概要
このページでは、MachiSeekで掲載している滞在偏差値について解説します。
基本的に、滞在偏差値は「観光客や住民でゴミゴミしておらず、店や公共交通が一定数あり、過ごしやすい気候」の市町村を高く評価しているということだけ押さえておけば十分です。
ですが、それでは満足できないという方のために、どのように算出しているかを記載します。やや技術的な内容を含みます。
デザイン
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観光客や住民でゴミゴミしておらず、店や公共交通が一定数あり、過ごしやすい気候の市町村を高く評価する
- 「静かさ偏差値」「利便性偏差値」「気候偏差値」をそれぞれ算出し、その平均をとる
- 元となるデータは、市町村別、かつ原則全市町村分を入手できるものから選ぶ（かなり限られる）
- 気候データのみ、全市町村分を得られなかったので個別に対処（後述）
- その他に、推定や補完をしてまで使いたいと思えるデータはなかった
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静かだけど不便はダメ、便利だけどにぎやかもダメ、静かかつ便利であることが大事
- （重み付き）幾何平均を採用し、AND条件を表現する
- (s1^w1 * s2^w2 * s3^w3)^(1/(w1+w2+w3)) ※s1,s2,s3; 各偏差値, w1,w2,w3; 各偏差値の重み
- 重みの値は経験より、静かさ1.0、利便性1.0、気候0.5とした
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「ものすごく静かが良い」というよりは、「にぎやかでなければ良い」というニュアンス。他の項目も同様
- 上位30%を1.0、下位5%を0.1にクリップし、パーセンタイル正規化 ※外れ値対策も兼ねる
- 0.1 + 0.9 * Clip((P95-x) / (P95-P30)) ※低いほうが良い項目の場合
- 0.1 + 0.9 * Clip((x-P5) / (P70-P5)) ※高いほうが良い項目の場合
- Clip(x) := Max(Min(x,1), 0)
- Pn := Percentile(x, n%)
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オリジナルコンテンツの一要素として、ブログ全体で広く活用する
- 市町村の偏差値順ソート
- 「○○偏差値がxxな市町村特集」などの記事作成
- SEO（それ自体が一次情報として有用、メタディスクリプションに記載など）
静かさ偏差値
- 観光客や住民でゴミゴミしておらず、静かであることを高く評価する
- 観光客人口比率
- Ln(観光客数/人口 + 1)
- 低い方が良いとして、クリップ＆正規化
- 重み: 経験より、1.0
- 可住地人口密度
- Ln(人口/可住地面積 + 1)
- 低い方が良いとして、クリップ＆正規化
- 重み: 経験より、0.75
- 昼夜人口比率
- 昼夜人口比率 (= 昼間人口 / 夜間人口)
- 低い方が良いとして、クリップ＆正規化
- 重み: 経験より、0.25
- 上記3項目の重み付き幾何平均を偏差値化
利便性偏差値
- 店や公共交通が一定数あり、便利であることを高く評価する
- 生活インフラ
- Ln(商品小売事業所数 + 飲食小売事業所数 + 宿泊事業所数 * 10 + 飲食事業所数 + 1)
- 高い方が良いとして、クリップ＆正規化
- 重み: 経験より、1.0
- ※宿泊事業所数の「*10」は、経験による
- 交通インフラ
- Ln(公共交通利用者率 + 1)
- 高い方が良いとして、クリップ＆正規化
- 重み: 経験より、0.75
- 財政力指数
- 財政力指数 (= 基準財政収入額 / 基準財政需要額)
- 高い方が良いとして、クリップ＆正規化
- 重み: 経験より、0.25
- 上記3項目の重み付き幾何平均を偏差値化
気候偏差値
- 夏涼しく冬暖かく雨の日が少ない、過ごしやすい気候であることを高く評価する
- 夏の暑さ
- 8月の平均最高気温
- 低い方が良いとして、クリップ＆正規化
- 重み: 経験より、1.0
- 冬の寒さ
- 2月の平均最低気温
- 高い方が良いとして、クリップ＆正規化
- 重み: 経験より、1.0
- 雨の日の多さ
- 1mm以上降水日数
- 低い方が良いとして、クリップ＆正規化
- 重み: 経験より、1.0
- 上記3項目の重み付き幾何平均を偏差値化
- ※市町村と気象観測地点の紐付けについて
- 市町村ごとに観測地点があるわけではない（1:1では紐つかない）
- 物理的距離よりも地理的特徴（標高、海・山との位置関係など）が重要
- 地理的特徴が似通った近隣の地点を選択
課題
投入する変数や計算式の見直しなど、滞在偏差値には調整の余地が十分あると思っています。また、2025年国勢調査の結果が公表されましたら、最新のデータに差し替える予定です。MachiSeekは、より納得感のある指標づくりにこれからも努めてまいります。