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1 2014 October Vol GSI Monthly Report 技研商事インターナショナル マンスリーレポート コラム オープンデータのエリアマーケティングデータ化 (2) ~IDW 法による地価ポテンシャルデータ開発手法 ~ 技研商事インターナショナル株式会社 Giken Shoji International Co., Ltd. (GSI)

2 エリアマーケティングコラム オープンデータのエリアマーケティングデータ化 (2) ~IDW 法による地価ポテンシャルデータ開発手法 ~ 技研商事インターナショナル株式会社技術開発部プロダクト開発課統計士 データ解析士倉本忠 1 はじめに 3 地価の種類とオープンデータ 前回のマンスリーレポートでは オープンデータ の活用事例として 政府統計の総合窓口 e-stat ( ) 等で簡単に入手できる広域な行政区画単位の統計情報を利用して 地域メッシュや町丁目等の小地域レベルのデータを推計する手法の1つをご紹介しました 今回は 地価 ( 土地価格 ) に関するオープンデータと 同データを基に弊社で開発した 地価ポテンシャルデータ について技術的側面からご紹介します e-stat: 2 地価とエリアマーケティング 地価 とは読んで字のごとく土地の価格のことですが それから何がわかるのでしょうか? その土地に住む人のことをイメージしてみると 一般に地価が高い地域に住む世帯は平均年収が高いというイメージがあります 実際 地域ごとの平均地価と平均年収の関係を見てみると 強い相関があることが知られています このことから 富裕層向け商品のチラシやダイレクトメール配布先を選定する際の指標として利用できるかもしれません また 地価は 地ぐらい ( そこに住みたい オフィス 店舗を構えたいという土地のブランド力のようなもの ) を表す1つの指標と考えられます 例えば 駅周辺の平均地価を算出し 駅同士で比較してみることで 駅の相対的な地ぐらいを推し量る指標とすることもできそうです 地価 にはいくつかの種類があります 以下に 国や自治体が公表している公的地価および不動産取引情報 ( 表 1) と代表的なオープンデータ ( 表 2) をご紹介します 種類説明地価公示法に基づき 国土交通省土地鑑定委員会が毎年 1 回公示する公示地価標準地の1m2あたりの価格 価格時点 : 毎年 1 月 1 日 (3 月公示 ) 国土利用計画法に基づき都道府県知事が毎年 9 月下旬に公表する土地価格 正式には 都道府県基準地標準価格 という 基準地価評価 公表内容等が公示地価と類似しており 公示地価とあわせて一般的な土地取引の指標となっている 価格時点 : 毎年 7 月 1 日 (9 月公表 ) 相続税や贈与税を算定する際の基準となる路線価 ( 道路に付けられた価格 ) のことで 国税庁が毎年 7 月初旬に公表する 相続税路線価公示地価の8 割程度が目安とされている 一般に 路線価 といえば この相続税路線価を指す 価格時点 : 毎年 1 月 1 日 (7 月 1 日発表 ) 固定資産税の算定する際の基準となる路線価のことで 市町村が固定資産税路線価公表する 公示地価の7 割程度が目安とされている 価格時点 :1 月 1 日 (3 年に1 度評価替 ) 国土交通省が 国土交通省が不動産取引当事者へのアンケート調査不動産取引価格情報に基づいて公表している不動産の実際の取引価格に関する情報 価格時点 : 四半期ごとに更新 表 1 公示地価および不動産取引情報の種類 公開元公開情報説明昭和 58 年以降の全国の公示価格 / 基準国土数値情報地価が 評価地点の座標やその他属性情地価公示ダウンロードサービス報と共に掲載されているデータ SHP 形都道府県地価調査 ( 国土交通省 ) 式 GML 形式 CSV 形式データをダウンロード可能 昭和 45 年以降の全国の公示価格 / 基準地価公示地価をブラウザ上で検索し 一覧形式で都道府県地価調査閲覧可能 土地総合情報システム不動産取引情報をブラウザ内の地図上で ( 国土交通省 ) 閲覧可能 また 取引価格 大字レベル不動産取引価格情報の住所および最寄り駅など掲載された CSV 形式データをダウンロード可能 地価公示全国地価マップ都道府県地価調査各種公的地価をブラウザ内の地図上で閲 ( 資産評価システム相続税路線価覧可能 研究センター ) 固定資産税路線価 表 2 地価に関するオープンデータ GSI Monthly Report_

3 国土数値情報ダウンロードサービス で色が濃いほど地価が低いことを表しています 分 布状況を見ると 東京駅 新宿駅 渋谷駅付近を中 土地総合情報システム 心として 山手線の内側に250万円以上の地点が集中 していることがわかります また 都市から離れる 全国地価マップ に従って地価が下降する傾向がありますが 鉄道路 線沿線の中 大規模駅付近に飛び石状に地価の高い この内 国土数値情報ダウンロードサービスの地 地点が存在していることがわかります 価公示 都道府県地価調査 および土地総合情報シ 地価公示データには 昭和58年以降の地価が搭載 ステムの不動産取引価格情報は CSV形式のデータ されています 地点ごとに地価調査の対象となっ をダウンロード可能となっており 二次利用が容易 た年次以降の地価のみを搭載 ここでは リーマ です 特に 国土数値情報ダウンロードサービスで ン ショック以降の地価の変動を見るために 平成 公開されているデータは GISで利用することを前提 20年と平成26年との地価の差額を算出し その値で としており 地図上に表現する上で必要となる座標 色分け表示してみましょう 情報が予め付与されていますので GISでの利用が大 変簡便になっています 4 GISでの地価公示の利用 それでは 国土数値情報ダウンロードサービスの 地価公示データをどのようにGISで活用するか 例を 見ていきましょう 同サービスよりダウンロードし た地価公示データをGISにインポートして 2014年 時点の公示地価で色分け表示してみます 図2 平成20年と平成26年の地価差額 図2では 赤系のポイントは地価が上昇しており 色が濃いほど上昇幅が大きく 青系のポイントは地 価が下落しており 色が濃いほど下落幅が大きいこ とを表しています 図1で示した通り 都心部の地価 は非常に高いですが リーマン ショック以降は全 体的に地価が下落していることがわかります その 中で 川崎市の武蔵小杉駅 溝の口駅周辺の再開発 が進む地域では 地価が上昇していることがわかり ます 図1 都心部の地価分布 図1では 赤系のポイントは地価50万円以上で色が 濃いほど地価が高く 青系のポイントは50万円未満 Copyright (c) 2014 GIKEN SHOJI INTERNATIONAL CO., LTD. All Rights Reserved.

4 5 地価をポイントとして見るときの課題 地価をポイントとして地図上に表現することで ある程度地域ごとの傾向を掴むことができます しかし 地価ポイントが存在しない地域は近くの地価ポイントから見た目で類推する必要があり ポイントが密集している地域では状況が把握しづらい場合があります 更に 国勢調査などのメッシュや町丁字等の小地域単位の統計データ ( 面のデータ ) との関連性を知るのが困難といった課題があります このような課題の1つの解決策として 地価ポイント情報を小地域単位のデータに置き換えた 地価ポテンシャルデータ をご提供しています 地価ポイントが存在しない地域 地価ポイントが密集する地域 小地域単位の統計データとの関連性 地価ポイント 地価 90 万円 持ち家比率 20% 地価 100 万円 持ち家比率 60% ポイントがない地域 地図拡大時 地図縮小時 小地域のデータ 地価 50 万円 地価ポイントの密度が低い地域では 地価を知りたい地点にポイントが存在しないことがあります この場合 周辺のポイントからその地域の地価を類推することになり 感覚的な判断をせざるを得ません 特に地方部は地価ポイントの密度が低くなる傾向があります 都市部のように地価ポイントの密度が高い地域は 地図を縮小表示したときポイントとポイントが何重にも重なってしまい 正確な分布状況を把握することが困難になります 地価ポイント単独では 主に地価が高いか低いかを読み取ることしかできませんが メッシュや町丁字などの小地域単位の統計データと組み合わせて地域を分類するなどの分析を行うことができれば 新たな知見を得られる可能性があります 6 地価ポテンシャルデータとは? 地価ポテンシャルデータは 地価データをメッシュや町丁字などの小地域単位に置き換えたデータです 地価ポテンシャルデータを使用することで 年収という観点だけでは見えてこない富裕層をセグメントするなど 一層高度なマーケティングが可能となります 図 3 町丁字単位の地価ポテンシャルデータ GSI Monthly Report_

5 7 作成方法 IDWとは 空間的に連続的な遷移が仮定されるデータ 地価 公示データや店舗の商圏内出向率データ等 を基に 特定の地点のデータを求める場合には IDW Inverse Distance Weighted 法やクリギングと いった空間的平滑化法が有効とされています 地価 ポテンシャルデータでは IDW法を用いて小地域ご との平均地価を算出しています IDWとは 日本語では 逆距離荷重法 と呼び 対象地点の近くに存在する 別の地点のデータ値の 図5 地価ポテンシャルデータによる色分け 平均を取ることで 対象地点のデータ値を推計する 手法です 平均を取る際 データ値を持つ地点まで 図5を見ると ポイントとして表現した場合と比較 の距離の逆数を重みとして使用することからこう呼 して 地域ごとの傾向が把握しやすくなっているこ ばれています とがわかります 次に 元となった地価ポイントと 地価ポテンシャルデータを重ねて表示してみます 図4 IDW概念図 地価ポテンシャルデータでは 重みとして使用す る距離に 道路ネットワークに沿って進んだ場合の 道のり距離を使用しています その結果を得るには 膨大な計算処理を要しますが 道のり距離を使用す 図6 地価ポテンシャルデータと地価公示ポイント ることで 直線距離にはない地理要因 交通要因を 推計値に加味しています また 都道府県地価調査 いわゆる平均を取っているため ポイントとして データも参照することで 更に推計精度を高めてい データ値そのままを表現した場合と比較して 突出 ます した部分が丸められていますが 地域一帯の傾向と しては ポイントから読み取れるものと乖離はあり 8 地価ポテンシャルデータと地価ポイント ンシャルデータで掴み より詳細を確認する場合に それでは 1Kmメッシュ単位の地価ポテンシャル データを地図上に表現してみましょう ません 実務においては 大まなか傾向を地価ポテ 地価ポイントの分布状況を確認する といった使い 方が有効ではないでしょうか Copyright (c) 2014 GIKEN SHOJI INTERNATIONAL CO., LTD. All Rights Reserved.

6 9 10 地価ポテンシャルデータの活用 最後に 地価ポテンシャルデータの活用例として まとめ 今回は 地価に関するオープンデータと それを 持ち家世帯比率との組み合わせによる色分け地図を 小地域単位のデータに置き換えた地価ポテンシャル 見てみましょう データについてご紹介しました 今後 国や自治体 によるオープンデータの提供範囲はますます拡大し 中野区 "平均地価公示価格" 武蔵野市 この階級に注目 中野駅 中野駅 台東区 上野駅 上野駅 浅草駅 浅草駅 新宿区 杉並区 墨田区 文京区 秋葉原駅 秋葉原駅 青山 麻布エリア 新宿駅 新宿駅 三鷹市 亀戸駅 亀戸駅 千代田区 江東区 東京駅 東京駅 470 渋谷区 "持ち家世帯比率" 中央区 新木場駅 新木場駅 世田谷区 目黒区 目黒駅 目黒駅 狛江市 大崎駅 大崎駅 品川区 大岡山駅 大岡山駅 大井町駅 大井町駅 白金 高輪エリア 川崎市高津区 川崎市宮前区 大田区 川崎市中原区 田園調布 等々力エリア 蒲田駅 蒲田駅 川崎市幸区 8 km 図7 地価と持ち家世帯比率 図7では 色の系統が地価の階級を表し 同じ地価 階級の中でも色が濃いほど持ち家世帯比率の高い地 域であることを表しています ここで注目したいのは 青系 地価50万 200万ク ラス と赤系 地価200万 2000万クラス のもっ とも濃い色になっている地域です これらの地域は 地価が高く 持ち家世帯の比率が高い訳ですから 富裕層が特に多く住んでいる地域と考えられます 図6では 例えば 青山 麻布エリア 白金 高輪エ リア 田園調布 等々力 成城エリアなど 一般に 高級住宅街のイメージが強い地域がこれに該当して おり 感覚に一致する結果を可視化できていると言 えます GSI Monthly Report_ データ活用を支援すると共に エリア マーケティ をより高度に活用するための製品 サービスを提供 して参ります 品川駅 品川駅 五反田駅 五反田駅 川崎市多摩区 成城エリア ることが予想されます 弊社は 皆様のオープン ング分野で長年培った技術により オープンデータ 港区 渋谷駅 渋谷駅 調布市 様々なデータを入手 利用することがより簡便にな

7 今日の日本のマーケティング市場において 多様化した消費者の特性やニーズを把握し それに基づいた店舗開発 販売促進 商品企画の重要性が高まっています 当社は20 年に渡って1800 社以上のお客様のマーケティング課題解決を支援する中で培ったノウハウを武器に GIS 技術と融合した新たなマーケティング分析事業に取り組んでまいります 技研商事インターナショナル株式会社 マーケット分析ソリューション事業部 本社 TEL: ( 代表 ) 名古屋市東区主税町 2-30 GSIビル 東京支店 TEL: ( 代表 ) 千代田区霞が関 霞が関 IHF ビル 4F 大阪営業所 TEL: ( 代表 ) 大阪市中央区瓦町 井門瓦町ビル 4F

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