GIS −理論と応用
Theory and Applications of GIS, 2011 , Vol. 19 , No. 2 , pp. 1 - 11

【原著論文】

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－
秋山祐樹 *・柴崎亮介 **Spatio-temporal Integration Method for Shop and Office Data with Location Information andApplication for Urban and Regional Analysis
Yuki Akiyama, Ryosuke Shibasaki
Abstract:A method of spatio-temporally integrating shop/office information including names andlocations is developed and applied to whole Japan. A typical example of such shop/office information is a telephone directory. If we can integrate these data of different years spatio-temporally, i.e.
identify whether a shop/office at a specific location in a specific year is identical or not with a shop/
office in the different years at the same location, we can map the changes and continuation of shops/
offices in an entire city or region. The spatio-temporal integration method includes; 1) a geo-coding
method at the floor level of a building, 2) a method of identifying shop/office names considering
geographic names that appears very frequently at a specific local area. The method is validated inseveral study areas and finally applied to entire Japan.
Keywords: 時空間結合（spatio-temporal integration），自然言語処理（natural language processing），
単語の同一性評価（identify verification of word），空間インデックス（spatial index），頻出語（frequently-appearing word）

１．はじめに

系列変化情報として事業所・企業統計調査が利用出

事業所・店舗等の立地分布の変化は都市や地域の来るが，本統計は 5 年に 1 度しか更新が行われない

活力や魅力に大きな影響を与える．その動向を可能

上に，集計単位は最小で町丁目等単位である．店舗・な限り詳細かつ定量的に明らかにすることは，都市・事業所単位の時系列変化データはこうした既存統計

地域空間の持続的な再生に不可欠である．しかし多の欠点の補完的役割を果たす可能性も秘めている．

くの一般的な地域情報は市区町村・町丁目単位等で集計された統計情報であり，個店あるいは商店街レベルの詳細な変化を把握することは困難である．

１．１．既存研究
位置や名称付きの店舗・事業所等の情報の異なる

一方，個々の店舗や事業所の詳細な位置や名称は年次同士の突き合わせは，これまでも都市・地域の電話帳や商店会の会員リスト等から得ることが出来変容に関する調査・研究の中で頻繁に行われてきた．

る．複数年次のこうしたデータを突き合わせ，ある

例えば阿藤ほか（2006）は首都圏郊外の鉄道駅周辺

場所，ある年次に存在した店舗や事業所が，他の年商業集積を対象に，位置や名称付きの店舗・事業所

次に同じ場所に存在しているのか，他の店舗等へと情報から新規出店と撤退廃業店舗の立地特性を分析

変化しているのかなどを知ることが出来る．

し，駅前地区の変容実態と課題を明らかにしている．

このような店舗・事業所単位の詳細な時系列変化

アンケート調査によりデータ収集を行った例としてデータがあれば，例えば近年注目されている「フーは浅野（2002）があり，北陸甲信越地方の地方都市中

ドデザート問題」や「まちづくり」に取り組む際に，心部にある大規模店舗の閉店や移転の情報を，各自有用な基礎的データとなる．また店舗・事業所の時

治体の商業担当課へのアンケートにて収集した．こ

*
**

正会員

東京大学空間情報科学研究センター（The University of Tokyo）〒 277 - 8568 千葉県柏市柏の葉 5 - 1 - 5
E-mail：aki@iis.u-tokyo.ac.jp
正会員 東京大学空間情報科学研究センター（The University of Tokyo）− 57（1）−

の研究では位置や名称付きの店舗・事業所等の情報

うな企業単位のデータ，API サービス等で入手出来の時空間結合は手作業で行われ，確実・詳細な変化

る Web 上の店舗情報など適用範囲は幅広い．

検出が出来る反面，多量のデータの処理には適さず，
例えば日本全国に毎年適用することは難しい．

本システムは様々な地域や時点のデータに対応出来る必要がある．そこでシステム開発時のテスト

多量のデータの時空間結合を情報技術により自動データには住宅地図の入居者情報（『ZmapTOWN Ⅱ』
・化するためには住所等を緯度経度等に変換し地図に株式会社ゼンリン）と電話帳データ（『タウンページ落とす技術，特定の場所に存在する店舗や事業所を

データベース』
・NTT 情報開発株式会社）を用いた．

名称突き合わせにより同一性判定をする技術を開発

日本のほぼ全域を同一の精度で途切れなくカバー出する必要がある．住所を緯度経度に変換する技術は来ることからテストデータとして最適と判断した．

アドレスマッチングとして知られており，すでに商なお本論文はこれまで段階的に筆者らが行なって用化・公開されている．しかし現在我が国で最も詳きた手法開発・改良を整理し，全国データに適用し細なアドレスマッチングも住居表示における号レベた結果を述べたものとなっている．

ルであり，建物名称や階数・部屋番号が住所に記載されていても，いわゆるランドマーク（例えば六本２．開発

木ヒルズ等の著名建物）を除いて建物・階レベルまソースデータの種類によってそれらが保有する空で位置を落とし込む機能は実現していない．店舗等間情報の詳細さは異なる．そこで本システムでは空の変化を捉えたり，空室状況を推定したりするため

間情報の名称情報（施設名称，店舗名称等）と位置には階数・部屋レベルの位置同定が有利である．

情報（住所，経緯度，建物情報）のみを使って異なる

一方，伊藤・曲渕（2001）は異なる時点間の電子

種類のデータ同士の空間結合および，異なる時点間

住宅地図，すなわち建物ごとに店舗・事業所名称をの同一性判定を実現する．最終的に個店単位のデー

突き合わせる時空間結合技術を開発した．しかしこ

タ結合や，二時点間の時系列変化情報（存続，入替，の手法は特定の種類の電子地図への適用に留まって新規出現，消滅）の取得が可能となる．

おり，異種データの結合には適用されていない．また時空間統合処理は東京 23 区内が対象であり，後述

２．１．開発環境と言語する雑音語処理やローカル頻出語に見られる課題へ市販されている一般的なパソコンを用いて開発しの対応は困難であると見られ，そのままでは広域へた（Intel Core2 Quad Q6700 2.66GHz，メモリ 3.23GB，の適用には限界があるものと考えられる．

OS: Windows XP SP 3）．開発言語は Ruby 1 . 9 . 1 および Ruby 1 . 8 . 6 である．一般的なパソコンと環境で１．２．目的開発を行った理由は，将来的なシステム公開に向け本研究では施設や店舗等の名称情報と住所情報からなるデータを対象に，年次が異なるデータを空間て本システムが特別な環境下のパソコンで無くとも動かすことが出来るよう考慮したためである．

的に重ね合わせ，さらに名称を突き合わせて店舗等の同一性判定を行い，店舗・事業所一件一件の時系

２．２．ソースデータ

列変化情報を明らかにする手法を日本全国に適用す入力するソースデータはコンマ区切りのテキストることを念頭に開発し，それを実装した自動処理シ

データ（csv 形式等）とする．名称情報と位置情報を

ステムを実現する．本研究ではこの処理のことを「時コンマ区切りで入力したデータであれば処理可能で空間結合」と呼ぶ．名称情報と住所や経緯度がセッある．位置情報は少なくとも経緯度を含む必要があトになったデータは数多い．最も大規模で網羅性がる．住所，建物情報（建物名・階・部屋番号等）を追高いデータの例としては住宅地図の入居者データ，

加することで更に高精度な空間結合が可能になる．

電話帳データが挙げられる．他にも会社四季報のよまた建物情報は建物名，階，部屋番号の分かち書き− 58（2）−

統合元データ
名称
マクドナルドセタガヤ治療院
佐藤クリニック
鈴木自転車
ロッテリア下北沢店
中華料理北京統合先データ

位置情報
住所
建物情報
経度
139.66
東京都世田下北ビル３01
139.66
東京都世田下北ビル２F
139.67
東京都世田ハイツ佐藤１F
東京都世田
139.69139.66
東京都世田下北ビル１F
139.65
東京都世田山田ヒルズ

緯度
35.66
35.66
35.67
35.63
35.66
35.65

位置情報
住所
建物情報
経度
139.66
マクドナルド下北沢店 東京都世田下北ビル３階
139.69鈴木自転車
東京都世田
139.66
セタガヤ治療室
東京都世田下北ビル２階
田中洋品店
東京都世田田中ビル１階A号
139.63139.67
佐藤歯科医院
東京都世田
139.65中華上海
東京都世田山田ヒルズ
名称

緯度
35.66
35.63
35.66
35.61
35.67
35.65

空間結合結果
統合元名称

統合先名称

マクドナルドマクドナルド下北沢店
セタガヤ治療院
セタガヤ治療室
佐藤クリニック
佐藤歯科医院
鈴木自転車
鈴木自転車
ロッテリア下北沢店
田中洋品店
中華料理北京
中華上海

住所
建物情報
東京都世田下北ビル
東京都世田下北ビル
東京都世田ハイツ佐藤
東京都世田
東京都世田下北ビル
東京都世田田中ビル
東京都世田山田ヒルズ

階

位置情報
部屋番号
3
301
2
1
1
1

A

経度
139.66
139.66
139.67
1 3 9 .6 9
139.66
139.631 3 9 .6 5

結果
緯度35.66 統合成功
35.66 統合成功
35.67 統合成功
3 5 .6 3 統合成功
35.66 統合元のみ
35.61 統合先のみ
3 5 .6 5 名称不一致

注：上記の店舗・施設・建物等の名称、住所、経緯度等は全て架空のものである。

図1

名称
ロッテリア大通店
養老の瀧
札幌観光（株）北海道食品
札幌かに道場
セイコーマート琴似

ソースデータとデータ結合の出力結果のイメージ

新しい時点のデータ
位置情報
住所
建物情報
経度
141.35北海道札幌大通ビル１階
141.35北海道札幌大通ビルB１階
141.35北海道札幌大通ビル303号
141.34
北海道札幌鉄北会館2A
141.35北海道札幌薄野タワー202
141.31
北海道札幌ハイム琴似１F

新名称

旧名称

ロッテリア大通店
養老の瀧
札幌観光（ 株）

ロッテリア札幌大通店
つぼ八大通り店
北洋商事

北海道食品
北海道食品（株）
札幌かに道場
かに道場
セイコーマート琴似 セイコーマート

緯度
43.06
43.06
43.06
43.07
43.05
43.07

古い時点のデータ
位置情報
住所
建物情報
経度
141.35
ロッテリア札幌大通店 北海道札幌大通りビル１F
141.35
つぼ八大通り店
北海道札幌大通りビルB1F
141.35北洋商事
北海道札幌大通りビル２０２
北海道食品（株）
北海道札幌鉄北会館3B号
141.34141.35かに道場
北海道札幌薄野タワー２階
141.31
セイコーマート北海道札幌
名称

時空間結合結果
位置情報
住所
建物情報
階 部屋番号1
北海道札幌大通ビル-1
北海道札幌大通ビル
3303
北海道札幌大通ビル
2202
北海道札幌大通りビル
2
A
北海道札幌鉄北会館
3B
北海道札幌鉄北会館
2202
北海道札幌薄野タワー
1
北海道札幌ハイム琴似

経度
141.35141.35141.35141.35141.34141.34141.35141.31

緯度
43.06
43.06
43.06
43.07
43.05
43.07

結果
緯度
43.06 存続
43.06 入替
43.06 新規出現
43.06 消滅
43.07
新規出現・他の階から移入
43.07
43.05 存続・階情報追加
43.07 存続・建物情報追加

注：上記の店舗・施設・建物等の名称、住所、経緯度等は全て架空のものである。

図2

新旧 2 時点のデータの時空間結合（時系列化）の出力結果のイメージがされていないデータでも処理可能とする．図 1，図することでこの課題に対処した．図 3 に空間結合の2 にソースデータと出力結果のイメージを示す．

アルゴリズムを示す．本処理は空間的に最も類似した位置情報を持つデータ同士を結合することに等し

２．３．空間結合技術

く，人間が目視で結合を行う過程を可能な限り忠実

一般的な GIS ソフトウェアの空間結合では空間に再現したものである．候補が複数存在する場合は，データの二次元的な空間情報しか参照出来ない．住名称情報が最も類似するデータと結合される．名称

所表記の不完全さ等によるアドレスマッチング精度

情報の類似度算出方法は次節で紹介する．

の低下は直ちに空間結合精度の低下に繋がる．また

建物情報は 1 つの文字列で表現される場合が多い．

同一地点に複数のデータが存在する場合（高層ビル

即ち建物名称，階，部屋番号の分かち書きがされなの入居テナントデータ等）結合先の特定が出来ない．

い．この文字列から建物名，階，部屋番号を認識さそこで本システムでは住所や建物情報（入居するせなければ，三次元的な位置情報は取得出来ない．

階や部屋番号）も参照出来る三次元空間結合を実現

そこで 2005 年の南関東全域の住宅地図の入居者情−59（3）−

報と電話帳データが持つ建物情報を用いて，建物情報の分割パターンライブラリを作成した．このライ
ブラリを用いることで，建物情報から建物名称，階，部屋番号を認識させることが可能となる．図 4 に建物情報分割処理の例を示す．また建物情報分割処理のパターンライブラリの一部を表 1 に示す．建物情報の文字列内に表 1 に示す文字列が出現した場合，
表 1 のルールに従って階と部屋番号を認識出来る．
本研究で開発した位置情報の結合技術は経緯度だ
けでなく，住所や建物情報といった非定量的な位置情報の処理も可能な点が優れていると言える．

表1

建物情報分割パターンライブラリ（一部）パターン[1-9][階|F|カイ][1-9][0-9][階|F|カイ][地下|B|チカ][1-9][階|F|カイ][地下|B|チカ][1-9][1-9][階|F|カイ][0-9][0-9][0-9][号|ゴウ][1-9][階|F|カイ][0-9][0-9][号|ゴウ][1-9][階|F|カイ][0-9][号|ゴウ][1-9][階|F|カイ][A-Z][号|ゴウ][1-9][階|F|カイ][A-Z][1-9][0-9][階|F|カイ][0-9][0-9][0-9][号|ゴウ][1-9][0-9][階|F|カイ][0-9][0-9][号|ゴウ][1-9][0-9][階|F|カイ][0-9][号|ゴウ][1-9][0-9][階|F|カイ][A-Z][号|ゴウ][1-9][0-9][階|F|カイ][A-Z][地下|B|チカ][1-9][階|F|カイ][0-9][0-9][0-9][号|ゴウ][地下|B|チカ][1-9][階|F|カイ][0-9][0-9][号|ゴウ][1-9][0-9][0-9][号|ゴウ][1-9][0-9][0-9][1-9][0-9][0-9][0-9][号|ゴウ][1-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][号|ゴウ][0-9][A-Z][号|ゴウ][1-9][階|F|カイ][0-9][号|ゴウ][地下|B|チカ][1-9][階|F|カイ][0-9][号|ゴウ][1-9][階|F|カイ][A-Z][号|ゴウ][地下|B|チカ][1-9][階|F|カイ][A-Z][号|ゴウ][0-9][号|ゴウ][A-Z][号|ゴウ][地下|チカ]$半地下[A-Z][棟|トウ][0-9][0-9][0-9][号|ゴウ][A-Z][棟|トウ][0-9][0-9][号|ゴウ][A-Z][棟|トウ][0-9][号|ゴウ]
管理人室

階
[1-9]
[1-9][0-9]-[1-9]-[1-9]
[1-9]
[1-9]
[1-9]
[1-9]
[1-9]
[1-9][0-9][1-9][0-9][1-9][0-9][1-9][0-9][1-9][0-9]-[1-9]-[1-9]
※1
※1
※2
※2

[1-9]
-[1-9][1-9]-[1-9]

地下
半地下
数字一桁目

部屋番号

[0-9][0-9][0-9][0-9][0-9]
[0-9]
[A-Z]
[A-Z]
[0-9][0-9][0-9][0-9][0-9]
[0-9]
[A-Z]
[A-Z]
[0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][1-9][0-9][0-9][1-9][0-9][0-9][1-9][0-9][0-9][0-9][1-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][A-Z]
[0-9]
[0-9]
[A-Z]
[A-Z]
[0-9]
[A-Z]

[0-9][0-9][0-9][0-9][0-9]
[0-9]
管理人室

注）[1-9]は1,2,3,4,5,6,7,8,9のいずれかにマッチングした場合という意味[A-Z]はアルファベットのいずれかにマッチングした場合という意味[階|F|カイ]は階、F、カイいずれかにマッチングした場合という意味
英数字は半角全角ともに認識可能$は語尾という意味※1：[1-9][0-9][0-9]の3桁目を階にする． 例）204号室→ 階：2階 部屋番号：204号室※2：[1-9][0-9][0-9][0-9]の3，4桁目を階にする． 例）1404号室→ 階：14階 部屋番号：1404号室

図3

図5

データ結合で取得出来る結果

図6

時空間結合で取得出来る結果

空間結合のアルゴリズム取得出来る．同一性判定には双方が保有する名称情報を用いる．図 5 にデータ結合で取得出来る結果，
図 6 に時空間結合で取得出来る結果を示す．
名称の同一性の判定は容易ではない．双方の名称
図4が完全一致か否かという単純な判定結果では適切な

建物情報分割処理の例

結果が得られないためである．例え同じ店舗や事業

２．４．結合後データの同一性判定所を意味していても，データ間や時点間でその表記

結合後データ同士の同一性の判定を行い，それらに揺れが生じる．表 2 に表記揺れの例を示す．表 2が同じデータであるか否かを決定する．すなわち空は 2005 年における小田急線経堂駅周辺の住宅地図

間的には結合されていても中身が異なるケースの発の入居者情報と電話帳データを手作業にて結合した見を行う．また時系列化の場合は結合後データの同結果の一部である．表 2 で示した 30 件のうち，名称一性判定を行うことで二時点間の時系列変化情報を情報が完全一致するデータは 6 件しか存在しない．

−60（4）−

表2

このような課題の解決には単語や文字列同士の同一性を定量化する必要がある．
そこで本研究では n-gram を用いて名称の類似度
定量化を行った．n-gram は自然言語処理の一手法であり，異なる 2 つの文字列や文章の類似性を明らかに出来る．文学や言語学等の分野でも注目されている手法である（近藤，2000；村田ほか，2002）．
本研究では隣り合う 2 文字を次々と取り出して同一性を比較する bi-gram（2 -gram）を用いる．本手法を用いることで表記揺れの問題を解決出来る．図7 に bi-gram による処理の例を示す．文字列 i と文字列 j の類似度は式 1 によって定義される．
^ hSijn =^ nh^ nh

nij + nij
^ nh
^ nh
mi + mj

データ間の表記揺れの例

住宅地図入居者データの名称情報
医療法人社団五十畑会五十畑クリニック（有）スピリットオブハート（ 株） 柴田設計
スキップフィール
セブンイレブン世田谷経堂１丁目店
アイデント経堂教室
農大通り接骨院
経堂ペットクリニック
カラオケすずきフロント
とんかつ新宿さぼてん経堂店
オリジン弁当経堂城山通リ店
牛角経堂店（ 株） 三共商事
フォトショップあるばむ経堂店
モスバーガー経堂店
ハンディクラフト財団東京勤労者医療会農大通り診療所
オンリーワン
くいもの処百姓亭
本のヒロタ
パブツイギー
居酒屋らかんサンクス経堂農大通リ店
かば田ローソン経堂一丁目店
ちよだ 鮨

電話帳データの名称情報
五十畑クリニック有限会社スピリット・オブ・ハート
株式会社柴田設計
ス キップフィール
セブンイレブン 世田谷経堂１丁目店
アイデント 経堂教室
農大通り接骨院
経堂ペットクリニック
カラオケすずき
さぼてん デリカ経堂店
オリジン弁当経堂城山通り店
牛角 経堂店
株式会社三共商事
フォトショップあるばむ 経堂店
モスバーガー 経堂店
ハンディクラフト
農大通り診療所
ライブハウス ・ オンリーワン
百姓亭
本のヒロタ経堂店
パブツイギーらかん
サンクス経堂農大通り店
株式会社かば田食品
ローソン 経堂一丁目店
ちよ だ 鮨 経 堂 店

完全一致

○

○
○

○

○

（1）

Sij(n)：文字列 i と文字列 j の類似度
mi(n)：文字列 i から作成した n 文字の文字群の数
mj(n)：文字列 j から作成した n 文字の文字群の数
nij(n), nji(n)：mi(n) と同じ mi(n) の個数
本手法による文字列の同一性判定では Sij(n) の閾値

図7を決定する必要がある．そこで 2005 年の東京都の電

bi-gram による名称の類似度算出

話帳データから 3 , 000 件を無作為に抽出し，それらのデータを同一地点にある 2000 年の電話帳データ

250と結合し，結合したデータ同士の名称の類似度を上200記の手法にて算出した．同時にそれらの一致不一致

150

を目視にて確認することで Sij(n) の閾値を決定した．

100

図 8 にその結果を示す．本システムは閾値を任意に50設定出来るが，図 8 の結果より Sij(n) の閾値は 0 . 4 付近

0

一致

408

不一致

1952

203

112

s = 1.00

0.95 ≦ s < 1.00

0.90 ≦ s < 0.95

0.85 ≦ s < 0.90

0.75 ≦ s < 0.80

0.80 ≦ s < 0.85

0.70 ≦ s < 0.75

0.65 ≦ s < 0.70

0.60 ≦ s < 0.65

0.55 ≦ s < 0.60

0.50 ≦ s < 0.55

0.45 ≦ s < 0.50

0.40 ≦ s < 0.45

0.30 ≦ s < 0.35

0.35 ≦ s < 0.40

0.15 ≦ s < 0.20

0.20 ≦ s < 0.25

0.10 ≦ s < 0.15

30
23 16
20 13 18 16
13
2 3 4 9 4 3 86 83 2 9 5 1 3 0 0 0 0 7 0 1 0 000.25 ≦ s < 0.30

0

3

図8

ムでは Sij(n) の値をデフォルトで 0 . 4 と設定した．

37

1

0.05 ≦ s < 0.10

1s = 0.00

そのデータ同士を一致と見なす．以上より本システ

2

0.00 < s < 0.05が適切であることが分かる．Sij(n) が 0 . 4 以上の場合，

54一致と不一致の bi-gram の件数分布

そこで頻出語，地名，駅名の辞書を作成し，それら
２．５．雑音語の除去と照合し雑音語を除去することでこの問題に対応し店舗や施設等の名称には頻出語，地名，駅名がた．頻出語は 2000 年と 2005 年の東京都全域の住宅地

含 ま れ る 場 合 が あ る． こ れ ら の 影 響 で 前 述 し た

図の入居者名称（個人宅を除く）と電話帳データのテ

n-gram のみに頼る名称の同一性判定では適切な結ナント名称を形態素解析することで作成した．形態果が得られない．相良ほか（2006）も純粋な店舗や素解析には形態素解析システム『茶筌』を用いた．表

施設の名称の抽出の難しさを指摘している．名称情3 に形態素解析の結果得られた頻出語の一部を示す．

報から頻出語や地名，駅名等（本研究では「雑音語」

地名は『日本行政区画便覧データファイル（日本加除と呼ぶ）を除去する必要がある．

出版株式会社）』から，駅名は現在および過去の時刻− 61（5）−

表から駅名を収集し作成した．地名辞書には全国の丁目スケールまでの全地名，駅名辞書には 1945 年以降の全国全ての鉄道駅名を収録している．表 4 に雑音語の例を示す．また表 5 に各種雑音語辞書の単語登録件数を示す．なお地名や駅名を除去する際は図9 のルールに当てはまる文字列を処理する．このルールの適用で地名や駅名を意味する文字列以外を除去するリスクを大幅に低減出来る．
２．６．ローカル頻出語の除去

表3

2005 年における頻出語の出現回数

住宅地図件数（2005年）：
電話帳件数（2005年）：
総件数 ：
頻出語
（ 株）
（ 有）
株式会 社
有限会 社
センター
（ 事）
美容室
（ 営）
ビル
クリニック

3141434
6901833831617
出現回数

出現率（％）※1
532007322517151421
69205
54179
39617
32534
28489
27510
19028

1 3 .8 8
8 .4 2
3 .9 5
1 .8 1
1 .4 1
1 .0 30 .8 5
0 .7 4
0 .7 2
0 .5 0※1：出現率＝出現回数/総件数
注）実際の頻出語辞書には963種類の単語が登録されている。

前述した雑音語の除去だけでは不十分な場合があ

表4る．時間的，空間的に偏りが見られる頻出語が存在するためである．本研究ではこうした頻出語を「ローカル頻出語」と呼ぶ．
図 10 を用いてローカル頻出語を具体的に説明する．ローカル頻出語とは時空間的に出現に偏りが見られる頻出語である．
「新宿西口」や「八重洲口」は

名称情報
グレイスジャパン株式会社
サーティワンアイスクリーム 麻布店て もみん 新橋駅前店
まんが喫茶ゲラゲラ赤坂店
アコム株式会社 新橋駅前支店
株式会社アイシービーアイワイジャパン白金台店

表5

地名ではない．また「八重洲口」は駅名でもない．
しかしこれらの文字を含む店舗や事業所等は新宿駅
西部や東京駅東部で数多く見られる．これらが「空間的に偏りがある」頻出語の例である．図 11 に 2005
年の電話帳データにおける「新宿西口店」をテナン
ト名に含むデータの分布を示す．該当データが新宿駅西側に局所的に多数分布していることが分かる．

名称情報内に見られる雑音語の例
雑音語
株式会社
麻布店
新橋駅前店
まんが喫茶
赤坂店
株式会社
新橋駅前支店
株式会社
白金台店

種類
頻出語
地名
駅名
頻出語
地名
頻出語
駅名
頻出語
地名

各種雑音語辞書の単語登録件数

地方（都道府県）北海道地方（ 北海道）
東北地方（青森・岩手・秋田・宮城・山形・福島）
北関東地方（ 茨城・ 栃木・ 群馬）
南関東地方（埼玉・千葉・東京・神奈川）
甲信越地方（ 新潟・ 長野・ 山梨）
北陸地方（ 富山・ 石川・ 福井）
東海地方（ 静岡・ 愛知・ 岐阜・三重）
近畿地方（滋賀・京都・奈良・和歌山・大阪・兵庫）
中国地方（ 鳥取・ 島根・ 岡山・広島・ 山口）
四国地方（ 香川・ 徳島・ 高知・愛媛）
九州地方（福岡・長崎・佐賀・大分・熊本・宮崎・鹿児島）
沖縄地方（ 沖縄）

地名辞書
48570
135436
12224
35869
16677
14248
76361
66681
21554
17303
28868
1835

収録件数
駅名辞書
1519
1314
678
2625
785
721
2008
2290
1081
580
1717
19

頻出語

963

一方「六本木ヒルズ」は空間だけでなく時間的にも偏りが見られる頻出語の例である．六本木ヒルズの開業は 2003 年であり，2003 年以前の店舗や事業所名が「六本木ヒルズ」という文字列を含むことは殆ど無い．例えば東京都の電話帳データの場合，「六
本木ヒルズ」をテナント名称に含むデータは 2005 年の場合で 105 件，2009 年の場合は 141 件存在するが，図9

削除対象となる地名・駅名を含む文字列

2000 年のデータには 0 件である．このようなローカ
ル頻出語を除去する技術が必要である．

はグリッドの境界付近のデータにも適切な処理を行

そこで本研究ではソースデータの経緯度を用いてうためである．除去対象となる文字列はそれらのう

経緯度 1 / 1000 度四方のグリッドを作成し，グリッド

ち複数回の出現が見られ，かつ語尾に「店」，「支社」，

ごとに頻出する文字列を検索する．頻出する文字列「営業所」，「東口」，「西口」，「南口」，「北口」を含の検索には n-gram を用いる．グリッドごとにそのむものとする．また除去の際には可能な限り長い文

グリッドと隣接するグリッドを含めた全 9 グリッド

字列を確実に除去するために文字数の多い頻出語かに含まれる全データの名称情報を用いて 9 -gram から順に除去していく．すなわち 9 -gram で得られた

ら 4 -gram を作成する．周囲のグリッドを含む理由

頻出語から除去し，最後に 4 -gram で得られたもの− 62（6）−

を除去する．図 12 は新宿駅西側のあるグリッドに見られるローカル頻出語とその除去処理の例である．一部で雑音語が残る場合や余分な除去を行ってしまう例も見られるが，多くは適切に処理されている．なお雑音語が部分的に残ったり，余分な削除を行ったりした場合でも，名称の類似度判定に n-gramを用いるため，その影響をほぼ無視出来る．
表 6，表 7 に本システムによる各種雑音語除去の成果を示す．電話帳データの場合（表 6），全ての雑音語除去のための処理を行うことで，目視で雑音語除去が必要と判断された 654 件のうち，92 . 4 % が店舗・事業所名を壊すこと無く雑音語のみを取り除くこと

図 11 「新宿西口店」をテナント名に含むデータの分布（2005 年・電話帳データの場合）
表6に成功した．表記ゆれが大きい Web から得られる情報（表 7）の場合でも，79 . 4 % のデータで雑音語のみを取り除くことが出来た．また何れの処理の場合も頻出語辞書による効果が最も大きかった．

本システムによる各種雑音語除去の結果を手作業で得られた結果と比較した成果（その 1）

雑音語除去の成果（電話帳の場合：東京都全域から1000件をランダム抽出）
総件数
手作業にて確認した場合に雑音語除去が必要と確認されたか？
頻出語辞書による雑音語除去で手作○： 5 1 3
業と同じ結果を得られたか？
さらに地名・駅名辞書による雑音語除去で手作業と同じ結果を得られたか？
さらにローカル頻出語雑音語除去で手作業と同じ結果を得られたか？
上記の雑音語処理後も処理前の文字列が保たれているか？
正しく処理された件数
513

表7

1000
○：654

×：346

×：141
×：71

○： 7 0○： 1 1

×：60○： 3 3 0

70

11

×：16

3 30
処理精度（ ％）

合計924
9 2 .4 0本システムによる各種雑音語除去の結果を手作業で得られた結果と比較した成果（その 2）

雑音語除去の成果（hotpepper APIで取得した店舗名：東京都全域から1000件をランダム抽出）
総件数
手作業にて確認した場合に雑音語除去が必要と確認されたか？
頻出語辞書による雑音語除去で手作業と同じ結果を得られたか？
さらに地名辞書による雑音語除去で手作業と同じ結果を得られたか？
さらに駅名辞書による雑音語除去で手作業と同じ結果を得られたか？
さらにローカル頻出語雑音語除去で手作業と同じ結果を得られたか？
上記の雑音語処理後も処理前の文字列が保たれているか？
正しく処理された件数

図 10

1000
○： 5 45

×：4 5 5

×：478○： 6 7

×：309○：1 69
○： 68

×：241
○： 81

×：160
○： 4 0967

ローカル頻出語のイメージ

1 69

68

81

×：46

40 9
処理精度（％）

GridID:13970035686におけるローカル頻出語一覧
例
ローカル頻出語
出現回数 削除前テナント名
削除後テナント名
9 新宿西口国際通り店
2 福膳新宿西口国際通り店
福膳
8 新宿エステック店
3 ちよだ鮨新宿エステック店
ちよだ鮨
8 エステック情報店
3 そじ坊 新宿エステック情報店 そじ坊
8 ク 新宿南口支店
2 ディック 新宿南口支店
ディッ
7 ト 新宿南口店
2 協和コンタクト 新宿南口店
共和コンタク
6 新宿南口店
3 北前そば高田屋 新宿南口店 北前そば高田屋
6 新宿駅西口店
2 ミニストップ新宿駅西口店
ミニストップ
5 新宿南口8 天狗 新宿南口
天狗
5 新宿西口
4 ボーダフォン 新宿西口
ボーダフォン
5 新宿南口店
3 山頭火新宿南口店
山頭火
5 東京支社
2 日本インター 東京支社
日本インター
4 新宿西口
8 キリンシティ新宿西口
キリンシティ
4 新宿南口
4 リテラ・クレア リテラ新宿南口 リテラ・クレア リテラ
4 新宿支社
3 ジャパンプロテック新宿支社 ジャパンプロテック
4 西口本店
2 ヨドバシカメラ 西口本店
ヨドバシカメラ
4 ２号店
2 マップカメラ ２号店
マップカメラ近畿設備
4 東京本社
2 近畿設備東京本社
4 西口店
2 ウスキュダル 西口店
ウスキュダル※検索範囲は南西端N35.685 E139.699、北東端N35.688 E139.702の3/1000°四方。
※削除前テナント名はローカル頻出語以外の頻出語はクリーニング済み。
n

図 12

新宿駅西側の 1 グリットにおけるローカル頻出語とその除去の例（2005 年・電話帳データ）− 63（7）−合計
79 4
7 9 .4 0２．７．処理の高速化と判定され，そのうち 79 件を本システムも存続と判空間検索を行う際に入力データが膨大な場合，問定した，という意味である．処理精度は各時系列変

い合わせ先データ件数も膨大な数となる．そこで経化の総数のうち，本システムが手作業と同じ結果と緯度情報を用いて，あらかじめ入力データにそれら判定した件数の割合を示す．都市部では地方都市やが持つ経緯度に基づいた ID を付加し，経緯度 1 / 1000

離島よりも処理精度がやや低下した．また同じ都市

度四方のグリッドに分配する．空間検索時には問い部同士でも建物情報が豊富かつ正確に収録されてい合わせ元データ自身が含まれるグリッド内での位置ると考えられる歌舞伎町は処理精度が高かった．地

に応じて，検索範囲を可変させることで処理の大幅

方都市や離島ではほぼ 100 % の処理精度となった．

な高速化を実現した．図 13 に本研究の空間インデッ

なお手作業で同様のデータ作成作業を行ってもクスの手法と検索範囲決定のルールを示す．また表

5% 前後の作業ミスが発生することが分かっている．

8 に空間インデックスを導入することによる計算速

処理精度検証のための正解データ作成の際にも本シ度の改善状況を示す．データ量が多い上に，狭い範ステムで得られた結果を用いることで，手作業によ

囲に多数のデータが存在しデータ処理に時間がかかる作業ミスを効率よく発見出来ている．このようにると考えられる都市部ほど本手法の効果が大きい．

手作業でもヒューマンエラーが発生する上に，その作業量，作業時間が膨大なものになることを考慮す

３．処理精度の検証

ると，本システムの処理精度は充分に実用に堪え得

南関東地方の幾つかの地域をサンプルにして本手るものであると言える．

法にて自動的に作成した結果と手作業にて作成した結果（正解データ）を比較する．検証には住宅地図の入居者データと電話帳データを用いる．サンプル抽
出地域を表 9 に示す．都市部のサンプルとして繁華街と駅前商店街の地域を用いた．また地方都市とデータの分布が粗な地域として離島の集落を用いた．
まず 2000 年と 2005 年の南関東全域の全データ（住宅地図と電話帳の結合はともに 2005 年）を本システ
ムによって結合する．その後対象地域の全件を地域ごとに手作業で作成した結果と比較する．
表 10，表 11，表 12 にシステムの処理精度を示す．
何れの表もサンプルの 4 地域の結果の総計である．
住宅地図同士の時空間結合が 94 . 36 %( 820 / 869 )，電話帳同士の時空間結合が 95 . 22 %( 478 / 502 )，両デー
タ結合が 93 . 77 %（767 / 818）の精度で処理出来ることが明らかになった．何れの結果もその総件数が表

図 13
表8
入力データ

計算時間

9 の総件数と一致しない理由は，消滅（結合の場合の総件数に一致する）．
また表 13 にはサンプル地域ごとの住宅地図同士の時系列結合の処理精度を示す．例えば歌舞伎町の存
続「79 ( 87 )」とは手作業で処理した結果 87 件が存続

入力データ（新）入力データ（古）OS
CPU
メモリ
空間インデックス有り（T1)
空間インデックス無し（T2)
T2/T1

表9

は住宅地図のみ）が出力されるためである（例えば
表 10 の消滅を除いた件数の和は 2005 年の住宅地図

空間インデックス有無による計算時間の差処理方法
PCスペック

空間インデックス

タウンページデータベース（2005年）世田谷区全域：28805件
タウンページデータベース（2000年）世田谷区全域：32224件
時系列化
Win dows XP Prof e ssion al Se rvic e Pac k 3
In te l© Core ™ 2 Qu ad CPU Q 6 7 0 0 2 .6 6 GH z
3.23GB
891.89秒
207552.84秒
232.71

処理精度検証のためのサンプル地域

サンプル地域件数（2005年）
件数（2000年）
住所
地域特性
住宅地図 電話帳 住宅地図 電話帳
東京都新宿区歌舞伎町
大都市の繁華街
191
88
210
94
１丁目１７・２３番地
東京都世田谷区経堂
駅前商店街
276
130
247
141
農大通り商店街
千葉県鴨川市
港町
121
82
136
94
天津漁港周辺
東京都八丈島八丈町
離島の集落
140
105
144
121
中之郷・樫立地区
合計
728
405
737
450

− 64（8）−

表 10

手作業

住宅地図の時系列化処理の処理精度
総件数
467
129
132
141

存続
入替
新規
消滅

表 11

手作業

電話帳の時系列化処理の処理精度
総件数
307
46
52
97

存続
入替
新規
消滅

表 12

システム
存続
入替
新規
消滅 SIミス 処理精度(%)
29 3
4
10
0
0
95 .4 41
43
2
0
0
93 .4 803
49
0
0
94 .2 32
2
0
93
095 .8 8
総計
95 .2 2

住宅地図と電話帳の空間結合の処理精度
総件数

手作業

システム
存続
入替
新規
消滅 SIミス 処理精度(%)
44 3
4
22
0
2
94 .8 6
4
1 21
8
0
0
93 .8 042
126
0
0
95 .4 5
8
3
0
1 30
0
92 .2 0
総計
94 .3 6

統合成功
名称不一致
電話帳のみ
住宅地図のみ

表 13

269
46
90
413

システム
統合
名称 電話帳 住宅地
処理精度(%)
成功 不一致 のみ 図のみ SIミス
24 6
16
7
0
0
91 .4 54
42
0
0
0
91 .3 051
83
01
92 .2 2
11
6
0
3 96
1
95 .8 8
総計
93 .7 7

サンプル地域ごとの処理精度比較

図 14

新宿駅周辺のテナント交代 3 D マップ

シュごとにメッシュ内の総件数に対する入替データの割合（入替率）を明らかにした（図 15）．広域的に見ると店舗間競争が盛んであると考えられる都市部
で高い値を示すことがよく分かる結果となった（図16）．また同じ都市の中でも場所によってその値に大きなばらつきが見られることは興味深い．例えば

2005年 2000年 住宅地図時系列処理精度（2000～2005年） 処理精度
総件数 総件数 存続
(%)
入替
新規
消滅
SIミス
東京都新宿区歌舞伎
79
67
28
44
191
210
2
94 .58
町１丁目１７・２３番地
(87)
(74)
(30)
(49)
東京都世田谷区経堂
137
48
67
38
276
247
0
92 .45
農大通り商店街
(154)
(51)
(71)
(42)
千葉県鴨川市
116
0
4
19
121
136
0
99 .29天津漁港周辺
(116)
(1)
(4)
(19)
東京都八丈島八丈町
106
2
27
29
140
144
0
97 .66中之郷・樫立地区
(110)
(3)
(27)
(31)
サンプル地域

図 16 の京都市中心部の図では特に祇園四条周辺で非常に高い値を示しており，京都市内でも特に店舗間競争が激しい地域であることが分かった．
これほど広域を連続的に網羅した詳細な時空間
データは前例が無い．本データは図 14 に見られる

４．作成データの例

高精度な時系列データから作成されており，様々な

４．１．ミクロスケールデータ

スケールの時空間分析に利用可能である．このよう

図 14 は新宿駅周辺の 2000 〜 2005 年のテナント交代の 3 D マップである．2000 年と 2005 年の電話帳

なデータは 1 章で紹介した課題の解決に貢献出来るものである．

データを時系列化した後に，住宅地図の入居者デー

ただし現段階では南関東地方と南関東地方以外の

タと結合して作成した．視覚化の都合上，1 フロア

一部地域でしか処理精度の検証が行われていないたに 1 つのデータしか入っていない様に見えるが，実め，上記の全国データを用いて全国の複数箇所で 3

際のデータは部屋単位である．また全フロアが新規章と同様の検証を進める必要があるだろう．なお既出現の建物を探すことで 2 時点間に新築された建物に札幌市と京都市の一部で表 13 と同様の検証が行の発見を行ったり，全フロアが消滅の建物を探すこわれており（表 14），南関東地方と同程度の処理精とで 2005 年時点に再開発中や更地になっている場

度になることが確認されている．

所を発見したりすることが可能となる．新宿駅周辺
では低層階ほど店舗の入替が比較的多く起こっていることが分かった．また新宿御苑東側で新築建物が４．３．Web データとの結合
Hotpepper API を用いて 2009 年 10 月頃に取得した『ホットペッパー』（株式会社リクルート）に掲載さ多数見られることも分かった．

れたデータと住宅地図の入居者データ（2009 年）を結合した例を図 17 に示す．Hotpepper API を用いて４．２．マクロスケールデータ
日本全土の 2003 年頃と 2008 年頃の住宅地図の入取得した店舗データには店舗名，住所，経緯度，更居者データ（個人宅以外）を時系列化し，4 次メッに入居する建物の情報も収録されているため，本シ− 65（9）−図 15

日本全土におけるテナント入替率マップ

図 17

ホットペッパー掲載の店舗情報と住宅地図を結合し Web ページを参照する様子

５．おわりに
本研究では異なる空間情報同士の結合及び異なる
二時点間の空間情報の時系列化を実現するシステムの開発を行った．経緯度のみならず住所や建物情報といった非定量的な位置情報を用いた空間結合及び，曖昧さを持つテキスト同士の同一性判定技術を提案
し実用化された．名称情報と経緯度を持つテキスト
データであれば処理可能であり，建物情報が付加されたデータの場合は三次元空間結合に拡張出来る．
また本研究で開発した店舗等名称を用いた同一性
図 16

南関東地方（左上），京都市中心部（右上）及び近畿中京圏（下）のテナント入替率マップ

判定や建物情報を利用した三次元空間結合の考え方は，これからの新しい高度な GIS システム開発のシーンにおいて貴重な知見となりうるだろう．例え

表 14

札幌市と京都市の一部における処理精度

2005年 2000年 住宅地図時系列処理精度（2000～2005年） 処理精度
入替
新規
消滅
SIミス
総件数 総件数 存続(%)
北海道札幌市北区北
148
8
87
57
249
219
0
96 .7719条西５丁目周辺
(149)
(9)
(91)
(61)
京都府京都市東山区
100
72
20
31
205
216
0
93 .70
清本町周辺
(102)
(81)
(22)
(33)
サンプル地域※地域特性 札幌市：中高層建物と低層建物が低密度に条里状に整然と分布する地域
京都市：長屋状の低層建物が高密度に密集した地域

ば同一地点に複数の情報が分布するデータ（高層ビ
ル・雑居ビル等の入居者情報）同士を正確に空間結合することは現状の一般的な GIS ソフトウェアでは実現されていないが，本研究の三次元空間結合の手法はその課題を解決出来る．

ステムを用いることで両データをかなり正確に結合

テキスト処理に空間情報（経緯度）を導入した手出来る．結合結果には店舗の情報だけでなく，店舗法（ローカル頻出語除去）は自然言語処理の領域にの URL も埋め込むことが出来るため，Web 情報とのおいて斬新な手法である．また本研究を通して今後連携も容易である．本システムを使えば図 17 の例には空間情報学や地理学の領域においても，増々の自示したように異なる大規模な空間情報同士を正確か

然言語処理技術の導入が必要になる可能性があるとつ容易に結合することが可能になる．また 1 . 2 節でいう知見を得ることが出来た．

学術的な領域においてデータ作成時に多大な労力と空間情報学や地理学，建築学などを中心とした学時間を費やす場合があることを紹介したが，本シス問的領域や，不動産・コンサルティング等の民間企

テムはこれらの課題の解決に大いに貢献出来る．

業，また都市・地域計画等を行う国及び地方自治体
等では，施設名称や店舗名称と住所情報を持つ名簿− 66（10）−

状のデータ同士をその位置情報に応じて結合・突合

その課題 : 本厚木駅・小田原駅前地区を対像として．

して利用したい場合が多い．また結合後データの同「日本都市計画学会学術研究論文集」，41（3），1037 -一性を見極め，結合の成功可否を判定することも重1042．

要である．本研究で提案した手法は上記のような伊藤香織・曲渕英邦（2001）既存情報を活用した時

様々なシーンにおいて活用可能である．そのため今

空間データ作成手法−地図内・地図外情報の曖昧性後は本システムやデータの利用環境の整備も重要なを考慮した空間要素同定を用いて−．「地理情報シ課題である．また多くの利用者に様々な地域や種類

ステム学会講演論文集」，10，147 - 150．

のデータを処理して頂くことで，本システムの改良

近藤みゆき（2000）ｎグラム統計処理を用いた文字

点を明らかにし，更なる性能向上を目指したいと考列分析による日本古典文学の研究−古今和歌集のえている．本研究を通して開発した住宅地図の入居

ことばの型と性差−．「千葉大学「人文研究」」，29，

者情報や電話帳データの時系列データセットについ187 - 238．

ては現在，公開環境の整備を進めているところであ

相良毅・牧野俊朗・川口修一・小澤英昭・喜連川優る．これらのデータが利用可能になれば，様々な研（2006）住所情報を用いた店舗名称のクリーニング手究領域において新しい基礎データの 1 つとして広く

法− Web からの店舗情報収集精度向上のために−．

利用されるようになる可能性がある．なお既に上記「DEWS 2006」，2 C-o 1，392 - 398．

のデータを用いて行われた研究も見られる（Osada

澁木猛・秋山祐樹・柴崎亮介（2008）デジタル地図

et al.，2007 ; 澁木ほか，2008 ; 関口，2011）．

と電話帳データの時空間統合による店舗及び事業所

更に本手法で作成出来る時系列データは既存の統の立体分布変動モニタリング手法．「日本建築学会

計データの代替データとしての活用可能性もある．

計画系論文集」，73，626，789 - 793．

既に我々はこれまでの研究で電話帳の時系列データ

関口達也（2011）住宅地滲出型商業集積の形成過程

を事業所・企業統計調査の代替補完のためのデーとその展開−原宿・青山・代官山を事例とした時系タとして利用出来る可能性について検討を行い，そ列分析−．「東京大学大学院都市工学専攻平成 22 年の機能をある程度有していることを確認している度修士論文」（Akiyama and Shibasaki, 2009）．今後の研究で時系列

村田哲也・高橋勇・黒岩丈介・小高知宏・小倉久和

データを既存統計情報の代替データとしての利用の（2002）学生レポートの n-gram による類似度評価のための手法も明らかにしていく予定である．

検討．
「第１回情報科学技術フォーラム講演論文集」，
E- 10，30．

謝辞

Akiyama, Y., Shibasaki, R.（2009）Development of De-

全国の住宅地図データの利用環境は株式会社ゼン

tailed Spatio-temporal Urban Data through the Integra-

リンとの共同研究によって実現した．ここに記してtion of Digital Maps and Yellow Page Data and Feasibil-

謝意を表したい．

ity Study as Complementary Data for Existing Statistical
Information. CUPUM 2009 , Reference No. 187 Ses-

参考文献

sion 8 . 2 - 2 .

浅野純一郎（2002）地方都市中心市街地における大Osada,T., Akiyama,Y., Shibuki,T., Shibasaki,R.（2007）

規模商業施設の閉店や郊外移転の実態とその後の利A Study on Distribution Tendencies of Business Estab-

用・跡地利用の方向性〜北陸甲信越地方の地方自治

lishments by Detailed Urban Dataset and Its Accuracy

体担当部局への調査から〜．「日本建築学会計画系

Validation. The 9 th International Cooperative Seminar

論文集」，577，257 - 264．

between KAGIS and GISA, 197 .

阿藤卓弥・大村謙二郎・有田智一・藤井さやか（2006）（2011 年 1 月 31 日原稿受理，2011 年 7 月 11 日採用決

首都圏郊外における鉄道駅前商業集積の停滞実態と定，2011 年 9 月 29 日デジタルライブラリ掲載）− 67（11）−