交通環境変化に対する影響分析のために，交通シミュレーションが用いられる．本研究では，交通シミュレーションの重要な構成要素である追従走行モデルについて検討する．通常の交通シミュレーションモデルでは，追従走行モデルとして数式モデルを用いることが多いが，本研究ではファジィ的ニューラルネットワークモデルの適用性を検討する．既存研究では，GPSに基づく走行調査データを用いて，ニューラルネットワークの学習を行い，モデルを構築している．本研究ではこれらの追従走行モデルの適用性を検討する．この結果，ファジィ的ニューラルネットワークを用いたモデルは，従来の非線形追従モデルと比較して適合度が高い推計が可能であることがわかった．交通シミュレーションを用いた検討の結果，追従走行モデルの違いにより，滞留台数，平均速度，二酸化炭素排出量に差異が見られた．