G空間EXPO2014
CSISシンポジウム～人のうごきとGIS～

マイクロジオデータ
その取得・開発・応用

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11月13日(水）１3:15～１6:30
場所：日本科学未来館７F 会議室２

近年様々なジオデータが利用可能に

2

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.

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
世帯単位

マイクロ人口統計 ©Yuki Akiyama

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
人単位

人の流れデータ ©CSIS

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
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

6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

7

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
80015066701000.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

9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。
これまでに7回の研究会、4回のデータ講習会を開催。
研究会メンバー発の論文・査読付12編
・査読無60編以上
他多数の講演・受賞・展示

10今、MGDが活用可能な環境が整いつつある
これまではミクロなスケールのデータ（建物店舗単位、人単位）取得は、現地調査を実施することが多かった。そのため広域に渡ってミクロなデータを継続的に収集することは困難だった。
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。

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。

11

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）「人」を見るためのマイクロジオデータ
３）「人」単位MGDの活用事例
・防災分野でのマイクロジオデータ活用
・商業地域への来訪者数推定
・マイクロジオデータで予測する2040年の日本

12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）「人」を見るためのマイクロジオデータ
３）「人」単位MGDの活用事例
・防災分野でのマイクロジオデータ活用
・商業地域への来訪者数推定
・マイクロジオデータで予測する2040年の日本

13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

電話帳
データ
擬似人流
データ

商業集積統計

混雑統計® 各種モバ

人の流れ
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。

イル統計

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
14マイクロジオデータの紹介
様々なマイクロジオデータ(人以外)

住宅地図・電話帳

商業集積統計Time-series changes 2003-2008

LegendContinuation
ChangeEmergence

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

Web情報（SNS等）

Web情報（検索結果の活用）

店舗等時系列変化データ

15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）「人」を見るためのマイクロジオデータ
３）「人」単位MGDの活用事例
・防災分野でのマイクロジオデータ活用
・商業地域への来訪者数推定
・マイクロジオデータで予測する2040年の日本

16

「人」を見るためのマイクロジオデータ
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

電話帳
データ
擬似人流
データ

商業集積統計

混雑統計® 各種モバ

人の流れ
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。

イル統計

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
17

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。

18

人の流れデータセット
http://www.youtube.com/watch?v=pR1g2S6OGUo

パーソントリップ調査データを用いた人の流れ（2008年東京都市圏）
人流データ可視化ツール：”Mobmap” http://shiba.iis.u-tokyo.ac.jp/member/ueyama/mm/

19

「人」を見るためのマイクロジオデータ
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

電話帳
データ
擬似人流
データ

商業集積統計

混雑統計® 各種モバ

人の流れ
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。

イル統計

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
20

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

21

「人」を見るためのマイクロジオデータ
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

電話帳
データ
擬似人流
データ

商業集積統計

混雑統計® 各種モバ

人の流れ
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。

イル統計

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

Webから取得出来る「人」のデータ：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）
23

Webから取得出来る「人」のデータ：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。

24「人」を見るためのマイクロジオデータ
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

電話帳
データ
擬似人流
データ

商業集積統計

混雑統計® 各種モバ

人の流れ
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。

イル統計

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
25

SNS情報に基づく擬似人流データ©株式会社ナイトレイ ©東京大学 柴崎・関本研究室©マイクロジオデータ研究会 ©人の流れプロジェクト©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、利用申請を行えば利用可能である。
http://nightley.jp/archives/1954

URL
URL

26

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

首都圏全体における擬似人流データの動態

URL
URL

2013/07/07(日 (00:00〜23:59)

http://www.youtube.com/watch?v=ZVzS6oeiDck
人流データ可視化ツール：”Mobmap” http://shiba.iis.u-tokyo.ac.jp/member/ueyama/mm/

27

URL
URL

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

新宿駅周辺における擬似人流データの動態

2013/07/07（日） (00:00〜23:59)

http://www.youtube.com/watch?v=i4zU_CK8g2o
人流データ可視化ツール：”Mobmap” http://shiba.iis.u-tokyo.ac.jp/member/ueyama/mm/

28

「人」を見るためのマイクロジオデータ
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

電話帳
データ
擬似人流
データ

商業集積統計

混雑統計® 各種モバ

人の流れ
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。

イル統計

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
29

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

30

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 PopulationCensus", 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。

31マイクロ人口統計 (2005年の国勢調査ベース)

32

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
105.348545 - 1東松原駅
40-2
2
5-1 | 10 - 2
175-20
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33
共同住宅
139.654493
35.662485
497.501230 - 1
25 - 20None
0None0None

凡例
共同住宅
139.654493
世帯人員
35.662485
1人
497.502人
763人
40 -4人135 - 2
5人
26人以上
15 - 1 | 10 - 2
275 - 1 | 75 - 2033None

マイクロ人口統計 (2005年の国勢調査ベース)

東松原駅

34

凡例
世帯人員
1人
2人
3人4人5人6人以上

34

マイクロ人口統計 (2005年の国勢調査ベース)

35

凡例
世帯人員
1人
2人
3人
4人
5人
6人以上

35

マイクロ人口統計 (2005年の国勢調査ベース)

36

凡例
世帯人員
1人
2人
3人
4人
5人
6人以上

36

マイクロ人口統計 (2005年の国勢調査ベース)

37

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

37

マイクロ人口統計 (2005年の国勢調査ベース)

38

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

38

マイクロ人口統計 (2005年の国勢調査ベース)

39

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 - 250251 - 500
501 - 1000
1001 - 2000
2001 -39

マイクロ人口統計 (2005年の国勢調査ベース)

40

街区集計

凡例
街区内人口[人]0 - 5051 - 100
101 - 250
251 - 500
501 -40

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 -41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 -42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

43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

44

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45

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）「人」を見るためのマイクロジオデータ
３）「人」単位MGDの活用事例
・防災分野でのマイクロジオデータ活用
・商業地域への来訪者数推定
・マイクロジオデータで予測する2040年の日本

46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

47

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集計単位が自由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
48

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

49

防災分野でのマイクロジオデータ活用
建物単位の被災可能性情報や居住者情報（マイクロ人口統計）を推定・計算。

50

防災分野でのマイクロジオデータ活用
建物単位の被災可能性情報や居住者情報（マイクロ人口統計）を推定・計算。

初期対応力計算
周辺住民の分布に応じた共助力
消防署からの距離に応じた公助力
（消防力）

建物毎
居住者情報
延焼
クラスター

火災リスク計算（計算中）

出火率
築年代

倒壊リスク計算

建物構造地盤情報

51防災分野でのマイクロジオデータ活用
建物単位の被災可能性情報や居住者情報（マイクロ人口統計）を推定・計算。

初期対応力計算
周辺住民の分布に応じた共助力
消防署からの距離に応じた公助力
（消防力）

建物毎
居住者情報
延焼
クラスター

火災リスク計算（計算中）

出火率
築年代

倒壊リスク計算

建物構造
地盤
情報

52

防災分野でのマイクロジオデータ活用
初期対応力（倒壊建物からの救助期待人数）

建物ごとに倒壊によって発生する推定死者数と、初期対応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。

被害推定

火災リスク計算

倒壊による推定死者数

－＝

推定死者数

メッシュ単位に集計

53

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）54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）55

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

56

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

57

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

58

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・・・

59

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）

60

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

61

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。

人の流れデータ（パーソントリップ）を用いた
津波被害シミュレーション例（現在進捗中）

62

参考：浜松市周辺の津波被害推定（高さ10mの津波を想定・5次メッシュ集計）
要避難率（12:00）

浜松市周辺の津波発生時の要避難率。南部の太平洋沿岸で軒並み高い値となっていることが分かる。

収容率(12:00)

浜松市周辺の津波発生時の避難可能建物への収容可能率。非木造・高層の建物が多い浜松市中区や津波深が小さくなる東区では多くの住民が避難可能である。

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。
63

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。

64

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。

65

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。

66

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
0500000

1000000

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

2000000

2500000

300000067

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%

68

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%

69まとめ
これまでは十分に利活用されて来なかった（あるいは出来なかった）位置情報付きのビッグデータ「マイクロジオデータ（MGD）」が利用できるようになってきた。
町丁目などの集計単位スケールから、建物スケール、部屋・世帯スケール、そして近年では人スケールのデータまで扱えるようになりつつある。
日本全国（将来的には全球も？）の都市・地域の様子を調査単位
区や集計スケールを超えて同一基準でシームレスに把握できる
MGDは、空間情報科学とその関連領域において強力なデータ・ツールとなりうる。

70

MGD活用への課題＜課題＞
MGDを操作・分析出来る研究者・技術者の育成が必要。
MGD活用は今後の都市・地域の把握・解析に関する研究領域において一つのトレンド 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我々はMGDを操作・解釈するための技術と知識を身につけていく必要がある。
>対象がビッグデータとなるため、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。

MGDの活用領域の開拓
世界的にもビッグデータ活用は活発になってきており、それに関連した研究も今後ますます盛んになる。日本がこの分野のイニシアティブを握り、日本初の研究・技術を普及させていくためには、関連する研究者・事業者との連携が重要である。
71

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/

72

MGD研究の将来
クラウドソーシングの力で作る店舗滞在者数データ
開発プロジェクト “Pstay”
http://geodata.csis.u-tokyo.ac.jp/mgd/?page_id=926

店舗の滞在者数、駐車場の駐車台数などを目視で収集。離散的に集まった観測データを平滑化することで、任意の時間の滞在者数を推定・把握出来るデータの実現を目指す。
＜ユーザー募集中＞
本プロジェクトの更なる推進には、全国の店舗、通り、駐車場などの滞在者数が大量に蓄積されていく必要があります。
そこで皆様の力をお借りできればと考えています。
アプリユーザーを募集しております。アプリユーザ
ーの方は全国のみんなで集めた情報を閲覧・取得出来ます。
研究・講義・演習などで使ってみたい方も大歓迎です。興味のある方は秋山（aki@iis.u-tokyo.ac.jp）までご一報下さい。

73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