東京都心部における企業のオフィス立地モデルの構築
508023-9
指導教員

建設工学専攻土木計画研究

きよた

じょう

喜代田 丈
岩倉 成志

1．はじめに
にて企業所在地と建物位置が一致するように空間
東京都心部では生産効率性を向上させるために結合させて企業に位置座標を与えている．
土地の高度利用が進んでいる．さらに近年では容積現況分析には作成したデータを全て使用してい率の大幅緩和の議論もなされている．しかしながら， るが，立地モデル構築時のデータセットは建物階数
新橋のような再開発地区では依然として交通混雑や財務データなど欠損値が存在するサンプルを抜が発生しており，都市機能を有効活用できていると いて使用する．
は言い難い．土地利用と交通を一体的に計画するこ 3．現況分析とは重要であり，今日の都市計画において両者を切立地モデルを構築する上で，実際の立地に即したり離して考えることはまずあり得ないが，未だ土地 行動アルゴリズムを記述するため，現況分析を行っ需要に関する予測が正確にできていないことが計た．分析に使用した全企業の立地位置を図 1 に載画時の予測が正確にできない要因になっている．
せる．
これまでに土地利用モデルに関する研究は多く行われてきたが，詳細な地理データが整備されていない，モデルの精度が低いなどの理由から未だに実務に耐え得るほどの予測手法は確立されていない．
モデル精度が低い理由に空間データの集計による誤謬があると考え，企業個々の立地行動を分析，モデル化することが必要と考えた．街区単位での分析は従来の一般均衡モデルでは詳細な立地モデルを構築することが難しい．よって本研究では個々の主体の立地行動を反映できるマルチエージェントシミュレータによって立地モデルを構築する．また，土地の高度利用の対象の多くはオフィスであることから，企業に着目した立地モデルを構築する．
研究の方法として，企業単位での現況立地分析を行い，それらの知見をもとに立地モデルを構築する．
立地決定に関わるサブモデルのパラメータはヒューリスティックに与え，現況再現性が最も高いパラ
図 1 企業立地図メータを採択し，本研究の企業立地モデルとする．
企業のサンプル数は 2027 であり，内訳を表 2 に2．データベースの作成記載する．
対象年次は 2007 年，対象地区は千代田区と港区
資産および利益率の高い企業がアクセス性のよである．データ概要について表 1 にまとめる．
いオフィスを選択していると考え，今回取得したデ
表 1 データ概要
ータから統計アプローチを試みたが，有意な特徴をデータ項目
出所確認するには至っていない．以下，定性的な分析を
ゼンリン住宅地図①建物位置行い，得られた知見を記述する．
ゼンリン住宅地図②敷地面積
街区単位で特徴をゼンリン住宅地図③建物階数
表 2 業種別サンプル数
土地属性

④交通費用
⑤公示地価
⑥指定容積率
①所在地②財務データ
企業属性 ③業種
④従業者
⑤企業国籍

総合交通分析システム
土地総合情報システム
都市計画図

会社四季報（東洋経済新報社)
外資系総覧(東洋経済新報社)
日経会社情報(日本経済新聞)
EOL(㈱イーオーエル)

詳細な立地分析のために企業の詳細な位置情報が必要であるが，一般に公開されている地点データ
では街区単位までしか対応できないので ArcGIS

みると企業の立地量が大きいところでは，多くの場合サービス業，通信業，金融業，卸売業，製造業の業種が立地しており，ひとつの街区に一業種のみが固まって立地する傾向は業種
商業
運輸・情報通信業
製造業
サービス業
金融・保険業
不動産業
建設業
管理統括
電気・ガス業
鉱業
水産・農林業
総計

サンプル数
491
4324182912596247164432027

(1) アクセシビリティ項
アクセシビリティには最寄り駅までの距離，隣接する地域までのアクセス性によって決定させる．
(2) 企業集積項
企業は集積の経済が働くことで生産性が向上する．集積性は周辺企業がどのくらいの距離にどの程度の企業が立地しているかで表し，GI は全企業，LI は関連企業の集積を表す．
(3) 賃貸料項
表 3 地価推定パラメータ
n=101
t値
パラメータ
ビルごとの詳細な-7.623E+06 -7.774
定数項
賃貸料を取得するこ 駅距離(m)-7.903E+02 -0.585
1.078E+03
7.532
地積(㎡)とは困難であること
1.707E+04 11.918
容積率から，地価に割引率0.812
決定係数をかけ賃貸料を算出する．地価推定には地積と容積率を用いた回帰式で推定した．各パラメータは表 3 にまとめる．
5．シミュレーション結果
現況再現性の検証はシミュレーシ
ョン上の企業立地位置が現況立地位置と一致しているかどうかで判断した．また，全ての企業が一時点において移転することはあり得ないことから，全サンプルの 1割をランダムに抽図 2 出力結果出し，現況の立地位置を変更した上でシミュレーションを開始させている．
図 2 にそのシミュレーション結果を示す．
現況立地位置の一致率は 5％程度であり，再現性は良くない．街区単位での一致率も同程度である．
理由として，シミュレーション初期時の立地位置に大きく左右され，立地条件がよいと移転されない．
 

企業集積項が大きく影響しているため，大手町や紀  AK L  Acc  exp(1GI   2 LI )  R (1)A ， ， ， ，1 ， 2 ：パラメータ
尾井町などのビルに立地してしまう．
K：資本，L：従業員数，
これらを改善するためには関係企業の集積につ
Acc：アクセシビリティ項
いて変更を加える必要があると考える．また，オフ
GI，LI：企業集積項，R：賃貸料項
ィスの立地容量制約のデータが完備していないた
メインモデルでは利潤が最大となるオフィスをめ，必要以上に集積してしまっている．これについ探し，立地可能な床面積があれば立地し，なければ ても今後改善していく必要がある．
二番目に利潤が高くなるオフィスに立地していく． 6．おわりに企業集積項および賃貸料項については周辺の企業
本研究では企業の詳細な立地行動特性から立地数の影響を受け，企業の立地位置が変更される度に モデルを構築し，従来の立地モデルの手法とは異な更新される．各変数のパラメータは，ヒューリステ るアプローチで立地モデルを構築した．現況再現のィックに与え，現況再現性の最も高いパラメータを 精度が低いため，今後，立地行動ルールを精査，改推定値とする．
善し，精度を向上させたい．
ない．建物単位でみても同様の傾向にある．ただし，大手町 1 丁目周辺では金融業の企業が多く，秋葉
原では電気機器の企業が多く立地しており，特徴的な街区もある．大手町の場合，金融業の多くは大手町ファーストスクエアに立地しており，各方面に移動しやすい大手町駅に直結している．証券会社や保険会社は顧客との face to face による取引が他業種よりも重要であり，交通アクセス性の最も高い場所が業務効率を上げることに非常に有効なことから金融業の占める割合が多くなっていると考えられる．秋葉原においては多くの家電販売店が立地しており，受発注を効率よく行える周辺のビルに立地していると考えられる．
建物単位ではグループ企業が同一のオフィスに立地する傾向にある．たとえば，港区港南の W ビ
ルには東燃グループの企業が，芝浦のシーバンスには宇部グループの企業が赤坂の ATT には LG グループの企業が立地している．
運輸関連業の中でも倉庫業に当たる企業は芝浦の港湾地区に集積している．これらの企業は集積によるメリットではなく，倉庫用地の確保が立地に大きな影響を与えていると考えられるが，用地に関する個々企業のデータを取得することができなかったため分析はできていない．
その他として多国籍企業の動向については特定の位置，たとえば外国公館の近くに立地するなどの傾向は見られない．アジア圏に本社を置く企業は虎ノ門周辺に多く分布している特徴がみられた．以上
から得られた知見をもとに，企業の立地モデルを構築する．
4．企業立地モデル
企業立地モデルは利潤最大化をベースに立地位置決定を行う．利潤は交通アクセス性，企業の集積，賃貸料に大きく影響されると考え，式(1)を設定した．立地モデル構築に使用したデータは建物 363，企業 474 サンプルである．