Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2016

CSIS DAYS 2016
東京大学 空間情報科学研究センター 全国共同利用研究発表大会
東京大学空間情報科学研究センター（CSIS）は，日本で地理情報シ
ステム（GIS）の普及が進みつつあった 1998 年に，GIS の学術的利用を促進し，産官学の連携を強める目的で創設されました．当センターは東京大学の学内組織として発足しましたが，活動は当初から日本全国および海外を視野に入れていました．たとえば，地理空間情報のデータセットを他の研究教育組織の研究者とシェアする活動を，センターの発足後まもなく開始しました．
このような活動が評価され，当センターは 2006 年 4 月に全国共同利用型研究施設として文部科学省に認定されました．さらに 2010 年 4 月には，
全国共同利用型研究施設の後継である共同利用・共同研究拠点として文空間情報科学研究センター長
小口 高

部科学省に認定され，「空間情報科学研究拠点」の名称で活動してまいり
ました．

共同利用・共同研究拠点の認定期間は，国立大学法人の中期計画の期間である 6 年間で，昨年度がその最終年度でしたが，当センターは引き続き拠点としての更新が認められました．2016 年 4 月から 6 年間，引き続き空間情報科学研究拠点として活動しております．更新の認定にあたっては，地理空間情報のデータセットをシェアして行われる多数の共同研究を全国の多様な研究者と行っていることが，高く評価されました．また，毎年開催している全国
共同利用研究発表大会である CSIS DAYS も，主要な成果発表の機会と認められました．今年の CSIS DAYS も，多くの発表が口頭発表とポスターを併用する形で行われます．これは多数の方々に優れた研究をご投稿していただいた結果です．この場を借りてお礼申し上げます．
2016 年度からの拠点の活動では，二つのプロジェクトを活動の中心として掲げました．ひとつは，「ビッグデータ
時代の空間情報科学：データインフラと解析ツール」で，概要は「社会や環境に関する多様かつ多量の空間データを収集・整備し，解析ツールと合わせて研究者に提供することで共同研究を実施し，空間情報科学の深化と関連分
野の拡大を実現する．関連する産・官との連携を進め，産業・高度研究人材育成にも貢献する」です．もう一つは，「時間軸を持つ空間情報科学の構築と国際展開のための共同研究フィールドの整備」で，概要は「社会や環境の動態を示す多様な空間データを時系列化して整備し，その解析ツールと合わせて国内・国際共同研究のために提供し，
時空間科学としての空間情報科学の確立と国際的な応用を実現する．技術開発等で産・官とも連携し，イノベーショ
ン人材を育成する」です．いずれも，広い分野で活用可能なデータセットの提供を行い，データの分析ツールも整備し，それを全国や海外の方々に活用していただくことを目標としております．引き続きご支援をよろしくお願いします．
空間情報科学研究センターは，2008年より民間企業・団体からの支援による寄付講座を運用してまいりましたが，2016年度からは20社以上のご協力を得て，「宇宙システム・G空間情報連携利用工学」社会連携研究部門と，「グローバルG空間情報」寄付研究部門を新たに立ち上げることができました．上記の二つのプロジェクトでも産・官との連携が重視されていますが，新たに発足した二部門は，このような連携を強化するものとなります．当センターは，今後も空間情報科学の多角的な振興に積極的に取り組んでいく所存です．当センターの活動を活性化させるために，皆様からご意見・ご要望をいただけると幸いです．よろしくお願いいたします．
2016 年 11 月 17 日
東京大学 空間情報科学研究センター長
小口 高

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CSIS DAYS 20162016 年 11 月 17 日（木）： 初日のプログラム－ CSIS DAYS 2016 －場所： 東京大学柏の葉キャンパス駅前サテライト（通称： フューチャーセンター）
発表会場： 1F 多目的ホール，ポスター展示会場： 2F ラウンジ
12:30 ~
13:00 ~ 13:05
13:05 ~ 14:15
14:15 ~ 15:00
15:00 ~ 15:10
15:10 ~ 15:20
15:20 ~ 16:25
16:25 ~ 17:10
17:10 ~ 17:15
17:15 ~
17:45 ~
18:00 ~ 20:00

一般受付開始・ポスター貼り付け開始
開会の挨拶 （センター長 小口 高）
発表(A) 一件 5 分 12 件 【A: 自然・災害】（司会： 小口 高）
ポスター展示ポスター撤収・休憩
ポスター貼り付け・休憩
発表(B) 一件 5 分 11 件 【B: 人流・交通】（司会： 瀬崎 薫）
ポスター展示初日の締めの挨拶 （副センター長 瀬崎 薫）
ポスター撤収，移動懇談会 受付開始 （ホテルサンオーク柏の葉 1F, 柏の葉キャンパス駅から徒歩 10 分,
レストラン＆バー 「ヴァロリス（vallauris）」, Tel. 04-7135-3013）
懇談会

2016 年 11 月 18 日（金）： 2 日目のプログラム－ CSIS DAYS 2016 －
10:00 ~
10:15 ~ 11:40
11:40 ~ 12:25
12:25 ~ 13:45
12:25 ~ 13:15
13:15 ~ 13:45
13:45 ~ 15:05
15:05 ~ 15:50
15:50 ~ 16:40
16:40 ~ 16:50
16:50 ~

一般受付開始・ポスター貼り付け開始
発表(C) 一件 5 分 15 件 【C: 都市・地域分析】（司会： 高橋 孝明）
ポスター展示ランチタイム （拠点校会議 [非公開] 12:30～13:30，
フューチャーセンター内 2F 205 号室）
ポスター撤収ポスター貼り付け
発表(D) 一件 5 分 14 件 【D: 空間解析・G 空間 IT】（司会： 日下部 貴彦）
ポスター展示特別セッション
閉会式 （優秀研究発表賞の授与式）（センター長 小口 高）
ポスター撤収-2-

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CSIS DAYS 2016

目 次
巻頭言 ·········································································································

1

プログラム ······································································································

2

目次 ············································································································

3

研究アブストラクト ···························································································

6【A: 自然・災害】 〔17 日午後（１）: 13:05 ~ 15:00〕(A01) 「月平均気温・降水量の空間相関分布とその季節性」 ·······························································

6

堤田成政，Percival Joseph（京都大）(A02) 「森林資源循環型エコシステムマネジメントの構築 －伊勢神宮 式年遷宮御用材保続生産に向けて－」 ·7

中島徹，龍原哲，白石則彦（東京大）(A03) 「TLS で取得した多時期の三次元点群データを用いた樹木の傾きと地形変化の解析」 ························

8

蝦名益仁（東京大），早川裕弌（CSIS），Thad Wasklewicz（East Carolina Univ.），八反地剛（筑波大）(A04) 「小型無人航空機（UAV）を用いた積雪深分布の推定と検証－新潟県巻機山周辺を事例に－」 ············

9

松山洋（首都大），泉岳樹（首都大），酒井健吾（オリエンタルコンサルタンツ），南里翔平（首都大）(A05) 「平成 28 年熊本地震に伴う斜面崩壊の高精細地形解析」 ························································· 10
齋藤仁（関東学院大／CSIS），内山庄一郎（防災科学技術研究所），
小花和宏之（ビジョンテック），早川裕弌（CSIS）(A06) 「航空機 SAR の多偏波後方散乱強度を用いた津波被害区分の検討」 ·········································· 11
小荒井衛（茨城大），中埜貴元（国土地理院）(A07) 「鬼怒川水害の地理空間情報解析」 ······················································································· 12
小荒井衛（茨城大），中埜貴元（国土地理院），村上哲（福岡大），安原一哉（茨城大）(A08) 「奈良市旧市街地北部で 2013 年 8 月 9 月に発生した水害について」 ················································· 13
杵渕有紀子, 海津正倫（奈良大）(A09) 「ネパール地震の被災地を対象とした村落統計区による地域構造分析」 ········································ 14
坪井塑太郎（ひょうご震災記念 21 世紀研究機構 人と防災未来センター）(A10) 「兵庫県阪神地域における避難計画のための地域区分」 ··························································· 15
王尾和寿，花里俊廣，チョ秋霞（筑波大），温井達也（プレイスメイキング研究所）(A11) 「2016 年熊本地震における発災直後の建物単位の被害状況および避難者数の推定」 ···································· 16
佐藤大誓（東京大），秋山祐樹，柴崎亮介（CSIS）(A12) 「帰宅困難者の推計と避難施設の適正配置に関する研究 - 京都市外の来訪者を対象として -」 ·········· 17
北本英里子（立命館大），山田悟史（早稲田大），及川清昭（立命館大）【B: 人流・交通】 〔17 日午後（２）: 15:20 ~ 17:10〕(B01) 「少子高齢社会における買い物アクセシビリティ向上施策の検討に関する研究」 ·································· 18
浅野周平（早稲田大），大森宣暁，長田哲平（宇都宮大）(B02) 「コンビニエンスストアの近接性が買い物行動の自立に与える影響」 ·············································· 19
松本博成，五十嵐歩，鈴木美穂（東京大），
油山敬子，青木伸吾，安井英人（小規模多機能型居宅介護 たがらの家），山本則子（東京大）(B03) 「郊外型大規模商業施設への公共交通アクセシビリティ評価」 ····················································· 20
徐千里，長谷川大輔，鈴木勉（筑波大）-3-

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CSIS DAYS 2016(B04) 「郊外型キャンパスにおける路線バスの利用の需要と輸送キャパシティの解明」 ································ 21
司隆，佐藤雅明（慶應義塾大），伊藤昌毅（CSIS），村井純（慶應義塾大）(B05) 「SNS 投稿による訪都外国人の行動特性分析に関する研究」 ····················································· 22
宋歆月，バージェス・アンドリュー，伊藤香織（東京理科大）(B06) 「GNSS プローブデータを用いた自転車による移動ルートに関する分析」 ········································ 23
杉田渓（東京大），早川裕弌（CSIS）(B07) 「Privacy-preserving trajectory data publishing from adversary having limited information」 ···················· 24
Seongun Choi, Toshiro Hikita and Rie Shigetomi Yamaguchi（Univ. of Tokyo）(B08) 「Daily walking behavior and neighborhood environment: A case study in Tokyo Metropolitan Area」 ··················· 25
Hao Hou （Univ. of Tsukuba）(B09) 「Mobility for work purpose in the Tokyo Metropolitan Area: Commuting and behavior patterns」 ·············· 26
Gaston San Cristobal （Univ. of Tsukuba）(B10) 「Spatial-temporal analysis on urban traffic accidents: A case study of Tehran City, Iran」 ························ 27
Niloofar Haji Mirza Aghasi （Univ. of Tsukuba）(B11) 「交通事故発生モデルの構築と分析」 ··················································································· 28
山田晴利（CSIS／交通事故総合分析センター）, 柴崎亮介（CSIS）【C: 都市・地域分析】 〔18 日午前: 10:15 ~ 12:25〕(C01) 「空間人口分布を考慮した私事目的バス停単位需要推計手法の提案」 ········································· 29
鷲津宏明，遠藤玲（芝浦工業大），田中寛朗（エイト日本技術開発），秋山祐樹（CSIS）(C02) 「Urban growth monitoring and prediction with remote sensing and GIS in Wuhan Region, China」 ···················· 30
Xinmin Zhang and Yuji Murayama（Univ. of Tsukuba）(C03) 「Mapping urban land use in Lusaka city, Zambia: an expert-based approach」 ·············································· 31
Matamyo Simwanda (Univ. of Tsukuba)(C04) 「東京・上野地域における商店街の特性」 ··············································································· 32
太田慧，杉本興運，菊地俊夫（首都大）(C05) 「江戸期の寺社地における商業活動と観光空間の復原－文献史料と歴史 GIS を組み合わせた空間分析を通じて－」 ············································· 33
洪明真，杉本興運，菊地俊夫（首都大）(C06) 「駅との位置関係からみた地方都市における中心市街地のにぎやかさに関する研究」 ························ 34
対馬銀河，吉川徹（首都大）(C07) 「地方都市における移動販売車利用度の規定要因の分析－フードデザート問題を抱える高齢者の低栄養リスク改善のために－」 ··································· 35

田中耕市（茨城大），駒木伸比古（愛知大），岩間信之（茨城キリスト教大）池田真志（拓殖大），浅川達人（明治学院大）(C08) 「居住地域の縮小と再編に関する地理学的分析」 ········································································· 36
鎌田健司，小池司朗，山内昌和（国立社会保障・人口問題研究所）(C09) 「地方都市の人口減少を背景とした将来の集約型都市構造のあり方に関する研究」 ·························· 37
田中貴宏，梶家教平，田村将太，小沢啓太郎（広島大）(C10) 「代表的な経営指標に基づいた日本における下水道事業の経営状態の把握」 ································· 38
秋山千亜紀（国立環境研究所），秋山祐樹（CSIS）(C11) 「ウェブデータを用いたクリエイティブ産業のオフィス集積に関する研究」 ········································· 39
柴田史奈，Andrew Burgess，伊藤香織（東京理科大）(C12) 「南海トラフ巨大地震による津波災害廃棄物発生量からみた仮置場候補地の評価」 ··························· 40
横山魁，久嶋悠暉，岡島拓哉，岸本慧大，厳網林（慶應義塾大）-4-Research Abstracts on Spatial Information Science
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(C13) 「南海トラフ地震・津波を想定した企業間取引への被害波及の推定と可視化～高知の事例～」 ············· 41
小川芳樹（東京大），秋山祐樹，柴崎亮介（CSIS）(C14) 「都市圏における距離尺度に関する比較研究 ―近畿大都市圏を対象として―」 ······························ 42
江原智仁（立命館大）(C15) 「小地域における将来世帯数推計手法の構築」 ······································································ 43
仙石裕明（マイクロベース），秋山祐樹（CSIS）【D: 空間解析・G 空間 IT】 〔18 日午後: 13:45 ~ 15:50〕(D01) 「ヘドニック分析における価格変数の秘匿処理」 ······································································ 44
丸山祐造，刀根令子（CSIS），浅見泰司（東京大）(D02) 「ネットワーククラスタリングとしての都市圏域構造」 ··································································· 45
藤原直哉（CSIS）(D03) 「感染型ルーチングにおける適正な通信距離とスケーリング関係式」 ················································· 46
藤原明広（福井工業大）(D04) 「主要交通施設における感染症患者の発生と伝播について」 ······················································ 47
白川康一，西渕光昭（京都大）(D05) 「犯罪の前兆現象の時空間分析 ―子どもに対する声かけ事案と特殊詐欺前兆電話―」 ····················· 48
島田貴仁（科学警察研究所）(D06) 「衛星夜間光を用いた都市域の抽出と空間活動量に基づく土木構造物ストック量の推計」 ··················· 49
杉本賢二，黒田将平，奥岡桂次郎，谷川寛樹（名古屋大）(D07) 「日本の住所による建物同定性評価」 ··················································································· 50
秋山祐樹（CSIS）(D08) 「Development of web-based GIS platform for measuring urbanization」 ··········································· 51
Hao Gong and Yuji Murayama (Univ. of Tsukuba)(D09) 「地理情報システムを用いた災害対応支援における情報集約・共有上の課題―2016 年熊本地震を事例に―」 ··················································································· 52
佐野 浩彬，花島 誠人，臼田 裕一郎 （防災科学技術研究所）(D10) 「避難生活環境モニタリングにおける宇宙・地理空間情報技術利活用の検討」 ································· 53
神原咲子（高知県立大学），宮崎浩之（CSIS）(D11) 「歩行散策中の周辺観光情報提供タイミングの評価のためのウェブアプリ開発」 ································ 54
相尚寿（CSIS）(D12) 「Map collaging: A framework of location-based services with heterogeneous local maps on smartphones
for Spatial Storytelling」 ···························································································· 55
Ruochen Si, Masatoshi Arikawa, Ryosuke Shibasaki (CSIS)(D13) 「異なるスケール存在範囲をもつ地図ラベルの一貫性を保持した配置」 ·········································· 56
吳湘筠（慶應義塾大），高橋成雄（会津大），潘雙洪（ブルネイ工科大），有川正俊（CSIS）(D14) 「公開情報を用いた歩道ネットワークデータの作成手法」 ··························································· 57
谷口亮，石川剛，柳場さつき，有賀夏希（東京地図研究社）

CSIS DAYS 2016 実行委員会 ··············································································· 58

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月平均気温・降水量の空間相関分布とその季節性

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堤田 成政 1， Percival Joseph 2
京都大学 地球環境学堂，2 京都大学 地球環境学舎
Email: <naru@kais.kyoto-u.ac.jp>(1) 動機： 陸域環境に大きく寄与する気候要素である
気温と降水量の関係はこれまで時系列で調べられてきた（Trenberth and Shea，2005）．しかし，これらは地理学の第一法則「空間上の事物や現象は，互いの距離が近いほど強く影響し合う」（Tobler, 1970）に従うとすると，空間的な関係も注視すべきである．
そこで本研究では，月平均気温と降水量の空間相関と，その季節的な変化を分析し，どのような時空間上の関係を有しているのかを明らかにする．
(2) 使用したデータ： 1983 年 1 月から 2012 年 12 月の
CRU TS Version 3.23（http://catalogue.ceda.ac.uk/uuid/3f8944800cc48e1cbc29a5ee12d8542d ） の
Observation データを使用した．このデータは観測
ステーションで実測された月平均降水量・気温のポ
イントデータである．ステーションでは必ずしも連続して観測されているわけではない．本研究では気温と降水量をともに観測しているステーションのデータのみを使用した．
(3) 方法： ひと月ごとに空間相関（ピアソンの積率相関
係 数 ） を 地 理 的 加 重 モ デ ル （ Geographically
Weighted Model）により算出した．カーネルは一般的な bisquare 型とし，バンド幅は対象空間内の10％のデータを考慮する適応型とした．最終的な結果は季節性を考察するために，グリッドに空間補完をした．

(4) 結果： 主に乾燥した時期・地域では空間相関の値が負になり，湿潤な条件では正となる傾向が明らかになった（図 1）．月別にみると，負の相関を示すエリアが夏期に膨張し，冬期に収縮する傾向がみられた（図 2）．本結果をもとに，今後は得られた時空間の結果から，外れ値や特異点を詳細に調査すること
で，気候変動の特徴を明らかにする．
(5) 使用したソフトウェア： R（v3.2.4），spgwr パッケージ(6) 謝辞： 本研究は，京都大学 28 年度融合チーム
研究プログラム（SPIRITS 2016）「フェノロジーに着目した新たな全球土地被覆分類に関する英国レスター大学との共同研究」（研究代表者：堤田成政）の助成を受けた．
(7) 参考文献：
Roger B., Yu D., Nakaya T., Garcia-Lopez M.A.,
spgwr: Geographically weighted regression, R
Package Version 0.6–28. Available online:
https://CRAN.R-project.org/package=spgwr(accessed on 21 September 2016)
Tobler, W.R. (1970) A computer movie simulation
urban growth in the detroit region. Economic
Geography, 46, 234–240.
Trenberth, K. and Shea D. (2005) Relationships
between precipitation and surface temperature,
Geophysical Research Letters, 32, L14703.

図 2： 対象期間内の空間相関分布の月変化

図 1： 2012 年 11 月の空間相関図

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TLS で取得した多時期の三次元点群データを用いた樹木の傾きと地形変化の解析

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蝦名 益仁 1，早川 裕弌 2，Thad Wasklewicz3, 八反地 剛 4
東京大学大学院 新領域創成科学研究科，2 東京大学 空間情報科学研究センター
3
East Carolina University，4 筑波大学 生命環境学研究科
Email: <ebi.masuton@csis.u-tokyo.ac.jp>(1) 目的： 近年，森林分野では TLS（Terrestrial laser
scanner）や UAV（Unmanned aerial vehicle）の普及により，高解像度三次元点群データの取得による森林環境の評価手法が確立されつつある（Katoet al., 2015）．従来はバイオマスの推定や林内環境，
階層構造の評価などがこれにより行われてきたが，本研究では，樹木単体の三次元構造そのものに着目し三次元点群データより樹木の傾きを推定する．
さらに，推定した樹木の傾きと地形などの周辺環境
がどのような相互作用を及ぼしているかの検証を行い，防災への応用もめざす．
(2) 方法： 調査区は栃木県鹿沼市久野の斜面林である.本調査区は Cryptomeria japonica (スギ)の人工林である．斜面には小さな谷が形成されており，土石流が発生している．本研究では，斜面林の土石流発生箇所において複数時期（2005 年，2015 年）に TLS により取得された三次元点群データを利用し，それらの点群を比較することで，植生の傾きの動きや地形の変動の解析を行う．植生の傾きは幹もとの座標と樹頂の座標を取得することにより，方位と傾きの大きさを求める．地形の変動は従来のDEM（Digital elevation model）を用いた差分解析に加え，多時期の点群間の距離を計算する M3C2

図 1： 調査地現場写真（Lague et al., 2013）を用いる．
(3) 結果： 多時期のデータを平均二乗誤差が最小になるように位置合わせを行った後，差分解析をした
ところ，樹木の傾きは多時期において同様の傾向がみられた．また，谷底付近ではより大きな傾きがみられた．M3C2 の結果，谷底での土砂の侵食堆積を表すことができた．谷の傾斜が緩いところでは堆積がみられ，急なところでは侵食が確認できた．
(4) 使用したデータ：
・ HD 地形データシリーズ・足尾山地 TLS データセッ
ト(5) 参考文献：
Kato, A., Obanawa, H., Hayakawa, Y., Watanabe,M., Yamaguchi, Y. and Enoki, T. (2015) Fusion
between UAV-SfM and Terrestrial Laser Scanner for
Field Validation of Satellite Remote Sensing.
IGARSS IEEE International 2015, 2642-2645.
Lague, D., Brodu, N. and Leroux, J., (2013)
Accurate 3D comparison of complex topography
with terrestrial laser scanner: application to the
Rangitikei canyon (N-Z). ISPRS journal of
Photogrammmetry and Remote Sensing, 80, 10-26.

図 2： 樹木の位置と傾き-8-

図 3： 谷底における M3C2 の結果

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小型無人航空機（UAV）を用いた積雪深分布の推定と検証 －新潟県巻機山周辺を事例に－

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松山 洋 1，泉 岳樹 1，酒井 健吾 2，南里 翔平 1
首都大学東京 都市環境科学研究科，2 株式会社 オリエンタルコンサルタンツ
Email: <matuyama@tmu.ac.jp>(1) 動機： 山岳積雪調査（積雪深および積雪密度の観測）は通常，一つの調査ルートに沿って行なわれる．しかしながら，積雪深の空間分布が分かれば，山地流域の積雪水資源量を精度よく推定できることが期待される．近年盛んになりつつある UAVSfM 手法による DSM（Digital Surface Model）作成（以下，UAV 測量）が，この解決策になる可能性がある．無雪期と積雪期にそれぞれ DSM を作成し，両者の差分として積雪深を求めて実測値と比較した例は，日本国内では内山ほか（2014，雪氷研究
大 会 講 演 要 旨 集 ） や 小 花 和 ほ か （ 2015 ，「 CSISDAYS 2015」研究アブストラクト集）がある．しかしながら，事例数は十分であるとは言えない．
(2) アプローチ： 日本有数の豪雪地帯である新潟県
巻機山麓において，2015 年 8 月 1 日と 2016 年 3月 21 日に標高 600m 地点で，UAV（K&S 社 K4Rと DJI 社 Phantom2）を用いて空撮を行なった（搭載したカメラは RICOH 社 GR）．GCP は GNSS 測量（Trimble GeoExplorer 6000XH） で取得し た．
Agisoft 社 PhotoScan Professional Ver.1.2.2 を用いて 3 次元点群データを作成し，3 次元モデル，オルソモザイク画像，DSM を取得した．オルソモザイク
画像や DSM の処理には OSGeo 財団の QGIS Ver.
2.10.1 を使用した．
(3) 意義： 積雪深の空間分布を得ることができ，山地
流域の積雪水資源量を精度よく推定できることが期待される．その結果，重労働である山岳積雪調査の負担が軽減される可能性がある．また，UAV 測
量による積雪深推定事例を積み重ねることになる．
(4) 特徴：・ 積雪深は，UAV 測量によるものが 0～77 cm，測深棒によるものが 42～107 cm となり，両者の差は－22～＋54 cm であった．誤差の絶対値の平均は 21 cm，RMSE は 29 cm であり，この精度は小花和ほか（2015）と同程度であった．
・ 測深棒による積雪深と UAV 測量による積雪深には正の相関がみられた．しかしながら，相関係数は 0.27 と小さく，統計的に有意でなかった．これは，サンプル数が 10 と少なかった
ことや，UAV 測量による積雪深が約 0 cm になる点がいくつかみられたことが影響している．
・ UAV による積雪深分布図は，積雪期の DSM＞ 無雪期の DSM となるところのみ得られた．
すなわち，樹林帯の林床に堆積する積雪深は，UAV 測量からは推定できないことが分かった．
・ 無雪期と積雪期の DSM を作成する際，使用する GCP は同じものを与えることが望ましいことが分かった．しかしながら，無雪期と積雪期に同一地点で GCP を取得することは難しい場合があることも指摘した．
(5) 謝辞： 本研究を行なうに際し，国土地理協会 平
成 27 年度学術研究助成「小型無人航空機（UAV）
を用いた積雪深分布の推定と検証」（研究代表者:松山 洋）を使用した.

図 1： 無雪期と積雪期にそれぞれ作成された DSM の差分として得られた積雪深分布図

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平成 28 年熊本地震に伴う斜面崩壊の高精細地形解析
齋藤 仁 1,2，内山 庄一郎 3，小花和 宏之 4，早川 裕弌 2
関東学院大学 経済学部，2 東京大学 空間情報科学研究センター，
3
防災科学技術研究所，4 株式会社ビジョンテック
Email: <hsaito@kanto-gakuin.ac.jp> Web: <http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/~saito/>1(1) 動機： 平成 28 年熊本地震（以下，熊本地震）に伴い，阿蘇火山周辺では多数の斜面崩壊が発生した．また同地域は，過去にも豪雨に伴う斜面崩壊が頻繁に起こっており（例えば 1990 年 7 月， 2001
年 6 月， 2012 年 7 月），地形変化の速い地域である．斜面崩壊発生場所の特徴や，その後の地形変化を明らかにすることは，今後の土砂災害対策や，阿蘇を特徴づける草地景観の保全の観点から重要である．しかしながら，一般的な衛星画像や空中写真では，その空間分解能，撮影頻度およびコストの面で，表層崩壊地やその周辺での時空間的スケールの小さな変化を捉えることは容易でない．一方で近年，無人航空機（UAV）と Structure from
Motion（SfM）多視点ステレオ写真測量の技術により，比較的簡易かつ迅速に，高精細のオルソ画像
や，ポイントクラウド，DSM の取得が可能となった．
そこで本研究では，UAV と SfM 多視点ステレオ
写真測量を用いて，熊本地震に伴う斜面崩壊地の高精細な地形解析をおこなった．
(2) 方法： 対象地域は，阿蘇火山・中央火口丘の仙酔峡地域の草地斜面（1.0 km2 ）である．熊本地震前の，2015 年 9 月，2016 年 3 月，および熊本地震後の 2016 年 5 月，7 月，9 月に現地調査，および UAV，
GNSS による測量をおこなった．取得した低空空撮
画像から SfM 多視点ステレオ写真測量を用いて，オルソ画像，ポイントクラウド，DSM を取得した．

(3) 結果： 空間解像度 0.04～0.05 m のオルソ画像と，
空間解像度 0.1 m の DSM が得られた．熊本地震では，仙酔峡地域の上流域を中心に，約 20 箇所で斜面崩壊が発生した（図 1）．2016 年 3 月（地震前）と 5月（地震後）の DSM を比較すると，崩壊深は最大で4.0 m 以上であった（図 2）．また，個々の斜面崩壊の体積は 3.0 × 103 m3 に達し，過去に降雨で発生した斜面崩壊の体積よりも一桁大きかった．斜面崩
壊は尾根付近から発生し，地震と降雨とでは崩壊の発生形態が異なっていた．
2016 年 6 月には，最大 1 時間雨量が 81.5 mm，最大 24 時間雨量が 248.6 mm の比較的強い降雨があった．2016 年 5 月と 7 月のオルソ画像および DSMを比較すると，この降雨により，斜面崩壊地内の崩
壊残土と河床に堆積した崩土が流出したことが明らかとなった．しかし，対象地域内においては，この降雨によって新たな斜面崩壊はほとんど発生していな
かった．今後も，継続的な UAV による画像を取得し，多時期のデータを用いて地形変化と植生変化を定量化することが課題である．
(4) 謝辞： 本研究は，東京大学空間情報科学研究センター共同研究（No. 554）と，千葉大学環境リモー
トセンシング研究センター共同利用研究（2014-2016）による成果を含むものである．本研究の一部は，日本学術振興会科研費（15K16287，
26282080，25702014）の助成を受けた．

図 1： 仙酔峡地域の上流部における，2016 年 5 月撮
影のオルソ画像（空間解像度 0.04 m）と，2016 年熊
本地震に伴う斜面崩壊（黒枠域），および 2012 年 7月九州北部豪雨に伴う表層崩壊（白枠域）の分布．

図 2： 仙酔峡地域の上流部における，2016 年 3月の DSM と 2016 年 5 月の DSM との差分（青域が侵食域を示す）．

- 10 -

A06

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2016

航空機 SAR の多偏波後方散乱強度を用いた津波被害区分の検討

1

小荒井 衛 1，中埜 貴元 2
茨城大学 理学部，2 国土地理院 地理地殻活動研究センター
Email: <mamoru.koarai.sci@vc.ibaraki.ac.jp>(1) 動機： 災害時の状況把握には衛星リモートセン
シング技術，特に全天候型の合成開口レーダ（SAR）に対する期待は大きい．しかし、SAR による災害状況把握は，水域の後方散乱強度が極度に低下することを利用した湛水域の把握に使われる事例が中心であり，災害状況に応じた細かな分類までは行われていないのが実態である．東
日本大震災では，小荒井ほか（2011）は空中写
真判読により津波被災域を被災程度に応じて流出域・破壊域・浸水域に 3 分類したが，衛星リモートセンシングではこのような分類までは行われていない．流出・破壊・浸水では被害の状況が異なるだけでなく，それに応じてマイクロ波の後方散乱強度の状況にも被害程度に応じた違いが出現することが期待される（流出や浸水では後方散乱強度が低下し，破壊では後方散乱強度が増加
するなど）．従って，後方散乱強度の変化や偏波情報の特性からより詳細な被害区分が可能かどうかを検証したいと考えた．
(2) 方法： 東北地方太平洋沖地震前後に仙台平野を航空機 SAR で観測したデータを用いて，多偏波散乱強度の特性から津波被害度の区分が可能かどうかを検討した．津波の被害度は，小荒井ほか（2011）の手法で、写真判読により津波の被害の大きな方から、被害度 1（流出域）、被害度 2（破壊域）、被害度 3（浸水域）に分けた．その被害ランク毎のポリゴンデータと地震前後の航空機
SAR データの後方散乱強度データとを重ね合わせ，被害ランク毎の後方散乱強度ヒストグラムと土地利用毎の後方散乱強度ヒストグラムを，偏波の組み合わせ毎に作成した．その結果を比較することで，津波被害度区分の可能性を検討した．
(3) 結果： 田については，HV の被害度 1 でのみ後方散乱強度の低下が認められた．その他の農用地
では，HV の被害度 1 で多少パターンに変化があるものの，平均値で見る限り変化は無い．森林については，震災前はピークが 2 つあるが，震災後は HH と VV ではピークが 1 つに変化しているのに対し，HV では後方散乱強度が変化はしている
もののピークが 2 つある特徴は残っている．低層
建物については，HV の被害度 1 で後方散乱強度が明らかに低下しており，HH・HV・VV の被害度 3で後方散乱強度が多少上がっている．低層建物（密集地）では，HH・HV・VV 共に被害度 1 では後方散乱強度が低下している．低層建物の結果を
図 1 に示す．
(4) 使用したデータ：
・ 地震前の Pi-SAR データ（2005 年 2 月 12 日計測）・ 地震後の Pi-SAR-L2 データ（2012 年 4 月 18 日
計測）
・ 津波被害度区分データ（小荒井ほか，2011）
・ 都市地域土地利用細分メッシュデータ（国土数値情報，2009 年度作成）(5) 謝 辞 : 本 研 究 で 使 用 し た Pi-SAR 及 び
Pi-SAR-L2 のデータは，JAXA の公募研究により提供を受けたものである．
(6) 参考文献:
小荒井衛・岡谷隆基・中埜貴元・神谷泉（2011）
東日本大震災における津波浸水域の地理的特徴．「国土地理院時報」，122，97-111．
20050212_sendai_HV_01_0703低層建物
10000
被害度3

9000

-28.9

8000

被害度2
被害度1

7000
（ ）

面
積

6000

㎡

-26.6

5000
4000

-18.8

3000
2000
1000
0
-70.0

-60.0

-50.0

-40.0

-30.0

-20.0

-10.0

0.0

10.0

後方散乱強度（dB）

20120418_sendai_HV_01_0703低層建物
8000
被害度3

7000

-30.4

被害度2

6000

被害度1

5000

（ ）

面
積 4000
㎡

3000

-28.9

-25.9

-30.0

-20.0

2000
1000
0
-70.0

-60.0

-50.0

-40.0

-10.0

0.0

10.0

後方散乱強度（dB）

図 1： 低層建物における被害度ランク別の散乱強度
ヒストグラム（上：地震前；下：地震後）- 11 -

A07

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鬼怒川水害の地理空間情報解析

1

小荒井 衛 1，中埜 貴元 2，村上 哲 3，安原 一哉 4
茨城大学 理学部， 国土地理院 地理地殻活動研究センター，3 福岡大学 工学部，4 茨城大学 名誉教授
Email: <mamoru.koarai.sci@vc.ibaraki.ac.jp>
2(1) 動機： 平成 27 年関東・東北豪雨について茨城大学で災害調査団が結成され，筆者らの一部は地圏
環境グループの一員として参加している．既に調査報告等を web 等にアップしているが（茨城大学，
2016），このうち国土地理院の地理空間情報等を用いて検討した内容を中心に紹介する．特に今回の水害では，無提区間である河畔砂丘や段丘部分での溢水による被害が顕著だったため，河畔砂丘での溢水例として常総市若宮戸地区に，段丘での溢水事例として下妻市前河原地区に着目して検討した（小荒井，2016；中埜ほか，2016）．
(2) 方法： 必要な情報は国土地理院の HP から入手した．災害直後に撮影した空中写真を参考に被害状況を把握し，下妻市と常総市を中心に河川沿いに現地踏査を行い，破堤・越水・溢水・漏水の状況を確認した．その際に，土地条件図や治水地形分類
図を参考にその場所の地形種を確認すると共に，溢水箇所については 5mDEM により地形条件を確認した（図１）．若宮戸の河畔砂丘については，地形改変の変遷を過去の空中写真で確認した．
(3) 結果： 若宮戸地区は地形的には河畔砂丘で，周辺より標高が高いため無堤区間となっている．砂丘は複数列有りその間に砂丘間低地があるが，最も河川側の砂丘を溢水して砂丘間低地まで浸水していた．内陸側の比高の大きな砂丘は自然の状態の箇所では溢水していなかったが，人工的に改変した箇所（北部のソーラーパネル設置に伴い掘削した箇所と南側の砂丘を横断する道路の箇所）で溢水を起こして，若宮戸の集落が浸水した．最も内陸側の砂丘列については，集落の開発によりほとんど残存
していない．若宮戸地区の建物は，1ｍ程度の高さまで浸水を受けており，壊滅的な被災状況であった．
前河原地区では，「ビアスパークしもつま」周辺が台地を刻む谷（支谷閉塞低地）になっており，鬼怒川の水衝部であると共に無堤区間でもあることから，
浸水被害リスクの高い地形である．やや上流の台地の標高のやや低いところ 2 箇所から溢水して，支谷閉塞低地が浸水した（図 1）．溢水した箇所では，水流によりローム層がえぐられていた．「ビアスパーク
しもつま」敷地内の浸水痕跡をみると，浸水深は約3.4m あった．台地の上でも葉に着いた泥などの浸水痕跡が認められ，浸水深は約 70 ㎝で床上浸水している建物もあった．ただし，そのような場所は土地条件図では段丘縁辺斜面に該当した．
(4) 使用したデータ：
・ 災害後の空中写真（20１5 年 9 月 11 日撮影）
・ 災害前の空中写真（若宮戸について多数）
・ 基盤地図情報（5m メッシュ標高）
・ 土地条件図「水海道」「小山」・ 治水地形分類図「水海道」「小山」(5) 謝辞： 被災地調査に当たっては，国土交通省関東地方整備局下館河川事務所，ビアスパークしもつま，(株)新星コンサルタントの協力を得た．
(6) 参考文献：
茨城大学（2016）茨城大学平成 27 年関東・東北豪雨調査団成果報告書．＜http://www.ibaraki.ac.jp/
news/2016/05/301458.html＞
小荒井衛（2016）鬼怒川水害の現地調査報告（常総市・下妻市）．「日本地理学会発表要旨集」，89，
167．
中埜貴元・小荒井衛・岩橋純子（2016）平成 27 年 9月関東・東北豪雨における鬼怒川周辺の浸水範
囲と地形との関係－下妻市前河原地区周辺の事
例．「日本地理学会発表要旨集」，89，290．

図 1: 5mDEM と浸水範囲・溢水箇所・浸水深の重ね合
わせ（中埜ほか，2016）- 12 -

A08

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2016

奈良市旧市街地北部で 2013 年 8 月 9 月に発生した水害について杵渕 有紀子 1, 海津 正倫 2
奈良大学大学院 文学研究科 地理学科専攻, 2 奈良大学 文学部
Email: <kinef0926@gmail.com>

１(1) 動機： 日本では近年，局地的な集中豪雨がしばしば発生し，都市部での水害が問題になっている.宅
地開発や道路面積の増加により，地中への雨水の浸透が低下しており，そのため豪雨になると，雨水が排水路や河川に流れ込み，排水が追いつかない場合には雨水があふれて低地に湛水し，道路，
住宅，地下空間の浸水，ライフラインを麻痺させるなどの被害を生んでいる．
2013 年 8 月 5 日に奈良県北部では午後から大気の状況が不安定になり，局地的に雷を伴った大雨となった．気象庁によれば，奈良にて 1 時間に58.0ｍｍの雨を観測し，10 分間に最大 27mm と非常に激しい雨となった．それによって奈良市市街地北部にて床上浸水，床下浸水の被害があり，道路冠水，地下駐車場が浸水した．
同年 9 月 14 日，15 日には，台風の影響により，深夜にかけて大雨となり，同様の被害が発生した．
本研究は 2013 年 8 月 9 月に発生した水害を受けた場所，水害が引き起こされた要因について検討する．
(2) 方法： 本研究では，聞き取り調査にもとづいて，用水路の氾濫地点，水害を受けた家屋の分布図を作成するとともに，数値標高モデル（5m メッシュ）を用いて，地形の特徴および地形から明らかとなる水の流れを推定した．さらに水害発生地域において古い家屋の分布図を作成し，現地調査によって被災家屋の特徴とその周辺の水の流れを確認した．
(3) 結果： 本地域の集中豪雨では，床上床下浸水の被害を受けた家屋は，次のような条件と関係していることが明らかになった．
浸水害が発生した地点は，地形的に低い部分である谷の延長に当たっており，東側の山地に降った降雨が集中して流れた延長部にあたっている．
このような場所では，特に古い民家で被害が発生していることが明らかになった．
奈良市の中心地域は伝統的な家屋が多数残っている．本調査地域では多くが現代的な住宅になっているが，伝統的な家屋も少なからず残っている．
床上浸水をした家屋は，一部を除いてそうした古い家屋になっていた．それらの古い家屋の敷地の高さが低い,または道路よりも敷地が低い場合があり，雨水が流れ込みやすい状況であったと考えられる．
また，市街地部分では雨水が道路に集中して流れたという傾向が認められた．
(4) 使用したデータ：
・基盤地図情報・基盤地図情報数値標高モデル(5m メッシュ)(5) 使用したソフトウェア： QGIS Version 2.16.2

図 1： 奈良市旧市街地の被害家屋と流向- 13 -

A09

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ネパール地震の被災地を対象とした村落統計区による地域構造分析
坪井 塑太郎
公益財団法人ひょうご震災記念 21 世紀研究機構 人と防災未来センター
Email: <tsubois@dri.ne.jp> Web: < http://www.dri.ne.jp>(1) 動機: ネパールの首都・カトマンズ北西部（ゴルカ・
Gorkha）を震源とする地震発生（2015 年 4 月 25 日）
後の各国からの支援は，緊急災害医療にとどまらず，その後も継続して経済支援や，復興人材育成，
耐震化技術移転，学校防災教育などの取組み等が行われてきている．しかし，今後に向けて，同国の強靭化と持続可能な復興を展開していくためには，被災の教訓を踏まえ，脆弱性を克服しながら「より良い復興：Build Back Better」を実現していくことが重要である．そのためには，多民族・多言語国家であるネパールの社会構造や地域特性を考慮した支援のあり方を検討していくことが重要である．
(2) アプローチ: 既往の研究調査では郡（District）レベルでの検討が多くみられるが，本研究では，その下位行政区に位置付けられる村落単位（Village
Development Committee/Municipality：VDC）に着目し，同行政区の Base map を紙地図からのデジタ
イ ズ に よ り 自 作 し ， 地 域 統 計 情 報 （ National
Population and Housing Census 2011 ） を用いてDatabase の作成を行った．併せて，発災から 5 ヶ月後にあたる 2015 年 9 月に，現地においてネパール
政府機関（内務省・連邦開発省・教育省），国際
NGO のほか，被災者，学校教師等へのヒアリング調査を実施した．
(3) 意義: 本研究では，小地域（VDC 統計区）単位での社会・経済的観点から地域構造分析を試み，被災と住宅構造の関係のほか，言語や民族，災害情報伝達に関連した通信・メディア環境を明らかにすることで，復興支援における課題と今後の計画策定に資する基礎的知見を提示する点において意義を持つものと考えられる．

0

0

10km

(4) 結果: 本震災による住家被害では震源から 200km以上離れた地域においても家屋倒壊が発生しているほか，特に震源東部においては極めて高い全壊率と死亡率が見られた．これは，カトマンズ首都圏
以外の地域では，伝統的な建築工法として，レンガや石積を泥モルタルで擁壁した壁面構造を持つ住宅が卓越していたことが要因として挙げられる（図 1）．
ネパールは，2011 年統計において 130 の民族と115 の言語の存在が確認されている．同国では公用語（Nepali）の占有率が全国でも 44.7%にとどまっており，域内での母語にも顕著な差異が見られる
ほか（図 2），男女による識字率の性差や都市部と農村部での差異が認められる．そのため，学校教育現場を通じた防災教育においては，教材導入や実施のための「標準化」が必ずしも適さないことが考えられ，防災知識の Mislead や Misunderstandingを最小化する観点からも，これらを考慮した方法論的な課題が残されている．
生活基盤に着目してみると，同国における生活用水は，中山間部においても国際 NGO 等により簡易水道が敷設されており，比較的高い割合でこれが普及している．しかし，調理用燃料として薪炭用に木材が使用される割合が高く，伐採後の森林管理の租放化により，大規模な地滑り被害が発生する要因ともなっている．また，災害情報や復興支援の情報源として想定される電器製品の普及状況では，テレビは都市部にのみ特化している反面，ラジオのほか，携帯電話（スマートフォン）は中山間部においても一定割合の普及がみられることが特徴となっている（図 3）．

10km

0

(%)

2.0
1.5
1.0
0.5

98
96
94
92
90

図 1: 住家壁面泥モルタル割合

図 2: 公用語 Nepali 特化係数

注）地図は震源地 Gorkha 郡内，67 村落統計区（VDC）の状況を示す．

- 14 -

10km

(%)
80
70
60
50
40
20

図 3: スマートフォン普及割合

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Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2016兵庫県阪神地域における避難計画のための地域区分
王尾 和寿 1，花里 俊廣 1，チョ 秋霞 1，温井 達也 2
1
筑波大学 芸術系，2（株）プレイスメイキング研究所
Email: <ohbi610@goo.jp>(1) 動機： 阪神・淡路大震災，東日本大震災等の大規模災害の発生を契機として，構造物の耐震化や堤防建設によるハード面での防災対策に加えて，災害情報の共有や避難誘導等のソフト対策の重要性が認識されている．特に南海トラフ巨大地震の発生による津波被害が想定される兵庫県沿岸地域
では，緊急的･一時的避難施設として津波避難ビ
ルが指定され，その普及推進が図られるなど，自治体ごとの避難計画が策定されているが，有効な避難計画作成のためには，地域特性に応じた詳細な計画立案が求められる．本研究では，南海トラフ
巨大地震による津波浸水想定区域を含む，兵庫県
沿岸域（阪神地域）において，人口分布や避難施設の立地状況など地域特性による地域分類を行い，避難計画に関する課題を把握した．
(2) 方法： ①地形条件（標高）②人口分布（居住人口・年齢別人口割合）③津波避難施設の立地状況（密度・近接性・収容可能人員・避難者数）④建物の立地状況（建物棟数・面積・延べ床面積）および道路
延長の各視点から地域の特徴を把握した上で，対象地域（兵庫県芦屋市・西宮市・尼崎市の沿岸域
約 45 km2）を 250 m メッシュ（基準地域メッシュの縦横 1/4）の 515 区画に分割し，それらを分析単位として各データを集計し，クラスター分析による地域区分を行い避難に関する地域特性を評価した．
(3) 結果：・ 芦屋市，西宮市，尼崎市の順に平均標高が低下
し，特に尼崎市では標高 0 m 以下の地域が多く，津波や堤防損壊などによる低地域や 0 m 地帯での浸水リスクが高い．また芦屋市や西宮市に比べ，尼崎市では高齢者の割合が高く，特に低地域でその割合が高いため，避難誘導について考慮する必要がある．
・ 対象地域全体では，計算上，現況の津波避難ビ
ルの収容人員で，区域内人口をほぼ収容する事が可能であるが，避難距離を考慮すると 60％以上の地域で，避難者数が収容人員を上回ることになり，津波避難ビルの適正な配置や避難計画案が必要である．
・ 地域特性により 7 地域に区分した（図 1）．地域 1：
避難ビルは少ないが標高が高い．地域 2：標高が低く高齢者の割合が高い．地域 3：若年層が多い
新規開発地．地域 4：老人ホーム等の高齢者向け施設が多い．地域 5：収容能力が不足し標高も低い．地域 6：避難ビル密度が高い．地域 7：高層住宅が立地し避難ビル密度が高い．
(4) 使用データ： 基盤地図情報（数値標高モデル），
ゼンリン Zmap-TOWNII，平成 22 年国勢調査（町丁・字等別集計），住友電工拡張版全国デジタル
道路地図 2015 年版．
(5) 謝辞： 本研究は，産学共同研究「GIS を活用した自立分散型地域づくりに関する研究（研究代表者：
筑波大学教授 花里俊廣）」の成果の一部である．
また，東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号 649）を利用した．ここに感謝の意を表する．

図 1： 兵庫県阪神地域における避難に関する地域区分- 15 -

A11

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CSIS DAYS 20162016 年熊本地震における発災直後の建物単位の被害状況および避難者数の推定
佐藤 大誓 1，秋山 祐樹 2，柴崎 亮介 2
1
東京大学大学院 新領域創成科学研究科，2 東京大学 空間情報科学研究センター
Email: <tais@csis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 2016 年 4 月に発生した熊本地震では，最大震度 7 を観測し，建物の倒壊や，それにともなう多くの避難者が発生した．しかし，それらの被害を発災直後に詳細に把握するのは難しく，各地で対応が遅れるという事態が発生した．そのため大地震の発生直後に被害状況を迅速に把握することが重要である．そこで本研究では，熊本地震を対象に，
建物 1 棟 1 棟の場所とその構造・築年代・居住者数の推定値を含むマイクロジオデータ（以下「建物MGD」）および，発災直後に発表される気象庁の推計計測震度データを用いて，建物被害や避難者数について，詳細なスケールでの推定を試みるとともに，同手法による発災直後の迅速な被害の把握への有効性を検討した．
(2) 方法： 建物 MGD に気象庁提供の 1km メッシュの推計震度分布図から計測震度を与え，建築構
造や年代によって，東京都総務局（2013）に基づき，全壊率，半壊率および全半壊率を求めた．
また，東京都総務局（2012）を用いて避難者数の推定を行った．また，市区町村ごとに建物の全壊・半壊棟数と避難者数の集計を行い，その集計結果と熊本県が公表している被害データ（市町村単位集計）を比較して推定結果の検証を行った．
(3) 結果： 熊本県における建物単位推定避難者数を
図 1 に示す．また，県が公表している被害データ（実測値）と本研究で得られた推定結果を比較した結果を図 2 に示す．本研究の手法は誤差はあるものの，有意な相関関係が得られた．1km メッシュの推計震度分布図は発災直後に整備されるため，
本研究の手法は発災直後の迅速かつ詳細な被害

推定への活用が期待できる．また，建物 MGD は，
日本全国で 整備がさ れ て いる た め（ 秋山ほ か ，
2013），これらの結果は熊本県だけでなく，全国に適用することができる．そのため，今後の地震についても，建物 MGD に想定震度を与えることで，全国的に建物単位での事前の被害予測が可能であり，全国の自治体において避難所の配置計画などの防災計画の策定を支援出来る．
(4) 使用データ：
・ 熊本県建物 MGD（住宅地図をベースに開発）・ 推計震度分布図 気象庁
・ 熊本県被害データ 熊本県災害対策本部(5) 謝辞： 本論文の解析は，気象庁保有の推計震度
分布図の提供をうけて実現したものである．また東京大学 CSIS 共同研究（研究番号 122）による成果である．ここに記して謝意を表したい．
(6) 参考文献：
秋山祐樹・小川芳樹・仙石裕明・柴崎亮介・加藤孝明（2013）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．
東京都総務局総合防災部防災管理課（2013）南海
トラフ巨大地震等による東京の被害推定．
<http://www.bousai metro.tokyo.jp/taisaku/1000902/1000402.html>．
東京都総務局総合防災部防災管理課（2012）首都直下地震 等によ る 東 京の被害 想定．
<http://www.bousai metro.tokyo.jp/taisaku/1000902/1000401.html>．

図 1： 熊本県（一部地域）における各建物からの避難者数- 16 -

図 2： 推定全半壊棟数（左）および推定避難者数（右）の信頼性検証（市町村単位）

A12

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2016

帰宅困難者の推計と避難施設の適正配置に関する研究- 京都市外の来訪者を対象として -1

北本 英里子 1，山田 悟史 2，及川 清昭 3
立命館大学大学院 理工学研究科，2 早稲田大学 人間科学学術院，3 立命館大学 理工学部
Email: <ru002074@ed.ritsumei.ac.jp>(1) 動機： 近年，都市災害の発生後における対策が行われており，避難経路や避難施設の確保が必要とされている．京都市でも大型地震が発生することが予測されており，帰宅困難者に対して公共施設
や宿泊施設が避難滞在施設として提供されている．
京都市が予測している帰宅困難者数は京阪神圏からの来訪者を対象としており，全国から観光客や従業者が京都に来訪していることを考慮すると，現状の避難施設の規模では，帰宅困難者の収容能力が不足していると考えられる．
(2) 方法： 京都市を対象とし，市外の来訪者が帰宅困難者となった場合を想定し，ⅰ）帰宅困難者の推計と分布，ⅱ）避難施設内に避難できない人数（未収容者数）の把握，ⅲ）新規避難施設数とその配置の考察を行う．手順は以下に示す．
ⅰ）「人の流れデータ」から，全国の京都市外から京都市を訪れる人数を推計する．その際，移動目
的コードの「買い物」と「社交・娯楽・食事・レクリエーション」の拡大係数を全国からの来訪者数に調整をする．また，外国人来訪者数も考慮する．
ⅱ）京都市が発表している避難所・一時滞在施設
を避難施設と設定する．移動条件を歩行とし，道路
ネットワーク上を最短距離で移動する．移動途中で目的の施設が満員になった場合は，目的の施設に到着してから最寄りの施設に移動する．満員になった施設は移動目的地の対象から外す．また，帰宅困難者の移動距離が 10km を超えた場合，施設に収容されなかったとする．
ⅲ）未収容者の移動開始時の位置から，①１施設あたりの最大人数を設定した場合，②施設数を設定した場合を検討し，規模と配置を考察する．
(3) 結果：ⅰ）京都市外の帰宅困難者数は 313,636 人（外国

図 1： 帰宅困難者の分布

人滞在数 7,639 人を含む）となった（図 1）．
ⅱ）収容可能施設数 534 施設，収容可能人数
188,150 人，収容された人数 181,807 人，収容されなかった人数は 131,856 人となった（図 2）．
ⅲ）①では１施設最大 300 人で収容率が約 99.6％と最大になり，②では収容率が約 99.7％となり，施設数による収容率の変化は無かったが，施設数が多いほど「距離×人数」の総距離が下がった．本稿
は京都市を 500m×500m の格子状に分割し，その中心を新規施設の候補地点と設定して検討を行った．図 3 は①と②で選択された地点の収容人数の総計を示した図であり，京都駅西側の需要が最大であると推測される．
(4) 使用したデータ：
・ 平成 12 年度 京阪神都市圏人の流れデータ（空間版）
・ 2014 年度秋 モバイル空間統計 国別外国人来訪者数
・ ZmapTownII（2008/09 年度 Shape 版）
・ for Road Ver.1.20(5) 謝辞： 本研究は東京大学空間情報科学研究セン
ターとの共同研究「地理空間情報を用いた避難施
設及び避難経路の計画手法に関する研究」として借用しているデータを用いている．
(6) 参考文献：
京都市消防局（2013）『京都市事業所帰宅困難者対策指針～おもてなしの心で観光客にもやさしく～』，41-42．
京阪神都市圏交通計画協議会（2000）『人の動きから見る京阪神都市圏のいま』， 2-3
東京大学空間情報科学研究センター（2014）『動線解析プラットフォーム WEBAPI 仕様書 Ver.2．70』，
109-110．

図 2： 避難施設未収容者の分布- 17 -

図 3： 新規施設の評価

B01

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CSIS DAYS 2016

少子高齢社会における買い物アクセシビリティ向上施策の検討に関する研究1

浅野 周平 1，大森 宣暁 2，長田 哲平 2
早稲田大学大学院 創造理工学研究科，2 宇都宮大学 地域デザイン科学部
Email: <asano-shuhei@fuji.waseda.jp>(1) 動機： 近年，地方都市では，商店街の衰退，大規模商業施設の郊外立地等により，特に自動車を利用できない高齢者の買い物需要を，いかに賄うかが重要な課題である．そこで本研究では，宇都宮市を対象地域として，高齢者の買い物難民問題解決を視野に，食料品店に着目した買い物アクセシ
ビリティ評価手法の開発を行う．分析においては，
宇都宮市の複数食料品店においてアンケート調査を実施し，市民の買い物行動の実態を把握する．
これにより，個人の店舗選択行動を考慮した評価
手法の開発を行う．
(2) 方法： ①日本スーパー名鑑ポイントデータにもとづいた，食料品店の立地状況，及び国勢調査による，4 次メッシュ単位の性年齢別人口分布の変化を
時系列で分析し，GIS を活用した商業施設アクセ
シビリティ評価手法を構築する．評価項目として，「到達可能店舗数」，「到達可能人口」，「最寄り店舗までの平均距離」を設定した．②宇都宮市内の複数食料品店において，来店者に対するアンケー
ト調査を実施し，性・年齢，世帯構成，居住地，交通手段，買い物頻度，買い物品目，買い物場所の選択肢等の実態把握を行う．また，この結果をもとに，非集計ロジットモデルによる買い物店舗選択行動モデルを構築する．食料品の買い物に関するア
ンケート調査では，最高で 5 店舗まで，日常的に利用する食料品店とその利用頻度について回答を得ている．そこで，モデルとしては選択肢集合を日常的に利用すると回答した店舗，選択肢を最も利用頻度が高い店舗とする，多項ロジットモデルとした．

図 1： 高齢者人口の分布③構築した買い物店舗選択行動モデルのログサム
変数による評価と①で構築した買い物アクセシビリ
ティ評価手法を統合し，対象地域の買い物アクセ
シビリティを評価する．また，シナリオ設定による将来の買い物アクセシビリティ評価を行う．分析の空間単位は 4 次メッシュとし，高齢者・非高齢者別，交通手段別に算出した．図 1～3 に，高齢者人口
分布及び算出結果を示す．
(3) 結果： 一連の分析より，人口分布，交通状況，店舗の立地状況と効用の変化による買い物アクセシビリ
ティを評価できる手法を構築した．この手法を用いることで，今後は買い物アクセシビリティ向上施策の検討を行っていきたい．
(4) 使用したデータ：
・ 「食料品の買い物に関するアンケート調査」（2015年 10 月実施）
・ 「平成 22 年国勢調査地域メッシュ統計その 1 世
界測地系（CSV 形式）データセット」
・ 「日本スーパー名鑑 2013 年版ポイントデータ」(5) 謝辞： 本研究は，宇都宮大学の地域志向教育研
究支援事業（研究代表者：大森宣暁）の助成を受けた．分析にあたっては，東京大学空間情報科学
研究センターの研究用空間データ（研究番号 647）を利用した．
(6) 参考文献：
関口達也（2015）開店・閉店情報を用いた商業店
舗の立地変容傾向の時空間分析とその手法の提案．博士論文，東京大学大学院都市工学専攻．

図 2： 到達可能店舗数（自転車）- 18 -

図 3： ログサム変数（自転車）B02

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CSIS DAYS 2016

コンビニエンスストアの近接性が買い物行動の自立に与える影響
松本 博成 1，○五十嵐 歩 1，鈴木 美穂 1，油山 敬子 2，青木 伸吾 2，安井 英人 2，山本 則子 11
東京大学大学院 医学系研究科，2 小規模多機能型居宅介護 たがらの家
Email: <hiroshige-tky@umin.ac.jp>(1) 背景： 歩行などの日常生活行動が困難になりつつある高齢者にとって，買い物行動などの手段的
日常生活行動の自立を維持できるか否かは，買い物場所資源の立地などの近隣住環境によって左右される．特に，コンビニエンスストア（CVS）は店舗
数や店舗面積などの点で高齢者にとっても利用しやすく，重要な買い物資源になっていると予想される．本研究では，近隣（300m 圏内）における CVSの立地の有無が，虚弱高齢者における買物行動の自立に与える影響を検証することを目的とする．
(2) 方法： 千葉県柏市（人口約 40 万人，高齢化率約20%）において，平成 22 年 9 月 30 日時点で介護保険サービスを利用している者の要介護認定調査
データを使用した（介護施設居住者は除く）．本データは，東京大学ライフサイエンス委員会・倫理審
査専門委員会の承認を得て利用した．対象者の居住地は住所レベルではなく小圏域（全 274 圏域，
平均 0.9 平方キロメートル，SD 1.42）と呼ばれるレベルでデータに含まれている．
次に，座標付き電話帳 DB テレポイントから CVSの住所を取得し，各小圏域の面積のうち，各店舗から半径 300m のバッファ（円）に含まれる面積の割合を算出した（カバー割合）．そして，各対象者が居住する小圏域のカバー割合を，CVS の近接性の指標として用いた．最後に，要介護認定データの「買い物行動」（自立=1，要介助=0）を従属変数，「カバー割合」を独立変数とするロジスティック回帰分析を行った．
(3) 結果： 分析対象となった 7543 名のうち，4030 名（53.4％）は買い物を自立して行っていた．小圏域ごとのカバー割合は 0 から 1 まで分布し，平均（SD）は0.55（0.31）であった．CVS のカバー割合が 0.2 未満の小圏域に居住する対象者において，買い物行動
が「自立」の者の割合は 43.7％，カバー割合が 0.8以上の小圏域においては 53.9％であった．
ロジスティック回帰分析の結果，対象者が居住する小圏域の CVS カバー割合は買い物行動の自立に有意に関連していた（オッズ比 1.43，95％信頼区
間 1.20－1.70）．また，年齢，性別，同居の有無，要介護度，認知症高齢者の日常生活自立度，障害高齢者の日常生活自立度，人口密度を調整変数とした多変量ロジスティック回帰分析においても同様の関連が見られた（オッズ比 1.35，95％信頼区間 1.07
－1.70）．
(4) 使用したデータ：
・ 「座標付き電話帳 DB テレポイント」（P1A42_2014
年 2 月）
・ 「国勢調査 第 1～3 次基本集計（全国編）データセット」(5) 謝辞： 本研究は，学術研究助成基金助成金 挑
戦的萌芽研究「地域高齢者を支えるコンビニエン
スストア：地域包括ケアにおける協働モデルの構築」（研究代表者：五十嵐歩）の助成を受けた．分析にあたっては，柏市役所の平成 22 年度要介護認定調査データ，東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号 648）を利用した．
(6) 参考文献：
竹本遼太（2015）『コンビニ難民の市区町村別推計』，三井住友トラスト研究所．

図 1： 柏市におけるコンビニエンスストアの分布

図 2： 買い物が自立している対象者の割合- 19 -

B03

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CSIS DAYS 2016

郊外型大規模商業施設への公共交通アクセシビリティ評価

1

徐 千里 1，○長谷川 大輔 1，鈴木 勉 2
筑波大学 大学院システム情報工学研究科，2 筑波大学 システム情報系
Email: < s1630164@u.tsukuba.ac.jp>(1) 動機： 自動車の利用を前提とした郊外型大型商業施設が増加してきたが，高齢者を中心とした交通弱者に配慮し，こうした施設への公共交通によるアクセス向上が進められ，購買利便性を確保しているケースも見られる．本研究では，既存の公共交通網を把握しつつ，公共交通網を用いた郊外型ショッピン
グセンターへのアクセシビリティを分析する．
(2) 方法： 全国バスルートマップデータ，鉄道データ
公共交通ネットワークデータ，及び全国デジタル道
路地図から作成した道路ネットワークを構築した上で，第３次メッシュ代表点から公共交通利用時および自家用車利用時の所要時間で最寄りの郊外型
大規模商業施設（本稿ではイオンモールに限定）
までの所要時間を求め，手段間の所要時間比の地理的分布を分析した．
(3) 結果：・ 【図 1】茨城県におけるバス路線網のうち，民間バスは比較的網羅的に整備されているものの，
公営バス（コミュニティバス等を含む）は自治体
によって大きく整備状況が異なり，特に栃木県

図 1: 茨城県の公共交通網に面する県の西側では路線数が少なく，相対的に公共交通が不便な地域となっている．
・ 【図 2】イオンモール土浦・つくばの２店の近辺は公共交通の充実度が高く，自家用車が相対的に有利な地域は限定的だが，水戸内原・下妻の２店では特に西側のバス交通網の整備が不十分であり公共交通のアクセスが不便である．
(4) 使用したデータ：
・拡張版全国デジタル道路地図データベース
2016 年版
・大型小売店ポイントデータ 2016 年版（全国デー
タ）データセット
・国土数値情報 バスルート・バス停留所データ（平成 22 年度）
・ 国土数値情報 鉄道データ（平成 26 年度）
・ 平成２２年国勢調査（世界測地系 500m メッシュ）(5) 謝辞： 本研究は JSPS 科研費 26560162, 16J0264 による助成を受けた．分析に当たっては東京大学空間
情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号 677）を利用した．ここに感謝の意を表す．

図 2: 郊外型大規模商業施設（イオンモール）への自家用車に対する公共交通による所要時間比- 20 -

B04

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郊外型キャンパスにおける路線バスの利用の需要と輸送キャパシティの解明1

司 隆 1，佐藤 雅明 2，伊藤 昌毅 3 村井 純 1
慶應義塾大学 環境情報学部，2 慶應義塾大学 大学院政策・メディア研究科，3 東京大学 生産技術研究所
Email: <t14572tt@sfc keio.ac.jp>
定員は 127 人である．中高生の登校が 7:40 頃から遅刻直前の 8:24 までありその間の輸送容量が 860 人ほどある．そこに約 800 人の中高生と約 50 人の地元の乗客が乗るため大学生はほとんど乗車できない．そのため 8:28 以降のバスに大学生が乗車する．バス発車までに到着する人数は満員をはるかに上回っており，8:55 に265 人の積み残しが出来ている．
またアンケートから，晴天では 72％，雨天では 80％の学生が最寄駅から SFC への移動にバスを利用することがわかった．この結果と大学の履修者数のデータから推定した 1 限の履修者のうちの路線バスの利用者数を図 2 に示す．路線
バスの便数から大学生が 1 限始業に間に合う
9:08 までにバスで行けるのは 706 人である．
2016 年度春期のバス利用者は金曜日を除いて輸送容量を上回っている．また輸送容量(理論値)で計算するが，2016 年度春期木曜日は学生の一部は必ず遅刻する状況となる．
(4) 考察： SFC の大学生は輸送量上 1 限の遅刻者が計算上必ず出ることが判明した．輸送容量の抜本的な改善が求められる．SFC の学生への１台当た
りの乗車数の増加の啓蒙活動とともに，バス会社への増便の要請，大学への入学者や 1 限の履修者を減らす要請をしなければならない状況である．
(5) 参考文献：
神奈川中央交通（2005）新たな公共システム．
<http://www.kanachu.co.jp/service/twinliner/newsystem html>
杉山光一郎（2007）バス通学の快適化を目的とした Web ページの基盤作成．卒業論文，慶應義塾大学総合政策学部．
(人)
1350
1200
1050
900
750
600
450
300
150
0

9:22

9:16

9:12

9:08

9:04

8:59

8:55

8:49

8:45

8:40

8:35

(人)
800
700
600
500
400
300
200
100
0

8:28

(1) 動機： 慶應義塾大学湘南藤沢キャンパス（以下SFC）は最寄駅から 3.5km ほど離れた場所にある
郊外型のキャンパスで学生が約 4800 人，教員が約 150 人在籍している．また隣接して付属の中高等部があり 1200 人の生徒が在籍している.主な交通手段は路線バスや自転車で，特に中高生の授業開始前の 8:00 頃は路線バスの積み残しが約300 人になることもある．
本研究では，SFC へ行く路線バス，神奈川中央交通湘南台 23 系統にどれほどの容量があり，どのように平準化すれば全員が遅刻しないかの解明を目指す．そのためにバス停の前で何人ほど乗るのかを実地で測り，1 台のバスに何人乗車して，積み残しが何人あるのかを明らかにした．
先行して神奈川中央交通（2005）によると，満員運行を行っても，約 180 人もの人がバス停に残るという状況と調査されている．その結果連節バス
が 2005 年に 4 台導入された．また杉山（2007）は
混雑状況を確認できる時刻表を作成していた．
(2) 方法： 著者が実地で調査した．4 月から 6 月の間，
毎週火曜日の 8:30 頃から，1 限へ向かう大学生が通う時間帯に，バス停付近でバスに乗り込む人
数，積み残しの人数と行列の長さを，積み残しがなくなるまでカウントした．積み残しがあるにもかかわらず発車したバスのことを満員と呼ぶ．また
SFC で行われた１つの授業で 234 人に対し登下校の交通手段についてアンケートを実施した．
(3) 結果： 調査で明らかにした 1 限に向かう学生の輸送状況を図 1 に示す．累計では図 1 の棒グラフで示した人数を輸送している．1 つのバスの満員乗
車人数は平均 54.4 人，定員は型番の差はあるが約 77 人で，連節バスの満員乗車人数は 94.9 人，

バス乗車人数累計

図 1: 4 月 12 日(火)の積み残しの実態

バス利用者
他利用者

月

輸送容量(実測値)
輸送容量(理論値)

火水木

図 2: 4, 5 月の履修者合計- 21 -

金B05

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SNS 投稿による訪都外国人の行動特性分析に関する研究
宋 歆月，バージェス・アンドリュー，伊藤香織
東京理科大学大学院 理工学研究科 建築学専攻
Email: <cecesingalongsong@gmail.com>(1) 動機： 訪日外国人急増は日本経済や地域活性化など大きなメリットをもたらすため，政府は 「観光立国」を目指していて，2020年に年間２千万人，将来
は年間３千万人の目標を掲げている．日本を牽引する首都として東京都では，インバウンドにおける「日本のゲートウェイ」であり，5年後に年間訪都外国人
旅行数1000万人を目指している．近年訪日リピータ
ーの増加，越境EC市場の拡大などを背景に， 観光
客消費志向の変化や訪日客の行動の多様化が見られる．今後のインバウンド対策として，日々変化している訪日客の行動と潜在的なニーズを把握することが重要だと考えられる．本研究は東京都における訪日外国人観光客の行動実態を明らかにすることを目的とする．
(2) アプローチ： 情報源として Twitter，微博（Weibo）といった SNS（Social Networking Service）を取り上げ，
API の活用により外国人観光客投稿者の個人属性，
位置情報，リアルタイム行動など膨大な情報を効率的に収集した．得られた投稿文章に対して構文解析を行うことで行為（動詞と目的語）を抽出し,頻度が高い（共通の行為を示す）単語を集めることにより,訪日客が滞在している具体的な場所とその場で生まれた感想と行動を分析した．
(3) 意義： 観光立国の実現に向けて，観光客の期待に沿うようにまちづくりを進めることは必要不可欠だと考えられる．SNS の投稿から得られた情報は，言葉による表現や位置情報による旅行者の興味•関心など，定量化されたものではなく，人々の感情や思考などの内容が多い.本研究は SNS から収集したデータを分析することによって，地理空間上に情報空間を展開することが可能となり，これまで把握することが難しかった訪日外国人観光客の動向と嗜好性を明らかにすることが期待できる．
(4) 特徴：・微博とツイッターの投稿内容を分析対象として，SNS 投稿を獲得できるプログラムの作成で，中華圏（微博ユーザー）と欧米圏（ツイッターユーザー）
旅行者の行動特性の違いについての分析が可能になる．
・収集した SNS 投稿に含まれた経緯度情報を用いてオープンストリートマップにプロットした（図１）．ツイッターユーザー（青色）と微博ユーザー（黄色）にとっての人気スポットを可視化することができる．
・数多くの投稿に含まれた頻度の高いキーワードを抽出して（KHcoder），その関連性をつけて,観光中の行動をリアルタイムに観察でき，中華圏と欧米圏からの観光客の各々観光パターンを分析できる．
(5) 参考文献：
杉本興運（2012）観光者の視覚的体験情報に基づ
く回遊空間の評価 －デジタルカメラ，GPS，GIS を活用した分析手法－．「GIS－理論と応用」, 20（1），39-49．
矢部直人・倉田陽平（2013）東京大都市圏における IC 乗車券を用いた訪日外国人の観光行動分析．
「GIS-理論と応用」，21（1），35-46．

図 1： 東京都におけるツイッター（青色）と微博（黄色）発信場所のプロット例- 22 -

B06

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GNSS プローブデータを用いた自転車による移動ルートに関する分析1

杉田 渓 1，早川 裕弌 2
東京大学大学院 新領域創成科学研究科，2 東京大学 空間情報科学研究センター
Email: <k_sugita@csis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 移動手段における自転車利用は欧州や米国の都市部を中心に広がり，安価で環境負荷も低いという点から注目されている．日本においても観光地におけるレンタサイクルを始め，各自治体が自転車利用を推進する動きを見せているが，現状では十分とは言い難い．そこで本研究では，自転車の移動ルートを分析し，より自転車利用を推進するために必要なことを洗い出し，具体的な政策提言につながることを目標とした．
(2) 意義： 従来の自転車交通調査の場合，起点と終点は分かっても途中どのようなルートを通っていたかという点が不明であるという欠点を抱えていた(John Pucher ほか，2011)．また，地理情報を活かした研究として，自転車事故に関する研究は存在する(天海ほか，2012)が，移動ルートに関する研究は存在しない．自転車は狭い路地から広い大通りまで様々な道を通り得る可能性を持っており，より詳
細に自転車行動を分析するには移動ルートを記録したデータが必要である．そこで本研究は GNSS によるプローブデータを用い，自転車行動をより詳細に分析することで，新たな知見を得ることができる．
(3) 結果： GIS を用いた分析によると，通勤時間帯であるにもかかわらず，直線的な大通りだけでなく，カーブが多いルートを通行する人数が多かった(図 1)．

図 1: 1 日あたりの自転車通勤者数

そのような道路は，海岸や山林など自然的要素に囲まれており，自転車の利用に関し走行環境が要因の一つであると推測される．また，平日と休日の大まかな移動パターンの違いを知るためにホットス
ポット分析を行ったところ，休日は平日に比べ，市街中心部のホットスポット部分の面積は小さく，北東の郊外域に伸びていた(図 2，図 3) ．休日はレジャー目的で北東部に自転車で移動する人が多いと推測できる．
(4) 使用したデータ：
・ 「StravaMetroMelbourneSample」 Strava
・ 「20mDEM」 Spatial Datamart Victoria(5) 謝辞： 本研究では, Strava 社から提供されたメル
ボルンにおける自転車のプローブデータを利用した．この場を借りて感謝の意を表します．
(6) 参考文献：John Pucher, Jan Garrard, Stephen Greaves (2011)
Cycling down under: a comparative analysis of
bicycling trends and policies in Sydney and Melbourne.
Journal of Transport Geography, 19(2), 332-345.
天海聡・田中一成・吉川眞（2012）大阪市における自転車利用環境の分析と空間評価．「日本都市計画学会関西支部第 10 回研究発表会」

図 2： 平日時の自転車通行量ホットスポット- 23 -

図 3: 休日時の自転車通行量ホットスポット

B07

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Privacy-preserving Trajectory Data Publishing from Adversary Having Limited Information
Seongun Choi, Toshiro Hikita, Rie Shigetomi Yamaguchi
Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
Email: < song@yamagula.ic.i.u-tokyo.ac.jp > Web: < http://www.yamagula.ic.i.u-tokyo.ac.jp >(1) Motivation: Location aware devices and location
based services (LBSs) are widely spread nowadays.
In LBSs, customers provide their location to a service
provider and the service provider provides adequate
service based on the location information. Those
trajectory data earned from customers are collected
to be analyzed with data mining tools, so that they
could increase their service quality and profit.
Furthermore, those mining results benefit othervarious applications such as city development, travel
recommendation, location based advertising, etc.
Data publication is necessary to fully utilize those
applications because data is collected by limited
companies and organizations. Since data involves
personal information, PPDP (privacy preserving data
publication) is considered. The most famous privacy
notion in this field is k-anonymity and it is well used
nowadays. It makes attributes which can be a hint to
identify (quasi identifier) individuals to be same withother k-1 individuals. Later, confidence bounding is
proposed to complement k-anonymity. It sanitizes
data to make sensitive attributes diversed so thatadversary cannot confidently infer sensitive
information. It is hard to make trajectory data tosatisfy both notions because trajectory can be a quasiidentifier and a sensitive attribute. Since both notions
are having conflicting goals of similarity anddissimilarity, it is challenging to satisfy both notions.
We are studying on this challenges by setting aweaker adversary.
(2) Approach: We suggest a new adversary model who
has side information of limited locations of transit
ridership stations and attempt to identify victim’s
origin or destination, which usually be home andoffice. We model trajectory as a sequence of location
points and classify each point to quasi-identifiers or
sensitive attributes. Then, we propose an algorithm
that sanitizes the trajectory data to be safe fromprivacy threat.
(3) Originality: For the trajectory data, most researches
except Terrovitis and Mamoulis (2008) limitedly
focused on k-anonymity. Terrovitis and Mamoulis(2008) considered privacy threat of location to beinferred, however, they tried to make every location
points to be safe from attribute linkage, which led thedata to be distorted excessively. Our work differsfrom them because we set specific adversary modeland specific sensitive attributes. We also definedminimum distance r that represent the distance
between sensitive attributes, to care close values. By
setting r, we strictly care of confidence bounding.
(4) Acknowledgements: Spatial data were provided by
the Center for Spatial Information Science of The
University of Tokyo, CSIS joint research No. 558.
(5) References:
Sweeney, Latanya. (2002) k-anonymity: A model for
protecting privacy. International Journal of
Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based
Systems, 10(5), 557-570.
Wang, Ke, Benjamin CM Fung and S. Yu Philip.
(2007) Handicapping attacker's confidence: analternative to k-anonymization. Knowledge andInformation Systems, 11(3), 345-368.
Terrovitis, Manolis, and Nikos Mamoulis. (2008)
Privacy preservation in the publication of trajectories.
Proceeding MDM '08 Proceedings of the The Ninth
International Conference on Mobile DataManagement, 65-72.

(c) OpenStreetMap contributors

Fig 1：The distribution of destinations (red dot) got off at Ochanomizu station- 24 -

B08

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Daily Walking Behavior and Neighborhood Environment:
A Case Study in Tokyo Metropolitan Area
Hao Hou
Graduate School of Life and Environment Sciences, University of Tsukuba
Email: <houhao880828@gmail.com>(1) Motivation: The main purpose of this study is todetect the characteristics of daily walking behavior(DWB) in Tokyo Metropolitan Area (TMA) and its
potential relationships with personal attributes as well
as neighborhood environment. In order to achieve themain purpose, the spatial patterns of DWB in TMA
and the effects of personal attributes on DWB weredetected. Further, the walkability of neighborhood
was measured for finding the potential relationships
between it and people’s DWB.
(2) Data: For the evaluation of DWB, the People Flow
Data (PFD) of Tokyo in 2008 made by CSIS (Center
for Spatial Information Science), the University ofTokyo was employed. For the evaluation ofneighborhood environment, we used the location dataof residential buildings from Zenrin© TOWN Ⅱ
digital map, the road network data fromOpenStreetMap project, the land use information andspatial distribution of public transportation facilities
from National Land Numerical Information
constructed by the Japanese government.
(3) Methodology: PFD provided the personal and spatial
information of people’s movement. Transportation
mode (TCODE) helped to extract only the walking
behavior. The spatial information of the walking
activities was recorded by longitude (LON) andlatitude (LAT). PURPOSE was for extracting only the
DWB. After the extraction, the records weresummarized based on personal ID (PID) to get the
total daily walking time of each person. Five criteria(residential density, street connectivity, land use
diversity, bus stop density and railway station
accessibility) were selected to evaluate theneighborhood environments. Equal weights were
given to each criterion to calculate the walkability.
All the values were normalized to force the values tofall into 0 and 1. As a result, the final values of

walkability (Walk Score) ranged from 0 to 5.
(4) Results and discussion: The results of people’s
DWB (see fig.1) were summarized by the standard 1
km2 mesh with the average walking time of all theresidents in each grid. The results showed that rural
residents’ daily walking time were less than people
who live in the urban core and suburban areas. People
living in the urban areas close to the city center had
the highest average utilitarian walking time per day.
The result of evaluating neighborhood environment(see fig.2) showed that residents in urban areas with agood accessibility to the city center had the highest
potential for daily utilitarian walking behavior,followed by the residents in the urban core and rural
areas. By comparing figure 1 and figure 2, it can bedetected that residents in the rural areas have low
walkability in the neighborhood and low utilitarian
walking time. On the other hand, residents in theurban areas, especially areas close to the city center,enjoyed high walkability and had more utilitarian
walking time per day. This consistence proved that
residential density, street connectivity, land use
diversity, bus stop density, railway station
accessibility are necessary factors for evaluatingneighborhood environment in TMA. The evaluationof neighborhood environment reflected the reality
and the results can be utilized by both urban planners
and transportation network designers for building amore walkable city. Future studies are encouraged on
deeper statistical analysis of the relationships
between neighborhood environment and utilitarian
walking time to increase the credibility of thefindings.
(5) Acknowledgement: This work is supported byCenter for Spatial Information Science, theUniversity of Tokyo (Joint Research No. 536).

Fig 1: Walking time of residents in TMA (1 km2 mesh)Fig 2: Walk Score (Walkability) map of TMA (1 km2 mesh)- 25 -

B09

Research Abstracts on Spatial Information Science
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Mobility for work purpose in the Tokyo Metropolitan Area:
Commuting and behavior patterns
Gaston San Cristobal
Graduate School of Life and Environment Sciences, University of Tsukuba
Email: <gastonsancristobal@gmail.com>(1) Purpose: Every day in the Tokyo Metropolitan
Area millions of inhabitants commute to performtheir working activities, generating a big change inthe distribution of the day and night population.
The purpose of this study is to findpreferences, patterns and behaviors in the mobility
for work purpose in different urban and sub-urbancores in the Tokyo Metropolitan Area.

(3) Results: The results reveal that the majority of theworkers are concentrated in two urban cores locatedin the central busiest area of the Metropolitan Area:
Minato and Chiyoda; and Shinjuku and Nakano.
In these areas, about half of the workers commute
from areas outside these cores and the train is themost used mode of transportation. There are also
other urban cores with high density of commuters
outside the central busiest area, where the behavior
patterns are different in comparison with the central
cores. Despite the train public service still being themost chosen mode of transportation by thecommuters outside the central cores, they alsochoose other modes of transportation to move totheir work facilities (e.g. car and bicycle). In
addition, in the outer urban cores, the majority ofcommuters live closer to the epicenter. People withno walking access to a train station in the central
cores, still have a considerable preference to thetrain service. In contrast, on the outer urban cores,
the limitation of access to a train station affects
more the decision of using other mode oftransportation. Furthermore, the distribution ofrailroad train stations seems to be more related withthe busiest work areas than the busiest household’sareas.

(2) Data and methods: Person Trip Data (PTD) wasused to obtain the mobility data of the inhabitants.
This study considered the 2008 data sample of theTokyo Metropolitan Area. ArcGIS® software
package version 10.2 was used to process andanalyze the data.
A characterization of the population sample
was performed to detect all the commuters for work
purpose. First, a fishnet was created dividing thestudy area in polygons of one square kilometer. The
density of the commuters’ inhabitants in eachpolygon was then calculated to create commuters’density maps in different time shifts (Figure 1).
Consequently, time-space movement maps
were created to visualize the motion of the sample.
Day and night population were detected in order tounderstand where the households and working
facilities are located.
The busiest density cores where people
commute and other sub urban cores outside thebusiest urban area were also detected to analyze themobility behavior patterns of the inhabitants who
commute to each core. For each core, an
Origin-Destination (OD) Matrix was created tovisualize the results and perform different
characterization analyses (Figure 2).

Figure 2: OD Matrix results(4) Future plan: For a more comprehensive
understanding of the commuting behavior in the
study area, I plan to include the distance factor witha radial perimeter for a better visual scope of thecommuting activity on each core, and also, identify
the stages of mobility from households to work
facilities(5) Acknowledgement: This work is supported byCenter for Spatial Information Science (CSIS), theUniversity of Tokyo (Joint Research No. 53

Figure 1: Commuter’s Density Maps

- 26 -

B10

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Spatial-Temporal Analysis on Urban Traffic Accidents:
A Case Study of Tehran City, Iran
Niloofar Haji Mirza Aghasi
Division of Spatial Information Science, Graduate School of Life and Environmental Sciences, University of Tsukuba
Email: <nia922@yahoo.com>(1) Motivation: This study gives an insight into theurban traffic accident of Tehran city andspatial-temporal analysis on urban traffic accidents.
According to the methodology of this study urban
structure (Figure1) are important factor which
contributes to urban accidents. The temporal
analysis aims to discover the relative risk pattern
temporally and can be used as prerequisites for
spatial analysis targeting spatial patterns in different
time periods. The analysis is based on different
primary and secondary data sources, which include
locations of accidents and attributes such as date,reason, kind, etc.
(2) Approach: The main objective of this study isnecessary therefore to have an understanding
structure of urban and accidents for improving
safety on the roads which will be done with GIS as
GIS is a comprehensive management tool for traffic
safety.
(3) Result and Discussion: It was found that theincidence of accidents over time and over urban
structure which is different urban zones, populationand land uses was closely associated with thefunctions and land use characteristics of an area.

Both the temporal and spatial analyses of accidents
somehow reflected the nature and characteristics of
the underlying land use pattern. The results suggestthat certain land uses are associated with highpotential risk of urban traffic accidents. Moreover,more attention and resources need to be placed on
areas of high-density, pedestrian accident prone
commercial and commercial/residential uses
(Figure2). During the rush hour of the congestion,
posted speed limits and are often believed to havelittle effect on driving speed, except during thebuild-up of queues and their later dispersion. The
insight that travel speed is dependent on factors
such as land use type, levels of congestion, anddrivers personal speed preferences, suggest that therelationship between speed limits and travel time isfar more complex than most drivers are willing toadmit. Time period variations clearly show that theblack time period is changing by land use category
and urban zones. Whereas not all statisticalcorrelations are causations, combining the spatial
analysis with the statistical analysis provides astronger argument with regard to the validity of thefindings in this research.

Figure 1: Urban Structure of Tehran

Figure 2: Accidents by landuse 0:00~6:00- 27 -

B11

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交通事故発生モデルの構築と分析

1

山田 晴利 1 2，柴崎 亮介 1
東京大学 空間情報科学研究センター，2 公益財団法人 交通事故総合分析センター
Email: <yamada hal@csis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 交通事故の発生要因を探り，また将来の事故件数を予測する上で事故発生モデルの果たす役割は大きい．しかし，わが国ではこれまで
事故の発生場所の情報が整備されていなかった
ため市区町村以下のレベルでのモデル構築ができなかった．2012 年から事故発生場所の経度・緯度が取得されるようになったので，このデータを用いて地域メッシュ単位の事故発生モデルの構築を試みた結果を報告する．
(2) 課題： 事故モデルの構築で問題となるのは，以下の諸点である．
 事故件数 0 のメッシュが大多数を占めること．
この問題の解決のために，複数年の件数を合計してモデル化に用いる，ゼロ強調モデル等でモデル化するといった方策がとられることが多い．
 重要な事故発生要因である自動車／歩行者交通量などのデータが整備されていないこと．
(3) 方法： 高速道路，都市高速道路，あるいは広場・駐車場等で発生した事故を除き，一般道路で発生した人身事故を三次メッシュ単位に集計したデータを用いてモデル構築を行った．対象年は 2013 年，
地域は東京都である．さらにメッシュ毎に社会経済的な属性，交通属性を集計し説明変数とした．
モデルとしては，ポアソン回帰モデル，負の二項
分布回帰モデル，これらのゼロ強調モデル，さらに
空間重み付けモデル（GWM），空間相関を考慮した階層ポアソン回帰モデルをとりあげた．
(4) 結果： ポアソン回帰モデル，負の二項分布回帰モ
デル，これらのゼロ強調版については，この順に多数存在する件数 0 のデータをうまく扱えるといわれており本分析でもこの結果を確認できた．ただしモデルによる当てはめ値と実際の事故件数の間には乖離がある．また多摩地域に件数 0 のメッシュが集中しているため，GWM モデルでは推定がうまく行えなかった．空間相関を考慮した階層ポアソン回帰モデルでは，空間ランダム項に CAR モデルを指定して MCMC 推定を行った．当てはめ値は実際の件数とよく一致している．ただし，この結果は空間ランダム項が説明変数で推定できない残差の部分を説明していることを意味していると解釈できる．
(5) 使用したデータ：
 「2010 年国勢調査及び 2009 年経済センサスに関する地域メッシュ統計」統計情報研究開発センター(6) 謝辞： 本研究は新道路技術会議からの助成を受けた．分析にあたっては，東京大学空間情報科学
研究センターの研究用空間データを利用した．
(7) 参考文献：
Lee, D. (2011) A comparison of conditional
autoregressive models used in Bayesian disease
mapping, Spatial & Spatio-temporal Epidemiology,
2, 79-89, Elsevier.

図 1: 2013 年一般道路での事故件数（東京都，平日の事故のみ）
Moran’s I の値は 0.652 で，空間的なクラスタリングが存在するという結果であった（p < 0.0001）．多摩地域と臨海部に事故件数 0 のメッシュが集中している．道路延長が 0 のメッシュは表示されていない．警察庁の事故原票データを利用した．

- 28 -

図 2: ランダム効果を組み込んだポアソン回帰モデルによる当てはめ値と観測された件数の散布図（Leroux の
CAR モデルを利用）

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空間人口分布を考慮した私事目的バス停単位需要推計手法の提案

1

鷲津 宏明 1，遠藤 玲 1，田中 寛朗 2，秋山 祐樹 3
芝浦工業大学， 株式会社エイト日本技術開発，3 東京大学空間情報科学研究センター
Email: <me16116@shibaura-it.ac.jp>
2(1) 動機： 現在の路線バス需要予測手法では，パーソントリップ調査（以下，PT 調査）などの交通実態調
査データに基づき，モデルを推定し他の交通手段と一体的に予測する手法や，バス停圏域人口から予測する手法がとられているが，前者では空間的解像度が低く代替手段の LOS を調査できず，後者
では交通手段選択などの複雑な事象に対応できないという問題があり，どちらも予測精度が低く有効に活用されていない．
そこで，本研究では従来の PT 調査で用いられる調査票に，配布対象のバス停までの距離がわかるよう工夫をした，独自の交通実態調査票を配布する．その後，これを用いてバス停アクセス距離を変数に組み込んだモデルを推定することで，既存のゾーン枠にとらわれない，人口空間分布を考慮したバス停単位の需要推計を行うことを目的とする．
(2) 対象： 対象地域は，さいたま市大宮区と見沼区の一部に当たる，大宮駅東口を発着するバス路線沿線地域を対象とする．また，対象とする移動は自宅を発とする，買い物や通院などの全ての私事目的での移動を対象に需要予測を行う．
(3) 方法： 本研究は大きく分けて「交通実態調査に基づいたモデル推定」「GIS ベースの需要推計とバス
IC カード実績値を用いた精度検証」の２つから構成される．
「交通実態調査に基づいたモデル推定」では最初に、GIS を用いて対象地域にてバス停・バス停距
離別に圏域を設定する．続いて回収時に属する圏
域を判別可能にした交通実態調査を実施すること
でバス停アクセス距離を変数に組み込んだ交通手
段選択モデルの推定を行う．
「GIS ベースの需要推計とバス IC カード実績値
を用いた精度検証」では交通実態調査にて設定した圏域毎の人口を，マイクロ人口統計データを用いて算出し，これに交通手段選択モデルから推計
したバス停圏域別のバス選択確率を掛け合わせる

ことによってバス需要予測値を算出する．その後，
予測値とバス IC カードの実績値を比較することによって需要予測の精度検証を行う．
(4) 特徴：・ 事前に GIS を用いてバス停アクセス距離の実距離を測定することで，バス非利用者であっても LOS を構築することが可能となり、高精度のモデル推定が可能である．
・ 対象地域に各バス停からの距離圏域（バス停までの距離 80m 刻み）のゾーンを設定し、マイクロ人口
統計データを用いてそのゾーン内人口を集計する
ことで，各バス停圏域の人口分布を考慮したバス
停単位での需要予測が可能である．
(5) 結果： モデル推定では変数に実測値を組み込むことで，従来の回答者の回答値（認識時間）を用いるよりも、精度の高いモデル推定が可能になるという結果が得られ，本手法にて提案した交通実態調
査手法の実用性が期待される結果となった．一方
で需要予測結果においては，本線上のバス停では
概ね現実的な値を得ることができたが，支線上のバス停では大きく予測が外れる結果となった．
(6) 謝辞： 本研究は芝浦工業大学と国際興業株式会
社との産学連携研究及び，著者らと東京大学 CSISとの共同研究（No. 661）として実施した成果です．
国際興業株式会社様にはバス IC データを提供していただき深く感謝いたします．
(7) 参考文献：
田中寛朗・遠藤玲・秋山祐樹（2016）バス停アクセ
ス距離と人口分布を考慮したバス停単位需要推計
手 法 の 提 案 ． 「 土 木 計 画 学 研 究 講 演 集 」 ， 53 ，256-264．
Akiyama, Y., Takada, T. and Shibasaki, R. (2013 )Development of Micropopulation Census throughDisaggregation of National Population Census.
CUPUM2013 conference papers, 110．

図 1： 対象地域バス路線位置図

図 2： 需要予測値と実績値- 29 -

C02

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Urban growth monitoring and prediction with remote sensing and GIS in Wuhan Region, China
Xinmin Zhang, Yuji Murayama
Graduate School of Life and Environment Sciences, University of Tsukuba
Email: <zxm_hk@yahoo.com>(1) Purpose: This study investigates land use/coverchanges and urban growth in Wuhan region by
employing remote sensing and GIS techniques. The
final goal of this study is to predict the urban growthin Wuhan region (2014-2030) by employing
Multi-layer Perceptron neural network and Markov.
(2) Data:(A). Landsat images in 2000, 2009 and 2014, with aspatial resolution of 30m, are obtained from theUnited States Geological Survey.
(B). Driving factors used for LUCC modeling include:(i) City center; (ii) Roads; (iii) Elevation: Digital
Elevation Model (DEM); (iv) Slope: Extracted from
DEM; and (v) Euclidean distance from land
categories.
(3) Methods: The satellite images are classified to
produce accurate land use/cover maps by using the
maximum likelihood tool in ArcGIS. Multi-layer
Perceptron neural network (MLP NN) is used fortransition potential mapping, and Markov module in
TerrSet-Land Change Modeler is used for simulationand prediction. The actual change simulation is doneby Land Change Modeler, which uses an internal
module to allocate the Quantity of change (predictedby using 2000 and 2009 maps and Markov) based on

the transition potential maps (modeled by using 2000
and 2009 maps, the driving factors, and MLP NN)(Fig. 2). Concerning the urban land and water, somerules are taken into account as follows: (I)transformation from urban land into another category
is unlikely to happen; and (II) water is also
considered stable and unlikely to change into anothercategory. The two corresponding transitions are
excluded from all transitions.
(4) Results: In Wuhan region, urban land has expandedfrom 27.3 thousand ha in 2000 to 71.06 thousand ha
in 2014 (Fig. 1). The degree of urbanization has
increased along the two sides of Yangtze River. In
each side, the urban growth increased spatially fromthe city proper to the outskirts. The future urban
growth in Wuhan region is predicted by the MLP
neural network and Markov. The simulation resultshows that the newly urbanized areas are predicted toextend to the northwestern and southwestern parts in
Wuhan region in 2030. The predicted map in 2030
shows 41.27% increase in urban land from 2014,indicating that urban growth is expected to continue
in the future (Fig. 3). These areas are considered to be
distributed in the surrounding of the urban core
because of low altitudes.

Figure 1: LUCC maps in Wuhan region in 2000, 2009, 2014

Figure 2: The urban/non-urban land map in Wuhan
region in 2014

Figure 3: Predicted urban land in 2030 with the actual
urban land in 2014

- 30 -

C03

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CSIS DAYS 2016

Mapping urban land use in Lusaka city, Zambia: an expert-based approachMatamyo Simwanda
Graduate School of Life and Environment Sciences, University of Tsukuba
Email: <matamyo@gmail.com>
Based on the assumption that built-up pixels
representing a particular ULU category in 2010
would still represent the same category in thepreceding years (2000 and 1990) if it existed, thesame ULU polygons were used to extract andreclassify the built-up pixels from Landsat Imagery
into their respective ULU categories for all the threetime points (1990, 2000 and 2010).
(3) Results: Figure 1 shows the ULU maps for 1990,
2000 and 2010 while Figure 2 shows the total ULU
area and the percentage of each ULU category in thethree time points. The classification accuracies of
ULU maps achieved in this study ranged from 91.2%
to 92.8%, above the recommended minimum
standard of 85%.
(4) Conclusion: An approach capable of overcoming thechallenges and limitations encountered when using
freely available remote sensing datasets and available
classification methods has been proposed. Overall,
the proposed approach shows good potential for ULU
classification at local and regional scales. The study
has also revealed some interesting results relevant toland use policy makers and urban development
planners.

Category percentage (%)(1) Purpose: The purpose of this study was to map theurban land use (ULU) of Lusaka city over time(1990-2000-2010). Dividing the built-up area into
different ULU classes (residential, industrial,commercial, public etc.) still remains a challenge due
to spectral confusion in complex urban environments.
The study was aimed at developing an approachcapable of overcoming the challenges and limitations
encountered when using freely available remotesensing datasets (i.e. Landsat and Google Earthimagery) and available classification methods.
(2) Data and methods: The proposed approach in thisstudy involved, first, accurately extracting the built-up
area from three Landsat imageries (1990, 2000, and2010) using a combination of pixel-based andobject-basedclassification
techniquesplus
post-classification image control (PCIC). PCIC wasconducted to identify and correct misclassified pixels
through the integration of spatial ancillary data, visualinterpretation and object-based multi-resolution image
segmentation technique. PCIC ensured that thebuilt-up area was accurately extracted which is a
crucial first step in the proposed approach for mapping
ULU. The built-up area was then divided into six ULU
classes based on the study area: (i) Unplanned HighDensity Residential (UHDR), (ii) Unplanned Low
Density Residential (ULDR), (iii) Planned HighDensity Residential (PHDR), (iv) Planned Low
Density Residential (PLDR), (v) Commercial andIndustrial (CMI) and (vi) Public Institutions and Areas(PIA). This was then followed by an expert–based
on-screen digitization of polygons representing theidentified six ULU categories through visualinterpretation using high resolution Google Earthimagery, Object-based multi-resolution image
segments, grids and close reference to detailed
georeferenced cadastral and land use data. A coverageof ULU polygons using Google Earth Imagery for thelatest date (2010) of this study with all the ULU
categories defined was produced.

35.0

2000

158 8

2010
49 2

30.0

84 4

1990
2000
2010
Total Urban Area (Km2)

25.0
20.0
15.0
10.0
5.0
UHDR ULDR

PHDR

PLDR

CMI

PIA

Urban land use categories

Fig. 2: ULU percentage in 1990, 2000 and 2010

Fig. 1: Urban land use maps for 1990, 2000 and 2010

- 31 -

1990

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東京・上野地域における商店街の特性

1

太田 慧 1，杉本 興運 1，菊地 俊夫 2
首都大学東京 都市環境学部，2 首都大学東京 大学院都市環境科学研究科
Email: <kei_ota@tmu.ac.jp>(1) 動機： 東京・上野駅および御徒町駅周辺には 17の商店街が集積している．これらの商店街の中にはアメヤ横丁のように東京の下町の雰囲気を残す商店街もあり，日本国内や海外からも多くの観光客を集めている（太田ほか，2016）．本研究は上野地域における商店街の業種構成を分析する
ことにより，各商店街の特性を明らかにするとともに商店街を単位とした上野地域の商業集積地の空間特性を明らかにすることを目的とする．
(2) 方法： Zmap TOWN II の街区データと台東区の商店街調査の資料を利用し，道路構成線から 10m のバッファを発生させ，商店街ごとのポリゴンを作成した．さらに，各商店街のポリゴン上に位置
する座標付テレポイントデータを上野地域を代表する 5 つの業種に再集計することで，商店街ごとの店舗の業種構成を把握した（図 1）．以上の各商店街とその業種構成のデータをもとにコレスポ
ンデンス分析を行い，それぞれの商店街の特性を図化した（図 2）．
(3) 結果： コレスポンデンス分析の結果，「ショッピン
グ型」，「フード型」，「飲み屋型」，「ショッピング・フード複合型」，「ビジネス型」の 5 つの特性が抽出された（図 2）．「ショッピング型」の商店街は装身具類，小物，食品を扱う店舗との関連がみられ，アメヤ横丁が分類された．また，飲食店に関連する「フード型」には上野中央通りや御徒町通りなどの上野駅や御徒町駅に近接する大通り沿いの商店街が分類された．酒場やバーと関連する「飲み屋型」は，上野駅に隣接する小規模な酒場が集積する上野駅一番街が該当した．「飲み屋型」は上野公園の南に位置する池之端仲町通り商店街や
上野二丁目仲町通り商店街も分類されたが，これはかつての花街の名残である．金融機関，事務所，
工場との関連がみられる「ビジネス型」の商店街は，
昭和通りなどの大通り沿いの商店街が該当した．
以上のことから，上野地域における商店街は観光の中心となっているアメヤ横丁から離れると，観光客があまり利用しない「ビジネス型」としての性格がより強くなる傾向が明らかになった．
(4) 使用したデータ：
・ 「Zmap Town II (2013/14 年度 Shape 版) 東京
都データセット」株式会社ゼンリン
・ 「座標付き電話帳 DB テレポイント（P1A42_2014
年 2 月）」(5) 謝辞 ： 本研究は，上野観光連盟からの受託研
究「昭和 39 年以降の上野地域の歴史の編纂」お
よび CSIS との共同研究（研究番号 2685）による成果である．ここに謝辞を表する．
(6) 参考文献：
太田慧・杉本興運・菊地俊夫（2016）東京・上野
地域における商業集積地の土地利用と空間特性．
「日本地理学会発表要旨集」，89（11），79．

図 1： 各商店街の業種構成

図 2： 各商店街の特性とその分布- 32 -

C05

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江戸期の寺社地における商業活動と観光空間の復原－文献史料と歴史 GIS を組み合わせた空間分析を通じて－
洪 明真，杉本 興運，菊地 俊夫
首都大学東京大学院 都市環境科学研究科 観光科学域
Email: <rozong@hotmail.com>(1) 動機： 従来，江戸の寺社地に関しては，江戸城下町の成立に基づいた町割と地割，あるいは，都市空間の構造に着目した研究が多くなされてきた．
近年では，江戸の寺社地の土地利用変化（田中，2010），江戸期に刊行された 2 つの買物案内書に記載されている飲食店を比較し，江戸期の食生活を検討した研究（蟻川，2006）がある．
しかし，江戸の商業活動のなかで一部の業種を取り上げており，その空間的な分析による地域の商業活動の特徴は明らかにされていない．従って，商業活動を空間的に分析することで，江戸期の人々の観光（消費）行動を類推する．さらに，江戸期の下谷と浅草地域における空間構造の地域差を比較・検討する．
(2) アプローチ： 絵図と史料に基づき，過去の地域と景観の復原を重要なテーマとする歴史地理学の研究手法に準拠したことを述べる（菊地，1984）．
江戸期に刊行された『江戸買物独案内』と『江戸名物酒飯手引草』の 2 つの買物案内書を主な史料とし，下谷と浅草地域における商業活動および地理的情報をデータ化し，GIS を通じて可視化する．
さらに，商業活動の業種内容を「衣・食・住」のカテ
ゴリに区分し，その空間的な分布の分析を行い，江戸期の下谷と浅草地域の観光空間について議論する．
(3) 意義： 本研究の意義は，江戸期の文献史料と GISを組み合わせて過去の地域の生活空間と観光空間を復原する方法を提案することである．それを通じて江戸期の都市空間の復原やそこで生活する
人々の観光（消費）行動の特徴を明らかにすることである．
(4) 特徴：・ 下谷と浅草地域の商店の所在地を文献史料から抽出し，現在の空間データと一致させるため
古地図と町史から昔と現在の町名変遷を行った．
・ その後，文献史料から，下谷と浅草の地域に位置している商店の所在地，商人名，業種，店名を抽出し，表データにまとめた．
・ 国土地理院の基盤地図情報から現代の対象地
域の空間データを入手し，ArcGIS 上で表示させた．さらに，ジオリファレンス機能によって昔の古地図を重ね合わせ，江戸期の町の空間デー
タを作成した．
・ 町目別の商店数を集計し，属性結合した後，商店の分布図を作成した（図 1）．

(5) 謝辞： 本研究は，上野観光連盟からの受託研究「昭和 39 年度以降の上野地域の歴史の編纂」と，CSIS との共同研究（申請番号 2685）の支援を受けた．ここに謝辞を表する．
(6) 参考文献：
蟻川トモ子（2006）『江戸名物酒飯手引草』に見る
江戸の食文化圏を『江戸買物独案内』と比較して．
「生活文化史」，50，88-102.
金子晃之（1995）近世後期における江戸行楽地の地域的特色―『江戸名所図会』からみた行動文化―．「歴史地理学」，175，1-21．
菊地利夫（1984）『日本歴史地理概説』，古今書院．
田中麻衣・古田悦造（2010）明暦大火前後における江戸の土地利用変化．「東京学芸大学紀要 人
文社会科学系 」，61，61-77.
平井松午・安里進・渡辺誠（2014）『近世測量絵図の GIS 分析』，古今書院．

- 33 -

図 1： 江戸期の下谷地域における商店の分布

C06

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駅との位置関係からみた地方都市における中心市街地のにぎやかさに関する研究
対馬 銀河，吉川 徹
首都大学東京大学院 都市環境科学研究科 建築学域
Email: <tsushima-ginga@ed.tmu.ac.jp>
な施設や駅との位置関係，都市規模，乗降客数な
どの共通の要因により中心市街地優位度が決まっていると考えられる．
(4) 使用したデータ：
・ 「相続税財産評価基準書」 各国税局
・ 「国勢調査」 総務省統計局
・ 「鉄道統計年報」 日本国有鉄道(5) 謝辞： 本研究は東京大学空間情報科学研究セン
ターの研究用空間データ（研究番号 603）を利用した．
(6) 参考文献：
杉村暢二（1987）『都市の地価変動』，大明堂．
青木栄一（2006）『鉄道忌避伝説の謎』，吉川弘文
館．

図 1： 岡山市のグラフ
中心市街地優位度(1) 動機： 地方都市における市街地内部の繁華街は
大きく 2 つに分けられる．1 つは城下町の商人地や港町などを起源とした繁華街で，中心市街地と呼ばれる．もう 1 つは近代の鉄道駅を拠点とした駅前繁華街である．中心市街地は多くの都市で衰退が顕著であるが，その要因として鉄道の発達に伴った駅前繁華街の成長や，その後の郊外化によってできたショッピングセンターの影響が挙げられる．
郊外化による中心市街地の衰退については多くの研究があるが，市街地内部の繁華街の盛衰を駅との位置関係に着目して分析した研究は少ない．
(2) 方法： 対象都市は中心性の強い地方都市 66 都
市で，1957 年，1980 年，2010 年の時系列変化を分析する．繁華街の位置やにぎやかさを表すデー
タとして地価を用いて，地価が周辺よりも高いところが商業的ににぎやかであると考える．多くの都市で地価は駅前と中心市街地で高くなっており，またその間を結ぶ道路も尾根のように地価が高くなっている．そこで尾根線上の地価をグラフで表すことで都市構造を表現する．図 1 に岡山市のグラフを示す．
横軸は駅を基点とした尾根線上の距離を示し，縦軸は地価を基準化した値を示す．
このようにして作成した 66 都市のグラフを定量的に分析するために図 2 のように 2 つの指標を定義する．分離度は駅前繁華街と中心市街地の間の谷の深さを表し，中心市街地優位度は駅前繁華街に対する中心市街地のにぎやかさを表す．この指標によりグラフの形状を図 3 のように布置できる．図 4に対象都市の 2010 年のグラフの形状を布置して示す．本研究では分離度と中心市街地優位度の 2 つの指標を目的変数として重回帰分析を行うことで，
駅前繁華街と中心市街地の関係と駅との相対的位
置関係や主な施設の立地，都市規模，乗降客数などとの関連を明らかにする．
(3) 結果： 重回帰分析の結果，分離度は全年で道路
距離か時間距離が最も強く関係し距離が大きいほど分離度が大きい．また中心市街地優位度は 2010
年では人口が多い，乗降客数が少ない，時間距離が小さい，県庁と市役所が駅よりも中心市街地に近い都市ほど大きい．2010 年と 1957 年の結果を比較すると 2010 年の方が R2 が大きい．これより，1957
年では都市固有の歴史的背景などにより中心市街
地優位度が決まっているのに対し，2010 年では主・分離度＝(min(C,S)－U)/min(C,S)
・中心市街地優位度＝(C－S)/max(C, S)

分離度
S
C
U

S：駅の最大地価
C：中心市街地（=極大値）の地価
U：極小値の地価

図 2： グラフの形状を表す指標

2010年- 0. 8

図 3： 形状による布置

中
心
市
06
街
地
優 佐世保市
0.4
位 今治市
青森市度
0.8

熊本市
長崎市

福岡市

広島市
宮崎市

宇部市 盛岡市
前橋市
0.2
宇都宮市
足利市
都城市
弘前市桐生市
鹿児島市
0- 0. 6 上越市 -0. 4- 0.2
0 北九州市0 .2 山形市 0 .4
0 .6
松山市
尾道市 佐賀市
高岡市
新潟市
鶴岡市
-0.2
上田市 松本市
富山市
呉市
郡山市 高崎市
奈良市 仙台市
久留米市 大津市
福島市
下関市
-0.4
鳥取市
松江市
徳島市 岐阜市
浜松市
津市
伊勢市
福井市 和歌山市
四日市市
沼津市 秋田市

分離度
0.8

-0.6

図 4： 対象都市のグラフの形状による布置（2010）- 34 -

C07

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CSIS DAYS 2016

地方都市における移動販売車利用度の規定要因の分析－フードデザート問題を抱える高齢者の低栄養リスク改善のために－1

田中 耕市 1，駒木 伸比古 2，岩間 信之 3，池田 真志 4，浅川 達人 5
茨城大学 人文学部，2 愛知大学 地域政策学部，3 茨城キリスト教大学 文学部，
4
拓殖大学 商学部，5 明治学院大学 社会学部
Email: <koichi.tanaka.gis[at]vc.ibaraki.ac.jp>(1) 動機： フードデザート問題の対策の一つとして，移動販売事業が注目されている．特に，人口が密集していない地域において有効な手段として期待されているが，新規参入による黒字経営は容易ではない．本報告では，東京大都市圏郊外の A 市を事例に，食料品販売店へのアクセシビリティを評価す
るとともに，様々な社会的要因を考慮に入れて，移動販売車の利用度の規定要因を明らかにする．
(2) 対象地域と移動販売事業： 対象地域の A 市は東京駅から 50km ほどの距離に位置している．東京都
心への通勤者も多く，中心駅周辺には多くの住宅団地がみられる一方で，その周囲には古くからの農村地帯が広がっている都市農村混合地域である．
本報告で取り上げる生協の移動販売は，冷蔵・冷凍食品に対応した 1.5 トン車を運用している．扱っている品目数は生鮮食料品を中心に 350 以上におよび，47 か所の停留所を A 市内に設けている（図 1）．
(3) 方法： 移動販売の利用度を被説明変数，空間的および社会的要因を表す項目を説明変数とする重回帰分析を行う．移動販売の利用度は，各停留所
から 300m 圏の推計人口に対する移動店舗における延べ利用者数の比率である．空間・統計データと住民へのアンケート調査から，食料品アクセス，家族・地域とのつながり，外出度，食生活，経済状態に関わる計 19 変数を採用した．食料品アクセスに含まれる一変数である店舗アクセシビリティは，店舗面積を吸引力変数とする重力モデル型のポテン
シャル・アクセシビリティを測定した．主成分分析によって導出された主成分を説明変数として，上述の重回帰分析を施した．
(4) 結果： 主成分分析により，19 変数は固有値 1.0 以上を示す 6 つの主成分にまとめられた．これらの主成分を説明変数とした重回帰分析（ステップワイズ法）を施した結果，3 つの主成分が有意であった．
最も影響力が高かったのは第 3 主成分「食生活悪・
徒歩外出困難型」であり，次いで第 1 主成分「都市的健康型」，第 4 主成分「孤独・生活苦型」であった（表 1）．移動販売者の利用度には，単なる買い物の利便性の悪さのみならず，利用者の身体状況や社会的・経済的な問題が大きく寄与することが明らかになった．
(5) 使用したデータ：
・ 「平成 22 年国勢調査地域メッシュ統計」 公益財団
法人 統計情報研究開発センター
・ 「ZMap TOWN II 茨城県」 （株）ゼンリン
・ 「座標付き電話帳 DB テレポイント」 （株）ゼンリン
・ 「拡張版全国デジタル道路地図データベース」（株）住友電工(6) 謝辞： 本研究は，東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号 59）を利用した．
表 1： 主成分分析の結果
説明変数

偏回帰係数

標準化偏
回帰係数

第3主成分

食生活悪・徒歩
外出困難型

0.851

0.554 ***

第1主成分

都市的健康型-0.508-0.416 ***第4主成分

孤独・生活苦型

0.526

0.356 **

定数項

1.724
***0.1%水準で有意

重相関係数
決定係数
自由度調整済み決定係数
モデル適合度

図 1： 店舗からの道路距離圏と移動販売停留所- 35 -

0.766
0.586
0.571
p = 0.000*****1%水準で有意C08

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CSIS DAYS 2016

居住地域の縮小と再編に関する地理学的分析
鎌田 健司，小池 司朗，山内 昌和
国立社会保障・人口問題研究所
Email: <kamata-kenji@ipss.go.jp>(1) 動機： 各地域の人口減少問題が注目を集めているが，居住地域の分布は全体としてどのように変化しているのだろうか．とりわけ，少子高齢化の進展が著しい国土の周辺部を中心に地域の人口がゼロになる無居住化が進んでいる可能性もあるが，その現状は如何なるものであろうか．
本研究は，居住地域の分布変動に関する研究の一環として行うものであり，具体的にどのような地域で無居住化が進行しているのかについて，地域
メッシュ統計およびその他の人文・自然の各種データを用いて検証するものである．
(2) アプローチ： 2005 年，2010 年の地域メッシュ統計（2 分の 1 メッシュ）を用いて，5 年間で総人口がゼロになるメッシュの特性を明らかにする．要因として考えられる共変量には，1）自然条件：標高，傾斜，2）
社会条件：中心地特性（当該メッシュが属する市町
村の中心地（役所本庁舎）からの直線距離）を採用した．ここで，総人口がゼロになるメッシュを「消滅メッシュ」と呼ぶ．
(3) 意義： 地域政策の方向性を見通すうえで，将来の人口分布変動を明らかにすることは重要な課題の1 つである．本研究の意義は，将来的に無居住化の進む可能性の高い地域がどこに多く分布してい
るのか、それら地域はどのような特徴を有しているのかを定量的に明らかにすることで，今後の人口分布変動を見通すための知見を得ることにある．
(4) 結果：・ 2005 年から 2010 年の間に総人口がゼロになる消滅メッシュの割合は全国で 2.6%であった（消滅メ
ッシュ数 4,809／2005 年時点居住地域メッシュ数
182,625 ） ． 都 道 府 県 別 に み る と 北 海 道 で 高 く
7.0%，以下，沖縄県 4.0%，高知県 3.7%，和歌山

県 3.2%，山口県 3.0%と続く（参考：図 1）．
・ 2005 年から 2010 年の間の消滅メッシュについて、2005 年時点の総人口別にみると，10 人未満である場合がゼロメッシュの 9 割を占め，メッシュ人口2 人が 23.2%，1 人が 16.2%，3 人が 14.5%である．
・ 2005 年から 2010 年の間の消滅メッシュを従属変数、2005 年時点の総人口（対数化）[-]、標高[U字型関係]、傾斜[+]、中心地特性（当該メッシュが属する市町村の中心地からの直線距離[+]）を共変量としたロジットモデルによって推定した結果（表 1），全ての共変量で統計的に有意な差が得られた．[ ]内は推定されたパラメータの符号．
(5) 今後の展望： 今回モデル推定に用いていない当該地域の「隔絶性」を示す変数（消滅メッシュの周辺人口及び周辺メッシュの最大人口）や中心地特性（中心地の人口規模）、土地利用属性等の検討を行う．
(6) 謝辞： 東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号 671）を利用した．ここに感謝の意を表する．
(7) 参考文献：
国土交通省国土政策局（2016）「メッシュ別将来人
口推計を活用した分析の展開―地域における生活関連サービスの利用可能性の分析―」（平成 28
年 6 月 17 日公表）．
財城真寿美・小口高・香川雄一・高橋昭子・小池司朗・山内昌和（2005）日本における居住地の分布と地形との関係－GIS を利用した市区町村単位の検討－．「CSIS Discussion Paper」， 68．

表 1： 2005 年から 2010 年の間消滅メッシュを従属変数とした
ロジットモデル推定結果

2005年時点の総人口（対数化）
標高
標高二乗項
傾斜
中心地からの直線距離
定数
標本数
Log likelihood
LR χ二乗検定(95%水準)
有意水準：*** 0.00 ** 0.05 + 0.10

図 1： 2005 年から 2010 年の間の消滅メッシュの分布（例：北海道）- 36 -

偏回帰係数-1.42987 ***-0.00121 ***0.00000 ***0.01384 ***0.01109 ***0.00492
182,625-13578.2
17314.0 ***標準誤差
0.015920.000150.00000
0.00406
0.00292
0.04789

オッズ比
0.239
0.999
1.000
1.014
1.011
1.005

C09

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地方都市の人口減少を背景とした将来の集約型都市構造のあり方に関する研究1

田中 貴宏 1，〇梶家 教平 2，田村 将太 2，小沢 啓太郎 2
広島大学大学院 工学研究院，2 広島大学大学院 工学研究科
Email: <ttanaka@hiroshima-u.ac.jp>(1) 動機: 近年，日本の人口は減少に転じ，特に地方都市では，空き家，空き地、駐車場等の市街地内低
未利用地の増加，市街地の低密度化といった課題が顕在化しつつある．このような状況を受けて，今後の都市構造のあり方として，「コンパクトシティ」が注目されているが，その計画の策定のためには，低未利用地が発生しやすいエリアの特徴を把握した上で，将来の土地利用を検討することが有効と考えられる．
そこで，本研究では，コンパクトシティの具体像提案のために，地方小都市である広島県府中市の市街化区域を対象に，低未利用地の発生要因分析，および推定低未利用地率を考慮した将来の集約型都
市構造の提案を目的とした．
(2) 方法: 対象地内の空き家，空き地，駐車場について，空き家台帳データ，現地調査をもとに分布調査を行い，3 次メッシュ 1/10 細分区画を用いて，それぞれメッシュ内の未利用地率を算出した．低未利
用地の発生有無と低未利用地割合の大小は，地理的要因が異なると考え，それぞれ分析を行った．
前者はメッシュ内の低未利用地発生状況を目的変数，地理的要因を説明変数とする判別分析，後者
は、メッシュ内の低未利用地率を目的変数，地理的要因を説明変数とする重回帰分析をそれぞれ行った．なお，説明変数には，用途地域，高齢人口率，駅や病院までの移動距離，接道不良区画率，築年数等を用いた．その後，作成したモデルを用いて推定低未利用地率をメッシュ毎に算出した．その後，空き家率と空き地率それぞれの推定率が高いエリアを拠点地区外とした集約シナリオの作成を行った．さらに，自動車 CO₂排出量の観点からシナリオ評価を行った．

(3) 結果: 分析結果より，空き家，空き地，駐車場で発生要因および低未利用地率の増加要因は異なり，また，同じ低未利用地でも発生要因と低未利用地率の要因は異なる（例：同じ空き家でも発生要因と空き家率の増加要因は異なる）ことがわかった．空き家推定率を図 1，集約シナリオを図 2，自動車 CO2 排出量を図 3 に示す．現状推移シナリオよりも自動車 CO₂排
出量が低いことから，低未利用地に着目した将来都
市構造は有効と考えられる．
(4) 使用したデータ:
・ 「ゼンリン住宅地図 府中市 2015 年 4 月版」 ゼンリン・ 「Zmap TOWNⅡ（2013/14 年度版）広島県データセット」 東京大学空間情報科学センター
・ 「空き家台帳データ」 府中市(5) 謝辞: 東京大学 CSIS 共同研究 （653），及び JSPS
科研費 （25420608）による成果の一部である．また，本研究を進めるにあたっては，府中市に資料提供をいただいた．ここに記して謝意を表す．
(6) 参考文献:
浅見泰司編（2014）『都市の空閑地・空き家を考える』，プログレス．
岩本慎平・田中貴宏・西名大作（2014）地方小都市における CO₂ 排出量の視点からみた将来都
市構造の検討－広島県府中市を対象としたシナリオ作成と評価－．「日本建築学会環境系論文集」，
79（697），289-296．
阪井暖子（2012）大都市圏郊外戸建住宅地における空地等の発生消滅の実態と要因に関する研究－
首都圏および近畿圏の郊外戸建住宅地を対象として－．「都市計画論文集」，49（3），1035-1040．

低空き家推定率シナリオ

現状推移シナリオ

0

100 200 300 400 500 600 700（Kg-CO₂/年*人）

図 1：空き家推定率図

図 2：低空き家率のエリアに拠点地区を集約したシナリオ- 37 -

図 3：自動車 CO₂排出量評価

C10

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代表的な経営指標に基づいた日本における下水道事業の経営状態の把握

1

秋山 千亜紀 1，秋山 祐樹 2
国立環境研究所 地域環境研究センター，2 東京大学 空間情報科学研究センター
Email: <mizutani.chiaki@nies.go.jp>(1) 動機： 日本では水質汚濁の改善のため水質汚濁防止法等の法整備とともに，特に高度経済成長期において下水処理施設や浄化槽などの整備・普及が進められてきた．これらの施設の整備は当初，人口増加・経済成長を前提とした拡大路線であったが，現在は人口減少・経済低成長社会へと転換したため，将来の維持費の確保やインフラ設備の規模の見直し等が重要な課題として挙がっている．同
課題の解決に向けた議論を自治体間などで行っていくためには，市町村ごとの下水道の経営状況を定量的に把握する必要がある．そこで本研究では，
下水道事業の代表的な経営指標を用いて，下水道事業の経営状況を市町村単位で定量的に評価した．また評価結果に基づき全国の下水道事業の経営状態をいくつかの類型に分類し，類型ごとに考えうる対策を考察した．
(2) アプローチ： 本研究では全国の下水処理場を対象に，総務省（2010）による下水道事業の代表的な経営指標のなかから，次の 5 項目を用いて評価した（1: 事業の概要を示す進捗率[%]，2: 事業の概要を示す処理区域内人口密度[人/ ha]，3: 施設の効率性として有収率[%]，4: 水洗化率[%]，5: 経営の効率性として汚水処理原価[円/m3]）．続いてそれらの値を平方ユークリッド距離によるクラスター
分類（ウォード法）によって，全国の下水道事業が有する経営状況を類型化した．

(3) 結果： 類型化の結果，全国の市町村は図 1 に示す 4 種類の経営状況に分類された．この結果より事業がある程度まで成熟すると経営効率の改善が課題となること（クラスター番号 1），また事業の拡張と良好な経営効率を両立できる時期があること（同番号 2）が明らかとなった．4 つのクラスターのうち，同番号 2 の市町村が最も経営状態が良好であり，政策参照先となりうる自治体といえる．今後の課題
として，まず都道府県が管理する流域下水道事業を評価の対象にすることが挙げられる．市町村および都道府県という異なる事業主体による事業が，同一地域に展開される点は，行政区域で事業範囲が完結しない下水道事業の特徴といえる．このような特性を持つ事象に対しては既存の集計単位で整備された情報では十分に対応できないことが考えられることから，今後はマイクロジオデータ（秋山，2015）を用いて事業または事業場ごとに分析を進めたい．
(4) 謝辞： 本研究は，JSPS 科研費（16K21595）（研究代表者：秋山千亜紀）の助成を受けて実施したものである．また東京大学空間情報科学研究センターの空間データ利用を伴う共同研究（No. 694）による成果の一部である．ここに記して謝意を表したい．
(5) 参考文献：秋山祐樹（2015）マイクロジオデータを用いた都市・地域モニタリング．「人と国土 21」，41，
47-51．

図 1： 下水道事業の代表的な経営指標に基づいた地域分類（市町村単位）- 38 -

C11

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ウェブデータを用いたクリエイティブ産業のオフィス集積に関する研究
柴田 史奈, Andrew Burgess, 伊藤 香織
東京理科大学大学院 理工学研究科 建築学専攻
Email: < fumina.shibata@gmail.com >(1) 動機: 近年，世界各国でクリエイティブ産業の発展に向けて支援を行っている．IT 技術の進歩によってオフィス立地の重要性は低下すると考えられてきたが，クリエイティブ産業にとってはその重要性が益々高まり，一定の条件を満たす都市へと集中している．クリエイティブ産業がオフィスに求める機能は従来のものと大きく異なり，古いオフィスや倉庫をコンバージョンしオフィスにする等，従来オフィスエ
リアとして考えられていなかったエリアでオフィス需要が拡大している．このような中で，業種によるオフ
ィス立地の特性を把握することは重要である．米国
は，金融機関等のオフィス需要が低下する一方で，クリエイティブ産業のオフィス需要が拡大しており，
このオフィス需要の変化は，今後他の先進国も受ける可能性がある．
(2) アプローチ: ニューヨークマンハッタン区におけるクリエイティブ産業を対象とし，その集積
特性と建物設立年数との関係性を解明する．本
研究では「クリエイティブ産業」を英国文化・
メディア・スポーツ省が定義した 9 分野とする．
(3) 方法: 企業の詳細な地理情報を取得するため，米国の事業所電話帳「Yellow Pages」を使用する．
第一に，「Yellow Pages」からクリエイティブ産
業のオフィスを検索し，Python を用いた Web ス
クレイピングにより，各企業の「企業名」「緯度

図 1: 産業別のカーネル密度分布図の例

経度」
「住所」
「サブカテゴリー」を得る．次に，得た地理情報とニューヨーク市の建物地理情報「PLUTO」を使用し，GIS を用いて業種ごとの空間的集積分布を把握する．最後に，「PLUTO」のデータである建物建設年数と各業種のオフィスとの比較を行い，業種ごとの特徴を把握する．
(4) 結果: 「Yellow Pages」のデータを用いたカーネ
ル密度分布図の例を図 1 に示す．クリエイティブ
産業のオフィスは，ミッドタウンからミッドタウン・サウスにかけた地区とソーホー，ダウンタウンで集積が見られ，「Music」等は集積にばらつきが見られた．
また，各産業のオフィスの建設年と地区の建設年の比較図の例を図 2 に示す．ミッドタウン・サウスでは建設年代の古い建物にフィスを構える傾向にあることが分かる．また「Architecture」や「Crafts」ではマン ハッタン区の平均に比べ建設年数が古く，「Advertising」「IT」等では建設年数の新しい建物にオフィスを構えていることが明らかとなった．
(5) 謝辞: 本研究は，一般財団法人森記念財団にご協力を頂きました．ここに感謝申し上げます．
(6) 使用したデータ:「MapPLUTO」(2016 年 7 月 20 日閲覧)
http://www1 nyc.gov/site/planning/data-maps/opendata.page「Yellow Pages」（2016 年 7 月 20 日閲覧）
http://www.yellowpages.com

図 2: 産業別のオフィス建設年と地区平均建設年の例- 39 -

C12

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南海トラフ巨大地震による津波災害廃棄物発生量からみた仮置場候補地の評価

1

横山 魁 1，久嶋 悠暉 1，岡島 拓哉 2，岸本 慧大 2，厳 網林 3
慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科，2 慶應義塾大学 総合政策学部，3 慶應義塾大学 環境情報学部
Email: <kaito27@sfc keio.ac.jp>(1) 目的： 南海トラフ巨大地震が発生した場合，莫大な量の災害廃棄物の発生が危惧されており，各市
町村の災害廃棄物処理計画には，効率的な処理
計画を事前に反映させておくことが求められている．
しかし，実現性の高い仮置場の選定にすら至っていないのが現状である．本研究では，丁目・字レベ
ルでの津波災害廃棄物発生量の推計と地域性を考慮した仮置場候補地の選定により，仮置場の過不足を明らかにし，地域性に応じた災害廃棄物処理に関する提言を目的とする．
(2) 方法： 研究対象地域は，静岡県西部の浜松市，磐田市，湖西市の三市とし，Esri 社の地理情報シ
ステムソフトウェアである ArcGIS for Desktop を用いて分析を試みる．
まず，a）オーバーレイにより津波浸水域内の建物を抽出，b）津波浸水深ごとに全壊率と半壊率を設定し，各建物を全壊と半壊に二分化，c）2 階以下の建物を木造，3 階以上の建物を非木造と仮定
し，各建物の延べ床面積に構造別の津波災害廃棄物発生量原単位を乗じる，d）各建物の津波災害
廃棄物発生量に建設資材投入割合を乗じることで，津波災害廃棄物発生量を推計する．
次に，一時的仮置場，一次集積所，二次集積所の三種類に適した候補地を選定し，仮置き可能な
災害廃棄物量を推計する．尚，都市計画基礎調査をベースとした土地利用現況や災害時利用地の有無などから仮置場を選定する．
そして，津波災害廃棄物発生量と仮置き可能な
災害廃棄物量を比較することで，仮置場の過不足を明らかにする．

(3) 結果： 津波災害廃棄物発生量の推計により，仮置場必要面積は，浜松市 62.2 ha，磐田市 10.3 ha，湖西市 9.0 ha という結果が得られた．一方，仮置き可能面積は一次集積所で，浜松市 1182.8 ha，磐田市354.4 ha，湖西市 121.2 ha，二次集積所で，浜松市
746.3 ha，磐田市 124.5 ha，湖西市 30.6 ha であった．
仮置場が不足するという傾向は見られなかったものの，市有地以外も含むこと，廃棄物発生現場から離れた内陸部の候補地を含むことから，仮置場候補地の実際の運用は，一部に限られるであろう．また，
本分析では考慮していない地震の揺れや液状化など，他ハザード由来の廃棄物の発生も予想される．
尚，仮置場候補地の地域偏在からは，輸送効率や処理コストに関する懸念も考えられる．（図 1）(4) 使用したデータ：
・ 「 住 宅 地 図 デ ー タ ベ ー ス Zmap-TOWNII（2013/2014 年度）」株式会社ゼンリン
・ 「陸域における津波浸水深データ（ケース 1）」中央防災会議南海トラフ巨大地震モデル検討会
・ 「平成 22 年度都市計画基礎調査データ」静岡県
・ 「ふじのくにオープンデータカタログ」静岡県(5) 謝辞： 本研究は環境省環境研究総合推進費プロ
ジェクト（課題番号 3K153008），愛知大学三遠
南信地域連携研究センターとの共同研究（研究番号 2016-007），東京大学空間情報科学研究セン
ターとの共同研究（研究番号 683）による成果である．また，株式会社ジェーエスディーの千葉陽一氏，湖西市役所危機管理課山本健介氏，
田原市役所廃棄物対策課渡邉康統氏から分析の助言をいただいた．ここに記して謝意を表す．

図 1: 湖西市における一次，二次集積所候補地- 40 -

C13

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南海トラフ地震・津波を想定した企業間取引への被害波及の推定と可視化～高知の事例～1

小川 芳樹 1，秋山 祐樹 2，柴崎 亮介 2
東京大学大学院 新領域創成科学研究科，2 東京大学 空間情報科学研究センター
Email: <ogawa@csis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 広域地震災害発災後，効率的なサプライチェーンの復旧をするためには，事前にサプライチェーンを構成する企業間での長期事業計画（BCP）策定をする必要がある．広域災害においては, 複数の都道府県の市区町村や民間企業に対して同時多発的に応援要請が届くため，適切な災害対応が難しくなるという指摘もされており，多層化する企業取引の整理・可視化の必要性が問われている．そこで株式会社帝国データバンクの企業間取引データ（全国約 143 万社）と呼ばれるサプライチェーンにおける各企業間の取引データを用いることが有効であると考えられる．そこで本研究では, 全国の企業取引データを用いて広域地震津波による複数の自治体にまたがる広域かつ多層化する取引への被害波及を推定し，可視化する．
(2) 方法： 地震被害対象地域は高知県高知市，土佐市，南国市エリアである．分析の空間単位は建物単位（住宅地図ベース）とする．まず，南海トラフ地震における揺れによる倒壊，火災，津波を統合した全壊率を様々な発災日時において推定した．地震動データは，確率的地震動予測地図（防災科学研究所）を用いる．津波データに関しては，5m mesh，30sec 解像度のシミュレーション
データを用いる．既存の被害推定モデルから揺れの被害，火災の被害，津波の被害を確率的に推定し，ダブルカウントを除去することで統合的な被害を推定した（図 1）．次に企業間取引デー
タを用いて波及推定をする．被災する企業の建物の倒壊率を r とし，被災する前の企業 i との取引における取引額を v1i とすると，倒壊率が直接被災後の取引額 v’1 に影響すると仮定すれば，被災後の取
引額 v’1i は，v’1i=v1i*(1-r)と表せる．同様に被災前の企業の総受注総額 V1 とすると被災後の企業の総受
注総額 V’1 は，V’1=V1*(1-r)と表すことができる．この計算を逐次的に n 次取引企業まで計算すること
により，各企業への経済的影響を推定することができる（図 2）．
(3) 結果： 被害最大量の場合の 1 次波及結果（図 3）を見ると，多くの１次取引企業において取引額減
少率は 40%以上であり高知市・土佐市周辺からネットワーク（線）が全国各地に延びていることがわ

かる．すなわち 1 次波及においても取引額減少率が高い傾向があり，全国に地震による間接的な被害が及ぶことがわかる．詳細なデータを用いる
ことにより企業のリスクを既存の統計データ
では評価できない手法で評価することが可能になり，各企業の BCP の適正化を進めるための 1 つの判断材料となり得るだろう．
(4) 謝辞： 本研究で利用した津波シミュレーションデ
ータは東北大学越村俊一教授より提供を頂いた．
また東京大学 CSIS 共同研究（研究番号 122）による成果である．ここに感謝の意を表する．

図 1: 地震・津波による建物の統合的被害の推定結果

図 2: 地震被害による企業への経済的波及の推定手法

図 3: 被害量が最大となる場合の取引額の 1 次波及（色：取引額減少率）- 41 -

C14

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都市圏における距離尺度に関する比較研究―近畿大都市圏を対象として―江原 智仁
立命館大学 文学部 地理学専攻
Email: <lt0574kp@ed.ritsumei.ac.jp >(1) 動機: 都市圏構造を論じるときに，必ずと言っていいほど用いられるモデルが同心円モデルである．
しかし，同心円モデルを描くにも地形的な要素や交通機関の路線網などによって同心円は大きく歪む．特に近畿大都市圏は関東大都市圏と違い，交通網が放射状に展開しておらず，また京阪神の 3
大都市が並立して存在しているため，直線距離であるユークリッド距離のみで都市圏構造を説明することは難しい．そこで本研究では，特定の地点からのユークリッド距離の他に，道のりであるネットワー
ク距離，所要時間を表した時間距離，コストを表した費用距離の 4 つの時空間単位を計算し，それらを地図上に表現して，比較検討を行った．
(2) アプローチ: 2010 年の国勢調査を基に近畿大都市圏の対象市町村を抽出し，対象市町村が含まれている 2 次メッシュを対象地域とした．国土交通省が提供している NITAS（National Integrated Transport
Analysis System） を使用し，京阪神の中心駅（烏丸御池，本町，三宮）と，対象地域の 3 次メッシュ相互間のネットワーク距離，時間距離，費用距離の 3つを計算し，地図化した．
(3) 意義: 都市圏の広がりをユークリッド距離のみならず，ネットワーク距離，時間距離，費用距離など
様々な指標で定義することによって，コンビニやスーパーマーケットなどの商圏分析や公共交通機関のルート設定などの行政サービスでより効率的か
つ現実に即した分析が可能となる可能性がある．
(4) 特徴:・ 任意の地点，相互間で分析できるため，近畿大都市圏に限らず，どの都市圏においても分析が可能である．
・ 3 次メッシュ間で分析し，CSV ファイルで出力可能なため，NITAS で分析後，GIS ソフトや表計算ソフトでの 2 次的利用が容易である．
・ 時間距離や費用距離は，より住民の実感に即した指標であるため，将来的に一般公開ができる
ようになれば，住民の居住地選択への一助となる可能性がある．
(5) 使用したソフトウェア: 国土交通省総合政策局総務 課 に NITAS (National Integrated Transport
Analysis System) Ver.2.3 を貸与していただいた．
(6) 参考文献:
藤井正・神谷浩夫（2014）『よくわかる都市地理学』，
ミネルヴァ書房．
藤目節夫（1999）時間・費用距離からみた中四国
地域の自動車交通空間の変化．「地理学評論」，
72（4），227-241．

図 1: 大阪市（本町駅）からの所要時間- 42 -

C15

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小地域における将来世帯数推計手法の構築

1

仙石 裕明 1，秋山 祐樹 2
株式会社マイクロベース，2 東京大学 空間情報科学研究センター
Email: < hsengoku@microbase.co>(1) 動機： 人口データは人口構造の変化に伴う社会的問題に対し，公共分野，民間分野を問わず，意思決定者が政策や経営戦略を立てる上で重要な資料として活用されてきた．現在,国立社会保障・人口問題研究所が提供している推計データは，都
道府県や市区町村単位などマクロな推計結果に留まる．男女 5 歳階級別人口を町丁目単位等において推計する手法は盛んに行われつつあるものの，世帯数を推計する手法についてはまだみられない．
本研究では国立社会保障・人口問題研究所が公開する「全国・都道府県単位将来世帯数推計」から
町丁目単位の小地域における世帯数分布を推計する．
(2) 方法： 将来人口推計においては，コーホート要因法を用いて，自然増減および社会増減を考慮したモデルが行われており，過去に研究代表者ほかが実施した既存研究では国勢調査上の人口変動から引越しモデルを作成し，小地域における社会増減を推計した．本論では，初期的研究として基本
的に将来人口推計を重みづけしながら世帯推移
率法によって作成する．モデル推計精度の検証のために，2010 年に実施された国勢調査結果から 5年後の 2015 年を推計し，2015 年度の住民基本台帳の世帯数データを用いて，検証およびモデル改
善を実施する．
(3) 結果： 推計結果と実績値の誤差の分布を図 1，図 2に示す．駅前やマンションの新設があった市場下町・尻手一丁目では,推計値が実績値よりも少ない
結果となった．今後,都市計画情報（マンション，団地開発計画等）を用いる等の対策をとっていきたい．
(4) 使用したデータ：
・ 平成 17・22 年国勢調査町丁・字等別集計
・ 平成 17・22 年国勢調査町丁・字等別地図境域データ
・ 将来人口推計データ（株式会社マイクロベース）
・ 神奈川県横浜市鶴見区 平成 28 年度世帯数データ(5) 謝辞： 本研究は，中部大学国際 GIS センター「問題複合体を対象とするデジタルアース共同利用・共同研究拠点」との共同研究助成を受けて実施したものである．
(6) 参考文献：
仲宗根悠馬・秋山祐樹・仙石裕明・柴崎亮介（2012）
町丁目単位における将来人口推計手法に関する研究．「 第 21 回地理情報システム学会講演論文集」（CD-ROM, E-1-3）．

図 2: 推計結果（横軸）と実績値（縦軸）の散布図
図 1: 高齢者率の分布（対象地域：神奈川県横浜市鶴見区）- 43 -

D01

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ヘドニック分析における価格変数の秘匿処理

1

丸山 祐造 1，刀根 令子 1，浅見 泰司 2
東京大学 空間情報科学研究センター，2 東京大学大学院 工学系研究科
Email: <maruyama@csis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機：不動産のミクロ分析では，物件単位の詳細なデータを必要とする．そのような詳細なデータでは，住所を隠した場合でも，別の様々な変数を組み合わせることで正確な位置が判明し，個人を特定できてしまう可能性がある．そのため，オリジナルデータ
ではなく秘匿処理を施したデータを公開することになる．ここでは，（1）最もセンシティブな情報が取引物件の価格情報であること，及び（2）価格を目的変数とする回帰分析（ヘドニック分析）が最も標準的な分析方法であること，に注目する．価格データに単純にノイズを加えれば，ある程度個人情報を保護出来る一方，ノイズの加え方によっては、分析した結果がオリジナルデータを分析した時の結果と大きく異なってしまう．ヘドニック分析において特に研究者が興味ある定量的指標は，「回帰直線の当てはまりを表す決定係数R 」と「各説明変数の目的
変数に対する説明力を表すp値」である．本発表では，線形代数的考察により，この 2 つの定量的指標を完全に保存するような目的変数へのランダムノイ
ズの付加方法を提案する．
(2) 方法： 説明の簡単のために説明変数が 1 変数のみである単回帰分析 を考える．回帰直線上の点からなる予測値ベクトルを y，実測値ベクトルと予測値ベクトルの差である残差ベクトルy − yをe と表す．
図 1 の人工データ（青）においてはR は約0.56であり，傾きパラメータのp値は約1.8x10 である．このとき図 1 のようにy = y + をyに関して点対称に移したy − 2e = y − （赤）を目的変数とすると，決定係数とp値は一致する．提案する手法はこの点対称変換の一般化であり，以下の通りである．任意のn次元ベクトルvに対して，
u= I −

11
−
−
n
| |
| |

でuを定める．このときeとuを用いて|e|
y =y−e−|u|を疑似目的変数として作成する．y を用いる回帰分析においては，その決定係数とp値が保存されることが理論的に示される．またオリジナルのｙと擬似のy の相関係数は決定係数R に一致することも示される．一般に，v ≠ wであればy ≠ となる．例
えば，図 2 の擬似目的変数間（緑と橙）の相関係数は約0.61である．
(3) 今後の課題：説明変数に対しても，決定係数とp値を保存する秘匿処理が提案できるが，不完全な部
分があり引き続き研究中である．
(4) 参考文献：Yuzo Maruyama, Ryoko Tone, Yasushi
Asami (2015) Noise Addition for Individual
Records to Preserve Privacy and Statistical
Characteristics: Case Study of Real EstateTransaction Data. arXiv:1506.05506

y

y

x

x

図 2: オリジナル y（青）と二組の疑似 y（緑,橙）

図 1: オリジナルy（青）と点対称変換y − 2e（赤）- 44 -

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ネットワーククラスタリングとしての都市圏域構造藤原 直哉
東京大学 空間情報科学研究センター
Email: <fujiwara@csis.u-tokyo.ac.jp> Web: <https://sites.google.com/site/nfnetz/home>(1) 動機： 都市圏などの圏域設定の問題は，長い歴史 を 持 つ 重 要 な 研 究課 題で あ る （ 金 本・ 徳 岡 ，
2002）．近年では GPS などの高精度かつ長期間にわたる人の流動ビッグデータが入手可能となっており，これらのデータを用いることで，リアルタイムに圏域を設定することが可能になりつつある．特に，人の流動を複雑ネットワークと見なすことで，ネットワーク解析手法を適用することができると期待される．本研究では，ネットワーククラスタリングを用い都市圏を設定するとともに，これらの手法の理論的解析を行い，手法を適用する際の問題点を検討す
る．
(2) アプローチ： 人の流動に関するデータから，トリップの始点・終点の情報を抽出し，そのデータからネットワークを構成する．そのネットワークから，近年発展しているネットワーククラスタリング手法を用い（Rosvall & Bergstrom, 2008），クラスタを抽出する．
得られたクラスタは階層構造を持っている．実デー
タを用いたクラスタリングに加え，メッシュサイズを変更した時のクラスタリング結果の変化について理論的に考察する．
(3) 意義： 都市圏の設定を人の流動データのみから
一定の情報量基準によって行うことが可能になる．
その結果，GPS データなどを利用して，都市圏の変化をリアルタイムに検出することが可能となる．また，離散的なネットワークにおけるクラスタリング手法の研究は盛んに行われているが，そうした手法
を空間的に連続的な系に適用した際に発生する問
題を克服する手法を提案することで，ネットワークク
ラスタリング手法の改善に寄与できる．
(4) 特徴：・ 人の流動による情報拡散をランダムウォークとみなし，ランダムウォーカーの軌跡の記述長を最小にする，従来とは全く異なる方法でネットワー
クのクラスタリングを行う．
・ ブラックボックス的に扱われることが多いネットワーククラスタリングに関して，実データ解析とともに理論的考察を行い，手法の頑健性などを明らかにすることができる．
(5) 結果： 2000 年京阪神都市圏 人の流れデータセッ
トにおける人の流動情報のみを用いてクラスタリングを行った結果，メッシュ間の距離といった地理的情報を陽に用いていないにも関わらず，クラスタは空間的にほぼ連結することがわかった（図 1）．得られたクラスタの境界は，行政区域の境界と一致しない箇所もあり，行政単位の再検討などにおいて重要である．ここで，レコード数が少ないメッシュはレ
コード数が多いノードのクラスタリング結果には影響を与えないと考えられる．また，メッシュサイズを変更してもクラスタ間の遷移イベントに対する記述
長は変化しないことを理論的に明らかにした．
(6) 謝辞： 本研究では，東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号 315）を利用した．ここに感謝の意を表する．
(7) 参考文献：
金本良嗣・徳岡一幸（2002）日本の都市圏設
定基準，「応用地域学研究」，7， 1-15．
Rosvall, M. and Bergstrom, C.T., 2008. Mapsof information flow reveal community
structure in complex networks. Proceedings of
the National Academy of Science, 105,1118-1123.

図 1： 京阪神都市圏におけるネットワーククラスタリングの結果．

- 45-

D03

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感染型ルーチングにおける適正な通信距離とスケーリング関係式
藤原 明広
福井工業大学 環境情報学部 経営情報学科
Email: < fujihara@fukui-ut.ac.jp > Web: < https://sites.google.com/site/akihirofujihara/ >(1) 動 機 : 近 年 ， モ ノ の イ ン タ ー ネ ッ ト （ Internet ofThings（IoT））に関する技術が社会で注目を集めている．それと同時に Bluetooth Low Energy，WiGig，
Wi-Fi Aware，LTE-IoT や Wi-SUN 等のように，モノ同士をインターネット接続する為の様々な無線通信技術が提案されるようになった．既存の通信技
術は広帯域・低遅延であることを前提条件としていたが，最近注目されているキーワードとして Narrow
Band（NB）-IoT や Low Power Wide Area（LPWA）
があるように，IoT デバイス同士が自律的ではあるが，相互にゆっくり情報転送を行う概念も提案されている．一方，これらの無線通信技術における通信距離は数メートルから数キロメートルまで多様である．この多様性はアプリケーションの多様性から来ているが，アプリケーションに応じて適正な通信距離を持った無線通信技術を選択することが必要な時代になりつつある．例えば，都市圏全体に蓄積搬送型転送による情報配信を行う場合，通信距
離がどのくらいあるのが適正だろうか？
(2) アプローチ: そこで株式会社ナイトレイが公開している日本の主要都市圏（関東，中部，関西）の擬似
人流データを利用して，都市圏の人や車を移動ノードと見立てて感染型ルーチングによる情報配信を行う場合，一日で都市圏のほぼ全ノードに情報配信を行う為に必要な通信距離を数値実験によって見積もる研究を行った．ここで感染型ルーチングとは，無線通信可能距離範囲内に存在するノードに情報のコピーを転送することで，情報転送を行う
通信方式のことである．初期に一つのノードをランダムに選択してメッセージを保持させ，それが一日経過後にどれだけのノードに広がるかについて，

通信距離を変化させながら最終感染サイズを指標にして調査した（図 1 を参照）．また，その結果をロ
ジスティック曲線で回帰分析を行い，その変曲点を適正な通信として推定した．また，擬似人流データのノード数と適正な通信距離の間に潜む関係性についても調べた．
(3) 結果: この問題は通信距離を浸透確率とみなした
パーコレーション問題と捉えることができる．その証拠として，ある通信距離を境に急激に最終感染サイズが増加する．ロジスティック曲線で回帰分析を行うことで，最も急激に変化をする通信距離を推定することができた．また，このようにして推定した通信距離 D と移動ノード数 N の関係をグラフに描画した結果，非線形なスケーリング関係式 D∝N-α（α～0.41 はスケール・パラメータ）を示唆する結果を得た．このことから，アプリケーションを情報配信に固定すれば，想定する移動ノード数から適正な通信距離をある程度の精度で見積もることが可能である
ことが分かった．
(4) 謝辞: 本研究を実施するにあたり，擬似人流データ（http://nightley.jp/archives/1954）を利用した．
(5) 関連文献:
藤原明広 （2016）擬似人流データを利用した感染型ルーチングにおける適正な通信距離の推定．
「信学技報」，115（484）， IN2015-124, pp. 95-100.
Akihiro Fujihara (2016), Estimating proper
communication distance for epidemic routing inJapanese urban areas using SNS-based people flow
data．INCoS2016, pp. 1-8.

１０ｋｍ

１０ｋｍ

図 1: 首都圏における感染型ルーチングによる情報配信の結果．一日経過後の最終感染サイズは赤点の数に対応する（黒点は非感染ノード，緑点は感染型ルーチングが起きた場所）．通信距離は左図で 1km，右図で 30m とした．

- 46 -

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主要交通施設における感染症患者の発生と伝播について
白川 康一，西渕 光昭
京都大学 東南アジア研究所 人間生態相関研究部門，京都大学大学院 医学研究科 病原細菌学講座
Email: < kshirakw@cseas.kyoto-u.ac.jp >(1) 動機: 2016 年 8 月関西国際空港内で麻疹感染者(3) 結 果 : 麻 疹 は 感 染 力 が 強 力 で 基 本 再 生 産 数が発生し，空港内をはじめ，周辺地域の商業施設（R０）は 16〜21 で，感染者が１人いると 16〜への感染者の拡大が見られた．感染者の一人は21 人に感染させる作用をもつことから，一日の一日平均 20,000 人の利用客が訪れる国際線の接利用客の移動頻度が高い空港ターミナルやター

客業務担当者であった．麻疹は感染力が強いため，

ミナル駅などでの感染確率が最も高いと推定さ教育施設などでは感染者の出席停止や学級閉鎖れた．また，鉄道内では時間帯と私鉄，JR 線になどで感染の拡大を抑制できる．しかし，国際空港

よって感染確率に変動が見られた．
(4) 使用したデータ:などの交通機関では，国外からの感染者も加わる
ため感染者の制御が難しい．本研究では主要な交・ 国立感染症研究所平成 28 年度麻疹データ

通施設のうち国際空港を中心に感染症患者が発・ 麻疹に関する緊急情報

生した場合，その伝播状況をより迅速に把握し，感・ 大阪府感染症報告書

染の拡大を制御する方法を空間疫学的および統・ 新関西国際空港株式会社、数字で見る関西空港
1995 年〜2014 年航空旅客数

計学的手法によって試みた．

・ GIS 大縮尺官民共有推進協議会支援グループ(2) 方法: 今回は麻疹患者が発生した関西国際空港

大阪府地図における一日の国際線および国内線の利用客数，
空港内施設就労者数，年齢構成からワクチン接(5) 参考文献:

種割合，感染確率を算出した．さらに施設内に

平田祥人（2012）点過程時系列データの非線形時感染者が存在した場合，施設内と空港周辺地域

系列解析．「システム情報学」，56（7），355-360．

の感受者への影響について解析を行った．施設

佐藤俊明（2006）平面空間における L 関数法のネ内においては，点分布解析法の一つである K 関

ットワーク空間への拡張性に関して．「地理情報シ

数法（Ripley, 1981）を基準化した L 関数法（Besag,

ステム学会講演論文集」，15，249-252．

1977）を用いて解析を行った．また，今回の麻白川康一，香川幸太郎，今村（滝川）寿子，落合洋

疹患者の発生が空港周辺の商業施設や大阪市内

文（2009）ネットワーク構造を考慮した感染症拡散の大学病院における感染者の原因となった点かモデルの構築と効果的なワクチン接種の検討（生ら，空港の周辺地域への影響についても解析を物現象に対するモデリングの数理）．「数理解析研行った．解析にはネットワーク理論に基づく数

究所講究録，京都大学」，1653，18-31．

理モデルを構築して行った．

図 1: 感染者の周囲に感受者が存在する場合の L 関
数の結果．r は距離，L は期待値を基準としたときの半径に換算している指標を示す．

図 2: 2016 年 8 月に発生した関西空港における麻疹患者の推定分布図（青色点部分）- 47 -

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犯罪の前兆現象の時空間分析―子どもに対する声かけ事案と特殊詐欺前兆電話―
島田 貴仁
科学警察研究所犯罪行動科学部
Email: < takajin@nrips.go.jp >(1) 動機： 場所にもとづく犯罪予防が従来標的としてきた街頭犯罪・侵入犯罪は近年減少している一方，子どもを対象にした非面識加害者による性的犯罪や，高齢者を対象にした特殊詐欺が問題になっている．この２つの犯罪については，既遂の被害の分
析のみならず，子どもに対する声かけや，特殊詐欺の前兆電話など，犯行の前兆になる現象の分析に基づく被害防止対策が有効であると考えられる．
東京都青少年・治安対策本部では，2016 年 10月に，ウェブサイト「大東京防犯ネットワーク」に
Web-GIS を導入し，東京都下における子どもに対する声かけや特殊詐欺前兆電話の発生状況の情報発信や，各種犯罪の町丁目別認知件数データのダウンロード提供を開始した．これを機に，両犯罪の前兆現象を探索的に分析した．
(2) 方法： ArcGIS Pro ver1.2 を用いて，子どもの声かけ，特殊詐欺前兆電話の通報件数の時空間分析を行った．具体的には，時空間ホットスポット分析（Emerging Hot Spot Analysis），時空間キューブによる視覚化の各機能を用いた．
(3) 結果： 子どもに対する声かけ事案の週別通報件
数には季節性が認められたが，7 月下旬～8 月の夏休み期間中は減少していた．時空間ホットスポッ
ト分析では，新規出現，連続性，散発性のホットス
ポットが識別されたのに対し，増大，振動，履歴のホットスポットは識別されなかった（図 1）．都道府県
域単位でみた場合，子どもに対する声かけは相当に離散的な現象であるものの，新規出現のホットス
ポットへの着目は有効だと思われる．
特殊詐欺の前兆電話のうち，オレオレ詐欺は，月曜日～木曜日は午前と夜の 2 回，金曜日は午前 1
回，日曜日は夜 1 回のピークがみられた．これに対し，還付金詐欺の電話のピークは平日の午前中のみであった．オレオレ詐欺では平日昼間の現金授受から逆算して，その前夜から「電話番号が変わった」等の電話（アポ電）が行われているものと思われる．人口で調整後の月別・警察署別のオレオレ詐
欺の前兆電話は，分析期間を通じて東京 23 区西部・多摩東部で集積が見られたが，特定月の特定地域における前兆電話の時空間集積も見られた（図 2）．この時空間集積からは，特定の犯行グループが地縁の名簿を利用して前兆電話を架電している可能性が示唆され，前兆電話の空間集中の早期検出に基づく地域での被害防止活動が有効だと思われる．
(4) 使用したデータ：
・ 東京都下（島嶼部等を除く）で 2014 年 1 月～
2016 年 6 月に通報された子供に対する声かけ事案（n=2307）．空間解像度は町丁目．
・ 東京都下（島嶼部等を除く）で 2014 年 1 月～
2016 年 3 月に通報された特殊詐欺前兆電話（n=36407）．空間解像度は警察署．
(5) 謝辞： 本研究は科研費（26380864）の補助を受けた．
(6) 参考文献：
情報の発信・共有に関する検討会 (2016). 安全
安心に関する情報の発信・共有のあり方について【報告書】 東京都青少年・治安対策本部総合対策部安全・安心まちづくり課
http://www.metro.tokyo.jp/INET/OSHIRASE/2016/
03/DATA/20q3s600.pdf

図 1： 子どもに対する声かけの時空間ホットスポット
分析結果．新規出現，連続性，散発性といった異種のホットスポットが見られる．

図 2： オレオレ詐欺前兆電話の通報件数（人口調整済）の時空間キューブ柱の中の色むらは，同一地区での通報件数の変化を意味する．

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衛星夜間光を用いた都市域の抽出と空間活動量に基づく土木構造物ストック量の推計
杉本 賢二，黒田 将平，奥岡 桂次郎，谷川 寛樹
名古屋大学 大学院環境学研究科
Email: <k.sugimoto@nagoya-u.jp>
ある延床面積および道路面積を，衛星観測データを説明変数とする回帰式として推計する．
(4) 結果： 都市域の抽出により，東京都の都心を中心として夜間光総量が最も大きい都市域が形成されていることが明らかとなった．郊外では行政区分と概ね同等のスケールで，1 都 4 県が 257 の都市域に分類された（図 1）．また，回帰分析の結果，延床面積 = 637×DMSP - 1,424,100(120)(-7.04) R2=0.98
道路面積 = 1.58 × DMSP + 15,230(54.4) (13.7) R2 =0.92
として統計的に有意な推計結果が得られた．ここで，下段カッコ内の数値は t 値を表す．延床面積の推計値と谷川ほか（2011）の手法による実測値と比較すると（図 2），過大推計の地域として成田国際空港があり，観測輝度に相当する建築物が存在しな
い空港の特徴が出た結果となった．一方，過少推計となる地域の傾向として，郊外の山間部に位置する集落などが挙げられる．本研究では都市部と郊外部が混合したサンプルを用いて推計したため，郊外部では過少推計となると考えられる．今後,他地域で適用と精度検証を行うことで，さらに精緻なストック推計モデルとなることが期待できる．
(5) 文献： 谷川ほか（2011） 東日本大震災の被災地域に存在した建築物・インフラストラクチャーの物質
ストックの推計．「環境システム研究論文発表会講演集」，39，401-406．
(6) 謝辞： 本研究は，日本学術振興会科学研究費補助金（16K21096）の支援を受けて実施された．また，
東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号 672）を利用した．

㎢(1) 動機： 人口増加と経済成長に伴い都市域が拡大
発展することにより，大量の天然資源が構造物として国土に蓄積している．資源の有限性や持続的な資源利用に向けて物質動態を定量評価する必要があるが，発展途上国など統計データの整備状況や精度に課題のある地域で分析が困難である．一方で，人工衛星による観測とデータ蓄積が進み，全球を対象に，高解像度かつ時系列で衛星画像データが利用可能となっている．したがって，衛星観測データを用いて高精度で都市域の抽出とストック量の推計を行うことができれば，利用制約の少ない，包括的で汎用性の高い推計モデルとなる．
(2) 使用データ： 衛星観測データとして，NOAA により提供されている解像度 1km の輝度校正衛星夜間
光（DMSP）データを使用した．構造物は建築物と道路を対象とし，建築物の延床面積と道路面積を，土木構造物のストック量とする．建築物データはゼンリンの「Zmap TOWN II」を用いて，建物の属性情報である階数に建築物のポリゴン面積を乗じて建築物単位で延床面積を計算した．道路データは国土数値情報の「道路密度・延長メッシュデータ」から，密度に延長を乗じて道路面積を計算した．
(3) 手法： 対象地域として関東地方の 1 都 4 県（東京都，茨城県，千葉県，埼玉県，神奈川県)を選定し，全地域を対象に衛星夜間光データを用いて都市域の抽出を行った．都市域の抽出は，水文学での流域の抽出方法を応用する．具体的には，衛星夜
間光データを用いて対象地域の輝度変化角度と極大値を算出し，それらのデータから仮想的な流域を算出した区域を都市域とする．最後に，1 都 4
県から 244 メッシュをランダムに抽出し，ストック量で100
y = 1x + 62.0
R² = 0.98

谷川らの手法を基に計算した延床面積

90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

回帰結果を基に算出した推計値

図1: 都市域の抽出結果と夜間光総量 （2011年）

図2: 推計結果と実測値との比較- 49 -

100
㎢

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日本の住所による建物同定性評価
秋山 祐樹
東京大学 空間情報科学研究センター
Email: <aki@csis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 日本の住所は欧米で一般的なストリートアド
レスではなく，伝統的にブロックアドレスと呼ばれるシステムを採用している．ストリートアドレスの場合，通りの名称（Street，Avenue）に続いて建物ごとに固有の建物番号が与えられるため，例外は見られるものの基本的には建物同定を容易かつ確実に行うことが出来る．一方ブロックアドレスは「大字」や「字」「丁目」と呼ばれる比較的広域な地区に固有の名
称（地名）を与え，更にそれらに続いて「番地」「号」と呼ばれるより狭域な区画に番号を与えることで同定を行っている．そのため複数の建物が同じ住所となる状況が発生する．これは建物ごとに固有の番号を与えるストリートアドレスでは基本的には起こらない．今後自動車の自動運転や，無人機による配送業務が普及する中で，住所による建物同定が出来ない状況は大きな問題となる可能性がある．また自治体が管理している様々な公共データ（住民基
本台帳，上下水道利用状況など）も住所単位で管理されている場合が多く，将来省庁間を越えた公共データの統合化を進めていく上での大きな障害となる可能性も明ら かになっている（上田ほか，
2016）．そこで本研究では 1 つの住所で 1 つの建物が同定出来る住所の「建物同定性」を評価し，同定性の優劣に地域的偏りや，建物用途による違い，
また同定性が低い住所の特徴を明らかにすることを目的とする．
(2) 方法： 本研究では 2008～2009 年の住宅地図を用いてまず日本全国の建物データを収集した．続いて同データとは別に格納されている住所に関する
複数のデータベースを建物データとリンクすること
で，各建物に住所情報を与えた．本研究では大字レベルよりも詳細な住所情報をもつ建物だけを分析対象とした．一方，建物データからは建物の座

標情報（建物重心座標）が収集出来るため，住所と座標が対となったデータベースを整備できる．この際に同一の住所で座標を複数持つ場合，その住所は建物同定性が無いと判断出来る．最後に同データベースを市区町村や標準地域メッシュ単位に集計することで，集計単位ごとに建物同定率を明らかにすることができた．
(3) 結果： 本研究で分析対象となった建物は全国で34,947,855 棟であり，そのうち建物同定が可能な建物は 25,775,278 棟（73.75%）であった．また建物用
途別では戸建住宅で 75.46%，目標物（ランドマークとなる建物・役所・公民館等の公共施設）で 76.07%と比較的大きい値となるが，共同ビル（共同住宅・雑居ビル等の複数機能を含む建物）では 66.14%，戸建事業所では 67.26%と比較的小さい値となることが分かった．また図 1 に日本全国および首都圏における住所による建物同定率を示す．これらの結果か
ら東京や大阪の区部で特に同定率が低くなることが分かる．また図 2 に東京都港区の一部における住所が重複する建物の分布を示す．このように都市部
では住所を号まで持っていてもその住所が複数の建物を代表する場合が多いことが分かった．同結果
より著者は建物単位でその建物を同定できる「建物固有 ID」を全国的に整備することを提案したい．例
えば郵便番号に続いて個別の建物を同定できる通し番号を与える，などの方法で実現可能である．またこの手法を採用すれば建物が更新された場合も過去の建物情報を履歴として残すことができる．
(4) 謝辞： 本研究は株式会社ゼンリンとの共同研究による成果である．ここに記して謝意を表したい．
(5) 参考文献： 上田章紘・秋山祐樹・大野佳哉（2016）
空き家発生・分布メカニズムの解明に関する調査研
究（その 1），「PRI review」,61, 24-35.

図１： 全国及び首都圏における住所による建物同定率- 50 -

図 2： 東京都港区における建物の住所重複

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Research Abstracts on Spatial Information Science
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Development of web-based GIS platform for measuring urbanization
Hao Gong and Yuji Murayama
Graduate School of Life and Environment Sciences, University of Tsukuba
Email: <hiro.gonghao@gmail.com>(1) Motivation: In connection with the exponential
increase of big data, the Internet and distributed
computing provide the technical framework forprocessing geospatial data. Web-based GIS provides agateway to explore and access geographic WEB
services, which help to visualize and analyze thegeographic data for GIS users. In particular, tomeasure and compare the urban growth process of big
cities in multidimensional way, the Web-GIS caninspire and assist to understand the urbanization
process in a more comprehensive manner (Gong and
Murayama, 2015).
(2) Approach: In the first phase (data mining): the distributed GIS
data processing part. GIS data analyzing specialists
collect and process the spatial data based on theirexpertise and knowledge through the integrated local
data and cloud storage. We used the supervisedclassification method for raster image data,
employing the maximum likelihood algorithm fortraining the target areas into LULC map of 8
categories. On the other hand, because of the flexibleof cloud geospatial analysis, the major vector spatial
analysis was processed in the cloud based on the
open cloud-based vector data.
 For the second phase: the web platform framework
development. The framework of front-end system iscomposed of four vital components: Google Maps
API (basic web-GIS services and cloud storage
topological layer), Google Charts API (visualization
for statistics table data), Google Fusion Tables API(spatial information analysis and visualization forvector data) and DataTables plug-in (table view ofstatistics data). All of the processed local-based andcloud-based geospatial data in first phase will beembedded into the integrated platform.
(3) Data: Both geospatial data (three kinds of opticalimage data, cloud-based vector data) and statistical
data are utilized to extract the indicators. The opticalimaged data utilized are listed below:
 Land use / cover (LULC) map: Landsat TM/ ETM+/
OLI satellite imagery.
 Energy consumption intensity map: DMSP-OLS
nighttime imagery.
 Population data: ORNL's LandScan global
population distribution data.
(4) Results: With the web-based GIS services, it could
assist that a spatial planner has a quantifiable map
during the future decision-making and visualize thegeographic data in a more comprehensive manner(Fig.1). GIS users can check the classified LULC map,
high-resolution satellite image, terrain map, spatial
information (administrate units, road network, realtime traffic information), and statistics data ofmultidimensional indicators through this platform.
Furthermore, people can do the advanced spatial
analysis in the website.
(5) References:Gong, H., and Murayama, Y. (2015) WEB-GIS for
visualizing land use/cover change in mega-cities indeveloping countries. Tsukuba Geoenvironmental
Sciences, 11, 21-25.

Fig.1: Screenshot for demo city in web-based GIS prototype platform. (Left) LULC map for demo city in 2000,(Right) LULC change map for demo city (2000-2015).

- 51 -

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CSIS DAYS 2016

地理情報システムを用いた災害対応支援における情報集約・共有上の課題―2016 年熊本地震を事例に―
佐野 浩彬，花島 誠人，臼田 裕一郎
国立研究開発法人 防災科学技術研究所
Email: <sano@bosai.go.jp> Web:<http://ecom-plat.jp/nied-cr/group.php?gid=10153>(1) 動機： 2016 年 4 月 14 日に発生した地震に端を発する「熊本県熊本地方を震源とする地震」（熊本地震）において，防災科学技術研究所（防災科研）では災害対応の一環として，災害対応情報の集約・
地図作成・共有による情報支援を実施した（図 1）．
行政機関で収集される情報を統合し地図上に表示することで，災害対応における意思決定や状況判断を支援する効果が検証された一方で，集約した情報を Web-GIS（インターネットを介してアクセスできる地理情報システム）上に掲載するまでに時間差が生じる等の利活用上の課題も明らかになった．
(2) アプローチ： 熊本地震対応において，熊本県庁をはじめとする各機関が作成・公開した情報のフォー
マット（テキスト，Excel，Shape，WMS 等），それらを集約・統合し地図情報として Web-GIS 上に登録する際に必要となった処理を整理した．
(3) 意義： 地図を活用した空間的な状況認識・把握は
災害対応の基本であり，災害対策基本法でも地理空間情報の活用（第 51 条 2 項関係）が努力義務として規定されている．そのため，災害対応では GIS
を活用することが有効である．本報告では熊本地震を事例に、筆者らが災害対応情報をどのように集約したのか，また， Web-GIS に掲載するまでにどの程度の時間と処理を要したのかを整理し，災害対応時における理想的な情報集約・加工・共有のあり方を検討する．
(4) 対応支援地図に掲載された情報の集約事例：
 防災科研が観測した「震度分布」や「推定全壊棟数

図 1： 災害対応支援地図

分布」，国土地理院の「被災後空中写真」や ITS ジャパンの「通れた道マップ」，地震推進本部の「活断層図」などを WMS にて引用し、統合した地図として提供した．
 熊本県庁からテキストや Excel のファイルとして提供された「道路被害情報」や「避難所情報」などは（表1），住所を地図上で確認して位置情報（緯度・経度
座標）を付与し，Web-GIS 上に統合した．
(5) 結果： 災害対応情報の統合化について様々な課
題が明らかになった．例えば，避難所情報について
は、災害発生直後から各機関が独自に情報収集を行った結果，国土数値情報に収録された指定避難所情報，DMAT が独自に収集した情報，熊本県庁が収集した情報，熊本市が収集した情報などが存在することになった．災害対応の最中にこれらの情報を「避難所情報」として統合することは極めて困難であることから，「標準化された共通状況認識体系（Common Operational Picture: COP）」を平常時から検討しておくことの重要性が明らかになった．
(6) 使用したソフトウェア： 現地で情報集約・地図作
製・共有を実施するため、防災科研が研究開発を行い、オープンソフトウェアとして提供している
Web-GIS「e コミマップ」を活用した．
(7) 謝辞： 本報告の内容は，総合科学技術・イノベーション会議の SIP（戦略的イノベーション創造プログラム）「レジリエントな防災・減災機能の強化」（管理法人：JST）の一環として一部実施されたものである．
表 1： 集約された情報の一例
項目
ソース
元データ形式GeoJSON
国交省 DiMAPS
Excel（リスト）
道路被害
熊本県
PDF（地図）
XML
大分県
Shape
国土数値情報Excel
厚労省 EMIS
避難所
Excel
熊本県
Excel
熊本市
通水状況
熊本県
紙資料，PDF
仮設住宅
熊本県
紙資料，PDFGeoJSON
国交省 DiMAPS
土砂災害
Shape
熊本県

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避難生活環境モニタリングにおける宇宙・地理空間情報技術利活用の検討

1

神原 咲子 1，宮崎 浩之 2
高知県立大学 看護学研究科，2 東京大学 空間情報科学研究センター
Email: <heromiya@csis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 仙台防災枠組をはじめとした地球的課題の解決に向けた国際的同意において宇宙技術・地理
空間情報技術の利用促進が示唆されている．本研
究では，公衆衛生と減災を推進する方法論として，
日常と災害時の健康危機管理を統合できるプラット
フォームの構築という課題において，宇宙・地理空間情報技術の適用可能性を検討する．特に，災害時特有の高い緊急性と，減災に必要な備えに求められる継続性・持続性の向上に向けた防災・減災
業務の効率改善に対する効果を検討する．本研究では，先行研究にてネパール 2015 年震災被災地を対象に実証された，地域に密着した看護職による避難生活環境モニタリング活動「EpiNurse」における宇宙・地理空間情報技術の適用可能性について検討する．
(2) 方法： 2016 年 4 月に実施されたネパール看護師
協会との共同ワークショップにおける現地看護師の作業と議論の観察および，その後の議論によって，避難生活環境モニタリング活動における宇宙・地
理空間情報技術のニーズを検討した．ニーズの検討に際しては，学術的な概念形成のみならず，現地ステークホルダの ICT リテラシや利用可能なリソースに配慮した実際的な利用ケースとしてニーズの探索と概念形成を実施した．
(3) 観察結果： 共同ワークショップでの作業と議論を観察した結果，下記の技術的課題が確認された．
a) GPS 搭載のスマートフォンを使って撮影された位置
情報つきの現地避難所の様子の写真をインターネ
ット上のクラウドサービスにアップロードし，避難生活
環境モニタリングデータとリンクする予定であったが，遠隔地におけるインターネット利用に制約がある場
合，災害が通信インフラに被害を及ぼす場合，さらに避難生活環境モニタリング活動実施者・協力者
がスマートフォンの利用に慣れていない場合には，クラウドサービスにデータが届かないため，正確な位置情報が得られない．その結果，避難生活環境
モニタリングデータを他の環境・地理的データとの統合的な利用がきわめて制約される．
b) 現地看護師の空間認知は，自身が担当する避難所
周辺に限られるなど，局所的であることが多い．その結果，上記 (3)-a の理由などで位置情報が得られない場合において，被災地全箇所を含むような広域の地図上で，現地看護師に担当する避難地の
大まかな位置を問い合わせようとしても，広域の地
図上では避難所の位置を同定できない．
(4) 対策検討： 上記(3)のように観察された課題に対し，以下の技術的解決が検討された．
a) 上記 (3)-a に対し，携帯電話通信等の地上の通信インフラに依存しない通信方法の利用が必要である．
具体的には，衛星通信がありうるが高い通信費によって実現性に問題が生ずる場合が多くあり得る．その場合には，被災地で使われる端末間のローカル
ネットワークを構築することで，インターネットが無く
とも被災地での情報運用に改善が期待される．また，ローカルネットワークで情報・データを集約する端末
のみに衛星通信を行わせることで通信費を圧縮することが可能である．
b) 上記 (3)-b に対し，地図縮尺が可変で地名による位置検索が可能な地図アプリケーションの有用性が期待される．また，上記共同ワークショップにて試行的に実践した（図 1）．具体的には，アプリケーションを操作可能で現地語を理解できる協力者が，1) 現地看護師に住所や所在地を問い合わせ，地名で大まかに範囲を絞り，2) 道路や河川などのランドマー
クを参考にして，さらに範囲を絞り，3) 個別の建物が表れる程度の大縮尺にしてから詳細な位置を明らかにする．インターネット利用の制約を鑑み，オフ
ラインで利用可能な地図データがあると尚良い．
(5) 謝辞： 本研究は 2016 年 JST ネパール地震関連「国際緊急共同研究・調査支援プログラム（J-RAPID）」
によって実施された．ここに謝意を表す．

©OpenStreenMap Contributors

図 1： 避難所位置情報の表示例．赤色シンボルが避難所の位置を表す．

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Research Abstracts on Spatial Information Science
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歩行散策中の周辺観光情報提供タイミングの評価のためのウェブアプリ開発
相 尚寿
東京大学 空間情報科学研究センター
Email: <hisaai@csis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： スマートフォン（スマホ）の普及に伴い，観光
中にスマホで情報収集し，観光行動を決定する場
面が増大していると考えられる．スマホアプリは，位置情報で所持者が観光地内にいるか判別し，通知機能で情報配信が可能なため，観光情報配信の強力なツールとなりうる．しかし，通勤通学中や用務途上など，必ずしも情報配信が観光行動誘発に寄与せず，かえって利用者に煩わしく思われる場面も考えられるため，情報配信の時機が重要である．筆者らは，スマホに登載されたセンサー類で取得できる情報から，スマホ所持者の歩行行動のうち
観光散策行動を自動抽出し，観光情報を適切な時機にのみ配信する方法の提案を目指している．
(2) 方法： 筆者らは，被験者実験により，まちあるき中の GPS ログを取得し，被験者本人が指摘した歩行散策区間とその他の歩行区間を教師データとする
散策行動判別ルールを構築してきた．相ら（2016）
では，歩行速度の個人差を考慮して個々人に向けた判別ルールを構築した．一定の判別精度を得た
被験者も存在したものの，判別精度が低い被験者も多く，改善の余地が残った．相（2016）では，スマホで取得できる加速度センサーデータにより，スマホの保持様態を判別ルールに組み込んだものの，判別精度向上への寄与は限定的であると考えられた．
一方，これら従来の手法は 1 秒間隔で測位された
個々の GPS ログが散策行動中か否かを判別しており，適切な時機での観光情報配信という観点からは
必要以上の精度を求める結果になっているとも考えられる．本報告では，被験者実験において既報の結果をもとに実際に観光情報を配信し，その配信時機に対する被験者の評価を得るため，観光情報配
信ウェブアプリを開発した．
(3) 特徴： 開発したウェブアプリの画面例を図 1 に示す．
被験者はまず（A）で実験対象地周辺の観光情報として名称，緯度経度，説明文をウェブアプリに読み込む．（B）では取得した GPS データに基づく平
均歩行速度をウェブアプリ終了後にも保存し，次回起動時に読み込むか選択できる．本機能を利用す
れば，利用回数を重ねることで，被験者の歩行速度特性が学習され，散策行動の判別精度向上が期待される．（C）は散策行動判別ルールのパラメータを表示している部分で，現状では既報と同条件を指定しているため，変更しない．（D）は測位の開始と終了を行うボタンである．（E）に判別ルールの判定状況が表示され，観光情報配信の時機として条件を満たすと（F）に観光情報が現在地からの位置と方角を含めて表示される．被験者は（G）のボ
タンで，その観光情報配信の時機が適切であったかを評価する．
(4) 出力： 出力として（H）には測位結果の座標，歩行速度，散策行動の判別結果が出力され，判別ルー
ルの動作の検証が行える．（I）には画面上に表示された観光情報の名称と被験者による配信時機評価の結果が記録される．これらの情報を分析すること
で，既報の散策行動判別ルールに対して観光情報
を適切な時機に配信するために，追加的に考慮すべき要素や変数の検討が行えると期待される．
(5) 使用したソフトウェア： ウェブアプリの開発言語は
JavaScript で，iOS と Android 双方で動作する．位置
情報取得と通知のため，ブラウザは Firefox に限る．
(6) 参考文献：
相尚寿・直井岳人・倉田陽平・田中昂助（2016）
GPS ログを用いた歩行散策行動の自動判別 : 歩
行速度の個人差を考慮した判別ルール修正．「観光科学研究」，9，75-82．
相尚寿（2016）歩行散策行動の自動判別における加速度データの利用可能性について．「地理情報システム学会学術講演論文集」，25，CD-ROM．

（A）観光情報読込（B）歩行履歴記録（C）判別ルール設定（D）開始と終了（E）判定状況表示（F）観光情報表示（G）配信時機評価（H）測位結果記録（I）時機評価記録

図 1: 観光情報配信ウェブアプリの画面（開発中）- 54 -

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Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2016

Map Collaging: A Framework of Location-based Services
with Heterogeneous Local Maps on Smartphones for Spatial Storytelling
Ruochen Si, Masatoshi Arikawa, Ryosuke Shibasaki
Center for Spatial Information Sciences, The University of Tokyo
Email: <si@csis.u-tokyo.ac.jp>(1) Motivation: Nowadays, web and mobile mapping
are widely used. They have powerful
location-based services (LBS), but are not detailed
or thematic in local areas like parks. Besides,
dominant mapping services, like Google Maps,
unify mapping styles and prevent maps’ diversity.
On the other hand, local areas have various
analogue maps, like illustrated maps and map
signboards, which contain detailed spatial
information and thematic local stories such as
culture, nature and history. Local analogue maps
are well designed for the particular area, but are
relatively difficult to read without LBS. This
research proposes a framework of map collaging
that combines local analogue maps and mobile
mapping to enable LBS on the images of local
analogue maps on smartphones to tell local stories
during navigation.
(2) Approach: Map collaging is made up from threehierarchies: raw data, geocoded maps, and courses(Figure 1). Raw data is the data without explicit
spatial information, like analogue map images.
Geocoded analogue maps are the raw map images(noted as the target maps) that are geocoded withgeoreferences to build connections to the mobile
mapping (noted as the base maps). A course is acombination of series of geocoded analogue maps
to enlarge map collaging services areas and toenrich information. The map on the top layer in acourse is noted as the main map in the course andother maps are the background maps.
(3) Originality: Map collaging provides aninnovative platform for local storytelling andknowledge sharing with local analogue maps. It
incents cooperation among local governments,
communities and individuals in sharing local

knowledge, and broadens the access of local
knowledge on analogue maps with mobile
mapping services. It is supposed to be applied toprotect local knowledge, spread local culture andpromote local tourism.
(4) Characteristics:
・ Polylines are used as georeferences to build
mapping relations between analogue maps andthe mobile mapping, which ensures accurate
positioning along georeferenced polylines (Siand Arikawa, 2016).
・ Maps are overlaid based on focus-point
without geometric corrections. Typical focus
points include the user’s position and POI’s.
・ Spatial triggers are used to organize
storytelling among different local analogue
maps. Polyline and polygon triggers are set on
the base maps and are used to switch main
map when a user crosses the boundary of thetrigger; POI’s icons are used as point triggers
to automatically narrate the POI’s information
as the user gets close to the POI.
(5) Results: Cooperated with Kashiwa History Cluband Shiroi City Office, iOS applications
KashiwaWalk (Figure 2) and 白 井 散 策 Map
were developed and are available on App Store.
(6) Acknowledgement: We will thank to Kashiwa
History Club and Shiroi City Office for providing
valuable maps and photos, and helping to test theapplication and make the content.
(7) References:
Ruochen Si and Masatoshi Arikawa (2016)
Portable Map Signboard Collages on Smartphones
Using Polyline Georeferences. The Cartographic
Journal, 53 (1): 55-65.

Courses

Raw data

Geocoded analogue maps

Figure 1: Framework of Map Collaging

Figure 2: Main interface of KashiwaWalk- 55 -

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Research Abstracts on Spatial Information Science
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異なるスケール存在範囲をもつ地図ラベルの一貫性を保持した配置吳 湘筠 1，高橋 成雄 2，潘 雙洪 3，有川 正俊 41
慶應義塾大学 大学院理工学研究科，2 会津大学 コンピュータ理工学部，
3
ブルネイ工科大学 計算情報学部，4 東京大学 空間情報科学研究センター
Email: <hsiang.yun.wu@acm.org>(1) 動機： 地図のスケール（縮尺）に応じて，限られた地図空間に効果的に地名ラベルを配置する問題
は，近年携帯端末により地図を閲覧する機会が増
大して現在，重要な技術的課題となってきている．
そのとき，解決すべき問題としてまずあげられるのが，ユーザが地図のスケールを変更した際に，その地名ラベルが突然出現・消滅したり，移動したりする問題である．これに加えて，地名ラベルには，
例えば県名，市名，都市名など，あらかじめ行政区
画に基づく意味的な階層があり，これを反映した地名表示であることが望ましい．そこで本研究では，
そのような地名が表示されるスケールを，所属する階層に応じて範囲を決めて表示を行う，ラベル配置の最適化手法について取り組む．
(2) 方法： スケールの変化に対応する地名ラベルの最適配置を，2 次元地図空間とスケールにより張られる 3 次元空間における，ラベル占有四角錐台領域
配置問題として解く．その際，各地名ラベルは，県名，市名，都市名などの階層に応じて，存在できる
スケールが大きなスケールから小さなスケールにかけて限定されているとする．そして，ラベルごとにその重要度に応じて重みが割り当てられ，全体として存在できるラベルのスケール範囲の重み付き線形
和を評価値として採用する．

大

地名ラベルはある順番に従い貪欲法で配置することとし，その順番を，遺伝的アルゴリズムを用いて最適化した．ただし，すべての階層の地名ラベルを一律に並べてその順番を最適化すると，探索する解の数が多すぎて，よいラベル配置を得ることが難しい．本研究では，階層ごとに地名ラベルの順番を最適化することで，より評価値の高い地名ラベル配置を効率よく探索し問題の解決を図った．
(3) 結果： 図1は，日本全体図における地名ラベル配置の例である．上下の行は，すべての地名ラベルの配置順をその階層に関係なく最適化した結果と，階層を考慮して最適化した結果に対応している．
下の行の結果のほうが，より重要な県名のラベルが多く配置されている点で，良い結果を示している．
(4) 使用したデータ：
・ 「国土地理院数値情報」行政区域データ（2014 年
4 月実施）(5) 謝辞： 本研究は，CSIS 共同研究（研究番号 398）
による成果である．また，本研究の一部は，科研費
16H02825, 15K12032, 25120014 の助成を受けた．
(6) 参考文献：
H.-Y. Wu, S. Takahashi, M. Arikawa and S.-H. Poon
(2016) Consistent Placement of Labels withDifferent Scale Ranges. IEEEVis 2016 Posters.

← スケールの変化 →

小

(a)

(b)

図 1: スケールの連続的な変更による地名ラベルの取捨選択．
(a) すべての地名ラベルを一律に最適化．(b) 地名階層に応じて最適化．

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CSIS DAYS 2016

公開情報を用いた歩道ネットワークデータの作成手法
谷口 亮，石川 剛，柳場 さつき，有賀 夏希
株式会社 東京地図研究社
Email: <taniguchi@t-map.co.jp>(1) 動機： 国土交通省が推進する「高精度測位社会
プロジェクト」に代表されるように，屋内外における移動の円滑化やバリアフリー設備の充実は重要な課題であり，社会基盤の整備が求められている．また歩行者の移動に関しては，2020 年の東京オリン
ピック・パラリンピックを見据え，同省による「歩行空間ネットワークデータ」の整備が進められているが，データ作成に時間とコストがかかると予想され，現時点では対象となる整備範囲も都心部に限られている．一方，移動困難な歩行者（視覚障害者，ベビーカー・車イス利用者，高齢者等）にとってバリアフリー化された歩道整備は急務であり，少なくとも既存設備の情報を事前に知ることができれば，より安心・安全なルート選定が可能になる．そこで本研究では，全国的に整備された地理空間情報（国土地理院提供の基盤地図情報および空中写真）と GISを用いて，迅速かつ簡便に「歩道ネットワークデー
タ」を作成する手法を考案した．また，本データに点字誘導ブロック（以下，点字ブロック）の有無や傾斜，歩道幅員などの情報を付与し，移動困難者を考慮したネットワーク解析も試みた．
(2) 方法： 基盤地図情報（縮尺レベル 2500）では，地物情報とし て「道路縁（RdEdg）」と「道路構成線（RdCompt）」が含まれる．これらは概ね歩道の空間の外枠に相当し，当該ラインデータを用いて中心線を生成すれば，歩道ネットワークの骨格部分を作ることが可能となる．しかしながら横断歩道や歩道橋などは基盤地図情報から取得することは不可能であり，これらは空中写真を用いて判読することとした．また地形情報は基盤地図情報の数値標高モデル（5m メッシュ）から取得することとした．作成
フローを整理すると以下のようになる．

図 1： 道路縁と道路構成線（①）① 基盤地図情報から道路縁と道路構成線を抽出（図 1）② ①をポリゴン化し，生成されたデータをフィルタリン
グ処理および目視確認③ ②より中心線データを作成（図 2）④ 空中写真特定部を基盤地図情報で簡易オルソ化⑤ ④の判読により横断歩道と歩道橋データを取得⑥ 横断歩道は無いが歩行可能な道路横断部を機械処理で生成⑦ ③,⑤,⑥を結合し，5mDEM から作成した傾斜属性とから幅員情報を取得⑧ 別途整備中の点字ブロック DB で存在情報を取得⑨ ⑧をネットワークデータ化（図 3）(3) 結果： 東京都文京区は 2015 年にバリアフリー基本構想を策定し，区全域が重点整備地区に指定されている．そこで，文京区を対象に本手法を用いて歩道ネットワークデータの作成を試みたところ，約 2 週間で整備作業が完了した．本ネットワークデータを用いて「起伏の少ないルート」，「幅の広いルート」，「最短ルートにおける点字ブロック化率」といった解析を行うことで，移動困難な歩行者にとって，リスクの少ないルートを予め調べることが可能となる．
(4) 使用したデータ：
・ 「基盤地図情報」（国土地理院）
・ 「空中写真」（国土地理院）(5) 使用したソフトウェア：・ ArcGIS for Desktop + Network Analyst
・ ArcInfo Workstation(6) 参考文献
柳場さつき・石川剛・永井麻由佳（2015）視覚障害者誘導用ブロック設置状況の GIS データベース化．
「日本地理学会発表要旨集」，88．

図 2： 道路中心線（③）- 57 -

図 3： ネットワークデータ（⑨）

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2016

CSIS DAYS 2016 実行委員会
小口高（統括班・班長）

瀬崎薫（統括班・副班長）

柴崎 亮介

（統括班）

高橋 孝明

（統括班）

貞広 幸雄

（拠点校会議班・班長）

西澤

（統括班）

明

有川 正俊

（アブストラクト集班）

山田 晴利

（統括班）

丸山 祐造

（統括班）

早川 裕弌

（統括班，ローカルアレンジメント班）

中條

覚

（統括班）

木實 新一

（統括班）

マナンダー ディネス

（統括班）

日下部 貴彦（アブストラクト集班・班長）

小林 博樹

（統括班）

中川 万理子（アブストラクト集班）

瀬戸 寿一

（統括班）

藤原 直哉

（ローカルアレンジメント班・班長，アブストラクト集班，拠点校会議班）

相（ローカルアレンジメント班，アブストラクト集班）

尚寿

秋山 祐樹

（ローカルアレンジメント班）

宮崎 浩之

（統括班）

鍛治 秀紀

（ローカルアレンジメント班）

中村 和彦（ローカルアレンジメント班・副班長，アブストラクト集班）

福島 佑樹（ローカルアレンジメント班）

三好 由起（ローカルアレンジメント班）

矢崎 裕一（ローカルアレンジメント班）

飯泉 しのぶ（ローカルアレンジメント班）

宮田 ゆう子（ローカルアレンジメント班）

ジェニングズ 有紀子（ローカルアレンジメント班）[CSIS DAYS 2016 ホームページ]
http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/csisdays2016/（プログラムのページから，PDF の発表原稿がダウンロード可能です．）- 58 -

c
r
h
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R
t
n
i
Jo

共同研究

研究用空間データ基盤
東 京 大 学 空 間 情 報 科 学 研 究 セ ン タ ー※
（CSIS）で は、様 々 な 空 間 デ ー タ を
整 備 し、全 国 の 研 究 者 の 方 々 に共同研究として利用していただく
こ と で、空 間 情 報 科 学 に 関 す る
研 究 を 支 援・推 進 し て い ま す。
共同研究で利用可能な空間データ（一例）
号レベルアドレスマッチングサービス（CSIS）CSIS 統計データベース（CSIS）
パーソントリップデータ（CSIS）
マイクロジオデータ（CSIS ／ゼンリン）
Zmap-TOWNⅡ 地図データ（ゼンリン）
電話帳データ（ゼンリン）
国勢調査地図データ（パスコ）
国勢調査・事業所・企業統計データ（シンフォニカ）
GISMAP 地図・地形データ（北海道地図）アメダス・天気図データ（気象庁）
2 m 航空レーザスキャン地形データ（国際航業）
地上レーザスキャンデータ（CSIS）
・・・・・・➡ https://joras.csis.u-tokyo.ac.jp/dataset/list̲all

申込方法
共同研究をご利用になる場合には、「共同研究支援システム（JoRAS）」から提案したい共同研究をご申請ください。審議を経て、利用許可を受けた方は、JoRAS のページから申請したデータを利用することができます。
詳しくはこちら ➡ http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/japanese/research̲activities/joint-research.html※東京大学空間情報科学研究センターは、文部科学省認定の「共同利用・共同研究拠点（空間情報科学研究拠点）」として全国の研究者との共同研究を推進しています

申請資格
国内外の大学や研究機関に所属している研究者の方
申請期間
毎年度 4 月 1 日〜 3 月 31 日（随時）
研究期間
原則として承認された年度内
ただし、申請により次年度の継続もできます
研究テーマ
当センターのメンバー 一覧を参考にご検討ください
http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/japanese/research̲activities/members.htm

共同研究利用システム

CSIS 共同研究事務局@CsisJoRAS‒ 共同研究支援システム

Joint Research Assist System

https://joras.csis.u-tokyo.ac.jp
研究報告
毎年度末に、
必ず研究報告書をご提出下さい
また、センター主催の年次シンポジウム（CSIS DAYS）でご発表ください
http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/csisdays2016/

成果の公表
論文等には、センターとの共同研究であることを謝辞等の項目に明記して下さい
また、別刷の PDF をセンターにお送り下さい「研究用空間データ基盤」には、利用条件や著作権上自由に貸し出すことができないデータや、研究目的のために
企業・団体から貸与されたデータも含まれております。そのため、「空間データ利用を伴う共同研究」
への申請内容を審議した上で、利用許可を発行するという手続きを取っております。