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オープンデータからの知見②(大阪市北区 地価編)

データを活用するためのソフトウェアの発展と、データを処理するハードウェアの低価格化が、より大量のデータ分析やより高度な可視化を可能にしています。組織においてはデータからいかに知見を得て活用するかということが課題になっているのではないでしょうか

弊社でもビジネスインテリジェンスソリューションとして、いかにしてお客様が持つデータを有用な知見に変えるかということに日々取り組んでおります。

本コラムでは誰もが利用できるオープンデータの可視化から、どのような知見が得られるかを試していきたいと思います。

第2回目はジャパンシステムの関西支店がある大阪市北区に関するオープンデータを使って新たな発見や知見が得られるかにチャレンジしていきたいと思います。

大阪市北区は北、東、南の三方を川に囲まれた地域です。
中心部は大阪駅、梅田駅がある交通の要衝で、昼夜の人口が4倍という関西屈指のビジネス街です。
ビジネス街だけあって人口の少ない薄黄色の区分(下図)が多いですね。

2010年国勢調査(小地域)データ出典:www.e-stat.go.jp

osakaKitakuPouplation.png

いくつかの町丁区分での年齢別人口分布をみてみましょう
地区によってかなり特色がありますね。図をクリックすると全区分が参照できます(データロードに多少時間がかかります)。

osakaPp.gif

今回取り組む公開データは地価データです。
国土交通省公示地価は1970年から、都道府県地価調査は1997年からの地価データが国土交通省のWEBサイトで公開されています。 (www.land.mlit.go.jp/webland/)
Googleマップ上に調査地点の1平米あたりの地価をプロットしてみます。

osakaKitakuLandPrice2d.png

大阪市北区の地価は1000mの距離で50倍以上の差があります。
測定地点のなかでもっとも地価の高い地点(大深町4-20)からの直線距離と地価の関係を見てみましょう。

osakaKitakuLandpricePlot.png

回帰分析で回帰線を引いてみます。
直線回帰線

landpriceCorrelation1.png一般化加法モデル回帰線

lp41_02.png

なにかしっくりきませんね。地価を比べる時には行政が定める容積率(敷地面積あたりに建設できる述べ床面積)でグループ分けしないと不公平ですよね。
大阪市北区の地価調査地点の容積率は300、400、500、600、800、1000%の6通りでした。
3つの容積率グループで線形回帰を行うとすっきりしました。

lp41_06.png

大阪市北区の地価を容積率で色分けして3Dプロットで東西南北から俯瞰してみましょう。

osakaKitakuLandprice3Dplot.gif

容積率が高い地域と低い地域の分布が分かりますね。
また、容積率によって勾配は違うものの、大阪、梅田駅のある地域に向かって地価が高くなる様子が見てとれるのではないでしょうか

古くからのデータがあるので大阪市北区地価上位4地点の地価の推移を見てみましょう

lp4_01.png

バブル崩壊やリーマンショックの時期が見て取れますね。

今回は大阪市北区に関する公開データの中のいくつかを可視化してみました。
なにか新しい発見はありましたでしょうか
次回はジャパンシステムの東海支店がある名古屋市中区のオープンデータを使って新たな発見や知見を得られるかチャレンジしたいと思います。

本文書記載の図は出典元WEBサイトで公開されているデータをジャパンシステム株式会社が編集加工したものです。

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注意書き
国勢調査には未記載などによる「不詳」データがあります。
属性による集計値(年齢階層別の集計値など)は「不詳」データを含まないことをご了承ください。
2010年の国勢調査における「不詳」の発生状況

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