次世代のための身近な航空会社

トキエア株式会社
代表取締役

長谷川政樹

もっと「運賃が安かったら」、もっと「時間要も伸び悩んでいる状況にあります。こうしたがあったら」行ってみたい街、会いたい人、ま地域に飛行機という選択肢を加えることで、訪だまだ諦めている人も多いのではないでしょう

れることを諦めていた新規需要を掘り起こしてか。大都市圏との航空路線と比較して、地方間

いき、更に地方における人手不足解消と、ビジの航空路線運賃は高く、飛行機の利用は贅沢で、ネスを誘致し易い環境を整えることで人口減少

利用する機会は限られています。

の歯止めにも貢献できると考えています。

2012 年以降、日本に LCC( 格安航空会社 )そこで弊社では ATR 社製 (70 人乗りと 40 人が誕生し、主に大都市圏と地方都市が結ばれ、

乗り ) のターボプロペラ機を運航します。特に運賃も安く移動ができるようになり、需要規模

70 人乗りタイプは数時間の作業で座席を 44 名

から 180 人乗りの飛行機が主に運航され、観にし、貨物室を大きくすることができ、需要と供光を中心とした新規需要を生み出しています。

給のバランスにフレキシブルに対応が可能です。

一方その広がりは観光需要が中心で、ビジネ

更に、災害が多い日本においてこの機体が活躍でス需要の取り込みは十分とは言えない状況できる場面も多いのではないでしょうか。

す。このように需要拡大は限定的ですが、それ

この飛行機は燃費が良く、CO2 排出量が少でも軒並み搭乗率 80% 以上の便が多く、地方ない（同型 JET の約△ 50%）、特に飛行時間と離島は主に生活路線として観光とビジネスのが 70 〜 90 分値で更にそのパフォーマンスを需要に応えています。需要規模から 20 人以下発揮できます。また、着陸料も安く、運航コスの飛行機が飛んでいる場合が多く、地方空港をトも抑えられるため、運賃も安くなればお客様拠点とし、自治体に密着した航空会社として地にとって利用しやすくなります。まさに次世代元に貢献しています。ですが、人口減少が進むの為の身近な航空会社と言えるのではないで中、このままで生活路線は維持できるのでしょ

しょうか。

うか。

今後、近い将来、空港へのアクセスは、バス

トキエアはこの 180 人乗り規模の LCC がや自動車に加え、eVTOL( 空飛ぶクルマ ) の飛んでいない地方都市間路線、更に離島路線へ移動や地域航空自体が二次交通の役割を担い、の就航を目指しています。トキエアが就航を想

空港に人が集まり、空港が往来の中継地となり、定する都市間には既にバスが何往復も走ってお空港でビジネスが完結します。日本は鉄道駅中り、離島には船舶などの移動手段もあり、一定

心に街が展開されているケースが多いですが、の需要は存在しています。しかし、その移動に今後は空港中心の街づくりも展開させていきたはかなりの時間を要し、意外と運賃も高く、需いと考えています。
KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

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2022年 10月１日〜 10月31日

関西3空港●2022年度上期の国内線発着回数は過去最高
関西エアポートが 10 月 25 日発表した関西・大阪・神戸 3 空港の 2022 年度上期（4 〜 9 月）の利用状況によると 3 空港合計の国内線の発着回数は、前年同期比 45％増の 11 万 1,337 回で、コロナ禍前の 2019 年度上期（11 万 711 回）を上回り、過去最高だった。移動自粛の緩和や神戸空港の発着枠拡大による増便が発着回数を押し上げた。旅客数は 2.1 倍の 1,013 万人と伸びたが、新型コロナ前の 2019 年度上期と比べると 26％減だった。
関西空港の総旅客数は、前年同期比 2.46 倍の 348 万 8,540 人だった。2019 年同期と比較す
ると 79％減だった。国際線旅客数は 4.95 倍（2019 年同期比 95.4％減）の 58 万 8,399 人。
国内線は 2.23 倍（19％減）の 290 万 141 人だった。

関西国際空港●JR西日本、特急「はるか」を増便
JR 西日本は 10 月 3 日、関西空港と大阪、京都方面を結ぶ特急「はるか」の運行本数を 11
月 1 日から増便すると発表した。午前 10 時〜午後 10 時の間を中心に 1 時間当たり 1 本だった
本数を 2 本に増やし、1 日当たり 38 本から 60 本に戻す。
●ベトナム航空、ハノイ線デイリーに
ベトナム航空は 10 月 4 日、冬ダイヤ（10 月 30 日〜 2023 年 3 月 25 日）の日本路線計画を発表した。ハノイ〜関西線は週 5 往復から週 7 往復のデイリー運航になる。
●ピーチ、12月に中距離初のバンコク線
ピーチ・アビエーションは 10 月 6 日、関西〜バンコク線を 12 月 27 日に開設すると発表した。
週 6 往復でピーチ初の中距離国際線となる。最新機材エアバス A321LR（218 席）を投入する。
飛行時間は約 6 時間半で、ピーチの最長路線となる。
●個人旅行解禁で訪日客続々
海外からの個人旅行解禁など新型コロナウイルスの水際対策が 10 月 11 日、大幅に緩和され、関西空港では関西観光本部や関西エアポート、近畿運輸局、自治体関係者らが訪日観光客を出迎えるウェルカムイベントを実施。国際線の到着口で「ようこそ関西へ」と英語と日本語で書かれた横断幕を掲げ、訪日を歓迎した。同本部によると、この日の関空利用者は約 6 万人で、今年に入って最高の人数を記録した。
●周辺海域での航空機事故想定し訓練
関西空港対岸の泉佐野港で 10 月 13 日、航空機事故を想定した消火や救助活動の訓練があった。関西エアポートや海上保安本部、警察、消防、医師会など関連する 64 機関から約 300 人が参加。海に投げ出された搭乗者らをヘリコプターや船で救出し、搬送した陸上ではけが人の救助にあたった。
●伊藤忠がSAF供給拠点
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KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

伊藤忠商事は 10 月 13 日、使用済み食用油や植物を原料とする持続可能な航空燃料（SAF）の供給拠点を、既に備えている成田・羽田両空港に加え、2023 年 3 月までに中部空港、2023
年度の早い時期に関西空港に整備すると発表した。
●エア・カナダ、バンクーバー線を2023年6月再開へ
エア・カナダは 10 月 13 日、季節運航のバンクーバー〜関西線を 2023 年 6 月 3 日から週 4往復で再開すると発表した。夏ダイヤのみ運航する。機材はボーイング 787-8 型機（255 席）を予定している。
●水際対策緩和で入国者倍増
水際対策の緩和を受け、関西空港では 1 日あたりの入国者数が緩和前と比べてほぼ倍増した。
大阪出入国在留管理局関西空港支局によると、9 月の入国者数は 1 日平均 2,599 人（速報値）だったが、緩和された 10 月 11 日以降は 1 日平均約 5,000 人に増えた。
●SAF普及団体に加盟
関西エアポートは 10 月 17 日、国産の SAF の普及に取り組む有志団体、ACT FOR SKY に加盟したと発表した。3 月に同団体を立ち上げた日揮ホールディングスや全日本空輸、日本航空などと連携し、バイオマスや廃食油などを原料とする SAF の効率的な供給網の構築を目指す。
●ユナイテッド航空、サンフランシスコ線を2023年1月再開
ユナイテッド航空は 10 月 19 日、サンフランシスコ〜関西線を 2023 年 1 月 5 日に再開すると発表した。週 3 往復運航する。機材はボーイング 777-200ER 型機（276 席）を投入。
●春秋航空、瀋陽線の運航再開
中国の LCC、春秋航空は 10 月 20 日、関西〜瀋陽線の運航を再開した。週 1 便でエアバス
A320 型機を使用する。
●新国内線エリアにWHILL自動運転サービス導入
WHILL は 10 月 26 日、 関 西 空 港 第 1 タ ー ミ ナ ル ビ ル の 新 国 内 線 エ リ ア で、 電 動 車 椅 子「WHILL」の自動運転サービスを導入した。同サービスの実用化は、2020 年から安定運用されている羽田空港に続いて 2 例目。
●スターラックス航空、台北線を12月から増便、1月には大型化
スターラックス航空は、関西〜台北線を 12 月 1 日から 1 日 2 往復に増便する。使用機材は
エアバス A321neo（188 席）。2023 年 1 月 20 日からはエアバス A330neo（297 席）を投入
し、機材を大型化する。
●国際線搭乗口に保安検査受けず侵入の疑い
関西空港で 10 月 23 日午後 4 時ごろ、第 1 ターミナルの国際線出国エリアに不審者が侵入し、
関西エアポートは午後 7 時ごろまで国際線保安検査場を一時閉鎖した。出国エリア内の旅客について再検査を実施し、出発 10 便に最大 3 時間半の遅れが生じた。
●国際線の冬ダイヤ運航便数が夏ダイヤ比2倍以上
関西エアポートが 10 月 25 日に発表した関西空港国際線の 2022 年冬スケジュールの想定運航便数は、ピークの 3 月上旬で 1 週間当たり 466 便に達することが明らかになった。夏ダイヤ
期間中は週 222 便だったので、政府の水際対策の緩和で便数は倍以上増加する見通し。また冬
スケジュールが始まる 10 月 30 日から 1 週間の計画便数は 327 便で、10 月 2 〜 8 日の実績（176便）に比べると、約 1.9 倍に増加する。

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2022 年冬スケジュールの想定運航便数はコロナ前の 2019 年同期の 3 分の 1 にとどまる。これは中国便の回復が見込めないためだ。国別にみると、韓国が 2019 年冬の 91％まで回復するのに対し、中国は 1％にとどまる。他は台湾 51％、北米 50％、東南アジア
48％、ハワイ 43％など。コロナ前、中国は 2019 年冬で 583 便あり、関空の旅客便全体の 41.4％を占めていたが、2022 年冬はわずか 6 便の予定。関空国際線の動向は中国次第だ。
●第1ターミナルの国内線エリアが先行開業
関西エアポートは改修中の関西空港第 1 ターミナルのうち、国内線エリアを 10 月 26 日に先行開業した。保安検査後の商業ゾーンの面積は従来の約 5 倍の 1,130㎡に拡大、非航空売り上げの拡大を目指す。保安検査場では複数客が同時に荷物を検査できるスマートレーンを 6 台導入し、待ち時間の短縮につなげる。国際線エリアはまず商業ゾーンが 2023 年冬に開業し、第 1ターミナル全体の改修は 2026 年に完了する見通し。
●シンガポール航空とスクートが増便
シンガポール航空と同航空グループの LCC、スクートは 10 月 30 日から日本路線を大幅に増強した。シンガポール航空は関西〜シンガポール線を 1 日 2 往復に増強、スクートも同線を 1
日 1 往復に増便する。
●ティーウェイ航空、ソウル線を増便
韓国の LCC、ティーウェイ航空は 10 月 30 日から関西〜ソウル線を 1 日 2 往復に増便した。
11 月 20 日には 1 日 3 往復とする。コロナ前は 1 日 4 往復運航していた。機材はボーイング
737-800 型機（189 席）かエアバス A330-300 型機（335 席）を使用する。
●10月のコロナ感染者22か国41人
10 月中に関西空港に到着し、新型コロナウイルス感染が分かった旅客は前月の 4 分の 1 の22 か国の 41 人だった。10 月 11 日から新型コロナ感染が疑われる症状がある人だけの検査となったため、大幅に減った。国・地域別ではベトナムが 21 人と半数を占めた。
また同月中に厚生労働省が発表した変異株の感染者（9 月 20 日〜 10 月 15 日に到着）は 60
人で、うち半分が BA.5 株だった。

空港＝大阪空港＝●上期の旅客数、前年比2倍、2019年比31％減
関西エアポートが 10 月 25 日発表した 2022 年度上期（4 〜 9 月）の大阪空港の利用状況によると、旅客数は前年同期の 2.02 倍（2019 年同期比 31％減）の 580 万 9,542 人だった。発着回数は 48％増（同 1％減）の 6 万 8,890 回だった。
＝神戸空港＝●ドローン侵入情報で滑走路一時閉鎖
10 月 14 日午後 7 時 40 分ごろ、神戸空港にドローンが侵入したとの情報が入り、午後 8 時
すぎから滑走路を閉鎖した。関西エアポートによると、その後、ドローンは確認されず、午後 9時すぎに再開した。神戸空港の発着便に影響が出た。
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●上期の旅客数、前年比2倍、2019年比16％減
関西エアポートが 10 月 25 日発表した神戸空港の 2022 年度上期（4 〜 9 月）の旅客数は141 万 6,958 人で、前年同期比 97％増と、ほぼ倍増した。100 万人を超えるのは、新型コロナ
前の 2019 年以来 3 年ぶり。同年同期比では 16％減。
＝成田国際空港＝●滑走路延伸へ準備工事、東関東道の移設着手
成田空港の B 滑走路延伸を計画している成田国際空港会社は 10 月 19 日、延伸される部分と交差する東関東自動車道の移設工事に着手した。2024 年春に完了する予定。
●施設再配置など将来構想議論へ初の検討会
成田国際空港会社は学識者や国、千葉県など関係自治体と空港の将来像について議論する「新しい成田空港」構想検討会を立ち上げ、10 月 21 日に東京都内で初会合を開いた。3 つに分かれて非効率な旅客ターミナルの集約などが焦点で、2022 年度中に中間取りまとめを目指す。
●上期の旅客数 国際線が前年同期比5倍
成田国際空港会社が 10 月 20 日発表した 2022 年度上期の運用状況によると、総旅客数は前年同期の 2.99 倍の 782 万 7,937 人だった。新型コロナ前の 2019 年同期比では 65％減で、回復傾向にあるものの例年割れが続いている。国際線旅客数は段階的な規制緩和でアジア線のビジネス需要などが増加したため、前年同期の 5 倍近くに増え約 439 万 5,000 人となった。
＝羽田空港＝●エアポートガーデンが2023年1月に全面開業
住友不動産は 10 月 6 日、羽田空港の国際線ターミナル直結の複合商業施設、羽田エアポート
ガーデンを 2023 年 1 月に全面開業すると発表した。コロナ禍の影響で約 2 年半、開業を延期していた。中核となるホテルヴィラフォンテーヌは 12 月に先行開業する。
＝中部国際空港＝●LCCターミナルの国際線も再開
中部国際空港会社は 10 月 14 日、LCC 専用の第 2 ターミナルからの国際線運航を 30 日に再開すると発表した。既存・再開便を含め、4 社が出発便のみ使用する。
●上期の総旅客数、前年同期比2.2倍
中部国際空港会社が 10 月 25 日発表した 2022 年度上期（4 〜 9 月）の旅客数（速報値）は
前年同期比 2.2 倍の 256 万人だった。2019 年度上期に対し約 40％の水準だった。
●冬ダイヤ期初で国際線は週61往復便に
中部国際空港会社がまとめた 2022 年冬ダイヤ（10 月 30 日〜 2023 年 3 月 25 日）期初計
画における中部空港の国際旅客便運航便数は、週 61 往復便便となった。前年同月に比べて約 3.6倍となる。
＝その他空港＝●広島空港、2年9か月ぶりに国際線再開、民営化後初
広島国際空港会社は 10 月 14 日、台湾のチャイナエアラインが台北線の運航を 2023 年 1 月から再開すると発表した。新型コロナの影響で 2020 年 3 月に全国際線が運休して以来、2 年 9か月ぶりの再開となる。2021 年 7 月の民営化後では初の国際線。
●南紀白浜空港の旅客数、6か月連続で最多更新
南紀白浜空港の 9 月の旅客数は 1 万 7,879 人で、9 月の最多だった 2019 年を上回った。これで 4 月から 6 か月連続で月別の過去最多更新となった。

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●全国の空港ビル40社の2022年3月期、売上高はコロナ前の3分の1
東京商工リサーチが 10 月 31 日まとめた全国の主な空港ターミナルビル経営会社 40 社の2022 年 3 月期業績は、前期から回復を見せたが、売上高合計はコロナ前の 3 分の 1 にとどまり、
経常利益の合計は 371 億円の赤字（前期は 531 億円の赤字）だった。

航空・旅行●AIRDOとソラシドが経営統合
中堅航空会社で北海道地盤の AIRDO（札幌市）と九州・沖縄を中心とするソラシドエア（宮崎市）は 10 月 3 日に経営統合した。両社は共同持ち株会社、
リージョナルプラスウイングス（東京）を同日付で設立し、傘下に入った。
●国際線「2050年CO2ゼロ」目標、ICAOが採択
国連の専門機関、国際民間航空機関（ICAO）は 10 月 7 日、カナダ・モントリオールで開いた総会で、2050 年までに国際航空からの二酸化炭素（CO2）排出を実質ゼロにするとの長期目標を採択した。これまでは 2021 年以降に「2019 年比で CO2 排出量を増やさない」としていたが、世界がカーボンゼロに動くなかで不十分と判断した。
●日航、客室乗務員の既卒採用再開
日本航空は 10 月 14 日、2023 年度入社の客室乗務員の既卒採用を 2019 年度以来、4 年ぶりに実施すると発表した。コロナ禍からの需要回復などを見込んだ対応で、募集人数や入社時期は今後公表するという。
●トヨタ出資の「空飛ぶクルマ」、国交省へ型式証明を申請
トヨタ自動車が出資し、「空飛ぶクルマ」と呼ばれる電動式の垂直離着陸機を開発する米新興企業ジョビー・アビエーション（カリフォルニア州）は 10 月 18 日、国土交通省に型式証明の取得を申請したと発表した。海外製が日本で型式証明を申請したのは初めて。
●ANAとセブン、日本初の夜間ドローン配送サービス実証
ANA ホールディングスとセブン−イレブン・ジャパンは 10 月 19 〜 23 日、日本初となる夜間飛行によるドローン配送のサービス実証を福岡市の離島、能古島で実施した。対岸のセブン−
イレブンから能古島島内に設置した 5 地点の配送先に日中から日没後の夜間までドローンで即時配送した。夜間の実証は初めて。
●燃油サーチャージ下げ、日航・全日空
全日本空輸と日本航空は 10 月 20 日までに、国際線の旅客を対象にした 12 月〜 2023 年 1
月発券分の燃油サーチャージを引き下げると発表した。ロシアのウクライナ侵攻を受けた原油の供給不安や円安により、10 〜 11 月発券分のサーチャージは過去最高となっていた。
●上半期の航空貨物輸出量、2年ぶりマイナス
航空貨物運送協会が 10 月 19 日発表した 2022 年 4 〜 9 月の日本発の航空貨物輸出量（混載貨物ベース）は 50 万 5,600t と、前年同期比 13％減った。半期ベースで前年を下回るのは2020 年度上半期以来 2 年ぶり。コンテナ船の供給制約が緩和し代替輸送の需要が減るほか、欧米での消費の落ち込みの影響が出ている。
●米航空大手2社、大幅増益、デルタは減益
米航空大手 3 社の 2022 年 7 〜 9 月期決算が 10 月 20 日、出そろった。ユナイテッド航空とアメリカン航空グループは純利益が大幅に増えた一方、デルタ航空は減益となった。
●アマゾンがハワイアン航空に貨物機運航委託
米ネット通販最大手アマゾン・ドット・コムは 10 月 21 日、自前の航空輸送網の拡大に向け、
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貨物機 10 機の運航・保守業務を米ハワイアン航空に委託する契約を結んだと発表した。あわせて同社の持ち株会社の普通株式を最大 15％まで取得できる新株予約権も取得した。ハワイアン
航空は 2023 年秋から順次、欧州エアバスの中型機「A330」10 機の運航を始める。
●ピーチ、羽田〜台北11月再開
ピーチ・アビエーションは 10 月 21 日、羽田〜台北線を 11 月 18 日から週 7 往復のデイリー運航で再開すると発表した。約 1 年 11 か月ぶりで、台北路線の再開は 9 月の関西線に続いて 2
路線目となる。
●日航・全日空、11月に臨時便、全国旅行支援で需要増
日本航空は 10 月 25 日、11 月に国内線の臨時便 77 便を追加で設定すると発表した。発表済
みの臨時便と合わせると同月は計 131 便と、繁忙期以外の時期では異例の便数となる。政府の観光需要喚起策「全国旅行支援」などで需要が伸びていることに対応する。全日本空輸も同月に
78 便の臨時便を計画している。
●日航・全日空と九州の地域航空3社、離島便を共同運航
日本エアコミューターなど九州の地域航空 3 社と日本航空、全日本空輸は 10 月 30 日、九州の離島などを結ぶ路線でコードシェア便の運航を開始した。大手 2 社が系列を超えて共同運航
するのは初めて。
●ANA、第2四半期は3年ぶりの黒字転換
ANA ホールディングスが 10 月 31 日に発表した 2022 年 4 〜 9 月期連結決算は、純損益が195 億 4,200 万円の黒字（前年同期は 988 億 300 万円の赤字）となり、第 2 四半期としては2019 年度以来 3 年ぶりに黒字転換した。通期予想は上方修正し、400 億円の最終黒字を目指す。
4 〜 9 月期の売上高は前年同期比 83.4％増の 7,907 億 1,600 万円。

関西●近畿景況感3期ぶり改善
日本銀行大阪支店が 10 月 3 日発表した近畿 2 府 4 県の 9 月の企業短期経済観測調査（短観）で、全産業の景況感を示す業況判断指数（DI）は前回の 6 月調査から 2 ポイント上昇の 3 と、3四半期ぶりに改善した。
●御堂筋の一部側道を閉鎖
大阪市は御堂筋の歩道化に向け、10 月 4 日、長堀通が交わる新橋交差点から道頓堀川の北側までの約 700m の側道を閉鎖した。
●万博大阪パビリオン建設費、当初の1.5倍
2025 年大阪・関西万博に大阪府と大阪市が出展する大阪パビリオンの建設費が、資材の価格高騰などの影響で当初より約 40 億円増えて 115 億円になり、府は 10 月 11 日、追加負担分を盛り込んだ一般会計補正予算案を府議会に提出した。屋根の規模を縮小するなどして経費削減を図るが、費用は当初の約 1.5 倍に膨らむ。
●関西の百貨店3社の中間決算、最終黒字化
関西に地盤を置く大手百貨店のうち J・フロントリテイリング、高島屋、近鉄百貨店 3 社の2022 年 8 月中間連結決算が 10 月 12 日、出そろった。各社とも最終損益が黒字に転換した。
●JR西日本、2024年秋に新たな観光列車
JR 西日本は 10 月 12 日、2024 年秋に新たな観光特急を導入すると発表した。まず敦賀〜城崎温泉を走る。車両はディーゼルで走る既存の特急車両を改装し、電化されていない地方路線も運行できる。投資額は 4 億 8,000 万円。
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●阪急と阪神、平日の運転本数削減
阪急電鉄と阪神電気鉄道は 10 月 12 日、12 月 17 日からダイヤを改正すると発表した。平日の運転本数を減らし、多くの列車で平日と土休日の終電を繰り上げる。新型コロナウイルス禍で鉄道の利用が落ち込むなか、減便で人件費や運行費用を抑える。
●大阪・関西万博、主要3ルートの輸送計画発表
日本国際博覧会協会は 10 月 17 日、2025 年大阪・関西万博会場への来場者の輸送計画を発表した。地下鉄と JR、高速道路を活用する 3 つの主要なルートを設定し、鉄道を大幅に増便して輸送力を拡大する。大阪メトロ中央線以外は、シャトルバスで会場に入る想定で、マイカーでの来場は認めず、舞洲 などの駐車場からシャトルバスに乗り換える。
●近畿の4〜9月貿易黒字、84％減
大阪税関が 10 月 20 日発表した近畿 2 府 4 県の 2022 年度上半期（4 〜 9 月）の貿易収支は
前年同期比 84.5％減の 2,423 億円の黒字だった。2014 年度下半期（1,172 億円）以来、7 年半ぶりの低い水準となった。
●泉佐野市が大阪観光大学と連携協定
泉佐野市と大阪観光大学（熊取町）は 10 月 21 日、相互に連携協力し地域の活性化に資することを目的に、協定を締結した。観光振興や国際人材の育成などを進める。
●大阪万博、参加国集め初の国際会議
2025 年大阪・関西万博の準備に向け、参加を表明している国・地域の担当者ら約 100 か国、
5 国際機関の約 240 人が会した初の国際会議が 10 月 25、26 の両日、大阪市内で開かれた。日
本国際博覧会協会がテーマや計画を説明したほか、会場予定地の舞洲を視察した。また初の公式
参加契約調印式を開催し、アゼルバイジャン、オランダ、カタール、サウジアラビア、チェコ、
ドイツ、ハンガリー、ブラジル、ポーランドの 9 か国と公式参加契約を結んだ。
岡田直樹万博相は 10 月 25 日の記者会見で、スロバキア、チュニジア、パナマ、マルタ、南アフリカの 5 か国が新たに参加を表明したと発表した。参加表明は 142 の国・地域、8 国際機関となった。
●近畿ブロック知事会議、広域周遊観光支援など国に要望へ
近畿ブロック知事会議が 10 月 25 日、奈良市で開かれ、2025 年大阪・関西万博を見据え、関西全体を周遊する観光プランを積極的に進めるよう国に要望することなどを確認した。
●東海道新幹線など、最繁忙期の特急料金400円増し
JR グループ各社は 10 月 26 日、2023 年 4 月から東海道新幹線などの指定席特急料金の価格幅を広げると発表した。年末年始など混雑する時期は通常料金の 200 円増しとしていたが、「最繁忙期」という新たな区分に変更し、通常料金の 400 円増しにする。
●南海電鉄、2023年10月に運賃10％引き上げ
南海電気鉄道は 10 月 28 日、2023 年 10 月の運賃引き上げに向けて国土交通省に認可を申請したと発表した。平均改定率は 10％で、普通運賃の引き上げ幅は 20 〜 40 円とする。

国●国交省、「空飛ぶクルマ」商用運航に向け米FAAと協力
国土交通省は 10 月 18 日、米国連邦航空局（FAA）との間で「空飛ぶクルマに関する協力声明」に署名した。今後、連携して空飛ぶクルマに関する情報交換や協力を進めていく。

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KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

関西空港調査会 2022 年度セミナー

2021年度調査研究助成事業 調査研究成果発表会と きところ

2022 年 7 月 19 日（火）16：00 〜 17：00
大阪キャッスルホテル 7 階（松・竹・梅の間）＋オンライン会場

規模に行ってはいるものの、データの解像度は

発表１

Wi-Fi パケットセンサを用いた関西３空
港間の旅客流動解析手法の研究
名古屋大学未来社会創造機構 特任准教授
中村

俊之 氏

数 km のゾーン単位、5 〜 10年に一度の観測であり、大規模なインフラ計画に使うのは少し難しいところもあります。
皆様も携帯電話（スマートフォン）をお持ち
かと思いますが、基地局情報に基づいてドコモ■はじめにや KDDI、ソフトバンクなどがそれぞれ位置情

本日は「Wi-Fi パケットセンサを用いた関西報を取得しています。それは高解像度でリアル

3空港間の旅客流動解析手法の研究」と題し、タイム性の高い有用なデータである一方で、リ名古屋大学・中村から発表いたします。本研

アルタイムでのモニタリング用途にはコストの究には、共同研究者として岐阜大学・倉内文

制約が非常に大きくかかってきます。

孝先生と（株）社会システム総合研究所代表・
西田純二様も参画しています。

そこで本研究で着目したのが Wi-Fi パケットセンサです。センサのカバー範囲や捕捉率、データ

GPS をはじめ ICOCA や PASMO などの交の一般性やランダマイズなどに関しては課題もあ通系 IC カード、携帯基地局情報（携帯の位置りますが、設置さえすれば継続的にデータが取得

情 報 ）、Wi-Fi や Bluetooth な ど、 人 の 移 動でき、通信機器とサーバーのイニシャルコストの履歴を捕捉できるツールが昨今充実していまみで安価にシステムを構築できます。

す。特にコロナ禍では、感染拡大防止の観点

本研究は関西空港調査会の2021年度調査研から人流の把握の重要性が問われるようにな

究助成により実施いたしました。多大なるご支り、テレビでも人流、特に混雑、密に関する話

援をいただきましたことを御礼申し上げます。

をよく聞かれたと思います。
人流把握に関してはコロナ以外の分野でも■本研究の目的

行われております。私が専門とする土木計画交空港の利用者は、インバウンド旅客の急増期を通の分野ではパーソントリップ調査として、都経て、COVID-19によって旅客需要の激減に直面

市圏であれば5年に一度、地方都市であれば10していることは皆様もご存知の通りです。当然な

年に一度という大きな規模でやっています。大

がら空港経営にもそれは影響しています。このた

関西空港調査会 調査研究助成事業について
関西空港調査会では、研究者による「空港と地域経済の活性化・国際化の促進に寄与する」調査研究に適正な助成を行い、その成果を広報することを通じて、航空・空港に関する知識や情報の普及・啓発を図る公益目的事業を行っています。2021 年度は、以下の 2 件に対して助成を行いました。
① Wi-Fi パケットセンサを用いた関西 3 空港間の旅客流動解析手法の研究
中村 俊之 氏（名古屋大学未来社会創造機構 特任准教授）②関西地域における国内航空路線の持続性に関する要因分析
眞中 今日子 氏（東京交通短期大学 専任講師※）※セミナー発表時の所属役職は流通経済大学 准教授
上記①②の調査研究成果発表会を 2022 年７月 19 日にオンラインとの併用で開催しました。

KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

9

め、ポストコロナ社会やスーパーメガリージョンのが発信されています。基地局と通信するため構想等も見据えつつ、コロナ禍で経験したようなにビーコンを発信するのですが、実はスタンバ

需要の急変動にも対応できる機動性・即応性の高イ状態でも発信しています。

い輸送サービスが望まれており、その実現に向けこの信号のパケットには、Wi-Fi 機器にユた広域流動データをリアルタイムに計測する仕組

ニークに割り振られた12桁の MAC アドレス

みのニーズが高まっています。

が含まれます。Wi-Fi に接続するときは、プ

昨今注文されているデジタルツインや DX な

ローブリクエストとして出している電波を拾う

どのシミュレーションのインプットデータとしのですが、接続してしまうと、もう電波を出さても、本研究の流動データが役立つのではない

なくなるというわけではありません。Wi-Fi にかと考えています。

つながっている状態でも、より電波強度の高い

このような問題意識の中、本研究では Wi-Fi

Wi-Fi を探すために、プローブリクエストは一

パケットセンサに着目しています。目標は主に定の強度、一定の間隔でデータが飛んでいます。

二つあり、一つは Wi-Fi パケットセンサを関このような状態で飛んでいる Wi-Fi の電波

西3空港に設置した上で、プライバシー保護・を機器が拾い、その発信元のスマホ等を特定し個人情報保護法に準拠しながら、空港内でデーて流動を把握しようという手法です。

タを取れる体制を構築することです。それをもとに関西の都市圏に設置している既存センサとリンクさせ、広域流動の観測基盤を構築することが二つ目の目標です。

■ Wi-Fi パケットセンサの仕組み
センサは縦横160㎜×160㎜で高さ90㎜。ここに通信用の LTE のアンテナとマイコンなどを入れ、この中でデータを取得しています。プローブ■ Wi-Fi パケットセンサ

リクエストに対してキャプチャされたパケット

Wi-Fi パケットセンサについて説明します。
皆様のスマホ、ゲーム機でもパソコンでもそうは、センサ内で匿名化の処理を行った上で、4G/LTE 回線でクラウドに乗せています。

ですが、これらの端末からは、Wi-Fi 通信につ

実際には4G/LTE で飛ばしているので、継ながるために「プローブリクエスト」というも続的に何らかのデータを取っていこうとする

センサの


ン
センサ
による



され
され

の

、
ジサ

に

ュ を
によりイン
ア

に
、センサ
後、取得
に
され、解析に

を
、

て、
を
ラ
る

Internet
G/LTE
線

ラ ド スト ージーバ

10

KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

と、その通信回線のランニングがかかってきま

本研究は後者にあたり、滞留や回遊を分析す

す。そこは、携帯電話と同じです。ただデータるためのセンサ網を関西圏で構築するのが大きをテキストで吐き出すだけなので送信するデー

な目標になっています。

タ容量はあまり重たくありません。そのデータを受けたところにクラウドサーバーを置いておき、サーバー上でデータを処理します。

■ Wi-Fi パケットセンサデータを用いた
事例①

Wi-Fi パケットセンサのプローブリクエスト

私が関わった研究を二つほど紹介します。名が飛ぶ距離はどれくらいかという質問をよくい

古屋市の東山動植物園の事例で、皆様もご存知

ただきますが、大体100m 程度を想定していたかと思いますが、イケメンゴリラがいる動物園

だければよいと思います。設置場所の高さや、です。この動植物園の運営者は「利用者の皆様

周りに何があるかによって取得条件は変わりまがどんな経路で回遊しているのかを把握したす。データの取得間隔は30秒〜 2分間隔です

い」とのことで、青いマークが付いているとこ

が、Wi-Fi につながっている間隔によっても異ろにセンサが配置しています。

なるとご理解いただければと思います。

分析領域を A 〜 K まで設定し、利用者がどんなところに足を伸ばしているのかを順番に追■ Wi-Fi パケットセンサデータを用いた研究

いかけていきました。これは N-gram（エヌグ

学術分野における既往研究はこれまでも多数捕捉された人がどんな経路を歩いているかを分展開されてきました。Wi-Fi パケットセンサを析したのがこの日曜日・土曜日・平日の例です。

ラム）というアルゴリズムで、7個のセンサに最も多いのが ABCDCIE でした。これによ用いた研究レビューも行われています。
研究としては二つに大別されます。一つは、り、入口から動物園のエリアだけを回って帰っ得られるセンサデータの基本特性に関わるものていく方々がほとんどだということが分かりまです。例えば、センサを置くことでどれくらいした。K のエリアが植物園ですが、動植物園のの距離までデータが取れるのか、設置の高さに運営者からすると、「動植物園」なのに「動物園」

よってどのような影響が出てくるのか。あるいだけ回遊して帰っていく事実が多く見られましは離れていったときにどれくらい電波強度が減た。これは困ったなということで、こうした利衰するのか、混雑した

センサ

ときにどれくらい電波強度が減衰するのか。

動動

このような基本特性に関わる研究です。

ン

を

ー

所

、
に 、 を

を
の

例
る 動

のよ
て れて るのンをて るの を

N=7のときのの最ルート（N-gramにより出）

もう一つは、取られたセンサデータで回遊
行動や観光行動など移動パターンを分析する研究です。神戸市で歩行者を対象にしたもの
や函館市で観光流動を対象にしたものなど、

定的多くみられます。

ABCDCIEのルートはり口であるAからり，する．その ，エ アDで き しであるエ アI，E にルート

流動や滞留時間を把握するための研究が比較

の

出

ーン

から

（K） の

なし

KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

11

なことをセンサデータから把握できます。

用者にどこで情報を出して行動を変えてもらうのか、といったことを動植物園の運営者と一緒
1個1個のセンサに「コアラ」「ゴリラ」など動■ Wi-Fi パケットセンサデータを用いた
事例②

物の名前が付いているので、どこのセンサにどれ

次はラグビーワールドカップの事例です。会場ぐらい行ったのか、つまりどの動物をどれくらいの一つである豊田スタジアムで混雑対策を行ったの時間見ていたのかも分析できるようになっていときに、どの程度来場時間の分散や会場の経路分ます。利用者がどんな経路で回っているのか、各散ができたかを、国土交通省、建設コンサルであ

動物をどれくらいの時間見ているのか、このようる長大、名古屋大学の3者で分析しました。

に考えているところです。

センサ

を

ラ ビ

2 1 に

ジア
間の

•
•

に
の
ン

•

ン

る

され ラ ビ
に
ま の
を り

の

の

例②
の

て、

ン

ンにより、

のア セ

間

の

観測数
7,011

1
ンに
間
ン の

•
る

ン

ンに
る

を

る

に

試合は大体19時半から始まるのですが、今かう人は久澄橋を渡って来ます。結果、橋の利用まで通りなら試合開始に合わせて来場客が一斉

者はどれくらいだったのかというと、36％と26％に来てしまうことになります。時間分散のために分散しました。ファンゾーンに立ち寄ると、南に、ラグビーワールドカップではファンゾーン

側の久澄橋を使うこととなり、結果分散の効果もを設置しました。ファンゾーンを設置すると、取れました。こうした分析を通じて、施策評価を一斉に観戦者が来場するのではなく早く来て先行っていました。

にファンゾーンに立ち寄ってくれる人が出てき
16時ぐらいにピークが立ちます。さらに、豊田■ Wi-Fi パケットセンサデータを用いた
事例③

大橋のところに人が集中するので、橋を渡って最後に高山の事例です。これはシンプルに、スタジアムに行く人の流れを分散したいという

青いポイントで示されたセンサ間で、個々に把ことでファンゾーンをつくったわけです。

握されたものがどんどん動いていくことが確認ました。試合だけが目的の人は後から来るので、このように一斉ではなく、「多少早く来る人」と「会場に直行する人」で分布は変わるけれども来できます。右上にあるのが時計で次第に時間が進むものです。

訪時間の分散が図れます。鉄道駅から来る人は主センサ間で捕捉された移動パターンを視覚的に豊田大橋を渡って来ますが、ファンゾーンに向に示すことで、どこのエリアにどれくらい集

12

KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

センサ


センサ

を

例

の

を

て、

流動を

まってくるのかを把握することができるように皆様がここを通るときに拾っていきます。関西

なりました。

空港駅では、南海と JR の両方の利用者を拾える場所にセンサを設置しました。

■関西 3 空港へのセンサの設置

伊丹では、国内線の到着から ANA と JAL がここから本題である関西3空港間の旅客流動について説明します。本研究では関西国際空港

のセンサ


の

2

2 2

9

•

（関空）、大阪空港（伊丹）、神戸空港（神戸）にそれぞれ Wi-Fi パケットセンサを設置しました。
センサ購入など費用面の制約から、3空港で合計四つのセンサ設置となりました。センサは当然多く付けたほうが多様な流動も多く取得できて面白いのですが、その中で4カ所を選びました。関空には到着後に空港と鉄道駅を結ぶ歩行者動線上および空港駅に各1カ所ずつ、伊丹には空港の到着カウンターに1カ所、神戸も到着後のロビーに1カ所付けました。センサ設置



のセンサ

の

2 2

9

2

•

に際しては、空港管理会社や鉄道事業者と協議し、承諾をいただいた上で2日間にわたって行いました。
具体的な設置場所について簡単に説明します。関空の場合は、国内線が到着して関西空港
駅に向かう動線上にある自動販売機の上です。
今後皆様が行ったときに見ていただければと思いますが、自販機の上にセンサが付いており、
KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

13

のセンサ


2 2

分かれますが、真ん中に戻ってきて外のモノレーのルに出ていくカウンターのところにセンサを設置9•しました。神戸も同様に到着ロビーのところにセンサを設置しました。
データ取得に当たっては、個人情報に配慮した
プライバシーポリシーを設定の上、名古屋大学の研究倫理委員会を経て、どこにセンサを置いているかをホームページ上で公開してデータを収集しています。計測箇所付近には必ずその旨を説明したシールを貼り、どのようなデータを取っている
のセンサ



2 2

のか、プライバシーはどうなっているのかを大学のホームページで公開しています。

9•■関西 3 空港に設置したセンサでの分析例
分析は多岐にわたっており、どの結果を本日紹介するか悩みましたが、本日は時間遷移、日別観測数推移、滞留時間分布の分析例をご紹介します。
〈解析例①：観測数の時間遷移（1日）〉
これは1日当たりの15分ピッチの観測数をのセンサの出したものです。12月15日を例に横軸が時間

帯、縦軸がセンサ別の観測数になっています。
計

グラフをみると関空はどちらかと言えば朝方に所におけるピークがあり、昼ぐらいにまたピークがあって落ちていくような感じになっていますが、関空駅は朝夕に少しピークが立っています。伊丹では昼ぐ
らいからピークがあって、夕方にもピークがあります。神戸は到着側にセンサが付いている関係もあり、1日の中での差異はそれほどありません。

http //

解析例

：観測

2 2

2

数

3：00

の

6：00

表 が所 する
HPで.tran . i il.na o a .a .jp/ er ata/ an airport i i.p

間

9：00

〈 解 析 例 ②： 日 別 観 測 数 の 推 移（ 設 置 〜

1

15：00

12：00

2022年2月末）
〉
18：00

21：00

センサを設置してから毎日どのような動きが

24：00

あったか、1週間単位で解析したものです。同

伊丹空

一 ID があったときは、グラフでは1週間のうち3日以上同じ ID が取れたものを「関係者」、それ以外を「訪問者」として表示しています。
それを図化するとこのように毎日の情勢が見え空るようになります。
関 空 で12月25日 に グ ラ フ が 落 ち て い る の間

14

KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

は、人出が少なかったのではなくセンサの電源

解析例②：

観測

の

2 22

2

9

1

間単位（
0 ～日 24 ）で
IDが の
3日以上
れ
合に
residents（） それ以外 visitors（）
空コのに定 的な ー が られるが visitors
にけ
れ1 間の
が最
で
が
全 とし 年 年 に け
かに上 しー は2021年12 28日（ ） 1 以 は12
以 より 得数がの行 シー ン（11 23日 ）から年 年 にけ の人出の年 年
ー とし
COVID-19の
による
小
1 間の
ではvisitorsで日 に 得が
で
に
に ー が
けられる

年
定

年 の ー と 1 以 に的な ー は日 休日が落ちていたためです。

し今回どうしてもセンサ数の問題があり、人の伊丹では、12月30日と1月3日の2カ所にピー

動線上に置いているので、人が移動してしまう

クがあり、年末に帰省して年始に U ターンするとそのタイミングでプローブリクエストが1回

旅客の傾向が見えると思います。これを日々追いないし、1回も出ないことがあります。すると

かけていくと、どういう傾向があって、どこで利滞留者が少ない（通過者が多い）データ分布に用者が多かったのかを把握することができます。

なる傾向があるので、その点はご承知おきくだ

神戸も関空や伊丹と似たような状況で、11さい。

月23日の3連休に当たる部分のピークと年末年■広域流動解析について始のピークがあり、それ以外は比較的緩やかです。

ここからは広域流動の話をしたいと思います。3空港にセンサを設置してデータが取れる＜解析例③：滞留時間分布〉
一つのセンサに対して、
同じプローブリクエストが飛んでいると、そのスマホようになりました。大阪・関西万博まで昨日で

解析例


：

間

2

地点のセンサ 1 にの観測を、間の解析 2 22 2等を持ち歩いている人がそ国に、後の観測 間の空

空

空

こに滞留していることを把握することができます。どれくらい空港に滞在してい
動

後センサ

にセンサ

される

て る

る

、

の

ちょっと注意点がありま

滞在時間(分)

2月6日 の 図 で す が、、にる

滞在時間(分)図です。

滞在時間(分)るのかを示したものがこの

点
間

て

間の解析

る

す。本来は二つのセンサで捕捉していると、大体このエリアにこれくらいいたというのが分かります。しか

観測

観測

観測

KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

15

ちょうど1,000日だったかと思いますが、3空港が大量に溜まってくるためデータ処理が可能なから関西の各都市への流動の把握ができないの

データセンターが必要になるということです。

だろうか、ではこの研究の中でそのような仕組

効率的なプログラムの開発はまさに大学が担うみを構築しようというのがここからの話です。

ところで、そうした技術的な課題をどのように

私たちの研究グループでは、本研究（2021

解決するのかという点です。

年度）より以前から関西圏で Wi-Fi パケット

事業モデルに関しては、責任主体の明確化、センサを多数設置してまいりました。その際にセキュリティ対策と解析体制の構築、ホーム

ご協力いただいた関係団体の皆様と連携し、セページを含めた明文化などが必要となります。

ンサを広域的に活用しようということで、このこれらの実現のために「関西広域流動コンソー

たび10団体の合計で9箇所を対象に広域流動をシアム」という組織を立ち上げました。このよ

解析できる体制を構築しました。

うな組織をつくり、皆が協力してデータが取れる仕組みを構築しました。

■ JR 京都駅のケース
例えば JR 京都駅のケースです。こちらは京■関西 3 空港との広域流動解析例

都大学との共同研究で鉄道駅以外の観光地にも解析事例がいくつかあります。例えば交通計

複数のセンサを設置しています。広域流動解析

画で利用される OD 表として、各空港と主要用としては JR 京都駅のセンサを利用させてい都市間の時間帯別・日別にリアルタイムで OD

ただいています。

表を作成することができます。これらはサー

これにより関西3空港と JR 京都駅の広域流動を解析することができます。JR 大阪駅や南バー上で常にデータ化され、ダウンロードして使えるようになっています。

海なんば駅等の主要駅についても同様に連携し〈広域流動解析例①：センサ間 OD 量（Chordております。

Diagram）〉■広域流動解析実現のための課題

OD 表は、円グラフにして視覚的に見ること

広域流動解析を行う際、いくつかの問題点がができるような工夫もしています。ある日の事あります。法的課題、技術的課題、事業モデル

例を見ると、この円全体に対して弦の長さが流の三つです。

動量に対応しており、関空・伊丹と主要駅のト

法的課題というのは基本的にプライバシーポリシーの話です。個々のセンシングに関しては個々

広域流動解析例

：センサ間量

 広域解析により取得されるセンサ間
て、
の
間の
の量
析
、

点量

の機関がプライバシーポ
リシーを設定しているのですが、各都市でのそれ

円 の は
量に する
合

ぞれの事例では、複数のセンサを連動させ、広域で取ることを最初から宣言しているわけではな
く、新たにプライバシー
ポリシーを追記いたしました。
技 術 的 課 題 は、データ
16

KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

線 の太 は2 間のOD量

2
に

を ラ
析 に

に
2022年2 6日（日）伊丹空港

る前どこにいたのかを前後地点として分かるよ

リップが分かります。
こちらの事例では大阪駅との流動が多いです

うな仕組みを構築しています。例えば大阪駅かが、尼崎駅や奈良駅、京都駅とのつながりも見ら伊丹に来た流動の割合は、この図に示す帯のることができ、関西3空港の利用者が日々どこ

縦の長さに対応しています。

に移動しているかを可視化して追跡できるよう

このようなリアルタイムのセンシングができる環境を、関西3空港だけでなく、関西圏でセになっています。

ンサ設置している箇所と協力して、広域的に〈広域流動解析例②：広域地点間流動〉

データ解析できる仕組みを構築したことが本研

伊丹空港の地点間流動の例ですが、空港に来究の成果です。

広域流動解析例②：広域地点間流動29 広域解析により取得されるセンサ間流動量を踏まえて、前後地点間流動をビジュアライズ
2022年2 6日（日）

2つ前の
観測地点

1つ前の
観測地点

固定

■おわりに

2つ後の
観測地点

1つ後の
観測地点

中部国際空港では商業施設が4階にあり、4

私たちが進める研究は、2022年度も関西空階利用者は国内線出発と到着どちらが多いの

港調査会から、継続助成を受けることになりまか、などの分析をしています。また、特性推定した。2022年の2年目の今年は空港の出発側カメラもつけており、実際にどの年齢の人が国にもセンサを追加しています。空港から出発す

内線の出発を利用しているのかなど、Wi-Fi セ

る前に、どの都市にいたのか、空港に到着後どンサと併せてデータを取得し、データ解析を進こに行くのか、ということも含めてデータが取めているところです。

れるようになりますので、2022年度も引き続き解析を進めていきます。

中部国際空港のように密にセンサを設置してミクロな流動を把握する仕組みと、今回の助成

中部国際空港でも類似の研究を行っていま研究のように、広域的な流動を把握する仕組

す。こちらは都市間でデータを取るというよりみ、現在二つを並行して進めており、関西ではも、中部国際空港の中にセンサを16個付けて今後の大阪・関西万博を見据え、広域の仕組みいます。名鉄のアクセス部分や駐車場のところを進めています。

にセンサがあり、国内線利用者が名鉄で来たのか、JR で来たのか、車で来たのかが分かる仕

本日の発表は以上です。ご清聴ありがとうご
ざいました。

組みです
KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

17二つ目は「関西3空港の利用特性は異なる」

発表 2

関西地域における国内航空路線の持続性に関する要因分析という仮説であり、この仮説に関してはデータ
集計・観察を通じて関西3空港の利用者特性に流通経済大学経済学部 准教授
眞中

ついて考察を加えました。
今日子 氏■推計モデル■はじめに
本研究は帝京大学の橋本本研究では、関西3空港を発着する国内路線
悟先生、中央大学（252路線）を対象にしました。分析の中で想の後藤孝夫先生と共同で実施しました。本日は定したのは、航空と鉄道の2財からなる都市間

私・眞中が代表者としてご報告いたします。

交通市場です。推計モデルは集計2項ロジット

本研究のテーマは関西地域における国内航空

モデルにて定式化した需要関数と航空運賃関数

路線の持続性に関する要因分析です。皆様もご承を同時推計するもので、その推計結果から、各知のとおり新型コロナウイルス感染症の影響を受路線の自己価格弾力性を算出しました。

けて、世界的に航空旅客数は大きく落ち込みまし併せて、アクセス・イグレス費用の弾力性をた。ICAO によると、コロナ前の2019年と比べ算出し、その費用が航空需要に与える影響も考て2020年・2021年は5割以上の旅客数の落ち込察しました。

みです。しかし、2022年の予想では3割程度の落■需要関数・航空運賃関数

ち込みに留まるとされ、緩やかながらも世界的に旅客の回復が見込まれそうです。

需要関数に関しては、城本・金本（2008）、

国内においてもコロナによる航空会社の撤退や山口（2018）を援用させていただき、集計2

路線休止・撤退が相次ぐ中、今後の感染収束に伴項ロジットモデルにて定式化いたしました。

い緩やかながらも航空旅客は回復に向かうと思われます。この

需要
m m=1: 空、m=2:

ようなアフターコロナに向かう
流れの中で、改めて航空利用者のニーズ、航空路線の維持・拡

用

·

·

を

の需要

は、

の

る

の

大の要因を考察する必要があると考え、本研究のテーマに取り

1

空

を

組みました。

る
1■本研究で設定した仮説
本研究では、関西地域での国内航空路線の持続性に関する要の分という仮説です。これについての関係を整理して、航空需要に与える影響を考察しました。
18

KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

1

Pij 2  X ij 2  X ij 2 2

 ( Pij1  Pij 2 )  ( X ij1  X ij 2 )  ( Z ij1  Z ij 2 )

2 

F

 ( Pij1  Pij 2 )  ( X ij1  X ij 2 )  ( Z ij1  Z ij 2 )

1

分

を

用して

1

(2)を

需要

(1)
·

を

は自己価格弾力性を算出し、その数値を通じて各路線と鉄道と

 Pij1  X ij1  X ij1 Pジス

つの仮説を立てました。
ごとに鉄道との関係が異なる」

1

需要因として、関西3空港に対する二一つ目は「発着する国内路線

P

は、

して
·

(3)

4 を

る

る

(4)

、(4)

空

る
(5)

ス・

スの

ス

を

える

本研究の特徴は、航空のアクセスとイグレスに倣い定式化し、需要関数と航空運賃関数を

費用を需要関数の中で考慮している点です。両SUR（Seemingly Unrelated Regression）

関数の詳細については時間の制約上割愛しまで同時推計しました。

すが、航空運賃関数も Murakami（2011a）

空Dresner et al. (1966)、Murakamiのる

2011a)

い、

空

を
(6)

を

て、
(7)

(5)

(7)をSeemingly Unrelated Regression■使用したデータてるとも多かった市区町村の役所を基準とするか、上位2市区町村の航空および鉄道の旅客数の割本研究で使用したデータは、航空旅客動態調

合に応じて按分しました。

査（2015年）の個票データ約17万件です。分
析の正確性を確保するために、旅券の購入金額

鉄道を利用する場合は、起点から起点最寄鉄を記入する項目において不適切な購入金額を書

道駅までがアクセスに該当し、終点最寄鉄道駅

いているような個票は削除しました。また離島から終点までがイグレスとなります。その際の空港の利用者の個票は、鉄道との競合という今回の想定から外スれるため除外しました。

ス

ス

ス

ス

ス

空港

そうすると最終的に308路線

空が対象となったのですが、鉄道
旅客の数が取れないなどのデー

空港

タの制約上、その中から56路線

スス

を除外し、最終的に分析に使用したのは252路線になりました。

るは起点および終点は、航空旅客

ス・

ス

空は

ス

を

動態調査内の出発空港へのアク用セスの場所（出発地）と到着空
港からのイグレスの場所（到着

Variable
Qij1

ODij

地）への回答を参考にしていま

Qij2

ODij

Pij1

ODij

す。各路線において、出発地および到着地として回答が最も多い市区町村が都道府県庁の位置
する市区町村だった場合、都道府県庁を起点および終点に設定しました。あてはまらない場合

Unit(2015)(2015)(2015)
Yahoo
ODij

Yahoo

Xij1

JTB

(2015)

Yahoo
Xij2

Yahoo

Zij1

ODij

JTB

Zij2

ODij

Yahoo

(2015)(2015)Yij
BIZij1Qij1

HHIij1

ODij

LCC

LCC

ス

ス
ス

ス・
える

を観察

ス

が

る

る

pij1
Pij2

ス・

し、
需要

(2015)
HHI

LCC
0

/
/

Mean

S.D.

263616.3

547513.2

6385

4529662284182.5793199.7Min23859000Max

17340.05

6105.57

4412.6738016.67

2038.69

793.18650

4780

19501.79

6300.1

8320

38230

214.54

40.59

112

324

392.29166.64

167

1621

6.58

7.68

1

58

18.20

16.87

2

92

3331.91620.312442.5

4551

0.48

0.22

0.07

0.97

JTB

(2015)

7719.502735.642622.22

10000

JTB

(2015)

13798.10

2985.92

7217.91

20555.51

0.17

0.37

0

1

は、アクセスとイグレスがもっKANSAI 空港レビュー 2022. Nov

19

アクセス・イグレス費用は鉄道運賃に含めまし目）が価格の部分で、「pij1」（上から三つ目）とたが、航空の場合は起点から起点空港へのアク共に数値がマイナスになっています。これは価格

セス費用、または終点空港から終点までのイグやアクセス・イグレスコストが需要に対してマイレス費用が航空需要に与える影響を分析するたナスに働いているということで、価格が下がればめに、航空運賃と区分しています。

需要が上がるという経済学の理論通りであること

実際に使用したデータの定義や基本統計量にを示しています。所要時間の変数である「Xij1−

ついて、参考までにお示しいたします。

Xij2」（上から四つ目）もマイナスに働いていることから、所要時間が短縮されることによって需■推計結果要が高まることを示しています。
右側の航空運賃関数の推計結果につきまして

こちらが需要関数と航空運賃関数を同時推計

は、発表時間の関係で説明は割愛させていただ

した結果です。

きます。

左側の需要関数は、「Pij1− Pij2」（上から二つVariableCoe i ient

VariableCoe i ient

Con tant

1.6644(0.345)Con tant

4.187

Pij1 Pij2

0.0001(0.000)

Qij1

0.056

(0.020)0.0003 (0.000)

MCij1

0.468

(0.134)0.046 (0.033)

pij1( 0.972)

Xij1 Xij2

0.0050(0.001)

Zij1

Zij1 Zij2

0.0576(0.007)

HHIij10.001 (0.052)

Xij1 /Xij2

0.247

Pij2

(0.053)0.144(0.090)

BIZij1

0.222

Yij

0.048 (0.105)

LCC

0.633

(0.033)(0.046)(Ob er ation )252(Ob er ation )

252

(

0.561

(

0.749

are )

■自己価格弾力性の算出

are )し、鉄道が航空の代替財の役割を担っていると解釈することができます。

先ほど示した推計結果を用いて、自己価格弾

一方この数値が低い場合は、高い場合と逆とな力性を次の式で算出しました。
価格（運賃）の変化に対して需要がどの程度り、航空運賃の変化による鉄道需要の変化は少な敏感に反応するのかを示すのが自己価格弾力性

くなります。この場合、航空と鉄道の2財からなです。この数値が高い場合は、航空と鉄道の2る市場を想定すると、鉄道は航空の代替財の役割財からなる市場を想定すると、航空運賃の変化を果たしていないと解釈することができます。

を通じて鉄道需要が敏感に変化することを意味■自己価格弾力性と時間比
率

性の
(1)を

分

る

、

の

·

·

· 1

空路

の需要の

(9)

なる

今回対象とした252路線のうち、31路線で需要の自己価格

(9)
(10)が

を

る

、

る

という結果が出ました。路線ご性をとに自己価格弾力性を算出しています。横軸に時間比率（航空·20

弾力性が高く、221路線で低い

KANSAI 空港レビュー 2022. Nov· 1

総所要時間 / 鉄道総所要時間）という数値を置き、縦軸に自己価格弾力性の値をおき、散布図

性

性

空

/

要

が0.4 1の路

要

は、

性が

い

を作成しました。時間比率の値が1より大きい傾向があるにもかかわらず、0.4を超えた瞬間ということは、航空の総所要時間が相対的に長に、散布図の上のほうに事故価格弾力性の高いいことを指しています。時間比率が1を下回り路線が散見されることが分かります。

ますと、航空の総所要時間のほうが短いことを意味していますので、ちょうど「1」であれば■自己価格弾力性と市場（2 財）シェア

航空と鉄道で総所要時間が同じということにな

次の散布図は、横軸に各路線の自己価格弾ります。

力性、縦軸に航空と鉄道の2財からなる市場の

この散布図から何が見て取れるでしょうか。

シェアを置いています。

スライド下にも書いてありますが、時間比率がこれを見ると、右下がりの傾向があることが0.4 〜 1の場合は、時間的には航空の方がやや分かります。つまり自己価格弾力性が低いほ優位かもしれませんが、この範囲に位置する路

ど、航空の市場シェアが高いと解釈できます。

線においては、自己価格弾力性が高い傾向にあ

自己価格弾力性が「0」に近いほど、市場シェ

るということです（スライド22赤枠内）。0.4

ア「1」付近に多くの路線が集中しています。

より小さい範囲では自己価格弾力性が高くない

性

2

市

市

性

性が

い

■関西 3 空港発着路線の自己価格弾力性
関西3空港に発着する路線の自己価格弾力性

、市

が

い

神戸の場合は羽田だけが高く、それ以外の路線は低い傾向があることが観察することができます。

を示します。この図より、伊丹、関西空港では、先ほどの時間比率との関係も考慮します

東北など東方面への路線の自己価格弾力性が非と、時間比率（航空総所要時間 / 鉄道総所要常に低くなっていることが分かります。また、

時間）が低く、自己価格弾力性が低い路線ほKANSAI 空港レビュー 2022. Nov

21

西 空港

路

の

性

伊丹空港

西空港

神戸空港

■アクセス・イグレス弾力性の算出

ど、航空の市場支配力が大きくなることを示します。このため、特に時間比率が0.4 〜 1のまた、アクセス・イグレス費用は、航空需要範囲にプロットされた関西3空港を発着する路に対してどれぐらいの影響を与えるのでしょう

線は、航空の総所要時間を短縮することによっか。それを観察したいと考え、こちらの式でアて市場シェアを獲得できるのではないかと解

クセス・イグレス弾力性を計算しました。

釈できます。

ス・
分

性の
る 、

ス

性の

の

、 (1)を(11) なる
·

(11)

用

を
性を

る

·

ス

用

· 1

、

空路

(12)が

る
·

ス・

の需要の

ス・

ス

· 1

アクセス・イグレス費用は、伊丹と関西空港ばいけません。このため、旅費の総額に占めるでは伊丹のほうが安く（関西空港のほうが高アクセス・イグレスの費用の比率が高くなる

く）なります。東京でいえば羽田のほうが安いと、航空需要にもマイナスの影響を与えると考（成田のほうが高い）という関係性と同様でえられます。

す。神戸も比較的高いので、関西3空港のアク

関西3空港を発着する路線のアクセス・イグ

セス・イグレス費用を比べると、伊丹が相対的レス費用弾力性をみると、どの路線もやはり関に安く見えます。

西空港が高くなっています。ただし、これは3

関西空港のように都市中心部から距離のあるつの空港を比べた場合の話であり、全国の空港

空港は、鉄道との競合だけではなく、同じ都市を見比べると関西空港だけが特異な状況にある圏のより都心に近い空港との競合も考えなけれわけではありませんでした。

22

KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

西 空港

路

伊丹空港

の

ス・

ス

西空港

性

神戸空港

■仮説 1「発着する国内路線ごとに鉄道との関係が異なる」に対する考察

伊丹と比べて高コストなのは明白ですが、そのまず自己価格弾力性を通して、国内路線ごと

費用弾力性が航空需要に与える影響も大きいこ

アクセス・イグレス費用については、関空がとが分かりました。

に航空と鉄道との関係が異なることを示すことができました。航空と鉄道の2財からなる市場
道は航空の代替財として機能しており、低い場■仮説 2「関西 3 空港の利用特性は異なる」に対する考察

合は鉄道が航空の代替財として機能していない

航空旅客動態調査の2015年のデータを使用を想定すると、自己価格弾力性が高い場合、鉄して、関西3空港の利用者を対象に①利用目と解釈しました。
さらに、自己価格弾力性と時間比率の関係か的、②利用者の居住地、③ビジネス目的利用者

ら、時間比率（航空総所要時間 / 鉄道総所要時の居住地、④利用者が重複すると考えられる伊間）が0.4 〜 1の路線では、航空総所要時間を

丹・神戸の利用特性、⑤利用者の空港アクセス

短くすることによって航空の市場支配力を高め

所要時間についてそれぞれ整理し、関西3空港

る可能性があります。とりわけ鉄道では乗り換の利用特性を観察しました。

えが必要となる路線では、航空の自己価格弾力〈関西空港〉

性が低くなる（航空が優位となる）傾向が見ら

関西空港は観光空港としての色が強いよう見れました。

仮説2への考察：西空港• 観光：大阪 、、への観光客需要の• ビジネス：大阪市
・地域のビジネス需要の
• 大阪市
は
ス
が2
を える
が るの 、利
用者 して
るのは 利

KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

23

受けられ、大阪府、和歌山県、奈良県への観光■関西 3 空港の今後の姿

客の需要を捉えています。ビジネス利用に関しこのような各空港の利用特性と、先述の自己ては、大阪市南部や泉州地域にお住まいの方の価格弾力性と時間比率の関係、アクセス・イグ

利用が多くみられます。

レス費用弾力性の話を総合的に勘案し、関西3

大阪市北部からの空港へのアクセス所要時間

空港の今後の姿を考察しました。

は、2時間を超えるおそれがあります。アクセス所要時間が1時間半を超えると利用者数が減〈関西空港〉る傾向が見られるため、伊丹と比べて関西空港

関西空港は観光需要のほか、大阪府南部のビが大阪市北部の需要を捉えることはやや不利だ

ジネス需要の確保するため、自己価格弾力性がと考えます。

高く出ている国内路線については総所要時間の短縮が求められます。

〈伊丹空港〉

アクセス・イグレス費用についても、都市中

伊丹空港は、大阪市内や京都などの関西地域

心部からやや離れた関西空港は弾力性が相対的の北部エリアのビジネス需要をうまく捉えていに高く、アクセス・イグレス費用の低減も肝要ます。

ではないでしょうか。2時間以内で空港にアク

大阪市の北部や神戸市を含む兵庫県の東部にセス可能な大阪市南部、泉州地域、和歌山県、

おいては、神戸と伊丹で利用者の重複が見らま

奈良県のビジネス・観光需要を確実に取り込むす。特に伊丹に関しては、東に位置しているこことが望ましいと考えます。

ともあり、東方面への路線は神戸と比べて優仮説2への考察：伊丹空港

位性があることが利用• ビジネス：大阪市内、市内なの 西地域ののビジ
ネス需要の• 大阪市内、神戸市をいて神戸空港 利用者がしている•
への路 は神戸空港
性が る者数から観察することができます。
〈神戸空港〉
神戸空港は神戸市、西宮市、尼崎市、大阪市、明石市、姫路市の方々が主要な利用者です。ビジネス利用は少なめになっており、神戸市内もしくはその周

仮説2への考察：神戸空港の利用特性

辺地域の観光客の需要を捉えている空港だといえます。
神戸市内のビジネス
客の半分は伊丹を利用していることからも、
ビジネス利用の旅客は伊丹に流れている印象を受けます。

24

KANSAI 空港レビュー 2022. Nov• 神戸市、西宮市、尼崎市、大阪市、明石市、姫路市が主要な利用者• 観光：神戸市内・周辺地域の観光客の需要を捉えている• ビジネス：神戸市内のビジネス客の半分は伊丹空港を利用している〈伊丹空港〉

羽田線の利用者増加を狙うためには、航空の伊丹空港は、大阪市や京都市などの関西地域

総所要時間の低下のみならず、先述の通り伊丹

北部エリアのビジネス需要をしっかり確保する

空港と利用者が重複しているという関係を踏まため、伊丹〜福岡線など鉄道との競合により自えて、運航頻度や時間帯を調整して利便性を向

己価格弾力性が高い路線については、航空の総上することがポイントであると考えます。

所要時間を短縮していくことが望ましいです。
また、神戸市を含む兵庫県の東側地域におい■おわりにては神戸空港と利用者が重複しており、カニバ

本研究では航空と鉄道の2財モデルを想定しリゼーション（共食い）の恐れがあります。神た交通手段選択要因について、総所要時間に着

戸空港の東側に位置する伊丹空港は関東・東北

目しました。しかし、運航頻度や時間帯、時間方面の路線での優位性が高いため、これらの路間隔など他にも考慮すべき要因がありますの線の便数・発着時間を神戸空港と調整するなどで、今後はこうした側面も考慮したいと思いまの工夫が必要ではないでしょうか。

す。また、高速バスなどの他交通機関とも競合している部分がありますので、モデルの再検討〈神戸空港〉
神戸空港は利用者の特性から見ると他の地方につきましても今後の検討課題とさせていただ
きます。

空港と似ている点があるので、この関西3空港

最後になりましたが、本研究は関西空港調査の中では地方空港としての性質を持つと考えら会の助成事業により実施することができましれます。

た。多大なるご支援に対し、ここに深く感謝の

自己価格弾力性から推察すると、神戸〜羽田

意を表します。また、慶應義塾大学の加藤先以外の路線は自己価格弾力性が非常に低いの生、日本航空の岩崎様には貴重なコメントを頂

で、鉄道との競合はあまり無いのではないで戴したほか、データ収集に際しては航空政策研

しょうか。したがって羽田線以外は、神戸と就究会、加藤研究室ゼミ生の方々にもご協力をい

航先との都市間交通において独占的な路線を引ただきました。この場をお借りして改めて感謝

いているのが特徴です。

申し上げます。ありがとうございました。

KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

25

インバウンド復活への期待と不安
共同通信社大阪支社編集局経済部

小嶋

捷平

4.6倍、7.1倍、7.5倍―。関西エアポートが航空会社の準備も着々と進む。国際線の運航

毎月発表する関西、大阪、神戸3空港の運営概

再開が相次ぎ、関空に拠点を置く格安航空会

況によると、7、8、9月それぞれの関空国際線社（LCC）のピーチ・アビエーションは10月

旅客数は前年同月に比べて斯様な伸び率だっ

6日、関西―バンコク線を12月に開設すると発た。さも急回復したように見えるが、言わずも表した。ピーチの国際線はこれまで、ソウルやがな、昨年の今ごろは新型コロナウイルス感染

台北など近距離が中心だったが、中距離路線に拡大のさなかにあった。政府の厳しい水際対策

初めて就航する。森健明 CEO は「関西エリアも相まって、国際線の利用は極めて低調だっは日本でも常に上位に入る人気観光地だ。バンた。実数で比較すると、毎月200万人程度が利

コク発は深夜発早朝着便のため、仕事終わりに用していた新型コロナ禍前のピーク時に対し、気軽に日本へ来てもらい、朝から目いっぱい関

今年9月は約14万5千人。端的に言えば、おき

西周遊旅を楽しんでほしい」とアピールする。

まりの「回復は限定的だった」ということだろ韓国の LCC エアプサンが関西―ソウル（仁川）う。

線を新設するなど、海外勢の動きも素早い。

関西の玄関口である3空港の利用状況を定点

ホテル業界も訪日客の受け皿となるべく、客観測する重要性から、運営概況を毎月記事化し室増を急ぐ。星野リゾートは関空の対岸にあるている。合わせて配信する関空旅客数のグラフ「りんくうタウン」にホテル「OMO（おも）では、新型コロナ禍で長期低迷に苦しむ様子が関西空港 by 星野リゾート」を2023年冬に開見てとれる。国内線と国際線合計の旅客動向は業予定。客室数は700室を想定し、飛行機のエ

2020年1月の250万人超を境に急変し、翌2、ンジンや座席にちなんだ内装を取り入れるとい3、4月と大幅に落ち込んだ。5月からは感染状う。NTT 都市開発は、大阪城公園の南側にシ

況に左右されながら緩やかに上下を繰り返す

ンガポールの高級ホテル「カペラホテルグルー

が、数十万人程度で地を這うように推移した。

プ」の日本初進出ブランド「パティーナ大阪」

ようやく今年に入り、特に4月以降は右肩上がを2025年春にオープンする計画で、富裕層なりと言える状況だ。

どの利用を見込む。
私が大阪に着任したのは2021年5月。新型■好循環

コロナ流行からすでに丸1年が経過し、訪日客

関空の利用状況に明るい兆しが見え始めていで賑わう関西の姿は知らない。運輸、飲食、小る。新型コロナ流行前に利用者の多くを占め売などさまざまな業態の企業関係者と取材を通ていた国際線では、訪日客復活への足かせとじて付き合う中で「インバウンドのピーク時はなっていた入国者数の上限が10月11日に撤廃

すごかった」という声をたびたび聞く。当時にされ、個人旅行も解禁されたことが旅客回復に比べると急激に進んだ円安も、訪日客消費を後

火を付けそうだ。すでに回復基調にある国内線

押しするだろう。幅広い産業にプラスの影響がも、全国旅行支援などによるリベンジ消費が一及び、関西経済全体の好循環を生み出すチャン

段の追い風となる。

スが再びやってくる。

26

KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

■慎重姿勢定できない。JR 西日本の坪根英慈取締役常務

ただ、不安も残る。関西は新型コロナ流行前、執行役員は11月1日の記者会見で「新型コロナ

旅客全体に占める中国や韓国からの割合が全国拡大の波が来ても、利用者数があまり下がってに比べて顕著に高かった。特にインバウンド消いない。全体として底上げされていると感じ費をけん引していた中国からの旅客は、新型コる」と述べた一方、2023年3月期の通期業績

ロナを徹底的に封じ込める現地政府の「ゼロコ予想は据え置いた。燃料高騰や円安により、電ロナ」政策が当面続く見込みで、本格的な回復

気代など列車を動かす動力費のコスト増が業績には時間がかかりそうだ。大阪・難波と関空をの下押し要因となっており、下半期の見通しに結ぶ特急「ラピート」を運行する南海電気鉄道

対する慎重な姿勢を崩していない。

の幹部は10月31日の記者会見で「2022年度下半期に関空を離発着する便数は韓国が伸びてい■攻めの議論る一方、中国はまだまだの状況だ。中国以外の期待と不安が交錯する中でも、インバウンド

東アジアや東南アジアの回復に期待したい」と消費の中長期的な成長は確実視される。りそな

冷静に見通した。

総研のインバウンド市場の将来予測では、関西

星野リゾートの星野佳路代表は9月に大阪市の訪日客数は2030年に1,550万人、2040年にで開いた記者会見で、欧米への魅力発信の重要2,350万人となる見込み。消費額も右肩上がり性を訴えた。「関西は短期的な集客に集中してで、2030年 は2.2兆 円、2040年 は4.2兆 円 に

アジア圏に依存し、長期的な持続可能性を下げまで伸びる。関西のインバウンドの市場規模ている。集客数を成功の証にするような観光のは、スーパーの2.3兆円、コンビニの1.8兆円とあり方を是正すべきだ」と指摘。その上で「目比べても明確に成長の余地が大きく、人口減に先のアジアにプロモーションしがちだが、アジ伴う消費の落ち込みを補うどころか、差し引き

アは黙っていても付いてくるというぐらいの強でプラスに転じるとの明るい予想もある。これい姿勢を持ち、欧米へのブランディングを重視

を関西経済の柱として活用しない手はない。

する必要がある。欧米からの旅客が増えれば、新型コロナ流行が小康状態に入り、長引く苦

自然とアジアも伸びてくる」と述べた。中国や境をしのぐための「守り」から、ようやく「攻め」

韓国などアジアからの旅客に支えられる現在のの議論ができる段階に入ってきた。関西3空港

トレンドを維持しながら、いかに欧米へのアプ懇談会が9月、2030年をめどに神戸空港を国

ローチを強めて全体を上積みするかが今後の課際化することで合意したのは、その最たる例だ

題となりそうだ。

ろう。2025年に大阪・関西万博開催を控え、大量の訪日客受け入れに当たり、関連産業のカジノを含む統合型リゾート施設（IR）の誘致

人手不足も懸念される。りそな総研の予測によも進む。行政や企業が手を携え、オール関西でると、関西の生産年齢人口の減少ペースは3大訪日客の受け入れ態勢を整える必要がある。

都市圏で最も速い。2040年に宿泊、飲食、小3空港の旅客動向を毎月配信する、弊社なり売の3業界で必要な雇用184万人に対して41万の定点観測はこれからも続く。
「回復は限定的」人が足りず、不足率は22％に達するという。

から「本格的な回復」へ。拙稿で「新型コロナ

荒木秀之主席研究員は「人手不足でサービスが流行前の水準を上回った」と書ける日が少しで行き届かず、日本の評判そのものを下げてしまも早く来ることを待ち望んでいる。

うリスクがある。早い段階から業界を挙げた対応が必要だ」と述べ、自動化や省人化の取り組みが急務だと指摘した。
感染「第8波」が実際に到来すれば、回復基調だった国内旅客までも腰折れする可能性が否
KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

27

神戸大学大学院海事科学研究科

水谷 淳

羽田空港におけるスロット配分と
航空運賃1

1．新規航空会社の出現と羽田空港のスロット配分
わが国では1998年から2006年にかけてスカイマーク（SKY）、エア・ドゥ（ADO）、スカイネッ
トアジア（現ソラシドエア）（SNJ）、スターフライヤー（SFJ）の4社が国内航空市場に新規参入した。その際、政府は羽田空港のスロット（発着枠）を新規航空会社に優先的に配分した。その目的は、混雑空港で新規就航が難しい羽田発着路線における事業者間競争を促進することと需要の大きな羽田線を新規航空会社に与えることによって、彼らの経営を安定させることであった。表1は2015年
における4社のプロフィールであるが、4社合計で羽田空港の国内線スロット全体（465スロット）の23％（107スロット）が割り当てられている。また羽田発着便は各社フライトの大半を占め、シェアが最小の SKY でも6割、最大の SFJ では9割を占める。表2には、2015年における新規航空会社の羽田就航状況が示されているが、新規航空会社は17路線全てで大手航空会社（ANA・JAL）のど
ちらかもしくは両方と競合し、羽田−札幌線では SKY と ADO、−福岡線では SKY と SFJ、−鹿児
表1
表 1 新規航空会社のプロフィール（2015年）
新 航空 社のフ ール（2015 年）
SKY

ADO

SNJ

SFJ

1998

1998

2002

2006

2003

2006

2007

ANA とのコードシェア
ANA による出

2015

2002

2006

2007

ANA による出

16.50

13.61

17.03

17.96

（

（3 位）

（2 位）

（2 位）

（1 位）

8,296

4,421

4,544

2,911

）

0

1,726

1,756

1,059

におけるシェア）

（0

位）
（百万

ANA による

）
（百万

（各社の

全

）

（39.0

36

（38.6

23

）

25

（36.4

）

23

羽田空

ス

全ス

トにおけるシェア）（7.8

各社における羽田便の便数シェア

57.7

67.2

73.7

89.9

8.58

10.28

12.91

17.37

（羽田空

トコスト（＝

ト

）

費用/

）（円）

）

（4.9

）

（5.4

）

（4.9

）

出所）国交省「航空輸送統計年報」「数字でみる航空」、各社「有価証券報告書」「安全報告書」
出所）国交省「航空輸送統計年報」「数字でみる航空」，各社「報告書」「安全報告書」より作成．
より作成。

表 Mizutani
2 新 航空社就航路線における羽田空
1 本論は(2023)に多くを依拠する。
128

り 航便数（2015 年）

目的地

JAL

ANA

SKY

ADO

SNJ

SFJ

合計

旅客数

新

17

18

8

11

0

0

54

9,015,730

18

11

0

0

8

54

8,158,953

11

6

0

0

0

31

5,246,047

2 空港レビュー 2022. 17
KANSAI
Nov
3

発の 1 日14

各社における羽田便の便数シェア
トコスト（＝

費用/

）（円）

57.7

67.2

73.7

89.9

8.58

10.28

12.91

17.37

出所）国交省「航空輸送統計年報」「数字でみる航空」，各社「報告書」「安全報告書」より作成．

表 2 新規航空会社就航路線における羽田空港発の1日当り運航便数（2015年）
新 航空 社就航路線における羽田空 発の 1 日 り 航便数（2015 年）
表2
目的地

JAL

ANA

SKY

ADO

SNJ

SFJ

合計

旅客数

新

17

18

8

11

0

0

54

9,015,730

2

17

18

11

0

0

8

54

8,158,953

3

14

11

6

0

0

0

31

5,246,047

1

4

8

6

4

0

5

0

23

2,255,200

5

9

5

0

0

5

0

19

1,894,102

6

4

0

0

4

0

14

1,734,683

6

5

0

0

7

0

18

1,48,015

6

4

0

0

4

0

14

1,178,268

9

6

0

0

0

0

11

17

1,162,074

10

2

4

0

0

0

5

11

1,150,811

11

3

3

0

2

0

0

8

1,108,582

0

3

7

0

0

0

10

932,615

4

3

0

0

0

3

10

846,138

14

4

0

0

3

0

0

7

836,226

15

4

0

0

3

0

0

7

550,652

3

1

0

2

0

0

6

482,256

3

0

0

2

0

0

5

452,161

6

長

7
8

大

12
13

16
17

口

路

注）便数は羽田発のみであるが、旅客数は羽田発着の旅客数である。
下線付きの便数はANAとのコードシェア便である。
太文字の便数は新幹線と競合するフライトである。
出所）国交省「航空輸送統計年報」、各社「安全報告書」より作成。

島線では SKY と SNJ による新規同士の競合も見られる。その一方で、ADO、SNJ、SFJ が競合する路線はない。

2．新規航空会社の苦戦と ANA による出資・コードシェア
低運賃を武器に市場参入して来る新規航空会社に対して、大手航空会社も運賃競争で応戦した。
その中で2002年9月には公正取引委員会が羽田−福岡、宮崎、鹿児島線において大手が設定とした
割引運賃が独占禁止法の禁止事項にあたる「私的独占」に該当する可能性が高いと指摘した。すな
わち、大手の割引運賃額が新規と同額であることについて、大手は採算性を無視し、新規を市場から排除する意図をもって、運賃設定しているのではないかという懸念が公取委によって示されたということである。この公取委の指摘に対して、大手は新規排除の意図を否定しつつも、割引運賃額を自主的に引き上げた（ANA「プレスリリース2002年9月26日」、JAL「プレスリリース2002年9月30日」）。
残念ながら、新規航空会社は、大手航空会社と競争し続けるのに十分な経営体力を持ち合わせていなかった。まずは2002年6月に ADO が民事再生手続の開始を申し立て、同年には ANA が出資し、翌2003年からは ANA とのコードシェアが開始された（2005年3月に再生手続終結）。SNJ は2004
年6月から産業再生機構の経営支援を受けることとなり、こちらも2005年に ANA が出資し、2006
年からは ANA とのコードシェアが始まった（2007年3月に経営支援終了）。SFJ も2007年に ANAが出資することとなり、同年から ANA とのコードシェアが始まった。最終的に SKY も2015年1月

KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

29

ANA が出資することとなった（2016 年 3 月に再生手続終結）．なお SKY は ANA とのコードシェアを行わず，独自運航を貫いている．2015 年における ANA による各社への出資比率に民事再生手続開始を申し立て、同年にANA が出資することとなった（2016年3月に再生手続終は表１示されている通りで，全社で上位３位以内の出資者となっている．
結）。なお
SKY
は
ANA
とのコードシェアを行わず、独自運航を貫いている。2015年におけるコードシェアは双方向ではなく，ADO，SNJ，SFJ による運航便に ANA の便名が付けら ANA

による各社への出資比率は表1示されている通りで、全社で上位3位以内の出資者となっている。
れる一方向で実施される．表１にあるように，ANA とのコードシェアによる販売分（座席コードシェアは双方向ではなく、ADO、SNJ、SFJによる運航便に ANA の便名が付けられる一
キロベース）は，各社とも概ね４割を占め，コードシェアが新規航空会社の売り上げ拡大と方向で実施される。表1にあるように、
ANA とのコードシェアによる販売分（座席キロベース）は、
経営安定に寄与していることが示唆される．その一方で，ANAも自社運航便の一部をコー
各社とも概ね4割を占め、コードシェアが新規航空会社の売り上げ拡大と経営安定に寄与しているこ
ドシェア便で代替させることによって，自社の機材とクルーをより収益性の高い路線に投とが示唆される。その一方で、ANA も自社運航便の一部をコードシェア便で代替させることによっ入出来る．例えば 2000 年には羽田－関空線の ANA 便は７往復あったが，2015 年には４往て、自社の機材とクルーをより収益性の高い路線に投入出来る。例えば2000年には羽田−関空線の復まで減少して，その減少分は SFJ のコードシェア便によって代替されたし，羽田―旭川，
ANA 便は7往復あったが、2015年には4往復まで減少して、その減少分は SFJ のコードシェア便に女満別線では ANA が完全に撤退し，代わりに ADO がコードシェア便を運航している．
よって代替されたし、羽田―旭川、女満別線では ANA が完全に撤退し、代わりに ADO がコードシェ
新規航空会社に対する ANA の出資とコードシェアが実施された背景としては，シェアがア便を運航している。
50％を超え，長らく国内航空市場のリーダーであった ANA が，2003 年の JAL・JAS 統合の新規航空会社に対する ANA の出資とコードシェアが実施された背景には、シェアが50％を超え、影響を警戒し，新規航空会社との提携を急いだためと思われる．さらに 2022 年 10 月には長らく国内航空市場のリーダーであった ANA が、2003年の JAL・JAS 統合の影響を警戒し、新規ADO と SNJ が共同持株会社「リージョナルプラスウイングス」を設立して経営統合した．
航空会社との提携を急いだことがあると思われる。さらに2022年10月には ADO と SNJ が共同持株会社「リージョナルプラスウイングス」を設立して経営統合した。
３．羽田空港におけるスロット配分と航空運賃
羽田空港のスロットを新規航空会社へ優先配分したことによる運賃競争への影響を分析
3．羽田空港におけるスロット配分と航空運賃するために，羽田発着便における旅客個人レベルのイールド（人キロ当り運賃）関数を対数
羽田空港のスロットを新規航空会社へ優先配分したことによる運賃競争への影響を分析するため
線形で特定化して OLS 推計した．その結果は (1) 式で，各変数の定義と記述統計量は表３に、羽田発着便における旅客個人レベルのイールド（人キロ当り運賃）関数を対数線形で特定化しに示される．また推計で用いたデータは，国交省が2015 年に実施した航空旅客動態調査，て OLS推計した。その結果は（1）式で、各変数の定義と記述統計量は表3に示される。また推計で各社の安全報告書，有価証券報告書等から得たが，データセットの構築に関する詳細は，用いたデータは、国交省が2015年に実施した航空旅客動態調査、各社の安全報告書、有価証券報告
Mizutani (2023) を参照されたい．
書等から得たが、データセットの構築に関する詳細は、Mizutani（2023）を参照されたい。

ln YIELDijk  6.861  0.082 ln FREQij  0.028 ln SHAREij  0.267 ln MCij
(102.65) (26.38)(10.97)(33.33)

 0.082 ln POPi  0.662 ln DISi  0.011ln INCijk  0.242 DBusiness  0.008DHoliday(-40.91)(-105.57)(8.08)(105.36)

 0.042 DSKY  0.076 DADO  0.107 DSNJ  0.138 DSFJ  0.032 DHSR(-10.93)(21.87)(31.56)(37.29)(3.79)(1)(-7.70)R 2  0.318

n  154,288(1) 式を見ると，まず全てパラメータの符号が妥当であり，有意性も 1％水準で満たされ（1）式を見ると、まず全てのパラメータの符号が妥当であり、有意性も 1％水準で満たされているている（カッコ内は t 値である）．つぎに各パラメータを解釈していくと，路線属性に関し（カッコ内は t 値である）。つぎに各パラメータを解釈していくと、路線属性に関しては、各路線におては，各路線において，フライト頻度が高いほど，旅客数シェアが高いほど，限界費用が高いて、フライト頻度が高いほど、旅客数シェアが高いほど、限界費用が高いほど、イールドは高く
いほど，イールドは高くなる．反対に，羽田からの目的地の都市圏人口が多いほど，路線長なる。反対に、羽田からの目的地の都市圏人口が多いほど、路線長が長いほど、イールドは低くなる。
が長いほど，イールドは低くなる．すなわち，市場支配的なエアラインほど，また高コスト
すなわち、市場支配的なエアラインほど、また高コストのエアラインほど、高い運賃を設定していることが分かる。表 1 には新規 4 社のユニットコスト（座席キロ当り営業費用）が示されているが、SKY のコストは他社よりもかなり低い。人口については、Ng et al.（2022）でも議論されているよ
うに、正の符号を持つ可能性もあるし、負の符号を持つ可能性もある。より多い人口はより多い航空輸送需要をもたらし、エアラインは高価格を設定することが可能となる。その一方で、より多い
人口はより高い旅客密度をもたらし、エアラインは密度の経済を享受することによって、低価格を設定することも可能となるためである。そして本ケースでは、後者の影響の方が大きかったようで

30

KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

出所）国交省「航空輸送統計年報」，各社「安全報告書」より作成．

表 3 変数の定義と記述統計量
表 3 変数の定義と記述統計量
表 3変数変数の定義と記述統計量
変数の定義と記述統計量
表3
定義
変数
変数
YIELDijk
YIELDijk
YIELDijk
FREQijFREQijFREQ
SHAREijij
SHAREij
SHAREij
MCij
MCij
MC
POPiji
POPi
POPi
DISi
DISi
DISi
INCijkINCijkINCijkDBusiness
DBusiness
DBusiness
DHoliday
DHoliday
DHoliday
DSKY
DSKY
DSKY
DADO
DADO
DADO
DSNJ
DSNJ
DSNJ
DSFJ
DSFJ
DSFJ
DHSR
DHSR
DHSR

単位
平均
標準偏差
最小
定義
単位
平均
標準偏差
最小
定義
単位
平均
標準偏差
最小
路線 i，エアライン j，旅客 k におけるイールド
円
20.75010.0754.511
路線 i，エアライン j，旅客 k におけるイールド
円
20.75010.0754.511
路線 i，エアライン j，旅客 k におけるイールド
円
20.75010.0754.511
路線 i，エアライン j における年間フライト数
便
6,720
3,989
718
路線 i，エアライン j における年間フライト数
便
6,720
3,989
718
路線 i，エアライン j における年間フライト数
便
6,720
3,989
718
路線 i，エアライン j における旅客数シェア%
47.03722.7007.725
路線 i，エアライン j における旅客数シェア%
47.03722.7007.725
路線 i，エアライン j における旅客数シェア%
47.03722.7007.725
路線 i，エアライン j における限界費用円
17.902
3.162
9.055
路線 i，エアライン j における限界費用円
17.902
3.162
9.055
路線 i，エアライン j における限界費用円
17.902
3.162
9.055
路線 i における羽田からの目的地の都市圏人口
百万人
2.478
3.811
0.035
路線 i における羽田からの目的地の都市圏人口
百万人
2.478
3.811
0.035
路線 i における羽田からの目的地の都市圏人口
百万人
2.478
3.811
0.035
路線 i の路線長
Km
938
305
440
路線 i の路線長
Km
938
305
440
路線 i の路線長
Km
938
305
440
路線 i，エアライン j，旅客 k における所得（11 段階）
5.402
2.828
1
路線 i，エアライン j，旅客 k における所得（11 段階）
5.402
2.828
1
路線 i，エアライン j，旅客 k における所得（11 段階）
5.402
2.828
1
＝1：所得なし，＝2：0～100 万円，＝3：100～200 万円，＝4：200～300 万円，＝5：300～400 万円＝1：所得なし，＝2：0～100 万円，＝3：100～200 万円，＝4：200～300 万円，＝5：300～400 万円＝1：所得なし，＝2：0～100 万円，＝3：100～200 万円，＝4：200～300 万円，＝5：300～400 万円＝6：400～500 万円，＝7：500～700 万円，＝8：700～1000 万円，＝9：1000～1500 万円＝6：400～500 万円，＝7：500～700 万円，＝8：700～1000 万円，＝9：1000～1500 万円＝6：400～500 万円，＝7：500～700 万円，＝8：700～1000 万円，＝9：1000～1500 万円＝10：1500～2000 万円，＝11：2000 万円以上
＝10：1500～2000 万円，＝11：2000 万円以上
＝10：1500～2000 万円，＝11：2000 万円以上
ビジネス目的ダミー（旅行目的がビジネス＝1，それ以外＝0）
ビジネス目的ダミー（旅行目的がビジネス＝1，それ以外＝0）
ビジネス目的ダミー（旅行目的がビジネス＝1，それ以外＝0）
休日ダミー（旅行日が休日＝1，それ以外＝0）
休日ダミー（旅行日が休日＝1，それ以外＝0）
休日ダミー（旅行日が休日＝1，それ以外＝0）
SKY ライバルダミー（SKY 就航路線における SKY 以外のエアライン＝1，それ以外＝0）
SKY ライバルダミー（SKY 就航路線における SKY 以外のエアライン＝1，それ以外＝0）
SKY ライバルダミー（SKY 就航路線における SKY 以外のエアライン＝1，それ以外＝0）
ADO ライバルダミー（ADO 就航路線における ADO 以外のエアライン＝1，それ以外＝0）
ADO ライバルダミー（ADO 就航路線における ADO 以外のエアライン＝1，それ以外＝0）
ADO ライバルダミー（ADO 就航路線における ADO 以外のエアライン＝1，それ以外＝0）
SNJ ライバルダミー（SNJ 就航路線における SNJ 以外のエアライン＝1，それ以外＝0）
SNJ ライバルダミー（SNJ 就航路線における SNJ 以外のエアライン＝1，それ以外＝0）
SNJ ライバルダミー（SNJ 就航路線における SNJ 以外のエアライン＝1，それ以外＝0）
SFJ ライバルダミー（SFJ 就航路線における SFJ 以外のエアライン＝1，それ以外＝0）
SFJ ライバルダミー（SFJ 就航路線における SFJ 以外のエアライン＝1，それ以外＝0）
SFJ ライバルダミー（SFJ 就航路線における SFJ 以外のエアライン＝1，それ以外＝0）
新幹線ライバルダミー（新幹線競合路線におけるエアライン＝1，それ以外＝0）
新幹線ライバルダミー（新幹線競合路線におけるエアライン＝1，それ以外＝0）
新幹線ライバルダミー（新幹線競合路線におけるエアライン＝1，それ以外＝0）

最大
最大
最大
51.26251.26251.262
13,13913,13913,139100
100
100
27.55527.55527.55514.49914.49914.499
2,171
2,171
2,171
11
11
11

ある。路線長が長いほどイールドが低くなるのは運賃率が遠距離逓減であることを反映していると考えられる。旅客の個人属性に関しては、所得水準が高いほどイールドが高く、旅行目的がビジネスであれば、旅行日が休日であれば、イールドが高くなる。今回のデータでも、たとえば SKY では、
ビジネス旅客が 3 割を占め、ビジネス需要に十分対応していることが窺える。新規航空会社による事業者間競争への影響に関しては、SKY の就航路線のみでライバルのイールドが低くなり、ADO、
SNJ、SFJ の就航路線では反対にライバルのイールドが高くなっている。このように、独立運航を貫く SKY と、ANA とコードシェアを行い ANA の補完的な役割を担っている 3 社とでは、ライバ
ルへの影響が異なる。最後に新幹線との競合によってイールドは低くなり、新幹線が航空の強力なライバルであることが示された。

5以上のように、羽田空港のスロットは、政策的に新規航空会社に優先配分されてきたが、その中55で独立運航を維持している SKY は、ANA・JAL に対抗する第3のエアラインとして、価格競争を促進していると言えよう。その一方で、コードシェアによって ANA の補完的な役割を担っている3社には価格競争促進効果は見られなかった。今後は、コードシェアによる影響も考慮した上で羽田空
港のスロット配分を考える必要があるのではなかろうか。
〈参考文献〉
Mizutani, J.（2023） Preferential slot allocation for LCCs at a congested airport, and airfare： Thecase of Haneda Airport in Tokyo , in F. Mizutani, T. Urakami and E. Nakamura（eds.）, Current
Issues in Public Utilities and Public Policy : Empirical Studies Focusing on Japan, Springer（forthcoming）.
Ng, K. T., Fu, X., S. Hanaoka and T. H. Oum（2022） Japanese aviation market performance during
the COVID-19 pandemic： Analyzing airline yield and competition in the domestic market , Transport
Policy, No. 116, pp. 237-247.

KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

31

2022 年 10 月 25 日 関西エアポート株式会社・発表資料より
平成23年6月29日 関西国際空港株式会社・発表資料より

関西国際空港 2022 年 9 月運営概況（速報値）
2011 年度（平成 23 年度）5 月運営概況（速報値）
http://www.kansai-airports.co.jp/news/2022/○発着回数 7,910 回（前年同月比 132％）○発着回数137.2便/日（対前年比96％）
国際線： 3,683 回

乗入便数について発着回数について

合計発着回数は前年同月比 132％の
国際線につきましては、旅客便は前年を下回りましたが、貨物
7,910 回、国際線は同 122％の 3,683
便は14ヶ月連続で前年を上回りました。
回となっております。
国内線につきましては、旅客便、貨物便ともに前年を下回りました。

国際線：96.0便/日（前年同月比 122％）
（対前年比
96％）
国内線： 4,227
回
国内線：
41.2便/日（前年同月比 142％）（対前年比【参考】http://www.kiac.co.jp/pr/pr.htm

96％）○旅客数 648,397 人 （前年同月比 244％）○旅客数
31.7千人/日（対前年比85％）
国際線：145,481 人

旅客数について旅客数について 合計旅客数は前年同月比 244％の 648,397

国際線：
21.6千人/日（前年同月比
747％）
（対前年比

82％）

（対前年比

93％）

旅客数につきましては、引き続き震災、原発事故による旅行
人、国際線は同 747％の 145,481 人、うち回避の影響を受け、外国人旅客を中心に前年を下回りました。
外国人は同 679％の 70,856 人となっており
また、台北・ニューヨーク線の就航により、通過旅客は増加
ます。
しました。

国内線：502,916 人
国内線：
10.1千人/日（前年同月比 204％）○貨物量 66,636t （前年同月比 97％）
○貨物量 1,872t/日 （対前年比97％）

貨物量について
貨物量について

国際貨物： 65,964t （前年同月比 96％）
国際貨物：
（対前年比 97％）
積 込 量： 1,773t/日
30,847t （前年同月比
98％）

国際貨物量につきましては、18ヶ月ぶりに前国際線の貨物量は前年同月比 96％の 65,964t
年を下回りました。積込は19ヶ月ぶりに前年を積
817t/日（前年同月比（対前年比 92％）
下回りましたが、取卸は18ヶ月連続で前年を上となっております。
取 込
卸 量：
量：
35,117t
95％）
取 卸 量：
956t/日 （対前年比102％）（前年同月比 256％） 回りました。
国内貨物：
672t
国内貨物： 100t/日 （対前年比104％）
国内貨物量につきましては、2ヶ月ぶりに前
1．航空機発着回数 その他には、空輸機・燃料給油機・プライベート機・特別機・回転翼機等を含む。また、旅客便には、旅客便としての運航だが、年を上回りました。
貨物のみの輸送を行った便も含む。
2．国際線
航空旅客数は、大阪出入国在留管理局関西空港支局の発表資料を基に算出している。
1．乗入便数のその他には空輸機・燃料給油機・プライベート機・特別機等を含む。
2．国際線旅客数は、大阪入国管理局関西空港支局発表数値を参考に算出。
3．国際貨物量は、大阪税関公表の関西国際空港航空機積卸貨物量。
3．国内線
航空旅客数は、幼児旅客数を含む。
4．国際線 貨物扱量は、大阪税関公表の関西国際空港航空機積卸貨物量による。

2022
年 10 月 20 日 大阪税関・発表資料より
大阪税関・発表資料より
平成23年6月20日

大阪税関貿易速報［関西空港］（速報値）
大阪税関貿易速報［関西空港］【貿易額】【貿易額】（単位：百万円、％）

輸
近
近
管
管

畿
畿

圏
圏
内
内

大
阪
港
大
阪
港
関
関 西
西 空
空 港
港
全
国
全
国

出
出

2022 年 9 月分
（平成23年5月分）【参考】http://www.osaka-customs.go.jp/（単位：百万円、％）
前年比
全国比
前
年 比 全国比1,930,535
1,150,452 119.5
97.0
1,299,231
704,385 118.7
94.8
442,239
239,449 110.3
92.0

輸

入

前年比
前
年 比 全国比
全国比

21.9
24.2
14.7
14.8

1,856,140
1,096,550
1,367,899
822,443

133.3
116.3
132.1
116.4

17.0
19.5
12.5
14.6

5.0
5.0
6.6
6.9

560,696348,558
421,864
227,156

126.8
120.5
107.5
101.7

5.1
6.2
3.9
4.0

580,559
328,142 114.4
91.6
8,818,666
100.0
4,760,814 128.9
89.7 100.0

10,912,623
5,614,529

145.9
100.0
112.3 100.0【空港別貿易額】【空港別貿易額】（単位：百万円、％）

輸
輸 出
出
関 西
西 空
空 港
港
成 田
田 空
空 港
港

羽
中 田
部 空
空 港
港
中
福 部
岡 空
空 港
港

△
△

32

KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

118,458
109,109
158,695
100,987△ 2,093,956
853,714

輸

入
入

前年比
前 年 比 全国比
全国比

6.6
6.9
16.0
15.8

421,864
227,156
1,996,446
779,798

107.5
101.7
137.1
91.8

3.9
4.0
18.3
13.9

0.3
1.1
1.2
1.0

35,331
55,61492,53623,282

59.9
96.8
134.3
74.0

0.3
1.0
0.8
0.4

バランス
バランス
（△は入超）（△は入超）△△

109,391
45,560 109.7
84.2
福岡 歳空空 港18,873111.8
0.2
56,126
142.3
0.5 △
新 千
港
1,482
3,254 295.2
87.4
0.0
0.1
※関西空港には平成19年6月までは大阪航空貨物出張所を含んでいたが、平成19年7月以降は関西空港税関支署のみを計上。
千 歳 空 港1,579 106.9
0.0
835 150.3
0.0
前年比は同支署分との比。

74,39553,902
68,668118,058（単位：百万円、％）

前年比
全国比
前
年 比 全国比580,559
328,142 114.4
91.6
1,412,421
127.5
752,548
87.8
27,629148.7
51,653
82.1

バランス
バランス
（△は入超）（△は入超）

158,695
100,987
584,025
27,2507,702
3,961
16,85522,27837,2531,772744

大阪出入国在留管理局 関西空港支局・発表資料より

関西国際空港の出入 ( 帰 ) 国者数（2022 年 10 月分速報値）※ 2022 年 8 月以前は確定値です1994 年
1995 年
1996 年
1997 年
1998 年
1999 年
2000 年
2001 年
2002 年
2003 年
2004 年
2005 年
2006 年
2007 年2008 年2009 年
2010 年
2011 年
2012 年2013 年
2014 年

外国人
日本人
合 計 （1 日平均）
外国人入国 （1 日平均） 外国人出国 （1 日平均） 日本人帰国 （1 日平均） 日本人出国 （1 日平均）
248,806
2,091
254,552
2,139
940,315
7,902
955,3938,029 2,399,066
20,160733,2102,009
731,280
2,004 3,271,373
8,963 3,294,853
9,027 8,030,716
22,002920,4912,515
889,2432,430 4,067,434
11,113 4,102,609
11,209 9,979,777
27,2671,050,226
2,877
998,218
2,735 4,316,824
11,827 4,320,636
11,837 10,685,904
29,276
1,052,682
2,884
996,3732,730 4,054,740
11,109 4,045,772
11,084 10,149,567
27,807
1,087,106
2,978 1,054,074
2,888 4,251,949
11,649 4,226,223
11,579 10,619,352
29,094
1,165,416
3,184 1,128,372
3,083 4,598,347
12,564 4,646,518
12,695 11,538,653
31,526
1,171,931
3,211 1,125,303
3,083 4,152,997
11,378 4,118,258
11,283 10,568,489
28,955
1,154,123
3,162 1,094,733
2,999 3,809,221
10,436 3,829,030
10,490 9,887,107
27,0881,087,028
2,978 1,028,881
2,819 2,928,003
8,022 2,916,829
7,991 7,960,741
21,8101,263,176
3,451 1,216,496
3,324 3,771,899
10,306 3,755,088
10,260 10,006,659
27,341
1,339,213
3,669 1,294,481
3,547 3,861,466
10,579 3,861,860
10,580 10,357,020
28,375
1,471,413
4,031 1,398,576
3,832 3,852,179
10,554 3,861,140
10,578 10,583,308
28,995
1,647,188
4,513 1,570,160
4,302 3,676,627
10,073 3,687,939
10,104 10,581,914
28,992
1,641,457
4,485 1,560,745
4,264 3,342,988
9,134 3,336,644
9,117 9,881,834
27,0001,349,099
3,696 1,325,054
3,630 3,188,812
8,736 3,184,158
8,724 9,047,123
24,787
1,745,355
4,782 1,728,033
4,734 3,353,402
9,187 3,349,189
9,176 10,175,979
27,8791,338,783
3,668 1,356,996
3,718 3,396,026
9,304 3,388,895
9,285 9,480,700
25,975
1,791,577
4,895 1,773,212
4,845 3,616,472
9,881 3,622,975
9,899 10,804,236
29,5202,323,111
6,365 2,282,037
6,252 3,433,700
9,407 3,439,358
9,423 11,478,206
31,447
3,170,442
8,686 3,101,855
8,498 3,248,983
8,901 3,224,562
8,834 12,745,842
34,9202015 年

5,007,751

13,7204,969,316

13,615

3,045,982

8,345

3,028,657

8,298 16,051,706

43,9772016 年

6,086,600

16,6306,048,786

16,5273,189,965

8,716

3,186,893

8,707 18,512,244

50,5802017 年

7,159,996

19,616

7,125,275

19,5213,315,571

9,084

3,302,811

9,049 20,903,653

57,2702018 年

7,646,304

20,9497,601,739

20,8273,472,737

9,514

3,495,826

9,578 22,216,606

60,8672019 年

8,378,039

22,954

8,361,578

22,9083,969,214

10,875

3,974,123

10,888 24,682,954

67,6252020 年

1,011,186

2,763

1,115,472

3,048

700,817

1,915

603,957

1,650

3,431,432

9,375

2021 年

41,121

113

51,170140

65,139178

43,970120

201,400

552

2022 年 1 月

3,497

113

4,339

140

4,597

148

6,656

215

19,089616

2022 年 2 月

3,499

125

4,440

159

4,123

147

4,736

169

16,7986002022 年 3 月

10,284

332

7,018

226

9,474

306

6,197

200

32,973

1,064

2022 年 4 月

21,616721

11,863

395

8,601

287

10,736358

52,8161,761

2022 年 5 月

27,161876

11,174

360

9,718

313

11,122359

59,175

1,909

2022 年 6 月

23,463782

15,484516

16,144538

14,447482

69,5382,3182022 年 7 月

25,189813

26,586858

24,896803

26,008839

102,679

3,312

2022 年８月

34,311

1,107

33,207

1,071

34,812

1,123

42,797

1,381

145,127

4,682

2022 年 9 月

41,456

1,382

29,400980

36,524

1,217

37,6491,255

145,0294,834

2022 年 10 月

116,657

3,763

89,5032,887

46,443

1,498

48,515

1,565

301,1189,713

２０２２年累計

307,133

1,010

233,014766

195,332643

208,863687

944,342

3,106

前

期

34,705

114

39,907

131

47,560156

35,256

116

157,428518

対 前 年 同 期 比885.0％

年

同583.9％

410.7％

592.4％

599.9％※外国人入出国者数には、地位協定該当者及び特例上陸許可は含まれない。
※ 1994 年の数値は、開港（9 月 4 日）以降の数である。

KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

33

( 一財 ) 関西空港調査会 調査研究グループ 調べ

関西 3 空港と国内主要空港の利用状況
区 分 空港名 国 際 線
3,683
発着回数 関西 3 空港
3,683
関
西
（回）
大阪（伊丹）
0
神 戸
0
成
田
9,993
中
部
847
145,481
旅客数 関西 3 空港
関 西
145,481（人）
大阪（伊丹）
0
神 戸−成
田
843,943
東京（羽田）
419,496
中部
38,60065,964
貨物量 関西 3 空港
65,964（トン） 関 西
大阪（伊丹）
0成田
190,544
東京（羽田）
28,860
中部
10,764

国 内 線
121.6%
17,934121.7%
4,227−
10,9380.0%
2,769
118.2%
4,383
154.8%
4,930
746.7% 1,743,872
746.7%
502,916−
984,415−
256,541513.0%
612,767628.6% 4,159,828
1306.7%406,770
96.4%
7,823
96.4%
672
−
7,151
87.2%
−
84.2%
40,661
119.6%
758

前 年 同 月 比2022 年 9 月実績【速報値】
合計
134.0%
21,617142.1%
7,910
135.7%
10,938118.1%
2,769
167.0%
14,376146.2%
5,777
211.3% 1,889,353
204.2%
648,397
213.0%
984,415
219.7%
256,541200.5% 1,456,710
231.7% 4,579,324
261.7%
445,370
113.4%
73,787256.5%
66,636107.8%
7,151−
190,544112.0%
69,521105.1%
11,522

前 年 同 月 比

注１．羽田の発着回数、成田の国内貨物量、神戸の国際旅客数は速報で公表していないため掲載していない。
注２．神戸の貨物量は実績が無いため掲載していない。
注３．速報値であり、確定値とは異なることがある。
（人）

（人）

34

国際拠点空港月別国際旅客数（2022/2021）

関西３空港月別国内旅客数（2022/2021）

KANSAI 空港レビュー 2022. Nov

前 年 同 月 比131.7%
131.8%
135.7%
118.0%
129.8%
147.4%
223.6%
243.9%
213.0%
219.7%
309.8%
246.0%
281.2%
97.9%
97.0%
107.8%
87.2%
98.5%
118.5%