DEIM Forum 2017 F1-4

イベント参加者数を用いた都市における混雑度予測サービス－スポーツイベント（日本プロ野球とＪリーグ）の場合－
鎌柄拓史† 新井 教広†

一ノ木 繁† 金丸 正憲†

小林 峻† 吉野 悦朗† 中野 美由紀†

†産業技術大学院大学 〒140-0011 東京都品川区東大井 1-10-40
E-mail: †{a152hk, a15z1na, a1505si, a1520mk, a1415tk, a1549ey, miyuki}@aiit.ac.jp
あらまし 都市圏では、さまざまな理由から人が集中することで混雑が発生する。現在の混雑情報を提供する「混雑.com」等のサービスは開始されているが、蓄積された情報からの混雑度予測をする手法としては、わずかな特定のエンターテイメント会場において予測情報が提供されているにすぎない。本論文では、都市圏で生じる混雑を予測することを目的とし、恒常的に生じる混雑（例：朝の主要な JR 駅の混雑）以外に人が集中するイベント、特に短時間に多くの人数が流動するスポーツ観戦を対象として観客動員数の推定を行い、ユーザに混雑度として提示するシステムを開発した。国内で最も観客動員数の多いプロ野球および J リーグのデータを用い、開発したシステムの有効性を検証する。
キーワード 混雑度,予測システム,スポーツ観戦

1. は じ め に都市圏では、さまざまな理由から人が集中することで混雑が発生する。現在の混雑情報を提供する「混でる .com」[1]等 の サ ー ビ ス は 開 始 さ れ て い る が 、蓄 積 された情報からの混雑度予測をする手法としては、わず
かな特定のエンターテイメント会場における予測情報は提供されているにすぎない。本論文では、都市圏で生じる混雑を予測することを目的とし、恒常的に生じる 混 雑 （ 例 ： 朝 の 主 要 な JR 駅 の 混 雑 ） 以 外 に 人 が 集中するイベント、特に短時間に多くの人数が流動する
スポーツ観戦を対象として混雑度の推定を行う。まずは、国内で最もド観客動員数の多いプロ野球のデータを用い、過去の動員数データと球場の位置、周囲の環

図１eyekon シ ス テ ム 構 成

境と合わせ、観戦者数の推定手法について報告する。
2.2 混 雑 予 測 用 デ ー タ ベ ー ス

2. 混 雑 予 測 シ ス テ ム
2.1

混雑予測システム

eyekoneyekon

近年我が国では観光立国に力をいれ外国人観光客
は 2014 年 か ら 2015 年 で 1.5 倍 と 飛 躍 的 に 伸 び て い る 。
ま た 、東 京 2020 オ リ ン ピ ッ ク・パ ラ リ ン ピ ッ ク を 控 え
今後も急増すると予測される。大都市圏、特に東京は混雑が常態ともいえるが、通勤時間帯や曜日により人の動きは異なる。また、大都市圏では大きなイベント
会 場 が 点 在 し 、混 雑 の 一 因 と な っ て い る 。そ こ で 、我 々は東京をターゲットとし、イベント情報を基にユーザの移動、来訪予定に合わせて地域の混雑度情報を提供
す る 「 eyekon」 シ ス テ ム を 開 発 し て い る （ 図 １ ）。
eyekon シ ス テ ム は 図 1 か ら わ か る よ う に 、大 き く
わけて、以下の３つの部分から構成されている。
・混雑予測用データベース
・混雑予測モデル・混雑予測ウェブサービス

混雑予測用データベースはさらに二部構成に分かれている。インターネット上のイベント情報および混雑予測に必要な情報は定期的に原データベースに蓄積される。この中から、混雑度予測に必要なイベント人数等の情報がクレンジングされたのちに混雑情報データベースに格納される。一方、新たに獲得されたイベント情報等は混雑予測モデルのカレンダー上に登録されると同時に、混雑予測ウェブサービス上にもカレンダーを通して反映される。
2.3 混 雑 予 測 モ デ ル
混雑予測ウェブサービスから呼び出され、指定され た 地 域 、日 時 か ら 開 催 さ れ る イ ベ ン ト を 見 つ け 出 し 、どの程度の混雑（通常の人出と比較して数万人の増加が見込まれる）などの予測を行う。イベントごとに予測モデルが異なるため、コンサートのように繰り返し行われないイベントに関しては、アーティストと開催会場の容量などを参考にする程度であるが、スポーツ観戦など、観客動員数がある程度正確に見込まれるものは、過去のデータから予測を行う。本稿ではプロ野球の観客動員数について後述する。
2.4

表 １ データ情 報

混雑予測ウェブサービス
期間

ユーザの指定する日時、地域にあわせ、その後一週間程度の混雑度を天気予報に類似した形で提示する。

2009-04-03〜2016-10-05

スタジアム数

57

試合数累計

6900

し、突発的な混雑の大きな要因となる。我々は代表的スタジアムごとの試 合 数

最 小 1、最 大 186

なスポーツとして、プロ野球、サッカーを取り上げて観客数累計

181,606,380

3. 日 本 プ ロ 野 球 の 観 客 動 員 数 の 予 測
スポーツ観戦は一試合ごとに数万人の観客を動員観客動員数を予測することにした。本節ではプロ野球観客数における観客数の予測について考察する。
３．１

最 小 5339、 最 大 47106

プロ野球の動員観客数データ

サッカーの観客動員数はＪリーグ本部に掲載されており、入手は容易である。また、Ｊリーグ自身が掲載しているため、データの正確性も高い。一方、サッカーと比べ、プロ野球の観客動員数は主催者によるまとまった報告がなく、プロ野球の趣味サイトでまとめ て い る 情 報 （ 3） を 利 用 し て い る 。 2009 年 か ら 2016
年 の 8 年 間 、プ ロ 野 球 の 公 式 戦 全 部 、6900 試 合 の デ ー
タを収集した。表１にデータ情報を示す。
３．２

プロ野球観客数

図２にプロ野球の全試合の観客数分布を示す。横軸が観客動員数で縦軸が試合数となる。図２からわかる よ う に 、 2009 年 か ら 2016 年 ま で の プ ロ 野 球 の 観 客
動員は 1 万数千人から４万人と変動が大きい。なかでも、球場ごとに収容人数が異なっているため、３万人前後で山が分かれている。つまり、開催される地域、

図２

日 本 プ ロ 野 球 観 客 動 員 数 (2009 年 -2016 年 )図３

東 京 ド ー ム の 観 客 動 員 数 (2016 年 )球場の収容人数の制限は観客動員数の大きな要因となる 。図 ３ に 2016 年 の 東 京 ド ー ム に お け る 観 客 動 員 数 と試合数の関係を示す。図３からわかるとおり、一つの球場においても大きな差がある。4 万人を超える試合が多い一方で、一万人前後の動員数しかない試合もある。
３．３

観客数変動の要因

プロ野球はファンも多く、様々な情報がウェブ上にあがっている。東京ドーム等、天候と関係のない球場 も 多 い が 、天 気 に 左 右 さ れ る 可 能 性 も 高 い 。そ こ で 、天 候 、 開 催 日 （ 曜 日 、 時 間 ）、 球 場 （ ホ ー ム チ ー ム ）、年棒など、観客動員数に影響を与えると思われるいくつかの要因をとりあげ、検討した。
図３からわかるように、同じ球場でも観客動員数にはばらつきがある。これは東京ドームをホームとするチームとして、巨人と日本ハムの二つの球団があることに起因する。日本ハムは現在札幌ドームをホーム球場としているが、年に数試合を東京ドームで開催しているためである。

図 ４ か ら 明 ら か な よ う に 、ほ と ん ど の 試 合 が ４ 万 人 以
図４に東京ドームに観客数の分布のうち、曜日毎に上であり、４万人の試合の予測はできるが、一方で 2

色 を 変 え た も の を 示 す 。図 か ら わ か る と お り 、金 、土 、万人代、3 万人代の観客動員数は、試合数が限られて日に開催される試合の観客動員数は多い傾向にあり、いるために予測は難しい。今回の混雑度では、Ｆ１値

逆に観客動員数の少ない試合はほとんどが平日に開催の大きなホームチームと曜日（曜日２は金曜日と土、されていることが分かる。

日を区別している。曜日は金、土、日とそれ以外の曜

観客動員数に影響を与えると思われる要因と試合日で区別している）を採用する。の 観 客 数 の 相 関 係 数（ 今 回 は Ａ Ｉ Ｃ を 用 い た [2]）を 調べた。その結果を表２に示す。球場、曜日、ホームチ

表３ームとの相関関係が高いことがわかった。

図４

東京ドームの観客動員数と開催曜日

表２

観客動員数と特徴量の相関関係

東 京 ド ー ム 2016 年 の デ ー タ を 用 い た 評 価

4. Ｊ リ ー グ の 観 客 動 員 数 の 予 測
本 節 で は 、サ ッ カ ー を 取 り 上 げ 、Ｊ リ ー グ の 観客動員数の予測について考察する。
４．１ サッカーＪリーグのデータ
サッカーの観客動員数はＪリーグ本部に掲載されており、入手は容易である。また、Ｊリーグ自身が掲載しているため、データの正確性も高い表４にＪリーグの観客動員データを示す。
表４３．４

予測モデルのＪリーグデータ情報

プロ野球観客動員数の予測モデル

収容人数およびホームチームが異なるため、球場ごとに予測器を作成することとした。表１のデータを球場ごとに分けて用い、複数の要因を組み合わせ単純ベ イ ズ 器 で 学 習 さ せ る こ と と し た 。 2009 年 か ら 2015合を予測してみた。その結果を表 3 に示す。試合の観

４．２ サッカー観客数
図 ５ に 2009 年 か ら 2016 年 ま で の 2874 試 合 の J リ ー

客動員数を一万人単位で予測することとし、東京ドーグ観客動員数を示す。図からわかるように、サッカー

ム球場ではホームチームと曜日を用いることで、最低観 客 数 は 数 千 人 か ら ４ 万 人 以 上 と 変 動 が 大 き い 。ま た 、で も 60%の 精 度 で 動 員 数 を 予 測 で き る こ と が 分 か っ た 。

野球と異なり、サッカースタジアムの収容人数がそれ

年 ま で の デ ー タ を 学 習 デ ー タ と し て 用 い 、2016 年 の 試ほど影響を与えておらず、2 万人から 3 万人の間に山数 が わ か っ た だ け で は 、十 分 で は な い 。本 来 で あ れ ば 、ができている。一方で、いくつかの試合は 5 万人を超大規模イベントが行われない日中、夜間などの平均滞えている。

在 人 数（ 例：混 雑 .com な ど で 提 供 さ れ て い る 情 報 ）を元に検討が必要となる。残念ながら、本論文執筆時点において、東京の主要な場所における平均滞在人数など の 統 計 情 報 は 容 易 に は 手 に は い ら な い 。そ こ で 、我 々はプロトタイプとして、野球およびサッカースタジアム近辺を対象とした混雑予測システムを開発している。
（図６）
平均滞在人数としては、東京ドームが情報提供している後楽園の乗降人数（1 日およそ１１万人）から、イベントがない場合はおよそ 5 割の人が滞留していると想定する。乗降であるため、半分の人が下りて後楽園周辺に滞在し、半分の人が地下鉄などを乗ること仮定する。

図５

Ｊリーグの観客動員数グラフ

４．３ サッカー観客動員変動の要因
図５に示したデータを用い、動員数に相関関係(AIC を 用 い た [2])の 高 い 特 徴 量 を 求 め た 。 結 果 を 表 ５に示す。
表５

この通常滞留人数に野球等のイベントが開催されると日常的な滞留人数に加えてイベントを目的とする人が増えることになる。野球が開催される場合、4 万人 以 上 の 試 合 で あ れ ば「 混 雑 ＋ ＋ 」、2 万 人 以 上 の 試 合であれば「混雑＋」試合が開催されない、周辺にイベントがないのであればいわゆる平均滞留人数となるた

サッカーにおける観客動員数と特徴量の相関関係

め「混雑０」と提示する。また、時間単位の予測はイベントの動員数だけでは予測が難しいが、一方でイベン ト 開 催 時 間 の 予 定 は わ か る こ と が 多 い 。こ の 場 合 は 、イベントの前後に「混雑注意」などの情報が付加する
こ と が で き る 。（ 図 ７ ）図６．大規模イベントが関係する混雑度
４．４

サッカー観客動員数の予測

開 催 ス タ ジ ア ム ,試 合 種 別 ,時 間 帯 を 用 い 、 単 純 ベ イズ 器 で 学 習 し た 。 こ の 結 果 、 66%の 精 度 で 動 員 数 の 予測が可能となった。現在、他の特徴量を用いて学習した 場 合 の 結 果 と 比 較 を 行 っ て い る が 、サ ッ カ ー の 場 合 、
5 万人を超える試合が極めて数が少なく、クラブ決勝戦など特別な試合であるため、他の試合の学習からは良い結果が得られていない。

5. 混 雑 度 予 測 シ ス テ ム ・ プ ロ ト タ イ プ
混雑度の予測において、単純にイベントの観客動員

図７．混雑度表示画面

6. 関 連 研 究
スポーツ観客動員に関しては、観客動員数を増やすな
ど の 経 営 、 広 報 的 な 視 点 に よ る 論 文 は 出 て い る [4]が 、混雑度と結びつけた研究は行われていない。また、混雑度という観点からは、携帯のＧＰＳを用いたＩＯＴ
的 な 現 在 の 混 雑 度 [3]、Ｓ Ｎ Ｓ 情 報 を 情 報 源 と し た 集 合知による現在の混雑度はあるが、混雑予測という観点からの研究は筆者の知るかぎりない。

7. ま と め
都市圏では、さまざまな理由から人が集中することで 混 雑 が 発 生 す る 。東 京 2020 オ リ ン ピ ッ ク・パ ラ リ ン
ピ ッ ク を 控 え 、東 京 で は 大 都 市 圏 に 特 有 の 混 雑 に 関 し 、様々な観点から対応が求められている。我々は、大都市圏における混雑に着目し、現在の混雑ではなく、大都市圏の住人にとっても訪問者にとっても有益な混雑予測情報を提供することで、大都市圏における移動、訪問場所の選択、スケジュール調整等への利便性を提供する。混雑度を絶対値ではなく、大規模イベントなどの情報を基にした相対値とすることで、天気予報と類似した混雑予測システムの開発を行っている。
今回は大人数の移動が想定されるスポーツ観戦を対象に、観客動員数の予測について検討を行った。プロ野球、サッカーを対象として、データを収集、解析を行い、ある程度の予測が可能であることを示した。
今後は、スポーツ観戦数のみならず、コンサートイベント、祭りなどの大規模イベントのデータを収集することで、混雑予測システムとして精度をあげていく予定である。

参考

文

献

[1] http://www.konderu.com/[2] CATDUP http://jasp.ism.ac.jp/ism/catdap/[3] 西 村 友 洋 ，樋 口 雄 大 ，山 口 弘 純 ，東 野 輝 夫 : "スマートフォンを活用した屋内環境における混
雑 セ ン シ ン グ " , 情 報 処 理 学 会 論 文 誌 55(12) ，2014 年 12 月
[4] 河 合 他 、“ J-リ ー グ 観 客 数 に 影 響 を 与 え る 要 因 に 関
す る 研 究 ”、 ス ポ ー ツ 産 業 学 研 究 、 Vol.18,
pp.11-19,2008