Spatio-temporal Changes in Households with Every Member Out-of-home (HEMO): A Novel Examination using Household Travel Survey Data in World-wide Cities with Applications
Project/Area Number |
19K21997
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Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Medium-sized Section 22:Civil engineering and related fields
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Research Institution | Kumamoto University |
Principal Investigator |
圓山 琢也 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 教授 (20361529)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
安藤 宏恵 熊本大学, くまもと水循環・減災研究教育センター, 助教 (00880056)
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Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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Keywords | 世帯不在率 / PT調査 / 世帯不在時間 / 社会生活基本調査 / 宅急便再配達 / 空き巣 / 時間帯別世帯不在率 / 都市間比較 / 再配達 |
Outline of Research at the Start |
最近の宅配便の再配達の増加の問題は,受取手の世帯単位での不在が一因であるが,この世帯単位の不在の実態把握は十分でない.本研究は,国内外の交通調査・生活時間データを活用して,世帯単位の不在の実態を解明し,課題解決に向けた分析手法を提案することを目的とする.交通調査データの研究は通常「人の移動」に着目するが,その発想を転換し「世帯全員が外出している状態」に着目する.そして世帯不在率の実態を国内外の複数の都市・複数の時点で時間帯別・地区別に明らかにする.そして宅急便の再配達問題に対する効率的な配送方法,空き巣の時空間別発生状況との関連分析など,実社会の課題解決に資する手法の構築を検討する.
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究は,交通調査データの新たな活用方法として,世帯単位の時間帯別不在率の実態を明らかにし,それに基づく政策分析方法を提案することを目的としている.本年度は以下の成果を挙げた. (1)世界の途上国の14都市でJICAが実施したPT調査を利用して,世帯不在率の国際比較分析を行った.また,世帯不在率を2項ロジットモデルで表現し,そのモデル残差から都市特性を記述する方法論を提案した.さらに,経済成長(GDPの増加)とともに世帯不在率が上昇する仮説を検証した.成果は国際雑誌で公表済みである. (2)世帯不在率に加え平均世帯不在時間に着目し,過去3時点の熊本PT調査のデータを分析した.世帯不在時間の地理的分布の空間的可視化や不在時間をTobitモデル,時間配分モデルにより分析した成果を国際誌に公表した. (3)社会生活基本調査のA票には在宅/外出状況のデータは含まれていないが,同調査のB票には在宅/外出状況のデータが含まれている.そこで,B票を教師データとしてA票のデータで在宅/外出状況を推定する機械学習法を構築した.また,B票から,そこからトリップ数を推定するアルゴリズムを開発し,PT調査に含まれるトリップの記入漏れの経年比較などを実施した成果を査読付き論文集で発表した. (5)携帯電話のGPSデータから個人別不在率を計算し,PT調査による不在率と比較した.さらに,宅急便や訪問調査を念頭に置いて,世帯不在率を考慮した訪問最適化方法を定式化し,小規模ネットワークで試算した.これらの成果を学会で発表(予定含む)した.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
多くの研究成果が国際雑誌で公表され,投稿も順調に進んでいる.また,訪問最適化手法の構築,携帯電話のGPS情報を利用した不在率の分析も順調に進んでいる.さらに,社会生活基本調査のB票を利用した機械学習による手法,トリップ数推定法,トリップ記入漏れの分析,2項ロジットモデルのモデル残差による都市特性の比較法の構築は当初計画していなかったものである.以上より,当初の計画以上に進展していると判断する.
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Strategy for Future Research Activity |
研究成果の国際雑誌への投稿,公表を続けるとともに,訪問最適化手法の構築と応用により,世帯不在率データの社会課題解決への展開を提示したい.また,令和3年度社会生活基本調査と全国都市交通調査の比較分析も実施し,交通調査の改善策の提示にもつなげたい.
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Report
(4 results)
Research Products
(29 results)