首都圏交通調査を用いた 深夜時間帯移動者の推計

中央大学理工学部情報工学科 卒業研究論文

首都圏交通調査を用いた 深夜時間帯移動者の推計

学籍番号  04D8104038H 武藤  優一

指導教員  田口  東  教授 2008年3月

あらまし 

本研究では，2002年駅消費調査と平成17年度大都市交通センサスの2つのデータを用 いて，深夜時間帯移動者の推計を行う．

まず，2002 年駅消費調査と平成 17 年度大都市交通センサスから非鉄道利用帰宅者を抽 出する．2002 年駅消費調査から時間帯別の人数の割合を算出し，平成 17 年度大都市交通 センサスから抽出した非鉄道利用帰宅者にかけ合わせることで深夜時間帯移動者を推計す る．次に，2002 年駅消費調査と平成 17 年度大都市交通センサスのそれぞれから抽出した 非鉄道利用帰宅者の地域分布がどれくらい似ているか相関係数を用いて比較し，深夜時間 帯移動者の地域別人数を推計する．そして，帰宅地域別の人数推計と利用路線別の人数推 計を行い，深夜時間帯の鉄道利用者数を推測する．

キーワード：都市交通，夜間移動，交通センサス

目次 

第1章  はじめに...1

第2章  使用データの概要...2

2.1  2002年駅消費調査データ...2

2.2  大都市交通センサスデータ...3

第3章  深夜時間帯移動者の人数推計...6

3.1  推計方法...6

3.2  通勤・通学者...7

3.2.1  通勤・通学者の抽出...7

3.2.2  通勤・通学者の属性...7

3.3  非鉄道利用帰宅者... 10

3.3.1  非鉄道利用帰宅者の抽出... 10

3.3.2  非鉄道利用帰宅者の属性... 11

3.4  深夜時間帯移動者の推計... 13

第4章  深夜時間帯移動者の地域別人数推計... 15

4.1  深夜時間帯移動者の地域別人数推計... 15

4.1.1  推計方法... 15

4.1.2  相関係数... 15

4.1.3  深夜時間帯移動者の地域別人数推計... 16

4.2  深夜時間帯移動者の地域別・帰宅地域別人数推計... 23

4.3  深夜時間帯移動者の地域別・利用路線別人数推計... 25

第5章  おわりに... 28

5.1  まとめ... 28

5.2  今後の課題... 28

謝辞... 29

参考文献... 30

第

1

  現在，残業などで夜遅くまで行動する人が多くなっており，銀行のATMなど24時間サ ービスを受けられるシステムや，コンビニエンスストアなどの24時間営業の店舗も増えて いる．また，いくつかの企業では最終の電車が出発した後の旅客輸送を目的として深夜時 間帯にバスを運行している．このようなことから，最終の電車が出発した後も多くの移動 者があり，鉄道の終夜運転に対する需要があるのではないかと考えられる．しかし，深夜 時間帯にどれくらいの移動者がいて，どのような移動をしているか把握することは困難で ある．

そこで，本研究では，2002 年駅消費調査データと平成 17 年度大都市交通センサスデー タを用いて深夜時間帯移動者の人数を推計し，25時台から27時台に鉄道を運行した場合の 利用者数を推測する．

第

2

  本章では，本研究で使用するデータの概要を説明する．使用するデータは，2002年駅消 費調査データと平成17年度大都市交通センサスデータである．

2.1  2002年駅消費調査データ

2002年駅消費調査（以下，駅消費調査）は JR 東日本によって実施されたアンケート調査 であり，その概要は以下のとおりである．

z 調査対象  ：東京70km圏在住の12歳から69歳までの男女 z サンプル数：10,013人

z 調査期間  ：2002年7月5日（金），6日（土），7日（日），8日（月）の4日間 z 調査内容  ：概要を表2.1に示す

表2.1  駅消費調査の調査内容

調査項目 調査概要

移動に関する調査項目 調査日，移動目的，移動開始時刻，目的地到着時刻，利用 した交通手段，所要時間，鉄道利用の有無  等

鉄道利用に関する調査項目 乗車駅，降車駅，乗車駅での滞在時間，乗車区間で利用し た切符の種類，乗車していた時間，車内での行動  等 消費に関する調査項目 購入品目，飲食・施設利用の内容，消費金額，入店時刻，

店内滞在時間，同行者数，店舗形態，店舗の所在地，店舗 の選択理由  等

基本属性に関する調査項目 年齢，性別，居住地，家族構成，世帯収入，職業，鉄道定 期券所有の有無  等

本研究では，移動に関する調査項目と基本属性に関する調査項目を使用する．それぞれ の調査項目の中から使用する項目について説明する．

移動に関する調査項目

・調査日      ：5，6，7，8の4項目である．

・移動目的        ：以下の12項目である．

1．勤務先へ      2．通学先へ      3．通勤以外の業務のため

4．行政施設へ    5．買物          6．外食 7．娯楽・観光    8．旅行      9．自宅へ

10．病院へ      11．その他の目的  12．無回答

・移動開始時刻    ：1．５時台  2．6時台…24．28時台  25．無回答の25区分に1時 間ごとに分類されている．

・利用した交通手段：複数回答で利用した交通手段が全て記載されている．記載項目は 以下の8項目である．

1．徒歩  2．自転車    3．バイク      4．自家用車・社用車

  5．バス  6．タクシー  7．その他の交通機関  8．無回答

・鉄道利用の有無  ：鉄道を利用した移動の場合，その乗車駅，降車駅も記載されている．

基本属性

・性別      ：1．男性  2．女性  3．無回答の3項目である．

・年齢      ：1．10代  2．20代  3．30代  4．40代  5．50代  6．60代 

7．無回答の7項目である．

・職業      ：16項目に分類されているが，本研究では以下の6項目にまとめる．

1．学生      ：中学生，高校生，短大・大学（院）・専門学校生  2．勤め人      ：事務系勤め人，技術系勤め人，

営業系勤め人，製造・労働系勤め人 3．管理職・会社役員  ：管理職，会社役員

4．自由・自営業      ：自由業，自営業 5．パート・アルバイト：パート，アルバイト

  6．その他      ：その他の職業，無職・主婦業専念，無回答

・定期所有の有無  ：1．持っている  2．持っていない  3．無回答の3項目である．

2.2  大都市交通センサスデータ

  大都市交通センサスは，首都圏，中京圏，近畿圏の三大都市圏における鉄道，バス等の 大量公共交通機関について，利用者に対するアンケート調査や駅，停留所の乗降状況等を 調査することによって，その利用実態を把握し，公共交通施策を検討するための資料を得 ることを目的に実施されている交通統計調査である．この調査は，昭和35年以来5年ごと に国土交通省によって実施されており，本研究では，平成17年に実施されたものを使用す

る．以下，平成17年度大都市交通センサスデータを大都市交通センサスと呼ぶ．

鉄道，バス及び路面電車のそれぞれの調査データのうち，鉄道に関するデータのみを抜 粋すると，以下のようなものがある．

z 鉄道定期券・普通券等利用調査

z 鉄道OD調査（着時間帯別駅間移動人員）

z 鉄道輸送サービス実態調査（駅間輸送定員）

z 鉄道ターミナル乗り換え施設実態調査 z 鉄道・バスターミナル乗り換え施設実態調査 z 鉄道事業社名

z 鉄道路線名 z 鉄道駅名

  本研究では，通勤及び通学，帰宅の移動が分かる鉄道定期券・普通券等利用調査を使用 する．このデータの概要は以下のとおりである．

z サンプル数  約15万人

z 調査期間    平成17年11月15日から17日 z 調査内容    概要を表2.2に示す

表2.2  鉄道定期券・普通券等利用調査の調査内容

ID番号 性別 年齢 居住地

定期券保有枚数 定期券種別

1回目の鉄道利用状況 2回目の鉄道利用状況

3回目以降の鉄道利用状況（帰宅）

拡大率  等

  本研究で使用する項目について詳しい説明を表2.3に示す．

表2.3  鉄道定期券・普通券等利用調査で使用する項目

項目名 項目内容

性別 男性または女性

年齢 1歳から98歳までは年齢がそのまま記載されている．99 歳以上の場合は98歳としている．99と記載されている場 合は年齢が不明である．

定期券種別 通勤または通学

1回目の鉄道利用状況 移動目的，乗車時刻，利用経路数，鉄道利用経路，降車時 刻  等

2回目の鉄道利用状況 同上

3回目の鉄道利用状況（帰宅） 帰宅経路，乗車駅，降車駅，乗車時刻，降車時刻

拡大率 各レコードが何人分の鉄道利用者を代表しているかを表 す倍率

  移動目的は以下の6項目である．ただし，不明の場合は9と記載されている．

1．通勤  2．通学  3．業務  4．私事  5．帰宅  6．不明

鉄道利用経路には，利用経路数に応じて最大で第10経路まで，乗車駅，降車駅，列車種 別，利用券種，混雑具合の項目が記載されている．

  拡大率について，平成17年度大都市交通センサスでは，定期券発売枚数による拡大と自 動改札機データによる拡大の 2 つの方法で拡大率を算出しており，拡大率の数値のみが異 なる 2 つのデータがある．定期券発売枚数による拡大では鉄道定期券所有者のみを対象と し，自動改札機データによる拡大では鉄道定期券所有者と普通券の利用者を対象としてい る．本研究では定期券発売枚数によって拡大を行ったデータを用いるため，鉄道定期券所 有者のみを対象としている．

第

3

3.1  推計方法

  大都市交通センサスから鉄道定期券所有者（以下，定期券所有者）のみを対象としてい るデータを使用するため，駅消費調査から定期券所有者を抽出する．さらに，大都市交通 センサスでは，通勤または通学のための移動を 1 回もしないというレコードがないため，

駅消費調査の定期券所有者から鉄道を利用して通勤または通学をした人のみ抽出する．定 期券所有者であり，鉄道を利用して通勤または通学した人を通勤・通学者と呼ぶ．

  大都市交通センサスにおいて，1回目から3回目の鉄道利用状況で1度も帰宅の記載がな いレコードを抽出する．このレコードは鉄道を利用した帰宅の記録がないので，鉄道以外 の手段で帰宅した人と帰宅していない人が含まれていると考えられる．そこで，このよう な人を非鉄道利用帰宅者と呼ぶ．

  駅消費調査の通勤・通学者から非鉄道利用帰宅者を抽出する．それは，最初の帰宅目的 の移動で鉄道を利用しなかった人と帰宅目的の移動の記載がない人である．

  大都市交通センサスから抽出した非鉄道利用帰宅者の時間帯別人数と未帰宅者の人数を 推計し，深夜時間帯移動者の推計人数を算出する．深夜時間帯移動者は25時台から27 時 台（午前1時台から午前3時台）の帰宅者と未帰宅者とする．時間帯別の人数推計および 未帰宅者の人数推計には以下の式を用いる：

Y X y

x_i = × ⁱ     （3.1）

Y X y

x_m= × ^m     （3.2）

xi：大都市交通センサスから抽出した非鉄道利用帰宅者におけるi時台の推計人数

xm：大都市交通センサスから抽出した非鉄道利用者における未帰宅者の推計人数

yi：駅消費調査から抽出した非鉄道利用帰宅者におけるi時台の人数

ym：駅消費調査から抽出した非鉄道利用帰宅者における未帰宅者の人数 X：大都市交通センサスから抽出した非鉄道利用帰宅者人数

Y：駅消費調査から抽出した非鉄道利用帰宅人数

3.2  通勤・通学者

3.2.1  通勤・通学者の抽出

  駅消費調査における定期券所有者の割合を表3.1に示す．男性の約4割，女性の約２割が 鉄道定期券を所有している．男女を合わせると全体の約3割が鉄道定期券を所有している．

次に，駅消費調査から抽出した通勤・通学者を表3.2に示す．大都市交通センサスの調査 が平日に行われていることから，平日の通勤・通学者のデータを使用する．平日では定期 券所有者のほぼ全てが鉄道を利用して通勤または通学をしている．

最後に，駅消費調査と大都市交通センサスにおける通勤・通学者の性別割合を表3.3に示 す．ただし，大都市交通センサスでは7,067人の性別が不明である．性別の割合を見ると2 つのデータにあまり違いはなく，通勤・通学者の6割から7割が男性，3割から4割が女性 である．

表3.1  駅消費調査における定期券所有者の割合

定期券所有者［人］ 全体［人］ 定期券所有者の割合［％］

男性 1,987 5,016 39.6

女性 968 4,997 19.4

男女計 2,955 10,013 29.5

表3.2  駅消費調査における通勤・通学者の人数［人］

5日（金） 8日（月） 平日計

男性 1,667 1,660 3,327

女性 796 769 1,565

男女計 2,463 2,429 4,892

表3.3  通勤・通学者の性別割合

男性［人］ 女性［人］ 男性割合［％］ 女性割合［％］

駅消費調査 3,327 1,565 68.0 32.0 大都市交通センサス 5,192,817 2,853,469 64.5 35.4

3.2.2  通勤・通学者の属性

  駅消費調査における平日の通勤・通学者の年齢比率を図 3.1，職業比率を図 3.2 に示し，

大都市交通センサスにおける通勤・通学者の年齢比率を図3.3，定期券種別比率を図3.4に 示す．

大都市交通センサスでは，10 代から 60 代の人で9割が占められており，駅消費調査と

比べると 50 代，60 代の割合が少し多いが，構成比は似ていることが分かる．女性では，

10代，20代の占める割合が多いのに対し，男性では，どの年代もほぼ同等の割合である．

学生のみが通学定期券を所有していると考え，駅消費調査の職業比率と大都市交通セン サスの定期券種別比率を比べると，2つのデータにあまり違いはなく，通学者は，男性で約

17％，女性で約30％である．職業を見ると，男性では，学生，勤め人，管理職・会社役員

がほぼ全てを占めている．女性では，男性と比べると勤め人，管理職・会社役員の割合が 減り，学生，パート・アルバイトの割合が増えている．

0% 20% 40% 60% 80% 100%

男性 女性

10代 20代 30代 40代 50代 60代

図3.1  駅消費調査における通勤・通学者の年齢比率

（男性  3,327人，女性  1,565人）

人）

女性

29.3%

56.1%

10.2%

0.4%

11.7%1.5% 学生

勤め人 管理職・ 

会社役員

パート・ 

アルバイト 自由・ 

自営業

その他 男性

1.8%1.6%

1.4% 17.5%

16.7%

61.2%

図3.2  駅消費調査における通勤・通学者の職業比率

（男性  3,327人，女性  1,565

0% 20% 40% 60% 80% 100%

男性

女性 00代

10代 20代 30代 40代 50代 60代 70代以上 不明

図3.3  大都市交通センサスにおける通勤・通学者の年齢比率

（男性  5,192,817人，女性  2,85,3469人）

図3.4  大都市交通センサスにおける通勤・通学者の定期券種別比率

（男性  5,192,817人，女性  2,85,3469人）

3.3  非鉄道

.3.1  非鉄道利用帰宅者の抽出

都市交通 抽出した非鉄道利用者数と通勤・通学

者全体に対する非鉄道利用帰宅者の割合を，それぞれ，表3.4，表3.5に示す．駅消費調査 から抽出した非鉄道利用帰宅者236人のうち，帰宅者は194人であり，未帰宅者は42人で ある．非鉄道利用帰宅者の割合を見ると，大都市交通センサスでは10％であるのに対し，

駅消費調査では約5％と低くなっている．男女別に比べると，大都市交通センサスでは男女

ともに約 10％が非鉄道利用帰宅者であるが，駅消費調査では男性の非鉄道利用帰宅者の割

合が3.6％であり，女性の約7％に対し低くなっていることが分かる．

表3.4  駅消費調査における非鉄道利用帰宅者

非鉄道利用帰宅者［人］ 通勤・通学者［人］ 非鉄道利用帰宅者の割合［％］

利用帰宅者 3

  駅消費調査，大 センサスのそれぞれから

男性 121 3,327 3.6

女性 115 1,565 7.3

男女計 236 4,892 4.8

男性

16.4%

83.6%

女性

30.2%

69.8%

通学 通勤

表3.5  大都市交通センサスにおける非鉄道利用帰宅者

非鉄道利用帰宅者［人］ 通勤・通学者［人］ 非鉄道利用帰宅者の割合［％］

男性 513,098 5,192,817 9.9

女性 290,512 2,853,469 10.2

不明 751 7,067 10.6

男女計 804,361 8,053,353 10.0

3.3.2  非鉄道利用帰宅者の属性

駅消費調査から抽出した非鉄道利用帰宅者の年齢比率を図3.5，職業比率を図3.6に示し，

大都市交通センサスか 7，定期券種別比率を

3.8に 年

代，30代，40代の割合が増え，大都市交通センサスでは50代，60代の割合が る．職業比率と定期券種別比率を通勤・通 体と比べると，駅消費調査では 生の割合が増え、女性は学生の割合が減 る．大都市交通センサスでは，

ともに学生の割合が減っている．職業を見ると，男性では管理職・会社役員の割合が高

，女性ではパート・アルバイトの割合が高い．

ら抽出した非鉄道利用帰宅者の年齢比率を図3.

図 示す．それぞれの年齢比率を通勤・通学者全体の 齢比率と比べると，駅消費調査

では20 増

えてい 学者全 ，

男性は学 ってい 男

女 く

女性

10代 20代 30代 40代 50代 60代

0% 20% 40% 60% 80% 100%

男性

図3.5  駅消費調査における非鉄道利用帰宅者の年齢比率

女性

19.1%

64.3%

0.9%

1.7% 10.4% 1.7%

学生 勤め人 管理職・ 

会社役員

パート・ 

アルバイト 自由・ 

自営業

その他 男性

54.5%

21.5%

0.8%3.3%

19.8％

図3.6  駅消費調査における非鉄道利用帰宅者の職業比率

（男性  121人，  女性  115人）

0% 20% 40% 60% 80% 100%

男性

女性 00代

10代 20代 30代 40代 50代 60代 70代以上 不明

図3 率

（男 ）

.7  大都市交通センサスにおける非鉄道利用帰宅者の年齢比 性  513,098人，女性  290,512人

図3.8  大都市交通センサスにおける非鉄道利用帰宅者の定期券種別比率

（男性  513,098人，  女性  290,512人）

3.4  深夜時

駅消費調査から抽出した非鉄道利用帰宅者のうち帰宅者は194人であり，未帰宅者は42

非鉄道利用帰宅者総数を見ると，

に減っている．帰宅手段別に見ると，

どの交通手段でも利用者がいる．そして，

ていることが分かる．

る．次に，大 （3.1）

を用いて時間帯別人数の推計を行う．その結果を図3.11に示す．図3.11から得られる25 時台から27時台の帰宅者の推計人数は74,981人である．同様に，式（3.2）を用いて未帰 宅者の推計を行なった結果は 143,148 人である．両者を併せると，深夜時間帯移動者の推

計人数は218,129人である．通勤・通学者が約800万人なので，通勤・通学者の約100人

に1人が深夜時間帯に帰宅しており，約50人に1人が帰宅していないということが分かる．

女性

26.9%

73.1%

通学 通勤 男性

10.6%

89.4%

間帯移動者の推計

人である．非鉄道利用帰宅者の時間帯別人数と帰宅手段ごとの時間帯別人数を図3.9に示す．

17時台から帰宅者が増え，20時台が最も多く，その後徐々 17時台から22時台までは車やバス，徒歩、自転車の 24 時以降ではほとんどの人がタクシーを利用し 駅消費調査において，25時台から27時台に帰宅した人は22人であ 都市交通センサスから抽出した非鉄道利用帰宅者804,361人に対し，式

0 5 10 15 20 30 35

非鉄道利用帰宅者［人］

25

5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27

［時］

非鉄道利用帰宅者総数 徒歩

自転車 バイク 車 バス タクシー

図3.9  駅消費調査における帰宅手段別・時間帯別人数

0 20000 40000 60000 80000 100000 120000

5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27

［時］

非鉄道利用帰宅者［人］

図3.10  大都市交通センサスから推計した非鉄道利用帰宅者の時間帯別人数

第

4

4.1  深夜時間帯移動者の地域別人数推計 4.1.1  推計方法

深夜時間帯移動者がどの地域にいるのか知るため，降車駅に着目する．

駅消費調査から抽出した非鉄道利用帰宅者に対し，帰宅者は帰宅の前の移動で最後に降 車した駅，未帰宅者は最後に降車した駅の付近にいると仮定し，駅ごとに人数を集計する．

次に，駅消費調査から抽出した非鉄道利用帰宅者において深夜時間帯移動者を抽出する．

そして，深夜時間帯移動者についても同様に駅ごとの人数を集計する．駅消費調査から抽 出した非鉄道利用帰宅者236人のうち深夜時間帯移動者は64人である．

大都市交通センサスから抽出した非鉄道利用帰宅者に対して最後に降車した駅の付近に

いると 駅

駅ごとに人数を推計すると誤差が大きくなると考えられるので，いくつかの市区町村を とめた広い地域での人数を算出する．そして，駅消費調査から抽出した非鉄道利用帰宅 の地域ごとの人数と大都市交通センサスから抽出した非鉄道利用帰宅者の地域ごとの人 について分布が似ているか相関係数を用いて比較する．

深夜時間帯移動者の地域別人数の推計には以下の式を用いる：

仮定し， ごとに人数を集計する．

ま 者 数

i i i

i Y

X y

x = ×     （4.1）

：地域 の深夜時間帯移動者の推計人数

都市交通センサスから抽出した地域 の非鉄道利用帰宅者人数

：駅消費調査から抽出した地域 の深夜時間帯移動者人数

yの共分散とx, y

xi i

i i X^：大

yi i

Yi：駅消費調査から抽出した地域iの非鉄道利用帰宅者人数 4.1.2  相関係数

  2変数の相関関係の強弱の度合いを数値化したものが，相関係数である．

ここで，2変数x, yがn組あるとすると，ピアソンの積率相関係数rはxと の標準偏差から，次のように定義される：

( )( )

( ) ( )

( )( )

( ) ( )

∑ ∑

∑

∑

= =

=

−

−

−

−

=

−

n

i

n

i i i

i n

i i

y y x

x

y y x x

y y y x x

1 1

2 2

1

2

相関係数は

∑

∑

=

−

−

− −

= n n

n

i

i i

y x

x r n

2 1

1 1

1 1

=

= −

− i

i i

i n

n 1 ₁ 1 ₁

，常に−1≤r≤1である．r = 0は相関関係なし，r= 1は完全な正の相関関係，

r = −1は完 強いと言

える．

  ただし，相関 るわけではなく，

関の強さは2変数の意味に従って解釈する必要がある．

.1.3  深夜時間帯移動者の地域別人数推計

なった駅は48駅である．また，大都市交通 センサスから抽出した非鉄道利用帰宅者の最後の降車駅となった駅は 956 駅である．駅消 費調査から得られた駅ごとの非鉄道利用帰宅者数と深夜時間帯移動者数，非鉄道利用帰宅 者に対する深夜時間帯移動者の割合の一部を表4.1に示し，大都市交通センサスから得られ た駅ごとの非鉄道利用帰宅者数の一部を表4.2に示す．非鉄道利用帰宅者の人数を見ると新 宿駅や渋谷駅など，駅消費調査と大都市交通センサスの両方で上位の駅があることから，

駅消費調査と大都市交通センサスの駅ごとの分布には似た傾向があると考えられる．しか し，駅消費調査では１人や 2 人しかいない駅が多く，駅消費調査と大都市交通センサスの 駅数が大きく異なっているので駅ごとの推計では誤差が大きいと考えられる．したがって，

駅 ること

の地域にまとめられ，そのうち，深夜時間帯移動者がいる地域は27 である．大

られた市区町村ごとの非鉄道利 帰宅者数と深夜時間帯移動者数，非鉄道利用帰宅者に対する深夜時間帯移動者の割合の られた市区町村ごとの非鉄道利用帰宅者数 一部を表4.4に示す．駅ごとの場合と比べると，千代田区，渋谷区，港区，新宿区など駅 消

全な負の相関関係を表す．従って，rの絶対値が大きいほど，相関が

関係の絶対値の大きさの評価に関して，絶対的な基準があ 相

4

駅消費調査から抽出した非鉄道利用帰宅者の最後の降車駅となった駅は 159 駅であり，

そのうち，深夜時間帯移動者の最後の降車駅と

を市区町村でまとめ で地域ごとの人数を増やす．

駅消費調査から得られた非鉄道利用帰宅者の最後の降車駅 159 駅を市区町村ごとに集計 すると89

都市交通センサスから得られた非鉄道利用帰宅者の最後の降車駅 956 駅を市区町村ごとに 集計すると 178 の地域にまとめられる．駅消費調査から得

用

一部を表4.3に示し，大都市交通センサスから得 の

費調査と大都市交通センサスの両方で上位となる地域が増えている．また，地域ごとの

表4.1  駅消費調査による駅ごとの人数

駅名 非鉄道利用帰宅者［人］ 深夜時間帯移動者［人］ 深夜時間帯移動者の 割合［％］

渋谷         8         3 37.5 神田         5         3 60.0 新宿         5         4 80.0 新橋         5         2 40.0 羽田空港         5         5 100.0 成瀬         4         0 0.0 東京         4         1 25.0 笹塚         3         0 0.0 所沢         3         0 0.0 鷺沼         3         0 0.0 京王八王子         3         0 0.0 飯田橋           3         2 66.7 川崎         3         0 0.0 水道橋         3         1 33.3

表4.2

駅名 非鉄道利用帰宅者数［人］

  大都市交通センサスによる非鉄道利用帰宅者の駅ごとの人数

新宿 26,813

東京 17,500

渋谷 16,013

池袋 15,361

新橋 13,685

田町 13,032

横浜 10,948

品川 10,211

不明 9,076

飯田橋 8,987

表4.3  駅消費調査による市区町村ごとの人数

市区町村名 非鉄道利用 ［ ］ 深夜時間帯移動者の

割合［％］

帰宅者 人］ 深夜時間帯移動者［人

千代田区 21 12 57.1

渋谷区 17         4 23.5 港区 10         5 50.0 新宿区         9         6 66.7 大田区         6         5 83.3 川崎市宮前区         5         0         0.0 品川区         5         2 40.0 川崎市中原区         5         1 20.0 不明         5         5 100.0 台東区         5 3 60.0

町田市 5         0 0.0

表4.4  大都市交通センサスによる非鉄道利用帰宅者の市区町村ごとの人数

市区町村名 非鉄道利用帰宅者数［人］

千代田区 106,870

港区 77,773

新宿区 48,625

中央区 38,726

渋谷区 31,819

豊島区 28,412

品川区 23,238

大田区 20,737

台東区 16,874

世田谷区 16,797

次に，駅消費 区 地域にまとめる

ついて をひとつにまとめる．

    ：横浜市‐区 川崎市    ：川崎市‐区

・千葉市

・さいたま市：さいたま

調査から得られた89の市 町村をさらに広い範囲の ．以下 の4市に ，それぞれの市に属する区

・横浜市

・

    ：千葉市‐区 市‐区

前述の4市を含めた市区町村を以下の20の地域にまと 1．都心三区      ：千代田区，中央区，港区

2．都心三区西    ：新宿区，渋谷区

3．都心三区北    ：豊島区，台東区，文京区 4．臨海東        ：江東区，墨田区，江戸川区 5．臨海南        ：大田区，品川区，目黒区 6．23区西      ：世田谷区，中野区 7．23区北東     ：練馬区，板橋区，北区 8．23区北     ：足立区，荒川区，葛飾区

9．副々都心     ：立川市，八王子市，町田市

10 11 12 13 14

15

6．埼玉北        ：久喜市，蓮田市，熊谷市，東松山市，深谷市，上尾市 17

1 1 2

  3

非鉄 宅者総数に対 割合を算出する．駅消費調査における地

域ご 地域ごとの人数割合がどれくらい似てい

るか相関係数を用いて比較する．

パターン1 2

1 までの地域），残りの市区町村についてはまとめない場合

3 20までの地域）

1 3 4.1 4.2，図4.3

1 0.816 2が0.899，パターン3が0.872

4. ，図4.3では

14.8 サスで

27.8 2のまとめ方が最も相

める．

．西東京        ：小平市，小金井市，東久留米市，清瀬市，国分寺市，多摩市

．横浜市        ：横浜市

．川崎市        ：川崎市

．神奈川その他  ：相模原市，厚木市，海老名市，平塚市，藤沢市，鎌倉市

．千葉北        ：我孫子市，柏市，松戸市，野田市

．千葉市周辺   ：千葉市，四街道市，八千代市，船橋市，浦安市 1

．さいたま市周辺：さいたま市，戸田市，富士見市，新座市，所沢市 8．川口市周辺    ：川口市，越谷市，蕨市，草加市，三郷市

9．その他        ：土浦市，足利市，前橋市 0．不明      ：不明

ここで，以下の つのパターンにおいて駅消費調査と大都市交通センサスのそれぞれで，

道利用帰 する地域ごとの人数の との人数割合と大都市交通センサスにおける

：市区町村をまとめない場合

パターン ：横浜市，川崎市，千葉市，さいたま市，東京都内の市区町村のみ地域をまとめ

（上述の から10

パターン ：全ての市区町村について地域をまとめた場合（上述の１から パターン からパターン のデータについて，それぞれの散布図を図 ，図 に示す．それぞれの相関係数はパターン が ，パターン

である．いくつかの市区町村をまとめた広い範囲の地域では相関係数が高くなることから，

広い範囲の地域のほうが人数の分布が似ていることが分かる．ただし，図 2 都心三区の点が右上に大きく外れている．駅消費調査では ％，大都市交通セン は ％であり，他の地域と比べると割合の差が大きい． パターン

関が高く，駅消費調査と大都市交通センサスの分布が近くなるので，パターン 2 のまとめ 費調査におけるパターン 2 のまとめ方による地域ごとの非鉄 利用帰宅者数と深夜時間帯移動者数，非鉄道利用帰宅者に対する深夜時間帯移動者の割

ると，都心や臨海地域に深夜まで行動している人が多 く様子が分かる．しかし，1万人を超える地域は 者の約半分を

方を用いて推計を行う．駅消 道

合を表4.3に示し，式（4.1）を用いて推計した結果を表4.5に示す．大都市交通センサス において非鉄道利用帰宅者がいない地域である蓮田市と前橋市の推計人数は 0 人とする．

地域ごとの推計人数を合計すると248,294人であり，3章で行った推計の結果218,129 人 より多くなっている．推計結果を見

く，都心部を中心に徐々に人数が減ってい

都心三区の周りと臨海南の4地域だけである．特に都心三区では11万人と深夜時間帯移動 占めており，深夜時間帯まで行動している人は都心部にかなり集中している ことが分かる．

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.14

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 大都市交通センサス 人数割合［%］

費調査 人数割合［］ 0.12

駅消%

図4.1  市区町村ごとの人数割合

（駅消費調査  89地域，大都市交通センサス  178地域）

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 大都市交通センサス 人数割合［%］

駅消費調査 人数割合［%］

図4.2  東京都内の市区町村のみをまとめた区画ごとの人数割合

（駅消費調査  48地域，大都市交通センサス  121地域）

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 大都市交通センサス 人数割合［%］

駅消費調査 人数割合［%］

図4.3  市区町村をまとめた区画ごとの人数割合

（駅消費調査  20地域，大都市交通センサス  96地域）

表4.5  駅消費調査による区画ごとの人数 地域名 深夜時間帯移動者［人］

（ ）

非鉄道利用帰宅者［人］

（ ）

深夜時間帯移動者の 割合［％］

（

yi Y_i

i i

Y y ）

都心三区 18 35 51.4

都心三区西 10 26 38.5

臨海南         8 13 61.5 不明         5         5 100.0 都心三区北         3 10 30.0 川口市         3         3 100.0 臨海東         2         7 28.6 23区北東         2         6 33.3 横浜市         2 19 10.5 西東京         2         8 25.0 川崎市         1 18 55.6 千葉市         1         4 25.0 さいたま市         1         4 25.0 藤沢市         1         3 33.3 副々都心         1 11 9.1 鎌倉市         1         3 33.3 浦安市         1         2 50.0 蓮田市         1         2 50.0 前橋市         1         1 100.0

合計 64 180

表4.6   深夜時間移動者の推計人数

地 動

推計人数［人］

（ ）

者

（ ）

［人］

域名 深夜時間帯移 者の 非鉄道利用帰宅

Xi

xi

都心三区 114,875 223,369

臨海南 31,592 51,337

都心三区西 30,940 80,444 都心三区北 16,951 56,504

不明 9,232 9,232

臨海東 7,938 27,784

23区北東 6,849 20,547

横浜市 6,586 62,574

さいたま市 5,718 22,873

千葉市 3,999 15,997

川口市 3,208 3,208

西東京 3,014 12,058

副々都心 1,944 21,389

浦安市 1,844 3,688

藤沢市 1,512 4,538

川崎市 1,356 24,409

鎌倉市 736 2,208

合計 248,294 642,159

4.2  深夜時 帰

駅消費調査では最初の鉄道を利用した移動で乗車した駅を帰宅に使う駅とし，大都市交 センサスでは 1 回目の鉄道利用状況に記載されている乗車駅を帰宅に使う駅とする．そ て，帰宅に使う駅が含まれる地域を帰宅地域とする．駅消費調査における非鉄道利用帰 者の帰宅地域ごとの人数と深夜時間帯移動者の帰宅地域ごとの人数の一部を深夜時間帯 動者の多い都心三区，都心三区西について，それぞれ表4.7，表4.8に示す．都心三区で

，非鉄道利用帰宅者35人に対して帰宅地域の数が27であり，深夜時間帯移動者18人に して帰宅地域の数が15 である．都心三区西では，非鉄道利用帰宅者26人に対して帰宅 域の数が17であり，深夜時間帯移動者10人に対して帰宅地域の数が9である．人数に して帰宅地域の数が多く，1人や2人の地域が目立つ．したがって，駅消費調査から地域 の関連などの特徴をつかむことは難しい．また，大都市交通センサスから非鉄道利用帰

間帯移動者の地域別・ 宅地域別人数推計

通 し 宅 移 は 対 地 対 間

宅者の帰宅地域ごとの人数を算出すると，都心三区では，非鉄道利用帰宅者 223,369 人に

対して帰宅地域の数が18 は 4人に対して

帰宅地域の数が 166 である．このように，大都市交通センサスにおいても非鉄道利用帰宅 者の帰宅地域がかなり多く 地 分布している．そこで，深夜時間帯移動者の帰宅地域 は非鉄道利用 帰宅地域と同じ分布であると考え，地域別人数 用いた割合 を使用して推 ．都心三区と都心三区 ける推計結果の一部を れ表 4.9，

表4.10に示す．都心三区のように深夜時間帯移動者が多い地域であっても地域間の深夜時 間帯移動者数を見るとかなり少なくなっていることが分かる．

駅消費調査における都 の移動者の帰宅地域［

区画 非鉄道利用帰宅者［人］ 深夜時間帯移動者［人］

9であり，都心三区西で ，非鉄道利用帰宅者80,44

の 域に

帰宅者の の推計に

計する 西にお ，それぞ

表4.7  心三区 人］

名

世田谷区         4         2

荒川区         2         0

足立区         2         2

品川区         2         1

日野市         2         0

さいたま市浦和区         2         2

船橋市         1         1

駅消費調査における都 西の移動者の帰宅地域 非鉄道利用帰宅者［ 深夜時間帯移動者［ 表4.8  心三区 ［人］ 区画名 人］ 人］ 渋谷区                 6             0

新宿区         3             2

江戸川区         2             1

藤沢市         2             1

練馬区         1             0

中野区         1             0

足立区         1             1

表4.9  都心三区の帰宅地域別推計人数［人］

帰宅先の市区町村名 深夜時間帯移動者の推計人数［人］ 非鉄道利用帰宅者［人］

杉並区 3,904 7,593

船橋市 3,695 7,186

江戸川区 3,604 7,008

大田区 3,331 6,477

練馬区 3,030 5,893

世田谷区 3,012 5,858

江東区 2,858 5,559

板橋区 2,745 5,339

市川市 2,602 5,061

川口市 2,513 4,888

表4.10 

帰宅先の市区町村名 深夜 人 人］

都心三区西の帰宅地域別推計人数［人］

時間帯移動者の推計人数［ ］ 非鉄道利用帰宅者［

世田谷区 1,707 4,440

八王子市 1,253 3,259

練馬区 1,230 3,198

杉並区 1,124 2,923

中野区 1,060 2,756

品川区 968 2,518

渋谷区 796 2,070

新宿区 723 1,882

大田区 700 1,821

調布市 639 1,662

4.3  深夜時 動

大都市交通センサスから抽出した非鉄道利用帰宅者に対し，1回目の鉄道利用状況と2回 の鉄道利用状況の鉄道利用経路を用いる．しかし，利用経路が駅間であるため，その経 が地域間の移動になるように利用区間を拡張する．その方法を図4.4に示す．ある非鉄道 用帰宅者が地域Aから地域Bへ図4.4の実線の経路を用いて移動した場合，地域Bから 域Aへ帰宅する深夜時間帯移動者は路線aを利用すると考える．したがって，非鉄道利 者が実際に利用した経路である実線部分の区間だけでなく，破線部分も含めた区間で集 する．このようにして，地域別に非鉄道利用帰宅者が利用した路線ごとの人数を算出す

間帯移 者の地域別・利用路線別人数推計

  目 路 利 地 用 計

る．そして，地域別の 推計には，地域別人 数

表 し，深夜時間帯移動者の路線別の推計人数によるネットワークを図4.5に示す．

図 ると山手線の西側に利用者の多い区間がある 分かる．また，地下鉄と郊外 へ が緑色であり，郊外へ延びる路線では都心 れて青色へ っていく様子が分かる．推計人数は1時台から 3時台の帰宅者と未帰宅者の合計であるた め 分の1が1時間ごとの移動者数と考えると， の利用者数は最大で 0 人，橙色で約6,500 人，緑色で約5,000人，水色と緑色の間で約 3,000人，青色と水色の 間 0 人である．山手線の西側に利用者の多い赤い区間があるが，郊外に延びる路 線へ のための利用なども多いと考えられ，こ 行するだけ まり と考えられる．そこで，地下鉄や郊外へ する利用者 と，表4.11と図4.5から中央線と総武線各駅停車の利用者が多く5,000人程度であり，地

鉄では 3,000 人程度，中央線，総武線各駅停車以外の郊外へ延びる路線では 2,5 人程

であると推測できる． 1,400人であるため，各路線で1時間 に2本から4本の需要があると言える．

図4.4  利用経路の拡張

深夜時間帯移動者が利用する路線ごとの人数の

の推計に用いた割合を使用する．路線別に最も人数の多い区間を算出した結果の一部を 4.11に示

4.5を見 ことが

延びる路線 から離れるにつ と変わ

，その3 1時間 約8,00

で約 1,50

の乗り換え の区間のみを運 ではあ

意味がない 延びる路線に対 を見る

00 下

度 10両編成の列車の定員が約

A B

大都市交通センサスから抽出した経路 地域Aと地域Bを結ぶ経路

路線a

表4.11  路線別の最大の利用者数

路線名 区間 推計人数［人］

山手線 原宿‐代々木 24,376 京浜東北・根岸線 新橋‐浜松町 17,808 中央本線 新宿‐大久保 14,410 総武線各駅停車 秋葉原‐御茶ノ水 14,130 東西線 日本橋‐茅場町 11,564 日比谷線 六本木‐広尾 11,047 銀座線 溜池山王‐虎ノ門 9,913 総武本線 新小岩‐市川 8,910 東横線 都立大学‐自由が丘 8,204 田園都市線 渋谷‐池尻大橋 8,017 京王線 初台‐幡ヶ谷 7,850 小田原線 梅が丘‐豪徳寺 7,788

図4.5  深夜時間帯移動者の利用路線ネットワーク

第

5

5.1  まとめ

  駅消費調査と センサス から同じ条件と 道利用帰宅者

を抽出し，深夜 推 時間帯移動 別人数の推計

を行った．さら 別に，帰宅 ，利用路線別 計を行った．

推計した結果， 者の約10 夜時間帯に帰宅 ，約50人に1

人が帰宅してい が分かった 夜時間帯移 約半分を都心

三区が占めてお 間帯移動 都心に集中して が分かった．

また，路線ごとの利用者数の推計から深夜時間帯では地下鉄や都心と郊外を結ぶ路線で 1

時間に2,500人 の利用者があり，列車にすると2本から の需要がある

ことが分かった

.2  今後の課題

  今後の課題を以下に示す．

z 地域間で利用される路線の人数について，本研究では，大都市交通センサスにおける 非鉄道利用帰宅者の利用経路を用いてに算出したが，路線別の人数をより正確に推計 するためには地域間の移動時間が最短となるような経路を見つけ，利用者数を算出す るべきである．また，中央線と総武線のように同じく区間を走る路線もあるので，そ の区間では，どちらかの路線のみを使用することも考えられる．

z 本研究では，深夜時間帯移動者に未帰宅者を含んでいるが，未帰宅者の中には帰宅す る意思がない人も含まれている．そこで，通勤時間や通学時間などによって帰宅する 意思がある人と帰宅する意思がない人に分ける必要がある．

z 駅消費調査から消費行動と深夜時間帯移動者の関係などを見つけ出し，分析すること も挙げられるが，それには，より多くのサンプルが必要となる．

大都市交通 の 2 つのデータ なる非鉄 時間帯移動者数を 計した．次に，深夜 者の地域

に，地域 先ごとの人数推計 の人数推

通勤・通学 0人に1人が深 しており ないこと ．地域別に見ると深 動者数の

り，深夜時 者のほとんどが いること

から5,000人 4本分

．

5

謝辞

本研究を進めるにあたり，多くのご指導，ご助言を頂きました中央大学理工学部情報工 授に深く感謝いたします．また，多くのご助言，ご協力を頂きました海上 術安全研究所の鳥海重喜氏，田口研究室の河野敬之氏，佐藤春樹氏，田中祐介氏をはじ  

学科の田口東教 技

めとする研究室の皆様に心から感謝いたします．