中国地域ＩＣＴ利活用研究会～地域課題解決に向けたビッグデータの戦略的活用（第２回）～

マイクロジオデータを用いた都市センシングとこれからの地域政策・都市計画の在り方

東京大学地球観測データ統融合連携研究機構 特任助教
東京大学空間情報科学研究センター 客員研究員
愛知大学三遠南信地域連携研究センター 研究員
マイクロジオデータ研究会 運営委員長

秋山祐樹(Yuki Akiyama)（aki@iis.u-tokyo.ac.jp）
日時：2014年10月29日(水）１3:30～１7:00
場所：メルパルク広島 ５階 椿の間（広島市中区）

講師紹介
氏名：秋山祐樹（Yuki Akiyama）
出身地：岡山県岡山市
出身大学：北海道大学工学部建築都市学科
所属：東京大学地球観測データ統融合連携研究機構 特任助教
東京大学空間情報科学研究センター 客員研究員
愛知大学三遠南信地域連携研究センター 研究員
マイクロジオデータ研究会 運営委員長

主な研究領域：空間情報学・地理学・都市工学など
元々は建築学が専門。卒論での札幌のヒートアイランドの研究をきっかけに、リモートセンシン
グ・GISの世界に入りました。その後東京大学大学院に進学し、柴崎亮介教授の元で空間情報の研究を本格的に始めました。そうした研究の関連で地理学や都市工学の研究者とも関わりを持つようになりました。最近では交通、防災、情報学（自然言語処理等）の分野の研究も行なっています。

所属学会：地理情報システム学会
日本都市計画学会
交通工学研究会

日本建築学会
日本写真測量学会
日本地理学会

2

近年様々なジオデータが利用可能に

3

建物単位→世帯単位→人単位のジオデータ活用時代の到来

建物単位

建物データ：Zmap-TOWNⅡ ©Zenrin CO. Ltd.

4

建物単位→世帯単位→人単位のジオデータ活用時代の到来

建物単位
世帯単位

マイクロ人口統計 ©Yuki Akiyama

5建物単位→世帯単位→人単位のジオデータ活用時代の到来

建物単位
世帯単位
人単位

人の流れデータ ©CSIS

6

建物単位→世帯単位→人単位のジオデータ活用時代の到来

建物単位
世帯単位
人単位
位置情報・時間情報を持つビッグデータ＝マイクロジオデータ（MGD）

人の流れデータ ©CSIS

7

マイクロジオデータを活用した研究は国際的にも注目されつつある

8

マイクロジオデータの活用は日本政府も注目している
日本政府はビッグデータ活用推進ための法整備に着手。個人情報保護法
改正に向けた検討を開始。

平成25年度総務省所管補正予算案より
http://www.soumu.go.jp/main_content/000264428.pdf

NHK News Web（2014/06/09）
http://www3.nhk.or.jp/news/html/20140609/k1
90015066701000.html

マイクロジオデータの本格的活用の時代へ
2010年代はマイクロジオデータ活用とオープンデータ普及の時代。
混雑統計®

NHK（私も番組作成に協力しました）

http://www.g-expo.jp/2013/message/corner01.html

室蘭市のオープンデータ化推進
http://www.nhk.or.jp/datajournalism/about/

これまでは想像もし得ないほど膨大な規模の時空間データが利用可能になりつつある。またそれらが日々蓄積され続けている。
http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Muroran_ortho

10これまで多くの研究・業務で使われてきたデータの例
市区町村・調査区単位の統計（国勢調査など）
デジタル化

地図データ

結合

市区町村ごとの居住者の状況（年齢性別人口）が観察出来る。

©Softnat製造所

11これまで多くの研究・業務で使われてきたデータの例
地域メッシュ単位の統計（商業統計など）©Data
Insights

1km、500m、250m四方などのサイズで集計された統計情報。

12これまで多くの研究・業務で使われてきたデータの例
地域メッシュ単位の統計（商業統計など）

道路総延長データ（国土数値情報・500mメッシュ）

土地利用データ（国土数値情報・土地利用細分メッシュ（100m））
13

今、MGDが活用可能な環境が整いつつある
これまでは上述したような、比較的マクロなスケールのGISデー
タが広く利用されてきた。
ミクロなスケールのデータ（建物店舗単位、人単位）を取得した
い場合、現地調査を実施することが多かった。そのため広域に渡るミクロなデータを継続的に収集することは殆ど出来なかった。
これまでは広域をカバー出来るミクロなデータは大規模データとなるため、ハードウェアの性能の制約によりまともにハンドリン
グが出来なかった。
一方、近年ではハードウェアの性能向上により、大規模データ（ビッグデータ）の取り扱いが可能になりつつある。また安価で大規模なハードディスクの普及により様々なビッグデータの蓄積も進みつつある。MGDもこれらに含まれる。
14

情報爆発時代の到来

2000年までに人類が蓄積した情報量（12EB）よりも多くの情報が次の僅か3年で蓄積。
2000年から2010年の10年で約160倍（6.2EB→988EB）
2010年から2020年の10年で約35倍（988EB→35ZB）※2TB≒一般的な大学の収蔵図書
0.2EB（20万TB）≒全ての印刷物
5EB（500万TB）≒今まで人間によって話された全ての言葉
1.8ZB（1800EB=18億TB）≒世界中の砂粒の数
15

VN370(2012)
87,750円

市販PCの性能の変遷
NEC製の家庭用デスクトップPCの性能の変遷
[MHz]
3500
3000

CPUクロック数[MHz]PC-9821Ct20(1997)
498,000円

メインメモリ[GB][GB]

Google Map
の登場

9
8
7

2500

6
2000
1500
1000

Windows XP
発売

PC8001(1985)
415,000円

54

Windows95
発売

Google
設立

500

3
2
1
0

1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012

0

市販PCの性能も情報爆発に伴い急速に向上している。
また今後はSaaS、クラウドコンピューティングの進展も期待されている。

16

市販HDDの性能の変遷※http://www.infonet.co.jp/ueyama/ip/hardware/harddisk2.html

10年間で100倍（10GB→1TB）
製品として出荷されたHDD

10年間で100倍（100MB→10GB）

実験・研究レベルで確認されたHDD

マイクロジオデータを扱っていく上で必要なハードディスク（HDD）も大規模化が急
速に進みつつある。概ね1.6～2倍/年のペースで記憶容量が拡大し続けている。

17

市販HDDの価格の変遷
ハードディスク1GB当たりの価格推移
円/GB

80000

※ http://pc.nf4hou.com/hardware/hdd_kakaku.html
http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/event/20130201_586008.html

74252

70000

15年間で約1/2120（15,285円/GB→7.2円/GB）

60000
50000
42073

10年間で約1/37（267円/GB→7.2円/GB）

40000
30000
22822

5年間で約1/7（47円/GB→7.2円/GB）

20000
15285

10000
0

6505
2164 1064 416

267 218

130

82

58

47

32

18

9

7.3

7.2

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012年

一方で1GB当たりHDDの価格は概ね2分の1/年のペースで低下。

18

マイクロジオデータ活用時代の到来

近年、パソコン・携帯電話の普及とともに、インターネット環境の整備が急速に進展した。それに伴いデジタル地図の普及も進み、今や誰でもどこでもデジタル地図を閲覧出来るようになった。
高精細なデジタル地図の普及は、これまでよりもより正確でより詳細な空間データへの需要を生み出している。

そのような空間データを活用した研究への注目も高まりつつある。

空間的、時間的な分解能が細かく（建物・人単位など）
同時に都市全体・更には日本全土をカバー出来るビッグデータ＝マイクロジオデータの開発・活用・普及に関する研究が注目されつつある。

19

本講演のキーワード「マイクロジオデータ（MGD）」
Outline１）マイクロジオデータの紹介
２）マイクロジオデータの活用事例
・マイクロ人口統計で見る買い物難民の分布
・防災分野でのマイクロジオデータ活用
・マイクロジオデータで予測する2040年の日本
３）マイクロジオデータを活用したこれからの都市地域計画策定の在り方（将来像）と課題
20

本講演のキーワード「マイクロジオデータ（MGD）」
Outline１）マイクロジオデータの紹介
２）マイクロジオデータの活用事例
・マイクロ人口統計で見る買い物難民の分布
・防災分野でのマイクロジオデータ活用
・マイクロジオデータで予測する2040年の日本
３）マイクロジオデータを活用したこれからの都市地域計画策定の在り方（将来像）と課題

21

マイクロジオデータの紹介
時間的分解能5年

マイクロ人口統計

商業統計
立地環境特性編
1年

２ヶ月

1時間
5分

国勢調査（メッシュ）
商業統計（メッシュ）

国勢調査
商業統計
事業所・企業統計

住宅地図

マイクロジオデータの登場

Webデータ（不動産、飲食, twitter)

高い空間的・時間的分解能

商業集積統計

電話帳
データ
混雑統計®

Agoop 各種モバ
人の流れ
イル統計
データセット
個店・個人・任意の集計単位の設定が可能
・広域に渡る比較的詳細な地域分析・把握が可能
・データ保有者は利活用方法を模索している。

地域メッシュ

新たに開発したMGD
既存の統計・データ
MGD
オープンデータ
原則有料（研究目的を除く場合あり）

都道府県・
市区町村

集計単位
22

マイクロジオデータの紹介
時間的分解能5年

マイクロ人口統計

商業統計
立地環境特性編
1年

２ヶ月

1時間
5分

国勢調査（メッシュ）
商業統計（メッシュ）

国勢調査
商業統計
事業所・企業統計

住宅地図

マイクロジオデータの登場

Webデータ（不動産、飲食, twitter)

高い空間的・時間的分解能

商業集積統計

電話帳
データ
混雑統計®

Agoop 各種モバ
人の流れ
イル統計
データセット
個店・個人・任意の集計単位の設定が可能
・広域に渡る比較的詳細な地域分析・把握が可能
・データ保有者は利活用方法を模索している。

地域メッシュ

新たに開発したMGD
既存の統計・データ
MGD
オープンデータ
原則有料（研究目的を除く場合あり）

都道府県・
市区町村

集計単位
23

住宅地図（株式会社ゼンリン Zmap TOWNⅡ等）

建物用途(2009年)

24

住宅地図（株式会社ゼンリン Zmap TOWNⅡ等）

詳細な建物属性情報を利用可能
・建物、表札名
・総階数
・建物用途
・入居者情報（階、部屋単位）
・入居者の属性（用途）→ほぼ日本全国をカバー

建物用途(2009年)

25デジタル電話帳（NTT情報開発株式会社、株式会社ゼンリン等）
電話帳データ（テキストデータ）

住所情報

電話帳の情報付きポイントデータ

店舗・事業所ごとの・名称 ・業種 ・電話番号
・住所 ・入居建物名 など

アドレスマッチングを用いて経緯度情報に変換しポイントデータ化26

時系列住宅地図：店舗・事業所の時系列変化データ
デジタル電話帳 (2008年)

デジタル電話帳 (2003年)

住宅地図と空間結合
住宅地図(2003年)

住宅地図 (2008年)

時空間結合
独自に開発した手法
により実現

時系列住宅地図秋山祐樹・柴崎亮介，2011年，「位置と名称情報を持つ店舗・事業所データの時空間結合手法の開発－都市地域分析への応用に向けて－」，GIS－理論と応用，Vol19(2),pp.1-11.
Akiyama, Y., Sengoku, H., Shibasaki, R.,
2010, "Development of Spatio-temporal
Grid Map for Shops and Offices All OverJapan", ASIA GIS 2010, 6R301A02

27

時系列住宅地図：店舗・事業所の時系列変化データ
千葉県柏市・柏駅周辺

時系列変化

至土浦

存続
入替
新設
廃業

JR柏駅

電話帳の時系列化結果の3Dマップ（2003年～2008年の5年間の変化。１フロアに複数データが存在する場合は消滅・新設を優先して描画。）

28

28

28

時系列住宅地図：店舗・事業所の時系列変化データ
テナント変化率[%](2003~2008年)
0~5
5~10
10~20
20~30

30~

29

マイクロジオデータの紹介
時間的分解能5年

マイクロ人口統計

商業統計
立地環境特性編
1年

２ヶ月

1時間
5分

国勢調査（メッシュ）
商業統計（メッシュ）

国勢調査
商業統計
事業所・企業統計

住宅地図

マイクロジオデータの登場

Webデータ（不動産、飲食, twitter)

高い空間的・時間的分解能

商業集積統計

電話帳
データ
混雑統計®

Agoop 各種モバ
人の流れ
イル統計
データセット
個店・個人・任意の集計単位の設定が可能
・広域に渡る比較的詳細な地域分析・把握が可能
・データ保有者は利活用方法を模索している。

地域メッシュ

新たに開発したMGD
既存の統計・データ
MGD
オープンデータ
原則有料（研究目的を除く場合あり）

都道府県・
市区町村

集計単位
30

人の流れデータセット
人の流れプロジェクト
http://pflow.csis.u-tokyo.ac.jp/index-j.html
・パーソントリップ調査の結果を加工して作成

流動・停滞する人の分布を把握可能（1分ごとに把握可能）
・人の属性（年齢・性別等）
・交通手段
・目的地
→全国の主要都市圏をカバー
パーソントリップ調査に基づいた人の流れデータ（2008年）→任意の時点・時間帯の人流を年齢性別等の属性付きで把握。

31

マイクロジオデータの紹介
時間的分解能5年

マイクロ人口統計

商業統計
立地環境特性編
1年

２ヶ月

1時間
5分

国勢調査（メッシュ）
商業統計（メッシュ）

国勢調査
商業統計
事業所・企業統計

住宅地図

マイクロジオデータの登場

Webデータ（不動産、飲食, twitter)

高い空間的・時間的分解能

商業集積統計

電話帳
データ
混雑統計®

Agoop 各種モバ
人の流れ
イル統計
データセット
個店・個人・任意の集計単位の設定が可能
・広域に渡る比較的詳細な地域分析・把握が可能
・データ保有者は利活用方法を模索している。

地域メッシュ

新たに開発したMGD
既存の統計・データ
MGD
オープンデータ
原則有料（研究目的を除く場合あり）

都道府県・
市区町村

集計単位
32

混雑統計® （株式会社ゼンリンデータコム）

推定人口を250mメッシュ単位で把握可能（毎日更新）
・携帯利用者から許諾を得て取得した位置情報を統計処理したもので、メッシュ人口を毎時単位で観察可能。
→日本全国をカバー
http://lab.its-mo.com/densitymap/index.html

33

混雑統計® の活用事例
Akiyama, Y. and Shibasaki, R., 2014, “Time-series Monitoring of Area Characteristics Using Mass Person Flow Data
by Mobile Phone GPS Data“（仮題）, 国際都市計画シンポジウム2014,発表予定.

混雑統計®で推定した東京都市圏の時間別地域特性（2012年） 34

マイクロジオデータの紹介
時間的分解能5年

マイクロ人口統計

商業統計
立地環境特性編
1年

２ヶ月

1時間
5分

国勢調査（メッシュ）
商業統計（メッシュ）

国勢調査
商業統計
事業所・企業統計

住宅地図

マイクロジオデータの登場

Webデータ（不動産、飲食, twitter)

高い空間的・時間的分解能

商業集積統計

電話帳
データ
混雑統計®

Agoop 各種モバ
人の流れ
イル統計
データセット
個店・個人・任意の集計単位の設定が可能
・広域に渡る比較的詳細な地域分析・把握が可能
・データ保有者は利活用方法を模索している。

地域メッシュ

新たに開発したMGD
既存の統計・データ
MGD
オープンデータ
原則有料（研究目的を除く場合あり）

都道府県・
市区町村

集計単位
35

Webから取得出来るデータの例１：店舗情報（hot pepper API）

網羅性では住宅地図や電話帳には及ばないものの、
データの鮮度＋情報の詳細さが強み。

36

Webから取得出来るデータの例２：検索エンジンの検索結果
Akiyama, Y., Sengoku, H., Shibasaki, R., 2009, "An Attempt ofRegional Analysis Using Web Search Result of Geographic
Information", 2009 Korea Japan GIS International Symposium
Joint Conference of KAGIS Fall Symposium, pp.84-87

1店舗あたり平均ヒット件数

低高※メッシュ標高が高いほど店舗数が多い

Google検索結果から得られるホットエリア（評判・人気の高い地域）（世田谷区全域）

37

Webから取得出来るデータの例3：twitter＋Flickrの活用
Tokyo, JapanNew York, USA

Eric Fischer, “Eric Fischer’s photostream”,
http://www.flickr.com/photos/walkingsf/

TwitterとFlickrの位置情報を用いた都市活動の可視化（青点: twitter, 橙点: flickr, 白点: 両方）
38

Webから取得出来るデータの例４：Twitter等のSNS情報の活用

http://zasshi.news.yahoo.co.jp/article?a=20131209-01053922-trendy-sci

祇園祭（京都市）の際のSNSのつぶやき分析し、ネガティブなつぶ
やきから渋滞や混雑の発生箇所を推定する試み。（日本IBM）
上図では色が赤いエリアでネガティブなつぶやきが多くなっている。

39

Webから取得出来るデータの例５：検索結果の解析
岡本裕紀・秋山祐樹・上山智士・柴崎亮介，2012年，「時間による商業地域の形状変化と商業地域内における流動人口変化の可視化」，第２１回地理情報システム学
会講演論文集（CD-ROM, D-7-4）

Web検索結果のhtml解析により店舗ごとの営業時間を取得した例（福岡市）

40

©東京大学 柴崎・関本研究室
URL
Webから取得出来るデータの例６： ©株式会社ナイトレイ©マイクロジオデータ研究会 ©人の流れプロジェクト
URL
SNS情報に基づく擬似人流データ ©東京大学空間情報科学研究センター

ジオタグ付きSNS（twitter等）の位置情報に基づき、経路の補間を行う
ことで擬似的な人流データを実現。オープンデータであり、利用申請を出すことで利用可能である。 http://nightley.jp/archives/1954

41

マイクロジオデータの紹介（新しいMGDの開発）
時間的分解能5年

マイクロ人口統計

商業統計
立地環境特性編
1年

２ヶ月

1時間
5分

国勢調査（メッシュ）
商業統計（メッシュ）

国勢調査
商業統計
事業所・企業統計

住宅地図

マイクロジオデータの登場

Webデータ（不動産、飲食, twitter)

高い空間的・時間的分解能

商業集積統計

電話帳
データ
混雑統計®

Agoop 各種モバ
人の流れ
イル統計
データセット
個店・個人・任意の集計単位の設定が可能
・広域に渡る比較的詳細な地域分析・把握が可能
・データ保有者は利活用方法を模索している。

地域メッシュ

新たに開発したMGD
既存の統計・データ
MGD
オープンデータ
原則有料（研究目的を除く場合あり）

都道府県・
市区町村

集計単位
42

現状の商業統計データの課題

集計単位が大字・町丁目の為、商業集積分布の詳細な把握が出来ない。

集計単位がメッシュ単位の為、道路・鉄道等による分断は考慮されず、商業集積のまとまりを無視した集計となっている。

集積単位が、大字・町丁目やメッシュ単位となっている為、
詳細な商業集積状況の把握ができない。
43

そこで・・・
商業集積地域A
店舗数：201件
新設店舗：52件
コンビニ：8件
商業集積地域C
店舗数：182件
新設店舗：38件
コンビニ：6件
商業集積地域B
店舗数：73件
新設店舗：9件
コンビニ：3件

デジタル電話帳データというマイクロジオデータを更に加工することで実現。
実際の商店街・商業地域の分布形状を集計単位とした集計＝「商業集積統計」
44

商業集積統計：開発の流れ

Akiyama, Y., Sengoku, H.,Hiroyuki, T., Shibasaki, R., 2011,"Development of Commercial Accumulation Polygon Data
Throughout Japan Based on the Digital Classified Telephone
Directory", CUPUM2011, F-TC-3(1)

デジタル電話帳データ（テレポイントPack! 株式会社ゼンリン・ポイントデータ）

商業地域を構成する業種を決定しデータを絞り込み（業種は複数箇所の商店街ホームページから収集）
各ポイントからバッファ領域を発生させ結合（マージ）
店舗数10件以下の集積は除外

商業集積統計＝ポリゴン１つ１つが商業地域を表現

東京大学＋株式会社ゼンリン＋株式会社JPSで開発。2012年商品化。
提供・貸与

大学・研究者
アドバイザー

民間企業

共同研究

販売
45

商業集積統計（広島市：2012年の例）
店舗・事業所数
10~20
20~30
30~50
50~100100~

商店街・商業地域の位置・形状をポリゴンで表現。

46

商業集積統計（広島市：2012年の例）
店舗・事業所数
10~20
20~30
30~50
50~100100~

各商店街の店舗・事業所数を業種別に観察可能。

店舗・事業所総数

業種別
店舗・事業所数（約220業種）47

商業集積統計（広島市：2012年の例）
店舗・事業所数
10~20
20~30
30~50
50~100100~

商業集積を構成する電話帳データの分布。店舗の集積が商業集積を作っている。

48

商業集積統計（広島市：2012年の例）
店舗・事業所数
10~20
20~30
30~50
50~100100~

店舗・事業所の空間的集積が商業集積を構成していることがよく分かる。

49

商業集積統計（世田谷区東部）

全国整備の実現（確かに全国作れることを示す）＝大学発のマイクロジオデータが普及・利用されるようになるために重要（手法提案だけでは不十分）。
→実際に東大からの配信＋商品化（ゼンリン）→研究目的には既にいくつもの大学・研究者が利用し始めている。
50

商業集積地域ごとのチェーン店率（東京都・2013年）

郊外に向かうに連れてチェーン店率の高い商業集積が多くなる傾向が見られる。

51

商業集積統計に見る東京スカイツリー開業前後（2011年、2013年）の商業集積地域の分布変化

2011年と
2013年
両方に存在
2011年
にのみ存在
2013年
にのみ存在

スカイツリー至近では商業集積地域の範囲が縮小した地域が見られる。
一方、少し離れた地域では新たに出現した商業集積地域が数多く見られる。

52

マイクロジオデータの紹介（新しいMGDの開発）
時間的分解能5年

マイクロ人口統計

商業統計
立地環境特性編
1年

２ヶ月

1時間
5分

国勢調査（メッシュ）
商業統計（メッシュ）

国勢調査
商業統計
事業所・企業統計

住宅地図

マイクロジオデータの登場

Webデータ（不動産、飲食, twitter)

高い空間的・時間的分解能

商業集積統計

電話帳
データ
混雑統計®

Agoop 各種モバ
人の流れ
イル統計
データセット
個店・個人・任意の集計単位の設定が可能
・広域に渡る比較的詳細な地域分析・把握が可能
・データ保有者は利活用方法を模索している。

地域メッシュ

新たに開発したMGD
既存の統計・データ
MGD
オープンデータ
原則有料（研究目的を除く場合あり）

都道府県・
市区町村

集計単位
53

マイクロ人口統計の研究背景
様々な統計データがデジタル化され，それらを国や自治体のウェブサイト等から容易に取得することが出来るようになりつつある．

特に「国勢調査」は多くの既存研究において人口の分布・動態に関する基礎データとして利用されている．
近年様々な都市問題を解決するために，これまでよりもより詳細で信頼性の高い人口データが必要とされている．例えば以下の様な分野が挙げられる．

都市・地域計画
立案支援

防災政策の
策定・支援

交通計画

＞任意の集計単位で集計可能な人口統計（ポイントデータ）の実現を目指す

マーケティング
支援

54

マイクロ人口統計・開発フロー

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

Akiyama, Y., Takada, T. and Shibasaki, R., 2013,"Development of Micropopulation Census
through Disaggregation of National Population
Census", CUPUM2013 conference papers, 110.

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

マイクロ人口統計完成（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。

55

マイクロ人口統計 (2005年の国勢調査ベース)

56

世帯属性情報
建物用途
経度
緯度
面積[㎡]
家族類型
世帯人数
世帯主[年齢区分-性別]
配偶者[年齢区分-性別]
世帯主子供の数
世帯主子供の情報
世帯主親の数
世帯主親の情報
その他の数
その他の情報一般住宅
139.65633
35.663664
105.348
5
45 - 1東松原駅
40-2
2
5-1 | 10 - 2
1
75-2
0
None

凡例
世帯人員
1人
2人
3人
4人
5人
6人以上

マイクロ人口統計 (2005年の国勢調査ベース)

雑居ビルには
複数の世帯を格納
1人
2人
3人
4人
5人

6人以上

建物用途
経度
緯度
面積[㎡]
家族類型
世帯人数
世帯主[年齢区分-性別]
配偶者[年齢区分-性別]
世帯主子供の数
世帯主子供の情報
世帯主親の数
世帯主親の情報
その他の数
その他の情報
東松原駅

建物用途
経度
緯度
面積[㎡]
家族類型
世帯人数
世帯主[年齢区分-性別]
配偶者[年齢区分-性別]
世帯主子供の数
世帯主子供の情報
世帯主親の数
世帯主親の情報
その他の数
その他の情報57
共同住宅
139.654493
35.662485
497.501
2
30 - 125 - 2
0
None
0
None
0
None

凡例
共同住宅
139.654493
世帯人員
35.662485
1人
497.502人
7
6
3人
40 -4人135 - 25人
2
6人以上
15 - 1 | 10 - 2
2
75 - 1 | 75 - 2
0
57
None

マイクロ人口統計 (2005年の国勢調査ベース)

東松原駅

58

凡例
世帯人員
1人
2人
3人
4人
5人
6人以上

58

マイクロ人口統計 (2005年の国勢調査ベース)

59

凡例
世帯人員
1人
2人
3人
4人
5人
6人以上

59

マイクロ人口統計 (2005年の国勢調査ベース)

60

凡例
世帯人員
1人
2人
3人
4人
5人
6人以上

60

マイクロ人口統計 (2005年の国勢調査ベース)

61

マイクロ人口統計を理解する上で重要なこと
マイクロ人口統計は「推定データ」である．
＝各ポイントの情報は必ずしも現実とは一致しない．
凡例
世帯人員
1人
2人
3人
4人
5人
6人以上

61

マイクロ人口統計 (2005年の国勢調査ベース)

62

グリッド集計 (250m(第5次地域メッシュ))

凡例
世帯人員
1人
2人
3人
4人
5人
6人以上

62

マイクロ人口統計 (2005年の国勢調査ベース)

63

グリッド集計 (250m(第5次地域メッシュ))

マイクロ人口統計の目的=集計単位が自由な人口統計を実現すること
凡例
メッシュ内人口[人]0 - 250
251 - 500
501 - 1000
1001 - 2000
2001 -

63

マイクロ人口統計 (2005年の国勢調査ベース)

64

街区集計

凡例
街区内人口[人]0 - 5051 - 100
101 - 250
251 - 500
501 -

64

マイクロ人口統計で見る日本全土の高齢化率（65歳以上人口割合）

凡例
高齢化率(65歳以上割合)[%]0 - 10
10 - 20
20 - 30
30 - 5050 -65

マイクロ人口統計で見る日本全土の高齢化率（65歳以上人口割合）

凡例
高齢化率(65歳以上割合)[%]0 - 10
10 - 20
20 - 30
30 - 50
50 -66

マイクロ人口統計で見る日本全土の高齢化率（65歳以上人口割合）

都道府県スケール

67新しいMGDの開発：マイクロ人口統計

68

世帯人員別世帯の推定分布（2010年 東京都八王子市）
推定
世帯人員[人]八王子市の例68新しいMGDの開発：マイクロ人口統計

69

世帯人員別世帯の推定分布（2010年 東京都八王子市北野台）
推定世帯人員[人]69

70

新しいMGDの開発：マイクロ人口統計
世帯人員別世帯の推定分布（2010年 東京都八王子市北野台）

推定世帯人員[人]

5次メッシュ
集計[人]

70

71

新しいMGDの開発：マイクロ人口統計
世帯人員別世帯の推定分布（2010年 東京都八王子市北野台）

推定世帯人員[人]

番地単位
集計[人]

71

マイクロ人口統計で見る日本全土の高齢化率（65歳以上人口割合）

地方スケール72

マイクロ人口統計で見る日本全土の高齢化率（65歳以上人口割合）

国土スケール73

本講演のキーワード「マイクロジオデータ（MGD）」
Outline１）マイクロジオデータの紹介

２）マイクロジオデータの活用事例
・マイクロ人口統計で見る買い物難民の分布
・防災分野でのマイクロジオデータ活用
・マイクロジオデータで予測する2040年の日本
３）マイクロジオデータを活用したこれからの都市地域計画策定の在り方（将来像）と課題

74

マイクロ人口統計で見る買い物難民の分布

広島市476,957世帯（2005年）の分布を推定し可視化した結果。

75

マイクロ人口統計で見る買い物難民の分布

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。

76

マイクロ人口統計で見る買い物難民の分布

世帯構成人数の推定値を表示。

77

マイクロ人口統計で見る買い物難民の分布
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）。

78

マイクロ人口統計で見る買い物難民の分布
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高齢者（65歳以上）世帯（黄色点）。

79

マイクロ人口統計で見る買い物難民の分布
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）。

80

マイクロ人口統計で見る買い物難民の分布
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）。

81

限界集落・買い物困難地域の分布把握は急務→地方自治体、国による実態把握は不十分

朝日新聞2010年5月16日

朝刊1面

マイクロジオデータを活用し、国土スケールで買い物難民（フードデザート地域）の分布を高い信頼性で把握することは重要である。

82

限界集落・買い物困難地域の分布把握は急務→地方自治体、国による実態把握は不十分

訪問販売先の選定、移動体販売のルート選定などにMGDの活用が出来ないか？

10/10/06（水）河北新報 夕刊

マイクロジオデータを活用し、国土スケールで買い物難民（フードデザート地域）の分布を高い信頼性で把握することは重要である。

83

防災分野でのマイクロジオデータ活用
 近い将来起こりうるとされる東南海トラフ地震で予測される最悪の死者数は32万人とされている。(内閣府(2012))
 日本全土を対象にした地域ごとの災害リスクと災害対応力を評価・比較する環境を整備する事は、我が国の防災政策を考えていく上で重要である。

現状の課題
 災害危険度評価に重要なデータは主に自治体が保有。
 自治体ごとに災害危険度評価の方法が異なる。
 結果は町丁目やメッシュ等に集計されて公開される。
※本研究は文部科学省グリーン・ネットワー
ク・オブ・エクセレンス（GRENE）事業 環
境情報分野「環境情報技術を用いたレジリエ
ントな国土のデザイン」の一環として実施しています。また平成24年度国土政策関係研究支援事業（国土交通省国土政策局）の支援を受けて実施しています。

※本研究の詳細秋山祐樹・小川芳樹・仙石裕明・柴崎亮介・加藤孝明，2013年，「大規模地震時における国土スケールの災害リスク・地域災害対応力評価のためのミクロな空間データ の基盤整備」，第47回土木計画学研究・講演集（CD-ROM，392）
秋山祐樹・小川芳樹，2013年，「国土スケールにおける大規模地震 への災害対応力の定量的評価と我が国の防災政策への提案」，平成24年度国土政策関係研究支援事業

84防災分野でのマイクロジオデータ活用

東日本大震災後の被害想定は「最強」の地震が「最悪」の条件で発生するという想定で行われた結果が一人歩きしている。

↓
大量かつミクロな空間情報を駆使し様々な条件で信頼性の高い被害推定を日本全土を対象に実施する。
日本経済新聞 2012年8月30日第1面
85

防災分野でのマイクロジオデータ活用
既存統計情報ミクロな空間データ（マイクロジオデータ）

自然環境情報住宅土地統計調査
国勢調査
消防便覧 等

住宅地図
デジタル電話帳データ
商業集積統計 等

地震動予測地図

建物１棟１棟の災害リスクと災害時の初期対応力を推定
倒壊リスク①推定構造（木造/非木造）②推定築年代火災リスク③推定耐火性能（耐火/準耐火/防火）④推定出火率

人的リスク⑤居住者の情報（年齢・性別等）

災害時の初期対応力⑤居住者の情報（年齢・性別等）⑥救助期待人数⑦消防署、消防施設からの距離

日本全土の被災状況を任意の集計単位でスケールシームレスに推定出来る環境の実現。

→それを実現するための国土スケールのミクロな基盤データの整備を実施

86

防災分野でのマイクロジオデータ活用
日本全土の被災状況を任意の集計単位でスケールシームレスに推定出来る環境の実現
市区町村単位集計

町丁目単位集計

地域メッシュ単位集計

番地単位集計任意の単位でスケールシームレスな集計を実現するためには・・・→建物単位の非集計の推定データを整備すれば良い
日本全土スケールシームレスを実現するためには・・・→日本全土のデータを整備すれば良い
87

出火率の推定結果（静岡県掛川市の例）
50年超過確率39%の地震（冬夕方発生）の場合

中央の川を挟んだ西側の地域で出火率が高くなっている。これらの地域では各種飲食店や事業所が集積しているため出火率が高くなる。（その分、耐火性能も高い。）
88

出火率の推定結果（静岡県掛川市の例）
50年超過確率2%の地震（冬夕方発生）の場合

地震動入力が大きくなることにより出火率が全域的に大きく上昇することが分かる。
89
89

建物毎の耐火性能（耐火・準耐火・防火）の推定結果（例）

建築面積の大きい建物や幅員の広い道路周辺では耐火が進んでいることが分かる。
一方中央の川を挟んで東側の住宅地では多くが防火造になっている。
90

90

建物毎の構造（木造・非木造）の推定結果（例）

耐火性能の高い地域で非木造化が進んでいることが分かる。また建築面積が大きい
建物や高層の建物で非木造化が進んでいる。
91

91

建物毎の築年代の推定結果（例）

古くから都市化されている地域（DID(1970)）には1970年より以前に建った建物が多数分布する。
一方近年都市化した地域（DID(2005)）には新しい建物が多いことが分かる。

92
92

建物毎の居住者数の推定結果（例）

中央の川を挟んだ東側の住宅地では殆どの建物に居住者の分布が見られる。
一方川の西側は商業地域であるため、居住者の分布は少なくなる。

9393

データの信頼性検証
公開されているGISデータから、また一部地域で現地調査などをして検証デー
タを作成し、推定結果と比較を行った。その結果、地域メッシュ程度に集計すれば十分に高い信頼性を持つデータになることが分かった。

静岡県沼津市における現地調査の様子
94
94

初期対応力（周辺住民による共助力）の算出

共助力＝倒壊建物の周辺住民による救助期待人数と定義
屋内人口から救助活動実施率及び、性別・年齢による体力を考慮

・救助期待人数＝建物100m圏内の居住者数※ただし対象となる建物からの距離に応じて重み付け。
（100mで期待人数は半減（0.5で重み付け）。）・共助力＝救助期待人数/5
阪神大震災時の調査より周辺住民5人で1人救助可能。
年代

男子体力 女子体力
10
1
0.85
20
1
0.76
30
0.96
0.76
40
0.93
0.73
50
0.9
0.72
60
0.84
0.7
70～
0.78
0.65

実施率 男子活動率 女子活動率 男子期待値 女子期待値
0.228
0.76
0.24
0.17330.0465
0.228
0.76
0.24
0.17330.0416
0.229
0.72
0.28
0.15830.0487
0.298
0.72
0.28
0.19950.0609
0.228
0.63
0.37
0.12930.0607
0.191
0.74
0.26
0.11870.0348
0.129
0.75
0.25
0.07550.0210※男女別年齢別体力は文部科学省「体力運動能力調査平成23年度年齢別テストの結果」を参照。
年齢性別に応じた救助の実施率・活動率は阪神大震災時の調査より（東京消防庁，2005年，「東京都第16期火災予防審議会答申 地震時における人口密集地域の災害危機要因の解明と消防対策について」）。

95

建物毎の共助力の推定結果（例）

共助力[棟]

中央の川を挟んだ東側の住宅地では周辺住民が多いため、各建物に割り当てられる共助力が大きくなっている。一方西側では住民が少ないためその値は小さい。

9696初期対応力(共助力)を考慮した建物倒壊による死者率の推定

建物ごとに倒壊によって発生する推定死者数と、共助力で救助が期待される人数の差を取ることで最終的な死者数を推定する。以下の結果をメッシュごとに集計することでその地域の建物倒壊による死者率を推定する。

災害リスク

初期対応力

被害推定

倒壊による
推定死者数

共助力
（倒壊建物からの救助期待人数）

推定死者数

－

＝
97

マイクロジオデータで見る我が国の大規模地震発生時の建物倒壊による死者数推定（初期対応力考慮）
50年超過確率2%の地震動入力の場合
建物倒壊による死者率[%]（初期対応力考慮）98

マイクロジオデータで見る我が国の大規模地震発生時の建物倒壊による死者数推定（初期対応力考慮）
50年超過確率2%の地震動入力の場合
建物倒壊による死者率[%]（初期対応力考慮）99

マイクロジオデータで見る我が国の大規模地震発生時の建物倒壊による死者数推定（初期対応力考慮）
50年超過確率2%の地震動入力の場合

100

建物倒壊に
よる死者率[%]（初期対応力考慮）

マイクロジオデータで見る我が国の大規模地震発生時の建物倒壊による死者数推定（初期対応力考慮）
50年超過確率2%の地震動入力の場合

101

建物倒壊に
よる死者率[%]（初期対応力考慮）

マイクロジオデータで見る我が国の大規模地震発生時の建物倒壊による死者数推定（初期対応力考慮）
50年超過確率2%の地震動入力の場合

102

建物倒壊に
よる死者率[%]（初期対応力考慮）

マイクロジオデータで見る我が国の大規模地震発生時の建物倒壊による死者数推定（初期対応力考慮）
50年超過確率2%の地震動入力の場合

建物単位のミクロな結果が利用できるので・・・

103

建物倒壊に
よる死者率[%]（初期対応力考慮）

マイクロジオデータで見る我が国の大規模地震発生時の建物倒壊による死者数推定（初期対応力考慮）
50年超過確率2%の地震動入力の場合

集計単位を自由に変更することが出来る。
（この結果では街区単位（住所の番地単位）で集計）

104

建物倒壊に
よる死者率[%]（初期対応力考慮）

マイクロジオデータで見る我が国の大規模地震発生時の建物倒壊による死者数推定（初期対応力考慮）
50年超過確率2%の地震動入力の場合

105

建物倒壊に
よる死者率[%]（初期対応力考慮）

今後は火災や津波の影響も考慮に入れた
被害推定も実施していく。

マイクロジオデータで予測する2040年の日本
今後の人口減少社会の中では、これまでは周辺の人口により維持されてきた様々な生活関連施設（スーパー、コンビニ、病院など）が存続出来なくなる可能性がある。
そのため生活を支える様々な施設においてそれらの周辺人口に基づき、現在及び将来の施設存続可能性を推定することで、将来の生活困難地域を現時点で明らかにしておくことは重要である。

今回はスーパーマーケットを対象に2040年の各店舗の存続可能性を推定し、2040年にスーパーマーケットにアクセスが困難になる地域を明らかにした。
※同プロジェクトは（財）日本再建イニシアティブ「人口民間臨調」に関連した受託研究として現在実施中の内容の一部である。

106

マイクロジオデータで予測する2040年の日本
データ処理イメージ・2010年の場合

商圏外の人（橙色）

スーパーマーケットA＝8人

スーパーマーケットB＝7人

例えば商圏内（青破線）に5人いれば商圏が維持できるとすると・・・＞2010年はスーパーA、Bともに商圏を維持出来る。

107

マイクロジオデータで予測する2040年の日本
データ処理イメージ・2040年の場合居なくなった人（灰色）

スーパーマーケットA＝6人

スーパーマーケットB＝4人

人口が減った2040年の場合・・・＞スーパーBが商圏を維持出来なくなる。

108

マイクロジオデータで予測する2040年の日本
データ処理イメージ・2040年の場合居なくなった人（灰色）

スーパーマーケットA＝6人

スーパーマーケットB＝撤退！

人口が減った2040年の場合・・・
スーパーBの商圏内の人もスーパーへのアクセスが困難になる。

109

マイクロジオデータで予測する2040年の日本
2010年と2040年のスーパー商圏内外人口集計
2010年

商圏内人口2010

維持困難なスーパーの商圏内人口2010

商圏外人口2010(■+■= 132,306 / ■+■+■ = 588,910)

鳥取県(235,843 / 713,893)

島根県(339,448 / 1,951,733)

岡山県
広島県

(341,556 / 2,856,390)(235,999 / 1,447,516)

山口県
0

2040年

500000
商圏内人口2040

1000000

1500000

2000000

維持困難なスーパーの商圏内人口2040

鳥取県(103,996 / 438,901)

島根県(162,928 / 520,463)

2500000

3000000

商圏外人口2040(237,853 / 1,608,809)

岡山県
広島県

(150,803 / 1,066,808)

山口県
05000001000000

1500000(242,439 / 2,377,330)

2000000

2500000

3000000110

マイクロジオデータで予測する2040年の日本
2010年と2040年のスーパー商圏内外人口集計
2010年

商圏内人口2010

維持困難なスーパーの商圏内人口2010

商圏外人口2010

鳥取県
島根県
岡山県
広島県
山口県
0%

2040年

10%

20%

商圏内人口2040

30%

40%

50%

60%

70%

80%

維持困難なスーパーの商圏内人口2040

90%

100%

商圏外人口2040

鳥取県
島根県
岡山県
広島県
山口県
0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

111

マイクロジオデータで予測する2040年の日本
2010年と2040年のスーパー商圏内外人口集計
2010年

商圏内人口2010

維持困難なスーパーの商圏内人口2010

商圏外人口2010

鳥取県
島根県
岡山県

今後は様々な種類の施設や商圏距離・商圏人口を設定し、広島県
山口県
将来の生活困難地域の地理的・空間的な分布と変遷を総
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
合的に推定していく。
商圏内人口2040
維持困難なスーパーの商圏内人口2040
商圏外人口2040
2040年
また商圏距離・商圏人口に様々な値を設定することで、鳥取県
今後の縮小社会に適切な施設規模の検討も行いたい。
島根県
岡山県
広島県
山口県
0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

112

本講演のキーワード「マイクロジオデータ（MGD）」
Outline１）マイクロジオデータの紹介
２）マイクロジオデータの活用事例
・マイクロ人口統計で見る買い物難民の分布
・防災分野でのマイクロジオデータ活用
・マイクロジオデータで予測する2040年の日本

３）マイクロジオデータを活用したこれからの都市地域計画策定の在り方（将来像）と課題
113

マイクロジオデータを活用したこれからの都市地域計画策定の在り方（将来像）と課題＜MGDを活用した計画策定が可能な時代の到来＞
これまで困難であった実用的・実践的な研究・業務の実現へ。
>データが「存在しない」時代、「作らないといけない」時代からデータ
が「溢れる」「日々蓄積され続ける」時代の到来。
>これまでやりたくてもやれなかった研究・業務を実現するための豊富なデータが登場。

その気になれば誰もがMGDを操作できる物理的環境が獲得出来る時代が到来している。
>高性能で大容量のパソコンやハードディスクを安価で入手出来る。
＝MGDを利活用できる物理的環境をどこでも誰でも準備出来る。

広域・多時点をターゲットに出来る>調査単位（市区町村・町丁目等）の壁・集計スケールの壁を取り除くことが出来る。
>全国を同一の基準でシームレスに比較出来る。
>汎用性の確認。研究成果の他地域への適用・実用化に直結。
>地域間の相対的・定量的比較が可能に。

114

マイクロジオデータを活用したこれからの都市地域計画策定の在り方（将来像）と課題＜課題＞
MGDを操作・分析出来る研究者・技術者の育成
MGDの活用は都市地域計画策定の場においても一つのトレンド になるものと考えられる。そのような時代の到来に備えてMGDを操作・解釈するための技術と知識を身につけた研究者・技術者を育成する必要がある。
>対象がビッグデータとなる場合もあるため、テラバイトクラスのデータでも処理できる程度のプログラムスキルは必須。
>可視化のためにGISのスキルも必要。
>結果の解釈のために統計の知識も必要（＋分析ソフト・プログラムのスキルも。）

MGDを万能のデータ・道具と考えてはならないことを理解する現場（特に住民レベル）での活用にはまだまだ壁がある。MGDとフィールドデータ
をバランスよく使い分け、あるいは組み合わせていくセンスも求められてくると考えられる。

適切なデータ公開・共有方法の検討

今回紹介したようなある種のセンシティブな情報を、いかにして誤解なく適
切に公開・発信するべきか、またそのためにはどのような情報の加工が必要か、議論を進めるべきである。
115

マイクロジオデータ研究会
産学官の研究者・データ保有者・データ利用者でマイクロジオ
データ（MGD）の利活用方法・開発・普及に関するアイディアを持ち寄り共有する場とする。
・電話帳データ(例：タウンページ, テレポイントデータ等)
・携帯GPSデータ（例：モバイル統計 等）
・デジタル地図データ(例：住宅地図（ZmapTOWNⅡ） 等）
・Webデータ、SNSデータ（例：Facebook, Twitter等）など空間的に高精細・最小単位（非集計）の時空間データ（マイクロジオデータ）の取得・普及および研究方法の共有を行う。

116

研究者

現状のデータ・手法の改善が出来ないか？
そもそもこんなMGDや分析手法は無いか？

今世の中で求められていることは何？
今どんなMGDがあるの？使えるの？
これまでやれなかった研究がMGDで実現出来るかも？

課題を抱えるフィールドはここ！一緒に何とか出来ないか？

MGD
研究会

データ利用者

こんなMGDがあるが上手
く利活用出来ないか？
今あるデータから新しい
MGDは作れないか？

データ保有者117

これまでの活動
第1回MGD研究会（2011/08/04 東京大学本郷キャンパス）・参加者数：約30名（官学が中心）
・マイクロジオデータの現状と今後の活動について議論。
第1回研究会の様子

第2回MGD研究会～マイクロジオデータの普及と利活用～（2011/10/15 鹿児島大学郡元キャンパス）・参加者数：約80名（官学が中心）
・GIS学会内の特別セッションとして開催
・MGDの紹介とともに、MGDを用いた研究・業務等の講演。

第3回MGD研究会（2012/02/03 東京大学駒場Ⅱキャンパス）・参加者数：約60名（産学が中心）
・MGDの共有体制について議論。
・民間企業を中心にMGDを用いた研究・業務の講演。

第3回研究会の様子

118これまでの活動
第4回MGD研究会～マイクロジオデータの普及と都市・地域分析での利活用～（2012/10/13 広島修道大学）
・参加者数：約90名（官学が中心）
・GIS学会内の特別セッションとして開催
・地方自治体におけるMGD活用シーンの開拓と課題に関する講演・議論。

第4回研究会の様子

第5回MGD研究会～インターネットを活用したマイクロジオデータの取得・活用～（2013/3/7 東京大学本郷キャンパス）・参加者数：約120名（産学が中心）
・ウェブから取得できる様々なデータの取得とその活用方法についての講演。

第5回研究会の様子

119これまでの活動
第6回MGD研究会～震災ビッグデータとこれからの震災対応～（2014/03/19 東京大学駒場Ⅱキャンパス）・参加者数：約170名（民学が中心）
・NHKスペシャル「震災ビッグデータfile3」への東大の取材協力をきっかけに企画。
・様々なMGDから明らかになった東日本大震災の影響、今後起こりうる大規模地震への備え、報道のあり方、MGD活用のための人材育成など、震災対応を軸に様々な議論がなされた。

第6回研究会の様子

その他、MGD活用方法に関するデータ講習会も不定期に開催

120マイクロジオデータ研究会 参加者数の経緯（概算）
産

官

学

合計

180

169

160

140

120

120

100

80

80

60

30

40
20

15

0
（
東
京
）

5 10
第
１
回
研
究
会

40

98

90
60

80

50

45

35

20 20

20

30

20 20

10

5
（
鹿
児
島
）

第
２
回
研
究
会

（
東
京
）

第
３
回
研
究
会

（
広
島
）

第
４
回
研
究
会

26

（
東
京
）

第
５
回
研
究
会

（
東
京
）

第
６
回
研
究
会

121

マイクロジオデータを用いた研究の広がり

122

MGDを用いた研究論文（研究会メンバーによる発表： 研究会発足～2014年10月発表分）
・査読付論文：10編（国際6編・国内4編・2編発表予定・1編審査中）
うち1編受賞（ ISPRS奨励賞（日本写真測量学会） ）・査読無論文：50編以上
うち7編受賞（大会優秀発表賞（地理情報システム学会） など）

関連業界紙等への掲載（研究会発足～2014年10月発表分）
・GIS NEXT：17編
・雑誌「地域開発」
・阿部博史編「震災ビッグデータ―可視化された〈3・11の真実〉〈復興の鍵〉〈次世代防災〉」

展示物（研究会発足～2014年10月発表分）
・東京大学大野秀敏研究室，2011年，「ファイバーシティ／東京 2050version2」，東京
2050//12の都市ヴィジョン展，EXHIBITION1-04，空間データ整備支援のため参加
・ESRIジャパン第9回GISコミュニティ・フォーラム マップギャラリー出展 入賞（5位）

マスコミ（テレビ・ラジオ）

・NHKスペシャル「震災ビッグデータfile3」（2014/03/02放送）＞時間別共助力（地域別救助期待人数）・建物データ（倒壊率推定結果）が紹介される。

今後の活動「マイクロジオデータ」「MGD研究会」のアウトリーチのフェーズから、MGDを活用した研究の推進・成果の獲得のフェーズへ。

第1回研究会（2011/08/04）
約30名参加
第2回研究会（2011/10/15）
約80名参加

第3回研究会（2012/02/02）
約60名参加
第4回研究会（2012/10/13）
約90名参加

第5回研究会（2013/03/07）
約120名参加

第6回研究会（2014/03/19）
約200名参加

MGD
ハッカソン・
アイデアソン
（予定）

第7回研究会（2014/11/08）@名古屋

第6回研究会（2013/10/27）→台風により中止

アウトリーチ活動
MGD講習会（第１回）
MGD講習会
（第２回）

平成23年

平成24年

MGD利用環境整備

MGD講習会
（第３回）

共同研究
平成25年

平成26年～
123

MGD利用環境の整備

東京大学空間情報科学研究センター（CSIS）の共同研究利用シ
ステム（JoRAS）内に「マイクロジオデータシリーズ」を新設し、研究目的でのMGD利用環境を整備。
124

MGD研究の将来
時系列的なMGDを可視化・分析するためのGIS “Mobmap”
Google chrome上で動くGISアプリ。東大MGDチームの研究員（上山氏）が開発。

http://shiba.iis.u-tokyo.ac.jp/member/ueyama/mm/

125

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 特任助教
東京大学空間情報科学研究センター 客員研究員
愛知大学三遠南信地域連携研究センター 研究員
マイクロジオデータ研究会 運営委員長

Email: aki@iis.u-tokyo.ac.jp
URL: http://shiba.iis.u-tokyo.ac.jp/member/akiyama/（MGDに関する資料もダウンロード出来ます）
マイクロジオデータ研究会ホームページ
http://geodata.csis.u-tokyo.ac.jp/wp/「秋山祐樹」・” akiyama.yuuki”で検索