データで見るふるさと - 地方移住のリアル：住宅関連データと生活インフラ可視化で探る新たな居住地の魅力

地方移住のリアル：住宅関連データと生活インフラ可視化で探る新たな居住地の魅力

Tags: 地方移住, 住宅データ, 生活インフラ, データ可視化, 新規事業開発, 地域活性化

地方移住への関心の高まりとデータ分析の重要性

近年、ライフスタイルの多様化や働き方の変化に伴い、地方への移住を検討する動きが活発化しています。しかし、実際に移住を検討する際、候補地の住宅事情や生活インフラに関する具体的な情報を得ることは容易ではありません。曖昧な情報に基づいて移住先を決定することは、移住後のミスマッチを引き起こす原因ともなり得ます。

このような状況において、地域の統計データを活用し、客観的な視点から住宅市場や生活インフラの現状を把握することは、移住希望者にとってはもちろんのこと、地方創生や新規事業開発を検討する企業にとっても極めて重要となります。本記事では、住宅関連データと生活インフラデータをいかに分析し、可視化を通じて地域の「魅力」や「課題」、そして新たな事業機会を発見するかについて解説します。

住宅関連データから読み解く地域の特性

地方移住における最大の関心事の一つは、居住環境です。地域が持つ住宅の特性は、その地域の社会構造や住民のニーズを色濃く反映しています。

1. 空き家データと住宅ストックの現状

多くの地方自治体で課題となっているのが空き家の増加です。総務省統計局が公表する「住宅・土地統計調査」では、5年ごとに住宅及び世帯に関する実態が調査されており、そこから各地域の空き家率や空き家種類別の内訳（賃貸用、売却用、二次的住宅、その他）を把握することが可能です。

例えば、ある地域の空き家率が全国平均を大きく上回っている場合、それは賃貸物件の供給過多、あるいは中古住宅市場の停滞を示唆しているかもしれません。さらに詳細な分析では、空き家となっている住宅の築年数分布や構造（木造、鉄骨造など）を自治体独自の固定資産税台帳データなどと紐付けることで、リノベーションのポテンシャルや、新たな居住スタイル（シェアハウス、多世代同居など）への適合性を評価できます。

可視化の事例: 地理情報システム（GIS）を用いて、空き家データをヒートマップとして可視化することで、特定のエリアに空き家が集中している箇所を直感的に把握できます。また、築年数や広さ別に色分けすることで、どのような種類の空き家が多いのかを一目で識別できるようになります。

2. 中古住宅流通データと市場の活性度

不動産流通推進センターが公開する「不動産流通市場に関する検討会報告書」や、各都道府県の不動産取引価格情報などを参考に、中古住宅の取引件数や価格推移を分析します。これにより、地域の住宅市場の流動性や価格水準のトレンドを把握することが可能です。

例えば、過去5年間のデータから中古住宅の取引件数が増加傾向にあるにもかかわらず、価格が横ばいまたは微減である場合、手頃な価格帯での需要が旺盛である一方、供給も多い状況を示唆します。これは、移住者にとって選択肢が多い魅力的な市場であると同時に、物件の品質向上や情報提供の充実が新たなビジネスチャンスにつながる可能性を秘めています。

生活インフラデータで測る居住地の利便性

地方での生活においては、医療、教育、商業施設、交通網といった生活インフラの充実度が重要な判断基準となります。

1. 生活利便施設の分布とアクセス性

地方自治体が公開するハザードマップや施設一覧、国土地理院の地形データなどを活用し、主要な生活利便施設（病院、スーパーマーケット、学校、公園など）の地理的分布データを収集します。

これらのデータに対してネットワーク分析を適用することで、特定の居住地から各施設へのアクセス時間や距離を算出できます。例えば、「徒歩10分圏内にスーパーマーケットと医療機関が存在する物件」の数を集計することで、生活利便性の高いエリアを定量的に評価することが可能です。

可視化の事例: 地図上に生活利便施設のアイコンを配置し、さらに特定のエリア（例：移住希望者が関心を持つ地域）を中心にアイソクロン（等時間帯）マップやアイソディスタンス（等距離帯）マップを作成することで、どの範囲までが日常生活に必要な施設にアクセスしやすいかを視覚的に表現できます。

2. 公共交通機関の現状と利便性

地方によっては、公共交通機関の利便性が都市部に比べて低い場合があります。バス路線データや鉄道の運行情報、各自治体の交通計画などを分析することで、地域の公共交通網の網羅性や時間ごとの運行頻度を把握します。

特に、高齢者の移動手段確保や、自動車を所有しない世帯にとって、公共交通機関の充実は移住の重要な要素となります。過去のデータと比較することで、路線バスの廃止や減便といったトレンドを捉え、地域の交通課題を明らかにできます。

データが示す新規事業開発の機会

上記のような統計データと可視化の分析は、単に移住先の情報提供に留まらず、企業の新規事業開発における貴重な示唆を与えます。

空き家活用ビジネス: 空き家が多く、かつ主要インフラへのアクセスが良いエリアでは、リノベーション物件を企画・開発し、移住者向けの賃貸・売買物件として提供する事業機会があります。特に、リモートワークに対応したオフィス機能付き住宅や、多拠点生活者向けの短期賃貸サービスなどは需要が見込めます。
地域MaaS（Mobility as a Service）: 公共交通機関の空白地域や利便性の低いエリアにおいて、オンデマンド交通サービスやシェアサイクル、電動キックボードなどの新たな移動手段を提供する事業が考えられます。データに基づく最適な車両配置やルート設定が成功の鍵となります。
生活支援サービスの提供: 高齢化が進む地域で、医療機関へのアクセスが困難な世帯向けにオンライン診療サービスや、買い物代行、移動支援などの生活支援サービスを展開する機会があります。これは、生活利便性データと人口構成データをクロス集計することで、ターゲット層とニーズを具体的に特定できます。

分析と可視化の例（Pythonを用いた概念的なデータ処理）:

import pandas as pd
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
import folium

# 仮のデータ作成
# 住宅データ (緯度, 経度, 築年数, 価格, 空き家フラグ)
house_data = {
    'latitude': [35.68, 35.69, 35.70, 35.67, 35.71, 35.68],
    'longitude': [139.75, 139.76, 139.74, 139.77, 139.75, 139.74],
    'age': [30, 10, 50, 20, 15, 45],
    'price_million_yen': [25, 40, 15, 30, 35, 20],
    'is_vacant': [True, False, True, False, False, True]
}
df_house = pd.DataFrame(house_data)
gdf_house = gpd.GeoDataFrame(df_house, geometry=gpd.points_from_xy(df_house.longitude, df_house.latitude))

# 生活施設データ (緯度, 経度, 種類)
facility_data = {
    'latitude': [35.685, 35.695, 35.705, 35.675],
    'longitude': [139.745, 139.765, 139.755, 139.775],
    'type': ['スーパー', '病院', '学校', '公園']
}
df_facility = pd.DataFrame(facility_data)
gdf_facility = gpd.GeoDataFrame(df_facility, geometry=gpd.points_from_xy(df_facility.longitude, df_facility.latitude))

# Foliumで地図を生成
m = folium.Map(location=[35.69, 139.76], zoom_start=13)

# 空き家をマーカーでプロット
for idx, row in gdf_house[gdf_house['is_vacant']].iterrows():
    folium.Marker(
        location=[row['latitude'], row['longitude']],
        popup=f"空き家: 築{row['age']}年, 価格{row['price_million_yen']}百万円",
        icon=folium.Icon(color='red', icon='home')
    ).add_to(m)

# 生活施設をマーカーでプロット
for idx, row in gdf_facility.iterrows():
    folium.Marker(
        location=[row['latitude'], row['longitude']],
        popup=f"施設: {row['type']}",
        icon=folium.Icon(color='blue', icon='info-sign')
    ).add_to(m)

# 特定の空き家（例: 築年数古い空き家）から最寄りの病院までの距離を計算する概念
# 実際にはより高度な地理空間分析ライブラリ（例: networkx, osmnx）を使用
vacant_old_house = gdf_house[(gdf_house['is_vacant'] == True) & (gdf_house['age'] > 40)].iloc[0]
hospital = gdf_facility[gdf_facility['type'] == '病院'].iloc[0]

# 距離を計算 (簡易的に直線距離)
distance_km = vacant_old_house.geometry.distance(hospital.geometry) * 111 # 緯度経度1度あたりの距離の概算

folium.PolyLine(
    locations=[
        [vacant_old_house['latitude'], vacant_old_house['longitude']],
        [hospital['latitude'], hospital['longitude']]
    ],
    color='green',
    weight=5,
    tooltip=f"空き家から病院まで約{distance_km:.2f}km"
).add_to(m)

# HTMLファイルとして保存 (ここでは表示しないが、概念として示す)
# m.save("map_chiho_iju.html")
# print(m.to_json()) # Jupyter Notebookなどで表示する場合は m

この例は概念的なものですが、実際のデータを用いてPythonのgeopandasやfoliumなどのライブラリを活用することで、具体的な地域の住宅や施設の情報を地図上に可視化し、空間的な分析を行うことが可能です。例えば、空き家が多いエリアと、医療機関が不足しているエリアを重ね合わせることで、地域医療と住環境の課題が複合的に存在する地域を特定し、そこに特化したサービス開発の糸口を見出すことができるでしょう。

まとめ：データドリブンな地方創生と新規事業の可能性

地方移住の動向は、単なる個人の選択に留まらず、地域の活性化や社会構造の変化と密接に結びついています。住宅関連データや生活インフラデータを多角的に分析し、効果的に可視化することで、地域の現状を客観的に把握し、潜在的な魅力や課題を明確にできます。

これらのデータから得られる示唆は、地方自治体による移住促進策の立案はもちろん、企業の新規事業開発担当者にとって、地方の特性を活かした新たなサービスやビジネスモデルを創出するための重要なヒントとなります。データドリブンなアプローチを通じて、地方の可能性を最大限に引き出し、持続可能な社会の実現に貢献していくことが期待されます。