しがだい資料展示コーナー企画展

https://www.econ.shiga-u.ac.jp/ebrisk/2024. 6.3 月

11.29 金

第1期：6月3日（月）～ 8月29日（木）いかなる場所に人々は集まり住むのか？
― 街と道の千年紀シミュレーション ―第2期：9月2日（月）～ 11月29日（金）人の流れから都市の姿を描く

しがだい資料展示コーナー企画展

ALL ROADS LEAD TO BIG CITIES
発行日：2024 年 9 月 2 日
編集・発行：滋賀大学経済経営研究所〒522-8522 彦根市馬場 1-1-1
TEL 0749-27-1047 E-mail ebr@biwako.shiga-u.ac.jp― 日々の通勤・買物行動から引越・移住まで ―13しがだい資料展示コーナー企画展

開催期間 2024 年 6 月 3 日（月）～ 11 月 29 日（金）第1期いかなる場所に人々は集まり住むのか？ ― 街と道の千年紀シミュレーション ―会期：2024年6月3日（月）～8月29日（木）第2期
人の流れから都市の姿を描く ― 日々の通勤・買物行動から引越・移住まで ―会期：2024年9月2日（月）～11月29日（金）データサイエンスの魅力はその汎用性です。地球、そこに住む生物といった自然界の生み出すデータもあ後半のまとめ

れば、経済・経営活動や文化活動といった人間の日々の活動中に、意図せず生み出されるデータもあります。こうした、多様なそして圧倒的な量のデータをどう集め、保存し、分析していくのか。今回は青木高明准教授の研究を１つの例として、皆さんにご紹介します。

・ 人々の移動行動に基づく、 自治体の魅力度スコアの提案をした。 特に、 子育て世代、 20 ・ 30 代女性に注目し、スコアを算出した。

2024年 6月
・ ２グループの Sink/Source のパターン分類から、 棲み分け (spatial segregation) を確認した。
・関係要因を回帰分析した。共通して魅力度に貢献する因子はあるものの、逆関係の因子 ( 人口・通勤距離 ) もあり、２グループで異なる選好を持っている。
アオキ タカアキ

監修：青木 高明（滋賀大学データサイエンス学部准教授）
研究キーワード：ネットワーク科学、パターン形成、数理地理モデリング、神経回路網の数理、計算論的神経科学、非線形動力学→自治体の戦略として、 「誰に対して、 魅力ある都市を目指すのか？」 という、 ターゲティングの必要性を確認した。

共同研究者（第２期）：
藤嶋 翔太（一橋大学大学院経済学研究科）
藤原 直哉（東北大学大学院情報科学研究科）
島根 哲哉（香川大学大学院地域マネジメント研究科）
長町 康平（香川大学大学院地域マネジメント研究科）

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第2期
(a) 関東地域

人の流れから都市の姿を描く(b) 関西地域

移住行動から見た、自治体のタイプ別分類― 日々の通勤・買物行動から引越・移住まで ―20・30代女性は都市中心部を選好する一方で、子育て世代は比較的郊外を選好しているようです。一方でどちらの古来より、人々は都市を建設し、それらを繋ぐように道を開いてきました。今日では、人類の半分は都市に住グループにも好まれている自治体もあります。どんな要因が関係しているのでしょうか？

んでいます。都市を研究することは、過去・現在、そして未来にわたって人間社会を考えることに繋がります。
第2期では、「人の流れから都市の姿を描く」と題して、人々の移動行動に注目します。
新型コロナウイルスの感染拡大で、在宅勤務や休校、外出・イベントの自粛など、移動行動に制限がかかり、回帰分析
どんな要因が関係しているのか？

社会生活に大きな変化が生じたことは記憶に新しいことかと思います。高層ビルや大規模商業施設、発達した交通網など都市を形作るハードウェアはあれど、人々が集わなければがらんどうです。人々の移動の流れというデータに基づき、都市の実像を見ていくことにしましょう。
特に、以下の２点に注目します。
・人々が集まってくる場所はどこなのか？ 外出行動データから、移動目的別に都市「中心」を特定する。

関係しそうな要因として先行研究で議論されてきた指標との関係性を調べ・子育て世帯を引き付ける市区町村はどこなのか？ 引っ越しデータから、都市の魅力度ランキングをつける。てみました。
共通して魅力度に貢献する因子は2024年9月2日

あるものの、逆関係の因子(人口・通勤距離)もあり、２グループで異なる選好Referencesを持っているようです。

Aoki,T.,Fujishima,S.,&Fujiwara,N.(2022). Urban spatial structures from human flow by Hodge-Kodaira decomposition.
Scientific Reports, 12(1), 11258
Aoki,T.,Fujishima,S.,&Fujiwara,N.(2024). Identifying sinks and sources of human flows: A new approach to characterizing
urban structures. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 51(2), 419–437
Aoki,T.,Nagamachi,K.,&Shimane,T.(2024). Learning the liveability of cities from migrants: Combinatiorial-Hodge-theory approach.
arXiv: 2405.11166

詳しい分析は参考文献をご覧ください。〔3頁へ〕

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課題
移動データをそのまま描くことは難しい

移住者を惹きつける力の定量化

移動は 「場所」 ごとのデータではな
く、 どこからどこへ何人移動したかという 「場所と場所をつなぐ」 関係性 （ネットワーク） データです。そのため、 移動データを地図上に直接描画すると、 出上の図は、子育て世代に注目した移発地から目的地へ 「線」 を書くことにな住ポテンシャル。

ります。移動記録は膨大なデータ量が下の図は20・30代女性に注目した移あるため、 地図は沢山の線で埋め尽く住ポテンシャル。

されてしまいます （右図下）。それでは赤色の自治体ほど人が集まってきており、青色は他の自治体へ移動しデータが持つ性質を読み解くことは困ている。

難です。
このような情報過多を避けるため、従来は以下のような対応策が取られ(a) パーソントリップ調査データ ( 東京都市圏交通計画協議会 )てきました。

・ どこから来たのかという移動情報を捨てて、瞬間の位置情報だけを

データは住民基本台帳人口移動報告年報 (2019年) です。年間の引っ越し記録を集計しています。特に、子育て世代*4使う。と、20・30代女性に注目してデータを抽出しました。

・ 特定の出発地や目的地だけに限※4 家族構成属性はないため、代理変数として 0-9 歳までの子供の引っ越し記録を子育て世代として分析した。

定する。
・ 平均移動距離や外出頻度などの統計量のみに注目する。
・ 動画を使って、 移動を輝点の動きで描画する。

先ほどと同様に、２つの流れ(子育て世代、20・30代女性の移住)の組み合わせから、場所

し か し、 ど の 手 法 も 一 長 一 短 で、（自治体）の分類を行ってみます。

人々の流れの全体像を捉えることができません。

左の図は、子育て世代（F.w.S.C=Families with small children）と、20・30代女性（W.R.A=Women of reproductive age）の、Sink（吸い込み）と Source（湧き出し）を分類したもの。
(b) 移動データの直接描画

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テーマ 2
引っ越し行動に基づき、自治体の「住みやすさ」を測る

解決
流れの背後にあるポテンシャル場を抽出する

日本は人口減少社会です。消滅可能性自治体として、都市の持続可能性も憂慮されています。全体として人口が減少するなか、自治体の人口を維持するためには社会増、すなわち他の自治体からの移住者を増やしていく必要があります。

cc Wikipedia: Electrodynamics vector calculus review gradient

移住データ：「どこに住みたいか？」ではなく「どこを選んだか？」
行動に基づく評価へ「高いところから低いところに水が流れる」という素朴概念は、「ポテンシャル」*1という物理学の概念に昇華されています。例えば、位置エネルギーや電位もポテンシャルです。ポテンシャルは、物理学のみならず、工学や経済学などの多分野で使われています。
※1 正確にはスカラーポテンシャル

自治体の「住みやすさ」については、アンケート結果や統計指標などを総合して、ランキング付けがなされてきました。「どこに住みたいか？」は我々の希望を表しますが、いざ引っ越すとなると、家計や子育て、職場など、希望通りに行かないのが現実です。それでもなるべく良い場所を選んだ価値判断の結果として、人々はそれまでの土地を離れて、別の場所へ引っ越しをします。そのため、移住行動は、足による投票 voting with their feet (Tiebout1956, Douglas,

ヘルムホルツの定理では、任意のベクトル場 (流れの表現) は、ポテンシャルで記述される成分 (勾配流) と、発散なしの成分 (回転流) に一意に分解できることを示しています。すなわち流れのデータから、ポテンシャルを分離・抽出することが可能です。

1997) とも言われます。
この移住データは、「場所」ごとのデータではなく、どこからどこへ何人移動したかという「場所と場所をつなぐ」関係性を表現するネットワークデータです。移住データの背後にあるポテンシャルを算出することで、「どの自治体が移住者を引き付けているのか？」、魅力度ランキングを作ってみましょう。

ネットワーク上の流れを勾配流と回転流に分割する

ネットワーク上の流れについても組み合わせホッジ理論を使うことで、流れの背後にあるポテンシャルを分離・抽出することができます。ポテンシャルの「差」から流れが生じます。ポテンシャルは「場所」ごとのデータです。地図上に可視化できますし、人口・収入・地代といった従来の議論されてきた変量との比較も可能になります。

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検証
業務核都市との比較

分析例 1
通勤流から見た、ロンドンの姿はたしてこの都市中心検出結果は正しいのでしょうか？ 正解データと比較したいのですが、そもそも都市中心としての正解は存在しません。そのためその代替として、業務核都市との比較を行います。ただし比較上の問題点もあります。
・あくまで計画であって、実態ではない。
・首都圏基本計画と別に発展したケースを除外している。
・集積地区のGISデータがないため、行政区域を比較対象にするが、行政区域は広域すぎる。

ロンドンの通勤データ (2011) の可視化

左図は業務核都市との比較。
緑点 (丸) は検出した都市中心(compound sinks)、緑点 (三角)はcommuting center を示す。

最初の分析事例として、通勤流から見た、ロンドンの姿を示します。ポテンシャルの符号として、人の流れが集積している場所が最大となるように正負を逆転しています。

・検出した都市中心(compoundsinks)は、特別区もしくは業務・ポテンシャルのピーク地点は“City of London 001”。文

核都市に属する。

字通り、ロンドンの中心地となります。近隣地域

・例外は、横須賀市。軍港として“Westminster 018”や“Westminster 013”も高いポテンの役割。

シャルを持ちます。

・青梅市/熊谷市・深谷市など、・中心地から東にズレた地点、“Tower Hamlets 033” もsinksを含まない業務核都市も高いポテンシャルを持ちます。この地区は、英国の金融ある。

中心 Canary Wharf を含みます。

9前半のまとめ

ロンドンの通勤データは「移動手段」という属性情報を持って移動手段からみたロンドンの姿（上図 ： 公共交通、 下図 ： 自家用車）います。移動手段ごとに流れを分割すると、ロンドンは別の形を持っています。
通常、都市に中心は１つです(single‐center)。しかし第二次世界大戦以降、都市構造は複雑化し、大都市では複数の都市中心をもつ構造(multi‐center)に変化しています。
ロンドンも公共交通機関の流れでは、multi‐centerです。しかし、自家用車での流れでみると、single‐centerに近い構造を持っています。移動手段によって見える都市構造は変わってきます。

化することが可能になった。

・ 人々の移動行動データは、 「何処から何処へ何人移動したか」という地点間の関係性を示すデータである。感染症対策

・ ロンドンや東京などを事例に、 通勤データからポテンシャルを始め、 防災やマーケティング、 交通 ・ 都市計画などへ活場を可視化し、 その変遷から人流の集積地点の発展を見用されている。

た。

・ しかし、 (1) 場所ごとのデータではない 、 (2) 情報過多の理由から、 地点から地点への移動行動の全体像を地図上で・ さらにポテンシャルを使って、都市中心の検出を実施した。
・ 今後、 若者や高齢者の移動から見た都市の姿や、 昼時間把握することが困難であった。

帯や休日の移動からみた都市の姿など、 人々の移動行動・ その解決として、移動データの背後にある引き寄せる力データから都市構造を分析できると期待される。

( ポテンシャル場 ) を抽出することで、 水が高いところから低いところに流れるように、人流の全体像を直感的に可視61174
分析例 230 年間に渡る首都圏の変化

首都圏における 30 年間のポテンシャル場の変遷

上記は、通勤流から見た東京の姿を示しています。10年ごとの調査データを使って、1988年から2018年まで、ポテンシャル場の変遷を描画しています。*2

・30年間に渡って、ポテンシャルのピークは千代田区がトップのまま。上位5位についても、港区・中央区・新宿区・渋谷区が常に独占。
・1998年時点で、立川・昭島市エリアが新しいピークとして出現した。2008年時点では、さいたま市大宮区にピークが出現。
・これらの地域は、業務核都市である。業務核都市とは、第4次首都圏基本計画 (1986年) において、東京一極集中回避のため、多極分散型国土形成を目的に構想されていた。「エッジシティ」の出現*3として議論される。

ポテンシャル場の変遷から、東京の姿として「変化したこと」、「変化しないこと」を見ることができます。

人流ポテンシャルに基づく都市中心検出と分類※2 過去データとの整合性のため、関東北部地域等が欠落しています。
※3 Fujita and Ogawa, 1982; Garreau, 1991; Li and Monzur, 2018.

・都市中心 (Compound sinks) として、千代田区を中心とした都心部、お台場、千葉、横浜、川崎などが検出された。
・大田区などの湾岸工業地帯は、従来研究(雇用人口密度解析)では都市中心として議論されていたが、今回の研究では通勤流の中心として検出された。
・町田、藤沢、葛飾は、通勤としては外に人が出ていく場所であるが、ショッピング他の移動については人が集まってくる場所として検出された。

10765テーマ 1
都市中心検出

我々の研究は、ポテンシャル場を使って、中心を特定します。
• 人流からポテンシャル場を抽出し、Sink(吸い込み) と Source(湧き出し) の地点を同定する。
⇒人の流れに基づく手法グループに属する。Burger and Meijers (2012) から始まる、 このグループの研究では、第二次世界大戦以降、都市構造は複雑化し、大都市は複数の都市中心をもつ構造 (multi‐center) に変化しています。以下のように、データに基づいた都市中心(city center)を検出する手法が提案されてきました。

集中交通量 ( 目的地での総和 ) の分析がメインとなっている。これは出発地との関係性を切り捨てている。
• 統計的に有意な Sink と Source を同定する。

• 雇用人口密度に基づく手法 (中心とは雇用人口密度が周囲より高い場所である)⇒第２グループの研究では、従来、統計的検出ではなく、恣意的に検出基準を決めていた。

–Clustering (cutoff) method: Anderson and Bogart (2001), Bogart and Ferry (1999), Cervero and Wu (1997),
Coffey and Shearmur (2001), Giuliano and Small (1991), Giuliano et al. (2007), Shearmur and Coffey (2002),
これまでの都市研究として、都市中心は単に「混雑している場所」ではなく、職場・商業施設・レジャー等、複合的なSmall and Song (1994), and Song (1994)–Regression‐based models: Craig and Ng (2001), Leslie (2010), McMillen (2001), McMillen and McDonald

社会活動の中心として議論されてきました(Jacobs,1969)。我々もその議論に則り、都市中心を決めます。具体的に(1997, 1998), McMillen and Smith (2003), and Redfearn (2007)

は、分析したデータ (東京パーソントリップ調査) では、移動目的の属性データが入っています。移動目的 (通勤とショッ–Local indicators of spatial association (LISA) in GIS: Arribas‐Bel et al. (2015), and Li and Monzur (2018)

ピング他) に分け、それぞれのポテンシャルを計算し、その複合的活動の集積地として、都市中心 (compound sink) を定義しました。

• 人の流れに基づく手法 (中心とは人が集まる場所である)–集中交通量分析 Marmolejo Duarte et al. (2013) and Zhong et al. (2017)–集中交通量量/発生交通量比率: Veneri (2013)–クラスタリング: Sun et al. (2016)

人流ポテンシャルに基づく都市中心検出

Potential

Potential

通勤とショッピングによる人の流れそれぞれに、統計的有意に人々を惹きつけている場所を同定する。
(a) 通勤(b) ショッピング他

その組み合わせから場所を分類する。

2つの代表的な移動の流れに基づく東京のポテンシャル場

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