11年ぶりの5連休、駐車場検索は約1,270件と予測

公開：2026年9月18日

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この記事はプレスリリースです

本記事は、PR TIMESに掲載された企業・団体等のプレスリリースを原文のまま転載しています。記事内容は発表時点の情報です。

発表元: パーキングサイエンス株式会社
原文: PR TIMESで元のプレスリリースを読む
配信日時: 2026年9月18日 10時05分
転載日: 2026年9月24日

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転載

プレスリリース本文

P-Collection検索データを分析｜休暇取得で最大9連休、過去3年では後半4日にも全体の36〜43％の検索

パーキングサイエンス株式会社（本社：神奈川県藤沢市、代表取締役：井上直也）は、駐車場検索アプリ「P-Collection」に蓄積された検索データをもとに、2026年9月19日（土）〜23日（水・祝）のシルバーウィーク5連休における駐車場検索数を約1,270件、参考レンジは1,030〜1,480件と予測しました。2026年のシルバーウィークは、9月19日（土）〜23日（水・祝）が11年ぶりの5連休となります。さらに24日（木）・25日（金）に休暇を取得すると、27日（日）まで最大9連休となるカレンダーです。そこで今回は5連休の検索数予測に加え、2023〜2025年の過去3年間について9月19〜27日の検索動向も分析しました。その結果、9月24〜27日の後半4日間にも、9日間全体の36〜43％の検索が発生していたことが分かりました。今回の分析から見えてきたのは、「大型連休＝連休初日に一斉に移動する」という単純な構図だけではありません。旅行の出発、高速道路での移動、目的地周辺での駐車場探索など、お出かけに伴う行動は異なるタイミングで発生している可能性があります。

▪️5連休の駐車場検索は約1,270件を予測

2023〜2025年9月のP-Collection検索実績と、2026年9月1〜15日の直近検索データをもとに、9月19〜23日の5日間の検索数を予測しました。

日付予測検索数9月19日（土）220件9月20日（日）267件9月21日（月・祝）300件9月22日（火・祝）252件9月23日（水・祝）231件5日間合計約1,270件

5日間の参考レンジは1,030〜1,480件です。

日別では9月21日の予測値が最も大きくなりました。ただし、過去データを使った検証では日別予測は5日間合計より誤差が大きいため、9月21日を「検索ピーク」と断定するものではありません。

「2026年シルバーウィーク 5日間検索数予測」※参考レンジは過去3年間の同月日の検索変動をもとに算出したもので、統計的な信頼区間ではありません。

▪️「5連休だから検索が増える」とは限らない？前年比8.9％減、直近水準とはほぼ同じ

2025年9月19〜23日のP-Collection検索実績は1,395件。今回の2026年予測は約1,270件で、前年同月日比では8.9％減となりました。一方、2026年9月上旬〜中旬の検索水準は1日あたり約253件で、5連休の予測平均は約254件。直近の検索水準との比較では＋0.3％と、ほぼ同水準です。つまり今回の予測では、「5連休になるから駐車場検索も一律に大きく増える」という結果にはなっていません。

その背景として考えられるのが、大型連休によるお出かけ日の分散です。

5日間という選択肢があることで、全員が同じ日に移動するのではなく、出発日や目的地を分散させる可能性があります。また、駐車場検索には当日の検索だけでなく、事前に目的地周辺の駐車場を調べる行動も含まれるため、「連休日数」と「連休中の検索数」が単純に比例しない可能性もあります。ただし、今回の分析からこうした要因を直接特定することはできません。2025年と2026年では曜日・休日構成も異なるため、前年比8.9％減を「旅行需要や駐車場需要の減少」と解釈することはできない点にも注意が必要です。

▪️休暇取得で最大9連休。過去3年では「後半4日」にも36〜43％の検索

2026年は5連休後の9月24日（木）・25日（金）に休暇を取得すると、9月19日（土）〜27日（日）まで最大9連休となります。そこでP-Collectionの過去3年間の検索データから、9月19〜27日の検索行動を分析すると、過去3年すべてで、9月24〜27日の後半4日間にも9日間全体の3分の1を超える検索が発生していました。この結果から、大型連休のお出かけ動向を考える際には、5連休の前半部分だけでなく、休暇取得やその後の週末まで含めて捉えることが重要になる可能性があります。

一方で、「後半になるほど検索が増える」「26・27日の週末に再び検索が集中する」といった共通パターンは過去3年間では確認できませんでした。そのため今回は2026年9月24〜27日の検索数予測は行わず、「後半にも一定の検索行動が存在してきた」という過去実績として捉えています。

▪️「旅行に出る日」と「駐車場を探す日」は違う？ 3つのデータから見える移動の時間差

P-Collectionの予測を、高速道路の渋滞予測や旅行予約の動向と比較すると、興味深い違いが見えてきます。高速道路各社などが公表したシルバーウィークの渋滞予測では、9月19〜23日の5日間に全国で10km以上の渋滞が上下線合計279回発生すると予測されています。また首都圏では、下り方面は9月20日、上り方面は9月21日・22日が渋滞のピークと予測されています。

一方、JTBが公表した2026年シルバーウィークの対象商品予約状況では、国内個人旅行（添乗員なし）の出発日は9月19日が最多、20日が次点となっています。これに対して、P-Collectionでは9月21日の予測検索数が5日間で最も多い計算結果となりました。なぜ、タイミングが異なるのか？パーキングサイエンスでは、それぞれのデータが「移動の異なる局面」を捉えている可能性があると考えています。

JTBの予約データ→「旅行をいつ開始するか」

NEXCOの渋滞予測→「道路上でいつ移動が集中するか」

P-Collectionの検索データ→「目的地周辺の駐車場をいつ探すか」

例えば連休初日に旅行へ出発し、宿泊を伴いながら翌日以降に観光地を周遊する場合、旅行の出発日と目的地周辺で駐車場を探す日は一致しない可能性があります。また自動車旅行では、高速道路を走行する時間と、その後目的地周辺で駐車場を探す時間にもズレが生じます。つまり、「旅行の出発」→「道路上の移動」→「目的地周辺での行動」という移動のプロセスの違いが、データ上のタイミングの違いとして表れている可能性があります。もちろん、今回比較した3つのデータは同一人物を追跡したものではなく、対象や母集団も異なります。そのため、この時間差や因果関係を今回の分析だけで証明することはできません。しかし、異なる移動データを組み合わせることで、「人が多い・少ない」だけではなく、人がいつ出発し、いつ移動し、いつ目的地周辺で行動するのかという移動のプロセスを捉えられる可能性があります。パーキングサイエンスでは今後も、駐車場検索という「目的地に近い行動データ」を分析し、人の集中を捉え、将来的な混雑予測や分散につながるデータ活用を目指します。

▪️外部データ出典

・東日本高速道路株式会社／中日本高速道路株式会社／西日本高速道路株式会社／本州四国連絡高速道路株式会社／公益財団法人日本道路交通情報センター
「シルバーウィーク期間の高速道路における渋滞予測について【全国版】」2026年8月28日

・東日本高速道路株式会社関東支社／中日本高速道路株式会社東京支社
「シルバーウィーク期間の高速道路における渋滞予測について【首都圏版】」2026年8月28日

・株式会社JTB
「JTB、2026年シルバーウィーク人気方面ランキングを発表」2026年9月1日

※各資料とP-Collectionでは対象・母集団・指標が異なります。本比較は数値を直接比較するものではありません。

▪️予測方法と検証

今回の予測では、2023〜2025年9月のP-Collection検索実績から同月日の検索傾向と曜日別の傾向を算出し、2026年9月1〜15日の検索水準を基準として、9月19〜23日の検索数を推計しました。

また、同じ方法を過去年データに適用するバックテストを実施しています。5日間合計では、2024年を対象とした検証で実績比−0.30％、2025年では＋0.56％となりました。

一方、日別の予測誤差は5日間合計より大きいため、今回の発表では5日間合計の約1,270件を主要な予測値としています。

▪️分析概要

分析対象：P-Collectionにおける駐車場検索データ
予測対象期間：2026年9月19日（土）〜23日（水・祝）
使用データ：2023〜2025年9月、2026年9月1〜15日
5日間予測：約1,270件
参考レンジ：1,030〜1,480件
分析主体：パーキングサイエンス株式会社

※「検索数」はP-Collection上で行われた駐車場検索の件数であり、利用者数、来訪者数、実際の駐車台数を示すものではありません。

※予測値は過去の検索傾向および直近の検索水準をもとに算出したものであり、実際の検索数を保証するものではありません。

※参考レンジは過去3年間の検索変動をもとにした範囲であり、統計的な信頼区間ではありません。

▪️P-Collectionについて

「P-Collection」は、パーキングサイエンス株式会社が提供する駐車場検索アプリです。

全国の時間貸し駐車場情報を検索でき、目的地周辺の駐車場を「停めやすさ」「台数」「料金」「距離」などの条件から探すことができます。

パーキングサイエンスでは、P-Collectionに蓄積される検索データを活用し、駐車場を探す行動から人々の移動やお出かけへの関心を捉える分析にも取り組んでいます。

P-Collection ：https://www.parkingscience.net/pcolle/

▪️Parking Science Mobility Report（PSMR）について

パーキングサイエンス株式会社では、P-Collectionの検索データを活用し、人々の移動への関心を可視化する「Parking Science Mobility Report（PSMR）」を発行しています。

検索件数だけでなく、検索地点や検索距離、予定駐車時間などを分析することで、駐車場検索という独自のデータから移動の変化を捉えています。

今後はこうしたデータを、「人が集中する場所を、駐車場データで分散する」モビリティマネジメントへつなげることを目指しています。

PSMR：https://www.parkingscience.net/psmr/

▪️パーキングサイエンス株式会社について

駐車場検索アプリ「P-Collection」、駐車場事業専用エリアマーケティングシステム「Park-Labo」、P-Collection API、P-Collection提携サービスなどを展開。「世の中の駐車場をデータベース化する」をMissionに掲げ、駐車場データの収集・整備・活用に取り組んでいます。さらに、駐車場データを単なる施設情報としてではなく、人の移動や地域の課題解決につながるデータとして活用し、「駐車場データで共有価値を創造し、八方よしを実現する」ことを目指しています。