７．人流分析ツールを用いた三大都市圏主要駅の来訪者数に関する基礎的研究
建築・都市システム学系 教授 渋澤 博幸，崔 明姫
７－１ はじめに未来ビークルのひとつであるリニア中央新幹線の整備は，我が国の三大都市圏を一体化し，スーパー・メガリージョンの形成に寄与することが期待されている。コロナ禍では，三大都市圏にもビジネス・観光や交通に大きな影響をもたらした。感染症の経験，社会経済活動における DX 化，及び南海トラフ地震リスクを踏まえて，三大都市圏を対象とした人流分析の検討が重要となっている。本研究では，東京駅，名古屋駅，及び新大阪駅を対象に，コロナ禍において来訪者数がどのように変化したのかを明らかにする。重力モデルを用いて，来訪者数関数を推計し，コロナ禍の影響を分析する。
７－２ 方法
本稿では，KDDI Location Analyzer（これ以降は，人流分析ツール）から得られるデータを用いて分析を行う。人流分析ツールの「複数地点分析」では，訪問先 6 地点までを対象に来訪者の属性分析と居住地分析を行うことができる。ここでは後者の「6 地点来訪者居住地分析」から得られる居住地別と施設別の推計来訪者数を用いる。本稿の分析対象を，東京駅，名古屋駅，及び新大阪駅の 3 施設（地点）として設定し，居住地の地域区分は都道府県とした。
3 つの駅と都道府県間の人流データに重力モデルを適用して分析を行う。重力モデルでは，ある地域（出発地の都道府県）𝑖から，ある地域（到着地の駅）𝑗へと移動する人口流動の量 𝑡𝑖𝑗 は，各地域の𝛽𝛾
魅力度を𝑅𝑖 , 𝑆𝑗 とし，地域間の距離を𝑑𝑖𝑗 とすれば，𝑡𝑖𝑗 = 𝑘(𝑅𝑖 )𝛼 ( 𝑆𝑗 ) (𝑑𝑖𝑗 ) と推計される。𝑘は比例定数．𝛼, 𝛽, 𝛾は各変数の寄与の程度を表すパラメータである。両辺の自然対数をとると，ln(𝑡𝑖𝑗 ) =ln(𝑘) + 𝛼 ln(𝑅𝑖 ) + 𝛽 ln(𝑆𝑗 ) + 𝛾 ln(𝑑𝑖𝑗 )と表される。本稿では，𝑡𝑖𝑗 は来訪者数(人)，𝑅𝑖 は居住地域（都道府県）の人口𝑃𝑖 (百万人)，𝑆𝑗 は来訪地域（都道府県）の人口𝑃𝑗 (百万人)，𝑑𝑖𝑗 は地域間距離（km）とする。
観測の対象期間を 2018 年 1 月 1 日から 2023 年 12 月 31 日の 6 年間とし，集計期間を暦年の各 1年間とした。3 つの駅の来訪者数について，1 年間(1 月 1 日から 12 月 31 日)，来訪日数 1 日以上，滞在時間 15 分～60 分の条件を与えて，人流分析ツールで集計を行った。日にち区分については，期間全体，平日，祝休日に分けて集計した。人流れ分析ツールからは，各駅別に，市区町村または丁町目の居住地域別の来訪者数がデータとして得られるが，これを都道府県別に集計した。
７－３ 分析結果
図 1 に 2018 年から 2023 年の東京駅，名古屋駅，新大阪駅への来訪者数(期間全体)を示す。a は各駅のみの来訪者数，b は併用者数(2 駅または 3 駅)，c は併用者数の割合 c=b/(a+b)である。すべての年
で， a 来訪者と b 併用者は東京駅が最も大きく，c の併用者の割合は新大阪駅が最も大きい。時系列的な変化をみると，コロナ禍では 2021 年に a 来訪者と b 併用者が最も大きく減少している。同年にc 併用者の割合も減少しており，来訪者の全体に占める 3 駅間の移動の割合は減少している。
8040(100万人)
東京駅

60

名古屋駅

新大阪駅

東京駅

3040

2020

1080%

(100万人)名古屋駅

新大阪駅

20182019

2020

2021

2022

2023

a.各駅のみの来訪者数

名古屋駅

新大阪駅

40%
20%0%

00

東京駅

60%

2018

2019

2020

2021

2022

2023

b.併用者数
図.1 各駅の来訪者数と併用者数の推移-27-2018

2019

2020

2021

2022

c.併用者の割合2023

表 1 に，重回帰分析により，2023 年の来表 1 来訪者関数の推計結果(2023 年)訪者関数を推計した結果を示す。日にち区分ln(駅来訪者数)
被説明変数
期間全体平日祝休日
は，期間全体，平日，及び祝休日である。期説明変数係数
係数
係数
間全体の駅来訪者数をみると，居住地域の人
切片
11.92 ***
11.33 ***
11.03 ***ln(居住地域の人口)1.30 ***
1.32 ***
1.26 ***
口はプラス，来訪地域の人口はプラス，地域ln(来訪地域の人口)2.18 ***
2.23 ***
2.10 ***
間距離はマイナスの符号であり，すべて有意ln(地域間距離)-1.06 ***
-1.07 ***
-1.02 ***である。居住地域の人口よりも，来訪地域の修正済み決定係数
0.88
0.88
0.86
観測数
141141141
人口の係数のほうが大きい。来訪者数は，来有意水準 *** <0.1% ** <1% * <5%
訪地域の人口規模により大きく依存している。地域間距離の係数はおおむねマイナス１3.012.8であり，来訪者数は地域間距離に反比例して2.512.6
居住地域いる。
2.012.4
人口平日の地域間距離の係数の値が最も大き
来訪地域
1.512.2
人口
く，祝休日の地域間距離の係数の値が最も小1.012.0
地域間
さい。駅間の交通インフラ整備により，平日
0.511.8
距離の人流がより改善される傾向があることを0.011.6
切片
2018
2019
2020
2021
2022
2023
示唆する。
-0.511.4
表 2 と図 2 に，2018 年から 2023 年の来-1.011.2
訪者関数の推計結果を示す。日にち区分は，-1.511.0
期間全体のみである。切片と各係数の値は，2018 年から増加（減少）し，2021 年にピー
図 2 来訪者関数の係数(2018 年から 2023 年)クとなり，その後に減少（増加）している。
切片の値は 2021 年で最も大きい。すべての年で，来訪者地域人口の係数のほうが，居住地域人口の係数より大きいが，コロナ禍においては，来訪者地域の係数が減少する傾向がみられる。地域間距離の係数は，コロナ禍ではマイナス値で大きくなっており，3 駅間移動の抵抗が増したことが示唆される。
表 2 来訪者関数の推計結果(2018 年から 2023 年，期間全体)
被説明変数
20182019
説明変数
係数
係数
切片
11.64 ***
11.80 ***ln(居住地域の人口)1.24 ***
1.25 ***ln(来訪地域の人口)2.41 ***
2.35 ***ln(地域間距離)-1.02 ***
-1.04 ***
修正済み決定係数
0.85
0.86
観測数
141141
有意水準 *** <0.1% ** <1% * <5%ln(駅来訪者数)
202020212022
係数
係数
係数11.81 ***
12.54 ***
12.11 ***
1.31 ***
1.45 ***
1.39 ***
2.21 ***
1.87 ***
2.01 ***-1.06 ***
-1.22 ***
-1.09 ***
0.87
0.88
0.88
141
1411412023
係数11.92 ***
1.30 ***
2.18 ***-1.06 ***
0.88
141

７－４ おわりに
本稿では，人流分析ツール(KDDI Location Analyzer)のデータを用いて，東京駅，名古屋駅，及び新大阪駅を対象に，コロナ禍の訪問者数の変動と訪問者数関数の推計を行った。今後の課題として
は，月別データ等の詳細情報を用いることやパネルデータ分析の適用などがあげられる。
参考文献
1) 技研商事インターナショナル株式会社, 2023, KDDI Location Analyzer，
https://www.giken.co.jp/service/kla/
2) 貞広幸雄，山田 育穂，石井 儀光，2018，空間解析入門，朝倉書店-28-