住宅地図を用いた国勢調査の非集計化データの開発と活用
2012年10月26日（金）研究集会「官庁統計データの公開における諸問題の研究と他分野への応用」
統計数理研究所・セミナー室5
秋山祐樹
東京大学地球観測データ統融合連携研究機構
aki@iis.u-tokyo.ac.jp
1本発表の流れ
１．研究の背景・目的
２．データ開発
３．世帯・個人該当性の検証
４．信頼性の検証
５．結論と課題
６．今後の展開2

１．研究の背景・目的
背景
近年、地理情報システム（GIS）の発達や、高性能なコンピュータの普及、Web環境の整備により、様々な統計データと地理空間情報のデジタルデータの取得が可能になってきている。
統計データと地理空間情報を組み合わせることで、空間的にミクロなデータの取得が可能になりつつある（世帯・個人・個店単位等）。

一方でこうしたミクロなデータを用いることで、世帯や個人の詳細な情報を取得出来ること（世帯・個人該当性）による、プライバシーの問題も発生する可能性がある。

この問題に対して、これまでは少数の仮想事例データを作成して評価検証するにとどまっている。
＞現状一般に公開・利用されているミクロな情報（住宅地図や電話帳など）とのバランスを考えると、より大規模かつ網羅的なデータを用いて、上記の問題について評価する必要がある。
3

目的

１．研究の背景・目的

地理空間情報の重ね合わせや相互利用によって、どのようにまたどの程度の個人情報該当性が生じるかを、実証実験を通じて明らかにする。具体的には・・・

国勢調査＋住宅地図により多量の世帯・個人の推定的な分布データを作成（＝国勢調査の非集計化）して、識別可能性の程度を確率的に評価する。

出来るだけ現実のデータに近い多量の擬似的なデータを作成し、属性項目の制約、曖昧化、重ね合わせ、あるいは空間的位置情報に基づく分類など、様々な条件下でどの程度世帯や個人が特定出来るかを評価する。
※本研究は国土交通省国土計画局より、東京大学空間情報科学研究センターが受託した「平成 22 年度地理空間情報に係る個人情報該当性等に関する調査」 にて実施された内容の一部である。
※本研究は平成24年国土政策関係研究支援事業の支援を受けて実施しているものである。
4

実証実験の対象地域とデータについて

１．研究の背景・目的＜実験対象地域＞静岡市全域（平成17年現在）
・静岡市は南部の旧静岡市・清水市中心部の市街地、その周辺に形成される郊外地域、中部を中心とする農業地域、北部を中心とする広大な山間部を持つ。
・旧静岡市は行政・商業の中心地であり、一方旧清水市は工業が盛んな港湾都市である。
＜ソースデータ＞
国勢調査（総務省統計局 平成17年度調査）＞世帯や居住者の属性を取得
住宅地図（Zmap-TOWNⅡ 株式会社ゼンリン 平成16年12月調査）＞世帯や居住者の所在地を取得

5

２．データ開発
延床面積
住宅の建て方

住宅の種類

家族類型

住宅の所有の関係
総務省が保有する
基幹統計

建築の時期

世帯人員
世帯の年間収入6

２．データ開発

住宅地図

・建物名称
・延床面積
延床面積
・位置情報（経緯度）
・建物の種類・住所 など住宅の建て方住宅の所有の関係

国勢調査
延床面積✕家族類型

住宅の種類

家族類型

総務省が保有する
基幹統計

国勢調査
延床面積✕世帯人員数

建築の時期

世帯人員

国勢調査

家族類型✕世帯人員数
共通データである延床面積を手がかりに世帯の年間収入
国勢調査と住宅地図を結合する

7

２．データ開発

最終プロダクトのイメージ

住宅地図（建物単位）

地理情報（位置・空間情報）
ポイントデータ

国勢調査（町丁目・メッシュ）

統計情報（数値情報；人口等）
ポリゴンデータ

構成人員まで推計した

非集計化データ
Aの家庭

50

45

20

158

最終プロダクトのイメージ

２．データ開発

推定データ１：推定世帯分布データ

9最終プロダクトのイメージ

２．データ開発

推定データ１：推定世帯分布データ

10最終プロダクトのイメージ

２．データ開発

推定データ２：推定居住者分布データ

11２．データ開発

データ開発のフロー
住宅地図

集計結果比較
住宅地図から住宅該当建物を抽出

世帯データ（ポイントデータ）
世帯データの推定（家族類型・構成人数）

国勢調査

世帯人員の推定（年齢・性別）

推定世帯分布データ（居住者情報付きの世帯数分のポイントデータ）
居住者ごとのポイント生成

推定世帯分布データ完成

推定居住者分布データ完成（世帯数分のポイントデータ）（居住者分のポイントデータ）

上記の処理を町丁目ごと（あるいは地域メッシュごと）に実施。

12

世帯の推定分布データ作成
住宅地図

集計結果比較
住宅地図から住宅該当建物を抽出

世帯データ（ポイントデータ）
世帯データの推定（家族類型・構成人数）

推定世帯分布データ完成（世帯数分のポイントデータ）

２．データ開発

国勢調査
住宅地図の属性を使って世帯が分布する可能性のある建物・部屋を抽出する。
世帯人員の推定（年齢・性別）＜候補となる建物・部屋＞①戸建住宅
推定世帯分布データ②共同ビル内の住宅（居住者情報付きの③共同ビル内の不明（掲載拒否含む）
世帯数分のポイントデータ）④戸建の不明建物（掲載拒否含む）
居住者ごとのポイント生成

以上で配分先となる候補地が充足しない場合は以下を追加。
⑤戸建事業所 推定居住者分布データ完成（居住者分のポイントデータ）13２．データ開発

データ開発のフロー
住宅地図

集計結果比較
住宅地図から住宅該当建物を抽出

世帯データ（ポイントデータ）
世帯データの推定（家族類型・構成人数）

国勢調査①延べ床面積⇒家族類型
世帯人員の推定（年齢・性別）（クロス集計表による確率配分）②家族類型⇒構成人数
推定世帯分布データ（クロス集計表による確率配分）（居住者情報付きの共通データ
延べ床面積

世帯数分のポイントデータ）
居住者ごとのポイント生成

延べ床面積×家族類型
推定世帯分布データ完成（世帯数分のポイントデータ）

推定居住者分布データ完成
家族類型×構成人数（居住者分のポイントデータ）14２．データ開発

データ開発のフロー
住宅地図

集計結果比較
住宅地図から住宅該当建物を抽出

世帯データ（ポイントデータ）
世帯データの推定（家族類型・構成人数）

推定世帯分布データ完成（世帯数分のポイントデータ）

国勢調査

世帯人員の推定（年齢・性別）

推定世帯分布データ（居住者情報付きの推定世帯分布データ完成
世帯数分のポイントデータ）＜保有する属性＞
・住宅地図固有の情報
居住者ごとのポイント生成＞建物名、住所、経緯度（建物の重心）、建物面積、階数等
・世帯類型 推定居住者分布データ完成（居住者分のポイントデータ）
・世帯構成人数15

２．データ開発

データ開発のフロー
住宅地図

国勢調査

集計結果比較
住宅地図から住宅該当建物を抽出

世帯人員の推定（年齢・性別）

世帯データ（ポイントデータ）

推定世帯分布データ
例えば、こんな家族が（居住者情報付きの居たとすると…

世帯数分のポイントデータ）
世帯データの推定（家族類型・構成人数）

父？ ？
母 子 子

推定世帯分布データ完成

推定居住者分布データ完成（世帯数分のポイントデータ）（居住者分のポイントデータ）

居住者全員の年齢・性別を推定する
16

２．データ開発

データ開発のフロー＜国勢調査＞
住宅地図
国勢調査①世帯主年齢・性別データ②配偶者年齢・誠意別データ
集計結果比較
③④出生数、性・母の年齢データ
住宅地図から住宅該当建物を抽出⑤男女別人口データ
等をクロス集計しながら配分。
世帯データ（ポイントデータ）

一人ずつに年齢性別を付与
世帯データの推定（家族類型・構①世帯主の情報成人数）②世帯主配偶者の情報③世帯主子供の情報
推定世帯分布データ完成④世帯主親の情報（世帯数分のポイントデータ）⑤その他親族の情報

世帯人員の推定（年齢・性別）

推定世帯分布データ
推定結果
例えば、こんな家族が（青：男 赤：女（居住者情報付きの数字：年齢）居たとすると…

世帯数分のポイントデータ）45

42

父1114？ ？
母 子 子

推定居住者分布データ完成（居住者分のポイントデータ）

居住者全員の年齢・性別を推定する
17

２．データ開発

データ開発のフロー
住宅地図

国勢調査

集計結果比較
住宅地図から住宅該当建物を抽出

世帯データ（ポイントデータ）

居住者ごとのポイント生成
ここまでで作成したデータは世帯ご世帯データの推定（家族類型・構成人数）とのポイントデータとなっている（居住者の情報も世帯のポイントデータに集約されている）。そこで居住者ご
推定世帯分布データ完成とにポイントデータを発生させ、擬似（世帯数分のポイントデータ）的な居住者の分布ポイントデータを生成する。

世帯人員の推定（年齢・性別）

推定世帯分布データ（居住者情報付きの世帯数分のポイントデータ）
居住者ごとのポイント生成

推定居住者分布データ完成（居住者分のポイントデータ）18

２．データ開発

データ開発のフロー
住宅地図

国勢調査

集計結果比較
住宅地図から住宅該当建物を抽出

推定居住者分布データ完成
世帯データ（ポイントデータ）＜保有する属性＞
世帯データの推定（家族類型・構・住宅地図固有の情報
成人数）＞建物名、住所、経緯度（建物の重心）、建物面積、階数等
・推定世帯分布データが持つ情報
推定世帯分布データ完成
・年齢（5歳刻み・1歳刻み推定も可能）（世帯数分のポイントデータ）
・性別

世帯人員の推定（年齢・性別）

推定世帯分布データ（居住者情報付きの世帯数分のポイントデータ）
居住者ごとのポイント生成

推定居住者分布データ完成（居住者分のポイントデータ）19２．データ開発

データ開発のフロー
住宅地図

集計結果比較
住宅地図から住宅該当建物を抽出

世帯データ（ポイントデータ）
世帯データの推定（家族類型・構成人数）

国勢調査

世帯人員の推定（年齢・性別）

推定世帯分布データ（居住者情報付きの世帯数分のポイントデータ）
居住者ごとのポイント生成

推定世帯分布データ完成

推定居住者分布データ完成（世帯数分のポイントデータ）（居住者分のポイントデータ）20２．データ開発

静岡市の推定居住者データにおける年齢の分布（男女計）21

２．データ開発

静岡市の居住者年齢の分布（2012年 男女計）

静岡県の主要都市の年齢別人口グラフ
http://homepage3.nifty.com/joharinokagami/220001.html

22推定データ作成結果

２．データ開発

国勢調査一般世帯数（静岡市2005年）：263,414世帯
推定世帯データ世帯数：263,376世帯（－38世帯）
国勢調査一般世帯人員総数（静岡市2005年）：689,542人
推定世帯人員データ人員数：689,542人（±0人）＜推定世帯データが国勢調査よりも僅かに少ない理由＞
一部の調査区において配分可能な世帯（住宅地図側の住宅数）が国勢調査の世帯数よりも少ないため。
＞調査時期のズレが原因。

23

静岡市全域における実際の住所に基づく町丁目ごとの世帯数の度数分布（上）とその空間的分布（右）24静岡市全域における実際の住所に基づく町丁目ごとの居住者総数の度数分布（上）とその空間的分布（右）25静岡市全域における町丁目ごとの推定世帯データによる世帯数と推定居住者データによる居住者数の相関関係

26

３．世帯・個人該当性の検証
ここまでに開発してきた推定世帯・居住者の分布データを用いて、以下の検証を行った（住宅地図の属性を継承しているため、実際の住所区分に基づいた集計が可能になる。）。
・属性の絞り込みによる町丁目単位の個人・世帯該当性調査①世帯人員の情報を用いた町丁目単位の世帯該当性②居住者の年齢を用いた町丁目単位の個人該当性③居住者の性別を用いた町丁目単位の個人該当性
・④属性の組み合わせによる町丁目単位の個人・世帯該当性調査※その他の集計結果、集計方法の詳細については「平成 22 年度地理空間情報に係る個人情報該当性等に関する調査」 を参照されたい。

27

３．世帯・個人該当性の検証①世帯人員の情報を用いた町丁目単位の世帯該当性

28

３．世帯・個人該当性の検証①世帯人員の情報を用いた世帯該
当性の空間的分布
市北部の郊外、山間部ほど該当性の高い町丁目が数多く分布することが分かる。また南部の狭小な町丁目にも該当する町丁目が点在することが分かる。

29

３．世帯・個人該当性の検証②居住者の年齢の情報を用いた町丁目単位の個人該当性30

３．世帯・個人該当性の検証②居住者の年齢の情報を用いた個人該当性の空間的分布
多くの町丁目で該当性が高くなっている。
郊外・山間部の面積の広い町丁目でも値が高い理由は、人口の少なさと、高齢化が原因と考えられる。

31

３．世帯・個人該当性の検証③居住者の性別の情報を用いた町丁目単位の個人該当性

32

３．世帯・個人該当性の検証③居住者の性別の情報を用いた個
人該当性の空間的分布
性別のみでの絞り込みでは個人該当性の発生する町丁目は3町丁目のみであった。
該当する３町丁目は山林、駿府公園（城跡）、海浜公園であった。山林の管理者や住み込みの管理人がカウントされている可能性がある。

33

３．世帯・個人該当性の検証④属性の組み合わせによる町丁目単位の個人・世帯該当性調査
属性の組み合わせによる絞り込みで個人該当性がどの程度変化するかを評価する。それぞれ年齢は1歳刻み、性別は男女、世帯人員は1、2、3、4、5、6人～、世帯収入は100万円刻みの区分を用いる。各属性の組み合わせ方は以下の表の組み合わせがある。
それぞれの組み合わせパターンにおいて町丁目ごとに属性の組み合わせを行い、全ての属性組み合わせパターンに占める該当人数1となる町丁目の数を明らかにすることで、属性重ね合わせによる個人該当性の変化を評価する。

34

３．世帯・個人該当性の検証④属性の組み合わせによる町丁目単位の個人・世帯該当性：結果
用いた
属性数
4
3

2

1

用いた属性情報
年齢

性別

世帯人員

○
×
○
○
○
××
×
○
○
○
○
××
×

○
○
×
○
○
×
○
○
××
○
×
○
××

○
○
○
×
○
○
×
○
×
○
×××
○
×

集計結果
世帯収入 該当セル（A）
○
○
○
○
×
○
○
×
○
×××
×
×
○

54534914231
462190321459199625
2646
2443
123
211908105684
25812
8864
3
17666

データ存在
セル（B）
60907590384
555660452634351264
48544
25300
9230
356848248785
121884
48043
1629
4459
9089

０セル
19777977
1114689637866
2945208
619548
52382
8342
382
1342073
236621
39918
11997
5165
3533

該当率（％）（A/B）
20387052
89.54
20185215.75
10193526
83.18
339784271.02
97081256.83
100926
5.45
33642
9.66
9612
1.33
169892159.38
48540642.48
161802
21.18
60040
18.45
1634
0.18
4624
0.38
12622
7.33

セル総数

用いる属性の種類が多いほど該当率が高まり、4属性を組み合わせた場合には約9割の個人が特定される。
区分数の多い属性（年齢・世帯収入）を組み合わせるほど個人該当率が高まる。年齢を含む3属性を組み合わせた場合の個人該当性率は約56%～83%であるが、年齢以外の3属性を組み合わせた場合は約16%である。

35４．信頼性の検証
千葉県柏市にて開発したデータを、地域メッシュ集計の国勢調査と比較。

①②• 4次メッシュ（500m×500m）
で結果を集計する• 柏市全域の国勢調査（4次メッシュ集計）と比較
比較項目：世帯総数、居住者総数（総数・男女別）
構成人数別世帯数※高田裕之，2011年，「マイクロジオデータを利用した詳細な人口統計の手法作成」，平成23年度東京大学大学院新領域創成科学研究科修士論文にて本検証を実施。

36

４．信頼性の検証

世帯総数・居住者総数の比較（メッシュ数：205）
2500

2500
y = 0.9913x - 9.0058
R² = 0.984

2000
擬似データ（世帯数）

住宅地図（人）

2000
1500
1000

1500
1000

500

500

000500

1000

1500

2000

y = 0.9845x - 9.725
R² = 0.9704

0

2500

500

1500

2000

2500

国勢調査（世帯数）

国勢調査（人）

総世帯数に関する相関図

総人口に関する相関図

2500

2500
y = 0.9347x - 19.776
R² = 0.97621500

1000

1500

1000

500

500

0005001000
1500
国勢調査（人）2000

y = 0.9321x - 21.254
R² = 0.9734

2000
住宅地図（人）2000

住宅地図（人）

1000

2500

男性総人口に関する相関図

0500

1000 1500 2000 2500

国勢調査（人）

女性総人口に関する相関図

37

４．信頼性の検証

構成人員別世帯数の比較（メッシュ数：205）
1400

800

y = 0.902x + 32.085
R² = 0.8329

1000

豊四季団地エリア
擬似データ（人）擬似データ（人）

1200

800

600
400
200

700

y = 0.9097x + 7.399
R² = 0.9328

600
500
400
300
200
100

がんセンター寮（調査不能地区）

000200 400 600 800 1000 1200 1400

0100 200 300 400 500 600 700 800

国勢調査（人）

国勢調査（人）

１人世帯の世帯数に関する相関図

２人世帯の世帯数に関する相関図
400400y = 0.9093x - 0.2437
R² = 0.9303

擬似データ（人）擬似データ（人）

300

200

100

y = 0.8439x + 4.0029
R² = 0.8881

300

200

100

000100200300400

国勢調査（人）３人世帯の世帯数に関する相関図

0100

200300400

国勢調査（人）４人世帯の世帯数に関する相関図

38

４．信頼性の検証

構成人員別世帯数の比較（メッシュ数：205）
100

40

90

y = 0.7999x + 2.184
R² = 0.6881

3070

擬似データ（人）擬似データ（人）806050403020

y = 0.6108x + 2.1441
R² = 0.3157

20101000020

4060801000102030

40

国勢調査（人）

国勢調査（人）五人世帯の世帯数に関する相関図

六人世帯の世帯数に関する相関図

14

擬似データ（人）12y = 0.2866x + 2.0164
R² = 0.085

108642002468101214

国勢調査（人）

七人以上世帯の世帯数に関する相関図

39

５．結論と課題
結論
国勢調査を非集計化し、住宅地図に基づいた位置情報を国勢調査に与えることで、世帯や居住者の推定的な分布データを開発する基本的な技術が開発された。
国勢調査の調査区単位ではなく、実際の住所に基づく町丁目単位での集計・分析が可能になった。
世帯属性を用いた町丁目ごとの世帯該当性および居住者属性を用いた町丁目ごとの個人該当性が明らかになった。
上記の属性の組み合わせによる、町丁目ごとの世帯および居住者の該当性が明らかになった。
区分数の多い属性を用いることで、町丁目ごとの世帯および居住者の該当性が高まることが分かった。
40

６．今後の展開
配分手法の高度化
開発中の手法将来的に追加41

活用シーンの拡大～防災分野での活用～

６．今後の展開静岡県沼津市・世帯分布の推定（78,040世帯）

秋山祐樹，2012年，「マイクロジオデータの登場とマイクロジオデータ研究の最前線」，日本地理学会秋季学術大会 シンポジウムS18「阪神大震災地域の復興の時空間分析とマイクロジオデータの利活用」，講演S1802

42

活用シーンの拡大～防災分野での活用～

６．今後の展開

独居老人の分布推定（5,052世帯）

世帯分布の結果から独居老人（1人世帯・世帯主65歳以上）を抽出。

43

活用シーンの拡大～防災分野での活用～

６．今後の展開

建物耐火構造の推定

住宅地図＋住宅土地統計＋商業集積統計の統計処理により推定値を算出。

44

活用シーンの拡大～防災分野での活用～

６．今後の展開

木造・非木造の推定

住宅地図＋住宅土地統計の統計処理により推定値を算出。

45

活用シーンの拡大～防災分野での活用～

６．今後の展開

危険な状態に陥る可能性のある独居老人の分布推定（1,771世帯）

独居老人世帯そのうち危険な建物に分布

独居老人のうち、防火造かつ木造に居住する人の分布。

46

活用シーンの拡大～防災分野での活用～

６．今後の展開

更に危険な状態に陥る可能性のある独居老人の分布推定（673世帯）

独居老人世帯そのうち危険な建物に分布

さらに地盤の悪い地域（地表面PGV≧6.7cm/s）に居住する独居老人の分布。

47

活用シーンの拡大～防災分野での活用～

６．今後の展開

独居老人世帯そのうち危険な建物に分布
その他の世帯

データ整備は基本的に全自動。日本全土の整備が前提。

48

活用シーンの拡大～フードデザート研究～６．今後の展開

居住者推定分布データ（住宅地図＋国勢調査＋住宅統計）
世帯数
広島市：486,957
佐伯区： 50,507

秋山祐樹，2012年，「マイクロジオデータの紹介とマイクロジオデータ研究の最前線」，地理情報システム学会特別セッション（２） 「マイクロジオデータの普及と都市・地域分析での利活用」

広島市476,957世帯（2005年）の分布を推定し可視化した結果。

49

活用シーンの拡大～フードデザート研究～６．今後の展開

居住者推定分布データ（住宅地図＋国勢調査＋住宅統計）

広島市佐伯区・美鈴が丘団地の世帯分布を可視化した結果。

50

活用シーンの拡大～フードデザート研究～６．今後の展開

居住者推定分布データ（住宅地図＋国勢調査＋住宅統計）

世帯構成人数の推定値。

51

活用シーンの拡大～フードデザート研究～６．今後の展開

居住者推定分布データ（住宅地図＋国勢調査＋住宅統計）
世帯数
広島市：486,957
佐伯区： 50,507
うち単身世帯数
広島市：152,016(31.2%)
佐伯区： 12,172(24.1%)

世帯構成人数の属性値から得られる単身世帯の分布（赤色点）。

52

活用シーンの拡大～フードデザート研究～６．今後の展開

居住者推定分布データ（住宅地図＋国勢調査＋住宅統計）
単身世帯数
広島市：152,016
佐伯区： 12,172
うち高齢単身世帯数
広島市：36,117(23.8%)
佐伯区： 3,174(26.1%)

世帯構成人数の属性値から得られる単身高齢者（65歳以上）世帯（黄色点）。

53

活用シーンの拡大～フードデザート研究～６．今後の展開

居住者推定分布データ（住宅地図＋国勢調査＋住宅統計）
高齢単身世帯数
広島市：36,117
佐伯区： 3,174
うち買い物難民世帯
広島市：1,717 (4.8%)
佐伯区： 273 (8.6%)

食料品店から500m以上離れた地域に分布する単身高齢者世帯（赤色点）。

54

活用シーンの拡大～フードデザート研究～６．今後の展開

居住者推定分布データ（住宅地図＋国勢調査＋住宅統計）
高齢単身世帯数
広島市：36,117
佐伯区： 3,174
うち買い物難民世帯
広島市：1,717 (4.8%)
佐伯区： 273 (8.6%)

食料品店から500m以上離れた地域に分布する単身高齢者世帯（赤色点）。

55

活用シーンの拡大～マーケティング支援～
コンビニ出店余地の検索
デジタル電話帳データ

６．今後の展開

秋山祐樹，2012年，「マイクロジオデータの紹介とマイクロジオデータ研究の最前線」，地理情報システム学会ビジネス分科会 講演5

広島市中心部の店舗・事業所の分布（2011年）（商業集積統計構成店舗 広島県全域：36,755件）

56

活用シーンの拡大～マーケティング支援～

６．今後の展開

コンビニ出店余地の検索
デジタル電話帳データ

広島市中心部の主要コンビニチェーンの分布（2011年）（デジタル電話帳データより抽出 広島県内主要4チェーン：243店舗）

57

活用シーンの拡大～マーケティング支援～６．今後の展開

コンビニ出店余地の検索

デジタル電話帳データ＋バッファポリゴン

広島市中心部の主要コンビニチェーンから350m圏の分布（2011年）（デジタル電話帳データより作成）

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活用シーンの拡大～マーケティング支援～

６．今後の展開

コンビニ出店余地の検索
デジタル住宅地図

広島市中心部の建物の分布（2011年）（住宅地図から作成 広島市全域建物棟数：375,426棟）

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活用シーンの拡大～マーケティング支援～

６．今後の展開

コンビニ出店余地の検索
デジタル住宅地図

広島市中心部の共同ビルの分布（2011年）（住宅地図から作成 広島市全域共同ビル棟数：23,123棟）

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活用シーンの拡大～マーケティング支援～

６．今後の展開

コンビニ出店余地の検索

デジタル住宅地図＋バッファポリゴン

広島市中心部の既存コンビニ350m圏外の共同ビルの分布（2011年）（住宅地図から作成 広島市全域該当共同ビル棟数：11,613棟）

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活用シーンの拡大～マーケティング支援～

６．今後の展開

コンビニ出店余地の検索
推定世帯分布データ

広島市中心部の推定世帯分布（2006年）（住宅地図＋国勢調査から作成 広島市全域：476,957世帯）

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活用シーンの拡大～マーケティング支援～

６．今後の展開

コンビニ出店余地の検索

該当共同ビルごとに350m圏内の居住者総数を集計すると・・・
63活用シーンの拡大～マーケティング支援～

６．今後の展開

コンビニ出店余地の検索

該当共同ビルごとの350m圏内の居住者総数集計
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活用シーンの拡大～マーケティング支援～

６．今後の展開

コンビニ出店余地の検索

該当共同ビルごとの350m圏内の居住者総数集計（広島市350m圏内の推定居住者数5,000人以上の共同ビル：1230棟）

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活用シーンの拡大～マーケティング支援～

６．今後の展開

コンビニ出店余地の検索

広島市350m圏内の推定居住者数5,000人以上の共同ビル：1230棟のうち推定売り場面積15坪以上と40坪以上確保出来そうな建物15坪以上：405棟 40坪以上：30棟

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活用シーンの拡大～マーケティング支援～

６．今後の展開

コンビニ出店余地の検索

広島市350m圏内の推定居住者数5,000人以上の共同ビル：1230棟のうち推定売り場面積15坪以上と40坪以上確保出来そうな建物15坪以上：405棟 40坪以上：30棟

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活用シーンの拡大～マーケティング支援～

６．今後の展開

コンビニ出店余地の検索

広島市350m圏内の推定居住者数5,000人以上の共同ビル：1230棟のうち推定売り場面積15坪以上と40坪以上確保出来そうな建物
15坪以上：405棟 40坪以上：30棟

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活用シーンの拡大～マーケティング支援～

６．今後の展開

コンビニ出店余地の検索「エリア」マーケティング「エリア」リサーチ↓「ピンポイント」マーケティング「ピンポイント」リサーチの時代が到来しつつある

広島市350m圏内の推定居住者数5,000人以上の共同ビル：1230棟のうち推定売り場面積15坪以上と40坪以上確保出来そうな建物
15坪以上：405棟 40坪以上：30棟

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ご清聴頂きありがとうございました<Contact>
秋山祐樹
東京大学地球観測データ統融合連携研究機構
Email: aki@iis.u-tokyo.ac.jp
URL: http://shiba.iis.u-tokyo.ac.jp/member/akiyama/
今日の資料もホームページからダウンロード出来ます。

<Special thanks>
株式会社ゼンリン
国土交通省 国土計画局
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