都市内での一日の活動をとらえた時空間行動データの類型化と分析

6.4.1 段階的な類型化

SAMを用いた時空間行動分析では，各パラメーターの設定や同時に投入するサンプル群の問題など から段階的に類型化を行っていくことが有効であると考えられる．そこで，前節での類型化の結果を 活用し，更なる詳細な時空間行動の類型化と分析を試みる．前節で“八王子市を中心に活動するサン

プルの集合”として抽出したクラスターGの30サンプルについて，事前にアライメントから除外した 八王子市から移動しない179サンプルと合わせて八王子市内での移動を中心とした時空間行動の類型 化と分析を試みることとした．

6.4.2 八王子市内の移動を表現するGPSデータの文字列化

八王子市内の移動を表す文字列を作成するため，八王子市内を分割し，それぞれの文字を割り当て ることとした．対象となる209サンプルのGPSデータを地図上にプロットし，カーネル密度推定図を 作成した．密度の高い地点が滞在する人が多く，それぞれに滞在の意味や目的がある地点であると解 釈し，できるだけそれぞれの高密度地点が分かれるようにエリア分けを行うものとした．アライメン トで扱う文字種の数，駅の立地などを考慮し，1kmメッシュから作成した2kmメッシュをそれぞれの エリアとして，文字を割り当てた（図6.3）．なお，今回はGPSデータが記録されていないメッシュは 除外して分析を進める．メッシュの大きさと時間解像度の関係を考慮し，ここではGPSデータから文 字列に置き換える単位時間を 30 分に再設定し，GPS データを抽出，時空間行動を表す文字列の作成 を行った．前節と同様に，単位時間である30分中に複数のログが存在する場合は，最も早い時刻のロ グを採用し，対象となるログが存在しない時間にはギャップを挿入した．前節では12ログ以上の記録 があることをサンプル抽出の条件としていたが，単位時間を半分に再設定したため，本節では，文字 列化の結果として有効なログが24に満たないサンプルと，同じメッシュから移動しないサンプルを除 外し，110サンプルについて類型化と分析を試みた．

図6.3 八王子市内の2kmメッシュ

（ArcGIS Data Collection スタンダードパック2015 広域地図 及び 政府統計の総合窓口(e-Stat) ^[61]世界測地系1ｋｍメッシュ から筆者作成）

6.4.3 類型化の結果と考察

アライメントの結果得られた樹状図を図6.4及び6.5に示す．前節3項と同様に，マルチプルアライ メントの出力値である distance値に基づいて樹状図の枝をわけ，クラスターを得た．この類型化で得 られた結果では，類似度の高い集合ごとに非常に細分化されており，それぞれをクラスターとして解 釈するものとした．

各クラスターでまとめたアライメント前の文字列（別紙資料6.2）から，それぞれのクラスターは活 動の中心となるメッシュごとに分かれていると解釈することができた．八王子市を発着地とする時空 間行動のように，朝に他のメッシュに移動し，夜に出発メッシュに戻るというような行動は一部を除 いてみられなかった．唯一，同様な時空間行動として，メッシュHedを目的地とする活動をもつサン プルの集まりを確認することができた．Hedは八王子市の中心市街地であるJR八王子駅・京王八王子 駅を含むメッシュで，出発メッシュはHdd（JR西八王子駅付近）あるいはHfc（JR北八王子駅付近）

といずれも住宅地が多く広がり，通勤行動として十分に解釈できる．また，いずれのクラスターにも Hedへの訪問を確認することができるなど，この時空間行動データからHedは八王子市住民の活動の 中心となっていることがうかがえる．前節の八王子市発着の類型化で得られたクラスターGに属する サンプルは，それぞれ発着地となるメッシュを中心とするクラスターに含まれる結果となり，時空間 行動としての特徴を有した類型を得ることはできなかった．それぞれのサンプルが非常に少なかった ためであると考えられ，サンプルを拡大することで特徴的な類型を得られる可能性は十分にある．

図6.4 八王子市内の移動を中心とした移動行動の樹状図（Phylogram）

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図6.5 八王子市内を中心とした移動行動の無根系統樹