CSIS DAYS 2014
全国共同利用研究発表大会
2014 年 11 月 21‑22 日

於：東京大学 柏の葉キャンパス駅前 サテライト

The Session of Inter-University Research Activities in Japan
November 21-22, 2014 at Kashiwanoha Station Campus, Chiba

http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/csisdays2014/

研究アブストラクト集
Research Abstracts on Spatial Information Science

http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2014

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Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2014

目 次
巻頭言 ·········································································································
プログラム ······································································································
目次 ············································································································
研究アブストラクト ···························································································

1
2
3
7

【A: 自然・防災・UAV】 〔21 日午後（１）〕(A01) 「地理空間情報を用いた避難行動の類型化に関する研究」 ························································

7

麦倉哲，高松洋子（岩手大）(A02) 「東日本大震災の避難行動分析と津波避難施設の選択行動モデル化－名取市の例－」 ····················

8

山田崇史，佐々木雅宏，岸本達也（慶應大）(A03) 「2011 年東北地方太平洋沖地震津波に基づく津波家屋被害予測」 ···············································

9

小川芳樹，秋山祐樹（東京大），仙石裕明（マイクロベース），柴崎亮介（CSIS），加藤孝明（東京大）(A04) 「東日本大震災及び福島第一原発事故前後の看護要員の地理的分布の推移」 ······························· 10
森岡典子（東京大），瀬戸寿一（CSIS），小林廉毅（東京大）(A05) 「地下水流動阻害に対する潜在的なリスクの高い道路・鉄道トンネルの抽出」 ··································· 11
愛知正温，德永朋祥（東京大）(A06) 「GIS を用いた水害危険度評価：千葉県九十九里平野を例に」 ···················································· 12
伊藤有加（東京大），Huali Chen（Zhejiang Gongshang Univ.），澤向麻里絵（ビジョンテック），Tao Su，徳永朋祥（東京大）(A07) 「阿蘇山周辺における斜面崩壊の発生と地形変化に関する予察的解析 －高解像度地形データを用いて－」 · 13
齋藤仁（関東学院大），内山庄一郎（防災科学技術研究所），早川裕弌（CSIS），小花和宏之（千葉大），
泉岳樹，山本遼介，松山洋（首都大）(A08) 「流山市における斜面林の現況に関する研究」 ······································································· 14
相島健介（東京大），中村和彦（CSIS），斎藤馨（東京大）(A09) 「発災時の小型無人ヘリの活用に関する試み ―広島市安佐南区の土砂災害地を対象に―」 ·············· 15
泉岳樹，酒井健吾, 山本遼介，泉友紀子（首都大）, 瓜田真司（リモート・センシング技術センター）,
笠間俊雄（情報科学テクノシステム），増田稔（日創建）(A10) 「平成 26 年 8 月豪雨による広島土石流災害における空撮写真を用いた捜索支援地図の作成」 ··········· 16
内山庄一郎，井上公（防災科学技術研究所），後藤秀昭，中田高（広島大），
井田康之（NPO 日本救助犬協会），梅田篤（栄泉測量設計）(A11) 「小型無人ヘリを用いた超高解像度オルソ画像と DSM 作成の試み ―長野県南木曽町の土石流災害地を対象に―」 ·· 17
山本遼介，泉岳樹（首都大）(A12) 「単独測位 GNSS を用いた簡易 UAV 測量の適用例とその精度」 ················································· 18
小花和宏之（千葉大），早川裕弌（CSIS），加藤顕（千葉大）【B: 人流・人口統計】 〔21 日午後（２）〕(B01) 「多数のシナリオに基づくシミュレーションと断片的な観測データによる災害時の短期的な人々の流動予測」 · 19
矢部貴大（東京大），関本義秀，金杉洋，樫山武浩（CSIS）-3-

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2014(B02) 「パーソントリップ調査を用いた帰宅困難者の推計と一時収容施設の適正配置に関する研究―京都市外の来訪者を対象として―」 ··········································································· 20
北本英里子（立命館大），山田悟史（中央大），及川清昭（立命館大）(B03) 「放火火災発生地の環境要因分析」 ···················································································· 21
稲垣景子，福谷亮，佐土原聡（横浜国立大）(B04) 「暴露人口を考慮したひったくり被害リスクの算出・可視化の試み：「人の流れ」データを活用して」 ·········· 22
雨宮護（筑波大）(B05) 「東京・松山都市圏の人の流れデータを用いた地域別のトリップ特性とトリップパターンについての考察」 ·· 23
大庭寛，岸本達也（慶應大）(B06) 「東京区部を対象とした歩行者空間の集積要因分析」 ······························································· 24
嚴先鏞，鈴木勉（筑波大）(B07) 「人の流れデータを使用したカーネル密度推定による駅勢圏の推計」 ············································ 25
竹内佑馬，伊藤史子（首都大）(B08) 「観測情報に基づく人の移動履歴の推定」 ············································································· 26
梅谷俊治（大阪大），熊野徹（JFE スチール），蓮池隆，森田浩（大阪大）(B09) 「小地域人口統計の平滑化に関する新しい手法の開発 ―小地域別将来人口推計システムの構築に向けて―」 27
井上孝（青山学院大）(B10) 「人の流れにおける普遍性と特殊性について」 ········································································ 28
笹木美樹男（デンソー），関本義秀（東京大）(B11) 「SNS 解析データを元にした首都圏における擬似人流データの構築」 ··········································· 29
朱山裕宜（東京大），仙石裕明（マイクロベース），金杉洋，上山智士（東京大），石川豊（ナイトレイ），柴崎亮介（CSIS）(B12) 「Asia cities person trip data browser and analyzer」 ···································································· 30
Ko Ko Lwin, Yuji Murayama （Univ. of Tsukuba）(B13) 「都市間におけるつながりの関係性：人口移動に伴う密度変化の立体的可視化」 ······························ 31
三村豊（総合地球環境学研究所）【C: 社会・都市】 〔22 日午前〕(C01) 「道路ネットワークを考慮した最寄り店舗への近接性の評価 ―東京都文京区とその周辺地域のスーパー
マーケットを事例として―」 ························································································ 32
森岡渉，関口達也，浅見泰司（東京大）(C02) 「地方空港の空港勢力圏・新幹線駅勢圏の可視化 ―岡山空港を例に―」 ······································ 33
渡邉淳司（岡山大），中村良平（岡山大/CSIS）(C03) 「中核市・特例市レベルの地方都市における人口都心回帰現象の実態把握」 ··································· 34
柴田淳志，真鍋陸太郎，村山顕人，小泉秀樹，大方潤一郎（東京大）(C04) 「小地域住宅価格分布の推計と居住人口との関係」 ································································· 35
上杉昌也，浅見泰司（東京大）(C05) 「非町名地名の分布と利用状況に関する分析への試み」 ··························································· 36
竹中翔，伊藤香織, 丹羽由佳理（東京理科大）-4-Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2014

(C06) 「全国小地区単位での住民の QOL 評価と将来変化予測」 ························································· 37
猪原暁（名古屋大），森田紘圭（大日本コンサルタント），杉本賢二，加藤博和，林良嗣（名古屋大）(C07) 「東京都市圏郊外駅前におけるにぎわい創出要因に関する研究」 ················································ 38
堀井邦貴，真鍋陸太郎，村山顕人，小泉秀樹, 大方潤一郎（東京大）(C08) 「買い物環境の客観的評価と主観的評価の比較」 ···································································· 39
濱松由莉，梅崎昌裕（東京大）(C09) 「都市規模の違いによるインターネットや携帯電話等の利用動向」 ················································ 40
加納寛子（山形大）(C10) 「地方都市における高齢化と日常生活アクセシビリティに関する研究」 ············································ 41
荒井良雄，秋元菜摘（東京大）(C11) 「廃線による都市構造の変容に関する研究」 ··········································································· 42
玉川英則（首都大），岡智史（横浜市）(C12) 「計画案提案機能とインフラ容量確認機能を持つ都市の空間計画立案を支援する費用試算シート」 ······· 43
相尚寿，片桐由希子（首都大）(C13) 「マイクロジオデータを活用した大規模地震時における国土スケールの災害リスク評価のためのミクロな空間データ基盤整備」 ··································· 44
秋山祐樹，小川芳樹(東京大)，仙石裕明(マイクロベース)，柴崎亮介(CSIS)，加藤孝明(東京大)(C14) 「津波被害による人的・社会的影響の空間分析」 ····································································· 45
蒋湧，山元隆稔（愛知大）(C15) 「空間統計的ダウンスケール手法を活用した水害リスクの分析」 ···················································· 46
村上大輔，山形与志樹（環境研）(C16) 「中国・北京経済圏における南水北調の導水効果に関する研究」 ················································· 47
坪井塑太郎（日本大）(C17) 「住宅侵入盗被害率と被害宅の未施錠率に基づく地区分類―茨城県下 5 市の市街地を対象として―」 ·· 48
土方孝将，雨宮護，梅本通孝，糸井川栄一，太田尚孝（筑波大）【D: 環境・情報】 〔22 日午後〕(D01) 「リモートしかじゃらし： 携帯情報端末を通した森林仮想体験環境の構築」 ······································ 49
村松佳奈（東京大），小林博樹，奥野淳也（CSIS），藤原章雄（東京大），中村和彦（CSIS），斎藤馨（東京大）(D02) 「アカウミガメのしつこい性格を利用した海洋の空間情報センシング」 ············································· 50
工藤宏美，小林博樹，早川裕弌（CSIS）(D03) 「韓国における「学校森」の現況把握」 ·················································································· 51
鞠志河（東京大），中村和彦（CSIS），斎藤馨（東京大）(D04) 「サーバ構築およびインストールを必要としない GIS 」 ······························································ 52
杉浦史門（NPO オープンコンシェルジュ）(D05) 「Spatiotemporal analysis of urban land changes in the major cities of Southeast Asia」 ·························· 53
Ronald C. Estoque, Yuji Murayama （Univ. of Tsukuba）-5-

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2014

(D06) 「Urban Heat Islands Effect in Micro Scale Area by Using VHR RS-based Mobile Surveying：
An Empirical Study of a University Campus」 ··································································· 54
Hao Gong, Hiroyuki Kusaka, Yuji Murayama, Maki Okada （Univ. of Tsukuba）(D07) 「Tsunami Vertical Evacuation Sites: A case study of Shizuoka City」 ··············································· 55
Gerasimos Voulgaris （Univ. of Tsukuba）(D08) 「クラウドソーシング技術を活用した迅速かつ安価な途上国のインフラモニタリング」 ··························· 56
木下裕介，関本義秀（東京大）(D09) 「スパースな携帯電話通話履歴を用いたリンク交通量の推定：ダッカの事例」 ··································· 57
長谷川瑶子，関本義秀，樫山武浩，金杉洋（東京大）(D10) 「交通事故の発生場所情報を用いた事故分析」 ······································································ 58
山田晴利，Teerayut Horanont（CSIS），田中祥夫（交通事故総合分析センター），柴崎亮介（CSIS）(D11) 「車載型ビデオカメラを活用した準天頂衛星システムの測位精度改善効果の可視化と計量分析」 ·········· 59
原田豊，齊藤知範，山根由子（科学警察研）(D12) 「乗換検索サービスの経路選択データを用いた公共交通の経路選択行動分析」 ······························ 60
太田恒平，野津直樹，梶原康至，石村怜美（ナビタイムジャパン）(D13) 「経路検索実績データに基づく突発的移動需要の検出」 ··························································· 61
太田恒平, 石村怜美（ナビタイムジャパン）(D14) 「データマイニングによる移動軌跡データからの知識獲得」 ························································· 62
田中優子（神戸大），関和広（甲南大），上原邦昭（神戸大）(D15) 「データストリーム手法による交通混雑エリア検出と可視化」 ························································ 63
王一驄（神戸大），関和広（甲南大），上原邦昭（神戸大）(D16) 「位置情報における変化点検出のためのプライバシ保護」 ·························································· 64
川本淳平（九州大）(D17) 「環状経路を中心とする地下鉄路線図レイアウト設計」 ······························································ 65
吳湘筠（東京大），潘雙洪（清華大，台湾），高橋成雄（東京大），有川正俊（CSIS），
林春成（交通大，台湾），顏嗣鈞（台湾大）(D18) 「透視投影図の組み合わせ抽出を用いた吉田初三郎の鳥瞰図における構図の解析」 ························ 66
佐藤史弥，吳湘筠，高橋成雄（東京大），有川正俊（CSIS）(D19) 「水上バスを視点場とした景観分析 —隅田川周辺の街並みと印象の関係性より—」 ·························· 67
西山貴史，飯田遼平，栗田純吾，伊藤香織，丹羽由佳理（東京理科大）(D20) 「立体角指標を用いた打ち上げ花火の見え方の評価」 ······························································ 68
沖村遥平（慶應大），本間裕大（東京大），鵜飼孝盛（中央大），栗田治（慶應大）CSIS DAYS 2014 実行委員会 ············································································ 69

-6-

A01

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2014

地理空間情報を用いた避難行動の類型化に関する研究1

麦倉 哲 1，高松 洋子 2
岩手大学 教育学部，2 岩手大学 三陸復興推進機構
連絡先: <mugikura@iwate-u.ac.jp>(1)目的： 本報告は，被災地における津波避難行動に関する調査結果を分析したものである．大槌町において，なぜ多くの人が犠牲となったのか，亡くなった方のことも含めて，地域の一人ひとりの行動やその状況を克明に検証することが，数百年に一度の経験を無駄にしないことである．「事故調査」に等しい精査なくして，新しい防災計画はできないのではないか．
(2)方法： 本報告では，複数の調査結果を活用する．
2013 年 2 月から 9 月に実施した（一部継続中）「吉里吉里地区避難行動調査Ａ調査」（質問紙調査）と同「Ｂ調査」（地図・行動地点調査）である．A 調査は，
10 分ごとの位置をきいている．B 調査は，「地震発生時点から津波到達時点までの 30 分間について，移動の軌跡を聞いている．その結果を人の流れプロジ
ェクトの共同研究により動画にした．
(3)結果： 地震後 30 分間の行動を類型化した。類型化の基準の第一は，避難場所か避難所へ向かったかど
うか．向かった人について，直線的に向かったか，あるいは曲線的に向かったかどうか．曲線的に向かった人の中には，結果としての浸水域に入場するなど危険を伴う行動をとったケースが多く含まれる．次に，動きがほとんどみられないパターンである．被災のぎ
りぎりまで移動していないパターンがこれに当たる．
結果として救われた人びとは，ぎりぎりのところで避難できている．あるいは被災したが，地区の人びとの救助により救命された．移動しないパターンにも，当人の意味づけとしては，大きく３つがある．避難する必要がないから，つまりそこは安全だと思ったから移動しなかったという場合と，危険だと思い避難の準備をしていた場合と，危険だと思ったが逃げずに覚悟を決めた場合である．最後に，避難意識がなく，移動しているパターンである．これらの人びとは，避難をす
るまえに，何かをすることが優先して意識を占めている．「とにかく自分の地区に戻らなければ」とか，「船舶を沖に逃がさなくては」とか，「植木鉢がこわれないよ
うに移動しなくては」「津波が来るなら海辺へ見に行こう」といった具合で，避難することが優先されていない．
防災意識の強化や，防災教育や訓練の実効化など，
地域自主防災活動の活性化が求められるであろう．
(4)結論： 被災地は非常に高い防災意識を継承してきた．しかし，犠牲者やぎりぎりで難を逃れた方の行動や状況をみると，①避難の途中であった，②避難が難しい状況にあった，③想定外であった（ここまで来ない），④他の人や他のことが気になったなどが浮かびあがってきた．海が見えない，海から離れている，
津波警報が 3 メートルであった，放送が途絶えた，
6.4ｍの防潮堤がある，などもリスク要因となった．
(5)謝辞： 東京大学空間情報科学研究センター共同研
究「津波襲来時の避難行動の可視化」により分析を精緻化していきたい．謝辞を述べたい．

図１： 大津波が来た時（地震から約 30 分後）にいた場所．①地震発生時，②10 分後，③20 分後，④30 分後のうち津波到達時（30 分後）のみを示す．（地図: 国土地理院 標準地図 （25000））

-7-

A02

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2014

東日本大震災の避難行動分析と津波避難施設の選択行動モデル化－名取市の例－1

山田 崇史 1，佐々木 雅宏 1，岸本 達也 2慶應義塾大学大学院 理工学研究科 開放環境科学専攻，2 慶應義塾大学 理工学部
連絡先: <takashi.yamada0804@gmail.com>(1)動機： 高台までの避難に相当の時間を要する平野部や，背後に避難に適さない急峻な地形が迫る海岸集落等では，津波からの避難において，津波避難施設が有効である．本研究は，津波避難施設が持つ特性を考慮して津波避難者の選択行動のモ
デル化を行い，避難先選択の際に影響を与える要因を分析する．
(2)アプローチ： 復興支援調査アーカイブと名取市の数値地図データを用いて津波避難者の避難開始位
置と避難完了位置を可視化する（図 1）．津波避難者がどのような判断で避難先を選択しているか要因を仮定し，モデル式を立てる（図 2）．津波避難施設の選択について，選択肢の効用を設定し，ロジット
モデルからパラメータの推定を最尤推定により行う．
(3)意義： これまでの避難シミュレーションや避難者予測
モデルでは，避難は高台方向とする，最寄りの避難所に向かうなど全ての避難者に対して一律の設定をしている．だが実際の選択においては，津波避難施設の特性や避難者の志向によって選択行動が異なると想定される．これらの性質を考慮した選択行動モ
デルは，より精度の高い避難者予測を可能にする．

(4)特徴：
・ ArcGIS 上で津波避難者と避難場所を直線距離で結び，避難行動を可視化した．
・ 津波避難ビルの特性を説明変数として考慮したモデル式を作成し，津波避難者の避難先の選
択行動をモデル化した．
(5)結果：
・ 避難者は避難開始位置から最寄りの施設に避難するとは限らない．
・ 避難者の津波避難施設の選択行動を 6 つの説
明変数を仮定し，ロジットモデルを用いて作成したモデルは，表 1 に示すように，各種検定値，及び尤度比 0.63，適中率 75.38％であることか
ら有用なモデルであることを確認した．
(6)使用データ：
・ 復興支援調査アーカイブ 避難方法（個人） 名取市
・ 国土地理院 数値地図 2500（国土基本情報）(7)使用ソフトウェア：
・ ESRI 社 ArcGIS 10.2
・ ゼンリン電子地図帳 Zi13陸(d)高さ H j(e)収容人数 C j(f)標高 P j(c)垂直距離 L j※２(b)移動距離 Dij ij(a)避難方向による
心理的負荷
sin ij

水平距離※１海岸線

避難者 i
海※１：避難者 i の場所の海岸線との平行線※２：避難所から海岸線に下ろした垂線
津波

図 2：モデル化において考慮する変数
表 1：パラメータ推定結果

凡例■ ：浸水区域▲ ：避難区域 19 ゾーン （▲ ：避難所● ： 車（－：113 経路）● ：徒歩（－： 82 経路）□1 辺：1000m）
海

図 1：避難開始位置と避難先の接続図

-8-

避難方向
海からゾーン
直線距離
推
階数
定
建築面積
値
避難所標高
人からゾーン
直線距離
説明変数の数
サンプル数
選択肢の数
場合の数
L(０）
L(θ）
-2（L（0）－L（θ））
2
ρ （尤度比）0.89906***-0.00011
0.936811.21398***-0.01156-0.00089***

6
195
19
3510
-574.17-211.58
725.16
0.63
2
0.63
適中率
75.38%***：1%有意水準，**：5%有意水準，*：10%有意水準

A03

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 20142011 年東北地方太平洋沖地震津波に基づく津波家屋被害予測
小川 芳樹 1，秋山 祐樹 2，仙石 裕明 3，柴崎 亮介 4，加藤 孝明 5
東京大学大学院新領域創成科学研究科，2 東京大学 地球観測データ統融合連携研究機構，
3
合同会社マイクロベース，4 東京大学 空間情報科学研究センター，5 東京大学 生産技術研究所
連絡先: <ogawa@csis.u-tokyo.ac.jp>
1(1) 動機： 日本で予測されている津波に対して，家屋被害を定量的に推定し，物理的なリスクを事前に評価することは，避難計画などの国土や地域防災政策を考える上で重要である．津波による家屋被害を推計するには津波被害関数と呼ばれる浸水
深や流速などの外力と被害率の関係を定式化したものを用いるのが一般的である．本研究では，
2011 年東北地方太平洋沖地震津波で浸水域全域を対象として，津波の最大浸水深と家屋被害関係を構造別に分析を行い津波被害関数の構築をする．また，本研究で開発した津波被害関数を用いて日本全国を対象として任意の浸水高を与えることで日本全国の家屋 1 棟 1 棟の被害推定し，地域間の相対的なリスク評価が可能なデータベー
スを作成する．
(2) 方法： 本研究で用いる 2011 年の東北地方太平洋沖地震津波による家屋被害状況は，国土交通
省都市局の「東日本大震災津波被災市街地復興支援調査」をアーカイブ化し東京大学空間情報
科学センターが管理運営している「復興支援調
査アーカイブ」内のデータを利用する．このデータは浸水域全域(青森県，岩手県，宮城県，福島県，茨城県，千葉県)の各自治体の罹災証明，
国土交通省の現地調査と衛星画像により判別した建物ポリゴンデータがシェープファイル形式
で限定公開されており，個別家屋の被災状況，
浸水深や構造などが含まれる．まず，最大浸水深と家屋被害データを用いて全壊および全半壊

それぞれにおいて回帰分析することで家屋構造
別の津波被害関数を構築する．なお地震や津波による被害関数は，一般的に累積正規分布として定義される．次に構築した被害関数を再度対
象地域に適用し，被害の真値と比較することで検証を行う．最後に構築した津波被害関数を我々が開発した日本全土の構造・標高付きマイクロジオデータ（家屋単位のデータ）に適用することで家屋に任意の浸水高を与えた場合の家屋被害率を算出する．
(3) 結果： 図 1 は建物構造別の被害関数である．検証の結果いずれも決定係数が 0.9 以上の高い信頼性が得られた．また図 2，図 3 は，それぞれ中京エリア
における浸水高 2m と 10m を与えた場合の全半壊率の推定結果を 250m メッシュ集計した場合の結果を示す．同成果により任意の水深高を与えた場合の家屋被害を定量的かつ任意の集計単位で評価することが可能になった．今後は過去に起きた津波
被害状況との比較を行うと共に人的被害についても被害関数の作成を行う予定である．
(4) 謝辞： 本研究は文部科学省のグリーン・ネットワー
ク・オブ・エクセレンス（GRENE）事業 環境情報分
野「環境情報技術を用いたレジリエントな国土のデザイン」の一環として実施したものである．また本研
究は東京大学空間情報科学研究センターの空間
データ利用を伴う共同研究（No. 419）による成果である．ここに記して謝意を表したい．

1.2

1

0.8

被害率

全壊木造
全壊S造
0.6

全壊RC造
全半壊木造
全半壊S造

0.4

全半壊RC
0.2

0
0

1

2

3

4

5

6

7

8

浸水深[m]

図 1: 構造別の全壊および全 図 2: 中京エリアにおいて浸水高 2mを与えた場合の全半壊率（250m メッ
壊＋半壊の津波被害関数
シュ集計）

-9-

図 3: 中京エ リアに おいて 浸水高10m を 与 え た 場 合 の 全 半 壊 率（250m メッシュ集計）

A04

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2014

東日本大震災及び福島第一原発事故前後の看護要員の地理的分布の推移

1

森岡 典子 1，瀬戸 寿一 2，小林 廉毅 1
東京大学大学院 医学系研究科公衆衛生学教室，2 東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: <nmorioka@m.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 2011 年 3 月 11 日に発生した東日本大震災
ならびに福島第一原発事故の影響を受け，岩手県・宮城県・福島県では医療機関も甚大な被害を受けた．当該地域は震災以前より人口あたりの看護職員数が全国的にみても少ない地域であり，看護職員ならびに看護補助者の地理的分布について，震災前の傾向も踏まえた縦断的な推移を明らかにする必要がある．本研究では，2 次医療圏単位でみた看護要員数の分布の推移を明らかにするとともに，職種別にも検討することを目的とした．
(2) 方法：
１）対象地域 対象地域は，岩手県・宮城県・福島県とし，分析の空間単位は 2 次医療圏（平成 25 年度
版各県医療計画に基づく分類）とした．2）用語の定
義 看護師(保健師・助産師含む)，准看護師，看護補助者数は，病院に勤務する者の常勤換算数（端数切捨て）とした．看護要員数は，看護師・准看護師・看護補助者数の合計値とした．3）データソースと入手方法 地方厚生局より行政文書開示請求により入手した対象地域内の全病院の「入院基本料等に関する実施状況報告書」（各年 7 月 1 日現在）
を用い，看護要員数を算出した．人口は，市町村別の推計人口（各年 10 月 1 日現在）もしくは住民基本台帳人口（各年 3 月 31 日現在）を用いた． 4)分析方法 2 次医療圏単位で集計を行い，2007 年から

図 1： 震災前の人口千人あたり看護要員数の分布（2010 年 7 月）
（対象地域：岩手・宮城・福島県）

2013 年までの看護要員数及び職種別の対人口，各年増減率（対前年比），震災前後増減率（2013 年対2010 年）を算出した。分析には，STATA および
ArcGIS を用いた．
(3) 結果： 2007 年から 2010 年にかけて，看護要員数は増加傾向にあったが，2011 年には沿岸部を中心に減少し，その後回復に転じていた．震災前後の増減率で 100%を下回った医療圏は，岩手県両磐医療圏 96.0%，宮城県石巻・登米・気仙沼医療圏 97.9%，
福島県いわき医療圏 98.1%，相双医療圏 52.3%の 4
医療圏であった．特に相双医療圏で減少が大きく，
相双医療圏の職種別にみた対人口の増減率は，看護師数 66.3%，准看護師数は 42.3%，看護補助者
は 33.8%であった．
(4) 使用したデータ：
・ 「入院基本料等に関する実施状況報告書」 地方厚生局（2007～2013 年）
・ 「推計人口」 岩手県，福島県（2007～2013 年）
・ 「住民基本台帳」 宮城県（2007～2013 年）
・ 「国土数値情報 行政区域データ 岩手県，宮城県，福島県」 国土交通省（2014 年）(5) 謝辞： 本研究は，文部科学省プログラム「社会構想マネジメントを先導するグローバルリーダー養成プログラム」による補助を受けた．ここに感謝の意を表する．

図 2： 震災 2 年 3 ヶ月後の人口千人

図 3： 震災前後の看護補助者の増減率(%)

あたり看護要員数の分布（2013 年 7 月）

（2013 年 7 月対 2010 年 7 月）

- 10 -

A05

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2014

地下水流動阻害に対する潜在的なリスクの高い道路・鉄道トンネルの抽出
愛知 正温，德永 朋祥
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
連絡先: <aichi@k.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 近年，東京外郭環状自動車道や中央新幹下左右から回り込む余地があるためか，地下水流

線などの大規模な地下インフラ建設事業の計画が動阻害は報告されていなかった．地下水流動の大進められている．一方で，そのような地下構造物が局的な方向と路線の方向がほぼ平行である場合も，地下水流動を阻害することによって，地盤沈下や流動阻害に関する報告はなかった．

湧水・井戸涸れなどが発生する可能性について社

地下水流動阻害の問題が報告されている 6 地点

会の関心が高まっている．特に扇状地などの透水の特徴としては，路線長が長く，砂礫層の厚さや水性の良い砂礫層は，自然の地下水流動が活発な

平方向の連続性が路線構造物（開削工法の遮水壁ことが想定され，その流れを阻害した場合には，環含む）と同程度で，路線構造物の向きが地下水流

境影響だけでなく，構造物へかかる負荷なども含動の向きに対してほぼ直交していることが分かった．

めて，問題が深刻化する可能性がある．しかしながまた，微地形として雨水を集めやすい場合や，周辺ら，具体的にどのようなリスクがどの程度あるのか，の地下水を集めやすい旧河道などの水理地質構造

またそれを予見するためにはどのように調査すれであることが，問題を深刻化させる要因となりうることば良いのか，どのような対策が有効であるのか，とが分かった．これらは，事前に地形・地質や地下水いった点は必ずしも十分整理されているわけでは

流動方向を注意深く調べることによって，予測できない．そこで，本研究では，そのような整理のためる可能性がある．

の第一歩として，全国を対象に，扇状地性の砂礫(4) 今後の課題： 今回の調査に含まれていない 2001

層中に地下構造物を構築した事例を網羅的に調年以降に施工された砂礫層中の地下構造物や半査し，どのような問題が報告されてきたのか把握す

地下の構造物も多いため，それらの追加調査が必るとともに，その予見可能性や対策工についての要である．
(5) 使用したデータ：

知見・技術についてまとめることを試みる．

・ 「GISMAP 25000V 2001 年 データセット」 北(2) 方法： 本研究では，まず，「GISMAP 25000V」（北海道地図株式会社, 2001）より，地下もしくはトンネ

海道地図株式会社

ルに分類されている道路および鉄道路線を抽出し，・ 「日本の地形・地盤デジタルマップ」 東京大「日本の地形・地盤デジタルマップ」(若松ほか,

学出版会(若松ほか, 2005)(6) 謝辞： 本研究は，東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号 525）を利用した．ここに感謝の意を表する．

2005)の地質情報と重ね合わせ，調査候補地点抽出を行った（図１）．続いて，調査候補地点に対して
文献検索および地下構造物工事に関する有識者へのヒアリングを行い，地下水流動阻害に関わる文献が得られた地点をさらに詳細調査地点として抽出した．詳細調査地点に対しては，地下水流動阻害事例を調査し，地下水流動阻害のリスクをあらか
じめ予見するために重要と思われる観点についてまとめた．
(3) 結果： 最終的に 56 地点が抽出されたが，そのうち50 地点で，地下水流動阻害に関する報告が見当た
らないという結果となった．天井川を通過する水底ト
ンネルは，理論的には伏流水の流動を阻害していると思われるが，影響範囲が局所的であるためか，
特に問題になっているという報告は発見されなかった．砂礫層が非常に厚く広範囲に堆積している地

図 1： 扇状地性砂礫層中の地下トンネルの分布

点では，路線構造物があっても地下水の流れが上- 11 -

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GIS を用いた水害危険度評価：千葉県九十九里平野を例に
1

伊藤 有加 1，Huali Chen2，澤向 麻里絵 3, Tao Su1，徳永 朋祥 1
東京大学大学院 新領域創成科学研究科，2Zhejiang Gongshang University，3 株式会社 ビジョンテック
連絡先: <yu_ito@geoenv.k.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 九十九里平野は，日本でも有数の地盤沈下地帯である．当地域では，水溶性天然ガスを含む化石海水が採取されており，地盤沈下が発生している．また平野の大部分が低平な海岸平野であり，1m 近い累積地盤沈下による環境への影響が懸念されている．その影響の一つとして，微地形変化が発生し，排水不良といった水害への危険性の増大が考えられる．実際に本地域において，過去に何度も浸水などの被害が発生している．そこで本
研究では，このような水害が地盤沈下の影響かどうかを検討するため，実際に水害が発生した年の地表データを用いて，水害危険度評価の解析手法を構築し，水害危険地域を抽出することを目的とした．
(2) 方法： 対象地域は千葉県九十九里平野南部の一宮川，南白亀川流域である．対象とした水害の時
期は，2004 年 10 月 8～11 日および 2013 年 10 月
16 日である．評価に用いるレイヤーとして，それぞれの年の「河川システム図」，「標高分布図」，「土地被覆毎の不浸透面積率図」，「窪地分布図」，「調整池分布図」，「雨量分布図」を作成した．さらに階層分析法（AHP 法）を用いて各々のレイヤーの重みづけを算出し，危険度を 5 段階に分類した
2004 年及び 2013 年の地表面コンディションマップ
（降雨なし）（図 1）と水害ハザードマップ（降雨あり）（図 2）を作成し，危険地域を抽出した．また，実際の浸水分布と作成したマップの比較もおこなった．

(3) 結果： 全体的には，低地を中心にリスクが高くなっており，最もリスクが高い地域は，対象域の南東で顕著に認められた．このような箇所は，2004 年と2013 年の水害で実際に浸水しており，浸水域と作成したマップを比較した結果，浸水箇所の約 60%が最もリスクが高いと評価された箇所と一致した．ただし，リスクが低く評価されているが浸水した箇所やリスクが高く評価されているが浸水していない箇所などは， 局所的な微地形変化や雨量強度などの要因が考えられる．今後は，上記のような箇所の検討を詳細におこない，あわせて地盤沈下との関係も検討する．
(4) 使用したデータ：
・ 「 高 解 像 度 航 空 レ ー ザ ー デ ー タ 1-m DEM 」（2008 年 12 月及び 2012 年 12 月取得） 国際航業株式会社
・ 「土地被覆図(2004 年)（2011 年）」 株式会社ビジ
ョンテック・ 「解析雨量データ 2004，2013 年度」 気象庁
・ 「基盤地図情報 10m メッシュ標高」 国土地理院
・ 「Zmap-TOWNII 千葉県」 株式会社ゼンリン
・ 「平成 16 年及び平成 25 年浸水実績」 千葉県
・ 「流域データ・河川計画堤防高データ」 千葉県(5) 謝辞： 本研究は，京葉天然ガス協議会の助成を受けている．解析には，東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号 524）を利用した．ここに感謝の意を表する．

Source: Esri Japan

Source: Esri Japan

図 2：2004 年の水害ハザードマップの例

図 1：2004 年の地表コンディションマップの例- 12 -

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阿蘇山周辺における斜面崩壊の発生と地形変化に関する予察的解析－高解像度地形データを用いて－
齋藤 仁 1,2,3,5，内山 庄一郎 3，早川 裕弌 2，小花和 宏之 4，泉 岳樹 5，山本 遼介 5，松山 洋 5
1
関東学院大学 経済学部，2 東京大学 空間情報科学研究センター，3 防災科学技術研究所，
4
千葉大学 環境リモートセンシング研究センター，5 首都大学東京 都市環境科学研究科
連絡先: <hsaito@kanto-gakuin.ac.jp>(1) 動機： 阿蘇山中央火口丘や外輪山の草地では，豪雨による集団発生的な斜面崩壊が頻繁に起こり（例えば，2012 年 7 月，2001 年 6 月，1990 年 7 月など），地形変化の速い地域である．斜面崩壊発
生場所の特徴や，その後の地形変化を明らかにすることは，今後の土砂災害対策や，阿蘇を特徴づける草地景観の保全の観点から重要である．しかしながら，斜面崩壊は深さ 1m 程度の表層崩壊が中心であり，一般的な衛星画像や空中写真では，その空間分解能，撮影頻度およびコストの面で，斜面崩壊地やその周辺での時空間的スケールの小さな変化を捉えることは容易でない．一方で近年，
小 型 UAV （ 無 人 航 空 機 ） や Structure from
Motion/Multi-view Stereo の技術により，比較的簡易かつ安価に，高解像度のオルソ画像や，ポイント
クラウド，DSM の取得が可能となった．そこで本研
究では，これらの技術を用いて，阿蘇山周辺の斜面崩壊地で高解像度地形データ・オルソ画像を取得した．また，異なる時期のデータを用いて斜面崩
壊地の地形的特徴と地形変化に関する予察的解
析をおこなった．
(2) 方法： 対象としたのは，平成 24 年 7 月九州北部豪雨で多数の斜面崩壊が発生した，阿蘇外輪山の妻子ヶ鼻周辺の小流域（0.06 km2 ，図 1）である．
2012 年 8 月・9 月，2014 年 5 月・8 月・9 月に現地調査，および UAV，GNSS，トータルステーションによる測量をおこなった．取得した低空空撮画像から，
オルソ画像，ポイントクラウド，DSM を取得した．また斜面崩壊発生前の地形情報として，航空 LiDAR（空間解像度 2m，2004 年 4 月取得）を用いた．
(3) 結果と考察： 空間解像度 4 cm のオルソ画像と，
10 cm の DSM が得られた（図 1）．小流域内では投影面積 20 m2 以上の斜面崩壊が約 20 個発生し，全崩壊面積は流域内の 30 %に達した．斜面崩壊発
生前の 2004 年と 2014 年の地形を比較したところ（図 1B），斜面崩壊は平均傾斜約 40 ° の斜面で多数発生していた．また斜面崩壊の平均深は 0.5~1m程度であり，推定される土砂生産量は約 1.7×104 m3であった．崩壊土砂は土石流として流域内を流下した．また，沖積錐の露頭観察の結果と合わせると，対象地域ではこれまでに繰り返し同様の土石流が発生していたことが示唆された．また，斜面崩壊の発生から約 2 年が経過した 2014 年 8 月には多くの崩壊地で植生の侵入がみられた．今後も継続的に
UAV による画像取得を継続する．また，多時期のデータを用いて，地形変化，植生変化を定量化することが今後の課題である．
(4) 謝辞： 本研究は，東京大学空間情報科学研究センター空間データ利用を伴う共同研究（554），千葉大学環境リモートセンシング研究センター共同利
用 研 究 （ P2014-1 ） ， お よ び 科 学 研 究 費 補 助 金（25882037, 26282080）により実施した．

図 1： 妻子ヶ鼻周辺におけるオルソ画像（2014 年 8 月，A）と，2004 年～2014 年での DSM の差分および斜面崩壊地（黄色域，B）．

- 13 -

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流山市における斜面林の現況に関する研究1

相島 健介 1，中村 和彦 2，斎藤 馨 1
東京大学大学院 新領域創成科学研究科，2 東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: <k-aijima@nenv.k.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 流山市は 2000 年代の新鉄道開通に伴い,
現在人口増加が著しい地域である一方, 市の北西部から南東部にかけ台地と低地の境界部に斜面を有し, その多くは斜面林に覆われている. 斜面林
はその立地特性から, 都市内部において大規模に連なり, 均一で整った貴重な自然景観であるが,仮に斜面林への開発圧が高まった場合, 優先的に保護するべき地域を把握しておくことにより, 景
観的な価値の低下を軽減することが可能である.そこで本研究では, 斜面林において景観に影響を与え得る要素として, 延長, 幹線道路から視認可
能な地点数, 面積, 周辺の土地利用状況の 4 点を評価項目とし, 今後優先的に保護されるべき斜面林を検討することを目的とする.本発表では, 上
記 4 点の解析を行うための基礎情報として, これまで流山市における斜面林が現在までどのような地域に残存したかを明らかにした.

図 1: 流山市の斜面林の分布(2) 方法： まず, 国土地理院基盤地図情報（数値標高モデル）5 m メッシュ（標高）を用いて傾斜角 8°以上の地域を抽出した. 次に, QGIS 2.4.0 にてGoogle Earth の衛星画像を目視し, 傾斜角 8°以上のもののうち, 堤防, 水域, 道路による盛り土・切り土だと判断したものを除去し, 残った地域を対象の斜面地とした. その後, 対象地域にて現地調査を行い, 目視により樹林地だと判断したものを選定した. 目視では連続であるとみなせるものであっても,道路で区切られた場合は別のものとカウントした.
本調査で樹林地とは, 草木が生い茂るものを指し,
空き地, 草地は除去した. 最後に, 現地調査の結果から Arc GIS 10.2 にて斜面林のポリラインを作成
し, 斜面林の残存状況を可視化した.
(3) 結果: 現在 188 箇所の斜面林が存在することが確認され, 最小延長 7.5 m, 最大延長 756.9 m, 総延
長およそ 32 km にわたっていること, 北部では比較的直線的であるのに対し, 南部では入り組んで存在していることが明らかとなった. 直線的であるもの
は入り組んだものに比べ, 視認可能地点数は均一になると考えられる. 人の往来の多い場所の多くの地点から視認可能であるものほど景観的に価値が高いものであるとすれば, 保全すべき斜面林を検討する場合は, 南部では北部に比べより細かい単位で保全すべき地域を割り振る必要があるものと考えられる.
(4) 今後の課題： 今回の基礎調査は, 目視を中心としたものであったため線的な情報に留まっており, 面的な情報が考慮されていない. 今後は引き続き現地調査を行い, GIS を用いて面積や土地利用状況といった面的な情報を収集するとともに, 現存する斜面林だけでなく, 今後の都市縮退に向けて斜面林を創出することが望ましい, あるいは可能な地点についても言及する必要があると考えている.
(5) 使用したデータ：
・国土地理院基盤地図情報（数値標高モデル）5m
メッシュ（標高）
・ 「都市計画区域図」 流山市役所(6) 使用したソフトウェア：・Arc GIS 10.2
・QGIS 2.4.0- 14 -

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発災時の小型無人ヘリの活用に関する試み―広島市安佐南区の土砂災害地を対象に―
泉 岳樹 1，酒井 健吾 1, 山本 遼介 1，泉 友紀子 1, 瓜田 真司 2, 笠間 俊雄 3, 増田 稔 41
首都大学東京 都市環境科学研究科，2（財）リモート・センシング技術センター，
3（株）情報科学テクノシステム，4（株）日創建
連絡先: <izumi@tmu.ac.jp>(1) 動機： 近年日本では様々な自然災害が頻発しており，それによる人的・物的被害は甚大である．災害地の状況を詳細に把握することは，被害の実態を把握するために有効なだけでなく，二次災害の防止や復旧・復興策の検討を行う上でも非常に有用である．
これまで自然災害の発災時には，地上での測量をはじめとした現地調査や航空機，ヘリコプター，
衛星をはじめとした様々な解析が行われてきた．しかし，地上での調査は時間を要し，また発災直後に現場に立ち入ることは危険を伴う場合が多い．一方で有人航空機や衛星は広範囲の計測が可能な
反面，飛行高度による制限や雲などの影響により
超高解像度の画像を取得することは容易ではな
い．
そこで本研究では，近年技術進歩の著しい無人
ヘリコプター（UAV, Unmanned Aerial Vehicle，以下
無人ヘリとする）の発災時での活用可能性について検討を行うことを目的とする．
(2) 方法： 本研究の対象地域は，広島市安佐南区の土砂災害地である．2014 年 8 月 20 日未明の豪雨によって，多くの土石流が発生し，死者 73 名，行方不明 1 名（9 月 9 日現在）という大規模な土砂災害となった．
2014 年 8 月 21 日～22 日には広島市防災対策本部の正式要請に基づく 2 次災害防止のための災害
地上流部の偵察飛行を行い，8 月 27 日～31 日には，堆積土砂量把握のためのステレオ画像の撮影や土砂災害地および上流部の実踏調査を行った．
使用した無人ヘリは国産の製品をベースに飛行
性能や撮影性能に改良を加えた独自の機材（NeoMartin 改，（株）情報科学テクノシステム および K4-R，（株）ケイアンドエス））と中国製の DJI
FANTOM2 および FANTOM2 Vision+である．これ
らの無人ヘリを用いて，鳥瞰写真，および直下視のステレオペア画像や動画の撮影を行った．
直 下 視 の ス テ レ オ ペ ア 画 像 に つ い て は ， SfM（Structure from Motion）技術による写真測量ソフト
ウェアである Agisoft PhotoScan を用いた解析を行い，オルソモザイク画像および DSM を作成する作業を進めているところである．
(3) 結果： 発災翌日の 21 日から 22 日にかけては，2次災害防止のために八木 3 丁目の土砂災害地の上流部の沢の状況を動画で撮影し，広島市防災対策本部の方々にご覧頂き，捜索活動を継続するかどうかの判断材料として頂いた．また，27 日からの調査で撮影した，直下視のステレオペア画像については，写真測量ソフトウェアを用いた解析により，オルソモザイク画像および DSM を作成し，堆積
土砂量の推定を行う予定である．
防災対策本部からの正式依頼に基づく，今回の無人ヘリの運用は，筆者らの知る限り自然災害現場における日本で初めての事例であり，広くマスコミに報道されたこともあり，無人ヘリの災害現場での活用可能性について知っていただく良い機会になったと考えている．

図 1： 無人ヘリの運用の様子（広島市防災対策本部横）図 2： 広島市八木 3 丁目の土砂災害地上部の空撮写真- 15 -

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平成 26 年 8 月豪雨による広島土石流災害における空撮写真を用いた捜索支援地図の作成
1

内山 庄一郎 1，井上 公 1，後藤 秀昭 2，中田 高 2，井田 康之 3，梅田 篤 4（独）防災科学技術研究所，2 広島大学，3NPO 法人日本救助犬協会，4（株）栄泉測量設計
連絡先: <uchiyama@bosai.go.jp>(1) 動 機 ： マ ル チ コ プ タ ー の よ う な 小 型 UAV（Unmanned Aerial Vehicle）による低空空撮画像を
SfM-MVS（Structure from Motion and Multi-View
Stereo）技術で解析することにより高精度な地形情報を得る事ができる（内山・他，2014）．この技術を
自然災害の被災地域に適用すれば，発災直後の迅速な状況把握に貢献できる可能性がある．ただし防災科学技術研究所は災害対応機関ではないため，平成 26 年 8 月の広島市における土石流災
害では被災地の捜索活動等を阻害する可能性がある研究目的での行動を自粛していた．しかしながら，現地で捜索支援活動を展開していた NPO 法人
日本救助犬協会より，複数のルートを経て低空空
撮画像の撮影と現地対策本部への提供を打診されたため，これを実施するに至った．
(2) 方法： 平成 26 年 8 月 23 日午後 8 時に現地入り
後，対策本部でニーズのヒアリングを行い，広島県
広島市安佐南区の緑井八丁目，八木三丁目，四丁目を撮影対象地域とした．翌 8 月 24 日午前 5 時
より小型 UAV（４ローターマルチコプター，総重量1.5kg，飛行時間 9 分，自律飛行）にデジタルカメラ
Ricoh GR（APS-C，1600 万画素）を搭載し，雨の合間を縫って対地高度 150m 未満で 14 回のフライトを実施した．これにより約 5,500 枚の画像を得た．
同 8 月 24 日午後より SfM ソフトウェアである Agisoft
PhotoScan Pro 1.0.4 を用い，撮影画像を 10 分の 1に間引いた上で解析を開始した．同時に，災害前の地形を得るため国土地理院が 2008 年に撮影したデジタル航空写真を入手し，同時並行で解析を行った．また，8 月 29 日に撮影対象地域内の正確な地上基準点を得るべく 30 点程度の GNSS 測量を実施した．
(3) 結果： 小型 UAV 撮影画像および災害前空中写真の SfM-MVS 処理により，二つの成果が得られた．

一つは，小型 UAV 撮影翌日の 8 月 25 日に対策本部に提供した被災地のオルソ写真である．これには自衛隊から借用した住宅地図をオーバーレイした．
この地図により，土砂の到達範囲，流失した家屋，
土砂に埋まった家屋や道路などの被災状況を地理
空間的に正確に把握することができる．二つ目の成果は，GNSS 測量の翌日 8 月 30 日に対策本部に提供した，被災地域の高さ変化分布図である（図 1）．
小型 UAV の撮影画像と被災前空中写真に正確な地上基準点を与え，二時期の地表面数値モデルを作成し差分を取る事で，土石流で高さが減じた部分（土石流の流走部），家屋の流失，土砂の堆積厚さなど，高さの変化を図化した地図である．捜索や土砂の撤去などの意思決定に資する情報と考えられ
る．こ れら の二つの成果は 住宅地図と同じ 縮尺
1:1,500 で作成した．対策本部で使用している地図と同じ縮尺であり，既存情報の移写などが容易である．同時に A3 分割版 PDF データも提供した．近くのコンビニ等で印刷し，すぐに大判地図を作成できる．消防局では印刷しラミネート加工して使用している状況を見せていただいた．
(4) 使用したデータ：
・ 国土地理院デジタル空中写真（2008）：CCG-2008-2:
C13-52～60, C14-47～55, C15-47～53
・ （株）ゼンリン住宅地図：広島市安佐南区※対策本部での使用は許可をいただいたが論文掲載の許可は未取得のため図では省略している(5) 謝辞： 現地調査では広島大学学生の北野志歩氏，
飯冨真也氏，井上真里奈氏にご助力をいただきました．ここに感謝の意を表します．
(6) 参 考 文 献 ： 内 山 庄 一 郎・ 井 上 公 ・ 鈴 木 比 奈 子(2014): SfM を用いた三次元モデルの生成と災害調査への活用可能性に関する研究, 防災科学技術研究所研究報告, 81, 37-60

図 1： 高さ変化分布図- 16 -

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小型無人ヘリを用いた超高解像度オルソ画像と DSM 作成の試み―長野県南木曽町の土石流災害地を対象に―
山本 遼介，泉 岳樹
首都大学東京 都市環境科学研究科
連絡先: <yamamoto-ryosuke@ed.tmu.ac.jp>(1) 動機： 近年日本では土砂災害が頻発しており，それによる人的・物的被害は甚大である．土砂災害地における地形の変化を詳細に把握することは，被害の実態を把握するために有効なだけでなく，二次災害の防止や復旧・復興策の検討を行う上でも非常に有用である．
これまで土砂災害の発災時には，地上での測量や航空機やヘリコプターを用いた測量が行われてきた．しかし，地上での測量は時間を要し，また発災直後に現場に立ち入ることは危険を伴う．一方
で有人航空機は広範囲の計測が可能な反面，飛行高度による制限や雲などの影響により，解像度
は，画像では 10-25cm，DSM では数 10cm-数 m が一般的である．
そこで本研究では，近年発展の著しい無人ヘリ
コプター（UAV, Unmanned Aerial Vehicle，以下無人ヘリとする）を用いた地形計測の可能性について検討を行うことを目的とする．具体的には，バッテリーを動力とする小型のマルチコプタにデジタルカメ
ラを積載し，ステレオペア画像を撮影する．そして，
画 像 か ら 撮 影 位 置 を 推 定 す る SfM （ Structurefrom Motion）-MVS（Multiview Stereo）技術による
写真測量ソフトウェアを用いて，ステレオペア画像
からオルソ画像および DSM（Digital Surface Model，
数値表層モデル）を作成することで，詳細な地形の把握を試みる．
また本研究で用いる無人ヘリは，国産の製品を0

100

ベースに飛行性能や撮影性能に改良を加えた独自の機材である．そのため，地形計測に求められる機材の性能を明らかにし，地形計測に適した次世
代無人ヘリの開発に役立てることも本研究の目的の 1 つである．
(2) 方法： 本研究の対象地域は，長野県木曽郡南木曽町である．2014 年 7 月 9 日，台風 8 号に伴う豪雨によって，南木曽町読書地区の梨子沢において土石流が発生した．本研究では木曽川合流部周辺の約 0.3 km2 の範囲を対象とした．
2014 年 7 月 13 日～15 日に現地調査を行い，無人ヘリ（製作：（株）ケイアンドエス）にデジタルカメラ
RICOH GX200 を積載し，斜め写真，および直下視のステレオペア画像を合計約 1800 枚撮影した．
また携帯型 GNSS 受信機(単独測位)を用いて GCP(Ground Control Point)を 18 地点取得した．
直下視のステレオペア画像については，
SfM-MVS 写真測量ソフトウェア Agisoft PhotoScanを用いた解析を行い，オルソモザイク画像および
DSM を作成した．
(3) 結果： 作成したオルソモザイク画像（図 1）は，約 4cm の空間解像度を持ち，土砂や巨礫の流出状況を詳細に見ることができた．また 3D モデル（図 2）および DSM からは，沢の両岸が削られ土砂が堆積した様子が見ることができた．今後は，発災前のDEM との比較を行うことで，土砂流出量の推定を行う．また継続的に調査を行うことで，地形の時間変化を見ていく予定である．

200m

図 2： 写真測量ソフトウェア PhotoScan により作成した
3D モデル

図 1： 作成したオルソモザイク画像- 17 -

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単独測位 GNSS を用いた簡易 UAV 測量の適用例とその精度
1

小花和 宏之 1，早川 裕弌 2，加藤 顕 3
千葉大学環境リモートセンシング研究センター，2 東京大学空間情報科学研究センター，3 千葉大学園芸学研究科
連絡先: <obanawa@faculty.chiba-u.jp>(1) 目的： 小型の UAV*1 に搭載したデジタルカメラによる航空写真撮 影，カメラ に付属し た単独測 位
GNSS*2 測量，およびそれらのデータを解析してDSM*3 を作成する SfM ソフトウェアを組み合わせ
た，簡易 UAV 測量を，海岸・河川・森林など各種環境下において実施して対象地の DSM・等高線
図・オルソ写真を作成し，手法の精度およびその影
響要因について検討した．
*1 Unmanned Aerial Vehicle（無人航空機）*2 Global Navigation Satellite System（衛星測位シ
ステム）
3* Digital Surface Model（数値表層モデル）*4 Structure from Motion（異なる方向から撮影した複数の写真から，カメラと対象物の 3 次元構造を復元する手法）(2) 方法： 調査対象とした場所および地形は，岩手県
九戸郡種市の礫浜，岩手県宮古市とどヶ崎の岩石
海岸，宮城県石巻市荒浜の砂浜，千葉県山武市
森の森林，千葉県いすみ市雀島の陸繋島，神奈
川県秦野市戸川の礫質氾濫原の 6 か所である．撮影時期は 2013 年 11 月～2014 年 6 月，撮影枚数
は 1 か所あたり 111～2125 枚であった．今回使用した UAV およびカメラは防水性を持たないため，雨天時の計測は避けた．また，UAV は約 10 m/s 以上の風速下では飛行が極めて不安定になるため，強風時の飛行も避けた．
(3) 結果： 調査結果の一例を図１に示す．いずれの場
所においても詳細な 3D モデル，オルソ画像，等高線図，標高値を持つ点群データおよび断面図を得ることが出来た．また，オーバーハングも含めた急峻な地形の計測や，場所によっては植生で覆われた場所の林冠および下層植生（あるいは地表）と考えられる 2 層の計測が可能であることが明らかとなった．また，地形形状に応じたカメラのセッティング
や機材の運搬性等の詳細な現地作業手順，および写真の後処理も含めた具体的な作業時間を明らかにした．
(4) 考察： 航空レーザ測量で得られた 5m DTM（基盤地図情報，国土地理院）の値を真値と仮定して，UAV-DSM の精度および精度に影響する要因を検討した．その結果，樹木で被覆された場所は相対的に誤差がプラス方向に大きい傾向が認められた．
これは，UAV-DSM は樹冠等も含めた表層モデルであるため，航空レーザ測量により得られた地表モデルである 5m DTM よりも，樹木の高さ分標高値が増加したことを反映していると考えられる．また，裸地に近い場所では誤差は±10 m 程度の傾向が認められた．これは，単独測位 GNSS の 10～数 10 m程度の精度を反映したものと考えられる．さらに，急傾斜地では大きい誤差（10～30 m）が偏在していたが，これは標高値比較場所の水平方向のずれに起因する可能性がある．すなわち，5m DTM の水平精度は 1.0 m であるため比較ポイントがわずかにずれてしまい，特に海食崖のような急傾斜地において標高値が大きく変化してしまったと考えられる．
※本研究は，財団法人国土地理協会平成 24 年度
学術研究助成金および JSPS 科研費 25750148 の一部を使用した．

図 1: 調査結果の一例（岩手県とどヶ崎）- 18 -

B01

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CSIS DAYS 2014

多数のシナリオに基づくシミュレーションと断片的な観測データによる災害時の短期的な人々の流動予測
矢部 貴大 1，関本 義秀 2，金杉 洋 2，樫山 武浩 2
1
東京大学 工学部社会基盤学科，2 東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: <yabe0505@iis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 東日本大震災での被害を通じて，今後起こ(3) 結果: 今回，藤沢市について本手法を適用し東日

りうる自然災害によって我が国の首都機能は容易

本大震災の発生から 4 時間後までの人口分布を推に麻痺状態に陥りうることが明らかになった．帰宅

定した．150 のパラメータセットを用いてシナリオを困難者の大量発生は鉄道駅や幹線道路付近の混作成し，ゼンリンデータコム社から提供していただ

雑度を上昇させ，2 次災害発生のリスクを著しく高くいた混雑統計データを断片的な観測データとしてし，同時に救急活動や情報収集活動を困難にさせ比較を行い最適シナリオとそのパラメータを決定してしまう．このような大規模災害直後の数時間からた．さらに毎時間ごとに最適パラメータセットを更新

半日間の平常時と異なる人の分布状況をなるべくリ

し，より精度の高いその時点から 1 時間後の推定をアルタイムで推定する手法の開発は大変有効であ行った．
表 1: 各時間における推定精度

り，今後起こりうる災害の事前対策と発生後の緊急救助活動の双方において活用できると考えられる．
(2) 方法: 本手法は大きく 3 つのステップから構成され

推定時間

相関係数

移動していない人の割合(%)

る．①多数のパラメータセットを用いて膨大な数の地震発生直前0.754---

シナリオを作成する．②それを断片的な観測デー

1 時間後

0.647

97.0

タと比較し，③最適パラメータを選び次のタイムステ

2 時間後

0.636

94.9

ップの人口分布の推定を行う．

3 時間後

0.516

92.2

4 時間後

0.605

89.6

あらかじめ作成しておいた対象エリアの全人口について，シミュレータを用いて様々な災害発生 1
時間後の人口分布のシナリオを作成する．このシミ

結果，表 1 に示される通り，通常時の地震発生直前

ュレーションでは個々人が「災害発生からどのくらと比べてある程度の精度で地震発生後の人々の分い経った後に，どこへ向かうか」という情報をパラメ

布を予測することができた．またこれより，藤沢市にータとして持つため，それぞれのシナリオにおいて

おいては東日本大震災直後に避難する行動や自宅

各個人の行動選択が多様であり，数多くのシナリオへ向かおうとする動きが少なかったことが分かった．

を作成することで幅広い人流の可能性をカバーで(4) 使用したデータ:
・「H20 首都圏パーソントリップ調査」 内閣府

きる．断片的な観測データと比較し決定した最適シ
ナリオとそのパラメータを用いて，数時間後までの人口分布を予測する．また毎時間，この最適パラメータは更新されるので，リアルタイムに予測の精度も上げることが可能になる．

・「混雑統計データ」 株式会社ゼンリンデータコム(5) 謝辞: 本研究において，株式会社ベクトル総研にシミュレータの開発をお忙しい中迅速に開発していた
だいた．ここに深謝致します．

図１： 左から，15:47, 16:47, 17:47, 18:47 における推定された藤沢市の人口分布（赤が濃いほど，人口密度が高い）- 19 -

B02

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パーソントリップ調査を用いた帰宅困難者の推計と一時収容施設の適正配置に関する研究- 京都市外の来訪者を対象として 1

北本 英里子 1， 山田 悟史 2， 及川 清昭 3
立命館大学大学院 理工学研究科， 2 中央大学 理工学部
3
立命館大学大学院 理工学研究科<ru002074@ed.ritsumei.ac.jp>(1) 動機： 都市を直撃する巨大災害時には，多くの人々が帰宅困難となる事態が予想される．京都では，災害発生後に帰宅困難者となった観光客のための「観光客一時滞在施設」を指定している．本研
究では，人の流れデータを用いて京都市外から来訪している帰宅困難者の人口分布を推定した上で京都市における避難所・観光客一時滞在施設の収容能力を定量的に評価し，帰宅困難者一時収容施設の適正配置について検討を行う．
(2) 方法： はじめに，帰宅困難者の人口分布推定では
京都市外に居住している来訪者が帰宅困難者になると仮定し，京阪神都市圏人の流れデータを京阪神
都市圏外に居住している人も含めた帰宅困難者の重みとなるように，拡大係数を調整する．そして，カーネル密度推定法を用いて地点ごとの帰宅困難者の人数を推計する．この時，出力セルサイズを 1 辺が 100m の正方形，バンド幅を 1000m に設定した．
次に，帰宅困難者収容能力の現状を把握するために避難所と一時滞在施設を母点とし，ボロノイ図を作成する．そして，各ボロノイ領域に含まれる帰宅困難者人口分布のポイントデータの人口合計から，母点となっている避難所または一時滞在施設の収容人員の差を求め，その領域においての収容不可能
な帰宅困難者数とする．最後に，帰宅困難者の一時収容施設の適正配置を分析するために，カーネ
ル密度推定法で用いた 100m メッシュの中心点を需
要地点，京都市内の 500m メッシュの中心点を施設の候補としてネットワーク解析を行う．この時，99％以上の需要をカバーし，施設からの距離を帰宅限
界距離である 10km 以内の範囲で設定した結果，選択された施設数を必要最小の収容施設数とし，そこから候補地点の数を増やす．そして，施設毎の評価値の合計が高い地点ほど，有効な場所と評価する．
(3) 結果： 人の流れデータから，人口分布推定を行った結果，帰宅困難者数は京都市全体で合計が767,626 人となった（図１）．次に，収容不可人数の算出より，一時滞在施設が満員まで収容された場
合は 340,745 人，全て最近隣距離の避難所に向かう場合 549,152 人が収容されなかった(図 2）．最後に，ネットワーク解析の結果，必要最小施設数は 4箇所，施設数を増やした結果，評価値の合計から
京都南インターチェンジ付近に優先的に施設を配置することが必要である(図 3)．
(4) 今後の課題： 帰宅困難者数の人口分布の結果，京都市全体で 767,626 人であった．これは，帰宅困難者係数の算出時に，京都駅の来訪者の割合を全体の割合に適応した結果と考えられる．京都駅の来訪者数は各区の来訪者数と比べ大幅に値が大きく，今後，京都駅の来訪者数の影響を考慮する必要があると考えられる．
(5) 謝辞： 本研究は東京大学空間情報科学研究セン
ターとの共同研究「地理空間情報を用いた避難施
設及び避難経路の計画手法に関する研究」として借用しているデータを用いている．また作成にあたり，立命館大学卒業生の中川香氏の尽力を得た．
ここに記して謝意を表す．

単位：人

図 1： 帰宅困難者の人口分布
推定の結果

単位：人

図 2： 帰宅困難者収容不可
人数- 20 -

単位：100000 人

図 3： メッシュごとの評価値の
合計

B03

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放火火災発生地の環境要因分析
稲垣 景子，福谷亮，佐土原 聡
横浜国立大学大学院 都市イノベーション研究院・学府
連絡先: <kinagaki@ynu.ac.jp>(1) 動機： 放火火災（疑いを含む）は 1997 年以降、火災原因の第１位であり，特に大都市においてその割合は高い傾向にある．本研究では、地域特性に応じた放火火災防止対策を確立することを目指し，
地理空間情報を活用し，放火火災発生状況と周辺の環境要因との関係を調べ，放火火災が起こりや
すい環境特性を明らかにする．
(2) 方法： 研究対象地は大阪市とし，空間単位は連合町会単位とする．住居系 150 地域と商業系 96 地域を対象に，平成 12～23 年の放火火災件数密度（自損を除く）を目的変数，地域特性に関する変数
を説明変数として，代表用途別に数量化Ⅰ類分析を行った．地域特性を示す変数として，人口密度，
昼夜間人口比，単独世帯率，高齢者のみ世帯率，戸建世帯率，都市居住型誘導居住水準未満世帯率，容積率，建蔽率，4m 未満道路面積率等を用いた．さらに，人口に関する説明変数を，PT 調査に基づく時刻別トリップ数密度とした分析結果と比較した．対象地域の代表用途を図 1 に，放火火災
件数密度（カーネル密度推定結果）を図 2 に示す．
(3) 結果： 数量化Ⅰ類分析の結果，高齢者のみ世帯率や単独世帯率，都市居住型誘導居住水準未満
世帯率が高く，戸建世帯率が低いほど，また，4m 未満道路率が高いほど放火火災件数が多い傾向が見られた．商業系では容積率や建蔽率が高い地域
で放火火災が多いが，住居系では顕著な傾向が見られなかった．また，商業系，住居系とも影響は小さいものの，人口密度が高い地域で放火火災が多い．
さらに，PT 調査に基づく時刻別トリップ数を用いて昼夜別に分析したところ，商業系ではトリップ数が少ないほど，住居系ではトリップ数が多く昼間の流出数が多いほど昼間の放火火災が多い傾向が見られた．また，国勢調査に基づく人口密度や昼夜間人口比より，トリップ数を変数とした方が分析精度も向上した．今後，時間帯別や町丁目を単位に分析を行い，定量的・客観的な判断基準に基づく地域の放火火災危険度評価につなげる予定である．
(4) 使用したデータ：
・ 「平成１７年度国勢調査，平成１８年度建物床面積調査，平成１９年度土地利用現況調査に基づくメッシュデータ」 大阪市
・ 「平成１２年京阪神都市圏人の流れデータセット」(5) 謝辞： 本研究の実施にあたり大阪市消防局より資料の提供と助言をいただいた．なお，本研究は，消防防災科学技術研究推進制度・研究課題「地域特性を考慮した効果的な放火火災防止対策と支援シ
ステムの研究開発」（研究代表者：佐土原聡）の成果の一部である．また，分析にあたり，大阪市都市計画局のメッシュデータ，東京大学空間情報科学
研究センターの研究用空間データ（研究番号 512）を利用した．ここに感謝の意を表する．

図 1： 代表用途（土地利用現況）

図 2： 放火火災件数密度（カーネル密度推定）- 21 -

B04

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暴露人口を考慮したひったくり被害リスクの算出・可視化の試み：「人の流れ」データを活用して
雨宮 護
筑波大学 システム情報系
連絡先: <amemiya@sk.tsukuba.ac.jp> Web: <https://sites.google.com/site/mamoruamemiya/>(1) 動機： 犯罪の地図表現のひとつに，警察などが作成する「犯罪発生マップ」がある．この地図は，犯罪が認知された地点を地図化したものであるが，リスク，つまり，犯罪被害に遭いうる人や物の総数に対する犯罪認知件数の割合を表現したものではない．
都市に生活する人々が被害を避けるためには，犯罪の絶対数とともにリスクの情報もまた重要であり，その算出・可視化が求められる．これまで，犯罪の被害リスクの指標としては，犯罪の認知件数を夜間人口で割った「犯罪率」が用いられてきた．しかし，ひったくりなどの，被害対象の地理的分布が時間とともに変化するような罪種については，犯罪率は良い指標にならない．犯罪率に代わる，リスクを表現した指標の算出と可視化が必要である．
(2) アプローチ： 対象地域を東京都全域とし，以下の手順で分析を行なった．①CSIS が保有する，パー
ソントリップデータ（平成 20 年，東京都市圏，57.6
万人を対象）から作成された「人の流れ」のデータを用い，ひったくりの被害リスクが特に高い「徒歩もしくは自転車で移動する女性」の延べ人口を，時間帯別，地域別に推定した．②警視庁が保有するデータを用い，時間帯別，地域別のひったくりの認知件数を算出した．③両者の割り算から，時間帯別，地域別のひったくり被害リスクを明らかにした．
なお，ここでの時間帯は 2 時間単位，地域はパーソ
ントリップ調査における「基本調査区」とした．
(3) 意義： 犯罪の被害リスクは，認知件数とは異なる
独自の意義を持つ．被害リスクの高い時間帯や地域は，警察にとっては，より介入の必要が高い時間
帯や地域を，住民にとっては，より注意すべき時間
帯や地域を表す．特に，認知件数と乖離の大きい
時間帯や地域では，被害リスクの指標を用いること
で，新たな問題発見につながる可能性がある．

(4) 結果：時間帯別分析では以下が明らかとなった（図 1）．
・ ひったくりは，認知件数ベースでは，6～8 時から時間経過とともに増加傾向を示し，20 時～22 時をピークとして減少傾向となる．
・ しかし，リスクベースでは，朝から時間経過とともに増加傾向にある点は変わらないものの，認知件数が減少傾向になる時間帯においても増加傾向が継続し，ピークは 2 時～4 時となる．
・ すなわち， 22 時～4 時の時間帯は，ひったくりの件数が減少する一方で，リスクは逆に増加する時間帯といえる．
地域別分析では以下が明らかとなった．
・ リスクの高い地域は，23 区の縁辺部と中央線沿いに集中する（図 2）．
・ 認知件数を表した地図と，リスクを表した地図を比較すると，一部に乖離が大きい地域がある．具体的には，大田区の南部や国立市から福生市にかけての地域に，件数は少ないもののリスクが高い地域がある．こうした地域では，件数ベースの議論はリ
スクを過小評価する危険がある．逆に，八王子市の一部や，三鷹市・武蔵野市から国分寺市にかけての地域には，件数は多いがリスクは低い地域が存在する．こうした地域では，件数ベースの判断はリ
スクを過大評価させてしまう可能性がある．
・ 犯罪率を表した地図と，リスクを表した地図を比較すると，全般的に乖離が大きい．広く用いられている犯罪率は，ひったくりに関しては，リスクの指標として相応しくない可能性がある．特に，夜間人口の少なさを反映して，都心部ほど，犯罪率の指標はリ
スクを過大評価する傾向がある．
(5) 使用データ: CSIS「人の流れ」データ（平成 20 年東京都市圏）を使用した（共同研究番号 491）．

・

0～2時
2～4時
4～6時
6～8時
8～10時
10～12時
12～14時
14～16時
16～18時
18～20時
20～22時
22～24時

時間帯別リスク（一万人あたり．対数）
（折れ線）

9.0
8.0
7.0
6.0
5.0
4.0
3.0
2.0
1.0
0.0

認知件数（
棒）

450
400
350
300
250
200
150
100
50
0

時間帯

図 1： 時間帯別ひったくり認知件数とリスク

図 2： 地域別ひったくりリスク地図- 22 -

B05

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東京・松山都市圏の人の流れデータを用いた
地域別のトリップ特性とトリップパターンについての考察
大庭 寛，岸本 達也
慶應義塾大学 理工学研究科
連絡先: <zta02614@gmail.com>(1) 目的： 都市内における人の移動行動を定量的に把握することができれば，都市の諸問題を「人の移動」というよりミクロな視点から捉えることが可能になると考えている．
本稿は，松山都市圏に住む約 2 万人と東京都市圏に住む約 50 万人のある 24 時間の移動行動をデータ化した「人の流れデータ」を用いて，人の移動
行動のモデル化の基礎材料になると考えられる移動行動の地域ごとの差や特徴を，トリップ回数やトリップ目的の組み合わせ（トリップパターン）から明らかにすることを目的とした．
(2) 結果： 表 1 は 2 つの地域のトリップ回数とそのサン
プル数を示したものである．この結果より，どちらの都市でも(1)トリップ回数が 5 回までのサンプルで全サンプルの 95％近くをカバーしていること，(2)トリッ
プ回数が 9 回を超えると，そのサンプル数は 8 回の
それの 1/10 程度に減少することがわかった．これらのことは，異なる都市であっても 1 日の移動行動における目的地の数に共通の閾値が存在していることを表していると言える．
次に，トリップパターンに着目すると各都市のライ
フスタイルの違いを人々の移動行動から読み取ることができる．表 2 より例えば，松山の場合「送迎」（迎）を含むトリップが上位になっているが，これは自家用車中心の松山の交通事情を反映している結果と考えられる．また東京の場合，松山では上位に見られない「食事・社交・娯楽」（楽）を含むトリップが上位になっており，都市型のライフスタイル（公共交通機関を利用した通勤や，その経路における乗り換え駅での立ち寄り行動など）が現れていると考えられる．
以上より，(1)移動行動の特性には地域の違いに囚われない共通点が存在すること，(2)移動行動を決定付ける上で大きな要因である移動目的やそれらの配列であるトリップパターンと各都市固有の特性の間には様々な関係性があることがわかった．
今後は，都心部と郊外部と言った場所による人の移動行動の違い，例えばトリップパターンや通勤帰宅時の立ち寄り率，在宅時間，買物時間，交通手段の利用配分など，様々な要素について検証を進めることで，より詳細な移動行動の特徴や，さらにはそれら特徴から見る地域性についても考察していきたいと考えている．
(3) 使用したデータ：
・ 平成 19 年松山都市圏 人の流れデータセット（2007 年 10 月 1 日調査）
・ 平成 20 年東京都市圏 人の流れデータセット（2008 年 10 月 1 日調査）
(4) 謝辞： 本研究は，東京大学空間情報科学研究セン
ターより共同研究の許諾を頂き，人の流れデータの貸借を受けたことにより可能となった．ここに感謝の意を表する．
表 2: トリップ回数別の頻出トリップパターン

表 1: トリップ回数毎のサンプル数- 23 -

5

東京

0
0
60.76
73.04
89.12
93.67
96.79
98.42
99.65
99.82
99.90
99.94
99.98
99.99

4

勤→宅
(51.6%)

学→宅(19.9%)

買→宅(11.4%)

私→宅(3.9%)楽→宅(3.0%)

松山

0
0
12183
2461
3225
911
626
327
247
33
17
8
7
2

3

勤→宅
(43.0%)

学→宅(25.7%)

買→宅(13.2%)

迎→宅(8.5%)

社・食→宅(2.0%)

東京

0.01
2.30
60.87
76.02
90.92
95.19
97.87
99.05
99.82
99.89
99.93
99.96
99.97
99.98

2

勤→買→宅 勤→楽→宅 私→買→宅 買→買→宅 学→私→宅(18.2%)(7.2%)(5.9%)(5.5%)(4.9%)

松山

39
11043
282641
73115
71932
20615
12898
5731
3689
354
199
130
66
46

1

勤→買→宅 迎→買→宅 買→買→宅 学→迎→宅 迎→迎→宅(19.9%)(13.0%)(6.3%)(6.3%)(4.1%)

松山 東京

サンプル数

2回

サンプル数

累積割合
％

3回

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

松山
累積割合
％

4回

東京
トリップ
の回数

トリップ
回数

学→宅→私 勤→業→勤 学→宅→楽 勤→宅→買 勤→楽→勤→宅(13.9%) →宅(4.4%) →宅(3.0%) →宅(2.9%) →宅(2.3%)
学→宅→迎 迎→宅→買 勤→宅→買 勤→宅→勤 買→宅→買→宅(12.7%) →宅(4.7%) →宅(4.6%) →宅(2.9%) →宅(2.8%)

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東京区部を対象とした歩行者空間の集積要因分析
嚴 先鏞 1，鈴木 勉 21
筑波大学 大学院システム情報工学研究科，2 筑波大学 システム情報系
連絡先: <s1330184@u.tsukuba.ac.jp>(1) 動機： 近年，集約的な都市空間構造が注目されている中で，多くの自治体が「歩いて暮らせるまちづくり」をコンセプトとして掲げ，道路空間における歩行者のための空間づくりが重要視されている．しかし，わが国の道路空間，特に歩行者空間を十分に賢く利用しているとは言い難く，歩行者空間の現状も明確に把握されていない．そこで本研究は，東京区部を対象とし，道路空間，特に歩行者空間に着目した分布の特徴を把握し，道路空間量と鉄道駅の規模，建物密度との関係を分析する．
(2) 方法： 立体的に利用されている道路空間を含め，土地利用を区分し，東京都心 14 区を対象として道路区分毎にポリゴンデータとして ArcGIS 上に構築
した上で面積算定を行った．また，カーネル密度分布を用いて歩行者空間密度の分布を導出し，歩行者空間のピークと鉄道駅や建物密度，他の開発事
業などの分布と比較した．カーネル関数は Quartic
カーネル関数を使い，バンド幅 400m の結果を用いた．歩行者空間の密度に基づき，周辺より密度が高い極点を歩行者空間ピークとして抽出した．
(3) 結果： 全域の道路率は 21.7％であるが，その内訳
は，平面車道 18.1％，平面歩道 2.7％であり，これに対して立体車道 0.7％，立体歩道 0.3％である．歩道
全体の中の立体歩道の割合は 8.8％であり，歩道の方が車道よりも立体空間が活用されていることがわ
かる．駅乗降者数別の歩道率を比較してみると，1日当たり乗降者数が 10 万人以上の駅(39 個)では，駅から 100ｍ以内の平均歩道率は 10.1％(平面6.5％，立体 3.6％)と高いことが観測された．カーネ
ル分析により抽出された 250 個の歩行者空間ピークの中で 200m 以内に鉄道駅があるのは 107 個(42.8％)である．一方，駅側からみると，238 個の駅の中の 110 個(46.2％)が 200m 以内に歩行者空間ピークを含んでおり，乗降者数が多くなるにつれてその割合も大きいことが分かった．また，区画整理事
業地区や再開発事業地区で歩行者空間の集積が見られ，歩行者空間が量的に改善されてきたことが明らかになった．しかし，現状が適切な歩行者空間量とは言えず，コンパクトシティにおける道路空間全体の望ましい構成を明らかにすることも課題である．
(4) 使用したデータ：
・ 「Zmap-TOWNII（Shape 版）東京都 データセット（1997/98，2003/04，2008/09 年度」 株式会社ゼンリン
・ 「交通流動量駅別乗降数データ」 国土数値情報
・ 「MAPPLE デジタル地図データ 10000」 株式会
社昭文社(5) 謝 辞 ： 本 研 究 は ， JSPS 科 研 費 24241053 ，26560162 および大林財団による助成を受けた．分析にあたっては，東京大学空間情報科学研究セン
ターの研究用空間データ（研究番号 490）を利用した．ここに感謝の意を表す．

歩道率 (%)
0.0

歩行者空間ピーク

0.0 - 2.5

駅と関係ある2.6 - 5.0
5.1 - 7.5

建物ピークと関係ある

7.6 - 10.0

両方関係ある10.1 - 12.5

その他

12.6 - 15.0

歩行者空間密度0.171

15.1 - 17.5

0.086

17.6 - 20.00

20.1 - 22.5
22.6 - 25.0

StationStationRailway

Railway
0

1

2

km
4

0

図 1： 歩道率の分布（平面+立体）

図 2： 歩行者空間ピークの分布- 24 -

1

2

km
4

B07

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人の流れデータを使用したカーネル密度推定による駅勢圏の推計
竹内 佑馬，伊藤 史子
首都大学東京 都市環境科学研究科 都市システム科学域
連絡先: <takeuchi-yuma@ed.tmu.ac.jp>(1) 動機： 大都市圏では, 駅が都市形成に重要な役割を果たしており, 今後の都市を考えていくにあたり, 駅とその周辺を研究, 分析していくことには大きな意味がある. ここでの駅周辺は, 駅勢圏と呼ばれ, 本研究では「その駅を利用すると予測される範囲」とし, 駅利用者の分布密度から求められるものとする. これまでの駅勢圏は, ある一定の円形として, どの駅に対しても一律に捉えられてきた. そこで本研究は, 人の位置・時間情報から, カーネル
密度推定により, 駅勢圏の形状とサイズを検証できると考えた.
(2) 方法： 本研究では, JR 中央線三鷹駅と周辺地域を対象としている．東京大学空間情報科学研究センターが提供する「人の流れデータ」の中から, 鉄道を利用した人の位置・時間情報を抽出し, GIS でポイントとして表示した. 駅別利用者のカーネル密度推定結果に対して, セル統計より, 同位置のセルにおける最大値のみを出力し, カーネル密度の最大値ラスタを作成した. その後, ラスタの演算により, セルの値が, 駅別のカーネル密度に一致するかの判定を行い, 駅ごとに定めた数値を出力し,駅勢圏を推計した. 駅利用者の, 居住地から駅までの交通手段は人によって異なるため, 駅までの交通手段を, 徒歩・自転車・路線バスの 3 つに定め,それぞれの駅勢圏を推計した. 図 1 に，対象地域の駅勢圏推計結果を示す．

(3) 意義： これまでは, 駅利用者の位置・時間情報を取得することが困難であった. 本研究では, 「人の流れデータ」における, 人の位置・時間情報を使用することにより, 効率的なデータの収集および交通
手段別といった, 一定の条件下での駅勢圏の形状とサイズを推計できると考えられる.
(4) 結果：・ 徒歩による駅勢圏では, 北東部に広がりが見られ, 対照的に駅南部では, 範囲が狭まっている.
・ 自転車の駅勢圏では, 徒歩に比べ東部が狭まり,南部に大きな広がりが見てとれる.
・ バス路線での駅勢圏は, より南北に広がり, 東西の範囲が狭まっている. 三鷹駅周辺は南北方向のバス路線網が整備されているため, このような形状が推計されたと考えられる.
・ 3 つの推計結果より, 特に徒歩においての駅勢圏は比較的, 形状のまとまりが見てとれた. 自転
車, バス路線における推計結果は, ルートによる影響がみられた.
・ この手法を用いることで, 駅までの交通手段によって, 様々な結果を推計できることが示された.
・ カーネル密度推定を用いることにより, バンド幅が設定できるため, 自由度は高いといえる.
(5) 謝辞： 本研究は，東京大学空間情報科学研究センターの, 平成 20 年の東京都市圏(空間配分版)を使用した共同研究(共同研究番号:502)による成果である.

図 1： 駅勢圏推計結果(左から, 徒歩, 自転車, 路線バス)- 25 -

B08

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観測情報に基づく人の移動履歴の推定
梅谷 俊治 1，熊野 徹 2，蓮池 隆 1，森田 浩 1
大阪大学 大学院情報科学研究科， 2JFE スチール株式会社
連絡先: <umetani@ist.osaka-u.ac.jp> Web: <http://www-sys.ist.osaka-u.ac.jp/~umetani/>
1(4) 特徴：・ 各地点に配置したセンサーによって得られる各時刻の通過人数の観測データを入力として与える．これは，交通網を時間軸方向に拡張した
時空間ネットワーク(time space network)における各枝のフロー量として与えられる．
・ 各人の移動経路は時空間ネットワーク上における単純パスとして表現できる．そこで，観測デー
タとの誤差が最小となる単純パスの集合を求める問題を整数計画問題として定式化することで，各人の移動経路の推定を実現する．
・ 取り得る全ての経路を考慮した定式化では，問題の規模が大きくなり過ぎる，最適解が多数存
在しておよそ人が取り得ないような経路を含む
最適解を出力するなどの問題点が生じる．一方で，与えられた始点と終点に対して実際に人が利用する経路は数種類しかないことが確かめられている．
・ 東京大学空間情報科学研究センターの提供するパーソントリップ調査に基づくデータセットから，実際に利用された経路の集合を抽出・拡張して得られる経路の集合を用いて整数計画問題を定式化することで，上記の問題点を解決した．
(5) 今後の展開： 今回はセンサーから得られる観測データが十分にある状況の下で人の移動履歴を推定した．今後は，得られる観測データがごく限られた状況において，高い精度で人の移動履歴を推定する方法を検討する．

(1) 動機： 防災，防犯，マーケティング，交通，都市計
画などの分野において，個人の移動履歴を収集・加工したデータベースを用いて，時々刻々と変化する人の流れを解析する研究や調査が近年盛んに行われている．これらのデータベースは各自治体のアンケート調査をもとに，道路や鉄道などのネットワークに合わせた経路を内挿することで構築されており，各人の移動手段から 1 分毎の位置座標の情報まで得ることができる．しかし，これらのデー
タベースは個人のプライバシーに関わる情報を多く含むため，多くの人が利用可能な形で公開することは容易ではない．
(2) アプローチ： 本研究では，地域内の各地点に配置されたセンサーで観測される通過人数の履歴を入力データとし，人の移動経路の選択に関する適当なモデルの下で，時空間に拡張された大規模なネットワーク上における組合せ最適化問題を解くこと
で，個人のプライバシーに関わる情報を利用せずに人の移動履歴を推定する方法を提案する．
(3) 意義： センサーから得られる部分的な観測データを基に観測対象の移動経路を推定する問題は，移動体追跡問題(multi-target tracking problem)と呼ばれ，例えば，レーダーにより取得した観測データを基に各飛行物体の飛行経路を推定する，監視カ
メラより取得した動画データを基に各人の移動経路を推定するなど，多くの分野に応用を持つ基本的な問題であり，大規模な移動体追跡問題を効率よく解くアルゴリズムを開発すれば幅広い分野への応用が期待できる．

2
5

2
5

7
3

10
8

3
2
8

空
間
時刻

2

空
間
時刻

図 1： 時空間ネットワークを用いた人の移動履歴の推定の定式化- 26 -

B09

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2014

小地域人口統計の平滑化に関する新しい手法の開発―小地域別将来人口推計システムの構築に向けて―井上 孝
青山学院大学 経済学部
連絡先: <t-inoue@cc.aoyama.ac.jp>(1) 目的： 一般に，空間情報は単位地域の面積が小さいほど不安定化するので，何らかの平滑化を必要とする場合が多い．小地域人口統計については，これまで主に経験ベイズ法による平滑化が行われてきたが，この手法は適用にあたって
いくつかの条件があり，必ずしもすべての人口
統計に適用できるわけではない．これに対して報告者は，Inoue(2014)においてより汎用性の高い手法を開発した．本報告ではこの手法の有用性を示すとともに，この手法を応用した小地域
別将来人口推計システムの概要を紹介する．
(2) アプローチ： 小地域人口統計の平滑化法のうち最も単純なものは，空間的な移動平均を求めるものである．これは，地域番号 57 の値を，周辺の 46，47，48，56，58，66，67，68 を合わせた
9 つの値の平均値によって平滑化する手法である（図 1）．この手法は，周囲の空間情報を用いるものの理論的根拠に乏しい．一方，上述した経験ベイズ法の適用例のほとんどは，ポアソン分布が仮定できる死亡率（または標準化死亡比）に限られている．これに対して Inoue(2014)は，「地理的に近いところは人口統計も近似する」，「同じ距離ならば人口規模のより大きな地域の
人口統計量に近似する」との原理を仮定した，
新しい平滑化法を提案した．この原理は，地域人口論の古典的理論である人口ポテンシャルの概念に合致する．
(3) 特徴： 新しい平滑化法の特徴を次に示す．
・ 経験ベイズ法のような特定の分布型を前提としないので，従来の手法より汎用性が高い．
・ 平滑化の対象となる小地域と周辺に位置する小地域群との距離が考慮されており，一定の理論的背景に基づいている．
・ 1 つの基本形のほか 6 つの応用形があり，得られるデータの情報量によって使い分けが可能である．すなわち，情報量が多ければより精度の高い平滑化が可能であり，逆に情報量が少なく
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98

ても一定水準の平滑化ができる．
・ 応用形のうち最も簡便な手法は，重み付平均値の算出法に類似しており，従来の手法と比べてコンピューターへの負荷が少ない．
(4) 結果： 新しい平滑化法の有用性を検証するため，上述した最も簡便な手法を用い，コーホート変化率
法による将来人口推計のシミュレーションを以下の手順に基づいて行った．
・ 2000 年と 2005 年の国勢調査における渋谷区の町丁・字別人口統計に対して，新しい平滑法を用い，2 つの人口統計指標（コーホート
変化率と子ども女性比）を算出した．
・ 上述の 2 つの人口統計指標を用い，2010 年における渋谷区の町丁・字別人口を推計した．
・ 上述の推計結果と実際の 2010 年国勢調査の結果に基づいて，それらの乖離度（町丁・字別，男女別，5 歳階級別の推計人口と実際の人口との差の合計値）を算出した．
・ 算出した乖離度を，平滑化なし，経験ベイズ法
による平滑化，一様平滑化（すべての町丁・字のコーホート変化率と子ども女性比が渋谷区の値と同じと仮定した平滑化）と比較したところ，新しい平滑化法が最も乖離度が小さく，有用性が高いことが示された（表 1）．
(5) 今後の展開： 現在，新しい平滑化法を取り入れた
小地域別将来人口推計システムの構築の準備を進めている．このシステムは，全国の町丁・字を単位として 2060 年までの 5 年ごとの将来人口推計結果（人口密度，高齢化率，人口増加率等）を地図上で確認できると同時に，データのダウンロードも可能とするものであり，2015 年度末の公開を予定している．
(6) 参考文献：
1) Inoue, T. (2014) A new method of estimatingsmall area demographics using population
potential. Working Paper Series, Institute of
Economic Research, Aoyama Gakuin University,
2014-3, pp.1-16.

9
19
29
39
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99

表 1： 乖離度の比較

図 1： 最も単純な平滑化法- 27 -

手法

乖離度

平滑化なし

38718

経験ベイズ法による平滑化

34222

新しい手法による平滑化

29488

一様平滑化

29748

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Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2014

人の流れにおける普遍性と特殊性について
笹木 美樹男 1，関本 義秀 2
1
株式会社デンソー 基礎研究所，2 東京大学 生産技術研究所
連絡先: <mikio_sasaki@denso.co.jp>(1) 動機： 「君子危うきに近寄らず」に始まり，より最新の状況に沿った危険予知の実現を目指している．
その中では，膨大な時空間軌道群のセンシング，
学習効率化，実時間観測データとの同化が必要となる．ところが公的調査による人の流れデータは過去のビッグデータであり，鮮度，コスト，観測時空間に制約を有する．そのため，機械学習のみによる予測モデルの精度向上には限界がある．一方で携
帯・スマフォ・プローブカーなどから得る実時間データは，予測対象の計算に必要なデータ量のみならず，予測に必要な時空間範囲さえもカバーしていないことが多い．そこで本稿では，一見別の時空間でありながら，実は共通する状況で駆動されたと仮定できる人の流れを収集し，予測計算に十分なサンプル数を獲得することを考える．
(2) 方法： 人の流れには普遍的な成分と特殊性による成分があると仮定し，異なる時空間軌道を関連付ける枠組みを提案する．これに立脚して人間属性
ベースのデータ同化機構を構築する．
(3) 結果： 人の流れは自然や社会との共生における人間の空間移動の結果であり，交通網や道路網を適宜変換すれば普遍性と特殊性を抽出できると考えられる．そこでこれまで提案してきた時空間軌道の学習・予測およびクラス生成手法に，独自に考案した Generator-Attractor モデルと人間環境属性
ベースの Generic Transform を導入し，実時間デー
タ同化を駆動する枠組みを提案した（図 1）．具体
的には， 2+1 次元時空間に 70 次元の確信度ベク
トルが分布する確信度の場について予測推定を行う．この計算に気象分野などで実績のある 4 次元変分法を導入（ただし今回，高さ方向の次元は扱わない）し，その観測演算子に Generic Transform を組み込むことを考えた．これにより単純な代数演算のみではなく，人の属性に起因する普遍性と特殊性が反映された予測モデルの構築が期待できる．
(4) 使用データ：
・PT データ： 01CHU, 88TKY, 98TKY, 08TKY,
00KETW, 00KETH, 02JKT・現地計測データ（2011.12.5 愛知県長久手町）(5) 今後の展開： 2015 年 3 月までに実際の数値デー
タを用いた実験結果を示す予定である．

Generator-Attractorとの関係性に応じて空間環境を段階的にΦで捨象すると・・・

人属性（目的・環境・状況・ライフスタイルなど）が人の流れを形成する普遍的要因であり、時空間軌道はその結果に過ぎない。
 人属性に着目すれば異なる時空間の軌道を対応付けることができるのでは？

図 1： Human Attributes Based Data Assimilation using Generic Transform and Generator-Attractor Model.

- 28 -

B11

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2014

SNS 解析データを元にした首都圏における擬似人流データの構築
朱山 裕宜 1，仙石 裕明 2，金杉 洋 3，上山 智士 3，石川 豊 4, 柴崎 亮介 3
東京大学大学院 工学系研究科社会基盤学専攻, 2 合同会社マイクロベース
3
東京大学 地球観測データ統融合連携研究機構, 4 株式会社ナイトレイ
連絡先: <ishikawa@nightley.jp>

1(1) 動機： 近年，防災や防犯，マーケティング，交通・(3) 結果： 本研究で作成した首都圏疑似人流データの都市計画などにおいて，ダイナミックに時々刻々とうち，2013年7月7日の夜間（午前3時）と昼間（午後3変動する人々の動きを面的に把握する取り組みが時）の人流動態を可視化した図をそれぞれ図1，図2

盛んに行われており，研究機関，企業など幅広いに示す．可視化は人流データ可視化・解析ツール

団体が人流を捉えたデータの整備を進めている．

「Mobmap」[2]によって行った．各図の白点は人の位

しかし，これらの人流データは個人情報の扱いが置，青線は人の移動した軌跡を表しており，夜間は難しいという面もあり，関係者以外の人々が学習目

首都圏各地に滞在していた人々が昼間は主要道路

的で大規模な人流データに触れる機会は限られてに沿って東京に移動する様子を擬似的に表現できいた．そこで，本研究では地理空間データの解析た．このように，擬似的ではあるが首都圏の一日の演習の教育用素材として疑似人流データを利活用

人流をダイナミックに表現したデータを作成する事してもらうことを想定し，首都圏の大まかな人流を捉ができた．
(4) 今後の展開： 本研究で作成したデータは，2014年6

えたオープンなデータを作成した．
(2) 手法： 元のデータとして，株式会社ナイトレイが保月にFOSS4G北海道[3]で実際に演習素材として活有するSNS解析データを用いた．SNS解析データは，用された．今後，このようなオープンな人流データのTwitterの投稿を元とした位置情報付き公開データか活用機会をさらに広げるために，首都圏だけでなく，ら場所や施設に関する情報を収集・解析したもので

関西圏，中京圏における疑似人流データも作成中

ある．本研究ではまずSNS解析データに含まれるユである．

ーザーの推定居住地域を参考に，東京都内で情報(5) 参考文献：発信のあったユーザーの自宅を推定居住地域内に[1]人の流れプロジェクト，

ランダムに設定し，自宅と情報発信地間を移動させ

http://pflow.csis.u-tokyo.ac.jp/index-j.html

るという処理を行った．さらに，人の流れプロジェクト[2]Mobmap，[1]の動線解析プラットフォームを用いて，首都圏のhttp://shiba.iis.u-tokyo.ac.jp/member/ueyama/mm/

道路ネットワークをもとにユーザーの移動経路の推[3]FOSS4G北海道，定を行い，1日の擬似的な移動を表現するデータを

https://sites.google.com/site/foss4ghokkaido/

作成した．

図1: 2013年7月7日午前3時の首都圏人流動態

図 2: 2013 年 7 月 7 日午後 3 時の首都圏人流動態- 29 -

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Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2014

Asia cities person trip data browser and analyzer
Ko Ko Lwin and Yuji Murayama
Division of Spatial Information Science, Faculty of Life and Environmental Sciences,
University of Tsukuba
Contact Address: <kokolwin@geoenv.tsukuba.ac.jp, mura@geoenv.tsukuba.ac.jp>(1) Motivation: Understanding human mobility from aspatial perspective is important to enable urban
transport planners, human geographers, social
scientists and other spatial information users to
improvepublictransportsystemsandsocioeconomic planning by acquiring information
about transportation modes by age, gender,
occupation, purposes etc. As a result of advances inwireless
communication
technologies
andlocation-enabled mobile devices, nowadays we cancollect, store and integrate large amounts ofgeospatial data including cellular network data,
mobile phone log data, real-time weather
information, person flow data etc. However,handling these vast amounts of data requires
high-speed computational power, complex databasemanagement systems and a considerable period oftime to extract, manipulate and analyze the data forend users. Conversion of these vast amounts of data
into GIS-ready data sets also requires knowledge of
geospatial information, techniques and practices.
(2) Approach: The main objective of this project is todevelop a Web-based GIS system that provides
person trip data that will help researchers, planners
and managers to improve their research or planningin a time- and cost-effective way.
(3) Significance: Providing digital cartographic
functions such as labeling, symbolizing, thematic
mapping,
spatialfiltering,querying
andvisualization makes interactive spatial planningavailable to any geospatial information user.
(4) Features: Asia cities, Dhaka, Hanoi, Jakarta andManila, person trip survey data includes many
individual-level variables such as gender, age group,
occupation, purpose of trip etc. and it is important tovisualize human mobility in terms of social
behaviors, for example, the temporal distribution of
women’s shopping activities, elderly people’s trip
purposes and the modes of transportation they use,
trip purposes by gender or occupation etc. Use of a
Web service to stream high-resolution andsmall-scale map data from Microsoft Bing Maps
eliminates the cost and data-processing time andenhances person trip data visualization processes.
(5) Future plan: We are also developing a PC based
person trip data browser and spatio-temporal data
analysis application for advanced geospatial
information users in order to understand individual
movement per one-day movement.

Figure 1: Asia cities person trip data browser and analyzer [http://land.geo.tsukuba.ac.jp/persontrips.asia/](Jointed research project with CSIS, The University of Tokyo)- 30 -

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CSIS DAYS 2014

都市間におけるつながりの関係性：人口移動に伴う密度変化の立体的可視化
三村 豊
総合地球環境学研究所
連絡先: <mimura@chikyu.ac.jp> Web: <http://www.chikyu.ac.jp/>(1) 目的： 目的は，１）目的別の人口移動の映像を作成し，２）密度変化の立体的可視化による過密動向の理解を通して，３）過去の地図と重ね合わせてエリア別の地域特性を明らかにすることである．さらに，
都市およびその縁辺地域との移動パタンについて考察する．つまり，人の流れを理解することは，都市や非都市間での連続・非連続性の実態を解明することができ，都市圏全域の「つながりの関係性」
を地理情報および数値によって示せると考える．
(2) 意義： 都市の定義は，人口密度分布図や土地利用図，夜間光，行政界などを用いて説明されるが明確な定義が存在しない．そのため空間的な把握
は都市の定義によって異なる．しかしながら，他方で都市とはさまざまな側面で認識することができ，都市の特異性とは多様なものであると言える．ジャ
カルタ都市圏は都市と非都市が混在する「デサコタ」と呼ばれる特異な土地利用を形成しており，異なる建造環境でどのようにひとが都市と関わっているか明確になっていない．ジャカルタ都市圏は土地利用で見れば非連続的に形成するエリアであったとしても，人の移動では，連続的につながっている可能性がある．人の流れデータは時間の変化や空間分布の分析に有効であり，新たな都市の様相を見出せることが期待される．
(3) 方法： 東京大学空間情報科学研究センターが提供する 2002 年（平成 14 年）ジャカルタ都市圏の人の流れデータセットを用いて，目的別の人口移動
分布図および密度変化の立体分布図を作成した（図１）．また，目的別の人口移動分布図では，デサコタの特性理解に適した 1915 年―1942 年に測量された地図を重ね合わせた．密度変化の立体分
布図は 1km メッシュ単位で人口を集計した．人の流れデータは約 30 万のトリップデータがあり，空間
把握と時間別の変化を理解するため，動的な可視化方法が効果的と考え，分単位の映像を作成した．
(4) 結果： エリア別の地域特性では，ジャカルタで高密居住区であるチキニ・ペガングサン（カンプン）を対象に 00:00 の時点で二つのエリア内に存在する人の行動パタンについて考察する．そのほとんどがジャカルタ内での移動であり，少数であるが，周辺の県であるタンゲラン（西）・ブカシ（東）に移動している．他方，郊外に住む人々は，ジャカルタ中心部に移動していることがわかる．密度変化の分布
図を見てわかるように，12 時 15 分と 17 時 15 分には，ビジネス街の「黄金の三角地帯」と呼ばれるエリ
アに人が密集している．ジャカルタ都市圏は，中心地，とりわけ戦後の開発によって形成された地域を中心に周辺県のアクセスが集中していると思われる．
(5) 今後の展開： 今後の展開は，人の流れデータに含まれている移動手段の属性を活用し，土地利用との関係性について理解を深める．また，時系列
データとして，1960 年代や 1990 年代の地図情報を重ね合わせ，歴史 GIS を駆使したジャカルタ都市圏の新たな地域特性の創出を行う．

図 1： 目的別の人口移動分布図および密度変化の立体分布図- 31 -

C01

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2014

道路ネットワークを考慮した最寄り店舗への近接性の評価- 東京都文京区とその周辺地域のスーパーマーケットを事例として森岡 渉 1，関口 達也 2，浅見 泰司 21
東京大学大学院 新領域創成科学研究科，2 東京大学大学院 工学系研究科
連絡先: <wmorioka@csis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 近年の買い物難民問題の主要な要因の一
つに，店舗への近接性の欠如がある．その評価のため，地域内の店舗数 1)，最寄り店舗までの距離 2)や
店舗選択モデル（重力モデル 3）やロジットモデル 4)）などが既存の指標として用いられている．これらの方法は地域間の状況比較の際に有用であるが，デー
タやモデルの制約から指標値が地域ごとに集計される事が多く，より詳細な空間単位での情報把握は容易でない．本稿では店舗分布，道路ネットワークの詳細データから，地域内の各道路沿道地区を単位として店舗の近接性を評価する．
(2) 方法： まず，文京区とその周囲 500m 圏内のスーパ
ーマーケットを母点としたネットワークボロノイ図を作成し（SANET4.1β を利用），地域内の各道路沿道について最寄りとなる店舗を把握した（図 1）．
次に，道路ネットワーク上に作成された各ノードから最寄り店舗までの経路距離を，隣接するノードとの間に存在する道路沿道の地区から店舗までの距離と考え，距離帯で色を分け図示した(図 2)．
以上の方法を用いて，地域内の各道路沿道を空間集計単位として，最寄り店舗の把握とその近接性を明らかにする．従来の評価指標と比べ，より詳細
かつ簡便に徒歩を交通手段とした場合に，買物が困難であると考えらえる地域を把握できる．
また，経路距離による評価の有用性を検討するため，道路ネットワークを考慮しない場合に得られる面
ボロノイ図による結果の差異を比較した．ここでは，各店舗を最寄りとする領域内に存在する道路群の総延長により結果を比較している（図 1）．
(3) 結果：・ 地図上で近くに見えても，迂回を要して最寄り店
舗までの距離が遠くなる地域を発見できた．
・ 近接性の低い地域には，大学等の大きい街区と坂が付近に存在するという共通の特徴がみられた．
・ ネットワークボロノイと面ボロノイでの道路総延長の差異は平均 23.0%，最大 107.8%増，最小 0.3%減であった(図 1)．
(4) 使用したデータ：
・ 「座標付き電話帳 DB テレポイント 2014 年度版」
ゼンリン
・ 「拡張版全国デジタル道路地図データベース
2010 年版」 住友電工
(5) 参考文献：
1) 山下隆之 (1999) 静岡市の物価高と小売市場
構造，静岡大学経済研究 3(4)，17-22．
2) Philippe A., Marie S. C., Richard S. (2007) The
case of Montréal's missing food deserts: Evaluationof accessibility to food supermarkets, International
Journal of Health Geographics, 6:4.
3) 酒井理 (2010) 地域における商業環境の長期的価値の推定，大阪商業大学論集，6，53-62．
4) 寺山一輝・小谷通泰・秋田直也 (2013) 高齢者・非高齢者別にみた生活関連施設へのアクセ
シビリティの評価に関する研究 ―滋賀県東近江市を対象として，都市計画論文集 48(3)，171-176．

図 1: ネットワークボロノイ図及び面ボロノイ図との差異

図 2: 境界と距離圏の可視化（文京区外は半透明表示）- 32 -

C02

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2014

地方空港の空港勢力圏・新幹線駅勢圏の可視化～岡山空港を例に～
1

渡邉 淳司 1，中村 良平 1,2
岡山大学大学院 社会文化科学研究科，2 東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: <w.konkin23@gmail.com>(1) 動機： 地方空港(地方管理空港)の運営は厳しい．
地方管理空港の多くは，支出が収入を上回る状況にある．今回取り上げるのは，地方管理空港の岡山空港である．岡山空港の収支は平成 21 年度から 23 年度まで赤字であったが，24 年度に黒字に転換した．とはいえ，厳しい状況には変わりない．平成 24 年度のデータでみると，歳入のうち約 87%は着陸料等の収入になっている．着陸料収入を増やすためには，便数の維持拡大が求められる．そのためには，搭乗率などの向上が必須となり，利用者拡大が望まれる．阿部ら(2001)，山下ら(2009)によれば，空港の利便性や空港選択には，空港アクセスが重要であることが分かっている．本稿では，この観点から，他の競合空港や新幹線駅の勢力圏(以下，エリアという)を把握することを目的とする．
そして，岡山空港エリアを認識したい．
(2) 方法： 岡山空港の国内定期路線のうち，利用の大部分は東京線であるので，東京への移動を前提にする．岡山県民が東京への移動に用いる交通機関
は主として新幹線と航空である．岡山空港と競合する空港あるいは新幹線駅は，鳥取空港，米子空港，
出雲空港，姫路駅，岡山駅，福山駅が考えられる．
特に新幹線駅については，東京への移動を考えているので，のぞみが停車する駅を対象としている．
国土交通省によって開発された NITAS により算定された 5km メッシュ間移動データを用いて，最も移動時間の短い空港あるいは新幹線駅を識別し，マップにすることにより，岡山空港エリアを視覚的に表現している．移動時間には，道路モードのデータを採用している．なお NITAS の移動データは，必ずしもすべてのメッシュ間の移動データが存在する
わけではない．空港エリアと新幹線駅エリアの境界においてデータが存在しないことも多々ある．その
米子空港
エリア

ような場合には，「Map Fan Web」のクルマルート検索を用いて，移動時間が最も短い空港あるいは新幹線駅を探し，境界を確定させている．
(3) 意義： 空港の利用促進施策を考える際，ターゲッ
トを絞ることが求められる．今回作成したマップは，利用者の利便性を全体的に考慮したものではない
ものの，移動時間によって岡山空港エリアを把握することができる．キャンペーンを行う地域を絞る際には役立つのではないかと考えられる．
(4) 特徴： 岡山空港の空港エリアは予想以上に大きな面積を有している．しかし，岡山県の人口は県南集中しており，岡山駅の優位性は否定できない．岡山県で 3 番目に大きな津山市の大部分が鳥取空
港エリアとなっており，空港アクセス改善が求められる．
(5) 今後の展開： 現在，岡山県津山市と岡山空港を結ぶ「空港津山道路」が整備中である．この道路が供用されることにより，岡山空港エリアがどの程度拡大するのか把握したい．今回は 5km メッシュ間の移動時間データを用いたが，3 次メッシュのデータ
により空港エリア・新幹線エリアの緻密なマップを作成したい．さらに，交通行動モデルを推定して，別の空港エリア・新幹線駅エリアマップの作成を試み
たい．
(6) 参考文献：
1) 阿部宏史，谷口守，中川拓哉 (2001) 地方空
港・東京線の運行ダイヤ改善が空路利用促進に及ぼす効果，土木計画学研究・論文集，Vol.18，No.4，pp.653-659．
2) 山下良久, 井上真志, 早崎詩生, 石倉智樹
(2009) 複数空港地域における航空旅客の空
港選択に関する研究，土木計画学研究・講演
集，Vol.39．

鳥取空港
エリア

米子空港

鏡野町

鳥取空港

出雲空港
エリア

真庭市
新見市

美咲町

北区

高梁市
神石高原町

岡山駅
広島駅

福山駅

福山駅
エリア

井原市 矢掛町

岡山駅
エリア

福山市
福山駅
笠岡市

広島空港・広島駅
岩国空港エリア

和気町
赤磐市

倉敷市
浅口市

岡山駅
中区 瀬戸内市
南区
東区

玉野市

図 1(b): 岡山空港エリアマップ

図 1(a): 広域の空港勢力圏・新幹線駅勢圏- 33 -

備前市 赤穂市

岡山空港
総社市

姫路駅
岡山空港 エリア
エリア

佐用町

上郡町

吉備中央町

姫路駅

岡山空港

美作市

久米南町

庄原市

広島空港

奈義町
津山市

出雲空港

C03

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2014

中核市・特例市レベルの地方都市における人口都心回帰現象の実態把握
柴田 淳志，真鍋 陸太郎，村山 顕人，小泉 秀樹，大方 潤一郎
東京大学大学院 工学系研究科 都市工学専攻
連絡先: <ashibata@up.t.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 近年，全国の地方都市で「中心市街地活性化」や「コンパクトシティ化」が都市政策として掲げられており，それらに資する手段として，都市の中心
市街地に居住する「街なか居住」の推進に注目が集まっている．また，地方都市において中心市街
地でマンション建設が行われ，人口が都心回帰しているのではないかという報告もある．しかしながら，地方都市における人口都心回帰を全国横断的か
つ定量的に実態把握することは今まで行われていなかった．
(2) アプローチ： 2000 年の人口が 20 万人を超える，三大都市圏に属さない非政令指定都市 44 市を対象都市とした．1960 年 DID の範囲を「中心市街地」と定義したうえで，2000 年と 2010 年の国勢調査町
丁・字等別集計をベースに中心市街地の人口を集計して人口都心回帰のマクロな実態把握を行った．
また，町丁目ごとの人口増減から，人口都心回帰の地理的な分布のパターンを見出した．さらに，具体的な人口増加町丁目を取り上げて市街地の空間的変化も観察した．
(3) 利用したデータ： 2000 年国勢調査と 2010 年国勢調
査，国土数値情報のほか，CSIS の共同研究システ
ムを利用して対象都市について Zmap-TOWNII 19
97/98 年度（Shape 版）Zmap-TOWNII 2008/09 年度（Shape 版）を利用した．

(4) 結果： 設定した 47 の中心市街地のうち，10 地区
で 2000 年から 2010 年の間に人口が増加している
ことがわかった．また，人口が依然減少している 37
地区についても，そのうち 20 地区では 2000 年から2010 年の間に世帯数が増加していた．また，町丁目ごとの人口増減分布を見ると，商業業務機能の集積しているエリアで人口増加町丁目が多い傾向があることから，中心市街地の中で商業地域などに範囲を絞って人口集計を行うとさらに多くの都市で
人口都心回帰が起きていることが示される可能性がある．国勢調査の「住宅の建て方別主世帯数」を集計すると，対象都市の中心市街地で 2000 年から2010 年の間に高層共同住宅に住む世帯数が増加
し，一戸建てに住む世帯数が減少しているという傾向が見出され，マンション建設で人口都心回帰が起きる一方，低層住宅ストックの空洞化によって人口減少も同時進行している状況が浮かび上がった．
図１では，長崎市中心市街地で人口が増加しているある町丁目について住宅地図データを 1997 年と2008 年で比較したが，丘の上で集合住宅が建設される一方で，斜面に広がる既存の低層住宅地では空洞化が進んでいることがわかる．
(5) 今後の展開： 地方都市で人口都心回帰が起きたメカニズムを追究したい．

図 1： 住宅地図を用いた空間的変化の観察（長崎県長崎市）- 34 -

C04

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小地域住宅価格分布の推計と居住人口との関係
上杉 昌也，浅見 泰司
東京大学大学院 工学系研究科
連絡先: <uesugi@ua.t.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 日本の都市でも健康や社会的信頼指標との関連が指摘され始めたように，近隣レベルでの
空間的な経済格差への関心が高まっている．しかし，利用できるデータは通常町丁目のような統計区
単位に限られ，よりミクロスケールでの居住分化の実態は明らかになっていない．本研究では，居住者を空間的に割り振る居住分化の重要な要因の一つである住宅価格のミクロな空間分布に着目する．
近年様々な分野で活用が進む住戸単位の空間データを用いて，その空間分布を推計するとともに，推計結果から居住人口との関連性についても考察する．
(2) 方法： 対象を東京都区部の戸建て住宅とする．始
めに東京都建物現況データや住宅地図を用いて全ての戸建て住宅を特定し，建物単位での位置・属性情報（延べ床面積や用途地域など）を取得した．次に，国土交通省土地総合情報ライブラリーより 2010 年の不動産取引価格情報を取得し，上記で得られる変数を説明変数としたヘドニック法を用いて住居系戸建て住宅（土地＋建物）の価格推定モデルを構築した（サンプル数 4,150）．この推計モデ
ルは始めに特定された全ての戸建て住宅に対して適用され，住戸単位での推計価格が得られた．また居住人口特性との関連を調べるため，町丁目単位で集計し，上杉・浅見(2011)により推計した町丁目高所得世帯割合および低所得世帯割合（それぞれ東京都区部での世帯収入が上位 20%と下位20%）と比較した（戸建て住宅居住者のみ）．

(3) 結果： 住宅価格推計モデルで有意な変数として，
近隣で似通った性質を持ちやすい変数（用途地域，
容積率，最寄駅までの距離，都心までの距離など），
建物個別の特性を表す変数（敷地面積，建物延べ床面積，築年数，構造，道路幅員，店舗併用の有無など）が採用された．一例として東京都大田区の推計値の空間分布（図 1）をみると，高価格に特化した地域や価格帯が混在した地域など，町丁目内や境界を超えた空間分布の特徴が明らかになった．
また図 2 には，本推計とは異なるデータソースから推計した居住者の所得分布との関係を示した．町
丁目レベルでの比較になる点や，所得は資産等を含まない点などに注意する必要があるが，高所得世帯割合との関係では決定係数 R2 が 0.68 と高い結果となった．本研究の意義として，このようなデー
タが近隣での社会経済的な格差を表現する指標として利用できる可能性を示した点が挙げられる．
(4) 参考文献： 上杉昌也・浅見泰司（2011）「1990 年代後半以降の世帯収入階層による地域内居住分化の検証：東京都大田区を事例として」地理学評論
84(4), pp. 345–347.
(5) 使用したデータ：
・「Zmap-TOWNII 2008/09 年度東京都データセット」 ㈱ゼンリン
・「平成 18 年度都市計画基礎調査データ」 東京都
・「国土数値情報」，「基盤地図情報」，「土地総合情報ライブラリー」 国土交通省
謝辞： 本研究にあたって，東京都都市整備局の都市計画
基礎調査データ，東京大学 CSIS の研究用空間データ（No.411）を利用した．ここに感謝の意を表する．

一部拡大図
田園調布

山王

推計価格
（万円）

低低低低低低低

(%)
50

千束

高低低低低低低

40

30

久が原

0 – 3,000

20

3,001 – 6,000

R2=0.68

6,001 – 9,000
9,001 – 12,000

蒲田

1012,001 – 15,000
15,001 –R2=0.48

羽田空港
0

町丁目境界
0 0.5 1

2

3

0

4
km

5,000 10,000 15,000 20,000

05,000 10,000 15,000 20,000

平均推計価格（万円）

図 2： 平均住宅価格と居住者所得階層の関係（町丁目集計値：東京都大田区）

図 1： 推計戸建て住宅価格の分布（東京都大田区）- 35 -

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非町名地名の分布と利用状況に関する分析への試み
竹中 翔 1，伊藤 香織 2，丹羽 由佳理 31
東京理科大学大学院 理工学研究科，2 東京理科大学 理工学部，
3
東京理科大学 理工学部
連絡先: <j7113628@ed.tus.ac.jp>(1) 動機： 1962 年に「住居表示に関する法律」が施行の地区となっている．

されて以降地名の合理化が進み，町丁目レベルに(3) 結果： 抽出した建物数は年を経るに連れ大きく増おける多くの町名が廃止されてきた．しかしその一加している．地域の発展に伴って集合住宅・雑居ビ方では廃止された町名が未だにその土地を指し示ル等が主体の地域へと変化することで，建物名へすために利用され続けている例も多く見受けられる．

地名を冠して所在等を明確にする必要性が増してそこで本研究では建物・施設名に使用されている

きたものと考えられるが，分類によってその傾向に地名から，町名として廃止になった「旧町名」と，町は差がみられる(図２)．詳細に見てゆくと「坂の名名ではないが旧来より便宜的に地名のように扱わ称」が約半数を占めるとともに明確な増加傾向にあれている「小地名」の２種類の非町名地名の残存状

り，地形としてあらわれているものが地名として認知況を把握することで，これらの地名がどのような傾向されている結果となった．また「橋」「交差点」など点にあり，どのような機能を果たしているのかを分析し要素では，増加した後に微減してはいるが，ある程てゆく上でのケーススタディとして行うものである．

度地域に定着している傾向がある．また，一度利用(2) 方法： 対象地域は東京都港区麻布地域を中心とされなくなり，消滅した地名が建物名として再び使したエリアとする．まず，当該地域内の非町名地名

用されつつあり，地名の多様化も窺われる．また空をその存在パターンごとに 10 分類する(図１)．次に間的な広がり（図３）では，旧町名の中に小地名が「ゼンリン住宅地図」を参照して建物や施設の名称

入り交じる様子があまり見られないことから，両者はの一部として地名を含むものを抽出する．ここでは，それぞれ地名として同等の役割を果たしているもの

地名が建物名などに用いられることは，市民によると考えられる．今後は，今回読み取れた傾向の要

その土地の指し示し方の表れであると捉え，これを因や地域コミュニティとの関係を捉えることで，地名

1973 年，1993 年，2013 年の 20 年毎・３時点についがどのように機能しているかを明らかにしたい．そて行う． これら２種の情報を用いて地名利用の遷のために，対象地域の拡張や地名の空間的な広移を追う．なお対象地域での住居表示の実施はがりを詳細に把握した上での分析が必要であろう．

1960 年代後半より急速に行われており，1973 年時(4) 使用したデータ：

点では現・赤坂，六本木，三田地域で実施されて・ 「ゼンリン住宅地図 港区（1973 年版，1993 年版，2013 年版）」 株式会社ゼンリン

いる．1993 年時点では麻布永坂町，麻布狸穴町を除く地区で完了し，この 2 地区は現在でも未実施

図 1： 調査対象地と地名パターン

・ 「基盤地図情報」 国土地理院

図 2： 旧町名・小地名の存在状況- 36 -

図 3： 各時点における分布

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全国小地区単位での住民の QOL 評価と将来変化予測
猪原 暁 1，森田 紘圭 2，杉本 賢二 1，加藤 博和 1，林 良嗣 1
1
名古屋大学大学院 環境学研究科，2 大日本コンサルタント株式会社
連絡先: <sinohara@urban.env.nagoya-u.ac.jp>(1) 動機： 近年，激甚災害が全国各地で発生しており，今後増大する巨大災害への対応が急がれている．
他方，少子高齢化と財政悪化が進む中で，今後高度経済成長期に大量に供給された住宅・インフラの劣化に伴う維持管理費用の増大や空家・空地の発生が本格的に進んでいくことが予想される．財源
制約がこれまで以上に厳しくなる中，限られた資源の中で自然災害リスク増大と社会システム脆弱化に対応するためには，土地利用のあり方を含めた総合的な対応を議論し検討していくことが求められる．加えて，高齢化により非就業者が増加することが予想されていることから，経済面のみでなく，生活者の視点に立った評価・検討も求められる．
(2) アプローチ： 全国を対象として，都市環境の性能を小地区単位で評価するシステムの構築を行う．
その際，住民の価値観を反映した「生活の質(Quality of Life：QOL)」の考え方を用いた評価指標を提案し，各地域の住民が得られる QOL 値を算出する．合わせて，将来における土地利用変化を予測するモデルを構築し，各地域の変容を QOL
値の変化の観点から把握する.
(3) 意義： これまで詳細地区レベルでの定量的評価
は，十分なデータを揃えることが難しかったため，限られた地域での分析にとどまり，広域的な評価は行われてこなかった．本研究では，空間的な社会データの整備進展を踏まえ，QOL 評価方法をベースに，全国を対象として拡張する．それに加えて人口と建物分布を考慮した土地利用予測モデルを構築し，小地区単位で都市環境が居住者に与える影響を現在から将来にかけての評価が可能になる．
(4) 特徴：・ 東京大学地球観測データ統融合連携研究機構の提供する，建物ポイントデータを用いた．そこには全国の建物（約 6,000 万棟）を対象に，各戸の建物詳細情報を推定し付与している．
・ 将来予測においては，マクロ的な人口変化（コーホート法により市区町村別に予測）を前提として，人口分布と建物分布が変化し交通インフラ等は整備しないものと仮定する．また，使用データの性質上 5 年ごとの将来推計を 2040 年まで行う．
・ 現状・将来とも，三大都市圏と主要地方都市で高い QOL 値を示した(図 1)．その理由として，都心部では交通利便性の構成割合が高いことが挙げられる．一方で，将来の QOL 値の減少もまた非常に高く(図 2)，その主因が人口減少と都市域拡散であることが明らかとなった．
・ 現状トレンドでは，三大都市圏と主要地方都市
を含め全国的に将来の QOL 値が減少することがわかった．その要因の多くが土地利用の拡散によるものであり，建物と土地利用のコントロー
ルが重要であることが明らかとなった．
(5) 今後の展開： 今後，コスト制約を考慮した交通・防災インフラ整備と施策立地の内生化，社会保障等を含めた社会的維持コストの算出が課題である．
(6) 謝辞： 本研究は，文部科学省のグリーン・ネットワ
ーク・オブ・エクセレンス(GRENE)事業 環境情報
分野「環境情報技術を用いたレジリエントな国土のデザイン」の一環として実施したものである．分析にあたっては，東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号 393）を利用した．
ここに感謝の意を表する．

高高

図 1： 2010 年の QOL 値分布

図 2： 2040 年の QOL 値分布- 37 -

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東京都市圏郊外駅前におけるにぎわい創出要因に関する研究
堀井 邦貴，真鍋 陸太郎，村山 顕人，小泉 秀樹, 大方 潤一郎
東京大学大学院 工学系研究科都市工学専攻
連絡先: <k_horii@up.t.u-tokyo.ac.jp>(1) 目的： 近年，地域の生活や経済活動の拠点として
駅前が自治体により重要視され，生活の質の向上
や市民満足度の向上のため，歩いて楽しいにぎわ
いある街が求められている．しかし，どんな街ににぎわいがあるのか，駅前整備で何を目標としたらよいのか明確でない．また，既往研究においても，にぎわいに関する視点を一分野にしぼった論文が多い．
そこで，本研究では多種の空間的なにぎわい創出
要素を総合的に調査し，駅前のにぎわいをもたらす要因を探ることを目的とする．
(2) 方法： にぎわいに関する指標は既往研究などから抽出し，商業施設の売上高，まちなか人口による「にぎわい指標」，用途ごとの土地利用面積や建物
面積，交通施設などの「にぎわい創出要素指標」を算出し，後者はレーダーチャートを用いて整理する．
創出要素の値は各指標の最大値で割ることで，０〜１の値となるようにする．ただし，道路率の道路線
密度の最大値は参考文献からそれぞれ
50%,400m/ha とした．これらのデータ，グラフを元に，各にぎわい創出要素がにぎわいにどう影響するかを比較し要因を探る．対象は横浜市長津田，中山，青葉台．駅前の範囲は，用途地域における商業・近隣商業地域，商店街組合の範囲，実際の商業施設の立地を参考に設定した．
(3) 結果： 表１は商店街売上高とまちなか人口を，図１に土地利用，図２に交通施設のレーダーチャートを示す．売上高，人口は青葉台が最も高く，中山が２番目である．青葉台，中山では一部を除き各種用途が充実している．一方，売上高，人口が少ない
長津田では他の二駅と比べ，各土地利用面積が少なく，交通広場や歩道面積，道路率をみても，都
市基盤の整備が遅れていることも要因と考えられる．
青葉台と中山を比較すると，店舗併用住宅が戸建
てか集合住宅かで違いが出ており，高度利用の状況も影響があると考えられる．
(4) 使用した主なデータ：
・ 「Zmap-TOWNII 2008/09(Shape 版) 神奈川県
データセット」（東京大学空間情報科学研究センター提供）
・ 「平成１９年商業統計調査横浜市結果報告」
・ 「平成２２年国勢調査（e-Stat）」(5) 今後の展開： にぎわい指標に関しては，歩行者通
行量や人口動態を新たに追加する．創出要素に関しては数十の駅を追加しデータを集めることで，傾向を読み取る．また，建物高さや壁面の位置，店舗の開口部など街並に関しても調査する．
(6) 主な参考文献：
1)川原奈緒・有馬隆文・武田裕之 （2011） 中心市街
地における賑わい性能の定量化・可視化に関する研究，日本建築学会九州支部研究報告，
409-412．
2)土田旭・伊丹勝・日端康雄・内田雄造・林泰善・高見澤邦郎 （1984） 市街地整備計画，彰国社

図 1： 土地利用面積

表１：商店街売上高とまちなか人口
売上高[万円]

まちなか人
口[人]

長津田

679,441

1973

131.5

青葉台

4,295,717

3836

134.9

中山

2,403,987

2940

99.0

図 2： 交通施設- 38 -

人口密度[人/ha]

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買い物環境の客観的評価と主観的評価の比較
濱松 由莉，梅崎 昌裕
東京大学大学院 医学系研究科
連絡先: <yhama@humeco.m.u-tokyo.ac.jp>(1)動機： 住民がどのような場所で買い物をし食料を入手するかは，住民の健康・栄養状態に影響しうる．例えば欧米では野菜や果物といった「健康的な食品」の販売店舗数が地域に多いことが，住民の肥満や心疾患の発症を防いでいる事例が報告されている（e. g. Beaulac et al., 2009）．日本
でも，住んでいる地域からスーパーなどの食料品販売店へのアクセスが難しいことで，高齢者の栄養状態が悪化するという報告がある（岩間ら，2011）．買い物環境の評価には，データの入手のしやすさなどの観点から GIS を用いた客観的な指標が用いられることが多い．しかし，GISを用いた指標は，購入できる食料品の種類や値段など，実際に住民が認識している買い物の利
便性を十分に示すとは限らない(Moore et al.,2008)．そこで本研究では，千葉県木更津市の民生委員を対象として，地域の買い物環境の主観的な評価を調べ，GIS を用いて作成した客観的な買い物環境の指標の有効性を調べることを目的とした．
(2)方法： 対象地域は千葉県木更津市，分析の空間
単位は 500m メッシュとする．座標付き電話帳 DB テ
レポイント（P1A42_2014 年 2 月）より，食料品店（スーパーマーケット，コンビニエンスストア，八百屋・果物屋，精肉・鮮魚店）のポイントデータを抽出し，木
更津市の全地域を対象に，カーネル密度関数によって食料品店密度を推定した．その際，食料品店の種類ごとの重みとして商圏人口などを用いて感度分析を行った（市原，1995）．なおバンド幅は 500mとした．木更津市内の各地域を担当する民生委員に，食料品販売店の利用しやすさに関する質問紙
調査を行い，住民による主観的な買い物環境の評価を調べた．食料品店密度という客観的な買い物
環境の評価と，民生委員による主観的な評価の関係を見るために，相関分析を行った．
(3)結果： 図 1・2 はカーネル密度関数により推定された，500m メッシュごとの人口一人あたりの食料品店の密度推定値である．図 1 は食料品点の種類ごとに商圏人口で重みを与えた結果を，図 2 は重みを与えない結果を示している．赤色の地域は，買い物環境が相対的によい(人口一人あたりの食料品
店密度が高い)地域を示している．発表では，計算された食料品店の推定密度と民生委員による買い
物環境評価の相関を示す．この研究から得られた
買い物環境評価地図を用いて，今後は，住民の栄養状態と買い物環境との関係についての研究をすすめる予定である．
(4)使用したデータ：
・ 「座標付き電話帳 DB テレポイント（P1A42_2014
年 2 月）」 株式会社ゼンリン
・ 「国勢調査地図データ 背景データベース」
株式会社パスコ・ 「平成 22 年国勢調査」 総務省
・ 「すぐ応用できる商圏と売上高予測」 市原実(5)謝辞： 本研究は，分析にあたり東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号537）を利用した．ここに感謝の意を表する．

図１

図２- 39 -

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都市規模の違いによるインターネットや携帯電話等の利用動向
加納 寛子
山形大学 基盤教育院
連絡先: <kanoh@pbd.kj.yamagata-u.ac.jp>(1) はじめに： 情報格差は IT(情報機器)を使いこなせる
者と使いこなせない者の間や，インターネットなどのインフラの整備状況によって生じる傾向にある．イン
フラ整備に関しては，総務省「平成 24 年版 情報通信白書」によれば，平成23 年末のインターネット利用者数は、平成 22 年末より 148 万人増加して 9,610 万人（前年比 1.6％増），人口普及率は 79.1％（前年差
0.9 ポイント増）である．同調査によれば，世代別インターネット利用率は，13 歳～49 歳までは 9 割を超えており，所属世帯年収別の利用率は，600 万円以上
で 8 割を超えており，所属世帯年収の低い区分との利用格差が存在していることが指摘されている．そこで本研究では，都市規模におけるインターネットや携帯電話の利用動向に着目し，移動電話（携帯電話・ＰＨＳ）使用料やインターネットを利用した支出総額分布が都市規模によってどのような傾向がみられるのか分析する．
(2) 方法： 毎月 30,000 世帯（うち二人以上の世帯が27,000 世帯、単身世帯が 3,000 世帯）を標本として行われている総務省による「家計消費状況調査（平成26 年７月確報）」のデータを用いた．都市階級と人口規模の対応は以下のとおりである．
大 都 市 政令指定都市及び東京都区部
中 都 市 大都市を除く人口 15 万以上の市
6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
0

10,200
10,15010,10010,05010,000
9,950
9,900
9,850
9,800
9,750

小都市Ａ 人口５万以上 15 万未満の市
小都市Ｂ 人口５万未満の市(3) 結果と考察： 固定電話使用料等は都市規模によってはほとんど違いがみられなかった一方で，移動電話（携帯電話・ＰＨＳ）使用料は，都市規模が小さいほど使用料金が高く，都市規模が大きいほどインターネッ
トを利用した総支出が高いことが分かった．移動電話（携帯電話・ＰＨＳ）の使用料は都市規模が小さいほど高いことは予想外であった．
昨今では，LINEやスカイプなどのWifi利用環境における無料通話アプリが普及してきている．大都市圏
では各家庭でインターネット無制限の契約が多いた
めに，インターネットを利用した総支出が高い傾向がみられる一方で，無料通話アプリの利用者が高いため，移動電話（携帯電話・ＰＨＳ）使用料が低いのではないかと考察された．
また，ネットショッピング（インターネットを通じて注文をした世帯数）は，中都市圏が 1071 世帯で利用されており最も利用が高く，小都市Ｂ・町村では 455 世
帯にとどまる．大都市圏では徒歩圏に商店が多数あり，ネットショッピングのニーズは中都市圏より若干下がるが，中都市圏では流通が発達しており，自家用車等で買い物に出かけるより，ネットで注文し自宅ですぐに受け取れる手軽さがあるのではないか．一方，
小都市Ｂ・町村で利用が半数にとどまるのは，
固定電話使用料
ネット文化が大都市圏
屋中都市圏ほど生活のｲﾝﾀｰﾈｯﾄ接続料（ﾌﾟﾛﾊﾞｲﾀﾞ
料金など）中に浸透していないこパソコンとに加え，ネットで注文しても届くまでに日数をパソコン用周辺機器･ソフ
ト
要することなどが影響しテレビゲーム（ソフト含ているのではないかとむ）推察された．
インターネットを通じて注文をした世帯数(4) 使用したデータ：
インターネットを利用し・総務省「家計消費状
た支出総額
況調査（平成 26 年７月
移動電話（携帯電話・Ｐ
確報）」ＨＳ）使用料

図 1： 都市規模の違いによるインターネットや携帯電話等の利用動向（総務省「家計消費状況調査」のデータを元に筆者が加工．右軸は「移動電話（携帯電話・ＰＨＳ）使用料」，左軸はそれ以外の項目の使用料および世帯数とした．「使用料」とは世帯当たりの使用する量に応じた料金を指す．）- 40 -

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地方都市における高齢化と日常生活アクセシビリティに関する研究
荒井 良雄，○秋元 菜摘
東京大学大学院 総合文化研究科
連絡先:<akimoto@humgeo.c.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 地方都市では自動車の利用を前提とした施設立地が卓越しており，公共交通が衰退する中で，自動車を自由に使えない高齢者など交通弱者のアクセシビリティは低下していると考えられる．日
常生活におけるアクセシビリティの問題は高齢化の進展に伴って重要になっており，これを中心的な課題の一つとしている都市政策にコンパクトシティ政策が挙げられる．本研究では，生活関連施設へのアクセシビリティを指標として，特に自動車依存が指摘される郊外部と，コンパクトシティ政策の諸施策が施される中心部とを比較する形で時系列変化を明らかにすることを目的とする．
(2) 方法： コンパクトシティを都市計画マスタープランに示している代表的な都市として青森市（1999 年
策定）と富山市（2008 年策定）がある．本研究では，
これらの都市が超高齢社会へ移行した 2000～
2010 年について，道路ネットワークと時刻表を用いて生活関連施設への時間距離を求めた．国勢調
査 1/2 地域メッシュの中心点からのアクセシビリティを測定し，人口データと関連づけて施設へのアク
セス可能人口割合を求めた．なお，分析にはArcGIS10.0 を利用し，移動手段は徒歩と鉄道を想定した．
(3) 結果： 2000 年から 2010 年にかけて両市の人口は郊外化しており，郊外部での高齢化も進んでいる．
生活関連施設数の一つとしてスーパーマーケットを取り上げると，その施設数は減少しており，特に郊外部では施設密度が低下していた．一方，鉄道の図 1： スーパーマーケットへのアクセス可能人口割合（青森市）

路線網や運行頻度は維持／向上されていた．アクセス可能人口割合を見ると，総じて中心部では高い水準にあり，時系列変化も小さいが，一方で郊外部
では低い水準にあり，2000 年から 2010 年にかけて大きく低下している（図 1～4）．また，中心部では総人口と 65 歳以上人口の差異は小さいが，郊外部では 65 歳以上人口のアクセス可能人口割合が低くなっている．特に青森市の郊外部では，2010 年におけるスーパーマーケットへのアクセス可能人口割合
が著しく減少している．富山市では，中心部における中心駅へのアクセス可能人口割合が大きく改善されているが，郊外部でも若干向上している．これらより，特に郊外部で高齢者のアクセシビリティが低下する傾向が見られることが明らかとなった．
(4) 使用したデータ：
・ 「国勢調査 1/2 地域メッシュ統計」 総務省
・ 「数値地図 2500」 国土地理院
・ 「号レベルアドレスマッチングサービス」 東京大
学空間情報科学研究センター
・ 「タウンページ青森県」 東日本電信電話
・ 「タウンページ富山県」 西日本電信電話
・ 「JR 時刻表」 弘済出版社， 交通新聞社
・ 「JTB 時刻表」 JTB，JTB パブリッシング(5) 謝辞： 本研究は，シンフォニカ統計 GIS 研究助成の一部と，東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号 453）を利用した．また，富山市役所と青森市役所にはヒアリング調査に応じて戴いた．ここに感謝の意を表する．

図 2： 中心駅（14 時台）へのアクセス可能人口割合（青森市）- 41 -

図 3： スーパーマーケットへのアクセス可能人口割合（富山市）

図 4： 中心駅（14 時台）へのアクセス可能人口割合（富山市）

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廃線による都市構造の変容に関する研究1

玉川 英則 1，岡 智史 2
首都大学東京大学院 都市環境科学研究科，2 横浜市都市整備局
連絡先: <htama@tmu.ac.jp>(1) 動機： 高度経済成長期のモータリゼーション以降，我が国の地方都市では自動車中心の郊外化が進
み，鉄道の廃線が相次いだ．公共交通は都市構造に深く関係するが，その中核をなす鉄道の影響は特に大きいものと思われる．そこで本研究では，鉄道の廃線状況を全国的に把握し，DID（人口集中地区）との関係においてその特徴を把握するとともに，特に北陸地方の都市に焦点を当て，地域メッシュ統計を用いて人口構造の変容との関係を分析する.
(2) 方法： 対象地域は，前半は全国の都市，後半は北陸地方の都市である．
まず，全国の廃止路線（その後ほぼ同様のルート
で代替路線が建設されたものや，廃線区間が極端に短いものは除く）を抽出し，その路線上での DIDの数，面積，DID 内人口等の変化を追う．
次に，地方単位でみたとき，特定産業の盛衰には起因しない廃線の多い北陸地方に焦点を当て，国勢調査の地域メッシュデータを分析単位とし，廃止路線からの距離帯による人口変容の分析を行う．
(3) 結果： 表１に，廃止路線の駅勢圏に含まれる（ていた）DID 人口・面積の全国的傾向を，図１には廃止路線別に人口の動向（北陸地方の部分を抜粋）を示す．全国的に DID 内の人口は増加しているのに対し，廃止路線の駅勢圏内では概ね減少している．一方で駅圏域内の DID 面積は拡大しており，廃線上にも市街地が広がり，それらはより低密度に形成されていったことがわかる．
一方，北陸地方の都市に焦点を当てた分析として，図２に富山・高岡地区の人口変容の様子（２分の１メッシュ単位）を示す．全般的に拡散化・減少傾
向のある中，廃線に伴い，さらにその傾向が強まっていることが確認される．ただし，他都市と比較すると，この傾向は廃線時の都市構造によることも示唆されている．
(4) 使用したデータ：
・ 国土地理院「国土数値情報」より「人口集中地区」，「鉄道」，「鉄道駅」の各レイヤー（1970 年～2005年）
・ 「国勢調査地域メッシュ統計」（1970 年～2005
年）：東京大学空間情報科学研究センターの所
蔵のものを利用(5) 謝辞： 本研究は，東京大学空間情報科学研究センターとの共同研究「地方中心地の人口変容に関する実証分析」（研究番号 515）の一環として行われたもので，後半の分析にあたっては，同センターの研究用空間データを利用しました．ここに感謝の意を表します．
表 1： 廃止路線駅勢圏に含まれる DID 人口・面積100000

S35合計
S40合計
S45合計
S50合計
S55合計
S60合計
H2合計
H7合計
H12合計
50000

0

永平寺線

山中線

金石線

高岡軌道線

三国線

越前本線

栃尾線

射水線

蒲原鉄道

新潟交通

図 1： 廃線別駅勢圏 DID 人口の変遷（北陸地方）

図 2： 富山・高岡地域における人口変化- 42 -

C12

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計画案提案機能とインフラ容量確認機能を持つ
都市の空間計画立案を支援する費用試算シート
相 尚寿，片桐 由希子
首都大学東京 都市環境学部 自然・文化ツーリズムコース
連絡先: <hisaai@tmu.ac.jp >(1) 動機： 高齢社会，人口減少時代を迎え，行政サービス効率化や生活水準維持の観点から市街地を集約する計画立案が求められる．市街地集約を伴う計画立案に関するモデルや試算は既存研究で行われているものの，空間分析，統計，GIS などの専門知識を必要とするものが多いため，現実空間への応用には自治体職員や住民が計画立案に活用できるユーザインタフェースを備えた提案が必要であると考えられる．
(2) 方法： 筆者らは表計算ソフトを用いた，計画立案支援の費用試算シート(以下，シート)を開発している．シートは都市空間を Microsoft Excel 上でメッシ
ュ状のセルで表現しており，ユーザからの現状人
口と行政コストや計画人口などパラメータの入力をもとに，市街地集約の将来計画を提案する．計画
ではセルに既存市街地や集約先などの分類を割り当てる．ユーザがシートの提案を勘案して最終計画案を確定すると，シートは将来人口を入力人口とパラメータから計算し，市街地縮退により削減される年間維持管理費と集約先市街地の整備費用を算出する．年間の削減額が何年分積算されれば，一過性の費用である整備費が捻出できるかを最終出力として，最終計画案に基づく事業期間の目安を示す．
(3) 意義： 筆者がこれまでに提案してきたもの(相ら,2014)に対して以下に挙げる改良を加えてきた(Ai& Katagiri, 2014)．
・ 試算可能なセル数を 30×30→60×60 に拡大．
・ 人口の入力や計算において総数ではなく年少,
生産,老年の 3 分類での処理に対応．
・ 計画案のセル分類に農地，緑地，人口維持を図る市街地の分類を追加．
・ 人口の大幅な変化に対する上下水道の管路敷
設替え費用と移転補償費用の試算に対応．
以上に加えて本稿で紹介するものは，人口維持を図る市街地を既存市街地型，住宅団地型，農林
漁業集落型に分けて指定し，各々に関する人口維持対策費を計算する機能を追加した．
(4) 特徴：・ 商用表計算ソフト上で動作するため，空間分析，統計，GIS などの専門知識が不要である．
・ 再計算機能により，入力や設定内容の変更に伴う試算結果の変化が直ちに表示される．
・ 将来人口予測に基づき，シートに現状と将来の人口比を指定すると，将来人口に近くなるよう計画案の集約先セル数が調整される．
・ 浄水場の給水範囲と下水処理場の集水範囲を指定すれば，当該範囲内の人口が大きく増減した場合に管路敷設替えの費用を算出可能で，敷設替えが必要なほど人口が増減する給水または集水範囲をユーザに示す．
・ 将来人口予測による人口減少率を上回る人口減少が計画されるセルでは移転補償費用が計算される．
・ 人口を維持すべきセルでの基盤整備などの対策費が計算される．
(5) 今後の展開： 旧市街，住宅団地，農村集落を有し，市街地が鉄道駅周辺にまとまっている千葉県佐倉市でケーススタディを実施して，行政の方々にご意見をいただく予定である．
(6) 参考文献：
1) 相 尚 寿 ・ 北 垣 亮 馬 ・ 片 桐 由 希 子 ・ 田 村 順 子(2014) 表計算ソフトを用いた都市計画立案支援のための費用試算シートの提案, GIS-理論と応用, 22(1), 27-35.
2) Ai, H., Katagiri, Y. (2014) A Costing
Spreadsheet to Support Spatial Planning, Paper
presented at the First International Conferenceof International Alliance for Sustainable
Urbanization and Regeneration, October 2014.

図 1： シートのユーザインタフェースのうち人口入出力部と計画案入力部(左から現状人口、将来人口、最終計画案、シートによる計画提案。PC 画面上で隣接 2 面の比較が可能)- 43 -

C13

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マイクロジオデータを活用した大規模地震時における国土スケールの災害リスク評価のためのミクロな空間データ基盤整備秋山 祐樹 1，小川 芳樹 2，仙石 裕明 3，柴崎 亮介 4，加藤 孝明 51東京大学 地球観測データ統融合連携研究機構，2 東京大学大学院新領域創成科学研究科，
3
合同会社マイクロベース，4 東京大学 空間情報科学研究センター，5 東京大学 生産技術研究所
連絡先: <aki@iis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 我が国では大規模地震の発生に伴い物的・人的な被害が発生する可能性が，地域によりその大小はあるものの日本中どこでもありうるとされる．
こうした背景から，日本全土を対象に大規模地震
発生時における被災リスクを，任意のスケールで定量的かつ高い信頼性をもって評価・比較できる環
境整備は，大規模地震発生時の被害軽減に向けた防災政策の策定に貢献出来る．しかし現在行政が公開している地震被害想定や地震危険度に関する情報は，当該自治体に限定，即ち自治体単位で発表されている上に，町丁目や地域メッシュ単位の集計データになっている．こうした形で配信される情報は現在の広域災害への備えと身近な防災力の向上という社会的課題に十分には対応出来ていないといえる．これらの課題の解決には，日本全国を対象に建物単位のスケールで被害状況を推定でき，その結果を任意の集計単位で集計して大規模地震発生時の地域の姿を推定出来る空間情報プラットフォームの実現が望ましいと考えた．
(2) 方法： そこで本研究ではメッシュ単位や市区町村単位で集計された各種統計データ（国勢調査・住宅土地統計等）の統計値を，建物データに確率的に最適配分することで（モンテカルロシミュレーショ
ン等を利用），全国約 6,000 万棟の建物毎の耐火性能，構造，築年代，居住者情報の推定を行う技術を開発した．本手法で得られた結果は一部地域で公開されている建物情報や，現地調査で収集した観測値（真値）と比較することで，高い信頼性があることも確認された．更に同手法を用いた地震災
害リスク評価のためのミクロな空間情報データの整備を，日本全土を対象に実施した．
(3) 結果： 最後に将来発生すると予測される地震の確
率論的地震動と，消防施設からのアクセス情報等を与えることで，その地震動に応じた被災状況の推定を行った．具体的には各建物の倒壊率，延焼の影響を考慮した出火率，またそれらの影響による死者率の推定を行う．そしてそれらの結果を任意の集計
単位で集計することで，地域間のリスクを相対的・定量的に可視化することが可能になった．図 1 は 50
年超過確率 2%の大規模地震動，（冬期夕刻発生）
による建物倒壊による被害推定の結果である．同成果により大規模地震災害発生時の被災リスクを定量的に，しかもシームレスなスケールに評価することが可能になった．今後はデータ統合解析システム（DIAS）等を通して，同データを研究者や地方自治体，また市民向けなどに誤解なく適切に配信・共有
する環境づくりも検討していきたいと考えている．
(4) 謝辞： 本研究は文部科学省のグリーン・ネットワー
ク・オブ・エクセレンス（GRENE）事業 環境情報分
野「環境情報技術を用いたレジリエントな国土のデザイン」の一環として実施したものである．また本研
究は東京大学空間情報科学研究センターの空間
データ利用を伴う共同研究（No. 419）による成果である．ここに記して謝意を表したい．

図１： 50 年超過確率 2%の地震動を入力した場合の日本全土（左），東京 23 区周辺（中央）および
図 1： 下北沢駅周辺（右）における建物倒壊による死者率の推定結果（日本全土と東京 23 区周辺は 500m メッシュ集計）- 44 -

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津波被害による人的・社会的影響の空間分析
蒋 湧，山元 隆稔
愛知大学 三遠南信地域連携研究センター
連絡先: <jiang@aichi-u.ac.jp>(1) 動機： 大規模災害時には，地域住民や企業，行政等が連携して対応することが重要である．そのためには，現状の人口や企業の集積状況を踏まえた
上で災害時の危険性と災害対応に要する負担を把握することが重要である．そこで本研究では，津
波被害に着目し，人口や企業の分布，避難所等の到達圏域と地形データを基に津波被害を受ける可能性のある地域の人口や従業者数，経済損失，施設へのアクセシビリティを分析する．
(2) 方法： 対象地域は，南海トラフ巨大地震の発生が危惧される愛知県東三河地域（豊橋市，豊川市，蒲郡市，新城市，田原市）および静岡県湖西市の6 市とした．本研究では，津波被害を受ける可能性のある地域を標高 5m 以下の地域と仮定し分析を行う．そのため，従来の集計された人口データは分析対象エリアでの集計には適さない．そこで，住宅
地図データベース，平成 22 年度国勢調査，経済センサス活動調査の個票データを基に住居・事業
所のポイントデータを作成し，居住人数，従業者数，
売上高を属性値として付与した非集計データを作成した．この非集計データを基に津波被害を受ける可能性のあるエリアの人口や従業者数，売上高の把握を行った．また，指定避難所や津波避難ビ
ル，消防署のポイントデータを作成し，ネットワーク
解析を用いて到達圏域ごとに常住人口や従業者数，売上を集計することで津波被害による人的・経済的影響の分析を行った．
(3) 結果： 津波被害可能性エリアの分析より，対象地
域の 13%が標高 5m 以下であり，その中に人口の18%が居住している．さらに田原市では 43%，湖西市では 50%の人口が居住しており，特にこれら 2 市
で人的被害が大きくなることが分かった．また，被災

図 1： 常住人口分布

時に影響が大きいと考えられる大企業（従業員数100 人以上）は全体の 1%と少ないが，大企業のうち
標高 5m 以下に立地するのは 30%であり，これら大企業に勤める従業員は全従業員の 11%，売上高は28%であった．一方で標高 5m 以下に立地する中小企業の従業員数は 25%であったことから，津波が発生した際には中小企業は人的損失，大企業は経済損失が大きくなることが明らかになった．また，津波避難ビルは，海岸に面する 4 市で 96 ヶ所指定されており，徒歩 20 分圏内のエリアが標高 5m 以下のエリアの 53%をカバーしているが，大企業が立地する
田原市沿岸部についてはカバーされていないことが明らかになった．
(4) 今後の展開： 本研究では，津波被害を受ける可能性のあるエリアとして標高の情報を基に設定したが，南海トラフ巨大地震検討委員会が算出した浸水域データ等を用いて分析の精度を上げることが重要である．また，津波避難ビルについては，ビルの収
容人員も合わせて分析することが重要である．
(5) 使用したデータ：
・ 「経済センサス - 活動調査」 総務省統計局
・ 「平成 22 年国勢調査（小地域） 2010/10/01 境界
データ」 総務省統計局
・ 「Zmap-TOWNⅡ 2008/2009 年度（Shape 版）愛知県 データセット」 株式会社ゼンリン
・ 「Zmap-TOWNⅡ 2008/2009 年度（Shape 版）静岡県 データセット」 株式会社ゼンリン(6) 謝辞： 本研究の分析にあたっては，総務省統計局の経済センサス－活動調査の個票データおよび
東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号 531）を利用した．ここに感謝の意を表する．

図 2： 大企業の分布- 45 -

図 3： 津波避難ビルの到達圏域

C15

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空間統計的ダウンスケール手法を活用した水害リスクの分析
村上 大輔，山形 与志樹
国立環境研究所 地球環境研究センター
連絡先: <murakami.daisuke@nies.go.jp>(1) 動機： 気候変動への適応が求められる昨今において，自然災害リスクの空間詳細な把握は重要である．幸い，自然災害リスクの分析にも応用可能な，
空間詳細なデータ（マイクロジオデータ）が近年急速に整備されているとともに，統計的ダウンスケー
ル手法の議論が，特に空間統計学で活発化している．そこで本研究では，南海トラフ巨大地震発生時の津波リスクに着目し，同津波に対する脆弱性を，空間統計手法を用いたダウンスケーリングを行うことで，空間詳細なスケールで議論する．また，同ダウンスケールにあたっては，マイクロジオデータの一つである個別建物データを活用する．
(2) 方法： 対象地域は神奈川県横浜市とする．分析は次の手順で行う：(i)都道府県からのダウンスケー
ルにより，100m メッシュ別の社会資本ストック量（額）を推計する；(ii)南海トラフ巨大地震時の津波に想定される浸水深のマップ（横浜市推計）と(i)の結果を重ね合わせることで，津波に対する脆弱性
を 100m メッシュ毎に評価する．ダウンスケールでは
建物毎の延べ床面積，町丁目別人口，及び町丁目別従業者数を説明変数とした空間統計モデルを用いる．
(3) 結果： 社会資本ストックの推計結果を図 1 に示す．
図 1 より，例えば横浜駅周辺や関内地区周辺にストックが集中しているといった，直観と整合した推計結果が得られていることが確認できる．次に，この推計
結果に津波時の浸水深を乗じることで,津波に対する脆弱性をメッシュ毎に評価した（図 2）．この結果より，横浜駅周辺，関内，鶴見を含む都心部で被害が大きくなるという可能性が示唆された．社会資本スト
ックの集中する都心部が浸水するという本結果は，横浜市の津波に対する脆弱性を示すとともに,土地利用規制などを通した津波対策の重要性を示すものである．なお，浸水深が 0m 以上の地域の総ストッ
ク額は横浜市全体の 9.4%にあたる 2 兆 9 千億円となった．地球温暖化に伴って水害リスクが全球的に上昇傾向にあることを鑑みると,こういった水害リスクの分析は,今後ますます重要となるといえよう．
(4) データの出典：
・ 「社会資本ストック推計」 内閣府
・ 「Zmap-TOWN II」 株式会社ゼンリン
・ 「平成 17 年度国勢調査人口（小地域）」 総務省
統計局
・ 「平成 18 年度事業所・企業統計調査（小地域）」
総務省統計局
・ 「津波震災による被害の予測」 横浜市地震被害想定調査報告書(5) 謝辞： 本研究は，環境省環境研究総合推進費 戦略的研究開発プロジェクト S-10，および文部科
学省気候変動適応研究推進プログラム―
RECCA の助成を受けて実施したものである．

鶴見
横浜駅
関内

図 1: 社会資本ストック量の推計結果

図 2: 社会資本ストック額×浸水深の推計結果- 46 -

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中国・北京経済圏における南水北調の導水効果に関する研究
坪井 塑太郎
日本大学 理工学部海洋建築工学科
連絡先: <tsuboi.sotaro@nihon-u.ac.jp>(1) 動機： 中国の首都・北京市を含む北部地域においては，古くから水不足が深刻化するなど水資源の南北間格差が生じており，社会・経済発展の懸念材料ともなっている．これに対し，2002 年より，南部の長江（揚子江）から北部地域へ導水する「南水北調」の大土木工事が着工しており，その一部は既に導水が開始されている．現在，中央政府では，水資源の量的確保の一方，質的な取り組みとして，企業への罰則強化や公害防止等の側面から，水質管理の強化も進められている．
(2) アプローチ： 本研究では，北京市を含む「北部沿岸総合経済区（北京市・天津市・河北省・山東省）
を事例として，南水北調による導水効果を明らかにし，あわせて首都・北京経済圏における地域・社会
環境の動向を把握することを目的とする．
(3) 意義： 現在では中国国家統計局のホームページ
において地域統計データの多くが公開されるなど，
比較的その取得は容易になっている．しかし，公開
データの多くは一級行政区（省単位）であるため，
より詳細な域内動向を把握する観点から，本研究ではこれまで研究取り組みの少ない二級行政区（地級市単位）でのデータを収集し検討を行った．
二級行政区の分析に当たっては，地理情報分析
支援ソフト（MANDARA）の白地図機能により行政境界を自作し，ベースマップの作成を行った．これにより，地域の動向をミクロ視点で可視化することが可能となっている．また，経済圏の統合や行政界の再編等にも対応できるよう修正オブジェクト機能による対応を行うことで，時空間分析への応用を可能にするものである．

(4) 特徴： 2005 年と 2010 年における北部沿岸総合経済区（北京経済圏）における域内全体での供水総量は，1.95%の増加がみられたが，この間における年間一人当たりの生活用水量は 31.7 立方 m から
30.2 立方 m へ微減している．しかし，北京市においては，逆に 46.3 立方 m から 52.3 立方 m へと増加しており，日当り生活用水量においても同期間に
おいて 22.0 リットルの増量がみられた．
地級市別での供水総量の増減をみると，北京市
において 1 万トン以上の増加がみられる一方，外縁部の自治体においては減少しているなど，首都・北京市を含む本地域において，南水北調による水供給は必ずしも一律ではないことが明らかになった（図 1）．生活用水供水量を人口で除した一人当たり生活用水量では，2005 年から 2010 年にかけて，北京市に対する収斂度が高くなっているほか，用水量の増加もみられるなど，南水北調により通水が開始された一定の効果が表れているとみることができる（図 2）．しかし域内南部においては依然，水不足地域が存在するなど，水資源偏在もみられた．また，水質汚染に対する工業汚染対策の取り組みでは，排水基準の制定（1996 年）のほか，生活汚水に関する下水処理インフラの整備では「市政公用事業市場化」（2002 年）による民間資本・外国資本の参入により生活汚水処理率の大幅な改善傾向がみられた（図 3）．
(5) 今後の展開： 今後は，関連する地域統計データを蓄積し，都市システム分析への応用を図っていくことが課題である．

10,000(万トン)
6,000
2,000

(立方m/人)

(%)

50
40
30
20

90
85
80
75

正の値
負の値

0

100km

図 1： 総供水増減量（2005-2010）

0

100km

図 2： 一人当たり生活用水量（2010）- 47 -

0100km

図 3： 生活汚水処理率（2010）

C17

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住宅侵入盗被害率と被害宅の未施錠率に基づく地区分類―茨城県下 5 市の市街地を対象として―1

土方 孝将 1，雨宮 護 2，梅本 通孝 2，糸井川 栄一 2，太田 尚孝 2
筑波大学大学院 システム情報工学研究科，2 筑波大学 システム情報系
連絡先: <s1420582@u.tsukuba.ac.jp>(1) 動機： 住宅侵入窃盗の多くは，未施錠口からの侵入による被害である．そこで警察や自治体は，住民に対して施錠行動を促進するための取り組みを行なっている．この取り組みは，市町村，あるいは都道府県などの行政区域を単位として一様に行われている．しかし，実際には同じ行政区域のなかでも，住宅侵入盗の被害率(全世帯数に対する認知件数の割合)や被害宅の未施錠の割合(以下，被害宅
未施錠率)の多寡は異なると考えられる．住民の施錠行動促進の取り組みは，こうした地区の違いを考慮することでより有効なものになると考えられる．本
研究では，住宅侵入盗被害率と被害宅未施錠率の二指標から，町丁目単位で地区を分類し，各分類の社会的特性について考察する．これにより，施錠行動促進のための取り組みを特に重点的に行う必要のある地区を明らかにする．
(2) 方法： 茨城県水戸市，土浦市，ひたちなか市，つくば市，日立市の町丁目・大字(以下，地区)のうち，
平成19～24年の6年間で計6件以上の住宅侵入盗が認知された302地区を対象とした．各地区の住宅
侵入盗の被害率と被害宅の未施錠率の年平均値を用い，全地区の平均値と比較した際の高低により，地区を4分類した．また，各分類について，人口
密度，世帯密度，高齢者人口比率，産業構成（平成22年国勢調査）について，その特徴を整理した．
(3) 結果： 住宅侵入盗被害率と被害宅未施錠率の散布図の形状より，住宅侵入盗被害率と被害宅未施
錠率には明確な関係性は見られず，被害率が高いにも関わらず被害宅未施錠率が低い地区や，被害率が低いけれども未施錠率が高い地区も存在していることが読み取れる(図1)．また，その地理的分布には大きな偏りは見られなかった（図2）．各地区分
類の社会的特性をみると，（被害率）高／被害宅未
施錠率）高の地区は高齢者人口率・第一次産業就業者率が高く，高／低の地区は第三次産業就業者率が高い傾向にあった．低／高の地区は， 第二次産業就業者率が高い傾向にあり，低／低の地区は世帯密度・人口密度が高い傾向にあった（表1）．今後は，被害率・被害宅未施錠率がともに高い地区の特徴をより詳細に把握し，この特徴を持つ地区に対して重点的に施錠行動を促進することで，住宅侵入
盗被害を効果的に減らすことができると考えられる．
(4) 謝辞： データ提供いただいた茨城県警察本部生
活安全部生活安全総務課に感謝の意を表する．

図1： 住宅侵入盗被害率と被害宅未施錠率の分布

図2： 住宅侵入盗被害率と被害宅未施錠率の地理的分布－土浦市(東側)とつくば市(西側)の例

表1： 各地区の社会的特徴
地区分類（被害率・被害宅未施錠率）
高／高

高／低
低／高
低／低
全体

世帯密度

人口密度

748.1
1757.21435.02370.1
1684.12050.34588.33799.96249.84432.3

高齢者
人口比率
31.3
28.9
28.9
26.1
28.7

- 48 -

第一次産業
就業者率
3.5
1.8
1.5
1.5
2.0

第二次産業
就業者率
26.6
23.5
28.2
24.1
24.7

第三次産業
就業者率
69.9
74.7
70.3
74.3
73.3

D01

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2014

リモートしかじゃらし：携帯情報端末を通した森林仮想体験環境の構築
村松 佳奈 1，小林 博樹 2，奥野 淳也 2，藤原 章雄 3，中村 和彦 2，斎藤 馨 1
1
東京大学大学院 新領域創成科学研究科, 2 東京大学 空間情報科学研究センター,
3
東京大学大学院 農学生命科学研究科
連絡先: <muramatsu@nenv.k.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 従来の Human Computer Interaction (HCI)の研究領域では, 人間と機械の接点におけるイン
タラクション（相互作用）に関する研究が盛んに行われてきたが, 一方で人間以外の生物を交えたイ
ンタラクション Animal Computer Interaction (ACI)に関する研究が始まりつつある. また都市圏の拡大による自然環境の減少により, 特に都市に在住する人々にとっては, 森林内に生息する野生動物との自然な接触を経験する機会も稀なものとている.
そこで本研究では, 近年普及している iPad 等の携
帯情報端末を通して, 都市部の人々が森林に生息する野生動物と疑似的なコミュニケーションを行える森林仮想体験環境“リモートしかじゃらし”を構築する.
(2) 方法： 本研究では森林仮想体験環境を構築する事を目的とし, その仮想体験環境では衛星ネットワークを用いて人間と遠隔の野生動物とのリアルタイ
ム な双方向コミ ュニ ケーシ ョ ン システム (“Remoteanimal sensing” )を実現する（図 1）. 東京大学大学
院農学部附属秩父演習林内の実験地に遠隔操作
基盤 (Galileo-30pin)に誘引餌である岩塩を取り付けた iPhone4 を固定し, 設置した（図 2）. 実験地ではプライベート LAN を起動させ, ポートフォワーデ
ィングによって遠隔操作基盤を外部から衛星ネット
ワークを介して操作出来る. iPhone4 と都市部のユーザーの iPad には予め共通の iOS アプリケーショ
ンの”AirBeam”をインストールし同時に起動する事で, 衛星ネットワークを通して iPad を用いて都市部から自在に誘引餌の向きを変えられるように設定した. 現段階ではこれらの装置に日中 3 時間の電源供給を行い, この時間帯には VNC Viewer を用いて iPhone4 を遠隔起動する事が可能となっている.
またこれら装置の動きは, 背後のコンテナ内に設置したネットワークカメラでリアルタイムの映像視聴が出来, 装置に鹿が接近した際には付近の静電容量センサーによって, iPad を通して都市部のユー
ザーに音信号で通知される. 従って, 装置の遠隔操作用と映像視聴用の 2 枚の iPad を用いる事で都市部のユーザーがリアルタイムに森林内の野生の鹿と疑似的に触れ合える仮想環境の構築を実現した. 今後は実際に鹿との疑似的接触を試み, 接触の頻度とその成功率を調査したいと考えている.
(3) 展望： 今回は対象となる動物を森林内に生息する
野生の鹿とし, 予め森林内に設置した誘引餌（岩塩）を, 都市部のユーザーが iPad を通して遠隔操作で動かす. これによりあたかも奈良の鹿煎餅のよ
うに鹿と疑似的かつシームレスに戯れる仮想環境の構築を目指した. これにより,情報空間と生態系が分かちがたく一体化し,全体として高度な情報処理を実現するシステムが実現する.
(4) 使用したソフトウェア：[1]VNC Viewer for Windows 5.2.1[2]AirBeam 1.7(5) 謝辞： 本研究は JSPS 科研費 26700015 の助成を受けた. ここに感謝の意を表する.

図 1: Remote animal sensing の概要図

図 2: 秩父演習林内に設置した遠隔操作基盤とiPhone4(誘引餌)- 49 -

D02

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アカウミガメのしつこい性格を利用した海洋の空間情報センシング

1

工藤 宏美 1，小林 博樹 1,2，早川 裕弌 1
東京大学 空間情報科学研究センター， 2 東京大学 大気海洋研究所
連絡先: <kudo3@csis.u-tokyo.ac.jp>(1) 背景： 生物の進化は，性質の異なるさまざまな個
体同士と物理的環境との相互作用によっておこる．
しかし，これまでの生態学では，個体群の前提条
件が“個体の性質は同じ”であったが，実際の個体群には“個体差（個性）”が存在し，理論と実世界に矛盾が生じているという問題がある．そこで，アカウ
ミガメの習性を利用してこの矛盾を解決する．構想の提案は，海洋環境において，単独行動時にセンシングして個体同士の接触時に取得情報を共有することで，集団構造と生息空間の環境情報をも直接観測する機構として発表した（CSIS DAYS 2013発表）．これは，野生動物の習性・群れ行動を利用した「野生動物用タッチアンドゴーシステム」（以下，「Touch' n Go」）や「動物用ネットワークシステム」で構成される．これらは陸域観測システムであったが，本研究では海洋で応用する．これにより，個体差を考慮した集団構造の変動と進化の過程を明らかにすることが最終目標である．本年度は，「Touch' n
Go」を実装するため，データを回収して充電する
場所と対象個体の設定を試みた．本研究では，とくにアカウミガメの産卵回帰行動にみられる“しつこい性格”（繰り返し高い精度で同じ位置に産卵したがる習性）を利用することが特徴である．
(2) 材料と方法： Touch' n Go をアカウミガメで実装するため，まず，“しつこい性格”の個体を特定する．
個体識別をしたアカウミガメの産卵位置をハンディ
GNSS 受信機（eTrex 20J）で計測し，繰り返し同じ位置に産卵しているか調べた（図１）．そして，その精度が高い特定の場所に産卵する“しつこい個体”

図１： 屋久島いなか浜のオルソ画像と産卵巣の分布の例
白丸は特定の場所に固執しない“柔軟な”個体の，赤丸は特定の場所に固執する“しつこい”個体の産卵場所を示すを抽出した．次に，繰り返し産卵する位置と機器の最適な設置場所については，ポールカメラを用いた SfM-MVS 写真測量により現地計測を行い，高精細地形データを得て分析した（図１）．分析には現地計測で得た 4 cm 解像度の DEM（digital
elevation model）を用い，上陸後のアカウミガメの産卵場所探索行動に与える微地形の影響を検討した．調査期間は，2014 年 5 月から 8 月で，調査対
象地は，北太平洋の最大の産卵地である鹿児島
県屋久島の北西部に位置する，いなか浜とした．
(3) 手法の妥当性： 陸域での Touch' n Go では，デー
タの回収・充電場所は，ねぐらなど必ず戻る特定の場所を対象にしている．しかし，海洋生物の場合，必ず戻る場所のレンジが広いことや，行動や分布が海洋の物理的環境により規定されていることが多いため，海洋環境の変化によって必ず戻る特定の場所の変動が大きく，設定が極めて難しい．そのため，設置場所と個体をより詳細に設定する必要がある．これまでのような，目視による観測方法だと人的努力量に制限され，個体群全体の精度の高い観測はできない．また，技術や労力の面での制限により，産卵巣の空間分布を数十 cm 単位で調べることができない．したがって，より詳細な行動特性（個性）と地形特性の把握を精度高く個体群全体で行う手法は妥当であり，調査は必要である．
(4) 展開： 本年度は，アカウミガメの“しつこい性格”の個体の抽出，産卵場所の地形特性および上陸後のアカウミガメの産卵場所探索行動に与える微地形の影響を検討した．しかし，今年抽出した個体が再び産卵するまでに，3～4 年かかることから，対象個体を増やすか設置場所の範囲を広げるなどの対策が必要で，今後の調査課題となる．今後，対象個体と設置場所の設定が完了したら，デバイスの制御方法を調べるための加速度センサーや空間情報を取得するセンサーを搭載し，実際に“しつこい性格”のアカウミガメに海洋の空間情報をセンシングしてもらう．次に，複数個体で行い，広範囲長時間海洋の空間情報を取得し，従来の調査問題を解決した環境情報モニタリングを行う．最終的には生息空間の変動にともない，個体差を考慮した集団構造がどのように変動し，進化するのか，その過程の解明を実現させる．

- 50 -

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Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2014

韓国における「学校森」の現況把握
1

鞠 志河 1，中村 和彦 2，斎藤 馨 1
東京大学大学院 新領域創成科学研究科，2 東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: <yuio1121@hotmail.com>(1) 動機： 韓国では，都市林に対する都市民のニーズが高まる傾向に伴い，国・企業・民間団体などによる都市林の確保のための様々な努力が行われている．その中でも，学校の敷地を利用して緑地空間を造成する「学校森」は，学生の環
境教育の場としての機能だけではなく，地域住民が身近な自然とふれあいながら生活の質を高められる場所として活用できる有効な都市林の一つでもある．近年においては体験型の環境教育が重要とされる中で，「学校森」への関心が一層高まっており，忠清北道(Chungcheongbuk-do)
では「学校森の造成及び管理条例」を制定するなど，今後とも「学校森」の拡散が期待される．
そこで本研究では，今後の「学校森」の望ましい造成及び管理手法の検討における基礎的な資料を提示するため「学校森」の現況を把握する．
(2) 特徴： 韓国では，学校の校内環境を教育的活用のため再整備する活動が「学校の公園化」，「グリーンスクール」など様々な形態や名称で行われてきた．その流れの中で，1998 年に創立された環境団体である「生命の森」が，「学校森運動」
を始めたことがきっかけとなり，全国的に「学校森」が認識されるようになった．本研究では，「生命の森」から得られたデータを元に，全国に「学校森」がどのように分布しているのかを整理した．時間的範囲は 1999 年から 2012 年までとし，空間的範囲は韓国の行政区域の市・郡・区の単位で集計を行った．
(3) 結果： 全国 11736 校の小・中・高等学校の中で「生命の森」による「学校森」は 723 校（約 6.2％）に造成された．図 1 は地域別の小・中・高等学
校の数に対する「学校森」の数を，図 2 は図 1と同じ地域別の人口密度を，それぞれ表したものである． 地域別には江原道 (Gangwon-do)が11.9％，大田広域市(Daejeon metropolitan city)が11.3％の順でもっとも多く， 世宗特別自治市(Sejong special self-governing city)は 0％，ソウル
特別市(Seoul)が 2.5％の順で少ないことが分かった．人口密度が最も高いソウルは，全学校の数に比べ「学校森」の数が最も少なく，釜山広域 市 (Busan metropolitan city) ・ 仁 川 広 域 市(Incheon metropolitan city)を除外した広域市では,「学校森」の比率が全国の平均より多く存在していることが分かった.また江原道の場合，人口密度は最も少ないが「学校森」の比率は最も高い数値が見られた．
(4) 使用したデータ：
・ 「韓国統計年鑑 第 60 号:市・郡・区別面積及び行政単位」(2013 年度データ)
・ 「2013 年住民登録人口統計」韓国安全行政部
・ 「学校の現況」各地域の教育庁ホームページ
・ 「学校森造成リスト」(社)生命の森

図１： 韓国の学校森の分布

図 2： 韓国の人口密度- 51 -

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サーバ構築およびインストールを必要としない GIS
杉浦 史門
NPO 法人オープンコンシェルジュ
連絡先: <shimon@openconcierge.org> Web: < http://www.openconcierge.org/>(1) 動機： 各自で取得したデータを空間的に展開して視覚的に整理する場面では，サーバにデータを格納したり（クライアント・サーバー型 GIS），ソフトウェ
アが読める形式にデータを加工する（デスクトップ
型 GIS）必要がある．しかし，民間事業者や研究機
関など多くの人々が関わる環境においては，独自サーバの導入が制限されたり，端末へのインストー
ルの実施に特別の許可が必要であったりする場合が少なからずある．自宅など個人で利用される環
境ではセキュリティレベルを自由に設定できるため問題はおこらないが，セキュリティポリシが設定されている環境では，手続きが煩雑になりがちである．
そのため，業務や研究目的で使用される端末に標準的に備わっていると期待される機能のみで GIS
関連のサービスが活用できることを，有用に感じる層は多いと思われる．
(2) アプローチ： 具体的な使用シーンを想定し，なる
べく多くの人に役立つと期待される機能要件を整理した．まず，GPS カメラで撮影した写真をプロットする場合と，住所とともに記載した調査結果をプロットする場合の２つのケースに注目することとした．
次に使い勝手，コスト，更新の手間，受け取った側のデータハンドリングのしやすさの側面から，もっとも適切な手法を選定した．どの OS においても標準的に搭載されていることからフロントエンドはウェブ
ブラウザを採用した．地図の表示には OpenLayers（version 2.11）を採用し，Web 上の地図閲覧サービ
スを利用して背景図の切り替えを実現した．点デー
タのプロットは CSV（comma-separated values）のテ
キストファイルから JavaScript を使って読み込むようにした．GPS カメラで撮影した写真から EXIF 情報を抜き出すために ExifTool（version 9.69）を，調査結果に記載されている住所から位置情報を抜き出す た め に は CSV ア ド レ ス マ ッ チ ン グ サ ー ビ ス（CSIS）を活用した．なお，ExifTool の使用においてもインストール不要である．点データのプロット数が多くなった場合は適宜まとめて表示し，空間的な広がりを把握するのに適切な表現を心がけた．
(3) 意義： セキュリティレベルの高い環境においても支
障なく空間情報を扱うことができ，視覚的な整理をすすめることができる．相手の端末の環境を選ばずに共有を簡単に行える．
(4) 特徴：・ インストール作業などの特別な準備が不要で，電子ファイルを端末にコピーするだけで使用可能である．
・ 一般に提供されている配信サービスを活用することで，見慣れた地図を背景図として利用することができる．
・ ファイル作成の手順書を用意しておくことで，技術的な敷居を下げることができる．
・ 一般的に使用されるファイル形式のみ採用している．
・ 点データが多くても適宜まとめて表示すること
で地図描画が遅くならない．
(5) 今後の展開： 住所からのアドレスマッチングや GPS
測位による誤差によりプロットされた位置が正しくない場合に，プロットした位置を微調整する編集機能の実装が必要である．プロットされた位置が正しくない場合に対応できると，使い勝手が向上する．

表示HTML（ローカル環境）
JavaScript

緯度経度
情報）
EXIF

アドレス
マッチング

（
アクセス

読込
CSV ファイル
画像ファイル
調査結果

OpenLayers

ポイントデータ
地図閲覧サービス

配置
配信

図 1： ファイル構成とデータ表示例- 52 -

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Spatiotemporal analysis of urban land changes in the major cities
of Southeast Asia
Ronald C. Estoque and Yuji Murayama
Division of Spatial Information Science, Faculty of Life and Environmental Sciences, University of Tsukuba, Japan
Contact Address: <rons2k@yahoo.co.uk>(1) Purpose: The main purpose of this study is to
examine and compare the intensity and spatial patternof urban land changes (ULCs), i.e. the changes fromnon-built up lands to built-up lands, in three major
cities of Southeast Asia, namely Bangkok, Jakarta
and Manila, between the 1990s (1990-2000) and2000s (2000-2010).
(2) Data and methods: To prepare the land-use/covermaps of the study areas (Figs. 1-3), we used Landsat
imageries captured around the 1990 (t1), 2000 (t2)and 2010 (t3) time points.
For the ULC intensity analysis, we calculated theannual change intensity for each time interval (e.g.
t1-t2, t2-t3) and the uniform intensity across thewhole time extent (i.e. t1-t3). In order to determine
the intensity or rate of ULC across the time intervals,
we compared the annual change intensity with theuniform intensity. To characterize the intensity of
ULC, we propose six category levels, namely very
slow, slow, medium slow, medium fast, fast and veryfast.
For the ULC spatial pattern analysis, we derived
the density of urban development along the gradientof the distance from city center in each city. We also
calculated the patch cohesion index to determine theFig. 1:Land-use/cover maps of
Bangkok, Thailand.

Fig. 2:level of aggregation or physical connectedness ofbuilt-up lands in the three cities based on the extent
of their respective land-use/cover maps.
(3) Results and Discussion: The results revealed that theintensity of ULC in Bangkok was ‘medium slow’
during the 1990s and ‘medium fast’ during the 2000s.
For Jakarta, it was ‘medium fast’ in the 1990s and‘slow’ in the 2000s. For Manila, it was also ‘medium
fast’ during the 1990s and ‘medium slow’ during the
2000s.
In all the three cities, the density of urban
development along the gradient of the distance fromcity center showed a pattern similar to Newling’s
model of urban population density (Newling 1969).
The results also showed some evidence that the builtup lands of Manila were relatively more aggregated or
physically connected than those of Bangkok, but more
especially those of Jakarta.
(4) Reference:
1) Newling, B. 1969. The spatial variation of urban
population densities. Geographical Review, 59,
242–252.

Land-use/cover maps of Jakarta,
Indonesia.

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Fig. 3: Land-use/cover maps of Manila,
Philippines.

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Urban Heat Islands Effect in Micro Scale Area by Using VHR RS-based Mobile Surveying：
An Empirical Study of a University Campus
Hao Gong, Hiroyuki Kusaka, Yuji Murayama, Maki Okada
Graduate School of Life and Environment Sciences, University of Tsukuba
Contact Address: <hiro.gonghao@gmail.com>(1) Motivation: In urban heat islands (UHI) as themost concerned urban climate phenomena, most of
the researches focus on the big cities (areas) with low
or middle resolution datasets. In order to improve theaccuracy of the approach, we examined a very highresolution remote sensing (VHR RS) based mobile
surveying for UHI in a micro scale area (~1km × 4km)in the University of Tsukuba.
(2) Approach: Fig.1 shows the workflow.

Fig.1: Workflow for this research Observation: Two kinds of observations (mobile
surveying and fixed point observation) wereconducted in 2013/12/22–12/23. For the mobile
surveying, eight groups cycled around at each
responsible area by using a GPS and temperature
sensor loaded bicycle. A 30-minutes mobile
surveying was made for three times: first day 14:30,
20:30 and the next day 5:30. For fixed point
observation, 14 points were set around the study area.
 Remote Sensing: In order to get an exact surface
condition, Digital Surface Model (DSM; 0.5m) andairborne (0.32m) imagery were classified by object

based image analysis (OBIA).
 Spatial Analysis: Based on the RS classificationand outdoor observation results, geostatistics
methods were used to calculate the relationshipbetween the land use and air surface temperature.
To investigate the relationship more scientifically,
spatial interpolation was utilized to generate thesimulated boundary layer in 3D (Fig.2).
 Method Validation: In the end of this research, asky-view-factor observation was made to verify
the spatial analysis results.
(3) Results: This empirical study was successful. A
maximum temperature difference of 6 ℃ wasobserved, which means that the UHI phenomena
obviously appeared. As the simulated boundary layershows, the study area can be divided into three parts,
rural related, urban dense and urban sparse areas.
Each area has its own characteristics. The higher thebuilding density, the higher the air surface
temperature. The height of the building also has apositive correlation with the surface thermal
environment. With this method, we can overcome theshortage of the dataset resolution, get highly accurate
results and even visualize the phenomena in a suchaccessible way.
(4) Prospect: In the next stage, we will try to simulate
and predict the thermal environment based on current
research results by employing a Large Eddy
Simulation (LES) Model, which can predict thetemperature and heat flux with high accuracy.
(5) Data:
 Data for the outdoor observation are based on the
campaigns of measurements carried out by the
research group members of the SIS Lab and Urban
Climate Lab in the University of Tsukuba.
 DSM (0.5m) imagery and VHR airborne (0.32m)
imagery were used in this study.

Fig.2: Simulated temperature boundary layer for the University of Tsukuba.

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Tsunami Vertical Evacuation Sites: A case study of Shizuoka City
Gerasimos Voulgaris
Spatial Information Science, Graduate School of Life and Environmental Sciences,
University of Tsukuba
Contact Address: <gvsquall@gmail.com>(1) Introduction: The Nankai trough is a seismically
active zone known to give big earthquakes (M8.1 in
1944 and M8.1 in 1946). The Japanese governmentis expecting since 2013 a M9.0 earthquake with an
expected 34m high run up, affecting 8 prefectures insouthern of Japan. This study aims to investigate thepotential for vertical evacuation in the city of
Shizuoka.
(2) Premise: Current evacuation sites in Shizuoka city
are designated for every possible disaster. About one
third of them are flat, open areas which constitutes
them unsuitable for tsunami evacuation (Figure 1),
especially in the event of a large scale tsunami. It isclear that there is need for more locations for the
locals to evacuate to, and given Shizuoka’s urban
structure, vertical evacuation in resilient buildings
could greatly mitigate the impact of such a tsunami.
(3) Methodology: In order to assess the potential for
vertical evacuation, two kinds of attributes areneeded. The first kind is dynamic attributes such as
population and water depth. This is due to the factthat population is not static throughout the day in acity, and buildings become full or empty based on
the human activities. Moreover, the tsunami
magnitude can be different in different scenarios.

The second kind of attributes are static attributes
such as accessibility or facilities of a building that do
not frequently change over time. This study will
estimate the population of each building in Shizuoka
in hourly time slots within a day, and for different
scenarios, recommending buildings that are resilient,
not flooded, and with low amounts of people forvertical evacuation.
(4) Data: The data that are used in this study include the2001 Person Trip data for Shizuoka city, the ZmapTOWNII Zenrin data for 2008, the 2010 Census andTelepoint data, as well as other GIS data such asbuilding footprints, topography etc, from theGeospatial Information Authority of Japan.
(5) Results: This study is still in early stages, however,
we have managed to estimate the building bybuilding daytime population for all buildings in
Shizuoka and to conduct spatial investigations in two
different tsunami scenarios.
(6) Future steps: We are currently configuring the datain order to finalize our geodatabase and estimate thebuilding population of Shizuoka in an hourly basis.
Then we can proceed into considering the static
attributes of this research.

Figure 1: Current evacuation sites in Shizuoka city and their capacity (number ofpeople that each site can accommodate), over a 34m run-up tsunami scenario.
Basemap source: Google.

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クラウドソーシング技術を活用した迅速かつ安価な途上国のインフラモニタリング
木下 裕介，関本 義秀
東京大学 生産技術研究所
連絡先: <yusuke-k@iis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 近年，社会資本ストックの増加，インフラに関わる災害や事故の発生を背景として，社会の基本的な支えと期待されているインフラに対する漠然とした不安が生じ，インフラモニタリングに対する社会の関心が高まっている．社会インフラ施設の維持管理において，適切な点検や診断に基づいた
効果的な対策を行うことが大切であり，各施設の寿
命を延ばし，ライフサイクルコストの削減という観点からもインフラモニタリングは重要である．また，世界の経済を牽引する多くの途上国は，外需や投資による経済発展を遂げてきたが，未だ途上国のイ
ンフラ整備は不十分な部分が多く，それだけでなく，その状況を把握するのも難しい．
(2) 方法： 途上国の都市を対象とし，迅速かつ安価に
インフラモニタリングのデータの収集を試行しつつ，
現地のビジネスになる可能性などを模索する．具
体的には，世界最大のアウトソーシングマーケット
プレイスである Freelancer を通して，建物利用状況
や路面の凹凸状態の現地調査を依頼し，それらのモニタリングデータを収集した．建物利用状況の調査は，世界銀行が取り組んでいる Open Data for
Resilience Initiative においてオープンな都市デー
タの構築に用いられている OpenStreetMap を用いて行った．路面の凹凸状態の調査は，無償で英語に対応しており，スマートフォンの GPS と加速度センサーを用いることで道路の凹凸状態を手軽に精度よく観測できる，株式会社バンプレコーダーの
Bump Recorder を利用し，Android OS を搭載した
スマートフォンを対象に調査を行った．
(3) 結果： Freelancer での公募により，契約未成立や作業未完了のプロジェクトがあったものの，建物利用状況（図 1）や路面の凹凸状態（図 2）のデータを収集することが出来た．国ごとに登録者数が異なること
で契約の成立しやすさにも違いが生じたと考えられる．また，建物情報データの収集案件よりも道路の凹凸情報データの収集案件の方が，訪問者数や入札者数が少なく，作業が完遂しにくかったのは，Andoriod OS のスマートフォンを保持していることと車を運転することという厳しい制約条件が応募者に加わったためだと考えられる．そして，クラウドソーシ
ングを用いる際，契約者との信頼関係の構築が重要であり，信頼関係を構築するために，依頼者は契約者が受けやすいように作業を出来るだけ細分化
し，密に連絡を取り合うことで相互理解を深める必要があると考えられる．
(4) 参考文献：
1) 杉 森 純 子 ， 関 本 義 秀 ， 金 杉 洋 ， 大 伴 真 吾（2012） クラウドソーシングサイトを用いた海外における簡易的な人の流れ調査の試み，21 回地理情報システム学会研究発表大会，F-4-2．
2)東田圭介，櫻木伸幸 (2012) クラウドソーシングを用いた POI 情報収集，電子情報通信学会技術研究報告，AI，人工知能と知識処理，111(447)，
17-19．
3)Yukino Baba and Hisashi Kashima （ 2013 ）Statistical Quality Estimation for General
Crowdsourcing Tasks. 19th ACM SIGKDD
Conference on Knowledge Discovery and Data
Mining (KDD).
4)John Crowley. （ 2014 ） OPEN DATA FOR
RESILIENCE INITIATIVE FIELD GUIDE.
GFDRR, 56-57.

図 1： 建物利用状況の現地調査結果（カトマンズ）

図 2： 路面の凹凸状態の現地調査結果（カトマンズ）- 56 -

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スパースな携帯電話通話履歴を用いたリンク交通量の推定：ダッカの事例
長谷川 瑶子 1，関本 義秀 2，樫山 武浩 2，金杉 洋 31
東京大学大学院 工学系研究科，2 東京大学 生産技術研究所，3 東京大学 地球観測データ統融合連携研究機構
連絡先: <yokohase@iis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 効率的な交通政策を行うにあたり，その根拠となる詳細かつ即時性の高い交通状況の把握への需要が高まっている．特に，インフラ整備が発展段階にある途上国では需要が高いものの，新規のセンサ設置による観測では費用の面での負担が大きい．そこで，普及が進む携帯電話の通信時の記録である携帯基地局情報（Call Detail Records，以下 CDR）を活用することが，リアルタイム性・カバー率を向上するために有効であると考えられる．本研
究では，スパースであるが長期の蓄積があるダッカの CDR を用いて，メッシュレベルより詳細なリンク交通量を求めるものである．
(2) アプローチ： 用いるのは，ダッカ市内の 1362 箇所の基地局で観測された，約 400 万人の約 1 カ月間の CDR である．これは，メールや SMS での通信を含まない通話時のみの時間と基地局 ID に関するデータで，1 人 1 日の平均ログ数は約 5．8 である．
このスパースなデータから真の OD を抽出することは困難だが，基地局間の移動をもとにした仮の ODを求め，それに基づきトリップの総量を配分し，リン
ク交通量の推定を行う．仮の OD 抽出には，2 つの手法を試す（図 1）．一つは，Wang et．al（2012）が提案した transient OD （以下 t-OD）の概念を用いて，1 時間以内に異なる基地局での観測があった
場合に，2 つの基地局間のトリップとして t-OD をカウントする．もう一方は，長期間の CDR をユーザ別に空間的にクラスタリングを行い，クラスターごとに代表する基地局を指定し，1 時間以内に異なるクラス
ターでの観測があった場合に，代表基地局間のトリップを s-OD としてカウントする．なお，ここでは基地局のエリアとしてボロノイゾーンを用いる．各手法で抽出した仮の OD に対し，ゾーンごとの人口と自動車利用率，および時間帯別のトリップ総量と平均乗
車人数といった統計値を反映して，1 時間ごとの自動車トリップを配分する．これを時間帯ごとに経路配分を行い，経路を特定したうえで，24 時間のリン
クごとの交通量を集計する（図 2）．
(3) 結果： 推定したリンク交通量は，約 40 地点で実際に観測した道路交通量と相関値 0.75 を得た．ダッカ
でのパーソントリップ調査の OD を同様に配分した場
合の観測量との相関値は 0.77 であり，本研究の手法によってアンケート型の調査とごく近い精度での推定が可能となっているといえる．一方，主な誤差の要因として，指定した領域の内外をまたぐトリップを考慮していない点，CDR と交通量観測の時点にずれがある点，各パラメータの最適化が十分でない点などがあげられ，今後の課題とする．
(4) 参考文献：
1) Wang, P., Hunter, T., Bayen, A.M., Schechtner, K.,
Gonzalez, M.C (2012) Understanding road usage
patterns in urban areas, Scientific Reports, Vol.2,
Article No.1001.

図 1： 長期間 CDR からの 2 つの OD 抽出手法
（上：t-OD の抽出手法 下：s-OD の抽出手法）

図 2: s-OD 手法を用いて推定した
24 時間リンク交通量- 57 -

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交通事故の発生場所情報を用いた事故分析

1

山田 晴利 1 ,2，Teerayut Horanont1，田中 祥夫 2，柴崎 亮介 1
東京大学 空間情報科学研究センター，2 交通事故総合分析センター
連絡先: <yamada.hal@csis.u-tokyo.ac.jp>(1) 目的： 2012 年から都道府県警によって人身事故
データに発生位置座標が附与されるようになったため，「すべての道路，地域」と「すべての人身事故」
を対象にして空間的な分析を行うことが可能になり，従来は実施できなかった詳細な事故分析を行う環
境が整いつつある．しかるに，従来の事故分析シス
テムは事故発生地点の位置情報を扱えず，また毎
年 60 万件を超える人身事故に附与された位置情報の品質管理・修正支援も困難である．本研究は，新たに GIS を援用しデータの品質管理から分析までをカバーする統合的な事故分析システムを開発することを目的としている．
(2) アプローチ： 2013 年度には，事故原票に附与された経度・緯度の正確さを次の二段階に分けて検証した．a) 都道府県別に全ての人身事故を対象に，事故原票に記載された経度・緯度の値をもとにして事故発生箇所が各都道府県のポリゴンの中にあるかどうかを確認する．b) 事故発生箇所の近傍に当該事故の発生した道路種別に該当する道路（単路での事故の場合）あるいは交差点（交差点事故の場合）があるかどうかを検証する．
(3) 意義： 交通事故の要因を探り，対策を立案するた
めには，地理空間的な視点からの分析が重要であるにもかかわらず，これまで事故発生場所の情報は限定的にしか利用できなかった．本研究では，
都道府県警によって入力された事故発生場所情報（経度・緯度）の品質管理，修正支援を行い，さらには沿道土地利用・建物用途と事故との関連，さらにはプローブカーやドライブレコーダ等によって収集されたヒヤリ・ハットデータと事故データとの関連性等の分析が可能なシステムの開発を目指す．
(4) 結果：・ 警察庁から提供いただいた交通人身事故のデータ（2013 年及び 2014 年の 2 年分）を検証に利用した．各都道府県のポリゴンデータは国土数
値情報をもとに作成した．また，道路ネットワーク
データとして，デジタル道路地図（DRM）の基本
道路網と細道路網を用いた．
・ 全ての事故が当該事故が発生した都道府県のポリゴン内に落ちる訳ではないが，成績のよいところでは 98%以上の事故がポリゴン内にある．
・ ポリゴン外に落ちる事故でも，海上の橋の上ある
いは県境近くで発生している事故が多い．
・ 道路種類別に 2012 年事故のマッチング率を比較 す る と ， 交 差 点 事 故 （ 96.3% ） ＞ 国 道 事 故（91.4%）＞主要地方道事故（89.1%）＞高速道路事故（84.2%）の順となっている．
・ 2013 年データでは，2012 年データに比べ正確さが向上している．
・ 東京都の用途地域別に，事故発生件数を集計し，用途地域面積の比率と事故発生件数の比率とを比較すると，面積比率では約 24%を占めるに過ぎない商業，近隣商業，準工業地域で人身事故の 56%が発生している（2012 年事故；用途地域は国土数値情報にもとづく）．
(5) 今後の展開： 沿道土地利用，建物用途等と事故発生との関連性を分析するとともに，事故分析システムを構築する．

拡大図
図 1： 東京都で発生した人身交通事故（2013 年，青:ポリゴン内，赤：ポリゴン外）- 58 -

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CSIS DAYS 2014

車載型ビデオカメラを活用した準天頂衛星システムの測位精度改善効果の可視化と計量分析
原田 豊，齊藤 知範，山根 由子
科学警察研究所
連絡先: <harada@nrips.go.jp>(1) 動機： 2018 年の運用開始に向けて整備が進められている準天頂衛星システムは，とくに大都市部のビル陰などで，従来の GPS よりも測位精度が改善すると期待されている．しかし，将来の運用の実環境下でどれだけの測位精度改善効果が得られるかを知るためには，さまざまに異なる「現場」での比較検討実験を重ねることが必要である．そこで本研究
では，こうした実環境下での比較検討実験を，できる限り簡便な道具立てで実施し，その結果を，①誰にもわかりやすい形で可視化，②学術的検討に耐える計量的分析，の双方で示すために，自転車に取り付けた車載型ビデオカメラによる映像データを活用する方法を考案し，防犯まちあるきの現場において，これを用いた比較検討実験を実施した．
(2) 方法： （一財）衛星測位利用推進センター（SPAC）
から貸与されたサブメートル級受信端末”QZPOD”
２台を自転車のハンドルに並べて取り付け，その一方を準天頂衛星モードに，他方を GPS のみのモードに設定した．これらと並べて，車載型ビデオカメラ（DRIFT 社製「X170」）を取り付け，実際の移動経路を映像で記録した（図 1）．
上記の機材を設置した自転車を押し歩きする形
で，地域住民による「防犯まちあるき」に同行し，準天頂衛星初号機「みちびき」および GPS 衛星群による１秒間隔の衛星測位データと，30 フレーム／秒のビデオ画像を取得した．実験の実施地は，東京近郊の住宅地（高層集合住宅と戸建て住宅との混在地）であるＵ市Ｈ地区，実施日時は 2014 年 3 月
2 日午後 1 時 06 分からの約 1 時間である．
(3) 結果： 実験結果を映像として可視化するため，２台の QZPOD で得られたデータを ArcGIS (v.10.1)のTracking Analyst により処理し，1 秒ごとの測位ポイ

図 1： 測位・撮影機材の設置状況ントを示す 211 枚の画像データを作成した．これらと，車載型ビデオカメラにより撮影した映像とを，動画編集ソフト（NCH ソフトウェア社製「VideoPad」）により合成し，図 2 に示す動画を作成した．
計量的分析としては，ArcGIS (v.10.1)の Python 言語で作成したスクリプトにより，２台の QZPOD に対応する２つの shapefile データから，同時刻の測位点をそれぞれ取り出し，この両者を結ぶ線分を（１秒間隔で）作成し，その長さを計測するとともに，この線分データを建物ポリゴンデータとオーバーレイし（図3），10 階建て以上の高層建築の外周の 10m バッフ
ァの内・外別に，線分の長さの分布を比較した．これにより，高層建築の近傍で両者の測位結果のズレが大きくなる傾向が計量的に示された．
(4) 使用したソフトウェアおよびデータ：
・ 「QZSS ProveTool For Android」 （株）アイサンテ
クノロジー
・ 「QZNAV monitor」 （株）コア・ 「ArcGIS Data Collection 詳細地図 2014」 （株）
ESRI ジャパン(5) 謝辞： 本研究は，科学研究費助成事業（学術研
究助成基金助成金）挑戦的萌芽研究「『予防犯罪学』の開拓をめざした子どもの被害防止ツールキットの実証実験」（課題番号：25560395）の一環として行われたものである．また，本研究のデータを取得
した準天頂衛星初号機「みちびき」による利用実証
実験は，（一財）衛星測位利用推進センターの支援による準天頂衛星システム利用実証課題「自主防犯活動の実環境下における準天頂システムの測位精度改善効果の検証」（課題番号：90-01）の一環として行われたものである．ここに感謝の意を表する．

図 2： 動画による可視化- 59 -

図 3： ArcGIS による計量分析

D12Research Abstracts on Spatial Information Science
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乗換検索サービスの経路選択データを用いた公共交通の経路選択行動分析
太田 恒平，○野津 直樹，梶原 康至，石村 怜美株式会社ナビタイムジャパン 交通コンサルティング事業
連絡先: <naoki-nozu@navitime.co.jp> Web: <http://consulting.navitime.biz/>(1) 目的： 経路選択行動分析の基礎となるデータについては，アンケート等の人の手で作成する際のコスト面・頻度面の課題を補うために，機械的な調査手法が様々に研究されてきた．しかし，機械的にデータを取得する場合， OD 推定や，被験者が認識している経路選択肢集合の生成等に工夫を要する．そこで本研究では，インターネット上の経路
検索サービスにおけるユーザの選択経路を元に，
経路選択モデルの構築等を行い，経路選択行動
分析への適用可能性を明らかにする．
(2) 方法： 株式会社ナビタイムジャパンが提供している乗換検索サービス「乗換 NAVITIME（iOS 版）」にて収集される経路検索実績データ，検索経路デー
タ，経路選択データから，多項ロジットモデルを用いた経路選択モデル推定等を行った．経路選択データは，乗換検索サービスの経路情報の，カレン
ダー登録機能およびメール・SNS による情報共有機能（図 1）の利用記録から生成される． 2014 年 3
月 24 日～4 月 13 日（3 週間分）に記録された，同一ユーザの重複リクエスト等を除外した 160,517 件
を分析対象とした．これは 2010 年大都市交通セン
サス調査対象総票数の 48%に匹敵する．
(3) 結果： 所要時間，運賃，乗換回数を説明変数とする基本モデルを構築した結果，全てのパラメータが統計的に有意であることが示された．さらに，各分
析観点に応じた派生モデルの構築を行うことで，検索結果が上位に表示されているほど経路として選択されやすいことや，到着地別に乗換抵抗が異なることも確認できた（表 1）．
また本データを用いることで，経路選択モデルの構築だけでなく，利用路線シェアの分析も可能である．
例えば，成田空港着の出発地別利用路線シェア（図 2）を見ると，有料特急は直通している駅からの利用シェアが高いことがわかる．
このような分析を，交通事業者がサービスレベル向上のみならず PR 施策にも適用することで，公共交
通サービスがより利用者ニーズに沿った形に発展していくことが期待される．
(4) 参考文献：
石村怜美，梶原康至，太田浩平 (2014) 乗換検索
サービスの経路選択データを用いた公共交通の経
路選択行動分析，第 49 回土木計画学研究発表会．

メ ール送信・カ レ ン ダー登録によ り 判定

第一経路価値
説明変数 推定値
所要時間 [分] -0.0981[円] -0.0063
運賃
乗換回数 [回]-1.04

図 1： 経路検索の共有機能（乗換 NAIVITIME(iOS 版)）

第一経路ダミー

説明変数

推定値

t値

所要時間 [分]-0.163 -192

[円]

-0.00707 -157

乗換回数 [回]-1.00 -136

サンプル数160, 517

調整済尤度

0.483

時間価値 [円/分]

23.0

運賃

乗換抵抗 [分/回]6.15
表 1： 経路選択モデル推定結果

スカイライナー成田エクスプレス

到着地別 乗換抵抗
到着地 乗換抵抗
[分/回]

全て
羽田
空
関西
港
成田

日暮里

上野

東京

品川

図 2： 出発駅別の利用路線シェア（成田空港 着）- 60 -

5.97
6.43

15.0
21.0

国際線主体の空港の乗換抵抗が高い

新宿
渋谷

1.25

第一経路表示価値= 198円D13

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2014

経路検索実績データに基づく突発的移動需要の検出
太田 恒平, 石村 怜美株式会社ナビタイムジャパン 交通コンサルティング事業
連絡先: <kohei-ota@navitime.co.jp> Web:<http://consulting.navitime.biz/>- 61 -

図 1： 検索条件設定画面(PC-NAVITIME)
100%

6時出発
6時到着
20時出発
20時到着

事前検索率

80%

朝の到着時刻を指定する場合は事前検索が多い

60%
40%
20%
0%
4日前

15時間前

2時間前

ﾘｱﾙﾀｲﾑ10分前

事前時間区分（検索指定日時-検索実施日時）

図 2： 事前検索の増加傾向
表 1： 4 日前に検出された突発的移動需要
原因事象
コンサート
スポーツ
その他イベント
行楽地・施設オフィス街
教育イベント
ダイヤ改正
空港
不明
合計

検出数
駅の例
62 西武球場前，水道橋/後楽園，さいたま新都心，新横浜
17 浮間舟渡/蓮根/京成佐倉（市民マラソン），浦和美園
12 国際展示場正門，横須賀中央（横須賀基地）
28 九段下（お花見），高尾山口，東京ディズニーシー
36 日本大通り，都庁前，霞ヶ関，西新宿
47 九段下，日吉，中央大学・明星大学，経堂
15 和光市/新宿三丁目/北参道/元町・中華街
2 羽田空港，羽田空港第 1 ビル
48 2672013年4月13日16時台

西武球場前が首都圏で7位

The source data was downloaded from AIST's Landsat-8
Data Immediate Release Site, Japan（http://landsat8.geogrid.org/）.
Landsat 8 data courtesy of the U.S. Geological Survey.

図 3： 乗換経路検索数上位駅の分布
2500
2013年4月13日
累積経路検索数[件](1) 動機： インターネット上の経路検索サービス（図 1）の利用時には，未来の発着日時を指定することが多い．本研究では，その利用実績データを用いて，従来の統計や予測モデルによる手法では難しい，
突発的移動需要の検出を行った．
(2) 使用したデータ： 本研究では，株式会社ナビタイ
ムジャパンの一部サービスにて，2013 年 2 月 1 日～3 月 17 日に記録された駅間の経路検索実績データを用いて，同年 3 月 18 日～4 月 14 日に発生した突発的移動需要の検出可能性を検証した．
(3) 方法： 発着指定日時より前に行う検索（事前検索）の多さが，検出力を大きく左右する．本研究では，
図 2 に事前検索の増加傾向を統計化し，未来の経路検索が検索指定日時までの間にどの程度伸びるのか予測した上で，突発的移動需要を検出した．
ここで突発的移動需要とは，駅別・日時指定方法
別（出発と到着のどちらの日時を指定するか）の 1
時間あたりの検索数が，平常日の 2 倍以上かつ 50件以上となった場合としている．
(4) 結果： 対象期間において発生した突発的移動需要 12,268 件中，4 日前の時点で検出できた 267 件の事象を表 1 に示す．コンサートやスポーツイベン
トの他，季節柄入庁式や卒業式・入学式が多く検出された．コンサートの検出例を以下に示す．図 3は，2013 年 4 月 13 日の 16 時台の乗換経路検索
数上位駅の分布である．この日は「ももいろクロー
バーZ」のライブコンサートが西武ドームにおいて開催されており，最寄りの西武球場前が首都圏で 7位と多く検索されていた．図 3 は，到着駅を西武球場前駅，到着日時を同日に指定した乗換経路検索数の時間別分布であり，開演前とグッズ販売開始前に検索が集中していた．また 16 時台の検索件
数は，4 日前の時点で既に平常日の 8 倍に上り，
事前に突発的移動需要を検出することができた．このような検出結果を，交通分野においては増便・増結といった輸送力調整，マーケティング分野においては小売店の仕入調整等に適用すれば，イベントの円滑化・経済効果増に寄与すると考えられる．
(5) 参考文献：
1) 石村伶美，太田恒平，富井規雄 (2013) 経路
検索サービスの実績データに基づく近未来の突発的移動需要の検出，第 47 回土木計画学会研究発
表会

2000
1500
1000

リアルタイム

開演前

10分前
2時間前

グッズ
販売前

15時間前
4日前

定常検索数
平常日検索数

500
４日前から
普段の８倍

0

5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223
検索対象時刻

図 4： 西武球場前駅の到着指定時間帯別検索数

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データマイニングによる移動軌跡データからの知識獲得

1

田中 優子 1，関 和広 2，上原 邦昭 1
神戸大学大学院 システム情報学研究科，2 甲南大学 知能情報学部
連絡先: <tanaka@ai.cs.kobe-u.ac.jp>(1) 動機： 近年，GPS データを人の行動分析に生かそうという研究が増えている．しかし，GPS データには
意味的情報が付けられていないという問題点がある．人がなぜ，どのように行動しているかを分析するためには，軌跡に意味付けを行い，それらの関係性を考える必要がある．本研究では，人の行動
知識とデータマイニング手法によってオントロジーを構築する手法を提案する．具体的には，データ
マイニングによって軌跡に意味付けを行い，オント
ロジーを構築することで人の行動の概念を表し，それらの関係性を定義する手法を検討する．
(2) 方法： 軌跡に意味付けするために，まず「軌跡」を「滞在」と「移動」からなる２つの低レベル概念により定義する．さらに，滞在には「場所」や「時間」，移動には「移動手段」や「目的」について，以下の方法でラベル付けを行う．①滞在場所の意味を特定するために，人の属性ごとに集まる場所を検出する．
例えば，大学生の集まる場所は大学，社会人の集まる場所は会社となる．また，密度に基づくクラスタ
リング Denstream を用いて，人の集まる場所を検出する．②特定された場所について，滞在時間の傾向を求めるため，主成分分析を行う．データは，各場所に居るか居ないかを 01 で表したベクトルに変換する．主成分分析を行うと，行動の傾向を表す
ベクトルが検出される．例えば，大学生であれば 9時までは家，9 時から 19 時までは大学に居るといった傾向が得られる．③移動手段の特定には，速度の時系列データに対して移動手段のラベル付けを行う，系列ラベリング問題として捉えることができる．
そこで，入出力の構造を条件付き確率分布で表現するモデル CRF を用いて，教師あり学習を行う．な
お移動手段として，電車・バス・車・自転車・徒歩の５つを考える．④移動目的には，移動の出発点と到着点を考えればよい．そこで，滞在場所間の移動でよく見られるパターンを求める．さらに，全軌跡のうち，場所 A から場所 B への移動含む軌跡の割合
を AB の支持度とする．このようにすれば，支持度が高いほどよく見られる行動パターンとなる．例えば，大学生の大学を出発する移動の 63 %は帰宅であるが，15 %は寄り道であることが分かる．
(3) 結果： クラスタリングによる大学の検出の結果を図1 に示す．緑ピンが正解座標，黒アイコンが検出した座標であり，２つが重なれば正しく検出できたことになる．得られた結果から構築された大学生のオン
トロジーを図 2 に表す．ここから，さらに行動分析を行うことができる．例えば，ある大学に通う人に着目
し，寄り道場所の分析を行えば，図 3 のように，大学生が時間を問わず訪れる場所と，夕方のみに訪れる場所の２種類が得られる．このように分析を進めれば，より詳細なオントロジーを構築することができる．
(4) 使用したデータ：
・ 「平成 20 年東京都市圏 人の流れデータ」

図 1: 大学生の密度に基づくクラスタ （地図: Google マップ）

図 2: 構築されたオントロジー

図 3: 大学生の寄り道場所の検出 （地図: Google マップ）

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データストリーム手法による交通混雑エリア検出と可視化
王 一驄 1，関 和広 2，上原 邦昭 11
神戸大学大学院 システム情報学研究科，2 甲南大学 知能情報学部
連絡先: <wang@ai.cs.kobe-u.ac.jp>(1) 動機： 近年，東南アジアの発展途上国では，自動車保有台数が毎年 50％～100％程，高速に増加している．この急増に道路の建設は全然間に合わず，
都市道路は全面的な混雑状況になっている．本研
究では，具体的な地域の混雑状態を量化し，量化した結果を参考にして，道路建設の優先順位を効率的に決めるために，交通混雑エリアの検出と可視化について検討する．
(2) 方法： 混雑エリアを検出するために，サンプルデータの局部密度を計算する DenStream という既存手法がある．DenStream はストリームデータを取り扱うことができ，検索半径を十分小さく設定すれば，
移動軌跡データから人の密度が高い場所を見つけることができる．しかし，得られるパターンからは，地域の人口密度が閾値を超えた場所の特定しか分からない．逆に，混んでいる市場とか，走っている電車など，交通問題にならない場所もパターンとして検出されるという問題がある．一方，道路は混
雑する前に，立ち止まる車や歩行者が増加する現象を伴う．このため，静的な人口密度よりも，交通流の変化に注目すべきである．大量の車が立ち止
まると交通流が急に変化して，混雑する可能性が高まる．
本研究では，各人の経緯度座標データストリー
ムから交通流の変化点を抽出し，新しいストリームとみなして頻出パターン検出アプローチを行う手法
を提案する．この頻出パターンは，人や車がよく立
ち止まっている場所である．しかも，頻出度はアル
ゴリズム上で測られるものなので，渋滞場所の優先順位が分かる．また，本アルゴリズムは，データスト
リームから頻出パターンを検出するために，Lossy
Counting というアルゴリズムに基づいているが，原アルゴリズムの処理単位は定量的なデータである．
しかしながら，ストリームの速度はいつでも変動するため，Lossy Counting の処理単位を時間帯として改良している．以上のことから，入力データをメモリに全部入れずに混雑エリアを検出することができる．
さらに，DenStream では出力の際に DBScan アルゴ
リズムを実行するので，計算コストがかかる．本手法の場合，密度に基づくクラスタリングせずに済むので，DenStream より高速である．さらに，現実のデー
タにノイズが入っていることを考慮すると，本手法では，場所をセルとして量化しているので，例え実際
位置とデータのズレがあっても，ノイズの影響を，ある程度，考慮せずに済ますことができる．
(3) 結果： 左の図は本手法（右）と DenStream（左）の比較である．DenStream では二つクラスタ（黒い丸）が出現しているが，左は駅，右は走っている電車である．本手法では，走っている電車は交通流が変化しないので，混雑エリアとしてみなされない．ウィキペ
ディアによると，新宿駅は世の中で一番忙しい駅であるが，実際に，朝８時５分前には新宿駅より，東京周辺の駅がもっと混雑していることが分かる．右図では，これらの駅として多摩プラザ，青葉台，日吉，洗足池，幕張，大塚，葛西などが発見されている．な
お，平均的に一時間降乗客数は５００以上である．
逆に，新宿駅は６０くらいである（人数はサンプリング
データに基づいており、実際の値ではない）．
(4) 使用したデータ：
・ 「平成２０年東京都市圏人の流れデータセット（空間配分版）」(5) 今後の展開： 数学的な手法より，今回作り直した
アルゴリズムを改良し，メモリコストをさらに減らすことを検討している．

図 1： DenStream との比較 （地図: Google マップ）

図 2： 朝出勤時間帯の混雑エリア （地図: Google マップ）

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D16

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位置情報における変化点検出のためのプライバシ保護川本 淳平
九州大学 大学院システム情報科学研究院
連絡先: <kawamoto@inf.kyushu-u.ac.jp>(1) 動機： モバイル通信事業者やカーナビ事業者が収集する位置情報データを自治体や民間組織に公開し，主導線の発見や渋滞・事故発生地点の発見といった解析を行うことを考える．そうして得られた解析結果をインフラ整備に利用することがいわゆ
るビッグデータの利用法の一つとして期待されている．一方で，解析対象の位置情報データは，悪用することで個人の行動記録などを取得可能であり，取り扱いに注意を要する．我々は，公開された位
置情報データから個人を特定することが困難となるようにデータを書き換えるプライバシ保護手法についての研究を行っている．本発表では，人々が訪問した緯度・経度情報を時系列にそって集めたデータベースを公開し，変化点検出を行う場合におけるプライバシ保護手法について述べる．
(2) アプローチ： 収集し た移動履歴情報をもとに，人々の行動の数理モデルを作成する．そして，その数理モデルから大きく逸脱した行動を個人の特徴的な行動，すなわちプライバシを保護すべき行動であると仮定し，変更を加えることで保護する．なお，今回はマルコフ過程を用いている．
(3) 意義： 位置情報の中でも，時系列データは人々の行動を理解するうえで重要である．一方で，他のビッグデータと同様にプライバシ問題を解決しなければ利用促進が難しい．本研究の成果を利用することで，データ所有者がより安全にデータを提供できるようになることが期待できる．
(4) 特徴：・ 記録する時間が長くなるに従い，個々人の移動
履歴はその個人に特徴的な情報となり，プライ
バシ保護が難しい．また，差分プライバシなど一般的に用いられているプライバシ保護技術をそのまま適用したのでは，本来のデータからの誤差が大きくなり，目的の解析結果にも誤差を多く含む．
・ マルコフ過程を用いたモデル化により，重点的にプライバシを保護すべきデータと，そうではな
いデータを分けて扱うことが可能になり，結果的に本来のデータからの誤差を少なく抑えることができる．
・ 東京大学空間情報科学研究センターの提供する，東京都市圏における 1998 年のパーソントリ
ップ調査に基づくデータセットを用いて評価実験を行っている．そこには 72 万 2 千人の１日分の移動軌跡が含まれている． 時系列移動履歴
データとして十分な情報量である．
(5) 今後の展開： 居住人数の多い東京都市圏において，提案手法の評価を行った後，人口密度の異なる他地域においても評価を行う予定である．

図 1： 東京都内各駅における滞在人数変化の検出（緑色が変化を検出した地点） （地図: Google マップ）

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環状経路を中心とする地下鉄路線図レイアウト設計

1

吳 湘筠 1，潘 雙洪 2，高橋 成雄 1，有川 正俊 3，林 春成 4，顏 嗣鈞 5
東京大学大学院 情報理工学系研究科，2 国立清華大学 資訊工程学科，3 東京大学 空間情報科学研究センター，
4
国立交通大学 工業工程管理学科，5 国立台湾大学 電機工程学科
連絡先: <hsiang.yun.wu@computer.org>(1) 動機： 地図上に地下鉄路線図網をわかりやすくレ
イアウトするためには，その路線図網の配置を直線や円などの単純なかたちに置き換える技法がよく用いられる．実際，市販されている旅行ガイドブックを調べてみると，地図製作者は，重要な経路を上記のような図形に置き換えた後，地図中央に配置することで，ユーザの視覚的な注意を効果的に誘導することが多い．本報告では，一般的に用いられている縦，横，斜めの 8 方向に沿う地下鉄路線図
表現において，環状の経路を円形状に配置する手法を示す．本手法を用いることで，特定の環状経
路を円形状に伸ばして路線図の中央に配置し，路線図そのものの可読性を向上させることができる．
(2) 方法： 地下鉄路線を横，縦，斜めの 8 方向に配置し, それらの地理的な相対位置を保つ Beck[1]の設計原理は，路線図を描く際の美的基準として一般的に用いられている．しかし，特定の経路を直線や円などの図形に変形して中心に配置し，それ以外の路線図を 8 方向に配置するには，必要な変形を定式化し路線図に導入する必要がある．本
研究では，混合整数計画法の定式化[2,3]を拡張することにより，この問題の解決を図る．我々のアイデアは，選択された円環経路にある駅とその他の駅で，美的基準を使い分ける点にある．円環経路
上にない駅は，従来の美的基準を実現する線形(不)等式の制約集合を課すことで，対応する地下鉄路線を 8 方向に配置する．円環経路上にある駅
は，まずそれらの重心を一時的に円の中心とし，その後各駅が円状で等間隔になるように中心角および駅間の路線の向きを定めたのち，それらを同様に線形(不)等式制約に変換し，可読性の高い路線
図配置を得る．

(a) 地理情報を反映した路線図(3) 結果： 提案アルゴリズムは，Mac Pro デスクトップ
PC 上に，C++，OpenGL，IBM CPLEX を用いて実装した．その結果を，図 1 に示す．図 1(a)は入力として与えられるコペンハーゲン地下鉄の地理的配置を示す．図 1(b)は，従来手法により得られる 8 方向の地下鉄路線図網である．これに対し本手法は，図 1(c)のように，ユーザが指定した円環経路を円形に配置することができ，路線図全体の可読性を高めることに成功している．
(4) 使用したデータ：
・ コペンハーゲン地下鉄路線図網
http://english.trtc.com.tw/
・ 地下鉄駅の緯度経度 グーグルマップ
http://maps.google.com/(5) 謝辞： 本研究は，東京大学空間情報科学研究センターの空間データ利用を伴う共同研究(No.398)による．また，日本学術振興会科研費
基盤研究(B) No. 24330033，挑戦的萌芽研究 No.
23650042，台湾行政院国家科学委員会 NSC1012628-E-009-025-MY3 ， NSC100-2221-E-002-132MY3 の助成を受けた.
(6) 参考文献：[1] GARLAND K. Mr. Beck’s Underground Map:
A History. Capital Transport, 1994.
[2] NÖLLENBURG M., WOLFF A. Drawing andlabeling high-quality metro maps bymixed-integer programming. IEEE Transactions
on Visualization and Computer Graphics 17, 5(2011), 626–641.
[3] WU H.-Y., TAKAHASHI S., LIN C.-C., YEN
H.-C. Travel-route-centered metro map layout
and annotation. Computer Graphics Forum 31,
3 (2012), 925–934.

(b) 一般的な 8 方向の路線図[2,3]図 1： コペンハーゲン地下鉄路線図- 65 -(c) 円環経路を円形にした路線図

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透視投影図の組み合わせ抽出を用いた吉田初三郎の鳥瞰図における構図の解析

1

佐藤 史弥 1，吳 湘筠 1，高橋 成雄 1，有川 正俊 2
東京大学大学院 情報理工学系研究科， 2 東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: <sato@visual.k.u-tokyo.ac.jp>(1) 目的： 吉田初三郎の鳥瞰図は，そのユニークな構図により，地図としての美しさと分かりやすさという両方の側面を達成している点で，広く知られている．
そしてその鳥瞰図は，描く対象地域から，地理的特徴を選んでそれを含む周辺領域を拡大したのち，相対的な位置関係を保つよう鳥瞰図上に配置する
ことによって，構成されていると考えることができる[1]．そのため，鳥瞰図内における地理的特徴を含む領域の配置を解析することは，吉田初三郎の鳥瞰図の成立過程を理解する一助となる．しかしながら，一見継ぎ目のない鳥瞰図から，特徴領域への分割とその縮尺を得ることは難しい．本研究では，
鳥瞰図をいくつかの透視投影図の組み合わせとして扱い，各透視投影図のカメラパラメータを推測することによって，鳥瞰図において特徴領域を抽出する手法を示す．さらに，実際に初三郎の鳥瞰図に，本手法を適用した事例を示す．
(2) 方法： 本研究では，はじめに鳥瞰図画像全体をた
くさんの細かな領域に分割したのち，近いカメラパ
ラメータをもつ領域同士を順次併合することにより，特徴領域を抽出する．領域分割および併合は，以下の手順により行われる．まず，画像内で対応地
点の緯経度が特定できる点を参照点する．そして，地図上の各地点がどの参照点に最も近いかに応じて領域分割を行う．このとき得られた各領域を，透視投影図の最小単位として扱うこととする．次に 2つの領域間のカメラパラメータの近さを表す類似度を導入し，類似度の大きい領域同士を順次併合す
ることとする．類似度の尺度として今回は，投影図の縮尺を用いることとし，比較する 2 つの投影図の縮尺が近いほど類似度は大きいと判断する．各基
本領域の縮尺は，先に設定した参照点を頂点として用い三角形分割を施し，各参照点を中心とする多角形の面積を用いて推測する．また，本手法における分割領域の併合過程は，一つの樹形図として表すことができる．今回実装したシステムでは，この樹形図を用いて任意の併合領域を抽出できるため，着目する透視投影図をより細かく分割すること
で，階層的な分析を行うことが可能となっている．
(3) 結果： 本提案手法は，MacBoosk Air 上において，
C++と OpenGL によるソフトウェアとして実装された．
結果例として，吉田初三郎の『日本鳥瞰中国四国大図絵』の一部に 172 点の参照点を与え，各投影図をランダムに配色することで可視化を行った．図 1に樹形図と配色された鳥瞰図画像を示す．本事例においては，ラベリングされた各領域を目視した結果，厳島神社全体が紫色にラベリングされていることが確認でき，厳島神社が中心として選ばれているのではないかという推定を行うことができた．
(4) 使用したデータ：「所蔵地図データベース」（大学共同利用機関法
人人間文化研究機構国際日本研究文化センター）(5) 謝辞： 本研究は，CSIS 共同研究（研究番号 398）
による成果である．また，本研究の一部は，科研費
基盤研究(B) No.24330033 の助成を受けた．
(6) 参考文献：[1] 吉田初三郎(1928) 如何にして初三郎式鳥瞰
図は生れたか，観光社，『旅と名所』創刊号，p.14.

図 1： 樹形図（左）内で領域のまとまりを選択することで，鳥瞰図全体を 5 つの透視投影図に色分けしている（右）．

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水上バスを視点場とした景観分析—隅田川周辺の街並みと印象の関係性より—

1

西山 貴史 1，飯田 遼平 1，栗田 純吾 1，伊藤 香織２，丹羽 由佳理２
東京理科大学大学院 理工学研究科 建築学専攻，2 東京理科大学 理工学部 建築学科
連絡先: <7114650 @ed.tus.ac.jp>(1) 動機： 自動車や電車といった陸上交通手段が発展した現代でも，水上バスは川から東京の街並みを楽しむことのできる交通手段として，多くの観光客に人気を博している．本研究では水上バスからの景観の特性を静止画と地図を用いて定量的に把握し，そして景観要素がどのように乗船客の印象に影響を与えているのかを明らかにすることを目的とする．
(2) 方法： 隅田川を運航する水上バスの多くの路線の中で「浅草」と「日の出桟橋」の間を調査対象地とする．まず水上バスからの景観を動画撮影し，その動画から一定間隔で静止画を抽出する．次に，隅田川景観基本軸の景観形成基準で述べられている「スカイライン」「壁面面積」「色彩」「緑化量」「建物数」「建物の川辺からの距離」「隣棟間隔」の要素ごとに静止画から特徴量を算出し，景観を定量的に把握する．その後，撮影した動画を用いて被験者実験を行い，景観の印象変化地点を選定する．選定した各地点の景観の印象を再び被験者実験により SD 法で測り，重回帰分析で景観の要素と印象の関係を明らかにする．
(3) 結果： 水上バスからの船窓景観を 7 つの要素と心理的印象から調査・分析し，以下の知見を得た．
· 本所や横綱では首都高速道路の高架橋を超える
建物が少なく単調なスカイラインが続き，清澄から越中島にかけては，中低層の建物が立ち並び統

図 1： スカイラインのフラクタル次元

一感のあるスカイラインを形成している．一方で両国や浜町そして佃周辺では高低差のある建物が混在し，スカイラインが複雑になる傾向にある（図1）．またスーパー堤防の整備が進んでいる下流
域では，川辺の緑化量が高い傾向にある（図 2）など，街並みの定量的分析から水上バス運航に伴う景観変化の傾向を要素ごとに把握することができた．
· 被験者実験より，隅田川のどの地点で乗船客が船窓からの景観の印象変化を感じるのかが明らかになった（図 3）．
· 各景観要素の特徴量と被験者の景観印象に対する重回帰分析から，隅田川周辺の景観要素の特徴量が印象にどのような影響を与えているかを定量的に把握することができた．特に，景観の色鮮やかさ，緑の感じ方，圧迫感そして景観に感じる
距離感といった印象については「色彩」「緑化量」「建物の川辺からの距離」の景観要素が関係しており，一方で景観の面白みや連続感などは今回着目した景観要素が影響を与えているとは言えないことが明らかになった．また「緑化量」は多くの印象に影響を与えていることから，重要な景観要素であることが明らかになった．
(4) 使用したデータ：
・国土地理院基盤地図情報（縮尺レベル 2500）
・独自調査に基づき位置情報をつけた写真データ

図 2： 景観上の緑化量- 67 -

図 3： 印象変化を感じた人数
及び印象変化地点

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立体角指標を用いた打ち上げ花火の見え方の評価

1

沖村 遥平 1，本間 裕大 2，鵜飼 孝盛 3，栗田 治 1
慶應義塾大学大学院 理工学研究科，2 東京大学 生産技術研究所，3 中央大学 理工学部
連絡先: <youhei.o@a7.keio.jp>(1) 目的： 夏の風物詩として存在感の大きなものに，
都市部での花火大会が挙げられる．本研究では，
夏の夜空に打ち上がる花火の見え方に関して，建物による遮蔽と観測位置などを考慮した上で，視界にとらえられる花火の量を定量的に評価する．具
体的には，観測地点ごとに算出した「視界のなかで花火の占める割合」と「花火の全貌のうち何%が見えるか」の各評価値をマップに色分けして視覚的に表示し，考察を加える．
(2) 方法： 景観(landscape)分析において古くから用いられてきた指標である立体角(solid angle)を本研究
での主要な評価指標として用いた．視点から天空へ向けて無数の走査線ベクトルをくまなく放射し，
それらと花火あるいは建物面との交差判定を行うことによって，視界のなかで花火の占める立体角を近似的に計算した．また，見えの大きさそのものを示す指標である立体角と並んで，走査線ベクトル
法により算出される「花火の全貌のうち何%が見えているか」を示す指標である『可視率』を定義し，これら２つの指標に基づいて評価を行った．分析例
として，渋谷駅周辺を対象領域とし，渋谷駅前の渋谷 109 前で仮想的に花火(上空 40m のところに中心をもつ半径 20m の完全な球形とした)を打ち上げたと想定した．こうした状況下で，任意に選んだ３地
点 A,B,C においてそれぞれ計算した各指標の値を，当該地点に位置する観測者からどのように花火が見えるかを表した投影図とともに図 1 に示した．また，一定範囲内の領域を 10m メッシュで切り分け，各メ
ッシュを観測地点の代表点とした場合に，各指標を計算して視覚的に表示した立体角マップ，可視率
マップをそれぞれ図 2 および図 3 に示した．

なお，本研究で用いた渋谷駅周辺の建物デー
タは昭文社発行の『MAPPLE2500 デジタルデータ
平成 17 年度版』から建物データのみを抽出した．
今後対象範囲を拡大する際に利用する東京都内
全域の建物データについては，CSIS から提供していただいている，ゼンリン社発行の『ZMAP TOWN
Ⅱ 2008/09 年度（Shape 版）東京都 データセット』から抽出して利用する予定である．
(3) 結果： 図 1 によると，「実際にこの地点に立っていたならば，花火はこう見えそうだ」という感覚とある程度合致していると思われる．その裏付けとしては，花火の可視率が，各投影図における花火の見える様子と照らし合わせて納得のゆく値であると考えられる点が挙げられる．また，図 2 および図 3 に示す各マッ
プによると，観測地点から花火までの距離が短くなるほど，また，花火へ向ける視線方向に遮蔽される
建物が少ないほど立体角は大きくなり，花火へ向ける視線方向に遮蔽される建物が少なく，視界がひらけているほど可視率は大きくなることが見て取れる．
(4) 今後の展開： 現状の分析では，打ち上げ花火を上
空に浮かんで静止している完全な球としているように，花火の扱い方の面で課題が残る．より現実に沿うよう，現実の花火の性質を分析に盛り込む．その他，実際に打ち上げ花火を楽しむ様々なシーンを想定した分析を含め，より大規模かつ広範囲にわたる実証的研究を行う予定である．

0.70033 [str]

0

地点 C

地点 A

▶花火の立体角0.05844 str▶花火の立体角0.04331 str▶花火の可視率50.1665 %▶花火の可視率
67.0000 %図 2: 立体角マップ

C
花火

B

A

地点 B

100. [%]▶花火の立体角0.12721 str▶花火の可視率80.5897 %0

図 1: 花火の見える様子と各指標の値

図 3: 可視率マップ- 68 -

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CSIS DAYS 2014

CSIS DAYS 2014 実行委員会
小口 高
高橋 孝明
柴崎 亮介
有川 正俊
瀬崎 薫
貞広 幸雄
山田 晴利
丸山 祐造
木實 新一
早川 裕弌
中條 覚
橋本 拓哉
伊藤 香織
藤嶋 翔太
小林 博樹
桐村 喬
藤原 直哉
瀬戸 寿一
古橋 大地
中村 和彦
福島 佑樹
鶴岡 謙一
坂田 和恵
飯泉 しのぶ宮田 ゆう子大橋 裕美（統括班・班長）（統括班・副班長）（統括班）（アブストラクト集班・班長）（統括班）（拠点校会議班・班長）
（統括班）
（統括班）
（アブストラクト集班・副班長）（ローカルアレンジメント班・副班長）
（統括班）
（統括班）
（統括班）
（アブストラクト集班）（ローカルアレンジメント班）（ローカルアレンジメント班・班長，拠点校会議班）（ローカルアレンジメント班，アブストラクト集班）（ローカルアレンジメント班）（ローカルアレンジメント班）（ローカルアレンジメント班，アブストラクト集班）（ローカルアレンジメント班）（アブストラクト集班）（ローカルアレンジメント班）（ローカルアレンジメント班）（ローカルアレンジメント班）（ローカルアレンジメント班）[CSIS DAYS 2014 ホームページ]
http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/csisdays2014/（プログラムのページから，PDF の発表原稿がダウンロード可能です．）- 69 -

賞金総額 200 万円！*

アーバンデータチャレンジ 2014
作品応募が始まりました！
アーバンデータチャレンジ 2014 は、地方自治体をはじめとする各機関が保有する社会基盤情報の公開・流通促進に向けた取組として、オープンデータ等を積極的に活用して、地域課題の解決に効果的なツール・アイ
デア・データセット等をコンテスト形式として募集するものです。今年は東京のほか国内 10 拠点の皆さんと連携して、各地でワークショップやまち歩きなどを行いながら、チャレンジに向けた土壌を育てています。地域課題に取り組みたい方・オープンデータの利活用アイデアをお持ちの方等、ぜひご応募ください！

作品概要：平成 26 年 12 月 21 日（日）まで
作品締切：平成 27 年 2 月 1 日（日）まで
最終審査会：平成 27 年 2 月 28 日（土）東京大学駒場リサーチキャンパスを予定
アプリケーション

データ

アイデア

金賞

50 万円

30 万円

10 万円

ソリューション

銀賞

30 万円

10 万円

5 万円

銅賞

10 万円

5 万円

1 万円

自治体特別賞

水戸市賞（仮称） ほか 3 件程度（該当なしの場合もあり）：

5 万円※既存のアプリケーションの地域への適用など地域の課題解決に資する活動を対象

受賞作品は自治体 Web サイト等に掲載予定* 賞金総額は、応募状況等により変更の可能性があります。

■データ提供サイト UDC2014-CKAN

http://udct-data.aigid.jp/■アイデア共有サイト Idea Link Data

http://idea.linkdata.org/ideas?tag=UDC2014

応募要領は http://aigid.jp/?page_id=421 をご覧ください。
https://www.facebook.com/UDCT2013 でも随時お知らせしています！

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共同研究

研究用空間データ基盤
東 京 大 学 空 間 情 報 科 学 研 究 セ ン タ ー※
（CSIS）で は、様 々 な 空 間 デ ー タ を
整 備 し、全 国 の 研 究 者 の 方 々 に共同研究として利用していただく
こ と で、空 間 情 報 科 学 に 関 す る
研 究 を 支 援・推 進 し て い ま す。
共同研究で利用可能な空間データ（一例）
号レベルアドレスマッチングサービス（CSIS）CSIS 統計データベース（CSIS）
パーソントリップデータ（CSIS）
マイクロジオデータ（CSIS ／ゼンリン）
Zmap-TOWNⅡ 地図データ（ゼンリン）
電話帳データ（ゼンリン）
国勢調査地図データ（パスコ）
国勢調査・事業所・企業統計データ（シンフォニカ）
GISMAP 地図・地形データ（北海道地図）アメダス・天気図データ（気象庁）
2 m 航空レーザスキャン地形データ（国際航業）
地上レーザスキャンデータ（CSIS）
・・・・・・➡ https://joras.csis.u-tokyo.ac.jp/dataset/list̲all

申込方法
共同研究をご利用になる場合には、「共同研究支援システム（JoRAS）」から提案したい共同研究をご申請ください。審議を経て、利用許可を受けた方は、JoRAS のページから申請したデータを利用することができます。
詳しくはこちら ➡ http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/japanese/research̲activities/joint-research.html※東京大学空間情報科学研究センターは、文部科学省認定の「共同利用・共同研究拠点（空間情報科学研究拠点）」として全国の研究者との共同研究を推進しています

申請資格
国内外の大学や研究機関に所属している研究者の方
申請期間
毎年度 4 月 1 日〜 3 月 31 日
（随時）
研究期間
原則として承認された年度内
ただし、申請により次年度の継続もできます
研究テーマ
当センターのメンバー 一覧を参考にご検討ください

tp://www.csis.u-tokyo.ac.jp/japanese/research̲activities/members.htm

CSIS 共同研究事務局‒ 共同研究支援システム
Joint Research Assist System

https://joras.csis.u-tokyo.ac.jp
研究報告
毎年度末に、
必ず研究報告書をご提出下さい
また、センター主催の年次シンポジウム（CSIS DAYS）でご発表ください
http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/csisdays2014/

成果の公表
論文等には、
センターとの共同研究であることを明記して下さい
また、別刷の PDF をセンターにお送り下さい「研究用空間データ基盤」には、利用条件や著作権上自由に貸し出すことができないデータや、研究目的のために
企業・団体から貸与されたデータも含まれております。そのため、「空間データ利用を伴う共同研究」への申請内CSIS DAYS 2014

http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/

CSIS DAYS 2014
全国共同利用研究発表大会
2014 年 11 月 21‑22 日

於：東京大学 柏の葉キャンパス駅前 サテライト

The Session of Inter-University Research Activities in Japan
November 21-22, 2014 at Kashiwanoha Station Campus, Chiba

http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/csisdays2014/

研究アブストラクト集

CSIS DAYS 2014
全国共同利用研究発表大会
2014 年 11 月 21‑22 日 於：東京大学 柏の葉キャンパス駅前 サテライト

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2014
The Session of Inter-University Research Activities in Japan
November 21-22, 2014 at Kashiwanoha Station Campus, Chiba
http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/csisdays2014/

研究アブストラクト集
Research Abstracts on Spatial Information Science