地域安全学会論文集 No.15,2011.11

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
Questionnaire Survey concerning Stranded Commuters in Metropolitan Area
in the East Japan Great Earthquake
1

2

3

3

4

廣井 悠 ，関谷 直也 ，中島良太 ，藁谷峻太郎 ，花原英徳
1

2

3

U HIROI , Naoya SEKIYA , Ryota NAKAJIMA 4,Shuntaro WARAGAIand Hidenori HANAHARA

3

1

東京大学大学院 工学系研究科 都市工学専攻
Graduate School of Engineering, The University of Tokyo2
東洋大学 社会学部
Department of Sociology, Toyo University
3
株式会社サーベイリサーチセンター
Survey Research Center CO., Ltd.
4
株式会社建設技術研究所
CTI Engineering Co., Ltd.
In this paper, we discuss a questionnaire survey concerning stranded commuters in the metropolitan area in the
East Japan Earthquake. In the metropolitan area the average of commuting time is about 68 minutes and a lot of
people commute particularly with railways that reach its peak during the morning and evening hours. When therailway network does not work properly or stop working suddenly for some reason, much of the stranded commuters
have to stay at their existing locations or try to reach home on foot that may take a very long time which wasobserved in the case of East Japan Earthquake. Based on the results of the survey we conducted when theearthquake occurred, nearly 20 percent of people couldn’t come home at the same day. Accordingly, it can be said
that the stranded commuters would behave in the same way when the next earthquake occurs.
Key Words : stranded commuters, East Japan Great Earthquake, questionnaire survey

１．はじめにの東京における直下地震の被害想定に関する調査報告書(1997)3) では帰宅困難者を「自宅が遠隔なため，帰宅をあきらめる人々や，一旦徒歩で帰宅を開始したものの途中で帰宅が困難となり，保護が必要になる人々」と定義している．もうひとつは中央防災会議「首都直下地震避難対策等専門調査会」4)によるもので，ここでは地震発
生時外出している者のうち，近距離徒歩帰宅者(近距離を徒歩で帰宅する人)を除いた帰宅断念者(自宅が遠距離にあること等により帰宅できない人)と遠距離徒歩帰宅者(遠距離を徒歩で帰宅する人)を帰宅困難者として定義している．後者については，遠距離徒歩帰宅者を明示的に帰宅困難者として扱う点に特徴がある．

2011 年 3 月 11 日に発生した東日本大震災は東北地方を中心に多大な被害をもたらしたが，関東地方においても帰宅困難や電力の供給不足による計画停電など様々な問題が顕在化した広域災害であった．著者らはこの一連の災害について，特に首都圏を中心とした社会調査によって地震後の二次的な社会問題の実情を探っている．
本稿で対象とする現象は，首都圏における帰宅困難者問題である．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．第 10 回大都市交通センサス 1)によ25%
24%
ると，首都圏における 1 日の鉄道利用者数は約 4,000 万21%人とみられており，近畿圏の約 1,300 万人，中京圏の約20%
300 万人と比べてもその量は圧倒的に多い．また，首都
18%
圏における日常的な鉄道利用者(通勤・通学定期利用者)
15%
13%の数は約 950 万人であるが(1)，千葉県・埼玉県・神奈川県を出発地とする通勤・通学者の約半数が東京 23 区を11%
10%
目的地としている．なお，その平均所要時間は約 68 分
を数えるなど(図 1) (2)移動の多くは鉄道に依存しており，
5%5%3%
また朝夕に集中しており，どのような理由であれ日中に
3%
1%
ひとたび鉄道が停止すれば大量の帰宅困難者が発生する
0%0% 0% 0%0%
ことは避けられそうにない状況といえる．
0 -1 4 分 1 5 304560759 0 - 1 0 5 - 1 2 0 - 1 3 5 - 1 5 0 - 1 6 5 - 1 8 0 分29分 44分 59分 74分 89分 104分 119分 134分 149分 164分 179分
本稿で議論する帰宅困難者の，主な定義を以下に 3 つ
図 1 首都圏における通勤・通学所要時間分布(平常時)
挙げる．ひとつは中林(1992) 2)によるもので，ここでは帰宅困難者を「15 歳以上の就業就学者のうち帰宅距離がところで，このような災害時における帰宅困難者対策
長く，通常の交通手段が破損したときに徒歩による帰宅については，東日本大震災の発生以前にも積極的な議論が著しく困難となる人」と記述されている．また東京都

1

が行われてきた．主要な学術研究として中林(1992)を挙げることができる．ここでは宮城県沖地震など各種避難・帰宅行動データなどから「帰宅距離 10km までは100%帰宅でき，それ以降は 1km 増すごとに帰宅可能率
が 10%減り，20km ですべての人が帰宅困難になる」という帰宅限界距離を論じており，これは多くの自治体で被害想定における帰宅割合の根拠として頻繁に用いられている．これに加え，首都圏では中央防災会議「首都直下地震避難対策等専門調査会」が帰宅困難者の推計と帰宅行動シミュレーションの試算を行っており，これにあわせてトイレ需要の試算や各種訓練 (3)，災害時帰宅支援
ステーションや災害時サポートステーション(4)などが検討されている．特にその数の推計については，PT 調査
等を用いて居住地域外への外出者数を算出したのち(5)，
震度 5 強の場合に鉄道などほとんどの交通機関が停止・運休すると仮定したうえで，東京都で約 390 万人，首都圏で約 650 万人が帰宅困難になることが想定されている．

線(上野-中目黒間)，都営地下鉄で浅草線(西馬込-浅草橋間)，三田線(三田-西高島平間)，大江戸線(全線)，新宿線(新宿-本八幡間)，都電荒川線(全線)，京王電鉄(全線，各駅停車のみ)，西武鉄道(山口線など一部除く)，東京急行
電鉄(全線)である．このように東京都内はともかく，他
県，特に埼玉県や千葉県への鉄道による帰宅がこの時点ではいまだ限定的であったことが示唆される．
このような状況のもと，行政は当日 17 時半ごろに枝
野官房長官が無理な帰宅は控えるよう会見を行った．それとともに，九都県市は災害時帰宅支援ステーションに
水道水やトイレや情報の提供を要請している．また都や区市町は一時避難場所として 1,000 か所の避難場所を用意し，例えば東京都は都庁舎をはじめとした公的施設を開放しているほか，民間施設，国の施設，教育機関も順次受け入れを開始している (7)．しかし当日夕方より主要幹線道路には歩行者があふれ道路は車で渋滞が続くなど，
結果的に首都圏において多くの帰宅困難者が発生した．

２．首都圏における帰宅困難者の発生状況
このような状況のもとで，2011 年 3 月 11 日(金)に東
日本大震災が発生した．これにより首都圏の鉄道は地震直後から，そのほとんどが運転を見合わせることとなった．一般に，地震が発生すると鉄道事業者は揺れの大きさに応じて速度規制や運転見合わせを行うことが定められているが，今回は安全確認が求められる揺れの大きさであった(6)．一方，路線バスは早期の復旧を可能としているものの，そもそもの輸送力の違いに起因して，各ターミナル駅周辺で長蛇の列と渋滞が発生し，鉄道交通の代替となることはできなかった．また，JR 東日本は 18時半前後に首都圏と東北地方の終日運休を決定している．
これは「点検する路線が長く範囲も広い．今回の地震は広い範囲で大きな揺れが起きた初めての事態．安全確認ができない限り運転再開はしないと決めた」，「社内の対策本部で被害情報を集めた上で復旧が難しいと判断し，11 日には再開しないと決めた」「運転再開を期待して駅に乗客が集まり，結局再開できないとなれば余計混乱を招く」 (以上全て JR 東日本)との理由からであったという 5)．他方で 20 時半前後，銀座線と半蔵門線の一部区間
が運行を再開するが，あまりにも多くの利用者が押し寄せたため，再度運転見合わせを行っている．その後，午後 9 時前より夜半にかけて一部私鉄や地下鉄が順次運転再開をし，東京メトロと都営地下鉄は終夜運転を行った．
翌日，JR 東日本が運転を開始し，12 時には東京駅 30km
圏内における全路線の 90%が運転を再開している(ただし営業キロベースでの再開率，詳細は図 2)．その後，4
月 20 日に国土交通省は首都圏の鉄道事業者をメンバーとする協議会を設置し「今後，各事業者と今回の対応を検証するなどして，大地震が発生した際の鉄道の運転再開方法について，一定のルール作りを目指す」方針であるという 6)．またその際，鉄道事業者の声として，「想定を超える混乱の中で、まず自社路線を少しでも再開することで精いっぱいだった」などの意見が寄せられている 7)．
図 3 は，3 月 11 日 23 時 45 分時点における鉄道の再開・見合わせの状況である 8)．ここで再開した路線は，
東京メトロで半蔵門線(全線)，有楽町線(池袋-新木場間)，
南北線(全線)，千代田線(北千住-表参道間)，銀座線(全線)，丸ノ内線(全線)，東西線(高田馬場-妙典間)，日比谷

2

図2

当時の東京駅 30km 圏内における鉄道再開率(%)(国土交通省(2011)9)をもとに筆者が作成)

図3

3月11日23時45分の状況(黒：運行，灰：運休)

３．本研究の目的とアンケート調査の集計結果(1) 本研究の目的
以上のように，わが国においてここまで多くの帰宅困難者が発生したケースは初めてであることを考えると，この実態を正確に把握するための基礎資料を収集し，帰宅行動の意思決定の如何と今後の帰宅困難者対策に向けた方針を模索することは意義ある試みといえる．特に，
3 月 11 日に発生した大量の徒歩帰宅者の存在や車道の混雑は，来るべき首都直下地震の際に大きな 2 次被害を引き起こす可能性もあり，対策の必要性は大きい．本研究はその点を問題意識とし，当日の帰宅行動とその規定要因を明らかにすべく，著者らは社会調査を行い，それをもとに分析を試みることとした．調査の概要は表 1 の如くなる．当日の帰宅行動は，鉄道の復旧や道路等の状況によって大きく変わるものと考えられる．したがってなるべくサンプルに偏りがないよう，東京都，神奈川県，埼玉県，千葉県の 20 歳以上の居住者のうち，地震時に外出していた回答者を調査対象とすることとした．そこで上記のような対象者の回答を集めるため，本調査の前にスクリーニング調査を実施し，登録モニター10,000 人の な か か ら ， 地 震 発 生 時 に 外 出 中 で あ ったサンプル
2026 人を抽出し，本調査を実施している(8)．このもとで，当日の帰宅状況や帰宅の判断材料，安否確認の有無，当日のトリップなどを尋ねた．特に後者は，地震発生時の帰宅状況を出発時刻と出発の場所，立ち寄り時刻と立ち寄りの場所，帰宅時刻と帰宅の場所，そしてそれらの交通手段をそれぞれのサンプルに尋ねており，これは人間の記憶の曖昧さを考慮すると，地震発生から約 2 週間後という調査期間でこそ成し得る貴重なデータといえよう．
本研究はそのもとで，帰宅状況の実態と意志決定要因
や根拠，情報の役割を探るべく，以降ではアンケートデ
ータをもとにした集計分析を試みる．また 4 章では特にトリップデータに焦点を絞り，集計分析を試みてより詳
細な帰宅状況を把握した後，非集計分析によって 2011年 3 月 11 日の帰宅状況から得られた教訓を普遍化するための方法について検討を加える．以上が本研究の目的と分析方針である．
表 1 アンケート調査の概要

また，地震発生時の滞在場所別に帰宅状況をみると，大きな地域性を読み取ることができる．地震当日に自宅に帰れた人は東京都にいた人で 67.8%，神奈川県にいた人で 87.8%，千葉県で 89.6%，埼玉県で 93.5%であった(9)．特に東京都では，自宅に帰らず会社に泊まった人が19.9%，自宅に帰らず会社以外の場所に泊まった人が8.8% ， 自 宅 に 帰 ろ う と し た が 途 中 で あ きらめた人が3.5%と帰宅できなかった人が首都圏全体の中でも特に多かった(図 5)．
他方で居住地区別にみると，地震当日に自宅に帰れた
人 は 東 京 都 で 84.8% ， 神 奈 川 県 で 81.8% ， 千 葉 県 で76.4%，埼玉県で 77.4%である．図 6 は地震発生時の居場所と居住地のペアを図示したものである．これによると，サンプル数の関係もあり値がばらつくものの，おおむね地震発生時に居住地とは別の都府県にいる外出者の帰宅率がきわめて低いことが明らかになった．

図5

地震当日の帰宅状況(東京都のみ，N=910)(2) 当日の帰宅状況
はじめに，当日の帰宅状況について述べる．図 4 のように，調査対象者のうち地震当日に自宅に帰れた人は80.1%に留まった．他方で自宅に帰らず会社に泊まった人は 11.6%，自宅に帰らず会社以外の場所に泊まった人
は 6.3%であった．さらに自宅に帰ろうとしたが途中で諦めた人は 2.0%いたこともわかった．

図6

図4

地震発生時の場所と居住地別の帰宅率(N=2026)

次に，帰宅状況と平常時の通勤・通学時間の関係について述べる．自宅に帰れた人のうち，通勤・通学時間の平均は 40.6 分であり，そのうち 68.6%が通勤・通学時間
が 1 時間未満であった．なお，通勤・通学時間が 1 時間
半以上で自宅に帰った人はわずか 47.1%であった(車通勤者など含む)．一方，自宅に帰ろうとしたが途中で諦めた人，自宅に帰らず会社に泊まった人，自宅に帰らず会

地震当日の帰宅状況(1 都 3 県，N=2026)

3

社以外の場所に泊まった人の通勤・通学時間平均はそれ
ぞれ 70.6 分，74.7 分，66.5 分であった(図 7)．このことからも，当日は 80%近く(東京では約 68%)が帰宅したとはいえ，自宅の遠い人は会社に泊まるなどして都内に滞留した人もかなりいたことが判明した．
100%

96%

88%

回答率

80%
60%

62%
49%

40%

35%
20%
0%

0%2%2%

5%
1%6%

０分～
３０分未満

３０分～
１時間未満

25%
9%

3%

１時間～
１時間３０分未満

4%

12%

１時間３０分～
２時間未満

39% 39%
7%

15%

図9

今後このような状況になったら (N=2026)

２時間以上

今後このような状況になったらどうするかという質問の回答を図 9 に示す．これより，自宅に帰れた人と自宅に帰らず会社に泊まった人は，一部を除いておおむね今回と同じ行動をとるであろうことが予想される．もし近い将来，首都直下地震などによって再度大量の帰宅困難者が発生した場合，被害の様相が異なるにもかかわらず
今回の経験をよりどころにして同じ行動をとるとすれば，
市街地火災に巻き込まれる，緊急車両の通行を阻害するなど一斉帰宅者の存在が 2 次被害に繋がりうる可能性も無視できず，より一層の対策が今後必要とされる．

平常時の通勤時間

図 7 帰宅の有無と通勤・通学時間の関係(N=2026)
帰宅を試みた外出者 1663 名に，帰宅する際にどのような困難があったかを尋ねた．その概要を図 8 に示す．
多い順に，携帯電話が通じなかった(31.2%)，屋外に長時間いたため体が冷えた(12.8%)，ひとりだったので不安だった(11.3%)と続く．特にないと答えた人は 41.6%であり，首都直下地震発生時に比べ被害が軽微であったとしても，図 8 のように様々な困難性を認知した回答者がいたことがわかる．なお，自宅に帰ろうとしたが途中で諦 め た 人 で は ， 屋 外 に 長 時 間 い た た め 体が冷えたが47.5% で あ り 最 も 多 い ほ か ， 特 に な い と 答 え た 人 は
10.0%であり，多くが困難性を感じている．さらに，今回の地震で何が困ったかについては，全体では携帯電話がかかりにくかったが 71.1%で一番多く，次いで鉄道等の公共交通機関がストップした(46.4%)，家族との連絡が 取 れ な か っ た (37.5%) ， 固 定 電 話 が 通 じ な か っ た(35.2%)，携帯メールが通じなかった(32.9%)となっているが，なかでも地震当日自宅に帰れなかった人たちについては，帰宅できなかった，携帯電話がかかりにくかったという回答が目立った．特に自宅に帰ろうとしたが途中で諦めた人たちの多くは家族と連絡できなかった，携
帯メールが使えなかったと回答しており，携帯メールの頑強性や安否の有無が無理な帰宅を留めるためのキーポ
イントになるであろうことが予想される．

(3) 求められた情報と役立った情報ツール
次に，今回求められた情報や役立った情報ツール，今後どのような情報を求めるかについての概要を記す．図
10 は，地震直後に知りたかった情報を示したものである．
特 になか った

1%

そ の他

1%

鉄 道など の公共 交通機 関が復 旧する 時刻40%

道 路、通 信、電 気、ガ ス、水 道が大 丈夫か どうか という 情報

34%

市 町村や 消防の 応急措 置の内 容や指 示・連 絡

9%家 族の安 否や居 所

66%

自 分や家 族が避 難すべ きかど うかと いう情 報

27%

ま もなく 大きな 地震が 来る
前 ぶれか どうか という 情報

23%

会 社に戻 るべき かどう かに関 する判 断（ 外出し ていた 人のみ ）6%余 震の可 能性や 、その 規模

特 にない

そ の他

42%

自 分の住 む地域 に、ど んな被 害が起 こって いるか につい ての情 報

20%

59%

今 回の地 震につ いての 震源地 や規模 などの 情報

ひ とりだ ったの で不安 だった

79%

11%

携 帯電話 やパソ コンの 充電が なくな った

0%5%

携 帯電話 が通じ なかっ た

31%

休 憩がで きる場 所がわ からな かった

図 10

3%

ト イレが 見つか らなか った

20%

40%

60%

80%

100%

地震直後知りたかったこと(複数回答，N=2026)

3%

飲 食店や ホテル など店 舗が休 業し、休 憩する 場所が なかっ た

一番多かった回答は，今回の地震についての震源地や規模等の情報(79.2%)であり，ついで家族の安否や居所(66.5%)，自分の住む地域にどのような被害が起こって
いるかについての情報(58.9%)，余震の可能性やその規模(47.2%)が続いた．なお自分の住む地域にどのような被害が起こっているかについての情報については，千葉県において特に高くなっていた(67%)。これは地震当日から広がった「石油火災によって有害物質の混じった雨が降る」などのチェーンメールが流れたことに何らかの影響があるものとも推察される(10)．このことより，自4%

地 図はあ ったが 、道が わから なかっ た

1%

地 図がな かった ので、 道がわ からな かった

4%

革 靴／ハ イヒー ルだっ たので 、歩き づらか った

8%

屋 外に長 時間い たため 、体が 冷えた

13%
0%

図8

47%

今 自分の いる場 所でど んな被 害が起 こって いるか につい ての情 報

42%

10%

20%

30%

40%

50%

帰宅時の困難(複数回答，帰宅者のみ，N=1663)

4

分の住んでいる地域に関する情報のニーズは極めて大きく，場合によっては一斉帰宅の抑制に際して，災害用伝言ダイヤル(171)のような個人単位の安否情報だけではな
く，地域の被害情報を何らかの形で集約して流すことも検討すべきと考えられる．

60%

59%
54%
44%

46%

40%
役 立った ものは 何もな かった

8%

そ の他

35%

市 町村の 広報車

回答率

3%
1%

携 帯電話 のワン セグ機 能

16%

携 帯電話 のイン ターネ ット機 能（ ｉモー ド等）

23%

23%

23%
15%

18%

20%

携 帯電話

20%

19%

20%

6%

携 帯電話 メール

30%

13%

20%

電話

5%

8%

イ ンター ネット メール

7%

自宅に帰れたイ ン タ ー ネ ッ ト （ホ ー ムペ ー ジ等)
市 町村の 防災無 線

11%

民 放テレ ビ

自宅に帰らず
会社に泊まった

自宅に帰らず
会社以外の場所に泊まった

図 12 情報を得るために役立ったもの(帰宅状況別，抜粋，N=2026)

11%

Ｎ ＨＫラ ジオ

自宅に帰ろうとしたが途中であきらめた

3月11日の帰宅状況

26%
4%

民 放ラジ オ

5%

0%

31%

Ｎ ＨＫテ レビ

その他

54%
0%

20%

40%

60%

80%

2%

100%

防災行政無線による情報提供37%

図 11 情報を得るために役立ったもの(複数回答，N=2026)

コンビニや店舗にある液晶モニター
による情報提供

駅や屋外のビッグビジョ ン
による情報提供

46%
42%

回答率

さらに，情報を得るのに役立ったものを尋ねた．その結果が図 11 である．多くの回答者がテレビ，それもパソコンによる情報提供
43%
NHK(53.7%)を役だった情報源として挙げており，次い
携帯電話による情報提供
で民放テレビ(30.6%)，インターネット(25.5%)，携帯電70%
話メール(19.9%)，携帯電話(19.8%)，携帯電話のワンセ
78%
グ機能(15.8%)を挙げている．当日，インターネットは テレビやラジオによる情報提供
首都圏ではほぼ通常通りに機能したとはいえ，情報の集
0%
20%
40%
60%
80%
100%
約に多少の煩雑さが伴うためか，総じて役だったと答え
図 13 今後どのような情報提供を望むかた回答者は少ない．なお、年齢が若いほどインターネッ
トや携帯電話を役だったとする人が多く，逆に年をとる(複数回答，N=2026)
ほど NHK テレビを役だったとする人が多かった．また後にも示すが，学校施設関連の情報は多くがテレビやラ
ところで，今後このような状況時にどんな情報入手手
ジオによって取得されていた(69.1%)．ここで，「地震段がよいかを尋ねた結果，役だった手段と同様，テレビ
直後知りたかったこと」ごとに役だった手段を分析したやラジオによる情報提供(78.1%)が多いが，それに次い結果，特に「自分の住む地域の被害情報」を知りたかっで携帯電話による情報提供(70.1%)が多いことがわかった人についてはインターネット(知りたかった人 30%，た(図 13)．
そうでない人 20%)が，また「家族の安否や居場所」を知りたかった人については携帯電話や携帯メール(ともに，知りたかった人 26%，そうでない人 8%)が，さらに100%
93%「鉄道などの公共交通機関が復旧する情報」を知りたかった人についてはインターネット(知りたかった人 34%，
80%
73%
84%
70%
78%
そうでない人 20%)や携帯メール(知りたかった人 27%，
66%
76%
73%
72%
そうでない人 16%)が役立ったと回答している人が比較
56%
55%
60%
として多い．ここで「鉄道などの公共交通機関が復旧す
41%
41%る情報」を知りたかった人について携帯メールが役立っ
40%
39%
38%
38%
たと答えている理由としては，家族や知り合いの間で携
帯メールで運行情報をやり取りしていたことによるもの
20%
ではないかと推察される．
0%
さらに，図 12 は帰宅状況別の役だった情報ツールを
自宅に帰れた自宅に帰ろうとしたが自宅に帰らず
自宅に帰らず
しめしたものである．特に，自宅に帰ろうとしたが帰れ途中であきらめた
会社に泊まった 会社以外の場所に泊まった
3月11日の帰宅状況
なかった人は，テレビが役立ったと答えた人が少なく，反対に携帯電話によるインターネット機能やワンセグ機
図 14 今後どのような情報提供を望むか能が役だったと答えており，このような人たちには携帯(帰宅状況別，抜粋，N=2026)
電話による情報伝達が効果的であることが推察される．

5

(4) 家族や知人との連絡手段
次に，当日どのようにして家族や知人と連絡をとったか，そしてその繋がり具合を示す．図 15 は家族や知人との連絡手段を尋ねた結果であるが，今回は携帯メールが多少使用できたこともあってか(図 16)，災害用伝言ダ
イヤルを利用しようとした人はわずかに 6.4%であり，携帯電話の災害用伝言サービス(9.8%)よりも少なかった．
これは利用の仕方が分からなかったという回答(18.8%)
や，災害用伝言ダイヤルを利用しようとした人の約半数が繋がりにくかったと回答している点も含めて，今後に大きな課題を残したと言えよう．

100%
80%

回答率

40%

40%
45%

30%
15%

3%

0%
情報ツ ー ル

固定電話

回答率

60%
40%

0%

0%
情報ツ ー ル

固定電話

10%
0%

60%

51%

40%
20%

29%

携帯電話

1%

携帯電話のメール パソコンのメール

100%

75%

回答率

80%

71%

77%

60%
40%
20%

6%

0%

19%

災害用伝言ダイヤル

情報ツ ー ル

図 15

10%

19%

災害用伝言
サービス(携帯)

4%

28%
31%

20%

45%

27%

0%
災害用伝言
サービス(携帯)

災害用伝言サービス(P C )(5) 帰宅行動の根拠と支援や情報の認知度
最後に，帰宅を試みた人と帰宅を試みなかった人の判
断理由，そして支援や情報の認知度を示す．はじめに帰宅を試みた人については，自宅までの距離から徒歩でも帰れそうだったからが 42.4%と一番多く，次いで交通機
関を利用して帰れそうだったから(19.7%)，自宅に帰ってやるべきことがあったから(16.3%)となっている．ここで，家族と連絡が取れなく心配だったからは 11.7%であり，家族と連絡は取れたが心配だったからは 12.1%となっている．この結果は，安否確認の重要性と共に安否確認のみでは十分な帰宅の抑制に繋がらない可能性も同時に示唆しており，前述した「求められた情報」とあわせて，今後検討すべき事項と言える．他方，帰宅を試みた人の判断理由については，自宅に帰ろうとして帰れた
回答者と自宅に帰ろうとしたが途中で諦めた回答者で違いがあることもわかっている．自宅に帰れた回答者は，自宅までの距離から徒歩でも帰れそうだったからが43.3%である反面，交通機関を利用して帰れそうだった
からは 19.2%であった．ところが途中で諦めた回答者は，自宅までの距離から徒歩でも帰れそうだったからは7.5%であり，交通機関を利用して帰れそうだったからが40%となっている．これは公共交通の運休・復旧に関する認知によって無理な帰宅を試みた回答者の存在を示唆している．
帰宅しないことを判断した理由については，交通機関の復旧の目途が立たなかったからが一番多く 77.2%であり，次いで徒歩で自宅まで帰るのは難しいから(48.9%)，
職場や家族と連絡が取れたから(20.8%)，食糧や飲料水，就寝場所等を確保できたから(18.4%)と続く．前者については交通機関が運休などを決定し，その情報を早めに流すことで，外出者を早期に職場などへとどめることを

30%

1%

32%
37%

図 16 当日の繋がり具合(それぞれの情報ツールを利用しようとした人のみ)

69%

15%

パソコンのメール

80%

63%
37%

20%

携帯電話のメール

100%

100%

84%

25%

10%

携帯電話

災害用伝言ダイヤル

90%

34%
42%

32%

20%

情報ツ ー ル

80%

60%

66%

60%

回答率

特に後者については，図 14(帰宅状況別の今後望む情報)にもある通り，自宅に帰ろうとしたが途中で諦めた
人の実に 92.5%が携帯電話による情報提供を望んでいる．
これは図 12 とも関連するが，いったん帰宅行動を開始
しはじめるとテレビなどによる情報提供は十分に望めず，
移動中でも情報を取得できる携帯電話のメリットが大きく働くものと推察される．事実，その他これらの人たち
は駅や屋外のビッグビジョンによる情報提供やコンビニ
や店頭にある液晶モニターによる情報提供のニーズも高く，屋外にいてテレビによる情報収集が困難な人たちに対する情報の提供については課題が残ることも示唆され
た．

19%

災害用伝言
サービス(P C )家族や知人との連絡手段(N=2026)6可能にすることが示唆されるほか，自宅に帰らず会社に泊まった人の 24.3%は職場や家族と連絡できたからと答えているなど(自宅に帰ろうと試みた人はその回答率が7.5%であった)，家族の安否確認が帰宅意志に大きな影響を及ぼすであろうことが予想される．
本調査では，帰宅困難者に関する支援や情報の認知度も尋ねている．これによると，学校施設の開放を知っていた人は 56.8%であり，その多くはテレビやラジオの報
道でその情報を入手していた(69.1%，ちなみにインターネットや人づてによる情報入手はそれぞれ 10%程度)．
実際に学校施設を使用した人は開放を知っていた人の3.7%であったが(11)，その情報を知らなかった人は 55.4%
が「もし知っていたら利用すると思う」と回答している．
他方，ガソリンスタンドやコンビニにおける帰宅困難支援を知っていた人は 38.3%にとどまった．実際に利用した人は支援を知っていた人の 13.3%であったが，その情報を知らなかった人は 83.4%が「もし知っていたら利用すると思う」と回答している．

が 23.6%，送迎が 7.0%)，鉄道・地下鉄(14.8%)，自転車(10.5%)の順で多く，また帰宅所要時間は 1 時間以上が81%，2 時間以上が 53%，6 時間以上が 17%であった．
また，表 2 はアンケートで尋ねた平時の通勤・通学時間と当日の帰宅所要時間の関係である．この表より，多くの人たちが普段より長時間かけて帰宅したことが改めて明らかになった．

図 18

当日の出発地分布

図 19 当日の到着地分布

図 20

地震発生当日の帰宅トリップ(徒歩帰宅者のみ)

４．トリップデータの分析
続いて，アンケート調査によって得られた当日のトリップデータの分析を行う．トリップについては，分析に耐えるデータのみを使用することとし，データのスクリーニングを行った結果(12)，1926 サンプルが残った．そのため，以下はこの 1926 サンプルについての結果を示す．当日のトリップを全て GIS データに落とし，集計したものが図 17，図 18，図 19，図 20 である．図 17 は全てのトリップを，図 20 は徒歩帰宅者のみのトリップを示したものであるが，両者を比較すると徒歩帰宅者のみのトリップはかなり都心に偏っており，その距離も短い
ことが改めて分かる．また図 18 は出発地分布を，図 19
は到着地分布を示したものであるが，到着地はまばらに分散している反面，出発地はかなり都心に偏っているこ
ともこれより明らかである．

図 17 本研究で用いるトリップデータ
図 21(1) トリップデータを用いた集計分析
図 21 は当日の主な交通手段を，図 22 は調査対象者の帰宅所要時間を示したものである(ただし，ここでいう帰宅所要時間は各自が帰宅行動を開始した時点からの計測であるため，時間軸はそれぞれによって異なり，また各自が帰宅行動を開始した時間から自宅に到着した時間の差分を表すものであるため，途中で休憩などを行っている場合は，その時間も帰宅所要時間に含まれている)．
主な交通手段は徒歩(36.3%)，自動車(自分の運転する車

7

主な帰宅手段(N=1926)

図 23，図 24 は東京都を出発とする回答者が平均何時間かかって到着地にたどり着いたかを主な交通手段，到着地別に整理したものである．図 23 は途中で立ち寄り(アンケートでは，帰宅途中でどこかに 2 時間以上滞在した場合はその地点で立ち寄ったものと定義している)を行わなかった回答者のみを示したものであり，図 24
は途中でどこかに立ち寄った人も含め算出している．立
ち寄りを考慮しない場合，徒歩帰宅者は埼玉県で 5.5 時

間，神奈川県で 4.8 時間，千葉県で 6.4 時間かかっており，復旧した鉄道路線が少なかった東京都から千葉県への徒歩移動はおおむね帰宅所要時間が長かったことがわかる．また鉄道利用者及び他県への移動者については一
度中継地点に立ち寄って帰宅した人も多いことが分かる．

た人の多くが 12 日午前 5 時以降に帰宅しているほか，
徒歩で帰宅した人でも翌日朝まで帰宅できなかった人が多いことがわかる．
GIS データに落としたトリップデータの出発点，立ち寄り点，到着点のポイントデータを用いて，これらの距離を計測し，まとめたものが図 27,28 である．図 27 は距
離別の当日帰宅率を表わすものであり，図 28 は距離別の徒歩帰宅率(帰宅手段が徒歩のみであった人の割合)を示したものである．

29%

30%
25%

12日 5時以降に出発した人の割合

20% 19%

14%

15%

100%

10%

10%

7%

5%

5%

7%
4%

3%

2%

2%

0%
1 時間 1 時間 2 時間 3 時間 4 時間 5 時間 6 時間 7 時間 8 時間 9 時間 1 0 時間
未満

程度

程度

図 22

程度

程度

程度

程度

程度

程度

以上

70%

60%

49%

40%
20%
0%

38%

27%
11%
6%

10%
3%

3%5%

4%2%

東京都
地震発生時の居場所

平時の通勤・通学時間と当日の帰宅所要時間の関係(全サンプルに対する割合，N=1923)

埼玉県

神奈川県

車

徒歩

千葉県

鉄道

図 25 12 日 5 時以降に帰宅行動を始めた人の割合(地震発生時東京都にいた人のみ，N=880)
12日 5時以降に帰宅した人の割合

表2程度

当日の帰宅所要時間(N=1926)

80%

92%

100%

9.5

帰宅所要時間 (h)

10
8
6
4

3.9

3.0

2

5.0

5.5 3.8

4.5

6.4

4.5
4.8

4.2

東京都

埼玉県

神奈川県

車

徒歩

帰宅所要時間 (h)

6.6

6

2

7.6

7.6

7.2

6.2

11%
3%

車

徒歩

神奈川県

徒歩

千葉県

鉄道

87% 87%

76%

71% 71%
46% 50%
34%

40%
20%

4-6
km

図 27
100%

神奈川県

埼玉県

車

56% 52%

2.8
埼玉県

3%

60%

4.8

東京都

19%

0%

2km 2-4
以下 km
自宅ま での距離

6.9

6.4
3.2

24%

10%

80%

徒歩帰宅者の割合 (%)

図 24

20%

39%
28%

0%

6.5

0
到着地

47%

40%

100% 95% 95% 94% 91% 88%

9.5

10

4

鉄道

当日の東京都からの平均帰宅所要時間
立ち寄りを含まず(N=781)

8

62%

60%

図 26 12 日 5 時以降に帰宅した人の割合(地震発生時東京都にいた人のみ，N=880)

千葉県

当日帰宅率 (%)

図 23

80%

東京都
地震発生時の居場所

2.5

0
到着地

77%

千葉県

鉄道

当日の東京都からの平均帰宅所要時間
立ち寄りを含む(N=880)

99% 97%

距離別の当日帰宅率(N=1926)

78%

71%

77%

70%
53% 53%

60%

34% 31%

40%
20%

27% 26%

17%

4-6
km

6-8
810- 12- 14- 16- 18- 20- 22- 24- 26- 30km
km 10km 12km 14km 16km 18km 20km 22km 24km 26km 28km 以上

図 28 距離別徒歩帰宅率(帰宅手段が徒歩のみであった人の割合) (N=974)

8

9%

0%

2km 2-4
以下 km
自宅ま での距離

図 25 は地震発生時東京都にいた人のなかで，12 日午
前 5 時以降に帰宅行動を開始した割合であり，図 26 は同じく地震発生時東京都にいた人のなかで，12 日午前 5時以降に帰宅した人の割合である．鉄道を利用して帰っ

86%

80%

6-8
810- 12- 14- 16- 18- 20- 22- 24- 26- 30km
km 10km 12km 14km 16km 18km 20km 22km 24km 26km 28km 以上ただし，後者については車利用者や自転車利用者などを考慮し，徒歩帰宅率を「徒歩帰宅者数/(徒歩帰宅者数+
鉄道利用者数)」で定義した．先述のように，これまでの想定では「帰宅距離 10km までは 100%帰宅でき，それ以降は 1km 増すごとに帰宅可能率が 10%減り，20km
ですべての人が帰宅困難になる」としているが，今回は徒歩帰宅者数，徒歩帰宅率ともに想定以上の長距離移動が確認されている．

選択肢を採用し易いとも言える)．これをもとに，通勤外出者，私用外出者ごとの滞留選択確率及び徒歩帰宅選
択確率を距離別に示したグラフが図 29，図 30 である．
1.0

1.0

選択率

0.8

0.6

私用

0.4

0.4

通勤

(2) トリップデータを用いた非集計分析
次にこのデータを用いて，帰宅意志に関する非集計分
析を行うとともに，パーソントリップ調査(以下 PT 調査と呼ぶ)のデータと照らし合わせ，状況別シミュレーシ
ョンを行う．推定精度を向上させるため，トリップデー
タとして 1.主な交通手段として自分の車・バイク・自転車を用いたサンプル，2.立ち寄りを行ったサンプル，のいずれかにあてはまるものは対象外とした．ここで，帰宅意志の決定にランダム効用理論(多項ロジットモデル)
をあてはめ，効用関数の確定項を帰宅距離(km)，安否確認ができなくて困ったかどうか(困ったら 1)，勤務中であったか私用であったか(勤務中なら 1)，65 歳以上かどうか(65 歳以上なら 1)，及び定数項で定義した後に(帰宅距離と定数項以外はダミー変数)，主な帰宅行動として以下の 3 パターンを用意した．
1. 車で迎えに来てもらう
2. 徒歩帰宅を試みる
3. (鉄道復旧待ちも含めて)その場に滞留する推定する係数は実際の選択結果によって得られるパラ
メータ δ jk を用い，[1]式で示される尤度関数を最大とす

0

帰宅距離
[km]

択肢を選択した確率を示しており，それぞれの集合を

K ， J で表わす)．なお， L* の最大化は L の最大化と等価であることより実際の計算には[2] 式を用いた．
…[1]k∈K j∈J

=
L ln=
L*

∑ ∑ δ jk ⋅ ln p jk…[2]k∈k j∈J

これに先述のトリップデータをあてはめ，係数とそのHessian 行列を求めることで係数の有意確率およびモデル全体の自由度調整済尤度比を求めた．使用した言語は，
Mathematica6.0 であり，ニュートン・ラプソン法を用いてプログラムを作成している． その結果が表 3 である．
安否確認ダミーと高齢者ダミーの係数は有意とならなか
ったが，それ以外の係数は 1%有意であった．なお自由度調整済尤度比は 0.362 であり，あてはまりはよい．
表3

10

20

30

40

図 29 滞留選択確率

る最尤推定法で求まる(ただし p jk は個人 k が j という選

δ

私用

0.6

通勤
0.2

L* = ∏∏ p jk jk

選択率

0.8

各係数と自由度調整済尤度比(**は 1%有意)有意であった係数のみ符号を解釈すると，帰宅距離については，距離が長ければ長いほど滞留もしくは送迎してもらう傾向にあり，また勤務中であるほど滞留しやす
いことがわかる(逆にいえば，私用の外出の場合は滞留の拠点を見つけにくいため，徒歩帰宅や車で送迎という

9

50

帰宅距離
[km]

0.2

0

10

20

30

40

50

図 30 徒歩帰宅選択確率

最後に，平成 20 年度 PT 調査の結果も援用して，今回の帰宅行動を再現し，さらにもし今回が休日であった場
合の帰宅行動の状況をシミュレーションで検討する．むろん，後者は先に示したランダム効用理論に基づく帰宅行動モデルを用いて推定するものである．
計算の概要を示す．はじめに簡単のため東京都のみを対象とし，それぞれの発生集中トリップ(アンケートで得られたトリップデータ)を PT 調査の大ゾーンにしたがって行列でまとめる．ここでトリップの数のみならず，落とした GIS データによって計算した当日の移動距離についてもそれぞれ準備する．その後，PT 調査のゾーン
別目的種類別発着時間帯別発生集中量のデータを用いて各ゾーンにおける 14 時から 24 時までの帰宅トリップ数の合計をもとめ，それにゾーン別目的種類別代表交通手
段別発生集中量を用いて，各ゾーンにおける自動車，自転車，二輪車，その他，不明の交通手段によるトリップを取り除く．このようにすることで，平日 14 時から 24
時の各ゾーンごとの帰宅トリップ数のうち鉄道利用，徒歩のトリップ数の抽出を試みた．その後，これらに先ほ
ど行列でまとめた発生集中トリップの行列データ(トリップ数のみならず，移動距離や勤務中かどうかのデータも入っている)から求めた帰宅意志モデルの結果(つまり上図の滞留選択率や徒歩帰宅選択率)をそれぞれのゾー
ンごとに掛け合わせ，当日の各ゾーンにおける滞留人口，
徒歩帰宅人口が得られる(図 31,32)．
また，ここでもし今回の地震が休日に起こっていたらどうだったかを知るため，第 4 回京阪神都市圏 PT 調査
10)で得られている通勤・通学・業務トリップ及び自由ト
リップの休日/平日の比率を掛け合わせ，それぞれ上記の帰宅意志モデルを用いて休日だった場合の滞留者人口，
徒歩帰宅人口を求めた(図 33,34)．予想されているように
休日は平日ほど滞留人口は少ないものの，私用で外出している人の多くは滞留をせずすぐに徒歩帰宅を試みる傾向にあるため，徒歩帰宅者人口は平日と大きく変わらな
い地区もある．そして，安全な滞留場所の確保も含めて，会社に留まることのできる人に比べ，彼ら私用外出者の帰宅行動を抑制させることはことさら困難と考えられる．
これに対して誰がどのように対応すべきかは，今後の検討課題となろう．いずれにせよ，このようにゾーン別・
発災状況別に滞留人口や徒歩帰宅人口などを推定することで，必要な物資・備蓄の数などを前もって知ることができる点が本稿で試みた非集計分析の利点である．

ることができず，特に東京では 32.2%が帰宅できていな
いということも判明し，被害想定において東京都の外出者が約 1100 万人と想定されている事を考えると，多くの帰宅困難者が発生したことが改めて示唆される結果となった．また本稿より，大多数の人たちの情報入手手段
はテレビが多かったものの，徒歩帰宅を試みている回答
者は携帯電話による情報入手のニーズが極めて大きかっ
たこと，また家族の安否のみならず，自分の住んでいる地域の情報を必要とし帰宅意志の原因となっている人が多いことがわかった．さらに，家族と安否が取れても心配で帰宅を試みる人が多いことも判明しており，家族など個人間の安否確認のみでは無理な帰宅を抑制するための十分条件とはなりえないことも知ることができた．
今回の震災で首都圏で大きな 2 次被害はあまり発生しなかったが，首都直下地震の発生時などには緊急車両の渋滞や大規模な火災，余震などによる沿道建物の落下，
集団転倒なども十分に考えられる．それゆえ今回自宅に帰れた人の 83.6%が次回も同じ行動を取ると答えている
点は今後の対策の必要性を強く示唆するものである．特に今回よりも強い地震が首都圏を襲った場合は被害情報の把握や救急・救助・消火・緊急輸送が行政その他の主な直後対応となり，帰宅困難者対策としては十分な行政対応を望めないことも想定される．それゆえ帰宅困難者
支援のみならず「一斉帰宅の抑制・帰宅の分散化」が帰宅困難者対策としてとりわけ重要であり，中央防災会議「首都直下地震避難対策等専門調査会」なども言及しているように，「一度に帰宅させない」ための事前対策を充実させる必要がある．
他方でもちろん，今回扱った帰宅困難者問題の実態は，平日(金曜日)の昼間という時刻に発生したひとつの例に過ぎないことも忘れてはならない(13)．例えば今回顕在化することのなかった潜在的課題として，(休日に地震が発生した場合など)滞留するための拠点を持たない膨大な(私用の)外出者の存在(14)や道路の寸断や緊急輸送路の確保の必要性，代替輸送ルートの確保を含めた鉄道の復
旧が不可能な場合の時差帰宅方針の確立，帰宅困難者が地域の避難者がいる避難所に来訪した際の適切な対応などが考えられ，今後検討すべき事項は多い．そしてなにより，一斉帰宅を抑えるためには安全な滞留場所の確保(集客施設等における安全の検証や確保の体制 12))と十分な物資の備蓄や配分，そして組織対応に関する方法論の整備が必要不可欠である．特に後者については，駅前滞留者対策としての協議会設置，グループ帰宅や普及啓発の意味も含めた帰宅困難訓練などが必要であることは言
うまでもない．もちろん本稿で示唆されたように，素早
い鉄道運休情報の伝達や地域の情報を含めた確実な安否確認は極めて重要である．本研究はこの点を大きく重視
し，ランダム効用理論に基づいた帰宅行動モデルを構築し，そのパラメータを今回の実態に合わせ推定することで，休日だった場合などを含めた，あらゆる状況における帰宅状況を再現する準備を整えた．紙面の都合もあり
本稿で紹介した例はごく少数に留まったが，今後はいく
つかのケーススタディを検討し，今回顕在化しなかった
課題の探索に努め，それらの解決を図ることが重要となろう．さらにいえば，これらの多様な課題は行政・個人・企業・鉄道事業者で適切な役割分担のもと行われるのが望ましい．これらは本稿で示した研究成果を前提としたうえで，ごく近い将来における課題としたい．

Max:92 万人/zone
Min:1 万人/zone

図 31

当日の滞留人口推定

Max:102 万人/zone
Min:5 万人/zone

図 32 当日の徒歩帰宅人口推定

Max:26 万人/zone
Min:0.2 万人/zone

図 33 当日が休日だった場合の滞留人口推定
Max:48 万人/zone
Min:0.8 万人/zone

図 34 当日が休日だった場合の徒歩帰宅人口推定

５．おわりに本稿は，東日本大震災に伴う首都圏地域における帰宅困難者現象について，その実情を把握するため社会調査を行い，その結果を分析したものである．この結果，今後の帰宅困難者対策や帰宅の意思決定を模索する基礎資料としての意義はもとより，本稿で示した分析のみに限っても様々な実態が明らかとなった．ここでは特に首都圏の外出者を対象とした回答者の 19.9%が当日自宅に帰

10

謝辞

(10) もちろん，不安解消行動として流言などが拡散する場合
がこれまでにも多かったことを考えると，この両者の因査読者の方々からは貴重なアドバイスを頂きました．
ここに深甚なる謝意を表します．

果関係はどちらが原因でどちらが結果であるかについて
現段階は明言できるものではない．

補注(1)

その 39.3%が JR(東日本・東海)を，15.2%が東京メトロを，や食料が配布された，50.0%が毛布や使い捨てカイロが配7.1%が東急を利用しており，首都圏のバス・路面電車定布された，40.5%が暖房がついており温かかった，40.5%

期利用者約 42 万人と比較してもこれら鉄道による通勤・通学人口は圧倒的な人数となる

1)(11) ちなみに，これら学校施設の利用者において，50.0%が水

がテレビやラジオがあり情報が入手できた，11.9%が携帯．
1)

所要時間 1 時間以上の通勤・通学者は約 62%にものぼる(3)

例えば東京駅渋谷駅などのターミナル駅は，帰宅困難者(12) 本アンケートにおいてトリップデータは一般に行われる対策協議会を設置し，地域連携による帰宅困難者対策のPT 調査と同じ形式で尋ねているが，同じ場所を全てのト計画を策定し，また訓練の実施も行っていた．

リップの目的地として記入するなど，設問の意図と異な

災害時帰宅支援ステーションは災害時の徒歩帰宅者を支る回答をした回答者が少人数いた．このため，これら分援するため水道水やトイレ，道路情報などの情報を提供

析に用いることのできないデータを除外することでスク

(4)

(5)

．

電話や人の話し声がうるさかったと回答している．

(2)

するコンビニやファミリーレストランなどである．またリーニングを行い，トリップデータを完成させている．

災害時サポートステーションはガソリンスタンドが被害(13) さらに言えば，今回は首都直下地震で危惧されるような状況や支援情報の提供，住民の安否確認，帰宅困難者へ甚大な直接被害が首都圏であまり見られず，また金曜日のサービスルームの開放等の対応を約束するものである．

であったため翌日・翌々日の出勤が不要な状況下であっ居住地域は，東京都は東京都 PT 調査の基本計画ゾーン(約た．その点が帰宅行動に与えた影響を考慮してデータ及び本分析を解釈する必要がある．

160 ゾーン．例えば文京区は 4 つのゾーンに分割される)，(14) 今回の調査では，回答者のうち私用で外出していた人は

その他は市区町村で定義している．
(6)

一般に鉄道事業者は gal を揺れの規制値として用いるが，全体の 34.3%であり，多くは滞留のための拠点を持つ(とJR 東日本では 2003 年から kine を在来線で採用しており，考えられる)通勤者であった．

沿線に設置する地震計で 12kine 以上を計測した場合は運転を中止し，徒歩で全区間を点検するとしている
(7)

(9)

参考文献

．

例えば渋谷区の帰宅困難者受け入れ施設として，青山学

1) 国土交通省(2007)：「大都市交通センサス首都圏報告書」．

院大学(収容可能人数 10,000 人)，國學院大學(収容可能人

2) 中林一樹(1992)：「地震災害に起因する帰宅困難者の想定手数 400 人)，国立代々木競技場(収容可能人数 13,000 人)，

法の検討」，総合都市研究，第 47 号，pp.35-75．

都立第一商業高校(収容可能人数 400 人)，都立広尾高校(収3) 東京都(1997)：「東京における直下地震の被害想定に関する

容可能人数 400 人)，都立青山高校(収容可能人数 400 人)，

調査報告書」．

東京体育館(収容可能人数 5,000 人)，東京消防庁西原消防

4) 中央防災会議(2008)：「首都直下地震避難対策等専門調査会

学校(収容可能人数 400 人)，JICA 東京が開放されている

報告」．

13)

(8)

11)

5) 日本経済新聞(2011)：「JR 東，首都圏など 11 日の再開せず．

本調査はインターネット調査を用いており，その調査協

安全確認に時間」，3 月 11 日(Web 版)．

力の見返りとしてポイントを回答者が得る仕組みになっ6) 読売新聞(2011)：「震災の帰宅困難者対策，首都圏鉄道事業ている．またサンプルの抽出においては，都県・性年代者が協議」，4 月 21 日．

の均等割り付けによって抽出しており，そのようなサン

7) 朝日新聞(2011)：「震災直後の鉄道運転再開，どう判断

プリング手法で得られたデータ分析であることを考慮す

交省、首都圏調査」，4 月 23 日．

国る必要がある．ところで，本調査データにおける性・年

8) 日本経済新聞(2011)：「交通機関の再開・運休一覧」，3 月

代という回答者属性による帰宅行動の差異は，特に 60 歳

11 日(Web 版)．

未満や男性が「自宅に帰らず，会社に泊まった」という

9) 国土交通省(2011)：「大規模地震発生時における首都圏鉄道

回答が多少おおかった点などがあげられる．しかし，この運転再開のあり方に関する協議会の結果について」，平成

れは性・年代という回答者属性による差異であると同時

23 年 4 月 20 日報道発表資料．

に，外出目的が私用であるか会社勤めであるか(調査デー

10) 京阪神都市圏交通計画協議会(2000)：「第 4 回京阪神都市圏

タにおいて勤務中 65.6%，私用の外出中 34.4%)による違い

パーソントリップ調査」．

と解釈することもできる．したがって，文中の分析では

11) 森敬芳，島村誠，露木寿(2002)：「地震時運転規制の発令

特に外出目的による分析を試みているが，それはすなわ

基準改定を対象とした防災投資の定量的評価に関する研究」，

ち性・年代という回答者属性による差異を結果として同

土木学会第 57 回年次学術講演会，pp.931-932.

時に含んでもいるものであることをここで補足する．

12) 東京都(1998)：「震災時における昼間都民対策検討委員会

トリップデータの解析により，埼玉県などでは自動車に報告」．

よる移動が多く，当日もそれを主な手段とした帰宅が多13) 渋谷区(2011)：「帰宅困難者の受け入れ場所について」，

かったことが分かった．したがって今回は道路被害が少http://www.city.shibuya.tokyo.jp/anzen/tohoku_taiheiyo/saigai3.html ，なかったため，自動車を用いて帰ることができたことが最終更新日時[2011 年 3 月 24 日 13 時]．

(原稿受付 2011.6.5)(登載決定 2011.9.10)

東京都以外の場所における帰宅率の高さに表れているものと推定される．

11