玉，茨城，群馬，栃木，

山梨）の鉄道通勤･通学者は854万人であり，そのうち東京区部を出発して到着する15〜39歳の男性は43万人であり，女性は52万である．東京都市圏の中心部の路線別利用者数を図11に示す．

まず，計算で求めた自転車の所要時間と大都市交通センサスの鉄道定期券利用者調査にある鉄道通勤の所要時間を比較し，自転車通勤の有用性を検証した．

大都市交通センサスには性，年齢，居住地ゾーン，勤務地（就学地）ゾーン，住まいの出発時刻，勤務地への到着時刻，乗車駅，降車駅などが記載されている．また，

大都市交通センサスは東京区部が488ゾーンに分かれている．勤務地への到着時刻から住まいの出発時刻を引いたものを鉄道通勤の所要時間とした．

所要時間[分]

所要時間[分] 所要時間[分]

所要時間[分]

(4)

計算ではMAPPLE2500の行政区データを用いて居住

地ゾーンと勤務地ゾーンの重心点を求めた．居住地と勤務地ゾーンが異なるデータを対象として，それらの重心点間の自転車の所要時間を2.2節の方法を用いて計算した．

東京区部を出発し，到着する鉄道通勤者が自転車通勤をした場合の通勤時間と鉄道通勤からの通勤時間の変化を，男性の場合を図9に，女性の場合を図10に示す．図 9 の棒グラフの黒い部分が鉄道通勤から自転車通勤に変えたとき 10 分以上通勤時間が短かくなる男性の数を表していて，その数は12万人である．長時間の自転車通勤は困難であるため，45分以内の人を対象とすると8万人が対象となる．女性の場合は30分以内の人を対象とすると，6万人になる．対象となった通勤者が利用していた路線を[3]を用いて計算した．路線ごとの利用者減少数を図 12に示す．

山手線のほとんどの区間では2,500人以上の減少がみられ，新宿や渋谷に向かう路線の減少数が大きい．

0 10 20 30 40 50

0 15 30 45 60 75 90 105

10分以上増加 0〜10分増加 0〜10分減少 10分以上減少

図9 自転車通勤をした場合の所要時間と

鉄道からの変化(男性)

0 10 20 30 40 50 60

0 15 30 45 60 75 90 105

10分以上増加 0〜10分増加 0〜10分減少 10分以上減少

図10 自転車通勤をした場合の所要時間と

鉄道からの変化(女性) 5 おわりに

本研究では，東京区部での自転車の移動時間を求め，

鉄道による移動時間と比較し，自転車が通勤手段として

有用性があることを明らかにした．

図11 東京都市圏（中心部）の鉄道通勤の

路線別利用者数

図12 対象となる男女が鉄道通勤から自転車通勤に転換した場合の路線ごとの利用者減少数謝辞

本研究を通じ，多大なるご指導を賜りました田口東教授に心より感謝の意を表します．

参考文献

[1]長井哲史：デジタル標高データを使用した地形的特徴の抽出．中央大学理工学研究科情報工学専攻修士論文，

(2001)．

[2]吉本剛典：全国主要都市間時間距離の地図化の試み．

地理学評論，p605~620 (1981)．

[3]田口東：首都圏電車ネットワーク上の時間変化する乗客分布の計算．日本オペレーションズリサーチ学会 2003 年秋季研究発表会アブストラクト集，p30〜 31(2003)．

自転車の所要時間[分]

人数[千人]

自転車の所要時間[分] 人数[千人]

100,001〜

200,001〜

300,001〜

2,501〜

5,001〜

7,501〜

･上野駅

･東京駅

･品川駅

･渋谷駅

･新宿駅

･池袋駅

路線利用者数（人）

路線利用者減少数（人）