東京データプラットフォーム(以下TDPF)ケーススタディ事業の弊社担当プロジェクト「行政データの積極的な活用による『地域プロファイリング』の創生」において構築中の「地域プロファイリングダッシュボード」α版について紹介いたします。

下記ご覧いただき、ご興味を持たれた方はこちらよりお問い合わせ下さい。

1. 背景

東京都では、行政や民間等のデータを掛け合わせて活用し、新型コロナウィルス感染症防止対策をはじめ、データの力で社会的課題の解決や、都民の生活の質向上に資する取組を推進しています。

また、新たなサービス等を生み出す実証プロジェクトを実施することで、具体的なデータ利活用のニーズやデータ整備・流通段階における課題等を整理し、行政や民間の持つデータの流通基盤となる「東京データプラットフォーム」(TDPF)の構築を目指しています。

TDPFケーススタディ事業では、データ利活用の更なる促進を目指し、東京データプラットフォーム事業の運営につなげる事を目的に、東京大学エコノミックコンサルティング株式会社の「行政データの積極的な活用による『地域プロファイリング』の創生」を含む3つのプロジェクトが選定されています。

TDPFケーススタディ事業についてくわしくはこちらをご覧ください。（外部サイトへ移ります）

2. プロジェクト概要

a. 今回利用したデータ

行政データ4種と民間データ2種を結合し、経済学の知見に基づき東京都の各地域の特徴づけ（プロファイリング）を行っています。本プロジェクトでは企業活動の面から見た地域プロファイリングに焦点を当てています。

行政データ

• ■ くらしと統計(東京都総務局 所管、東京都オープンデータカタログサイトより取得)
• ■ 東京の土地2019(東京都都市整備局 所管、東京都オープンデータカタログサイトより取得)
• ■ 地理院タイル(国土地理院 所管)
• ■ 固定資産税路線価データ(資産評価システム研究センター 所管、㈱ゼンリンより取得)

民間データ

• ■ 建物統計データ(㈱ゼンリン)
• ■ 法人口座データ(㈱みずほ銀行)

※敬称略

b. 「地域プロファイリング」構成要素

12指標

4つのカテゴリから成る12指標で構成されています。各指標は10段階評価で数値が大きいほど良い状態である事を表します。気になるポイントを重点的にチェックするのに適しています。

2指数

12指標を2つの物差しで指数に集約しています。数値が大きいほど良い状態である事を表します。一目で判断するのに適しています。

c. 分析手法

「地域プロファイリング」について、下記の要領でモデル化を行っております。

3. 「地域プロファイリングダッシュボード」α版

a. 特徴

Tableauでダッシュボードを構築しています。

• ■ ダッシュボード左側には地図上にメッシュで各指標や路線価を表示します。スコアや路線価額が高いほど赤い色で、低くなるほど緑色で表しています。
• ■ メッシュサイズは500ｍ四方と250ｍ四方を選択可能です。
• ■ マップ上で特定のメッシュをクリックすると真ん中のレーダーチャートに12指標のスコアが表示されます。複数のメッシュを選択する事で横比較もする事も可能です。

b. ダッシュボードの見方

地図上の広域表示に基づく比較(イメージ)

例えば不動産投資ファンドがオフィスビルの投資に適したエリアを考えるとして、指標別のヒートマップを見ると…

2つのメッシュ間でのレーダーチャート比較(イメージ)

例えば飲食チェーンが西新宿エリアか渋谷エリアへの出店を考えるとして、レーダーチャートを見ると…

c. 「地域プロファイリングダッシュボード」α版のスクリーンショットおよび操作動画

スクリーンショット

東京23区全域の「設立」指標(2020年)のヒートマップです。都心部が多い傾向が見て取れます。

東京大学本郷キャンパス周辺の「設立」指標(2020年)のヒートマップです。飯田橋・水道橋北側・秋葉原西側・日暮里東側などいくつか設立が集中している場所がある事が分かります。

都庁前駅周辺と渋谷駅西側のレーダーチャートによる比較です。「設立」と「転入」は渋谷が高く、それ以外は比較的似通ったスコアとなっていることが分かります。

操作動画