Kumamoto Univ.

COVID-19禍での退社後の交通行
アフターコロナに向けた動目的に関する分析
トリップ目的に着目した
Analysis on the purpose of transportation behavior
after leaving the office in COVID-19 disaster

回遊促進モデル背景(Background)
新型コロナによる行動変容(公事)Behavior change by COVID-19(public affair)マクロミル株式会社：2020 年度特別調査「新型コロナによる暮らしの変化に関する調査」調査結果概要

テレワークの活用など働き方の変化
Changes in work styles, including the use of telework

出社→在宅Going to work

Work from home

背景(Background)
退社後の行動の変化に着目
Focus on changes in behavior after leaving the office

多くが買い物
Many people are shopping

退社後のトリップ目的を把握したい
Understanding the purpose of trips after leaving the office
株式会社ジェイアール東海エージェンシー：ビジネスパーソンの「退社後の時間の使い方」に関する調査2017

使用データ(Dataset used)
豊洲

PPデータ

コロナ前後での3年間

ToyosuPP dataThree years of data before and after COVID-19

2018・2019
10/1

分析対象データ
Analysis target data

平日に通勤したユーザーで、退社後15時～3時の間に行ったトリップ
Trips made by users who commuted on weekdays, between 3pm and 3am after leaving the office

2020
11/30

基礎集計(Basic analysis)

一人当たり曜日時間帯別買い物トリップ数(Average number of) shopping trips by time of day “per person”
2018

0.4

2019

0.35

0.35

0.3

0.3

0.25

0.25

0.2

0.2

0.15

0.150.1

0.1

0.05

0.05

0001234

56日

2020

0.4

78月

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
火水

木

金土

n=205

0123日

456月

78

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
火

水

木

金土

n=232

平日(Weekdays)
・通勤・通学、帰宅の時間帯が顕著

0.4Commuting to and from work and returning home are prominent times

0.35
0.3

・昼のトリップ増加が出現

0.25

Daytime trip increase appears

0.2
0.15

休日(Holidays)
・日中のトリップ数が特に増加

0.1
0.05

Increased number of trips, especially during the day001234日

567月

8

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
火水木金土n=321※各年10~11月の買物を目的とした全トリップが対象
Subjects are all shopping trips from October to November in each year

退社後に行うトリップ目的割合
Percentage of trip purposes done after leaving the office
2018年

2019年

買物トリップの増加が顕著
Notable increase in shopping trips

2020年

モデル(Model)
時間配分モデル(Kitamura (1984))
12時間を買い物(j=1)とそれ以外の活動(j=2)に配分
Allocate 12 hours to shopping (j = 1) and other activities (j = 2)

各活動の効用Utility of each activity

𝑈𝑗 𝑡𝑗 , 𝑥𝑗 =exp β𝑥𝑗 + 𝜀𝑗 ln 𝑡𝑗 ,0,𝑗 = 1,2𝑖𝑓 𝑡𝑗 > 0𝑖𝑓 𝑡𝑗 = 0𝑚𝑎𝑥𝑈 𝑡1 , 𝑡2 = 𝑈1 𝑡1 , 𝑥1 + 𝑈2 𝑡2 , 𝑥2

効用最大化
Utility maximization

𝑡1 + 𝑡2 = 𝑇

𝑇 = 12 𝑡1 , 𝑡2 ≥ 0

それ以外の活動(j=2)に配分する時間が0になることはないと仮定
Assuming that the time allocated to other activities (j = 2) will never be 0

𝐼1 = −lnν + 𝛽𝑥 + 𝜀𝑡1 = 0𝑖𝑓 𝐼1 ≤ 0𝑡1
𝑙𝑛= 𝛽𝑥 + 𝜀 𝑖𝑓 𝐼1 > 0𝑇 − 𝑡1

𝜀~𝑁(0, 𝜎 2 ሻ𝜈ln𝑇𝜈 − 1 + 𝜈 ln 1 + 𝜈 = 0

住民(Inhabitants)
𝑡1

𝑡2

買物

それ以外の活動

Shopping

Other activityモデル推定(Model Estimate)kitamurta

定数
時間帯１６ダミー
時間帯１７ダミー
時間帯１８ダミー
時間帯１９ダミー
時間帯２０ダミー
徒歩ダミー
所在地副都心ダミー
所在地都心ダミー
所在地西部ダミー
所在地東部ダミー
鉄道.新幹線.JR.私鉄.ダミー
自転車.個人所有.ダミー
thetan
初期尤度
最終尤度
修正尤度比

推定値

t値

-1.108-4.09 **
-1.042-3.53 **
-1.812-6.41 **
-1.014-3.94 **
0.360
1.25
1.420
4.65 **-1.359-6.27 **
-1.631-2.99 **
0.764
2.45 *-1.141-4.11 **
-0.044-0.19
1.641
7.04 **-2.091-6.41 **
3.307
52.68 **
1625
-12626.47-3715.156
0.7046556

夕方から買い物滞在時間が増加
Increased time spent
shopping in the evening

東京都心部だと買い物時間が長くなる
In central Tokyo, shopping
time is longer.

徒歩は買い物時間が短く，公共交通機関は長い
Shopping time is shorter onfoot and longer by publictransport政策シミュレーション(Policy simulation)ｔ1＞0sum(t)一人当たり時間現状

255 148.7267 0.583242 人時間

モデル

706 3211.077 4.548267

100%

100%

全員1時間買い物を早める

689 2829.769 4.107067

98%

90%

全員2時間買い物を早める

717 3203.127 4.467402

102%

98%

自転車を推進710 3260.246 4.591896

101%

バイク+乗
101% 用車を全員自転車に

全員1時間買い物を遅くする

742 3769.761 5.080541

105%

112%

公共交通禁止(鉄道)635 2550.348 4.016296

90%

88%

歩く・公共交通禁止

692 2941.699

4.25101

98%

93%

自転車を捨てる725 3484.234

4.80584

103%

106%

政策シミュレーション(Policy simulation)