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都市マイクロシミュレーションに基づく課題の抽出と政策立案

東京都市大学　大谷紀子( 株 ) ドーコン　杉木 直東京都市大学　宮本和明

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背景

都市モデル開発の動向 メゾモデルからマイクロモデル

世帯マイクロシミュレーション個々の世帯の属性状況と分布，交通状況，アクティビティ等に関する膨大な情報一種のビッグデータ　潜在的な発展可能性

マイクロシミュレーションの応用事例

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マイクロシミュレーションによる膨大な情報を活用するような分析はなされていない

データマイニングによる政策課題の抽出方法に　ついては検討の余地が残されている

既存マイクロシミュレーションモデルの政策評価への応用状況レビュー

（ UrbanSim/TRUMIP2/ILUTE/DELTA/IRPUD ）

適用政策 ・個別交通事業の評価　（特に土地利用・雇用等の経済・環境面の評

価）・総合的な政策検討・ビジョン検討・都市計画の策定・土地利用と交通の総合的な施策の策定

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目的

マイクロシミュレーションの適用方法に関する全体的な枠組みの構築

具体的な適用方法の提案政策の立案と実施手段の選択

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従来型モデルとマイクロモデルの比較

従来型モデル ゾーンごとの均衡に基づく確定的な結果 世帯を一律 or 少数の世帯群として扱う

世帯一般に対する政策手段を暗示 シミュレーション結果は唯一解

→ 　現実の不確実性との乖離大マイクロモデル

個々の世帯の詳細な属性も表現可 求める公共サービスの違いにも対応可 政策の立案と手段選択を効率化する情報を含む

複数回シミュレーション結果の分散により政策手段がもたらす効果の分散を表現　→　リスク分析

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政策評価

政策：概念的な実現目標 富山市都市マスタープラン：公共交通を軸

としたコンパクトなまちづくり政策手段：政策実現のための具体的な施策

富山市：公共交通の整備，まちなか居住補助金制度等

政策立案 中長期的な都市の将来予測が不可欠 各地区別の課題の点検が不可欠

マイクロシミュレーションの適用

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マーケティングに基づく政策手段選択

ターゲットとなる世帯セグメントの生成 購買可能性のある世帯の抽出

マーケティングアプローチ ゲノム解析に基づくオーダーメイド医療

富山市における交通軸上の集約政策では，「望ましい住み替え」が商品

世帯セグメントごとに政策手段を選択 世帯別の購買可能性が高まる政策手段の

選択

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ターゲットとなる世帯の特徴抽出

対象世帯と非対象世帯の特徴の相違の明確化分類規則の生成

データマイニング手法統計的手法決定木相関ルール ニューラルネットワーク サポートベクターマシン

etc.

分類基準の明確な表現可

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決定木

木構造による分類規則 予測正解率 木の簡素さ

生成手法CARTID3C4.5SESAT

直径

雹

状態

雨

＜ 5mm 5mm≦

雪霰

氷粒水滴雪

氷結晶

固い

氷霰

false true

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アンケート調査に基づく試行

データ富山市で実施したアンケート結果市外からの転入者を除く 1929 世帯分住宅の選択理由や転居理由などの 79 属性

クラスA: 駅勢圏内 → 駅勢圏内 (859)B: 駅勢圏内 → 駅勢圏外 (208)望ましくないC: 駅勢圏外 → 駅勢圏内 (117)望ましいD: 駅勢圏外 → 駅勢圏外 (107)E: 転居なし (638)

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生成された決定木

転居あり持家

借家・その他

住宅所有関係

転居なし

転居あり

持家借家・その他

住宅所有関係

転居あり持家

借家・その他

住宅所有関係

転居なし

住宅延床面積

転居あり

160m2

未満160m2以上

転居あり

61年以下

62年以上

住宅居住年

転居なし

24年以下25年以上

住宅居住年

転居あり

No Yes

住宅選択理由職場近い

No Yes

住宅選択理由親同居・相続

どのような世帯が転居するか？正解率： 81.0%

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生成された決定木

前住宅の駅までの距離

内→内2.0km以下

現住宅理由公共交通利便性

外→内

YesNo車台数

外→外

外→外

No Yes

未就学児2人以下 3人以上

前住宅の駅までの距離2.0km以下

2.0kmより遠い 2.0km

より遠い内→外 外→外

3台以上2台以下現住宅理由広さ

外→外

No Yes

前住宅理由家族・親戚近い

外→外No Yes

前住宅理由学校近い

外→内

どのように転居するか？ 正解率：78.1%

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まとめ

マイクロシミュレーションの適用手法の提案 ターゲット世帯の抽出 政策手段の選択

アンケート調査で得られたマイクロデータに基づいて試行

基本的な方法論に関して確認