都市計画のデータ分析｜第16回経年変化を追う

都市計画のデータ分析（全20回）

経年変化を追う

－2時点比較を「型」に分ける－

第 16 回　第Ⅳ部｜時系列・応用

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今日のゴール

2時点・3時点の比較を設計し、変化のパターンを類型化できるようになる

今日の主役

変化量・変化率の計算と、4象限による変化パターンの類型化

なぜ重要か

一時点の断面だけでは「今後どうなるか」の手がかりが得られないから

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導入｜2つの変化を掛け合わせて「型」にする

類型化の考え方

2つの指標の変化量を縦横の軸にとり、4象限に分けて名前をつける。単なる増減の記述から「型」の発見へ。

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手法｜変化量・変化率から類型へ

STEP 1　比較を設計する

2時点（できれば3時点）のデータを用意し、同じ地区・同じ指標定義で揃える。

STEP 2　変化量・変化率を計算する

「後の値－前の値」（変化量）と「変化量÷前の値」（変化率）を両方算出する。

STEP 3　4象限・多象限で類型化　複数指標の変化を組み合わせ、地区ごとの変化パターンにラベルをつける。

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研究例｜拠点候補地は経年的にどう変わってきたか

拠点候補地の滞留人口密度と施設密度の2指標について、
複数時点の変化を組み合わせて5つの変化パターンに類型化

使われている手法

2時点比較の変化量・変化率計算、多象限による変化パターンの類型化

問い

拠点として機能を補完すべき候補地は、経年的にどのような軌跡をたどっているか

室岡太一・松場拓海・川合春平・谷口守 (2024)「拠点候補地の経年的変化実態－広域的な機能補完に向けて－」土木学会論文集, 第80巻, 第1号, 論文ID 23-00096, DOI: 10.2208/jscejj.23-00096.

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室岡太一・松場拓海・川合春平・谷口守 (2024)「拠点候補地の経年的変化実態－広域的な機能補完に向けて－」土木学会論文集, 第80巻, 第1号, 論文ID 23-00096, DOI: 10.2208/jscejj.23-00096, 図-8.

研究例｜結果を読む —— 5類型の散布図

滞留人口密度と施設密度の変化パターンの散布図（図-8）。横軸にCCA内施設密度の増減数、縦軸にCCA内滞留人口の変化率をとり、成長型・滞留増加型・退化型・施設非撤退型・安定型の5類型に色分けして地点をプロットしている。

図-8　滞留人口密度と施設密度の変化パターン

読み方　横軸・縦軸に2指標の変化量をとり、点の位置で各地区を5類型に分類している。

この図から　「人は増えたが施設は増えていない」など、単純な増減では捉えられないズレが見えてくる。

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落とし穴｜経年比較のときに注意すること

① 2時点だけの罠　2時点だけの比較は「たまたま」の変動を拾うことがある。可能なら3時点以上で確認する。

② 変化率か変化量か　どちらで見るかで分類結果が変わる（例：元の値が小さいと変化率が過大に出る）。両方を確認する。

③ 外的ショックの影響　災害や制度変更など、指標の変化が政策そのものではなく外的要因による場合がある。

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AIアシスタントと使うなら

プロンプト例 1

「2時点のデータから変化量と変化率を両方計算して、4象限（増加×増加、増加×減少、減少×増加、減少×減少）に分類して」

プロンプト例 2

「変化パターンごとに代表的な地域を3つずつリストアップして、それぞれの特徴を要約して」

※ 類型の名前（「成長型」等）はAIの案をたたき台にしつつ、自分の問題意識に合う言葉に調整する。

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まとめ｜次回予告

経年変化は「増えた・減った」で終わらせず、
2つの指標の変化量の組み合わせで型に分ける。

復習リンク

第9回類型化・クラスタリング／第12回コロプレス図

次回（第17回）

OD・人の動きの分析 —— 「どこからどこへ」を表で読む

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Work｜オープンデータで練習する

基本課題

e-Statの国勢調査（2015年・2020年）で市区町村の人口・世帯数を取得し、変化量・変化率を計算して4象限で類型化し、立てた問いに答える。
例：どの地区で人口と世帯数の動きがズレているか。

発展課題

類型化に別の指標や別の期間を1つ加えて比較する。仕上げに、①その比較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：拠点整備を検討する自治体担当者）、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

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