【緊急調査】TOKYO2020オリンピック抽選倍率と種目別人気ランキング【第一弾】
みなさん、東京オリンピックの抽選申し込みは、当選しましたか？
芸能人の方がツイッターなどで当選を発表していたり、中には1人で総額150万円以上に当選した人がいたり。世間を賑わせていますね。
〈余談〉ブログ管理人の当選状況
さて、本ブログの管理人のわたしは、なんと！！、、全て落選です...\(^^)/
なんで当選しないんだよ～、当選するはずなのに？
オリンピック委員会どうなってるの？
とかいう、理不尽な感情を抱きつつ、「もしかして本当は当選してるんじゃないの？」と、何回も抽選結果を確認したりして・・でもやっぱり落選してます・・・（泣）
まあ、仕方ないです。次回のチケット販売に期待をかけましょう！
おそらく、このブログを読んでいらっしゃるほとんどの方も落選しているのではないでしょうか？
さて今回は「落選の腹いせ」とばかりに、「東京オリンピック抽選申込み」に関する実態調査を行ってみました。
オリンピックに申し込んだ人数のおよその人数は各種メディアである程度わかっていました。
しかし、実際の種目別などの人気倍率などは、まったく見えない状況でした。
そこで今回は、実際に抽選申込みを行った人を対象に、申込状況のアンケート実態調査を行いました。
貴重なデータになったかと思います。
データの調査対象とその方法
アンケートは「クラウドワークス」を使用し、500人規模でアンケート調査を行ってみました。
そのうち不正なデータや、ゴミデータを除外して、得られたデータは、約450件程度でした。
アンケートは、不正回答を防ぐため、簡単なチェックデジット（不正防止）を施し、さらに表記揺れなどは、筆者が目視で全て修正しました（めっちゃ、大変なんやで、これ・・）
するとアンケートの結果から、「面白い分析結果」が分かってきました。
記事内で、具体的な集計情報をご説明していますので、ぜひ、見てくださいね。
それでは、具体的に見ていきましょう！！
アンケートは「クラウドワークス」を使用し、500人規模でアンケート調査を行ってみました。
そのうち不正なデータや、ゴミデータを除外して、得られたデータは、約450件程度でした。
アンケートは、不正回答を防ぐため、簡単なチェックデジット（不正防止）を施し、さらに表記揺れなどは、筆者が目視で全て修正しました（めっちゃ、大変なんやで、これ・・）
するとアンケートの結果から、「面白い分析結果」が分かってきました。
記事内で、具体的な集計情報をご説明していますので、ぜひ、見てくださいね。
それでは、具体的に見ていきましょう！！
アンケートの対象者の分析
有効回答者数
444人となりました。4が連続しているのはたまたまです。
性別ごと
| 性別 | 回答者数 | 割合 |
| 女性 | 314人 | 70% |
| 男性 | 130人 | 30% |
| 合計 | 444人 | 100% |
年代別
| 年代 | 回答者数 | 割合 |
| 20代 | 182人 | 約40.9% |
| 30代 | 159人 | 約35.8% |
| 40代 | 76人 | 約17.1% |
| 50代 | 21人 | 約4.7% |
| 60代 | 6人 | 約1.3% |
| 合計 | 444人 | 100% |
年代・性別ごと
| 性別 | 年代 | 回答者数 | 割合 |
| 女性 | 20代 | 134人 | 約30% |
| 女性 | 30代 | 121人 | 約27% |
| 女性 | 40代 | 48人 | 約10% |
| 女性 | 50代 | 9人 | 約2% |
| 女性 | 60代以上 | 2人 | 約0.4% |
| 男性 | 20代 | 48人 | 約10% |
| 男性 | 30代 | 38人 | 約8% |
| 男性 | 40代 | 28人 | 約6% |
| 男性 | 50代 | 12人 | 約2% |
| 男性 | 60代以上 | 4人 | 約0.9% |
| 合計 | 444人 | 100% |
職業別
| 職業 | 回答者数 | 割合 |
| 会社員 | 217人 | 約48.8% |
| 主婦 | 128人 | 約28.8% |
| 学生 | 25人 | 約5.6% |
| 自営業 | 14人 | 約3.1% |
| パート | 14人 | 約3.1% |
| フリーター | 9人 | 約2.0% |
| 大学生 | 6人 | 約1.3% |
| アルバイト | 6人 | 約1.3% |
| 契約社員 | 4人 | 約0.9% |
| 公務員 | 4人 | 約0.9% |
| 無職 | 3人 | 約0.6% |
| 派遣社員 | 2人 | 約0.4% |
| 自由業 | 2人 | 約0.4% |
| 学校職員 | 1人 | 約0.2% |
| 看護師 | 1人 | 約0.2% |
| 専門職 | 1人 | 約0.2% |
| フリーランス | 1人 | 約0.2% |
| 団体職員 | 1人 | 約0.2% |
| 在宅ワーク | 1人 | 約0.2% |
| 家事手伝い | 1人 | 約0.2% |
| 臨床検査技師 | 1人 | 約0.2% |
| 主夫 | 1人 | 約0.2% |
| 医療関係者 | 1人 | 約0.2% |
| 合計 | 444人 | 100% |
職業別トップ５の内訳
| 職業 | 性別 | 回答者数 |
| 会社員 | 女性 | 115人 |
| 会社員 | 男性 | 102人 |
| 主婦 | 女性 | 128人 |
| 学生 | 女性 | 17人 |
| 学生 | 男性 | 8人 |
| 自営業 | 女性 | 4人 |
| 自営業 | 男性 | 10人 |
| パート | 50代 | 10人 |
| 合計 | 398人 |
注)データの無断転載を一切を禁じます
回答者層の分析
分析１：全体の傾向
圧倒的な会社員と主婦の割合いですね！
しかし、データ元は、天下の「クラウドワークス」調べなので、かなり信頼性が高いデータだと思われます。
一応アンケートを集計する際に、わざと「チェックデジット的な」機能を、
組み込んでいるので、信頼性はかなり高くなっています。
（逆に、信頼性の低いと思われるデータは、極力省いています）
圧倒的な会社員と主婦の割合いですね！
しかし、データ元は、天下の「クラウドワークス」調べなので、かなり信頼性が高いデータだと思われます。
一応アンケートを集計する際に、わざと「チェックデジット的な」機能を、
組み込んでいるので、信頼性はかなり高くなっています。
（逆に、信頼性の低いと思われるデータは、極力省いています）
分析２：女性の割合
女性が70%以上をしめておりますが、これは全て主婦層というわけではありません。
理由は上記の「職業別TOP5の内訳」を確認してください。
「職業別TOP5の内訳」をみると、確かに女性の主婦層が多いですが、一方で、女性でも会社員として外で働いているケースも多く見られ、女性が社会で活躍している事が伺えます。
女性が70%以上をしめておりますが、これは全て主婦層というわけではありません。
理由は上記の「職業別TOP5の内訳」を確認してください。
「職業別TOP5の内訳」をみると、確かに女性の主婦層が多いですが、一方で、女性でも会社員として外で働いているケースも多く見られ、女性が社会で活躍している事が伺えます。
分析３：職業
職業は、会社員や主婦を除くと、ある程度、想定していた通りの結果となりました。
ちなみに、わたしの率直な驚きとして、学生の方もちらほら回答していただいてますが、今の学生の方々の中には、将来を見据えて、色々な事に、取り組む意思が見受けられるように思いました。
※わたしが学生の頃は、結構、ぼ～と生きていたので・・・（今の学生さんすごい！）
職業は、会社員や主婦を除くと、ある程度、想定していた通りの結果となりました。
ちなみに、わたしの率直な驚きとして、学生の方もちらほら回答していただいてますが、今の学生の方々の中には、将来を見据えて、色々な事に、取り組む意思が見受けられるように思いました。
※わたしが学生の頃は、結構、ぼ～と生きていたので・・・（今の学生さんすごい！）
分析４：年代
年代は、20代,30代が圧倒的に多いですね。クラウドワークスの仕組み上、Web上でのやり取りが多くなることから、やはり、若年層での回答者数が多くなっていると思われます。
ただし、60代以上の方がおられるのも、ちょっとビックリです（汗
年代は、20代,30代が圧倒的に多いですね。クラウドワークスの仕組み上、Web上でのやり取りが多くなることから、やはり、若年層での回答者数が多くなっていると思われます。
ただし、60代以上の方がおられるのも、ちょっとビックリです（汗
申込みセッション数の分析
申込みセッションの総合計数
| 申し込みセッション数の総合計数 （単位：セッション） |
回答数 | 割合 |
| 1 | 123人 | 約27.7% |
| 2 | 132人 | 約29.7% |
| 3 | 55人 | 約12.3% |
| 4 | 63人 | 約14.1% |
| 5 | 31人 | 約6.9% |
| 6 | 10人 | 約2.5% |
| 7 | 10人 | 約2.5% |
| 8 | 4人 | 約0.9% |
| 9 | 4人 | 約0.9% |
| 10 | 1人 | 約0.2% |
| 11 | 1人 | 約0.2% |
| 12 | 1人 | 約0.2% |
| 13 | 1人 | 約0.2% |
| 15 | 2人 | 約0.4% |
| 16 | 2人 | 約0.4% |
| 19 | 1人 | 約0.2% |
| 22 | 1人 | 約0.2% |
| 24 | 1人 | 約0.2% |
| 27 | 1人 | 約0.2% |
| 合計 | 444人 | 100% |
セッション申込数の分析
セッション数の分析
まず、１人の回答者が、１回の抽選申込みで、何セッション申込みを行ったか分析します。
すると、ほとんどが１～５セッション申し込んでいることが分かります。およそ、全体の９０%の方が、１～5セッション程度申し込んだということになります。
６セッション以上申し込んだ人は、全体の１割程度という事になります。
余談ですが、私の知り合いで、４０セッション以上申し込んだツワモノもいましたが、ほとんどの人は、常識的な範囲内で、申し込んでいる事がわかりますね。
まず、１人の回答者が、１回の抽選申込みで、何セッション申込みを行ったか分析します。
すると、ほとんどが１～５セッション申し込んでいることが分かります。およそ、全体の９０%の方が、１～5セッション程度申し込んだということになります。
６セッション以上申し込んだ人は、全体の１割程度という事になります。
余談ですが、私の知り合いで、４０セッション以上申し込んだツワモノもいましたが、ほとんどの人は、常識的な範囲内で、申し込んでいる事がわかりますね。
分析2：セッションの倍率
ここで一番、重要だと思われるのが、１人あたりが申し込んだセッション数から割り出される倍率です。上記の表では、444人が回答しました。
上記の表では、２セッションを申し込んだのは、132人いるので、実際には「2セッション×132人 ＝264セッション」抽選に申し込んだ事になるわけです。これは、申し込みをしたセッション数が多くなればなるほど、倍率が大きくなります。となると、回答者数は444人であるにも関わらず、最終的には、実際の抽選で申し込まれる最終的な合計数は、1588セッションということなります。単純計算ですが、倍率は、
1588人÷444人 ＝3.57倍 となります。
ここで一番、重要だと思われるのが、１人あたりが申し込んだセッション数から割り出される倍率です。上記の表では、444人が回答しました。
上記の表では、２セッションを申し込んだのは、132人いるので、実際には「2セッション×132人 ＝264セッション」抽選に申し込んだ事になるわけです。これは、申し込みをしたセッション数が多くなればなるほど、倍率が大きくなります。となると、回答者数は444人であるにも関わらず、最終的には、実際の抽選で申し込まれる最終的な合計数は、1588セッションということなります。単純計算ですが、倍率は、
1588人÷444人 ＝3.57倍 となります。
分析３：TOKYO2020 ID登録者数
正式な、ID登録者については、正式に発表されているわけではないが、各種情報サイトや、メディアからの情報から、およそ以下の2019年6月時点で、以下の予想します。TOKYO2020 ID 登録者数（予想）
500万人～750万ここからは、あくまで、予想ですが、IDを登録した人は以下のような状況であると考えられます。・１家族あたり、１アカウントで登録した人
・１家族あたり、複数アカウントで登録した人※しかし、先程も述べたように、日本人は正直者が多いです。ですので、1家族あたり、１アカウントで申し込んでいるのが、ほとんどであると予想されます。また、TOKYO2020 ID登録を行っても、実際に申し込まない人もいると思われます。これより、下記のように、申込者数を予想してみます。少なく見積もって、400万人、多く見積もって、600万人間をとって、500万が、適正ではないでしょうか？
正式な、ID登録者については、正式に発表されているわけではないが、各種情報サイトや、メディアからの情報から、およそ以下の2019年6月時点で、以下の予想します。TOKYO2020 ID 登録者数（予想）
500万人～750万ここからは、あくまで、予想ですが、IDを登録した人は以下のような状況であると考えられます。・１家族あたり、１アカウントで登録した人
・１家族あたり、複数アカウントで登録した人※しかし、先程も述べたように、日本人は正直者が多いです。ですので、1家族あたり、１アカウントで申し込んでいるのが、ほとんどであると予想されます。また、TOKYO2020 ID登録を行っても、実際に申し込まない人もいると思われます。これより、下記のように、申込者数を予想してみます。少なく見積もって、400万人、多く見積もって、600万人間をとって、500万が、適正ではないでしょうか？
チケットの販売枚数
問題は、このチケットの販売枚数の算出となります。
会場は約44会場程度あり、収容人数は、会場によってまちまちです。ざっくり計算するため、各会場の収容に人数は1万にとしても特に問題ないでしょう。
よって、44会場×10000人 ＝ 44万人となります。
さらに、各競技が、５日間に渡って行われると計算します。
すると、確保出来る座席数は、以下の通りとなります。
44万人×5日間 ＝220万席となります。※これが、正しい数値であるかは、保証されませんので、ご了承ください。
問題は、このチケットの販売枚数の算出となります。
会場は約44会場程度あり、収容人数は、会場によってまちまちです。ざっくり計算するため、各会場の収容に人数は1万にとしても特に問題ないでしょう。
よって、44会場×10000人 ＝ 44万人となります。
さらに、各競技が、５日間に渡って行われると計算します。
すると、確保出来る座席数は、以下の通りとなります。
44万人×5日間 ＝220万席となります。※これが、正しい数値であるかは、保証されませんので、ご了承ください。
ここで、オリンピック会場毎に、収容人数をざっくり、見てみましょう。
| No | 会場名 | 収容人数（予想） | 競技／種別 |
| 1 | オリンピックスタジアム | 約48,000人 | 開会式・閉会式 |
| 陸上競技 | |||
| サッカー | |||
| 2 | 東京体育館 | 約10,000人 | 卓球 |
| 3 | 国立代々木競技場 | 約13,000人 | ハンドボール |
| 4 | 日本武道館 | 約14,000人 | 柔道 |
| 空手 | |||
| 5 | 皇居外苑 | 約10,000人 | 陸上競技（競歩） |
| 6 | 東京国際フォーラム | 約7,000人 | ウエイトリフティング |
| 7 | 国技館 | 約11,000人 | ボクシング |
| 8 | 馬事公苑 | 約10,000人 | 馬術（馬場馬術、 総合馬術、障害馬術） |
| 9 | 武蔵野の森総合スポーツプラザ | (以下は全て約10,000人で計算としました） | バドミントン、 近代五種（フェンシング） |
| 10 | 東京スタジアム | ※省略 | サッカー、ラグビー、近代五種（水泳、フェンシング、馬術、レーザーラン） |
| 11 | 武蔵野の森公園 | ※省略 | 自転車競技（ロード（ロードレース・スタート）） |
| 12 | 有明アリーナ | ※省略 | バレーボール（バレーボール） |
| 13 | 有明体操競技場 | ※省略 | 体操 |
| 14 | 有明アーバンスポーツパーク | ※省略 | 自転車競技 （BMXフリースタイル、BMXレーシング ） |
| ※省略 | スケートボード | ||
| 15 | 有明テニスの森 | ※省略 | テニス |
| 16 | お台場海浜公園 | ※省略 | 水泳（マラソンスイミング） |
| ※省略 | トライアスロン | ||
| 17 | 潮風公園 | ※省略 | バレーボール（ビーチバレーボール） |
| 18 | 青海アーバンスポーツパーク | ※省略 | バスケットボール（3x3 バスケットボール) |
| ※省略 | スポーツクライミング | ||
| 19 | 大井ホッケー競技場 | ※省略 | ホッケー |
| 20 | 海の森クロスカントリーコース | ※省略 | 馬術（総合馬術（クロスカントリー）） |
| 21 | 海の森水上競技場 | ※省略 | カヌー（スプリント） |
| ※省略 | ボート | ||
| 22 | カヌー・スラロームセンター | ※省略 | カヌー（スラローム） |
| 23 | 夢の島公園アーチェリー場 | ※省略 | アーチェリー |
| 24 | 東京アクアティクスセンター | ※省略 | 水泳（競泳、飛込、アーティスティックスイミング） |
| 25 | 東京辰巳国際水泳場 | ※省略 | 水泳（水球） |
| 26 | 幕張メッセ Aホール | ※省略 | テコンドー |
| ※省略 | レスリング | ||
| 27 | 幕張メッセ Bホール | ※省略 | フェンシング |
| 28 | 釣ヶ崎海岸サーフィンビーチ | ※省略 | サーフィン |
| 29 | さいたまスーパーアリーナ | ※省略 | バスケットボール（バスケットボール） |
| 30 | 陸上自衛隊朝霞訓練場 | ※省略 | 射撃 |
| 31 | 霞ヶ関カンツリー倶楽部 | ※省略 | ゴルフ |
| 32 | 江の島ヨットハーバー | ※省略 | セーリング |
| 33 | 伊豆ベロドローム | ※省略 | 自転車競技（トラック） |
| 34 | 伊豆MTBコース | ※省略 | 自転車競技（マウンテンバイク） |
| 35 | 富士スピードウェイ | ※省略 | 自転車競技（ロード（ロードレース・ゴール、個人タイムトライアル）） |
| 36 | 福島あづま球場 | ※省略 | 野球・ソフトボール |
| 37 | 横浜スタジアム | ※省略 | 野球・ソフトボール |
| 38 | 札幌ドーム | ※省略 | サッカー |
| 39 | 宮城スタジアム | ※省略 | サッカー |
| 40 | 茨城カシマスタジアム | ※省略 | サッカー |
| 41 | 埼玉スタジアム2002 | ※省略 | サッカー |
| 42 | 横浜国際総合競技場 | ※省略 | サッカー |
| 43 | 選手村 | ※省略 | |
| 44 | IBC/MPC（東京ビッグサイト） | ※省略 |
実際の倍率の計算の仕方
この220万席を対して、500万に人が、3.57枚ずつ、チケットを購入すると、倍率は、以下の通りとなります。
倍率＝ 220万 ÷ (500万×3.57枚数）
=0.123つまり、12.3%となります。
つまり、100人に、12程度、当選する事になります。
当選倍率のイメージ(1が当選者で、0が落選）
1111111111110000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000約10人に１人の確率ですね。
うわー、結構、確率低いですね。
この220万席を対して、500万に人が、3.57枚ずつ、チケットを購入すると、倍率は、以下の通りとなります。
倍率＝ 220万 ÷ (500万×3.57枚数）
=0.123つまり、12.3%となります。
つまり、100人に、12程度、当選する事になります。
当選倍率のイメージ(1が当選者で、0が落選）
1111111111110000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000約10人に１人の確率ですね。
うわー、結構、確率低いですね。
上の計算式を、簡単に整理します。
ここで、上記計算がざっくりしすぎていたので、データの信頼性を担保するため、収容人数と申込者数を何パターンが、組み合わせて、倍率を計算してみました。
| 倍率 | 座席数合計（全日程） | 申込者数 | 1人あたりの申込みセッション数の倍率 |
| 12.3% | 2200000 | 5000000 | 3.57 |
| 15.4% | 2200000 | 4000000 | 3.57 |
| 8.2% | 2200000 | 7500000 | 3.57 |
| 16.8% | 3000000 | 5000000 | 3.57 |
| 21.0% | 3000000 | 4000000 | 3.57 |
| 11.2% | 3000000 | 7500000 | 3.57 |
| 8.4% | 1500000 | 5000000 | 3.57 |
| 10.5% | 1500000 | 4000000 | 3.57 |
| 5.6% | 1500000 | 7500000 | 3.57 |
すると、どのパターンであっても、5.6%～21%の間となるため、あまり誤差はありません。
結論
少なく見積もって、10人に、0.5人当選。
多く見積もって、10人に、2人当選という事になります。
間をとって、10人に１人当選が妥当でしょう。当選イメージ（１が当選、０が落選）
１０００００００００
少なく見積もって、10人に、0.5人当選。
多く見積もって、10人に、2人当選という事になります。
間をとって、10人に１人当選が妥当でしょう。当選イメージ（１が当選、０が落選）
１０００００００００
次回は、いよいよ、種目別の申し込みランキングを発表します！
記事のアップまで、もうちょっと待っててね！
