経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第11回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #11)

店舗賃料とエージェントシミュレーションによる足跡数との関係に関する研究―下北沢を対象としてーRental price analysis with an agent-based simulation– A case study of Shimokitazawa–
張震坤 1

太田明1

菅愛子 1 兼田敏之 2

高橋大志 1

Zhenkun ZHANG1, Akira OTA1, Aiko SUGE1 Toshiyuki KANEDA2 and Hiroshi TAKAHASHI1
1慶應義塾大学大学院
1
Keio University
2
名古屋工業大学大学院
2
Nagoya Institute of Technology
Abstract: Pedestrian traffic is reported to be a component of rental price. However, rental price analysis
with an agent-based simulation has not been conducted. In this article, shop rental around Shimokitazawa
station is analyzed by conducting an agent-based simulation. The result shows that there is a positive
correlation between shop rental and the number of footprint, which is the output of the agent-based
simulation.

１

背景・目的

不動産の賃料単価を構成する要因の一つに歩行者通行量が後述のように報告されている。歩行者通行量は人間が実際に観測した数値であり、ある地域の歩行者の回遊行動と各場所の歩行者通行量を把握するためには、数多くの場所で歩行者通行量を測る必要があり、実用的ではない。ソフトウェアを用いてエージェントシミュレーションを行うことによって、足跡数の分布を作成し、それを歩行者通行量マップとして用い、賃料単価との関係を捉えることは解決策のひとつだと考えられる。
過去には、歩行者通行量、認知度と賃料および地価に関する研究があり、場所によって歩行者通行量は 1%有意差で賃料要因に採択されることが確認さ
れ て い る [1] 。 ま た 、 EVAS (Exosomatic VisualArchitecture Stytem) によるエージェントシミュレー
ションによって計算された足跡数の分布は実際に観測された滞留者と強い相関をもつことも確認されている[2]。
そこで、本研究では、下北沢駅から 800m 以内の店舗を対象とし、エージェントシミュレーションを行うことによって計算された足跡数と賃料単価の関係を探る。

２

データ

本研究の賃料単価には、Real Estate Information
Network Systems (不動産流通標準情報シスステム、以下、REINS)における 2011 年 6 月から 2016 年 5 月までに成約した下北沢駅から 800m 以内の 75 件の店舗賃料の取引データを用いた。
下北沢駅の 3 つの改札口の歩行者通行量を測定し、エージェントの発生比率として用いる。平日の午前と午後、休日の午前と午後 4 つの時間帯において、各改札口から出た人数を 10 分間測定した。測定の結果を表１に示す。次に、各時間帯の歩行者通行量比率を計算し、その加重平均をエージェントシミュレーションにおけるエージェントの発生比率とした（表１）。
表１ 下北沢駅の各改札口で測定した歩行者通行量
人数
南西口
西口
北口
合計

平日
午前
午後241
254
66
71205
199
512
524

休日
午前
午後282
291
83
69324
253
689
613

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表２

比率
南西口
西口
北口
合計

３

各出口の歩行者通行量比率

平日
休日
加重平均
午前 午後 午前 午後
47%
48%
41%
47%
46%
13%
14%
12%
11%
12%
40%
38%
47%
41%
42%
100% 100% 100% 100%100%

表３ ３パターンのエージェントシミュレーション
によって計算された足跡数と賃料単価の相関係数
エージェントの発生方法

賃料単価

ランダムで発生0.209

場所のみを指定0.313

場所と発生比率を指定

0.491

方法

下北沢駅から 800m の地域を対象とし、１．エー
ジェントをランダムに発生させた場合、２．エージ
ェントの発生場所を下北沢駅と指定した場合、３．
エージェントの発生場所を下北沢駅、発生比率を実際下北沢の各出口で観測した歩行者通行量比率と指定した場合の３パターンでエージェントシミュレーションを行い、足跡数による分布図を作成した（図１, ２, ３）。それを用い、店舗の賃料単価と足跡数の相関分析を行った。
エージェントシミュレーションを行うために、ロンドン大学が開発した depthmapX を用いた。エージェントシミュレーションを行った際の設定は下記の通り：

５

結論

研究の結果、エージェントシミュレーションにおいて、エージェントの発生場所を駅の各出口に指定し、発生比率を実際に観測した歩行者通行量比率に指定した場合、足跡数は賃料単価とやや強い正の相関があることが確認された。

参考文献[１] 石井健太郎, 吉川徹, 讃岐亮: 歩行者通行量との相関を踏まえた通りの名称の認知度と賃料および地価の相関分析, 都市計画報告集, No.14, pp27-32, (2015)[２] 小林洵也: 賑わい調査に基づく地区賑わい分布の推（１）エージェントシミュレーションのタイムステ
ップ数: 2,000（２）エージェントの最大移動ステップ数: 2,000（３）１タイムステップに発生するエージェントの数: 0.75375

４

結果

表３は３パターンのエージェントシミュレーションによって計算された足跡数と賃料単価の相関係数のまとめである。エージェントをランダムに発生させた場合、足跡数と賃料単価の相関係数は 0.209 という低い水準だったが、発生場所を駅に指定した場合、足跡数と賃料単価の相関係数は 0.313 まで上昇した。更に、発生場所を駅に指定し、発生比率を実際に観測した歩行者通行量比率に指定した場合、足跡数と賃料単価の相関係数は 0.491 になった。足跡数は賃料相関とやや強い相関を持つことが確認された。

計と予測に関する研究, (2017)

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図１ ランダムに発生させた場合

図２ 発生場所を指定した場合

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図３

発場所と発生比率を指定した場合