報告

通勤ストレスの定量化手法に関する研究
本研究は，公共交通機関を利用した通勤が労働者に与える肉体的・精神的な移動負荷（以下，
「通勤ス
トレス」
）
を定量的に計測する手法について検討を行ったものである．具体的には，生体の自律神経の活動状態を示す指標である心拍変動データを活用し，①一定時間/区間の乗車によって生体が被る通勤ス
トレスの平均的な強度，②一定時間/区間の乗車を通じて被る通勤ストレスの総量，をそれぞれ定量的に計測する手法を提示し，その有用性を確認した．また，首都圏の主要な通勤路線を対象として上記指標を用いた分析を実施し，急行乗車と各停乗車の各々の場合について，通勤ストレスの負荷レベルや時間的推移の相違に関する基礎的な考察を行った．
キーワード 通勤ストレス，心拍変動解析，公共交通システム

鹿島 茂

工博 中央大学理工学部土木工学科教授

KASHIMA, Shigeru

武田 超

SMBCコンサルティング株式会社上席推進役

TAKEDA, Wataru

1――研究の背景と目的
わが国では，少子・高齢化の進展にともない，労働力人

ストレスを軽減することを主眼とした具体的施策の策定や優先順位付け，さらには実施した施策について客観的な事後検証を行うことは困難であるのが実情である．

口が逓減していくことが予想されている．このようななか，以上の認識から，本研究では，都市圏において通勤旅

日本が持続的な経済成長を遂げていくために，新技術の発客に係る輸送分担率の大きい電車による通勤をモデル

明や新たなサービスの展開など，いわゆる「イノベーション」

ケースとして採り上げ，公共交通機関が考慮すべき「新たを促進してTFP（全要素生産性）を高めるとともに，退職年

な変数」
として，特定の公共交通機関を利用した通勤に齢の引上げや女性の就業率向上により労働力人口の減少

よって生体が被る通勤ストレスについて，①一定時間/区をカバーする取組みが不可欠との認識が高まっている．

間の乗車によって被る様々な環境有害因子（以下，「有害

一方，都市部において近距離の旅客輸送を担う公共ストレッサー」）
による通勤ストレスの平均的な強度，②一交通システムは，主に「コスト」と「時間」という2つの変数

定時間/区間の乗車を通じて被る通勤ストレスの総量，をの極小化を主眼とした整備が進められ，低コスト，且つそれぞれ定量的に計測する手法を提示し，その有効性

高速度の通勤手段として労働や資本のインプットの増大について検証を行う．

に寄与することにより，戦後の経済成長を支えてきたものと考えられる．しかしながら，既述のように国レベルの経済成長モデルが軌道修正される可能性に鑑みれば，
公共交通機関においても，社会的・経済的環境の変化を

2――通勤ストレスの定量的計測手法
2.1 ストレス定量化のアプローチ

踏まえた新たな視点から機能改善の可能性を追求して過去のストレス研究を通じて，ストレッサーによる刺激

いく必要があろう．とりわけ通勤旅客に占める高齢者やに対する生体の適応プロセスには幾つかの段階があるこ

女性の比率が上昇していく可能性を勘案すれば，今後とが判明している．Cohen et.al（1995）1）は，これらの異は，通勤プロセスが労働者に与える肉体的・精神的ななるプロセスを総合的に勘案して，図―1に示すようなス

移動負荷（以下，「通勤ストレス」）という視点を公共交通

トレスに対する適応プロセスの統合的モデルを提示して機関の整備における新たな変数として考慮し，その極小いる．すなわち，生体がストレッサーからの刺激（図―1の化を図ることが重要なテーマになると考えられる．

「（1）ストレッサー・イベント」）
を受けると，大脳中枢においもっとも，日々の通勤において利用者が受ける通勤スて刺激の大きさや自らの適応能力について自己評価（同

トレスの実態については，アンケート調査などの意識調「（2）
アプレイザル」）
を実施．アプレイザルにおいてストレッ査によって主観的・定性的に捕捉される場合が一般的

サーによる刺激が有害と判断された場合，生体内においで，客観的・定量的な計測手法は確立されていない．従ってストレッサー・インベントに適応するための仕組み（同て，特定の公共交通機関が個々の労働者に与える通勤「（3）適応」）が働き，ネガティブな情動反応，さらには様々

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運輸政策研究047

な生理的・行動的反応を示していくほか，当該過程から分パワーの比率の算術平均値（以下，LF/HF（A））注3），と前段階へのフィードバックが存在する，とされている．

いう2種類の指標を選定した．そのうえで，既往研究や車内の快適性に関する研究において潜在的なストレッサー

環境有害因子（ストレッサー）からの刺激（1）ストレッサー・イベント

刺激や適応能力の評価（アプレイザル）

要因に着目した検証実験を行うことにより，通勤ストレスの定量化という趣旨に照らしつつ，各々の指標の有効性（2）アプレイザル
ストレスの自覚として採り上げられることの多い「混雑」注4）という環境

ポジティブな評価

や特性について検証した（表―1）．
RRI

R波

電位

R波

ネガティブな情動反応（3）適応
生理的・行動的反応
T波

P波
身体疾患の
危険の増大

精神疾患の
危険の増大

Q波

U波

S波

T波

P波
Q波

S波
時間

出所：Cohen et al（1995）1），p14.筆者による加筆■図―1

ストレスへの適応プロセスの概念図■図―2

体表面心電図におけるRRI計測の概念図■表―1

通勤ストレスに係る3種類の定量的指標

一方，ストレスの大きさを計測する手法について，前述

指標の略号の統合モデルに基づき整理すると，①様々なストレッサー①RRI（M）

への暴露，すなわち図―1における「ストレッサー・イベン

概 要

通勤ストレスの定量的計測手法の提示を目的とする本研究では，これらのうち，最も客観性の高いデータであ性小さい」＝「負エラー値の影響に左右され難荷の平均的な

荷が増加/大い指標であり，指標の算出も比

②LF/HF（A）

る肉体的・精神的刺激に対する生理システムの活性，いチ」，という3種類が存在する 1）．

特計測時のトラブル等に起因するサーによる負点を当てる「心理学的アプローチ」，③ストレッサーによわゆる「適応」段階に焦点を当てる「生物学的アプロー

解釈方法

有 害 ストレッ 「数値が減少/

強さを示す．

ト」に焦点を当てる「環境アプローチ」，②ストレッサーからの刺激を主観的に評価する「アプレイザル」過程に焦

U波

きい」

較的容易．

「数値が増加/分析手法や条件設定により値が大きい」＝「負変動．分析手法によっては使用荷が増加/大するRRIのデータ数に制約が生きい」

じる場合等もあり，指標の算出が比較的困難．

③TSV

一定時間/区 「数値が大」負荷の平均的な強さを示す指間の乗車によ標の選択や，ベ ースラインの＝「負荷が大」って被る通勤

設定により値が変化するもの

ストレスの総の，指標の算出は比較的容易．

量を示す．

る
「生体情報」の活用に主眼を置いた「生物学的アプロー
チ」を採用する．

一方，既往研究では，生体が多種多様なストレッサーに対して非特異的に同様の適応反応を示す特性を持つ

2.2 通勤ストレスの定量的指標化

ことから3），前掲図―1の適応プロセスにおいて，特徴やストレス計測における生物学的アプローチに関して，強度が異なる様々なストレッサーによる負荷の総量（蓄既往研究では様々な生体情報の活用が試みられている注1）．

積）に比例して，生体の被るストレスが増加するものと考本研究では，これらのうち，ストレッサーの作用を受けた

えられている注5）．従って，通勤ストレスの研究において自律神経における交感神経系の活性度合いを測定する

も，ストレスの強度を示す上述の指標に加えて，通勤過手法として医学的研究においても広く活用されており，

程を通じて生体が被るストレスの総量を示す指標を活用

計測装置の小型化・可搬化により通勤環境においても非することが不可欠となる．そこで，本研究では，低周波振侵襲的に計測することが可能となりつつある体表面心電動への曝露量と乗り物酔い発生との相関関係を示すISO

図におけるR波とR波の間隔（RRI）データの変動を解析の評価指標であるMSDV（Motion Sickness Dose Value）4）

する手法注2）を採用（図―2）．一定時間/区間の乗車によっの考え方を応用し，③一定時間/区間の乗車を通じて被て被る様々な有害ストレッサーによる負荷の平均的な強る通勤ストレスの総量を示す指標として，通勤ストレスの度を示す指標として，生体において，有害ストレッサーへ

平均的な強度を示す指標について，負荷のない状態のの適応の一形態である交感神経系の活性レベルを示す

指標（ベースライン）との乖離幅を乗車時間/区間全体に指標として研究への応用事例が存在する①RRIの中央値

亘って累積した値（以下，TSV（Total Stress Value））
を（RRI（ M）），② RRI の変動スペクトルにおける LF 帯域指標として活用することとし，既述の検証実験を通じて同指（0.04Hz〜0.15Hz）とHF帯域（0.15Hz〜0.40Hz）の各成標の応用可能性について検討した（前掲表―1及び図―3）．

048

運輸政策研究Vol.11 No.4 2009 Winter

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なく短いサンプルでもスペクトル解析が可能，スペクトル
ベースライン
負荷の平均的な強度を示す指標

1分毎の乖離幅を乗車時間/区間
全体に亘って時間積分分解能が高い等，高速フーリエ変換などの他の手法と比較して有利な特徴を有する5）とされる「最大エントロピー法」
による解析方法を採用した注7）．

測定値

3.2 検証結果

乗車時間/区間■図―33.2.1 通勤ストレスの平均的な強度に係る指標

TSV算出の考え方

図―4〜図―5は，各々，各停及び急行乗車時に計測されたRRIに基づいて算出した，乗車区間毎のRRI（M）

3――指標の有効性に係る検証（RRIの中央値）及びLF/HF（A）（LF/HFの算術平均値）の推移を示したものである注8）．なお，区間毎のRRI（M）及

3.1 検証実験の方法

朝の通勤ラッシュの時間帯において，被験者に，首都圏

びLF/HF（A）の算出に当たっては，全測定日（N＝13）ににおいて近郊の住宅地と都心部を結ぶ主要な通勤路線のおいて，対象区間において計測されたプールドデータを一つであり，急行と各停との間で混雑率が大きく異なる注6）用いた．

という特徴を持つ田園都市線（溝の口→大手町の区間）に乗車してもらい，ホルター心電計（A&D社製携帯型自動血（単位）LF/HF（単位）RRI（M）（msec）

25

850
LF/HF（A）

最混雑区間

圧心拍計TM-2425）を用いて体表面心電図を記録（表―2）．

20心電計付属の解析ソフトにより125Hzのサンプリングレートで

15

750

10

700

RRIデータに変換し，前掲表―1に提示した通勤ストレスに係る3種類の指標を算出のうえ，各々の指標と乗車時の環

5

800

650

RRI（M）：右目盛

境の違いや時間的経過との論理的整合性を検証した．

容

■図―4

朝の通勤時間帯に各停または急行に乗車注1

実験条件

前から3両目の後部側優先席付近に乗車（立位）

実験時期

05/03/14〜05/04/01の平日（N＝13）［急行乗車］｛ 03/14，16，18，22，25，28，
29，30，04/01｝［各停乗車］｛03/15，17，23，31｝

対象路線（区間）

田園都市線（溝の口→大手町）

区間の詳細

急

溝の口〜高津
高津〜二子新地

行

急
区間1

区間1

区間2

二子新地〜二子玉川

区間3

二子玉川〜用賀

区間4用賀〜桜新町
桜新町〜駒沢大学

区間2

駒沢大学〜三軒茶屋
三軒茶屋〜池尻大橋
池尻大橋〜渋谷

行

区間5

10

9

8

区

間

間
区

7

間
区

区

間

6

5

間
区

間
区

3

間
区

2

間
区

（単位）RRI（M）（msec）（単位）LF/HF

25

850
RRI（M）
：右目盛

20

800

15

750

10

700

5

最混雑区間

650

LF/HF（A）

0

600

■図―5

RRI（M）とLF/HF（A）の推移（各停乗車）

区間6
区間7

区間3注2

RRI（M）とLF/HF（A）の推移（急行乗車）

16

車両条件

間

間

内
男子学生A（1名）

間
区 1
間
区 2
間
区 3
間
区 4
間
区 5
間
区 6
間
区 7
間
区 8
間
区 9
間
区 10
間
区 11
間
区 12
間
区 13
間
区 14
間
区 15
間

項 目
被験者

区

区

実験条件

区

■表―2

4

600
1

0

区間8

乗車区間毎のRRI（M）の推移をみると，各停よりも混雑区間9率が大きい急行乗車の場合（図―4），RRI（M）のレベル

注2

渋谷〜表参道区間4

区間10

表参道〜青山一丁目

区間5

区間11

青山一丁目〜永田町

区間6

区間12

永田町〜半蔵門区間7区間13

半蔵門〜九段下区間8区間14

九段下〜神保町区間9区間15

的に小さい各停乗車の場合（図―5），急行の区間1に相神保町〜大手町

区間10

区間16

当する乗車直後の区間1〜3におけるRRI（ M）は768〜

注1：当該路線の最混雑区間である「池尻大橋→渋谷」の区間を通勤ラッシュの時間帯に通過する列車のうち，急行については7:41溝口発「清澄白河」行を，各停については7:38発「押上」行を対象とした．
注2：網掛け部分は東急電鉄発表資料による最混雑区間を示す．

は区間1の760msecから列車の進行（時間の経過）とともに減少（＝ストレスが上昇）する傾向を示し，区間4以降
は690msec近傍の変動に収束した．一方，混雑率が相対816msecと，急行のケース（760msec）と比較してやや高いレベルに位置しており，列車が進行するとともに値が緩やかに減少していくものの，最混雑区間である区間9（急なお，LF/HF（A）の算出において用いるRRIの変動ス
ペクトル解析の手法については，データ数に係る制約が報告

行の区間3）の時点でも，急行のケース（712msec）
より
32msec高いレベル（744msec）に位置している注9）．

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運輸政策研究049

一方，LF/HF（A）
についても，急行乗車の場合，各停乗車の場合ともに列車の進行とともに趨勢的に増加（＝ストレスが上昇）する傾向が捉えられ，最混雑区間近辺でストレスの著しい増加を示す動きがみられるなど，RRI（M）と比較すると区間毎の指標の変動幅が相対的に大きい指標であることが判明した．このように，LF/HF（A）の値が大きく変動する要因については，ストレッサーの負荷変動に対（単位）TSV

12,00011,00010,000
9,000
8,000
7,000
6,000
5,000
4,000

10,624
9,816
8,674
8,116
6,416

化に反応している可能性に加えて，混雑以外の他のスト
レッサーによる作用も検出している可能性が考えられる．
以上の検証実験により，実験の対象区間において，RRI（M）及びLF/HF（A）
は，いずれもストレッサーの多寡や持続時間とストレスの大きさとの相関関係に関する既往研究の結果と整合的な動きを示すことが確認された．この結果から，通勤ストレスの平均的な強度に係る2つの指（39分間）

EX_ALL

4,716 4,774（34分間）

850

する感応度が高いことから，区間毎の混雑率の微細な変LO_ALL

6,724

900

950

1,000

（単位）ベースライン（msec）■図―6

ストレス総量（TSV）の比較■表―3

RRI（B）の設定値毎のストレス総量（TSV）の乖離レベル

RRI（B）

乖離レベル

乖離

TSV

（msec） EX_ALL（①） LO_ALL（②）（②−①） 乖離/①

乖離/②

1.2％
4.8％
6.9％
8.2％

1.2％
4.6％
6.4％
7.6％

4,716
6,416
8,116
9,816

850
900
950
1,000

58
308
558
808

4,774
6,724
8,674
10,624

標は，個々または複数の通勤ストレッサーへの曝露によって生体が被る負荷の大きさを時系列に分析する場合等より相対的に小さい値となり，今回の検証対象区間を利において，有効に機能する指標であるものと判断される．

用した通学において急行乗車を選好する被験者の日常

とりわけLF/HF（A）
については，計測値の変動が大きいの選択行動の合理性を支持する結果となった．

点について更なる検討が必要であるものの，その感応度

一方，急行乗車の場合と各停乗車の場合について，乗の高さを応用すれば，特定のイベントの発生による影響

車時間とTSV の相関関係を検証するため，RRI（ B）をの分析や，個々または複数のストレッサーによる負荷の1,000msecに設定のうえ乗車後1分毎のTSVの推移をプ

短時間における変化による影響を分析する場合などにロットし，各々について近似曲線を求めたところ図―7の有用な指標であることが示唆された．

通りとなった．すなわち，今回の実験区間において，急行乗車の場合，各停乗車の場合ともに，TSVは乗車時間

3.2.2 通勤ストレスの総量を示す指標

TSV（Total Stress Value）
を算出するに当たり，有害スト
レッサーによる負荷の平均的な強度を示す指標を選択する必要があるが，これについては，前述の検証において計測値が相対的に安定していたことを勘案し，RRI（M）
を用いることとした．一方，ベースラインの値については，の増加に伴って指数的な上昇カーブを描いて増加していくことが示唆された．
（単位）TSV

12,500
EX_ALL
LO_ALL

10,000近似曲線：y＝1.2273x2＋246.8x−270.41
7,500 R2＝0.9999

本実験において安静時の心拍数（HR）
に関する厳密な定義付け注10）に沿ったRRIの測定を行っていなかったため，5,000

通学前の自宅でRRIの計測を開始した直後のレベルが概2,500

ね800msec台の後半であったことを踏まえ，850msec〜−

1,000msecの水準において50msec刻みで計4種類の暫定的なベースライン（以下，RRI（B））
を設定．急行乗車及び近似曲線：y＝1.2864x2＋221.02x−256.06
R2＝0.9999

0

10

20

30
（単位）乗車時間（分）■図―7

TSVの推移各停乗車の場合について，それぞれ全計測日のデータ（ EX_ALL ＝急行乗車のケース（34分間）， LO_ALL ＝

そこで，図―7で示した近似曲線を用いてシミュレー

各停乗車のケース（39分間））
を元に，乗車後1分毎のRRI

ションを行ったところ，一般的な通勤における乗車時間の中央値（RRI（M））
を算出．RRI（B）との差額を積み上げと考えられる30分〜60分の乗車時間では，概ね10％程ることにより，対象区間/時間全体の乗車を通じたTSVを度乗車時間が短縮される場合には，急行乗車の方が通各々算出した（図―6，表―3）．

勤に伴うTSVが小さくなる．換言すれば，乗車時間の短

その結果，ベースラインの設定値によって各々のTSVの縮率が10％に満たない場合には，各停に乗車した方が，乖離レベルは異なるものの，急行乗車の場合（図―6及

乗車時間は長くなるものの，ストレス総量を抑えられる可び表―3の EX_ALL ）の方が各停乗車の場合（同 LO_ALL ）能性があることが示唆された．

050

運輸政策研究Vol.11 No.4 2009 Winter報告以上の通り，RRI（M）
をベースとしたストレス総量の指標

RRI（M）が延長する傾向を示現し，急行に乗車した場合（TSV）
は，一定時間/区間の乗車を通じた通勤ストレッサーと各停に乗車した場合について，RRI（M）のレベルの差の総量を示す指標として，各種研究に応用することが可能

異が不鮮明となっている．この結果，1分毎のRRI（M）のな指標であることを確認した．とりわけ，図―7において求プールドデータについては，急行乗車の場合と各停乗車められた近似曲線のように，ストレス総量の指標と乗車時間の場合について有意な差が認められたものの（p<0.01），との相関関係を数式化できる特性を活用すれば，ストレス

乗車区間全体のデータを対象に求めたRRI（M）
においての小さい移動手段やルートを合理的に選択する意思決定は，有意な差が確認できなかった（p＝0.465）．

モデルへの適用等，より実用的な応用が可能と考えられる．
（単位）msec

900

4――ストレス指標に基づく主要通勤路線の特徴
分析

832
800
680 664600

定の条件の元に有効に機能する可能性が確認されたこ

500

680

712

704

576

_0
LO 314_0
EX 315_0
LO 316_0
EX 317_0
EX 318_0LO 322_0
EX 323_0
EX 325_0
EX 328_0
EX 329_0
LO 330
（ _0
EX 33
_0 1
40
1

行った田園都市線の特徴分析を行った．観測データは，EXとを踏まえ，これらの指標を用いて，前章の検証実験を

704 696）

前章において，通勤ストレスに係る3種類の指標が一

768

760

700

864 872

前章において指標の有効性の検証において用いたデー■図―8

乗車区間全体のRR（M）の推移

タ（前掲表―2を参照）
を活用．対象路線の特徴分析については，混雑率（表―4）が大きく異なる急行乗車，各停

今回の実験では，実験条件を厳密に設定せずに被験乗車の各ケースについて，停車駅間（以下，区間）及び単者の日常の通学において実験を行ったため，急行乗車

位時間毎のストレスの発現状況を比較・分析することにの回数と各停乗車の回数が一致しておらず，とりわけ後よって実施した．

半は急行への乗車回数が増加している．このようなデー■表―4タの制約から明確な判断を下すことは困難であるもの

区間別混雑率の推計値
最混雑区間までの区間 最混雑区間

半蔵門線の区間

渋谷駅で混雑が緩和
区間の特徴 混雑率が序々に上昇 混雑のピーク（その後は序々に解消）
推定混雑率
急行
各停

200％程度
（区間1〜2）

150〜180％（区間1〜8）200〜250％（区間3）
180〜200％（区間9）の，被験者によれば「3月の中旬から期末にかけて明らかに混雑が緩和された」ということであり，学生の休暇入りを受けた乗車人数の減少にともない，急行，各停とも150〜180％にストレッサーの負荷が全般的に弱まった可能性が考え（区間4〜10）

られる注11）．

150〜180％（区間10〜16）

資料：東急電鉄資料，被験者へのヒアリング等に基づき著者推定

もっとも，以下の分析においては，可能な限り恣意性を排除するため，特定の測定日データを除外する等の操作は行わず，全ての観測データを用いた分析を行っている．

なお，以下の分析では，一定時間/区間における通勤
ストレスの平均的な強度を示す指標として提示した2つ

4.2 一定区間（時間）毎のRRI（M）の推移の指標のうち，突発的な環境要因の変化による影響を相

4.2.1 駅間毎のRRI（M）の推移

対的に受け難いRRI（M）
を指標として用いた．また，K-S

全ての測定日における計測値のプールドデータについ検定によりRRIデータに係る正規性仮説が棄却されたこて駅間毎のRRI（M）を算出したところ，急行乗車の場合，とから，RRI（M）に係る統計的検証においては，特定の乗車直後から区間10（各停の区間名に統一．以下，同じ）分布を仮定しないWilcoxonの順位和検定（有意性の判にかけてRRI（M）が短縮した後，RRI（M）
は690msec近傍

定基準：p<0.01）
により実施した．

の変動に収束した（図―9）．一方，急行の区間に合わせてRRI（M）を求めたところ，各停乗車の場合，RRI（M）の4.1 観測データの特徴

乗車区間全体のRRI（M）
を測定日毎に算出したところ，実験の前半においては急行に乗車した場合の方が相対レベルは相対的に緩やかに減少する傾向を示現し，急行よりも3区間遅れて，区間13以降690近傍の変動に収束する結果となった（図―10）．

的に小さく，各停に乗車した場合よりも，有害ストレッサー

このように，急行乗車の場合と各停乗車の場合を比較

による負荷が大きい結果となった（図―8）．一方，実験

すると，生体に与える負荷レベルの推移において大きなの後半，特に3月の後半に向けて測定を積み重ねる毎に違いが存在することが判明した．また，今回の被験者の報告

Vol.11 No.4 2009 Winter

運輸政策研究051

ベルにまで回復．桜新町を出発後は，池尻大橋にかけ（単位）msec

850て急行乗車の場合とほぼ同じ710〜720msecのレベルにまで低下した後，渋谷にかけて上昇に転じた．

800
750 760（単位）msec

728

800

712

乗車直後のレベル：744

700
688
650

696

688

688

688 688

688
区間
16

区間

区間

区間

区間

区間

区間

区間

区間

区間

1-3

4-7

8-9

10

11

12

13

14

15

■図―9

752

744

750

712

720
700 688

乗車区間毎のRRI（M）の推移（急行乗車）

688

二子玉川〜

650
（単位）msec

1

2

3

720

三軒茶屋〜
〜渋谷

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14（単位）経過時間（分）

850
■図―11

単位時間毎のRRI（M）の推移（急行乗車）

800
784
750

（単位）msec

728

700
650

800

744
712

712
704

744

750
688

688

688

区間

区間

区間

区間

区間

区間

区間

区間

区間

1-3

4-7

8-9

10

11

12

13

14

15

■図―10

776

772

700

区間
16

乗車区間毎のRRI（M）の推移（各停乗車）

720
700

桜新町〜

744

728

用賀〜

二子玉川〜

乗車直後のレベル：784

712

駒沢大学〜 712

〜渋谷
池尻大橋〜
三軒茶屋〜

650

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18（単位）経過時間（分）場合は,いずれも688msecというレベルがRRI（M）
に係る

■図―12

単位時間毎のRRI（M）の推移（各停乗車）

ボトムラインとなっており，急行乗車の場合，最混雑区間
直後の区間10において688msecを記録した後は，混雑

このように，通勤ストレスの平均的な強度の推移を比の解消（前掲表―4を参照）にも拘わらずRRI（M）が回復

較した場合，急行乗車の場合には乗車直後から一定レしていない．このような結果から，この被験者の通勤スト

ベルの負荷が持続するものの変動幅は相対的に小さい

レスの多寡には混雑という変数が関与している可能性が一方，各停乗車の場合，桜新町までの区間は負荷のレベ大きいものの，混雑が緩和した場合でも，乗車を続ける

ルが相対的に小さいものの，その後は池尻大橋にかけ

限り，必ずしもストレスに対する「適応」の状態から即座て大きく上昇するなど変動が大きいことが判明した．このに開放されない可能性が示唆された．

点については，急行，各停の別を問わず，駅での停車回
数や列車の加速度の変化などがストレスの平均的強度の4.2.2 単位時間毎のストレッサーの強度の推移変動に関与している可能性が推測される．

次に，通勤ストレスの強度の違いについて更に詳細に分析するため，急行乗車の場合と各停乗車の場合について，1分毎のRRI（M）の推移について比較した．ただ5――結論し，走行環境の変化が激しい実験路線の特徴注12）を踏

本研究では，特定の公共交通機関を利用した通勤がまえ，1分毎のRRI（M）の推移の比較は，急行，各停とも労働者に与える肉体的・精神的な移動負荷，所謂「通勤に混雑以外の要因は大きく変化しないと考えられる「二ストレス」の問題について，ストレス研究における生物学

子玉川〜渋谷」の区間を対象とした．

的アプローチの一つである体表面心電図におけるR波

急行乗車の場合（図―11），二子玉川においてRRI（M）とR波の間隔（RRI）データの変動を解析する方法によっが688msecのレベルまで低下した後，一旦，溝の口の乗て定量的に計測する手法を提示．本研究において提示

車直前のレベル（744msec）に上昇．その後，最混雑区間

した①一定時間/区間の乗車によって生体が被る通勤ス

である三軒茶屋〜渋谷の区間においてRRI（M）のレベル

トレスの平均的な強度，②一定時間/区間の乗車を通じは徐々に低下し，渋谷において再び688msecのボトムをて被る通勤ストレスの総量，をそれぞれ示す3種類の指付ける結果となった．一方，各停乗車の場合（図―12）標について実験を含む検証を行い，通勤ストレスの大きも，二子玉川の時点では乗車直前のレベルから低下（784

な要因の一つとして指摘される「混雑」状況の違いや区→720msec）
しているものの，直後に700msec台後半のレ間毎の変化との論理的整合性を確認することにより，各々052

運輸政策研究Vol.11 No.4 2009 Winter報告

の指標の有用性を確認した．
また，通勤ストレスの平均的強度を示す2つの指標のうち，①RRI（M）
については，電車の「混雑」など特定のストレッサーへの持続的な曝露による生体への影響を時系列に分析する場合に適した指標であることを，②LF/HF（A）については，個々または複数のストレッサーによる負荷の短時間

える，人に触れたり押されたりすることのないように，他人と一定の距離を保持することなどを含めて，乗車時の環境を自分の意思でコントロールすることが困難となることなどが挙げられている．
「混雑」を含めた通勤時のストレッサーに関する既往研究については，Koslowsky et al［1995］2）などが詳しい．
注5）例えば，「Social Readjustment Rating Scale」の考え方などがある．同ス
ケールの概要はCohen et al［1995］1）などを参照のこと．
注6）東急電鉄発表資料によれば，RRIの計測実験を行った2004年度において，当該路線の最混雑区間（「池尻大橋〜渋谷」間）の朝のラッシュ時1時間の平均
混雑率は191％となっている．急行と各停の混雑率の内訳等は公表されていにおける変化による影響を分析する場合などに有用な指ないものの，国土交通省発表の「混雑度の目安」を参考として被験者の目視に標である可能性を，それぞれ確認した．一方，③通勤スト

よる確認をベースに判断すれば，測定実験時の当該区間における混雑率は，
急行では概ね200〜250％，各停のケースで180〜200％程度と推測される．

レスの総量を示す指標（TSV）
については，TSVと乗車時間注7）解析ソフトは株式会社ジー・エム・エスのMemCalcを使用．

との相関関係を近似曲線によって示すことによって，ストレ

注8）区間毎のRRIデータは時刻表に基づいて抽出を行っており，実際の列車の走行状況と正確に同期していない可能性がある．

スの少ない移動手段を合理的に選択する意思決定モデル

注9）後述のLF/HFを含めて，急行乗車の場合，各停乗車の場合ともに有害スト等への応用が考えられることなどについても言及した．

レッサーによる負荷の平均的な強さを示す指標が最混雑区間の次の区間に後半の通勤ストレスの観点からみた田園都市線の特徴分析においては，急行乗車の場合と各停乗車の場合について，本研究が提示した指標を用いて通勤ストレスに係る強度の時系列推移について比較・検討を行い，両者の違いの要因に関する基礎的な考察を行った．

おいて負荷の増加を示唆する変動を示している．その要因としては，実際の負荷変動がRRIに影響を及ぼすまでに一定のタイムラグが存在する可能性や，データ抽出上の問題（注8を参照）
によって最混雑区間の一部データが次の区間に混入している可能性などが考えられる．
注10）藤澤ほか編「新生理心理学」6）p. 159では，「摂氏18〜20℃で食後3時間を経過した後，身体の動きの少ない楽な椅座位姿勢を30分保ち，その後の5分間の平均HR」と定義付けられている．
注11）事実，新学期入りという特殊要因による影響を受けたと考えられる4月1

今後については，RRIの計測実験における詳細な条件

日付のデータを除外して検定を行ったところ，乗車区間全体に関するRRI（M）

設定，RRIデータと列車の走行状況を正確に同期させる

及び1分毎のRRI（M）
ともに，急行乗車の方が各停乗車の場合より有意に値仕組みの導入など，データの計測に係る精度を高める方

注12）①二子玉川を出発して間もなく旧新玉川線の地下区間の走行に切り替わ法を検討するとともに，本研究において提示した通勤ス
トレスに関わる3種類の定量的指標を活用することによが縮小する傾向があることが判明した．
る構造となっており走行環境が大きく変化する，②ターミナル駅である渋谷に向けて序々に高まった混雑率が，同駅到着後に大きく低下するなど（前掲表―4を参照），渋谷駅を境に車内環境が大きく変化することが挙げられる．

り，通勤時におけるストレッサーに係わる更なる分析を進める一方，女性専用車両の設定を含めた列車の運行形態に係る変更の有効性評価など，個別具体的な施策の評価への応用を試みる所存である．

参考文献
1）S. Cohen, R. C. Kessler & L. U. Gordon［1995］，Measuring Stress，Oxford
University Press, Inc．
（シェルドン コーエン・ロナルド C．ケスラー・リン アン
ダーウッド ゴードン［1999］，「ストレス測定法」，小杉正太郎監訳，川島書店）．
2）M. Koslowsky, A. N. Kluger & M. Reich［1995］，COMMUTING STRESS，
Plenum Publishing Corp．

注
注1）例えば，藤澤ほか編「新生理心理学」6）では，中枢神経系の活動を測定する際に用いられる指標として脳波や脳磁図など，抹消神経系の活動を測定する際に用いられる心電図や血圧，皮膚電位，眼球運動，筋電図など，内分泌系・免疫系の反応を測定する際に用いられる血中ホルモンなどが，それぞれ紹介されている．
注2）RRI計測の考え方は，藤澤ほか編「新生理心理学」6）pp. 158〜169などが詳しい．
注3）RRIにおけるLF及びHF成分の詳細については，日本生理人類学会計測研究部会編［1996］7）pp. 416〜416などが詳しい．
注4）電車等の車内の「混雑」が通勤・通学旅客のストレスとなる要因として，既往

3）H. Selye［1976］，THE STRESS OF LIFE，Plenum Publishing Corp．
（ハンス
セリエ［1988］，「現代社会とストレス」，杉靖三郎・田多井吉之介・藤井尚治・
竹宮隆訳，法政大学出版局）．
4）ISO［1997］，ISO2631-1:1997（E）Mechanical vibration and shock − Evaluationof human exposure to whole-body vibration，ISO．
5）田中幸雄・大友詔雄・寺地三朗［1992］，「非線形時系列データ解析」，北海道大学工学部研究報告，第160号，pp. 11〜23．
6）藤澤清・柿木昇治・山崎勝男編［1998］，「新生理心理学」，北大路書房．
7）
日本生理人類学会計測研究部会編［1996］，「人間科学計測ハンドブック」
，技
報堂出版．

研究では，乗車スペースに余裕が無くなると，加減速や揺れに備えて体勢を整（原稿受付 2008年4月28日）

Study on Quantitative Assessment of Commuting Stress
By Shigeru KASHIMA and Wataru TAKEDAThis paper examines ways to assess impacts of commuting by mass transportation both on physical and psychological health of workers. Two set of indicators are proposed, both of which are calculated by applying heart rate variability analysis to examine the condition of autonomous nervous system of commuters. One of the indicators assesses the magnitude of stress in a particular time or
running section, while another indicator assesses the volume of overall stress accumulated during commuting. A comparative studyof commuting stress for Express train and Local train running on one of major lines in the Tokyo metropolitan area is to be conducted.
Key Words : commuting stress, heart rate variability analysis, mass transportation system

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