公益社団法人日本都市計画学会 都市計画報告集 No.22, 2023 年 8 月
Reports of the City Planning Institute of Japan, No.22, August, 2023

新型コロナウイルス状況下におけるスマートフォン位置情報を用いた都市公園の利用者数の分析-東京都内の都市公園を対象として-Analysis of the number of users of urban parks from smartphone users’ information during the COVID-19 Pandemic –Case studies of urban parks in Tokyo Metropolitan Area 西浦定継*・小林利夫*
Sadatsugu Nishiura *･Toshio Kobayashi *The purpose of this study is to examine the functions of parks during the COVID-19 pandemic. The target period wasset for 852 days from April 1, 2020 to July 31, 2022. The analysis was conducted from two perspectives: 1) thestatistical relationship between the number of COVID-19 infections and park area at the regional level, 2) user trends
in individual parks. Using the BYM model, it was found that the impact of park area on the increase in COVID-19
cases was smaller than that of commercial business areas. It was revealed that park users increased by nearly double
from the second wave to the period between the second and third waves. Particularly, urban parks in Chiyoda-ku saw
an increase in users from suburban areas. It is speculated that this is due to employees who temporarily returned to theoffice during the end of the COVID-19 outbreak to perform essential business tasks using the parks.
新型コロナウイルス感染症, 公園利用者, スマートフォン位置情報, 、BYM モデル、ベイズ統計
COVID-19, park users, smartphone location information, BYM model, Bayesian statistics
1．はじめに
海外の都市を対象として調査結果として以下の研究があ
本研究では、コロナ禍における公園機能の検証を行うこ る。Lincoln ら(2021) 4)でも、携帯電話の位置情報をもとに、とを目的とする。対象とする期間は、2020 年 4 月 1 日から 米国のノースカロライナ州の公園を対象に分析している。
2022 年 7 月 31 日までの 852 日間とした。分析の視点とし 結果として、低所得、非白人系はパンデミックの間に公園て、1）広域空間レベルでのコロナ感染者数と公園面積との を訪れる回数が少ないことが報告されている。これは、米統計的関係性、2）個別の公園における利用者動向、の二つ 国社会特有の事情を反映しており、低所得層の住宅は狭く密になりやすいため感染が広がりやすかったとしている。
の視点から検証を行った。
新型コロナ感染拡大が始まってから現在まで、国内外で 日ごろから公園利用を促し、パンデミックの際にも密を避多くの調査研究報告がなされている。雨宮（2020）1)では、 ける目的と合わせて、健康維持のための公園利用を促すこ
つくば市内の公園を対象に、Agoop のメッシュ型流動人口 との重要性を指摘している。Johnson ら(2021) 5)では、英国
データ用いて分析している。非常事態期間中、一定量の公 の 299 の自治体を対象に、感染者数と日常行動頻度（1 週、人口クラスターの程度、公園利用者数との園利用者数が減少したが、一定条件（周辺環境の建物密度 間平均の日毎）など）によって公園利用者数は増えたとの報告がなされて 空間統計解析を行っている。メカニズムは明らかではないいる。公園ごとの利用者の詳細分析、インタビュー調査な が、公園利用者数と感染者数には負の相関が、日常的行動
どの課題を挙げている。Uchiyama ら(2020) 2)では、愛知県 頻度とはプラスの相関があると指摘している。Beery ら
名古屋市の公園を対象にオンラインアンケート調査を実施 (2021) 6)では、スウェーデンを対象にパンデミック期間の公
天候に左右されるため、し、社会的属性（性別、年齢、年収、子供数）、居住環境（土 園利用者数の推移を分析している。
地利用など）とグリーンスペースを 3 種類に分けて、訪れ 一概に公園利用者の増加と感染者数との関連性は言い切れる頻度などを分析している。結果として、社会的属性によ ないことを指摘している。Jay ら(2021) 7)では、米国の都市って訪れる頻度が異なること、また、居住地の土地利用（住 で人口規模の大きい上位 44 の都市の 5589 の都市公園を対環境）によっても利用頻度、利用先が異なることが指摘さ 象に分析している。パンデミック前後を比較すると、後のれている。五十嵐ら（2021）3)では、大阪、堺、名古屋の 3 方が公園利用者数は減っているが、パンデミック期間をさ都市 21 公園を対象に携帯電話位置情報をもとに分析して らに詳細に分析すると、公園利用が許可された時には大きいる。結果として、曜日、時間帯により利用者数の増減が く増加しており、特に中高所得の白人系の利用者数が増え異なること、コロナ流行により平日の公園利用が促進され ていることが報告されている。Volerinec ら(2021) 8)では、米た可能性があること、利用が減少した公園は屋内施設が多 国のニュージャージー州の公園を対象に公園閉鎖政策と利い公園であること、利用者が増えた公園は池や花などの自 用者数の関係を分析している。閉鎖期間の公園利用者数は然の癒しの空間があり運動する空間があるなどのストレス 激減したが、開園維持の公園は逆に利用が増えたこと、そ解消の空間があること、都市部の公園よりも郊外部の公園 の他のアメニティー施設が閉鎖された影響で公園利用者が増えたことが報告されている。この期間の公園の役割としを利用する傾向があること、などが報告されている。
*

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Reports of the City Planning Institute of Japan, No.22, August, 2023て、人々の日常的なストレス解消の場となったこと、心理𝐽
𝐸𝑖 = ∑𝑗=1 𝑃𝑜𝑝𝑖𝑗 ∗ 𝑟𝑗 (2)的なウェルビーイングに大きく貢献したと論じている。Xie
ら(2020) 9)では、中国 Chengdu 市を対象にオンライン調査を
y : 観測値、i : 地域、j : カテゴリー、rj : 全体での事象発実施した。結果として、公園利用が心理的ストレス解消の生率、E : 人口等に応じた期待発生値、Pop : 人口など場となったこと、人と会話することで身体的健康だけでな
く、心の健康が維持されたことを指摘している。Geng ら
では、地域特性をどのように判断すればいいのであろう
10)(2021) では、世界の主要国の感染者数と公園利用者数の か？地域全体及び隣接関係を考慮した空間統計モデルが分析を行っている。非常事態による利用制限や外出制限な BYMである。
基本的な考え方としては以下の通りである。
どの影響により、公園利用者数も大きく影響を受けたと報
1) 発生事象に確率分布を想定する。3 章の解析でも述べ告している。
るが、発生事象として用いる月別の感染者数の分布が図 1
このように、世界中で広がった新型コロナ感染拡大時、 に示すようにポアソン分布に近似しているため以下の式を
都市公園の果たす役割が改めて確認され、その重要性が認 想定する。
識されたと言える。本研究では、東京都内の自治体および 𝑦 ~ 𝑃𝑜𝑖𝑠𝑠𝑜𝑛(𝜆𝑖 ) (3)𝑖
公園を対象に、広域的視点から公園の効果と、利用者数デ 𝜆 = 𝐸 ∗ 𝜌
(4)
𝑖
𝑖
𝑖
ータにより都心部と郊外部に立地する公園の利用者の違い log(𝜌 ) = 𝜂(5)𝑖𝑖を明らかにすることを通して、コロナ禍での公園の使われ𝜂𝑖 = 𝑏0 + 𝑢𝑖 + 𝜐𝑖 (6)方を推測する。広域的視点の分析で用いる BYM（Besag,
York, and Mollie）モデルは、主としてマラリアやコロナを
η: 地域特性を表す係数、u : 隣接関係から算出される係含む感染拡大などを都市空間レベルでの解析に用いられる
数、υ:地域全体から算出される係数、b0 : 切片
ことが多い（Besag(1991) 11), Laouche(2007) 12), Moraga(2021)
13)）。伝染病拡大などは、そのメカニズムを究明するには時係数ρの対数に線型結合子を想定している。この式の u間を要し、確定に至るまでには様々なデータ分析が必要で とυが共に地域特性を表す。b は切片である。
0ある。その一つとして空間統計モデルによる地域特性の把握があり、細かなメカニズム解明には至らないまでもその端緒となるファクターを明らかにすることは可能であろう。
本研究で用いる BYM モデルは、多くの場面で活用されている。今回、BYM モデルの線形結合子に公園面積等を入れ込んでコロナ感染者数の動向との関係性を検証したことに新規性があると考える。また、都心部と郊外部の公園を対象に、具体的な利用者データより、その特性を把握したことも新たなことである。
2．分析方法と使用データ
2-1 分析方法
広域的視点では、都市空間の視点から BYM モデルを使って、都市内の感染者数と都市公園面積、商業業務用地面
積との関係性を明らかにする。個別公園の利用者実態の視点では、都市部として千代田区、郊外部として多摩市の公園（2ha 以上）を取り上げ、第 1 波から第 6 波の拡大期間と波と波の間の終息期間に分け、携帯電話利用者情報デー
タより、公園利用者数の動向を分析、考察する。

月当たりの 感染者数の幅
図 1 月別コロナ感染者数のヒストグラム

2) u として以下の関係式を想定している。
2−1−1 広域的視点
𝑢𝑖 | 𝑢−𝑖 ~ 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙(𝜇𝑖 + ∑𝑛𝑗=1 𝑚𝑖𝑗 (𝑢𝑗 − 𝜇𝑗 ) , 𝑠2𝑖 )(7)ある都市における事象の発生数が、地域全体の発生率か 𝑠2 = 𝜎 2 /𝑁
(8)
𝑢
𝑖
𝑖
ら算出される発生数より多い場合、なんらかの地域特性が影響している推測される。
例えば以下の式で表されるE が、
μ: エリアの平均値、σ : 当該エリアの分散、s : 当該エ
実際の発生事象数より多い場合である。
リアに隣接するエリアの分散、N : 隣接するエリア数∑𝑛𝑖=1 𝑦𝑖𝑗

𝑟𝑗 = ∑𝑛𝑖=1 𝑃𝑜𝑝𝑖𝑗(1)

本式の意図するところは、
i の値は隣接するエリアとの関係性で定義されるということである。式の mij は i の隣接マ

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トリックスを意味し、隣接していれば 1、それ以外は 0 となる。また、sj は隣接するエリアの値の分散であり、多くと接すればその値は減少することが想定される。これらを正規分布として想定している。
3) υも以下の正規分布を想定している。
𝜐𝑖 = 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙(0, 𝜎2𝜐 )(9)
本式の意図するところは、隣接関係ではなく、属する地
域全体の影響を加味するということである。正規分布を想定している。
4) 上記の式をベイズ統計の数値解析手法である INLA
（補注（1））を用いて、η、u、υを求める。
5) 本研究では、先のηの線型式に、説明変数として人口一人当たりの商業業務用地面積と公園面積を追加して計算を行った。
𝜂𝑖 = 𝑏0 + 𝑏1 ∗ 𝑥1,𝑖 + 𝑏2 ∗ 𝑥2,𝑖 + 𝑢𝑖 + 𝜐𝑖

(10)x1 : 商業業務面積(㎡/自治体人口)、x2 : 公園面積(㎡/自治体人口)(10)式において、二つの説明変数を採用したのは、コロ
ナ感染者数に対して、統計的、相対的に商業業務と公園がどの程度関連しているのかを見極めたかったからである。
人が密に接触するという観点では、相反する指標と考えられ、それがどの程度、統計的に関連性があるかを算出する。
述べるまでもなく、感染者数の増減に影響する要因とまでは言及できない。
2−1−2 個別公園の利用者実態の視点
コロナ感染者数拡大期間（各波）と終息期間（波と波の間）において、公園利用者数に違いがあるのかどうか、また、利用者はどこから来ているのか、について分析する。
これにより、新型コロナ感染拡大期における公園機能のあり方を推察する。特に、第 1 波から第 3 波ぐらいまでは、外出自粛が広がり、公園も含めて利用者は減ったこと予想される。一方で、波と波の間については、他の施設の利用が制限される中で公園利用者が増えたことが報告されている。文献レビューでも述べたように、世界各国でもこの現象の調査分析結果が報告されている。
表 1 に示すように、本研究では、東京都が報告している
第 1 波から第 6 波のピーク日を起点に、波の期間、波と波の間の期間を定義した。ピーク日前後の日数は、感染者数の推移グラフを見て判断した。2022 年 7 月 31 日で切っているのは、第 6 波は終息までが長期間であるのと第 7 波と重なっているためである。その期間をベースに、自治体ごとの 1 日当たりの感染者数と公園毎の 1 日当たりの利用者数を解析した。対象としたのは、千代田区の 3 つの公園（中央、霞ヶ関、紀尾井町）と多摩ニュータウン内にある多摩市の１つ公園（多摩中央）である（表 2）。都心部と郊外部
住宅地に立地する公園を選定したのは、立地場所によって利用実態にどのような差異が見られるかを確認するためである。
表 1 コロナ感染拡大の波と波間の定義
表記
第１波
（W1）

定義
東京都のピーク日時4／17 を起点に、都市毎に前30 日、後30 日間でピークを抽出

第1と第2のW1とW2の間の期間間(W12)
東京都のピーク日時8／1 を起点に、第2波（W2） 都市毎に前30 日、後30 日間でピークを抽出
第2と第3のW2とW3の間の期間間(W23)
東京都のピーク日時1／7 を起点に、第3波（W3） 都市毎に前30 日、後30 日間でピークを抽出
第3と第4のW3とW4の間の期間間(W34)
東京都のピーク日時5／8 を起点に、第4波（W4） 都市毎に前30 日、後30 日間でピークを抽出
第4と第5のW4とW5の間の期間間(W45)
東京都のピーク日時8／13 を起点に、第5波（W5） 都市毎に前45 日、後60 日関でピークを抽出
第5と第6のW5とW6の間の期間間(W56)
東京都のピーク日時2／2 を起点に、第6波（W6） 都市毎に前30 日、後120 日関でピークを抽出

期間
2020年3月31日-2020年5月17日
2020年5月18日-2020年6月30日
2020年7月1日-2020年9月1日
2020年9月2日-2020年12月6日
2020年12月7日-2021年2月7日
2021年2月8日-2021年4月7日
2021年4月8日-2021年6月8日
2021年6月9日-2021年6月30日
2021年7月1日-2021年10月12日
2021年10月13日-2021年12月31日
2022年1月1日-2022年6月2日

表 2 対象公園の特性
自治体名

正式名称

種別

面積(ha)

概要
日比谷公園、皇居外苑、九段下、千鳥ヶ淵、北の丸等の皇居周辺の分散した緑地空間一千代田区 中央公園
総合公園
155.92帯を都市計画公園として指定している。（複数個所に分散している。）
通称として「国会前庭」と呼ば
霞ヶ関公園
風致公園
6.3 れている。2箇所（北庭と南庭）に分散している。
通称として、「清水谷公園」と呼ばれている。2箇所に（外堀沿
紀尾井町公園 総合公園
7.4 い部分（ライン状の形状）と清水谷公園（広場状の形状））に分散している。
多摩ニュータウンの基幹公園と多摩市
多摩中央公園 総合公園
10.3 して位置づけられ、多摩セン
ター駅エリアに立地している。
※名称、種別、面積は「東京都都市計画緑地等調書」より

2−2 使用データ
以下のデータを使用した。
・東京都が公開している自治体別 1 日当たりコロナ感染者数（2020 年 4 月 1 日から 2022 年 7 月 31 日の 852 日間、
但し、島しょ部を除く）
・東京都地理情報データ（国土地理院 GIS データ）・スマートフォン位置情報データ（KDDI の位置情報デー
タ）
スマートフォンの位置情報は、回線会社（KDDI）の GPS
位置情報と契約情報に基づく、性別・年代別等の属性デー
タを活用した任意期間における任意のエリアや施設に対する通行・滞在人口の分析を可能にする Web サービスである。
解析ソフト「KDDI Location Analyzer」を用いて、10m メッ
シュを当該公園エリアで区切り集計した。なお、データ活用の要点は補注（2）にまとめた。

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3．結果と考察3-1 広域レベルでの分析
図 2 に、BYM モデルのおけるηの値の分布を示す。本
分析では、元データである 1 日当たりの感染者数を月毎に集計し、それを(3)式の y とした。理由は、(10)式の説明変数である x に GIS データより抽出した指標を用いたからである。1 日ごとデータでは変動幅があり、それを都市計画
基礎調査をベースとしたGIS データとで統計処理することによるノイズ発生を抑制するためである。2020 年 4 月から
22 年 6 月までの 27 セット、53 自治体について算出し、27本の折れ線グラフを示している。横軸は都市、縦軸はηの値である。

図 3 に、説明変数として用いた商業業務用地面積（m2/人）と公園面積（m2/人）のパラメータである b1、b2 の推移を示す。いずれの期間も一貫して公園面積の b2 が商業業務
用地面積の b1 を下回っている。コロナ感染者数の増加に関して、相対的に影響が強いのが商業業務用地面積であり、逆に公園面積は弱い。あくまでも相対的な関係であり、そのパラメータの値通り、説明変数が一単位増えると、確実にコロナ感染者数に影響を及ぼすとは言い切れないが、商業業務用地面積より公園面積が多いほどコロナ感染者数が少なく現れるのではないかと推測される。考えられることとしては、人流が市外に流れても、公園等のオープンスペ
ースであれば接触による感染が回避できることがあろう。

*横軸は年月（例えば、2004→2020 年4 月）

図 3 パラメータ値の推移
3−2 個別公園の分析
図 4 は、表 1 に示した第１波から第 6 波およびその間の期間をもとに算出した公園利用者数の推移である。縦軸の値は、2020 年 4 月 1 日の利用者数を 1 として、その後の 1
日当たりの利用者数を表 1 に示す期間ごとに平均値を算出した値である。2020 年 4 月 1 日を 1 とした理由は、公園ご図 2 ηの分布とに規模、立地が異なり、実利用者数での比較は難しいと前章で述べたように、BYM におけるηは u とυの二つ 判断したためである。
図 4 を見ると、千代田区の公園については W23、W34、の地域係数から構成される。u は隣接関係を、υは広域的な影響を加味した値となっている。特に、ηでは u の影響 W45、W56 において、その前後の W よりも利用者数が上
割合が大きく、主として隣接関係からの影響が強く現れる。 昇していることがわかる。同じく、多摩市の公園について
図 2 を見ると、23 区内では、文京、江東などでプラスの振 も、千代田区ほどクリアーではないが同様の傾向が見てとこれは、波が来ている間は非常事態宣言が発出され、れ幅が大きい。人口の割には、それぞれの月において周辺 れる。
自治体に比べて多くの感染者数が出ていると判断できる。 外出自粛、リモートワーク、3 密回避などの影響により、一方、世田谷などはマイナスに振れ幅が大きく、人口の割 公園といえども利用者数が減少したためと考えられる。逆には周辺と比べて少ない割合であると判断できる。市部を に、波がおさまった期間は利用者数が増加したことが確認
見ると、プラスには立川、小平、青梅などがあり、マイナ できる。特に、コロナワクチンの接種が広がっていなかっスには三鷹、昭島となっている。特に、立川、小平などは た第 2 波、第 2 波と第 3 波の間、第 3 波の期間にその傾向
53 自治体を通じて、最もプラスの振れ幅が大きく、隣接自 が強く現れていると考えられる。よって、以下では、その治体との関係を考慮しても、人口割合よりは多くの感染者 期間に焦点を当て、どこからの利用者が多いのかを見てい数が出ていると判断される。立川は、JR 中央線、JR 青梅 く。
表 3 に、第 2 波から第 3 波までの期間の登録住所ベース
線、JR 五日市線、多摩都市モノレールが乗り入れる多摩地域の交通結節点となっており、コロナ感染拡大期間であっ の利用者割合を示す。利用データは、先に説明したスマーても人流があり、その影響が出ているものと推測されるが、 トフォン位置情報データである。利用者の契約情報に基づ
くデータのため、全てが現在居住地とは断定できないが、この要因については、別途、調査分析が必要である。

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おおむねの傾向は掴むことはできると判断して活用した。
千代田区の 3 つの公園を見ると、千代田区内住所登録者数の利用割は 1％から 3％に留まっている。一方で、最も大きいのが 23 区内住所登録者の利用割合で、50％から 60％を占めている。その中で、都心 3 区（千代田、港、中央）は5％から 6％に留まっている。千葉県、埼玉県、神奈川県からの利用者数の割合は、それぞれ 10％程度となっている。
一方、多摩ニュータウンの基幹公園となっている多摩市の多摩中央公園を見ると、多摩市、稲城市、八王子市、日野市からの利用者数割が 70％から 80％近くあり、その中でも多摩市内からの利用者数が 50％となっている。

らかになった。第 2 波、第 2 波と第 3 波の間、第 3 波でも、
登録住所別での利用者割合は同じ傾向が見られた。コロナ禍といえでも、千代田区には、区内に立地するオフィスに通勤する一定程度の従業者があり、それらの利用があるものと推測される。飲食関係が休業していることや、密を避けることもあり、
従来からレクリエーション機能に加えて、コミュニケーションの場となったことが考えられる。
一方、
多摩中央公園は多摩ニュータウンの中心部に立地し、周辺に多くの集合住宅が立ち並ぶ。こちらは、自宅での密を避けることと、休息やレクリェーションの場として利用されたと考えられる。
表 4 に、第 2 波から第 2 波から第 3 波まで終息期間に、どれだけ利用者数が増加したかを示す。千代田区の公園も
多摩中央公園も 1.5 倍から 2 倍に利用者が増えている。千
代田区の公園を見ると、千代田区内の利用者も増えている
一方で、東京郊外部（多摩部）、千葉県、埼玉県、神奈川県からの利用者数が多くなっている。表 3 に示したように、
もともと実数が多いため、更に多くの利用者が集まってきている。宣言が解除され、実際のオフィス業務の必要性が高い従業者の集積が発生したことが影響しているものと推測される。先に述べたように、就業の場の近隣に立地する公園を、コロナ禍特有の事情により利用が進んだものと思われる。一方、多摩中央公園については、主として周辺住宅地からの利用が増えたものと考えらえる。
表 4 第 2 波から第 3 波まで終息期間における利用者数の増加割合
W2からW23の伸び率

23区
1.889

W2からW23の伸び率

23区
1.493

図 4 波及び波間の公園利用者数の推移

W2からW23の伸び率

23区
1.661

表 3 登録住所ベースの利用者割合

W2からW23の伸び率

多摩市
1.729

千代田区 中央公園
都心3区 千代田区 東京市部
1.825
1.726
1.649
千代田区 霞ヶ関公園
都心3区 千代田区 東京市部
1.523
2.404
3.183
千代田区 紀尾井町公園
都心3区 千代田区 東京市部
1.721
1.860
1.972

千葉県
1.993

埼玉県
1.999

神奈川県
1.946

千葉県
1.056

埼玉県
1.283

神奈川県
1.815

千葉県
1.498

埼玉県
1.625

神奈川県
1.486

多摩市 多摩中央公園

23区
58.6%
56.6%
56.7%

千代田区 中央公園
都心3区 千代田区 東京市部 千葉県
7.9%
3.4%
7.7%
9.9%
7.2%
3.0%
8.1%
10.5%
8.2%
3.8%
7.5%
10.4%
千代田区 霞ヶ関公園
都心3区 千代田区 東京市部 千葉県
3.7%
1.1%
11.9%
11.0%
6.0%
2.4%
8.4%
9.4%
5.5%
2.4%
9.1%
9.6%
千代田区 紀尾井町公園
都心3区 千代田区 東京市部 千葉県
5.8%
1.7%
16.2%
12.1%
6.5%
2.0%
14.6%
11.9%
7.7%
3.3%
15.4%
12.7%

埼玉県
10.3%
9.8%
10.8%

神奈川県
10.7%
11.0%
10.5%

多摩市、稲城市、八王子市、日野市

1.706

4．まとめ
本研究では、以下のことを明らかにした。
1) 東京都下の自治体を対象にした広域レベルで分析で23区
埼玉県 神奈川県
51.9%
10.3%
11.4%
W2
は、BYM モデルを使った限りにおいては、商業業務面積
52.9%
10.0%
13.9%
W23
55.0%
10.8%
10.7%
に比べて公園面積の方がコロナ感染者数増加への影響が小W3さいと現れた。ただ、この傾向は東京都のデータを使った
23区
埼玉県 神奈川県
48.4%
9.2%
10.1%
W2
結果であり、地理的要因、社会経済的要因などを考慮する
50.1%
9.8%
9.1%
W23
49.0%
9.8%
9.7%
W3
と、別の地域では異なる傾向が出てくる可能性が十分に考
多摩市 多摩中央公園
えられる。しかし、このような空間統計モデルによる分析
多摩市、稲城市、八王子市、日野市
多摩市
を重ねていくことで、細かなメカニズム解明につながるフ
58.4%
77.0%
W2
56.5%
75.6%
W23
ァクターの特定に結び付くものと考えている。
61.4%
78.0%
W3
2) 第 2 波から、第 2 波と第 3 波までの期間において公園
都心部にある千代田区の公園と郊外部にある多摩市の公 利用者は 2 倍近く伸びたことが明らかになった。特に、千園とでは、地域で基幹的機能を果たしている公園であるが、 代田区に立地する都心の公園においては、郊外部からの利
どこからの利用者が多いかでは異なる傾向があることが明 用が増加した。推測ではあるが、この要因には、つかの間
W2
W23
W3

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公益社団法人日本都市計画学会 都市計画報告集 No.22, 2023 年 8 月
Reports of the City Planning Institute of Japan, No.22, August, 2023のコロナ感染拡大終息期間を縫ってオフィスに出社し、必要不可欠な業務を遂行した従業者の利用があるのではないかと思われる。商業施設の営業停止が続き、オフィス内であってなかなかコミュニケーションが取りずらかったことを考えると、公園がそのような利用の代替になったことが考えられる。

Pandemic: Are Socially Vulnerable Communities Disproportionately
Impacted?」, Frontiers in Sustainable Cities Vol. 35) Johnson, Thomas F., LisbethA.Hordley, Matthew P.Greenwell,
LukeC.Evans（2021 年）, 「Associations between COVID-19
transmission rates park use and landscape structure」, Science of the
Total Environment 789
6) Beery, Thomas, Matilda Rask Olsson, Moa Vitestam（(2021 年）,

残された課題であるが、一つは、公園利用者の登録住所「Covid-19 and outdoor recreation management: Increased
から地域の居住環境などを分析し、どのような条件だと公participation, connection to nature, and a look to climate adaptation」,
園利用につながるかを分析することである。これは、千代
Journal of Outdoor Recreation and Tourism 36
田区の公園というよりは、多摩市の多摩中央公園など、郊 7) Jay, Jonathan, Felicia Heykoop, Linda Hwang, Jorrit de Jong, Michelle
外部に立地する総合公園を対象に実施する必要があろう。
Kondo（2021 年）, 「Effects of the COVID-19 Pandemic on Park Use
その結果は、将来の公園整備の在り方に示唆を示すものとin U.S. Cities」, MedRxiv doi:
期待される。
次の感染症拡大に備えた公園整備の在り方を、
https://doi.org/10.1101/2021.04.23.21256007
今回の経験から詳細に分析し、研究を積み重ねることで備 8) Volerinec, Zoe M. , Joel O. Abraham, Alexander D. Becker, Andy P.
えたい。
Dobson（2021 年）, 「Public parks and the pandemic: How park usage
has been affected by COVID-19 policies」, PLOS ONE
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0251799【補注】(1) INLA (Integrated Nested Laplace Approximations)はベイズ統計の
数値解析手法である。他の手法としてマルコフ連鎖モンテカル

9) Xie, Jing Xie, Shixian Luo, Katsunori Furuya and Dajiang Sun（2020年）, 「Urban Parks as Green Buffers During the COVID-19

ロ法（MCMC）に基づく Stan という方法があるが、特にデータ数が多い空間解析の場合、計算速度や効率の点で、INLA に優位

Pandemic」, Sustainability, 12, 6751; doi:10.3390/su12176751
10) Geng, Dehui (Christina), John Innes and Wanli Wu（2021 年）,性があるとの評価があるため、今回は INLA を用いた。
(2) データ活用に関する留意点は下記のとおりである：1) 運営上「Impacts of COVID‑19 pandemic on urban park visitation: a global
analysis」, J.For.Res. 32:553–567の取り決めで 20 歳未満は集計対象外となっている、2) 回線会社（KDDI）において、各定住地の回線契約者数から拡大率が設

https://doi.org/10.1007/s11676-020-01249-w
11) BESAG, JULIAN, JEREMY YORK and ANNIE MOLLIE（(1991

定されている。抽出データは、拡大率（国際調査の夜間人口より拡大率を設定）を考慮された値が集計されている、3) 集計期

年）, 「BAYESIAN IMAGE RESTORATION, WITH TWOAPPLICATIONS IN SPATIAL STATISTICS」, Ann. Ins t. S ta tis t.

間内で 10 人未満のデータは秘匿扱いになる。
(3) 本論文で設定している感染状況のステージについては、東京都

Math. Vol. 43 No. 1, pp. 1-59
12) Latouche, Aurélien, Chantal Guihenneuc-Jouyaux, Claire Girardand

新型コロナウイルス感染症対策本が公表している「新型コロナ
ウイルス感染症対策に係る東京都の取組 -第１波から第６波

and Denis Hémon（2007 年）, 「Robustness of the BYM model inabsence of spatial variation in the residuals」, IInternational Journal ofまでの状況-」（令和 4 年 5 月 20 日）を参考に設定している。

Health Geographics 2007, 6:39 doi:10.1186/1476-072X-6-39
13) Moraga, Paula, Christopher Dean, Joshua Inoue, Piotr Morawiecki,【参考文献】
1) 雨宮護,佐野雅人,藤井さやか,鈴木勉,大沢義明（2020 年）,

Shahzeb Raja Noureen and Fengpei Wang（2021 年）, 「Bayesianspatial modelling of geostatistical data using INLA and SPDE methods:「COVID-19 拡大による人々の都市公園利用の変化―位置情報
ビッグデータを用いた分析」, 都市計画報告 No. 19, pp. 210-213
2) Uchiyama, Yuta and Ryo Kohsaka（2020 年）, 「Access and Use ofGreen Areas during the COVID-19 Pandemic: Green InfrastructureManagement in the “New Normal”」, Sustainability 2020, 9842;
doi:10.3390/su12239842
3) 五十嵐紅梨歌,上町あずさ,杉浦徳利（2021 年）, 新型コロナウイ
ルス感染症流行による都市公園の利用者数変化と公園特性の関係－大阪市・堺市・名古屋市の都市公園に着目して－」, 日緑工誌 Vol. 47 No. 1, pp. 39-44
4) Lincoln R. Larson, Zhenzhen Zhang, Jae, Will Beam, S. Scott Ogletree,
Jason N. Bocarro1, KangJae Jerry Lee1, Jonathan Casper, Kathryn T.
Stevenson, Aaron Hipp, Lauren E. Mullenbach, Matt Carusona andMichelle Wells（2021 年）, 「Urban Park Use During the COVID-19- 244 -A case study predicting malaria risk in Mozambique」, Spatial andSpatio-temporal Epidemiology 3 August https:/ /doi.org/10.1016/j.sste.2021.100440