Ⅲ．研究論文

研究論文

パーソントリップ調査の時刻別データから都市を読む〜滞留人口データの商業地分析・防災対策への活用〜
Reading a City from Hourly Data of Person Trip Survey
加藤昌樹＊

秋元伸裕＊＊

石神孝裕＊＊＊

By Masaki KATO, Nobuhiro AKIMOTO and Takahiro ISHIGAMI

₁．はじめにパーソントリップ調査（PT 調査）は、総合都市交通体系調査において、都市交通マスタープランを策定するための基礎データを得ることを目的として実施される交通実態調査である。PT 調査では、都市圏内の居住者を対象に、居住地や性別・年齢などの個人・世帯属性と、出発地・到着地や移動目的、交通手段、所要時間などを含む一日の移動状況についてのアンケート調査を行う。
PT 調査は、一人ひとりの一日の動きを調査するものであるが（図− 1）、PT 調査データを集計処理し、ある時刻で「輪切り」にすることで、「いつ？」「どこに？」「どのような人たちが？（個人・世帯属性）」「どのような目的で？」「どのような交通手段

出所

図−1

東京都市圏交通計画協議会Web

パーソントリップ調査とは？

で？」どれくらいいるのかを把握することができる。
この時刻別データを用いて、都市の特徴を「読む」ことが可能である。本稿では、商業地分析と防災対策への活用例を紹介することとする。

図−2

移動と滞留

₂．滞留人口と移動人口（1）滞留人口と移動人口
ある時刻にどこにどれだけの人がいるのかを把握するとき、滞留人口と移動人口という概念を用いる。
①滞留人口：当該時刻に自宅や自宅以外の施設に

図−3

自動車や徒歩の場合の位置特定イメージ

とどまっている人口②移動人口：当該時刻に移動中の人口
PT 調査は、人の「移動」を調査する。そうすると、逆に、ある場所に到着してから出発するまでは、その場所に「滞留」しているということが把握できる（図− 2）。

＊都市交通研究室

図−4

主任研究員

＊＊環境・資源研究室

主任研究員

鉄道の場合の位置特定イメージ＊＊＊都市・地域計画研究室

室長

IBS Annual Report

研究活動報告 201221

（2）移動中の人はどこにいるのか？

（3）時刻別の滞留人口・移動人口

滞留中の人は、PT 調査データによってその居場東京都市圏（一都三県及び茨城県南部）では、東所が把握できている。一方、移動中の人が、ある時京都市圏交通計画協議会によって、平成 20 年に刻にどこにいるのかについては、移動中の交通手段

PT 調査（東京 PT 調査）が実施されている。

によって、以下の方法で推計することができる。

東京 PT 調査データから時刻別滞留場所別の滞留ａ）自動車・バス・二輪車・自転車・徒歩の場合人口及び移動人口を集計したものが図− 5 である。

出発地（図− 3 の例では、自宅）から到着地（同、移動人口は、朝ピーク時の 8 時が突出して高く、東会社）までの経路上（例えば、道路ネットワーク上京都市圏全体の約 2 割（約 640 万人）を占めている。の最短経路）で、経路距離を所要時間によって按分移動人口が最大となる朝ピーク時（8 時）時点のする方法等によって、当該時刻にいる場所（ゾー

鉄道での移動人口を場所別（ゾーン別）に推計し図ン）を特定する。

化したものが図− 6 である。鉄道での移動人口は主ｂ）鉄道の場合要ターミナルに集中し、鉄道沿線に沿って遠方に広アクセス（出発地から乗車駅まで）とイグレスがっていることがデータから把握できる。

（降車駅から到着地まで）の端末部分を考慮した上で、当該時刻のゾーンを特定する。端末部分の所要時間は調査票に記入されているため、鉄道乗車部分の所要時間が分かる。鉄道乗車部分については、所要時間と鉄道ネットワークから当該時刻にいる場所（ゾーン）を特定する（図− 4）。

₃．商業地分析への活用～東京駅周辺の商業地分析への活用例～
本章では、東京 PT 調査の滞留人口データを東京駅周辺の商業地分析に活用した例を紹介する。
（1）分析対象範囲
東京駅・有楽町駅・大手町駅の東西に位置する東京 PT 調査の 6 つの小ゾーン（大手町、丸の内、有楽町・内幸町、日本橋室町他、八重洲・日本橋・京橋、銀座）を対象に分析を行った（図− 7）。

出所 土交通省街路交通施設課「平成 23 年度災害時
国における都市交通施設の有効活用に関する調査検討業務報告書」平成 24 年 3 月

図−5

時刻別滞留場所別人口構成比

図−7
図−6

22

鉄道での移動人口の密度（8 時）：推計

IBS Annual Report

研究活動報告 2012

分析対象範囲Ⅲ．研究論文

図−8

各ゾーンから各駅を利用するトリップ数※交通手段は徒歩のみを集計（2）東京駅・有楽町駅・大手町駅の利用状況

図−9

ゾーン別滞留場所別滞留人口

図−10

私事先滞留人口の時間変動

図−11

私事先滞留人口の経年変化

最初に基礎的なデータとして、各ゾーンから東京駅、有楽町駅、大手町駅を利用する乗車人数及び降車人数を整理した（図− 8）。丸の内ゾーンから東京駅を利用する乗降人数が最も多く、乗・降それぞれ 11 万人を超えている。相当多くの人が駅を利用し、駅周辺に滞留している状況が把握できる。
（3）東京駅周辺の滞留人口の特徴ａ）滞留人口はどのようなところにいるのか？
東京駅周辺の滞留人口は、勤務先にいるものが多い。6 ゾーンの中では、丸の内ゾーンが最大で、約14 万人が滞留している。銀座ゾーンは、私事先の滞留人口が多いのが特徴的である（図− 9）。
ｂ）私事先の滞留人口の時間変動
私事先（買物先など）の滞留人口に着目すると、対象地区全体のピークは 14 時で約 9 万人。丸の内、有楽町、銀座の各ゾーンでは、夕方にももう一つのピークがあることが特徴的である（図− 10）。
ｃ）私事先の滞留人口の経年変化
東京 PT 調査は 10 年おきに調査が行われている。
ここでは、私事先（買物先など）の滞留人口について、S63、H10、H20 の 3 時 点 の 変 化 に 着 目 す る。
丸の内ゾーンでは、H10 から H20 にかけて大幅に増加している。銀座ゾーンでは、昼間は経年的に増加しているが、夜は S63 から H10 にかけて一旦減
少し、H20 には再び増加する動きが特徴的である（図− 11）。

IBS Annual Report

研究活動報告 201223ｄ）私事先の滞留人口の性・年齢内訳
私事先（買物先など）の滞留人口は、丸の内ゾー
ンでは男女ほぼ同数であるが、他のゾーンで女性のほうが多い。特に銀座ゾーンでは、午後から夕方にかけて女性が男性の約 3 倍である。また、65 歳以上の滞留者は昼間に多く、銀座や日本橋など、東京駅・有楽町駅の東側に多い（図− 12）。
（4）特徴的な地区ａ）丸の内
丸の内ゾーンでは、H10 から H20 にかけて、私事先（買物先など）の滞留人口が増加した。女性は一日を通して増加しており、特に夕方以降は増加が

図−12

私事先滞留人口の性・年齢内訳顕著である。H20 には、39 歳以下の若い世代が男

ただし、S63 時点では、夕方から夜にかけての時性よりも多くなっている。男性は女性よりは増加幅

間帯は男性のほうが多かった。しかし、男性は、が小さいが同様の傾向で増加している（図− 13）。

S63 から H10 にかけて、夕方から夜にかけての時

このような私事先滞留人口の大幅な増加は、丸の間帯が顕著に減少した。また、24 歳以下の女性は、内ビル（H14.8 月）、丸の内オアゾ（H16.8 月）、新S63 から H10、H20 へと経年的に減少している。65

丸の内ビル（H19.4 月）等の大規模な複合施設の開

歳以上の滞留者は昼間に多く、経年的な増加が顕著業が相次いだことが要因と考えられる。

である（図− 14）。
これは、バブル景気の時代である S63 には、夜ｂ）銀座の銀座は多くの男性で賑わっていたが、バブル崩壊

銀座ゾーンでは、私事先（買物先など）の滞留人とともにそれが減少した変化が表れていると考えら

口は、概ね男性よりも女性のほうが多い。H20 の午れる。また、近年は、昼間に買物等に訪れる人が、後から夕方にかけての時間帯は、女性が男性の約 3

高齢者も含めて増えているなど、まちの賑わいの変倍である。

遷がデータから読み取ることができる。

24

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図−13

丸の内の時刻別滞留人口の経年変化

図−14

銀座の時刻別滞留人口の経年変化

研究活動報告 2012

Ⅲ．研究論文

₄．防災対策への活用①～帰宅困難者対策への活用例～
本章では、東京 PT 調査の滞留・移動人口データを帰宅困難者対策に活用した例を紹介する。

（2）駅周辺地区の帰宅困難者の特性（18 時）
東京駅や品川駅などの山手線内主要ターミナル周辺地区では、通勤・通学先滞留割合が高い。郊外拠点駅周辺地区（大宮駅、立川駅、吉祥寺駅、二子玉川駅）では通勤・通学先以外（商業施設等）が、赤羽駅や北千住駅など 23 区外縁部の乗換駅では、移（1）ターミナル駅周辺の滞留人口・移動人口動中人口が高い割合である（図− 16）。

駅周辺の滞留・移動人口は、東京駅などのターミ

発災時にどのような場所に人が多いのかを把握す

ナル駅が特に多く、東京駅の 12 時時点では約 75 万ることで、重点的に取り組むべき帰宅困難者対策の人である。赤羽駅では、移動人口が最大となる 8 時方向性の検討に役立てることができると考えられる。には 8 割以上、18 時にも約半分が移動中であり、例えば、勤務先の滞留が多ければ企業の従業者対策乗換駅として機能していることがデータから読み取が重要であるし、その他の買物先等が多ければ一時ることができる（図− 15）。

滞在施設の指定及び確保が重要であるし、移動中の人が多ければ駅周辺対策協議会等を構成し駅を中心とした対応を検討することが重要となる。

出所

 土交通省街路交通施設課「平成 23 年度災害時
国における都市交通施設の有効活用に関する調査検討業務報告書」平成 24 年 3 月

図−15

ターミナル駅周辺の滞留人口・移動人口

出所国土交通省街路交通施設課「平成 23 年度災害時における都市交通施設の有効活用に関する調査検討業務報告書」平成 24 年 3 月

図−16

駅周辺地区の帰宅困難者（18 時）

IBS Annual Report研究活動報告 201225

（3）徒歩帰宅シミュレーションの例
また、地震発生後の滞留者・移動者の帰宅行動を想定した徒歩帰宅シミュレーションを行い、これをもとに課題を確認することも可能である。
例えば、発災（12 時）直後に滞留者・移動者が一斉に帰宅を開始したと仮定すると、新宿駅周辺では、駅周辺の滞留・移動人口が 45 万人と非常に多い上に、他地区からの徒歩帰宅により駅周辺を通過する人数が 30 万人以上加わり、相当な混雑状況となってしまう。このようなシミュレーション結果から、通勤・通学先での待機や一時滞在施設の確保が出所重要であるという一つの定量的な根拠データとして

 閣府「津波避難ビル等に係るガイドライン」
内
平成 17 年 6 月

図−17

活用することが考えられる。

津波避難困難地域の考え方

₅．防災対策への活用②～防災まちづくり分析への活用例～
本章では、PT 調査の滞留人口データを防災まちづくり分析に活用した例を紹介する。
（1）津波避難困難地域と津波避難困難者数
津波対策の一つとして、津波からの避難が困難な地域における津波避難ビル等の普及を促進するため「津波避難ビル等に係るガイドライン」（内閣府、平成 17 年 6 月）が、津波に強いまちづくりを検討するために「津波防災まちづくりの計画策定に係る出所

 閣府「津波避難ビル等に係るガイドライン」
内
平成 17 年 6 月

図−18

津波避難ビルのカバーエリアの考え方

指針」（国土交通省、平成 25 年 6 月）が策定されている。これらのガイドラインでは、地震の発生から津波が到達するまでの時間の間に、津波浸水予想地域の外に到達できない地域が「避難困難地域」、地域内の所在人数が「避難困難者数」として、対策の必要性が示されている（図− 17）。
津波避難ビルに収容できる地域及び人数は、まず、地震の発生から津波が到達するまでの時間の間に津波避難ビルに到達できる範囲、及び、避難ビルの収図−19

時刻別の滞留人口の活用

図−20

都市計画基礎調査等の活用

容人数を踏まえて、カバーエリアを設定し、市区町村の統計資料等をもとに、夜間人口や昼間人口の密度から、カバーエリア内（外）の所在人数を算出す
る（図− 18）。
（2）時間的・空間的にきめ細かい計画策定へ活用
滞留人口の多い場所の種類やその大きさは、時刻によって変化する。
PT 調査データから、時刻別・施設種類別の滞留

26

IBS Annual Report

研究活動報告 2012

Ⅲ．研究論文

人口・移動人口を推計し、活用することで、津波避中心市街地の滞留人口が年々減少している場合、ど難ビルのカバーエリア及びエリア内（外）人数のきのような性別・年齢の人が特に減少しているのか、め細かい把握が可能となる（図− 19）。

中心市街地に賑わいを呼び戻すには、どの属性をさらに、都市計画基礎調査等の街区別・施設別データを用いて、施設別の滞留人口を推計し、詳細な計画立案に活用する方向性も考えられる（図−20）。

ターゲットに具体的対策を検討すればよいか、等を検討する材料となり得る。
帰宅困難者対策への活用例は、一時滞在施設の需給の定量的検証や駅周辺等における対策検討の基礎データへの活用も可能と考えられる。内閣府・東京

₆．まとめ

都の首都直下地震帰宅困難者対策協議会最終報告（平成 24 年 9 月）では、帰宅困難者対策のガイドラ

PT 調査データから個人・世帯属性別の滞留人口・インが示されているが、今後は、地区ごとの具体的移動人口を時間的・空間的に集計することで、様々な定量的検証が必要になると考えられる。例えば、な分野で都市の特性分析に活用することが可能であターミナル駅周辺については、駅周辺滞留者（勤務る。例えば、属性別の滞留人口・移動人口から商業先やその他買物先等）、駅構内の移動者、他地区か地等の都市の特性を把握することや、防災計画の基ら徒歩帰宅により駅周辺を横切る者、等が輻輳する礎データや徒歩帰宅シミュレーションのインプットことが想定されるが、それぞれの人数と地区の特性データなど防災対策に活用することができる。

を踏まえた対策を検討する必要があると考えられる。

本稿で示した東京駅周辺の商業地分析への活用例

目的別や滞留場所別、性・年齢階層別に把握可能なは、他にも、中心市街地のにぎわいの経年的な変化

滞留人口データは、この検討のための有用な基礎資の分析と対策の検討への適用も可能と考えられる。

料となると考えられる。

IBS Annual Report

研究活動報告 201227