Ⅱ．研究論文

立地シミュレーションとまちづくり DX〜 3 D 都市モデルを用いたユースケースより〜
Urban Simulation and Urban Digital Transformation - from a Use Case Using a 3 D City Model
磯野昂士 1

石井良治 2

高橋慧 3 冨岡秀虎 4高宇涵 5

松井 浩 6 原田知可子 7
雨森恵理子 8 石神孝裕 9

By Koshi ISONO, Ryoji ISHII, Kei TAKAHASHI, Hidetora TOMIOKA, Yuhan GAO, Hiroshi MATSUI, Chikako HARADA,
Eriko AMAMORI, and Takahiro ISHIGAMI●1 はじめに市において整備されている。3 D 都市モデルには標準

人口減少・少子高齢化、コロナ禍を契機としたライフのフォーマットで整備され、オープン化されているスタイルの変化、well-being 向上への要請の高まり等ため、この 3 D 都市モデルを活用した立地シミュレーの課題に対して、都市中心部における居住や都市機能ションを開発することで、各都市におけるシミュレーの集約・確保だけでなく、ポストコロナの多様な暮らしション開発やインプットデータ整備を簡略化できる。

製品仕様書が定められており、各都市のデータは共通方・働き方を支える人間中心のコンパクトなまちづく以上の認識のもと、本稿では、3 D 都市モデルを活りの実現が求められている 。また、そのようなまち用し、コンパクトシティ等の短期的に成果が見えにくづくりを実現するためのプロセスも変化しており、行いまちづくり施策が都市構造に与える影響をわかりや政が主導して施設や市街地を整備するだけでなく、公すく可視化する立地シミュレーションを開発し、宇都民等の多様な主体が連携し、エリアのビジョン（将来宮市に適用してケーススタディを行い、都市構造のビ像）を構築・共有し進めていく新たなプロセスが求めら

ジョンや施策の効果を共有する上での有用性を検証しれる場面が増えている例えば 2）。さらに、まちづくりの各た結果について報告する。

1）

フェーズにおいてデータを取り入れて科学的な政策立

なお、本稿の内容は、国土交通省都市局都市政策課案を行う「データ駆動型」の取り組みも重要になっておから当研究所及び国際航業株式会社が受託した業務成り 、データを活用し定量的な根拠に基づいて、関係果をもとに作成したものである。

3）者でビジョンを共有しながらまちづくりを推進していくことが今後より求められていくと言える。
しかし、立地適正化計画における居住誘導や都市機能誘導等のまちづくり施策の効果は短期的には見えづ

2●

立地シミュレーションの活用イメージ

立地シミュレーションのまちづくりでの活用場面をらく、また長期的な影響を把握することも難しい。

想定した上で、シミュレーションの対象となる施策、このため、立地適正化計画を含めた各種施策の with/アウトプット、その他シミュレーションに求められるwithout により、人口分布や建物配置等の都市構造が要件等について整理する。

どのように変化するかを推計できる立地シミュレーションには期待が高いと考えられる。ただし、このよ
うな立地シミュレーションは研究ベースでは手法の蓄（1）まちづくりでの活用場面活用場面として次に述べる三点を想定する。

積があるものの、技術的なハードルとインプットとなるデータ整備の大変さから、実務における活用が進んでいるとは言えない状況である。

a）施策の効果の把握
施策を実施した場合に将来の都市構造や各種指標に他方、近年は新たなデータが続々と登場しており、どのような影響があるのかを把握するため、施策を実オープン化も進められている。都市に関するデータで施した場合と実施しなかった場合の 2 つの計算ケース

代表的なものの 1 つが、国土交通省が主導する 3 D 都を設定し、それぞれについて立地シミュレーションを市モデル整備・活用・オープンデータ化プロジェクト実行して結果を比較する。例えば、LRT が開業した場「PLATEAU」4）で あ り、2023 年 4 月 現 在、 約 130 都合と開業しなかった場合、あるいは居住誘導施策を実

1 都市地域・環境部門

6 データサイエンス室

研究員
研究員

2 データサイエンス室
7 都市地域・環境部門

IT マネジャー 3 データサイエンス室 研究員 博士（理学） 4 早稲田大学 5 データサイエンス室 研究員 博士（工学）主任研究員 8 都市地域・環境部門 主任情報員 9 都市地域・環境部門 部門長兼グループマネジャー 博士（工学）IBS Annual Report 研究活動報告 202313

Ⅱ．研究論文施した場合と実施しなかった場合、等の計算ケースを設定し、各計算ケースで別々に立地シミュレーションを実行して結果を比較する。これにより、LRT や居住誘導施策などによる地価の上昇、人口の増加、土地利用の高度化等の効果を把握する。
b）代替案の比較
異なる施策の効果を比較するため、2 つの計算ケースを設定し、それぞれについて立地シミュレーションを実行して結果を比較する。例えば、LRT が開業した

図－ 1

シミュレーションの活用方法イメージ

場合と居住誘導区域を実施した場合の計算ケース同士を比較することで、どちらがより都市機能誘導区域の交通施策を想定する。このとき、これまでの立地適正地価を上昇させるか、等を比較する。

化計画の策定事例では、子育て世帯に絞った居住誘導や、病院等の特定の施設の誘致・整備等の詳細かつ多様c）関係者や住民との共有先述の a）b）で実行したシミュレーション結果について、都市構造の違いや指標の違いを分かりやすく可な施策が見られることから、シミュレーションにおいても居住者の個人属性・世帯属性や、個々の建築物の置かれている状況について考慮できるようにする。

視化して、関係者や住民と共有する。例えば、施策を何も実施しない場合、LRT が開業した場合、居住誘導（3）アウトプット施策を実施した場合の 3 つの計算ケースを設定する。

アウトプットとしては、都市における将来の居住誘各計算ケースについて将来の都市構造を 3 D で可視化

導区域や公共交通沿線の土地利用、人口密度、地価、し、互いの計算ケース間の都市構造の違いが分かるよ

さらには空き家の分布、都市運営コスト、税収、CO2う差分を色づけして示す。各計算ケースの指標につい排出量、浸水想定区域内の人口、浸水範囲内の想定家てはグラフにして示す。このような可視化により、行屋損害額、個人の Well-being 等、多様な指標を出力で政の同一課内での議論や、他部署との議論、住民とのきるシミュレーションを考える。

ワークショップにおいて、施策の効果や目指すべき都

また、分かりやすさの観点から、将来時点の都市構市構造のビジョンの具体的なイメージの議論や共有を造や居住地分布については、ゾーン単位での延べ床面しやすくする。

積や人口といった集計量だけでなく、個々の建築物の立地シミュレーションにより実現される業務フロー有無・用途・高さや個人の居住地といった詳細のデータとしては、まず行政職員や、行政から委託を受けたコを出力し、可視化することが重要である。個々の建築ンサルタントが、立地シミュレーションを活用して物の将来の有無や用途について正確に予測することは様々な施策についてその with/without のケースを設定

現実的に不可能であるが、個々の建築物に関する推計してシミュレーションを実行・可視化する。次に、その結果を俯瞰的にみることで、たとえば公共交通軸沿線出力結果について、行政の担当部署内や、関連する庁や都市機能誘導区域ではどのような変化が生じうるの内他分野の部署、時には住民を交えて、将来時点の都か、といった施策効果の傾向を視覚的につかむことが市構造や多様な指標についてその差異を比較することできると考える。

を想定する（図－ 1）。
（4）その他シミュレーションに求められる要件（2）対象となる施策

14

前述したような施策を表現するためのインプット

施策としては、都市機能の誘導、施設の誘致・整備、データとしては、都市における初期時点の詳細な土地容積率の緩和、用途制限の緩和、等の立地適正化計画

利用、個人の属性と居住地分布、施設の立地状況、交に係る施策、LRT 整備やバス路線再編、料金施策等の通条件等が想定される。これらのインプットデータのIBS Annual Report 研究活動報告 2023



Ⅱ．研究論文準備、シミュレーションの実施、結果の可視化分析ま（2）シミュレーションの全体像で含めて、容易に実行可能なシミュレーションである

本稿における立地シミュレーションは、1 つ 1 つのことが望ましいと考える。施策の評価と可視化が可能建物の建て替え行動及び 1 人 1 人の個人の住み替え行であり、かつインプットデータの準備が容易な立地シ動を考慮したマイクロシミュレーションである。具体ミュレーションが開発され、OSS（オープンソースソ的には、大きく 4 つのサブモデル群、将来のゾーン単フトウェア）化されていることが理想的と考える。特位の地価を推計する「地価モデル」機能、将来の個人のに、3 D 都市モデルをインプットデータとして活用する

居住地をゾーン単位で推計する「居住地選択モデル」機

立地シミュレーションを開発すれば、多くの都市で容能、将来のゾーン単位の空き家率を推計する「空き家率易に活用できる汎用的な立地シミュレーションの基礎モデル」機能、将来の建築物一つ一つの除却・建設・用になると考えられる。

途を推計する「建て替え選択モデル」機能の 4 つの組み合わせで構成している（図－ 2）。インプット（外生変●数）としては、初期状態の個々の建築物のデータ、個人

3 立地シミュレーションの構築の居住地のデータ、ゾーン間の交通条件のデータ等を用いる。これらのインプットを与えて、サブモデルを（1）既存研究と本研究のアプローチ
将来の人口分布や土地利用を推計する手法に関して順に実行していくことで、将来時点の建築物の有無・は多くの研究が存在する。代表的な手法の一つに、応用途・高さ・延床面積や個人の居住地、地価等を 1 年分用都市経済モデル（CUE モデル）がある。国内においずつ出力する。なお、本稿で構築する立地シミュレーても多くの研究の蓄積があり 5）、本稿で対象としていションは、土地利用や地価については扱うものの CO2る宇都宮市において LRT の効果を示した研究として冨排出量、税収、個人の Well-being といった指標は扱っ

岡・森本（2018） もある。CUE モデルは、その出力ていない。これらの指標も扱えるよう拡張していくこ

が費用便益分析で用いられる便益指標と整合しているとが今後の課題である。

6）

点が特徴的である。しかし、定式化する上での制約が多く、細かな施策を表現することは容易ではない。ま（3）各サブモデルの概要

た、土地や建物床の市場はゾーン単位で考えることがサブモデルの詳細は表－ 1 に示すとおりである。こ

基本であり、個々の建築物の有無や用途、高さ、延べのうち、主要なサブモデルについて詳細を述べる。な

床面積を直接推計することは基本的に困難である。

お、個別のモデルの構造やパラメータの推定方法及びもう一つの手法として、個人や世帯、建築物といった単位で行動や遷移を表現するモデルを組み合わせる
マイクロシミュレーション型の土地利用モデルに関する研究も多く存在する 7）8）9）。マイクロシミュレーショ
ン型の土地利用モデルは、便益評価には向かないものの、個人や建築物といった詳細な単位で推計することができるため多様な指標を集計することができるほか、モデルの組み合わせ次第で多様な施策を表現することも容易である。
先述の通り、特定のエリアの土地利用や地価、CO2排出量、税収、個人の Well-being といった多様な指標を扱うことや、子育て世帯を対象とした居住誘導、特定の施設の誘致・整備といった詳細な施策を表現することが今後求められてくると考えられることから、本稿ではマイクロシミュレーション型の土地利用モデルを基本として、既存研究を参考にしながら開発を行った。

図－ 2

シミュレーションの全体像イメージ

IBS Annual Report 研究活動報告 202315



Ⅱ．研究論文
推定結果については、都市構造シミュレーションの技は、建設することが決まった建築物について、その用術検証レポート 10）を参照されたい。

途を選択するモデルである。これらのモデルは地価や付け値地代モデルは、ゾーン別の施設数や到達可能最寄り駅距離等を説明変数としており、地価が高く最商業延べ床面積（当該ゾーンから一定時間内に到達でき寄り駅が近いほど建設がされやすく、住宅よりも共同る範囲内の商業施設の延べ床面積）等をもとに主成分分住宅や商業施設が選択されやすい、という関係を表現

析を行い、得られた主成分を説明変数にして、世帯類している。（表－ 4、表－ 5）

型別の付け値地代を推計するモデルである。鉄道駅が近い、施設が存在する、到達可能商業延べ床面積が多（4）シミュレーションによる施策の表現例

いゾーンであるほど付け値地代が高く、さらに世帯類前述したサブモデルを組み合わせることで、施策が型ごとにこれらの重みが互いに異なる、という関係を地価、人口分布、土地利用に影響することが表現され表現している（表－ 2、表－ 3）。

る。施策として LRT の整備を例にとると、地価モデル

住宅地価モデルは、付け値地代モデルで推計されたに関しては、LRT 沿線で電停整備による最寄り駅距離

付け値地代や、人口、住宅延べ床面積等を説明変数との短縮と到達可能商業延床面積の増加を要因として付して、ゾーン別の住宅地価を推計するモデルである。

け値地代・住宅地価が上昇する。また、商圏人口増加に付け値地代が高いほど地価が高い、という関係を表現

より商業地価が上昇する。居住地選択モデルに関してしている。

は、住宅地価の増加に対して付け値地代が特に増加し居住地選択モデルは、転居する個人に対して、付けていれば、そのゾーンが居住地として選ばれやすくな値地代と住宅地価等から居住地を選択させるモデルでる。建設モデルや用途選択モデルに関しては、地価上ある。住宅地価に対して当該個人の付け値地代が高い

昇により建設が生じやすく、戸建て住宅よりも共同住ほど、そのゾーンを選択しやすい、という関係を表現

宅や商業施設が選ばれやすくなる。住宅や商業施設のしている。すなわち、他人よりもより高い魅力を感じ床面積増加は、付け値地代や居住地選択モデルの効用ている人こそ、そのゾーンを選択しやすい、という関の上昇に繋がる。このようにして、施策の影響が土地係を表現している。

利用、人口分布、地価に波及してゆく。

建て替え選択モデルは、除却モデル、建設モデル、用途選択モデルから構成される。このうち建設モデル
は、個々の建築物の建設しうる空地に対して建設するシミュレーションは python を使用言語として記述かどうかを選択するモデルである。用途選択モデル

されており、ソースコードは Github（https://github.表－ 1

16（5）シミュレーションの実行方法

IBS Annual Report 研究活動報告 2023

サブモデルで表現している内容

Ⅱ．研究論文
表－ 2

主成分分析の結果

表－ 4推定結果（建設モデル）※（ ）内は t 値、住居専用地域は一低・二低・一中高・二中高、住居地域は一住・二住・準住を指す

表－ 5
表－ 3

推定結果（用途選択モデル）

推定結果（付け値地代モデル）※（ ）内は t 値

com/Project-PLATEAU/UC 22 - 020 -Urban-structure-simulation）で公開されている。実行に必要なデータは、シミュレーション初期時点における個々の建築物の有無・用途・高さ等の「建築物データ」、個人の属性と居住地等の「個人データ」、ゾーン間の自動車・公共交通の所要時間データ、ゾーン単位の施設数のデータ等である（いずれも csv 形式）。施策については、これらのインプットデータの値を一部変更することによって表現する。例えば、あるゾーンに病院を 1 か所追加する場合は、ゾーン別施設数の csv ファイルのうち病院数を表す列の値を 1 増やすことで表現する。

4●

シミュレーションの実施※（ ）内は t 値（1）シミュレーションケースの設定a）趨勢（LRT あり）ケース

宇都宮市では、立地適正化計画を 2021 年に策定し初期時点（2021 年）から LRT 東側のみが開業し、たほか、LRT の導入を進めており、2023 年 8 月に宇LRT 西側は 2040 年まで開業しなかったケース。LRT

都宮駅から東側（以下「LRT 東側」とする。
）が開業、東側の電停位置、運行頻度、所要時間を考慮して各2030 年代前半には西側（以下、LRT 東側と西側を合種インプットデータを作成した。以下の b）～ d）の 3

わせて「LRT 東西」とする。
）を整備する予定となってケースを比較する基準となるケースである。

いる。そこで、シミュレーションケースとして以下の4 ケースを設定し、各ケースのシミュレーションを実施した。なお、シミュレーションの計算期間は 2021b）基幹路線強化ケース
初期時点から LRT 東西が開業し、かつバス路線の利便性が向上したケース。LRT 沿線 1 ㎞圏に概ね含まれ年から 2040 年の計 20 年間である。

IBS Annual Report 研究活動報告 202317

Ⅱ．研究論文るゾーン（図－ 3）の公共交通乗車時間を半分に、さらめである。しかし、LRT 東側の北側、LRT からやや離に居住誘導区域同士の移動に関してバスの待ち時間がれたゾーンでは、付け値地代が減少するゾーンも存在

5 分以上ある場合は 5 分に短縮させた。

する。西側延伸により人口分布が西側に寄ることや、LRT 東側沿線において住宅が建ちやすくなったこと等に伴い、LRT 東側沿線の商業施設が減少したため、LRT 東側の駅からやや離れた場所では到達可能な商業延べ床面積が減少することが原因である。以上の結果

図－ 3

LRT（東西）の位置と沿線ゾーンの指定

下図：国土数値情報、DRM を用いて作成c）居住誘導ケース
趨勢（LRT あり）ケースに加えて、居住誘導施策を実施したケース。居住誘導区域に該当するゾーンを指定し、居住地選択モデルの確率を計算する時のみ住宅地価を 2 割減にするよう設定した。家賃補助がある場合を想定している。

図－ 4

建築物数

（左：全域、右：東西 LRT 沿線）（2040 年）d）都市機能誘導ケース
趨勢（LRT あり）ケースに加えて、都市機能誘導施策を実施したケース。都市機能誘導区域に該当するゾーンは用途選択モデルの確率を計算する時のみ商業地価を 2 割増にするよう設定し、さらに一部のゾーンに病院（内科）を 1 施設追加した。施設の整備に加えて、商業施設に対する税制措置・財政支援により商業施設が成立しやすくなり、商業地としてのポテンシャルが向上する場合を想定している。

図－ 5

建築物の用途の比較（2040 年時点・趨勢（LRT あり）ケースとの比較）（2）シミュレーション結果の比較
a）基幹路線強化ケース
建築物数の変化を図－ 4 に示す。LRT（東西）沿線の建築物数は、趨勢（LRT あり）ケースから微増した。
LRT（東西）沿線、特に宇都宮駅から東武宇都宮駅までの沿線では、住宅が減少する一方で共同住宅・商業施設が増加し、土地の高度利用がさらに進む結果となった（図－ 5）。
付け値地代を見ると（図－ 6）、LRT 沿線やバスの待ち時間を短縮するゾーンでは、付け値地代が増加、特に単身世帯の付け値地代が大幅に増加した。LRT 東側沿線でも、LRT 東側のみ存在する場合よりも付け値地代が増加している。これは、LRT 西側延伸により LRT東側沿線から宇都宮駅西側の中心市街地へアクセスしやすくなり、到達可能な商業延べ床面積が増加したた

18

IBS Annual Report 研究活動報告 2023

図-6

付け値地代の差趨勢（LRT あり）ケースとの比較（2040 年時点・左：単身世帯、右：夫婦と子の世帯）Ⅱ．研究論文

図－ 9
図－ 8
図－ 7

居住誘導区域

都市機能誘導区域内の建築物数（2040 年）

人口の差（2040 年時点・趨勢（LRT あり）の人口（2040 年）

ケースとの比較）は、LRT 東側の駅に近接する場所では西側延伸により生活利便性が向上する一方、LRT 東側の駅からやや離れた場所では西側延伸によるデメリットも生じうることを示唆している。
b）居住誘導ケース
人口については、趨勢（LRT あり）ケースと比較して、居住誘導区域で人口が増加したことが分かった（図－ 7）。ゾーン別に見ると、居住誘導区域の中でも、主に LRT 東側沿線から東武宇都宮駅周辺までの間のゾー
図－ 10ンにおいて人口が増加する結果となった（図－ 8）。

付け値地代の差趨勢（LRT あり）ケースとの比較（左：単身世帯、右：夫婦と子の世帯）

c）都市機能誘導ケース
建築物数については、趨勢（LRT あり）ケースと比較

沿線以外の地価の下落、人口の減少等）といったご意見して、商業施設を誘導した都市機能誘導区域では、住を頂戴した。住民説明における活用可能性としては、宅や共同住宅が減少し、商業施設が増加したことが分3 D で視覚的に分かりやすく示せるのがよい、施策の長かった（図－ 9）。

期的な影響を比較できるので政策を早期に実施するこ

付け値地代を比較すると、単身世帯の付け値地代と異なり、夫婦と子の世帯の付け値地代が特に増加するとの説明に活用できる可能性があるのではないか、といったご意見を頂戴した。

ゾーンが存在し、これは都市機能誘導ケースにおいてまた、公共交通の運賃施策を表現、地価上昇に伴う新規に病院（内科）を新設したゾーンと一致している

固定資産税収の増加を計算、転入転出人口への影響を（図－ 10）。病院（内科）が増えると、単身世帯よりも表現といった今後の拡張方向に関するご意見を頂戴し夫婦と子の世帯にとって居住地としての魅力が高まる

た。今後の検討課題としたい。

ことを意味している。
（3）有用性に関する行政職員の評価
ケーススタディの結果について、宇都宮市都市計画

5
●

おわりに

本稿では、3 D 都市モデル等をインプットとして活課、交通政策課、LRT 企画課、NCC（ネットワーク型用し、個々の建築物の状況や個人の属性を考慮しながコンパクトシティ）推進課の方々と意見交換を行った。

ら、個々の建築物の建替え、個人の転居・居住地選択、市内部における検討での活用可能性としては、政策ゾーン単位の地価を推計するサブモデル等を組み合わ審議室等における施策同士の評価・優先順位付けに活用せた立地シミュレーションを構築した。そして宇都宮できる、施策の想定外の影響の理解ができる（例：LRT市を対象に、立地適正化計画や LRT 等の施策の with/

IBS Annual Report 研究活動報告 202319Ⅱ．研究論文
without のシミュレーションを実施した。その結果を比較したところ、各種施策によって建築物の用途の高参考文献

度化、人口の増加、地価の増加、世帯類型別の付け値

１）社会資本整備審議会都市計画基本問題小委員会：多地代の増減といった効果が生じる可能性を確認でき、様な価値観や社会の変化を包摂するまちづくりをその様子を 3 D で可視化することができた。また、こ目指して，2023のようなシミュレーションと可視化についての活用可

２）今後の市街地整備のあり方に関する検討会：『「空能性についても確認できた。このように、多様な施策

間」
・「機能」確保のための開発』から『「価値」・「持と指標を扱うことができ、さらに施策の効果を 3 D で続性」を高める複合的更新』へ～市街地整備 2 . 0

可視化して俯瞰的にみることができる立地シミュレー～，2021

ションには、複数の関係者間で都市構造のビジョンや

３）まちづくりのデジタル・トランスフォーメーション施策の効果を共有する、さらにこれを 3 D 都市モデル

実現会議：まちづくりのデジタル・トランスフォー等のデータを活用しながら定量的根拠をもって行う上メーション実現ビジョン（ver 1 . 0）, 2022

で、有用性があることを確認できた。
本稿で構築した立地シミュレーションは、宇都宮市

４）国土交通省：PLATEAU：国土交通省が主導する、日本全国の 3 D 都市モデルの整備・オープンデータを対象にシミュレーションを実行して施策効果の分析

化プロジェクト ,や比較はできたものの、インプットデータの準備や可https://www.mlit.go.jp/plateau/

視化には依然として手作業を要しており、多くの都市（最終閲覧 2023 年 4 月）

において容易にシミュレーションを活用しやすい状態

５）堤盛人，山崎清，小池淳司，瀬谷創，2012 . 応用にはまだ至っていない。また、表現できる施策や算出都市経済モデルの課題と展望 . 土木学会論文集 D 3できる指標についても未だ限定的である。特に CO2 排（土木計画学）68 , 344 – 357 .

出量や個人の Well-being 等の指標算出のためには人々

https://doi.org/ 10 . 2208 /jscejipm. 68 . 344の移動・活動に関するデータやモデルと組み合わせる

６）冨岡秀虎 , 森本章倫 , 2018 . CUE モデルを用いたことも必要である。パーソントリップ調査データの活LRT 導入による人口誘導効果に関する研究 . 都市計用、アクティビティ・ベースド・シミュレーション等の画論文集 53 , 1348 – 1354 .

交通行動モデルとの組み合わせによる土地利用・交通モデルへの拡張等、引き続き検討を進めていきたい。

７）林良嗣 , 冨田安夫 , 1988 . マイクロシミュレーショ
ンとランダム効用モデルを応用した世帯のライフ
サイクルー住宅立地ー人口属性構成予測モデル . 土木学会論文集 1988 , 85 – 94 .

謝辞
本稿の内容は、国土交通省都市局都市政策課から当研究所および国際航業株式会社が受託した業務成果を

８）国土交通省国土技術政策総合研究所：国土技術政策
総合研究所版都市の将来像アセスメントツール技術資料，2013 .

基にとりまとめたものである。検討においては、宇都９）鈴木温，杉木直， 宮本和明，2016．空間的マイ

宮市からはデータ提供や意見交換等、多大なるご協力

クロシミュレーションを用いた都市内人口分布のを賜った。シミュレーションについては早稲田大学森将来予測：人口 40 万人規模の富山市を対象として .

本章倫教授から多大なる助言を賜った。ここに記し、都市計画論文集 51 , 839 – 846 .

感謝の意を表する。

10） 国土交通省，2023 , 都市構造シミュレーション技術検証レポート ,https://www.mlit.go.jp/plateau/file/libraries/
doc/plateau_tech_doc_ 0027 _ver 01 .pdf

20IBS Annual Report 研究活動報告 2023