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IDW法

IDW(Inverse Distance Weighted)法とは、逆距離加重法ともいわれ、推定する中心にポイントが近いほど、平均化処理への影響、つまり加重が大きくなります。距離の逆数を重みとした加重平均で値を求めます。

 

 

IDW法とは

空間的に連続的な遷移が仮定されるデータ(地価公示データや店舗の商圏内出向率データ等)を基に、特定の地点のデータを求める場合には、IDW(Inverse Distance Weighted)法やクリギングといった空間的平滑化法が有効とされています。弊社の地価ポテンシャルデータでは、IDW法を用いて小地域ごとの平均地価を算出しています。

IDWとは、日本語では「逆距離荷重法」と呼び、対象地点の近くに存在する、別の地点のデータ値の平均を取ることで、対象地点のデータ値を推計する手法です。平均を取る際、データ値を持つ地点までの距離の逆数を重みとして使用することからこう呼ばれています。

 

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【図1 IDW概念図】

 地価ポテンシャルデータでは、重みとして使用する距離に、道路ネットワークに沿って進んだ場合の道のり距離を使用しています。その結果を得るには膨大な計算処理を要しますが、道のり距離を使用することで、直線距離にはない地理要因・交通要因を推計値に加味しています。また、都道府県地価調査データも参照することで、更に推計精度を高めています。

地価ポテンシャルデータと地価ポイント

それでは、1Kmメッシュ単位の地価ポテンシャルデータを地図上に表現してみましょう。

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【図2 地価ポテンシャルデータによる色分け】

 図2を見ると、ポイントとして表現した場合と比較して、地域ごとの傾向が把握しやすくなっていることがわかります。次に、元となった地価ポイントと地価ポテンシャルデータを重ねて表示してみます。

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【図3 地価ポテンシャルデータと地価公示ポイント】

いわゆる平均を取っているため、ポイントとしてデータ値そのままを表現した場合と比較して、突出した部分が丸められていますが、地域一帯の傾向としては、ポイントから読み取れるものと乖離はありません。実務においては、大まなか傾向を地価ポテンシャルデータで掴み、より詳細を確認する場合に地価ポイントの分布状況を確認する、といった使い方が有効ではないでしょうか。

地価ポテンシャルデータの活用

最後に、地価ポテンシャルデータの活用例として、持ち家世帯比率との組み合わせによる色分け地図を見てみましょう。

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【図4 地価と持ち家世帯比率】

 図4では、色の系統が地価の階級を表し、同じ地価階級の中でも色が濃いほど持ち家世帯比率の高い地域であることを表しています。
ここで注目したいのは、青系(地価50万~200万クラス)と赤系(地価200万~2000万クラス)のもっとも濃い色になっている地域です。これらの地域は、地価が高く、持ち家世帯の比率が高い訳ですから、富裕層が特に多く住んでいる地域と考えられます。図6では、例えば、青山・麻布エリア、白金・高輪エリア、田園調布・等々力、成城エリアなど、一般に高級住宅街のイメージが強い地域がこれに該当しており、感覚に一致する結果を可視化できていると言えます。

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