「找停車位」在何種規模的城市最常見?分析P-Collection約25萬筆搜尋數據ー第3彈
Parking Science分析其App約25萬筆停車搜尋數據,發現大城市佔36%,但人口10-50萬的中型城市佔41%,顯示找車位需求遍及全國。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月23日 19:00
- 🔍 收集: 2026年4月23日 10:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月24日 02:45(收集後16小時13分鐘)
Parking Science株式會社(總部:神奈川縣藤澤市,代表董事:井上直也)根據自家營運的【免費】附帶集點功能停車場搜尋App「P-Collection」所獲得的,自2024年1月至2025年12月16日約兩年間,近25萬筆的停車場搜尋數據,將全國的市區町村按人口規模進行分類,分析了停車場搜尋數量及構成比例。
按人口規模統計搜尋數量的結果顯示,人口100萬以上的市區町村搜尋量佔整體的36%,為最多的結果。
另一方面,人口10萬~30萬規模的市區町村也佔了整體的25%,若加上人口30萬~50萬(16%)、50萬~100萬(12%)等中型城市,人口未滿100萬的市區町村之搜尋量佔了整體的約6成。
此外,即便是人口未滿10萬的市區町村也有11%的搜尋量,這表明尋找停車場並非僅限於特定大城市的行為,而是在各種城市規模中日常發生的。
■ 依人口規模觀察的停車場搜尋分布
■ 考察①:搜尋並非集中在少數大城市
從依人口規模劃分的搜尋數量構成比來看,雖然人口100萬以上的城市佔36%,但10萬以上未滿50萬的市區町村也佔了整體的41%,可見搜尋並非只集中在特定的大城市。
這個結果暗示,停車場搜尋不是「人口非常多的城市」專屬的行動,而是在發生日常移動或拜訪的各種城市規模中廣泛進行。
附帶一提,在本分析中東京都23區是按「區」單位來統計,結果顯示搜尋量並未像政令指定都市那樣集中在單一城市,而是分散在23區各自當中。
這一點被認為反映了東京都的城市功能分布在廣大區域,且搜尋區域會隨目的地而細分的實際情況。
■ 考察②:中型城市成為支撐搜尋量的重要存在
將人口30萬~50萬的市區町村(16%)以及10萬~30萬的市區町村(25%)合計,中型城市佔了整體的約4成。
這些中型城市大多具備商業設施與觀光景點散布市內的特徵,且僅靠大眾運輸難以完成所有移動,是以開自家車為前提的生活圈不斷擴大的區域。
因此,這暗示了為在目的地周邊事先尋找停車場的搜尋行為會達到一定數量,從而推升了搜尋量。本結果顯示,停車場搜尋需求不僅在大都會區,在作為地區核心的中型城市也扮演著重要角色。
■ 考察③:不分城市規模,停車場搜尋行為正在全國蔓延
即使是人口未滿10萬的市區町村,搜尋量也佔了整體的11%。
由此可知,尋找停車場的搜尋行為,無論城市規模大小,正在全國各地廣泛進行。
停車場搜尋不僅發生在造訪大城市時,在日常移動或地區內的車輛使用中也可能發生,暗示了搜尋行為本身正逐漸在全國普及。
■ 總結:依人口規模觀察的停車場搜尋特徵
從這次依人口規模進行的分析中可以清楚看出,停車場搜尋並非集中在人口100萬以上的大城市,而是包括中型城市及小型市區町村在內,在廣泛的城市規模中發生。
特別是在作為地區核心的中型城市,以開自家車為前提的移動頻繁,在目的地周邊尋找停車場的行為被認為穩定且持續地進行著。
這份分析顯示了停車場搜尋需求不依賴於城市規模,而在全國擴展的實際情況,可以說是為未來思考停車場基礎設施建設及服務提供帶來了一個啟示結果。
■ 未來展望
在這次一系列的分析中,我們從都道府縣、市區町村、人口規模等多個切入點,釐清了進行停車場搜尋的地區特性與分布結構。
從這些結果暗示,停車場搜尋不僅僅取決於城市規模或人口多寡,還受到城市功能密集度、移動方式、拜訪目的等因素左右。
Parking Science株式會社未來也將活用「P-Collection」所獲得的搜尋行為數據,從時期、區域特性、使用場景等多元視角進行分析,將停車場使用的實際情況與課題視覺化,並發布能連接更便利的停車場尋找資訊。
井上 直也
在參與停車場營運的過程中,為了解決停車場業界的課題,於2022年9月成立了Parking Science。
按人口規模統計搜尋數量的結果顯示,人口100萬以上的市區町村搜尋量佔整體的36%,為最多的結果。
另一方面,人口10萬~30萬規模的市區町村也佔了整體的25%,若加上人口30萬~50萬(16%)、50萬~100萬(12%)等中型城市,人口未滿100萬的市區町村之搜尋量佔了整體的約6成。
此外,即便是人口未滿10萬的市區町村也有11%的搜尋量,這表明尋找停車場並非僅限於特定大城市的行為,而是在各種城市規模中日常發生的。
■ 依人口規模觀察的停車場搜尋分布
■ 考察①:搜尋並非集中在少數大城市
從依人口規模劃分的搜尋數量構成比來看,雖然人口100萬以上的城市佔36%,但10萬以上未滿50萬的市區町村也佔了整體的41%,可見搜尋並非只集中在特定的大城市。
這個結果暗示,停車場搜尋不是「人口非常多的城市」專屬的行動,而是在發生日常移動或拜訪的各種城市規模中廣泛進行。
附帶一提,在本分析中東京都23區是按「區」單位來統計,結果顯示搜尋量並未像政令指定都市那樣集中在單一城市,而是分散在23區各自當中。
這一點被認為反映了東京都的城市功能分布在廣大區域,且搜尋區域會隨目的地而細分的實際情況。
■ 考察②:中型城市成為支撐搜尋量的重要存在
將人口30萬~50萬的市區町村(16%)以及10萬~30萬的市區町村(25%)合計,中型城市佔了整體的約4成。
這些中型城市大多具備商業設施與觀光景點散布市內的特徵,且僅靠大眾運輸難以完成所有移動,是以開自家車為前提的生活圈不斷擴大的區域。
因此,這暗示了為在目的地周邊事先尋找停車場的搜尋行為會達到一定數量,從而推升了搜尋量。本結果顯示,停車場搜尋需求不僅在大都會區,在作為地區核心的中型城市也扮演著重要角色。
■ 考察③:不分城市規模,停車場搜尋行為正在全國蔓延
即使是人口未滿10萬的市區町村,搜尋量也佔了整體的11%。
由此可知,尋找停車場的搜尋行為,無論城市規模大小,正在全國各地廣泛進行。
停車場搜尋不僅發生在造訪大城市時,在日常移動或地區內的車輛使用中也可能發生,暗示了搜尋行為本身正逐漸在全國普及。
■ 總結:依人口規模觀察的停車場搜尋特徵
從這次依人口規模進行的分析中可以清楚看出,停車場搜尋並非集中在人口100萬以上的大城市,而是包括中型城市及小型市區町村在內,在廣泛的城市規模中發生。
特別是在作為地區核心的中型城市,以開自家車為前提的移動頻繁,在目的地周邊尋找停車場的行為被認為穩定且持續地進行著。
這份分析顯示了停車場搜尋需求不依賴於城市規模,而在全國擴展的實際情況,可以說是為未來思考停車場基礎設施建設及服務提供帶來了一個啟示結果。
■ 未來展望
在這次一系列的分析中,我們從都道府縣、市區町村、人口規模等多個切入點,釐清了進行停車場搜尋的地區特性與分布結構。
從這些結果暗示,停車場搜尋不僅僅取決於城市規模或人口多寡,還受到城市功能密集度、移動方式、拜訪目的等因素左右。
Parking Science株式會社未來也將活用「P-Collection」所獲得的搜尋行為數據,從時期、區域特性、使用場景等多元視角進行分析,將停車場使用的實際情況與課題視覺化,並發布能連接更便利的停車場尋找資訊。
井上 直也
在參與停車場營運的過程中,為了解決停車場業界的課題,於2022年9月成立了Parking Science。