東京オリンピック 2020 大会におけるラストマイルの熱中症罹患の可能性評価―有明アリーナを対象に―
AH16079 山仲 凌太
指導教員 岩倉 成志

1． はじめに
東京オリンピック 2020 大会の開催を間近に控え，日本全体が盛り上がっている一方で，猛暑が懸念されている．大会組織委員会は，競技会場の変更や開始時間の前倒しといった，アスリートのための暑さ対策を講じる予定である．一方で観客への熱中症対策においては，未だ確固としたものが少なく，猛暑への懸念が残る．有明アリーナでは 2020 年 7 月 25

図 1 測点箇所の地図

日から 8 月 7 日でバレーボールが開催され，15000

表 1 測定概要人程度の来客が見込まれる．現時点で会場の最寄り

測定日時

2019年8/21，8/25，9/2，9/6の11時～15時頃

観客は豊洲駅から会場まで徒歩で約 22 分要する。

測定場所

図1の9地点（全てタイル舗装）
高さ170㎝と110㎝

さらに，会場周辺の混雑によって長時間暑熱環境に

測定機器

データロガー熱中症指数計

曝露される可能性があり，熱中症リスクが増大する

測定方法

5分間5秒毎にWBGT値を記録

駅は，東京メトロ有楽町線豊洲駅に設定されており，と考えられる．

表 2 測定結果

本研究では，豊洲駅から有明アリーナまでのラス

測点

①②③④⑤

トマイルを徒歩で移動する時間を分析し，混雑状況

WBGT

27.0

29.0

30.2

31.3

30.1

をシミュレーションする．その上で暑熱環境の曝露

測点

⑥⑦⑧⑨

WBGT

29.2

28.8

30.9

30.2

時間から，観客の熱中症リスクを明らかにする．の身長によるによる熱中症リスクの違いを考慮す

2． 熱中症リスクに用いる指標 WBGTるため，高さ 170 ㎝と 110 ㎝で測定した．

熱中症発症の主な要因として，気温の高さ，湿度3.2 測定結果の高さ，輻射熱が挙げられる．そこで，本研究では測定によって得られたデータは，測点ごとに時刻

上記 3 つの指標を考慮した WBGT を用いる．
WBGTが異なっているため，時間による WBGT の差を考は以下の式(1)で算出される．

慮しなければならない．そこで，全測点においてWBGT = 0.1𝑇𝑎 + 0.7𝑇𝑤 + 0.2𝑇𝑔(1)

WBGT が高い 13 時を基準とし，気象庁[1]と環境省[2](Ta:乾球温度 Tw:湿球温度 Tg:黒球温度)のが公開している 1 時間毎の気温・湿度・WBGT デ

乾球温度，湿球温度，黒球温度はそれぞれ気温，ータを用いて測定値の補正を行った．本研究では，湿度，輻射熱を考慮した温度であり，これは熱中最も WBGT 値が高かった 2019 年 9 月 6 日におけ症リスクを評価する上で有効な指標といえる．

る補正後の測点ごとの WBGT 値（表 2）を用いて

3．WBGT の測定熱中症リスクを評価する．

3.1 測定について

4． Viswalk による歩行者シミュレーション

大会組織委員会が指定している，豊洲駅―有明ア

4.1 基本設定

リーナ間の経路で WBGT を測定した．測点の箇所

本研究では Viswalk を用いて歩行者シミュレーショを図 1 に，測定概要は表 1 に示した．なお，歩行者ンを行い，歩行時間や歩行者の挙動を分析する．基本設定を表 3 に示す．歩行者は全て豊洲駅から発生

表 3 シミュレーション基本設定
歩行エリア
豊洲～有明アリーナ（大会指定経路のみ）
観客発生場所
豊洲駅周辺８ヶ所
観客発生人数
合計8235人（既往研究から算出）
チケットゲート数
5,6,7,8,10,15（箇所）
歩行者速度
2.28～4.75（km/h）

し，有明アリーナへ向かうものとする．また，観客の発生人数は，絹谷[3]の研究を参考にした結果，合計 8235 人となり，時間経過ごとの発生人数も同研
究を参考にして設定した．チケットゲート付近がボ

チケットゲート 10箇所

800

Real Speed

トルネックとなる可能性を考慮し，ゲート数を変動

到
着 600
完了 400人
数人 200

させて 90 分間シミュレーションを行う．

(4.2 シミュレーション結果

Desired Speed)

図 2 は会場に到着した人数と歩行時間の関係を0表しており，実際の速度（Real Speed）と混雑によ会場までの歩行時間（分）る遅れがなかった場合（Desired Speed）とで比較し

図 2 会場までの歩行時間分布ている．Real Speed では，チケットゲートや信号付
近で混雑が発生し速度が低下するため，Desired
Speed と比較して，大幅に歩行時間が増加していた．
次に，図 3 はチケットゲート数別の歩行時間分布

合 14
計
到 12
着 10人
数 8に対 6する 4割
合 2

ゲート 5 箇所では 4236 人，10 箇所では 4960 人と2.88km/h
3.60km/h
4.75km/hn=42360

会場までの歩行時間（分）なった．また，基本設定上の最大歩行速度である

チケットゲート 10箇所
142.88km/h
3.60km/h
4.75km/hn=4960合計 12到
着 10人
数 8に
対 6
す 4る
割 2合(%)(%)

を表しており，90 分間に到着した人数はチケット

チケットゲート 5箇所

0

会場までの歩行時間（分）図 3 チケットゲート数別の歩行時間分布4.75km/h の歩行者でも，約 70％は会場までの到着に 25 分以上要した.なお，経路全体を歩行者が流れている様子を図 4 に示した．
5．熱中症リスク評価
5.1

WBGT 値と曝露時間の関係

熱中症は長時間の暑熱環境下で活動することによ

図 4 歩行者の流れり引き起こされる．そこで，本研究では WBGT の

表 4 Thmax 閾値を超えた歩行者の割合

時間加重平均を用いて，熱中症リスクを評価する．
経路を 9 つの測点（図 1）を中心としたエリアに分割し，測定した WBGT（表 2）と各エリアの通過時間の積分値から各個人が曝露した WBGT の時間加歩行時間 t との比較ｔ＜閾値（％） ｔ≧閾値（％）
89.2
10.8
93.7
6.3

10.4％，15 個の場合 6.3％であった．これは，来場した観客の約 6～10％が熱中症に罹患する可能性重平均を求める（式(2)を用いる）．
∑9𝑘=1 𝑊𝐵𝐺𝑇𝑘 × ∆𝑇𝑖𝑚𝑒𝑘
𝑊𝐵𝐺𝑇時間加重平均 =𝑇𝑖𝑚𝑒𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙

チケットゲート数 Thmax閾値
(箇所）
(分)
538
1538を示唆している．
(2)

ここで，近藤[4]の研究から WBGT 値ごとの屋外での作業可能継続時間 Thmax の対比表を用いる．
式(2)で算出した時間加重平均値の環境下で歩行可能な時間の閾値を求め，実際の歩行時間を比較することで熱中症罹患の危険性を評価する．
5.2 評価結果
チケットゲートが 5 個の場合と 15 個の場合で比較したものを表 4 に示す．歩行時間が Thmax の閾値を上回ったのはチケットゲート 5 箇所の場合

6.

まとめ

本研究では Viswalk を用いて，オリンピック開催時の混雑の様子を再現し，熱中症のリスクを評価した．
結果，観客の約 6～10％が熱中症となる可能性を示唆した．要因として，チケットゲートがボトルネックとなっていることが考えられ，大会本番では効率よく観客を会場へ流す方策が必要となる．
参考文献[1]気象庁データ
http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/index.php?prec_no=44&block_no=47662&year=&month=&day=&view=g_s[2]環境省 熱中症予防情報サイト
https://www.wbgt.env.go.jp/record_data.php?region=03&prefecture=44&point=44132[3]絹谷友浩: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，芝浦工業大学土木工学科卒業論
文[4]近藤充輔:高温職場における WBGT 指標による作業時間の管理，労働の科学 72 巻 4 号