第 67 回土木計画学研究発表会・講演集

コロナ禍での都市鉄道の混雑回避行動の考察―東急田園都市線を対象に―
岩倉
1 正会員

成志 1・福田恭生 22 非会員

芝浦工業大学教授 工学部土木工学科（〒135-8548 東京都江東区豊洲 3-7-5）
E-mail: iwakura@shibaura-it.ac.jp (Corresponding Author)
芝浦工業大学

工学部土木工学科（〒135-8548 東京都江東区豊洲 3-7-5）
E-mail: ah19056@shibaura-it.ac.jp

東急田園都市線をケーススタディとして，コロナ禍における都市鉄道利用者の混雑回避行動の基礎的な分析結果を報告する．コロナ禍と働き方改革の進展とによって，在宅勤務や混雑時間帯の回避行動，混雑する急行列車から各停列車への転移が認められる結果となった．混雑回避の協力のために利用者が求めるポイント数は，東急ポイント加入者であれば相対的にポイント数が少ないことや，乗車時間帯の変更より各駅停車の変更の方が比較的低いポイントで効果がでる可能性を示唆した．比較的長いトリップでも初乗り駅で着席できる場合は，当該列車を選択する傾向があることを示した．

Key Words: COVID-19, congestion ratio, urban railway, Tokyu Denentoshi line, logit model

1. はじめにークロードプライングは従来からその導入の必要性が説かれてきた 1)．JR東日本は 2023 年 3 月中旬より時差定期券を発売し，ピーク需要の平準化を推進しようとしてい混雑対策が重要な運輸政策であった東京圏の都市鉄道
る．こうした施策の効果検証とともに，海外 2)では実施
もコロナ禍でのテレワーク進展や時差出勤などにより混されている追加的なモビリティマネジメントやゲーミフ
雑率は大幅に低下した．今後はコロナ前のような混雑状ィケーションに期待したい．
態に戻ることは想像しにくい一方で，コロナの終息とともう一つは，急行と緩行の列車間の需要の偏りである．
もに人の移動は徐々に増加の傾向にある．国土交通省鉄国土交通省が発表する主要 31 区間の混雑率は，列車種道局では，2019 年のコロナ前と 2020 年以降のコロナ禍
での鉄道混雑に対する利用者の不快度を調査しているが， 別別では発表されていないが，実際には急行に需要が偏って激しい混雑を起こしている．緩急行の需要の偏りをこの結果からは混雑度が相当低い状態でも不快に感じる平準化させるために，東急田園都市線では急行列車の二利用者が大幅に増加していることが報告されており，三子玉川‐渋谷区間の各駅停車化を 2007 年に実施し，京年間も低い混雑下で通勤・通学していた利用者にとって急本線では 2019 年から各駅列車内でヤマハ（株）が開はコロナ前の混雑状況で移動することへの大きな抵抗も発した非可聴音アプリによるポイント付与によって各駅想像される．
列車への誘導を試みた（現在は廃止）．本稿では列車種
一方，コロナ禍による利用者の減少により鉄道事業者別の選択モデルを構築して，急行から緩行への転移の可の収益が落ち込み経営的に大きな打撃を受けていること能性を考察する．
は周知である．このような中で混雑緩和のための建設投最後の３つめは，車両間の混雑の偏りである．車両混
資を望むことは困難と考える．比較的投資額が小さくて雑の偏りの多くは乗車駅と降車駅の階段位置などの駅構済むようなソフト施策を検討して，来たる混雑率の上昇造に起因していると考える 3)．階段位置やコンコース構に備える必要があろう．
都市鉄道の混雑は利用需要の偏重によって起きている造の改善，無人改札の増設など，新しい駅の設計が模索ことが多く，３つの需要分散が重要と考える．
されることを期待したい．
一つはピーク時間集中の平準化策であり，代表的なピ
筆者らは，昨年（令和４年）の 10月 25日から 27日に1

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かけて，東急田園都市線の複数駅でアンケート調査を実施し，コロナ禍での同路線の利用状況を調査した．さらに，東急電鉄（株）の協力得て，応荷重による列車別車両別の混雑率データを解析中である．本稿では，まだ十分な分析結果は得られていないものの速報として，これらの調査結果の一部を紹介する．

表 1 曜日別出勤状況
月土日

鉄道で出勤 81% 83%

78% 77% 76% 15%5%

他交通出勤 4%

4%

2%

3%

3%

2%

0%

11%

9%

13%

9%

15%

2%

1%

勤務地以外 1%

1%

1%

2%

1%

0%

1%

94% 91% 95% 19%

7%

在宅勤務

水

97% 97%

計

2. データ概要

火木

金

表 2 回答者の勤務制度 （複数回答）

票である．

固定始業時刻29%

固定始業×在宅勤務

時差出勤

22%

時差出勤×在宅勤務 13%

フレックスタイム22%

フレックス×在宅勤務 13%

裁量労働制

10%

裁量労働×在宅勤務

在宅勤務

29%

サテライトオフィス3%

モバイルワーク

3%

その他

19%
定期

実費⽀給無し

保有

70%

1%

3%

⾮保有

100%
90% 定
80% 期
70% 券
保60%
有
50% ・40% 非
30% 保
20% 有
10%
0%通
勤 60%
費50%
支
給 40%
割
合 30%
―

(1) データ取得概要
東急田園都市線沿線でのアンケート調査は，朝の通勤時の利用状況を夕方帰宅の通勤者に調査票の手渡し配布，郵送回収でおこなった．配布駅は南町田グランベリーパーク駅，青葉台駅，あざみ野駅，鷺沼駅，溝の口駅の５駅である．1000 票を配布して 435 票を回収した．
全 435 票から，都心方向の通勤目的トリップ，初乗り駅が田園都市線の利用者，乗車時間と列車種別，乗車車両位置の回答票を対象に 319 票を以下の集計分析で扱った．
混雑率データは，令和 4 年 10 月 24 日から 28 日までの平日 5日間の 6時から 11時までに走行する田園都市線の車両ごとの応荷重データによって得た．全列車の半数以上でデータが得られており，データが得られなかった列
車は近接する列車種別別の車両混雑率で補間した．
後述する急行と緩行の列車種別選択モデルの構築では，上記２種類のデータが整合する時間帯のアンケート結果を用いため，モデリングで用いたアンケート票数は 196

20%

棒グ 10%
ラフ 0%

0⽇

1⽇2⽇

3⽇ 4⽇ 5⽇
出勤日数

6⽇7⽇

図 1 鉄道通勤日数と定期保有，通勤費支給割合(2) アンケート結果の概要
曜日別の勤務状況を表 1 に示す．鉄道で出勤している
回答者は月曜と火曜は 80%を超えるが他の平日では在宅勤務が増加する傾向にある．特に金曜の在宅率は 15%と5:00

5:30

6:00

6:30

7:00

7:30

8:00

8:30

9:00

9:30

10時以降

南町⽥
⻘葉台

高くなる．鉄道と車など他の交通機関とを組み合わせて通勤している回答者も数パーセント存在する．
表 2 には回答者が適用されている勤務制度を示した．
固定始業制の通勤者は 30%程度しかなく，時差出勤制やフレックスタイム制度，裁量労働制度が適用されている
回答者が多く，在宅勤務を行っている回答者が 30%にも

あざみ野
鷺沼溝の⼝
0%

20%

40%

60%

80%

100%

乗車時刻割合上る．時差出勤やフレックスタイム制度が適用されている通勤者は，在宅勤務も併用されている率が高い．
鉄道での通勤日数と定期券の保有・非保有や通勤費の支給状況（定期代，実費，支給無し）の関係を図 1 に示
す．週 5 日の通勤者は 90%が定期を保有しているが，週4 日以内の通勤では 43%程度が定期を保有しない結果となっている．また，週 4 日勤務から急激に実費支給が増

図 2 駅別乗車時刻の割合

法も様変わりしている様子がみてとれる．
乗車時刻の集中度合いを図 2 に示す．もちろん都心部に近くなれば，乗車時刻は後ろにずれていくが，7:007:59 の間の乗車が約 40％を占め，6:30-8:29 の 2 時間帯に加している．在宅勤務の導入によって，通勤費の支給方2

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70%弱が乗車しており，従来より平準化しているとは言

表 3 駅間 OD 別 各停利用者割合

え，ピーク時間帯での集中は継続している．
列車種別別の利用割合を急行列車と各駅列車の両方選択できる駅間 OD でみたものが表 3 になる．表 3 のパー
センテージは各駅停車の利用割合を示すが，渋谷以遠への比較的長い距離で各駅停車を利用している回答者が多い結果となった．急行・準急と各駅停車ではそれなりの所要時間の違いがあるのだが，初乗り乗車時に着席できる朝 6 時台や 9 時台で各駅列車を選択している傾向にある．着席効用は列車選択に強い影響を与えることが推察される．
最後にコロナ前後での通勤行動の変化を表 4 に示す．
複数回答の結果であるが，在宅勤務によって出勤日数を変更した回答者が多い．またピーク時間帯を回避する行動をとった回答者も同程度に多いことがわかる．また，急行や準急列車から各停列車に変更した回答者もあざみの駅以西で 40%以上存在する結果であり，相当数が混雑

発／着

溝の口

渋谷

表参道・永田町南町田

17% (5:1)

0% (7:0)0% (4:0)青葉台

10% (9:1)

40% (6:4)

12% (15:2)

あざみ野

0% (14:0)

36% (9:5)

18% (9:2)

鷺沼

11% (17:2)

40% (6:4)

42% (7:5)

溝の口-25% (3:1)

50% (1:1)［各停利用率（急行利用者数：各停利用者数］

表 4 コロナ後の変化 （発駅から二子玉川以遠）
急行列車利用者

各駅停車利用者

南町田 青葉台 あざみ野 鷺沼

溝の口 南町田 青葉台 あざみ野 鷺沼

急行から各駅へ

4%0%

各駅から急行へ

4%

3% 10%

7%

8%

8% 13% 20%

0% 40% 42% 46% 13% 25%
0%

0%0%

乗車時刻を早める 22% 14% 21%

8% 25% 40%

8% 38% 13%

8%

乗車時刻を遅くする 26% 17% 28% 25% 13%
乗車位置を変更

4%

0%

3%

4% 25%

100%

8%

0%

0% 15%

賛成率

各停(P⾮保有）

60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

オフピーク時間帯変更の必要ポイント数

図 3 オフピーク変更への必要ポイント数

急行利用者が各停列車へ変更することを期待するのであれば 20pt程度で各停列車への変更を協力してもらえる可100%

能性が示された．こちらも東急ポイントへの加入者の方が 10pt程度ポイントが少なくても協力行動をとってもら

80%

90%

賛成率える可能性がある回答結果となった．

各停(P保有）

70%

70%

全体
東急ポイント保有
東急ポイント⾮保有

60%
50%
40%
30%

列車種別選択モデルの推定

20%
10%

急行列車から各停列車への転移は混雑率の平準化に向けた重要な施策であるため，列車種別の選択要因を解明するための離散選択モデルを検討する．なお，本稿では未だ良好な結果を得られていないことを先にお断りしておく．
対象とした回答者は，朝時間帯の 6 時から 11 時まで0%

急行から各停への必要ポイント数

図 4 急行から各停への必要ポイント数
36%

8%
8%

8% 38% 25%

急⾏(P⾮保有）80%

混雑率低下への協力のためにどの程度の東急ポイントの補償が必要かを本アンケートで得られた結果が図 3 と図 4 である．オフピーク時間帯への変更に必要なポイン
ト数の中央値は，急行利用者で 50pt程度，各停利用者で30pt 程度となった．興味深いことに東急ポイントへの加入者の方が非加入者より補償ポイントが低い結果となっている．ポイント加入者を増加させることが，ピーク時間帯需要の平準化の鍵となることを示唆する結果である．
急行列車利用者が各停列車へ変更する際に必要なポイント数の中央値はやはり 50pt 程度となっているが，50%も急行から各停に変更する必要は無いので，仮に 30%の0% 13%

急⾏(P保有）90%

3. 混雑回避行動のための必要ポイント数

0%0%

その他 17% 10% 28% 33% 38% 20% 17%

回避をしていることがわかる．

4.

溝の口

出勤日数の変更 48% 34% 48% 38% 38% 40% 58% 23% 19% 33%

第 67 回土木計画学研究発表会・講演集に乗車区間が完結し，かつ急行列車と各駅列車の両方選択可能な急行停車駅に乗車し，かつ田園都市線内の急行停車駅もしくは渋谷以東の都心駅で降車している回答者の 196 サンプルである．79%が急行列車に乗車し，21%が各停列車に乗車している．なお，混雑率の値は、当該時間帯の応荷重データを利用した．
(1) 効用関数の検討
選択肢集合はいくつかのパターンを試験中であるが，本稿では急行列車と各停列車の 2 肢選択モデルの結果を示す．効用関数は以下を設定して，いくつかの変数の組み合わせで推定した．

表 5 列車種別選択モデル(Binary choice)パラメータVi   36%Ti 36%   36%Ti 36%    Tis  COGis

ｔ値

所要時間（混雑率36％以上）(分）-0.0524-1.21

所要時間（混雑率36％未満）(分）-0.0486-1.25

乗車駅着席可dummy

0.486

0.89

乗車時間20 分以下急行dummy

1.61073.00

ASC（各駅停車）-0.6168

-1.45

最終尤度

-94.6

尤度比

0.304

5. おわりにs SEi   STi  ASCl

本稿では東急田園都市線をケーススタディとして，コロナ禍における都市鉄道利用者の混雑回避行動の基礎的所要時間 T のパラメータは田園都市線内の初乗り駅のな分析を報告した．
乗車車両で着席不可能な混雑率 36%以上と着席可能なコロナ禍とそれに伴う働き方改革によって，在宅勤務36%未満に分解した．すなわち，着席できる場合は，車や混雑時間帯の回避行動，混雑している急行列車から各内での睡眠やいくらかのタスクを実施することが可能と停列車への転移が認められる結果となった．
なり，パラメータβの感度が低下する可能性を評価でき混雑率低下のための協力は東急ポイント加入者は相対る．混雑指標は従来多くの文献で提案されている混雑率に指数γをとり駅間所要時間で重みづけした変数である． 的に協力的であることや，各駅停車の変更に対しては比較的低いポイント数で効果がでる可能性が示唆された．
なお，本稿ではγ=2 で外生した 4)．加えて，変数 SE は比較的長いトリップであっても初乗り駅で着席できる乗車駅で全車両（男性の場合は女性専用車を除いた 9 両）場合は，当該列車を選択する傾向があることがわかったの混雑率が 36%未満の場合に 1 とするダミー変数である．
一方で着席できる可能性を高める運行ダイヤの設計は簡変数 ST は乗車時間が急行列車で 20 分以下の短い区間の単でないと思われる．
利用の場合には混雑に対する受容性が高くなることを想引き続き分析を進めて，発表時に報告したい．
定したダミー変数である．定数項は各駅列車とした．
(2) モデルからの示唆
パラメータ推定結果を表 5 に示す．尤度比は一定程度は担保されているものの，有意なパラメータは多くは無い．特に混雑指標 COG のパラメータは有意とはならず，かつポジティブな符号となった．このため，表 5 では混雑指標を除いたパラメータ推定結果を示した．
このモデルの推定結果から得られる幾ばくかの示唆として着席可能なほど混雑率が低い場合には所要時間の感度が 7％ほど低下する可能性があること，加えて，短距離トリップの場合は急行を選択する傾向が強く，逆に言えば，着席できる場合は長距離トリップ（例えば，青葉台から渋谷以東への乗車）でも各駅停車を選択する傾向があること，乗車駅で着席可能な場合は，その列車を選択する傾向にあるが，着席できない場合は急行の選択性向が強くなってしまうということである．この意味は，早朝時間帯や 9 時以降などの遅い時間帯でない限りは，急行から各停への転換は起きないことを意味する．
未だ十分なモデル構築ができてはいないが，発表時までに検討を深化させたい．
4

謝辞：混雑率データを提供いただくとともに，アンケー
ト調査実施時の安全確保にもご協力いただいた東急電鉄
株式会社に謝意を表する．
REFERENCES1)

2)

3)

4)

5)

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