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第20回行動モデル夏の学校2021は、コロナウイルス流行を受け本年度はオンラインにて、2021年9月15～19日にかけて行われました。

このセミナーでは、ネットワーク上の選択理論の基礎となる行動モデルとフローモデルの講義を下敷きに、スマートフォンによるプローブパーソンデータを用いたプログラミングスタディにチームで取り組みます。都市計画や交通計画、土木計画における立地選択、目的地選択、経路選択、交通手段選択などの様々な需要予測の中での位置づけと事例紹介を行ったうえで、道路空間の再配分や観光、中心市街地再生、マーケティングなどへの応用と、プローブパーソン調査などの新たな行動調査とデータプラットフォーム手法についての最新事例を学びました。以下にその内容をまとめます。

The special seminar was held during this summer (Sep. 2021). This series of 5 days lectures and exercises will be an insight in Model Estimation. This annual event has been held since 2002 and this is the 19th time. Outstanding researchers showed the case studies on demand estimations of location choice, route choice, and transportation mode choice used in the fields of: Civil planning, Urban planning, and Transportation planning. We learned the brand-new methods of individual behavior survey like Probe Person, and thought about how to apply it practically in real world such as: Redistribution of Road Usage, Tourism Planning, Renewal of City Central Area, and Marketing optimization.


特別講義 Special lectures /基調講演 Keynote lectures / 講義 Lectures / 研究奨励賞受賞者講演 Invited lecture / 演習 Group work / 表彰 Award

特別講義 Special Lecture


朝倉康夫(東京工業大学)
ネットワーク上の行動の観測と分析

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基調講演 Keynote Lecture


Kay Axhausen（ETH Zürich）
Behavior models with big data

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講義 Lectures


Arnab Jana (IIT Bombay)
Basics of Behavior Models

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Giancarlos Troncoso Parady (UTokyo)
Statistical Test for Advanced Behavior Modelling

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Hideki Yaginuma(Tokyo University of Science)
Machine Learning for Behavior Model

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Shafique Muhammad Awais (CIMNE)
Behavioral Models Based on Weak Learners Using Multiple Sensors

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Makoto Chikaraishi(Hiroshima University)
LSTM and RNN for day-to-day Panel Data

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Yuki Oyama(Shibaura Institute of Technology)
Reinforcement Learning and Network Design

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Yusuke Hara(Tohoku University)
Behavior Mechanism Design

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倉内慎也 (愛媛大)
行動モデルの基礎

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井料雅隆 (東北大)
利用者均衡配分の基礎

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佐々木邦明 (早稲田大)
パラメータ推定の基礎と学習

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瀬尾亨 (東京工業大)
交通流のモデルとデータ

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山本俊行(名古屋大学)
因果関係の推定

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円山琢也(熊本大)
新たなネットワークモデル研究

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第三回行動モデル優秀論文賞基調講演 Invited Lectures


Takanori Sakai(Tokyo University of Marine Science and Technology)
Agent-based Freight Simulation and Its Applications

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Takao Dantsuji(Kanazawa University)
A novel metamodel-based framework for large-scale dynamic origin-destination demand calibration

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Risa Kobayashi(UTokyo)
Microscopic Interaction Modelling Between Land Own-Travel Behavior



演習 Group work


課題：プローブパーソンデータを用いた行動モデル推定
プローブパーソンデータ(ロケーションデータ、ウェブダイアリー)・土地利用データ・交通ネットワークデータを用いて、離散選択モデルをはじめとした行動モデルの構築と推定をグループごとに行い、成果を発表しました。




01. 東京理科大   pdf

発表概要：豊洲のPPデータを用いて都市開発における定量的手法の評価を行なった。多項ロジットモデル(MNL)を用いて交通手段選択モデルと目的地選択モデルを構築し、感度分析を行うことで政策の評価を行なった。特に交通手段選択モデルにおいては、緑地割合を現す変数を導入し近年の都市開発に合った評価・検討が行えるよう考慮した。

感想：今回のモデル学校では、手段選択と目的地選択を用いて感度分析を行なったが、より詳細な都市開発の評価手法を行うには経路選択モデルの構築も必要だと感じた。手段選択の新たな変数として用いた緑地割合は最短経路しか考慮していないため限定的であった。他の経路選択を考慮できれば詳細な緑地割合を表現することが可能になり、より正確なパラメータの感度分析も可能になるだろう。来年のモデル学校でチャレンジしたいと思う。


02. 愛媛大   

発表概要：私たちは在宅勤務促進による私事活動への影響を分析しました．通勤時間が比較的長い横浜に着目し，日ごとの私事活動の有無を目的変数とした二項ロジットモデルを用いました．そして，在宅勤務促進によって通勤時間が削減されることによる1か月の私事活動の頻度をシミュレーションしました．

感想：メンバーのほとんどが初めて実際にプログラムを使って分析をする状況であったためなかなか思うように進むことができませんでした．最終的な結果を出すことができず残念な結果となりましたが，とてもいい経験をすることができました．最後に，夏の学校の運営に携わった方々，ご指導いただいた先生方に感謝申し上げます．


03. 東京大学福田研   pdf

発表概要:コロナ禍で人々の時間価値が変化し、求められる都市計画も変容しているのではないかと着想しました。そこで、2019年、2020年の豊洲のPPデータを使用して、多項ロジットモデルで年別・目的別・休日平日ごとの８パターンで時間価値を分析しました。モデルでは、所要時間と費用に共通のパラメータを用いて、鉄道・バスにピーク時間のダミー項を含めました。分析の結果、時間価値がコロナ禍では上昇していることを明らかになりました。

感想：コロナ禍では時間がかかってでも徒歩や自転車を利用するようになり時間価値が低下しているという仮説に反して時間価値が上昇しているという結果が得られて非常に面白かったです。ただ、先生方からも、NLモデルなどの他の行動モデルを用いることをアドバイスいただいたように、MNLのみを用いた分析であったため、来年の夏の学校ではMNLにとどまらず他の行動モデルを構築して世の中の興味深い事実が発見できるよう頑張りたいと思います。今回、このような貴重な機会をいただき、先生方をはじめTAの方々、運営委員の方々の皆様に感謝申し上げます。



04. IIT Bombay   pdf

発表概要: Changes in travel behavior during the COVID-19 pandemic The aim of this study was to analyze the change in travel behavior in terms of mode choice of scheduled trips during the COVID-19 Pandemic. Toyosu city was considered as the study area. Scheduled trips include the trips made for work, business, and education purposes. Considerable decline in public transportation share as well as rise in the share of private vehicles were observed from 2019 to 2020, in the preliminary descriptive data analysis and spatial analysis. The methodology includes developing discrete choice models (MNL) to identify the factors influencing the mode choice which were then used in ML tools (ANN, XGB and RF) to improve the mode choice prediction. Moreover, sensitivity analysis was carried out based on which policy suggestions were derived to improve the bus modal share.

感想: The summer course in behavioral modeling was a thorough learning experience for us. We learned a lot from the lectures delivered by the experts in this field, other teams and also by working as a team for doing the exercise. We appreciate the support given by the faculties and the organizing team. Thankful for giving us this opportunity to work on behavioral modeling.



05. 広島大学   pdf

発表概要：PTデータのうちレジャー活動トリップを対象として、目的地での滞在時間予測モデルをランダムフォレストによって構築し、滞在時間を増加させるためのシミュレーションを行った。今回は機械学習手法を活用したモデルに挑戦したが、機械学習には解釈可能性の課題が存在するため、予測精度以上にモデルの解釈や説明に重きを置いた。結果として、私たちのモデルでは滞在時間増加のための具体的な政策を提示することはできなかったが、ランダムフォレストモデルにおけるシミュレーションの流れを示すことができた。

感想：夏の学校2日目に課題テーマを変更するというアクシデントがありましたが、全体3位という結果をいただくことができ、大変喜ばしく思います。今後も今回の経験を活かして、チーム全員で行動モデルに対する知見を深めていきたいと思います。最後になりましたが、今年度もスムーズな運営をしてくださった東京大学の皆さん、そしてご指導いただきました先生方、本当にありがとうございました。


06. 熊本大学   pdf

発表概要：私たちは，豊洲PPデータを用いて，COVID-19 禍における行動変容に着目しました．2018・2019 年と2020 年を比較すると，買い物トリップ割合の増加が確認できました．そのため，買い物目的トリップに着目したモデル構築並びに，政策提案を行いました．具体例には，利用者の退勤後（15 時から3 時）の行動をKitamura (1984) の時間配分モデルで表現しました．公共交通の利用の有無や住居地域，時間帯が買い物時間の増加に影響が大きいことが分かりました．

感想：今回の行動モデルは，修士 2 人，学部生 3 人の計 5 人で参加しました．5 人とも今年に入ってから円山研究室に配属されたため，「行動モデルとは？」というところから始まりました．PP調査データから得られる情報の多さに圧倒されながらも，COVID-19の影響を分析できて良かったです．また，離散-連続モデルを今回行動モデル期間中に知りました．うまく推定できなかったものも多くありましたが，Kitamuraモデルがうまく推定できたてとても良かったです．今回を機に，その他の離散-連続モデルなど多くのモデルを勉強していきたいと思いました．最後にご指導いただいた講師の先生方，運営の皆様，TAの方々，ありがとうございました．


08. 山梨大学   

発表概要:

感想:



09. 名古屋大学   pdf

発表概要：アフターコロナを見据え、今後減少するとされる鉄道利用を促進する政策の検討を試みた。鉄道網が発達している首都圏に位置する豊洲を対象に、NLを用いて平日の出勤日数、アクセス駅距離、アクセス駅利用人数、平日の交通手段が鉄道で外出する時と家で過ごす時の選択にいかに影響するか調べた。

感想：多くのメンバーがモデル推定の経験がなく、限られた時間の中で成果を出すのは苦労を伴いましたが、同時にとても実りのある経験となりました。モデルの構築に当たってはチームで話し合い、鉄道会社目線で鉄道利用を促進するという新たな視点で試みようと決めました。基礎分析の甘さから満足のいく結果は得られませんでしたが、チームで一からモデルを作って分析するという貴重な経験をすることができました。またお忙しい中運営の皆様、講師の先生方には大変お世話になりました。ありがとうございました。



11. 早稲田大学A   pdf

発表概要：豊洲プローブパーソンデータを用いて，交通手段選択の多項ロジットモデルを構築した．その際，将来的に導入が予定されているBRTバス停周辺のトリップに絞ることで，BRT導入の効果を検討しようと試みた．

感想：これまで行動モデルに触れる機会があまりなかったメンバーだったため，コードを書く際など戸惑ってしまうことも多々ありましたが，先生やTAの方々の手厚いサポート，貴重なアドバイスのおかげで，なんとかモデルを回すことができました．しかし，良い推定結果が得られず，政策評価には至らなかったため，メンバー全員が悔しい気持ちでいっぱいです．今回の夏の学校で学んだ知識や先生方から頂いたアドバイスを再確認し，今後の研究や来年以降の夏の学校に活かしたいと思います．最後になりますが，講師の先生方や運営の方々に感謝申し上げます．



12. 早稲田大学B   pdf

発表概要：丘陵地の多い横浜市において、代謝的換算距離を用いて傾斜を考慮した交通手段選択モデルの構築に取り組みました。代謝的換算距離を用いたモデルと通常の距離を用いたモデルの適合度に大きな差は見られない結果となりました。

感想：横浜市において傾斜をどう考慮するかが昨年度からの課題であったので今年度は代謝的換算距離を用いて交通手段選択モデルを構築しました。政策シミュレーションには間に合わなかったものの、エスキスで先生方からアドバイスをいただいたり、発表後にフィードバックをいただいたりと貴重な経験をさせていただきました。運営の皆さま、先生方に深く感謝申し上げます。



13. 芝浦工業大学A   

発表概要：豊洲プローブパーソンを用いて，コロナ禍による買い物行動の目的地変化や時間変化に関する交通分析を，基礎的なモデルを用いて行った．コロナ禍のテレワーク浸透による自宅付近での買い物行動の増加や，コロナ前には見られなかった買い物時間帯のピークの出現をデータから定量的に示すことができた．

感想：コロナ禍による買い物行動の変容と身近なテーマを設定し，テレワークなどコロナ禍での働き方との関連などを分析し，ファクトファインディングについて議論することができました．しかしながら，行動メカニズムをモデルを用いて十分に説明することができなかったため，次年度以降はスケジューリングモデルなど発展的なモデルを用いた分析に尽力したいです．最後になりますが，ご指導いただいた先生・TAの方々，運営に尽力いただいた皆様に感謝申し上げます．


14. 芝浦工業大学B   pdf

発表概要：私たちは，東西線の通勤時間の分散通勤を目的として行われている東西線オフピークプロジェクトに着目し，分析を行いました．実際の時刻表データに基づいた列車選択を多項ロジットモデル(MNL)を用いて推定しました．オフピークプロジェクトによって付与されるポイントに比べて，スケージュールに対する早着・遅着時間の影響が列車選択に大きく影響を与えていることがわかりました．

感想：グループワークやエスキスを通じて，チーム全体で行動モデルについての理解を深めることができました．データ作成やモデル推定に時間を費やし，今回はモデル推定までで終わってしまいましたが，次回参加の機会には政策評価まで行いたいです．最後になりましたが，講師の皆様をはじめ，TAの皆様，運営の皆様，ありがとうございました．


15. 東京工業大学   pdf

発表概要：私たちは、ラストワンマイル交通に関する行動モデルに着目しました。中国や韓国では鉄道移動の後のバス移動には基本料金がかからないという情報を聞いたので、日本でもその制度を適用したら人々の行動がどのように変容するのかということに興味があり、このようなテーマを選びました。多項ロジットモデルによってモデル化を行い、政策実行によるバス利用の拡大を確認することができました。

感想：今回は朝倉研、瀬尾研のメンバーで構成された7人で参加させていただきました。夏の学校には全員が初めての参加で、行動モデルに関する知識がない中での演習となりましたが、私たち全員に多くの学びがあり、こうした貴重な経験をさせていただいて大変感謝しております。演習では、最後に時間が足りなくなってしまったことがとても残念でした。今回の悔しい気持ちを胸に次回以降も参加させていただけたら幸いです。


16. 東京大学A   pdf

発表概要：近年出現しつつある定額型MaaSが東京に導入されれば、人々の目的地選択の多様化や余剰の増加を期待できる。私たちは、上位ネストを目的地選択、下位ネストを交通手段選択とするNLモデルを推定した上で、期待最大効用を最大化させるようにMaaSへの登録の有無を決定する枠組みでシミュレーションを行った。この際、目的地の魅力度を重視するクラスと交通手段のサービス水準を重視するクラスとがあるという仮説のもと、EMアルゴリズムを用いた。結果として、定額型MaaSの導入により目的地選択が遠方化・多様化することや、消費者余剰は増加するが鉄道事業者の収益の変化とトレードオフの関係にあること等が明らかになった。

感想：定額型MaaSの導入による目的地選択の多様化や余剰の増加をEMモデルを用いて二クラスで計算し，数字で示すことができたことや，鉄道事業者の収益とのトレードオフを示すことができた点に達成感がある．一方，外出をするかしないかという選択の教師データが無く，効用最大化やRLモデルを用いて試行錯誤したが，外出数の推定が思うようにできなかったため，外出の数は所与とするしかなく，定額型MaaSによる外出の増加を示すことができなかった点は残念であった．


17. 東京大学B   pdf

発表概要：SNSの普及により，空間に紐付いたテキストデータの取得が容易になっており，災害時に発せられるテキストから人流をリアルタイムに予測する，などの応用が期待される．我々は2007年松山のPPデータに紐付けられたテキストの特徴量抽出を行い，Discounted RLモデルの場所の説明変数として与えることにより経路選択モデルの推定及びシナリオシミュレーションを行った．各地点にRealノードとTwitterノードを配置するTwitter空間を導入し，Tノードに遷移することで擬似的にツイートをする状態を表した．

感想：Twitterがまだ日本になかった2007年の時点で位置情報付きのテキストデータがPP調査の一環として収集されていたことへの興味から始まり、テキストから得られる特徴量と行動データを結びつけることができないかと試行錯誤した。格子状街路網を持つ松山においてグリッドネットワークにすることで選択肢の簡略化が図れた反面、テキストデータ数とトリップ距離の狭間でその解像度決定の難しさを痛感した。



18. 個人参加チームA   

発表概要:

感想:



19. 個人参加チームB   

発表概要:

感想:




表彰 Award

行動モデル夏の学校には例年、数理的にモデリングをつめられていたグループには、故・上田孝行先生にちなんだ香住賞が、行動分析によって興味深いfact findingを実現したグループには、故・北村隆一先生にちなんだDavis賞が送られます。今年度の受賞チームは以下の通りです。

香住賞：04. インド工科大学B, 16. 東京大学A

2位：14. 芝浦工業大学B

3位：06. 熊本大学, 17. 東京大学B

4位：05. 広島大学

5位：18. 個人参加グループ

　

Davis賞：03. 東京大学(福田研)

2位：13. 芝浦工業大学A

　

総合1位：17. 東京大学B

2位：14. 芝浦工業大学B

3位：05. 広島大学
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