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熊本県

交通渋滞緩和策によるバスの遅延改善効果の検討

EBPMブートキャンプ 熊本県

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研究会の体制

※肩書は実施当時のもの

研究会統括管理者
日本総合研究所 研究員
専門家
吉城秀治(熊本大学くまもと水循環・減災研究教育センター 准教授)
データサイエンティスト
日本総合研究所 研究員
進行管理
日本総合研究所 研究員
研究会スケジュール
第1回:9月29日 第2回:10月15日 第3回:11月4日
第4回:12月9日 第5回:12月23日 第6回:1月14日

検討概要

背景

時差出勤等の通勤行動変容による効果検証

熊本市を中心とする熊本都市圏では、以前から交通渋滞の解消が課題であった。近年では、世界的半導体企業であるTSMCが、2021年11月に都市圏北東部の菊池南部地域に進出することが決定し、2024年12月から工場が本格稼働を開始した。菊池南部地域では、半導体関連企業の集積が相次いでおり、更なる交通渋滞の深刻化が懸念されている。

交通渋滞の解消に向けては、道路施策等の「車の“流れ”をよくする取組み」、公共交通施策等の「車から公共交通への“転換”を促す取組み」の両輪で取組みを行う必要があるが、公共交通機関については、慢性的な人員不足による減便や路線の縮小等、都市圏でさえサービス縮小の傾向にあり、自動車からの転換が困難な状況にある。

そのため熊本県では、短期的な対策として、「ピーク時の交通を“分散”する取組み」として、時差出勤等の通勤行動の変容に着目し、2024年から取組みを開始した。2025年には、9月の1か月間において、官民連携により、時差出勤等の通勤行動の変容に1万人規模で取り組んだ。

本研究では、時差出勤の取組みが熊本県の主要な公共交通であるバスの定時性の改善につながったかを研究する。

EBPMブートキャンプで検討すること、取り組むこと

  • 熊本県及び周辺の時差出勤の取組みを行った企業に対してアンケートを行い、時差出勤の実施状況について把握。
  • 時差出勤の取組みがバスの定時性確保につながったかの効果測定について、バスの定時性に影響を及ぼす要因を整理しながら分析。
  • 主に県庁職員を対象としたバスの利用意向調査の結果も踏まえ、今後の渋滞対策、バス運行に関する示唆を導出する。
熊本県における課題とそれに対する施策、EBPMブートキャンプで取り組む研究課題の連関を示した図。本研究では、交通渋滞によるバスの遅延が1万人規模の時差出勤の取組みにより改善したかの効果検証を行う。

利用データ

既存データ

  • 共同経営推進室5社のバス運行データ・乗降客数データ・ICカード利用率データ
  • 気象庁の過去の気象データ

EBPMブートキャンプで新たに取得したデータ

  • 熊本県職員への時差出勤の取組み状況やバス利用に関するアンケート調査結果

データの利用方法・分析方法

  • 時差出勤の取組みによりどれだけバスの定時性が改善したかを定量的に示すために重回帰分析を行った。
    特にバスの定時性に大きな影響を与えうると考えられるバスの乗降客数、ICカード利用率、天候を説明変数に入れ込み、目的変数をバスの運行状況とした。
  • 熊本県職員のアンケート調査結果から、バスの定時性に懸念を感じている人がどれ程いるのかを把握した。

取組成果、まとめ

時差出勤の取組みによるバスの遅延改善

もとの通勤ピーク時間であった7時30分から8時30分の時間帯で分析したところ、路線や時間帯によってバスの定時性への影響に差があり、全路線・全時間帯で定時性の改善効果があるわけではないことが分かった。

分析区間内の主要渋滞箇所では、混雑の改善の効果が確認された一方で、バスの遅延の改善には必ずしも効果がみられるとは言えなかった原因は、分析区間外における交通状況等の様々な要因による影響が考えられるため、今後の検討の余地がある。

また、雨が降るとバスの遅延が拡大することが分かった。

バスの乗降客数の変動

バスの乗客数は増加傾向であった。様々な要因が考えられるが、バス事業者の利用者増に向けた取組みや、通勤行動の変容、パートナー登録制度の効果が寄与していると考えられる。

バスの利用に際しては、バス事業者が実施する運行時間の適正化などの取組みについて引き続き協力していく。

検討過程

第1回研究会

背景・現状の整理

熊本都市圏では交通渋滞が深刻な課題となっている。交通渋滞の主な原因である自動車の利用率を下げるためには公共交通への転換が必要だと考えられるが、サービス水準の低下などによりバスの利用者も減少している。

熊本県では交通渋滞という課題を解決するために、道路整備や公共交通のサービス強化等の抜本的な対策のほかに、時差出勤の通勤行動変容の集中的な取組みを2024年9月、2025年の9月の1か月ずつ実施した。その時差出勤の取組みの効果測定を行うこととした。

検討内容

EBPMブートキャンプにおいて何を分析するか、どのように分析を行うかについて検討した。

  • 時差出勤の取組みによる効果のうち、バスに関しての効果測定を行うことを目的とした。具体的には、「時差出勤の取組みによる渋滞解消によって、バスの遅延が是正されたか」と「公共交通の利用促進によりバスの利用者が増えたか」という大きく2つの検証項目があることを確認
  • 2つの検証項目について、対象とする地域はどの範囲にするか、どのような要因がバスの遅延や利用者の増減に影響を与えそうか、分析のためにどのようなデータが必要か、等について議論

得られた示唆、今後の検討事項

  • バスの利用者に関する検証項目については、定量的に示すことが難しいため、意識調査等の手法も検討する。
  • 対象地域は熊本市内と設定した。
  • バスの遅延や利用者数に影響を与えそうな要因としては、天候や決済手段など様々意見が出たため、今後整理する。
  • データについては、バスの運行データ・乗客データの加工に労力がかかることが推察されるため、サンプルデータを取得してから整理方法を考える。
  • バスの利用者の分析のために、職員アンケートの質問の設計について昨年度実施したものから内容を一部見直す。

アドバイス「他自治体で取り組む場合の示唆」

職員へのアンケート設計に関しては、あらかじめ仮説を考えることが重要である。アンケートの設計時に、バスの遅延はどのような要因で発生しているのか、バスの遅延が改善した際にどのような効果があるのかを考えたうえでアンケート設計することが望ましい。

本研究で検証する項目を整理した表。1.時差出勤の取組みによりバスの遅延が改善したか、2.公共交通の利用促進によるバスの利用者が増えたか、の2点を検証する。

第2回研究会

第2回研究会までに取り組んだことや気づき

バスの遅延に影響を与えそうな要因について整理した。

アンケート設計については、有識者の先生からの意見も反映しながら見直しを行った。

バスの利用者の分析については、利用者数に影響を与える要因が複雑であることから、意識調査等で補足的に分析することが望ましい。

検討内容

バスの定時性の分析について、分析の時間帯の設定や外的要因をどう排除するか、について検討した。

  • 主要渋滞箇所を走るバス路線を中心に、概ね7時30分から8時30分の朝ピークを主対象として分析する方針を確認した。
  • 検証は「渋滞解消によりバスの定時性が向上したか」を主軸に置き、利用者増加の検証は劣後課題とした。
  • 事故・道路工事等の外的要因は、時間帯や対象路線を絞って除外・コントロール
  • バスに関するデータは複数CSVが連関する複雑構造のためBIツールで整理・分析し、データを保有している共同経営推進室等と連携して加工方法を確立

得られた示唆、今後の検討事項

  • 分析対象は単に走行範囲ではなく、例えば、バスレーン延長候補といった政策判断につながる路線かなどの視点も含めながら今後、検討
  • 雨や道路工事等の影響をどのように分析モデルに組み込むかは今後検討が必要

参加者の感想「難しかった点・大変だった点」

  • データ分析に際しては、単純に関連するデータを比較することで答えが見えるものであると考えていたが、実際に分析を行うためには、その事象に対するあらゆる影響を考慮し、何が要因となるのかを整理した上で、分析する項目を設定していくことが必要であることが大変難しかったです。
  • 今回の事業では、その点を専門的な知見でアドバイスいただけた点が非常に助かりました。

第3回研究会

第3回研究会までに取り組んだことや気づき

第2回研究会の議論をもとに、対象路線の候補を洗い出した。またバスの定時性について分析している先行研究から、目的変数の設定方法や説明変数の候補を整理した。

検討内容

バスの定時性を目的変数とした重回帰分析を行うため、変数の設定方法や対象とする時間帯について検討した。

  • 分析方法として重回帰分析を選択。これは、1つの結果(目的変数)に対して、複数の要因(説明変数)がそれぞれどの程度関係しているかを定量的に把握するための手法
  • ここではバスの定時性を目的変数とした。そのうえで、定時性に影響しそうな要因として先行研究から統計的に関係が示されているものを中心に抽出し、それらを説明変数とした。
    これをもとに重回帰分析を行うことで、要因がそれぞれバスの定時性にどれだけ関係しているかの把握が可能
  • 対象路線は企業分布と停留所位置を地図の形式で可視化して決定。
  • 対象時間は通勤ピークを基本に7時00分から9時30分程度を想定し、職員アンケートの回答状況で微修正

得られた示唆、今後の検討事項

  • 目的変数の設定については、複数の定時性指標の分布を確認し、統計的に安定する指標を採用する方針が適切
  • 説明変数には道路タイプや曜日ダミー等を入れ込むことを想定
  • 今後は重回帰分析を行うためのデータ収集を行う必要がある。そのために、データ整理の方法、バスデータを保有している共同経営推進室との調整が必要

アドバイス「他自治体で取り組む場合の示唆」

路線の選択として、高規格な道路が多く選択されているので、片側1車線の細い道路など様々な道路規格の路線を見たり、路線が通っている地区を変えたりすると、道路規格ごとの差や地区ごとの差などより示唆に富んだ分析が可能になる。
バスの定時性の指標については様々な定義が考えられるため、全ての指標で分布等を確認し、分析を行いながら決めることが望ましい。

バスの遅延に影響を及ぼす要因を整理した表。乗降回数や決済スピード、天候などを考慮して分析をすすめる必要がある。

第4回研究会

第4回研究会までに取り組んだことや気づき

神戸市にてフィールドワークを実施し、自治体内のデータ基盤の状況やデータ分析に基づいた政策決定について確認することができた。

また、分析結果の見せ方として、ある一定の仮定を置いたうえで見やすい形に結果を整理する点は、今後の報告書作成にあたって参考になる。

検討内容

引き続き、重回帰分析のための対象とする路線や対象とする時間、先行研究に基づいた説明変数の設定について検討した。

  • 対象路線は主要渋滞箇所代表地点に絞り、バス停単位で運行状況を観測
  • 対象時間は朝の混雑時間帯を中心に、7時30分から8時30分の通勤ピーク時間帯の前後1時間含める案の6時30分から9時30分と設定
  • 先行研究から、説明変数の案に運行距離、車線数、バスレーンの有無をダミー変数(カテゴリ変数を0か1で表現)で組み込むことを検討

得られた示唆、今後の検討事項

  • 政策的にはバスレーンの効果を評価することも重要であるが、分析のためにはサンプル数や渋滞箇所の分散が必要で、対象路線の追加検討が必要
  • 重回帰分析のため、対象路線、対象となる時間のデータの取得・整理が今後必要

アドバイス「他自治体で取り組む場合の示唆」

路線ダミーやバス会社ダミーを説明変数として設定すると地域固有の話になり、結果が理解しやすい一方で、県として遅延の多いバス会社を明示することにもなる。
これらの代わりに、運行距離を説明変数に組み込む方が、分析結果を一般化しやすいし、目的を達成する上でも十分である。

重回帰分析を行うためのロードマップ。(1)対象路線や時間などの分析方法の設定、(2)データの整理、(3)分析に入れ込む変数の分析(単純集計)、(4)どの変数を分析に入れ込むかを決め、分析モデルを設定、の大きく4ステップで重回帰分析を行う。

第5回研究会

第5回研究会までに取り組んだことや気づき

重回帰分析のためのデータ整理を一部進めた。

検討内容

データの収集・整理状況の進捗の確認や対象路線の見直しを行った。

  • 対象路線は県庁付近の路線を政策的に重視しつつその他の地域の路線も複数含める方向でデータを収集
  • 対象時間はアンケート結果等も踏まえて7時30分から8時30分の通勤ピーク時間帯の前後各1時間を含む6時30分から9時30分に設定

得られた示唆、今後の検討事項

  • 1か月を平均した簡易な分析において、ピーク時間帯では時差出勤の実施時に遅延拡大量が減少する一方、ピーク前1時間では遅延が拡大している傾向である。時差出勤の時間帯シフトが通勤ピーク時間前後のバスの遅延に影響している可能性が示唆された。
  • 最大遅延等の停留所ごとの遅延データが必要で、現状の運行区間全体のデータだけでは詳細因果分析が難しいため、停留所ごとの日次データの追加取得を引き続き実施する
  • 決済手段は影響が小さいと事業者は示唆するが、ICカード利用率だけでも説明変数として入れ込むことが望ましい。

参加者の感想「難しかった点・大変だった点」

必要なデータが膨大な量であったため、データの取得に苦労しました。取得後も分析に着手するためにデータの体裁を整える必要があり、データクレンジング作業に時間がかかりました。

第6回研究会

第6回研究会までに取り組んだことや気づき

対象とした4路線のうち1路線のデータ分析を行ったほか、報告書案の作成した。

路線により時差出勤の効果が見られたかが異なっていると予想されるため、路線ごとに分析結果を示す方がよい。

検討内容

実際に重回帰分析を行ったうえで、結果に対する議論を行った。
また、結果を踏まえて報告書をどのようにまとめるかについて議論を行った。

  • 対象路線のうち1路線のデータ整理と重回帰分析を実施。
    目的変数は「実際にかかった運行時間/予定していた運行時間」と「区間内の停留所で観測された最大遅延時間」の2種類を比較検討
  • ラッシュ時間ダミーを説明変数に入れ、時間帯別の影響も分析。
    分析に悪影響を与える極端な値を除くことやデータの分布を安定させるための対数変換の有効性も検討
  • 追加で3区間を分析し、合計4路線を対象として報告書を作成する計画

得られた示唆

  • 「最大遅延時間」を目的変数にする方が遅延実態を捉えやすい可能性。実運行/予定比は早発や区間遅延の影響で解釈に注意が必要
  • 時差出勤はラッシュ時間では遅延抑制に寄与するが、周辺時間帯への遅延分散を招く恐れがあるため、時間帯別効果の詳細分析が必要
  • 報告書では重回帰表だけに終わらせず、定時性向上が利用者増に与える定量的示唆や、前提やパラメータを変えて結果の頑健性を確かめる感度分析を追加するとよりよい分析となる。
とある1路線における重回帰分析の結果。この路線では、ラッシュ時間ダミーが正の値であることから、時差出勤の取組みを行った時間ではかえって遅延が拡大してしまったと読み取れる。

今後に向けて

1. 時差出勤の取組みの継続

時差出勤等の取組みとバスの遅延改善の相関関係は証明できなかったが、時差出勤により交通量が分散した結果、バスにも若干の遅延状況の分散が確認できた。
また、一定の交通量減少及び通過速度の向上にも効果がみられたため、交通渋滞改善に向けて、時差出勤等の取組みを継続的に実施していく。

2. バスの定時性確保に向けて

職員アンケート調査の結果では、定時性を懸念する回答が23%あったため、バスの利用に際し、バス事業者が実施する運行時間の適正化などの取組みについて協力して取り組んでいく。

参加者の声

EBPMブートキャンプに参加した感想を教えてください

「ブートキャンプ」の名のとおり、データの収集・整理等の作業はかなり労力がかかって大変でしたが、雨の日は遅延しがち等の日頃から1ユーザーとして感じていた傾向がデータ分析により可視化され、確認できた点は面白かったです。

特に学びが得られたと感じた点を教えてください

「EBPM」は日頃からよく耳にしますが、実際にデータ利活用に取り組んだことで、PPDACサイクルの流れを踏まえた、データに基づく政策立案の知見を得ることができたと思います。データを用いて課題や成果を可視化することで、さらに効果的な渋滞対策に取り組んでいきたいです。

これからデータ利活用に取り組む自治体へ向けてメッセージをお願いします

データ分析は難しいイメージがありますが、分析そのものは案外Excelの機能で簡単にできるものもあります。分析に必要なデータの選定、データの取得、分析にかけるためのデータクレンジングなど、分析に至るまでの過程で初めて見えてくる課題や、可視化される事柄がたくさんあり、新たな視座を得られると思います。
しっかりとした数字の根拠を示せることは、データ利活用の最大の利点だと思いますので、皆さんも一度チャレンジしてみてはいかがでしょうか。

専門家からアドバイス

専門家アドバイス
吉城秀治

熊本大学 准教授

今回のEBPMブートキャンプにて熊本県が取り組んだ「時差出勤の取組みによるバスの定時性改善」について、今後各地方自治体が似たような課題に取り組んで行く際のアドバイスをぜひお聞かせください。

熊本都市圏は、世界的にみても渋滞問題が深刻な都市の一つとされ、その問題は日々の生活はもちろん、経済活動や企業立地など、都市の諸活動に影響を及ぼす重要な課題です。本取り組みは、その解決に向けた一歩として、時差出勤の取り組みがバスの定時性に与える影響を真正面から検証した意義深い挑戦でした。バスロケーションデータは加工や指標設定が容易ではなく、遅延の定義や時間帯の扱いなど多くの試行錯誤を要しましたが、その過程自体が今後の分析基盤を形成したと考えます。結果として明確な改善は確認できなかったものの、時間帯別の影響や遅延分散の傾向など重要な示唆が得られました。公共交通の定時性確保は都市の持続性に直結します。引き続きデータに基づく検証と産官学連携を重ね、熊本モデルの確立につながることを期待しています。

吉城秀治さんの写真

専門家アドバイス
吉城秀治

熊本大学 准教授

吉城秀治さんの写真

今回のEBPMブートキャンプにて熊本県が取り組んだ「時差出勤の取組みによるバスの定時性改善」について、今後各地方自治体が似たような課題に取り組んで行く際のアドバイスをぜひお聞かせください。

熊本都市圏は、世界的にみても渋滞問題が深刻な都市の一つとされ、その問題は日々の生活はもちろん、経済活動や企業立地など、都市の諸活動に影響を及ぼす重要な課題です。本取り組みは、その解決に向けた一歩として、時差出勤の取り組みがバスの定時性に与える影響を真正面から検証した意義深い挑戦でした。バスロケーションデータは加工や指標設定が容易ではなく、遅延の定義や時間帯の扱いなど多くの試行錯誤を要しましたが、その過程自体が今後の分析基盤を形成したと考えます。結果として明確な改善は確認できなかったものの、時間帯別の影響や遅延分散の傾向など重要な示唆が得られました。公共交通の定時性確保は都市の持続性に直結します。引き続きデータに基づく検証と産官学連携を重ね、熊本モデルの確立につながることを期待しています。

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