「都市の防災と再生研究」

オリンピック種目を対象にした観客の到着・退出分布の比較

1．研究背景・目的
2020 年に東京オリンピックが開催予定だが，あらゆる交通アクセス機能を駆使しても，都心の競技会場に世界各国から約 780 万人の人々が集中すれば，混雑が発生し混乱は免れられないと考えられる．ス
ポーツにはさまざまな種類があり，競技大会時には多くの観客が会場に訪れる．それらの競技大会の開場時刻・開始時刻・試合時間・退出時刻は一様ではな
く，各々で異なる．従って競技ごとに来場する観客の到着・退出する時間は異なり，混雑の発生するタイミングも異なる事が考えられる．
そこで，2020 年東京オリンピックへ向け，大会開催時の交通需要マネジメントのために，競技ごとの観客の到着・退出分布を明らかにすることを本研究の目的とする．
2．調査概要競技大会が行われる会場付近にて，来場する観客のカウント調査を行う．そして調査結果より 5 分間
隔，15 分間隔の到着，退出分布図を作成する．5 分
間隔のグラフは競技ごとの分布形状の考察，15 分間
隔のグラフは分布形状の類似する競技の関係性とその要因の考察に利用する．
2.1 調査対象大会の選定
国内で行われる 2020 年東京オリンピック競技全33 種目の大会を調査対象項目に挙げる．これらのうち，オリンピックの観客を想定した調査を行うべく，トップクラスの大会を調査するために
・関東 1 都 6 県のいずれかで大会が行われるもの．
・ジュニアのみ，学生のみ，一般の部のみの大会を除いたもの．
・2017 年 10 月 1 日から 2018 年 1 月 21 日までの大会．
・各競技連盟が主催または後援をしているもの．
以上，4 点の条件を満たした 14 種目の競技大会を調査対象とした．会場および調査日を表-1 に示す．
2.2 調査方法
電子数取器を使用し，会場へ入退出する観客，会場から最寄り駅を行き来する観客のカウント調査を行う．また，カウント調査の補助としてビデオカメラを設置し動画撮影も行う．そして，カウント調査の結果から得られたグラフの要因を明らかにするために，調査補助員 1 名が会場内に入り，開場から閉場までの式典や競技内容の確認，観察を行う．
カウント調査地点は，競技会場が公式に案内を行う経路の中で，最寄り駅から会場入り口までに来場者が多く通行する経路上を会場ごとに選定した．

表-1
競技
サッカー
テニス
ラグビー
マラソン

AH14035

絹谷友浩

指導教員

岩倉成志

調査対象となる競技大会

大会名
アジアチャンピオンリーグ準決勝
全日本テニス選手権
日本代表vsオーストラリア
さいたま国際マラソン

会場
埼玉スタジアム有明コロシアム
日産スタジアムさいたまスーパーアリーナ前

調査日
10月18日
10月28日
11月4日
11月12日
11月14日,水泳
日本選手権25m
東京辰巳国際水泳場
15日(到着分布)
野球
アジアチャンピオンシリーズ
東京ドーム
11月16日バスケットボール FIBAバスケットボールワールドカップ予選 駒沢オリンピック公園体育館
11月24日体操
全日本体操競技団体選手権大会
高崎アリーナ
11月25日バドミントン
全日本総合選手権大会
駒沢オリンピック公園体育館
12月1日
12月2日
柔道
グランドスラム東京
東京体育館（退場分布）
フェンシング全日本フェンシング選手権大会
駒沢オリンピック公園体育館
12月10日レスリング
天皇杯全日本選手権
駒沢オリンピック公園体育館
12月23日バレーボール
天皇・皇后杯全日本選手権
大田区総合体育館
12月24日卓球
天皇皇后杯 全日本卓球選手権
東京体育館
1月21日

グラフ化する際は，調査地点から会場までの歩行時間を加味した上で作成している．
3．分析結果調査結果をもとに作成したグラフから，表-2 に示すように到着分布と退出分布の分布形状をそれぞれ3 つに分類した．
また，適合度検定による有意水準 5%で類似する競技種目をまとめたものを図-1，図-2 に示す．類似競技の適合度検定の p 値は 0.95 以上となった．
4.1 到着分布形状
図-1 に示すように，類似する到着分布をケースごとに抽出した．
形状Ⅰは到着のピークが特になく一定に近い性質をもつ．ケース 1 がこれに該当するグラフである．2
競技(野球，フェンシング)で細かい変動はみられるものの，試合開始時刻まで緩やかに右肩上がりとなるのが特徴である．来場者が分散した要因は，自由席が指定席よりも多いが，会場が広く座席数にゆとりがあるため開場時刻に到着する必要がないことが挙げられる．
該当する 2 競技のピーク 30 分間の通過人数の割合
はそれぞれ 26.4%，27.3%となり，ピークを迎える前に通過人数の総数の 50%を超えた．
形状Ⅱは観客到着のピークが 1 回発生する性質をもつ．ケース 2，ケース 3 がこれに該当するグラフである．ピークは試合開始の 45 分前から 15 分前にあり，60 分前から試合開始までに調査人数の 6 割前後が通過しているのが特徴である．
該当する 4 競技(バドミントン，レスリング，水泳，サッカー)のピーク 30 分間の通過人数の割合は，37.0%～39.2%となり，ピーク時間中に通過人数の総数の 50%を超えた．
形状Ⅲは観客到着のピークが 2 回発生する性質を

表-2

分布形状

到着分布形状競技開始時刻までに大きなピークが発生せず，観客到着が一定の割合の形状
テニス，ラグビー，野球，フェンシング，卓球

退場分布形状場内の大半の人が競技終了
形状Ⅰ
形状Ⅰ から退場にかかる時間が長くかかる形状
ラグビー，サッカー，競技
競技
フェンシング，場内の大半の人が競技終了
競技開始時刻へ向けて観客到
形状Ⅱ
形状Ⅱから退場にかかる時間が着のピークが１回発生する形状短い形状
水泳，柔道，レスリング，レスリング，バドミントン，バスケットボール，
競技
水泳，サッカー，競技
野球，テニス，バレーボール，マラソン
バドミントン，卓球
形状Ⅲ

競技開始時刻までに観客到着
形状Ⅲのピークが２回発生する形状

競技

体操，バスケットボール

ケース １（形状Ⅰ）25%

通過人数割合25%

野球
フェンシング

野球：開場
15%
10%

競技終了から観客退場のピークが２回発生する形状
マラソン，体操

競技

20%

通過人数割合フェンシング開場

20%

バドミントン

ケース ２（形状Ⅱ）レスリング

バドミントン
開場

15%
10%

5%

5%

0%

0%

レスリング
開場

時刻（15分）時刻（15分）ケース ３（形状Ⅱ）

25%

水泳：開場

15%

水泳

サッカー：開場

10%

ケース ４（形状Ⅲ）

25%

サッカー

20%

通過人数割合通過人数割合

20%

15%
10%

5%

5%

0%

0%

体操：開場

バスケットボール開場

バスケットボール体操

時刻（15分）時刻（15分）

図-1

80%

サッカー

70%

ラグビー

30%

通過人数割合通過人数割合到着分布の形状

ケース １（形状Ⅰ）

40%

20%

10%

60%
50%
40%

ケース ２（形状Ⅱ）
水泳
柔道
バスケットボール
レスリング

30%
20%
10%
0%

0%

時刻（15分）時刻（15分）ケース ３（形状Ⅱ）

40%

野球
延長突入

30%

20%

40%

テニス

野球

通過人数割合通過人数割合もつ．ケース 4 がこれに該当するグラフである．このような性質をもつ大きな要因として，開場時刻に合わせて来場する人と試合開始予定時刻に合わせて来場する人の 2 つに分かれたことが考えられる．
該当する 2 競技(バスケットボール，体操)のピーク
30 分間(2 回)の通過人数の割合はそれぞれ 33.9%と23.1%，29.8%と 33.1%となり，2 回目のピークを迎える前に通過人数の総数の 50%を超えた．
4.2 退出分布形状
図-2 に示すように，類似する退出分布をケースごとに抽出した．
形状Ⅰは退出にかかる時間が長い性質をもつ．ケース 1 がこれに分類される．グラフ中のサッカーはホームゲームの勝ち試合，ラグビーはホームゲームの負け試合という異なる要因のため退出ピークに 15分ズレが見られるものの，どちらも 75 分間で退出する．この形状は，大規模会場の屋外競技に共通する傾向と考えられる．フェンシングは全プログラム終了後，無料参加型企画が行われたことで退出分布がなだらかに収束したため形状Ⅰに分類した．
形状Ⅱは退出にかかる時間が短い性質をもつ．ケース 2，ケース 3 がこれに分類されるグラフである．
ケース 2 の全競技に着目すると試合終了後 30 分間において，通過人数の割合が 97%以上占めている．ここから，会場の規模が 10000 人以下収容の屋内競技に共通する傾向と考えられる．
ケース 3 については，2 つのグラフは p 値が 1 に近く，同類の分布形状とみなせるが，全く異なる要因を持つため大変興味深い結果となった．テニスは決まった時間内でのみ入退出の制約があるため短時間で退出する形状となった．一方，野球は試合終了時刻が終電時刻に迫る延長戦で，試合終了後短い時間退出する形状となった．延長戦とならない場合は形状Ⅰに分類されると考えられる．
形状Ⅲは観客退出のピークが 2 回発生する性質をもつ．図-2 のケース 4 がこれに分類されるグラフである．このような性質をもつ大きな要因として，マラソンはスタート直後と全ランナー発走後に退出する人が分かれたこと，体操は競技終了後と表彰式終了後に退出する人が分かれたことが考えられる．
5．まとめ
本研究では，到着分布と退出分布を明らかにし，それらを 3 種類に分類することができた．
研究当初，到着分布は多くの観客が開場時刻に合わせて来場することを共通要因として想定し，調査を行った．しかし，一律に同じではなく，いくつかのパターンに分類できることがわかった．
本研究の成果として，1）到着分布は観客の 30%～40%がピーク 30 分間に集中することがわかった．2）
ケース 2 では複数の共通要因(国内大会・個人技・競技会場・開会式有無・複数試合実施)を確認することができた．
退出分布は，3）野球は通常であれば試合終了 60

テニス
休憩時間10%0%30%

ケース ４（形状Ⅲ）
マラソン体操

体操
全行程終了

マラソン
全走者発走

20%

10%

0%

時刻（15分）時刻（15分）図-2 退出分布の形状
分後に完全退出される形状Ⅰに分類されると推測される．しかし，状況によって，試合終了 30 分後で観客の退出ができることが本研究で判明した．積極的な退出喚起などで退出意識を変えることで形状Ⅱとできる可能性を示唆した．
また，4）試合・表彰式・閉会式の重要度が観客層によって異なるために，ピーク後の形状も各々で異なることが判明した．
東京オリンピック競技の中で，形状Ⅰと形状Ⅱの競技が混在している駅周辺や，会場が複数点在する鉄道沿線は，到着・退出分布の終始に重ならないような会場プログラムを適宜組むことが必要であると考える．