２．「都市構造の簡易な評価指標と可視化手法に関する研究」（再生時間:４０分）

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(1)「日本の住宅・建築・都市が直面する中長期的課題と解決方策（Ⅱ）」 2013年2月18日（月）. 都市構造の簡易な評価指標と可視化手法に関する研究. 独立行政法人建築研究所住宅・都市研究グループ石井儀光 1.

(2) 都市構造を考える • •. 人口減少下で集約型都市構造への転換が求められているしかし、集約型都市構造の転換については、目指す都市像やその検討手法も含めて個々の都市に任されている ○社整審資料における都市構造のイメージ. 目指す都市像は？. ? 2.

(3) 都市構造の改善に向けて • •. 人口減少下で集約型都市構造への転換が求められているしかし、集約型都市構造の転換については、目指す都市像やその検討手法も含めて個々の都市に任されている. ・地方自治体の疑問・・・「即地的に都市構造を把握する方法がわからない」、「都市構造の検討をしたいが、その必要性が他部局や住民に理解されない（十分に説明できない）」、「我が都市はどのくらい拡散しているのだろうか」、「集約型都市構造を目指すとどうなるのか」、etc.・・・. •. 都市構造の状態を把握し、その問題点を捉えるためのツールが求められる 3.

(4) 都市構造の改善に向けて・地方自治体の疑問・・・「即地的に都市構造を把握する方法がわからない」、「都市構造の検討をしたいが、その必要性が他部局や住民に理解されない（十分に説明できない）」、「我が都市はどのくらい拡散しているのだろうか」、「集約型都市構造を目指すとどうなるのか」、etc.・・・. •. 都市構造の状態を把握し、その問題点を捉えるためのツールが求められる. •. 地方自治体からの要請に応え、建築研究所と関東地方整備局で協働して、都市構造の評価指標と可視化手法を検討 4.

(5) 都市構造の可視化手法について都市構造を直観的に把握するためのツールとして「都市構造可視化図」を作成. S45. H17. • 基本形は、各種メッシュ統計データを加工したものを KML形式に変換したもの 65歳以上人口の増加. • 各メッシュポリゴンに高さや色の情報として様々な統計データ値を埋め込んでいる • KMLを用いることで、自由な角度・スケールで都市構造に関する情報を見ることが可能. S45. H17. 15歳未満人口の減少. 関東地方の少子高齢化に関する可視化の例. 5.

(6) 可視化の例：関東圏の夜間人口の集積と変化（S45，H17） S45. H17. 統計データ凡例. ・S45年では、東京圏や地方都市の中心部に 100人/ha以上の集積がみられる。・H17年では、東京圏や地方都市ともにピークが減少し、周辺に薄く広がっている状況がみられる。. 夜間人口密度色. 100人/ha 40人/ha. メッシュサイズ 1km 高夜間人口さ 1人＝1ｍその他. 高速道路. 10人/ha 出国勢調査典. 6.

(7) 区域区分と人口の関係（昼夜間人口と区域区分のクロス表示） H12夜間人口×区域区分. • 色の塗り分けに用いる統計値（属性値）とメッシュの高さの統計値を分けることで、 2種類のデータの関係性を見ることができる  市街化区域内に人口の集積が見られる. H12昼間人口×区域区分. 統計データ凡例区域区分. メッシュサイズ 1km 高昼夜間人口さ 1人＝1ｍ. 市街化区域. 色. 市街化調整区域非線引き用途地域非線引き用途地域外都市計画区域外. その他. 高速道路. 出国勢調査典. 7.

(8) 複数のデータを組み合わせたクロス表示の例（宇都宮市） ○夜間人口だけでなく、昼間人口や公共交通のアクセス性など様々な指標の組み合わせによる表現が可能であり、多様な表現による都市構造の可視化が可能。【高さ：H12昼間人口×色：公共交通利用圏】【高さ：H12夜間人口×色：公共交通利用圏】交通不便地域バス勢圏のみ駅勢圏のみバス勢圏＋駅勢圏. アクセス性. 0. 4km. 【データ元】平成12年国勢調査，平成13年事業所・企業統計調査等のリンクによる地域メッシュ統計(４次メッシュ(500ｍメッシュ))、プロアトラス全施設データバス勢圏：バス停から300ｍ圏内にかかるメッシュとして作成駅勢圏：駅から1ｋｍ圏内にかかるメッシュとして作成. 8.

(9) 公共交通利用圏とは  駅・バス停利用圏鉄道駅から半径1kmのバッファとバス停から半径300mのバッファに同時に重なる 4次メッシュ  駅利用圏鉄道駅から半径1kmのバッファのみと重なる4次メッシュ  バス停利用圏バス停から半径300mのバッファのみと重なる4次メッシュ鉄道駅. バス停. 4 次メッシュ（500m×500m）. 駅・バス停利用圏. 1km. 300m. 駅利用圏. 公共交通利用圏. バス停利用圏公共交通利用圏外 9.

(10) 公共交通軸の検討への活用 ●宇都宮市の例 ○鉄道沿線の南北方向だけでなく、東西方向の人口集積も顕著であり、また、幹線道路沿道や工業団地などの交通不便地域にも、人口の集積があることが表現されている。. 【高さ：H12昼間人口宇都宮市施設位置図 ×色：交通利用圏】. 作新学院高校など、各種学校による人口集積. ○ LRTの整備検討において、現状認識のためのツールやルート検討のツールとして活用することが考えられる。. 交通不便地域バス勢圏のみ駅勢圏のみバス勢圏＋駅勢圏 JR駅私鉄駅鉄道網. LRT計画路線. 宇都宮環状線. 産業道路、ロードサイドショップによる人口集積. 工場団地による人口集積. 【データ出典】平成12年国勢調査，平成13年事業所・企業統計調査等のリンクによる地域メッシュ統計(４次メッシュ(500ｍメッシュ))、プロアトラス全施設データ. 10.

(11) 人の動きでみえる都市間のつながり（H20,さいたま市発着）さいたま市発合計（帰宅除く）. ・さいたま市発をみると、さいたま市内以外の目的地は東京都心部への移動が多くみられる。・さいたま市着をみると、市内からの移動が極めて多く、東京都心部からの移動もみられるものの、さいたま市発ほどではない。・東京都心部を超えた移動は多くない。. さいたま市着合計（帰宅除く）. 統計データ凡例. 全移動者数色. 2000人 1000人 100人. メッシュサイズ 1km 高全移動者数さ 1人＝2ｍその他. 高速道路. 出Ｈ20東京圏ＰＴ調査典. 11.

(12) 都市構造の簡易な特性把握指標について. 12.

(13) 都市構造の簡易な特性把握指標について都市構造に関する大まかな概要が把握できて、直観的に理解しやすいことを心がけ、３分類15項目の指標を作成し、関東圏内の211市及び特別区について、指標値を算出 Ⅰ社会的構造労働力や居住、産業活動などからみた都市の特性を表現。（指標）a 昼間人口密度、b 夜間人口密度、c 昼夜間人口比、d 商業効率性、e商業中心性. Ⅱ空間的構造都市内での空間的位置づけに対する人やものの集積度を表現。（指標）a 拠点業務集積度、b 市街地人口集積度、c 居住地交通カバー度、 d 公共交通利用度、e 拠点商業集積度. Ⅲ時間的構造産業や人口の過去から現在への発展・衰退状況を表現。（指標）a 産業構造変化度（第２次産業）、b 産業構造変化度（第３次産業）、 c 既成市街地発展度、d 市街地拡大度、e 若者増減度 13.

(14) Ⅰ社会的構造項目. 指標の意味昼間人口の密度により、都市. ①昼間人口密度. ②夜間人口密度. の従業者や学生の集積度を表す。. 算式平成 12 年昼間人口. 188.78 ～. 平成 12 年昼間人口メッシュ面積. 夜間人口の密度により、都市の居住者の集積度を表す。. 指標値の分布. 平成 17 年夜間人口. 2.85. 152.18 ～ 2.38. 平成 17 年夜間人口メッシュ面積. 昼間人口と夜間人口の比率. ③昼夜間人口比. により、周辺都市を含めた中. 平成 12 年昼間人口. で都市の拠点性を表す。. 平成 12 年夜間人口. 1.29 ～ 0.63. 売場面積あたりの小売業年. ④商業効率度. 間販売額により、都市の商業の効率度を表す。. 平成 16 年小売業年間販売額. 167.16 ～. 平成 16 年小売業売場面積. 38.40. 夜間人口あたりの小売業年. ⑤商業中心性. 間販売額により、都市の商業の中心性を表す。. 平成 16 年小売業年間販売額平成 17 年夜間人口. 214.99 ～ 32.11. 14.

(15) Ⅱ空間的構造. 都市内での拠点、市街地などの空間的位置付けに対する人やものの集積度を表現する指標の意味. 項目. 算式. 指標値の分布. 拠点内と行政区域全体の. ①拠点業務集積度. 事業所従業者の比率によ. 平成 18 年駅利用・商業圏の事業所従業者数. り、拠点への従業者の集積. 平成 18 年行政区域の事業所従業者数. 1.00 ～ 0.00. 度を表す。. ②市街地人口集積度. 市街地内と行政区域全体の夜間人口の比率により、市街地への居住人口の集. 平成 17 年 40 人/ha メッシュの夜間人口. 1.00 ～. 平成 17 年行政区域の夜間人口. 0.00. 積度を表す。公共交通利用圏内と行政. ③居住地交通カバー度. 区域全体の夜間人口の比率により、居住人口に対する公共交通のカバー度を. 平成 17 年公共交通利用圏の夜間人口. 1.00 ～. 平成 17 年行政区域の夜間人口. 0.07. 表す。行政区域内の全通勤通学. ④公共交通利用度. 者数に対する公共交通を利用する通勤通学者数の比率により、公共交通の利. 平成 12 年行政区域の通勤通学時公共交通利用人口. 0.93 ～ 0.18. 平成 12 年行政区域の通勤通学人口. 用度を表す。拠点内と行政区域全体の. ⑤拠点商業集積度. 小売業年間販売額の比率により、拠点への商業の集積度を表す。. 平成 16 年駅利用・商業圏の小売業年間販売額平成 16 年行政区域の小売業年間販売額. 1.00 ～ 0.00. ※指標値の上段は関東管内の最大値、下段は関東管内の最小値. 15.

(16) Ⅲ時間的構造項目 ①産業構造の変化度（第 2 次産業） ②産業構造の変化度（第 3 次産業）. 都市の産業や人口の過去から現在への発展・衰退の状況を表現する. 指標の意味. 算式. 指標値の分布. 第２次産業の従業者数を経年比較することにより、産. 平成 18 年第 2 次産業事業所従業者数. 業構造の変化を表す。. 昭和 50 年第 2 次産業事業所従業者数. 5.02 ～ 0.52. 第３次産業の従業者数を経年比較することにより、産. 平成 18 年第 3 次産業事業所従業者数. 業構造の変化を表す。. 昭和 50 年第 3 次産業事業所従業者数. 14.05 ～ 1.05. S45 年時点の 20 人/ha 以上. ③既成市街地の発展度. メッシュの夜間人口の経年比較により、既成市街地の. 昭和 45 年 20 人/ha 地区メッシュの平成 17 年人口. 2.61 ～ 0.46. 昭和 45 年 20 人/ha 地区メッシュの昭和 45 年人口. 発展又は衰退状況を表す。 S45 年と H17 年の 20 人/ha. ④市街地拡大度. 以上メッシュ人口の経年比. 平成 17 年 20 人/ha 以上メッシュの人口. 較により、市街地の拡大・. 昭和 45 年 20 人/ha 以上メッシュの人口. 31.20 ～ 0.00. 縮小状況を表す。 15～19 歳人口とその 10 年後. ⑤若者増減度. の 25～29 歳人口の比較によ. 平成 17 年 25～29 歳人口. り、就職等に伴う若者の増. 平成 7 年 15～19 歳人口. 2.25 ～ 0.43. 減度を表す。. 16.

(17) 【市街地人口集積度】. ・指標の考え方市街地内と行政区域全体の夜間人口の比率により、市街地への居住人口の集積度を表す。・算式. 平成17年40人/haメッシュ内の夜間人口平成17年行政区域の夜間人口. ・指標の結果概要（関東地方整備局管内211市+特別区）最大値. 最小値平均値. 中間値. 分散. 1.00. 0.00. 0.49. 0.13. 0.49. 17.

(18) 市街地人口集積度の都市別分布状況夜間人口（人） 1,400,000. 1,200,000 1,000,000. ＡＢ. 800,000. Ｃ 600,000. Ｄ. 鴻巣市取手市. Ｅ. 400,000 200,000 0 0.00. 0.20. 0.40. Ａ：東京23区及び政令市Ｂ：1都3県の人口20万人以上の市Ｃ：5県の人口20万人以上の市. 0.60. 0.80. 1.00. 指標値. Ｄ：1都3県の人口20万人未満の市Ｅ：5県の人口20万人未満の市. 1.

(19) 【市街地人口集積度】同規模都市比較茨城県取手市（人口約11.1万人、指標値0.64）. 埼玉県鴻巣市（人口約11.9万人、指標値0.64）. 凡例. メッシュサイズ高さ色. 500ｍ×500ｍ夜間人口夜間人口密度 ■ 80 人/ha～ ■ 40～80 人/ha ■ 20～40 人/ha ■ 0～20 人/ha. 出典下絵の凡例. H17 国勢調査 ― 鉄道 ― 道路 ― 高速道路. 1.

(20) 【高齢者交通カバー度】 ※【公共交通カバー度】をアレンジした指標. ・指標の考え方公共交通利用圏内と行政区域全体の65歳以上人口の比率により、高齢者に対する公共交通のカバー度を表す。・算式. 平成17年公共交通利用圏内の65歳以上人口平成17年行政区域の65歳以上人口. ・指標の全体像（関東地方整備局管内211市+特別区）最大値. 最小値平均値. 中間値. 分散. 1.00. 0.07. 0.85. 0.06. 0.75. 2.

(21) 高齢者交通カバー度の都市別分布状況夜間人口（人） 1,400,000 1,200,000. 1,000,000. ＡＢ. 800,000. ＣＤ. 600,000. 伊那市. 400,000. 八街市. Ｅ. 200,000 0 0.00. 0.20. 0.40. Ａ：東京23区及び政令市Ｂ：1都3県の人口20万人以上の市Ｃ：5県の人口20万人以上の市. 0.60. 0.80. 1.00. 指標値. Ｄ：1都3県の人口20万人未満の市Ｅ：5県の人口20万人未満の市. 2.

(22) 高齢者交通カバー度の比較千葉県八街市長野県伊那市（人口約7.5万人、指標値0.62）（人口約7.1万人、指標値0.61）. 凡例. メッシュサイズ高さ色. 500ｍ×500ｍ 65 歳以上人口公共交通利用圏 ■ 駅・バス利用圏 ■ 駅利用圏 ■ バス利用圏 ■ 公共交通利用圏外. 出典下絵の凡例. H17 国勢調査プロアトラス施設データ ― 鉄道 ― 道路 ― 高速道路. 2.

(23) 参考：居住地交通カバー度と公共交通利用度. 23.

(24) 都市構造カルテの作成・関東地整管内212都市別に可視化及び数値化した「都市別カルテ」を作成。. ・さいたま市では、現況の課題分析の中で都市のコンパクト化と高齢社会への対応が課題とする根拠資料として利用。. 2.

(25) 都市構造カルテの内容 Ⅰ 「社会的構造」の分析. 25.

(26) 都市構造カルテの内容 Ⅱ 「空間的構造」の分析. Ⅲ 「時間的構造」の分析. 26.

(27) 都市構造カルテの内容カルテの見方、使い方指標値を算出するための算式です。図に表示された２つのデータを組み合わせた簡便な算式を設定しています。. 指標値の算出結果です。指標により単位を表示するものがあります。. 指標の算出結果から関東管内の都市を５つに区分したグループです。. ①昼間人口密度指標値平成12年昼間人口平成12年昼間人口メッシュ面積. =9.30. グループ. Ｄ. ・グループＡ：1～42位の都市・グループＢ：43～84位の都市・グループＣ：85～128位の都市・グループＤ：129～170位の都市・グループＥ：171～212位の都市. 凡例. （人/ha）. 図の表示高さ色. ：昼間人口：昼間人口密度. この指標は、昼間人口の密度により、都市の従業者や学生の集積度を表します。都市全体を集計した指標値は、関東地方の都市の中ではやや低い値のグループに位置しています。都市内の昼間人口の集積や分散などを表した図面をみると、どのような特性が読み取れるでしょうか？. 図の表示内容を示す凡例です。. 指標に用いた統計値をメッシュごとに３次元化した図面です。指標値とあわせて都市の特性を検討することができます。. 指標とその結果の意味を示すコメントです。 ※昼間人口：メッシュ内で就業・就学している人とメッシュ内に住んでいる未就業・未就学（専業主婦・幼児など）の人の数. 27.

(28) 都市構造カルテの内容 Ⅰ 「社会的構造」の分析. 28.

(29) 検討体制の構築関東地方における都市構造のあり方に関する検討会 • 検討会の構成メンバーは茨城県、栃木県、群馬県、埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県、山梨県及び長野県の都市計画担当課長と関東地方整備局建政部長、有識者3名。. 都市構造可視化行政連絡会 • 都市構造を定量的に表現するためのデータの収集・解析、表現方法の検討等を通じて、各都市圏において都市構造の理解の深化を図るとともに、今後の都市のあり方を検討する際の「都市構造可視化モデル」の提案とモデル活用を支援することを目的とする「都市構造可視化行政連絡会」を設置。・入会した行政機関等には検討のスターターとして、都市別カルテを提供。・随時、検討に必要な可視化図面を、要望に応じて作成・提供（無料）。・入会は、部局単位（課室等）でも受付。（窓口調整不要） ※商工部局等の例あり。 29.

(30) 検討体制の詳細関東地方整備局の以下のWebページにて情報を公開中「関東地方における都市構造のあり方に関する検討会」について http://www.ktr.mlit.go.jp/city_park/shihon/city_park_shihon00000207.html 「都市構造可視化行政連絡会」について http://www.ktr.mlit.go.jp/city_park/shihon/city_park_shihon00000209.html. 地方自治体の職員の方でご関心がある方は、是非ご一報下さい。. 30.

(31) まとめと今後の課題  まとめ統計データを中心とした自治体が入手しやすいデータを用いて、都市構造を視覚的に把握するための手法と、定量的な簡易評価指標を提案した。関東地方整備局と連携し、関東地方の自治体の都市構造パンフレットを作成・配布した。.  今後の課題  視覚化の対象となるデータの拡張・修正都市構造の特性を表すと思われるデータについて、未だ視覚化を行っていないデータが多数あるため、それらの視覚化を行う。また、すでに視覚化を行ったデータについても、他のデータとの組み合わせるなど、拡張や修正を行う。.  自治体からの意見のフィードバック都市構造のパンフレットを送付している自治体からの意見をフィードバックする。.  都市構造の集約に向けたツール活用の検討今回はまだ都市構造の現況やこれまでの推移を視覚的あるいは指標により把握するという段階であるが、今後はそれらのツールや指標を都市構造の集約に向けて活用していく方法についても検討する。 31.

(32) 参考文献 1. 「関東地方における都市構造の可視化推進に関する研究」、赤星健太郎・石井儀光・岸井隆幸、日本都市計画学会学術研究発表会論文集、No.45-3、 pp.169-174、2010年 2. 「メッシュ統計を用いた都市構造の簡易な分析方法に関する研究」、小坂知義・中西賢也・赤星健太郎・石井儀光・岸井隆幸、日本都市計画学会学術研究発表会論文集、No.47-3、pp.841-846、2012年 3. 「関東地方における将来の都市構造に関する意向状況調査」、中西賢也・石井儀光、日本都市計画学会都市計画報告集、No.11、pp.83-86、2012年. 32.

(33) ご清聴ありがとうございました. 33.

(34)