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地域課題の解決に向けた公共データと 民間ビッグデータの活用 ～空き家分布推定・企業間取引分析など～
- 1. 東京大学空間情報科学研究センター 助教 国土交通省国土交通政策研究所 客員研究官 秋山祐樹(Yuki Akiyama) （aki@csis.u-tokyo.ac.jp） 地域課題の解決に向けた公共データと 民間ビッグデータの活用 ～空き家分布推定・企業間取引分析など～ 日時：２０１7日5月13日(土）13:00～17:30 場所：立教大学池袋キャンパス マキムホール10階第1・2会議室 経済統計学会東北・関東支部会 2017年5月定例研究会
- 2. 自己紹介 氏名：秋山祐樹（Yuki Akiyama） 出身地：岡山県岡山市東区 出身大学：北海道大学工学部建築都市学科（学士：工学） 東京大学大学院新領域創成科学研究科（修士・博士：環境学） 所属：東京大学空間情報科学研究センター（CSIS） 助教 （マイクロジオデータ研究室） 国土交通省国土交通政策研究所 客員研究官 韓国国土研究院（KRIHS）Visiting Research Fellow マイクロジオデータ研究会 会長 株式会社マイクロベース 技術顧問 2 Urban heat island GIS Big data Smart city
- 3. 建物単位 建物データ：Zmap-TOWNⅡ ©Zenrin CO. Ltd. 建物単位→世帯単位→人単位のジオデータ活用時代の到来 3
- 10. ビッグデータ＋公共データによる研究展開 10 地方自治体との連携研究 鹿児島市（H27年度） 空き家発生・分布メカニズムの 解明に関する調査研究（その１）（本日紹介） 鹿児島市+朝倉市（H28年度～） 空き家発生・分布メカニズムの 解明に関する調査研究（その2） 高知市（H29年度～） 南海トラフ地震への防災政策立案支援（案） 倉敷市（H29年度～） 空き家分布調査支援に関する研究（案） 将来の生活困難地域推定（案） 実施中 計画中 コネクション有/構築中 前橋市（H28年度～） 中心市街地活性化の ための政策立案支援 空き家分布調査支援 に関する研究 水戸市 横須賀市 豊橋市
- 12. 本日のキーワード マイクロジオデータと公共データの 統融合と活用 １）日本で利用可能なマイクロジオデータ ２）マイクロジオデータと公共データの統融合と活用 2.1 公共データを活用した空き家分布推定 2.2 ミクロな将来推計人口データを用いた 将来の空き家分布推定 ３）新しい民間ビッグデータの活用 3.1 企業間取引ビッグデータを活用した研究 ４）結論と今後の展望 12
- 13. 本日のキーワード マイクロジオデータと公共データの 統融合と活用 １）日本で利用可能なマイクロジオデータ ２）マイクロジオデータと公共データの統融合と活用 2.1 公共データを活用した空き家分布推定 2.2 ミクロな将来推計人口データを用いた 将来の空き家分布推定 ３）新しい民間ビッグデータの活用 3.1 企業間取引ビッグデータを活用した研究 ４）結論と今後の展望 13
- 14. 集計単位個店・個人 都道府県・ 市区町村 地域メッシュ 既存の統計・データ MGD 新たに開発したMGD オープンデータ 原則有料（研究目的を除く場合あり） 時間的分解能 数年～ 1年 ２ヶ月 5分 1時間 5年 商業統計 立地環境特性編 国勢調査 商業統計 事業所・企業統計 電話帳データ 各種モバイル 統計 国勢調査（メッシュ） 商業統計（メッシュ） Webデータ （不動産、飲食, twitter) 人の流れ データセット 高い空間的・時間的分解能 住宅地図 マイクロジオデータの登場 ・任意の集計単位の設定が可能 ・広域に渡る比較的詳細な地域 分析・把握が可能 ・データ保有者は利活用方法を 模索している。 商業集積統計 マイクロ人口統計 擬似人流 データ 原則非公開（研究目的を除く場合あり） 各種公共データ 1.日本で利用可能なマイクロジオデータ 14
- 15. 商業集積統計 Eric Fischer, “Eric Fischer’s photostream”, http://www.flickr.com/photos/walkingsf/ Continuation Change Emergence Demise LegendTime-series changes 2003-2008 テナント時系列データ 企業間取引 ビッグデータ デジタル住宅地図 デジタル電話帳 ウェブの情報(SNSや検索エンジンの検索結果等) 建物・店舗・企業に関するマイクロジオデータ 1.日本で利用可能なマイクロジオデータ 15
- 16. 人の流れデータ（パーソントリップ） 様々なモバイル統計（携帯電話） ジオタグ付きツイートに基づく 疑似人流データ マイクロ人口統計 Person flow project http://pflow.csis.u-tokyo.ac.jp/index-j.html ©Nightley Inc. ©Shibasaki & Sekimoto lab. Univ. of Tokyo ©Micro Geodata forum ©Person flow project ©Center for Spatial Information Science, The Univ. of Tokyo Akiyama, Y., Takada, T. and Shibasaki, R., 2013, "Development of Micropopulation Census through Disaggregation of National Population Census", CUPUM2013 conference papers, 110. 人の分布や動きに関するマイクロジオデータ 1.日本で利用可能なマイクロジオデータ 16
- 17. 本日のキーワード マイクロジオデータと公共データの 統融合と活用 １）日本で利用可能なマイクロジオデータ ２）マイクロジオデータと公共データの統融合と活用 2.1 公共データを活用した空き家分布推定 2.2 ミクロな将来推計人口データを用いた 将来の空き家分布推定 ３）新しい民間ビッグデータの活用 3.1 企業間取引ビッグデータを活用した研究 ４）結論と今後の展望 17
- 21. １）空き家が今どこに分布しているのか ・アンケート調査や現地調査（林ほか, 2004; 小西ほか, 2008）、公共データ に基づく空き家分布モデルの適用（吉岡ほか,2013）などにより空き家の分 布を推定・把握しようとした研究が見られる。 ＞調査対象範囲は限定的（一つの自治体や団地程度） ＞公共データ（水道閉栓状況・固定資産税など）の入手は困難。 ・地方自治体による空き家分布調査業務の例がある。 例：京都市、奈良市→公共データ（水道、固定資産税など）を活用 ＞調査対象範囲は限定的（一つの自治体や団地程度） ＞信頼性の検証が不十分（複数・広域のサンプル調査は実施せず。） ・住宅土地統計調査では空き家戸数をサンプル的に調査している。 様々な公共データ（＋民間データ）を使って 空き家の分布状況を迅速かつ安価に 把握・推定する手法が求められている（＋信頼性検証も） 既存研究 2.1 公共データを活用した空き家分布推定 21
- 22. 22 国土交通省国土交通政策研究所において、鹿児島市ほかにおいて個 人情報を秘匿した公共データを収集し空き家分布把握を試みている。 この建物は空き家? 収集している公共データ 1) 住民基本台帳 2) 水道閉栓情報 3) 建物登記情報 （建物構造・築年） これらの公共データや現地調査の結果を組み合わせて 空き家を推定するモデルを構築した。 ※なお本調査研究は平成27年度～29年度の３ヶ年で成果を出すことを計画しており、 本日の報告では平成27年度に行った先行調査研究の結果について紹介する。 2.1 公共データを活用した空き家分布推定 上田章紘・秋山祐樹・大野佳哉，2017年，「空き家発生・分布メカニズムの解明に関する調査研究（その１）」， 国土交通政策研究，136，1-46.< http://www.mlit.go.jp/pri/houkoku/gaiyou/kkk136.html >
- 24. 242.1 公共データを活用した空き家分布推定 現地調査 非空き家基準 ○ 電気メーターが稼働中である ○ 人の出入りを確認できる ○ 洗濯物が干されている ○ 花壇が手入れされている ○ 電気が点いている ○ 常用されている自動車がある 等 確定空き家基準 ○ 電気メーターが止まっている ○ 出入口に人の出入りの形跡が無い ○ 家具・家財が見受けられない ○ ポストが閉鎖されている ○ 販売・賃貸用の看板が掲示されている ○ 建物が居住不可能な程度に崩壊している 現地調査地区内に存在する全ての建物について、 １件ずつの戸別目視調査を行った。空き家か否か の判断基準を揃えるために２人１組・６名体制と し、2016年1月13日～15日に実施した。 非空き家基準及び確定空き家基準
- 25. 252.1 公共データを活用した空き家分布推定 現地調査 非空き家基準 ○ 電気メーターが稼働中である ○ 人の出入りを確認できる ○ 洗濯物が干されている ○ 花壇が手入れされている ○ 電気が点いている ○ 常用されている自動車がある 等 確定空き家基準 ○ 電気メーターが止まっている ○ 出入口に人の出入りの形跡が無い ○ 家具・家財が見受けられない ○ ポストが閉鎖されている ○ 販売・賃貸用の看板が掲示されている ○ 建物が居住不可能な程度に崩壊している 非空き家基準及び確定空き家基準 対象 建物数 現地調査 空き家数 空き家率 [%] 用途地域 エリア① 420 24 5.71 第一種低層住居専用地域 エリア② 551 33 5.99 第一種住居地域 エリア③ 631 39 6.18 第一種低層住居専用地域 エリア④ 591 26 4.40 商業地域 エリア⑤ 617 27 4.38 商業地域 エリア⑥ 891 35 3.93 第二種中高層住居専用地域 合計 3,701 184 4.97 － 現地調査結果
- 26. 262.1 公共データを活用した空き家分布推定 公共データ・民間データ・現地調査結果の統合 鹿児島市の 公共データ 1) 住民基本台帳 2) 水道閉栓情報 3) 建物登記情報 民間データ 1) ゼンリン住宅地図 （建物用途・面積等） 現地調査結果 1) 現地調査による空家・ 非空き家情報 全てジオコーディングして住宅地図上で建物ごとに統合 公共データ 住基 ：有 水道閉栓 ：無 登記情報1 :・・・ 登記情報2 :・・・ 登記情報3 :・・・ 民間データ 建物用途 ：住宅 現地調査 現地調査 ：非空き家 公共データ 住基 ：無 水道閉栓 ：有 登記情報1 :・・・ 登記情報2 :・・・ 登記情報3 :・・・ 民間データ 建物用途 ：住宅 現地調査 現地調査 ：空き家
- 27. 27 統合結果 現地調査の結果（現地調査空き家率）に基づき、建物種別、住基台帳情報の有無、水 道閉栓情報の有無の条件ごとに見込み空き家数を推定し、調査地域全体に拡張する。 有 88 1 1.14 80 1 無 331 3 0.91 400 4 有 15 0 0.00 20 0 無 133 7 5.26 150 8 有 170 12 7.06 200 15 無 1,381 24 1.74 1,500 27 有 45 21 46.67 40 17 無 453 36 7.95 500 40 有 9 1 11.11 10 2 無 284 2 0.70 300 3 有 27 1 3.70 40 2 無 187 0 0.00 200 0 有 9 0 0.00 10 0 無 56 0 0.00 50 0 有 8 2 25.00 10 3 無 67 15 22.39 70 16 水道閉栓・ 停止情報 対象 建物数 [棟] 現地調査 空き家数 [棟] 現地調査 空き家率 [%] 建物総数 [棟] 見込空き家 数[棟] 属性種別コード 1363 《ビル・アパート等》 1364 《戸建住宅（表札有）》 1365 《事業用建物》 2090 《住所・地番を確認できた 建物》 住民基本台帳 の情報 有 無 有 無 有 無 有 無 現地調査地区 における調査結果 空き家分布把握の 対象地区における見込 2.1 公共データを活用した空き家分布推定
- 28. 28 空き家と判定する建物の選択 続いて以下の条件と空き家率をクロスして評点表を作成し、得点の高い建物 から順に空き家判定を与える。 ・世帯人数[人] ・最年少居住者[歳] ・最長期間居住者[年] ・最短期間居住者[年] ・建物築年[年代] ・建物面積[㎡] 最も空き家率が高くなる区分を10点、空き家率が0%の区分を0点とし、それ 以外の区分は現地調査空き家率の値の比率に応じて評点を設定した。 世帯人数と空き家分布の関係 建物築年と空き家分布の関係 2.1 公共データを活用した空き家分布推定
- 33. 本日のキーワード マイクロジオデータと公共データの 統融合と活用 １）日本で利用可能なマイクロジオデータ ２）マイクロジオデータと公共データの統融合と活用 2.1 公共データを活用した空き家分布推定 2.2 ミクロな将来推計人口データを用いた 将来の空き家分布推定 ３）新しい民間ビッグデータの活用 3.1 企業間取引ビッグデータを活用した研究 ４）結論と今後の展望 33
- 36. 目的 国や全国の自治体による 空き家調査と空き家対策の支援のために・・・ ●全国をカバーするデータ・統計を用いて、今後戸建ての空き家 が増加する地域を推定する手法を開発する。 ●戸建て空き家が増加する地域推定のためのデータを整備する。 ※本日紹介する内容は以下の論文等で発表した内容となります。 1) 秋山祐樹，2015 年，「ミクロな将来人口推計データを用いた将来の空き家分布推定」， 日本地理学会発表要旨集，88, 49． 2) 秋山祐樹・柴崎亮介， 2015年，「マイクロ将来推計人口データを用いた将来の空き家分布 推定」，CSIS DAYS 2015 研究アブストラクト集，41. 3) 秋山祐樹，2016年，「これからどこで空き家が増えるのか？～マイクロジオデータで探る 今後の動向その２～」，GIS NEXT，第56号， 62-63, 2016.07.26 2.2ミクロな将来推計人口データを用いた将来の空き家分布推定 36
- 38. 推定空き家率データの作成 住宅地図 （ゼンリン; 2010年） 国勢調査 （総務省統計局; 2010年） マイクロ人口統計（2010年） 将来人口 メッシュデータ （HIT *1） 人口動態調査 （厚生労働省; 2010年） 将来推定居住者数データ （共同住宅） 将来推定居住者数データ （戸建て住宅） 推定将来空き家増加率データ （戸建て住宅） ※1一般社団法人 北海道総合研究調査会 382.2ミクロな将来推計人口データを用いた将来の空き家分布推定
- 39. マイクロ人口統計とは 世帯データの推定（家族類型・ 構成人数） 住宅地図 国勢調査 集計結果比較 住宅地図から住宅該当建物を抽出 世帯データ（ポイントデータ） 推定世帯分布データ完成 （世帯数分のポイントデータ） 世帯人員の推定（年齢・性別） 推定世帯分布データ （居住者情報付きの 世帯数分のポイントデータ） 居住者ごとのポイント生成 マイクロ人口統計完成 （居住者分のポイントデータ） Akiyama, Y., Takada, T. and Shibasaki, R., 2013, "Development of Micropopulation Census through Disaggregation of National Population Census", CUPUM2013 conference papers, 110. 任意の集計単位で集計可能な人口統計（ポイントデータ） 392.2ミクロな将来推計人口データを用いた将来の空き家分布推定
- 45. マイクロ人口統計 (2010年 千葉県柏市全域) 65歳以上 高齢者数[人] 高齢者数最大のメッシュ メッシュコード：5339673644 （柏市明原４丁目、豊四季台2丁目） 人口 ：4,396人（10位 / 1416メッシュ中） 高齢者数 ：1,426人（1位 / 1416メッシュ中） 高齢化率 ：32.44%（201位 / 1416メッシュ中） 高齢者数 （250mメッシュ集計） 45
- 48. マイクロ人口統計 (2010年 千葉県柏市全域) 48 高齢者数 （250mメッシュ集計+非集計） 65歳以上 高齢者数[人] (メッシュ) 高齢者数[人] （非集計）
- 49. マイクロ人口統計 (2010年 千葉県柏市全域) 49 高齢者数 （250mメッシュ集計+非集計） 65歳以上 高齢者数[人] (メッシュ) 高齢者数[人] （非集計）
- 50. マイクロ人口統計 (2010年 千葉県柏市全域) 50 高齢者数 （250mメッシュ集計+非集計） 65歳以上 高齢者数[人] (メッシュ) 単身高齢者 世帯
- 51. マイクロ人口統計 (2010年 千葉県柏市全域) 51 高齢者数 （250mメッシュ集計+非集計） 65歳以上 高齢者数[人] (メッシュ) 単身高齢者 世帯
- 52. マイクロ人口統計 (2010年 千葉県柏市全域) 52 高齢者数 （250mメッシュ集計+非集計） 65歳以上 高齢者数[人] (メッシュ) 単身高齢者 世帯 マイクロ人口統計の重要なポイント マイクロ人口統計は「推定データ」 各ポイントの情報は必ずしも現実とは一致しない。 （とは言え「近からずも遠からず」が目標。） マイクロ人口統計の目的 =集計単位が自由な人口統計を実現する事。
- 53. 凡例 高齢化率 (65歳以上割合)[%] 0 - 10 20 - 30 30 - 50 50 - 10 - 20 ©OpenStreetMap contributors / CC BY-SA マイクロ人口統計 (2010年 500mメッシュ 東京23区周辺) 53
- 54. 都道府県スケール 54 ©OpenStreetMap contributors / CC BY-SA マイクロ人口統計 (2010年 500mメッシュ 東京都周辺) 54
- 55. 地方スケール 55 ©OpenStreetMap contributors / CC BY-SA マイクロ人口統計 (2010年 500mメッシュ 関東地方) 55
- 56. 国土スケール 56 ©OpenStreetMap contributors / CC BY-SA マイクロ人口統計 (2010年 500mメッシュ 近畿・中部・関東) 56 全国約5,000万世帯の情報を 格納したジオビッグデータ
- 58. 信頼性の検証方法のイメージ マイクロ人口統計 （2010年） 非集計データ （ポイント） 真値 (2010年) 国勢調査 調査票 （2010年） 推定値（2010年） 項目別統計表 （テキスト） 町丁字単位 （ポリゴン） 国勢調査 調査区 （2010年） 町丁字単位集計 （ポリゴン） マイクロ人口統計 （2010年） 町丁字単位集計 （ポリゴン） 国勢調査 （2010年） 比較 ・総人口、性別人口 ・年齢別人口 ・家族類型別人口 ・クロス集計 58
- 59. 町丁字ごとの総人口、男女別人口の比較（千葉県柏市の例） 0 5000 10000 15000 20000 25000 0 5000 10000 15000 20000 25000 マ イ ク ロ 人 口 統 計 人 口 [ 人 ] 国勢調査人口[人] n：125 R：0.999984 R2 ：0.999969 RMSE：19.35397 総人口 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 マ イ ク ロ 人 口 統 計 人 口 [ 人 ] 国勢調査人口[人] 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 マ イ ク ロ 人 口 統 計 人 口 [ 人 ] 国勢調査人口[人] 男性人口 女性人口 n：125 R：0.999932 R2：0.999864 RMSE：20.0511 n：125 R：0.999920 R2：0.999841 RMSE：21.3467 総人口、男性人口、女性人口の決定係数が全て ほぼ1であり、また平均二乗誤差（RMSE）も十分に小さいことが確認できた。 マイクロ人口統計の信頼性検証 59
- 60. 対象9市区の町丁字ごとの総人口、男女別人口の比較 総人口 男性人口 女性人口 8201 茨城県水戸市 143 0.999955 0.999902 0.999841 12217 千葉県柏市 125 0.999969 0.999864 0.999841 12227 千葉県浦安市 17 0.991425 0.992240 0.990472 13102 東京都中央区 35 0.999981 0.999928 0.999931 13107 東京都墨田区 26 0.999991 0.999941 0.999950 13112 東京都世田谷区 59 0.999978 0.999750 0.999837 33202 岡山県倉敷市 212 0.999828 0.999224 0.999119 33208 岡山県総社市 62 0.999711 0.999684 0.999476 33210 岡山県新見市 13 0.999986 0.999781 0.999882 市区町村コード 市区町村名 自由度調整済み決定係数（R2) 町字数 自由度調整済み決定係数（R2） 総人口 男性人口 女性人口 総人口 男性人口 女性人口 茨城県水戸市 143 1812.66 882.68 929.99 21.81 14.50 21.37 千葉県柏市 125 3167.00 1578.42 1588.58 19.35 20.05 21.35 千葉県浦安市 17 9635.00 4805.82 4829.18 445.58 217.41 229.97 東京都中央区 35 3485.26 1678.91 1806.34 26.11 21.38 19.17 東京都墨田区 26 9409.77 4690.23 4719.54 20.88 21.33 30.36 東京都世田谷区 59 14619.54 6997.07 7622.47 32.30 52.49 51.33 岡山県倉敷市 212 2165.13 1050.66 1114.48 30.97 32.55 36.34 岡山県総社市 62 1050.29 509.03 541.26 26.83 12.82 16.55 岡山県新見市 13 1192.31 559.69 632.62 5.32 8.86 7.00 町字数市区町村名 平均二乗誤差（RMSE）町字人口平均 平均二乗誤差（RMSE） マイクロ人口統計の信頼性検証 60
- 61. 総人口 男性人口 女性人口 8201 茨城県水戸市 199 0.970622 0.970745 0.969547 12217 千葉県柏市 96 0.893870 0.892091 0.895078 12227 千葉県浦安市 17 0.768804 0.761360 0.777612 13102 東京都中央区 10 0.670926 0.647491 0.692199 13107 東京都墨田区 12 0.760158 0.761551 0.758063 13112 東京都世田谷区 54 0.722785 0.710128 0.734182 33202 岡山県倉敷市 300 0.951237 0.948695 0.950140 33208 岡山県総社市 143 0.941831 0.936922 0.944297 33210 岡山県新見市 26 0.911143 0.902609 0.909022 市区町村コード 市区町村名 1km メッシュ数 自由度調整済み決定係数（R2) 自由度調整済み決定係数（R2） 平均二乗誤差（RMSE） 総人口 男性人口 女性人口 総人口 男性人口 女性人口 茨城県水戸市 199 1297.10 631.87 665.23 55.99 26.85 29.30 千葉県柏市 96 3349.84 1663.20 1686.65 223.68 111.27 112.55 千葉県浦安市 17 8302.65 4122.53 4180.12 495.54 254.85 240.90 東京都中央区 10 9652.00 4671.80 4980.20 795.57 385.84 409.93 東京都墨田区 12 13611.67 6790.00 6821.67 848.86 420.27 428.90 東京都世田谷区 54 13084.81 6267.19 6817.63 607.84 289.52 318.62 岡山県倉敷市 300 1492.93 722.89 770.04 69.54 33.47 36.48 岡山県総社市 143 460.15 222.02 238.13 31.92 15.65 16.44 岡山県新見市 26 537.88 251.92 285.96 32.08 15.76 16.74 1kmメッシュ人口平均 平均二乗誤差（RMSE） 市区町村名 1km メッシュ数 対象9市区の1kmメッシュごとの総人口、男女別人口の比較 マイクロ人口統計の信頼性検証 61
- 63. 推定空き家率データの作成 住宅地図 （ゼンリン; 2010年） 国勢調査 （総務省統計局; 2010年） マイクロ人口統計（2010年） 将来人口 メッシュデータ （HIT *1） 人口動態調査 （厚生労働省; 2010年） 将来推定居住者数データ （共同住宅） 将来推定居住者数データ （戸建て住宅） 推定将来空き家増加率データ （戸建て住宅） ※1一般社団法人 北海道総合研究調査会 632.2ミクロな将来推計人口データを用いた将来の空き家分布推定
- 64. 将来人口データをマイクロ人口統計に配分 115 118 225 105 35 65 25 10 15 将来人口メッシュデータ（3次メッシュ単位） >5年毎で2010～2040年までの人口を格納 2010年 110 120 231 99 31 60 22 9 14 2015年 95 90 195 75 24 54 18 6 9 2040年 人口動態調査（厚生労働省; 2010年） ・2010年の年齢別死亡率 推定 世帯人員[人] 共同住宅 メッシュごとに将来人口を按分する （世帯主年齢は5歳ずつ増加させる） ※世帯主年齢をコントロールファクターとする マイクロ人口統計（2010年） （3次メッシュ単位に分割） 推定将来空き家率データの作成 64
- 65. 2010年の人口をマイクロ人口統計に配分 マイクロ人口統計（2010年） 115 118 225 105 35 65 25 10 15 将来人口メッシュ データ（2010年） 1 1 2 6 4 6 1 3324 3 1 2 5 10 15 15 15 推定 世帯人員[人] 共同住宅 マイクロ人口統計のメッシュ 内人口の合計値＝99人 = 0.0303 世帯Aのマイクロ人口統計 に占める人口構成比 世帯A 3.18 同様の計算を全てのメッシュの全ての世帯に対して実施 世帯Aに配分される人口(2010年) 105 × 0.0303 ≒ 3.18 →世帯Aの居住人数の確率を現す 推定将来空き家率データの作成 65
- 66. 2010年の人口をマイクロ人口統計に配分 マイクロ人口統計（2010年） 115 118 225 105 35 65 25 10 15 将来人口メッシュ データ（2010年） 1.06 2.12 5.30 10.60 15.90 推定 世帯人員[人] 共同住宅 マイクロ人口統計のメッシュ 内人口の合計値＝99人 = 0.0303 世帯Aのマイクロ人口統計 に占める人口構成比 同様の計算を全てのメッシュの全ての世帯に対して実施 世帯A 3 1.06 1.06 2.12 2.123.18 3.18 1.06 4.24 4.24 6.36 6.36 15.90 15.90 世帯Aに配分される人口(2010年) 105 × 0.0303 ≒ 3.18 →世帯Aの居住人数の確率を現す 3.18 推定将来空き家率データの作成 66
- 67. 将来人口データをマイクロ人口統計に配分 マイクロ人口統計（2010年） （3次メッシュ単位に分割） 115 118 225 105 35 65 25 10 15 将来人口メッシュデータ（3次メッシュ単位） >5年毎で2010～2040年までの人口を格納 2010年 110 120 231 99 31 60 22 9 14 2015年 95 90 195 75 24 54 18 6 9 2040年 推定 世帯人員[人] 2015年の 人口を推定 する共同住宅 人口動態調査（厚生労働省; 2010年） ・2010年の年齢別死亡率 推定将来空き家率データの作成 67
- 68. 2015年の将来人口を推定 マイクロ人口統計 将来人口メッシュ データ（2010年） 1.06 2.12 5.30 10.60 15.90 推定 世帯人員[人] 共同住宅 3.18 1.06 1.06 2.12 2.123.18 3.18 1.06 4.24 4.24 6.36 6.36 15.90 15.90 115 118 225 105 35 65 25 10 15 2010年 110 120 231 99 31 60 22 9 14 2015年 2010～2015年の 増減人口 99 – 105 = -6 戸建て住宅と共同住宅の 2010年総人口 戸建て住宅(ΣD) ≒ 46.64 共同住宅(ΣC) ≒ 58.36 2010～2015年の 戸建て住宅と共同住宅の増減人口 戸建て住宅(ΣD) ≒ (ΣD/ΣD+ΣC) ×(-6) ≒ -2.6651 共同住宅(ΣC) ≒ (ΣC/ΣD+ΣC) ×(-6) ≒ -3.3349 推定将来空き家率データの作成 68
- 69. マイクロ人口統計 1.06 2.12 5.30 10.60 15.90 推定 世帯人員[人] 共同住宅 3.18 1.06 1.06 2.12 2.123.18 3.18 1.06 4.24 4.24 6.36 6.36 15.90 15.90 2010～2015年の 戸建て住宅と共同住宅の増減人口 戸建て住宅(ΣD) ≒ (ΣD/ΣD+ΣC) ×(-6) ≒ -2.6651 共同住宅(ΣC) ≒ (ΣC/ΣD+ΣC) ×(-6) ≒ -3.3349 共住A 共同住宅の場合 前の年（2010年）の居住者数の割合 で増減人口を按分する。 戸建て住宅と共同住宅の 2010年総人口 戸建て住宅(ΣD) ≒ 46.64 共同住宅(ΣC) ≒ 58.36 共同住宅Aの場合 10.60 + ΣC=58.36 10.60 × (-3.3349) ≒ 9.9943 2015年の将来人口を推定 推定将来空き家率データの作成 69
- 70. マイクロ人口統計 1.06 2.12 5.30 10.60 15.90 推定 世帯人員[人] 共同住宅 3.18 1.06 1.06 2.12 2.123.18 3.18 1.06 4.24 4.24 6.36 6.36 15.90 15.90 2010～2015年の 戸建て住宅と共同住宅の増減人口 戸建て住宅(ΣD) ≒ (ΣD/ΣD+ΣC) ×(-6) ≒ -2.6651 共同住宅(ΣC) ≒ (ΣC/ΣD+ΣC) ×(-6) ≒ -3.3349 世帯A 世帯主年齢:60-64歳 戸建て住宅の場合 世帯主年代により決定される死亡率に応 じて増減率を按分する。（減少の場合、 死亡率が高い世帯ほど減少する割合が大 きく、増加の場合はその逆となる。）人口動態調査（厚生労働省; 2010年） ・2010年の年齢別死亡率 0～4歳：0.064% 5～9歳：0.010% ・・・ 95～99歳：27.845% 100歳～ ：43.665% 世帯Aの場合 3.18 + Σd=6.51 0.66 × (-2.6651) ≒ 2.9098 60-64歳の死亡率 メッシュ内全ての戸建て住宅の 世帯主の死亡率合計 2015年の将来人口を推定 推定将来空き家率データの作成 70
- 71. 将来人口データをマイクロ人口統計に配分 115 118 225 105 35 65 25 10 15 将来人口メッシュデータ（3次メッシュ単位） >5年毎で2010～2040年までの人口を格納 2010年 110 120 231 99 31 60 22 9 14 2015年 95 90 195 75 24 54 18 6 9 2040年 人口動態調査（厚生労働省; 2010年） ・2010年の年齢別死亡率 推定 世帯人員[人] 共同住宅 以降同様の計算を2040年まで繰り返すことで 戸建て住宅と共同住宅の将来人口を推定する （世帯主年齢は5歳ずつ増加させる） マイクロ人口統計（2010年） （3次メッシュ単位に分割） 推定将来空き家率データの作成 71
- 72. 推定将来空き家率データの作成 住宅地図 （ゼンリン; 2010年） 国勢調査 （総務省統計局; 2010年） マイクロ人口統計（2010年） 将来人口 メッシュデータ （HIT *1） 人口動態調査 （厚生労働省; 2010年） 将来推定居住者数データ （共同住宅） 将来推定居住者数データ （戸建て住宅） 推定将来空き家増加率データ （戸建て住宅） ※1一般社団法人 北海道総合研究調査会 722.2ミクロな将来推計人口データを用いた将来の空き家分布推定
- 73. マイクロ人口統計（20XX年） 0.32 1.19 3.38 推定 世帯人員[人] 共同住宅 2.22 0.56 0.85 0.98 0.822.18 2.01 0.26 2.14 1.96 4.25 3.31 推定将来空き家増加率データの整備 20XX年には居住人数の確率が1.0未満の 戸建て住宅が出現するようになる。 居住者数の確率が1.0未満の戸建て住宅に ついては以下の式で空き家率を与える。 空き家率 = 1.0 – 居住者数の確率 （空き家率<0の場合は0） 2010年に存在する戸建て住宅が 取り壊されず20XX年を迎えた時に 空き家になっている確率の推定値 推定将来空き家率データの作成 73
- 74. マイクロ人口統計（20XX年） 0.68 0.00 0.00 共同住宅 0.00 0.44 0.15 0.02 0.180.00 0.00 0.74 0.00 0.00 0.00 0.00 推定将来空き家増加率データの整備 推定 空き家率[%] 0 0~25 25~50 50~75 75~100 20XX年には居住人数の確率が1.0未満の 戸建て住宅が出現するようになる。 居住者数の確率が1.0未満の戸建て住宅に ついては以下の式で空き家率を与える。 空き家率 = 1.0 – 居住者数の確率 （空き家率<0の場合は0） 上地域の20XX年の2010年比 推定空き家増加率 = 15 2.21 =0.1473 ある地域（市区町村・町丁目など）全体の 戸建て住宅の2010年比の空き家増加率は 以下の式で与えられる。 ＝ 地域内戸建住宅の 空き家率 地域内の戸建住宅 の戸数 地域内戸建住宅の 2010年比空き家増加率 推定将来空き家率データの作成 74
- 85. 2020年 2030年 2040年 85 2040年までに最も空き家が 増加すると推定される地域 大阪市西成区天下茶屋北付近 --------------------------------------------------- mesh: 513574701 戸建住宅数(2010年):1146 2040年までに空き家になる 戸建住宅の推定戸数：592.2 空き家遷移率：51.67% 空き家となった 戸建住宅の割合 （2010年比） 推定将来空き家率データでみる将来の空き家増加
- 86. 2020年 2030年 2040年 86 2040年までに全て空き家にな るうち世帯数最大のメッシュ 北海道夕張市日吉9付近 --------------------------------------------------- mesh: 644147283 戸建住宅数(2010年):8 2040年までに空き家になる 戸建住宅の推定戸数：8 空き家遷移率：100.00% 空き家となった 戸建住宅の割合 （2010年比） 推定将来空き家率データでみる将来の空き家増加
- 87. 2020年 2030年 2040年 推定将来空き家率データでみる将来の空き家増加 87 2040年までに新規空き家が0件 のうち世帯数最大のメッシュ 東京都練馬区三原台付近 --------------------------------------------------- mesh: 533954081 戸建住宅数(2010年):1023 2040年までに空き家になる 戸建住宅の推定戸数：0 空き家遷移率：0.00% 空き家となった 戸建住宅の割合 （2010年比）
- 88. 0 500000 1000000 1500000 2000000 2500000 3000000 3500000 4000000 4500000 そ の 他 空 き 家 数 その他空き家数の推移と将来推計（青：確報値、緑：2008年と2013年の確 報値から推計、赤：本研究で推計、グラフ内数字の単位は万） 125 131 149 182 212 288 300 318 342 384 402 408 413 417 推定将来空き家率データでみる将来の空き家増加 88
- 89. 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 ２ ０ ４ ０ 年 空 き 家 遷 移 率 （ ２ ０ １ ０ 年 比 ） 戸建て世帯数 北海道 東北 関東 中部 近畿 中四国 九州 沖縄 市区町村ごとの戸建て世帯数と2040年新規空き家遷移率（2010年比）の関係 ・戸建て世帯数が多いほど新たに空き家となる確率も低くなる傾向にある。 ・沖縄地方は空き家遷移率が小 →少子高齢化が他の地域よりも緩やかなことが要因？ 東京都杉並区 大阪府西成区 北海道歌志内市（左）・夕張市（右） 推定将来空き家率データでみる将来の空き家増加 89
- 91. 本日のキーワード マイクロジオデータと公共データの 統融合と活用 １）日本で利用可能なマイクロジオデータ ２）マイクロジオデータと公共データの統融合と活用 2.1 公共データを活用した空き家分布推定 2.2 ミクロな将来推計人口データを用いた 将来の空き家分布推定 ３）新しい民間ビッグデータの活用 3.1 企業間取引ビッグデータを活用した研究 ４）結論と今後の展望 91
- 92. 人口減少の克服と地方創生は、我が国の将来に関する大きな課題。 政府は、「まち・ひと・しごと創生本部」を設置し、平成26年末に 「長期ビジョン」と「総合戦略」を取りまとめた。 さらに今後は各地方公共団体において「地方人口ビジョン」と 「地方版総合戦略」が策定されていくことになっている。 まち・ひと・しごと創生 「長期ビジョン」「総合戦略」, pp.1. まち・ひと・しごと創生 「長期ビジョン」「総合戦略」, pp.2. ・その際には地域特性に応じた 処方箋が必要であると指摘。 ・これを実現するために地域経 済分析システム（RESAS） （ビッグデータ）等を活用し、 地域特性を把握した効果的な 政策立案を実施することを期 待されている。 3.1 企業間取引ビッグデータを活用した研究 92 「地域」て何？
- 93. 3.1 企業間取引ビッグデータを活用した研究 地域をどのように 決定するか？ 第６回 HPCI戦略プログラム分野3 地震津波シミュレーション ワークショップ パネルディスカッション資料より 従来の自治体の枠に囚われない 実態に即した「地域」を決める ために以下の情報に注目する ことを考えている。 ①企業の空間的な集積 （企業クラスタ） →企業間取引ビッグデータから 整備出来る。 ②人々の日々の行動の圏域 （生活行動圏） →日々の人の動きに関する データが必要。 ①と②の統合＝「地域」
- 94. 3.1 企業間取引ビッグデータを活用した研究 94 企業間取引データ （2008～2013年） 企業間の取引情報を格納したデータ ベース。累計約2,200万取引（約 590万企業間ネットワーク）を格納。 以下の情報を含む。 ・発注企業ID ・受注企業ID ・取引品目 ・取引発生時期 ・推定取引額 企業データ （2008～2013年） 企業間取引に関わった累計約160万社 の企業情報を格納したデータベース。 以下の情報を含む。 ・企業ID ・売上高 ・住所 ・資本金 ・従業者数 ・業種 ・主業 ・代表者年齢 ・営業所数 ・後継者有無 など 取引品目：牛乳 取引発生時期：201401 推定取引額：1.1億円 企業ID：1 売上高：5億円 住所：北海道根室市・・・ 業種：製造業（乳製品製造） などの情報 受注 企業ID：1 発注 企業ID：2 企業信用調査に伴う調査員約 1,700人による企業1件1件に 対する聞き取り調査により整備 されている、日本最大規模の企 業信用調査データ（（株）帝国 データバンク） 企業ID：2 売上高：200億円 住所：福岡県福岡市・・・ 業種：卸売業（各種商品卸） などの情報
- 95. 企業間取引ビッグデータの規模 95 取引に参加 した企業数 取引件数 2007年 12,872 17,825 2008年 448,108 2,471,689 2009年 553,705 3,367,724 2010年 612,148 3,841,549 2011年 653,674 4,174,799 2012年 685,399 4,453,946 2013年 710,760 4,672,870 2007～2013年 1,654,179 5,900,052 年別取引に参加した企業と取引件数 （TDB調査分） 2014年経済センサスによる経営組織 別事業所数（総務省統計局） 常用雇用者規模別会社企業数 TDBデータと経済センサス比較 経営組織 件数 割合[%] 個人経営 2,089,716 50.99 会社企業 1,750,071 42.70 会社以外の法人 258,497 6.31 合計 4,098,284 常用雇用者数 企業数 割合[%] 企業数 割合[%] 0～4人 992,706 56.72 957,457 57.88 5～9人 302,876 17.31 292,061 17.66 10～19人 210,173 12.01 186,121 11.25 20～29人 80,987 4.63 70,351 4.25 30～49人 67,498 3.86 59,052 3.57 50～99人 49,987 2.86 45,268 2.74 100～299人 32,169 1.84 31,438 1.90 300～999人 10,133 0.58 9,716 0.59 1000～1999人 1,927 0.11 1,588 0.10 2000～4999人 1,091 0.06 809 0.05 5000人以上 524 0.03 318 0.02 合計 1,750,071 1,654,179 掲載センサス（2014年） TDBデータ
- 96. 受注・発注取引総額（事業所単位 1kmメッシュ集計：2013年） 受発注取引 総額[億円] 取引総数：4,920,379件 推定取引総額：461兆7618億3753万円 取引額平均値：9,385万円 取引額中央値：2,807万円 96
- 97. 市区町村間受発注総額上位1000位（2013年） 受発注総額[億円] 受発注総額上位20位の市区町村間取引 順位 市区町村名１ 市区町村名２ 市区町村１ から2への 資金流動[億円] 市区町村2 から1への 資金流動[億円] 資金流動 総額[億円] 1 東京都中央区 東京都千代田区 34006.66 29252.7 63259.36 2 東京都千代田区 東京都港区 32652.29 29652.79 62305.09 3 東京都中央区 東京都港区 28948.85 23849 52797.85 4 東京都千代田区 大阪府大阪市中央区 10437.44 14152.81 24590.24 5 東京都中央区 大阪府大阪市中央区 11061.4 11990.66 23052.06 6 大阪府大阪市中央区 東京都港区 13125.88 8357 21482.88 7 東京都品川区 東京都港区 8517.65 8425.79 16943.44 8 東京都新宿区 東京都千代田区 7659.93 8247.95 15907.88 9 東京都港区 東京都新宿区 8540.35 7181.23 15721.58 10 東京都渋谷区 東京都港区 7317.62 8402.65 15720.26 11 東京都千代田区 東京都品川区 7380.37 7701.79 15082.16 12 東京都千代田区 東京都渋谷区 7443.29 6305.38 13748.66 13 東京都中央区 東京都新宿区 6280.79 6714.13 12994.92 14 東京都江東区 東京都千代田区 6928.81 5580.62 12509.43 15 東京都中央区 東京都江東区 5907.76 6496.1 12403.86 16 東京都品川区 東京都中央区 6199.66 6120.26 12319.92 17 大阪府大阪市西区 東京都千代田区 7238.5 4885 12123.5 18 大阪府大阪市西区 大阪府大阪市中央区 6624.25 5414.76 12039.01 19 東京都江東区 東京都港区 6167.14 5408.51 11575.65 20 大阪府大阪市西区 東京都港区 6648.21 4578.42 11226.63 97
- 98. 取引品目に「自動車」を含む取引上位100件（2013年） 取引額 上位5位（292.07億円以上） 上位6～10位（161.92億円以上 292.07億円未満） 上位11～50位（86.50億円以上 161.92億円未満） 上位51～100位（57.33億円以上 86.50億円未満） 取引額1位 大阪市淀川区→東京都新宿区 543億4107万円 取引額2位 大阪市淀川区→東京都港区 505億7266万円 取引額3位 東京都中央区→東京都新宿区 313億8394万円 取引総数：79,868件 推定取引総額：10兆6468億3039万円 取引額平均値：1億3331万円 取引額中央値：2,978万円 上位100件取引総額：1兆1015億0300万円（総額に占める割合：10.35%） 98
- 99. 取引品目に「黒糖」を含む取引上位100件（2013年） 取引額 上位5位（1.8383億円以上） 上位6～10位（1.1619億円以上 1.8383億円未満） 上位11～50位（0.4192億円以上 1.1619億円未満） 上位51～100位（0.2291億円以上 0.4192億円未満） 取引額1位 沖縄県浦添市→東京都千代田区 6億5139万円 取引額2位 東京都千代田区→大阪市浪速区 4億2629万円 取引額3位 東京都中央区→東京都千代田区 3億6339万円 取引総数：201件 推定取引総額：77億7607万円 取引額平均値：3,869万円 取引額中央値：2,253万円 上位100件取引総額：67億0386万円（総額に占める割合：86.21%） 99
- 100. 取引品目に「羊肉」を含む取引上位100件（2013年） 取引額 上位5位（1.587億円以上） 上位6～10位（0.8122億円以上 1.1587億円未満） 上位11～50位（0.0252億円以上 0.8122億円未満） 上位51～100位（0.0204億円以上 0.0252億円未満） 取引額1位 札幌市北区→北海道旭川市 2億2065万円 取引額2位 北海道旭川市→茨城県筑西市 2億1287万円 取引額3位 北海道江別市→東京都千代田区 1億4167万円 取引総数：51件 推定取引総額：19億8840万円 取引額平均値：3,899万円 取引額中央値：1,356万円 上位100件取引総額：19億8840万円（総額に占める割合：100.00%） 100
- 103. クラスタ数は400に設定した。 K-means++ clustering (400クラスタ) 160万企業分布を紫で図示 (ポイントデータ) 赤点： クラスタ 中心 クラスタごとに色分け（右上図） 都市部にクラスタが集積 Akeyama, Y., Akiyama, Y. and Shibasaki, R., 2015, “A New Method of Estimating Locality of Industry Cluster Regions Using Large-scale Business Transaction Data”, Proceedings of CUPUM 2015, 347, 1-13 103企業クラスタデータの整備結果
- 105. ICRISが高い企業クラスタ（離島除く） クラスタ 業種 含まれる地域 343 製造業 輸送機械製造 愛知県豊田市 371 製造業 輸送機械製造 愛知県刈谷市 79 製造業 電気機械器具製造 千葉県茂原市 50 製造業 化学工業 徳島県阿南市 111 製造業 飲食料品・飼料製造 宮崎県都農町 198 製造業 電気機械器具製造 長野県諏訪市 286 製造業 パルプ・紙製造 愛媛県四国中央市 355 製造業 電気機械器具製造 山形県鶴岡市 75 製造業 輸送機械製造 静岡県掛川市 289 製造業 飲食料品・飼料製造 岩手県二戸市 2013年のICRIS（製造業の場合） ・豊田市周辺 ・離島 で特に高い値を示した （＝特定の業種に特化している） 地域産業構造転換 係数（ICRIS） 高 低 企業クラスタ評価方法１：特定の産業への特価の程度 105
- 106. 企業クラスタ評価方法2：ローカル度の評価 106 ローカル度の定義 企業クラスタiのローカル度 Li を以下の式で定義する。 Li = Nii / ∑j n Nij Nij ：クラスタiからクラスターjへの取引の総数 Li：クラスタ内で取引が完結している割合（ローカル度） ローカル度高い＝ Liが大きいクラスタほど、 地元志向が強い、あるいは地理的に孤立した地域。 ローカル度 高 低
- 117. 本日のキーワード マイクロジオデータと公共データの 統融合と活用 １）日本で利用可能なマイクロジオデータ ２）マイクロジオデータと公共データの統融合と活用 2.1 公共データを活用した空き家分布推定 2.2 ミクロな将来推計人口データを用いた 将来の空き家分布推定 ３）新しい民間ビッグデータの活用 3.1 企業間取引ビッグデータを活用した研究 ４）結論と今後の展望 117
- 122. MGD活用事例が紹介された書籍 阿部 博史[編]，2014年， 「震災ビッグデータ―可 視化された〈3・11の真 実〉〈復興の鍵〉〈次世 代防災〉」 林良嗣・鈴木康弘[編 著]，秋山祐樹ほか[著]， 2015年，「レジリエン スと地域創生」 一般財団法人 日本再建 イニシアティブ[著]， 2015年「人口蒸発 「5000万人国家」日本 の衝撃」 他にGISの専門誌「GIS NEXT」内のコーナー「平下治のビジネスGIS推進室」にて マイクロジオデータ研究チームの研究紹介を継続中。 122
- 123. ご清聴頂きありがとうございました <Contact> 秋山祐樹 東京大学空間情報科学研究センター 助教 国土交通省国土交通政策研究所 客員研究官 マイクロジオデータ研究会 会長 Email: aki@csis.u-tokyo.ac.jp URL: http://akiyama-lab.jp/yuki/ （MGDに関する資料もダウンロード出来ます） マイクロジオデータ研究会ホームページ http://geodata.csis.u-tokyo.ac.jp/ 「秋山祐樹」・” akiyama.yuuki”で検索