SUMUTO

算出方法

算出式バージョン 6a.1

徒歩圏の定義

駅中心(国土数値情報N02駅線分の重心)から半径800mの円。円は平面直角座標IX系(EPSG:6677)で 生成し、面積は同座標系で計算しています。

数字の限界(必ずお読みください)

  • 通勤時間は時刻表を使わない概算です。路線種別ごとの表定速度(在来線45km/h・地下鉄35km/hなど)から距離を割って計算しており、 急行・快速など優等列車が主体の区間は実際より長め(+15〜22%程度)に出る傾向があります。 実際の所要時間は乗換案内サービスでご確認ください。
  • 家賃は市区町村の平均(駅ごとの実勢家賃ではありません)。人口1万5千人未満の町村・離島村は調査自体が非公表のため、家賃相場が「データなし」になる駅があります。
  • スーパー・飲食店等の件数はOpenStreetMap(地図の有志投稿データ)が元になっており、網羅率は種類によって差があります。公的統計と比べた参考値はREADMEの実装メモに記載しています。
  • 人口密度は「静かさ」の代理指標として、低いほど高得点にしています。人が多く住む=便利という側面もあるため、賑やかさを求める方には向かない設計です。

偏差値化

x' = transform(x)             (transformがある指標のみ。log1p: x' = log(1 + x))
z = (x' − mean) / sd          (「低いほど良」の指標はzの符号を反転)
t = 50 + 10 × z
t を 0–100 にクリップ        (sd = 0 の指標は全駅 t = 50)

首都圏の駅(最大1,924駅)のうち、その指標に値がある駅の平均・標準偏差を母集団として使います (指標によっては数値が取得できない駅があり、対象駅数は指標ごとに異なります)。比率系指標は分布が0に偏るため、 裾の重い指標(crime_resident_rate 等)には log(1+x) 変換を適用しています。

順位%(percentile)

比率指標は偏差値が頭打ちになるため、ランキング記事では順位%(首都圏全駅内での位置、 0–100、100に近いほど良い)を使います。軸スコアの計算には使いません。

100点スコア

軸ごとの偏差値とは別に、100点満点の点数も出しています(駅ページの既定表示)。 「80点=首都圏の駅の中で上位20%」という意味で、首都圏の駅を点数順に並べたときの 順位の割合をそのまま100点満点にしたものです(偏差値と違い、55点あたりで頭打ちに なるようなことがありません)。偏差値は「点数|偏差値」の切り替えでいつでも見られます。

総合スコアと順位

9つの軸の100点スコアを単純に平均したものが総合スコアです。重みは付けず、 何を足したかがそのまま見えるようにしています。値がある軸が6つに満たない駅は 「総合スコアなし」として、無理に点数を出しません。

総合スコアの順位は、首都圏全体・東京都内・23区内・同じ市区町村内・同じ路線内の 5つの範囲で出しています。同じ場所に複数の路線が乗り入れる駅(例:新宿駅の各路線)は、 首都圏・東京都内・23区内・市区町村内の順位ではまとめて1駅として数えます (路線内の順位だけは、その路線の駅として数えます)。同じ点数の駅は同じ順位になります (例:2駅が同点1位なら、次の駅は3位になります)。

軸スコア

軸は全部で9つ。すべてサイトの表示・総合スコア・地図で使っています (学校の数は「子育て」の軸に含めています。徒歩圏の学校数だけを数えても意味が薄いため、 保育所・公園・待機児童数とあわせて子育てのしやすさの一部として評価しています)。

軸スコア = 軸内の指標tの加重平均。欠損指標は除外し、残りの重みを合計1に再配分します。 軸内の指標が全てNULLなら軸スコアはNULL(0点にはしません)。

通勤しやすさ交通

  • 主要5駅への概算所要時間(平均):重み 0.35
  • 主要5駅への乗換回数(平均):重み 0.2
  • 主要5駅への概算所要時間(最小):重み 0.15
  • 乗り入れ路線数:重み 0.15
  • 空港への乗換回数:重み 0.05
  • 新幹線駅への乗換回数:重み 0.05
  • 徒歩圏のシェアサイクルポート数:重み 0.05

家賃・物件の安さ住居費

  • 家賃相場(市区町村近似、総数):重み 0.5
  • 中古マンション等 取引㎡単価(近傍中央値):重み 0.3
  • 地価公示(近傍中央値):重み 0.2

買い物・医療生活利便

  • 徒歩圏のスーパー数:重み 0.25
  • 徒歩圏の医療機関数:重み 0.25
  • 徒歩圏のコンビニ数:重み 0.2
  • 徒歩圏のドラッグストア数:重み 0.15
  • 徒歩圏の銀行・ATM数:重み 0.15

遊び・外食飲食・娯楽

  • 徒歩圏の飲食店数:重み 0.3
  • 徒歩圏のカフェ数:重み 0.2
  • 徒歩圏のバー・居酒屋数:重み 0.2
  • 徒歩圏のモール・百貨店数:重み 0.1
  • 徒歩圏の映画館数:重み 0.1
  • 徒歩圏のジム・フィットネス数:重み 0.1

災害水害(洪水・津波)・地震(地盤)・土砂

  • 洪水浸水想定率(0.5m以上):重み 0.225
  • 洪水浸水想定率(3m以上):重み 0.225
  • 土砂災害警戒区域率:重み 0.1875
  • 津波浸水想定率:重み 0.1125
  • 30年震度6弱以上確率:重み 0.25

治安治安

  • 住民被害罪種の認知件数率(人口千人あたり):重み 1

子育て子育て・教育

  • 教育意識の高さ:重み 0.35
  • 徒歩圏の保育所等数(国土数値情報):重み 0.2
  • 徒歩圏の公園面積:重み 0.15
  • 市区町村の待機児童数:重み 0.12
  • 徒歩圏の小学校数:重み 0.1
  • 徒歩圏の中学校数:重み 0.08

住み心地街の快適性

  • 徒歩圏の緑地率:重み 0.3
  • 住居系用途地域率:重み 0.3
  • 徒歩圏の平均勾配:重み 0.2
  • 徒歩圏人口密度:重み 0.2

将来性資産価値・将来性

  • 地価公示 5年成長率:重み 0.3
  • 2020→2050 人口変化率:重み 0.25
  • 徒歩圏の土地区画整理事業区域面積:重み 0.15
  • 徒歩圏将来推計人口(2050年):重み 0.1
  • 不動産取引件数:重み 0.1
  • 市街化区域率:重み 0.1

教育意識の高さ

「公立の小中学校に通わせて大丈夫か」——学校が荒れていないか、親世代の教育意識が 高いか——を直接測る公的統計はありません。その代わりに、教育意識と相関しやすい 6つの指標を偏差値化して重み付き平均した合成指標を「教育意識の高さ」として算出しています。 所得や就学援助率など、単独で出すと角の立つ数値は、この合成値の計算にだけ使い、 駅ページには個別の数値を一切出していません。

構成指標重み向き出典
大卒比率0.3高いほど良国勢調査2020 就業状態等基本集計(市区町村)
納税者1人あたり課税対象所得0.3高いほど良統計でみる市区町村のすがた2026、経済基盤(市区町村)
就学援助率(市区町村)0.15低いほど良文部科学省 就学援助の実施状況(市区町村別、令和5年度実績)
0〜14歳転入超過率0.15高いほど良住民基本台帳人口移動報告(市区町村、直近3年合計)
夫婦と子どもから成る世帯の割合0.05高いほど良国勢調査2020 小地域集計(町丁・字等、徒歩圏を面積按分)
持ち家率0.05高いほど良国勢調査2020 小地域集計(町丁・字等、徒歩圏を面積按分)

算出式は「6本を首都圏全駅で偏差値化(偏差値化の式は上記と同じ)→重みを掛けて平均」です。 値が取れない構成指標は除いて残りの重みで再配分し、値のある構成指標が4本に満たない駅は 「教育意識の高さ」自体をデータなしにします(無理に合成しません)。

  • 就学援助率は文部科学省の調査が5%刻みの階級(「15%未満」等)でしか公表していないため、 階級の中央値(15%未満なら12.5%)を使っています。
  • 納税者1人あたり課税対象所得は、政令指定都市(さいたま市・千葉市・横浜市・川崎市・ 相模原市)の区別データが非公表のため、市全体の値をその市の各区にそのまま当てています。
  • 0〜14歳の転入超過率は、都心の高所得エリアほど子育て世帯が郊外へ流出する傾向を含む 単独では直感に反する値になることがありますが、他5本との合成でならして使っています。

指標定義

通勤しやすさ

指標向き定義
主要5駅への概算所要時間(平均)低いほど良東京・新宿・渋谷・池袋・品川(それぞれ最寄りの主要ハブ側の station_group)への路線グラフ上の概算所要時間(分)の平均。路線ごとの表定速度換算(新幹線除外、時刻表は使わない概算)。5駅のいずれかに到達不能な駅はNULL
主要5駅への概算所要時間(最小)低いほど良主要5駅のうち最も近い(時間最短の)駅への概算所要時間(分)。1駅も到達不能な駅はNULL
空港への乗換回数低いほど良羽田空港(京急・東京モノレールの各ターミナル駅)・成田空港のうち、時間最短で到達できる方への乗換回数。いずれにも到達不能な駅はNULL
主要5駅への乗換回数(平均)低いほど良主要5駅それぞれへの時間最短経路上の乗換回数(路線乗換5分+徒歩乗換300m以内)の平均。5駅のいずれかに到達不能な駅はNULL
新幹線駅への乗換回数低いほど良東京・品川・上野・大宮・新横浜のいずれか、時間最短で到達できる駅への乗換回数(新幹線自体はグラフから除外し、ホームのある駅まで在来線・地下鉄・徒歩乗換で到達する回数)。いずれにも到達不能な駅はNULL
徒歩圏のシェアサイクルポート数高いほど良駅中心半径800m円内の HELLO CYCLING+ドコモ・バイクシェアのポート数(GBFS station_information、1都3県)
乗り入れ路線数高いほど良同じ station_group_id(同一物理駅)に属する路線(line_id)の数

家賃・物件の安さ

指標向き定義
中古マンション等 築年数(近傍中央値)低いほど良駅中心半径800m円内の中古マンション等取引について、取引時点(四半期の年)-建築年の中央値。建築の時期「戦前」(具体年不明)・未回答の取引は除外。徒歩圏内5件未満はNULL。不動産情報ライブラリ XPT001
中古マンション等 取引㎡単価(近傍中央値)低いほど良駅中心半径800m円内の中古マンション等取引(直近8四半期)について、取引価格総額÷面積(㎡)の中央値。徒歩圏内5件未満はNULL(件数はcondo_tx_nを参照)。不動産情報ライブラリ XPT001
徒歩圏の中古マンション等取引件数高いほど良駅中心半径800m円内の中古マンション等取引(直近8四半期)の件数。condo_price_per_sqm/condo_building_age_medianの母数(価格・築年の欠測を含む全件)。不動産情報ライブラリ XPT001
地価公示(近傍中央値)低いほど良駅から最近傍の地価公示ポイント(2025年・pause_flag=0・住宅地)上限3km以内 k=5点の価格中央値(円/㎡)。圏内0点はNULL。不動産情報ライブラリ XPT002。5e: axisをasset→cost(住居費)に再配置。higher_is_betterをtrue→falseに反転(cost軸は「安いほど高得点」に統一するため。地価としての資産性評価はland_price_cagr_5y側で担う)
家賃相場(市区町村近似、総数)低いほど良駅の市区町村(政令市は区)における令和5年住宅・土地統計調査「住宅の建て方(2区分)、世帯人員(6区分)別住宅の1か月当たり家賃」(表番号123-3)の総数×総数行、家賃の平均(家賃0円世帯を含まない)。調査は市・区及び人口1万5千人以上の町村のみ結果を公表するため、それ未満の町村・離島村はNULL(「5bの実装メモ」に欠損自治体一覧)。駅ごとの実勢家賃ではなく市区町村単位の近似値

買い物・医療

指標向き定義
徒歩圏の銀行・ATM数高いほど良駅中心半径800m円内の OpenStreetMap amenity=bank(銀行)+amenity=atm(ATM)の件数。ライセンス ODbL 1.0
徒歩圏のコンビニ数高いほど良駅中心半径800m円内の OpenStreetMap shop=convenience の件数(node/way/relationの中心点)。公的統計に無いため OSM を採用(沢村GO 2026-08-29)。ライセンス ODbL 1.0、出典「© OpenStreetMap contributors」
徒歩圏のドラッグストア数高いほど良駅中心半径800m円内の OpenStreetMap shop=chemist(薬局)+amenity=pharmacy(調剤薬局)の件数。ライセンス ODbL 1.0
徒歩圏の医療機関数高いほど良駅中心半径800m円内の病院(分類1)+診療所(分類2)の数。歯科診療所は除く。P04。5e: living(生活利便)に再配置
徒歩圏のスーパー数高いほど良駅中心半径800m円内の OpenStreetMap shop=supermarket の件数(node/way/relationの中心点)。ライセンス ODbL 1.0、出典「© OpenStreetMap contributors」

遊び・外食

指標向き定義
徒歩圏のバー・居酒屋数高いほど良駅中心半径800m円内の OpenStreetMap amenity=bar/pub/izakaya(cuisine=izakaya含む)の件数。ライセンス ODbL 1.0
徒歩圏のカフェ数高いほど良駅中心半径800m円内の OpenStreetMap amenity=cafe の件数。ライセンス ODbL 1.0
徒歩圏の映画館数高いほど良駅中心半径800m円内の OpenStreetMap amenity=cinema の件数。ライセンス ODbL 1.0
徒歩圏のジム・フィットネス数高いほど良駅中心半径800m円内の OpenStreetMap leisure=fitness_centre+leisure=sports_centre の件数。ライセンス ODbL 1.0
徒歩圏のモール・百貨店数高いほど良駅中心半径800m円内の OpenStreetMap shop=mall+shop=department_store の件数。ライセンス ODbL 1.0。5e: axisをliving→leisure(飲食・娯楽)に再配置
徒歩圏の飲食店数高いほど良駅中心半径800m円内の OpenStreetMap amenity=restaurant+amenity=fast_food の件数。ライセンス ODbL 1.0

災害

指標向き定義
洪水浸水想定率(0.5m以上)低いほど良駅中心半径800m円のうち、洪水浸水想定区域(想定最大規模)で浸水深0.5m以上の面積の割合。A31b 浸水深ランク2以上
洪水浸水想定率(3m以上)低いほど良駅中心半径800m円のうち、洪水浸水想定区域(想定最大規模)で浸水深3m以上の面積の割合。A31b 浸水深ランク3以上
地盤増幅率(ARV)低いほど良同、J-SHIS 表層地盤データ V4 の ARV(工学的基盤→地表の最大速度増幅率。大きいほど揺れやすい)の面積按分平均
土砂災害警戒区域率低いほど良駅中心半径800m円のうち、土砂災害警戒区域(特別警戒区域含む、指定済・指定前とも)の面積の割合。A33
30年震度6弱以上確率低いほど良駅中心半径800m円と重なるJ-SHIS 250mメッシュの T30_I55_PS(今後30年以内に震度6弱以上の揺れに見舞われる確率。確率論的地震動予測地図 2024年版・平均ケース・全地震)を重なり面積で按分した平均
津波浸水想定率低いほど良駅中心半径800m円のうち、津波浸水想定区域(深さ問わず)の面積の割合。A40。内陸県(埼玉)は設定対象外のため0

治安

指標向き定義
犯罪統計の粒度高いほど良1=町丁目(東京・警視庁)、2=市区町村(神奈川・埼玉・千葉 県警)。徒歩圏で面積が最大の区域の粒度。スコアには使わない(scoring.yml に含めない)
刑法犯認知件数率(全罪種、人口千人あたり)低いほど良徒歩圏の全刑法犯認知件数(令和7年=2025年)÷ 徒歩圏人口(pop_2020)× 1000。繁華街型の事件密度(万引き・詐欺・置引き等を含み、夜間人口の少ないオフィス街で跳ねる)。軸には入れない(記事用)。東京は警視庁の町丁目別件数を国勢調査2020小地域境界で面積按分、3県は県警の市区町村別件数を行政区域で面積按分。粒度は crime_granularity を参照
住民被害罪種の推定フラグ高いほど良1=県全体の罪種構成比×市区町村総数で推定、0=公表値。現在は3県とも市区町村別の手口別公表値が取れたため全駅 0。スコアには使わない
住民被害罪種の認知件数率(人口千人あたり)低いほど良徒歩圏の「住民が被る罪種」の認知件数(令和7年=2025年)÷ 徒歩圏人口(pop_2020)× 1000。罪種=住宅対象侵入窃盗(空き巣・忍込み・居空き)+乗り物関連窃盗(自動車盗・オートバイ盗・自転車盗・車上ねらい)。東京は警視庁の町丁目別手口別を按分、3県は県警PDFの市区町村別手口別を按分(千葉は居空きの列が無く除外)。治安軸の指標

子育て

指標向き定義
0〜14歳転入超過率高いほど良(転入者数−転出者数)の0〜14歳合計を直近3年(2023〜2025年)分合算し、2020年国勢調査の0〜14歳人口(市区町村)で割って千分率(‰)にした値。住民基本台帳人口移動報告 年報(実数)第11-3表。教育意識の高さ(edu_mindset)の構成指標1本(重み0.15)。単独では港区・武蔵野市のような高所得都心部が低パーセンタイルになる傾向がある(都心から郊外への子育て世帯流出の実態を反映。G1実装メモ参照)が、他5指標との合成後の傾向で採用可否を判断する(仕様書C3)。駅ページには出さない(HIDDEN、算出方法ページのみ)
教育意識の高さ高いほど良大卒比率(0.30)・納税者1人あたり課税対象所得(0.30)・就学援助率(0.15、低いほど良)・0〜14歳転入超過率(0.15)・夫婦と子どもから成る世帯割合(0.05)・持ち家率(0.05)の6構成指標を、首都圏全駅で偏差値化(tscore、mean50・sd10・0〜100クリップ)してから重み付き平均した合成指標。欠損した構成指標は除いて残りの重みで再配分し、値のある構成指標が4本未満ならNULL。derived(外部取得は無く、facts.station_metricの構成6本から算出。source_id=derived_edu_mindset)。所得・就学援助率など個々の生値は角が立つため、この合成値1本だけを駅ページに出す方針(構成6本はHIDDEN)。「公立小中に通わせて大丈夫か(学校が荒れてない・親の教育意識が高い)」を推し量る代理指標という位置づけで、実際の学力・治安を直接測るものではない(算出方法ページ参照)
夫婦と子どもから成る世帯の割合高いほど良令和2年国勢調査 小地域集計(町丁・字等)第6-1表「世帯の家族類型,世帯員の年齢による世帯の種類別一般世帯数」より、駅の徒歩圏(半径800m円)と交差する町丁目の一般世帯数・うち夫婦と子どもから成る世帯数を面積按分して合算した比率。秘匿(X)の町丁目は按分対象から除外。教育意識の高さ(edu_mindset)の構成指標1本(重み0.05)。駅ページには出さない(HIDDEN、算出方法ページのみ)
徒歩圏の保育所・幼稚園数(OSM)高いほど良駅中心半径800m円内の OpenStreetMap amenity=kindergarten+amenity=childcare の件数。5dの国土数値情報 nursery_public_nが全駅取得できたため軸スコアには使わず facts のみ保持(比較用)。ライセンス ODbL 1.0
徒歩圏の保育所等数(国土数値情報)高いほど良駅中心半径800m円内の国土数値情報 福祉施設データ(P14、2021年度=令和3年度版)のうち福祉施設中分類コード0504(保育所等:保育所・幼保連携型/保育所型/幼稚園型/地方裁量型認定こども園・へき地保育所)の件数。小規模保育等の地域型保育事業所(0505)・認可外保育施設(0506)は含めない(実装判断。README「5dの実装メモ」)
持ち家率高いほど良令和2年国勢調査 小地域集計(町丁・字等)第7-1表「住宅の所有の関係別一般世帯数」より、駅の徒歩圏(半径800m円)と交差する町丁目の住宅に住む一般世帯数・うち持ち家数を面積按分して合算した比率。秘匿(X)の町丁目は按分対象から除外。教育意識の高さ(edu_mindset)の構成指標1本(重み0.05)。駅ページには出さない(HIDDEN、算出方法ページのみ)
徒歩圏の公園面積高いほど良駅中心半径800m円と OpenStreetMap leisure=park(way/relationのポリゴン)の交差面積(m²)の合計。点で表現された公園(ノード)は面積0として扱う。relationは outer リングの合算から inner(穴)を差し引く簡易処理(部分リングが複数wayに分割されているケースは対応せず読み飛ばす。README「5cの実装メモ」参照)。ライセンス ODbL 1.0。5e: axisをleisure→childcare(子育て・教育)に再配置
就学援助率(市区町村)低いほど良市区町村の要保護+準要保護児童生徒数÷公立小中学校児童生徒数(令和5年度実績)。文部科学省令和6年度就学援助の実施状況(市町村別実施状況)の「4.就学援助率」列は5%刻みの階級値(「X%未満」)でしか公表されないため、階級の中央値(10%未満→7.5、15%未満→12.5、…)をvalueに入れる。低いほど良(就学援助率が低いほど教育意識が高いと判断)。政令指定都市はPDF上も市単位1行のみのため市の値を全区に複製。教育意識の高さ(edu_mindset)の構成指標1本(重み0.15)。駅ページには出さない(HIDDEN、算出方法ページのみ)
徒歩圏の小学校数高いほど良駅中心半径800m円内の小学校(学校分類16001)+義務教育学校(16014)の数。休校を除く。P29。5e: 非表示軸education廃止に伴いchildcare(子育て・教育)に吸収
徒歩圏の中学校数高いほど良駅中心半径800m円内の中学校(16002)+中等教育学校(16003)+義務教育学校(16014)の数。休校を除く。P29。5e: 非表示軸education廃止に伴いchildcare(子育て・教育)に吸収
納税者1人あたり課税対象所得高いほど良課税対象所得(百万円)÷納税義務者数(所得割、人)を千円単位に換算した市区町村値(2024年度)。統計でみる市区町村のすがた2026、経済基盤(chapter C)。政令指定都市(さいたま市・千葉市・横浜市・川崎市・相模原市)は区別データが非公表のため市総合行の値を全区に複製する(waiting_children_muniと同じ方針)。教育意識の高さ(edu_mindset)の構成指標1本(重み0.30)。駅ページには出さない(HIDDEN、算出方法ページのみ)
大卒比率高いほど良15歳以上・在学者を除く卒業者のうち大学・大学院卒の割合。令和2年国勢調査 就業状態等基本集計第11-2表「男女,年齢(5歳階級),在学か否かの別・最終卒業学校の種類別人口(15歳以上)」の市区町村値をそのまま駅の市区町村に付ける。教育意識の高さ(edu_mindset)の構成指標1本(重み0.30)。駅ページには出さない(HIDDEN、算出方法ページのみ)
市区町村の待機児童数低いほど良こども家庭庁「保育所等関連状況取りまとめ」(令和7年4月1日時点)市区町村別の待機児童数(実数、人)。駅の市区町村(municipality_id)の値をそのまま使う(徒歩圏按分ではない)。政令指定都市(さいたま市・千葉市・横浜市・川崎市・相模原市)は区別の内訳が無いため市の値を全区に複製。令和6・7年とも待機児童0の市区町村もシートに記載されており欠測ではない(実装メモ参照)

住み心地

指標向き定義
徒歩圏の緑地率高いほど良駅中心半径800m円のうち、国土数値情報 土地利用細分メッシュ(L03-b、100m、2021年度版)で田(0100)・その他の農用地(0200)・森林(0500)・荒地(0600)のいずれかの面積の割合。L03-bに公園専用コードは無いため対象外、ゴルフ場(1600)も私有地のため対象外(実装判断。README「5dの実装メモ」)
徒歩圏人口密度低いほど良徒歩圏人口(pop_2020)÷ 徒歩圏面積(walk_area_m2)× 1,000,000。pop_2020と同じ500mメッシュ按分値を使うためpop_2020がNULLの駅はNULL。5e: axisをfuture→comfort(住み心地)に再配置し「静かさの代理」としてhigher_is_betterをtrue→falseに反転(人口密度が低いほど静かで快適、という実装判断。README「5eの実装メモ」)
住居系用途地域率高いほど良駅中心半径800m円のうち、住居系用途地域(youto_id 1〜8。田園住居含む)の面積の割合。不動産情報ライブラリ XKT002。5e: axisをurban→comfort(住み心地)に再配置
徒歩圏の平均勾配低いほど良国土地理院 標高タイル(基盤地図情報数値標高モデル、z=14、約7.8m/px)から、駅中心半径800m円内の画素について中心差分(東西南北4近傍)で求めた勾配(度)の平均。higher_is_better=falseは「平坦なほど快適」という実装判断(起伏そのものの資産性・眺望価値は評価しない。README「5dの実装メモ」)

将来性

指標向き定義
地価公示 5年成長率高いほど良land_price_median と同じ最近傍5点をpoint_idで2020⇔2025年突合し、点ごとの (2025価格/2020価格)^(1/5)-1 の中央値。両年に価格がある点のみで計算。不動産情報ライブラリ XPT002。5e: axisをasset→future(将来性)に再配置
徒歩圏の土地区画整理事業区域面積高いほど良駅中心半径800m円と都市計画決定GISデータ 全国データ(国土交通省都市局、令和7年度版)の「土地区画整理事業」レイヤの交差面積(m²)の合計。市区町村ごとにデータ収録状況が異なる(〇=データあり/-=都市計画決定なし=0/×=データなし=NULL。「公表自治体及び掲載データ一覧」で判定)。redevelopment_area_m2の代替として5dで追加した指標。5eでfuture軸に採用(redevelopment_area_m2の代わりに軸の重みに使う。README「5eの実装メモ」)
居住誘導区域カバー率高いほど良駅中心半径800m円のうち、立地適正化計画の居住誘導区域(kubun_id=31)と重なる面積の割合。立地適正化計画が無い区域(23区の大半等)は0(区域外)。値を持つ駅が全体の50%未満なら軸には入れずfactsのみ保持。判定は reports/phase1c.md。不動産情報ライブラリ XKT003。5e: axisをurban→future(facts扱い、軸重みには不使用)に再配置
徒歩圏人口(2020年)高いほど良500mメッシュ人口(2020年国勢調査ベース)を円との重なり面積で按分した合計。5e: population廃止に伴いfuture(facts扱い、軸重みには不使用)
徒歩圏将来推計人口(2050年)高いほど良500mメッシュ将来推計人口(2050年、R6国政局推計)を円との重なり面積で按分した合計。5e: population廃止に伴いfutureに再配置
2020→2050 人口変化率高いほど良pop_2050 / pop_2020 - 1。pop_2020 が100人未満または欠損なら NULL(1b で変更。極小人口の変化率は定義しない)。5e: population廃止に伴いfutureに再配置
徒歩圏の市街地再開発事業区域面積高いほど良契約定義(市街地再開発事業の都市計画決定区域面積)。都市計画決定GISデータ 全国データ(国土交通省都市局、令和7年度版)を実データで確認した結果、区分コード(DistCode)は「1」(土地区画整理事業)に固定されており市街地再開発事業(DistCode=4)は収録されていない(製品仕様書上はコードリストに存在するが、実配布データには無い)。全駅NULL。5eでaxis重みには使わずfactsのみ保持(代替はland_readjustment_area_m2。データを推測・捏造しない方針)
不動産取引件数高いほど良取引ポイント(直近8四半期=2024Q2〜2026Q1、全land_type)の代表点を町丁目(国勢調査2020小地域)にpoint-in-polygonで対応付け、町丁目ごとの件数を「徒歩圏との重なり面積/町丁目面積」で按分した合計(1c-2で「徒歩圏内の点を数える」方式から変更。代表点が町丁目代表点に丸められておりオールオアナッシングになるため)。偏差値はlog1p変換。不動産情報ライブラリ XPT001。5e: axisをasset→future(将来性)に再配置
市街化区域率高いほど良駅中心半径800m円のうち、市街化区域(区域区分 kubun_id=22)の面積の割合。都市計画区域はあるが市街化区域/調整区域の線引き自体が無い「非線引き都市計画区域」の駅はNULL(1c-2で0から変更。開発規制の無い非線引きを市街化調整区域と同じ0点にしないため)。都市計画区域が徒歩圏に無い駅・本来の市街化調整区域の駅は0。不動産情報ライブラリ XKT001。5e: axisをurban→future(将来性)に再配置