Colloquium
第126回 運輸政策コロキウム

働き方の変化に伴う鉄道通勤行動への影響に関する研究
平成31年2月28日

運輸総合研究所

講師—————山田敏之

大会議室

運輸総合研究所研究員

コメンテータ——金子雄一郎 日本大学理工学部土木工学科教授■講演の概要1──研究の背景および目的
運輸政策審議会答申第18号では，東業等に自主的な働き方の変革を促す施

よる鉄道の通勤行動への影響と混雑緩策（例えば，時差Biz4）やテレワーク・デ和の可能 性やその限界について報告イズ5））を推進し，鉄道の混雑緩和を促する．

している．

京圏の主要31区間のピーク時におけるこれまで，時差通勤などのソフト施策

2──鉄道通勤者の行動の実態

平均混雑率を150%にするとともに，個による通勤行動への影響に関する研究

2.1 Webアンケート調査の概要

別路線の混雑率を180%以下にすることとして，個別路線の施策の意向に関する

本研究では企業の制度導入による個を目標とした1）．しかしながら，平成29年

調査 6）や勤務制度の変更に伴う自動車

人の通 勤行動への影 響を分析するた

度 の 平 均 混 雑 率 は163%，11路 線 がを中心とした出発時刻選択モデルの研め，webアンケート調査を実施した．調

180%を上回る2）など，依然として厳しい

究7）は数多く蓄積がある一方，東京圏で査の概要を表─1に示す．

混 雑状況となっている．また，混 雑率

大規模に実施された企業等の自主的ななお，本アンケート調査における居住150%を超える路線などで遅延が多く発取り組みによる鉄道の通勤行動への影

地別や男女別，券種構成別の鉄道利用生する3）など，鉄道運行の定時性の悪化

響に関する研究はまだ少ない．

者の割合について，平成27年度大都市本報告では，鉄道通勤者の働き方のも問題となっている．
こうしたピーク時の混雑緩和には，新変化の現状を明らかにし，都市鉄道の線整備や複々線化など更なる輸送力増

混雑緩和への影響を分析することを目強が効果的であるが，関係機関調整の的としている．

困難さや国・自治体の財源不足などにより実施は難しい．

交通センサスと比較したところ，同様の傾向を示していることを確認した．
2.2 企業の制度導入状況

具体には，webアンケート調査で把握した鉄道通勤者の行動の実態および時

まず，鉄道通勤者の勤務先の制度の導入状況について概況を示す．

一方，最近は，企業等で時差通勤やテ差Bizやテレワーク・デイズにおける企業

鉄道通勤者の企業における働き方にレワークなどの導入が進展し，企業等のや個人の鉄道の通勤行動の変化を確認

関する制度の導入状況は，フレックス制

働き方が大きく変化する中，行政は，企するとともに，通勤者の働き方の変化にがもっとも多く，全体の約34％を占めて■表—1

講師：山田敏之102

運輸政策研究Vol.22 2020

コメンテータ：金子雄一郎

webアンケート調査の概要

対象

東京都市圏の鉄道通勤者

調査数

東西線・田園都市線の利用者：
982サンプル
その他路線利用者：984サンプル
合計1,966

調査期間

2018年10月27日〜30日

主な設問内容会社の制度：導入制度の選択／制
度の利用条件等
個人の取組：利用回数等
通勤行動（出社・退社）：利用経
路／乗降時刻等鉄道会社の取組：利用有無等
通勤等に関する満足度および制
度選択に関する意向
個人属性：性別／年齢／朝夕の時間制約有無等

コロキウム

Colloquium

いる一方，通勤者の約4割の企業は制度した．さらに，制度のない企業の通勤者かにするため，前述のwebアンケート結が導入されていない（図─1）．のうち約4割は，制度の導入があれば時果を用いて比較分析した．

また，制度の利用条件のうち制約なし（誰でもいつでも利用可能）は，時差通図─5に示すとおり，企業の制度導入間にとらわれない働き方を選択するという回答だった（図─4）．

率は，いずれの制度も施策後増加してい勤やフレックス制，朝型勤務を導入している企業の約4〜5割を占める一方，時短勤務は約1割，テレワークは約3割と，制度によって利用条件に差がある（図─2）．

るものの，個人の制度利用の比率は，時差通勤のみ増加する結果だった．つま3──時差Bizやテレワーク・デイズにおけり，企業の制度導入は進展しているもの

る鉄道の通勤行動の変化の，個人の制度選択に必ずしも結びつい

ここでは，平成30年夏に実施されたていないことが明らかになった．

施策である時差Bizやテレワーク・デイ

また，最初の鉄道乗車時刻を比較す

ズによる鉄道の通勤行動の変化を明ら

2.3 個人の制度選択状況

次に，鉄道通勤者個人の働き方に関する制度の選択状況と制度利用に関する意向等について示す．
鉄道通勤者の働き方に関する制度の選択状況は，フレックス制や時差通勤の①「時差通勤，フレックス制，朝型勤務，時短勤務」等の何が問題で制度を利用されませんでしたか．
（n=1,403）（単位：％）
顧客対応に支障をきたす
15.7
社内の連絡等に支障をきたす

会社に利用できる制度がないを選択していない．また，制度導入企業

制度の利用に関する意向では，制度を利用した人の約半数が問題なかったと回答した一方，約24％が社内の連絡等に支障をきたすという結果だった．
また，制度を利用していない人の理由（単位：％）

40.8％
選択する

15.1

■図 — 425.7

34.4％

朝型勤務（企業）

企業の制度導入状況（n=316）

50.4％ （n=677）
11.8％
33.2％

テレワーク

（n=289）

企業の制度利用条件：制約なし

時差通勤

12.5％

フレックス制

16.7％
4.6％

時短勤務

4.2％

テレワーク

6.2％ 41.9%■図 — 3

コロキウム

79.6%
17.8%

利用率＝

個人の制度選択数
企業の制度導入数

69.4％

個人の制度選択と利用率

12.1
12.5

＋1.8

▲0.4

時短勤務（個人）

4.5
4.2

▲0.3

■図 — 57.0
6.2

上：企業の制度導入率の変化

時差Biz後（単位：％）

＋0.4

17.8
16.7
5.0
4.6

テレワーク（個人）＋0.4

時差Biz前朝型勤務（個人）

77.5%

48.4%

朝型勤務

12.9
14.7

フレックス制（個人）

複数回答可（n＝1,966）

＋1.3

＋0.6

23.4
23.8

時差通勤（個人）（n=467）

時差Biz後（単位：％）＋1.4

個人の制度選択の比率（n=1,966）

52.2％（n=113）

朝型勤務

制度未導入

5.1
5.7

テレワーク（企業）

44.6％

時差通勤

22.0

33.1
34.4

43.9％

フレックス制■図 — 2

14.5
16.1

時短勤務（企業）

14.7％

制度未導入

時短勤務

時差Biz前

23.8％

時短勤務

わからない

9.7

10.0

企業の制度導入率（n=1,966）

5.7％

テレワーク

■図 —1

17.5

制度の利用に関する意向

フレックス制（企業）

朝型勤務

たぶん
どちらでもない 選択しない 選択しない

たぶん選択する

複数回答可（n＝1,966）
フレックス制

30.7①会社が「時差通勤，フレックス制，朝型勤務，時短勤務」等の制度を導入したら，時間にとらわれない
働き方を選択しますか．（n=941）

時差通勤（企業）

16.1％

2.6

特に問題はないのうち，約4割は制度がないためと回答

時差通勤

44.6

その他

数に対する個人の制度選択数の比を利
務の利用率が高い（図─3）
．

7.8
2.6

家族に負担をかける割合が高い一方，通勤者の約7割は制度用率と定義すると，時差通勤や朝型勤

12.7

出勤時間が早い・退社時間が遅くてつらい

▲1.1

▲0.8

下：個人の制度選択比率の変化

Vol.22 2020 運輸政策研究103

Colloquium

ると，通勤者全体ではピーク時のシェア

選択要因について，多項ロジットモデルの減少やピーク前後の分散は微少だっを用いて分析した．の有無，個人属性の影響を分析した．
まず，通勤時間と早着時間が負で有意

具体には，通勤乗車時刻について，平となり，時刻選択モデルの理論と同様の

成27年度大都市交通センサスの結果よ傾向であることとモデルの説明力があ

さらに，制度導入した企業の通勤者り最も多い7時台をピークととらえ，そのる程度確保されたことを確認した．のうち，制度選択者と非選択者で通勤前後1時間の3選択肢とし，通勤時間や分析結果は，表 ─2のとおりであり，全体の満足度を比較した結果，制度選始業時刻に対する早着時間，制度選択時差通勤を利用する人がピーク前を選たが，通勤行動を変えた通勤者では，その変化は顕著に現れた（図─ 6）．

択者の方が満足度は高く，時差通勤で＋14.6ポイント高かった（図─7）．

1130-1200

1100-1130

1030-1100

1000-1030

0930-1000

0900-0930

0830-0900

0800-0830

0730-0800

計的手法を用いて分析する．

4.75.10700-0730

道需要への影響を明らかにするため，統オフピークへの分散（＋0.4ポイント）

0630-0700

要因，働き方の変化によるピーク時の鉄時差Biz前（n=1,940）
時差Biz後（n=1,938）（単位：％）

5.86.30600-0630

度選択の要因や個人の乗車時刻の選択

0530-0600

ここでは，企業や個人の働き方の制

通勤者全体ピーク時のシェア減少（▲0.8ポイント）
22.1
21.5
19.0
18.8

0500-0530

影響分析

最初の鉄道乗車時刻の午前中のシェア

4──働き方の変化による鉄道通勤行動のオフピークへの分散（＋0.5ポイント）

4.1 企業の制度導入・個人の制度選択の要因

規模の多い企業が導入する傾向にある■図 — 61130-1200

1100-1130

1030-1100

1000-1030

0930-1000

0900-0930

0830-0900

0800-0830

加企業は制度導入確率が高い，従業員

0730-0800

る，時差Bizやテレワーク・デイズへの参

0700-0730

タント以外は導入する制度に好みがあオフピークへの分散（＋4.8ポイント）

10.9
6.1

0630-0700

分析の結果，シンクタンク・コンサル

11.6
7.6

0600-0630

規模の影響を分析した．

14.7

0530-0600

種や行政の取り組みへの参加，従業員

時差Biz前（n=131）
時差Biz後（n=129）（単位：％）

23.7
20.920.60500-0530

制，テレワークの導入有無について，業最初の鉄道乗車時刻の午前中のシェア

まず，企業の時差通 勤やフレックス通勤行動を変えた通勤者

ピーク時のシェア減少（▲11.7ポイント）

オフピークへの分散（＋7.1ポイント）分析

乗車時刻の変化（上：全体，下：通勤行動を変えた通勤者）

が，フレックス制は比較的小規模の企業も導入する傾向を示した．
また，個人の時差通勤やフレックス制，テレワークの選択有無について，個人属性や利用路線，制度条件の影響を分析した．
分析の結果，誰でも利用可能な条件は，制度によらず個人が利用する重要な要素，朝送迎のある人は，フレックスや在宅勤務を選択する傾向，混雑路線の利用者は時差通勤を選択する傾向にあることを示した．
4.2 鉄道乗車の時刻選択分析

次に，個人の通勤電車の乗車時刻の104

運輸政策研究Vol.22 2020

どちらかといえば満足

満足

制度選択者

どちらでもない

どちらかといえば不満

不満

時差通勤・選択

11.8

フレックス・選択

9.5

24.7

29.6

朝型勤務・選択

11.1

20.0

36.7

17.8

14.4

37.3

14.5

18.1

時短勤務・選択 3.6
テレワーク・選択

37.1

25.3

29.0

26.5

8.3

26.4

21.5

21.2

12.7

20.4

15.9

23.1

＋14.6ポイント
制度非選択者

満足

時差通勤・非選択 4.4 18.1 22.5

どちらかといえば満足

20.7（単位：％）

どちらかといえば不満

不満

36.2

23.5

17.8

どちらでもない

フレックス・非選択 4.5

17.9

36.4

23.7

17.4

朝型勤務・非選択 5.1

19.0

35.2

23.5

17.3

時短勤務・非選択 5.4

18.7

35.2

23.6

17.1

テレワーク・非選択 5.1

18.9

35.923.2

16.9

■図 —7

通勤全体の満足度

コロキウム

Colloquium

択する，フレックス制や時短勤務を利用■コメントの概要

重要であることが示唆される．

する人がピーク後を選択する，送迎で制

今後の課題として，時刻選択と制度約回数の多い人などがピーク後を選択

選択の組合せやテレワーク制度の導入する傾向にあることを示した．

を考慮した鉄道需要量への影響分析など，モデルの精緻化が考えられる．

1──本研究の背景
都心部への企業等の集積は様々なメリットがある反面，負の側面として都心

4.3 働き方の変化が混雑路線に与える影響分析

また，ピークロード運賃のあり方など，への長時間通勤に伴うストレスや健康最後に，混雑路線の通勤利用者を抽

直接的な政策手法を検討し，今後の政度低下，女性の就労抑制などを生じさせ策提言を目指していきたい．ている．これまでの供給側（鉄道事業出し，乗車時刻選択モデルを用いて，どの時間帯に乗車するか試算し，ピーク時の鉄道通勤への影響を分析した．
具体には，東西線（東葉勝田台〜木場）の6〜8時台の通勤利用者を東京都者）の輸送力増強等の取り組みにより混

参考文献
1）国土交通省［2016］,「 東京圏における今後の都雑率は低下しているものの，需要側のオ市鉄道のあり方について」（平成28年4月20日交通

フピーク通勤などのソフト対策は必ずし

政 策 審 議 会 第198号 答 申 ）http://www.mlit.
go.jp/common/001138591.pdf，2016/4/20

市圏パーソントリップ調査（以下，PT調

2）国土交通省［2018］, “東京圏で混雑率180%超の査という）の結果から抽出した．この通w w w.mlit.go.jp/com mon /0 012453 83.p d f，

勤利用者に対し，4.2のモデルを適用し，路線が12路線から11路線へ”,（オンライン）http://
2018/8/27

制度利用の比率に応じて時刻選択確率

3）国土交通省［2018］, “都市鉄道における利用者を算出し，PT調査の拡大係数を乗じてする 検 討 会 ”,（ オンライン），http://www.mlit.

各時間帯の通勤利用者を求めた．

ニーズの高度化等に対応した施設整備促進に関も広範に普及しているとは言えず，効果も限定的である．このような背景の下，
本研究は，時差Biz及び，テレワーク・デイズという取り組みへの参加者を対象に調査し，通勤行動や混雑への影響を定量的に分析したものである．

go.jp/common/001255667.pdf，2018/10/30

分析結果は，図─ 8のとおりであり，

4）東京都［2018］，“東京都時差Biz”（オンライン），https://jisa-biz.tokyo/，2018/8/27

今の通勤者の制度選択の状況に対し，

5）総務省［2018］，“テレワーク・デイズ”（オンライン），何も制度がない場合，ピーク時の利用者

6）例えば，植原慶太・中村文彦・岡村敏之［2009］，数は約7％増加する（ケース1）．

https://teleworkdays.jp/，2018/9/3

2──本研究に関連する最近の話題
本 研究に関連する話題として3つほど紹介させていただきたい．

“インセンティブ導入による通勤時刻転換意向にまた，今の制度利用の比率が2倍に増加した場合，ピーク時は約7％減少する効果が期待できる（ケース2）．
さらに，今の利用率で最大限利用し関する研 究 ”，
「 運 輸 政 策 研 究 」，Vol.11，No.4，
pp.2-92.1 ピーク時間帯における鉄道利用割合の変化

7）例えば，杉惠頼寧・張峻屹・岡村敏之・藤原章正・

国土交通省の「大都市交通センサス」

周藤浩司［2002］，“フレックスタイム制度の導入がによると，平成22年から27年にかけて通出社・退社時刻選択行動に及ぼす影響”，「土木計画学研究・論文集」，Vol.19，No.3，pp.383-389

勤・登校目的の最終降車時刻分布はピー

た場合，ピーク時に約15％減少する効ク前後にややシフトしており，東京圏に果が期待できる（ケース3）．

おいて，ある程度時差出勤が進展してい以上より，鉄道の混雑緩和には，企業は通勤者に利用しやすい働き方の制度

ケース1を導入し，通勤行動の変更を促すことが今の制度利用の比率 制度がないケース

説明変数

男性・非高齢者

女性・非高齢者

通勤時間：ピーク時・後−0.960***−0.128***

早着時間：ピーク時・後−2.215***−2.222***

時差通勤：ピーク前

0.710***

フレックス：ピーク後

1.158***

時短勤務：ピーク後

高齢者（参考）−3.211***0.843***

0.194***

管理・専門職：ピーク後

0.906***
1.026***

定数項：ピーク前−0.815***−1.833***−1.447***定数項：ピーク時

1.438***

1.399***−0.318

初期尤度−2,036.827 −1,596.284−116.453

最終尤度−1,769.108 −1,306.287−103.662

調整済尤度比

0.127

0.176

0.0841

サンプルサイズ1,8541,453

120

コロキウム

利用率の上限＊：5％有意7.0％減

6時台■図 — 87時台

ピーク後にシフト

8時台

6.7％増

6時台
ケース3

without

ピークに集中

7時台

8時台

with

今の制度利用の比率 比率が上限のケース
東西線利用者数−0.636***

0.508***＊＊：1％有意今の2倍

with
今の制度利用の比率 比率が2倍のケース

独身：ピーク後＊＊＊：0.1％有意

今の比率

ケース
３

without

0.047**

東西線利用者数

事務職：ピーク時

制度がない

ケース
２

ケース2

1.144***

制約回数：ピーク後

ケース
１

with

東西線利用者数

乗車の時刻選択要因分析結果

個人の制度利用の比率■表— 2without

ピーク前にシフト

14.8％減ピーク後にシフト

3/4

1/4

6時台

7時台

8時台

働き方の変化が混雑路線に与える影響分析の概要と結果

Vol.22 2020 運輸政策研究105Colloquium

る可能性を示唆している．

ことが理由である場合が多く，ピーク後ことであった．

を選択した人は，通院や送迎が理由で
2.2 地方自治体における時差出勤の取り組み（川崎市役所）

川崎市では，南武線の混雑緩和などを目的として過去2回，大規模な時差出ある場合が多い．

4──勤務形態と通勤行動に関する分析のフ

また，「経験なし」は，出社時刻変更の必要性を感じていないという理由が最も多かった．

前にも述べた通り，1つは「時差出勤制度・時刻選択モデル」であり，もう1つ勤の取り組みを行っている．昨年夏の例
では，一日平均で1,000人弱の参加があレームワークは「ピーク時の鉄道需要推計モデル」である．これを図─ 9に示す．

3──関連する既往研究

り，時差勤務パターンの選択では，6割勤務形態が通勤行動や混雑へ及ぼ

前者は制度の有無という環境の下，制以上の人が早い時間帯を選択したといす影響の分析に関しては，大きく2つの度がある場合には時差出勤をするかしう結果であった．

視点からのアプローチがある．

ないか，ピーク前か後か，それぞれ個人時差出勤制度の利用意向としては，1つは出発時刻選択行動モデルを用の選択要因，属性といったものが関係し約8割の人が制度を利用したいと考えているアプローチである．これは勤務先へてくる．後者は最終的に集計的な分析とおり，その理由として，自分の生活リズムの早着，遅着，所要時間という不効用をなり，OD表を基に路線別・時間帯別のに合わせて仕事ができること，混雑が避変数とする効用関数を設定し，実際に調駅間通過人員，混雑率が算出されるとけられることが挙げられている．一方，査等を行ってパラメータを推定するといいうものである．

制度利用の意向がない人は，毎日決まっう方法である．

本日発表の研究は，制度の利用割合

もう1つは鉄道需要推計モデルを構築や時間帯の選択などの情報を基に，最し，駅間の断面通過人員を推計するとい終的にどの程度需要が変化するのかを取り組みの効果としては，最混雑時間うアプローチである．出発時刻を与える推計しているという位置づけである．

帯からシフトした人数が一日平均256と，その結果として断面を通過する時間人，計算上の混雑率低減は1.2%とあま帯が決まるため，両者はリンクしている

り高くはないが，自治体が先導的に取り必要がある．

たリズムで仕事がしたい，業務に支障があることを理由として挙げている．

5──研究全体に対するコメント
本研究は，独自のアンケート調査やモ組むことで民間企業への働きかけにな

このような観点からの既往研究としデル分析を行うなど新規性や客観性をるという効果が期待できる．また，ピーて，家田ら1）は，早着，遅着，所要時間に有しており，エビデンスに基づく議論をク時間帯の前だけではなく，後ろへシフ加えて，業務の不都合，余暇の減少など可能としている点で意義が大きい研究トさせることも検討していきたいとしての不効用を変数とする出社時刻選択モ成果である．

いる．

デルを構築し，これに交通量推計モデ

具体的には，Web調査については時ルを組み合わせた大規模なモデルを開差Bizやテレワーク・デイズ前後の通勤発し，施策の評価を行っている．十数年

行動を把握している貴重なデータであ

昨年私の研究室で，東京区部（23区）前の研究であるが，このときの結論は，り，本日は詳細な報告がなかったもの

への鉄道通勤者を対象に時差出勤に関フレックスタイム導入の効果は限定的での，起床から帰宅までのかなり細かい時する調査を行ったところ，時差出勤の制あり，輸送力増強の取り組みが重要との刻を調査しており，これは後々，行動理

2.3 時差出勤に関する実態調査

度は約6割の企業で存在し，その内の半数が時差出勤の「経験あり」と回答して①時差出勤制度・時刻選択モデル：非集計分析

いる．職種別では，「経験あり」と回答し個人の選択要因＋属性制度ありが，「 経 験 なし」は事務 従 事 者 がやや制度なし多い．

制度なし：
基本は同じ

また，「経験あり」の理由としては混雑回避が最も多く，通院や早く仕事をした

Vol.22 2020✔

✔

ピーク後に出社✔

通院✔

✔

✔

✔

時差出勤しない

業務…
都合✔
制度の利用割合（比率）時間帯の選択割合（比率）②ピーク時の鉄道需要推計モデル：集計分析

帯によって違いがあり，ピーク前を選択

運輸政策研究ピーク前に出社各個人の選択行動特性の反映いという人もいた．この傾向は出社時間

106

早期
送迎
始業

時差出勤するているのは専門的・技術的職業従事者

した人は，混雑回避や早く仕事をしたい

混雑回避

OD表を基に路線別・時間帯別の駅間通過人員，混雑率の推計■図 — 9勤務形態と通勤行動に関する分析のフレームワーク

コロキウムColloquium論に立脚した分析を可能とするものであ6──今後の方向性について

通勤の各時間帯のピークを見るとそれる．また，制度を利用した人の感想や利個人の制度選択モデル・時刻選択モが午前7時台にあるという点，今回の時用意向については，今後様々な施策展開

デルの精緻化は必要であるが，需要の差Bizの取り組みとして特に早朝に臨時を考えていく上で参考になると考えら変化については簡便な方法で算定して列車を走らせるという点で効果が表れれる．

いるため，推計結果の検証が必要と考るのではないかという点で，まずは乗車構築したモデルについては，実際にえる．細かくすればするほど検証が難し時刻に着目して午前6時，7時，8時につ効果がどのくらい発生するのか，鉄道事くなるため，選択モデルの構造や説明変いて分析を行った．今回の結果は，前の業者が施策を検討する上で非常に有用数の合理性を確保することが重要と考方にあまりシフトしなかったため，そこをな情報を提供するものであることから，える．数値を出すということ自体は非常うまく表現するモデルとならなかったが，モデルの構造や説明変数について，信に意義があり，目標値のような形の捉え意図としては，臨時列車が走ることに頼性を担保する詳細な検討が求められ方でもよいかと思う．

よって前にシフトするのではないかといよう．
制度の選択に関しては，時差出勤，フレックス，在宅勤務，テレワークの3つの時差出勤制度については，今後も関係各機関等において，積極的に普及していただきたい．

結果が得られたと思う．
職種や性別によって異なる選択傾向の解釈であるが，例えば研究系の会社選択肢があり，それらを組み合わせる人も一定数いることから，選択肢をどのようことがうまく表現できれば，そのような

7──テレワークについてや専門技術的な部署については，どち今後，テレワークについても分析するらかというと遅めに来て遅く帰るようなということだが，当然ODパターンが変傾向があると思い，それを取り入れて

以下は質問であるが，まず，東西線とわるということで，混雑緩和への寄与もみた．

田園都市線についてダミー変数を設け期待される．国交省の調査によると，テシミュレーションの考え方に関しては，るというのは，それぞれの路線の特性にレワークの普及度合いは9％ぐらいであ先ほどの資料でも説明している．また属よりパラメータに違いがあるという解釈

り，業 種や職 種 によって違 いが見ら性の拡大係数の設定については，今回でよいかご教示願いたい．

れる．

はパーソントリップのデータを使ったのうに設定するのかという点も論点として挙げたい．

で，そのままその拡大係数を使用して次に，乗車時刻の選択モデルについ

鉄道事業者の視点からは，長距離利て，既往研究では出社時刻選択モデル

用者の減少，運賃の減収に繋がる面もあがよく使われている．本研究において出るが，沿線価値向上の観点から，例えばピーク後にシフトする割合が高いとい社時刻ではなく乗車時刻とした理由を中間駅近接エリアにサテライトオフィス

うのは，どちらかというと後ろにずらすよ

ご教示願いたい．などを設ければ，これが収益源となり，うな政策を選択する人の方が多いという

また，職種や性別によって差異がある

子育てをしながら勤務といったより豊かのが，今回の調査結果において色濃くとの説明があったが，例えば女性であれなライフスタイルの提供が可能となる．

影響を受けたのではないかというのが実態かと思っている．

ば何故ピークの後の方を選ぶのか，実際にモデルを使う際に説明ができると，よりよいものになると指摘したい．

いる．

8──コメントに対する山田研究員の回答
選択肢をどう設定するのかという点に最後に，シミュレーションについて，ついては，今回は時差通勤，フレックス，サンプル調査を基に東西線・田園都市在宅勤務のそれぞれにつきどの選択肢

線の輸送人員がどのように変化するか，の可能性があるのかということを確認す

最終的に拡大係数を設定しているといるという形で設定したため，組み合わせうことだが，具体的にどのような計算をという状態は考慮していない．2つ目のしているのかご教示願いたい．

対象路線を説明変数に加えるという点

参考文献
1）家田 仁・土谷和之・ファン レ ビン・岡村敏之［2002］，“大都市圏鉄道需要の時刻集中特性予測モデルの構築と首都圏鉄道ネットワークへの適用”，「土木学会論文集」，Vol.702，pp.65-79．

■質疑応答

また結果については，ピーク後にシフについては，東西線と田園都市線のサンQ 分析結果で不思議に思ったのは，トする割合が多かったように見受けられプルを用いて，それらの路線が混雑してピーク後にシフトする人が多かったとたが，シフトしている要因について補足いるというダミー的な扱いをした．

いう点である．
例えば東西線であれば，願いたい．

コロキウム

また，出社時刻ではなく乗車時刻とし6時台の列車の増発などピーク前の輸た理由は，大都市交通センサスの中で送力を増強しており，ピーク時の輸送Vol.22 2020 運輸政策研究107Colloquium

力はここ15年以上一定なのに，混雑にしたものだが，実際の鉄道乗車行通勤など個人の善意に期待するのは率は一定の水準で推移している状況

動には季節波動があるようにも思う限界があると思われることから，ピーがあるかと思うが，会社に時差通勤のが，年間を通じてはどうなのか．

ク時に仮に値上げをして事業者の売制度がなくても自主的に早く出社する

A 時差通勤の制度が強制力を持ってり上げが増えた場合，それを活用してという人を取り込めていないのではないるかどうかについては，企業によって通勤混雑の対策費に充てるという説いか．

バラバラであるが，そうした制約を緩め明がきちんとできれば，鉄道利用者A 今回のモデルはどちらかというと制るなど皆が制度を使えるようにすれの理解も得られ易いのではないか．

度を重視して組み立てており，混雑をば，もっと時差通勤を選択する傾向はA うまく説明責任が取れる形で，値上避けるため早い時間の列車に乗ろう増えるのではないかと思う．また調査げの反発をうまく抑えられてピーク時という人の動きをモデルの中に取り込

時期については，今回は時差Bizの期の料金を上げられれば，それが理想めていないというのが，ピーク前を選間前後である6月と7月にアンケートをかと思う．話は違うが，ピーク時の課ばないという結果となる要因の1つで答えてもらっているが，「 大都市交通金については，例えば首都高ではオはないかと考えている．

センサス」を秋に実施する場合もある

リンピックに合わせて通行料金を上げので，予算がつけばそういう時期を狙っることを検討しているようだが，鉄道て調査を実施したいと考えている．

についても同じようなことができればQ 時差通勤は強制力を持っている制と考えている．

度のような気がするが，社員はそれを選択することができるのか．また，今Q 今後の研究の方向性にあったピー

回の調査研究は時差Biz期間を対象

ク時の課金についてであるが，時差108

運輸政策研究Vol.22 2020

（とりまとめ：山田敏之・瀬賀康浩）

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