都市計画のデータ分析（全20回）
空間操作の基本と合わせ技
－結合・クリップ・最近傍でデータを紐付ける－
第 11 回 第Ⅲ部｜空間分析
一つひとつは単純、合わせ技で分析になる。
遊んで慣れよう
今日の主役
空間結合・属性結合・クリップ・ディソルブ・最近傍探索などの基本操作
前提知識
GISソフトまたはPythonでの地図データ（点・面）の読み込み経験があるとなお良い
※本講義は代表的な操作の使いどころを整理する回。各操作の内部アルゴリズムや個別ソフトの操作手順は範囲外。
点データ（施設・トリップ）と面データ（区域・メッシュ）は、それぞれ単体では位置関係を語れない。
発想 「どの点がどの面に入るか」「どこが一番近いか」を機械的に判定する操作を組み合わせれば、別々のデータがひとつの分析になる。
空間結合
位置関係（含む・重なる等）で属性をつなぐ
属性結合（マージ）
共通のキー（ID等）で表どうしを横につなぐ
クリップ
指定範囲の外側を切り落とし対象だけ残す
ディソルブ
共通属性の面の境界を溶かして1つに
最近傍探索
各点からもっとも近い点・面を見つける
オーバーレイ／座標系統一
面を重ねて演算。前提として測地系・座標系をそろえる
面積按分
面の重複面積の比で、人口などの値を割り振る
※ どれも単純な判定の組み合わせ。面積按分は到達圏人口の算出などで、第13回の合わせ技として使う。
コツ
複雑に見える分析も、分解すれば単純な操作の積み重ね。1操作ずつ結果を目で確かめながら進めると事故が減る。
パーソントリップ調査の着トリップ（点データ）を
都市機能誘導区域（ポリゴンデータ）に空間結合し、拠点への人の動きを分析
使われている手法
点データ（着トリップ）とポリゴンデータ（誘導区域）の空間結合により、区域ごとの着トリップ数を集計
ポイント
単独の自治体だけでなく、都市圏という広域スケールで対象地域を設定している
図 点データ×誘導区域の空間結合（模式図）
読み方 点が「どの区域の内側に入るか」を1点ずつ判定し、区域ごとに数える。これが空間結合の基本。
この図から
紐付けて集計すれば区域間で件数を比べられる。PTの動きを誘導区域に結ぶ研究（室岡・小林・谷口 2022）でも使う操作。
① 座標系の不一致 異なる測地系・座標系（例：緯度経度と平面直角座標系）のデータをそのまま結合すると、位置が実際とずれる。結合前に座標系（CRS）をそろえておくと、位置ずれを防げる。
② 結合キーの重複 属性結合で1つのキーに対し複数行が対応する「1対多」の関係があると、結合後に行数が想定以上に増殖する。結合前にキーの重複有無を確認する。
プロンプト例 1
「この2つのシェープファイル（点データと面データ）を空間結合するPythonコードを書いて。座標系が違う場合の統一手順も含めて」
プロンプト例 2
「クリップとオーバーレイの違いを、それぞれ何が残るかに注目して教えて」
※ 生成されたコードで座標系・結合キーの指定が正しいかは、自分の目でデータを確かめると安心できる（前ページの落とし穴を参照）。
一つひとつは単純、合わせ技で分析になる。
遊んで慣れよう
復習リンク
第Ⅱ部 表データの分析 —— 属性をキーでつなぐ・集計単位をそろえる発想は、空間結合にもそのまま生きる
次回（第12回）
コロプレス図 —— 単純だが、いちばん伝わる地図
基本課題
国土数値情報の都市機能誘導区域ポリゴンと施設点（医療機関・学校など）を空間結合し、各区域内の施設数（または区域内人口）を数えて区域間で比べ、立てた問いに答える。
例：区域内に医療機関がどれだけ集まっているか。
発展課題
別の施設種別を追加するなど、自分なりの工夫を加える。仕上げに、①その工夫でオリジナリティが出せたか、②結果が誰の役に立ちそうか（例：立適を担当する自治体職員）、のどちらかを1文で。
使用データは無償のオープンデータに限る。進め方（全回共通）：①問いはまず自分で考える（AIに頼る前に） ②AIの出力は別の方法で検算し、再現性を確かめる ③Excelは数式を残す／コードは # でメモを残す ④「作る」で終わらせず、問いへの答えまで自分で出す