ただし，これまで計画の立案や施設配置，事業評価

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(1)移動体通信機器を用いた歩行者交通行動のモビリティ指標化に関する基礎的研究 Studies on Indecies of New Mobility using Personal Communication tools 中嶋康博*，西山良孝**，矢部. 努*，牧村和彦*，田中利行***. By Yasuhiro NAKAJIMA, Yoshitaka NISHIYAMA, Tsutomu YABE, Kazuhiko MAKIMURA, and Toshiyuki TANAKA. ２．既往の研究. １．はじめに近年，中心市街地活性化法案が成立し，中心市街. 都心地区の歩行者回遊行動調査の方法や，そこから. 地の再生に向けた様々な取り組みがなされている．. 得られる都心の評価に関する既往研究には，羽藤ら 3). ただし，これまで計画の立案や施設配置，事業評価. や木下ら 4)の研究がある．. を行うために必要となる歩行者の基礎的な行動特性は十分把握されていないのが現状である．都心の歩行者行動の把握には，これまでアンケー. 羽藤らは，PHS を利用し，その電界伝搬損特性より，歩行経路の特定に関するアルゴリズムの提案，フィールドスタディによりその妥当性の検証を行っている．. ト用紙による記述式調査やヒアリング調査などが行. これは，特に取得が困難であった歩行者の経路データ. われていた．計画や評価に活用するためは，立ち寄. が，PHS を利用することでデジタルデータとして収集. り先の移動情報のみならず，経路情報も重要となる．. できる有効な手段であることを示している．. しかし，これら情報を把握する場合には，被験者の. 木下らは，ヒアリングやアンケート用紙による歩行. 調査負担や，コーディング，パンチ作業などの時間. 者回遊行動調査の手法を 5 つ提案し，フィールドスタ. や費用が課題である．. ディを通して，現地配布・郵送回収による調査手法が. 一方，近年の GPS や PHS 等に代表される移動体通. 有効であることを明らかにしている．モビリティ指標. 信機器（以後，電子デバイス）の技術的発展はめざ. は，施設外の歩行回遊に着目した，来街手段別の回遊. ましく，歩行者の行動調査にも，その利用の検討が. トリップ数，1 トリップあたりの回遊歩行距離，都心. 1),2). ．電子デバイスの利用は，それ. 滞留時間等の計測を行っている．しかし，都心のモビ. を所持するだけで立ち寄り施設や経路に関するデー. リティを再現するには，施設内と施設外の両方の行動. タをデジタルデータとして把握できる．また，従来. を把握することが重要であると考える．. 行われ始めている. の記述式調査では困難であった詳細な回遊行動データ（以後，アクティビティデータ）も容易に把握できるため，電子デバイスの利用は，従来とは異なるモビリティ指標の算定が期待できる．. ３．移動体通信機器の基本特性分析位置の把握が可能である電子デバイスには，GPS 端末， PHS(Personal Handy-phone System) ， gpsOne. そこで本研究では，福岡市天神地区を対象に，い. （GPS+携帯電話）対応型携帯電話，電波タグ(Radio. くつかの電子デバイスを用いて収集した歩行者回遊. Frequency Identification)等がある．本節では，これら 4. 行動データの基本特性分析と，歩行者のアクティビ. つの電子デバイスを用いて行ったデータ収集実験の. ティデータに着目し，電波タグを用いた新たな都心. 概要と，電子デバイスによるデータ把握に関する特性. のモビリティ指標の提案を行うことを目的とする．. の基礎分析を行う．（1）データ収集実験の概要. Key Words: ITS，歩行者交通行動，IT * 正会員工修（財）計量計画研究所交通研究室 (〒162-0845 東京都新宿区市ヶ谷本村町 2 番 9 号, TEL: (03)3268-9911, FAX: (03)5229-8081, E-mail: [email protected] ** （財）計量計画研究所東北事務所 *** 正会員工修国土交通省九州地方整備局道路部道路計画第一課長（前：国土交通省九州地方整備局福岡国道工事事務所調査第一課長）. 電子デバイスを用いたデータ収集実験は，福岡市天神地区，中洲川端地区にて行った．データ収集は，屋外，屋内，ガード下，地下街等の場所別にルートを設定し，そのルートを 4 つのデバイスを所持した被験者が歩行回遊する方法にて行った．その概要を.

(2) 表-1，図-1, 2 に示す．表1 項目実施日被験者数利用機器データ取得間隔ルート備考. 天神地区. 調査の概要. 内容 2002.2.2(土)，9(土) 成人男性 1 名 4 つの電子デバイス GPS，PHS+加速度計 ※ ，gpsOne 対応型携帯電話，電波タグ(ﾊﾟｯｼﾌﾞﾀｲﾌﾟ)）・GPS: 1 秒，・PHS: 15 秒，・gpsOne: 任意(施設到着･出発時に取得)，・電波タグ: 任意(受信機の設置箇所通過時に取得) ・A:西ルート，・B:東ルート（地上,屋内）・C: 天神地下街ルート（地下），・D ルート: 中洲川端ルート(地上) 電波タグ，リーダの設置箇所・岩田屋 Z-side，・新天町商店街. 博多リバレイン. ダイエー福岡. 中洲川端地区新天町商店街. 福岡市役所. 岩田屋 Z-side. キャナルシティ. 西鉄福岡駅. 図2. 調査箇所. も 100%である．これは，天神地区が gpsOne 携帯電. ※PHS+加速度計は PEAMON（（株）都市交通研究所，（株）ｱｲ･ﾃｨ･ﾘ. 話の利用圏域内であること，電波タグはリーダ設置. ｻｰﾁ社が開発した交通行動を把握する機器（PHS と加速度ｾﾝｻが内蔵，. 箇所を通過すれば必ずデータが把握できるためであ. ﾃﾞｰﾀ収集はｵﾌﾗｲﾝ形式））を利用． 40mm. る．PHS は，地上にて 85%程度，屋内，地下等では. 4 mm. 地上より若干データ取得率が低下するものの，都心 32mm. 65 mm. では，場所に関係なくデータの取得が可能であることがわかる．表2. 70 mm. 電子デバイス. 計測場所別データ取得率. 項目. 地上屋外. 取得可能ログ数 4980 120 mm. GPS 端末. 取得ログ数取得率. （左上:GPS 端末, 左下:PEAMON, 中上:電波タグ, 右:gpsOne）. gpsOne. 図1. 調査機器. 3519. として，まず地上，屋内，地下等の計測場所別におけるデータ取得状況（データ取得率と位置特定誤差）の 2 項目について分析を行う． 1）データ取得率. 電波タグ. 720. 900. 7980. 9. 387. 0. 3915. 53.8%. 0.0% 49.1%. 25. 2. 3. 14. 22. 取得ログ数. 25. 2. 3. 14. 22. 取得ログ数取得率. 施設内及び施設間のモビリティを指標化する前段. 合計. 取得可能ログ数取得率 PHS※. 地下. 1380. 70.7% 0.7%. 100% 100%. 取得可能ログ数 332. （2）電子デバイスのデータ把握に関する基礎分析. 屋内ガード下. 282. 100%. 100% 100%. 92. 48. 60. 532. 40. 32. 31. 385. 84.9% 43.5% 66.7% 51.7% 72.4%. 取得可能ログ数. −. 25. −. −. 25. 取得ログ数. −. 25. −. −. 25. 取得率. −. 100%. −. −. 100%. ※PHS は PEAMON（PHS+加速度計）を指す．. データ取得率とは，取得ログ数を取得可能ログ数で除した値であり，結果を表 2 に整理した．表 2 よりデータ取得場所毎に電子デバイス間の特徴が明らかとなった． GPS の取得率は，地上で 70%程度であり，屋内や地下では把握出来ていない．これは屋内や地下街にて GPS 端末が衛星を把握することが困難なためである．gpsOne と電波タグは，どのような場所であって. 特に PHS と電波タグは，施設内のフロアまで位置の特定ができることに特徴がある（図 3）．これは， PHS の場合，基地局の電波の通信距離が短いため，基地局が施設のフロア毎に取り付けられているからである．さらに，パワーアンテナ等の簡易アンテナの設置や，個々の施設が独自に設置している業務用無線アンテナを利用することにより，その位置特定精度の向上が把握できる. 5). ．電波タグは，リーダを.

(3) 各フロアの出入り口等に設置することで把握可能と. ４．新たなモビリティ指標の検討従来のモビリティ指標は，施設外の行動による指. なる．. 標であった．一方，電子デバイスでは，取得できるデータの細かさ故に，図 4 に示すような施設外と施設内の行動を考慮した指標の算定が可能と考えられる．以降では，電波タグを対象として，新たなモビリティ指標の提案を行う．交通結節点（鉄道駅，駐車場など）. ENTT (都心入時刻) 都心入時刻). STIN1 (施設滞在時間1) 施設滞在時間1). MTout1. EXTT. (施設外移動時間1) 施設外移動時間1). (都心出時刻) 都心出時刻) (施設外移動時間6) 時間6). 図3. PHS による被験者の施設内のフロア把握状況. MTout2 (施設外移動時間2) 時間2). 施設4. MTout5. 施設2. (施設外移動時間5) 時間5). 2）位置特定誤差. MTout3. MTout4. データ計測場所別の位置特定誤差の結果は，表 3. 都心エリア. 施設1. MTout6. (施設外移動時間4) 時間4). BTout1 (施設外休憩時間1) 時間1). STIN2. (施設外移動時間3) 時間3). (施設滞在時間2) 施設滞在時間2) 拡大. 施設3. に示す通りである．地上では，どの電子デバイスも. MTIN1. STIN3. (施設内移動時間1) 移動時間1). (施設滞在時間3) 施設滞在時間3). 平均 45〜60m 程度である．屋内・ガード下では，GPS は計測不可能であり，他の 2 つの電子デバイスは地上と同程度である．地下では，屋内等と同様に GPS. 図4. MTIN2. BTIN1. (施設内移動時間2) 施設内移動時間2). (施設内休憩時間1) 時間1). 新たなモビリティ指標の概念図. は計測不可能である．PHS の平均は 42.9m であるのに対し，gpsOne は 169.2m と約 4 倍も精度が低下している．これは，gpsOne を地下で利用する場合，GPS 4). （１）新たなモビリティ指標の提案電波タグは，施設の出入り口にタグまたは受信機. 衛星による位置把握が出来ないため，cdma 方式の. を取り付けることにより施設内の行動を把握するこ. みにて位置特定が行われるからである．また，地下. とが可能となる．そこで，新たなモビリティ指標は，. 街は，コンクリート等に囲まれているため，電波が. 従来の記述式調査による. マルチパスにより遠くまで伝わりやすくなっている．. 間の移動時間. そのため，携帯電話のアンテナ数の設置が地上に比. と休憩に分割して提案を行う．その式は，(1)〜(3)に. べると少なくなり，位置の特定も地下街の出入り口. 示す通りである．. 付近にあるアンテナに集中することになる．. ・滞留時間（施設外，施設内）. 都心滞留時間. 地上. 屋内･ガード下. 地下. 計測場所別電子デバイス別の位置特定誤差サンプル数. 平均値(m). 標準偏差(m). MTstnj=STstnj - BTstnj. GPS gpsOne PEAMON 計 GPS gpsOne PEAMON 計. 10 25 10 45 5 5 10 14 4 18. 37.1 19.5 37.5 29.5 25.2 29.0 27.7 93.0 20.7 97.9. ・休憩時間（施設外，施設内）. GPS gpsOne PEAMON 計. 56.2 45.2 59.8 50.9 58.1 47.3 52.7 169.2 42.9 141.1. 位置特定誤差 0m としている．. (1). ・移動時間（施設外，施設内）. 電子デバイス. ※電波タグは，リーダを設置した場所がデータ取得位置であるため，. 施設. に加えて，施設の外と中，また移動. STstnj=EXTTstnj - ENTTstnj 表3. や. (. s s BTtnjs = ∑ EBTtnjk − SBTtnjk. (2). ). (3). k. s：out 施設外，in 施設内 STstnj：来街手段 t 被験者属性 n 場所 j の滞留時間 EXTTstnj：来街手段 t 被験者属性 n 場所 j の出時間 ENTTstnj：来街手段 t 被験者属性 n 場所 j の入時間 MTstnj：来街手段 t 被験者属性 n 場所 j の移動時間 BTstnj：来街手段 t 被験者属性 n 場所 j の休憩時間 EBTstnj：来街手段 t 被験者属性 n 場所 j, k 回目休憩終了時間 SBTstnj：来街手段 t 被験者属性 n 場所 j, k 回目休憩開始時間.

(4) 0%. （２）算定例算定は，2002.2.2(土)〜3(日)，9(土)〜10(日)の 4 日. 凡例. 20%. 40%. 新天町. 60%. Z-SIDE. 80%. 100%. 他施設. 間，約 600 名の被験者を対象とした歩行者回遊行動調査にて，福岡市都心の電波タグ受信機を設置した. 女性2人組 7.6 15.4. 77.0. 新天町商店街，岩田屋 Z-side において取得した電波ﾌｧﾐﾘｰ. タグデータを用いる（図 5）．ここでは，40 歳代の友人 2 名と 30 歳代の家族連れ 4 名のデータを用いて，式（１）より施設内滞留時間. 30.7. 66.8. 2.5 ※都心滞在時間が 100%. 図6. 各施設の滞留時間比率. の算定を行った（表 4）． ① 都心地区の歩行者回遊調査にて利用する電子デバイスは，場所毎のデータ取得率，位置特定誤差等の関係から，特に PHS，電波タグの適用性が高いことが明らかとなった． ② 電子デバイスは，回遊行動をアクティビティデータとして取得できるため，施設外，施設内の行動を新たなモビリティ指標として定式化し，実際の電波タグデータにて算定できることを示した．今後は，都心滞留時間，施設外滞留時間，施設内滞留時間を更に分析するため，グループ（家族，カ. ●電波タグ受信機の設置場所. ップルなど）や性別等の属性別の都心滞留時間，施設内（新天町商店街，岩田屋 Z-side）滞留時間，施. 電波タグ受信機. 設内（新天町商店街）経路別滞在時間，施設間移動時間等の分析を進めていきたいと考えている．最後に，今回の実態調査は，（株）都市交通研究所李竜煥氏，岡本篤樹氏，（株）アイ・ティ・リサーチ，. 電波タグ. 鈴木明宏氏にご協力頂いた．ここに感謝の意を表す図5. 電波タグ受信機の設置箇所と調査の様子. 次第である．参考文献. 各施設の滞留時間比は，図 6 に示す通りである．. 1) 岡本･近藤･朝倉･田名部: 狭域調査における PHS. 各施設の滞留時間は，両属性とも新天町商店街よ. システムによる位置特定機能の利用可能性につ. りも岩田屋 Z-side の方が高く，属性毎の比較では，ファミリーの方が女性 2 人組よりも岩田屋 Z-side に滞留している時間割合が高いことがわかる．. いて, 土木計画学研究・講演集 vol24, 2001 2) 牧村: 高度情報機器を用いた歩行者モニタリングと移動支援, 交通工学第 35 巻 4 号, 2000 3) 木下･田雑･牧村･浅野: 都心地区における歩行者. 表4 属性女性 2 人組ファミリー. 属性別の基礎的な行動データ代表者の年齢 49 34. 人数トリップ数 2 4. 6 4. 都心滞留時間 1h18m 4h13m. ※アンケートデータより. 回遊行動調査とその有用性に関する研究, 土木学会論文集 No.625/Ⅳ-44, pp161-170, 1999.7 4) 羽藤･香川･富島･岡本･朝倉: 都市内行動モデル検証のための電界基配列に基づく位置特定アルゴリズム, 土木計画学研究・講演集 vol24, 2001 5) 鈴木･西山･中嶋･牧村: PHS と自営アンテナを用. ５．結論本研究にて得られた知見は，次の通りである．. いた位置補正に関する研究，土木計画学研究・春大会一般研究部門.

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