滋賀大学環境総合研究センター研究年報 Vol. 21

No. 1― 39 ―

2024

論文

滋賀県における引越データを用いた居住地選択の時系列分析
近藤紀章 1、後藤良介 2

1．滋賀大学経済学部・環境総合研究センター
2．滋賀大学経済学部

Time-series Analysis of Trends of Residential Choice in Shiga
Noriaki KONDO1, Ryosuke GOTOH2
1. Faculty of Economics and Center for Sustainability and Environment, Shiga University
2. Faculty of Economics, Shiga University

This study analyzes residential choices in Shiga Prefecture using previously underutilized move-out data
through a time-series analysis. The analysis confirms a consistent trend for both out-migration and inmigration. Seasonal variations reveal that out-migration peaks in March, while in-migration spans from March
to April, with low points in November and February. Next, we classify municipalities using Dynamic Time
Warping（DTW）to examine similarities in changes. The analysis identifies four highly similar groups: Otsu
City and Kusatsu City; Aisho Town, Hino Town, Maibara City, and Takashima City; Yasu City, Konan City,and Koka City; and Moriyama City, Ritto City, Omihachiman City, Higashiomi City, and Nagahama City.
Additionally, Hikone City showed unique variations, shifting between different groups. A SARIMA model isthen constructed to predict the number of outflows and inflows for 2024. By subtracting inflow forecasts fromoutflow forecasts, we visualize changes in each municipality. Overall, the prefecture experiences a net inflow
until April, after which many municipalities shift to a net outflow until December. Otsu City consistently
shows a net inflow, albeit with a small number of net inflows. The study suggests that Hikone Cityʼs
centripetal force may be declining, there might be an inflow from municipalities along the Kusatsu Line toOtsu City, and the unipolar concentration in Otsu City may be accelerating.
Keywords: residential choice, population movement, time-series analysis

1．はじめにらの居住者の転居という誤った認識や都市機能への集約す人口減少と少子高齢化が進展するなかで、都市のあり方る拠点が多すぎて、逆に分散化を助長する矛盾がある 1）。の再考が求められている。この一つの姿として、コンパク

そもそも、コンパクトシティ政策の基本は、長期的に見トシティが認知されつつある。しかし、これを実現するたて、地域にとって負担となる郊外開発の抑制とスプロールめの計画であるコンパクトシティ政策には、中山間地域か市街地の再編である。これらの抑制と再編は、多くの個人

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滋賀大学環境総合研究センター研究年報 Vol. 21の居住地選択が行動として積み重なった結果として実現に

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2．方法・分析データ至る。そのため、コンパクトシティ政策の実効性を担保す

本研究の目的は、滋賀県を対象として、引越データを用るためには、データに基づく政策立案と評価が肝要である。

いた時系列分析によって、人口移動の傾向を把握することこれまで個人の居住地選択を扱った研究は豊富な蓄積がである。引越データは、株式会社サカイ引越センター（以ある。例えば、国勢調査を用いて世帯の引越し率を算出し、2）下、サカイ）の保有する取引データを用いた。

地域の転出率を推計した研究 、住民基本台帳人口移動報

分析には、日時データ（受付日、転出日、転入日）、地告を用いて、コロナ禍における東京都区からの転出者のパ方公共団体コード（転出、転入に含まれる都道府県名コー

3）ターンを把握した研究 、コロナ禍による東京郊外への引ドと市町村コード）を用いた。サカイにおける引越作業は、越しを行った人へのオンライン調査から転居志向の変化を顧客からの問い合わせ、受付、見積、契約という事務手続

4）捉えた研究 、西宮市から提供されたデータを用いて、市きを経て、荷物の転出・転入によって引越作業が完了とな内の転居と市を超える転入出を把握し、より細かな人口社る。このうち、受付や見積など手続きはしたものの、転出・5）転入の作業が確定しない、あるいは引越しのキャンセルや会動態を明らかにした研究などがある。従来研究が扱うデータに着目すると、多くの研究が国勢調査
基本台帳

3）

2）や住民などの統計データや自治体が保有する転居届
4）などの行政データ 、無作為抽出された居住者に対するア6）

ンケート調査 、企業のモニター会員に対するアンケート
5）

契約が確定していないデータはあらかじめ除外した。
分析期間は、サカイが保有するデータ形式と 2020 年 3月以降のコロナ禍の影響を考慮して、2019 年 1 月 1 日から 2023 年 12 月 31 日に設定した。

を用いて分析している。本研究は、新しい

引越は、進学や異動による季節要因のため、3 月から 4試みとして、個人の居住地選択を表すデータとして、民間月にかけて依頼が極端に集中する。分析を行う前に、都道事業者が保有する引越データに着目し、引越による転入と府県ごとに取引件数を調べたところ、1 月から 5 月の間に転出を分析に用いる。

は 3 月をピークとする繁忙期があり、5 月から 12 月は、調査の結果分析に用いるデータとして従来の国勢調査や住民基本台比較的一定の傾向が確認できた。このため、本研究では、帳と比較すると、民間事業者の保有するデータを用いた把以上のデータを用いて、滋賀県、県内市町ごとに、転入、握・分析となるため、対象に偏りがあることは否めない。

転出の季節変動をふまえた人口移動の傾向を把握するため解釈にあたって、この点には留意する必要がある。一方で、に、時系列分析をおこなう。

調査会社のモニターに対するアンケート調査には、居住地選択データとして扱う上では、データの代表性と信頼性に3．結果課題がある。このように分析データには一長一短があり、3．1 滋賀県における転入・転出の時系列分析多様な側面から分析する必要がある。

まず、滋賀県全体の転出、転入の状況を整理するために、管見の限り、これまで引越データを用いた研究は見られ交通事故発生件数を分析した先行研究 8） を参考に、トレない。これは、民間事業者の保有するデータであり、個人ンド成分（傾向成分）、季節成分を分解し、転出・転入を情報を伴うため、活用が難しいという制約があるためと考推定するモデルを構築した。その結果、一期先予測誤差はえられる。一方で、転居を支える引越業界は 2024 年問題

MAPE（Mean Absolute Percentage Error）で転出が 4.01％、を抱えており、従来の需要と供給に基づいた社会移動のモ転入が 4.90％であり、いずれのモデルの説明力も高い。

デルに歪みを与える可能性がある。この点において、従来

図 1 は、各月の滋賀県からの転出者（上段）、滋賀県へのように事業者による企業努力では転居そのものが成立しの転入者（下段）の合計、トレンド成分、季節成分、移動ない可能性がある。特に、3 月から 4 月にかけて引越件数平均を記したものである。トレンド成分と月単位の移動平は過度の集中している。このため、引越時期の分散は急務

均は、転出、転入ともに、安定した傾向にある。すなわち、7）であり、調整を社会的に受容、行動変容を促す必要がある 。

トレンド成分は期間を通じて大きな変化はなく、短期的なこのような背景をふまえて、本研究はこれまで活用され変動や外れ値の影響も少ない。一方、季節成分では、転出・てこなかった民間企業の保有する引越データを用いて、居転入ともに、1 年毎に明確な周期性が確認できる。具体的住地選択の時系列分析を目的とする。には転出のピークは 3 月であり、オフピークは 11 月と 2月にある。転入のオフピークは転出と同じ傾向にあるが、滋賀県における引越データを用いた居住地選択の時系列分析（近藤紀章ほか）

ピークは 3 月と 4 月に続く傾向がある。

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Warping : DTW）を用いて、転出、転入ごとにそれぞれの市町の時系列データの類似度を測定した。その結果を

3．2 県内市町における転入・転出の時系列分析
まず、滋賀県内の市町村ごとに転入および転出の推移をまとめたものが図 2 である。

ヒートマップに示したものが、図 3 および 4 である。
記載されている数値は DTW 距離であり、時系列間の形状やパターンが似ている程度を数値で示している。図 3 お

転出者、転入者ともに市町ごとの傾向が異なる。例えば、よび図 4 の横軸は転出元、縦軸は転入先を示す。この数値

大津市は、2020 年に転出がピークを迎え、それ以降は減が小さいほど二つの時系列の類似性が高いことを示してい

少傾向にあり、転入者も 2020 年に落ち込んでいるものの、る。また、転出、転入いずれのヒートマップも対角線上は全体的に減少傾向にある。草津市は、転出者は一定の傾向0 となり、対角線を軸に対称となる。

があるが、同じ時期に増減が確認できるため、季節性の変動が顕著である。これらの都市に比べて、守山市の転出者は変動が少なく、安定しているものの、転入者は増加傾向が確認できる。
一方で、人口の少ない市町は引越の取り扱い件数が少ない。このため、トレンドや季節性が把握できないことが想定される。引越件数は市町村によって、桁数が異なることから、極端に大きい、小さい値の影響を軽減するために、対数変換した。次に、動的時間伸縮法（Dynamic Time

図1

滋賀県からの転出者と転入者の推移

図2

県内市町からの転出者と転入者の推移

図3

各市町間の DTW 距離（転出データ）

図4

各市町間の DTW 距離（転入データ）

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転出では「守山市と栗東市」、「守山市と東近江市」、「東近江市と長浜市」、「近江八幡市と長浜市」は DTW 距離が10 以下の値であり、類似性が近い傾向にある。逆に、「多賀町と大津市」、「大津市と甲良町」、「大津市と豊郷町」はDTW 距離が 250 以上の値であり、類似性が異なる傾向にある。転入では、「東近江市と長浜市」、「東近江市と近江八幡市」、「近江八幡市と長浜市」、「栗東市と長浜市」はDTW 距離が 10 以下の値であり、類似性が近い傾向にある。
逆に、「多賀町と大津市」、「大津市と甲良町」、「大津市と豊郷町」、「甲良町と草津市」は DTW 距離が 250 以上の値であり、類似性が異なる傾向にある。

図 6 転入出傾向による市町の区分（左図：転出傾向・右図：転入傾向）

次に、各地域の傾向を類型化するために、図 3 および図4 に記載の数値をもとに DTW 距離行列を作成し、階層型変化があったものの、転入、転出ともにサブグループを形クラスタリングをおこなった。この結果を示したものが図成している市町として、③「野洲市、湖南市、甲賀市」、5 である。階層型クラスタリングにおいて、クラスターを④「大津市、草津市」、⑤「守山市、栗東市、近江八幡市、統合した際に、結合の距離が急激に増加するポイントを最東近江市、長浜市」に区分できた。そして、⑥所属グルー適なクラスター数とし、転出は 4（図 5 下段）、転入は 5（図プが転入、転出ともに変化した市町は彦根市であった。

5 下段）を選定した。所属するクラスターを地図上にプロットしたものが図 6 である。

3．3 県内市町における転入・転出の予測

クラスタリングの結果から、転入と転出で所属するクラ各グループの転入出の推移とトレンド成分、季節成分をスターの変化を踏まえて、市町村を分類すると次の通りとふまえて、SARIMA モデルによる予測をおこなった。モなる。転入、転出ともに所属が変わらないグループは、①デルの構築にあたって、定常性を確認するために ADF 検「愛荘町、日野町、米原市、高島市」と②「多賀町、甲良町、定をおこなった（有意水準 0.05）。定常性が確保されてい竜王町、豊郷町」であった。所属グループに属する市町にないデータには、対数変換、BOX-COX 変換、階差系列への変換、季節成分の調整を組み合わせることで定常性を確保し、なおかつ MAPE の値が最も低くなるよう定常データへの変換をおこなった。この時、対数および BOX-COX変換は、先に実施したのちに他の変換と組み合わせている。
図 7 から 12 は、それぞれグループ①から⑥の予測結果を示す。いずれのモデルも ADF 検定の結果は 0.05 以下であった。モデルの精度を検討する指標として、指標平均絶対誤差（MAE）、平均二乗誤差（MSE）、平均絶対誤差率（MAPE）、AIC を図中に表示している。これらの値は小さいほどモデルの良さを示している。
ただし、MAE は外れ値の影響を受けにくいが、MSEは誤差が大きいほど課題に評価する傾向があり、外れ値に影響を受けやすい。予測精度の評価指標として MAPE を用いた。10% 以下で高い予測精度、10% から 20% で良好な予測精度、20% から 50% で妥当な予測精度、50% 以上で低い予測精度としている。

図5

クラスタリングの結果とエルボー図（上段：転出・下段：転入）

グループ①「愛荘町、日野町、米原市、高島市」では、各市町の転入出ともに季節成分の調整による定常化をおこ滋賀県における引越データを用いた居住地選択の時系列分析（近藤紀章ほか）

図7

図9

野洲市・湖南市・甲賀市の転入出推移

図 10

大津市・草津市・彦根市の転入出推移― 43 ―

愛荘町・日野町・米原市・高島市の転入出推移の調整をおこなった。しかし、いずれの町も取り扱い件数が 10 件以下と少ない。このため誤差の値は小さいもののMAPE の値はすべて 50％以上であり、転出と転入の動向が正確に把握分析できていない可能性が高い。この点は、引越データを用いて市町村の転入、転出を分析するうえでの検討課題である。
グループ③「野洲市、湖南市、甲賀市」では、各市町の転入出ともに季節成分の調整による定常化をおこなった。
グループ④「大津市、草津市」では、両市の転入出ともに季節成分の調整による定常化をおこなった。グループ⑤「守図8

多賀町・甲良町・竜王町・豊郷町の転入出推移

山市、栗東市、近江八幡市、東近江市、長浜市」では、近江八幡市の転出は BOX-COX 変換をおこなったが、それなった。予測精度を表す MAPE の値が 50％を超えている以外の市町の転入出は、季節成分の調整による定常化をおのが日野町の転出のみである。

こなった。最後に、グループ⑥「彦根市」は転入出ともに

グループ②「多賀町、甲良町、竜王町、豊郷町」では、多賀町の転出は対数変換、それ以外は対数変換と季節成分季節成分の調整による定常化をおこなった。
なお、グループ③から⑥までのグループに所属する市町

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図 13 から、1 月は多くの都市が転入超過にある。2 月になると草津と彦根が転出超過になり、3 月では草津だけが転出超過となる。1 月から 3 月までは全県的に転入傾向にあるといえる。しかし 4 月になると大津以外は、転出超過に転じる。この傾向は多少の変化はあるが 10 月まで続く。
その後、11 月に転入超過に転じる市町もいくつかあるものの、12 月には転出超過の傾向を見せている。
最後に、各市町の転入出超過状況をまとめたものが表 1である。転入超過をみると、彦根市と栗東市が 1 ヶ月のみであり、竜王町が 2 ヶ月、愛荘町と東近江市が 4 ヶ月となっている。逆に、大津市、近江八幡市、多賀町、甲良町は流出超過の月がない。ついで、米原市が 1 ヶ月、長浜市と日野町、高島市が 2 ヶ月となっている。ただし、これらの都市の予測精度と差の人数をふまえると、実質的には大津市のみが転入超過の傾向にある。
流出傾向の高い都市は湖東地域に位置していることが特徴である。特に、彦根市はこれまで滋賀県の東北部の中心都市であったが、総人口で草津市に抜かれている。さらに、合併したとはいえ東近江市や長浜市と人口規模に大きな差はない。これらのことから彦根市が周辺都市に対して有していた中心性や求心力を失っていることが推察される。また、彦根市の次に流出が多い栗東市、湖南市、草津市は図 11

守山市・栗東市・近江八幡市・東近江市・長浜市の転入出推移

JR 草津線、国道 1 号線を共有している。これらの都市から流入する県内の都市は大津市であることは容易に想像ができる。これらの状況をふまえると、滋賀県では大津市への一極集中が加速している。

4．まとめ
本研究では、これまで活用されてこなかった引越データ
図 12

彦根市の転入出推移を用いて、滋賀県を対象とした居住地選択の結果としての人口移動を時系列分析により明らかにした。その結果、転と転入出いずれも、近江八幡市の転出を除いて、MAPE出、転入ともに安定した傾向がある。季節変動は、転出のの値はおおむね良好であり、安定したモデルが構築できた。

ピークが 3 月、オフピークは 11 月と 2 月にある。転入の次に、市町ごとに転入予測値から転出予測値を引いた差

オフピークは転出と同じ傾向にあるが、転入のピークは 3分を計算した。これは住民基本台帳人口移動報告における9）月と 4 月に続く傾向がある。と同じく、この値が負の場合は転出調査の次に、市町ごとの類似性を把握するために、動的時間伸状態であると解釈した。さらに、各月の変化を示したもの縮法（DTW）を用いて類型化をおこなった。その結果、「大が図 13、差分を合計して 1 年間にまとめたものが図 14 で津市と草津市」、「愛荘町、日野町、米原市、高島市」、「野ある。 ま た、 前 提 と し て、 こ れ ら の 図 を 解 釈 す る上で洲市、湖南市、甲賀市」、「守山市、栗東市、近江八幡市、MAPE の値が 50％を超えた、転入出が含まれる日野町、東近江市、長浜市」の類似度が高いことがわかった。また、多賀町、甲良町、竜王町、豊郷町、近江八幡市は、予測精彦根市はグループ間を移動する変化をもつことが特徴である。

転入超過数度が低いため、解釈においては留意が必要である。

この結果を基に、SARIMA モデルを構築し、2024 年の

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滋賀県における引越データを用いた居住地選択の時系列分析（近藤紀章ほか）

図 14

県全域の転入出予測の差分（2024 年）

表1

図 13

県の転入出予測の差分（2024 年各月）

転入出超過状況఺೘ड़఺೘௔գ ఺ड़௔գ༩଎͹ࠫ͹਼݆͹਼݆୉௣ࢤۛߒൂാࢤธ‫ࢤݬ‬߶ౣࢤ໼ळࢤௗශࢤೖ໼ௌगࢃࢤଡծௌߗྒྷௌ‫ކ‬ೈࢤ๝‫ڹ‬ௌཿԨௌѬ૵ௌߗծࢤ౨ۛߒࢤ૴௣ࢤ‫܂‬౨ࢤඛࠞࢤॳҒࢤௌ໌

転出、転入数を予測した。市町ごとの転入予測値から転出である。しかし、12 月にかけて、一部の市町が転入超過予測値を差し引いた結果から、滋賀県全域では、大津は常となるが、ほとんどの市町が転出超過に転じる傾向にある。に転入超過しており、4 月までは県全体で転入傾向が優勢

また、彦根市が中心性を失っていること、草津線沿線の自― 46 ―

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治体から大津市に流入が想定されていることから、大津市への一極集中が進展していることが想定できる。

No. 120241233 ）清水陽子，中山徹，清水裕子，森田尋子（2022），市

最後に、本研究の課題と限界として、以下の二点がある。

外転出入と市内転居の動態傾向に関する研究 - 西宮市

引越データと母集団の関係性を整理する必要がある。例えにおける地域別動態と傾向比較 -，日本建築学会計画

ば、業界シェアの検討、国勢調査などの公的統計データと系論文集，Vol.87，No.800，pp.1964-1974の比較検証を通じて、データの代表性や信頼性を高めるこ

4 ）武田陸，久米山幹太，谷口守（2022），COVID-19 流とが必要である。今回の分析で用いた SARIMA モデルな

行下での「郊外への分散」の発生要因 - 転居者の属性

ど予測には多様な要因が関わっており、それらすべてを包と転居先選択志向の変化に着目して -．都市計画論文含することは難しい。また、今回の分析データは、日付と集，Vol.57，No.3，pp.1132-1139

市町の情報のみを扱ったものである。今後は他のデータと5 ）小坪将輝，中谷友樹（2022），コロナ禍における東京組み合わせることで、可能な限り、モデルの精度向上に取都区部からの転出者分布パターンの変化．E-journal

り組むことで、結果の頑強性を高めていきたい。

GEO，Vo.17，No.1，pp.112-122
6 ）森英高，谷口守（2014），潜在的な転居意向の実態と【付記】
本研究は、株式会社サカイ引越しセンターと滋賀大学の共同研究の一環として実施した。なお、分析には、サカイ
引越センターが保有する取引情報のうち、個人が特定できないよう処理されたデータを用いている。

その要因に関する調査報告 - 居住者の都市構造リスク認識という観点から，都市計画論文集，Vol.49，No.3，pp.405-410
7 ）国 土 交 通 省， 引 越 時 期 の 分 散 に む け た お 願 い，
https://www.mlit.go.jp/jidosha/jidosha̲fr4̲000022.
html，2024 年 5 月 12 日

【参考・引用文献】
1 ）谷口守（2023），入門都市計画（第 2 版）
，森北出版，
pp.123-133

8 ）西颯人，樋野公宏（2018），交通事故発生件数のトレ
ンドと季節性の類型化 - 神奈川県の車両相互事故を対象として - 都市計画報告集，Vol.17，No.2，pp.237-242

2 ）李鎔根，大月敏雄（2023），世帯類型変化と引っ越しに

9 ）総務省，住民基本台帳人口移動報告，用語の解説，関する研究‐地方中規模都市を事例とした分析結果‐．

https://www.stat.go.jp/data/idou/2.html，2024 年 5 月

日本建築学会計画系論文集，Vol.88，No.803，pp.113-

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