GisaWeb大会田中

2地点間徒歩移動時における
経路選択記述モデル
田中あずさ
GISA学術研究発表Web大会

１．はじめに

２．経路選択モデルの構築

３．調査方法の概要

４．経路選択モデルの推定

５．属性毎の経路選択特性

６．まとめ

歩行者は歩行シミュレーション等では
最短経路を選択すると仮定される
• 災害避難経路の予想
• 人間行動、環境の計算
• 往来の多い場所の景観整備

１．はじめに





６．まとめ

実際には最短経路を
選択するとは限らない
従来では説明が難しい

距離だけでなく、他要素も取り
入れ改良、より人間に近いモデ
ルを作成

１．はじめに





６．まとめ

距離のみを考慮した経路選択モデル
Cost = α×Distance (ダイクストラ法:最短経路)
目的地点

出発地点

αモデル

１．はじめに





６．まとめ

距離に加え、曲がる回数（ターン回数）を考慮
Cost = α×Distance +β×Turn
目的地点

出発地点

１．はじめに





６．まとめ

目的地点

出発地点

α=1 β=0.006

１．はじめに





６．まとめ

目的地点

出発地点

α=1 β=0.01

以後α、βの比が重要になる

１．はじめに





６．まとめ

Cost =
Distance +β×Turn
目的地点

出発地点

α=1 β=0.01

→α=1に固定

βモデル

１．はじめに





６．まとめ

さらに、道路幅員を考慮する
Cost =
Distance +β×Turn +γ×Width
目的地点

出発地点

１．はじめに





６．まとめ

さらに、道路幅員を考慮する
Cost =
Distance +β×Turn +γ×Width
目的地点

出発地点

β=0.01 γ=1

γモデル

１．はじめに





６．まとめ

ある人（回答者）の選択経路に対するモデルの適合性を示す数値

一致率=

回答者の経路と一致したリンクの総距離
回答者の選択経路の総距離

×100(%)
目的地点

出発地点

１．はじめに





６．まとめ

ある人（回答者）の選択経路に対するモデルの適合性を示す数値

一致率=

回答者の経路と一致したリンクの総距離
回答者の選択経路の総距離

×100(%)
目的地点

総距離
一致
リンク
距離

2.7

1.5
出発地点

β、γ、一致率は
一致率 =1.5/2.7×100=56(%) 個人で異なる

１．はじめに





６．まとめ

一致率を最大化する、βとγの調査を行った
• 「出発地点」から「目的地点」までの経路を記
入してもらう(計６地図）
• 各地域の訪問履歴
• 回答者の属性アンケート調査
→性別、年代
→道に迷うか、地図を読むのは得意か
→自動車、自転車は運転するか

１．はじめに





６．まとめ

調査対象地域
・地域１
格子状道路が
方向を変えながら
組み合わさっている

１．はじめに





６．まとめ

調査対象地域

・地域2
複雑に入り組んだ
道路パターンを持つ

１．はじめに





６．まとめ

調査対象地域

・地域3
グリッド状道路パター
ンで構成される

１．はじめに





６．まとめ

それぞれ幅員情報なし・あり2種類用意
目的地点

出発地点

なし

１．はじめに





６．まとめ

それぞれ幅員情報なし・あり2種類用意
目的地点

出発地点

あり

１．はじめに





６．まとめ

経路バリエーション地域１
（赤い道路は選択された道路、太い程頻度大）

１．はじめに





６．まとめ

幅員情報なし

特定の経路に収斂

１．はじめに





６．まとめ

幅員情報あり

幅員情報により
さらに収斂

１．はじめに





６．まとめ

モデルの適合性（一致率）
地域１

１．はじめに





６．まとめ

100

90
80
70

・地域１
αモデルでは
低一致率

60
50

40
30

βモデルでは
高一致率

20

幅員があると
更に上昇

10
0

αモデル

βモデル（幅員なし）

βモデル(幅員あり）

１．はじめに





６．まとめ

経路バリエーション地域２

１．はじめに





６．まとめ

幅員情報なし
左側の経路が人気

１．はじめに





６．まとめ

幅員情報あり
幅員により魅力減少

幅員により
経路変更多数

１．はじめに





６．まとめ

地域２

１．はじめに





６．まとめ

100
90

γモデル
βモデル

βモデル

80
70
60
50
40
30

・地域2
γモデルで

幅員あると
一致率向上
記述力減

20
10
0

地域2（幅員なし）

地域2（幅員あり）

１．はじめに





６．まとめ

経路バリエーション地域３

１．はじめに





６．まとめ

ターン回数少の
経路に集中

幅員情報なし

１．はじめに





６．まとめ


幅員により
広幅員経路に集中

幅員情報あり

１．はじめに





６．まとめ

地域３

１．はじめに





６．まとめ

100
90
80
70
60

・地域3
経路選択に幅があり
記述力は相対的に低い
γモデルで改善はする

γモデル
βモデル

50
40

βモデル

30

20
10
0

地域3（幅員なし）

地域3（幅員あり）

１．はじめに





６．まとめ

ある回答者の例（地域2）

１．はじめに





６．まとめ


推定結果
（αモデル）
一致率21%

１．はじめに





６．まとめ

βモデル
一致率100%
β=0.288

αモデル
一致率21%

１．はじめに





６．まとめ

ある回答者の例（地域2・幅員情報あり）
この回答者は
幅員情報に
よって
回答を変更

１．はじめに





６．まとめ


βモデル
一致率52%
β=0.642

１．はじめに





６．まとめ

γモデル
一致率81%
β=0.038 γ=0.138

βモデル
一致率52%
β=0.642

１．はじめに





６．まとめ

「迷いやすさ」の影響
決して
迷わない

「迷う」グループ

ほとんど
迷わない

0%

20%

ときどき迷う

40%

60%

頻繁に迷う

80%

100%

１．はじめに





６．まとめ

0.1

迷わない

β
（
γ
モ
デ
ル
）

迷う

0.08

迷わない

迷わない
0.06

迷う

迷う

0.04

迷わない
0.02

迷う

0

地域1（幅員あり）地域2(幅員あり）地域3(幅員あり）

平均

１．はじめに





６．まとめ

0.08

迷わない
迷う

γ 0.06
（
γ
0.04
モ
デ
ル 0.02
）

迷わない

迷わない
迷う

迷う

迷わない迷う
0


平均

１．はじめに





６．まとめ


「迷いやすい」と答えた人ほど

β、γが低い

１．はじめに





６．まとめ

性差の影響
女性の方が「迷う」と感じる人が多い
ほとんど
迷わない

女

ときどき迷う

頻繁に迷う

決して迷わない

男

ほとんど迷わない

0%

20%

ときどき迷う

40%

60%

頻繁に迷う

80%

100%

１．はじめに





６．まとめ

性差の影響
0.1

男

β
（
γ
モ
デ
ル
）

0.08

男

女

男

女

女

0.06

0.04

0.02

男

女

0


平均

１．はじめに





６．まとめ

性差の影響
0.08

γ
（
γ
モ
デ
ル
）

男
女

0.06

男

0.04

女
0.02

男

男

女

女

0


平均

１．はじめに





６．まとめ

性差の影響

（「迷いやすい」と多く答える）
女性の方が

β、γが低い

１．はじめに





６．まとめ

βが低い
→ターン回数が多い経路
γが低い
→幅員の小さい経路

迷いやすい人迷いにくい人
β

低

高

γ

低

高

１．はじめに





６．まとめ

「迷いやすい」
人ほど自ら
複雑な経路を選ぶ!?

１．はじめに





６．まとめ

• 結論

歩行者は、歩行距離だけでなくターン回数
や道路幅員を考慮しながら経路を選択し
ていることを示し、優れたモデルの記述力
を示した。
• ご清聴ありがとうございました。

GisaWeb大会田中

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