なんとほぼ1年ぶりの note！

今回はこのお話↓

ども、株式会社空で PdM をやってるヌノカワです。空では価格戦略を支援するプロダクトを作っています。

またの名を地図川さんと言います。

前職で命名してもらって気に入って使ってます。

そもそも PdM ですし、データサイエンティストでは決してないですが、卒論修論では重回帰分析でモデル作った程度には分析をかじってます。

ビジュアライズの方が得意領域です。地図は特に。

稚拙ながら本も書いてます。

過去にこんな記事も書いたりしてます↓

退去を迫られる友人

最近、仕事で QGIS と言う地理データを扱うフリーのソフトウェアを使う機会があり、プライベートでも何かやってみよーかねと思ってました。

その矢先にオーナーさんに退去を迫られて困ってる友人が舞い降りたので、データ分析 (と言うほどではないです、厳密には空間演算によるデータ抽出) で屋上好きな友人の新居探しを手伝ってみました。

ちなみに彼は屋上好きが講じて、屋上でみんなでわいわいする楽しそうなコミュニティを手がけてます。

豊かすぎるのよ、時間と空間が。

どうやって屋上物件を探し当てるのか？

衛星画像で手当たり次第探してるのか？

不動産で相談してるのか？

…彼に聞いたところ、実はかなり明確な選定プロセスがあって、しかしそれがまあまあ手作業でしたと。

1. 駅から円を描く
2. 円からはみ出たエリアを目視で絞る
3. 低層の屋上やバルコニーができがちな容積率指定の用途地域があるかをどこかのサイトで確認する
4. 目ぼしいエリアをより絞る
5. 衛星画像で屋上 or バルコニーを目視で確認する
6. マイマップにピンを立てる
7. 不動産屋に相談する

衛星画像も不動産屋も頼りにはしてるが、その手前までは自力で頑張ってました。屋上への執念を感じます。

面白そうだから空間演算でやらせてくれ

そもそもの彼のプロセスがマニュアルだけど空間演算的なアプローチだったので、勝手にやらせてもらいました。

手作業プロセスを代替してみると…

0. 駅と用途地域のデータを用意する
1. 駅から1kmの円を描く→駅から1kmの円を自動生成する
2. 円からはみ出たエリアを目視で絞る→低層の屋上やバルコニーができがちな容積率指定の用途地域で駅から1kmの円に重ならない部分を抽出する
3. 低層の屋上やバルコニーができがちな容積率指定の用途地域があるかをどこかのサイトで確認する→スキップ
4. 目ぼしいエリアをより絞る→スキップ
5. 衛星画像で屋上 or バルコニーを目視で確認する→2で抽出した領域に重なるエリアにて衛星画像で屋上 or バルコニーを目視で確認する
6. マイマップにピンを立てる→そのまま
7. 不動産屋に相談する→そのまま

と言う感じで、GIS では割と初歩的な空間演算でできそうなので早速やってみました。

友人のスーパーニッチな要望に合致するエリアを抽出する

0. 駅と用途地域のデータを用意する

駅は OpenStreetMap と言う地図のオープンデータ、用途地域は東京都が公開しているデータを使いました。

1. 駅から1kmの円を自動生成する

QGIS を使えば空間演算ツールにバッファーが用意されてるので、駅を中心に1kmの円を一括で生成します。楽チン。

2. 低層の屋上やバルコニーができがちな容積率指定の用途地域で駅から1kmの円に重ならない部分を抽出する

これまた QGIS の差分と言う空間演算で、駅バッファーに重ならない用途地域の部分を抽出します。

用途地域は友人曰く

近隣商業地域、準工業地域、第一種または二種住居地域 の200~300パーセントが狙い目

らしい。

ちゃんと図示して説明していてエライ。

(これ不動産屋さんに見せてるのかな…)

俯瞰して見るとこんな感じです。イーストトーキョーが用途地域的に幅を利かせてますね。

あ、ちなみに今回は友人の要望で東京23区にエリアは最初に絞っています。

3〜4 はスキップ

5. 2で抽出した領域に重なるエリアにて衛星画像で屋上 or バルコニーを目視で確認する

2で抽出したデータを Google マイマップにインポートして共有してあげたら、早速探し始めてました。

誰か、友人が集めた屋上画像を教師データにして、うまいこと衛星画像から屋上物件を引き当てるアルゴリズムを作ってください 🙏

6. マイマップにピンを立てる

(友人のピン待ち)

7. 不動産屋に相談する

コロナがなければついて行ったんですが…自粛しました。

彼がどんな新居を掘り当てたかは、また別の機会にお知らせします。

追伸

↓↓↓↓↓

これ始めた時に、ぼんやり屋上も自動抽出できたらいいのにって思ってたので、いよいよ面白くなってきたぞ。

・・・・・

今回は超ニッチなケースですが、こう言う基礎となる地理的な空間演算でデータ作ってやると、データ分析に掛け合わせられたりして深みが出ると思うので、もし地図周りで相談したいと言う方がいましたら気軽にお声掛けくださーい。

Twitter の DM 開放してますよ。

と言うわけで次回もお楽しみに〜 👋