辰巳, 浩

(1)

九州大学学術情報リポジトリ

Kyushu University Institutional Repository

中心商業地における休日の駐車行動と駐車施策のあり方に関する研究

辰巳, 浩

https://doi.org/10.11501/3142515

出版情報：Kyushu University, 1998, 博士（工学）, 論文博士

(2)

3.3.3

都心エリア進入点選択モデルの構築

前節までの分析より得た選択肢集合および説明変数を用いて、非集計ロジットモデルによる都心エリア進入点選択モデルのパラメータを推定した結果が表3 - 9である。

モデル1では、方向性、車線数、混雑度、都市高速道路利用可能性の有無の4つの説明変数すべてを取り込み、それに加えて選択肢固有ダミーを採用したモデノレである。ここで、選択肢固有ダミーはモデルの精度が最も高くなるように設定している。その結果、的中率は80.6%、尤度比はO. 55 となった。また、推定されたパラメータの符号は、車線数および混雑度が矛盾した結果となっている。すなわち、車線数のパラメータの符号は負となっており、このことは、車線数が少ないほど効用が高くなるということを表している。同様に、混雑度についてもパラメータの符号は負となっている。本モデノレでは混雑度をAHPウエイトとして与えていることから、混雑に対する満足度が高くなるほど、すなわち混雑していないほど効用が低くなるという結果となっている。車線数については、車線が多い大通りほど混雑することから効用が低くなったものとも読みとれるが、ここでは別に混雑度を説明変数に取り入れている

ことから、パラメータの符号が矛盾しているとみるのが妥当である。

そこで、車線数と混雑度を説明変数から除いた結果を求めればモデノレ 2を得る。的中率は80.6010、尤度比はO. 55であり、モデノレ1と同様の結果である。推定されたパラメータの符号は、方向性、都市高速道路利用可能性の有無ともに妥当な結果である。また、 t値についてみると、

方向性の値が16. 69と大きく、都心エリア進入点選択に及ぼす影響が大きいことが分かる。

ここで、全サンプルの中で、モデルでの選択が的中した割合を見てみると、 43.9%と低い。とれは、各サンプルが持つ情報としては、出発地が4種類、目的ゾーンが3種類であり、サンプル数は 1396個あるもの

(3)

個の進入点に配分していることも大きな原因である。そこで、目的ゾーンをさらに細かく分けることも考えられるが、一対比較の労力が大幅に増大する上、計算上の精度は多少向上したとしても、実際には、例えば目的地が隣同士の2カ所で都心エリア進入点に違いが出るとは考えられず、本質をついた改善策とはなりがたい。それよりも、ドライパーが都心エリア進入点を選択する際、同じ条件であっても、毎回同じ経路を選択するとは必ずしもいえず、また、ドライバーによっては、例えばよく知っている経路であるからといった理由で進入点が選択されることも考えられる。これらのことから、都心エリア進入点選択モデルにおいて、

これを極めて細かい視点で非集計的に構築することには限界がある。従って、各選択肢の選択確率からそれに従って配分し、集計的に取り扱う

ことが望ましいといえ、提案モデルはそうした扱いに対するものである。

(4)

表3 ^- ⁹ パラメータの推定結果

説明変数 ^モデル1 ^モデル2

ハ。ラメータ t値 ^{ハ。ラメータ} t値

進入点1固有ダミー ^o.²⁰²⁹ ^O.⁷²⁶ ^ーO.³⁰⁵⁸

進入点2固有ダミー ^-0.⁵⁰⁸⁷ ^-2.⁰¹⁴ 進入点3固有ダミー ^0.4867 ^1.904 ^0.4867 ^{1. 904} 進入点4固有ダミー ô.¹⁸⁸² ^{1. 192} ô.²⁴³³ ^1.⁴²⁶ 進入点5固有ダミー ^-0.⁷²²⁴ ^2.⁰⁴⁴ ^-0.⁰⁴⁴⁵ ^-0.¹⁸⁸ 進入点6固有ダミー ^-0.7821 ^-2.²⁶⁰ ^0.0921 ô.⁶⁵⁹ 進入点7固有ダミー ^-0.2409 ^{-1. 683} ô.⁰⁵⁵⁰ ô.⁴²⁷ 進入点8固有ダミー ^{-1. 1100} ^-2.981 ^一o.²³⁵⁸ ^{-1. 367} 進入点9固有ダミー ^-0.7213 ^-2.⁴⁸⁸ ^-0.⁰⁶⁸⁸ ^-^0. ^{42 7} 進入点1 0固有ダミー ^{-0. 0082} ^-0.⁰⁵³

方向性 ^{3. 4602} ^16.⁶⁹⁰ ^{3. 4602} ^16.690

車線数 ^-0.⁵⁰⁸⁷ ^-2.014

混雑度 ^-6.³³⁵⁰ ^-2.876

都市高速使用可能性 ^0.2020 ^{1. 242} ^o.²⁰²⁰ ^1.²⁴²

サンフ。ノレ数 ¹³⁹⁶ ¹³⁹⁶

尤度比 ^o.⁵⁵ ^{O. 55}

的中率(%) ^80.⁶ ^{80. 6}

(5)

3. 4

駐車ゾーンの設定

駐車ゾーンの設定は、地理的にまとまりがあるとともに、目的地、各駐車場の利用特性が互いに類似するものの集合となることが望ましいといえる。すなわち、各駐車場の利用特性として、都心エリア進入点および目的地について考察し、その内容がいかに類似するかについて検討するものである。

まず、各駐車場について、表3 - 10に示す都心エリア進入点と目的地のクロス表を用い、駐車場のグループ化を行った。グループ化を行う際、都心エリア進入点分布、目的地分布、都心エリア進入点と目的地のマトリックス分布の3通りについて、相関係数を算出した上でクラスター分析を行った。結果は、図3-5"'7に示すとおりである《

図3 - 5に示す各駐車場の都心エリア進入点分布からみた分類では、

大別するとシヨツパ ^ーズ駐車場、安国駐車場、重松スカイパ^ークで構成される天神北部地域、地下街北駐車場、綾杉駐車場で構成される天神中東部地域、地下街南駐車場、福岡中央駐車場、中央公園駐車場で構成される天神南部地域の3つに分類される。あるいは、さらに細かくみれば、

地下街北駐車場と綾杉駐車場が非常によく似た分布を示している^。これは東部方面から来る車に関し進入点10の利用割合が著しく高いためであると考えられる。また、安田駐車場と重松スカイパークについても類似しているが、これは那の津通り、昭和通り西側の進入点の利用割合が高いためである。地下街南駐車場と福岡中央駐車場についても同程度の類似度をもっているが、これは渡辺通り南の進入点7と国体道路西側の進入点6の利用割合が高いことがその理由である。

以上の3グノレープはそれぞれで地理的にも同じブロックに存在しており、統合することについて、特に問題はないといえる。

図3 - 6に示す各駐車場の目的地分布からみた分類では、シヨツパーズ駐車場、安国駐車場のペア、独立した中央公園駐車場、残りの地下街

(6)

ノミークの3つに分類される。各グループについてそうした類似グループが得られる理由を考察すれば、シヨツパーズ駐車場と安国駐車場のぺアは、目的地がショッパーズに集中しているという傾向がみられる。このことは、共に目的地ショッパーズに対して買い物割引があり、また、距離的にも近いことがその理由として考えられる。一方、地下街北駐車場、

地下街南駐車場は、主要な目的地として、岩田屋が際だっており、続いて大丸、イムズ、ソラリア、コアビブレ、天神地下街などの商業施設に同程度の割合で分布している。綾杉駐車場、福岡中央駐車場、重松スカイパークも主要な目的地として岩田屋があるという点で同じグノレープとなっている。中央公園駐車場が独立しているのは、大丸、ベスト電器が主要な目的地となっており、この点で他の駐車場とは異なった目的地分布を示しているためである。

図3 ^- 7に示す都心エリア進入点と目的地のクロスによるマトリックスに関する相関係数を用いた分類ではシヨツパーズ駐車場、安国駐車場、

重松スカイパークの天神北部のグノレープ、地下街北駐車場、綾杉駐車場の天神中部のグノレープ、地下街南駐車場、福岡中央駐車場、中央公園駐車場という天神南部のグノレープの3者に大別できる。また、天神南部のグノレープにおいては地下街南駐車場と福岡中央駐車場が特に類似していることが分かる。すなわち、結果的に進入点による分類と同じである。

以上の内容を踏まえ、終局的に都心エリア進入点、目的地の双方を考慮、し、両者のクロスによるクラスター分析結果を用いて、駐車場をゾーニングするとすれば、北部、中部、南部の3つの駐車ゾーンに分類することが妥当であると考えられる。

(7)

場一寸車「駐一円合計_9563100030

25τ2145671250130τ2672530004014すむ

一844240130628

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69011n39n一弘噌，i-1，ょ駐車場別の都心エリア進入点と目的地のクロス表

一円，LハUハUハUハUハUハUハUハUハUハUハV一つL一quη乙ハUハVハunuハU1iハUハUハUハV一円hu一ハUハVハUハUハUハVハUハUハVハUハUハU一ハU一ハU1iハUハUハUハVハUハVハUハvnvハV-1-Qd一

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5 6 7

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0 4 31

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5 6 13

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表3 - 10

(8)

(その2 )

駐車場合計_ロお

1日6076日338

一ω 一ロ即日以初M391刊9日必一問

一6 M幻一MM310mM5凶行一肌一8m“お93Uom469一m

一010GIGo--GOO-4一01000000OOGO--一02111000000or37io--002000OGEE-i

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一

駐車場別の都心エリア進入点と目的地のクロス表

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表3一1 ⁰

(9)

シヨツパlズ安国

重松地綾

下杉

往i北

地福中下岡央街中公南失園

図3 - 5 都心エリア進入点分布による駐車場の分類

ユノ女Fム『

中地地絞杉福

重

ヨ国央下下央岡中松

、ン公 {北主i 往南i

Jく園

ズ

(10)

r-!-ー司.

f立国重

松地綾下杉街北

地下街南福岡中央中央公園

ショッパlズ

図3 ^- 7 都心エリア進入点分布と目的地分布による駐車場の分類

(11)

3.5

各駐車ゾーンにおける駐車場選択モデルの構築

3. 5. 1

モデルの説明変数について

各駐車ゾーン内における駐車場選択モデルを構築するにあたり、説明変数を決定する必要がある。そこで、考えられる駐車場選択要因を列挙すれば4つの内容に大別され、以下の諸特性が挙げられる。すなわち、

第1は都心エリア内の走行距離(走行時間)、駐車場入口が幹線道路沿いにあるか否か、都心コア部(中心部) の通過の有無といったドライバーの走行に対する負担や抵抗感が挙げられる。第2は駐車場から目的地までの移動特性であり、徒歩距隊(徒歩時間)、地下街や地下通路により天候の影響を受けずに目的地まで行けるか否か、また、信号や幹線道路の横断があるか否かといった内容である。第3は駐車料金や買い物割引の有無といった経済的要因に関するものであり、第4は駐車場入口での待ち時間等が挙けfられる。

これらの説明変数について、どのような形態でそデノレに取り入れるべきかを考察する必要がある。ドライバーの都心部の走行に対する抵抗については、一般のドライバーは都心エリア進入点の位置を意識していないことから、都心エリア進入点から駐車場までの走行距離(走行時間) を用いることは不適当であるといえる。ところが、 2章より、都心エリア進入点ごとの駐車場選択分布をみると、都心エリア進入点付近、すなわち、走行抵抗の少ない駐車場の利用率が高いことから、他の説明変数により、走行抵抗を取り入れる必要がある。そこで、都心エリア内でのドライバーの走行抵抗を感覚的に決定するAHPを用いることとする。

すなわち、 AHPにより算出されたウエイトを説明変数とすることにより、都心コア部の通過の有無や、駐車場入口が幹線道路沿いにあるか否かを含め、実際の走行抵抗に即した評価を行うことができる。

93.3. 2と同様のアンケート調査により、都心エリア進入点別に各駐

(12)

トを表3 - 11に示す。ここで、進入点ごとに3ゾーンの駐車場全てのワエイトの合計が1となっているが、これは各ゾーンのパラメータの推定を行う際に、後述のように、同一の効用関数を用いることに配慮、したためである。表より、進入点7における地下街南駐車場や進入点 10における地下街北駐車場および綾杉駐車場など、進入点からアクセスしやすく、走行抵抗の少ない駐車場のワエイトが高くなっていることが分かる。

同様に、駐車場から目的地までの歩行抵抗についても、道のりや直線距離を用いずとも、信号数や地下街が利用できるか否か等を含めた歩行に関する総合的な評価をAHPのウエイトとして算出し、説明変数として用いるものとするc 各目的地ごとに駐車場から目的地までの歩行抵抗について、 9 3. 3. 2と同様のアンケート調査により一対比較を行い、 A HPのウエイトを算出した結果を表3 -12に示す。ここでも、走行抵抗同様、目的地ごとに3ゾーンの駐車場全てのウエイトの合計が1となっている。表より、ショッパーズプラザを目的地とし、ショッパーズ駐車場に駐車する場合など、歩行抵抗が少ない場合のウエイトが高くなっていることが分かる=

経済的要因では、各駐車場の駐車料金については1時間当たりの料金を用い、買い物割引については、その有無によってダミー変数を与えるものとする。各駐車場の1時間当たりの駐車料金は表2 - 3に示すとおりである。また、買い物割引の有無については、代表商業施設と駐車場の問で駐車料金の割引契約がある場合には1、ない場合には0を記入すると表3 - 13に示すとおりである。

駐車場入口での待ち時間については、後に本節で提案する駐車場選択モデノレを用いてシミュレーションを行うことを考慮し、各時刻j帯ごとの平均駐車待ち時間の実測値とする(表3一14)。すなわち、各駐車場の待ち時間について、 AHPのウエイトを用いることは、シミュレーションの中で刻々と変化する待ち時間に対して、膨大な数の一対比較を行う必要があり、現実的でないといえる。

(13)

αコ

トー

進入点

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

表3 ^-11 走行抵抗に対する各駐車場のAHPウエイト

馬主車場

北部駐車ゾーン中部駐車ゾーン南部駐車ゾーン ^合計

ショッハ。}ス。安国重松地下街北綾杉地下街南福岡中央中央公園

0.214 O. 357 0.143 0.064 O. 079 0.025 O. 075 0.043

0.210 O. 300 0.090 0.090 0.110 0.067 0.067 0.067

O. 428 0.214 0.071 0.072 O. 072 0.031 O. 069 0.043

O. 276 0.210 0.114 O. 090 0.110 O. 044 O. 096 0.060

O. 015 0.045 0.045 O. 090 0.168 0.091 O. 273 O. 273

O. 029 0.087 0.087 O. 063 0.034 O. 272 O. 272 0.157

O. 094 0.075 0.019 O. 045 0.036 O. 339 O. 196 O. 196

O. 066 0.046 0.032 0.114 0.029 0.238 O. 238 0.238

0.048 0.048 0.048 O. 057 0.086 O. 118 O. 171 O. 426 0.066 0.050 0.027 O. 357 0.357 0.032 O. 055 0.055 0.428 0.214 0.071 O. 050 0.093 0.032 0.055 O. 055

(14)

αコ�コ

目的地

ミ'/31'ぐ�J，ご

岩田屋大丸イムズソラリアジークスへやスト電器天神ビソレ

コア・ヒゃ7ゃレ

福岡ピノレ新天町地下街

表3 ^-12 歩行抵抗に対する各駐車場のAHPウエイト

5主車場

北部駐車ゾーン中部駐車ゾーン南部駐車ゾーン

ショッハ。}ス安国重松地下街北綾杉地下街南福岡中央中央公園

O. 497 0.219 0.015 O. 113 0.075 O. 049 O. 016 0.016

0.029 O. 086 0.029 O. 300 0.129 0.218 0.151 0.060

O. 032 0.032 O. 032 O. 158 0.044 0.421 O. 140 O. 140

O. 043 O. 072 0.029 O. 236 0.193 0.199 O. 115 O. 115

O. 038 O. 038 O. 022 O. 131 0.071 0.212 O. 367 0.122

O. 032 O. 032 O. 032 O. 136 0.066 O. 233 O. 233 O. 233

O. 055 O. 032 O. 018 O. 129 0.129 0.231 O. 063 O. 343

O. 111 O. 111 O. 111 O. 233 O. 100 0.210 0.080 0.044

O. 043 0.072 0.029 O. 245 O. 184 O. 199 O. 115 O. 115

0.075 0.043 0.025 0.279 O. 150 O. 199 O. 115 0.115

O. 048 0.048 0.048 0.279 O. 150 O. 166 O. 166 0.096

O. 043 0.086 O. 014 O. 292 0.137 0.228 0.110 0.091

合計

(15)

αD C心

目的地

ショッハ。}スや岩田屋

大丸イムズソラリアジークスヘマスト電器天神ピノレコア・ピプレ福岡ビソレ新天町地下街

表3-13 目的地兄IJの各駐車場における買い物割引の有無

有=1，無=0

店主車場

北部駐車ゾーン中部駐車ゾーン南部駐車ゾーン

ショッハ。}スや安国重松地下街北綾杉地下街南福岡中央中央公園|

。。。。。。

。。。。。。。。

。。。。。。。

。。。。。。。。

。。。。。。。

。。。。。。。。

(16)

αコト仏

時刻帯

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

表3 ^-14

北部駐車ゾーン

ショッハ。}スや安国

4 。

20 。

22 。

13 。

16 。

13 。

7 。

5 。

。

時刻帯別の各駐車場の平均駐車待ち時間

(分)

駐車場

中部駐車ゾーン南部駐車ゾーン

重松地下街北綾杉地下街南福岡中央中央公園

。 8 。 2 2 。

。 29 。 20 16 。

。 33 3 18 15 。

。 37 9 18 14 5

29 10 19 16 8

。 20 8 13 ⁹ 3

。 29 4 9 7 3

。 17 1 12 6 。

。 2 。。。

(17)

3.5.2

各駐車ゾーンにおける駐車場選択モデルの構築

前節で述べた説明変数を用いて、各駐車ゾーンごとに、非集計ロジッ

トモデルによる駐車場選択モデノレの構築を行う。その際、各駐車ゾーンごとにパラメータの推定を行うことが考えられるが、その場合、同じ説明変数であっても、駐車ゾーンによってパラメータの値に差が生じることが考えられる。すなわち、ある駐車ゾーンにおける全ての駐車場入口

の位置が近く、各都心エリア進入点からの走行抵抗に大きな差がない場合、走行抵抗に関する説明変数のt値は/J \さな値となる。ところが、このモデルを他の駐車ゾーンに適用した場合、走行抵抗の影響を十分に表現することができない。このように、駐車ゾーン別にパラメータを推定

した場合には、モデルの転用性が乏しくなり、また、新規の駐車場を建設した場合、その予測に大きな誤差を生じさせる可能性があるc ここでの駐車場選択モデノレは、ドライパーの本質的な意識構造をモデノレ化することを目指すものであることから、駐車ゾーンによって、各説明変数のハラメータが異なることは望ましくない。

そこで、各駐車ゾーンの駐車場選択モデルを、同一の効用関数により推定することとした。すなわち、各駐車ゾーンの個人データをまとめて同時に使用し、選択肢を8カ所の駐車場として効用関数のパラメータを推定する。その際、各個人の選択肢集合は当該駐車ゾーン内の駐車場とした。この手法を用いることにより、各駐車ゾーンにおける個人の選択肢集合は各々の駐車ゾーンで別々にモデルを推定した場合と同様である《

通常よく行われる交通手段選択などの場合では、各個人の選択肢集合には重なりがある。一方、ここでの選択肢集合は各駐車ゾーンごとに独立

していることが特徴であるが、パラメータ推定の計算手順には何ら変わりはない。結果は表3 - 15に示すとおりである。

モデノレ3では、説明変数として、選択肢固有ダミー、走行抵抗、歩行ほ抗、駐車料金、買い物割引の有無、駐車待ち時間を採用しているR 尤

(18)

北部ゾーンが79.1%、中部ゾーンが73. 1%、南部ゾーンが74.0%となっており、良好な結果であるといえる。また、 t値についてみると、駐車料金のそれが1. 903 と若干小さいものの、いずれも説明力があると判断できる。しかしながら、パラメータの符号についてみると、駐車料金が正の値となっている。このことは、駐車料金が高くなるほど効用が高

くなることを意味しており、妥当な結果とは言い難い。

そこで、駐車料金を説明変数から除外してそデノレを再構築した結果がモデル4である。尤度比は 0.27、全体の的中率は 75.7%であり、モデ

ノレ3に比して尤度比、的中率ともに殆ど変わらない結果である。また、

各駐車ゾーンごとの的中率は、北部ゾーンが79.6%、中部ゾーンが 73.1 %、南部ゾーンが74.3%となっている。 tイl宣についてみると、いずれの説明変数も卜分な説明力を持つといえ、中でも、走行抵抗および歩行抵抗の値が高く、ドライパーの駐車場選択においては地理的な要因が大きな影響を持っと考えることができるc また、各パラメータの符すはいずれも妥当な結果となっている。

ここで、駐車料金が説明変数として採用されなかったが、福岡市天神地区の場合、駐車料金に大きな差がなく、ドライバーは駐車場選択の際に、駐車料金をさほど考慮しないといえ、買い物割引の有無による経済的差異を重視しているといえるc

モデル4は、新たな需要が発生した場合などの、各ゾーンにおけるドライバーの駐車場選択行動の予測に用いることができる。しかし、新規に駐車場を整備した際、すなわち、選択肢が増えた場合、モデノレの構造上、モデル4をそのまま適用して需要を予測することができない。すなわち、選択肢固有ダミーや選択肢固有変数は、既存の選択肢間の相対的関係を規定するものであり、新たに追加した選択肢に対しての効用関数値が考慮できるものでないという問題がある。こうした場合は、基本的に説明変数として共通変数のみを用いモデノレを構築することである。

そこで、モデル4で採用した変数のうち、共通変数のみを用いてモデルを再構築すれば、その結果は同表中のモデノレ5となる。尤度比は0.20

(19)

中率ti全体で73.5%と殆ど変わらない。各駐車ゾーンごとの的中率は北部ソーンが78.3%、中部ゾーンが

62.3%、南部ゾーンが73.8%となった。 t値については、いずれの説明変数も十分な説明力を持っていミといえ、また、パラメータの符号も妥当な結果であるo

このように、モデノレ4に比して精度が幾分低下するものの

、良好な結果であるといえる以上のように、 2 つのモデルを構築したが、精度的にはモデ、_パ

ー

円が優れていることから選択肢の増加がない場合の需要予測にはモー、

L

4を用い新規駐車場の整備を検討する場合ではモデノレ5を用いるどいったように、両者を使い分けることを推奨するものである。

(20)

表3 - 15 パラメータの推定結果

( ) : t値 _< >:サンフ。ノレ数

説明変数モデル3 モデル4 モデル5 選択肢固有ダミー _-0.₄₃₁₈₂ _一O.₉₆₈₁₀

(ショッハ。ース。) (-2. 259) (-4. 838) 選択肢固有ダミー _{1. 28743} _{1. 14921}

(地下街北) (5. 185) (4.912) 選択肢固有ダミー _{O. 65935} _0.46349 (福岡中央) (4. ₄₀₄₎ _(4.343)

走行低抗 _{7. 12497} _7.48165 _5.₉₂₀₂₂

(11. 155) (12.004) (11. 254)

歩行抵抗 _{6. 37294} _6.₇₅₆₀₇ _4.₅₈₉₆₇

(10.298) (11. 442) (10.485)

駐車料金 O. 00633

(1. 903)

買い物割引 _2.00051 _{1. 95670}

(7. 584) (7.526)

駐車待ち時間 -0. 06041 一O.04976 -0. 02587 (-5. 773) (-5.669) (-4. 553)

尤度比 _O.₂₇ _O.₂₇ _0.20

シ三ツハ。ースゃく181> 73. 2 73. 9 70. 6

安国く111> 70. 0 70. 6 70.0 重松く18> 94. 2 94. 2 94. 2 北部駐車ゾーン計く310> 79. 1 79. 6 78. 3 的地下街北く147> 73. 1 73. 1 62. 3

中綾杉く65> 73. 1 73. 1 62. 3

一τ千か^二

中部駐車ゾーン計く212> 73. 1 73. 1 62. 3

% 地下街南く247> 68. 5 68. 5 64. 9

福岡中央く171> 70. 6 71. 3 74.4 中央公園く157> 83.0 83.0 81. 7 南部駐車ゾーン計く575> 74.0 74. 3 73. 8 全体く1097> 75. 4 75. 7 73. 5

(21)

3. 6

駐車ゾーン選択モデルの構築

3. 6.

1モデルの説明変数について

駐車ゾーン選択モデルを構築する際の説明変数としては、都心エリア進入点から駐車ゾーンまでの走行抵抗、駐車ゾーンから目的地までの歩行抵抗、駐車料金や駐車ゾーン内に買い物による駐車料金割引制度が利用できる駐車場があるか否かといった経済的要因、駐車ゾーン内の駐車場の平均駐車待ち時間が考えられる。また、とれらに加え、前節で構築した駐車ゾーン内における駐車場選択モデルより算出したログサム変数を取り入れることにより、ネステイツドロジットモデノレとしてモデルを構築することが考えられるc

走行抵抗については、都心エリア進入点別に各駐車ゾーンまでの走行

抵抗について、 S _3._3.2と同様のアンケート調査により一対比較し、 A HPにより算出したウエイトを説明変数とする(表3 - 16)。

同様に、歩行抵抗についても、各目的地に対して、各駐車ゾーンに駐車した場合の歩行抵抗を一対比較し、 AHPにより算出したワエイトを説明変数とする(表3 - 17)。

経済的要因としては、前節の結果を踏まえ、駐車料金は採用せず、駐車ゾーン内に買い物割引が利用できる駐車場があるか否かを説明変数として採用するものとし、その内容を0-1変数で表せば表3 - 18 のと

おりである。

駐車待ち時間については、ここでもS _3._5. 1と同様の理由により、時刻帯ごとの各駐車ゾーンにおける駐車待ち時間の実測値の平均値を説明変数とする(表3 - 19)。

(22)

表3 ^- 16 走行抵抗に対する各駐車ゾーンのAHPウエイト

進入点 ^{駐車ゾーン} 合計

北部中部南部

0.714 0.143 O. 143 2 O. 600 O. 200 O. 200 3 0.714 0.143 0.143 4 O. 600 O. 200 O. 200 5 0.105 O. 258 O. 637 6 O. 202 O. 097 O. 701 7 O. 188 0.081 O. 731 8 0.143 O. 143 0.714 9 0.143 0.143 0.714 10 O. 143 0.714 O. 143 11 0.714 O. 143 O. 143

表3 ^- 17 歩行抵抗に対する各駐車ゾーンのAHPウエイト

目的地 ^{駐車ゾーン} 合計

北部中部南部シヨツハ。ース、 0.731 0.188 0.081

岩田屋 ^0.143 ^{O. 429} ^0.429

大丸 ^{O. 097} ^O.²⁰² ^{O. 701}

イムズ 0.143 O. 429 O. 429

ソラリア ^{O. 097} ^{O. 202} ^{O. 701}

ジークス O. 097 O. 202 O. 701

へやスト電器 0.105 O. 258 O. 637

天神ビ、ノレ O. 333 O. 333 O. 333 コア・ピプレ 0.143 O. 429 O. 429

福岡ビノレ 0.143 O. 429 O. 429

新天町 ^O.¹⁴³ ^{O. 429} ^{O. 429} 地下街 ^0.143 ^0.429 ^{O. 429}

(23)

表3 ^- ¹⁸ 目的地別の各駐車ゾーンにおける買い物割引の有無

有=1，無二O 目的地駐車ゾーン

北部中部南部

ショツハ。ースや ^。 ^。

岩田屋 ^。 ^。 ^。

大丸 ^。 ^。

イムズ。。。

ソラリア ^。 ^。 ^。

ジークス。。。

ヘマスト電器 ^。 ^。

天神ヒソレ ^。 ^。 ^。

コア. t、プレ。。。

福岡ビノレ ^。 ^。 ^。

新天町 ^。 ^。 ^。

地下街 ^。 ^。 ^。

表3 ^- ¹⁹ 時刻帯別の各駐車ゾーンの平均駐車待ち時間

(分) 時刻j帯駐車ゾーン

北部中部南部

10時台 4

11時台 7 15 12 12時台 7 18 11 13時台 4 23 12 14時台 6 20 14 15時台 4 17 8

16時台 2 17 6 17時台 2 9 6

18時台。。

(24)

3. 6. 2

駐車ゾーン選択モデルの構築

前節で述べた説明変数を用いて、パラメータを推定した結果が表3 - 20 である。モデノレ6 は、説明変数として、選択肢固有ダミー、走行抵

抗、歩行抵抗、買い物割引の有無、平均駐車待ち時間、ログサム変数の全てを採用した場合である。ここで、ログサム変数はモデノレ4に基づいて算出している。尤度比はO. 70，的中率は 92.7%と非常に再現性の高いモデノレであるといえる。パラメータの符号も全ての説明変数において妥当な結果となっている。しかしながら、 t値については、走行抵抗と歩行抵抗の値は十分に高く、駐車ゾーン選択に大きな説明力を持つ変数であるといえるものの、買い物割引の有無、駐車待ち時間についてはその説明力は必ずしも十分であるとはいえない。また、 λについてみる

と、その値は0.190であり、 0と1の間にあることから、妥当な結果であるものの、その値は小さく、 t値も0.896であり、有意水準5%で棄却される。これらのことから、駐車ゾーン選択と駐車場選択は相互に独斗であると解釈できる。

そこで、変数選択を行うことによりモデルを再構築すれば、その結果はモデノレ7に示すとおりである。尤度比0.70、的中率92.7%でありモデル6に比して同様の精度となっている。また、パラメータの符号はいずれも妥当な結果であり、 t値も十分に高く、良好なモデルであるといえる。ここで、選択肢固有ダミーは北部駐車ゾ)ンのみとなっている。

これは、説明要因を走行抵抗と歩行抵抗および平均駐車待ち時間とした場合、中部駐車ゾーンの選択肢固有ダミーのt値が1以下の小さな値となったためである。

このように、ドライパーの駐車ゾーン選択については、走行抵抗と歩行抵抗および平均駐車待ち時間によって十分に表現することができ、また、このことを踏まえれば、駐車ゾーンは地理的要因と駐車待ち時間に基づいて選択されていると解釈できるc

(25)

表3 ^- 20 パラメータの推定結果

( ) : t値 < >:サンフ。ノレ数説明恋数モデル6 モデル7 選択肢固有ダミー ^o.36057 0.34582

(北部駐車ゾーン) (1. 288) (1. 850) 選択肢固有ダミー 0.32621

(中部駐車ゾーン) (1. 171)

走行抵抗 ^4.³⁰³⁵⁷ ^4.⁷⁵²⁶⁵

(10.456) (15. 178)

歩行抵抗 ^3.97371 ^4.61291

(5. 353) (21. 767)

買い物割引 ^O.¹⁵⁵⁵² (0. 380)

平均駐車待ち時間 -0. 03826 -0.03841 (-1. 191) (-2.112)

λ O. 19037

(0. 896)

尤度比 ^O.⁷⁰ ^O.⁷⁰ 的北部駐車ゾーンく310> 92. 6 92. 9 中中部駐車ゾーンく212> 91. 5 91. 3

ヰ一少ーユ^で

南部駐車ゾーン<575> 94. 0 93. 9

%

」ーー・全体く1097> 92. 7 92. 7

(26)

3. 7

要約

本章では、都心部におけるドライパーの駐車場選択行動について分析を行った。その際、ドライパーは都心部進入点、駐車ゾーン、駐車場という3段階の選択を行うと仮定し、まず出発地を類型化した上で都心部進入点選択モデルの構築を行った。つぎに、駐車ゾーンを設定し、駐車ゾーン内における駐車場選択モデノレの構築を行った。さらに、駐車ゾーン選択モデノレの構築を行い、都心部における一連の選択行動モデノレを提案した。ここで、駐車場選択の前に駐車ゾーン選択を行うことの意味は、

駐車場選択モデル構築の際に、実際には選択肢とならない駐車場を排除するところにあり、ある意味では駐車場選択モデルの選択肢集合を決定するシステムとして駐車ゾーン選択モデノレが存在するとみることもでき

る内

得られた成果を要約すれば、以下のとおりである。

( 1 ) ドライバーの出発地について、都心エリア進入点分布を用いてク

ラスター分析による類型化を行った結果、中央区・西区型、博多区型、

南区型および東区型の4つに分類できるといえる。

( 2 ) 非集計ロジットモデノレによる都心エリア進入点選択モデルの推定を行った結果、説明変数として出発地と目的地に対する進入点の方向性と都市高速道路利用可能性の2つが採用された。中でも方向性は都心エリア進入点選択に大きな影響を及ぼす要因であるといえる。また、方向性についてはAHPウエイトを説明変数として用いるものとした。提案されたモデルは表3 - 9のそデル2のとおりであり、尤度比 0.55、的中率80.6%の精度を得た。

( 3 ) ドライバーの都心エリア進入点分布および目的地分布により、本

(27)

図った。その結果、福岡市天神地区の中心商業地においては北部、中部、

南部の3つの駐車ゾーンに分類できることが明らかとなった。

( 4 )分類された3つの駐車ゾーン内における駐車場選択モデルの構築を行った。ここでも非集計ロジットモデルを用いたが、各々の駐車ゾーンにおけるモデルに対し、同一の効用関数によりパラメータを推定した。

その結果、説明変数としては、走行抵抗、歩行抵抗、買い物割引の有無、

駐車待ち時聞が採用された。また、走行抵抗と歩行抵抗については、定旦的に表しにくい様々な要素が含まれることから、 A _I-1 Pにより算出した各駐車場のウエイトを用いた。結局、得られたモデノレは表3 - 15 のモデル4のとおりであり、その尤度比は 0.27、的中率は全体で 7 5.7%

であり、良好なモデノレを得ることができた。

( 5 )駐車ゾーン内に新たな駐車場が整備された場合の需要予測に対応

するため、共通変数のみを用いた駐車場選択モデルを構築した。その結果は表3 - 15 のモデノレ5に示すとおりであり、尤度比 0.20、的中率 73.5010の良好なモデノレを得ることができた。

( 6 )駐車ゾーン選択モデノレを非集計ロジットモデノレにより構築した。

得られたモデルは表3 - 20 のモデル7のとおりであり、その結果、尤度比 0.70、的中率92.7%と非常に精度の高いモデノレを得ることができた。説明変数としては、走行抵抗と歩行抵抗および平均駐車時間が採用され、このことから、駐車ゾーンの選択が地理的な要因と駐車時間により説明できることが明らかとなった。なお、ネステイツドロジットモデルによるモデル化を試みたが、 λの値が小さく、このことから、駐車ゾーン選択と駐車場選択は相互に独立であると解釈しても十分である。

(28)

<参考文献>

1 )武政功，原田昇，毛利雄一;休日の買い物行動における駐車場選択に関する研究，都市計画論文集， No.22， pp.523"-'528， 1987

2 )石田東生，松村直植，黒川洗;買い物目的地選択における駐車場整備の効果について，都市計画論文集， No.23， pp.403"-'408， 1988

3 )塚口博司，鄭憲永;都心地区における駐車場選択行動に関する一考察，都市計画論文集， No.23， pp.397"-'402， 1988

4 )高岡邦彦，村上陸夫;都心における駐車場所選択についてのこ ^一考察，土木学会第4 2四年次学術講演会論文集， pp.330"-'331， 1987

5 )建設省，福岡市 ; 平成元年度福岡市天神地区駐車場整備計画調査報告書， 1990

6 )小林雅文，塚口博司;ドライパーの駐車行動分析とモデノレ化，土木学会第4 6回年次学術講演会論文集， lV-27， pp.64"-'65， 1991

7 )刀根薫;ゲーム感覚意志決定法(A H P入門)_{，日科技連，} ₁₉₉₂

8 )交通工学研究会編;やさしい非集計分析，交通工学研究会， 1993

9 )辰巳浩，得木武，外井哲志;中心商業地における駐車場選択行動に関する研究，日本行動計量学会第21回大会発表論文抄録集， 1993

10)土木学会;非集計行動モデノレの理論と実際，土木学会， 1995

11 _{)辰巳浩，} _樗木武， _李相光，后国権;ドライバーの意識からみた都心部駐車場所の利用特性に関する一考察，第 15回交通工学研究発表会論文報告集， 1995

12) H. Tatsumi， T. Chishaki， K-Y. Lim， Y. Kajita; A STUDY ON _THE USE AND CHOICE OF PARKING PLACE IN CENTRAL BUSINESS DISTRICT， Iniernational Conference of Urban Engineering in Asian Cities in the 21st Century， 1996

13)辰巳浩，樗木武，林基栄，梶田佳孝;休日の中心商業地における路外駐車の駐車時間分布に関する一考察，九州大学工学集報， Vo1.70，

No.3， pp.227"-'234， 1997

(29)

る駐車ゾーンの選択に関する研究，九州大学工学集報， Vo1.70， No.5，

pp.501'"'-'509， 199 7

15)辰巳浩，樗木武，上谷康晴，黄仁植;中心商業地における駐車場利用者の都心エリア進入点選択に関する研究，九州大学工学集報， Vo1.71，

No.1， pp.1'"'-'8， ¹⁹⁹⁸

16)辰巳浩，樗木武，黄仁植;休日の中心商業地における駐車場選択モデノレの構築，九州大学工学集報， Vo1.71， No.2， pp.'"'-' ， 1998

(30)

第4章

ドライバーの駐車場利用特性の分析

4.1 序

4.2 ドライパーの到着時刻に関する分析 4.2.1 ドライパーの到着実態の分析

4.2.2 出発地と時刻帯別到着台数の関係 4.2.3 目的地と時刻帯別到着台数の関係 4.3 ドライバーの駐車時間分布に関する分析

4.3.1 観測データに基づく駐車時間分布モデノレの構築

4.3.2 アンケートデータに基づく駐車時間分布モデルの構築

4.4 各駐車場の駐車待ち時間および台数に関する分析 4.5 各駐車場の在庫台数に関する分析

4.6 要約参考文献

(31)

4.

1 序

実際に駐車場計画を行う上では、単にドライバーの駐車場選択行動やその意識を把握するだけでは不十分であり、対象地区全体の駐車場の利用状況を把握することが求められ、また、駐車待ち行列の低減、駐車場

利用の均衡化、新たな駐車場の整備等の検討が必要である。

こうしたことから、本研究では、時間変化により刻々と変化する地区内の駐車場利用状況をシミュレーションモデルにより表現し、それを踏まえて駐車施策を検討することを目指すものであるが、そのためにはドライパーの駐車場利用特性をより的確に杷握する必要がある。

また、本研究では、第 ₃ 章において構築した駐車場_選択モデ_ルを用い

てシミュレーションを行うが、その際、何人の入力データとして到着時刻、出発地、目的地が必要となる。しかしながら、本研究では到着時刻については実態調査により既知であるものの、出発地と目的地についてはアンケート調査に基づいているために、全てのドライバーのデータは

把握できていない内

各ドライバーの駐車時間についても、調査時間内に入庫し出庫した車については把握しているが、調査終了後に出庫した車についてはその駐車時間を推定する必要がある。また、駐車時間は、入庫時刻帯や出発地、

目的地などの要因により、その分布は異なると考えられるc

そこで、本章では休日におけるドライバーの到着時刻、駐車時間分布、

各駐車場の駐車待ち時間および在庫台数について分析を行うものである。

ド_ライバーの到着時刻については、まず、その到着実態を把握し、さらに出発地および目的地と時刻帯別到着台数の関係を分析するc その結果を踏まえ、本研究ではドライパーの出発地および目的地が未知の場合には、各出発地および目的地の到着車割合に従って乱数を発生させて推定するものとするc

また、駐車時間分布については、まずは閉門時刻まで観測調査した駐

(32)

果を踏まえて駐車時間分布のモデノレ化を試みるものである。さらに、出発地、目的地等が駐車時間分布に及ぼす影響を考慮、するため、アンケー

トデータに基づいた駐車時間分布推定モデノレの構築を行うものとする。在庫台数分布および駐車待ち時間分布については、その実態と特性を把握せんとするものである。

(33)

4.2

ドライバーの到着時刻に関する分析

4. 2. 1

ドライバーの到着実態の分析

駐車行動シミュレーションを実行する際、各ドライパーがいつ到着するかをデータとして入力する必要がある。そこで、 92.2.5 で行った駐車実態調査より、ドライパーの到着時刻について分析を行う。まず、ふ駐車場における分析対象時間内の到着台数を集計し、さらに各駐車場容

量から回転率を算出した結果が表4- 1である。本表より、 8カ所の駐車場全体で分析対象時間である10:00から18: 59の聞に5383台の至IJ 車が存在している。それに対し、全駐車場における駐車容量の合計は 2114台であり、回転率は2.55 となる。

個別の駐車場についてみると、中央公園駐車場の到着台数が 1068ムと最も多く、次いで地下街南駐車場の 9 91台である。また、最も到着台数の少ない駐車場は重松スカイパークで342台であるハ

回転率についてみると、地下街南駐車場が 4.0 3と最も高く、次いで地下街北駐車場で3.71 となっている。また、最も回転率の低い駐車場は重松スカイパークで1.37 、僅差で安田駐車場が1.39である。地下街北駐車場と地下街南駐車場の回転率が高い理由としては、これらの駐車場が天神地区の中心部に存在し、代表的な商業施設に近く、そのことに加えて、都心部進入点からアクセスしやすいことが挙げられる。

各駐車場における時刻帯別到着台数は表4-2に示すとおりである。

また、全駐車場の到着台数分布を示したものが図4 - 1である。図より

10 IJ寺台の到着割合が最も高く、 11 時台ではその割合が減少し、 12時台になると再び増加することが分かる。また、 1 3時台になると減少するが、 1 4 、 1 5時台は増加し、それ以降は時刻とともに減少している" 10 H寺台が最も高い理由としては、商業施設の開店時刻が概ね 10 時である

ことが挙げられる。

(34)

おりである。図より、ショッパーズ駐車場、地下街北駐車場、地下街南駐車場、福岡中央駐車場では、 10時台の到着割合が最も高く、 11時台になるとその割合は大きく減少していることが分かる。一方、その他の駐車場についてみると、特に安国駐車場と重松駐車場は 10時台の到着割合が極めて低く、安国駐車場では 14時台にピークを迎え、重松スカイパークについては 12時台にピークを迎えている。これは、前者の4 カ所の駐車場ではその魅力度が高く、最初にこれらの駐車場に到着が集中し、これらの駐車場が満車になると他の駐車場へと割り振られ、それらの到着割合が増加することがその原因と考えられる。

表4 ^- ¹ 各駐車場における到着台数と駐車容量および回転率

---ー-ー~・司

^{到着台数(台)} ^{駐車場容量(台)} ^回転率

ショッハ。ースゃ駐車場 ⁶⁶⁶ ¹⁹⁷ ^{3. 38} 安国駐車場 ⁶²⁶ ⁴⁵⁰ ^{l. 39} 重松スカイパーク ³⁴² ²⁵⁰ ^{l. 37} 地下街北駐車場 ⁴⁶⁰ ¹²⁴ ^3.⁷¹ 綾杉駐車場 ⁴⁶⁸ ¹⁹⁶ ^{2. 39} 地下街南駐車場 ⁹⁹¹ ²⁴⁶ ^{4. 03} 福岡中央駐車場 ⁷⁶² ²⁴⁵ ^{3. 11} 中央公園駐車場 ¹⁰⁶⁸ ⁴⁰⁶ ^{2. 63}

メ口〉、

計 ⁵³⁸³ ²¹¹⁴ ^2.⁵⁵

辰巳, 浩

九州大学学術情報リポジトリ

Kyushu University Institutional Repository

中心商業地における休日の駐車行動と駐車施策のあ り方に関する研究

辰巳, 浩

https://doi.org/10.11501/3142515

都心エリア進入点選択モデルの構築

駐車ゾーンの設定

各駐車ゾーンにおける駐車場選択モデルの構築

モデルの説明変数について

各駐車ゾーンにおける駐車場選択モデルの構築

ー

L

駐車ゾーン選択モデルの構築

1モデルの説明変数について

駐車ゾーン選択モデルの構築

要約

第4章

ドライバーの駐車場利用特性の分析

1 序

ドライバーの到着時刻に関する分析

ドライバーの到着実態の分析

---ー-ー~・司

中心商業地における休日の駐車行動と駐車施策のあり方に関する研究