Annual Review No.24

テレワークの進展が都市鉄道需要に与える影響（３）【2021 年度

KR-081】

政策研究大学院大学 大学院政策研究科

教授 日比野 直彦

橋本 真基

阿久津 友宏１．はじめに人が行ったものとみなすことである。また、テレワー
クの進展による通勤行動の変化の一端を、自動改札働き方改革の政府による積極的な推進に加え、新データを用いて定量的に示したことは社会的にも大型コロナウイルス感染症の拡大防止のための緊急事きな成果と考えている。

態宣言、まん延防止等重点措置に伴う外出自粛要請

しかしながら、昨年度までの研究では、テレワーにより、テレワークが急速に進展し、大都市圏の通クの進展に伴う都市鉄道需要の特徴的な変化と、自勤行動が大きく変化している。特に、東京都市圏で動改札データを用いた長期間の追跡分析の有用性はは、他の都市圏と比較して感染者数が多かったこと示すことはできたものの、分析対象サンプルが東京から、長期間の外出自粛要請がなされ、テレワーク都区部着の鉄道利用者と限定されていたため、全体が強く推奨されてきた。これにより、通信ネットワー傾向の詳細把握にまでは至っていない。また、個人ク、モバイル端末、労働管理等の環境整備が急速にを特定・追跡する分析においては、2019 年 10 月の進み、多くの企業、就業者が実際にテレワークを経鉄道利用者の 1 年間の変化を分析しているため、11験し、そのメリット、デメリットを体感することと月以降に利用を開始した人および停止した人の人数なった。テレワークの進展という視点では、新型コ変化等は明らかにできていない。さらに、利用頻度ロナウイルス感染症の拡大は、壮大な社会実験のよの変化と定期券利用の関係についても明らかにできうな役割を果たし、普及さらには定着を速めることていない等、今後の施策を検討するうえで重要となに寄与したと言えよう。このテレワークの進展による事項のいくつかが課題として残っている。

る通勤行動の変化は、コロナ禍における一時的な現本年度の研究では、昨年度までの研究成果を踏ま象ではなく、終息後にも一定程度残り、継続される

え、1）分析対象トリップを、到着地を限定せずにと考えられる。そのため、今後の都市鉄道需要の変東急線発の全トリップに拡大すること、2）分析対化を分析するうえでは、これまでの分析の延長では象期間を、コロナ期間前の 2018 年 4 月～ 2021 年

なく、このコロナによる変化をできるだけ正確に把10 月の 3 年半に拡大すること、3）当該地域におけ握し、その影響を明らかにすることは重要である。

る分析対象期間中の転入・転出等により、鉄道利用以上の背景のもと、筆者らは、分析対象を平日午を開始・停止した人数の変化を明らかにすること、4）

前中に東急線発・東京都区部着の鉄道利用者とし、拡大した分析対象における OD 別の鉄道利用者の数

鉄道駅の自動改札データと定期券情報を用いて個人およびその比率の変化を明らかにすること、5）通を特定・追跡することにより、延べ利用回数（人・勤頻度と定期券利用の関係を明らかにすることの 5

回 / 月）だけでなく、利用者数（人）、利用頻度（回つを行う。テレワークが進展した際の鉄道サービス/ 月）等の変化の定量的な分析を行ってきた。出発地、および鉄道沿線サービスの検討における基礎資料と到着地による差異、出発時刻の変化等をも明らかになるように、本研究では、以上のような各鉄道利用し、その成果を昨年度の Annual Review に記すとと者の特定・追跡が可能な自動改札データを用いた定もに、学術論文としてまとめている。なお、本稿で量的かつ詳細な分析を行い、鉄道利用頻度の変化等の「個人の特定」とは、個人情報を含むものではなの実態を明らかにすることを目的としている。

く、同一の IC カードを使用したトリップを同一のAnnual Review 2022.5 No.24

奥ノ坊 直樹7

２．本研究の特徴・着眼点

11 億人（コロナ期間中は約 8 億人）の東京都、神奈川県をエリアとする鉄道会社である。分析対象期

本研究の特徴の一つは、個人を特定可能な自動改間は、2018 年 4 月～ 2021 年 10 月の 3 年半とし札データを用いることにより、延べ利用回数の推移だている。なお、新型コロナウイルス感染症の影響をけでなく、利用者数と利用頻度の推移を明らかにする明らかにするために、「コロナ期間前：2018 年 10ことである。延べ利用回数の推移は、全体傾向を把握月～ 2019 年 10 月」と「コロナ期間中：2019 年

するためには基本的かつ有益な情報であり、これまで10 月～ 2020 年 10 月」に分け、それらを比較したも実務において多く使われてきた。しかしながら、そ分析を行う。本分析は、特に通勤行動の変化に焦点の時系列変化が鉄道利用者数の増減に起因するものを当てているため、分析対象者は、平日の午前 5 時か、利用頻度の増減に起因するものかといった変化のから午前 12 時に東急線内から出発した者とし、そ詳細については、本研究で用いる自動改札データのよの中で発着駅が特定可能な者としている。なお、一うに個人を特定できるデータでないと分析すること日の利用者の約 70％が午前中に出発し、その内のは不可能である。テレワークの進展が、どのタイミ約 70％が定期券利用者である。

ングで、どのように広がり、定着したかを知ることは、本研究は、以下の 3 つの分析から構成されている。

コロナ終息後の状況を考えるうえでは重要なことで1 つ目は、鉄道利用の開始・停止者と利用継続者にあり、本研究ではその点に着眼している。

おける延べ利用回数の推移の比較分析である。2 つまた、もう一つの特徴は、特定した個人を一定期目は、東京都区部以外に到着地を持つサンプルを加間追跡し、その行動変化を明らかにすることである。

えた OD 別の鉄道利用者の数および比率の変化に関先述したように、個人を特定することにより、延べ利する分析である。出発地（居住地）別・到着地（勤用回数は利用者数と利用頻度に、さらには定期と定期務地）別の延べ利用回数、利用者数、利用頻度等外に分解をすることが可能である。しかしながら、その変化から、テレワークの進展状況を居住地や勤務れらは各断面の平均値に過ぎないため、単純にそれら地の特徴から考察する。3 つ目は、利用頻度別の鉄の推移だけでは、各個人が利用頻度や乗車時刻をどの道利用行動の変化に関する分析である。利用頻度のように変化させたかや、利用頻度の変化と定期券利用内訳および定期・定期外利用の時系列変化からテレの関係は把握することはできない。したがって、各個ワークの実態を明らかにする。

人の行動変化を明らかにするためには、個人を特定するだけでなく、追跡することが必要となる。この特定・４．分析結果追跡という分析により把握できる利用頻度や乗車時（1）東急線の利用開始者数と利用停止者数の動向

刻の変化を踏まえたテレワークの実施と OD パターン、東急線の利用開始者とは、分析対象期間中に東急定期券利用等の関係も着眼点の一つである。
他方で、自動改札データを用いた個人を特定・追線の自動改札機を IC カードでの通過が初めて観測跡する分析には、鉄道利用停止者を追跡することはされた人とし、利用停止者とは、同期間中に東急線不可能であるため、分析対象期間が延びるに従い、の改札機を IC カードでの通過が観測されなくなっ分析対象サンプルが減少してしまうことや、分析対た人としている。両者の影響の大きさを利用継続者

象期間内に利用を開始・停止した人の影響を把握でと比較することにより、転出入の影響を明らかにすきないというデメリットがある。本研究では、これる。 分 析 対 象 期 間 は、2018 年 4 月 〜 2021 年 10らの特徴と課題を踏まえ、分析対象エリア内の 3 年月の平日の終日を対象とする。なお、分析対象期間半の全トリップを分析することとし、また、この 3の前後の半年は、期間外から受ける影響が大きいた年半に鉄道利用を開始・停止した人の影響にも着眼め、現象把握をするための期間を 2018 年 10 月〜している。

2021 年 4 月としている。また、あるひと月だけ利用した鉄道利用者は、当該地域に居住し通勤したト３．分析データと分析方法

リップではなく、業務、私事、観光等のトリップであった可能性が高いため、本分析では対象から除外

分析データとして、東急電鉄株式会社の自動改札している。分析結果より、開始者と停止者はほぼ同データを用いる。東急電鉄は、年間輸送人員が約
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数で推移していること、さらには、利用開始者と利日午前の東急線利用者とする。

用停止者の延べ利用回数の差分の変化量の変動と比

図 1 に、OD 別の延べ利用回数の推移を示す。図 1

較し、利用継続者の延べ利用回数の変化量の変動がより、2018 年〜 2019 年においては、居住地に依大きいことを明らかにした。

らず延べ利用回数が 10％強で増加しており、2019年〜 2020 年においては、新型コロナウイルス感染（2）OD 別の鉄道利用者の数および比率の変化症の拡大の影響により、田園都市線（東京側）でOD 別の分析をするにあたり、出発地（居住地）は対前年 34％減少を筆頭に、他居住地においても側については「1) 田園都市線（東京側）、2) 田園都

20 〜 30％減少していることを、また、2020 年〜市線（神奈川側）、3) 東横・目黒線（東京側）、4) 東

2021 年においては、対前年で 5％前後減少してい

横・目黒線（神奈川側）、5) 大井町線・池上線・東ることが見て取れる。また、居住地別の勤務地内訳急多摩川線」の 5 つのエリアとし、到着地（勤務地）の 2019 年と 2020 年の変化については、田園都市側については「1) 都心 3 区（千代田区、中央区、港線（東京側）、田園都市線（神奈川側）、東横・目黒区）、2) 副都心 4 区（新宿区、渋谷区、文京区、豊線（神奈川側）の居住地において、勤務地である都島区）、3) 城南地区（品川区、大田区、目黒区）、4)

心 3 区、副都心 4 区の延べ利用回数が 2019 年と比城西地区（世田谷区、中野区、杉並区、練馬区）、5)較して小さくなっていることが見て取れる。一方で、横浜市、6) 川崎市」の 6 つのエリアとする。分析対

東横・目黒線（東京側）、大井町・池上線・東急多象は、2018 年〜 2021 年の各年における 10 月の平摩川線では勤務地別の変化に差異が見らなかった。

2018.10
田園都市線(東京側)

東横・目黒線(東京側)

2019.10

12%
25%

13%
17%

8%

7%

18%

11%増

7%
11%
5%

20%

13%増

田園
都市線

7%

19%

7%

8%
8%

9%

20%

7%

7%減

8%

8%

63%

14%
13%

20%減

8%
27%

7%

7%

6%減

16%

13%
8%
27%

9%

9%

9%

11%

10%

15%
12%

14%

11%

14%増
43%

27%減

11%

凡 例
その他

横浜市

46%

7,500

5,000

5,000

城南

OD 別の延べ利用回数の時系列変化
912%
14%

6%減
46%

7,500

前年延べ利用回数

図1

12%10,00010,000

副都心
4区
城西

11%

延べ利⽤回数
延べ利用回数（千（千 ⼈・回人・回 // ⽉）
月）

都心3区

川崎市

12%
14%

15%46%

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5%

14%

9%

18%

32%

16%

15%
25%

7%減

7%

17%

9%

8%

8%

11%

64%

15%

12%増

23%

12%

32%

63%

15%

2%減

17%

19%

24%減

20%減

15%
16%

8%

5%

7%

64%

26%

(神奈川側)

7%

9%増

17%

8%

13%

11%

8%

7%

12%

21%

20%

7%

8%

23%

13%

8%

31%

(神奈川側)

東横・目黒線

34%減

24%
16%

11%

14%

13%

13%

5%

2021.10

14%

12%

34%

大井町・
池上・
東急多摩川線

2020.10

16%

14%

11%

2019 年から 2020 年における OD 別の延べ利用している。2 期間の変化を比較した結果（表 1）よ回数の変化を見ると、都心 3 区、城南地区、副都り、週 4 日以上の利用者において頻度がなかったも心 4 区の順で減少数が大きく、また、減少割合では、のが 18.6 ポイントの減少となり、週 3 日以下になっ都心 3 区が居住地に依らず 37 〜 28％減少しており、たものが増加したことを明らかにした。特に、全体副都心 4 区では 28 〜 20％減少している。
「大井町線・においては利用 0 回が増えていることから在宅テレ

池上線・東急多摩川線」発・「城南地区」着および「東ワークが進んだことが読み取れる。

横・目黒線（神奈川側）」発・「横浜市」着の OD パター

利用者数の変化では、平日午前中利用の約 370 万

ンでは、減少数が他と比較して多いものの、減少割人の利用者において週 4 日以上利用している人は約合は低くなっていることから、利用者数が多く重要86 万人おり、この約 86 万人の内で利用頻度を変な OD パターンであるが、テレワークが他の地域と更しなかった人が約 33 万人、利用頻度を定常的に比べてあまり進んでいないことが読み取れる。一方変更する人は約 37 万人、そして、本研究で焦点をで、「田園都市線（東京・神奈川側）および東横・当てているコロナの影響により利用頻度が減少した目黒線（東京・神奈川側）」発、「都心 3 区、副都心人は約 16 万人であることを明らかにした。さらに、4 区」着の OD パターンでは、減少数および減少割

この約 16 万人の内訳は、週 3 日〜週 1 日の在宅勤合が共に大きいことから、分析対象の中では最もテ務と出社を併用する人が約 8.2 万人、週 1 日未満のレワークが進展しており、新型コロナウイルス感染

主に在宅勤務をする人が約 7.7 万人であることを明症終息後において注視する必要があることを明らからかにした（図 2）。にした。

次に、2019 年と 2020 年の利用頻度別の定期券保有割合の比較より、利用頻度が週 2 日以下の低頻（3）利用頻度別の鉄道利用行動（利用頻度、定期利用）

度の定期券利用者は 2020 年においてもあまり変化の変化が見られないが、週 4 日以上の高頻度の定期利用

2018 年 10 月 と 2019 年 10 月 に お け る 利 用 頻者は大きく減少していることを明らかにした。また、

度内訳の変化を「定常的な変化」、2019 年 10 月とコロナ禍においても週 4 日以上利用する高頻度を維2020 年 10 月を「定常的な変化 + コロナの影響」とし、持する人の殆どが定期券利用を継続しており、週 2

この 2 期間の変化を比較することにより、新型コロ日以下になると定期券利用を止める傾向を明らかにナウイルス感染症の拡大による変化を分析する。分した。なお、定期券利用者約 120 万人の内、鉄道利析対象を 2018 年〜 2021 年の各年における 10 月

用を止めた人は約 48 万人、鉄道利用は継続していの平日午前の利用者を対象とする。

るものの定期券利用を止めた人は約 20 万人、定期2018 年 と 2019 年 に お け る 利 用 頻 度 内 訳 で券利用を継続した人は約 52 万人であった。テレワー

は、週 4 日以上利用する利用者の約 60％が頻度をクにより利用頻度が減少することを踏まえ、本分析変えず、約 2 割が利用を停止している。2019 年とで示したような具体的な数字を基に、運賃設定、定2020 年における利用頻度内訳では、週 4 日以上の期券、各種ポイントの付与について検討し、新たな利用者の頻度を変えなかった利用者は約 39％に減少サービスを実施することが重要である。

表1

コロナの影響による利用頻度の変化（point）

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10ほぼ毎⽇通勤する⼈

約 86 万⼈

コロナ期間においても頻度を変えなかった⼈

変更後の頻度

約 33 万⼈
コロナの影響により頻度を変更した(減少させた)⼈

変更する⼈

東急線発
平⽇午前 利⽤者

約 370 万⼈

主に在宅勤務約 16 万⼈約 7.7 万⼈
週１⽇未満

定常的に頻度を週１⽇未満０回

約 37 万⼈

週１⽇

週３⽇

在宅勤務と出社を併⽤

約 8.2 万⼈
週２⽇

週３⽇

図2

コロナの影響による利用頻度の変化

５．おわりに感染症終息後を考えるうえでは、テレワークの実施により鉄道利用を止めた人による鉄道収入の減少、

本研究は、テレワークが進展し通勤行動が大きく約 8 割の人が利用頻度を変えないことによる通勤混

変化した社会における鉄道サービスの検討に向け、雑問題対策の継続、利用頻度を大きく減少させた 1

自動改札データを用いて東急線を出発地とする利用割の今後の動向等は、重要な点である。特に、鉄道者を長期間追跡することにより、通勤行動の変化を収入減少にもかかわらず混雑対策を強いられること定量的に明らかにしたものである。昨年度までの課への対応や、利用頻度を減らした人を対象とした定題に対して、分析対象サンプルを大幅に拡大し、分期券や各種ポイントの検討は、今後の鉄道サービス、析を深度化させている。

鉄道沿線サービスを展開するうえでは、必要不可欠個人の行動に着目をして行動変化を確認することであると考える。

により、従来から使用される輸送旅客数の増減だけ今度の鉄道サービスでは、OD、利用時間帯、利でなく、利用者数および利用頻度の増減、定期利用用頻度、行動変化等を考慮し、それぞれの利用者属の変化を明らかにしたことは、研究の大きな成果で性に適した詳細なサービスを展開することが重要である。また、OD 別のテレワークの進展については、ある。そのためには、本研究で示したような各属性勤務地の特徴の影響を大きく受けていることは示すの具体的な数字を考慮することが必要であり、また、とともに、各 OD パターンの変化数、変化割合を整

自動改札データのような個人行動を分析可能なビッ理することにより、空間的差異を踏まえた鉄道サーグデータを活用することにより、継続的に定量デービスの検討の重要性を明らかにした。

タに戻づく施策を行うことが可能となる。特に、利利用頻度に関する分析より、週 4 日以上利用する用頻度、利用時間帯の変化等の行動変化を踏まえた

人の内、約 1 割の人が鉄道利用を止め、約 1 割の人柔軟な運賃設定、ポイント付与等は、今後のサービが利用頻度を大きく減少させ、残りの約 8 割の人がスにおいて重要であると考える。本稿で示したデー

利用頻度を変えていないことを明らかにした。さらタの活用、分析方法の実務への適用により、効果的に、週 4 日以上利用する定期券利用者において利用なサービス向上、混雑対策等の検討につながること

頻度が週 2 日以下になると定期券を保有しなくなるを期待する。□

傾向にあること明らかにした。新型コロナウイルス

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