コロナ禍の東京圏都市鉄道の減収抑制と混雑緩和策に関する分析
芝浦工業大学 学生会員 〇榎本 果南

１．はじめに社会システム㈱ 正会員

山田 真也

芝浦工業大学岩倉 成志正会員

東急調査(n=6219)と労働力調査から算出できる 7%，労働新型コロナウイルスの感染拡大により，テレワークが政策研究機構(n=652)と労働力調査から算出できる 10%要請され，鉄道利用者は激減した．東京圏の大手 10 社（JRである．数値がばらつくが，従業員ベースのテレワーク

東日本は関東圏在来線）の 2020 年度と前年度の営業収益率を 10%と仮定した．

を比較すると，第 1 四半期の平均と標準偏差は 45%±6%

ケース 1：春の緊急事態宣言時（テレワーク実施率 40%）減少，第 2 四半期は 35%±9%減少，第 3 四半期は 30%±

東急調査と労働力調査を組み合わせるとテレワーク率11％減少した．政府や東京都はテレワーク実施率 70％をは 44%，LINE 調査(n=1659)は一都三県で 53%，東京都ス要請していたが，民間に委ねられているわが国の鉄道事

ムーズビズ調査では 62%となった．これも大きな幅があ業では現実的ではなく，行動変容の実現性もない．

るが，東急沿線の就業者はテレワーク率が高いと言われ鉄道事業者は列車内の密回避と利益確保のトレードオており，本稿ではテレワーク率 40%と設定し，ケース 0

フの解消という極めて難しい課題を突きつけられている．との差分で通勤目的の鉄道利用者数を 30%削減して設定

本研究では，コロナ禍のテレワーク実施率や時差出勤した．この時期の通学目的トリップは 0 とした．業務・状況を参考にいくつかのウィズコロナのシナリオ設定を私事目的は 60%減少と仮定した．

おこなって、時間帯別の交通需要予測結果から，混雑緩ケース 2：昨秋の感染安定期（テレワーク実施率 25%）和を図りながら鉄道各社の営業収益減の抑制を検討する．

2020 年 10 月ごろの公開資料は少なく，東急調査と労２．分析方法とシナリオ設定
東京都市圏 H30PT 調査の 3:00~27:00 の 30 分毎のトリップ目的別小ゾーン間 OD 交通量データを使用する．テ
レワーク実施率や時差出勤割合などを各種資料から独自働力調査を組み合わせてテレワーク率 25%である．通勤目的の鉄道利用者数を 15%減少，通学目的を 15%減少．
業務・私事目的は 30%減少と仮定した．
以上のケース 0 から 2 は，各社の IR 情報の輸送量実績に設定し，時間帯別鉄道 OD 量を経路選択モデルで配分や営業収益と比較でき，再現性の確認が可能である．

計算をおこなって駅間断面交通量，路線別輸送人員，輸ケース 3：ケース 2+時差出勤送人㌔を計算し，現行輸送力から混雑率を算出する．営

将来もテレワーク率 25%が定着すると想定し，時差出業収益は過年度の輸送人㌔と営業収益の変動をもとに推勤制度を拡充するケースである．東京圏の始業時間は郊計式を作成して算出する．

外になるほど早くなる傾向があるため，都心 3 区，その設定したシナリオは以下の 4 つである．

他都区部，それ以外の 3 地域に分類し，3 地域の始業時刻

ケース 0：感染拡大前（テレワーク実施率 10%）
このケースは H30PT の鉄道 OD 量の実績値とする．他のケースで利用者数の減少を設定するため，感染拡大前（2019 年度）の従業員ベースのテレワーク率を調べたが，資料は極めて限られた．東京都スムーズビズ調査(n=952)の 6%のほか，毎月勤労統計調査の週平均出勤日数 4.38 日/週（ただし出勤日数の定義はあいまい）と労働力調査の非農林業平均週間就業日数 4.68 日/週から算出できる 9%，

図-1 時差出勤の設定

キーワード：covid-19，都市鉄道，混雑緩和，営業収益
連絡先：〒135-8548 東京都江東区豊洲 3-7-5 09C32 芝浦工業大学 交通計画研究室 TEL：03-5859-8354

率の差を保存して，図-1 に示す時差出勤率を設定した．
ケース 4：ケース 2+時差出勤+新たな休日制度
ケース 3 に新たな休日制度を加える．この休日制度は土日固定の休日から平日の休日取得を可能にするものである．小学生以下の子供がいない世帯人数(72.8%)と休日が平日に固定されていると考えられる産業人口(公務員，情報通信業，金融業などの全従業人口の 17%)から平日休暇が可能な人口(12.3%)を算出し，平日 5 日間の交通量を

図-2 ケース別のピーク時混雑率の変動

7 日に平準化し，通勤目的の交通量を 3.5%減少させる．
３．分析結果各ケースの断面交通量の推計値と現行輸送力から混雑率を算出し，輸送人㌔から営業収益を算出した．紙幅の関係上，ここでは大手会社 10 社の結果を示す．
推計再現精度をケース 0～2 と各社 IR 情報とで確認した結果，断面交通量は±10%で，収入減少率は表-1 となり，やや過小推計になった．
図-3 田園都市線のケース別の混雑率

図-2 に大手会社のうち 9 路線の各ケースの朝ピーク時混雑率を感染前のケース 0 との差分で示した．緊急事態

表-1 大手 10 社のケース別収入減少率

宣言時のケース 1 の混雑率はケース 0 と比較して大幅にJR東

東武

西武

京成 京王

小田急 東急 京急

メトロ 相鉄減少しているが，路線で差があり，東武伊勢崎線や京成第一四半期（実績） ▲51% ▲44% ▲44% ▲55% ▲48% ▲50% ▲46% ▲50% ▲48% ▲39%

押上線，小田急小田原線の減少率が大きい．また，昨秋をケース1再現したケース 2 の混雑率の減少はケース 0 の約 30pt 減

第三四半期（実績） ▲29% ▲23% ▲28% ▲40% ▲23% ▲23% ▲22% ▲26% ▲28% ▲19%に抑えられている計算結果となった．

ケース2,3,4

営業収益をケース 2 の水準に留めて，車内の密を回避▲55% ▲53% ▲48% ▲64% ▲48% ▲55% ▲46% ▲54% ▲47% ▲49%▲27% ▲25% ▲22% ▲32% ▲22% ▲24% ▲21% ▲25% ▲23% ▲23%４．おわりにするために時差出勤を加えたケース 3 では，ケース 0 にテレワークに時差出勤を組み合わせると収入減少率を比べて約 40pt，さらに休日制度を追加したケース 4 では従前の約 25%減に留めたまま，混雑率を相当抑制できた．

一部の路線でさらに 4pt 程度混雑を削減できた．テレワ

よってテレワークの推進のみに傾倒せず，時差出勤の推ーク実施率を 25%程度に留めて，時差出勤や休暇制度を進に注力することが有効である．しかし，現状は郊外部加えることで混雑率を相当抑えられる．の始業時刻が都心部に比べて早いため，ピーク時に郊外

図-2 はピーク時のみの結果のため，特定路線ではあるから都心方面への輸送量が重なり，混雑が悪化している．

が，図-3 に東急田園都市線（池尻大橋→渋谷）の時間帯混雑を最小化する各地域の始業時刻の検討が必要である．

毎の混雑率を示す．ケース 3 と 4 は 6 時台以外の時間帯

本研究は検討の深化が必要である．定期券割引率や運で更に混雑率を抑えられている．現行輸送力を前提とし賃水準が事業者で違うため，テレワークで出社日数が減たため，早朝ダイヤの輸送力増強が求められる．

ると，定期購入者の割合が変化することや，定期券をとケース 1~4 の収入減少率をケース 0 と比較した結果をりやめて普通券で移動する場合には，従前とは異なる選

表-1 に示す．収入減少率は，鉄道各社の IR 情報から 2019択経路に変更する可能性もある．また，沿線の土地利用

年度第 2 四半期と 2020 年度第 2 四半期の収入と輸送人㌔（製造業や IT 系企業など）影響や，リモートの浸透によとの関係を導き，需要予測から得られた輸送人㌔を基にり都心部や業務核都市の業務トリップの大幅な縮小など推計した．大手 10 社を対象とする．輸送人㌔の減少率とも考えられる．こうした影響要因を整理した上で，対策収入減少率との関係は各社で異なる．収入減少率は，緊を検討していきたい．

急事態宣言時のケース 1 では 55%±9%の減少となり，ケース 2~4 は各社ともに 25%±7%の減少になる．

謝辞：本研究に協力いただいた楽奕平准教授，山下良久客員教授，山口保幸客員教授に感謝の意を記します．