GIS −理論と応用
Theory and Applications of GIS, 2013, Vol. 21, No.2, pp.11- 20【データ論文】

全国の商業集積統計とその利用環境
秋山祐樹＊・仙石裕明＊＊・柴崎亮介＊＊＊

Development of Commercial Accumulation Statistics Throughout Japanand Utilization Environment of Them
Yuki Akiyama, Hiroaki Sengoku, Ryosuke Shibasaki
Abstract: We developed a new spatial dataset called “Commercial Accumulation Statistics”. It includes polygon data which represent location, shape, and scale (the number of shops) of commercial
areas throughout Japan. First, we developed environment of data development of the Commercial
Accumulation Statistics, and completed data development of the entire Japan. Secondly, we verified
the reliability through cross-checking with existing statistical data. It led to a conclusion that thedata is consistent enough with the existing statistics to monitor the distributions and scales of commercial areas in all prefectures. Finally, data delivery environment was developed to allow researchers to use it for research purposes.
Keywords: 商業集積統計（commercial accumulation statistics），信頼性の検証（reliability verification），日本全土（throughout Japan），データ配信環境（delivery environment of
data）

１．はじめに商店街のような空間的に細かい領域の把握にとって我が国ではこれまでに商店街・商業地域（以下「商は必ずしも十分な空間的精度とは言えない．室町ほ

業集積地域」）の現状と変化の把握を行うための試か（1994）も「各都市に対する商業地域メッシュのみが数多く行われてきた．特に「商業統計」（経済産

数には相違があり，多い都市で 8 メッシュ，少ない業省）や「商店街実態調査報告書」（中小企業庁・以

都市で 2 メッシュ程度」と述べている．日本全土を下「商店街実態調査」）を用いた商業集積地域に関すカバーするデータであるため，グリッドサイズが粗る研究は数多い．商業統計を活用した例では，室町

くなることはやむを得ないものの，商店街単位の現ほか（1994）による商業地域の衰退状況と大規模小状把握に用いるには限界があるものと考えられる．

売店舗施設の立地動向についての分析，また池上

一方，商店街実態調査では個店単位の調査結果は（2011）による四国 4 県の商店街の比較などがある．

勿論のこと，商店街ごとの調査結果さえも非公開と

また商店街実態調査を用いた例では富永（2002）にされている．公開されている結果は調査項目ごとによる中心市街地の空洞化と市街地商店街の衰退の現該当する商店街の件数のみである．即ち得られる結状の把握などがある．

果は集計値であり，商店街ごとの詳細な調査結果（例このように既存統計を活用することで商業集積地
域の状況を広域に渡って把握することが出来るが，えば商店街の詳細な空間的位置や広がり，業種別店
舗数など）の情報は把握できない．

一方で欠点も数多い．商業統計の場合，集計単位が

また商店街実態調査は，その回収率の低下も問題

市区町村，あるいは地域メッシュ単位であるため，となっている 1）．そのため網羅性に大きな問題があ

*

正会員

**
***

学生会員
正会員

東京大学地球観測データ統融合連携研究機構（The University of Tokyo）〒 153-8505 東京都目黒区駒場 4-6-1 東京大学生産技術研究所 Cw503 号室
E-mail：aki@iis.u-tokyo.ac.jp
東京大学大学院新領域創成科学研究科（The University of Tokyo）
東京大学空間情報科学研究センター（The University of Tokyo）− 97（11）−

る．商店街実態調査は商店街を管理する組織（商店街振興組合，事業協同組合，その他任意団体等）を対象にアンケート調査を行うことでデータの収集を行なっている．これらの組織から回答が得られなくなった商店街は，商店街の管理運営組織が機能不全に陥っているか，あるいは解散してしまったことが予想される．このような危機的な状況にある商店街
からは，データを収集出来ないことになる．
また調査時点から近い時期に新たに出現した商業

図1

地域（新興のロードサイド店舗群や大規模小売店な

従来の統計データの集計単位のイメージ

ど）は，アンケート対象地域にリストアップされていないことも予想される．そもそも商店街実態調査
は，日本全国の全ての商店街に対する全数調査ではない 2）．都道府県が行っている商店街実態調査は中小企業庁の調査よりも回収率が高い場合が多いが，都道府県により回収率にばらつきも見られ，また調査対象としている商店街の規模も一定ではないため 3），
同一基準において結果を比較することが出来ず，日本全国の商業集積地域の実態把握は困難である．
我々はこの課題に対して，業種別電話帳データ（緯度経度座標付き電話帳データベース「テレポイント

図2

商業集積統計の集計単位のイメージ

Pack!」（株式会社ゼンリン）以下「業種別電話帳」）
を用いて日本全国の商業集積地域の位置，形状（空様々な属性情報を保有していることが特徴である．

間的な広がり），規模（業種別店舗数）を把握できる「商業集積統計」と呼ばれるデータの開発を進めてきた（秋山ほか，2013）．

２．１．商業集積統計の作成方法
商業集積統計は以下の流れで作成される．

そこで本データ論文は，これまでに著者ほかによ

まず業種別電話帳から得られた実際の店舗・事業り開発されてきた商業集積統計の概要と既存統計と所等の分布情報を用いて，商店街や商業地域を構成の比較検討の結果を提示し，同データの利用促進をすると考えられる業種を持つデータを抽出し，それ図ることを目的とする．

らをポイントデータ化する．業種の選定は実際の商店街のホームページに掲載された店舗・事業所の業

２．商業集積統計とは種を参考に行い，その結果 223 種類の業種を採用し商業集積統計とは日本全国の商業集積地域の分布た．これには各種食料品，衣料品，日用品等の小売と，それらの形状（空間的な広がり）を観察出来る店や各種飲食店が含まれる．また美容，衛生，スポー

データセットである．従来の商業に関する統計デー

ツ・趣味・娯楽関連施設，医療，不動産，金融，宿タ（例：商業統計，事業所企業統計，商店街実態調

泊施設等の各種サービス業も含まれる．更に商業地

査など）の集計単位が町丁目や地域メッシュであっ域内に分布する小規模な工場や事業所，公共施設（市たのに対し（図 1），商業集積統計は 1 つ 1 つの商業

民センター等），郵便局も含む．

集積地域の場所とその形状に関するポリゴンデータ

続いて抽出したポイントデータ各点から独自の手となっている（図 2）．またそのポリゴンは後述する法によるバッファリングを行い，円状のポリゴン領− 98（12）−域を発生させる．バッファリング距離は以下の手法

データ利用者や商業地域とその周辺地域の住民らので設定する．まず全てのポイントから最近隣ポイン

実感に近い商店街，商業地域単位のポリゴンデータ

トまでの距離を計算し，その結果をポイントデータ作成が実現した．なお本研究以外にも業種別電話帳に与えておく．2 点間距離は 2 点間のユークリッド

を用いて商業集積地域の抽出を行った例は見られる距離で与えられる．続いて式（1）であるポイント N

が（高阪，2011），本研究に見られる様にバッファのバッファリング距離 DN を定義する．

リング距離をポイントごとに可変的に設定し，地域に応じて最適な商業集積地域のポリゴンを得る手法

n∑ dE min + d min

DN = k =1

k

N

（1）

n +1

は前例がない．また後述するように本手法で得られる結果は全国的に高い信頼性を持つものである．
最後に得られたポリゴンのうち，重複するポリゴ

n: ポイント N の検索圏 RN 内にあるポイント N 以外

ン同士を空間結合することで商業集積統計の集計単のポイントの数位となるポリゴンを作成する．ただしポリゴン内のdEminn：ポイント N の検索圏 RN 内にあるポイント

店舗数が 10 件以下のポリゴンは商業集積を構成す

n のポイント N からの距離の影響を考慮した最近隣る店舗群としては小規模なものとして取り除いた．
なおここで紹介した商業集積統計の作成手法は概データまでの距離
dminN：ポイント N の最近隣データまでの距離要である．本手法の詳細については秋山ほか（2011，

DN：ポイント N のバッファリング距離2013）を参照されたい．

ポイント N の検索圏 RN はポイント N から半径 20m〜 100m まで 10m ごとに検索圏を設定し，そのうちポイントの密度が最も大きくなる半径とした．この手法はポイント N 周辺のポイント N に近いポイントが持つ最近隣距離を効率良く収集するために採用した．
式（1）で得られる値は検索圏 RN 内に分布するポイントが持つ最近隣データまでの距離の平均値であるが，検索元以外の値を dEmin とした．即ちポイン
ト n の dminn をポイント N までの距離で重み付けし，ポイント N への影響をポイントごとに考慮出来るよ図3

東京都世田谷区下北沢駅周辺における商業集積統計のバッファリング距離

うにした．
以上の手法により店舗ごとに最適なバッファリン
グ距離が自動的に決定される．例えば図 3 に示す東京都世田谷区の狭小な道路沿いの商店街ではバッ
ファリング距離は小さくなる（図中の数字は各業種別電話帳のバッファリング距離であり，概ね 15m 程度である．）．一方，図 4 は北海道東部の中標津町中心部の例である．この図は図 3 と同じ縮尺となっており，図 3 の例と比べてバッファリング距離がかな
り大きくなっていることが分かる（概ね 30m 程度）．
このように地域ごとの商業集積地域の店舗間距離の「癖」を自動的に認識し最適な距離を与えることで，

図4− 99（13）−北海道標津郡中標津町中心部における商業集積統計のバッファリング距離

２．２

データの構成表1

本研究で整備した商業集積統計は商業集積地域の位置・広がりを表現するポリゴンデータ（以下「商業集積統計ポリゴンデータ」）と，商業集積の各ポリゴンを構成する業種別電話帳から得られる店舗・事業所のポイントデータ（以下「商業集積統計ポイ
ントデータ」）で構成される．何れのデータも都道府県毎にシェープファイル形式で提供される．
商業集積統計ポリゴンデータは表 1 に示す属性情報を持つ．
「集積内の店舗・事業所総数」（属性名称「COUNT」）及び「小分類業種ごとの店舗・事業所数」「w3558000」〜「w3821000」）は各商業集（属性名称 4）積ポリゴン内に含まれる，２．１で業種に基いて抽

商業集積統計ポリゴンデータの属性情報

属性名称
CAID
COUNT
W30
～
W382
w3558000～
w3821000

内容
ポリゴンごとに与えられた固有ID
集積内の店舗・事業所総数（電話帳掲載件数）
大分類業種ごとの店舗・事業所数（22種類）（業種は商業集積地域を構成すると定義した223業種分類を集約・集計した22業種）※W以下の数字は業種コード
小分類業種ごとの店舗・事業所数（223種類）（業種は商業集積地域を構成すると定義した223業種分類を使用）※w以下の数字は業種コード

生鮮三品業種（八百屋・魚屋・肉屋）の充実度
3：全業種有り 2：いずれか1種類不足
1：いずれか1種類のみ 0：何れも無し
CHAIN
チェーン店の数
CHAIN_RATE チェーン店率（= CHAIN / COUNT）
AREA
ポリゴンの面積[㎡]X
ポリゴンの重心経度（10進：世界測地系）
Y
ポリゴンの重心緯度（10進：世界測地系）
SAN_CHECK

出した業種別電話帳の業種別店舗数を集計することで得られる．また小分類業種は 223 種類もの詳細な

表2

分類を持つが，これらを更に集約して 22 種類に整

商業集積統計ポリゴンデータの大分類業種
業種コード
W30
W40
W50
W130
W140
W200
W210
W290
W310
W311
W312
W320
W322
W330
W340
W341
W350
W351
W352
W354
W370
W382

理したものが「大分類業種ごとの店舗・事業所数」（属
性名称「W30」〜「W382」）である．表 2 に商業集積
統計ポリゴンデータの大分類業種の一覧を示す．また大分類業種と小分類業種の対応の例を表3に示す．
表 1 の生鮮三品業種の充実度とは各商業集積ポリゴンが生鮮三品業種（魚屋・肉屋・八百屋）を何種類含むかを意味する値であり，3 は 3 種類全てを含んでおり，以下 2 なら何れか 2 種類を含む，1 なら
何れか 1 種類を含む，そして 0 なら何れも含まないという意味である．生鮮三品の充実度に注目した理由は以下の通りである．
生鮮三品を扱う店舗の存在は，地域の人々の生活に密着した利用しやすい商店街として機能するため

業種名
工事業
食品製造
衣服・繊維製造
洋食器・刃物等製造
機械・器具製造
銀行・金融関連業
不動産業
各種スポーツ施設・教室
娯楽施設
文化施設
各種飲食店
宿泊施設・浴場
観光業
医療・療術業
大型小売店舗
各種小売店
生活関連サービス業
各種衣料品・装飾品店
理美容店
各種食料品店
各種教室・塾
郵便局には欠かせないものである．福田（2003）も生鮮食品を扱う小売店の廃業は商店街の集客力低下を招き，ひいては商店街の魅力を大きく後退させる結果

表3

類業種の対応（一部の業種）となる，と指摘している．また生鮮三品の充実度と商店街の健全性との関連については，これまでにも数多くの報告が成されている（西東京市，2006; 松
本，2008 等）．即ち生鮮三品の充実度はその商店街の健全さ・魅力を測る指標の 1 つと言える．そのた
めこの属性を追加した．なお現在では食品スーパー
やコンビニがこれらの機能を代替する地域も多い
が，小分類業種はこれらの業種の店舗数も含むため，商業集積統計ポリゴンデータの大分類業種と小分

大分類
小分類
大分類業種
小分類業種
業種コード
業種コード
w307000 総合工事（建築リフォーム）
W30
工事業
w318000 職別工事（畳）w324000 設備工事（電気）w412000 食品（その他）
W40
食品製造
w417000 飲料（茶・コーヒー）
w2101000 不動産（建物・土地売買）
w2102000 不動産（不動産代理・仲介）
W210
不動産業
w2103000 不動産（貸家，貸事務所，貸間）
w2104000 不動産（不動産管理業）
w3525000 理容店
W352
理美容店
w3526000 美容店
w3527000 エステティック− 100（14）−これらの店舗の存在の確認も可能である．

表4

ンストアの例

チェーン店の件数は業種別電話帳の業種のうち，チェーンストアの業種を持つ店舗の件数を集計したものであり，チェーン店率はチェーン店の件数を集積内の店舗・事業所総数で除した値である．本研
究で用いた業種別電話帳は，表 4 に示すように主なチェーンストアは独立した業種コードを持っている．表 4 の場合，
「菓子（洋菓子）」と「アイスクリー
ム」が該当している．例えば表 4 のアイスクリームの場合，業種がアイスクリームの店舗数が分かるだ

業種コード
業種名
3544000 菓子（洋菓子）3544001 --3544002 --3544003 --3544004 --3545000 菓子（ケーキ）3546000 菓子（あめ）3547000 菓子（せんべい）
3548000 菓子（もち）3549000 菓子（その他）
3550000 アイスクリーム
3550001 --3550002 ---チェーンストア名--シャトレーゼ
タカラブネ
不二家
コンフェクショナリーコトブキ------------サーティワンアイスクリーム
ハーゲンダッツ※業種別電話帳掲載の業種コードには先頭に"w"はついていない．

けでなく，「サーティワンアイスクリーム」の件数，

表5「ハーゲンダッツ」の件数をそれぞれ把握することが出来る．そこで本研究ではこれらの件数を合計す

本研究で用いた業種別電話帳の業種と主なチェー

Noることでチェーン店の件数とした．ただし上述の通商業集積統計ポイントデータの属性情報

フィールド
名

説明

備考
年度内で有効な固有ID．
「都道府県コード（2桁）」＋「通番（6桁）」店舗・事業所が含まれる商業
集積統計ポリゴンの固有ID（商業集積ID）
複数の場合「+」で続けて記述
複数の場合「+」で続けて記述
複数の場合「+」で続けて記述
複数の場合「+」で続けて
記述

1 TID

固有ID

2 CAID

商業集積統計の固有ID（商業集積ID）

持つチェーンストアのみを対象としている．また電3 WCODE1

大分類業種コード話帳に記載がないチェーンストアも補足されていな

4 WNAME1

大分類業種

い点に留意が必要である．

5 WCODE2

小分類業種コード

チェーン店の進出状況も商業集積地域の現状把握

6 WNAME2

小分類業種をする上で重要な要素の 1 つといえる．チェーン店

7 SANPIN

生鮮三品フラグ

0：生鮮三品業種に該当せず
1：生鮮三品業種に該当の進出は空きテナントの減少につながる場合もあ

8 CHAIN

チェーン店フラグ

0：チェーン店に該当せず
1：チェーン店に該当る，という点では歓迎すべきことであると言える

9X

が，一方でチェーン店が過剰に進出した商業集積地

10 Y

域は無個性化が進み，結果的に本来そこが持ってい11 COUNT

りここで集計されたチェーン店は主なチェーンスト
ア，即ち全国的，あるいは地方である一定の規模をた魅力を喪失する恐れがあると考えられる．また平商業集積ポリゴンの重心
度単位（10進・JGD2000）
経度
商業集積ポリゴンの重心
度単位（10進・JGD2000）
緯度
電話番号，名称，経緯度に基いて集約されたデータ件数をデータ集約件数示す．

成 18 年の商店街実態調査によると，商店会費を納めていないチェーン店は商店街内にある全チェーンするために，複数件登録されている店舗・事業所を店の 14.6% にのぼるとされている．

集約処理している．表 5 の「データ集約件数」とは続いて表 5 に商業集積統計ポイントデータの属性

集約処理前の店舗・事業所の件数のことである．集情報を示す．商業集積統計ポリゴンデータの業種別

約処理は以下の条件を満たす場合に実施する．

店舗数は商業集積統計ポイントデータの属性情報が条件 1：店舗・事業所等の名称と位置情報（経度緯度）

持つ業種情報に基いて集計されることで作成されている． なお商業集積統計を構成する業種別電話帳が共に同一の店舗・事業所
条件 2：電話番号と位置情報（経度緯度）が共に同は，同一の店舗・事業所が複数件で登録されている一の店舗・事業所場合がある．これはある店舗・事業所が複数の業態

ただし条件 1 が条件 2 よりも優先的に処理される．

を兼業している場合，複数の業種に登録されること

例えば図 5 のような店舗・事業所が存在する場合，があるためである．また複数の電話番号を持っていまず上記の集約条件 1 に基いて 2 件に集約され，続る場合もあるためである．そこで商業集積統計では

いて集約条件2に基いて1件に集約される．この場合，商業集積地域を構成する店舗・事業所の件数を把握

データ集約件数は 3 件となる．また集約前の業種情− 101（15）−報は全て継承される．

商業集積統計の例である．図 6 は商業集積統計ポリ
ゴンデータと同ポイントデータを同時に表示した例

２．３．全国処理のためのシステム構築である．図 6 が示すように商業集積統計は商業集積

商業集積統計作成のために利用する業種別電話帳

地域の分布と広がりがポリゴンデータで表現され，のデータ件数は年によって異なるものの，何れの年

それらを構成する店舗・事業所の分布がポイント

も約 3,000 万件に達する．こうした大規模なデータデータで表現される．図 7 はポリゴンデータの属性を高速かつ正確に処理するためには，可能な限り自情報である店舗・事業所数（表 1 の COUNT）の値に動化したデータ処理環境の整備が必要である．

応じてポリゴンデータを色分けして表現した例であそこで本研究では業種に基づいたデータ抽出，バッファリング距離計算，小規模集積の除去，集積る．東京では主な鉄道駅周辺に大規模な商業集積地
域が数珠繋ぎに構成されていることが分かる．

ごとの属性情報の集計のために Ruby1.9 による処理

同様に属性情報を用いて商業集積地域の分布を表プログラムを開発した．続いて商業集積ポリゴン現した例を図 8 に示す．図 8 は福岡市とその周辺に作成と，属性情報の付与は Python2.5 にて ArcPy モ

おける商業集積地域の分布を，ポリゴンデータの属

ジュールを導入した処理プログラムを開発した．何

性情報であるチェーン店率（表 1 の CHAIN_RATE）

れも都道府県単位で処理出来るようにした．なお日
本全国のデータ整備に要する時間は 12 時間（OS：Windows7 Professional（64bit），CPU：Intel Core i73770 3.40GHz，メモリ：16GB の市販のデスクトッ
プ PC で計算した場合）程度であり，本研究で作成したデータ開発のシステムは，複数時点の大量のデータを全国に渡って整備する場合でも実用に耐えうる性能であると言える．また既に複数時点のデー
タ整備も実施しており，何れの時点のデータでも適切にデータ整備が出来る事を確認している（秋山ほか，2013）．
２．４．商業集積統計の可視化例
図 6 〜図 10 は本研究の手法で整備した日本各地の

図6

図5

業種別電話帳の集約処理の例

JR 中央線沿線に見られる商業集積統計と属性情報の例（東京都武蔵野市付近− 102（16）−2011 年）図7

東京都における商業集積地域の分布（2011 年 店舗・事業所数に応じて色分けを実施．）の値に応じて色分けして表現した例である．郊外ほどチェーン店率の高い商業集積地域が数多く見られ

図8

福岡市における商業集積地域の分布（2011 年 チェー
ン店率に応じて色分けを実施．）

る事が分かる．これは郊外に新興の商業集積地域が形成され，それらを構成する店舗がロードサイド型のチェーンストアであることが原因である．
また商業集積統計は都市部の商業集積地域だけでなく，山間部や離島，観光地に見られる比較的小規
模な店舗集積も把握できる．図 9 は観光地に形成される店舗集積の例である．
更に商業集積統計はシェープファイルで構成されているため，図 10 に示すように kml に変換して利用することも出来る．

図9

温泉街に形成された飲食店・土産物店を中心とした商業集積地域（群馬県草津町・2011 年）

３．商業集積統計の信頼性
商業集積統計の信頼性検証は既に実施されており，何れも良好な結果が得られている（Akiyama etal., 2010; Akiyama et al., 2011; 秋山ほか，2013）．特に秋山ほか（2013）により，全国規模での信頼性検証が実施されている．なおここで言う信頼性の検証とは商業集積統計が実在すると考えられる商店街・商業地域の位置と規模（店舗数）を，どの程度把握することが出来るか，ということを意味している．
秋山ほか（2013）による信頼性検証では，検証デー
タとして商業統計立地環境特性別統計編第 10 表
（2007 年（経済産業省）・以下「商業統計」）に掲載されている商業集積地区を，日本全土を対象にマッピ

図 10ングし，全国の商店街・商業地域の分布を表現する− 103（17）−神戸市における商業集積地域の分布（2011 年 kml
形式に変換し Google Earth にて表示．店舗・事業所数に応じて色分けを実施．）

2010 年と 2011 年の商業集積統計が提供されている．

ポイントデータを整備し（全国 11,587 件・以下
商業統計ポイントデータ），更に 2007 年の商業集

なお同センターでは本研究で用いた業種別電話帳

積統計と商業統計ポイントデータを位置に基づいての提供も行われている（テレポイントシリーズ（株突合し，信頼性の検証を実施している．

式 会 社 ゼ ン リ ン 提 供・ID:14001000（2010 年 2 月 ），その結果，何れの都道府県においても商業集積統

14001100（2011 年 2 月）））．

計が商業統計に掲載された商業地域の位置の多くをデータの構成は２．３に示したように都道府県ご捕捉出来る事が分かった．また商業統計では捕捉しとのシェープファイル形式である．また同時に同きれていない商業地域がかなりの数存在することもデータのフォーマット仕様書も提供するものとす

明らかとなった．即ち郊外に分布する新興の商業集る．図 11 に研究用空間データ基盤より提供される積の分布状況の把握は，商業統計では不十分であり，商業集積統計のデータ構成を示す．なお研究用空間

商業集積統計を用いることでこれらの分布を全国規

データ基盤を介した同データの共同研究利用申請

模で経年的に明らかにすることが出来るといえる．

の方法については，同センターの共同研究に関する更に商業統計から得られる小売店舗数と，商業統

ホ ー ム ペ ー ジ（http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/japanese/計と結合された商業集積統計から得られる小売店舗

research_activities/joint-research.html）を参照されたい．

数（表 2 の大型小売店舗，各種小売店，各種衣料品・装飾品店全てと，生活関連サービス業のうち小売業を行う業種の店舗数の合計）の比較から，何れの都道府県においても商業集積統計の小売店舗数が商業
統計の小売店舗数に必ずしも完全に一致するわけではないが，商業集積統計が商業統計から得られる商業地域の規模（店舗数）の大小を適切に把握出来ることが分かった．なお商業集積統計は商業統計によって調査対象とされていない店舗・事業所も多数含む．そのため商業集積統計から得られる小売店舗
数は多くの場合，商業統計から得られる小売店舗数
よりも大きくなる傾向が見られた．
以上のように商業集積統計は商業統計に掲載された商店街・商業地域の位置・規模を適切に把握出来る事が明らかになった．また商業統計だけからでは把握出来ない商業集積地域も多数収録していることも分かった．これらの結果の詳細は秋山ほか（2013）
を参照されたい．

４．商業集積統計の利用環境の整備
本研究で整備した商業集積統計は東京大学空間
情報科学研究センター（CSIS）の「研究用空間デー
タ基盤」より，研究目的に限定して無償で提供される 環 境 を 整 備 し た（https://joras.csis.u-tokyo.ac.jp/；
共同研究利用システム（JoRAS）＞データセット一
覧＞マイクロジオデータシリーズを参照）．現在は− 104（18）−

図 11

商業集積統計のデータ構成

５．まとめ謝辞

本論文では業種別電話帳を用いて，日本全国の商本研究は株式会社ゼンリンとの共同研究によって業集積地域の分布を観察できる「商業集積統計」の実現した．また本研究は文部科学省のグリーン・ネッ

整備を行った．また商業集積統計の信頼性の確認もトワーク・オブ・エクセレンス（GRENE）事業

行い，商業集積統計が日本全国において既存の統計

境情報分野「環境情報技術を用いたレジリエントなデータが把握している商業集積地域の分布と，それ国土のデザイン」の一環として実施したものである．

らの規模を適切に把握出来る事が分かった．更に商更に商業統計立地環境特性別統計編のマッピング

業集積統計の配信環境の整備を行った．

は , 奈良大学文学部地理学科の商業統計マッピング

環

今後は秋山ほか（2013）でも指摘したように，デー

プロジェクトチーム（代表：田村賢哉（当時））及び，タ作成手法の改善による商業集積地域特定の精度の同大学のマイクロジオデータ研究チーム（代表：杉更なる向上を検討し，より最適な手法が開発された

本昌宏（当時））の協力で実現した．ここに記して謝場合は，現在提供しているデータも新しい手法を適意を表したい．

用したバージョンに更新していく予定である．
また新しい属性情報の追加も今後の課題である．

注

現在追加を検討している新しい属性情報としては，

1） 2000年度調査の有効回答率が34.0%（1,704/5,000

商業集積地域ごとの来訪者数の推定値が挙げられ件），2003 年度調査からは調査対象地域を拡大

る．2006 年の商店街実態調査によると，商店街のし回収率は 43.2%（3,455/8,000 件）と回復した

現状と変化を把握していく上で重要な要素として，ものの，2006 年度調査では 33.1%（2,644/8,000

商店街毎の「店舗数」と「来訪者数」が挙げられてい件），2009 年度調査では 45.1%（3,607/8,000）とる．現状の商業集積統計は商業集積地域ごとの店舗減少あるいはほぼ横ばいとなっている（中小企数については業種別で詳細に把握することが出来

業庁，2001，2004，2007，2010）．

る．一方，商業集積地域ごとの来訪者数の推定に

2） 2003年，2006年の商店街実態調査では全国8,000

ついては，携帯電話の GPS ログデータを用いた推件を対象にアンケートを発送しているが，2004

定方法の検討が開始されており（秋山ほか，2012），

年の全国商店街名鑑によると日本全国には実現に向けて具体的な成果が得られつつある．

13,259 件，2007 年の商業統計立地環境特性別統

なお商業集積統計は既に複数の大学・研究機関・計編によると 12,568 件の商店街が存在すること

民間企業・地方自治体で試験的に利用され始めておが分かる．また三橋（2009）によると，任意団

り，研究成果も得られつつある（岡本ほか，2012；

体としての商店街の実態を捉えるのは困難であ

羽 田 野 ほ か，2012； 杉 本 ほ か，2012； 田 村 ほ か，り，これらの統計情報には未掲載の商店街も多2011 等）．また商業集積統計のアウトリーチを行う

く，実際は全国に 18,000 件ほどの商店街がある

ためのホームページも開設しており，ここでは一とされる．

部地域を対象にオンラインで商業集積統計を操作・

3） 中小企業庁の商店街実態調査では 20 件以上の閲覧することも可能である（商業集積統計の紹介：

小売業・サービス業等店舗の集積を商店街と定http://shiba.iis.u-tokyo.ac.jp/member/akiyama/ca_intro/

義しているが，熊本県の商店街実態調査では「15ca_intro.html）．

件以上」（熊本県商工政策課，2011），滋賀県の今後は本論文により整備されたデータ利用環境に商店街実態調査では「おおむね 10 件」（滋賀県

より，本データの利用者を更に増やしていくと共に，

商工観光労働部商業振興課，2010）と基準が一利用者からのフィードバックを収集することで，本定ではない．

データの仕様とデータ作成方法の改善に役立てたい

4） w 以下の業種コードは基本的には本研究で用いた業種別電話帳独自の業種をそのまま採用してと考えている．
− 105（19）−いる．ただし一部業種については複数の業種を中小企業庁（2007）平成18 年度商店街実態調査報告書

統合して新しい業種コードを定義している場合

簡易版．

もある．

中小企業庁
（2010）平成 21年度商店街実態調査報告書
簡易版．

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− 106（20）−

商業統計調査に見る

5つの賑わい再生