在宅勤務の買い物活動への影響
Influence of telework on shopping activity
Tohoku Univ. Team B
Kazuya Inagaki Soki Takano
Chiharu Miyoshi Takuto Aizawa

はじめにIntroduction● コロナの影響で在宅勤務が広まった
Many companies have adapted telework because of COVID-19● 在宅勤務で時間ができ，買い物の活動トリップが生まれやすくなっている“Shopping” trip tends to generate because of telework (telework makes free time)● 2021年は在宅勤務者と非在宅勤務者が明確に分かれきったタイミング
Working styles are fixed in 2021

2021年豊洲PPデータを用いて在宅勤務者と非在宅勤務者の買い物トリップ発生頻度の違いを見る
Examine difference in frequency of “shopping” trip between teleworker or notデータData● 使用データ used data
○ 豊洲PP(2019〜2021) Toyosu PP● データクリーニング data cleaning
在宅勤務者の抽出■ 職業「会社員」のみ使用○ 買い物トリップ頻度モデル■ 職業「会社員」のみ使用■ 目的「買い物」のみ使用○sampling telecommuters
only use office worker
The frequency model of “shopping” trip
only use office worker
only use shopping

在宅勤務者と非在宅勤務者の判別
Definition of telecommuters
豊洲PPデータでは勤務状況のデータがない
There are no data which shows how often each of the sampled people commute in Toyosu PP.

会社員のユーザーが通勤した回数の調査日数に対する割合で判別→ 40%以下の人を在宅勤務者，以上を非在宅勤務者と判別
We define teleworkers from the ratio of the number of working days to the number of surveyed days
→ We define people with the ratio under 40% as teleworker

frequency

在宅telework

percentage(%)

基礎分析 - 在宅勤務者の分布
Basic analysis - distribution of teleworker
全調査日のうち通勤トリップが存在した日の割合の度数分布の推移(2019~2021)
Frequency distribution of the ratio of the number of working days to the number of surveyed days
20192020

2021→2020年と2021年の分布が似ている→勤務形態が固定された
Frequency distribution of 2020 and 2021 are similar (working styles are fixed)

基礎分析 - 個人属性と買物トリップ頻度の関係
Basic analysis - Personal attribute and frequency of shopping trips
買物トリップの頻度と各個人属性の関係
blue-menorange-women● 50,60代は若い世代と比較して買い物トリップの頻度が高い．
50s and 60s make more frequent shopping trips than younger generations.
○

ECの利用が少ないためか
Maybe, due to the low use of e-commerce.

● 男性よりも女性の方が買い物の頻度が高い．
Women shop more frequently than men.

基礎分析 - 個人属性と買物トリップ頻度の関係
Basic analysis - Personal attribute and frequency of shopping trips
2021年の全調査日に占める買物トリップの存在した日数の割合の頻度
Frequency of the number of days that shopping trips were present as a percentage of all survey days in 2021

在宅勤務teleworker

非在宅office

在宅勤務者の方がより高い頻度で買物をする傾向．
Teleworkers tend to go shopping more frequently than non-teleworkers.

要因：余暇時間が多いため，外食よりも自炊を行うため，などが考えられる．
It can be guessed that this is because teleworkers prefer cooking their own meals rather than eating out
because they have more leisure.

基礎分析 - 個人属性と買物トリップ頻度の関係
Basic analysis - Personal attribute and frequency of shopping trips
2021年の全調査日に占める買物トリップの存在した日数の割合の頻度
Frequency of the number of days that shopping trips were present as a percentage of all survey days in 2021

自動車保有者
Possess car

自動車非保有者
No car

自動車保有者の方が非保有者よりも低い頻度で買物トリップをする傾向．
People who possess a car tend to go shopping less frequently than people who does not possess a car.

要因：自動車では一度に多くのものを買えることなどが考えられる．
It can be guessed that this is because with a car, people can buy more amount of items.

買い物トリップ頻度モデル
The frequency model of “shopping” trip
ポアソン回帰モデルで買物頻度を表現
use Poisson regression to express “shopping” trip frequency

λn: 個人nの事象発生率
Event rate for individual nβ: パラメータベクトル
parameter vector
Xn: 個人nの説明変数ベクトル
Vector of explanatory
variablesfor individual n
Fn: 個人nのトリップ頻度
Trip frequency forindividual n

モデル
Model

定数項

自動車保有パラメータ

Interpret

Car Possession Parameter

女性パラメータ

自動車保有ダミー

Woman Parameter

Car Possession Dumy

女性ダミー

50代以上パラメータ

Woman Dummy

Above 50’s Paramter

テレワークパラメータ

50代以上ダミー

Telework Parameter

Above 50’s Dummy

テレワークダミー
Telework Dummy

分析結果
Result
説明変数
explanatory variable

推定値
estimated parameter

標準誤差
Std. err.

t値
t-test定数項 interpret

1.25

0.078915.9**

女性 woman-0.362

0.0964-3.76*

テレワーク telework-0.9540.979-9.74**

自動車保有 car posseess0.09310.0902

1.03

50代 50 years old-0.302

0.0893-3.38*

Max./Ini.LogLL-509.64/-693.59

Adj. rho-sq0.258

考察Discussion● コロナ禍前後で通勤頻度の分布に違いが見られたことから，通勤トリップの存在する日数の割合で勤務形態を判断することが妥当であると考えた．
Because the frequency of commutation differed before and after COVID-19 occurred, weconcluded it is appropriate to judge working style of people from the number of days
commute trip occurred.

● 基礎分析で確認した傾向と”全て”正反対の結果が出てしまった
All of the estimated parameters showed opposite result checked from basic analysis.

→モデル構造やプログラミング等で致命的なミスがある可能性There can be fatal mistakes in model structures , programming or etc.

参考文献
References
1. 北村隆一・森川高行編著，佐々木邦明・藤井聡・山本俊行著．交通行動の分
析とモデリング．技報堂出版．2002.