論文

マイクロジオデータの作成と解析～持続可能なコミュニティバス運営を事例に～
蒋

1．はじめに湧 （愛知大学地域政策学部）

片山穂南（愛知大学地域政策学部学生）

可児紀夫 （非常勤）

本稿は，愛知県安城市のコミュニティバスの運営を事例に，オープンソースを

位 置 情 報 を 持 つ， 情 報 粒 度 が 非 常 に活用したマイクロジオデータの作成と分

細かいデータをマイクロジオデータ

析結果を紹介し，マイクロジオデータの（Micro Geodata） と 呼 ぶ。 通 常， 位 置普及に寄与したい。

情報を付随する個票データ（Individual

我が国では人口減少，少子高齢化が進Data），例えば，空き家，店舗，バス停，行しており，地域社会の経済が減縮傾向

工場など様々な地域データはマイクロジに向かいつつある。地域の公共交通におオデータに分類される。

いても，人口減少や財政緊縮による公共近年，マイクロジオデータを活用した交通など社会資本（Social Capital）への地域研究，とりわけ行政区などの形式区

投資規模の縮小傾向，一方高齢者が公共域（Formal Region）を超え，実質区域交通に対する需要と依存の増大傾向，こ（Uniform Region）における属性の集計の二つの傾向が長期的に併存することが手法が注目されている。例えば，浸水区考えられる。限られた地方財政の制約を域内の被害人口を集計するには，行政区前提に，公共交通システムなど社会資本域ではなく，浸水エリア内の人口を集計の供給と高齢者など社会弱者の需要が，する。その場合，行政区単位の人口デー「量」的と「空間」的にマッチングさせるタの代わりに，住宅単位の人口データ，ことが課題になる。本研究は，愛知県安つまりマイクロジオデータの使用が有効

城市を対象に，住民のニーズとバス路線になる。

や商店など社会資本の立地を空間的に分

通常，マイクロジオデータの入手は困析する。地域住民からみた社会資本（公難である。また，マイクロジオデータを共交通や商店など）へのアクセス利便性作成と分析するために，GIS 専門知識とを定量化し，社会資本立地の適合性を検技能が必要になる。それは初心者にとっ証する。本稿は，本研究において，マイて，やや難しいと言わざる得ない。

クロジオデータデータの作成と分析結果

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Vol.30, No.1, 2020

の一部について解説を行う。
本稿の第 2 章はバス路線とバス停，コンビニエンスストアのマイクロジオデータの作成方法を紹介し，第 3 章はマイクロジオデータの分析システム，第 4 章はいくつかの分析結果を紹介する。
図1

NAVITIME システム

2．マイクロジオデータの作成
市が公表したバス路線図（PDF 形式）でこの章では，QGIS の環境を用いて，安ある。
「NAVITIME」2 は全国各地のバス

城市のバス路線・バス停とコンビニエン路線とバス停の情報を WebGIS 形式で検スストアのマイクロジオデータの作成方索できるシステムである（図 1）。

法を解説する。
（2）作業手順
2-1．バ ス 路 線 と バ ス 停 に お け る マ イ ク
ロジオデータの作成

以下は作業の手順を示す。
1． QGIS に BingMap の追加
2． データ構造の設計（1）情報の入手

3． バス路線とバス停のシェープファイ
ルデータの新規作成

表 1 は使用する情報ソースを示す。

4． QGIS の デ ジ タ イ ジ ン グ 機 能 を 用 い
表1
No
1
2
3

情報ソース

名称たデータ作成

用途

あんくるバス 安城バス路線と時刻（3）BingMap の追加

路線図時刻表 情報（PDF ファイル）
NAVITIME

全国バス路線図検索（WebGIS システム）

QuickMap

QGIS 用 BingMap のServices

プラグイン

バ ス 路 線 と バ ス 停 は， そ れ ぞ れ ラ イ
ン と ポ イ ン ト の ベ ク タ デ ー タ と し て，
QGIS の「デジタイジング」機能を用いて，手作業で作成することになる。その際，バス停の情報を載っている BingMap

1「あんくるバス路線図時刻表」 は安城を QGIS の背景として追加する必要がある。

1「あんくるバス路線図時刻表」：https://www.
city.anjo.aichi.jp/kurasu/dorokotsu/ankurubus/ankuru4.html

愛知大学情報メディアセンター

2「NAVITIME」：https://www.navitime.co.jp/bus/route/－ 24 －Vol.30, No.1, 2020

図2

QuickMapServices のプラグイン

図3

BingMap の追加

そのために，「QuickMapServices」3 をダウンロードし，QGIS にプラグインをインストールする（図 2）。

ファイルを選択し，プラグインをインストールする。
次 に，QuickMapServices プ ラ グ イ

メニューバーの［プラグイン］＞［プンを使用し，Bing Map をロードインす

ラグインの管理とインストール］＞［zipる。［Web］ ＞［QuickMapService］ ＞からインストールする］を選択する。zip［Search QMS］を選択し，「Bing Maps」

3

QuickMapServices：https://plugins.qgis.org/
plugins/quick_map_services/

愛知大学情報メディアセンターと 検 索 す る と Bing Maps を 追 加 で き る（図 3）。

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（4）バス路線とバス停のデータ構造

して，id のバス停コード，line_id の路線

バス路線とバス停，それぞれはベクタ

コード，no のバス停番号と name のバス

形式のデータとして作成し，ShapeFile

停名，計 4 つの属性を持つ。バス路線と形式で保存される。バス路線は，ラインバス停の間に，line_id を通して情報がつの ジ オ メ ト リ フ ィ ー ル ド geom を 持 ち，ながっていることを確認できる（図 4）。

line_id と line を二つの属性に，それぞれ路線コードと路線名を記述する。一方，（5）バス路線とバス停のデータ新規作成

バス停は，ポイント型のベクタデータと次 に，QGIS の［ レ イ ヤ ］ ＞［ レ イ ヤの作成］＞［新規シェープファイルレイヤ］を選択し，「バス停」と「バス路線」の「新規シェープファイルレイヤ」ダイアログを開く。以下の表 2 と表 3 データ
仕様を用いて，図 5 と図 6 の操作の通り，図 3 で示したデータ構造を実装する。

図4
表2

データ構造

バス停のデータ仕様

ファイル名

バス停

ジオメトリタイプ ポイント
CRS の選択EPSQ4326 WGS84

フィールド名称タイプ

長さid

Integer10

line_id

Integer

10noInteger

10

name

String30

図5

データの新規作成（バス停）図6

データの新規作成（バス路線）

表 3 バス路線のデータ仕様
ファイル名

バス路線

ジオメトリタイプ ライン
CRS の選択EPSQ4326 WGS84

フィールド名称

タイプ

長さ

line_id

Integer10lineString30

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（6）「デジタイジングツールバー」の使用

置 を 確 認 し， 次 に QGIS の BingMap の次に，「NAVITIME」バス路線検索と上にも同じバス停の位置を特定する（図「あんくるバスの路線図」情報を併用し，8）。最後に「デジタイジングツールバー」

QGIS の BingMaps の 上 に， 関 連 の バ スの編集モードでポイントを追加し，属性停とバス路線の位置を特定し，QGIS の入 力 画 面 に［id］，［line_id］，［no］ と「デジタイジングツールバー」を用いて，［name］の属性データを入力する（図 9）。

手動でバス停の位置（ポイント）とバス

この手順を繰返し全バス停のポイントを路線（ライン）の軌道を入力する。

追加する。

図 7～図 9 では，「安祥線」の「南桜井駅」バス停データの作成過程を示す。

バス路線は，［バス路線］レイヤを選択し，「デジタイジングツールバー」の［編

まず，図 7 のように「NAVITIME」バ集モード切替］＞［ライン地物を追加］

ス路線検索で，「南桜井駅」バス停の位を選択し，「あんくるバスの路線図で路線経路を確認しながら，ポイントとポイントをラインで結び，そのラインのデータを追加する。新規のラインを追加する際に，図 10 の属性入力画面が現れ，その中路線の属性データを記入する。
その時点で完成した 1 つの路線は，通常複数のラインで構成されている。次の

図 7「NAVITIME」でのバス停位置

図 8「BingMap」での同じ位置を確定
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図9

バス停データを入力
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図 10

バス路線属性の入力

図 13
図 11

図 12

完成した「安祥線」

空間演算ツール：融合

融合対象フィールドの指定
図 14

作業では，それらの複数のラインを一本安城市のバス路線システムを押す。のラインに融合し，路線とラインが一対

図 13 は完成した「安祥線」，図 14 は完成一の状態に仕上げる。路線ラインの融合した安城市のバス路線とバス停を示す。

では，図 11 と図 12 のように［ベクタ］＞［空間演算ツール］＞［融合（ディゾル

2-2．コ ンビニエンスストアデータの作成ブ）］の順に選択し，［入力レイヤ］→バ

商業施設は社会資本の 1 つの要素としス路線，［基準となる属性］→「line_id」て，地域研究によく取り上げられる。店を入れると，最後に「OK」

舗リストに関する情報は，電話帳や業種と「line」に

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別の名鑑から入手できるが，本稿は，非常に入手しやすい NTT タウンページ株
式会社の i タウンページ 4 の利用を紹介する（図 15）。
（1）作業手順以下は i タウンページを用いたコンビ
図 15

ニエンスストアにおけるマイクロジオi タウンページ

データの作成手順を示す。
1． i タ ウ ン ペ ー ジ か ら 店 舗 情 報 の CSV
ファイルの作成
2． アドレスマッチングによる店舗の緯度と経度の取得
3． 店舗のベクタデータの作成（2）i タウンページから店舗情報に関す

図 16

i タウンページの検索結果

図 17

CSV ファイル：検索結果

る CSV ファイルの作成
今回はコンビニエンスストアの店舗
デ ー タ の 作 成 を 試 み る。 ま ず，i タ ウ ン
ページで「愛知県安城市コンビニエンスストア」と検索する（図 16）。
検 索 結 果 を 図 17 の よ う に CSV 形 式 で保存する。その後，Excel の「データフィルター」機能を使用して，電話番号「TEL…」や「口コミ情報」や系列外の店舗情報を削除する。次に，Excel の「データフィルター」機能を使って，図 18 のように住所を含む行をまとめ，そこから住所情報だけを抽出する。
図18の情報から住所だけを抽出するには，2 通 り の 方 法 が 考 え ら れ る。1 つ は
Excel の「フラッシュフィル」機能を使っ

4

i タウンページ：https://itp.ne.jp/?rf=1

愛知大学情報メディアセンターて住所の文字情報を自動的に抽出する。
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図 19

図 18

完成した店舗情報 CSV ファイル

住所を含む文字情報

もう一つは関数 find（），left（）と right

図 20

Geocoding and Mapping

図 21

住所から緯度・経度の取得（）の併用で住所の文字情報を抽出する。
最後は，同じ方法で店舗系列と店舗名の情報を抽出し，下図のように店舗情報の CSV ファイルを完成させる。
（3）アドレスマッチング
次 に， 谷 謙 二 氏 の「Geocoding andMapping」5 サイトを利用し（図 20），店舗住所から緯度と経度を取得する。図 21のように，［住所，施設名等］ウィンドウ

そして［住所変換］ボタンを押すとウィに，住所のみをコピーする。この際［並びンドウに入力した住所が緯度経度に変換順］は，「住所・施設のみ」としておく。

される。処理終了後，［取得結果］ウィン

5ドウに，店舗住所の緯度経度が出力されGeocoding and Mapping：http://ktgis.net/gcode/

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る。

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［ 一 致 住 所 ］ と［ 注 意 事 項 ］ の 記 述，に読み込み，店舗シェープファイル（ポ住所エラーが出た箇所については，正しイントデータ）に保存する。

く緯度経度は取得できていない可能性がま ず，QGIS［ レ イ ヤ ］ ＞［ レ イ ヤ のある。もし位置が間違っている場合は，追加］＞［デリミティッドテキストレイ

マップで示されたポイントまで移動し，ヤの追加］を選択する。デリミティッド

正しい緯度経度を取得する。

テキストウィンドウが立ち上がったら，こうして入手した緯度経度を図19で完［ファイル名］，［レイヤ名］，［ジオメト成したリストに追加し，このファイルをリ定義］，「緯度・経度」などの情報を設CSV 形式で保存する（図 22）。

定し，最後に「追加」ボタンを押す（図 23）。
この部分の詳細については文献［1］を参（4）Q GIS への読み込みとシェープファイルへの書き出し照できる。
ここまで終えるとポイントが表示され

図 22 で保存した CSV ファイルを QGISる。まだ画面上にポイントが表示させただけの状態であるため，データとして保存する必要がある。レイヤーパネルに示されているレイヤー（今回は「安城市コン ビ ニ 店 舗 リ ス ト 」） を 右 ク リ ッ ク し，［Save as…］を押す。書き出しのファイ
ル形式は「ESRI Shape file」を選択し，

図 22

図 23

座標付き店舗 CSV ファイル

ファイル名を入力すると，シェープファ座標付き CSV ファイルの読み込み

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図 24

完成した店舗データ
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イルとして出力される（図 24）。

こうした QGIS ＋ PostGIS の統合環境を用いて，愛知県安城市のコミュニティバ

3．マイクロジオデータの分析環境

ス 運 営 の 空 間 分 析 結 果 を 紹 介 す る。 なお，統合システムの構築や空間分析の詳集計型の行政区単位の統計データと比べ，マイクロジオデータは以下の 3 つの細について参考文献［1］を参照してほしい。

特徴を持つ。1 つ目は，ジオメトリタイ
プからみると，ポイント型とライン型の4．空間分析の結果マイクロジオデータデータが多い。2 つ目はデータの量が多い。3 つ目はデータ

この章では，安城市のバスシステムと間のつながりが多い。例えば，図 3 に示

コンビニエンスストアの分布をはじめ，したように，バス停とバス路線の間に，コンビニエンスストアの商圏と商圏の人line_id を経由した「つながり」が存在し口密度，また徒歩でバスシステムの利用ている。

人口や商店ごとの利用者アクセスビリ

こうしたマイクロジオデータの特徴をティなどの分析結果を紹介する。

踏まえ，マイクロジオデータの処理，演表4算と解析するための環境は，①空間デー利用するデータの一覧

タの可視化，②ビッグデータの処理，③No

空間演算と解析，最低 3 つの機能を備え

1

バス路線自作る必要がある。

2バス停自作

3コンビニエンスストア 自作

空間データベースと GIS（地理情報システム）の統合システムはそれらの機能4が備えている。米国 ESRI 社が提供した

5

ArcSDE 空間データベースと ArcGIS 地理情報システムは，業界の標準仕様としデータ

500m 人 口 メ ッ シ ュ（2019 年）
行政区界出所国土数値情報国土数値情報（1）バス路線とバス停の分布て 広 く 使 わ れ て い る が， 高 額 な ラ イ セ

図25は安城市のバス路線とバス停の分ンスはその普及に妨げていた。本稿は，布を示す。全市において計 12 のバス路線

オープンソースの統合システムを紹介すを展開し，その総走行距離は約 152.04 キる。空間データベースは PostgreSQL とロにのぼる。12 系統のバス路線に，合計PostGIS で構成され，大量な空間データ268 箇所のバス停が設置され，路線へのの処理と演算は可能になる。空間データアクセスが確保されている（表 5）。の 可 視 化 は QGIS を 担 う。 次 の 章 で は，
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図 25

バス路線とバス停の分布

図 26

バス系統と商店のオーバーレイ

表5

バスシステムの集計

表6

コンビニエンスストアの集計

バス路線

走行距離
（km）

バス停数

系列

店舗数

割合

セブン ‐ イレブン

3136 ％

ファミリーマート

28

33 ％

ローソン

1113 ％

ミニストップ911 ％デイリーヤマザキ

56％

ローソンストア

11％

85

100 ％

西部線

19.06

33

作野線

19.03

33

南部線

14.90

22

桜井線

13.42

22

桜井西線

13.08

19

高棚線

12.51

21

安祥線

10.68

16

循環線

10.57

23

東部線

10.51

20

北部線

9.58

21

名鉄安城線

9.51

18

し，様々な条件と設定に従って，その範

合計（3）商圏の分析
商圏とは，店舗に集客できる範囲を指名鉄岡崎安城線9.1720囲を定めることができる。本稿は，①消合計

152.04268

費者の競合状況を把握できるボロノイ（Voronoy） 商 圏， ② 消 費 者 の 利 便 性 を（2）バス系統と商店の重ね合わせ重視する 500m バッファ商圏を取り上げ

図 26 は バ ス 系 統 と 商 店 の 重 ね 合 わ せ（Over Lay）を示す。

る。
ま ず，QGIS の「 ジ オ メ ト リ ツ ー ル 」

全市において計 85 のコンビニエンスス>「 ボ ロ ノ イ 多 角 形 」 の 機 能 を 用 い て，トア店舗が立地し，そのうちセブン・イ

商店ごとのボロノイ商圏区域を求める

レブンとファミリーマートの店舗数は最（ 図 27）。 次 に， 図 28 の よ う に， ボ ロ ノも多く，全店舗数の約7割を占める（表6）。

イ 商 圏 と 500m 人 口 メ ッ シ ュ デ ー タ を愛知大学情報メディアセンター

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図 27

図 28

商店のボロノイ商圏

図 29

ボロノイ商圏の人口密度 ロノイ商圏と 500m 人口メッシュ
ボ
データの重ね合わせ

図 30

商店の 500m バッファ商圏

オ ー バ ー レ イ に し，QGIS の「 交 差 演 算（intersect）」を用いてボロノイ商圏区域と 500m メッシュの「共通部分」を求める。最後に，面積按分の方法用いて，各商圏区域の人口と人口密度を求める。
図29は商圏人口密度のコロプレスマップ（Choropleth Map） を 示 す。 市 北 部の新安城駅，三河安城駅と安城駅を中心に， 周 辺 の 商 圏 区 域 の 人 口 密 度 は 高 い

図 31

5 00m バッファ商圏，バス停と 500m
人口メッシュの重ね合わせ

が，市の南部地区において，比較的に人口密度が低い。

し，商店中心に半径 500m の円バッファ

図 30 と図 31 は，消費者の利便性を重視
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商圏を求めた。

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この半径 500m のバッファ商圏は，1 時数に占める割合と定義する。「徒歩でバ間 4 キロの徒歩速度で，歩いて約 7 分以内ス停にたどり着く」ことは，①徒歩速度に到達できる範囲になる。通常，この範と徒歩時間，②徒歩経路に依存する。こ囲は高齢者が歩いて到達できる範囲とみの人口カバー率は GIS の道路ネットワーなされている。

クと道路トポロジーを用いて正確に計算

500m バッファ商圏の上に，500m 人口することができるが，詳細について，［1］メッシュとバス停のデータを重ね合わせに 参 照 し て ほ し い。 本 稿 は， バ ス 停 かることで，500m バッファ内の人口とバら 500m の円バッファを用いて，近似的ス停数を集計してみた（図 31）。にバス路線のカバー率を推計する。つま安 城 市 全 域 の 面 積 は 86.05 平 方 キ ロ でり，徒歩経路を直線にし，時速 4 キロであるが，そのうち商店の 500m バッファ

徒歩約 7 分の区域内の人口数と全人口の区域の面積は 40.12 平方キロに達し，全比率をバス路線のカバー率とする。

域面積の約 46.6 ％になる。一方，安城市
表8

全域2019年の人口数は189,961であるが，商店500m バッファ区域の人口は137,222にのぼり，全人口の 72.2 ％を占める。つまり，全域約 46.6 ％のエリアに全域人口の 約 72.2 ％ の 人 口 が 集 中 し て い る こ とが判明した。さらにこの商店 500m バッ

バス停 500m バッファの集計
バス停 500m

項目バッファ

全域割合

面積56.4886.0556.6 ％

人口168,226189,961

88.6 ％

店舗数778590.6 ％ファエリアに含まれるバス停数は 202 であ り， 全 域 バ ス 停 数 268 の 約 75 ％ に の

図 32 は バ ス 停 か ら 500m バ ッ フ ァ とぼった。
表7

商店 500m バッファ商圏の集計

項目

500m 商圏

全域

割合

面積

40.12

86.05

46.6 ％

人口137,222

189,96172.2 ％

バス停

20226875.4 ％（4）バス路線の人口カバー率「バス路線の人口カバー率」は，徒歩で

図 32

バス停にたどり着ける人口数が市全人口
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 ス 停 500m バ ッ フ ァ と 人 口 メ ッ
バ
シュの重ね合わせVol.30, No.1, 2020

500m 人口メッシュの重ね合わせを示し活用したマイクロジオデータの作成と分ている。前述と同じ計算方法で，まず，析方法を紹介した。

バッファエリアと人口メッシュエリアの通常の行政区単位の統計データと違っ交差演算を行い，次に面積按分の方法でて，本稿で紹介したバス停・バス路線と交 差 エ リ ア 内 の 人 口 数 を 推 計 す る。 表

コンビニのマイクロジオデータは，細か

8 は 推 計 結 果 を 示 す。 バ ス 停 500m バ ッ

な情報粒度とデータ間の関連性を生か

ファの面積は56.48平方キロであり，全市し，行政区単位を超えた空間解析をでき面積の 56.6 ％に対し，このバス停 500mるようになった。それを踏まえ，コンビのバッファエリアに暮らしている住民数

ニ商圏やバス路線の人口カバー率など多は 168,226 に な り， 全 域 人 口 189,961 の様な分析指標を用いて地域の現状を表す

約 88.6 ％に達した。さらに，バス停周辺ことが可能になった。

500m の範囲に 77 のコンビニエンススト

今後は，研究のみならず，民間企業やアが含まれていて，全域コンビニエンス自治体で幅広い分野において地理空間情ストア数の 90.6 ％にのぼった。

報の活用が推進されることを期待する。

5．おわりに参考文献

近年，インターネットや携帯電話の普［1］蒋湧，湯川治敏，駒木伸比古，飯塚隆藤，及，情報技術の高度化に伴い，いわゆる村山徹，小川勇樹，「地域研究のための空間情報化社会の到来，人々ライフスタイルデータ分析入門」，古今書院，2019．の 変 化 や「 地 理 空 間 情 報 活 用 推 進 基 本［2］「 あ ん く る バ ス 路 線 図 時 刻 表 」：

法」など国策の推進により地域データはhttps://www.city.anjo.aichi.jp/kurasu/

飛 躍 的 に 増 え， 入 手 し や す く な っ て き

dorokotsu/ankurubus/ankuru4.html

た。

［3］「NAVITIME」：https://www.navitime.

地域データのほとんどは地域社会の実

co.jp/bus/route/

態を記録したものであり，その客観性と［4］QuickMapServices：https://plugins.

多様性が注目され，地域研究の糧になっqgis.org/plugins/quick_map_services/ている。その意味で，地域データの収集，［5］i タウンページ：https://itp.ne.jp/?rf=1

作成，処理と分析に関する方法は地域研［6］Geocoding and Mapping：http://ktgis.

究に欠かせない手法になりつつある。

net/gcode/

本稿は，愛知県安城市のコミュニティバスの運営を事例に，オープンソースを愛知大学情報メディアセンター

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