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土地総合研究 2020年春号

特集 新しい不動産情報の登場と社会課題解決への応用 

GIS 情報を用いた住環境指標の開発

株式会社日建設計総合研究所 理事  川除 隆広
かわよけ たかひろ
株式会社ゼンリン DB 戦略室 担当部長  高木 和之
たかき かずゆき

１．はじめに

このような問題意識のもと、筆者らがこれまで内閣府が公表する国民経済計算によれば、国内に取り組んできた、オープンデータ並びに民間ビ総生産（*'3）に占める不動産業の割合は  割を超ッグデータを利活用した不動産情報・住環境指標えており、日本経済の中でその動向は重要な位置の可視化・高度化の代表例として、「地価バリューを占めている。わが国では、今後より顕在化するマップ」「都市機能の集積動向把握」「日本版 :DON

少子高齢化とともに不動産ストックの老朽化は大6FRUH（仮称）開発」「環境エネルギーマップ」をきな課題であり、持続成長可能な都市、街づくり紹介する。の観点からは、社会環境変化に応じた良質な不動産ストックの再生は必須の課題であるといえる。
一方、昨今、社会全体の ,&7 化の進展に伴い、



２．不動産情報の可視化・高度化への取組み例
（１）地価バリューマップ：オープンデータ

政府、地方公共団体が保有する情報のオープンデ街が形成され、社会経済的成長に応じて再開発ータ化や民間事業者が保有するビッグデータの利が実施されてきている。近年では都市再生の観点活用が積極的に推進されている。平成  年  月

から、都市の主要拠点部の再々開発が進む。都市には、官民データ活用の推進により国民が安全で開発が都市のバリューにどのような影響を与えて安心して暮らせる社会及び快適な生活環境の実現

いるかを把握することを目的に、指標として地価に寄与することを目的に「官民データ活用推進基に着目し、オープンデータとして入手可能な地価本法」が公布・施行されるなど、行政、事業者が公示データ等をもとに作成した地価バリューマッ

保有する官民データの容易な利用等の環境整備がプ（/DQG9DOXH0$3）【出典 】を紹介する。

進められている。

地価バリューマップは、都市構造・都市力の変以上を踏まえると、良質な不動産ストックの再化を多様な観点から分析・評価・把握するもので生に向けて、オープンデータ・民間ビッグデータあり、オープンデータ（「地価公示データ」と「都を利活用した詳細な不動産情報・住環境指標の可道府県地価調査データ」）をもとに作成、可視化

視化・高度化は、優れた立地ポテンシャルを有す（ 年～最新年）している。これら地価バリュる市場価値の高いストックを客観的な判断基準をーマップの活用により、次の  点についての評価もとに峻別し再投資を行う観点から、大きな意義が可能となる。

があるといえよう。

①時代の変遷とともに都市構造と都市力がどのよ土地総合研究 2020年春号

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図１ 地価バリューマップ（全国版）

図２ 地価バリューマップ（東京圏：拡大版）   図３ 地価バリューマップ（近畿圏：拡大版）
うに変わってきたかを直観的に把握うした事象を時系列的に可視化・計量化するなら、②一定の期間における平均的な地価上昇に比べて、エリア開発、個別プロジェクトの有効性ならびにより上回っていたか（下回っていたか）を分析

施策の効果をわかりやすく、適切に各種ステーク③大規模都市開発や鉄道開業などの実施が、土地のバリューにどのような影響をもたらしたかをホルダーに伝えることができる。
一例として大規模都市開発を取り上げた図５か把握らは、 年次（ 年→ 年→ 年）の地価

東京  区内を例に、 年以降の主要な事業の変化（上昇 RU 一定 RU 下落× 時点）が読み取（大規模都市開発、鉄道開業）を対象とした地価れる。主要な都市開発エリアの地価は、開発後にの変化を見よう（図４）。一般に、東京ミッドタウ全て上昇に転換・維持しており、都市開発によるン（港区赤坂）や東京スカイツリータウン（墨田再生が都市のバリュー（都市力）を維持・向上さ区押上）に代表される都市の新たなランドマークせていることが確認できる。

を創出する大規模都市開発や地域の交通利便性を高める鉄道開業は、エリアの価値を高め、その周昨今、都市に係る情報として、政府の代表的な辺を含み地価の上昇をまねくといわれている。こオープンデータカタログサイト '$7$*2-3（二次52

土地総合研究 2020年春号

図４ 東京区内の年以降の主要事業例（大規模都市開発、鉄道開業）

図５ 大規模都市開発を例とした地価変化
利用が可能な公共データの案内・横断的検索が目（２）都市機能の集積動向把握：民間ビッグデー

的）を始めとして、国土地理院の地図だけではなタ

く、総務省の国勢調査、経済産業省の経済センサ

都市機能の集積動向を、建物床から把握しよう。

ス、国土交通省の国土数値情報などから、人口（夜民間ビッグデータとして、株式会社ゼンリンの建間／昼間）、従業者、就業者、販売額、産業、イン物ポイントデータを活用する。建物ポイントデー

フラ整備などの情報が整備・公開されてきている。

タは、住宅地図をベースとした建物をポイント化

地理的位置情報を有するこれら都市空間データを、したデータであり、全国一律に床用途や概算面積*,6 により総合的に加工・可視化することで、分が整備されているエリアマーケティング向けの商析や付加価値情報を導き出すことができる。

用データベースである。一例として、東京  区をオープンデータを利活用した、不動産情報・住環境指標の可視化・高度化として、今後これらのアプローチの重要性がより増すものと考えている。

対象とした建物床集積の可視化例を以下に紹介する。

土地総合研究 2020年春号①東京区「代表的用途」の建物床の分布

53に都市計画の観点から非常に有益なアプローチで一般的な代表的用途として、事業者、商業施設、ある。なお、小地域ベースで集計しているのは、公共施設、教育施設、医療・福祉施設、住居の分国勢調査や経済センサスなどの他の統計データと布を小地域ベースで可視化した（これ以外の用途マッシュアップ（複合）分析を行い易くするためについても集計・可視化可能である）。本来は非集である。

計（一棟、フロアごと）のデータであるが、可視化の都合上集計化している。

②東京区「事業所と商業」の建物床の規模別分布

都市力として、都市機能の集積動向を、建物床

上記データを基に、都市活動の主要施設となるからマクロ的に把握することは、不動産情報並び「事業所と商業」を取り出し規模別の分布を可視

事業所系

商業施設系

公共施設系

教育施設系

医療・福祉施設系

住居系

図６ 東京区 建物床集積：小地域別【代表的用途】

54

土地総合研究 2020年春号

事業所と商業施設（ ㎡未満）

事業所と商業施設（ 以上  ㎡未満）

約 、 万㎡：全体の約 約 、 万㎡：全体の約 


事業所と商業施設（ 以上  ㎡未満）

事業所と商業施設（ ㎡以上）

約 、 万㎡：全体の約 約 、 万㎡：全体の約 

図７ 東京区 事業所と商業施設の建物床の規模別分布化した。一般に「中小クラス、$ クラス、6 クラス、業所と商業」を対象に分析を進めた。 区内では、大規模開発」といわれる「 ㎡未満、

先に上げた地価バリューマップとよく似た傾向を㎡以上  ㎡未満、 ㎡以上  ㎡示し、「事業所と商業」は主要交通結節点（主要拠未満、 ㎡以上」の床面積区分で図７に可点）周辺に建物床が集積する傾向が確認される。

視化した。 区内では、 ㎡未満が床面積のよりミクロな集積傾向を把握するため主要な交通約 ％を占め、 区内に分布していることがわか結節点（任意の  駅）を選び、建物床の集積状況る。また、 ㎡以上も約 ％存在し、分布をクローズアップした（図８）。池袋駅、渋谷駅周は副都心・臨海部に集中していることが確認でき

辺は建物床（業務と商業）が概ね駅から半径 Pる。

内（P～P）に集中している。新宿駅、品川駅、

六本木駅、上野駅も、やや緩やかであるものの同③,&7エリアマネジメント（スマートシティ）の観様な集積傾向を示している。東京駅、新橋駅周辺点からの分析は、業務・商業床が -5 山手線に沿って密集してい今後、都市マネジメントの高度化としてより重る。それでも、駅から半径 P 内（P～P）を要になる、,&7 エリアマネジメント（スマートシ

中心に概ね半径 NP（P～P）に大規模施設がティ）【文献 】の適地選定に資する観点から「事寄り集まっていることが確認される。

土地総合研究 2020年春号

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
図８ 主要交通結節点の建物床集積（事業所と商業施設）

都市の建物床集積は均質ではなく、競争力の高不動産立地環境評価の指標は確立されていない。

い都市エリアは、建物床から見て比較的集積エリ

しかし、私たちが住む家を探す際には、コンビニアが限定されていることがわかる。主要な交通結やスーパーが近くに充実しているかどうかや、小節点の建物床集積は、定性的には主要な交通結節さな子供がいる世帯であれば子供が遊べるような点から半径 P～NP に納まっているといえる。

公園が近くにあるかどうかなどは当然のように関国際競争力を有した都市として、,&7 エリアマ

心を持っている。オフィスの立地についても、ラネジメント（スマートシティ）のベストプラクテ

ンチで行くレストラン・弁当屋や夜の居酒屋など

ィスを早期に構築する観点からは、このようなエが充実しているかどうかはオフィスワーカーにとリアを対象に選択と集中投資を行うことが有益でって有益な情報である。大規模オフィスと異なりある。

中小規模のオフィスの場合には、建物の周辺にどれだけ利便施設が充実しているかという情報はニ（３）日本版:DON6FRUH（仮称）の開発：民間ビーズが大きい。投資家目線では、同じ中小規模のッグデータ＋オープンデータ

オフィスであっても、周辺施設がより充実してい人々の住宅選択において、土地及び建物だけでるものほど市場価値が高いため、そちらにより多なく、住宅を取り巻く周辺の環境水準は、極めてくの投資を行うという判断を行うことができる。

重要になってきている。人々は、「アメニティ」に以上の観点のもと、暮らしやすさ（アメニティよってもたらされる文化的・自然的消費の機会＝充実度）の観点から不動産の立地環境を表す指標

エリアのオプション価値を重視するようになって「日本版 :DON6FRUH（仮称）」を開発してきていきている。米国では、 年から「:DON6FRUH」る。データとしては、株式会社ゼンリン保有の各【文献 】と呼ばれる指標が開発され、不動産情種施設データ（テレポイント 3DFNデータ、建物報サイトに公開されるようになった。不動産テッ

ポイントデータ及び 32, データ）
、歩行者ネットワ

ク分野においても高く注目される領域になってきークデータ、オープンデータをもとに、データベている。

ースを構築し、個々の場所とその場所から徒歩で一方、我が国においてはこのような一般向けのアクセス可能な周辺アメニティとを紐づけ、周辺56

土地総合研究 2020年春号

アメニティの充実度からその場所の暮らしやすさ

また、スコアは任意の不動産地点、および、Pを評価したスコアを算出している。

メッシュ（街区レベル）の  種で算定可能として住宅向け、オフィス向けといった「用途別スコいる。これにより、近傍または遠方の複数物件にア」に加え、家族世帯向け、単身世帯向け、高齢ついて周辺環境を一目で比較可能とする。さらに者向けなどの「タイプ別スコア」を作成している。

は、ヒートマップ上から立地環境の優れたエリア

図９ 従来の不動産価値評価の主な指標と日本版:DON 6FRUH（仮称）が提供する指標図 日本版:DON 6FRUH（仮称）のスコア可視化例（ヒートマップ表示）

図 日本版:DON 6FRUH（仮称）のスコア可視化例（レーダーチャート表示）

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図 日本版:DON 6FRUH（仮称）のスコアを用いた不動産提案・比較の例の傾向把握や、レーダーチャートの形状から類似した立地環境の物件の提案など、幅広いサービス展開を支援する。

介する。
都市再生を機に展開される面的なまちづくりでは、分散型エネルギーシステムや面的な再生可日本版 :DON 6FRUH（仮称）に代表される住環境能・未利用エネルギーの活用が推進されている。

指標の開発は、今後、大きな研究分野として成長

環境エネルギーマップは、*,6 を活用し、都市のしていくと予想する。発展形として、道路傾斜等

建物用途別面積と用途別のエネルギー消費量原単を考慮したスコア算定や、時間帯を考慮したスコ位をもとに都市のエネルギー消費量（需要量）をア算定（ナイトライフスコアなど）などの検討も可視化する。本来、都道府県が実施する都市計画開始している。日本版 :DON 6FRUH（仮称）は様々基礎調査の建物用途別面積調査の結果の利用が想な発展可能性を有する。これらの住環境指標の開定されるが、ここでは、全国均質的な環境エネル

発及び実用化を通じて、不動産情報の可視化・高ギーマップの作成を意図し、株式会社ゼンリンの度化を実現し、不動産に関する情報の非対称性を建物ポイントデータを活用する。エネルギー消費解消し、不動産とユーザーとのマッチングを推進

量原単位は、【文献 、】の値を活用し、 時間することは、我が国の不動産市場のさらなる活性のエネルギー消費量の変動は【文献 】の時刻別化につながる。今まで可視化できていない不動産変動値を採用する。

情報を、テクノロジーの進化によって実現できるようになってきているのである。
（４）環境エネルギーマップ：民間ビッグデータ＋公的原単位
持続成長可能都市・低炭素型都市を目的として、東日本大震災以降、建物耐震性に加え災害時のエネルギー安定供給を目指した業務継続地区（%&'：%XVLQHVV&RQWLQXLW\'LVWULFW）の実現、レジリエンス強化への取組みが進んでいる。より推進するためには、技術面はもとより、必要性・効果を各種ステークホルダーにわかりやすく伝えることが重要である。環境エネルギー面からの不動産情報として、環境エネルギーマップ【出典 】を紹図 環境エネルギーマップの作成手順

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土地総合研究 2020年春号

図 年間の一次エネルギー消費量推計値（東京都：民生部門建物起因）

図 時刻別の一次エネルギー消費量推計値（東京都：月代表日：民生部門建物起因）
一例として、東京都全域を対象とした民生部門

ング・3'&$ などの支援を可能とする。環境技術並

建物起因の年間の一次エネルギー消費量を図 

びに ,&7 を利活用したスマートエネルギー都市は、に示す。また、時刻別の一次エネルギー消費量のわが国の技術的優位を発揮できる主要な領域であ変動（ 月代表日、 時間中から抜粋）を図 る。低炭素・省エネルギーに加え防災・減災を同に示す。本来、一棟ごとの推計が出来ているが、時に組込んだまちづくりの実現は、都市の国際競図は可視化の都合上、メッシュ化して表示してい争力向上のみならず、経済政策の一環としてのパる。

ッケージ型インフラ輸出に大きく貢献できる領域

環境エネルギーマップは、エネルギー消費量（需である。

要量）を空間情報として可視化する。環境エネル
ギーマップを活用することで、従来、空間情報と３．おわりにして認識されていなかったエネルギー消費量（需本稿では、昨今の ,&7 化の進展に伴う、行政情要量）が把握され、「スマートエネルギー都市」の報のオープンデータ化・民間ビッグデータの利活実現に向けた、計画段階での課題抽出・適地選定・用に着目し、我が国の良質な不動産ストックの再個別施策検討・効果把握、運営段階でのモニタリ生に向けた判断指標の充実を目的にこれまでに取土地総合研究 2020年春号

組んできた不動産情報・住環境指標の可視化・高度化への代表的な取組み・開発例を紹介してきた。
不動産市場の不透明性（非対称性）に対し、最新の官民データを積極的に利活用した取組みは、今後とも、さらなる改善・深掘・拡張が必須であるものの、不動産情報整備、リアルタイム化、不動産指数化などの観点から、一定の意義はあるものと考えている。
今回は主に、不動産立地の観点からのアプロー
チ例を多く紹介したが、他方で 5HDO4XDOLW\
5DWLQJ（545）に代表される不動産の質（PDUNHWTXDOLW\）評価も重要な観点である。不動産の質についてもオープンデータ・民間ビッグデータを利活用した取組み・開発を進めており、次の機会に是非紹介したいと考えている。
【参考文献】
 ,&7 エリアマネジメントが都市を創る、工作舎、
年
 :DON6FRUH：KWWSVZZZZDONVFRUHFRP 一般社団法人日本サステナブル建築協会、非住宅建築物の環境関連データベース '(&& 、  年版家庭用エネルギーハンドブック、住環境計
画研究所、
 空気調和・衛生工学会「都市ガスによるコージェネレーションシステム計画・設計と評価」、日本工業出版日本エネルギー学会編「天然ガスコージェネレーション計画・設計マニュアル 」
 5HDO4XDOLW\5DWLQJ：KWWSUTUJOREDOFRP【出典】
 KWWSZZZQLNNHQULFRPLGHDFLSLQGH[KWPO59