論説/Opinion

帰宅困難者の広域的移動が避難行動に与える影響の定量的把握–首都圏における大都市避難シミュレーションを用いた検討–廣井 悠∗

Quantitative Research of the Impact of Wide-area Movementof Stranded Commuters on Evacuation
for Post-earthquake Fire–A Case Study of Simulation of Evacuation Behavior
in Tokyo Metropolitan Area–U HIROI∗
Abstract– In this study, I combined a wide-area movement simulation after a great earthquake and anarrow-area simulation of urban ﬁre evacuation behavior in the northern part of Sumida-ku, Tokyo.
This method made it possible to quantify the impact of the wide-area movement of stranded commuters on their evacuation behavior from urban ﬁres at post-earthquke.
Keywords– Stranded Commuters, Urban Fires, Simulation of Evacuation Behavior, Disasters inMegacities

1. はじめにされるに至っている [1]．
そもそも，帰宅困難者が発生する原因は単純明2011 年 3 月 11 日に発生した東日本大震災は，わが国の三陸沿岸に甚大な津波被害をもたらしたが，首都圏では 515 万人とも言われる多数の帰宅困難者が発生し，駅や道路が混雑するなど大混乱を呈した．これほど大量の帰宅困難者が発生した事例は世界初であったことから，わが国の大都市ではこれ以降，東京や大阪をはじめとして精力的な帰宅困難者対策が進められることとなり，例えば東京都では 2013 年 4 月に帰宅困難者対策条例が施行快である．一般に大都市においては，周辺のベッドタウンなどから鉄道を用いて日中に大量の人口が集中することが知られている．例えば第 10 回大都市交通センサス (2007) [2] によると，首都圏における 1 日の鉄道利用者数は約 4,000 万人とみられており，近畿圏の約 1,300 万人，中京圏の約 300 万人と比べてもその量は圧倒的に多く，日常的な鉄道利用者の通勤・通学における平均所要時間は約 68 分を数えるなど長距離移動となっている．つまり通勤・通学を主とする大都市圏の移動は鉄道に依存して∗ 東京大学

おり，また朝夕に集中しており，どのような理由で

東京都文京区本郷 7–3–1∗ The University of Tokyo, 7–3–1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo

あれ日中にひとたび鉄道が停止すれば大量の帰宅

Received: 25 July 2023.

54

横幹 第 17 巻 第 2 号

Quantitative Research of the Impact of Wide-area Movement of Stranded
Commuters on Evacuation for Post-earthquake Fire困難者が発生することは避けられない．このようこのなかでも本研究は特に，帰宅困難者によるに，帰宅困難者の発生原因は，ひとえに大規模交通広域的な移動が，市街地火災からの避難行動にどシステムに支えられた大都市の職住分布そのもののような影響を与えるかについて，大都市におけにあるといっても過言ではなく，大都市に特有の課る避難行動を評価する目的で作成された大都市混

題であることは言うまでもない．以上より大都市

雑シミュレーションを用い，墨田区を対象としたであること，何らかの原因で長時間交通システムケーススタディを行うことでその影響を定量的にが途絶することの 2 点が帰宅困難者の発生条件と把握することを目的とする．

なり，その蓋然性はそれなりに高いと考えられる．
それでは，この問題にわれわれはどのように対応すればよいのであろうか．このためには，帰宅困

2. 大都市避難シミュレーションの概要難者対策の意義を改めて確認する必要がある．結上記のようにここでは，帰宅困難者の広域的な論から言えば，帰宅困難者対策そもそもの目的は，移動が市街地火災からの避難行動に与える影響を大都市・大震災・大混雑問題を解決しようとする点定量的に把握する．このため，広域的な帰宅困難にある．東日本大震災における東京の最大震度は現象と市街地火災からの地区単位の避難行動を扱5 強であったため，帰宅困難者問題を「帰るのが大うべく，首都圏スケールの広域シミュレーションと変だった問題」と認識した人も多かった．しかし地域単位の狭域シミュレーションを別個に構築し，ながら，東京や大阪などの大都市中心部において，両者を入れ子構造的に関連付けることでマルチハより大きい震度 7 や震度 6 強などの揺れをもたらザードからの避難行動の評価を可能とした．

す地震が平日の昼間に発生すると，家族を心配し詳細は廣井ら (2016) [3] に詳しいが，本研究で構てあるいは勤めている事業所が被災して物理的に築する大都市避難シミュレーションは首都圏の自とどまることができず，多くの滞留者がすぐに帰動車と徒歩移動者を両方考慮したものである．な宅行動をとる可能性がある．また東日本大震災でかでも前者の広域シミュレーションは，帰宅意思モもみられたように，大都市中心部で孤立しているデルに基づき帰宅困難者が自宅へ様々な交通手段家族を車で迎えに行こうとすることも考えられる．

で移動することによって，歩行者空間で 6 人/m2 を

このように大都市内の大部分の通勤者が一斉に帰超えるような過剰な密集状態がいつどこで発生す宅したり，送迎目的の自動車交通需要が急激に増るか，また災害対応が著しく遅れる重度の交通渋加することで，歩道や車道でこれまでにない過密滞がどのような条件で発生するかを検証し，帰宅空間や交通渋滞が生まれ，避難行動を阻害したり，困難者対策の政策評価や局地的な避難シミュレー

群集事故が起きたり1 ，車道の渋滞が救急活動や消ションの基礎資料に用いるものである [4]．ここで防活動を阻害する2 可能性も否定できない．つまり，用いた道路は DRM データ（平成 26 年）の一般都

揺れの強い条件下での帰宅困難問題は場合によっ道府県道以上及び平成 22 年度道路交通センサス対ては「命に関わる問題」になる可能性があり，これ

象道路3 であり，歩道幅はセンサスの歩道幅データ

らのリスクを減じようとすることが帰宅困難者対を使用している．そして，道路交通センサス対象策の一義的な目標となる．

外の歩道幅については片側 1m× 両側としている．
このもとで，自動車と徒歩移動者が移動を行う

1. 実際，東京市人口がわずか 220 万人であった 1923 年の関東大震災ですら，「橋の上に衝突して押潰され踏み倒され，橋より落ちて大河に沈むもあり，欄干に押し付けられて絶息するあり（東京市，相生橋）」，「橋上で避難を急ぐ人の流れの中，子供やお年寄りが圧死する悲劇もあった（横浜市，吉田橋）」と形容される群集事故の発生が記録されており，現代都市においてこのような被害が発生する可能性も否定できない．
2. また，同じく関東大震災時にわが国の東京市や横浜市で甚大な被害を記録した都市の地震火災リスクは，現代市街地においてもいまだ高いものと考えられる．これについては廣井 (2023) [7] で詳しく述べているが，もし帰宅困難現象が深刻な交通渋滞をもたらし，これが消防車の活動を大きく阻害するとしたら，火災被害はより甚大なものになると考えられる．

マルチエージェント型シミュレーションを構築した．ここでは歩行者と車両はそれぞれ別の広域移動ネットワーク（車道と歩道）上を移動するものとし，それぞれの混雑状況（密集度）によって速度が低下する密度流モデルを採用しており，歩行者
3. ただしここでは高速道路は除外しており，またセンサス調査対象外の細街路も考慮していない．

Oukan Vol.17, No.255

Hiroi, Uの横断やはみ出し等による自動車交通阻害は考慮

デル化している．詳細は，こちらも廣井ら (2016) [3]

していない．移動速度は中央防災会議 (2008) [5] をに詳しく示しているが，ここで得られた約 2000 人

参考に，徒歩移動の場合は混雑度が 1.5 人/m2 で時のトリップデータを用いて帰宅意思モデルを作成

速 4km/h，混雑度が 1.5 人/m2 以上 6 人/m2 未満でし，東日本大震災時の帰宅状況を再現しようとしは時速 4km/h から時速 0.4km/h まで直線的に低減ている．また，ここでシミュレーションの対象領域

し，混雑度 6 人/m2 以上は 0（つまりそれ以上入らは 1 都 3 県かつ東京駅から 40km 圏内とし，移動のないもの）とした．他方で自動車の移動速度は道路起終点は PT 調査4 の小ゾーンの中心点（自宅と同交通センサスの非混雑時旅行速度を基本としたが，じ小ゾーン内への外出は対象外）としている．シ

帰宅車両による混雑状況に応じた速度制限を与え

ミュレーションの対象者は PT 調査をもとに 14 時ている．混雑状況による速度制限値は平成 22 年度

時点で東京 23 区を目的地として自宅から外出して道路交通センサス調査結果から集計した東京 23 区いる者全員とする（たとえばこのうち「トリップ目内の全ての一般道路における混雑状況と旅行速度的」が通勤・業務の人が，東京 23 区の事業所内滞の関係を参考に，車両密度を ρcar （台/km），移動在者となる）．自転車・バイクによる帰宅は考慮し速度を V （km/h）としたとき，車両密度に対するないものとし，自分の車で帰宅を試みる人は PT 調

最大限度の旅行速度を想定して式 (1) のように設定

査の主要交通手段が自動車である人とした．なおした．

ここで，外出者の配置は小ゾーン単位で行い，シミュレーションを開始する災害発生後から自宅所

ρcar = 1000V −1.0 car(1)

在地の小ゾーン中心点へと対象道路ネットワーク上の最短所要時間経路を基本として移動させることと仮に設定している．つまり一度移動をはじめまた歩道の混雑度が 0.5 人/m2 以上の場合は歩行ると途中で帰宅，滞留などの意思決定は変更しな者による車両交通への影響を考え，東京 23 区内のいものとし，休憩，立ち寄り，目的地変更，ターミ

道路構造と平常時の交通状況での平均的な旅行速ナル駅への移動などは考慮していない．なお，上度を想定し車両密度に (2) 式を適用した．

述の調査では送迎のうち「迎え」と「送り」は分けられていないが，その後行われた内閣府・東京都′
ρcar= 750V −1.3 carによる調査では両者を分けて尋ねており，結果と(2)して送迎のうち迎えの割合は 47%であったことがわかっている．よって，ここでは送迎の 47%におさらに車両密度 100 台/km 以上では極度の渋滞状態であるとして速度を 1km/h に制限し，車両密度上限を 150 台/km としてそれ以上の車両進入は制限することで渋滞の伝播を表現した．なお，ここでの車両密度は帰宅車両の通行台数に道路交通センサスの 14 時台の交通量を加えたものとした．これにより，帰宅行動に伴う車両交通が集中し歩行帰宅者も多くなる道路区間では直後の車両移動速度が通常時よりもシミュレーション内では低下しやすくなる．
続いて上記のシミュレーションで用いる移動者いて上り下りの双方で交通需要が発生するとした．
なお，上記のように主要交通手段が「自分の車」である人は，全員が自動車で「すぐに帰宅」して滞留しないと考え，自転車とバイクは混雑に寄与しないものとする．さらには徒歩・自動車ともに，帰宅経路は各人が 10 分ごとに最短時間経路を迂回も含め逐次更新すると想定した（つまり道路情報については完全情報を想定）．ところで今回は道路の直接被害による交通障害は考慮していないが，地震発生時に高速道路を走行中の車両はすべて IC から出て自宅に帰宅するものと想定している．

データを準備する．ここでは廣井ら (2011) [6] が2011 年 3 月下旬に行った首都圏の帰宅困難者に対する大規模社会調査のデータをもとに帰宅行動をモ
56

4. PT 調査は，都市における人の移動を調べるもので，「どのような人が，どのような目的で，どこからどこへ，どのような時間帯に，どのような交通手段で」移動するのかを把握することができる．

横幹 第 17 巻 第 2 号

Quantitative Research of the Impact of Wide-area Movement of Stranded
Commuters on Evacuation for Post-earthquake Fire

Table 1: Characteristics and Results of Simulation Cases5 .

3. 広域シミュレーションを用いた帰宅困難者対策の政策評価

随所で発生する．この数値を単純比較するだけでも，東日本大震災時と一斉帰宅がなされるような大都市大震災時は，全く異なる状況であることが上記のように構築された広域シミュレーションを用いることで，帰宅困難者対策の政策評価が可能となる．その結果を Table 1 に示した．ケース (1)は東日本大震災を再現した結果である．東日本大
震災時は平日の就業時間中に発生した震度 5 強程度の災害であったため，帰宅開始時間もばらつき，かつ滞留できる施設も多く，一斉帰宅状態とはなっていない．このため混雑の発生条件としてはやや緩い条件となるが，ここでは帰宅開始時間分布を東日本大震災時と同様とし，徒歩帰宅，車で迎えに来る選択も東日本大震災時と同様の割合としてシミュレーションを行っている．この結果を見ると，東日本大震災当日は車道の平均移動速度はやや深刻なものの，負傷者の数が少なかったこともあり，歩道・車道ともに人的被害に繋がりうる過密空間及び交通渋滞とはなっていない．
これ以降のケースは首都直下地震など強い揺れを想定したものである．ケース (2) は東日本大震災
時と異なり，就業者などの「通勤・通学・勤務」目
的の人や，買い物客など「私用・その他」の人がいずれも災害直後に一斉の徒歩帰宅を試みると仮に想定した場合の結果である（ただし車での送迎を選択する人の数は上記の帰宅意思モデルに基づくお分かりいただけるであろう．
ケース (3) はケース (2) をベースとしつつ，就業者など「通勤・通学・勤務」目的の人が半分は徒歩帰宅ではなく滞留を選択したとする場合の想定である．つまり徒歩帰宅者の帰宅開始時間分布は一斉でありながら，就業者の一斉帰宅数を半分抑制できた場合の政策効果とみてよい．またケース (4) もケース (2) をベースとしつつ，買い物客などの「私用・その他」の人が半分徒歩帰宅ではなく滞留を選択する場合のシミュレーションである．つまり一時滞在施設の確保をはじめとした，私用外出者の帰宅抑制効果を検証するケースとみてよい．結果
として，例えばケース (3) の計算例からは，就業者の半分が帰宅抑制することで，東日本大震災時とまではいかないまでも，6 人/m2 以上となる過密空間はケース (2) の 1/4 程度に減じることがわかった．
帰宅困難者対策として就業者の一斉帰宅抑制は過密空間の発生を抑制する効果的な手段であることが量的にも検証されたことになる．他方でケース(4) の結果からは，少なくとも歩道における過密空間の発生抑制という点においては，私用外出者の帰宅抑制効果はそこまで効果的ではないという評価ができる6 ．

ものとする）．このように，滞留者がより家族を心配し，また物理的に滞留できる空間がないなどで仮に一斉帰宅を許してしまった場合には，6 人/m2以上の過密空間および時速 3km 未満の渋滞区間が5. ここでは結果として，歩道における過密空間の平均道路延長（発災1 時間後の数値を計上）と，車道における渋滞が発生する道路延長（1〜10 時間後の平均値）を示している．ただし道路の破断や交通規制は考慮しないなどの強い仮定をおいた計算例であることに注意されたい．
6. ここではこのような結果となったが，一時滞在施設を確保して買い物客などの帰宅抑制を推奨することで，行き場のない帰宅困難者がOukan Vol.17, No.2

57

Hiroi, Uせることも明らかになった．自動車による迎え交通需要の抑制はいまのところ，帰宅困難者対策として検討している例がほとんどないが，災害直後における救急・消防活動の障害を減じる意味でも，効果の高い施策であると考えられる．
これらの計算結果が示すように，通勤者自身あるいは事業所が「帰らない」「迎えに行かない」という対策を講じることで，帰宅困難者の一斉帰宅抑制や自動車による移動需要の抑制が実現し，このような間接被害の拡大を防ぐことができる．東日本大震災をきっかけとして世の中に広まった帰宅困難者という言葉や概念であるが，東日本大震災当時のイメージに引きずられてしまいすぎると，その本質を見誤る危険性がある．
Fig. 1: Targeted areas and impassable points (northern partof Sumida-ku, Tokyo).

4. 市街地火災避難との重ね合わせ
続いて，上記のように狭域シミュレーションと呼んだ，市街地火災からの避難シミュレーションを構築する．ここでは延焼危険性の高い墨田区北部を対象に，対象地域内の平日昼間での滞在者（PT調査により算出し，総計 4.5 万人）が各建物から指定広域避難場所へ移動するようシミュレーションを設定し，広域シミュレーションで対象とした幹線道路のみならず，細街路（歩行者通行幅は 4m とし，車は通行しないものとする）も避難行動に用いることとした（Fig. 1）．このもとで，上記ケー

Fig. 2: Clearance time for evacuation in each case.

ス (2) に従って帰宅困難者が一斉帰宅するものとし，道路閉塞する場合は閉塞確率を細街路に限り 1 リ

さて，ケース (5) はケース (2) をベースとして，車で迎えに来る人をゼロとしたケースである．このとき，車で迎えに来てもらうことを選択する人はみな滞留するものとし，自分の自動車で帰宅する人は他ケースと同じくそのまま一斉に帰宅を試みるものとした．この結果からは，東日本大震災
時に全体の 3.3 ％であった自動車による迎え交通需要のみを抑制するだけで，平均移動速度 3km/h 未
満の道路延長距離を，ケース (2) の 1/3 程度に減ら安心してその場にとどまることが可能となり，またその状況を家族で共有することで自動車の迎え需要を減らし，車道における交通渋滞を抑制させることができる可能性もある．ただ，本研究で構築したシミュレーションでは，そのような効果を量的に把握することはできず，これは今後の研究課題となる．

58

ンクあたり 5 ％と設定し，様々なケースの下で避難完了時間分布を計算した結果が Fig. 2 である．

Case A は混雑の影響がなく，かつ道路が閉塞しない場合である．このケースは平常時に避難場所へ任意の住民が建物から移動することを想定したもので，この状況下では 99 ％以上が 30 分以内に避難を完了することができる．Case B は混雑を考慮しないが道路閉塞があるパターンを示したものである．ここでは，Case A と比べてやや避難完了時間が遅くなるが，これでも 97 ％以上が一時間以内での避難が可能となる．Case C は，道路閉塞したうえで，震災直後に地域住民全員が避難を開始するケースである．この状況下では，30 分以内に避横幹 第 17 巻 第 2 号

Quantitative Research of the Impact of Wide-area Movement of Stranded
Commuters on Evacuation for Post-earthquake Fire

難を完了できる人が 49.5 ％であり，1 時間以内はが可能となる．ただし，本研究で構築したシミュ

71.2 ％，2 時間以内でも 89.7 ％しか避難場所に到レーションは強い仮定を置いて計算したもので課達できない．Case D は，道路閉塞したうえで，震題も多いため，今後の改善が必須と考えられる．

災から 2 時間後に地域住民全員が避難を開始するケースである．ここでは震災直後に帰宅困難者が一斉帰宅するものとしているため，帰宅困難者の移動と市街地火災からの避難者が錯綜して大混雑を起こすケースを検証するもので，30 分以内に避難を完了できる人は 46.9 ％，1 時間以内は 65.9 ％，2 時間以内でも 80.3 ％しか避難場所に到達できない．すなわち細街路の閉塞はもちろん，帰宅困難者

謝辞: 本研究で用いた調査データは筆者と東京大学
関谷直也准教授，株式会社サーベイリサーチセン
ターとの共同作業による社会調査の成果である．また本研究は科学研究費補助金若手研究 (A)：複合災
害を考慮した大都市における避難行動の再現とその計画・支援に関する研究（研究代表者：廣井悠）の助成を受けた．関係各位に深甚なる謝意を表す．の一斉帰宅が地域の避難行動を阻害することがシミュレーション上でも再現されたことになる．本研
究は市街地火災からの避難を念頭に置いたが，津波避難においてもこの傾向は同様であると考えられ，大都市内で迅速な避難を実現するためには，帰宅困難者による混雑発生も踏まえた避難開始時間の設定や，避難計画からみた一斉帰宅抑制の効果検証など，大都市特有の避難計画の策定技術が必要と考えられる．

5. まとめ本研究では 1 都 3 県を対象とした広域的な移動シミュレーションと墨田区北部を対象とした狭域の市街地火災避難シミュレーションを組み合わせた大都市避難シミュレーションを構築し，帰宅困難者対策の政策評価を行うとともに，帰宅困難者の参考文献[1] 東京都：帰宅困難者対策条例，東京都公報, pp. 22-24,2012.03.
[2] 国土交通省：大都市交通センサス首都圏報告書, 2007.
[3] 廣井 悠，大森高樹，新海 仁：大都市避難シミュレーショ
ンの構築と混雑危険度の提案，日本地震工学会論文集,
Vol. 16, No. 5，pp. 111-126, 2016.04.
[4] 大佛俊泰：大地震時における都市内滞留者の帰宅意思と帰宅行動, 日本建築学会計画系論文集, Vol. 73, No. 634,
pp. 2679-2687, 2008.
[5] 中央防災会議：首都直下地震避難対策等専門調査会報告,2008.
[6] 廣井 悠，関谷直也，中島良太，藁谷俊太郎，花原英徳：
東日本大震災における首都圏の帰宅困難者に関する社会調査，地域安全学会論文集, No. 15, pp. 343-353, 2011.
[7] 廣井 悠：関東地震の火災被害に関する教訓とそれから100 年後の現代都市に与える示唆，地震予知総合研究振興会，地震ジャーナル, Vol. 75, pp. 43-52, 2023.

広域的移動が避難行動に与える影響を定量的に把握した．この成果を用いることで，これまでは局所

廣井 悠的な範囲のみを対象として行っていた火災や津波からの避難シミュレーションをより実態に即したものとすることが可能となり，また災害時における移動に関する計画や方針を適切に評価すること

Oukan Vol.17, No.2

東京大学・教授．1978 年 10 月東京都文京区生まれ．
東京大学大学院工学系研究科・特任助教，名古屋大学
減災連携研究センター・准教授等を経て 2021 年 8 月より現職．博士 (工学)，専門は都市防災，都市計画．
平成 28 年度東京大学卓越研究員．JST さきがけ研究員（兼任）．主な受賞に，令和 5 年度文部科学大臣表彰・科学技術賞，平成 24 年度文部科学大臣表彰・若手科学者賞，都市住宅学会・学会賞など．

59