AI等の活⽤を推進する研究データエコシステム構築事業
シンポジウム２⽇⽬ 9/29（⾦）ユースケース5（人流）

都心部における人流変容メカニズムの解明：福岡市博多ー天神エリアに着目してユースケース事業名：「都心部における人流変容メカニズムの解明と予測モデルの構築」
蕭 耕偉郎（九州大学），角南 萌々子（九州大学），出﨑 貴仁（九州大学），高橋 佑京（九州大学），松島 亘輝（九州大学），長谷川 大輔（東京大学），
西 颯人（一橋大学），嚴 先鏞（筑波大学），益邑 明伸（東京都立大学），松尾 薫（大阪公立大学），川口 暢子（愛知工業大学）

目次

１.研究の背景・目的
２.研究対象地：福岡市
３.分析方法と利用データ
４.分析結果５.考察と課題2１.研究の背景・目的4

１.研究の背景・目的

人流データ
今まで人流データを扱った研究の蓄積（例：稲垣ら，2020；大佛，2020；須永ら,2022；長谷川ら，2022) から、都心部の都市構造による来訪者の観光行動への影響を解明する可能性が議論されてきた（Park et al., 2020）。
また、来訪者の属性の違いに着目した研究（例：杉本，2017；大佛，2020)もあるものの、地域別の来訪者の目的先の違いへの着目が少ない。

地域別の来訪者本研究は異なる地域からの来訪者の回遊行動の違いに問題意識を持つ。また、これまでは商業地域などより画一した土地利用の中での回遊行動への着目が多い中（例：稲垣ら，2020；
Xia et al., 2020；長谷川ら，2022）、地域別の来訪者による多様な訪問先スポット種類別の実態を明らかにする点に独自性がある。

コロナ前後
コロナ前後の来訪者の行動変容について、札幌市（須永ら,2022）；東京都（長谷川ら，2022）；米国(Couture et al.,2022) ；ロンドン（Trasberg &Cheshire, 2023)等がある。
本研究は規模が相当し、研究蓄積がない福岡市の都市構造を比較しつつ、コロナ前後の来訪者の特徴の変化を捉えようとする点にも新規性がある。

２.研究対象地：福岡市

6２.研究対象地：福岡市

福岡市

面積
福岡市

面積

博多区

31.63㎢

中央区

15.4㎢

合計

47.03㎢

7２.研究対象地：福岡市

福岡市の観光地
福岡市観光情報サイトhttps://yokanavi.com/areaguide/ より抽出
名称

属性

名称

属性

1

福岡市赤煉瓦文化館

歴史文化

13

キャナルシティ博多

商業

2

水鏡天満宮

歴史文化

14

川端商店街

商業

3

旧福岡県公会堂貴賓館

歴史文化

15

天神地下街

商業

4

櫛田神社

歴史文化

16

柳橋連合市場

商業

5

博多町屋ふるさと館

歴史文化

17

paypayドーム

商業

6

警固神社

歴史文化

18

大濠公園

自然

7

楽水園

歴史文化

19

舞鶴公園

自然

8

住吉神社

歴史文化

20

都市公園

自然

9

福岡市科学館

歴史文化

10

博多リバレイン商業

11

アクロス福岡商業

12

JR博多シティ商業

２.研究対象地：福岡市

抽出した各種観光地スポットのプロット

8２.研究対象地：福岡市

屋外空間のほうがGPSの誤差が少ないため
商業施設、歴史・文化施設には100m
自然・公園には50mのバッファを設定

9

３.分析方法と利用データ

11

３.分析方法と利用データ

分析のフロー＜人流＞＜観光地＞

人流データの抽出

観光地抽出・属性分類

クラスター作成

観光地エリア判定

重なり分析

３.分析方法と利用データ

Agoop流動人口データを用いた人流解析
株式会社Agoopが提供する
位置情報ビッグデータ↓
・推定居住地を用いた来訪者属性の分類
・緯度・経度を用いたクラスター分析による賑わいの推定
・DailyIDを用いた経路推定

12

13

３.分析方法と利用データ

DBSCANを用いたクラスタリング
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）
・ノイズ付きのデータに適用可能な密度ベースの空間的クラスタリング
・プロセス①点を３つに分類する
コア点（A） : 半径ε以内に少なくともminPts個の隣接点を持つ点
到達可能点（B,C）:半径ε以内にminPts個ほどは隣接点がないが，半径ε以内にコア点を持つ点ノイズ（N）: 半径ε以内に隣接点がない点②コア点の集まりからクラスタを作成し、到達可能点を割り当てる14

３.分析方法と利用データ

人流データの抽出
エリアによる抽出
ポイントのcitycodeを用いて該当範囲を抽出、home_prefcodeを用いて来訪地による分類を行う。（関東、関西、九州）

重複削除

同一dailyID、同時刻、同一位置にあるポイントを削除する。

ポイント数の調整
今回の最小ポイント数（関西から福岡へ来訪した人のポイント数、約23万）にデータを調整する。
無作為にdailyIDを取り出しdailyIDでグループ化されたデータを空のリストに追加、列の合計が24万を超えないように足していく。

15

３.分析方法と利用データ

クラスター作成
最適epsの平均からepsを決定

minPts＝30、eps＝最適epsの平均値minPtsを定め、その条件下で各データで最大のクラスタ数をとるepsを測定し、全データの平均値でepsを定める。

DBSCANによるクラスター作成求められたepsでDBSCAN実行、各クラスターのポイントで凸包ポリゴンを作成し、重なり分析に用いる。16３.分析方法と利用データ

2022年

ポイント数
112789クラスター数180

関西

25mクラスタリング

３.分析方法と利用データ

観光地抽出
観光サイトを参考に主な観光地をピックアップし、以下3つに分類した。

①歴史文化（バッファ100ｍ）
寺社仏閣、美術館、科学館など②商業（バッファ100ｍ）
駅ビル、ショッピングビルなど③自然（バッファ50ｍ）※都市公園の多さと外部空間であることを考慮
都市公園、史跡など

1718

３.分析方法と利用データ

重なり分析
QGISの重なり分析を用いて、「人流クラスター」の何％が「観光地ポリゴン＋バッファ」に重なっているかを分析する。

②観光地ポリゴン＋バッファ①人流クラスター③重なり
重なり分析の結果＝①人流クラスター③重なり

４.分析結果

４.分析結果

2020年
関東からの来訪者
クラスター面
積：131,177㎡

20

４.分析結果

2020年
関西からの来訪者
クラスター面積：200,400㎡

21

４.分析結果

2020年
九州からの来訪者
クラスター面積：200,265㎡

22

４.分析結果

2022年
関東からの来訪者
クラスター面積：149,689㎡

23

４.分析結果

2022年
関西からの来訪者
クラスター面積：
233,677㎡

24

４.分析結果

2022年
九州からの来訪者
クラスター面
積：572,451㎡

25

26

４.分析結果重なり分析の結果
歴史文化(％)

商業(％)

自然(％)

2020年 関西から

1.3

34.9

5.1

2020年 関東から

2.9

16.3

10.8

2020年 九州から

2.8

35.7

6.3

2022年関西から

2.0

48.3

4.3

2022年 関東から

0.4

39.4

4.0

2022年 九州から

3.6

35.9

9.7

４.分析結果

重なり分析の結果

・全体傾向として商業が半数以上を占める
・商業⇒自然⇒歴史文化の順で割合が多い

27

４.分析結果

重なり分析の結果：来訪者属性による違い

・2020年は関東からの来訪者の自然利用が多い
・2022年は九州からの来訪者の自然利用が多い

28

４.分析結果重なり分析の結果：コロナ禍・コロナ後の違い

・2020年から2022年にかけてクラスターにおける観光エリアは増加している
・関東関西エリアにおいては商業が増加しているが九州は自然が増加している

29

４.分析結果

重なり分析の結果：前提的な傾向

・2020年から2022年にかけて自然から商業への回帰傾向、特に関東で顕著

30

５.考察と課題

32

５.考察と課題

・どのエリアにおいても商業が最も占める割合が多い。
・関西関東エリアは2020年から2022年にかけて商業が増え、自然と歴史文化が減少している。
・一方、九州エリアでは商業が減少し自然と歴史文化が増加していた。
・要因として中洲川端の清流公園周辺におけるクラスターの増加が考えられる。

清流公園

2020年

2022年

５.考察と課題

・自然・公園に比べて商業施設、歴史・文化施設の面積がかなり少なく、施設種類による比較が難しい点。
・JR博多シティを商業として認識しているため交通結節点である博多駅がすべて商業エリアになってしまっており、クラスターにおける商業の割合がかなり高くなる点。
今後は予測モデルの構築に向けて共同研究者によるGakuNinRDM、mdxを通したデータベースの構築、人流抽出用Pythonコードの共有を進めたい。

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５.考察と課題

・今後は、予測モデルの構築に向けて、抽出サンプル数を増やし、土地利用以外の変数などの追加についても検討。
・また、福岡市のみならず、大阪市についても同様に分析を進め、異なる市街地パターンでの検証を進める予定。
・CSIS疑似人流データとの整合性の検証。
・予測モデルの構築に向けて、GakuNinRDM、mdxを通したデータベースの構築、人流抽出用Pythonコード、GIS用のポリゴンデータの共有を進めたい。

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参考文献

35

杉本 興運 (2017) 東京大都市圏における若者の日帰り観光・レジャーの時間的・空間的特性, 地理空間, 10巻, 2号, pp. 51-66.
稲垣 和哉, 橋本 晋輔, 絹原 一寛 (2020) ビッグデータを用いたエリアの特質把握と回遊性創出への展開について, 日本都市計画学会関西支部研究発
表会講演概要集, 18巻, pp. 73-76.
須永 大介, 谷下 雅義, 原田 昇 (2022) COVID-19流行前後での札幌市都心部の外出・移動行動およびシェアサイクル利用の変化, 土木学会論文集D3（土木計画学）, 78巻, 6号, pp. II_603-II_612.
長谷川 大輔, 嚴 先鏞, 西堀 泰英 (2022) コロナ禍における商業集積地の公共交通のアクセシビリティの変化との滞在人口との関係, 都市計画論文集,57巻, 3号, pp. 1281-1287.
大佛 俊泰 (2020) 詳細な滞留者属性情報の組み込みによる時空間人口統計データの高度化, 日本建築学会計画系論文集, 85巻, 777号, pp. 23752383.

Victor Couture, Jonathan I. Dingel, Allison Green, Jessie Handbury, Kevin R. Williams (2022) JUE Insight: Measuring movement and social
contact with smartphone data: a real-time application to COVID-19, Journal of Urban Economics, Vol. 127, 103328.
Trasberg, T., & Cheshire, J. (2023). Spatial and social disparities in the decline of activities during the COVID-19 lockdown in GreaterLondon. Urban Studies, 60(8), 1427–1447.
Chang Xia, Anthony Gar-On Yeh, Anqi Zhang (2020) Analyzing spatial relationships between urban land use intensity and urban vitality atstreet block level: A case study of five Chinese megacities, Landscape and Urban Planning, Vol. 193, 103669
Sangwon Park, Yang Xu, Liu Jiang, Zhelin Chen, Shuyi Huang (2020) Spatial structures of tourism destinations: A trajectory data mining
approach leveraging mobile big data, Annals of Tourism Research, Vol. 84, 102973.