情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

INT22007
2022/2/21

スポーツイベントにおける帰宅分散実現のための行動分析と情報提示手法
福間 愛富1,a)

土田 修平1,b)

西山 奈津美2 田中 真一2 工藤 亮3
寺田 努1,c) 塚本 昌彦1,d)

幸田 健介3

益子 宗3

概要：新型コロナウイルスの感染拡大に伴い，イベント開催時の混雑緩和は重要な課題となった．現在，入場制限などの方法で混雑緩和が図られているが，帰宅時に人が集中することが問題になっている．そのため，イベント参加者の退出時間や退出ルートを強制的に分散させる手法で帰宅分散が行われているが，このような強制は観客の不満につながってしまう．そこで本研究では，プロサッカーチーム「ヴィッセル
神戸」のホームスタジアムであるノエビアスタジアム神戸を対象に，イベント終了後にスマートフォンア
プリケーションを通じた情報提示を行うことで，イベント参加者の無意識での帰宅分散の実現を目指す．
まず事前調査として，新型コロナウイルスの感染拡大後に開催されたリアルイベント参加者に対するアン
ケート調査と，KDDI Location Analyzer を活用したスポーツイベントの帰宅行動分析を行い，次にこれらの分析結果を踏まえた混雑緩和手法の考案および提案アプリケーションのデザインを行い，このアプリ
ケーションが帰宅分散に寄与することを実証実験で確認した．

1. はじめに識での帰宅分散の実現を目指す．そのための事前調査として，帰宅行動に影響する要素の検討のために 2 種類の調2020 年に感染拡大が本格化した新型コロナウイルス査を行った．一つ目は，COVID-19 感染拡大後に開催され(COVID-19) により我々の生活様式は変化し，感染拡大防た，実際に会場に足を運んで参加する形態のイベント (以止のため三密 (密集，密接，密閉) を避けた行動が求められ

下，リアルイベント) の参加者に対するアンケート調査でている．スポーツ観戦，コンサート・ライブといった，多ある．この調査により，各イベントの開催状況や混雑状

人数が一堂に会するイベントにおいては感染対策として，

況，帰宅分散指示の影響，帰宅行動の傾向などが明らかに飲食や大声の制限，来場者の検温や健康チェックなどの対なった．二つ目は，KDDI Location Analyzer(KLA)[14] を策が行われているが，特に混雑の緩和が重要な課題となっ活用したスポーツイベントの帰宅行動分析である．KLAている．現在，入場人数の制限等で混雑緩和を図っているとは，KDDI のスマートフォン利用者の位置情報から，指が，それでも帰宅時に人が集中することが問題になってい定したエリア内の滞在人口を推計するシステムである．こる．そのため，イベント参加者の退出時間や退出ルートをの調査により，スポーツイベント参加者がどのような帰宅

強制的に指示して分散させる手法で帰宅分散が行われてい行動をとっているか明らかになった．次に，これらの結果

るが，このような手法はイベント参加者の不満につながるを踏まえた混雑緩和手法の考案および提案アプリケーショ

可能性がある．

ンのデザインを行い，実証実験を行った．なお本論文は，そこで本研究では，プロサッカーチーム「ヴィッセル神戸」のホームスタジアムであるノエビアスタジアム神戸を対象に，イベント終了後にスマートフォンアプリケーションを通じた情報提示を行うことで，イベント参加者の無意

文献 [1][2] における筆者らの分析内容の一部を掲載し，かつ実証実験や議論を追加したものである．

2. 関連研究
これまで，さまざまな混雑緩和手法が検討されてきた．

1
2
3
a)
b)
c)
d)

神戸大学
株式会社デンソーテン
楽天モバイル株式会社
atomu-fukuma@stu.kobe-u.ac.jp
tuchida@eedept.kobe-u.ac.jp
tsutomu@eedept.kobe-u.ac.jp
tuka@eedept.kobe-u.ac.jp© 2022 Information Processing Society of Japan

山下らは，歩行者シミュレータ CrowdWalk とシミュレー
ションコントローラ PRACTIS を用いて関門海峡花火大会
を対象とした混雑計測および混雑予測を行い，ウェブサイ
トを通じた混雑情報の提示，プロジェクションマッピング

58

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INT22007
2022/2/21を用いた誘導などを行った [3]．しかしこの研究では，屋外

表 1

各イベントの回答者数

大規模イベントにおける誘導計画の効率性や安全性を定量的に検討することを目指しており，直接的に混雑緩和する
ことを主目的としているわけではない．また，混雑緩和が実際どの程度行えたのかについては示されていない．

男 [人]

女 [人]

合計 [人]

スポーツ

102

27

129

演劇・演芸

28

34

62

コンサート・ライブ

43

29

72

映画鑑賞

111

126

237

混雑情報の提示による混雑緩和に関して，轟らは通勤時間帯に電車の混雑車両情報を提示した場合の乗車選択行動

表 2

イベント別の混雑度 (イベント中，会場退出時)

モデルを構築し，「混雑率」と「情報提供場所からの移動距

イベント中
平均値

標準偏差

平均値

標準偏差

スポーツ

2.5

0.9

2.9

0.8

演劇・演芸

2.5

1.0

2.8

0.9

コンサート・ライブ

2.2

0.9

2.5

1.0

映画鑑賞

2.0

0.9

2.3

0.9

スポーツ以外平均

2.1

0.9

2.4

0.9

離」が車両選択に影響を与えること，朝ラッシュ時の方が混雑情報提示の効果が大きいこと，混雑情報提示時に車両間の混雑率のばらつきが小さくなることを示した [4]．
ルートガイドやスケジュール提示による混雑緩和例として，聶らは東山動植物園を対象に，園内施設の仕様や入園

会場退出時

者数，来園者の行動パターンから次に訪れる施設を指示す
るガイドを導入した場合，来園者の待ち時間を減らせるこより評価しているものではない．また，人流解析など定量とをシミュレーションによって示した [5]．清水らは，大規的な分析の結果のみを手法に反映しており，イベント参加

模イベント会場における来場者へのスケジュールの提示に者の心理的側面を反映しきれていない可能性がある．そしよる会場全体の混雑緩和を行い，シミュレーション評価にて，スポーツイベントに関しては，帰宅行動の定量的な分よりスケジュール最適化が全体の混雑緩和に貢献すること析結果も示されていない．そこで本研究では，定量的な帰を示した [6]．これらの研究では，混雑緩和においてルート

宅行動の分析結果および定性的な分析結果 (イベント参加

ガイドやスケジュール提示が有効であることが示された．

者の心理的側面など) の両方から混雑緩和に寄与する要素

観光客やイベント参加者の誘導に関して，Shen らはユーを検討し，その結果を踏まえて混雑緩和手法を考案する．

ザの状況に応じてルートプランを作成し，ルートカスタマ
イズビューから特定のスポットを選択するようにユーザを誘導する観光用ナビゲーションシステムを提案した [7]．片また，提案手法を実証実験により評価する．

3. 帰宅行動に関するアンケート調査

山らは，公園や遊園地などのポイント巡回型の施設を対象

混雑緩和に寄与する要素を検討するための調査として，に，主催者の意図を考慮した経路推薦機構をもつナビゲー

2020 年 4 月以降 (COVID-19 感染拡大後) に開催されたイションシステムを提案し，提案システムによって参加者はベント参加者へのアンケート調査を行った．この調査は，主催者の目的に沿って行動することを示した [8]．これら

楽天インサイト株式会社を通じたオンラインのアンケートの研究では，情報提示によってイベント参加者の行動を意調査であり，500 人から回答を得た．調査対象としたイベ

図した方向に変化させられることが示された．

ントは，スポーツ，演劇・演芸，コンサート・ライブ，映画

その他の例として，川崎らは混雑した電車の車両に乗る

鑑賞の 4 種で，実際会場に足を運びイベントに参加した人

場合に追加料金を払わせることで車両間の混雑を平準化でのみを対象とした．各イベントの回答者数を表 1 に示す．

きる可能性を示した [9]．納谷らは，イベント会場で実施されている行動介入を観測し，行動介入が行われている分岐

3.1 各イベントの開催状況，混雑状況

路での各経路に向かう人数比率の時間変化を記録した [10]．

図 1 に，回答者が参加したイベントの会場に，どの程度観測結果を元に現状の行動介入手法による効果について考の人がいたかを示す．赤い枠で囲われているのは，1000 人

察し，混雑緩和に有効だと考えられる手法を検討した．

以上入場していたイベントが占める部分である．スポーツ

混雑緩和に応用可能な行動変容の研究として，双見らはイベントでは 6 割以上のイベントで 1000 人以上の参加者

時刻表情報を適切に間引くことで，乗り損ねの損失を大がいたのに対し，他 3 種のイベントでは 1000 人未満の参きく見せ，早めの駅・バス停到着を促せることを明らかに加者で開催されている場合が大半である．また，イベント

した [11]．清水らは，フレーミング効果や拡張形成理論を

別の混雑度の調査結果を表 2 に示す．混雑度とは，イベン利用して選択行動の多様化を図った [12]．その結果，ネガ

ト中および会場退出時にどれだけ混雑していたかを，混雑

ティブなフレーミングにより選択行動が偏ることを示した．

していた，少し混雑していた，あまり混雑していなかった，

現在情報提示による混雑緩和手法は，混雑情報提示と混雑していなかったの 4 段階で評価してもらったものの平ルートガイドの提示によるものが多く，筆者らの知る限り均値である (最大 4，大きいほど混雑)．イベント中，会場

上記の混雑緩和手法以外は検討されていない．そして，以退出時の混雑度はそれぞれ，スポーツイベントで 2.5，2.9，

上の研究は，実際にどの程度混雑が緩和できたかを実証に

スポーツ以外のイベントで平均 2.1，2.4 であった．

© 2022 Information Processing Society of Japan59

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表 3

䝇䝫䞊䝒

属性別の不満度 (帰宅分散経験別)
経験あり

₇๻䞉₇ⱁ
䝁䞁䝃䞊䝖䞉䝷䜲䝤
ᫎ⏬㚷㈹
Ϭ

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ϯ͕ϬϬϬ ϭϬ͕ϬϬϬ

標準偏差

平均値

標準偏差

スポーツ

2.0

0.8

2.5

0.9

演劇・演芸

1.6

0.7

2.2

0.8

コンサート・ライブ

1.5

0.8

2.2

1.0

映画鑑賞

1.9

0.7

1.9

0.9

スポーツ以外平均

1.7

0.8

2.0

0.9

男

1.9

0.8

2.2

0.9

女

1.7

0.7

1.9

0.8

ϳй

図 1

経験なし

平均値

イベント会場の入場者数

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ϭϭй

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ϭϬй
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ϭϲй

䝇䝫䞊䝒

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Ϯй
ϭϳй
ϭϯй

Ϯй

₇๻䞉₇ⱁ

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Ϯϲй

䝁䞁䝃䞊䝖䞉䝷䜲䝤
ᫎ⏬㚷㈹
Ϭ

ϮϬ

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図 3

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ϯϬϬ෇⛬ᗘ

ϱϬϬ෇⛬ᗘ

ϳϬϬ෇⛬ᗘ

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Ϯ͕ϬϬϬ෇⛬ᗘ

補償額 (帰宅分散経験有) 図 4
表 4

ϭϬϬ෇⛬ᗘ
ϱϬϬ෇⛬ᗘ
ϭ͕ϬϬϬ෇⛬ᗘ䛭䛾௚䠖

補償額 (帰宅分散経験無)

不満無く会場に待機できる時間
待機できる時間 [分]

標準偏差

スポーツ

16.3

9.7

演劇・演芸

12.7

8.1

コンサート・ライブ

13.7

8.4

映画鑑賞

10.9

7.2

スポーツ以外平均

実施状況や影響は定かではない．そこで，まず帰宅分散指

11.3

7.4

男

12.4

8.1

示を受けた人の割合とその指示内容を調査した．図 2 に示

女

11.7

7.9

図 2

帰宅分散指示を受けた人の割合と指示内容

3.2 帰宅分散指示の影響
1 章でも述べたように，現在多くのリアルイベントで強制的な混雑緩和として帰宅分散が指示されているが，そのす結果から，映画鑑賞以外の 3 種のイベントではおよそ 7割の人が帰宅分散の指示を受けていた．またその 3 種のイ

いない人 (183 人) には，30 分の会場待機指示を受けたと

ベントでは，平均 74%のイベントで退出時間を分散させる

仮定して回答させた．結果を図 3，図 4 にそれぞれ示す．

手法がとられていた．

帰宅分散経験の有無に関わらず，65%以上の人が 500 円以

次に，帰宅分散指示を受けた際の不満度を表 3 に示す．

下の補償額で納得できると回答した．補償額の平均額は，

不満度とは，通常通り帰宅できないことに対してどれだ

帰宅分散の経験がある人で 554 円，帰宅分散の経験がない

けの不満を抱いたかを，不満はなかった，あまり不満はな

人で 509 円であった．

かった，少し不満があった，不満があった，の 4 段階で評さらに，帰宅分散指示を受けていない人を対象に，帰宅価させたものの平均である (最大 4，大きいほど不満)．帰する際の混雑を回避するため，イベント終了後会場に留ま

宅分散の指示を受けた経験がない人には，参加したイベンるとした場合，何分までなら不満無くその場に待機できるトにて帰宅分散指示を受けた場合を想定して通常よりどのかを調査した．表 4 に示す結果から，スポーツイベントは程度不満に感じるかを回答させた．各イベントの不満度を他のイベントと比較して，混雑回避のために待機できる時比較すると，帰宅分散指示経験の有無に関わらずスポーツ

間が長い傾向があった．また，性別では，男性の方が待機

イベント参加者の不満度が高い傾向がある．また，性別でできる時間が長い傾向があった．

は男性の方が不満度が高い傾向がある．
次に，帰宅分散指示に対して，不満があった，少し不満

3.3 帰宅行動の傾向があった，あまり不満はなかったと回答した人 (136 人) をイベント終了後の帰宅行動に影響する要素を調査するこ

対象に，帰宅分散指示の不満を金銭的な補償により受け入とは，混雑緩和手法を検討する上で非常に重要だと考えられる場合の価値を調査した．実際は帰宅分散指示を受けてれる．本研究ではまず，実験対象とするノエビアスタジア© 2022 Information Processing Society of Japan60

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

INT22007
2022/2/2100 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00
00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00
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000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

䝇䝫䞊䝒

₇๻䞉₇ⱁ

䝁䞁䝃䞊䝖䞉䝷䜲䝤

ᫎ⏬㚷㈹

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ϮϬ

ϰϬ

ϲϬ

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図 5

帰宅行動選択用に提示した画像

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図 6

選択した帰宅行動 (イベント別)ム神戸でサッカーを観戦した場合，ノエビアスタジアム神戸の周辺情報マップ (図 5) が提示されている際にどのような帰宅行動を取るか調査した．この調査では，できるだけ䝇䝫䞊䝒

試合開催時の状況に近づけるため，「神戸市営地下鉄を利用して帰宅すること」「和田岬駅で入場規制が行われてい

₇๻䞉₇ⱁ

ること」
「御崎公園駅が混雑していること」という条件を設定したうえで，以下の選択肢の中からどの行動を取るか調䝁䞁䝃䞊䝖䞉䝷䜲䝤

査した．選択肢は複数選択可とした．

( 1 ) 混雑するのを覚悟して御崎公園駅へ向かう( 2 ) 少し歩いてキッチンカーや屋台などに向かい，時間をᫎ⏬㚷㈹調整してから近くの駅に向かうϬ( 3 ) シャトルバスでショッピングモールへ向かい，時間を調整してから近くの駅に向かう( 4 ) 周辺を散策して，時間を調整してから近くの駅に向かう( 5 ) 混雑を避け，タクシーに 10 分程度乗車して少し離れ

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図 7

ϭϬϬ ΀й΁

選択した施設・イベント (イベント別)た駅へ向かう調査結果を図 6 に示す．最も多い回答は (4) の平均 48%，
次いで (3) の平均 26%，(2) の平均 23%であった．(1) を選択した人は最も少なく，平均 14%であった．

3.4 帰宅行動に関するアンケート調査の考察
各イベントの開催状況，混雑状況について
コロナ禍で入場制限が行われているイベントが多いが，次に，ノエビアスタジアム神戸でのサッカー観戦後に，もともと会場が大きく，参加者間の距離が取りやすいこと

御崎公園駅の混雑を回避するために時間を潰す場合，どのなどから，スポーツイベントの参加者は多くなっているとような施設・イベントに立ち寄りたいかを調査した．この考えられる．また他のイベントと比較して，会場退出時の調査では地図や条件は示していない．選択肢は，ノエビア

混雑度がイベント中の混雑度より高くなっていることかスタジアム神戸周辺で選択できる，ショッピングモール，

ら，スポーツイベントでは会場退出時の混雑緩和の必要性

飲食店 (屋内)，キッチンカー・屋台 (屋外)，サッカー関連が高いと考えられる．

物販コーナー，サッカー関連体験コーナー，公園の 6 種

帰宅分散指示の影響について

で，複数選択可とした．結果を図 7 に示す．ショッピング

スポーツイベントは帰宅分散指示による不満度が高い傾

モールで時間を潰すと回答した人が全てのイベント参加者

向があった．この理由としてまず考えられるのが，イベンに共通して最も多く，平均 63%であった．次いで公園が平ト中および会場退出時に他イベントより混雑するというイ

均 39%，飲食店 (屋内) が平均 36%であった．

ベントの特性である．また，帰宅分散指示に不満をもちや© 2022 Information Processing Society of Japan61

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すい男性参加者の割合が高いことも影響していると考えられる．一方，スポーツイベント参加者が混雑回避のために待機できる時間は，他イベントに比べ長い傾向があった．
これは，イベントの混雑度合いの高さから，混雑回避へのモチベーションが高いことが要因だと考えられる．また，性別での比較では，男性の方が待機できる時間が長いことがわかった．帰宅分散指示による不満度に関する調査結果を考慮すると，男性は待機することに不満を感じているのではなく，帰宅分散を「指示されること」によって不満を感じている可能性が高い．以上のことから，他 3 種イベントに比べ混雑が大きく，男性参加者が多いスポーツイベント
において，情報提示による無意識の混雑緩和を目指す筆者
らの取り組みは，混雑緩和効果とイベント参加者に不満を抱かせないことの両面において効果が高いと考えられる．
帰宅分散指示に対しての補償額に関しては，65%以上の人が 500 円以下の補償額で納得できると回答した．この結果から，イベント後，会場での待機時間等に応じて少額のインセンティブを提供することで混雑が緩和できる可能性がある．また，このインセンティブの額を変化させること
で会場に残る人の量を制御する手法や，インセンティブを
周辺の施設・イベントで利用可能なクーポンとすることで帰宅経路の分散を図るなどの手法も考えられる．
帰宅行動の傾向について

4.4 節で示すが，ノエビアスタジアム神戸でサッカーを観戦した観客のうち，過半数が御崎公園駅か和田岬駅のどちらかを利用して帰宅する．そして，観戦後に駅に直行す
る人 (試合開始後 150 分 (試合終了後平均 36 分後) までに駅を利用する人と定義) は，観客のうち 30%弱であった．
つまり，2 駅どちらかを利用して帰宅する観客のうち約半
数は試合後駅に直行する．しかし，図 6 に示したように，回答者が混雑状況や周辺施設・イベントの情報を認識した
場合には，駅に直行すると回答した人は 14%にとどまる．
つまり，混雑情報および周辺情報の提示により，駅に直行する人を減少させられる可能性がある．
時間を潰すための施設・イベントに関する調査において，立ち寄りたい周辺施設・イベントの選択数が平均 2.0 個であり，今回示した 6 種の施設・イベントには一定の誘導効
果があると考えられる．また，この調査でショッピング
モールを選択した人は全イベント平均 63%であったが，帰宅行動に関する調査において，シャトルバスでショッピン
グモールへ向かうと答えた人は 26%であった．同じショッピングモールを選択肢として提示しているにも関わらず，37%の差があり，キッチンカー・屋台においても同様の傾向が見られた．これらから，イベント参加者にとって魅力的な施設やイベントであっても，移動に手間や時間がかかる場合には誘導効果が下がる可能性がある．

4. 帰宅行動の定量的分析
スポーツイベント開催時の帰宅行動の傾向を把握するた
め，KLA の滞在人口情報を用いて帰宅行動分析を行った．

KLA は，KDDI のスマートフォン利用者の GPS 情報を用いた商圏分析サービスであり，指定した施設・エリアの滞在人口分析，来訪者の属性・居住地分析，通行人口分析な
どの機能がある．本調査で用いる滞在人口分析では，指定したエリアの毎時 0 分，30 分の滞在人口を，曜日・時間帯
別，来訪者，居住者，勤務者，年齢，性別といった属性別に推計できる．また KLA では，実際の滞在人口を推計する
ために拡大推計という処理を行っている．これは，KDDI
スマートフォンの利用率や GPS 情報の利用許諾率を利用
し，生のデータから指定した施設・エリアに実際滞在している人数を推計するものである．プライバシー保護の観点から推計に含まれないデータもあるため，推計される人数
は実際滞在している人数より少なくなる．
本調査では，毎時 0 分，30 分の滞在人口情報の変化から帰宅行動を分析した．分析対象とした施設は以下の 5 か所である．

• ノエビアスタジアム神戸• パナソニックスタジアム吹田• 阪神甲子園球場• MAZDA Zoom-Zoom スタジアム広島(以下マツダスタジアム)• 御崎公園駅・和田岬駅(ノエビアスタジアム神戸の最寄り駅)
スポーツイベントの帰宅行動に関する全体的な傾向を把握するため，サッカーの試合で使われるスタジアムを 2 か所，野球の試合で使われるスタジアム・球場を 2 か所分析対象とした．また，各スタジアム・球場の帰宅行動の傾向を把握するとともに，試合開催時間や試合結果によって帰宅行動が異なるという仮説を検証するため，試合開催時間
や試合結果による帰宅行動の差に着目した分析を行った．

4.1 ノエビアスタジアム神戸の帰宅行動分析2019 年にノエビアスタジアム神戸で開催されたヴィッ
セル神戸のホームゲームについて分析を行った．分析対象とした試合は，明治安田生命 J1 リーグ戦のうち，選手の引退セレモニーが開催された 12/7 の試合を除く 16 試合である．表 5 に試合結果・開催時間別の試合数，試合時間，公式発表の観客数と KLA で集計した観客数を示す．

Dwin はデーゲームの勝ち試合，Nwin はナイターの勝ち試
合，Dothers はデーゲームの勝ち以外の試合，Nothers はナ
イターの勝ち以外の試合を意味する．ナイターは 18 時以降に開催された試合と定義した．試合時間，公式発表の観客数，KLA で推計した観客数について，試合開催時間と試© 2022 Information Processing Society of Japan62

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

表 5

INT22007
2022/2/21

表 6

試合数，試合時間と観客数 (ノエビアスタジアム神戸)
試合数

観客数減少率 (ノエビアスタジアム神戸)

平均試合

観客数

観客数

Dwin

Nwin

Dothers

Nothers

時間 [分](公式)[人](KLA)[人]最大–90 分時

0.06

0.05

0.03

0.04

Dwin

4

112.8

21496

10060

最大–120 分時

0.26

0.32

0.26

0.26

Nwin

3

113.7

21617

9488

最大–150 分時

0.77

0.81

0.74

0.82

Dothers

5

113.8

21342

9530

Nothers

4

115.8

20641

9628

全試合平均

—

114.0

21257

9679

᭱኱ほᐈᩘ䛻ᑐ䛩䜛ྛ᫬้䛾ほᐈᩘ䛾ẚ

ヨྜ⤊஢

ヨྜ㛤ጞ

ϭ͘ϮϬ
ϭ͘ϬϬ

表 7

試合数，試合時間と観客数 (パナソニックスタジアム吹田)
試合数

平均試合

観客数

観客数

時間 [分](公式)[人](KLA)[人]

Dwin

2

117.5

25946

14383

Nwin

5

115.8

24917

12270

Dothers

7

117.0

28036

14628

Nothers

3

116.7

32768

16339

全試合平均

—

116.6

27708

14208

Ϭ͘ϴϬ

4.2 パナソニックスタジアム吹田の帰宅行動分析Ϭ͘ϲϬ2019 年にパナソニックスタジアム吹田で開催されたガϬ͘ϰϬ

ンバ大阪のホームゲームについて分析を行った．分析対象Ϭ͘ϮϬとした試合は J1 リーグ戦全 17 試合である．表 7 に試合Ϭ͘ϬϬͲϭϮϬ ͲϵϬ

ͲϲϬ

ǁŝŶ

図 8

ͲϯϬ

Ϭ

ϯϬ

ϲϬ

ϵϬ

ϭϮϬ ϭϱϬ ϭϴϬ ϮϭϬ

結果・開催時間別の試合数，試合時間，公式発表の観客数

ヨྜ㛤ጞ䛛䜙䛾⤒㐣᫬㛫㼇ศ㼉

と KLA で集計した観客数を示す．試合時間，公式発表のEǁŝŶ

観客数，KLA で推計した観客数について，試合開催時間とŽƚŚĞƌƐ

EŽƚŚĞƌƐ

試合開催時間，試合結果別の観客数変化 (ノエビアスタジアム

試合結果の 2 つの要因で 2 要因分散分析を行ったところ，

神戸)

有意差は見られなかった．以上のことから，試合時間や観客数に，試合開催時間や試合結果による差があるとはいえないことがわかった．

合結果の 2 つの要因で 2 要因分散分析を行ったところ，有試合開催時間，試合結果別の観客数変化を図 9 に示す．

意差は見られなかったことから，試合時間や観客数に，試

縦軸は KLA で推計されたパナソニックスタジアム吹田の合開催時間や試合結果による差があるとはいえないことが最大観客数とその時間の観客数の比，横軸は試合が始まっわかった．

てからの経過時間である．どの条件でも，観客数は試合開

試合開催時間，試合結果別の観客数変化を図 8 に示す．

始予定時間から 30 分経過したころにピークを迎え，試合

縦軸は KLA で推計されたノエビアスタジアム神戸の最大終了が近い 90 分過ぎから減少を始める．しかしその後は，

観客数とその時間の観客数の比，横軸は試合が始まってか

Dwin の場合のみ観客数の減少が緩やかであることがわからの経過時間である．どの条件でも，観客数は試合開始予る．他 3 種の条件では，Dothers の場合に少し帰宅行動が緩定時間から 30 分経過したころにピークを迎え，試合終了

やかになる程度で，あまり差は無い．そして，表 8 に各時が近い 90 分過ぎから減少を始める．どの条件でも観客数

間帯の観客数減少率を示す．最大–150 分時の観客数減少率の変化にあまり差は無いが，勝ち試合の方が観客数の減少

が他の時間帯と比較して大きいことがわかる．Dwin の場

が若干早い傾向が読み取れる．また，デーゲームよりナイ

合の減少率は 5 割未満であるのに対し，Dwin 以外の場合

ターの方が，帰宅行動が早い傾向にあることがわかる．次にはおよそ 7 割の人が会場を後にしていることがわかる．

に，各時間帯の観客数減少率を表 6 に示す．最大–90 分時

また，最大–150 分時の観客数減少率について，試合開催の減少率は 1 割未満，最大–120 分時の減少率は 3 割であっ時間と試合結果の 2 つの要因で 2 要因分散分析を行ったとたのに対し，最大–150 分時の減少率は 7 割であった．まころ，試合開催時間と試合結果の交互作用が有意であった

た，最大–150 分時の観客数減少率について，試合開催時(F(1,13)=32.39，p<0.01)．試合開催時間における試合結果

間と試合結果の 2 つの要因で 2 要因分散分析を行ったとこの単純主効果の検定を行ったところ，デーゲームにおいてろ，交互作用はなく，試合開催時間によって有意差があっ試合結果による有意差が見られた (F(1,7)=95.08，p<0.01)．

た (最大–150 分時 F(1,12)=5.58, p<0.05)．

次に，試合結果における試合開催時間の単純主効果の検定

以上のことから，ノエビアスタジアム神戸では，ナイ
ター時，デーゲーム時と比べて帰宅行動が早く，試合終了直後から試合開始後 150 分までの時間帯に多くの観客が会場を後にするが，その差は小さいことがわかる．

© 2022 Information Processing Society of Japanを行ったところ，勝ち試合時において試合開催時間による有意差が見られた (F(1,5)=73.85，p<0.01)．
以上のことからパナソニックスタジアム吹田では，デー
ゲーム時，試合結果によって帰宅行動が異なり，Dwin の63情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022ヨྜ⤊஢᭱኱ほᐈᩘ䛸ྛ᫬้䛾ほᐈᩘ䛾ẚ᭱኱ほᐈᩘ䛻ᑐ䛩䜛ྛ᫬้䛾ほᐈᩘ䛾ẚ

ヨྜ㛤ጞ

ϭ͘ϮϬ

INT22007
2022/2/21

ϭ͘ϬϬ
Ϭ͘ϴϬ
Ϭ͘ϲϬ
Ϭ͘ϰϬ
Ϭ͘ϮϬ
Ϭ͘ϬϬ
ͲϭϮϬ ͲϵϬ ͲϲϬ ͲϯϬ

Ϭ

ϯϬ

ϲϬ

ϵϬ

ヨྜ⤊஢

ϭ͘ϮϬ
ϭ͘ϬϬ
Ϭ͘ϴϬ
Ϭ͘ϲϬ
Ϭ͘ϰϬ
Ϭ͘ϮϬ
Ϭ͘ϬϬ

ϭϮϬ ϭϱϬ ϭϴϬ ϮϭϬ

ͲϭϮϬ

ͲϵϬ

ヨྜ㛤ጞ䛛䜙䛾⤒㐣᫬㛫㼇ศ㼉

ǁŝŶ

EǁŝŶ

ŽƚŚĞƌƐ

ͲϲϬ

試合開催時間，試合結果別の観客数変化 (パナソニックスタジ

図 10

アム吹田)
表 8

Ϭ

ϯϬ

ϲϬ

ϵϬ

EŽƚŚĞƌƐ
᥋ᡓ䞉຾䛱

図 9

ͲϯϬ

ヨྜ⤊஢䛛䜙䛾⤒㐣᫬㛫㼇ศ㼉
኱຾

኱ᩋ

᥋ᡓ䞉㈇䛡

試合展開・結果別の観客数変化 (阪神)

観客数減少率 (パナソニックスタジアム吹田)

Nwin

Dothers

Nothers

0.02

0.01

0.01

0.01

最大–120 分時

0.11

0.14

0.14

0.18

最大–150 分時

0.45

0.73

0.76

0.78

場合に帰宅行動が遅くなることがわかった．また，試合終了直後から試合開始後 150 分までの時間帯に多くの観客が会場を後にすることがわかった．

4.3 阪神甲子園球場，マツダスタジアムの帰宅行動分析᭱኱ほᐈᩘ䛸ྛ᫬้䛾ほᐈᩘ䛾ẚDwin
最大–90 分時

ヨྜ⤊஢

ϭ͘ϮϬ
ϭ͘ϬϬ
Ϭ͘ϴϬ
Ϭ͘ϲϬ
Ϭ͘ϰϬ
Ϭ͘ϮϬ
Ϭ͘ϬϬ
ͲϭϮϬ

ͲϵϬ

2019 年に阪神甲子園球場で開催された阪神タイガースのホームゲームのうち，試合展開・結果の異なる 4 試合を選び，分析を行った．4 試合はいずれも 18 時開始 (ナイ

᥋ᡓ䞉຾䛱

図 11

ͲϲϬ
ͲϯϬ
Ϭ
ϯϬ
ϲϬ
ヨྜ⤊஢䛛䜙䛾⤒㐣᫬㛫㼇ศ㼉
኱຾

኱ᩋ

ϵϬ

᥋ᡓ䞉㈇䛡

試合展開・結果別の観客数変化 (広島)ター) で，4 試合の試合結果は 1–0(接戦・勝ち)，5–0(大勝)，

2–10(大敗)，0–1(接戦・負け) である．この分析では，試合展開・結果が上で示した 4 つのうちのいずれかで，試合終行動は早くなるという傾向があり，特に大敗時に帰宅行動

了時間が毎時 0 分あるいは 30 分に近いという条件に合致すが早くなることがわかった．

る試合が少なかったため，4 試合の分析にとどめた．図 10に試合展開・結果別の観客数の変化を示す．野球では試合

4.4 御崎公園駅・和田岬駅の分析

時間が試合により大きく異なるため，横軸の基準 (0 分) がヴィッセル神戸のホームゲーム開催時，ノエビアスタジ

試合終了時になっていることに注意が必要である．縦軸はアム神戸の最寄り駅である御崎公園駅と和田岬駅について

KLA で推計された阪神甲子園球場の最大観客数とその時帰宅行動 (駅利用人数) の分析を行った．ノエビアスタジア

間の観客数の比である．図 10 より，大敗時は試合終了 30

ム神戸の分析で対象とした 16 試合が開催された日を分析

分前から観客数が減少し始めるなど，帰宅行動が早い傾向

対象日とした．サッカー観戦に関係のない利用者を取り除にあることがわかる．また，接戦時は，勝ち負けに関係なくため，ノエビアスタジアム神戸でイベントが開催されてく試合終了間際まで 8 割以上の観客が会場に残るが，そのいない同曜日・同時間帯の駅利用者数を試合開催日の駅利

後の帰宅行動は負け試合の方が早いことがわかった．

用者数から差し引いて分析した．表 9 に，試合開始後 90

マツダスタジアムについても同様の分析を行った．4 試

分を帰宅行動の開始時間と仮定した場合に，各時間までに合はいずれも 18 時開始 (ナイター) で，3–1(接戦・勝ち)，何割の観客が駅を利用したかを示す．ナイター時には試合

5–0(大勝)，1–10(大敗)，2–3(接戦・負け) であった．図 11

開始後 149 分まで (試合終了後平均 33.4 分まで) に，3 割に試合展開・結果別の観客数の変化を示す．縦軸は KLA

以上の観客が駅を利用していることから，ノエビアスタジ

で推計されたマツダスタジアムの最大観客数とその時間のアム神戸の結果同様，ナイター時には試合終了後すぐに帰観客数の比，横軸は試合が終了してからの経過時間である．

宅する観客が多いことがわかる．また，最終的には半数以勝ち試合であれば帰宅行動は遅く，負け試合であれば帰宅上の観客が駅を利用して帰宅していると考えられる．

© 2022 Information Processing Society of Japan64

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

表 9

INT22007
2022/2/21

いから，2 つのスタジアムにおいて，帰宅行動の差が生じ累積駅利用者数

Dwin

Nwin

Dothers

Nothers

平均

119 分まで

0.03

0.06

0.03

0.05

0.04

149 分まで

0.25

0.34

0.23

0.32

0.28

179 分まで

0.45

0.52

0.46

0.50

0.48

209 分まで

0.51

0.59

0.56

0.59

0.56

たと考えられる．

5. 提案アプリケーション
本章では，以上の分析結果を踏まえた具体的な提案アプ
リケーションについて述べる．アプリケーション画面を4.5 帰宅行動分析の考察
図 8 より，来場時の観客数は，試合開始 120 分前から 30

図 12 に示す．以下，アプリケーションの特徴を説明する．
待ち時間に応じたポイント付与・クーポン

分前の 90 分間で 5 割程度増加するのに対し，帰宅時の観会場内および会場近辺での待機時間に応じてポイントを客数は，最も観客数の減少が遅いパナソニックスタジアム

付与する．この機能は，少額のインセンティブによって帰吹田の Dwin の場合においても，試合終了後の平均 33.4 分

宅分散を実現できる可能性があるというアンケート調査結間で 4 割以上減少している (図 9)．以上のことから，来場

果の考察に基づいている．ポイント付与が待機のモチベー

時の混雑より帰宅時の混雑が顕著であり，帰宅時の混雑緩

ションになり，帰宅時間を分散させるだけでなく，ポイン

和が特に重要な課題であるといえる．

トが物販や周辺の飲食店などでも使用できるクーポンと交

また表 5 より，公式が発表したノエビアスタジアム神戸

換できることから，帰宅経路の分散にもつながると考えらの観客数の平均は 21257 人であった．そして，表 9 より，れる．付与ポイント数にはアンケート調査で得られた帰宅

ノエビアスタジアム神戸の観客のうち平均 44%が，試合分散指示に対する補償額を反映した．また，メイン画面で開始後 120 分から 179 分までの 1 時間に御崎公園駅およ

待機時間に応じてポイントが付与されることを示し，何分び和田岬駅を利用していたことから，試合開始後 120 分か

程度待機するかを選択させることで，選択した時間まで待ら 179 分までの 1 時間に 9353 人が実際 2 つの駅を利用し機してポイントを獲得しようというモチベーションを喚起たと考えられる．一方，2019 年度の御崎公園駅の乗車人する．

数は 3641 人/日，和田岬駅の乗車人数は 11090 人/日であ

時刻表情報・交通機関情報の提示

る [13]．このような規模の駅を 1 時間に 9000 人以上の人が利用した場合，混雑が発生することは自明である．

時刻表情報提示画面を図 12 に示す．双見らは時刻表情
報の提示時に，電車の本数を少なく表示することで，早めノエビアスタジアム神戸以外の 3 会場では，試合結果に駅に到着するよう誘導できることを示した [11]．この手によって帰宅行動が異なる (勝ち以外の試合結果の場合に法ではこれを応用し，実際に運行している電車やバスなど

帰宅行動が早くなる) 傾向が見られた．このような結果との時刻表情報の表示数を増減することで乗り過ごしの安心

なった要因として考えられるのが，試合結果により生じる感を増し，帰宅行動が遅くなるように誘導する．また，試感情の違いによる行動の変化である．清水らが示したよう

合結果によって帰宅行動が異なるという帰宅行動分析結果に，ネガティブな感情の場合，リスク回避的な選択が行わに基づいて，試合結果によって提示内容の変更を行う．勝

れやすく，選択の多様性が損なわれることが知られていち試合時は選択の多様性が損なわれないと考えられるたる [12]．このことから，勝ち以外の試合結果の場合にネガ

め，余裕をもって駅に到着して乗車できる車両の情報のみ

ティブな感情になり，物販や周辺施設・イベントなどに立を表示する．一方，勝ち試合時以外の場合には，ネガティ

ち寄らず，すぐに帰宅するという選択をする人が多くなっブな感情になり選択の多様性が損なわれると考えられるたていると考えられる．また，ノエビアスタジアム神戸では，

め，提示する電車やバスの本数を増やし，さらには，待機帰宅行動に試合結果による影響は見られなかった．この結すると宣言した時間より 10 分後，20 分後に出発した場合果については，スタジアムの周辺環境の影響を考慮する必の時刻表も同時に表示することで，帰宅行動が多様化する要がある．3 章で示したように，イベント会場の周辺環境ように誘導する．

は帰宅行動に影響を及ぼす．ノエビアスタジアム神戸周辺

混雑情報の提示には，徒歩で 20 分以上かかる距離にあるイオンモール神周辺の混雑状況を認識させることができた場合，御崎公

戸南を除いては十分なキャパシティと観客を誘導する効果

園駅・和田岬駅に直行する人が減少するというアンケートをもつ施設が存在しない．このことから，選択の多様性が調査結果に基づき，混雑情報を 2 種類の手法で提示する．

損なわれないと考えられる勝ち試合時にも，すぐに帰宅す

一つ目は，駅やバス停，タクシー乗り場にたどり着くまでる観客が多かったのだと考えられる．一方，パナソニックの所要時間で提示する方法 (図 12 「乗車までの予想待ちスタジアム吹田では，Dwin の場合に観客数減少率が低下

時間」) である．二つ目は，ライブカメラ映像で提示するしたが，スタジアム周辺には EXPOCITY，万博記念公園

手法 (図 12 メイン画面中央付近) である．このライブカメなど，昼間であれば (キャパシティ的にも) 十分に人を引きラ映像は，スタジアム周辺の複数箇所に設置したスマート

付けることができる施設がある．このような周辺環境の違フォンから配信する．これらにより，スタジアム周辺のさ© 2022 Information Processing Society of Japan65

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

INT22007
2022/2/21

表 10

結果

10/2

15:00

10/16

16:00

11/3
11/6
表 11

図 12

アプリケーション画面 (左：メイン画面
右：時刻表・予想待ち時間提示画面)

まざまな場所の混雑状況をリアルタイムに提示できる．
周辺情報の提示

各実証実験日の詳細

試合開始

観客数 [人]

試合時間 [分]

勝ち

7923

118

勝ち

11301

117

16:00

勝ち

11427

116

15:00

勝ち

11807

115

アプリケーションの利用状況，データ取得状況
アプリ

GPS ログ

アンケート

利用数 [人]

取得数 [人]

回答数 [人]

10/2

271

116

131

10/16

326

133

156

11/3

382

136

169

11/6

333

114

153

表 12

各機能の利用率

機能名

利用率 [%]

ポイント付与

92.0

クーポン

84.2

交通待ち時間 (混雑情報)

72.0

時刻表情報・交通機関情報

71.2

ライブカメラ映像 (混雑情報)

63.7

周辺情報の提示で帰宅経路・時間を分散させることができるというアンケート調査結果に基づき，立ち寄りたいと推計した 2019 年のデーゲーム・勝ち試合時 (実証実験と同回答した人が比較的多かった飲食店を中心に，周辺施設へ

条件) の観客数の推移，観客全体は KLA で推計した実験日の誘導を行う．図 12 メイン画面下部「特典利用」をタッの全体の観客数の推移，アプリユーザは全実験日の提案ア

プすると，地図が表示され周辺情報が得られるとともに，

プリケーションユーザ数の推移を示している．2019 Dwin ，

会場での待機を通して獲得したポイントを利用できる．

観客全体のグラフから，試合開始後 150 分時にはおよそ 7

6. 実証実験

割の観客がスタジアムを後にしており，かつ 2019 年でも2021 年でも観客の行動は大きく変わらないことがわかる．

実証実験では，ノエビアスタジアム神戸に来場した観客

一方，提案アプリケーションのユーザのうち試合開始後に提案アプリケーションを使用してもらい，帰宅行動にど150 分時までに会場を後にしたのは 4 割弱であったことかのような変化が起こるかを評価した．今回の実証実験では，

ら，提案アプリケーションが帰宅分散に寄与していると考会場でのチラシ配布やヴィッセル神戸ホームページでの告えられる．

知を通してアプリケーションのインストールを呼びかけ，

次に，表 12 に各機能の利用率を示す．ポイント付与機

実証実験期間中に 1721 件のインストールがあった．また，能の利用率が最も高く，全ての機能で利用率が 6 割を超え各ユーザにアプリケーションの詳細な操作方法を教えるこていた．また，クーポン機能の使用・不使用別の観客数のとはせず，問合せブースを設置して不明点がある場合には変化を図 14 に示す．クーポン機能を使用しているユーザ

問合せに対応した．実証実験は 2021 年 10 月以降にノエビは，使用していないユーザと比較して，150 分時に会場にアスタジアム神戸で開催されたヴィッセル神戸戦 5 試合で待機している割合が 2 割多かった．ポイント付与機能の使行った．ただし，最後の試合は試合後にセレモニーが開催用・不使用別の分析結果も同様であった．また，時刻表情

され，帰宅行動が異なるため分析対象外とした．分析対象

報機能の使用・不使用別の観客数の変化を図 15 に示す．

とした 4 試合の詳細を表 10 に示す．各試合の後にはアプ

時刻表情報機能を使用しているユーザは，使用していない

リケーション上でアンケートを実施し，アプリケーション

ユーザと比較して，140 分時に会場に待機している割合がの各機能の利用状況などを調査した．分析対象とした 4 試

1 割多かった．交通待ち時間機能，ライブカメラ映像機能

合のアプリケーション利用者数，アンケート回答者数，帰も同様の結果であった．以上の結果から， 以上 5 種類の機宅行動を分析するために必要な GPS 情報を取得できた人

能にはそれぞれ一定の効果があり，特にクーポン機能，ポ数を表 11 に示す．

イント付与機能の効果が高いと考えられる．

図 13 に実験結果を示す．各グラフは試合開始 120 分時(試合終了直後) にスタジアムにいた観客のうち，何割がスタジアムに留まっていたかを示す．2019 Dwin は KLA で© 2022 Information Processing Society of Japan

7. おわりに
本稿では，スポーツイベントにおける不満のない帰宅分

66

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

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2022/2/21

㻝㻞㻜ศ᫬ほᐈᩘ䛸ྛ᫬้䛾ほᐈᩘ䛾ẚ

そして，帰宅行動の傾向に関する考察を行い，試合結果にϭ͘ϮϬ

よる感情の変化や周辺環境によって帰宅行動が変化するこϭ͘ϬϬとを示した．さらに，以上を踏まえた具体的な提案アプリ

Ϭ͘ϴϬ

ケーションについて述べ，実証実験の結果から提案アプリ

Ϭ͘ϲϬ

ケーションおよび各機能の有効性を示した．
謝辞 本研究は，大学発アーバンイノベーション神戸 (複Ϭ͘ϰϬ

合領域・民間企業連携型) の助成を受けたものである．こϬ͘ϮϬ

こに記して感謝の意を示す．

Ϭ͘ϬϬ
ϭϮϬ

ϭϱϬ

ϭϴϬ

ϮϭϬ

参考文献

ヨྜ㛤ጞ䛛䜙䛾⤒㐣᫬㛫㼇ศ㼉ほᐈ඲యϮϬϭϵǁŝŶ
図 13䜰䝥䝸䝴䞊䝄

[1]

実証実験結果 (スタジアム観客数の変化)㻝㻞㻜ศ᫬ほᐈᩘ䛸ྛ᫬้䛾ほᐈᩘ䛾ẚ

ϭ͘ϮϬ

[2]

ϭ͘ϬϬ
Ϭ͘ϴϬ
Ϭ͘ϲϬ

[3]

Ϭ͘ϰϬ
Ϭ͘ϮϬ

[4]

Ϭ͘ϬϬ
ϭϮϬ

ϭϯϬ

ϭϰϬ

ϭϱϬ

ϭϲϬ

ϭϳϬ

ϭϴϬ

ϭϵϬ

ϮϬϬ

[5]

ヨྜ㛤ጞ䛛䜙䛾⤒㐣᫬㛫㼇ศ㼉䜽䞊䝫䞁ᶵ⬟౑⏝図 14䜽䞊䝫䞁ᶵ⬟୙౑⏝

クーポン利用有無別の観客数の変化[6]㻝㻞㻜ศ᫬ほᐈᩘ䛸ྛ᫬้䛾ほᐈᩘ䛾ẚ

ϭ͘ϮϬ

[7]
ϭ͘ϬϬ
Ϭ͘ϴϬ
Ϭ͘ϲϬ

[8]
Ϭ͘ϰϬ
Ϭ͘ϮϬ

[9]
Ϭ͘ϬϬ
ϭϮϬ

ϭϯϬ

ϭϰϬ ϭϱϬ ϭϲϬ ϭϳϬ ϭϴϬヨྜ㛤ጞ䛛䜙䛾⤒㐣᫬㛫㼇ศ㼉᫬้⾲᝟ሗ౑⏝

図 15

ϭϵϬ

ϮϬϬ

᫬้⾲᝟ሗ୙౑⏝[10]

時刻表情報機能利用有無別の観客数の変化

散を実現するために，まずコロナ禍に開催されたリアルイ[11]

ベント参加者に対するアンケート調査結果を示し，各イベントの開催状況や混雑状況，帰宅分散指示の影響，帰宅行[12]動の傾向に関する考察を行った．この中で，情報提示による暗黙的な帰宅分散がスポーツイベントにおいて特に有効であると考えられることを示し，帰宅分散を実現にするに[13]あたって重要となる要素について検討した．また，スポー
ツイベントにおける定量的な帰宅行動の分析結果を示し，試合結果によって帰宅行動が異なることを明らかにした．

© 2022 Information Processing Society of Japan[14]

福間 愛富, 土田 修平, 西山 奈津美, 田中 真一, 工藤 亮, 幸
田 健介, 益子 宗, 寺田 努, 塚本 昌彦: スポーツイベント
における帰宅分散実現のための帰宅行動分析 (1)：定性的分析, エンタテインメントコンピューティングシンポジウ
ム論文集,pp.305-312(2021)
福間 愛富, 土田 修平, 西山 奈津美, 田中 真一, 工藤 亮, 幸
田 健介, 益子 宗, 寺田 努, 塚本 昌彦: スポーツイベント
における帰宅分散実現のための帰宅行動分析 (2)：定量的分析, エンタテインメントコンピューティングシンポジウ
ム論文集,pp.313-321(2021)
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入手先 ⟨https://www.city.kobe.lg.jp/documents/4330/
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