こどもの意識評価よりみた街区公園の空間計画に関する研究利用者インタビュー調査より得られる満足度評価データの要因分析より

日本建築学会計画系論文集第86巻第783号, 1506-1517，2021年5月 J. Archit. Plann., AIJ, Vol. 86, No. 783, 1506-1517, May, 2021. DOI https://doi.org/10.3130/aija.86.1506. — 1506 —. *1 愛知産業大学名誉教授・Ph.D. *2 愛知産業大学造形学部建築学科准教授・博士（工学）. *3 東京工業大学名誉教授・工博. Prof. Emeritus, Aichi Sangyo University, Ph.D. Assoc. Prof., Dept. of Architecture, Faculty of Architecture and Design, Aichi Sangyo University, Dr.Eng. Prof. Emeritus, Tokyo Institute of Technology, Dr.Eng.. 【カテゴリーⅢ】. こどもの意識評価よりみた街区公園の空間計画に関する研究利用者インタビュー調査より得られる満足度評価データの要因分析より. SPATIAL PLANNING GUIDELINES FOR PARKS BASED ON CHILDREN’ S ASSESSMENT Multiple regression analysis of satisfaction data obtained from interviews in gaiku-koen city block parks. 矢田努＊1，高木清江＊2，仙田満＊3. Tsutomu YATA, Kiyoe TAKAGI and Mitsuru SENDA. - 1 -. ○こ満 v.130-5(20) 色黒さらに 200819←再査読 f v.130-5 200117 v.127f.docx ← ▲こ満足再査読 final v.130-5 200117 ←v.128ty-9 200110←▲こ満黄 v.127 f pdf 190906.docx. こどもの意識評価よりみた街区公園の空間計画に関する研究利用者インタビュー調査より得られる満足度評価データの要因分析より. SPATIAL PLANNING GUIDELINES FOR PARKS BASED ON CHILDREN’S ASSESSMENT Multiple regression analysis of satisfaction data obtained from interviews in gaiku-koen city block parks. 矢田努＊1，高木清江＊2，仙田満＊3 Tsutomu YATA, Kiyoe TAKAGI and Mitsuru SENDA. . Interviews were conducted in twelve cases of gaiku-koen, city block parks, in Nagoya. The purpose of this study was to measure children’s satisfaction as their assessment of parks and to explain its factors through multiple regression analysis. Prediction through a ten-variable equation was possible at a high rate of precision (adjusted R-square 100.0%). The primary factors of satisfaction were 1) spatial planning in terms of zoning, the composition of play structures and their number, and three area variables including effective area, 2) surrounding environment as described by land-use patterns and school adjacency, and 3) outside events and a date factor.. . Keywords : Children, Psychological evaluation, Satisfaction, Gaiku-koen (City block park), Play structure component coefficient, Number of zones こども, 意識評価, 満足度, 街区公園, 遊具構成係数, ゾーン数. . １．研究の目的 ▲▲ここ満満足足 vv..112288ttyy--44 220000110055←←▲▲ここ満満黄黄 vv..112277 ff ppddff 119900990066..ddooccxx. 本研究は、こども注 1)にとって身近な都市公園である街区公園の空. 間計画改善への関心より、こどもによる意識評価としてなされる満. 足度評価（公園の総合的よさの評価）に着目し、満足度の高い街区. 公園の面積、空間構成、遊具などの空間計画の条件を明らかにする. ことを目的とするものである。こどもによる満足度評価の現状を利. 用者インタビュー調査の集計結果の分析をもとに把握するとともに. （第３章）、公園面積、ゾーン数、斜面緑地へのスペース配分、遊具. 数などの説明変数による多変量解析を用いた詳細な要因分析により、. 満足度評価の説明要因解明とその予測および満足度評価を高める公. 園の空間計画条件の整理（第３～６章）を試みている。満足度評価. は、公園の総合的よさの評価であり、評価尺度はオズグッドの SD 法. （セマンティック・ディファレンシャル法）に準じて非常にを±3、. かなりを±2、ややを±1、どちらでもないを 0 とする７段階両極尺. 度とした。インタビュー調査では利用者に質問を書いたカードを見. せ、回答を求めた注 2)。. 以下、本研究を位置づけるために既往研究の成果を検討すれば、. 街区公園は、こどもにとって身近な公園であり、小学校（外部空間）. とともに大都市市街地におけるあそび空間発生量のかなりの部分を. になう重要な空間である 1)2)注 3)。しかし、その利用（あそび）は低. 下傾向にある 3)。プレイリーダーの配置など人的資源の投入、プレ. イパークの推進等の提案もなされ、その必要性は高いが 4)5)、空間計. 画としても改善の余地があると思われる。. しかし、街区公園の空間計画についてはこれまで十分検討されて. こなかった。空間計画史 6)のなかでは、全体をオープンスペースと. する一体型の公園から、ゾーニングによる空間分割でつくられる 2. 空間型、3 空間型の公園への発展、仙田による遊環構造の理論 7)に. もとづく設計事例などが示されているものの、公園面積や斜面緑地. などへのスペース配分、遊具数などを評価する理論に関する記述は. ない。これら空間計画の条件の操作によりこどもによる街区公園の. 評価（本研究では満足度評価）が高められるか検討する必要がある。. たとえば、公園面積の大きい公園、遊具の多い公園などは満足度評. 価が高いであろうか（公園面積増加要因仮説など）、あるいは、公園. にはほどよい規模があって公園面積などはある程度小さい方が満足. 度評価は高いのであろうか（公園面積適正規模仮説など）。ゾーニン. グによる空間分割が満足度評価を高めるとすればその効果はどの程. 度であろうか。満足度評価への寄与よりみるとき遊具はどのように. 比較評価できるであろうか。満足度評価を高めやすい遊具があると. すればそれはどのようなものであろうか。. また、利用、あそび、評価などの実態を調査したデータの収集は、. これまで少数の児童公園（3 か所）におけるあそびの比較調査 3)な. どがなされてきたものの、ほとんど進んでいない。とりわけ多数の. 公園が比較できるものはなく、系統的分析がなされることはなかっ. た。. ＊1 愛知産業大学名誉教授・Ph.D. Prof. Emeritus, Aichi Sangyo University, Ph.D. ＊2 愛知産業大学造形学部建築学科准教授・博士（工学） Associate Prof., Dept. of Architecture, Faculty of Architecture and . Design, Aichi Sangyo University, Dr.Eng. ＊3 東京工業大学名誉教授・工学博士 Prof. Emeritus, Tokyo Institute of Technology, Dr.Eng.. — 1507 —. - 2 -. そうした中、都市公園における交流発生性への着目 8)に始まり、. 利用人数、交流行為数、あそび行為数など一連の特性の実態解明を. めざす大規模な調査が可能となった 9)。その成果は、まず、利用者. インタビュー調査にもとづく交流の実態、交流空間としての公園の. 評価などの全般的把握と交流要因に関する仮説抽出の試みとしてと. りまとめられた（調査対象：名古屋市内の街区公園 7 か所、調査例. 数 9 ）10)。次に、利用・交流・あそび実態調査（観察調査）にもと. づくこどものあそび、こどもおよび大人の交流、そしてこどものあ. そびと交流をあわせた利用行動全体の構造の解析と公園整備類型の. 整理がなされた（調査対象：本研究と同じ、後述）11)。. さらに、多変量解析による要因分析からは、こどもの利用人数が. 空間計画の条件（面積の条件、遊具の条件、空間構成の条件の諸変. 数）、周辺環境の条件（周辺土地利用）、調査日の条件（周辺イベン. ト、平日、夏休みなどの諸変数）により説明力 97.2％と非常に高い. 精度で説明可能であることが確認された注 4)。面積の計画における有. 効面積の確保と公園面積の抑制、遊具計画における遊具数の抑制、. 遊具密度のアップ、特徴ある遊具の有無および数の調整（特徴遊具. 数の抑制や砂場大などの増加要因となる遊具の優先的配置）、空間構. 成の計画におけるゾーン数の確保などにより利用を高める空間計画. が可能となると解される結果である 12)。. こどものあそび行為発生性についても同様の成果が得られ、空間. 計画はあそび行為発生性と深く関わり、その操作により街区公園に. おけるあそび行為数を大とすることが可能と論じられた。あそび行. 為数予測の精度はかなり高いものであった（説明力 84.2％）。また、. あそび行為数を大とする計画的操作は利用人数を大とする計画的操. 作とおおむね整合し、あそびの活性化と利用の拡大は両立可能な目. 標として設定可能とされた 13)。. ところで、こどもの意識、とりわけ満足度評価は面積、遊具、空. 間構成等の空間計画の決定にあたって最も基本的な配慮事項の一つ. とされるべきであるが、これらについて明快な計画条件整理がなさ. れているとはいえない。しかし、満足度評価については既に科学博. 物館 14)、美術館展示室 15)、小児専門病院病棟 16)、室内広場型アトリ. ウム 17)、大学講義室 18)19)における要因分析事例があり、街区公園の. 空間計画に関しても、総合的な要因分析によりこどもの満足度評価. を高める計画条件の合理的選択が可能となると期待できた。. ２．研究の方法. 本研究の調査対象は名古屋市千種区内に立地する弁天、内山、汁. 谷第一、大和、ニツ池、赤坂、萱場、清明山、中道、富士見の各街. 区公園である。これらは、区内の街区公園 29 か所の概観的観察をも. とに、資料調査 20)などより、規模、立地、整備内容などができるだ. け多様となるよう配慮して選定したものである注 5)。. 表１公園概要・調査概要・目的変数・説明変数一覧. 空間構. 成成成. Spatial. Organi-. zation. 6 ～. 1 1 歳. 6 - 1 1 Y. e ar. s O. ld. 1 2 ～. 1 4 歳. 1 2 - 1 4 Y. e ar. s O. ld. 1 5 歳. 以上. 1 5 Y. e ar. s O. ld a. n d. O ve. r. 男. M al. e 女. F e m. al e. 有効. 面積. D ( h a). E ff e c ti ve. A re. a D. 入れ. ない. 斜面. 緑地. 面積. (h a). A. re a. o f S. lo pe. G re. e n e ry. I n ac. c e ss. ib le. グラ. ウン. ド面. 積 ( h a). G ro. u n d. A re. a. 遊具. 構成. 指標. P la. y S. tr u c tu. re iii iii. C o m. po n e n t. In de. x 遊. 具数. (砂場. ぬき. ）. N u m. be r. o f P. la y. S tr. u -. c tu. re s. (e xc. l. S. an db. o x). ゾー. ン数. N u m. be r. o f Z o n e s. 周辺. 土地. 利用. (Ⅰ ). S u rr. o u n di. n g. L an. d. U se. ( I) iii iii iii iii iii iii iii iii. 学校. 施設. 等近. 接 e. ). S c h o o l A. dj ac. e n ti. iii. ( W. it h in. 1 0 0 m. )i iii iii iii. 周辺. イベ. ント. E ve. n t. in t. h e. iii. N e ig. h bo. rh o o d. 夏休. み平. 日. W e e kd. ay in. S u m. m e r. V ac. at io. n iii iii ii ii. iii iii iii iii iii. 96 20 6 71 47. 78.7 16.4 4.9 58.2 38.5. 8 0 0 7 1. 100.0 0.0 0.0 87.5 12.5. 9 5 1 11 3. 60.0 33.3 6.7 73.3 20.0. 11 1 0 8 4. 91.7 8.3 0.0 66.7 33.3. 6 1 0 5 2. 85.7 14.3 0.0 71.4 28.6. 4 3 0 1 6. 57.1 42.9 0.0 14.3 85.7. 5 2 2 3 5. 55.6 22.2 22.2 33.3 55.6. 9 0 0 2 7. 100.0 0.0 0.0 22.2 77.8. 14 0 1 7 7. 93.3 0.0 6.7 46.7 46.7. 6 3 0 6 3. 66.7 33.3 0.0 66.7 33.3. 3 1 1 3 2. 60.0 20.0 20.0 60.0 40.0. 8 1 1 7 3. 80.0 10.0 10.0 70.0 30.0. 13 3 0 11 4. 81.3 18.8 0.0 68.8 25.0. 注1) 年齢欄・性別欄の数字は上段人数、下段％。目的変数欄・説明変数欄の「全体」の数値は平均値。 * 祝日。. Notes: In age and sex columns, upper rows are for the number of interviewees; lower rows are for percents. Total row in explanatory variable columns and objective variable columns are for means. * denotes a national holiday.. a) 目的変数欄には重回帰分析の目的変数を示す。. a) Objective variable column shows the objective variable of regression analysis.. b) 説明変数欄には最大分析①（表４）の説明変数および利用人数（③）とあそび行為数（④）を示す。変数の定義は表２参照。. b) Explanatory variable columns show explanatory variables for maximum solution ① together with the number of users (③) and the number of play (④). See Table 2 for their definitions.. c) 公園番号は参考文献12)・13)と同じとしているため不連続である。. c) Nos. of Park Profile are same as those in References 12) and 13), and are not continuous.. d) 性別欄の数値は4名の不明者を除く（内山、二つ池(1)、赤坂、富士見各1名）。. d) Sex colums exclude four interviewees whose sex was unrecorded (one each from Uchiyama,Futatsuike (1), Akasaka and Fujimi).. e) 学校施設等近接（100m以内）を略記した。. d) A brief account of "School Adjacent (Within 100m).". 1 1 0 0 71 770.296 0.200 0.094 2.4 9 4. 56. 17 富士見. Fujimi 0.59 1969. Tues.*. Nov. 23 16 2.125 0.781. 1 0 1 1 0 801.000 0.300 0.000 0.000 4.1 1316. 9 1.778 0.786. 3 0 0 0 01.600 1.020 0.330 0.060 0.000 4.2. 13. 65 26. 萱場. Kayaba 0.34 1951. Sun.. Nov. 14. 中道. Nakamichi 0.30 1951. Sat.. Nov. 20 10 2.000. 5. 40. 14 清明山(1). Seimeiyama(1) 0.39 1960. Mon.. Nov. 15 5. -0.8. 500.460 0.000 0.160 6.8 10 2. 0.178 0.162 0.000 8 2 0 0 0. 0 1180.667. 1 0 0 0 48. 0 39. 12 赤坂. Akasaka 0.62 1937. Sun.. Sept. 19 15 0.800 1.514. 61 39. 11 二ツ池(2). Futatsuike(2) 0.33 1952. Sat.. Oct. 16 9 2.000. 13 2 1 1 0 00.889 0.994 0.330. 992 1 1 1. 1.286 0.881 0.390 0.000. 0.330 0.000 0.000 5.1 13. 9 大和(2). Taiwa(2) 0.39 1951. Sun.. Oct. 31. 1 1. 0.000 0.000 5.110 二ツ池(1). Futatsuike(1) 0.33 1952. Mon.. Sept. 13 9. 4.6 11 3 1 17. 68 580.390 0.000 0.000 4.6 11 3. 0.000 0 60 480. 51. 8 大和(1). Taiwa(1) 0.39 1951. Tues.. Aug. 3 7 2.143 0.639. 4 0 0 0 0 700.759 0.254 0.006 0.000 -0.8 13. 0 1. 1 0 01.000 2.191 0.370 0.000 0.000 2.5. 7 汁谷第一(2). Shirutani-daiichi(2) 0.26 1966. Mon.. Oct. 18 12 2.417. 10. 28. 5 内山. Uchiyama 0.37 1983. Mon.*. Oct. 11 15. 4.6 13 2 1 0 08 2.000 0.500 0.570 0.000 0.000. 60 502 1. - - 66.5 51.8. 3 弁天(1). Benten(1) 0.57 1944. Wed.. Aug. 4. 0.021 3.5 10.8 2.5 - - 全体. Total 122 1.670 0.978 0.350 0.036. 1 58. 調査日の条件. Date Factors. 利用. 人数. ii. N u m. be r. o f C. h ild. re n U. se rs. ii. あそ. び行. 為数. ii. N u m. be r. o f P. la y ii. Table 1 Park profile, survey profile, objective variable and explanatory variables 表１公園概要・調査概要・目的変数・説明変数一覧. 公園概要. Park Profile. 調査概要. Survey Profile. 目的変数 a). Objectiveiiii. Variableiiiiii. 説明変数 b). Explanatory Variables. 公園. 番号. c ) ・公. 園名. ii. N o . ・. N am. e ii. 公園. 面積. ( h a). ii. T o ta. l A re. ai i. 開設. 年度. ii. O pe. n in. g Y. e ar. ( F is. c al. Y e ar. )ii. 調査. 日 ii. D at. e ii 調査人数. Number of Interviewees. 全体. 体. T o ta. ll l. 年齢. Age. 性別 d). Sex. (参考. ) 標. 準偏. 差 ii. S at. is fa. c ti o n ( S. ta n da. rd D. e vi. at io. n )i. i. 面積. Area. 遊具. Play Structures満足. 度（平. 均値. ） ii. S at. is fa. c ti o n ( M. e an. )i i. 空間計画の条件. Factors of Spatial Planning. 周辺環境の条件. 件件件件件. Factorsiiiii of. Surroundingi. Environment. — 1508 —. - 3 -. No.7 汁谷第一 Shirutani-daiichi No.12 赤坂 Akasaka 満足度 Satisfaction 2.417（1位 1st） 0.800（12位 12th） Fig. 1 Park examples 図１調査対象公園（写真例） . 利用者インタビュー調査はこれらの街区公園 10 か所において実. 施したものである（調査時期 2010 年 7～11 月）注 6)。週末（土日祝. 日）と平日の利用実態を比較できるよう、一部公園の調査を 2 回実. 施したため、調査例数は 12 となっている〔大和(1)、大和(2)などと. し、それぞれ「公園」として参照する、表１・図１〕注 7)。なお、調. 査では、こどもの意識とともに、大人の意識、こどもと大人の利用. 人数、交流行為数、こどものあそび行為数、大人による付添い・見. 守りなどについても記録しているが、本研究ではこれらの分析は行. わない。. 要因分析は満足度評定値を目的変数とする重回帰分析により行っ. た。説明変数としては、周辺環境の条件（周辺土地利用、学校施設. 等近接）、調査日の条件（周辺イベント、夏休み平日、夏休み、平日、. 夏休みの土日祝日、夏季）および空間計画の条件（面積の条件、遊. 具の条件、空間構成の条件の諸変数）を取り上げた。面積の条件と. しては公園面積、有効面積、入れる斜面緑地面積、入れない斜面緑. 地面積、斜面緑地面積、グラウンド面積、遊具の条件としては遊具. の数、遊具の密度、遊具構成指標、空間構成の条件としてはゾーン. 数を検討した（変数の定義は表２参照注 8)）。トイレの有無、ベンチ. の数、広場面積なども利用人数に関する初期の分析 12)では検討した. が、これらは説明力が上げられないため、その後除外した。調査対. 象者の条件（週あたり平均利用回数、500m 圏内人数比率など）は分. 析せず、その影響は残差変動平方和の少なさを表す決定係数により. 評価することとしたが、残差変動は十分無視しうるものであった（表. ４精度欄の決定係数参照）。. ３．街区公園におけるこどもの満足度評価とその要因. 街区公園におけるこどもの満足度評定値の平均値（以下「満足度」. とする）は 0.800（赤坂）～2.417（汁谷第一）であった。評価は「や. や満足」に近い値から「かなり満足」と「非常に満足」のほぼ中間. の値まで比較的大きく変化している。変動幅は 3.0 倍とかなり大き. いため予測はしやすいと期待される。標準偏差は 0.869～1.602 と. 比較的大きいが、こどもは街区公園の満足度を十分評価できている。. 満足度と変数との関係を観察してみると、上位3例（満足度2.125. ～2.417）はゾーン数が多く（2例が3、1例が4）、下位3例（満足度0.800. ～1.000）はゾーン数が少ない（3例とも2）ようである。しかし、そ. れ以外にはこれといった傾向を読み取ることは難しく（表１）、要因. の解明には、複数の変数を同時に扱い、各変数の寄与を他の変数を. 一定として評価することのできる多変量解析手法の適用が必要であ. る。本研究では、そのような手法の中で最も基本的な重回帰分析を. 既往研究12)13)と同様に用いることとした。. 多重共線性が発生しないよう、高い相関（1％有意）のない変数の. 組み合わせのみを選択し注 9)、変数を入れ替えながら多数の変数減増. 法重回帰分析を繰り返したところ、説明力が 93％を越える解（分析）. が少なくとも 7 得られ、変数の寄与を系統的に評価できた（表３ ②. ～②-7）注 10)。これらの解の間で多重共線性によるとみられる有意. な偏回帰係数の符号反転は認められない。. 遊具構成指標（後述）を入れずに得られる分析（基本分析）の中. で説明力最大の解は②（基本最大分析説明力 99.8％ 8 変数）で. 変数名（単位） Variable (Unit). 公園面積（ha） Total Area. 「名古屋市の公園」〔参考文献20) 〕記載の公園面積 Total area recorded in Parks in Nagoya 〔See Reference 20)〕. 有効面積Ａ（ha） Effective Area A. 公園面積-入れない斜面緑地面積 Park Area - Area of Slope Greenery Inaccessible. 有効面積Ｂ（ha） Effective Area B. 公園面積-斜面緑地面積 Park Area - Area of Slope Greenery. 有効面積C（ha） Effective Area C. 公園面積-(斜面緑地面積+グラウンド面積) Park Area - (Area of Slope Greenery + Ground Area). 有効面積D（ha） Effective Area D. 公園面積-(入れない斜面緑地面積+グラウンド面積) Park Area - (Area of Slope Greenery Inaccessible + Ground Area). 入れる斜面緑地面積（ha） Area of Slope Greenery Accessible. あそび、散策などで入ることができる斜面緑地部分の面積 Area of slope greenery accessible for play, walking, etc.. 入れない斜面緑地面積（ha） Area of Slope Greenery Inaccessible. 密な植栽、急斜面、擁壁等があり入れない斜面緑地部分の面積 Area of slope greenery inaccessible due to dense vegetation, steep slopes, retaining walls, etc.. 斜面緑地面積（ha） Area of Slope Greenery. 入れる斜面緑地面積+入れない斜面緑地面積 Area of Slope Greenery Accessible + Area of Slope Greenery Inaccessible. グラウンド面積（ha） Ground Area. 大型のグラウンド部分の面積（おおむね900m2以上） Area of ground roughly larger than 900m. 2. 複合遊具大 Large Complexed Structure. すべり台等のあそびの要素を少なくとも4程度複合する大型遊具 a) Large complexed structure incorporating at least four play components such as slides. 複合遊具小 Small Complexed Structure. その他の小型複合遊具 a) Other complexed structure of small or medium size. かばの口（クライミングスライダー） Climbing Slider. しばしば「かばの口」の愛称で呼ばれる円形平面のコンクリート製現場打遊具で中央凹部を滑面とする（直径9 m前後) a) Concrete mound by the name of hippopotamus' mouth, with a central concavity for climbing and sliding (around nine meters across). ウォールスライダー Wall Slider. 斜面全体をすべり、あるいは登れるようにしたコンクリート製遊具（幅5m前後遊具名称としては定着していない) a) Concrete slope around 5m wide for sliding and climbing. 砂場大 Large Sandbox. 壁の遊具を複合した大型砂場 a) Large sandbox with play walls compounded. 砂場小 Small Sandbox. 一般的な中～小規模の砂場 Ordinary small to medium sandbox. ターザンロープ Tarzan Rope. ワイヤーをすべる滑車から下がるロープにしがみつきあそぶ遊具 A rope with a pully on a cable for hanging down and gliding through. 石山（クライミングマウンテン） Climbing Mountain. 円形平面、丸い山状のコンクリート製現場打遊具（直径9 m前後) a) Hemispheric concrete mound for climbing (around nine meters across). 遊具構成係数（表５参照）を重みとして算出した遊具の数 Number of play structures weighted according to play structure component coefficient (See Table 5). 遊具数（砂場ぬき） Number of Play Structures (excl. Sandbox). 遊具の点数に砂場小とともに砂場大も含めず Number of play structures excluding sandbox, large or small. 遊具数 Number of Play Structures. 遊具の点数に壁の遊具を複合した砂場大は含め、砂場小は含めず Number of play structures including large sandbox but excluding small sandbox. 遊具数（砂場こみ） Number of Play Structures (incl. Sandbox). 遊具の点数に砂場大とともに砂場小も含める Number of play structures including sandbox, larrge or small. 遊具密度（砂場ぬき） Density of Play Structures (excl. Sandbox). 遊具数（砂場ぬき）／公園面積（／ha） Number of Playi Structures (excl. Sandbox)／Total Area. 遊具密度 Density of Play Structures. 遊具数／公園面積（／ha） Number of Play Structures／Total Area. 遊具密度（砂場こみ） Density of Play Structures (incl. Sandbox). 遊具数（砂場こみ）／公園面積（／ha） Number of Play Structures (incl. Sandbox)／Total Area. ゾーン数 Number of Zones. 空間の性格、使い方、高低差、植栽、壁面などにより区分される空間単位（ゾーン）の数〔1～4〕 Number of spatial units(zones) as defined by space characteristics, use, level, vegetation, walls, etc.. 周辺土地利用（Ⅰ） Surrounding Land Use (I). あり（主に第一種住居地域 b) ） 0、なし（その他） 1 iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii （「Ⅰ」は他の周辺土地利用変数と比較するときのみ記載） Mostly category 1 residential districts Yes 0, No 1 ( "(I)" appears only for the first analysis or to distinguish this from other surrounding land use variables.). 学校施設等近接（200ｍ以内) c) Within 200m. 近接（200ｍ以内）あり 1、なし 0 Proximity (within 200m) Yes 1, No 0. 学校施設等近接（隣接） Adjoining. 隣接あり 1、なし 0 Adjoining Yes 1, No 0. こどもの運動会、こどもが参加する大人数の集会などあり 1、なし 0 An event held in the vicinity Yes 1, No 0. 夏休み平日 Weekday in Summer Vacation. 該当あり（夏休みの平日） 1、なし（土日祝日または夏休み以外の平日） 0 Yes (weekday in summer vacation) 0, No (others) 1. こどもの来園者数〔参考文献12)の注1)参照〕。 Number of children visitors observed in the park 〔See Reference 12), esp. Note 1）〕.. あそびグループごとに計測したあそびの種類別あそび行為の発生数〔参考文献13)参照〕。 Number of play by the category of play per each play group〔See Reference 13)〕.. Table 2 Explanatory variables 表２説明変数. 説明変数 Explanatory Variables 定義／説明. Definition/Explanatory Notes 分類 Classification. 空間. 計画. の条. 件 F a ct. or s. of S. pa ti al. P la. nn in. g. 面積 Area. 遊具の数数 Number iiiiiiiiiii (of Playiiiiiiiiiii Structures)iiii. 遊具の密度 Densityiiiiiiiiiiii (of Playiiiiiiiiii Structures)iiii. 空間構成 Spatial Organization. 曜日・季節 Day of Week/Season. 遊具. P la. y S tr. uc tu. re s. 遊具. 種別. C a te. go ri es. o f P la. y S. tr u ct. ur es. 有無. 〔あ. り 1. 、な. し 0. 〕 In. st al. la ti o n. (Y es. 1,. N. o 0). 遊具構成指標 Play Structure Component Index. 周辺. 環境. の条. 件 F ac. to rs. o f S ur. ro un. di ng. E n vi. ro n m. en ti iii iii iii iii iii iii iii. 周辺土地利用 Surrounding Land Use. 学校施設等* 近接 iiiiiiiiiiii School* Adjacent * 幼稚園、保育所、小 * 学校 Kindergarten * or nursery or * primary school. 調査. 日の. 条件. D at. e F a ct. or s. 周辺イベント Event* in the Neighborhood * Children's sports meeting, large assembly with * children's participation,etc.. 参考. 分析. F o r. R ef. er en. ti a l. A n al. ys is. iii iii iii iii iii 利用人数（こども）. Number of Children Users. あそび行為数 Number of Play. 注 a）参考文献12)の図２に写真（例）掲載。 Notes: See a photographic example in Fig. 2, Reference 12).. b) 第一種住居地域に立地し、半径250m以内はおおむね過半が第一種住居地域または第一種住居地域とその他 b) （第一種低層住居専用地域、第一種中高層住居専用地域、準工業地域など）であるなど。ただし、中道では東側 b) に商業地域・近隣商業地域が広がる。 b) Located in a category 1 residential district, and roughly more than half area within 250m were either category b) 1 residential districts or category 1 residential districts and others (category 1 low-rise exclusive residential b) districts, category 1 medium-to-high-rise exclusive residential districts, quasi-industrial districts, etc.). b) However, the east side of Nakamichi were commercial districts and neighborhood commercial districts. c) 学校施設等近接（100ｍ以内）の定義も同様。 b) The same shall apply to "Within 100m.". — 1509 —. - 4 -. あった（3 変数の偏回帰係数が有意とならない②-2 を除く）。標準偏. 回帰係数絶対値により評価される変数の大事さの順（以下同様）に. みると、第 1 変数は周辺イベントであり、以下、夏休み平日、石山、. ゾーン数、複合遊具大、砂場大、グラウンド面積が続く。すべての. 表３街区公園におけるこどもの満足度評価の重回帰分析. Table 3 Multiple regression analysis of children’s satisfaction in gaiku-koen city block parks 表３街区公園におけるこどもの満足度評価の重回帰分析. 0.695 ** 2.211 ** -0.109 ** -0.069 ** 0.032 ** 0.385 ** -0.337 ** -0.053 ** 1.111 ** 0.857 ** 0.213 **. 0.127 3） 0.285 5） -0.010 7） -0.295 ⅷ） 0.149 a） 0.636 -0.303 -0.049 β) 0.790 0.610. 1.272 -0.077 ** 0.375 ** -0.261 * 1.141 ** 0.968 ** 0.783 **. 0.164 5） -0.330 ⅷ） 0.619 -0.235 0.812 0.689. 0.460 ** -0.513 * 1.024 ** 0.892 ** 0.542. 0.761 -0.462 0.729 0.635. 0.437 * 0.921 * 0.423. 0.723 0.655. 1.221 ** 2.619 ** -0.065 ** 0.008 ** 0.384 ** -0.328 ** -0.067 * 1.109 ** 0.862 ** 0.101. 0.235 2） 0.337 5） -0.276 ⅷ） 0.188 e) 0.634 -0.295 -0.064 γ) 0.789 0.613 1.216 ** 2.634 ** -0.066 ** 0.009 ** 0.381 ** -0.321 ** -0.066 * 1.108 ** 0.863 ** 0.111. 0.235 2） 0.339 5） -0.283 ⅷ） 0.188 d) 0.630 -0.289 -0.063 γ) 0.788 0.613. 0.900 * -0.111 ** 0.383 ** -0.296 ** 1.220 ** 0.908 ** 0.582 **. 0.197 1) -0.474 ⅷ） 0.633 -0.266 0.868 0.646. -2.657 ** -0.314 ** -0.481 ** -0.568 ** 0.306 ** -0.163 * 1.096 ** 0.851 ** 1.334 **. -0.250 7) -0.300 ⅴ） -0.453 ⅰ） -0.511 ⅲ） 0.505 -0.086 α) 0.779 0.605. -4.834 * -0.630 * -0.419 * -0.568 * 0.014 0.282 ** 0.333 -0.111 1.111 ** 0.851 ** 1.102 *. -0.454 7) -0.602 ⅴ） -0.394 ⅰ） -0.511 ⅲ） 0.073 b） 0.466 0.300 -0.105 β) 0.790 0.605. -2.746 ** -0.245 * 0.473 ** -0.096 0.289 ** -0.102 1.132 ** 0.889 ** 0.755 **. -0.258 7) -0.234 ⅴ） 0.391 ⅱ） -0.086 ⅲ） 0.478 -0.098 γ) 0.805 0.632. 2.064 * -0.233 * 0.182 0.050 * 0.318 ** -0.330 * -0.078 1.114 ** 0.810 ** 0.191. 0.301 6) -0.210 ⅲ） 0.129 ⅳ） 0.248 c） 0.526 -0.297 -0.075 γ) 0.793 0.576. 0.948 * -5.044 ** 0.446 ** 0.382 ** -0.232 ** 1.038 ** 0.835 ** 0.397 **. 0.138 6) -0.474 7) 0.420 ⅵ） 0.632 -0.221 γ) 0.738 0.594. 1.882 * 0.096 -0.413 ** 0.414 ** -0.275 * -0.228 1.109 ** 0.837 ** 0.588 *. 0.274 6) 0.090 ⅵ） -0.341 ⅶ） 0.684 -0.247 -0.218 γ) 0.788 0.595. 25.243 ** 1.011 ** 0.295 * 0.934 ** 1.153 ** 0.771 **. 0.710 4) 0.719 ⅳ） 0.278 β) 0.664 0.820. 2.202 * 0.365 * -0.330 * 0.184 * -0.455 ** 0.937 ** 0.017 ** 0.030. 0.321 6) 0.343 ⅵ） -0.273 ⅶ） 0.305 -0.409 0.666 0.619 A). 2.806 ** 3.608 ** -2.748 ** 0.069 ** 0.213 ** -1.080 ** 0.656 ** 0.019 ** -1.020 **. 0.512 3) 0.464 5) -0.258 7) 0.318 a） 0.351 -0.972 0.467 0.693 B). 注遊具構成指標による説明力最大分析①（「最大分析」）、遊具構成指標を入れずに得られる基本分析の中で説明力最大の分析②（「基本最大分析」）、利用人数分析③, あそび行為数分析④および説明. 注力が93％を越える変数入替分析の代表的解（分析）を示す。例数12。相関する変数の組み合わせは有意水準5％まで。変数の定義は表２参照。. 注表中の数字は、上段が偏回帰係数と定数（定数項欄）、下段が標準偏回帰係数（**は1％有意、*は5％有意）。変数間相関組数欄は5％有意の相関のある変数の組数（0～5、相関係数最大0.707）。. Notes: The following solutions are listed: interpretability-maximum solution employing the play structure component index ① (“maximum solution”), interpretability-maximum solution only employing basic. Notes: variables, i.e. excepting the play structure component index ② (“maximum basic solution”), number-of-users analysis ③ and number-of-play analysis ④ together with typical variational solutions with. Notes: interpretability over 93%. The number of samples was 12. Variable sets’ correlation was accepted up to p<0.05 siginificance level. See Table 2 for the definitions of explanatory variables.. Notes: Upper rows are for partial regression coefficients and constant terms indicating the level of significance: ** p<0.01, * p<0.05; lower rows are for standard partial regression coefficients. The third. Notes: column shows the numberof variable sets whose correlation coefficients were significant at the p<0.05 leve (0～5, maximum correlation coefficient 0.707).. - -. - - - -④ 8 2 0.999. -. ③ 7 0. - -. ② -7 5 0 0.935 - -. 0.957 - - - - -. - -. - -. ② -6 8 2 0.984 - -. ② -5 7 1 0.991 - - -. -. ② -4 9 5 0.993 - - -. ② -3 8 4 0.995 - - -. - - - -. ② -2 10 4 1.000. ② 8 4 0.998. - -. - -- - -. -. ① -3 9 4. - - - - - -① -4 6 1 0.978. 1.000 - -. ① -2 9 4 1.000 - -. -. - -. - - - -① -b 4 0 0.826. ① -c 2 0 0.343 - -. - -. -. ① 10 4 1.000 - -. 説明. 変数. 数 . N u m. be r. o f. E xp. la n at. o ry. V ar. ia bl. e s. 変数. 間相. 関組. 数 N. u m. b e r o f V ar. ia b le. S e ts. ( C. o rr e la. ti o n C. o e ff ic. ie n t S ig. n if ic. an t at. t h e p. < 0 .0. 5 L. e ve. l). - - - - - -① -a 6 1 0.969. - -. 1) 公園面積. 1) Total Area. ⅰ) 複合遊具大. ⅰ) Large Complexed Structure. a) 数具数. b) (砂場ぬき). (excl. Sandbox). b) 数具数. Number of Play. Structures. c) 数具数. b) (砂場こみ). (incl. Sandbox). 遊具の密度. Density. (of Play. Structures). d) 遊具密度. b) (砂場ぬき). (excl. Sandbox). e) 遊具密度. b) (砂場こみ). (incl. Sandbox). a) 周辺土地. a) 利用（Ⅰ）. α)学校施設. α)等近接. (200m以内). Within 200m. a)夏休み平. a)日. iiWeekday in. iiSummer. iiVacation. 〔ⅰ)～ⅶ）あり1、なし0〕. Yes 1, No 0. 〔1～4〕〔あり0、なし1〕. Yes 0, No 1. 〔あり1、なし0〕. Yes 1, No 0. 〔あり1、なし0〕. Yes 1, No 0. ⅳ）ウォールスライダー. ⅳ） Wall Slider 5) 入れない斜面緑地面積. 4) Area of Slope Greenery Inaccessible. ⅴ）砂場大. ⅴ） Large Sand box. 2) 有効面積C. 2) Effective Area C. ⅱ）複合遊具小. ⅰ) Smal l Complexed Structure. 〔あり1、なし0〕. Yes 1, No 0. 定数項. Constant. Termiiiiiii 面積. Area. Play Structures. 遊具. Play Structures. Play Structures. 空間構成. Spatialiiiiiiiiiiii. Organization. 1) 面積. 1) Area. 1) （ha）. ⅰ) 遊具種別. ⅰ) Categories of Play. ⅰ) Structures. 遊具の数. Number. (of Play. Structures)iii. ゾーン数. Number of. Zonesiiiiiii. Surrounding. Land Use (I) 3) 有効面積D. 2) Effective Area D. ⅲ）石山. ⅲ） Climbing Mountain. β)学校施設. β)等近接. (100m以内). Within 100m. 4) 入れる斜面緑地面積. 4) Area of Slope Greenery Accessible. 7) グラウンド面積. 7) Ground Area. ⅶ）ターザンロープ. ⅶ） Tarzan Rope （一部面積欄に記載）. See also Area Section.. （一部面積欄に記載）. See also Area Section.. γ)学校施設. β)等近接. β) (隣接). Adjoining. 分析. Analysis. 修正. 済決. 定係. 数. C o e ff. ic ie. n t. o f. D e te. rm in. at io. n (. D e gr. e e - o f-. F re. e do. m A. dj u st. e d. R - sq. u ar. e ). 重回帰分析の説明変数. Explanatory Variables (Multiple Regression Analysis). 分析. 番号. N o . o f. A n al. ys is. 説明. 変数. E xp. la n at. o ry. V ar. ia bl. e s. 空間計画の条件. Factors of Spatial Planning 周辺環境の条件件. Factors of Surrounding. Environmentiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii. 調査日の条件. Date Factors. Date Factors. 利用人数等. Number of. Children. Users, etc.. 周辺土地利用. Surrounding. Land Useiiiii. 学校施設等*. 近接. School*i Ad jacent. 周辺イベント. Event in theiii. Neighborhood. 曜日･季節. Day ofiiiiiiiiiiiiii. Week/Season. 利用人数・あ. そび行為数. Number of. Users/Play. * 幼稚園、保. * 育所、小学. * 校. * Kindergarten. * or nursery or. * primary. * school. ⅷ）遊具構成指標. ⅰ) Play Structure. ⅰ) Component Index. ⅷ）遊具構成指標. Play Structure Component Index. 6) 斜面緑地面積. 4) Area of Slope Greenery. ⅵ）砂場小. ⅴ） Small Sand box. A) 利用人数. iiNumber of. iiUsers. B) あそび行. B) 為数. iiNumber of. iiPlay. 0. 1. 2. 3. 0 1 2 3. 満足. 度予. 測値. （① - b）. E st. im a te. d V. a lu. e V. a lu. e. 満足度. Measured Value. 0. 1. 2. 3. 0 1 2 3. 満足. 度予. 測値. （① -a. ）. E st. im at. e d. V a lu. ey a n. 満足度. Measured Value. 0. 1. 2. 3. 0 1 2 3. 満足. 度予. 測値. （ ①. -c ）. E st. im at. e d. V a lu. e V. a lu. 満足度. Measured Value. 0. 1. 2. 3. 0 1 2 3. 満足. 度予. 測値. （① ）. E st. im a te. d V. a lu. ey a n. 満足度. Measured Value. 説明力 100.0％. Interpretability. 説明力 96.9％. Interpretability 説明力 82.6％. Interpretability. 説明力 34.3％. Interpretability. — 1510 —. - 5 -. 変数は偏回帰係数が 1％有意（有意水準 1％で有意、以下 5％有意も. 同様に略記）であった。. 面積の変数としては、基本最大分析およびそれからの変数入れ換. え分析で偏回帰係数が負となるのはグラウンド面積（減以下「減」. は減少要因の略記、1％有意 ②）、正となるのは斜面緑地面積（増. 以下「増」は増加要因の略記、1％有意 ②-4）、入れる斜面緑地面. 積（増 1％有意 ②-7）であった（以下、解の列記は説明力最大の. 初出のみ）。さらに、遊具構成指標による説明力最大分析①（「最大. 分析」後述）とそれからの変数入れ換え分析で、公園面積から入. れない斜面緑地面積とグラウンド面積を減じて算出した有効面積Ｄ. （増 1％有意 ①）、斜面緑地面積とグラウンド面積を減じて算出. した有効面積Ｃ（増 1％有意 ①-2）、入れない斜面緑地面積（増 . 1％有意 ①）、公園面積（増 1％有意 ①-4）も位置づけられて. いる。有効面積は、広場を中心として、遊具設置スペースとその周. 囲の空間も含め、一般的なあそびに自由に使える公園の有効部分の. 規模を示すものであり、公園全体から入れない斜面緑地、斜面緑地、. グラウンドをいくつかの組み合わせとして除いた空間の面積を検討. したが、上記の有効面積Ｄ、Ｃ以外は分析に入れられなかった注 11)。. 遊具の変数としては、一連の分析より、分析したすべての変数の. 寄与が確認できた〔偏回帰係数が有意とならない遊具数（増 ②-2）. と遊具構成係数（後述）より減少要因として位置づけられるかばの. 口注 12)を除く〕。遊具数（砂場こみ）（増 5％有意 ②-4）、遊具数. （砂場ぬき）（増 1％有意 ①）、遊具密度（砂場こみ）（増 1％有. 意 ①-2）、遊具密度（砂場ぬき）（増 1％有意 ①-3）は下位の説. 明変数であり、偏回帰係数正の増加要因であった。遊具の種別とし. ては、増加要因は、複合遊具小（増 1％有意 ②-3）、一般的な中. ～小規模の砂場である砂場小（増 1％有意 ②-5）、ウォールスラ. イダー（増 1％有意 ②-7）、減少要因は、壁の遊具を複合した大. 型砂場の砂場大（減 1％有意 ②）、石山（減 1％有意 ②）、複. 合遊具大（減 1％有意 ②）、ターザンロープ（減 1％有意 ②-. 6）である。. 空間構成の条件であるゾーン数（増 1％有意 ②）は中位～上. 位の変数で、増加要因であった。これら公園の空間計画として計画. 的操作が考えられる変数（計画変数とする）に対して、計画的操作. の対象とならない、あるいは、それがあまり容易ではない変数（制. 御変数とする）であるのが周辺環境の条件と調査日の条件の変数で. ある。周辺環境の条件としては、学校施設等近接（200ｍ以内）（減 . 5％有意 ②）、学校施設等近接(隣接)（減 1％有意 ②-5）、学校. 施設等近接（100ｍ以内）（減 5％有意 ②-7）と周辺土地利用（Ⅰ）. （減 5％有意 ②-4）が位置づけられた。調査日の条件としては、. 第 1 変数の周辺イベント（増 1％有意 ②）とともに夏休み平日. （増 1％有意 ②）が上位の説明変数として入る。夏休み、平日、. 夏休みの土日祝日、夏季は分析に入らず、満足度評価には寄与しな. い。. ところで、②～②-7 の説明力は 93.5～100.0％であり、どの解を. とっても非常に高い精度で満足度評価を予測できる。しかし、高い. 相関（1％有意）の発生により同一の分析に入れられない遊具がある. ために変数の組み合わせが異なることとなり、変数の大事さはかな. り変動して、解釈が容易とはいえない。そこで、一連の遊具にたい. して遊具構成よりみた重みの係数（「遊具構成係数」）を設定し、こ. れを乗じて遊具の有無（1、0）を加算し、算出した遊具構成の特徴. を示す指標（遊具構成指標）による重回帰分析をし、説明力を最大. 化する係数の漸近法的決定を試みた注 13)。. 得られた遊具構成指標による解はすべての分析の中で説明力最大. であった（最大分析① 説明力 99.9999991％変数数 10 表３～. ４）。この解の説明変数のうち、周辺イベント、夏休み平日、周辺土. 地利用、学校施設等近接（100m 以内）は制御変数であるが、ゾーン. 数、遊具構成指標、入れない緑地面積、遊具数（砂場ぬき）、有効面. 積Ｄ、グラウンド面積は計画変数であり、満足度評価の計画的操作. ができる。また、遊具構成指標により一連の遊具（有無）の寄与を. 表４街区公園におけるこどもの満足度の説明要因（重回帰分析）. ＜変数数＞ Number of Variables. ＜例数＞ Number of Samples. 10 12. . 決定係数 1.111 0.790 2.65E+08 1.63E+04 p < 0.001 ** 6.82E-05 1.000 0.282. 0.385 0.636 3.21E+08 1.79E+04 p < 0.001 ** 2.15E-05 1.000 0.384. 0.857 0.610 1.96E+08 1.40E+04 p < 0.001 ** 6.13E-05 1.000 0.343. -0.337 -0.303 2.11E+07 -4.60E+03 p < 0.001 ** 7.32E-05 -1.000 -0.376. -0.069 -0.295 2.00E+07 -4.47E+03 p < 0.001 ** 1.55E-05 -1.000 -0.463. 2.211 0.285 2.75E+07 5.25E+03 p < 0.001 ** 4.21E-04 1.000 0.257. 0.032 0.149 9.03E+06 3.01E+03 p < 0.001 ** 1.07E-05 1.000 0.173. 0.695 0.127 2.88E+06 1.70E+03 p < 0.001 ** 4.10E-04 1.000 -0.256. ダービンワトソン比 -0.053 -0.049 8.42E+05 -9.18E+02 p < 0.001 ** 5.72E-05 -1.000 -0.079. -0.109 -0.010 5.28E+04 -2.30E+02 0.003 ** 4.74E-04 -1.000 -0.311. 赤池のＡＩＣ iiiiiiiiiiiiiiiiiiii = 0.213 1.28E+06 1.13E+03 p < 0.001 ** 1.88E-04. 表４街区公園におけるこどもの満足度の説明要因（重回帰分析）. Table 4 Explanatory variables of children's satisfaction in gaiku-koen city-block parks (multiple regression analysis). 重回帰分析（最大分析①） Multiple Regression Analysis (Maximum Solution①). 判定 ** １％有意、 * ５％有意 Significance Level p<0.01 p<0.05. 精度 Precision. 変数名 Variables. 偏回帰係数 Partial Regression Coefficient. 標準偏回帰係数. Standard Partial Regresson Coefficient. Ｆ値 F value. Ｐ値 P value. 判定 Significance LevelignSni. 標準誤差 Standard Errordad. 偏相関係数. Partial Correlation Coefficient. 単相関係数 Correlation Coefficient. t 値 t value. 重回帰分析（最大分析①）Multiple Regression Analysis (Maximum Solution①）＜修正済説明力＞ Interpretabilityiiiiiiiii (Degree-of-freedomii Adjusted R-square). ＜重回帰式＞こどもの満足度 s の予測式 Multiple Regression Equation: Estimation Eequation for Children's Satisfaction s. s= 1.111X1〔周辺イベント〕＋0.385X2〔ゾーン数〕 +0.857X3〔夏休み平日〕-0.337X4〔周辺土地利用(Ⅰ)〕 -0.069X5〔遊具構成指標〕＋2.211X6〔入れない斜面 Event in the Neighborhood Number of Zones Weekday in Summer Vacation Surrounding Land Use (I) Play Structure Component Index Slope Greenery. s= 緑地面積(ha)〕 +0.032X7〔遊具数(砂場ぬき)〕 +0.695X8〔有効面積D(ha)〕 -0.053X9〔学校施設等近接(100m以内)〕 -0.109X10〔グラウンド面積(ha)〕 +0.213 Inaccessible Number of Play Structures(excl. Sandbox) Effective Area D School Adjacent (Within 100m) Ground Area. 100.0 ％（1％有意）. Coefficient of Determination X2：ゾーン数iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii iiiiiiiiiiiNumber on Zones. 1.000 X1：周辺イベントiiiiiiiiiiiiEvent in the Neighborhood. X4：周辺土地利用(Ⅰ)iiiiSurrounding Land Use (I). 重相関係数 Multiple Correlation Coefficient. 1.000 X5：遊具構成指標 iiiiiPlay Structure Component Index. X6：入れない斜面緑地面積（ha) a). 修正済決定係数 Coefficient of Determination (Adjusted R-square). 1.000 X3：夏休み平日iiiiiiiiWeekday in Summer Vacation. 修正済重相関係数 Multiple Correlation Coefficient (Adjusted). 1.000 X7：遊具数（砂場ぬき） b). X8：有効面積D （ha）iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiEffective Area D. 2.022 X9：学校施設等近接（100m以内) c) Durbin-Watson Ratio X10：グラウンド面積（ha）iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiGround Area. -245.721 定数項 Constant Term. Akaike's Information Criterion 注変数の定義は表２参照。 Notes: See Table 2 for the definitions of explanaotry variables. . 注変数の定義は表２参照。 Notes: a) Area of Slope Greenery Inaccessible b) Number of Play Structures (excl. Sandbox) c) School Adjacent (Within 100m). — 1511 —. - 6 -. 遊具構成係数による重みをつけて評価できるため、予測式として有. 用である。さらに、①の説明変数 10 変数を変数の大事さの順に組み. 合わせるとき、説明力は、周辺イベントにゾーン数を加えた 2 変数. で 34.3％、夏休み平日も加えた 3 変数で 58.7％、周辺土地利用も加. えた 4 変数で 82.6％、入れない緑地面積も加えた 5 変数で 88.8％、. 遊具構成指標も加えた 6 変数で 96.9％、遊具数（砂場ぬき）も加え. た 7 変数で 98.1％、有効面積Ｄも加えた 8 変数で 99.9％などと順. 次改善でき（表３下 ①-a～①-c）、標準偏回帰係数の符号および絶. 対値の大きさのパターンがほぼ一致し、分析の信頼性が確認できる。. そこで、最大分析①を満足度評価の予測式とすることにする。. 総じて、一連の分析の結果はおおむね安定しており、整合的な解. 釈が可能である。そこで、最大分析①を中心に、基本最大分析②お. よび変数入換分析も参照しながら、こどもの満足度評価の要因を以. 下のように解釈する。計画変数としては、公園規模と面積配分にか. かわる面積の条件、遊具の数、密度と構成にかかわる遊具の条件、. ゾーン数により評価される空間構成の条件がすべて要因として位置. づけられた。変数の大事さよりみるとき、ゾーン数は変数順位上位. の有力な要因（第 2 位 ①）である。面積の条件は中位ないし下位. の要因（入れない斜面緑地面積第 6 位、有効面積Ｄ第 8 位、グ. ラウンド面積第 10 位 ①）である。遊具の条件も同様〔遊具構. 成指標第 5 位、遊具数（砂場ぬき）第 7 位 ①、遊具数（砂場. こみ）第 6 位 ②-4、遊具密度（砂場こみ）第 8 位 ①-2 な. ど〕であった。要因の第 1、第 3 は調査日の条件である周辺イベン. トと夏休み平日であり、ともに制御変数として位置づけられる。第. 4、第 9 は周辺土地利用と学校施設等近接（100m 以内）であるが、. これらの計画的操作は、立地計画の段階など限られた場面を除けば. 困難である。. これらの変数の単位変化による満足度評価の増減は、偏回帰係数. の値より試算（予測）される。他の変数が一定であれば、第 2 位の. 変数であるゾーン数を 1 増やすと満足度評価は 0.385 程度（「やや. 満足」と「かなり満足」との間などを１段階とするとその 1/3 程度）. と、かなり高められると期待される。これは 12 例の満足度平均値. 1.670 の 23.8％にあたる上昇である。. 満足度評価の増減は単位の取り方に依存するため、たとえばゾー. ン数 1 の変化と遊具数 1 の変化など、単位が異なる変数の寄与の比. 較は一律にはできない。しかし、総じて、変数順位が下がると満足. 度評価の増減は小さくなる傾向にある。. たとえば、第 7 位の変数である遊具数（砂場ぬき）では、1 増や. すときの満足度上昇は0.032（ゾーン数1の増加による増分の8.3％、. 以下同様）程度に止まる。ゾーン数 1 と同等とするために必要な遊. 具数増加は 12.0 にもなり、遊具数の計画的操作はあまり効果的と. はいえない。第 6 位の変数である遊具数（砂場こみ）でも同様の試. 算が可能である。第 5 位の遊具構成指標は、1 増やすときの満足度. 低下が 0.069（18.0％）程度であるが、標準偏回帰係数はゾーン数. の 1/2 程度であるので、同様に、大きく満足度を変えることはない. であろう。遊具密度（砂場こみ）については、①、②には入らず、. 変数入換分析の中でのみ位置づけられるため参考的に、これが第 8. 位に位置づけられている①-2 を予測式としてみると、4／ha の増加. （公園面積 2,500 ㎡であれば遊具数の増加 1）による満足度評価改. 善は 0.032（8.3％注 14)）程度と試算され、遊具数と同様に大きな満. 足度の増加は見込めない。遊具密度（砂場ぬき）でも同様の試算が. 可能である。遊具構成、面積の操作による変化の予測については第. ４章、第５章で述べる。. これらと比較するとき、第 1 位の変数である周辺イベントの寄与は大きく、評価はほぼ 1 段階の 1.111（288.7％）程度変わる。第 3. 位の夏休み平日、第 4 位の周辺土地利用の変化による満足度評価の. シフトは 0.857（222.7％）、0.337（87.4％）程度である。第 9 位の. 学校施設等近接（100m 以内）になると、0.053（13.6％）程度と、満. 足度評価への影響はかなり小さくなる注 15)。. ４．こどもの満足度評価への寄与よりみた面積の評価 . 面積の変数の寄与をみると、有効面積Ｄ（第 8 位 ①）は入れな. い斜面緑地面積（第 6 位 ①）とともに増加要因であるから、満足. 度を高めるためにはこれらは大とするのがよい。グラウンド面積（第. 10 位 ①）は減少要因であるから、これは抑制するのがよい。. 他の変数が一定であれば、有効面積Ｄでは、偏回帰係数（0.695）. より、面積の増加 100 ㎡（0.01ha）あたりの満足度評価改善は 0.007. （1.8％）程度と試算される。1,000 ㎡程度の面積拡大が可能であれ. ばある程度の改善が期待できる。同じく増加要因である入れない斜. 面緑地面積についても同様であり、面積の増加 100 ㎡あたりの改善. は 0.022（5.7％）程度であろう。これはかなり効率がよく（有効面. 積Ｄの増加による改善の 3.2 倍）、同じ面積を増やすのであれば入. れない斜面緑地面積を優先するのがよい。グラウンド面積は減少要. 因であるから、面積を増やせば満足度は低下するが、面積の増加を. 1,000 ㎡（0.1ha）としても満足度評価低下は 0.011（2.8％）程度に. すぎない。したがって、グラウンド面積は抑制するのがよいとした. が、まとまった公園面積拡大が可能であれば、グラウンド面積に配. 分し、他の計画変数の操作により補完することは十分可能であろう. 注 16)。. 斜面緑地面積については、参考的に②-4 を予測式としてみると、. 面積の増加 100 ㎡あたりの満足度評価改善は 0.021（5.4％）程度と. 試算される。入れない斜面緑地面積の計画的操作とほぼ同程度の改. 善である。入れる斜面緑地面積では、②-7 が予測式となり、面積の. 増加 100 ㎡あたりの満足度評価改善は 0.252（65.5％）程度と、比. 較的小さな面積の操作でかなり大きな満足度改善が実現できる。こ. れは入れない斜面緑地面積の増加による満足度評価改善よりさらに. 効率がよく（有効面積Ｄの増加による満足度評価改善の 36.4 倍）、. 同じ面積を増やすのであれば有効面積Ｄよりは入れない斜面緑地面. 積を、入れない斜面緑地面積よりは入れる斜面緑地面積を優先する. のがよいと考えられる。予測式が異なる斜面緑地面積と入れる斜面. 緑地面積の試算は①による試算と同列では議論できないが、入れる. 斜面緑地面積の計画的操作は、とりわけ効率がよいとしてよいであ. ろう。. . ５．こどもの満足度評価への寄与よりみた遊具の評価 . 遊具の数と遊具の密度の満足度評価への寄与については既に見た. とおりである（第３章）。遊具種別の満足度評価への寄与は、遊具構. 成指標算出の根拠となる遊具構成係数（以下「係数」とする表５）. により評価できる。減少要因と増加要因の分離は良好である。. まず、標準偏回帰係数が負（有意）の遊具は係数が正である。石. — 1512 —. - 7 -. 山、ターザンロープ、複合遊具大、砂場大であり、遊具構成指標は. 標準偏回帰係数が負であり減少要因であるから、これらは遊具構成. 指標を満足度評価が下がる方向に動かす。かばの口は、分析に入れ. られないために標準偏回帰係数が定まらないが、このような遊具で. あると考えられる。. 一方、標準偏回帰係数が正（有意）の遊具は、砂場小を除き、係. 数が負である。ウォールスライダー、複合遊具小であり、これらは. 遊具構成指標を満足度評価が高まる方向に動かす。砂場小は標準偏. 回帰係数が正（0.420 1％ ②-5）であるが係数は 0 となっており、. 遊具構成指標を満足度評価が下がる方向に動かすことはない遊具と. することができる（満足度評価が高まる方向に動かすこともない遊. 具である）。. 満足度評価への寄与は係数に比例するため、砂場大（係数 1.0）. を 1 とするとき、低下側（減少要因）は、砂場大（1.0）、複合遊具. 大(1.5）、かばの口（2.1）、ターザンロープ（2.7）、石山（4.1）が. 1～4 倍前後である。係数はこのように満足度評価への寄与よりみた. 遊具の価値を示すものとなっており、遊具構成指標を用いれば、遊. 具構成の内容まで評価でき、満足度評価の増加要因となる遊具と減. 少要因となる遊具とを明確に意識した遊具種別の選択が可能となる。 . さらに、利用人数における特徴遊具係数および標準偏回帰係数、. あそび行為数における遊具構成係数および標準偏回帰係数と比較す. れば（同表）、以下の遊具類型が識別でき、遊具計画のための基礎的. 資料として活用できるであろう。まず、満足度評価の増加要因とな. る遊具〔以下「増加要因遊具」〕は 2 群であり、複合遊具小とウォー. タースライダーは利用人数とあそび行為数においても増加要因とな. り（Ⅰ型）、砂場小は利用人数とあそび行為数において減少要因とな. る（Ⅱ型）。次に、満足度評価の減少要因となる遊具〔以下「減少要. 因遊具」〕は 3 群であり、ターザンロープと砂場大は利用人数、あそ. び行為数においてともに増加要因となり（Ⅲ型）、複合遊具大は利用. 人数、あそび行為数においてともに減少要因となり（Ⅳ型）、かばの. 口と石山は利用人数、あそび行為数における増加要因、減少要因の. 判定が反転する（Ⅴ型）。すなわち、かばの口では利用人数において. 減少要因、あそび行為数において増加要因（遊具構成係数より推定）、. 石山では利用人数において増加要因、あそび行為数において減少要. 因（同）となる。なお、かばの口を満足度評価における増加要因と. する判断は遊具構成係数による推定である（既出）。. ところで、本研究が取り上げた遊具種別は 8 種あり（表２）、その. うちの 5 種（石山、ターザンロープ、かばの口、複合遊具大、砂場. 大）は遊具構成係数が正(また、かばの口を除き、標準偏回帰係数が. 負）（表５）であるため満足度低下側の遊具となっている。残り 3 種. のうちの 1 種は遊具構成係数が 0.0（砂場小）であり遊具構成係数. よりみるとき満足度低下側でも満足度上昇側でもないが、他の 2 種. （複合遊具小、ウォールスライダー）は遊具構成係数が負（また、. 標準偏回帰係数が正）であるため満足度上昇側の遊具となっている。. 各公園に設置される遊具を数え上げると、満足度低下側の遊具は設. 置例数 21 であった。満足度上昇側の遊具は設置例数 5 である。さ. て、各公園は、これらの遊具をとりあわせてその遊具群を構成する. が、遊具の種類数よりみても設置例数よりみても、満足度低下側の. 方が多くなっている。したがって、遊具構成係数への寄与（遊具構. 成係数をより大とするかより小とするか）を考えれば、種類数も設. 置例数も多い満足度低下側の遊具の寄与が満足度上昇側の遊具の寄. 与より勝ることになる。遊具構成指標は減少要因（つまり標準偏回. 帰係数負）となっているが、これは、このような遊具種類別でみた. 設置の実情を反映するためと考えられる。. ６．こどもの満足度評価を高める街区公園の空間計画の条件街区公園におけるこどもの満足度評価を高めるには、標準偏回帰係数（絶対値）により評価される変数の大事さを考慮し満足度評価. を高める改善を重点的に進めるのが有効と考えられる。また、利用. 人数を大として利用を活性化する計画 12)およびあそび行為数を大. としてあそびを活性化する計画 13)との整合性の留意が必要である。. ゾーン数の大事さを 100 とする指数として変数の大事さを評価し、. 空間計画の条件を既設の公園（再整備等）について考えるならば、. 計画的操作が可能な主要な変数は、上位の変数である空間構成の条. 件としてのゾーン数（第 2 位 100.0 ①）といくつかの中位ない. し下位の変数である。遊具の条件としては遊具構成指標（第 5 位 . 46.3 同）、遊具数（砂場ぬき）（第 7 位 23.4 同）、面積の条件. としては入れない斜面緑地面積（第 6 位 44.7 同）、有効面積Ｄ. （第 8 位 19.9 同）、グラウンド面積（第 10 位 1.6 同）があ. る。他に、遊具密度（砂場ぬき）（第 8 位 29.8〔参考〕 ①-3）、. 入れる斜面緑地面積（第 2 位ゾーン数が式中になく大事さ指数は. 算出できず ②-7）などの計画的操作も可能である。斜面緑地面積. は入れない斜面緑地面積と入れる斜面緑地面積の計、公園面積は有. 効面積Ｄと入れない斜面緑地面積・グラウンド面積の計であるため、. 石山 Climbing Mountain -0.511 ** （②） 4.1 2.5. ターザンロープ Tarzan Rope -0.341 ** （②-6） 2.7 1.258 ** -1.7 1.315 **. かばの口 Climbing Slider 2.1 0.6 -0.269 **. 複合遊具大 Large Complexed Structure -0.453 ** （②） 1.5 -0.508 * 2.7 -0.972 **. 砂場大 Large Sandbox -0.300 ** （②） 1.0 0.762 ** 0.4 1.176 **. 砂場小 Small Sandbox 0.420 ** （②-5） 0.0 -0.978 ** 2.3 -0.763 **. 複合遊具小 Small Complexed Structure 0.391 ** （②-3） -0.3 1.130 ** 1.1 0.457 *. ウォールスイダー Wall Slider 0.719 ** （②-7） -0.5 2.292 ** -3.1 0.495 *. ** 1％有意 ** p<0.05. * 5％有意 * p<0.01. 注otes: 遊具の定義／説明は表２参照。 Notes: See Table 2 for the definitions of play structures.. a）参考文献13) 参照。 a) See Reference 13).. b) 参考文献12) 参照。 b) See Reference 12).. 0.6. - -. 1.0. 0.9. 0.3. 4.6. 3.1. 2.4. - - 0.0. 標準偏回帰係数 Standard Partial Regresson Coefficient. （分析番号 No. of Analysis). 遊具構成係数 Play Structure Com- ponent Coefficientiiii. 標準偏回帰係数 Standard Partial Re- gresson Coefficientii. 遊具構成係数 Play Structure Com- ponent Coefficientiiii. 標準偏回帰係数 Standard Partial Re- gresson Coefficientii. 特徴遊具係数 Distinctive Play Struc- ture Coefficientiiiiiiiiii. Table 5 Play structure component coefficients 表５遊具構成係数. 満足度 Satisfaction. （参考）あそび行為数 a) Number of Play. （参考）利用人数 b) Number of Children Users. 遊具 Play Structures. — 1513 —. - 8 -. これらの特性は調査対象公園の選定に依存する。そのため、解釈は. 参考的であるが同様に、斜面緑地面積（第 3 位 57.2 ②-4）、公. 園面積（第 6 位 31.0 ①-4）が操作できるであろう。. 利用人数の計画、あそび行為数の計画との整合性について検討す. れば、ゾーン数は利用人数の計画でも中位、あそび行為数の計画で. も上位の増加要因として位置づけられており、整合的な計画的操作. が可能である 12)13)。. 面積の変数については、満足度評価は、利用人数 12)と同様、その. 計画的操作によりかなりあるいはある程度改善できることが確認で. きた（第 4 章）。また、満足度評価と利用人数は、有効面積、入れる. 斜面緑地面積、グラウンド面積の標準偏回帰係数の符号が一致する. ので、満足度評価を高める計画的操作をすれば利用人数も高められ. る。標準偏回帰係数の符号が反転するため満足度評価と利用人数を. ともに高める計画的操作が実現できないのは入れない斜面緑地面積. のみである。なお、満足度評価とあそび行為数とでは、有効面積と. グラウンド面積の符号が不一致となるが、これらの計画的操作があ. そび行為数の計画に大きな変動をもたらすことがないため、整合性. に大きく影響することがない。. 遊具の数〔遊具数（砂場ぬき）または遊具数（砂場こみ）〕と遊具. の密度〔遊具密度（砂場ぬき）〕の計画的操作は満足度を大きく変え. ることはないとした（第３章）。したがって、これらが上位ないし中. 位の変数として位置づけられる利用人数とあそび行為数の計画的操. 作を優先するとよい。利用人数では遊具の数が上位の減少要因、遊. 具の密度が中位の増加要因、あそび行為数では遊具の数が中位ない. し上位の減少要因となっているからである（遊具の密度は位置づけ. なし）。. 満足度評価とあそび行為数の遊具構成指標および利用人数の特徴. 遊具数はすべて減少要因である。したがって、満足度評価、利用人. 数、あそび行為数の計画的操作は、これらの抑制という共通の方針. のもとに進められる。また、満足度評価の遊具構成指標は減少要因. であるが、この変数を 1 増やすときの満足度評価の低下は 0.069. （18.0％）程度と、あまり大きくないので、他の要因の操作による. 満足度評価減少効果の補完を期待し、こどもにとって魅力ある遊具. は減少要因であっても入れ替えをして設置できるであろう。あるい. は、遊具数（砂場ぬき）は増加要因であるので、追加をしてもよい。. とりわけ、石山、ターザンロープ、複合遊具大、砂場大（減少要因. 遊具）およびかばの口は遊具構成係数が正で大であるため遊具構成. 指標を満足度評価低下側に動かすように作用する。しかし、これら. は人気の遊具でありよくあそばれているため、設置を抑制するとい. うのは現実的とはいえない。また、遊具数構成係数が負のウォール. スライダー、複合遊具小（増加要因遊具）や遊具構成係数が 0 の砂. 場小（同じく増加要因遊具）を優先的に選択すれば、遊具構成指標. を下げることができる。さらに、満足度評価を考慮した新たな遊具. （種類）の開発も今後期待されるであろう。. 制御変数として位置づけられる周辺イベントは、利用人数、あそ. び行為数の分析との比較より標準偏回帰係数の符号一致が確認され、. 満足度評価、利用人数、あそび行為数をともに高める条件が整えや. すいとしてよい。曜日・季節は、満足度評価の夏休み平日（第 3 変. 数）と利用人数の夏休み（第 9 変数）の符号が一致し、ともに増加. 要因である。利用人数の平日（第 10 変数）とあそび行為数の平日. （第 5 位）はこれらと符号が反転するが、前者は有意ではなく、後. 者は下位の変数であり影響力は大きくないため、制御上問題ないと. してよい。まず周辺イベント（① 第 1 変数）であるが、これは変数の大事. さ最大であり、除外すれば著しい説明力の低下をみるため、とりわ. け重要とすべきで、公園内も含めた地域の活動を拡大できれば満足. 度評価を高められると期待される。イベントなどであらかじめこど. もを集められれば、公園に誘導し、公園内の利用、あそびも活性化. できる。夏休み平日（同第 3 変数）の寄与よりみて、こうした活. 動を夏休みの平日にできれば効果的である。ただし、制御変数とし. て位置づけられるこの変数は、満足度を改善する上で計画的操作が. 通常は難しいことに留意する必要があり、空間計画による満足度評. 価底上げへの期待は高い。街区公園におけるイベント要素の重要性. は、科学博物館における利用者の満足度評価にみる展示ソフトの重. 要性に比せるであろう（解説員の案内や大規模実験ショーが満足度. を予測値より約 45％、約 50％上げる）14)。. 公園立地は、新たな計画の段階でも選択性が期待しにくいが、周. 辺土地利用（同第 4 変数）の寄与よりみて、主に第一種住居地域. の立地であると、他の立地と比較し、満足度評価が 1/3 段階ほど高. くなると予測されることに留意する必要がある（0.337 87.4％）注. 17)。. ７．こどもの満足度と利用人数との関係 . あそび行為数は配管内を流れる液体の流量と圧力の関係のように利用人数を「水圧」として増減するとの仮説が考えられ（利用人数. 水圧仮説）、実際に利用人数を第 1 変数とする説明力の高い解が得. られている（説明力 73.5％）13)。満足度についても同様に、利用人. 数が大であると満足度は高いであろうか。また、あそび行為数大の. よくあそばれる公園は満足度が高いであろうか。利用人数、あそび. 行為数とも、ここで取り上げた一連の変数（基礎変数）により説明. 可能であることが示されている 12)13)ので、説明変数に合成変数が含. まれることになる。そのため解釈は参考的とする必要があるが、媒. 介変数と解されるこれらを説明変数に加えて分析を試みた。 . 満足度と利用人数は、相関係数が 0.414 と比較的大きく、ゆるや. かに斜交するが、相関は有意ではなく、相互の説明力も 8.8％にす. ぎないため、おおむね独立とみなせる。満足度を目的変数とし、利. 用人数に他の変数を加えて説明変数とした利用人数分析では、説明. 力最大は③（1 変数の偏回帰係数が有意とならない解を除く）であ. り、説明力は 95.7％、利用人数は上位（第 2 位）の説明変数であっ. た（増 1％有意利用人数最大分析）。他の変数は夏休み平日、周. 辺土地利用、砂場小、斜面緑地面積、ゾーン数、ターザンロープで. ある。したがって、利用人数が大であれば満足度が高いとしてよい。. ただし、利用人数が満足度の要因となっていて利用人数を増やせば. 満足度を高められるとすることは必ずしも適切ではないであろう。. 利用人数を目的変数、満足度を説明変数とする解は得られず、満足. 度の利用人数要因仮説は支持されないが、③解は、むしろ、満足度. が高ければ利用人数が大となる傾向を示すと解したい。気に入った. 公園にはよく行き、利用するため、満足度が高い公園の利用人数が. 大となるということであろう。. 偏回帰係数より、満足度が 0.174（10.4％）増えるとき、他の変数. — 1514 —. - 9 -. が一定であるならば、利用人数は 10 人増加していると試算される。. さらに、利用人数を制御変数とみるならば、そのレベルに応じて満. 足度がシフトすると解される。満足度は、地区、都市が異なれば様々. な要因により異なり注 18)、本研究における最大分析①等の予測式お. よびその解釈は仮説であって、一定の限界性を有するとしなければ. ならないが、少なくとも、③解より予見される利用人数の相違によ. る満足度の上方あるいは下方へのシフトによりある程度系統的な理. 解ができると考えられる。. ８．こどもの満足度とあそび行為数との関係 . あそび行為数大のよくあそばれる公園は満足度が高いことも確認. できる。満足度とあそび行為数は、相関係数が 0.310 とあまり大き. くなく、相関は有意ではない。また、相互の説明力も 0.6％にすぎ. ないためほぼ独立とみなせる。満足度を目的変数とし、あそび行為. 数に他の変数を加えたあそび行為数分析では、説明力最大は④（1 変. 数の偏回帰係数が有意とならない解を除く）であり、説明力は. 99.9％、あそび行為数は上位（第 2 位）の説明変数であった（増 1％. 有意あそび行為数最大分析）。他の変数は周辺土地利用、有効面積. Ｄ、夏休み平日、入れない斜面緑地面積、遊具数、ゾーン数、グラ. ウンド面積である。したがって、あそび行為数が大であれば満足度. が高いとしてよいであろう。あそび行為数を目的変数、満足度を説. 明変数とする解は得られず、満足度のあそび行為数要因仮説は支持. されないが、これは、気に入った公園にはよく行ってあそぶため、. 満足度が高い公園のあそび行為数が大となるという関係を示すと解. せる分析結果とみられる。. 偏回帰係数より、満足度が 0.188（11.3％）増えると、他の変数が. 一定であるならば、あそび行為数は 10 増加すると試算される。総じ. て、利用とあそびの活性化の視点からも、満足度を高める空間計画. の意義が指摘できる。. ９．結論 . 本研究は、こどもにとって身近な都市公園である街区公園の空間. 計画改善への関心より、こどもによる意識評価としてなされる満足. 度評価（公園の総合的よさの評価）の高い街区公園の面積、空間構. 成、遊具などの空間計画の条件を明らかにすることを目的とするも. のである。街区公園におけるこどもの意識調査のデータをもとに重. 回帰分析による要因分析を行い、こどもの満足度評価が空間計画の. 条件（面積の条件、遊具の条件、空間構成の条件）、周辺環境の条件. （周辺土地利用、学校施設等近接）、調査日の条件（周辺イベント、. 夏休み平日）により非常に高い精度（説明力 100.0％）で説明可能. であることを明らかにした。満足度評価を高めるための取り組みは. 説明変数の大事さを考慮して重点的に進めることが有効である。空. 間計画の条件としては、ゾーン数の確保、増加要因となる空間の面. 積拡大（入れる斜面緑地面積、入れない斜面緑地面積、有効面積等）. と減少要因となる空間の面積抑制（グラウンド面積）、減少要因とな. る遊具の抑制的配置による遊具の数の増加と遊具構成係数を乗じて. 算出される遊具構成指標の抑制などの計画的操作が提案される。面. 積の変数の操作では、有効面積Ｄよりは入れない斜面緑地面積を、. 入れない斜面緑地面積よりは入れる斜面緑地面積を優先するのがよ. い。さらに、重回帰分析の説明力を最大化する遊具構成指標算出の. 根拠となる遊具構成係数の検討からは、満足度評価低下側では石山. は 4.1、ターザンロープは 2.7 であるなど、満足度評価への寄与よ. りみた遊具の価値を比較評価することもできた。活発なあそびがみ. られる人気の遊具には減少要因となるものがあるが、その計画にあ. たっては、増加要因となる遊具の優先的選択やその他の要因の操作. による満足度評価減少効果の補完が必要となる。. なお、制御変数として位置づけられる周辺イベントは、変数の大. 事さが最大でありとりわけ重要な変数であるが、満足度を改善する. 上で計画的操作が通常は難しいことに留意する必要があり、空間計. 画による満足度評価底上げへの期待は高いと論じた。. 総じて、空間計画は満足度評価と深く関わり、その操作により街. 区公園の満足度評価を高めることが可能と考えられることを明らか. にした。また、満足度評価を高める計画的操作は利用人数、あそび. 行為数を大とする計画的操作とおおむね整合し、利用の拡大、あそ. びの活性化と満足度評価とは両立可能な目標として設定可能である. ことを確認した。. 本研究の分析データは、準備調査 1 年、本調査 1 年の期間をかけ、. 名古屋市内の街区公園 10 か所で実施した実態調査より得られたも. のである。分析結果およびその解釈は実証的理論（positive theory. または descriptive theory）として提起されており、現状追認的で. あることは認めざるを得ない。利用年齢層、性別、利用プログラム. のあり方も含め、規範的理論（normative theory）として理論的に. 望ましい評価モデルや空間計画指針の研究開発への期待は高いであ. ろうが、これらは今後の研究の課題として位置づけられなければな. らない。また、調査例数は 12 であり、系統的要因分析に十分なもの. であったが、今後、公園数、調査例数の拡大により、さらに多くの、. また新たな変数の寄与が解明できるとよい。交流行為発生性の指標. を用いた評価による実態把握と要因解明を含め、より総合的な街区. 公園の評価と空間計画の条件整理も今後の課題である。. 謝辞. 本研究は平成 22～24 年度の科研費（課題番号 22610023）の助成. を受けてなされた研究の成果をもとに、引き続き分析、とりまとめ. をしたものである。基礎的分析では愛知産業大学造形学部建築学科. 4 年の磯村尚輝君の協力を得た。記して謝意を表する次第である。. 注. 注 1) こどもの意識（満足度評価）調査では、年齢を確認し、18 歳までを「こ. ども」、それ以上を「大人」とした。. 注 2) 質問は以下のとおりである：この公園の総合的な評価についておたずね. します。全体的な印象、雰囲気、使いやすさなどは、よいか、わるいか、. どのように感じていらっしゃいますか。当てはまる項目をお答えくださ. い。評価の内容は、どのようなものでも、感じるままにお答えいただけ. れば結構です。. □ 3 点非常に�

こどもの意識評価よりみた街区公園の空間計画に関する研究 利用者インタビュー調査より得られる満足度評価データの要因分析より

こどもの意識評価よりみた街区公園の空間計画に関する研究利用者インタビュー調査より得られる満足度評価データの要因分析より