ＪＣＯＭＭ情報提供資料

国土交通省都市局からの情報提供

国土交通省 都市局
平成30年7月
Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourismコンパクト・プラス・ネットワークのねらい○都市のコンパクト化は、居住や都市機能の集積による「密度の経済」の発揮を通じて、住民の生活利便性の維持・向上、サービス産業の生産性向上による地域経済の活性化、行政サービスの効率化等による行政コストの削減などの具体的な行政目的を実現するための有効な政策手段。

都市が抱える課題
都市を取り巻く状況○ 人口減少・高齢者の増加○ 拡散した市街地

コンパクトシティ化による効果の例

コンパクトシティ
生活サービス機能と居住を集約・誘導し、人口を集積＋ネットワーク
まちづくりと連携した公共交通ネットワークの再構築■ 都市の生活を支える機能の低下

高齢者や子育て世代が安心・快適に生活できる都市環境

地域経済の活性化
ビジネス環境の維持・向上により地域の「稼ぐ力」に寄与

行政コストの削減等
インフラの維持管理の合理化
行政サービスの効率化
地価の維持・固定資産税収の確保
健康増進による社会保障費の抑制■ 地域経済の衰退○地域の産業の停滞、企業の撤退○中心市街地の衰退、低未利用地や空き店舗の増加○社会保障費の増加○インフラの老朽化への対応

生活サービス機能の維持
生活サービス施設へのアクセス確保など利用環境の向上
高齢者の社会参画

サービス産業の生産性向上、投資誘発
外出機会・滞在時間の増加による消費拡大○医療・福祉・商業等の生活サービスの維持が困難に○公共交通ネットワークの縮小・サービス水準の低下■ 厳しい財政状況

生活利便性の維持・向上等

財政面でも持続可能な都市経営

中心拠点や生活拠点が利便性の高い公共交通で結ばれた
多極ネットワーク型コンパクトシティ

地球環境への負荷の低減
エネルギーの効率的利用
ＣＯ２排出量の削減

低炭素型の都市構造の実現

1

情報提供ラインナップ「ＥＢＰＭに資する」
スマート・プランニング

ビッグデータを活用したＰＴ調査の高度化

まちの活性化を測る
歩行者量調査のガイドライン

都市の強み・弱みを見える化
都市モニタリングシート

2

「ＥＢＰＭに資する」
スマート・プランニング3

「エピソード・ベース」と「エビデンス・ベース」

出典：統計改革推進会議最終取りまとめ（H29.5） 4

ＥＢＰＭ（エビデンス・ベースト・ポリシー・メイキング）「証拠（エビデンス）」に基づく「政策立案（ポリシー・メイキング）」
統計改革推進会議最終取りまとめ（H29.5）より我が国の経済社会構造が急速に変化する中、限られた資源を有効に活用し、国民により信頼される行政を展開するためには、政策部門が、統計等を積極的に利用して、証拠に基づく政策立案（ＥＢＰＭ。エビデンス・ベースト・ポリシー・メイキング）を推進する必要がある。
経済財政運営と改革の基本方針2017（H29.6）より
第３章 経済・財政一体改革の進捗・推進「２．改革に向けた横断的事項」

地方公共団体における社会保障改革、公共施設の再編・集約化や老朽化対策等への計画的な取組を 促すため、需要やコスト等について、将来見通しの検討を含め、更なる「見える化」に向けて取り組む。 国土に関する長期計画の実行・実現に向けて、ＫＰＩや工程表を具体化し、エビデンスに基づくＰＤＣＡ サイクルを通じて政府横断的な取組を推進する。
5

スマート・プランニングとは？
個人単位の行動データをもとに「人の動きをシミュレーション」し、「施策実施の効果を予測」した上で、施設配置や空間形成、交通施策を検討する計画手法＜従来＞＜スマート・プランニング＞
個人単位の移動を把握できるビッグデータによる「動的な分析」に基づき施設立地を検討

人口分布や施設立地状況などのデータによる「静的な分析」に基づき施設立地を検討仕事を持つ子育て中
30歳代女性の行動エリア

空き公共用地

保育所の適地福祉センターの適地

多世代が集まりやすいエリア
図書館の適地

高齢者人口が多く、施設が不足しているメッシュ
70歳以上の単身高齢者の行動エリア*メッシュ内のどこが最適化までは特定できない*人の属性ごとの行動データをもとに、利用者の利便性や事業者の事業活動を同時に最適化する施設立地を可能にする19

スマート・プランニングの導入が想定される場面①新しくできたショッピングモールと老舗の百貨店、２つの拠点を結ぶ大通の魅力を高め、回遊性を向上したい②高齢者が健康のためにも歩いて暮らせるように、一度に歩ける 距離を考慮して福祉施設の最適配置を検討したい③仕事と子育てが両立するまちづくりのために、保育園の最適立地を検討したい④違法駐輪や街中での自動車の錯綜を減らせるように、駐車場や 駐輪場の最適配置を検討したい20スマート・プランニングの対象となる施策や取り組み（1）施設配置・空間形成
a．施設配置＜志木市 高齢者交流サロン整備＞

b．公共空間の利活用＜岡山市 オープンカフェ＞

c．街並みの形成＜姫路市 駅前街並みの形成＞（2）交通施策a．歩行動線の形成＜神戸市 自転車交通分離＞

b．バス停や駐車場の配置＜北九州市 路上駐輪施設＞

c．回遊交通の導入＜札幌市 路面電車ループ化＞

21

スマート・プランニングによる施策の見える化
行政や民間事業者がデータに裏付けられた共通認識を持った上で、最適な施設立地について議論することが可能になるＷＳなど、計画に対する市民等への説明の場において、具体的なデータを示した上で、複数の立地案を比較した結果の説明が可能になる ⇒ＥＢＰＭ※の推進※「証拠（エビデンス）」に基づく「政策立案（ポリシー・メイキング）」

写真提供：松山市

22

回遊行動シミュレーションモデルの構築○個人単位の行動データ、土地利用データ、交通ネットワークデータ等を用いて、回遊行動シミュレーションモデルを構築○単純な回遊行動として、回遊継続選択、目的地選択、経路選択、滞在時間選択の４段階から回遊行動を表現することが考えられる＜説明要因＞
回遊継続
選択

目的地
選択

経路選択

滞在時間
選択

帰宅

回遊継続

目的地A

経路A

・立ち寄り箇所数
・来訪交通手段
・現在時刻など

目的地B

経路B

○分

経路C

目的地C

経路D

・目的地周辺の店舗数
・目的地までの移動のコストなど
・経路の距離・歩道の整備状況
・沿道の店舗状況
・商店街の有無など
・現在時刻
・施設の種類・属性等

23スマート・プランニング事例
岡山市をケーススタディとして、スマート・プランニングを適用
２つの地区の回遊性を高めるため、オープンカフェを実施した場合を想定

24スマート・プランニング事例
シミュレーションの実施結果（歩行者通行量の評価）
施策実施前は東西方向の明確な軸が無かったが，オープンカフェ実施エリアでは、通行者数が約６割増加し、さらに東西方向の通りで通行者数が２割増加するという結果となり、東西方向の通りが、歩行軸としての役割を担うことが確認された施策実施前施策実施後

仮に、オープンカフェを設置したとすると実施エリアでは通行者数が約6割増加

東西方向の通りで通行者数が約2割増加
25

スマート・プランニング事例
オープンカフェの実施に併せて、再開発と歩道拡幅を行った場合を試算【延べ滞在時間の増加】
0200

400

600（時間）800 1,000 1,200

再開発と同時に歩道拡幅とオープンカフェを実施することで、延べ滞在時間や立ち寄り回数がより大きく増加

391

再開発のみ

1,108

再開発＋歩行者施策【延べ回遊距離の増加】
-200

0

200

400

600（Km）
800 1,000 1,200【延べ立ち寄り回数の増加】
0

再開発のみ

400

600（箇所）
800 1000-1
再開発のみ

再開発＋歩行者施策

200

331

958
再開発＋歩行者施策

歩道拡幅とオープンカフェをセットで実施することで回遊距離が増加

775

25

ビッグデータを活用した
ＰＴ調査の高度化

14手引きの発出○ 近年の交通関連ビッグデータの普及状況等を踏まえ、総合都市交通体系調査におけるビッグデータの活用の方向性を示すとともに、パーソントップデータとビッグデータを組み合わせた新たな分析方法を示した手引きを本年６月末にＨＰに掲載

既存の手引きを補完

総合都市交通体系調査の手引き（案）（2007年9月改訂）

総合都市交通体系調査におけるビッグデータ活用の手引き（2018年6月）

総合都市交通体系調査の事例集（2018年6月）

15ビッグデータとPT調査データの特徴○ビッグデータとPT調査データの特徴を、「量」、「質」、「頻度」の観点から整理○ビッグデータを用いた推定技術の進歩はめざましく、今後は、ビッグデータによってPT調査のさらに多くの部分が代替されるようになる可能性がある。
ビッグデータ

PT調査データ

サービス利用者による居住者から大量サンプル
全国無作為に抽出されたサンプル

属性△（各データで取得可能な項目に限定）

○

移動目的

×
（目的別は把握不可）

交通手段

×（複数交通手段は把握不可）（交通手段別に把握可）

調査日

24時間365日

ある1日

調査頻度

常時取得

概ね10年に1度

項目
調査対象量
調査地域

質頻度

都市圏単位

（調査設計により様々な属性を把握可能）○（目的別に把握可）○16

ビッグデータとPT調査データの連携○ビッグデータは移動の実態を大量サンプルで常時把握することが可能なデータであり、季節や曜日などによる交通の変動把握や施策実施による効果を即時的に把握することができる。
○PT調査データは、調査を設計して取得するデータであり、交通行動とその行動に影響を及ぼす可能性がある要因とを同時に取得できる。
○ビッグデータで時々刻々と変化する交通流動を捉えつつ、こうした交通流動となっている要因をPT調査データで明らかにする、というようにビッグデータとPT調査データの連携を進めていく必要がある。

ＰＴ調査データ

ビッグデータ
時々刻々と変化する交通流動を捉える

連
携

ある1日の交通流動と交通行動のメカニズ
ムを捉える
17

ＰＴデータとビッグデータを組み合わせた新たな分析方法
PT調査データに対する新たなニーズ

ビッグデータの融合による分析手法
時点補正手法

①最新データに対するニーズ

10年周期のPT調査の中間年である5年程度で時点補正したい②より詳細なゾーン単位の分析ニーズ

バス路線網の見直し、自転車流動の分析等において、詳細なゾーン単位で分析したい

最新の人口や全国都市交通特性調査データから把握される交通特性、ビッグデータで観測されるOD分析等の特徴を溶け込ませることで、マスターデータを最新時点に補正する。

詳細ゾーン分析手法
統計的精度を担保したPT調査データに対して、より詳細なOD分布パターンが把握できるビッグデー
タを溶け込ませることで、調査設計時よりも詳細なOD表を把握する。

簡易的なOD分析手法③PT調査を実施
していない地域
におけるOD
分析ニーズ

人口規模が小さくても、立地適正化計画等において、人の活動と都市構造との関係を総合的に捉えたい

全国都市交通特性調査から把握される日本人の平均的な交通特性（移動回数や目的地選択、交通手段選択等の傾向）に基づいて、交通量推計モデ
ルを作成し、簡易的にOD表を推計する（現況は各都市で取得されるビッグデータのOD表を採用）

まちの活性化を測る
歩行者量調査のガイドライン

19まちの活性化と歩行者量○まちの活性化度合いを表す経済的指標（店舗数、売上高、地価）と歩行者量とは一定の相関があり、歩行者量を指標とし、継続的に計測し分析・評価することは、地域活性化の取組みを効果的に進めることに有用
歩行者量と路線価

歩行者量と小売業売上高
歩行者量と小売業売上高との関係を検証

y = 1E-05x + 0.5162
R² = 0.3304

1.20

既存の統計データを活用し相関分析を行った結果、各都市における歩行者量と床面積当たりの売上高の相関が認められ
た

歩行者量と路線価との関係を検証

売上高（百万円/㎡）
1.40

1,200,000

1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00
010,000

20,00030,00040,00050,000

歩行者量（通行量）（人/12h）

図１1,000,000
800,000
600,000

y = 13.91x + 162493
R² = 0.8307

400,000
200,00000

10,00020,00030,00040,00050,00060,00070,00080,000

歩行者量（通行量）（人）図２出典）認定された中心市街地活性化基本計画における各都市（対象68都市）の歩行者量（通行量）計測数値、経済産業省「平成26年商業統計調査」から国土交通省作成

熊本市における歩行者通行量と路線価の関係出典）H28年における熊本市の歩行者量（通行量）、国税庁「平成29年分
路線価図」から国土交通省作成

歩行者量と店舗数
賃料指数_平日
賃料指数_休日
賃料指数（歩行者通行量増加率0%を基準）

歩行者量の増加に伴い賃料が上昇することを推計しており、歩行者量が店舗賃料の価格形成要因であることを示している

熊本市の資料をもとに、相関分析を行った結果、高い相関がでており、歩行者量と路線価との関係性が高いことが分かる

各都市の中心市街地の歩行者量（通行量）と小売業売上高

歩行者量と賃料
歩行者量と店舗賃料との関係を示した研究報
告路線価（円）
1,400,000

110108.9108.5108107.3

107.0

105.7105.4106

小売業店舗数と歩行者量との相関が高いことを示す

103.9103.7

104102.0101.9

102

歩行者量と業種別店舗数の関係を示した研究
報告10010%

20%

30%

40%

50%

歩行者通行量増加率（単位：％）

図３

歩行者通行量の増加に伴う賃料指数の推移
出典）小松広明・谷和也（2013）「歩行者通行量と店舗賃料に関する実証的研究－福岡市天神地区におけるスタディ－」（一財）日本不動産研究所『不動産研究』第55巻第4号，pp.48-57.

図４

店舗数密度と通過回数

出典）高橋弘明・後藤春彦・佐久間康富・齋藤亮・石井雄晋（2005）「商業集積地における来訪者の回遊行動と店舗数密度の関係についての研究－下北沢駅周辺地域を事例として－」『(社)日本都市計画学会 都市計画論文集』No.40-3，pp.649-654.

20歩行者量の調査手法〇施策の効果を的確に分析・評価するためには、計測日を多く設けた安定的なデータ取得や複数地点の計測による面的なデータ取得が必要〇従来の人手による調査では、コスト的に困難であった24時間365日の計測や面的な計測が、カメラ画像解析等の新技術により可能
従来

人手によるカウント調査
調査地点に人員を配置して、その前を通過する歩行者を数取器でカウント⇒中心市街地活性化基本計画で目標指標に歩行者量を設定した都市の多くが、この手法による調査を実施

新※コスト的な制約から年間のうち調査日や時間帯、調査地点数を限って実施されるのが一般的
ＧＰＳデータ技 術

Ｗｉ－Ｆｉデータ
通過したＷｉ-Ｆｉアクセス
ポイントの位置情報を取得

ＧＰＳを搭載した機器等により、継続的に緯度経度情報を取得

を 活 用・緯度経度により移動経路を詳細に把握できる
・屋内や地下では位置情報が取得できない場合がある
・絶対数の把握は困難

図８

携帯電話ＧＰＳによるデータ取得のイメージ図

し・どのアクセスポイントを通過したのかに基づき、移動経路を把握可能（ＧＰＳほど精度は高くない）
・屋内、地下、階数別でも位置情報を取得できる・絶対数の把握は困難

た
調レーザーカウンター

カメラ画像

人やモノからの反射状況から通過人数を計測

カメラ画像から識別処理等を行うことにより、歩行者数を計測

査手・独自の人認識アルゴリズムで認識しているため、個人は特定されない

図９

Ｗｉ-Ｆｉによるデータ取得のイメージ図

・画像を残さない場合は個人情報にならない（画像が残る場合は留意が必要）

法

図１０

レーザーセンサーによるデータ取得のイメージ図

図１１

カメラ画像によるデータ取得のイメージ図21

新技術を活用した調査手法の精度の検証（レーザーカウンター・カメラ画像）〇レーザーカウンターやカメラ画像を用いた計測は、人手による調査の代替手法になりうる
レーザーカウンター

カメラ画像【検証方法】
任意の場所に設置できる外付けレーザーセンサーを用いて計測した結果と人手によるカウント調査で、調査結果にどれ程の誤差が生じるのか精度検証を実施
ビルの出入り口1箇所で、ある一日の8時から23時までの入館および退館者数について、人手によるカウント調査と併せて外付けレーザーセンサーを設置して調査【検証方法】
カメラ画像から識別処理等を行い計測された結果と人の目視による調査結果にどれ程の誤差が生じるのか精度検証を実施
精度検証にあたっては、民間3社にご協力をいただき、一般的な家庭用ビデオカメラに撮影された同じ歩行者映像について、画像を見ながら計測した歩行者数とカメラ画像から識別処理等を行い計測した歩行者数を比較【検証結果】
入館および退館者数を合計し人手観測と比較⇒概ね±10%の範囲内に収まる結果となった
100+10%【検証結果】
画像解析結果と人手観測を比較⇒概ね±10%の範囲内に収まる結果となった

90-10%

400

80+10%

350

-10%
60
300

50

画像解析結果（人）レーザー観測（人）70403020250200150

10

図１３00102030

405060708090

精度検証の様子

100100

人手観測（人）

図１２ 人手観測とレーザー観測の精度検証結果

500050100

150200250

300

350400

人手観測（人）図１４

人手観測と画像解析結果の精度検証結果

図１５

カメラ画像によるデータ解析例

22

事例紹介
カメラ画像解析による歩行者量調査事例（愛知県豊田市）豊田市中心市街地歩行者通行量自動計測事業
目的：中心市街地で実施する各種事業の効果を検証し、今後の中心市街地活性化施策を検討するための基礎資料とする・計測地点数：21地点
・計測時間帯：5：00～24：00

・自動計測（カメラ画像解析）は、年間を通じた計測が可能
365日計測・計測結果が正確
・過去の計測結果との比較が容易

図２２

計測装置出典）豊田市資料

図２１

豊田市中心市街地歩行者通行量自動計測装置設置位置図出典）豊田市資料23

都市の強み・弱みを見える化
都市モニタリングシート

24

都市モニタリングシートについて –各都市の強み・弱みの見える化各自治体等におけるニーズ○各自治体においてコンパクト・プラス・ネットワーク等まちづくりを推進するためには、まずは各自治体が自らの都市を知ることが前提。
○自らの都市の強み・弱みが分かれば、例えば、市町村における施策の重点分野の内部調整を図る際や、市民に対してその妥当性を説明する際などにおいて、一目でわかる根拠の提示やさらに詳細な分析のきっかけとすることができるようになる。
○しかし、人口、面積、財政、産業等の個別分野でのデータ比較はよく行うが、都市の全体的な姿を表す全国的なデータはなく、自らの都市の特徴（強み・弱み）を定量的に俯瞰することは簡単ではない。
同類型都市の平均や他都市と、自都市とを、複数の指標項目で俯瞰的に比較することが簡易にできるツールを提供。
○ レーダーチャート作成ツールによる同類型のA市及びB市の比較イメージ・ワンタッチでレーダーチャートを作成するツールを装備。
・市町村の都市計画担当者等による簡易な操作で都市の強み・弱み等を可視化。
： A市の偏差値： B市の偏差値：偏差値50のライン

A市は生活サービス施設等の徒歩圏人口カバー率が低く、自動車走行台キロが高い数値となっている。

分散型の都市構造であり、自動車交通への依存度が 高いことが推察される。

施策の検討やスムーズな合意形成に寄与・施策、事業の重点実施等の方向性を検討する材料の一つとして活用。

通勤・通学の鉄道利用分担率0～4

都市類型ごとの平均値（赤）

同類型の他都市や近隣の都市との比較（青色と紫色のチャート）

A市は、都市全域の売上高は高いが、都市機能誘導区域の小売商業床効率、従業人口密度は低い。

商業、サービス業は、郊外では活発だが、中 心 部 では活発でないと推察される。

・住民等への説明の際に一目でわかる根拠資料として活用。

25

都市モニタリングシートについて –各都市の強み・弱みの見える化都市モニタリングシートの構成と特徴○様々な統計や調査に散在する都市に関係するデータを一つのシート（全体表）に集約することで、多分野にわたる複数の指標を用いた分析や見える化が可能。
※RESASでは対応していない都市計画や都市施設等都市構造に関するデータも集録。様々なデータとをクロスさせた分析も可能。
○簡易に使えるレーダーチャート作成ツール及び市町村ごとに作成された個票を標準装備。
同類型のA市及びB市を偏差値レーダーチャートで比較

全体表 1,719市町村×約300指標（Excel形式））○都市モニタリングシートの集録項目（指標）
分 野
集録項目（指標）例（全約300指標）①基礎情報

人口推移、将来人口、都市計画税率、市町村合併状況、都市計画区域面積②都市計画

土地利用、地域地区、都市施設③都市施設

都市インフラ、公共施設④交通

交通手段分担率、通勤・通学の交通手段分担率、平均ト
リップ長、自動車保有台数⑤防災

土砂災害危険箇所、警戒区域、浸水想定区域、津波浸水想定、避難施設数⑥産業・経済地価、農林業経営対数、農業産出額、製造業従業者数、製
造品出荷額

⑦財政

財政力指数、経常収支比率、実質公債費比率、将来負担比率、歳入額、歳出額⑧生活利便性の指標

日常生活サービスの徒歩圏充足率、住宅戸数、鉄道の分担率
徒歩・自転車の分担率、高齢者の外出率、保育所の徒歩圏0～4歳カバー率、歩道設置率⑩安全・安心の指標

交通事故死者数、最寄り緊急避難所までの距離平均、空き家率⑪地域経済の指標

サービス業売上高、市街化区域における小売商業床
効率、平均住宅宅地価格⑫行政運営の指標

市街化区域開発許可面積、調整区域開発許可面積、市町村民税⑬エネルギー/低炭素の指標

市民一人当たりの自動車CO2排出量

都市モニタリングシート個票同士を見比べて各項目ごとに横並び比較Y
Y市 人口１８万人
Z
基礎情報
X Y市 人口 面積 人口密度
都市計画税率都市計画区域の変遷
W
市町村合併状況
etc…
V

全国1,719市町村及び都市類型ごとの平均値の個票（Excel・PDF形式）

標準装備⑨健康・福祉の指標

市町村名、指標項目名を選択するだけでレーダーチャートを作成できるツールを装備

都市の状況

都市インフラ 財政
土地利用
地域地区
地価
公共施設
市街地開発事業 交通建物
災害etc…

E

C

A市

人口○○万人※「都市構造の評価に関するハンドブック」(平成26年8月、国土交通省都市局都市計画課)の指標に相当（URL:http://www.mlit.go.jp/common/001104012.pdf）

都市の状況

D市

率etc…
etc…

都市イン
都市インフラ財政
財政 産業
産業
土地利用
公共施
地域地区
環境
フラ公共施設 地 地価 環境
交通
市街地開発事業価設
交通
建物
災害 etc…
etc…災害都市の状況を一目で把握

都市類型別の平均値との比較

D

D市

人口密度
人口 面 面積 人口密
A市
都市計画税
都市計画区域の変遷
度
都市計画税率積 人口１８万人
市町村合併状況

都市間比較

BB
AA

基礎情報

※

産業
環境

人口１５万人

基礎情報

基礎情報
人口密度
面積
人口
都市計画税率都市計画区域の変遷
市町村合併状況
etc…

都市の状況
都市インフラ 財政
土地利用
地域地区
地価
公共施設
市街地開発事業 交通
建物
災害
etc
…

平均
人口10～40万人 平均

産業
環境

人口密度
人口 面積
都市計画税率都市計画区域の変遷
市町村合併状況
etc…

都市の状況
都市インフラ 財政
土地利用
地域地区
公共施設
地価
市街地開発事業交通災害
建物
etc…

産業
環境

さらに都市モニタリングシートの全都市全データを使用した、より高度な可視化及び分析も可能

GISを活用した可視化

多変量解析の基礎データとして活用

等

26