2022 Fiscal Year Research-status Report
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
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19K21997
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| Research Institution | Kumamoto University |
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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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| Keywords | 世帯不在率 / PT調査 / 世帯不在時間 / 社会生活基本調査 |
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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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| Causes of Carryover |
新型コロナ感染症の影響で学会等の多くがオンライン開催となり旅費等が不要となったことが，次年度使用額が生じた主な理由である．2023年度は国内・国際学会での成果発表の旅費などに研究費を有効活用予定である．
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Research Products
(10 results)
