個人属性および価値観・街への志向性を使った居住満足度の推定― 住みここちランキングデータを用いた DX マーケティングの可能性 ―所属 役職：大東建託株式会社賃貸未来研究所・AI-DX ラボ 所長
著者名：宗 健（そう たけし）
キーワード
居住満足度，地方移住，因子分析，クラスター分析，重回帰分析
本文要約
Ⅰ. 研究の背景と目的
日本の人口は既に減少し始めており，首都圏への一極集中への批判も大きい。さらに昨今
ではコロナ禍もあって郊外や特に地方への移住が増えるのではないかという期待もある。
本研究では，個人属性および価値観や街への志向性を使って居住満足度の推定を行い，アンケートデータを用いた DX マーケティングの可能性を提示することを目的とする。
Ⅱ．先行研究のレビュー
アンケート調査によって居住満足度の構造を分析したものとしては，田島・今井・村田（2011），宗（2019）といったものがある。また，小松・中川（2007）では全国の都市を対象に世帯・住宅属性や地域環境変数等を用いて居住地選択モデルを推定しているが，個々人の居住満足度を推定している先行研究は見つからなかった。
Ⅲ．研究の方法
1．使用するデータ
本研究では，大東建託賃貸未来研究所が実施・発表している「街の住みここち＆住みたい
街ランキング」の 2019 年・2020 年・2021 年の個票データを使用する。
2．研究の枠組み
本研究は，まず，居住地域の評価に関して因子分析を行い，次に抽出された 8 つの因子等を用いて，1237 区市町村を対象にクラスター分析を行う。さらに 3 つのクラスター毎に，居住満足度を目的変数にした重回帰分析を行う。こうした枠組みで個々人の属性や考え方から，都市・郊外・地方に住んだ場合の居住満足度を予測することができる。
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日本マーケティング学会 オーラルセッション 報告概要

Ⅳ．分析結果
1．居住満足度の因子分析
因子分析では，①生活利便性，②行政サービス，③親しみやすさ，④交通利便性，⑤静かさ治安，⑥物価家賃，⑦イメージ，⑧自然観光という 8 つが抽出された。
2．因子分析結果を用いたクラスター分析
因子分析から抽出された 8 因子と居住満足度，街の特性を表すと考えられる戸建て比率・
駅徒歩 15 分以内率・大卒率を用いてクラスター分析を行った結果「都市」「郊外」「地方」の 3 つのクラスターを特定した。
「都市」クラスターは，生活利便性・交通利便性・親しみ
やすさ・イメージの評価が高く，駅徒歩 15 分以内率が高く，大卒者が多いが，静かさ治安や自然観光の評価が低く戸建て比率が低い（共同住宅比率が高い）。
「地方」クラスターは，「都市」クラスターとほぼ逆の評価であり，「郊外」クラスターは「都市」クラスターと「地方」クラスターの中間的な評価だが，物価家賃・静かさ治安・自然観光・戸建て率について
は「都市」クラスターと似た評価になっている。
3．クラスター毎の居住満足度総合評価の重回帰分析
クラスター分析で区分した「都市」「郊外」「地方」について居住満足度を目的変数とした重回帰分析を行うと，3 つのモデルで偏回帰係数にかなりの違いが見られ，個人の属性や考え方によって居住満足度が異なることが分かった。ただし，地方クラスター居住者の 8 割
以上は都会に住んだ方が，居住満足度が高いという結果になった。
Ⅴ．結論および今後の課題
個人の属性や考え方によって，どこに住むかで居住満足度が異なる可能性が示され，地方移住へのきっかけ，動機形成に繋がる DX マーケティングの可能性が示されたが，同時に地方への移住を促進することの困難さも強く示唆された。
主要引用文献田島夏与・今井美矢子・村田喜彦（2011）「東京都内 40 市区における居住環境選択に関わる重視度及び満足度と居住者属性」都市住宅学 No.75,pp.44-49
宗健（2019）「居住満足度の構成因子と地域差の実証分析」都市住宅学会 2019 年学術講演会
小松拓磨・中川 雅之（2007）「マイクロデータを用いた居住地選択モデルによる郊外居住の実証分析」都市住宅学 No.57,pp.52-60

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日本マーケティング学会 オーラルセッション 報告概要

個人属性および価値観・街への志向性を使った居住満足度の推定― 住みここちランキングデータを用いた DX マーケティングの可能性 ―要約
全国の自治体を対象とした住みここちランキングデータ（回答者約 52 万人）
を活用して，
個人属性および価値観や街への志向性と居住満足度の関係を明らかにし，街のプロモーシ
ョンのための DX マーケティングへの応用可能性を検討した。
本研究ではまず，アンケートデータから因子分析を行い 8 つの因子を抽出し，その 8 因子と居住満足度，駅徒歩 15 分以内比率，戸建て比率，大卒比率の 12 項目を用いてクラス
ター分析を行い，回答者 50 名以上の 1237 自治体を都市・郊外・地方の 3 つのクラスターに分類した。この 3 つのクラスター毎に，居住満足度を目的変数に，年代や年収等の個人属
性と自己認知・街への志向性等を説明変数として重回帰分析を行った。
回帰モデルの推定結果では，地方居住者も都会に住んだ方が，居住満足度が高いという比率が非常に高いという結果となり，地方移住を促進することの難しさが強く示唆された。
それでも，年齢や年収・職業，自己認知や街への志向性等に答えると，都市・郊外・地方
それぞれに住んだ場合の居住満足度を予測することができ，都市居住者の地方への移住または 2 拠点居住を促進する DX マーケティング等に応用できる可能性が示された。
キーワード
居住満足度，地方移住，因子分析，クラスター分析，重回帰分析
Ⅰ. 研究の背景と目的
日本の人口は既に減少し始めており，首都圏への一極集中への批判も大きい。さらに昨今
ではコロナ禍もあって郊外や特に地方への移住が増えるのではないかという期待もある。
しかし，地方への移住を増やすためのプロモーションを行うとしても，どのような属性や考え方を持つ人々をターゲットにすれば良いかは必ずしも明確ではない。また，地方への移住では地域特有のコミュニティ事情になじめず訴訟になるようなトラブルに発展することもあり 1，移住を後悔して都会へ戻ったような事例も報道されている。
そのような背景から，個々人の属性や考え方等から移住先の居住満足度が予測できれば，移住したが期待と違っていたというようなアンマッチを抑制できる可能性がある。同時に，
例えば都市在住者が簡単な設問に答えることによって，都心と地方のどちらのほうが本人にとって満足度が高いのかを予測した結果を提示することで，地方移住へのきっかけを作
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日本マーケティング学会 オーラルセッション フルペーパー

り，地方移住への動機形成に繋がる可能性もある。
そのような背景から，本研究では，個人属性および価値観や街への志向性を使って居住満足度を推定することで，アンケートデータを用いた DX マーケティングと言える手法の可能性を提示することを目的とする。
Ⅱ．先行研究のレビュー
アンケート調査によって居住満足度を分析したものでは，石川・浅見（2012），北見（2018），
宗（2020）といったものがあり，いずれも因子分析を行っている。居住満足度の構造を分析したものとしては，田島・今井・村田（2011），宗（2019）といったものがある。
また，小松・中川（2007）では全国の都市を対象に世帯・住宅属性や地域環境変数等を用いて居住地選択モデルを推定しているが，個々人の居住満足度を推定しているものではな
い 2。さらに，宗・新井（2018）が居住満足度は主観的幸福度に対して正の関係があることを報告していることからも，本研究が目的としている，個々人の属性や考え方によって居住満足度が住む場所によってどのように変化するのかを予測し，より居住満足度の高い地域
への居住地選択の動機付けを行う取り組みには独自性と社会的意義があると考えられる。
Ⅲ．研究の方法
1．使用するデータ
本研究では，大東建託賃貸未来研究所が実施・発表している「街の住みここち＆住みたい
街ランキング 3（以下「住みここち調査」という）」の個票データを使用する。
住みここち調査データには，回答者の個人属性（性別・年齢・年収や資産・家族形態・居住形態等），居住地域の評価に関する 55 項目の設問および回答者の自己認知・価値観・性格・街への志向性に関する 48 項目の設問が含まれている。地域評価については大変満足している：2，満足している：1，どちらでもない：0，不満である：-1，大変不満である：-2，
自己認知等については，そう思う：2，どちらかといえばそう思う：1，どちらでもない：0，
どちらかといえばそう思わない：-1，そうは思わない：-2 として得点化している。
調査は 2019 年・2020 年・2021 年の 3 回行われているが，重複回答者のデータのうち古いものを削除してデータを統合しており回答者数は 52 万 1456 名となっている。
2．研究の枠組み
本研究の枠組みは 3 つの分析で構成されている。まず，2019-2021 年のデータを用いて居住地域の評価に関する 54 項目（1 項目は総合評価の設問であるため除外している）の設問
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を基に因子分析を行う。次に抽出された 8 つの因子と居住満足度および戸建て率・駅徒歩
15 分以内率・回答者の大卒率を用いて，回答者数 50 名以上の 1237 区市町村を対象にクラスター分析を行う。さらにクラスター分析で 3 つに分類された区市町村毎に，居住満足度
を目的変数にした重回帰分析を行う。重回帰分析の説明変数には年齢・性別・未既婚・子供の有無・個人年収・最終学歴・職業・自己認知・価値観・性格因子・街への志向性を用いる。
こうした 3 つの分析を組み合わせることで，個々人の属性および価値観や街への志向性といった考え方から，都市・郊外・地方に住んだ場合の居住満足度を予測することができ，
どんな場所に住むと満足度が高まるか（もしくは低くなるか）を示唆することで，居住地選
択の動機付けを行うことができる可能性が生まれる。
Ⅳ．分析結果1．居住満足度の因子分析
表-1 は住みここち調査の回答者属性の記述統計量および区分値の比率である。
因子分析は 2019-2021 年の回答者データを，居住満足度の重回帰分析では 2021 年の回答者データを用いており，それぞれの記述統計量及び区分値を示している。
表-2 は，居住地域の評価に関する 54 項目の設問を基にした因子分析の結果である。因子
分析は ScreePlot から因子数を 8 として最尤法・斜交回転を用いて行い，①生活利便性，②
行政サービス，③親しみやすさ，④交通利便性，⑤静かさ治安，⑥物価家賃，⑦イメージ，⑧自然観光という 8 つの因子が抽出された。統計ソフトは stata を使用した。
表-1 回答者属性の記述統計量および区分値の比率
回答年
回答者数
年齢
居住満足度
個人年収

2019-2021年
521,456
45.3
13.5
58.3
87.8
316
350
51.8%
63.8%
57.6%
49.5%
53.6%
43.2%

平均
標準偏差
平均
標準偏差
平均
標準偏差

男性比率
既婚率
子供あり率
持ち家率
戸建て率
大卒以上率

2021年
184,652
46.0
13.7
59.1
86.3
327
357
50.4%
62.4%
56.6%
50.3%
54.0%
44.1%

2．因子分析結果を用いたクラスター分析
本研究の目的は，個々人の属性や考え方によって，住む場所に対する居住満足度が異なることを示唆し，居住地選択の動機付けを行う可能性を示すことであるため，地域によっ3
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表-2 居住満足度の因子分析結果
生活 行政 親し 交通 静かイ
物価
自然
利便 サー みや 利便 さ治
メー
家賃
観光
性
ビス すさ
性
安
ジ
1 飲食店の充実度
0.81 -0.08 0.08 -0.08 0.01 0.01 0.00 0.01
2 雑貨、花屋、カフェ等の充実度
0.78 -0.02 -0.12 -0.07 0.04 0.02 0.16 0.04
3 ファミレス、コンビニ等の充実度
0.69 0.04 0.06 0.05 0.04 -0.01 -0.16 -0.03
4 デパート等の大規模商業施設の充実度
0.66 -0.09 -0.17 0.10 0.00 0.06 0.23 0.03
5 美容院、酒屋、薬局、書店等の充実度
0.65 0.15 0.03 0.00 0.07 -0.06 -0.11 -0.02
6 商店街の充実度
0.63 -0.07 0.07 -0.07 -0.05 0.11 0.19 -0.03
7 スーパー・量販店等の充実度
0.62 0.02 0.03 0.09 0.10 0.05 -0.18 -0.07
8 映画館・劇場等の娯楽施設の充実度
0.59 -0.01 -0.18 0.06 -0.03 0.07 0.21 0.07
生活利便
9 バーや居酒屋など飲み屋の充実度
0.54 -0.01 0.13 -0.07 -0.06 0.03 0.06 0.07
性
10 深夜営業の店の充実度
0.51 -0.02 0.10 0.00 -0.05 0.06 0.08 0.02
12 郵便局や銀行(ATM)等の充実度
0.42 0.16 0.07 0.13 0.09 -0.06 -0.14 -0.01
13 フィットネスなどスポーツ施設の充実度
0.42 0.30 -0.06 0.01 -0.07 0.00 0.09 0.03
14 賑わい0.42 -0.05 0.25 0.02 -0.02 0.01 0.27 -0.04
15 スクール・習い事施設の充実度
0.38 0.38 -0.05 -0.05 -0.11 -0.03 0.18 0.01
16 病院等の医療機関の充実度
0.38 0.31 0.00 0.15 0.02 -0.05 -0.05 -0.05
17 再開発などの将来的な街の発展性
0.32 0.12 0.10 0.04 -0.07 0.05 0.32 -0.09
18 歩いて生活する良さ、歩行者への優しさ
0.23 0.05 0.14 0.11 0.11 0.02 0.16 -0.05
19 保育園、児童館等の施設の充実度
0.06 0.66 0.00 -0.03 -0.04 0.00 -0.02 0.02
20 小中学校や塾の教育の充実度
0.11 0.58 0.05 0.02 0.02 -0.11 0.04 -0.03
21 子ども医療費無料等の充実度-0.02 0.56 0.05 -0.01 -0.07 0.08 -0.01 0.00
行政サー 0.06 0.51 0.03 0.00 -0.03 0.08 -0.04 0.05
22 介護施設やデイサービス等の充実度
ビス
23 図書館等の公共施設の充実度
0.29 0.44 -0.03 0.02 -0.02 -0.02 -0.01 0.08
24 介護保険等の行政サービスの充実度
0.06 0.43 -0.02 -0.06 -0.11 0.26 0.11 0.00
25 公園や緑地・緑道等の充実度
0.15 0.26 0.05 0.06 0.19 -0.05 0.06 0.11
26 ゴミ収集の頻度の高さなど
0.07 0.18 0.13 0.16 0.13 0.04 -0.03 -0.04
27 気取らない親しみやすさ
0.01 -0.04 0.55 0.06 0.20 0.06 -0.08 0.03
28 地元出身でない人のなじみやすさ
0.08 0.03 0.49 -0.01 0.08 0.04 0.09 -0.02
親しみや29 地域の繋がり-0.01 0.19 0.42 -0.09 0.09 0.07 0.04 0.13
すさ30 近所付き合いなどが煩わしくないこと
0.06 -0.04 0.42 0.09 0.17 0.01 0.06 -0.06
31 地域のイベントやお祭りなど
0.12 0.22 0.32 -0.03 0.00 0.00 0.05 0.18
32 幹線道路へのアクセスの良さ
0.10 0.02 -0.05 0.65 0.03 -0.01 -0.02 0.04
33 都心へのアクセスの良さ
0.24 -0.11 0.09 0.59 -0.13 -0.04 0.18 -0.09
交通利便 0.05 0.08 -0.07 0.52 0.05 0.00 -0.07 0.09
34 高速道路へのアクセスの良さ
性
35 ランドマークや話題のスポットへの近さ
0.33 -0.10 0.01 0.35 -0.12 0.03 0.30 0.09
36 勤務先・通学先へのアクセスの良さ
0.11 0.02 0.11 0.35 0.01 0.02 -0.02 0.02
37 ゴミ焼却場等がないこと
0.01 0.14 0.14 0.17 0.17 0.00 0.04 -0.06
38 閑静さ-0.01 -0.15 0.03 -0.01 0.78 0.01 0.04 0.08
39 騒音や騒々しさのなさ-0.01 -0.14 0.03 -0.04 0.77 0.04 0.02 0.07
40 治安の良さ
0.01 -0.01 0.11 -0.01 0.62 -0.06 0.09 0.03
41 町並みの綺麗さ
0.19 0.05 0.11 -0.05 0.40 -0.10 0.28 0.09
静かさ治
42 密集地火災の心配のなさ
0.02 0.14 -0.08 -0.06 0.40 0.15 0.09 0.00安43 津波の心配のなさ-0.01 0.15 -0.08 0.02 0.39 -0.02 0.03 -0.18
44 地盤の心配のなさ
0.07 0.17 -0.07 -0.02 0.37 0.05 0.12 -0.13
45 道路の混雑度合い-0.07 0.03 0.02 0.05 0.29 0.25 0.01 0.08
46 パチンコ屋やギャンブル施設がない-0.13 0.04 0.04 0.05 0.28 0.00 0.20 0.00
47 家賃や不動産価格の安さ
0.00 -0.01 0.03 -0.02 0.07 0.66 -0.09 0.00
物価家賃 0.12 -0.01 0.10 -0.02 0.05 0.59 -0.17 -0.01
48 物価の安さ
49 電車・バスの混雑度合い
0.03 0.06 -0.02 0.14 0.20 0.21 -0.03 0.1050 高級感・ステータス
0.32 0.02 -0.01 0.01 0.15 -0.13 0.54 0.04
イメージ 0.44 -0.02 0.00 -0.04 0.15 -0.12 0.52 0.05
11 おしゃれ・洗練さ
51 不動産の資産価値の高さなど
0.13 0.15 0.06 0.08 -0.01 0.17 0.25 -0.08
52 海や川、山などの自然の充実度-0.05 0.04 -0.01 -0.09 0.41 0.05 -0.07 0.43
自然観光 0.25 0.00 -0.01 0.08 0.06 -0.01 0.25 0.40
53 有名観光地や景勝地などの充実度
54 歴史、伝統
0.03 0.15 0.21 0.07 0.14 -0.07 0.05 0.33
因子負荷量1.3以上をボールド・どの因子に対しても因子負荷量0.3未満を背景グレー
設問

因子名てどのような居住満足度の違いがあるかを分類する必要がある。そのため，居住満足度の因子分析から抽出された 8 因子と居住満足度および街の特性を表すと考えられる戸建て比率・
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駅徒歩 15 分以内率・大卒率を正規化しクラスター分析を行った。クラスター分析は，ウォード法を用いた階層的クラスター分析であり，ダミー変数を含めて探索的に行うためガワー（Gower）の一般類似係数を用いている。クラスター数は，デンドログラムから 3 とすることとした。使用した統計ソフトは stata である。
表-3 図-1 街のクラスター分析結果
クラスター-2 -1.5 -1 -0.5
都会 郊外 地方性
総合評価
0.83 -0.13 -1.39
生活利便性
0.82 -0.22 -1.21
性
交通利便性
0.88 -0.23 -1.31
親しみやすさ0.86 -0.25 -1.24
ジ
イメージ
0.81 -0.31 -1.02
行政サービス
0.72 -0.01 -1.40
賃
物価家賃
0.41 0.17 -1.13
安
静かさ治安-0.17 0.31 -0.25
光自然観光-0.52 0.26 0.54率
戸建て率
-0.76 0.46 0.62率
駅徒歩15分以内率 0.78 -0.47 -0.66
率
大卒率
0.74 -0.30 -0.90
該当自治体数
503
481
253 -2 -1.5 -1 -0.5
項目

0

0.5

1

都会
郊外
地方

0

0.5

1

表-4 各クラスターの居住満足度 1-3 位
クラスター 順位 区市町村名
都市
1 愛知県
長久手市
2 東京都
中央区
3 東京都
文京区
郊外
1 神奈川県 三浦郡 葉山町
2 神奈川県 鎌倉市
3 富山県
砺波市
地方
1 香川県
小豆郡 小豆島町
2 和歌山県 西牟婁郡 白浜町
3 広島県
江田島市

表-3・図-1 はクラスター分析の結果を基にした該当する各区市町村の各要素の平均値を集計し表と図を組み合わせたものである。表-3・図-1 の右側の縦方向の折れ線グラフを見ると，生活利便性・交通利便性・親しみやすさ・イメージ・行政サービスの評価が非常に高く駅徒歩 15 分以内比率・大卒率が高いクラスター，中間的な評価のクラスター，評価の低いクラスターがあることが分かる。一方で，静かさ治安・自然観光の評価と駅徒歩 15 分以
内比率・大卒率については逆の傾向が見られる。
表-4 は 3 つのクラスターの居住満足度の高い順の 1-3 位を示しており，この結果を考慮して，各クラスターを「都市」「郊外」「地方」と名付けた。
「都市」クラスターは，生活利
便性・交通利便性・親しみやすさ・イメージの評価が高く，駅徒歩 15 分以内率が高く，大卒者が多いが，静かさ治安や自然観光の評価が低く戸建て比率が低い（共同住宅比率が高5
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い）。
「地方」クラスターは，「都市」クラスターとほぼ逆の評価であり，「郊外」クラスター
は「都市」クラスターと「地方」クラスターの中間的な評価だが，物価家賃・静かさ治安・
自然観光・戸建て率については「都市」クラスターと似た評価になっている。
3．クラスター毎の居住満足度総合評価の重回帰分析
表-5 はクラスター分析で区分した「都市」「郊外」「地方」について居住満足度を目的変数とした重回帰分析の結果である。
重回帰分析は，2021 年住みここち調査の回答者のデータを用いて，「都市」が 503 区市町村の 12 万 6297 人，「郊外」が 481 区市町村の 4 万 9239 名，「地方」が 253 区市町村の 9116
名を対象に行っている。
「地方」の回答者数が少ないのは地方の市区町村の人口が少ないためである。説明変数には，年齢・性別・未既婚・子供の有無・個人年収・最終学歴・職業・
自己認知・価値観・性格因子・街への志向性を用いている。自己認知・価値観・性格因子・
街への志向性については，「都市」モデルの偏回帰係数の降順で項目を並べている。
重回帰の結果を見ると，自由度修正済み決定係数は「都市」で 0.1507，「郊外」で 0.1628，「地方」で 0.1877 と低く，あまり説明力があるとは言えない結果となっている。それでも
3 つのモデルで各説明変数の偏回帰係数は符号も含めて大きく異なっているものがかなりあり，個人の属性や考え方によって「都市」「郊外」「地方」のどこに住むかで，居住満足度が変わることを示している。
年齢では，30 歳代・40 歳代・50 歳代では都市に住むと居住満足度が高く，70 歳以上になると地方に住むと居住満足度が高まる。性別では女性のほうが都市の居住満足度が高く，地方の居住満足度がかなり低い。未既婚では地方の既婚者の居住満足度が高くなっており，
子供ありでは最も居住満足度が高いのは郊外であり，地方がそれに続いている。年収では地方では年収による居住満足度の差は小さいが，都市では年収が高い方が居住満足度は高くなっている。学歴では地方では学歴による違いは比較的小さいが，都市・郊外では学歴が高いと居住満足度が高まる傾向がみられる。職業で郊外では職業による違いが多少見られるが，年収や学歴ほどの大きさではない。
自己認知では，友人が多いと都市よりも郊外，郊外よりも地方で居住満足度が高まり，良く飲みに行く場合は都市での居住満足度が高い。私生活よりも仕事を優先する場合は都市で居住満足度が下がり，地方ではあまり影響がない。
価値観では，世の中は自己責任だ・貯金すべきだ・人生にとってお金は大事だという場合
は都市での，子供を持つべきだ・家を持つべきだと言う場合は郊外での，結婚すべきだという場合は地方での，居住満足度がそれぞれ高くなっている。
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日本マーケティング学会 オーラルセッション フルペーパー

性格因子では，他人と意見が対立することは苦手である・ひとの話をよく聞く方だ・保守的で慎重である・他人の意見を気にせず行動するほうであるという場合は地方での，一人の方が気楽である・真面目な性格だ・初めての人とも気軽に話しが出来る・リスクを取らない方だといった項目では都市では符号がプラスだが地方では符号がマイナスになっている。
また，ギャンブル好きだという項目は，都市では居住満足度に対してマイナスに，地方では居住満足度に対してプラスになっている。
街への志向性では，スーパーなどが多い便利な街に住みたい・飲食店や映画館などの多い街に住みたいという項目は，都市のほうが満足度への寄与が地方よりも大きい。
表-5 クラスター毎の居住満足度に対する重回帰分析結果
クラスター分類
都会
郊外
地方
サンプルサイズ126,297
49,2399,116
自由度修正済み決定係数0.15070.16280.1877
平均VIF
1.86
1.92
1.86
説明変数
Coef. P>tCoef. P>tCoef. P>t
20歳代
baselinebaselinebaseline
30歳代-1.27-4.26 ***
-3.97
40歳代
-1.42 *
-5.75 ***
-2.29
50歳代
-1.43
-4.77 ***
-1.92
60歳代
0.69
-2.25
2.24
70歳以上
3.50 **
5.14 **
7.85
男性baselinebaselinebaseline
女性
-0.07
-0.49
-4.61 *
未婚
baselinebaselinebaseline
既婚
-0.96
-0.52
0.38
子供なし
baselinebaselinebaseline
子供あり
1.41 **
3.25 ***
2.31
200万円未満
baselinebaselinebaseline
200万円以上-400万未満
4.89 ***
6.71 ***
2.05
400万円以上-600万未満
5.70 ***
7.54 ***
3.25
600-800万
9.49 ***
10.16 ***
-0.39
800-1000万
8.46 ***
8.71 ***
0.76
1000万以上
11.13 ***
9.80 ***
1.11
高卒未満
baselinebaselinebaseline
高卒
7.26 ***
5.80 ***
0.21
短大・専門・高専
8.47 ***
8.19 ***-2.53
学士
11.68 ***
10.43 ***
3.41
修士
11.39 ***
12.05 ***
16.95 **
博士
9.38 ***
12.10 ***
8.03
無職baselinebaselinebaseline
管理職
2.09
4.54 **
5.32
営業
2.90 **
6.13 ***
-1.79
事務
0.40
3.10
0.49
製造
1.10
2.50
3.48
技術
-0.02
1.02
3.30
公務員
-0.23
2.70
0.13
自由業
1.86
0.36
-1.97
派遣
-3.32 *
-2.76
-9.37
契約社員
2.00
3.91 *
1.20
パートアルバイト
0.33
1.70
-0.21
主婦
-1.01
2.66
-0.47
学生
7.82 ***
8.25 **-12.37「都会」の偏回帰係数の2倍以上を背景黒の白文字ボールド・0.5倍未満を背景グレーのボールド「都会」の偏回帰係数に対して符号逆転をボールド
目的変数＝住みここち総合評価

年
齢

性
別
婚
姻
等
個
人
年
収

最
終
学
歴

職
業

7
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説明変数
Coef. P>tCoef. P>tCoef. P>t
未来は明るい7.50 ***
9.14 ***
11.55 ***
家族関係は良好だ
6.72 ***
7.09 ***
6.87 ***
仕事は順調だ4.88 ***
7.02 ***
7.19 ***
自
健康には自信がある
2.11 ***
2.08 ***
1.28
己
休日には良く出歩く1.76 ***
0.50
-1.13
認
友人は多いほうだ0.42 *
1.34 ***
2.33 **
知
良く飲みに行く
0.12-0.72 *
-0.69
自分の才能には自信がある-0.80 ***
-1.90 ***
-0.24
私生活よりも仕事を優先する-1.64 ***
-0.56
-0.11
世の中は自己責任が原則だ
2.78 ***
0.99 **
2.29 *
貯金すべきだ
2.32 ***
1.55 ***
0.29
価
人生にとってお金は大事だ
2.01 ***
1.00 *
0.51
値
子どもは持つべきだ
0.27
0.83 *-0.60
観
結婚すべきだ-0.24-0.96 **
1.70
家は持つべきだ-1.11 ***
1.79 ***
0.28
ストレスはあまり感じないほうだ
3.46 ***
3.37 ***
5.78 ***
たくさんの人と過ごすより一人のほうが気楽である
2.34 ***
2.15 ***-0.86
真面目な性格だ
2.15 ***
1.10 **-1.21
初めての人とも気軽に話ができる
1.91 ***
1.15 ***-1.04
他人と意見が対立することは苦手である
1.58 ***
2.90 ***
4.49 ***
ひとの話をよく聞く方だ
1.48 ***
0.99 **
3.28 ***
性リスクを取らないほうだ
1.43 ***
1.72 ***-0.05
格
思いつきで行動することがある
1.41 ***
0.93 **
1.50
因
緊張するタイプである
1.26 ***
1.11 **
0.72
子
保守的で慎重である
1.17 ***
1.83 ***
2.46 **
ひとからの評価が気になるほうだ
0.94 ***
0.94 **
1.23
計画的に行動するほう
0.29
0.52
0.10
あまり他人の意見を気にせず行動するほうである
0.28
0.68 *
1.38
新しいものが好き
0.00-0.99 **
-2.00 *
ギャンブルが好きだ-1.39 ***
0.15
0.30
治安の良い街に住みたい
4.29 ***
4.62 ***
4.50 ***
スーパーなどが多い便利な街に住みたい
3.68 ***-0.86-2.71 *
地元出身でなくてもなじめる街に住みたい
3.48 ***
1.34 ***
0.83
イベントやお祭りなどが多い街に住みたい
3.42 ***
5.35 ***
5.39 ***
歴史や伝統のある街に住みたい
3.19 ***
4.99 ***
5.62 ***
都心へのアクセスの良い街に住みたい
3.11 ***-5.39 ***
-9.46 ***
街 自然環境豊かな街に住みたい
2.77 ***
9.00 ***
13.79 ***
へ 行政サービスの良い街に住みたい
2.64 ***
0.44-1.25の 閑静で騒々しくない街に住みたい
1.77 ***
5.80 ***
5.97 ***
志 資産価値が高く、値下がりしにくい街に住みたい
1.05 ***-0.45-3.14 ***
向 街並みの綺麗な街に住みたい
0.44
0.19
-3.81 ***
性 出身地で暮らしたい-1.12 ***
1.39 ***
5.35 ***
できるだけ物価の安い街に住みたい-1.16 ***
-0.50
0.69
近所付き合いが煩わしくない街に住みたい-1.70 ***
-3.56 ***
-2.83 **
飲食店や映画館などの多い街に住みたい-2.69 ***
-4.48 ***
-8.79 ***
できるだけ家賃の安い街に住みたい-3.20 ***
-1.24 **
-1.37
有名観光地や人気スポットのある街に住みたい-3.58 ***
-3.02 ***
-1.53
おしゃれで洗練されたステータスのある街に住みたい-4.25 ***
-6.88 ***
-7.05 ***
18.87 ***
9.81 ***
3.81
定数項「都会」の偏回帰係数の2倍以上を背景黒の白文字ボールド・0.5倍未満を背景グレーのボールド「都会」の偏回帰係数に対して符号逆転をボールド

地元出身でなくてもなじめる街に住みたい場合は都市のほうが，自然環境豊かな街に住みたい・閑静で騒々しくない街に住みたい場合は地方のほうが，居住満足度がそれぞれ高い。
また，出身地で暮らしたいという項目は都市では居住満足度に対してマイナスの，地方ではプラスの影響がある。
表-6 は，居住地クラスター毎に現住地の居住満足度を推定し，現住地の満足度が最大である比率を集計したものである。例えば，都会クラスター居住で，個々人の個別の設問への8
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回答結果を使って，都会・郊外・地方のそれぞれの居住満足度を推定した場合，91％のひとは，都会に居住した場合の居住満足度が，郊外・地方よりも高かった，ということを示している。郊外では，郊外が最適という比率は 12.8％しかなく，地方では最適率はわずか 3.1％となっている。
表-6 居住地クラスター毎の最適率

居住地
クラスター

都会
郊外
地方

都会
91.0%
84.5%
83.4%

最適率
郊外
7.4%
12.8%
13.5%

地方
1.6%
2.7%
3.1%

ここからわかるのは，都会から地方へ移住したほうが，居住満足度が高まるケースは非常に少なく，逆に地方居住者の 83.4％は都会に移住したほうが，居住満足度が高まるということである。これは地方の人口の都会への流出を抑え，都会からの流入を増やし，差し引きで人口を増やすことが極めて困難であることを強く示唆している。
Ⅴ．結論および今後の課題
住みここち調査データを用いて因子分析を行い，因子と居住満足度，戸建て率・駅徒歩 15
分以内率・大卒率を用いたクラスター分析で区市町村を「都市」「郊外」「地方」の 3 つに分類し，それぞれについて居住満足度を目的変数に個人属性や考え方などを説明変数にした重回帰分析を行った結果，個人の属性や考え方によって，どこに住むかで居住満足度が異なる可能性があることが示された。
これはいわゆる「住めば都」論を否定するものであり，自分に合った居住地を選択することで居住満足度が高まる可能性が高いことを示している。そして，居住満足度が高まると主観的幸福度も高まるという先行研究の結果も考慮すれば，本研究の結果を基にして，より居住満足度の高い可能性がある地域への移住を促進することができる可能性を示している。
具体的には，個々人の個人情報を取得することなく，個々人の属性と自己認知・価値観・
性格因子・街への志向性等を入力すれば，「都市」「郊外」「地方」にそれぞれ住んだ場合の居住満足度の推定値を示すことで，より自分にあった居住地選択の可能性を示し，そこから具体的な移住先を検討することができるようなスマホアプリ・ウェブサイトによるプロモーションが考えられる。ただし，現在の居住地クラスターにかかわらず，都会に住んだ場合に最も居住満足度が高まる比率が高いという結果から地方の人口を増やすことの難易度が極めて高いことも強く示唆されている。このことから，地方への完全な移住ではなく，都会
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との 2 拠点生活を促進することが現実的な施策であるとも考えられる。
今後の課題としては，実際のサービス・プロダクトに実装するために変数を絞り込むこと，説明力をあげるための変数を見つけ出すことがある。また，本研究の発展形としては，本研
究の枠組みをさらに細分化し，個別の区市町村毎に居住満足度の推定モデルを作成し，個々
人の入力した情報を基に，居住満足度が高いと推定される具体的な個別の区市町村名を提示する（リコメンドする）ということも考えられる。この時，確保できるサンプルサイズにもよるが，区市町村という単位ではなく，より狭い範囲である駅単位でのリコメンドも行える可能性がある。こうした発展形では，自治体等のプロモーションだけではなく，不動産ポータルサイトや個別の不動産企業での活用も充分に考えられる。
各種のアンケートが多くの企業や組織で行われているが，それが具体的なサービス・プロ
ダクトに繋がることは多くはないと考えられる。しかし，本研究のようにアンケートデータ
を用いて，具体的なサービス・プロダクトに結びつけられる可能性を示したことは，DX マ
ーケティングの新しい形を示したと言えるのではないだろうか。
引用文献
石 川 徹 ・ 浅 見 泰 司 （ 2012 ）「 都 市 に お け る 居 住 満 足 度 の 評 価 構 造 に 関 す る 研 究 」 都 市 計 画 論 文 集
Vol.47No.3,pp.811-816
北見幸一（2018）「都市生活の満足度と都市の表象要素」日本マーケティング学会カンファレンス・プロシーディングズ Vol.7,pp.372-383
宗健（2020）「地域の居住満足度と人口増減の関係」都市計画論文集 Vol.55No.3,pp.422-427
田島夏与・今井美矢子・村田喜彦（2011）「東京都内 40 市区における居住環境選択に関わる重視度及び満足度と居住者属性」都市住宅学 No.75,pp.44-49
宗健（2019）「居住満足度の構成因子と地域差の実証分析」都市住宅学会 2019 年学術講演会
小松拓磨・中川 雅之（2007）「マイクロデータを用いた居住地選択モデルによる郊外居住の実証分析」都市住宅学 No.57,pp.52-60
宗健（2018）「住まいが主観的幸福度に与える影響」都市住宅学会 2018 年学術講演会
1「村八分にされ転居，男性が提訴」朝日新聞 2019.1.22

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既にサービスは停止しているもののリクルートが「住みここち心理テスト」という質問に答えていくと，自分の暮らしにあった住まいがどんなタイプなのかを提示するウェブサービスを運営していた。
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住みここち調査は，2019 年版が 2018 年 10 月 23・24 日に 1 都 3 県 145 自治体を対象に，2019 年 3 月

26 日から 4 月 8 日に全国を対象とした調査が行われ，回答者は合計 18 万 4193 名である。2020 年版は，2020 年 3 月 17 日から 4 月 3 日に調査が行われ回答者は 18 万 7823 名，2021 年版は 2021 年 3 月 17 日～
3 月 30 日に調査が行われ回答者は 18 万 4652 名である。

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