論文

国勢調査と住宅地図を併用した人口分布データ作成手法の提案
Suggestion of the Technique for Creating Data about Population
Distribution with National Census and Housing Data
山元隆稔 （愛知大学三遠南信地域連携研究センター）

要旨
地方都市の過疎化が急速に進展する現在，政策立案および政策評価を行う上で人口の変化とその分布を捉えることは重要である。この人口分布を捉えるための情報としては一般的に国勢調査による統計データが用いられている。しかし，国勢調査の実施は 5 年に 1 度であり集計単位も 500m が最小（都市部を除く）であることから，地方の小規模自治体において詳細な人口分布の把握は難しい。そこで本稿では，国勢調査による集計データに住宅地図データデータベース（Zmap-TOWN Ⅱ：株式会社ゼンリン）を組み合わせた詳細人口分布データ作成手法の提案を行う。加えて，人口分布データ作成を容易に進めるためのプラグインを開発し，愛知県北設楽郡東栄町を対象に詳細人口分布データを作成および国勢調査による地域集計データとの若干の比較を行った。

キーワード：地理情報システム（GIS），国勢調査，人口分布，プラグイン開発

1．はじめに都市部への人口移動が著しく，特に三大都市圏への転入超過が顕著である。さら1.1

研究背景に 1970 年 代 に 入 る と 転 入 超 過 は 首 都 圏への一極集中の状態となっている。この我 が 国 の 人 口 は 2005 年 を ピ ー ク に 人口減少社会へと突入している。国立社会保障・人口問題研究所（以下，社人研）が2012 年 1 月に公表した「日本の将来推計人口（平成 24 年 1 月推計）
：出生中位・死亡中位推計 1）」によれば，2060 年までに総人口は 2010 年の約 3 分の 2 に当たる 8,674万人まで減少すると予測されている（図1）。加えて，就職や就学による地方から
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図1

出生中位（死亡中位）推計 1）
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ため，地方の市町村では過疎化と少子高すると共に過疎地域の政策検討における齢化が急速に進展し，商業施設や医療施活用について既存データと若干の比較検設の撤退など社会サービス水準の低下を討を行う。

招き，これが更なる過疎化に拍車をかけるという悪循環に陥っている。この様な

1.2

対象地域

過疎地域では，居住地が分散し商業施設などの利用に自動車が不可欠な場合が多本稿では，過疎化および少子高齢化がいため高齢者のような交通弱者による利著しい中山間地域である愛知県北設楽郡

用は困難な状況である。このため，生活の東栄町を研究対象地域とする。東栄町

必需品の宅配サービスなどの福祉サービは，愛知県北東部の奥三河地域に位置す

スの充実や社会インフラ整備の推進が大る人口 3,757 人（2010 年国勢調査より），きな課題である。

面積 123.4km の中山間地域の町である。

2

地域の人口規模や年齢構造，人口分布

町は 12 の大字から成り，中央に位置するを的確に把握することは福祉サービスや本郷地区には中心市街地が形成され人口社会インフラ整備などの行政施策を検の約 4 分の 1 が集中すると共に町役場も討・ 評 価 す る 上 で 重 要 で あ る。 地 域 の立地している（図 2，表 1）。南部の三輪

人口分布を把握するための手法として

地 区 に は 町 で 唯 一 の 駅 舎 で あ る JR 飯 田

は，都市計画学や地理学をはじめとして線の東栄駅が立地している。

様々な分野で用いられている GIS（地理人 口 は， 他 の 中 山 間 地 域 の 都 市 と 同情報システム：Geographic Information

様 に 年 々 減 少 し て お り，1980 年 当 時 はSystem）がある。この GIS とは，建物や6,236 人であった人口は 2010 年には 3,757

道路などの地物（フィーチャ）の空間的な位置関係やそれぞれのフィーチャが持つ属性値を用いて定量的かつ空間的な分析・解析を行い，それらを視覚的に情報提供するシステムである。紙媒体の地図とは異なり，情報の管理や検索，更新が容易であると共にレイヤーと呼ばれる個別のデータを重ね合わせによって新たな情報（知見）の抽出も可能である。
本稿では，GIS を用いた建物単位の詳
細人口分布データ作成手法について提案
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図2

対象地域
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表1

対象地域の概要

年少人口割合が 10.0 ％，高齢人口割合が人口（人）面積（km 2 ）36.1 ％と推計されていることからも東栄

総数

構成比

総数

構成比

月198

5.4

10.48

8.5

町における少子高齢化は深刻である。

中設楽

438

11.910.488.5

東薗目

77

2.1

15.80

12.8

西薗目

59

1.6

6.29

5.1

町 の 約 9 割 を 山 林 が 占 め て い る 2）。 さ ら

御園

93

2.5

5.69

4.6に，天竜川や豊川の水源地となっており

足込

106

2.910.328.4下田686

18.7

5.83

4.7

豊富な森林資源と水資源を有する土地で

川角

72

2.0

2.44

2.0

本郷

887

24.1

8.01

6.5

奈根

38

1.0

3.45

2.8

三輪

562

15.3

11.88

9.6

振草

462

12.6

32.67

26.5

地区名

ま た， 周 囲 に は 明 神 山（1,016m） をはじめとする 1,000m 級の山々が連なり，ある。
2．人口分布に関するデータ
人口規模や年齢構造を捉えるデータとしては国勢調査による統計情報が一般的に用いられている。国勢調査は，我が国の統計法に定める「基幹統計調査」として総務省統計局により 5 年に 1 度実施されている。調査結果は，総務省統計局が中心となって開発し，独立行政法人統計センターが運用管理するポータルサイト「e-Stat」（図 4）を通じて広く一般に公開

出所：S55～ H22 までの国勢調査を基に筆者作成

図3

人口および少子高齢化率の推移

されている。
また，筆者らは東栄町協力の基，土砂人と 30 年で約 40 ％減少している（図 3）。
加えて，年少人口割合は 16.5 ％から 8.0 ％に，高齢人口割合は 18.4 ％から 47.8 ％になり少子化・高齢化の進展が著しい。この 人 口 減 少・ 少 子 高 齢 化 は 今 後 も 進 行
す る と 予 測 さ れ て お り， 社 人 研 に よ れば 2040 年時点での東栄町の人口は 1,665人，年少人口割合は 6.5 ％，高齢人口割合は 59.6 ％と推計されている。全国平均の愛知大学情報メディアセンター

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図4

e-Statvol.26, No.1, 2016

小地域統計地域メッシュ統計

図5

カーネル密度推定手法

人口分布データ

災害リスクの分析を目的として建物単位いう）の区域に分割し，それぞれのメッの人口ポイントデータを作成した。そしシュで人口などの統計データを集計したてこの人口ポイントデータとカーネル密ものである。

度推計手法を用いて人口分布を表す手法を開発した。

e-Stat では基準地域メッシュ（約 1km）
および 2 分の 1 地域メッシュ（約 500m）

図 5 に GIS とそれぞれのデータを用いて表した人口分布図を示す。

で集計されたデータを入手することが出来る。また，一部地域（東京都特別区および政令指定都市，県庁所在地を含む 22.1

小地域統計による人口分布次地域区画）については 4 分の 1 地域メッシュ（約 250m）を入手可能である。

小地域統計とは，市区町村よりも小さい町丁字などの単位で統計情報を集計し地域メッシュ統計を使用する利点としては以下の内容が挙げられる。

たものである。小地域統計を使用する利○メ ッシュの形状，大きさがほぼ同じ

点としては以下の内容が挙げられる。

であるためメッシュ相互の統計量の○区 画が町丁字などを基本としている

比較が容易

ため区画に地理的（コミュニティ的）○メ ッシュの位置が行政境界に依存し側面から意味を持たせることが可能ていないため合併等により行政境界に変更が生じた場合でも時系列比較

2.2

地域メッシュ統計による人口分布が可能

地域メッシュ統計とは，緯度経度に基づいた地域メッシュ（以下，メッシュと愛知大学情報メディアセンター

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2.3

カーネル密度推定による人口分布算出する手法である。
本手法の利点としては以下の内容が挙筆者らは，拙著

3）において東栄町の土げられる。

砂災害リスクを定量的かつ空間的な分析○小 地域やメッシュなどの区画で統計を試みた。この土砂災害リスクを分析に量を集計しないためより詳細な人口おいて，災害影響範囲に居住する人口を分布を表現することが可能算出する必要があったが，災害影響範囲○行 政境界などの変更の影響も受けなに比べ小地域統計や地域メッシュ統計の集計規模が大きくデータ粒度が荒いためいため時系列比較が可能○詳細な人口分布を捉えることが可能

地域の特徴を捉える上で適切とは言えないと考えた。

3．人口分布データ作成手法の提案

そこで，詳細な人口分布を捉えるために，まず，東栄町の協力を得て建物単位

3.1

既存手法の課題の人口データ（ポイントデータ）を作成した。ここで作成した人口データは，居前章で整理したように国勢調査の小地住地（建物）の中心にポイントを生成し，域統計または地域メッシュ統計は無償で居住人口を属性値として付与したもので提供されていることから人口分布データある。この人口データを基にカーネル密としては上記のいずれかを用いる場合が度推定手法（図 6）を用いて人口分布を多い。しかし，小地域統計を用いて人口表した。この手法は人口点（建物）を中分布データを作成した場合，区画規模の心に，適宜設定した観測範囲の半径に基バラツキが大きいため地域相互の比較にづき発生させたガウス分布を重ね合わせは適していない。加えて，行政境界の変ることで地域の人口分布（確率密度）を化などにより区画形状も変化することか

図6
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カーネル密度関数を用いた人口分布推定の概念 3）－ 67 －

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判別するための閾値の設定は定性的に成らざるを得ない。
3.2
図7

地域メッシュ統計の課題

本研究の人口分布データ作成手法（1）本手法の基本的概念
以上の課題を踏まえると，小規模自治ら経年での比較も難しい。さらに，本稿体においては地域メッシュ統計の様に集において対象とする東栄町のような小規計区画を統一すると共に集計区画間の統模な自治体では小地域が細かく分割され計量の変化を平滑化することが必要であていない場合が多いため概略的な分布をると考える。また，カーネル密度推定手

捉 え る こ と も 難 し い。 ま た， 地 域 メ ッ法のように相対的に人口の疎密を表すだ

シュ統計により人口分布データを作成す

けでなく算出される値を人口密度（人 /る場合，区画の形状と規模はほぼ統一さkm ）の様に定量的に比較できるものとれていることから小地域統計の抱える課することで政策検討や政策評価に資する題は概ね解決している。しかし，図 7 に人口分布データとする。

2示すようにメッシュの位置が若干異なるだけで結果に影響が出ることも想定され（2）使用データ
本稿では，建物単位の詳細人口データる。
一方で，拙著のカーネル密度推定を用を作成する。ここで，カーネル密度推定

いた手法の場合，決まった区画で統計量手法において使用した人口データは東栄を集計していないことから小地域統計お町が所持する統計データを基に作成したよび地域メッシュ統計による課題は概ねが，個人情報が多分に含まれておりデー解消されていると考える。しかし，仮定タの入手や整備が難しい。そこで，使用値である観測範囲半径設定の確たる根拠するデータについては比較的容易に入手はないため，（拙著では一般的に日常生可能であることとし，表 2 に示す 3 つの活距離が 400m であったことから建物をデータを用いる。

中心に半径 200m と設定した）経験的・感覚的に成らざるを得ない。加えて，俯（3）人口分布データ作成の流れ

瞰的に人口分布の疎密を捉えることは可本研究では，以下の 7 工程により人口能であるが算出される値は正規分布に基分布データを作成する。なお，愛知大学

づく確率密度であることから密集地域をでは GIS ソフトウェアとして ArcGIS を

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表2
データ名

使用データ

内容

有償，無償の別

出典

センサスデータ

国勢調査（小地域） 男女別人口総数及び世帯数e-Stat 4）
小地域形状（ポリゴンデータ）を含むシェープファイル

建物データ

住宅地図データベース Zmap-TOWN Ⅱ
建物形状（ポリゴンデータ）を含むシェープファイル
属性値として建物用途などが含まれる
株式会社ゼンリン

表札データベース

無償

有償

住宅地図データベース Zmap-TOWN Ⅱ
居住世帯情報のデータベース

採用しているが自治体で新たに導入する場合も考慮し，フリーソフトウェアである Quantum GIS（ 以 下，QGIS と い う ）を使用する。
図8①

表札データベース

建物ポイントデータの生成
建物データ（ポリゴンフィーチャ）よ

物ポイントデータと関連付け「居住世帯り，全ての建物重心に建物ポイント（ポ数」の属性値を付与する。最後に，上記イントフィーチャ）を生成した建物ポイの方法で居住世帯数が付与された建物ポン ト デ ー タ を 作 成 す る。 こ こ で， 建 物イントを除き，建物用途の属性値が住居

デ ー タ の「 建 物 ID」 と「 建 物 用 途 」 の系の建物について 1 世帯が居住している

属性値を建物ポイントデータにコピーすものと仮定し居住世帯数として 1 を付与る。

する②

世帯情報の集計と属性値の付与③

1 世帯当たり人口の算出

表札データベースは集合住宅など複数センサスデータの小地域ポリゴンと建世帯が居住する住戸について居住世帯の物ポイントデータの空間的な位置関係よ情報を図 8 に示す形式で整理したもので

り QGIS の『空間結合』機能を用いて小ある。1 つのデータ（カラム）が 1 世帯を地域ポリゴンに居住世帯数の集計値を付

表 し て お り 居 住 建 物 の ID が 付 与 さ れ て与する。そして，集計居住世帯数と小地いる。そこでまず，同一建物 ID を持つカ域人口を基に「1 世帯当たり人口」を算

ラム数を集計し，集合住宅等の居住世帯出する。

数 を 算 出 す る。 次 に， 建 物 ID を 基 に 建
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④

各ポイントの人口算出③と同様に小地域ポリゴンと建物ポイ⑦

内挿補間による地図化

ントデータの空間的な位置関係より建集計居住人口が付与されたグリッドポ

物ポイントに 1 世帯当たり人口を付与す

イントデータを基に『データ補間』機能る。そして，1世帯当たり人口と居住世帯を用いて集計居住人口ラスタデータを作数を基に各建物ポイントの「居住人口」成する。

を算出する。
3.3⑤

プラグインの開発

人口集計レイヤーの生成
ま ず，『 規 則 的 な 点 郡 』 機 能 を 用 い て

前節に示すように，人口分布データの対象地域にグリッド状のポイントフィー作成工程は若干煩雑であり，不便さが残チャ（グリッドポイント）を生成する。

ることも考えられる。ここで，QGIS の利

次に，居住人口を集計するためにグリッ点として無償であるという以外にもプラドポイントを中心とした集計メッシュをグインと呼ばれる拡張機能の開発及び再生成する。ここで，地域メッシュ統計の頒布も比較的容易である

課題として挙げているメッシュの位置関げられる。そこで本研究では①～⑥まで係による集計値差異の発生を極力防ぐたの工程を一括で処理できるプラグインをめ集計メッシュサイズをグリッドポイン作成した（図 9）。

5）という事が挙トの間隔より大きくし，集計メッシュ同士が重複することで集計居住人口を平滑化する。本研究では，グリッドポイントを 50m 間隔で生成し，集計メッシュのサイズを 100m 四方とした。
⑥

人口集計
ま ず， 集 計 メ ッ シ ュ と 建 物 ポ イ ン ト

データの空間的位置関係を基に『空間結合』機能を用いて集計メッシュに居住人口の集計値を付与する。次に，『空間結合』機能を用いて集計メッシュに付与された集計居住人口をグリッドポイントに図9付与する。
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プラグイン
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4．まとめと今後の課題るのではないかと考える。
しかし使用するデータの内，建物デー

本研究では，小規模自治体における政タや表札データベースは株式会社ゼンリ

策検討や政策評価に資することを目的とンより毎年発行されているため必要な時して建物単位の詳細な人口分布データの点のデータを入手することは比較的容易作成手法の提案を行った。加えて，円滑である。しかし，センサスデータは国勢な人口分布データの作成を補助するた調査が 5 年に 1 度であるため 5 年間隔でしめ，人口分布データの作成工程をまとめか入手することが出来ない。国勢調査のたプラグインを開発した。図 10 および図実施間時点における人口は国勢調査によ

11 は 東 栄 町 の 中 心 部 で あ る 本 郷 地 区 のる人口を基準として，その後の人口動向

人口分布を地域統計メッシュと本手法でを加減して推計されている。しかし，こ表したものである。これら図より，本手の人口推計は小地域単位では実施されて法による人口分布は建物の立地に合わせいないため国勢調査の実施間時点の人口人口の粗密を表現できており，既往の手分布データ作成する場合，人口の按分方法に比べより細密に地域の状況を捉え，法について検討する必要がある。また，政策検討や政策評価に資することが出来

本研究では小規模自治体の人口分布を表現するという点と一般的に用いられる人
口密度の単位として（人 /ha）があることから集計範囲を 100m メッシュ，集計間隔を 50m と設定したが，これらの設定値については自治体の規模などに応じて適切な値を検討することが必要である。

図 10

地域統計メッシュ人口分布

参考文献
1）国立社会保障・人口問題研究所：日本の将来推計人口（平成 24 年 1 月推計），2012
2）東栄町：東栄町の森づくり～豊かな森と伝統芸能が息づく町～（東栄町森づくり基本計画），2010
3） 蒋 湧， 山 元 隆 稔 [ 他 ]： 自 治 体 に お け る
GIS を活用した土砂災害リスクの空間的分

図 11

本手法による人口分布

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析，地域政策学ジャーナル，第 5 巻，第 1 号－ 71 －

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2015.74）http://www.e-stat.go.jp/SG1/
estat/eStatTopPortal.do, （2015.11.20
accessed）
5）今木洋大：Quantum GIS 入門，古今書院，
2013.11愛知大学情報メディアセンター

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