論文

個票データと位置情報を用いた自動車部品産業に関する研究蒋

湧 （愛知大学地域政策学部）

要旨
国勢調査や工業統計調査など行政が公開した統計データは，通常行政区単位，もしくはメッ
シュ単位，つまり一定の空間範囲において集計したデータであり，行政区レベルの地域研究によく使われている。一方，企業レベルの生産活動や企業間の取引を中心とした地域研究は，本社，工場，従業員，製品，入荷先，仕入先など含め，より細かな企業個票の属性とその位置情報が望ましい。しかし，こうしたデータの入手は非常に困難であることに加え，データの処理と分析に高度な IT 技術と空間解析の知識が必要になる。本報告は，自動車部品産業を対象に，個票データと位置情報を統合した時空間データベースシステムの研究と開発を解説し，この情報統合システムを活用した学際的な地域研究の手法を考察する。

キーワード：個票データ，位置情報，テキストマイニング，データベース，地理情報システム

1．はじめに業立地，産業ネットワークなどの実態を明 ら か に す る に は， 行 政 区 単 位 の 集 計

情報通信技術の飛躍的進歩によって，データに限界があり，より粒度の細かい

地域社会の各分野から，人々の日常生活情報が求められる。このような背景のもの隅々まで，多彩な情報とデータが溢れと，現在，個票ベースの非集計データ，言ている。こうしたデータには膨大な知識

い変えれば，集計前の個票データを活用

や潜在的価値が埋蔵されているため，そ1）
した地域研究が注目されている 。とこの有効活用が今後の学術研究や産業発展

ろが，個人情報の保護などの理由から，の鍵となる。

未集計の個票データの入手は非常に困難

これまでの地域研究においては，主にであるから，個票データの発掘は最初の行政区単位，またはメッシュ単位の統計課題として研究者の前に立ち現れる。さデータを利用してきた。例えば，豊橋市

らに，集計データと違って，個票データの人口数，豊川市の事業所数などは，行は通常膨大な情報量を持つ，処理と分析

政 区 単 位 の 属 性 と し て 使 わ れ る。 し かに高度な IT 技能に加え，地理情報，統計

し，行政区界内の人口分布，或いは行政学，地域産業など，学際的な地域研究手区界の概念を超えた流域の人口分布，産法が求められる。

愛知大学情報メディアセンター

－1－

Vol.27, No.1, 2017

本研究は，日本自動車部品産業を対象

本研究の意味をまとめる。第3章と第4章に，工場ベースの個票データを用いた地

は，個票データの発掘から情報統合シス

域産業の研究を試みる。自動車産業は，テムの構築まで，研究に必要な情報シス

極めて裾野の広い基幹産業として，日本

テムの開発プロセスを解説する。第 5 章の経済を牽引している。転換期を迎える

は情報統合システムを活用した学際的な

今日の日本自動車産業には，主に 4 つの地域研究の手法を考察し，第 6 章は，シ

2）

課題を抱えている 。一つ目は，グローステム開発の視点から，本研究の問題点

バル経済の影響を受け，海外での部品生と今後の方向性を示す。

産と調達が拡大したことで，主要自動車
メーカーの業績が向上し続ける反面，国

2．情報の粒度

内部品生産の規模は縮小している。二つ目は，人口規模の減少と少子高齢化によ

情 報 の 粒 度（Granularity） と は， 情る国内自動車市場の委縮。三つ目は，日報の荒さ，あるいは細かさの度合いを表

本の自動車産業が集積している太平洋沿す言葉である。図 1 では，愛知県製造業

岸部地域は，南海トラフ巨大地震と津波の事業所に関する 4 種類のデータを用いによる甚大な被害が予想されている。4て，情報粒度の概念を表す。

つ目は，自動車動力の革命により，ガソ

図 1-a ～図 1-c は，それぞれ市区町村単

リンエンジンは電気モーターに進化しつ

位，町丁字単位とメッシュ単位の事業所つある。この進化の過程において，これ

集計数の分布，図 1-d は事業所個票デー

まで自動車の中核と言われるエンジン系

タの分布を表す。企業立地に関する位置

統，駆動系統と排気系統などが淘汰され情報の粒度は一目瞭然である。図 2 では，ることで，部品メーカーに大きな衝撃をさらにデータ構造の視点から，情報の粒予想されている。

度を考察する。

こうした自動車産業の動向が，地域経

通常，個票データには，企業の属性や済に与える影響を空間的，かつ定量的に企業間の関連など，様々な情報をデータ

分 析 す る た め に は， 行 政 区 単 位 の 集 計

セットの形でまとめている。一方，集計

データだけではなく，企業や工場のレベ

データは，一定の期間と空間において，

ルにおいて，従業者，製造部品，生産方

その中に含まれる複数の個票のある指標

法，取引先など含めより詳細な企業情報に対する集計結果である。その集計の過が求められている。本研究は，このよう程において，個票に含まれている多くのな背景のもとで行われた。

情報が失われることになる。集計で得ら

本文の第 2 章では，情報粒度の視点で，
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れ た 統 計 デ ー タ は， 情 報 量 が 少 な い た－2－

Vol.27, No.1, 2017

図1

図 1-a

図 1-b

図 1-c

図 1-d

愛 知県製造業の事業所に関する情報の粒度：a）市区町村単位の集計，データ数 =83，b）町丁字単位の集計，データ数 =13131，c）1km メッシュ単位の集計，データ数 =20348，
d）事業所個票データ，データ数：420712









集計を行う

 集計データ（単一の数値）
集計データ（単一の数値）
 一定の範囲内（愛知県）
 一定の期間内（平成  年度） ある指標に対する集計

図2
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個票データ（データセット）
個票データ（データセット） 企業の属性
事業所名、住所、従業者数、製品、出荷額、生産形態、取引形態など 企業間の関連
取引関係、系列関係など

個票データと集計データ－3－

Vol.27, No.1, 2017

表1

本研究に使用するデータ一覧
データ

出所

道路網データESRI Japan

国勢調査データ

総務省

工業統計 1km メッシュデータ

経済産業省

経済センサス個票

経済産業省

産業連関表

経済産業省

地震震度，津波水深のメッシュデータ

内閣府

ArcGIS Data Collection 2010

ESRI Japanめ，分析処理の軽快さと特徴表現の明快「スズキ自動車グループの実態」などのさがメリットとして，行政区レベルの研資料を基づいて作成した。その際，テキ究に適している。一方，情報粒度の細か

ストマイニングなどの IT 技術を活用し，い個票データは，各々企業の多様な属性

自動車部品産業データベースシステムをのみならず，企業間の関連も含め様々な構築した。その詳細について，次章以降

側面から分析することは可能になった反に解説する。

面，膨大な情報量を扱うことに高性能な情報機器の導入をはじめ，情報統合シス

3．個票データの発掘

テムの構築やデータ解析などを含め，広い意味でのコスト増は避け得られない。

アイアールシー社が出版した「○○○本研究は，自動車部品企業の個票デー

自動車グループの実態」のシリーズは，

タを用いて，前述の課題が自動車産業に

図 3 の左のようなテキストベースの資料

与える影響，さらに自動車産業の盛衰がであり，大量な文字情報から研究に必要

地域経済に与える波及効果を空間的，かな個票データを抽出することが目標であつ定量的に分析することを目標とする。

る。

表 1 には，本研究に利用する主なデータを示す。

図 3 の右側には，個票データ構造のイメージを示す。トヨタ，日産など完成車

自動車部品産業の企業個票データは，メーカーに複数の組み立て工場があり，

アイアールシー社が出版した「トヨタ自そこに決められた車種の自動車が組み立

動 車 グ ル ー プ の 実 態 」，「 日 産 自 動 車 グ

てられ，出荷される。車種ごとに異なるループの実態」，「三菱自動車グループの部品ユニットが搭載され，それらは部品実態」，「ホンダ自動車グループの実態」，

メーカーの工場で生産される。通常，日愛知大学情報メディアセンター

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本の自動車部品メーカーは系列グループ

工場の敷地面積，労働者数，生産部品名，に所属し，組織的な技術協力と取引関係

生産形態などの情報を有する。このようを持っている。部品メーカーの本社は，に，メーカー本社の間は「資金流」，部品経営の母体として，本社住所，従業員，工場の間は「物流」，産業ネットワークが代表者，資本金，取引銀行，取引先，主形成されている。

な製品などの情報を持つ。一方，本社工

図3の左に示した大量の文字情報から，

場は部品生産の実体として，工場住所，

図 3 の右側に示した個票データ構造に資金

系列グループ

完成車メーカー取引
部品メーカー

組み立て工場

部品
部品工場

車種
部品ユニット

図3

元資料（左）とデータ構造のイメージ（右）図4愛知大学情報メディアセンター

個票データの発掘プロセス－5－Vol.27, No.1, 2017

従って情報を抽出することは，筆者に置

統計メッシュデータを活用し，メーカー

かれている最初の課題である。図4は，こごとの出荷額に按分計算を行い，位置情の作業のプロセスを表す。まず，資料を報を付随した個票データセットを時空間ス キ ャ ナ ー に か け 文 字 情 報 を PDF フ ァ

データベースに格納し，本研究に欠かせイルに変換する。次には，OCR（Optical

ない情報統合システムを構築した。シス

Character Recognition/Reader）ソフト

テム構築に関する詳細について，次の章を 用 い て PDF フ ァ イ ル の 文 字 情 報 を 活に解説する。

字化し，Excel ファイルに保存する。その 場 合， 大 抵 70 ％ 以 上 の 活 字 成 功 率 が4．データベースシステムの構築あり，残りの訂正作業は手動で完成させる。そして Excel データが，筆者自ら開研究グループの全員がデータ共有，編発したテキストマイニングシステムに読集 作 業 な ど を 行 え る た め に， 筆 者 は マみ込ませると，個票データが自動的に抽イ ク ロ ソ フ ト の ASP.Net 技 術 を 用 い た

出 さ れ る こ と に な る。PC 画 面 上 抽 出 さWeb ア プ リ ケ ー シ ョ ン の 仕 組 み

れた個票データの詳細を確認し，必要なデータベースシステムを構築した。表 2

場合に編集作業を加え，「追加」ボタンをはシステム構成の一覧である。

3）

で，クリックすることで，データは自動車部

データベースシステムの開発におい品産業データベースに流れる。さらに，て，MS ASP.Net 4.0 が 推 奨 し た ADO.

データベースからメーカー本社や部品工

NET Entity Framework テ ク ノ ロ ジ ー

場の住所だけを抽出し，東京大学空間情を 試 み た。 デ ー タ ベ ー ス 設 計， 実 装報研究センターへ送ると，向こうから住と O/R マ ッ ピ ン グ を 含 め，Codeless

所情報から変換した位置座標データを返Programming 環 境 を 活 用 し た 視 覚 的，信される。こうしてメーカーと工場のポかつ効率的な開発手法を実践した。

イントデータが作成できる。最後に工業
表2

図 5 では，Entity Framework を用いシステム構成の一覧

構成

型番

OS

Window Server 2008

データベースサーバー

MS SQL 2008 R2

開発環境

MS Visual Studio 2010, ASP.Net 4.0

GIS システム

Esri ArcGIS Desktop 10.1

ServerDell PowerEdge R330

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Vol.27, No.1, 2017



⑤クラスロジックの実装



③クラス基本型の生成

④ プロシージャの実装

②データベースの生成



① データベース設計

図5

O/R システム構成と構築プロセス




















図6

Entity data mode，データベースとクラス

た O/R シ ス テ ム 構 成 と 構 築 プ ロ セ ス を構築プロセスとしては，まず，Entity

示 す。 こ の 部 分 の シ ス テ ム は，Entity

data model を 用 い て デ ー タ ベ ー ス の 設data model，SQL データベース，ADO.

計を行う。設計作業は Codeless であり，

Net の Dataset，Dataset に含まれている

視覚的に行われる。データベース概念モ

Table Adapter と ユ ー ザ ー 作 成 の ク ラ

デ ル， ス ト レ ー ジ モ デ ル， モ デ ル の 間スにより構成している。

のマッピングなどを含めた設計結果は愛知大学情報メディアセンター

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Vol.27, No.1, 2017

XML 形 式 で .edmx フ ァ イ ル に 保 存 さ れに 流 し 込 む。 利 用 終 了 後， デ ー タ ベ ーる。次には，Entity data model からデースとの接続を切断する。その後はデータタベースと entity ベースのクラスを自動ベースに接続せず，クライアント側のメ的に生成させる。

モ リ の 中 に デ ー タ 操 作 を 行 う。 更 新 作

図 6 は，MS Visual Studio 2010 の業 を 行 う 度 に， デ ー タ ベ ー ス と の 同 期

Entity data model の 作 成，.edmx フ ァ

作業を行う。その非接続型のデータベー

イ ル 管 理， デ ー タ ベ ー ス と ク ラ ス を 含

スプログラミングも，図 7 に示したようめ た 総 合 開 発 環 境 を 示 す。Entity dataに Codeless Programming 環 境 で 視 覚model から生成された entity ベースのク的に行われる。図 7 の左には，完成した

ラスには，Entity Property に関する標

CompanyViewTableAdapter の 事 例 を準なプロパティプロシージャが備えてい示 し， 選 択（Select）， 追 加（Insert），

る（図 6 の右）。

更 新（Update） と 削 除（Delete） な ど

デ ー タ ベ ー ス プ ロ グ ラ ミ ン グ は，

SQL Procedure が実装され，それはデー

ADO.Net の Dataset， つ ま り MS.Net

タベースと Dataset 間の「パイプ」役をFramework の非接続型テクノロジーを果たしている。

利用した。クライアント側が初めてデー

最後に，前述の TableAdapter で構築

タベースを利用するとき，データベース

し た SQL Procedure を ク ラ ス Methodに接続しながら取得したデータをクライの 処 理 ロ ジ ッ ク に 埋 め 込 み， 各 々 の オ

アントサイトのインメモリオブジェクト

ブジェクトと関連データベースのマッ




図7
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Dataset と Table Adapter－8－Vol.27, No.1, 2017

表3
Public Class cCompany
Inherits CompanyView

クラス中の SQL Procedure 実装①

Public Function GetCompanyByName() As DataTable ②
Dim ds As New MyDataSet ③
Dim daCompanyView As New MyDataSetTableAdapters.CompanyViewTableAdapter
daCompanyView.FillCompanyByName(ds.CompanyView, Me.Company)
Return ds.CompanyView ⑥
End Function

④

⑤

……
End Class

ピングを完成させる。表 3 には，会社名

ラ ス 属 性 の Me.Company（ 会 社 名 ） で（CompanyName） で 会 社 個 票 を 検 索 す

あ る。 最 後 の ⑥ に は， デ ー タ セ ッ ト のる Method をクラス cCompany に実装すds.CompanyView か ら 会 社 個 票 デ ー タる事例を示す。

を DataTable 型で返す。

まず①では，Entity Data Model が自ADO.NET Entity Framework の導入

動 生 成 し た cCompayView ク ラ ス を 継には，2 つのメリットがあげられる。ま承 す る。 継 承 し た ク ラ ス に は，Entity

ず，Codeless Programming 環境を利用

Property（ここでは会社の主な属性）にすることで，これまで煩雑であったデー

関する標準なプロパティプロシージャ

タベースプログラミング作業は，視覚的が 既 に 備 え て い る。 ラ イ ン ② 以 下 は，にかつ効率的に行われ，クラス内部の構

GetCompanyByName() Method の コ ー

文は非常に簡潔になった。次に，Entity

ド に 入 り， そ の う ち ③ と ④ は そ れ ぞ れFramework の 導 入 に よ り， シ ス テ ム 開Dataset と Table Adapter を宣言し，⑤

発は MVC モデルに向け，大きく前進しでは，CompanyViewTableAdapter

た。MVC モ デ ル と は，Data 処 理 部 分，に 実 装 し た FillCompanyByName()

ビ ジ ネ ス ロ ジ ッ ク 処 理 部 分 と Web 表 現

Method を 経 由 し， デ ー タ ベ ー ス か ら部分をお互いに独立，分離することで，

CompanyView の デ ー タ を デ ー タ セ ッシステムの柔軟性と保守性を向上させる

ト の ds.CompanyView に 流 し（ 初 回ためのモデルである。表 3 で分かるよう

目 の み ）， そ の と き の 検 索 引 数 は， クに，クラスのビジネス処理においては，

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データベースプログラムの詳細は記述し

DataSource に 流 れ， デ ー タ を 表 示 さ れて い な い。 つ ま り，TableAdapter の 導る（③）。よって，表 4 のコードの中，検入により，ビジネス処理とデータベース

索に関するビジネスロジックは記載されの処理は分離させた。TableAdapter のていないので，Web デザイン作業とビジ

設定を変えるだけで，様々なデータソー

ネスロジック処理は分離されている。

ス（例えば，実験用 DB，PC 内臓の DB，次には，完成した主なシステムの操作

本 番 の 遠 隔 DB な ど ） に 対 応 で き る が，画面を紹介する。図 8 は完成車メーカー

その際クラスのビジネス処理は変わらなごとのシステム Top Page である。著者

い。また，表 4 には，ビジネスロジック

権保護の観点から，本システムは研究セ

処 理 と Web 上 の デ ー タ 表 現 処 理 を 分 離ンター内部において，研究プロジェクトすることを示す。

メンバーに限りアクセス権を与える。図

表 4 は， 事 例 と し て， 会 社 名 か ら 会

9 では，Excel データの読み込み，テキス

社 個 票 を 表 示 す る コ ー ド を 示 す。Web

トマイニングとデータベースへの書き込

Form 上の「検索」ボタンをクリックすみとデータ編集などの機能を備えたペー

る と， こ の Sub プ ロ グ ラ ム が 起 動 さ れ

ジを表す。

る。 そ の と き， 会 社 ク ラ ス cCompany

図 10 と図 11 は，それぞれ本社個票と工が 生 成 さ れ（ ① ）， ユ ー ザ ー か ら 入 力

場個票の検索，データ編集のシステムをし た 検 索 文 字 を ク ラ ス 属 性 c.Company示す。その他に，系列関連，部品関連，に 送 り（ ② ）， 表 3 で 実 装 し た 検 索

取引関連とユーザー管理など複数のシス

Method，c.GetCompanyByName をテムにより，自動車部品産業の情報統合

呼 び 出 し， 検 索 結 果 を 直 接 に Web 上 のシステムを構築した。次の章には，このGridView（データテーブルを表示するた

情報統合システムを活用した学際的な地めの部品），つまり Me.gvCompanyList.

域研究の手法を考察する。

表4

Web 上のデータ表現

Protected Sub btnSearchFromName_Click(ByVal sender As Object, ByVal e As EventArgs)
Handles btnSearchFromName.ClickIf Me.txtSearchName.Text <> "" Then
Dim c As New cCompany①
c.Company = Me.txtSearchName.Text & "％ "②
Me.gvCompanyList.DataSource = c.GetCompanyByName ③
Me.gvCompanyList.DataBind()
End IfEnd Sub

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図8

図9

自動車メーカーごとのシステム

図 10

テキストマイニングの機能

図 11

本社の編集システム

5．位 置情報持つ個票データを用いた地域産業研究の考察

工場の編集システム

析手法を考察する。
行政区単位から個票データまで，情報の粒度が細かくなったことで，情報の分

この章では，開発した情報総合システ

析と表現に変化が起きる。例えば，図1に

ムに，地理情報システム ArcGIS とネッ

示したように，マップ上の基本要素は，トワーク分析ツール R を加え，位置情報

面から点へ変わる。その場合，従来の人を持つ個票データを用いた地域研究の分

口密度，産業密度の概念，つまり，行政

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区単位面積あたりの人口数や企業数の概

単位の統計データで定量化される。地理

念は，面積のないポイントデータ（個票学において，地域の概念は「形式地域」とデータ）に変えた場合，ポイントの「密「実質地域」に分けることができる。形式

度」はどう考えるべきか？このような問地域とは，行政区や選挙区や校区など，題を踏まえ，以下は，産業集積，産業集

人的に区切られた区域を指す。形式地域

積の空間相関性，部品調達圏，産業組織の区域境界は明確に定められていることと取引ネットワーク，4 つの側面から個から，通常，行政の計画，予算，財政，施票データを用いた地域産業の研究方法を

策は，形式地域を対象に行われている。

考察する。

一方，実質地域は，生活圏，流域圏，生態圏，災害危険区域など，同質的な要素

5.1

産業集積

や性質をもつ地域を指し，その意味で自動車部品産業の集積エリアは実質地域にこれまで産業集積は，ほとんど行政区

図 12属する。形式地域と違って，実質地域の愛 知県の自動車産業（トヨタ関連）の集積。企業出荷額のカーネル密度（左上），カーネル密度の三次元表現（右上），③集積等値線の定量化（左下），④集積曲線（右下）

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範囲は大抵不明，或いは曖昧であり，定5.2

産業集積の空間相関量化は難しい。図 12 では，愛知県におけるトヨタ関連の部品メーカーを事例に，同質の空間対象（ここでは企業を指す）

企業個票データを用いた産業集積の分析の近接性は，空間相関性と呼ぶ。同質の方法を示す。集積エリアは，点分布（企対象が空間的に隣接していることは空間

業出荷額の点分布）のカーネル密度で定的に相関していると言う。図 13 では，企める。図 12 の左上と右上は，ArcGIS 環

業出荷額の規模を評価指標として，同質境でカーネル密度の分布を求め，図 12 のの企業，つまり，出荷額意味上の中小企

左下では Python プログラミングで密度業と大型企業を着目し，その空間上の近等値線を抽出し，等値線から集積エリア

接 性 を 調 べ， 企 業 間 の 空 間 相 関 性 を 表（GIS 上のポリゴン）を求める。最終的にす。

は，集積曲線をはじめ，集積エリアを利こ こ で は，ArcGIS の ホ ッ ト ス ポ ッ

用した各種の集計は可能になる。これまト 分 析 Hot Spot Analysis（Getis-Ord

で，筆者は，産業集積アリアと地震・津Gi ＊ ） ツ ー ル を 利 用 し， 工 場 出 荷 額 の波危険区域，産業集積エリアと道路・社

Getis-Ord Gi ＊ 統計値を指標として，値会インフラ，産業集積エリアと人口・就の高い群をホットスポット（Hot Spot）

業者などを含め，産業集積エリアを用いと 低 い 群 を コ ー ル ド ス ポ ッ ト（Cold

た様々な空間解析を行った

4），5），6），7），8），9）。

Spot）と呼び，それらの空間近接性を求める。図13の左には，Getis-Ord Gi ＊ 統計量有意義性レベル P 値と限界値 z スコアを示し，右図は，中小企業（Cold Spot）

図 13

産 業の空間相関性。Hop Spot と Cold Spot の統計信頼空間（左），Hop Spot とCold Spot の空間近接性（右）愛知大学情報メディアセンター

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と大型企業（Hot Sot）の空間相関性を表す。

図 14 右 に は， 色 別 に そ れ ぞ れ 完 成 車の 組 み 立 て 工 場 か ら 車 走 行 で 20 分，40
分 と 60 分 の 部 品 調 達 圏 を 示 し， 既 存 の

5.3

部品調達圏

研究

4），5），6）には，各部品調達圏内の工場

数，従業者数，出荷額をはじめ，部品調
一台の自動車は約2～3万件の部品を有し，末端の部品から完成車まで，多くの達圏ごとに部品種類別の生産実態を解析した。

企業がその生産過程に関わっている。そこに道路を利用した部品調達圏の存在が5.4

部 品 メ ー カ ー の 組 織 と 取 引 ネ ッ ト
ワーク

容易に想像できる。特に，トヨタの「カンバン方式」と「Just in Time」生産方式の実現に，部品調達圏においた産業集

日 本 の 自 動 車 産 業 で は， 多 く の 場 合，

積は必要不可欠である。また，部品調達

完成車メーカーと部品メーカーとの間

圏も，行政区界の概念を超え，実質区域に，取引部品の仕様等をすり合わせるたであり，その範囲の確定に意味がある。

めに，系列組織を築き上げ，緊密な関係

図 14 の左は，愛知県の道路ネットワークを維持してきた。しかし近年，技術・取を示す。図 14 の右には，ArcGIS のネッ

引関係の両面において，自動車部品産業

トワーク分析ツールを用いて，各完成車の系列には大きな変化が見られ，こうし

組み立て工場から国道を沿って，道路のた変化が自動車部品メーカーの行動・パ法定速度で走行する場合，一定時間内にフォーマンスに与える影響に関する研究

到達可能な範囲を表す。この到達可能なが注目されている 13）。

範囲を部品調達圏と呼ぶ。

図 14
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系列と取引関係は，ネットワークモデ

道路（左）と部品調達圏（右）－ 14 －

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図 15

系 列のトポロジー関係を示す Social Network（左上），ネットワークのノード
が地理空間に落としたネットワーク（右上），Geographic Network（左下），
災害リスクと Geographic Network の関係（右下）

ルで表現できる。そのとき，対象間のトン ジ ン 系 統， 駆 動 系 統 と 電 子 部 品 メ ー

ポロジー関係を重視し，空間的な要因がカーの系列組織を示し，R を用いたネッ

無視できる場合は，Social Network モデ

トワークトポロジーに関する分析は可能

ルの利用は一般的である。一方，ネットに な る。 一 方， 図 15 の 右 上 は， ネ ッ ト

ワークのトポロジーに加え，ノードと枝

ワークノード（節点）を地理空間に落との地理的な立地特徴も考慮しないといけし た 結 果 で あ り， ネ ッ ト ワ ー ク の ト ポ

ない場合は，Geographic Network モデ

ロ ジ ー 構 造 が 地 理 空 間 上 に 現 れ， 空 間ルの方が適している。

的 に 解 析 で き る。 さ ら に 図 15 の 左 下 に

図 15 では，統計ソフト R と ArcGIS をは，ネットワーク上の枝は，直線ではな

利用し，トヨタ系列と一部の取引データ

く，道路ネットワーク上最短距離で計算を用いたネットワーク分析の事例を示し た 道 路 を 利 用 し， 地 理 的 な 近 接 可 能す。 図 15 の 左 上 に は， ト ヨ タ 関 連 の エ

な Geographic Network を 示 す。 そ の愛知大学情報メディアセンター

－ 15 －

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場合，ネットワークのトポロジーとその型の演繹的な思考ではなく，データ駆動

背景にある自然環境や社会状況を統合し型の回帰的な思考を基づいた研究手法でた分析は可能になる。その研究事例としあ り， そ の と き 情 報 粒 度 の 細 か い 個 票て， 図 15 の 右 下 に 示 し た 南 海 ト ラ フ 大

デ ー タ の 使 用 は 必 要 不 可 欠 で あ る。 一地震と津波が東海地域自動車産業に与え方， 個 票 デ ー タ を 利 用 す る に は，IT 技

る災害リスクに関する研究のマップを示

術をはじめ，数理統計，人工知能，情報す。災害危険区域，自動車部品工場，サ科学，地理空間などを含め，最近 Data．

プライチェーンと道路システムなどの要

Science と言われたような学際的な知識

素を総合的に分析するためのモデルにな体系が求められている。

る。

筆者の研究は，集計データから非集計
へ，モデル駆動からデータ駆動へ，静的6．まとめなシステムから動的なシステムへ，3 つ

今日，日本の自動車部品産業に取り巻のコンセプトのもとで研究活動を進めてく課題を詳細に分析するためには，企業きた。データ駆動と動的なシステムの観

レベルの定量的な研究は欠かせない。そ点から，現段階の情報統合システムにまのとき，研究の視点は，ミクロからマクだ多くの課題が残っている。大量のデー

ロへ，目線を常に変化させることで，ミタ計算に耐えられ，しかも Agent-based

クロレベルの各々の個体の動きを，マクmodel も対応できることは次期統合シス

ロレベルの群れの動向にまとめることは

テム開発の目標である。図 16 と表 5 は，重要である。それは，従来のモデル駆動

次期の情報統合システムの構想を示す。

図 16
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次期の情報統合システム構造－ 16 －

Vol.27, No.1, 2017

表5

次期の情報統合システム構成一覧表

SystemVersionDownload Site

Note

QGIS

QGIS-OSGeo4W-2.4.

http://download.osgeo.org/qgis/win32/

Free GIS system

0-1-Setup-x86_64
R

R 3.2.1 Win

https://cran.r-project.org/bin/windows/base/rtest.html

R 64bit 統計処理

RStudio

RStudio-0.99.467

https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/

R Programming 環境

StatETstatet-3.4.2

http://www.walware.de/;jsessionid=b8212cffdcf4ca59fe

R for Eclipse plugin

009bee15e6?page=/it/statet/installation.html

systemPleiades All in One

http://ftp.jaist.ac.jp/pub/mergedoc/pleiades/4.4/pleiad

日本語化 Eclipse 4.4

4.4.2.v20150310

es-e4.4-ultimate-jre_20150310.zip

Luna ルナ

EclipseQt

qt-unified-windows-x https://www.qt.io/download/

Visual develop system

86-2.0.2-1-online

for Python Application

QGIS，R，Python と eclipse 含 め Open参考文献

Source で構成したシステムを用いて，R

1）橋本 操，村山祐司「小地域におけるミク

プ ロ グ ラ ム と QGIS 環 境 の Python プ ロ

ロ空間データの取得と可視化―筑波大学

グラムの連携と強化で，計算スピードとキャンパス GIS の構築を事例に―」，『多目

GIS Simulation 性能の向上を目指す。

的統計データバンク報告書 No.89』，2012．
2）中部経済産業局「東海地域の自動車部品

謝辞

産業の現状について～『地域経済産業調査』

本 研 究 は，2010-2012 年 文 部 科 学 省 の私立大学戦略的基盤研究の「地域に根差した研究」プロジェクトである「三遠南から特別調査～，2012．
3）Bill Evjen,“Professional ASP.NET 4 in
C# and VB”, Wrox, 2010．

信地域における地域連携型 GIS に関する

4 ）Y o n g J i a n g , X i a o m i n , T o m o k i研究」の研究補助と 2013-2018 年文部科

Suzuki, “Facing a transition period

学 省 共 同 利 用・ 共 同 研 究 拠 点「 越 境 地

of automobile industry in Aichi

域政策研究拠点」の研究補助を受けていprefecture of Japan A research for its

る。 ま た， 愛 知 大 学 三 遠 南 信 研 究 セ ン

spatial feature and economic impact”,

ターの梶原純子氏は，長い間データ整理

International Conference of Spatialの作業に取り組んで頂き，本研究に大きEconomics, 2011．

く貢献したことに謹んで感謝の意を申し上げる。

5） 蒋 湧， 暁 敏， 鈴 木 伴 季，「 自 動 車 部 品 製造業の再編による経済波及効果の推計－
愛知県のトヨタ関連部品メーカーを中心

愛知大学情報メディアセンター

－ 17 －

Vol.27, No.1, 2017

に － 」，2011 年 度 日 本 GIS 学 会 論 文 集 Vol.

12）Yong Jiang,“A Spatial Analysis for
S o c i a l I m p a c t o f N a t u r a l D i s a s t e r s ”,

20，2011．
6 ）Y o n g J i a n g “, A spatial analysis

The Seventh International Annual

for economic impacts affected byConference of the Chinese Scholars

the industrial structure change in

Association for Management Sciencea u t o m o t i v e i n d u s t r y ”, 6 t h K O R E A -and Engineering (CSAMSE), 2014．

CHINA-JAPAN，JOINT CONFERENCE

13）池内 健太等，「取引関係のオープン化が日本の自動車部品産業の生産性に与えた影ON GEOGRAPHY, 2011．
7）蒋湧，「非集計データと帰納法を用いた空間分析の試み」，地域政策学部地域政策学

響の分析」, 独立行政法人経済産業研究所，
2015．

研究センター，第 1 回公開研究会，2012．
8 ）Y o n g J i a n g“
, A spatial analysis of
tsunami hazard in Toyohashi-Tahara
a r e a o f J a p a n ”, 7 t h K O R E A - C H I N A JAPAN JOINT CONFERENCE ON
GEOGRAPHY, 2012．
9）蒋湧，「データ集約型科学的探索手法を用いた産業立地に関する研究」，GIS を活用した地域産業に関する研究，平成 22～24 年度
文部科学省私立大学戦略的基盤研究支援事
業研究報告書，2013．
10） 蒋 湧，「GIS を 用 い た 津 波 被 害 想 定 に 関する研究」，GIS を活用した地域防災に関する 研 究， 平 成 22～24 年 度 文 部 科 学 省 私 立
大学戦略的基盤研究支援事業研究報告書，
2013．
11） 蒋 湧，「GIS を 活 用 し た 地 域 産 業 に 関 する研究」，平成 22 年度～24 年度

文部科学

省私立大学戦略的研究基盤形成支援事業，「三遠南信地域における『地域連携型 GIS』の研究」，研究報告書，第Ⅲ分冊．

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