eStatの地図で見る統計(統計GIS)データダウンロードから小地域の境界データをダウンロードし，人口密度をQGISで表現する

　国勢調査をもとに作成された境界データダウンロードサービスがある．市区町村よりも更に細かい，町字の粒度でのGISデータである．今回は関東地方のデータをダウンロードし，QGISで人口密度を可視化する．

境界データをダウンロード

　総務省のオープンデータの一環である eStat には各種統計が蓄積されている．下図のようにトップページから「地図」「地図上にデータを表示（統計GIS）」をクリックする．

　今回は GIS データを取得したいので，「境界データをダウンロード」をクリックする．

　「小地域」をクリックする．

　「国勢調査」をクリックする．他にも「事業所・企業統計調査」「経済センサスー基礎調査」「経済センサスー活動調査」「農林業センサス」があるが，今回は割愛する．

　2000 年以降のデータがある．今回は最新の 2015 年を選択する．

　「小地域（町丁・字等別）」をクリックする．

　座標参照系を選択する．ここでは「世界測地系緯度経度・Shapefile」を選択する．

　都道府県の一覧が出てくる．下図のように必要な都道府県ごとにデータをダウンロードする必要がある．

　下図は福島県の例である．最初に県全域のデータがあり，以下市区町村別のデータが列挙されている．このボタンをクリックするとデータを zip ファイルとしてダウンロードできる．

　zipファイルを展開する．

都道府県別のレイヤをマージする

QGIS の「レイヤ」「ベクタレイヤの追加」

　ダウンロードした zip ファイルをエクスプローラで展開したら，QGIS を起動する．「レイヤ」メニューの「ベクタレイヤの追加」を選ぶ．下図のようにダイアログが開くので，.shp ファイルを選択し「開く」をクリックする．

　都道府県ごとに色分けされて表示される．

ベクタレイヤのマージ

　このままでは操作がしづらいので，レイヤを一つにまとめてしまおう．「プロセシング」メニューの「ツールボックス」を選ぶ．

　「プロセシングツールボックス」の「ベクタ一般」から「ベクタレイヤのマージ」をダブルクリックする．

　「ベクタレイヤのマージ」ダイアログボックスである．ここでは「入力レイヤ」と「変換先の座標参照系」を指定する．

　まず入力レイヤである．下図ではすでに表示されているが，何も表示されていない場合は「ファイルを追加…」ボタンをクリックしてダイアログから追加する．

　「すべて選択する」ボタンをクリックするとチェックが入る．「OK」をクリックして入力レイヤの指定を終える．

　変換先の座標参照系では「プロジェクトCRS: EPSG:4612 – JGD2000」を指定する．

　「実行」をクリックすると下図のようにレイヤがマージされ，「出力レイヤ」という名前で表示される．

　注意が必要なのだが，この「出力レイヤ」はメモリ上にのみ存在するデータなので，アプリを終了すると消えてしまう．次に行うように「エクスポート」しないと保存されない．

出力レイヤをファイルとして保存

　「出力レイヤ」を右クリックして「エクスポート」「新しいファイル名で地物を保存…」と進む．

　「ベクタレイヤを名前を付けて保存…」ダイアログである．「ファイル名」に直接タイプしてもエラーが発生して弾かれる．右側の「…」ボタンをクリックしてフルパスで指定する必要がある．この辺り，もう少しインターフェースを工夫してもらいたい．

　保存されたレイヤが別の色で表示されている．

属性テーブルから人口密度を導出する

　ここまでの操作はジオメトリの準備だった．ここからは属性テーブル，つまり .dbf ファイルを操作することになる．境界データの属性テーブルには国勢調査の基本的なデータである人口や面積が付加されており，両者から人口密度を計算できる．面積の単位は平方メートルで与えられているため，平方kmに換算する必要がある．

属性テーブルを開く

　マージしたレイヤを右クリックして「属性テーブルを開く」を選ぶ．

　メニューバー左端の「編集モード切替」ボタンをクリックする．

フィールド計算機を開く

　メニューバー右側に「フィールド計算機を開く」ボタンがあるのでクリックする．

　「フィールド計算機」の初期状態．「新しいフィールドを作る」にチェックが入っている．データベースに新しい列を追加するという意味である．

面積の単位を換算

　まず，面積を換算する必要がある．具体的には平方メートルを 100 万で割って平方kmとする．下図のようにフィールドの名前，型，長さを指定する．

　「フィールドと値」を展開する．

　下にスクロールしていくと面積を示す “AREA” が出てくるのでダブルクリックして「式」に追加する．

　スラッシュを入力し，1000000 とタイプする．OK をクリックすると計算が実行される．

人口密度を算出

　ついで人口密度を算出する．ESRI の Shapefile にはフィールド名が半角 10 文字までという制約がある．全角も弾かれやすいため半角がベターである．

　人口を面積で除算する．OK をクリックすると計算が実行される．

　「編集モード切替」ボタンをクリックすると保存するよう促される．

　コミットエラーが出るが，実用上問題はなさそうである．

人口密度に応じて小地域を塗り分ける

　人口密度が計算できたところで，今度は小地域をそれに応じて塗り分ける作業となる．関東全域を対象とするため，どうしても東京に引きずられやすい．各県ごとに作成する場合にはもう少し細かい変化を追えるだろう．5 段階というのは人間の認知上，絶妙な設定だと思われる．10 段階では細かすぎて変化を識別しづらいだろう．

レイヤのプロパティからシンボロジを編集する

　レイヤを右クリックして「プロパティ…」を選ぶ．

　「シンボロジ」を選ぶと下図のように「単一定義」が初期値として表示されている．これを変更していく．

　クリックすると「シンボルなし」「単一定義」「カテゴリ値による定義」「連続値による定義」「ルールによる定義」「結合済み地物」「反転ポリゴン」「2.5D」がポップアップする．「連続値による定義」を選ぶ．

　「値」は空白で未定義であり，これから定義する．「カラーランプ」は赤が選ばれており，好みに応じて変更する．

　先程定義した人口密度である Population を選択する．

　「カラーランプ」には Blues, Greens, Magma, RdGy, Reds, Spectral, Viridis があり，ここでは Greens を選ぶ．

自然分類で塗り分けてみる

　「モード」の初期値は「丸め間隔」である．

　まず「自然分類」を選んでみる．

　「クラス」に境界値が表示される．

　実行結果は中間階調に乏しく，ビジュアル的にはあまり良いとは言えない．

等量分類で塗り分けてみる

　ここからは試行錯誤である．「等量分類」に変更してみる．

　クラスの境界値がより小さい方にシフトしたように見える．

　結果として中間階調が鮮明となった．人の目にはこれが自然に感じられるが，分布を「ヒストグラム」で確認しておいたほうが良いだろう．すでにこの時点で「歪んで」いる．

そういえば，エラーが出ない

　QGISで国土数値情報のシェープファイルを修正するで述べたように，今回扱った eStat の境界データは修正する必要がなかった．後日，全国のデータをマージしてみたが，全く修正の必要がなかった．さすがに頻用されるデータだけはある．本来ならすべての国の公開するデータはここまでのレベルに仕上げておいてほしいものである．

属性テーブルの主キーとは

　レイヤのプロパティをスクロールしていくと，下図のように属性が見えてくる．

Field	Type	Length
KEY_CODE	String	11
PREF	String	2
CITY	String	3
S_AREA	String	6
PREF_NAME	String	12
CITY_NAME	String	14
S_NAME	String	96
KIGO_E	String	3
HCODE	String	4
AREA	Real	18,3
PERIMETER	Real	18,3
H27KAxx_	Integer	6
H27KAxx_ID	Integer	6
KEN	String	2
KEN_NAME	String	12
SITYO_NAME	String	22
GST_NAME	String	14
CSS_NAME	String	14
KIHON1	String	4
DUMMY1	String	1
KIHON2	String	2
KEYCODE1	String	9
KEYCODE2	String	9
AREA_MAX_F	String	1
KIGO_D	String	2
N_KEN	String	2
N_CITY	String	3
KIGO_I	String	1
MOJI	String	96
KBSUM	Integer	4
JINKO	Integer64	10
SETAI	Integer64	10
X_CODE	Real	18,5
Y_CODE	Real	18,5
KCODE1	String	7
layer	String	254
path	String	254
Areakm2	Real	10,3
Population	Real	10,3

　eStat には他にも csv ファイルで提供される統計データがある．しかし QGIS には制約がある．つまり，テーブル結合のフィールドは一つしか指定できないため，それらと境界データを結合するには主キーを知っておく必要がある．KEY_CODE は 11 桁と定義されているが，実際の属性テーブルを見てみると 9 桁や 7 桁のデータがあって難渋することになる．これらはおそらく集計行であると思われるが，データベースの第一正規形を満たしておらず，総務省には善処をお願いしたい．

まとめ

　eStat の境界データをダウンロードし，QGIS で人口密度を小地域ごとに塗り分けた．全国の都道府県のデータをマージする際，修正の必要はなかった．

　しかし，データベース内に本来は不要である集計行が紛れ込んでおり，総務省には対応をお願いしたい．

　他の統計データとの結合は今後の課題である．