ここでは「あなたが作る「本当に住みたい街ランキング」(首都圏編)」ツールに関する説明を記載します。
「ようこそ」シートで条件を入力
下記がよくわからない人や初めて使う場合は「おすすめ」ボタンを押すと、Davyおすすめの推奨値が自動入力されます。自動入力された値に対し、自分なりにアレンジを加えていく方法も良いでしょう。
目的地(駅)の設定 (③)
<選択肢>
・東京駅
・新宿駅
・東京駅・新宿駅のバランス
通勤先・通学先最寄駅に応じて選んでください。ここでは東京の東西エリアでそれぞれ乗降客数の多い「東京駅(大手町・日本橋・三越前含む)」「新宿駅(新宿三丁目・新宿西口・西武新宿含む)」を目的地として、各街(駅)からの所要時間を算出しています。どちらか近い方の駅を選び、目安として利用してください。
また、目的地が永田町近辺等、東京駅からも新宿駅からも同じくらいの距離にある場合や、2人暮らしで片方が東京駅近辺、もう片方が新宿駅近辺が最寄駅の場合、もしくは明治大学の学生のように低学年時のキャンパスは新宿駅に近く、高学年時のキャンパスは東京駅に近い場合等については、「東京駅・新宿駅のバランス」をご活用ください。
住居タイプの設定 (④)
<選択肢>
・単身者向け(1K)
・ファミリー向け(2LDK)
・指定なし
住みたい賃貸物件の部屋タイプを選ぶものです。1K(ワンルーム・1DK等含む)の単身者向け物件と2LDK(2DK・3K等含む)のファミリー・複数人世帯向け物件の家賃相場から見ることができます。特に決めていない場合は中間の「指定なし」をご活用ください。
街に欲しい商業施設の設定(⑤)
<選択肢>(数値の手入力も可能)
・下記4項目ともに0%~100%のうち5%刻みで選択肢を用意
⇒4項目の値を調整し、合計が100%となるようにする
格安スーパー
食料品を中心とした品揃えのスーパーマーケットのうち、EDLPを導入する等、地域の他スーパーマーケットよりも低価格で販売していることが多いと言われているスーパーマーケット。次の店舗の有無によってポイントを算出(店舗の選定はこちらを参考)
・OKストア
・ロピア
・TRIAL
・ベイシア
・ロヂャース
・Big・A
・マルエイ
・ジャパンミート
総合スーパー(GMS)
食料品や日用品のみならず、衣料品や家電、家具など、様々な商品を総合的に品揃えるスーパーマーケット。次の店舗の有無によってポイントを算出(店舗の選定はこちらを参考)
・イオン(イオンスタイル・ダイエー含む)
・イトーヨーカドー(食品館含む)
・西友(LIVIN含む)
・MEGAドンキ・ホーテ・アピタ
ホームセンター
主として日用雑貨や住宅設備、食料品、酒類、家電、衣料品、玩具、ペット等に関する商品を販売する小売店。次の店舗の有無によってポイントを算出。
・カインズ
・ビバホーム
・ジョイフル本田
・島忠・ホームズ
・DCM(ケーヨーデイツー・ホーマック等)
・コメリ
・コーナン
・ロイヤルホームセンター
ショッピングモール
複数の小売店舗や飲食店、美容院、旅行代理店などサービス業の店舗も入居する商業施設。次の店舗の有無によってポイントを算出。
・イオンモール・イオンショッピングセンター・イオンタウン
・アリオ
・その他大型商業施設(百貨店・アウトレット含む)
・駅ビル等(駅直結・駅ナカのうち10店舗以上が入居する施設)
住環境(街のポテンシャル)の設定(⑥)
街が所属する市区町村がどのような特徴を持つ自治体か、重視したい点か少し気にする程度か気にしない点か設定してください。
<選択肢>
・重視する
・考慮する
・考慮しない
住民の平均年齢
住民の平均年齢を見れば、若年層が多い街なのか、高齢者が多い街なのかがわかる。一般的に子育てに適した街と言われている所は若年層が多い傾向にあり、高齢者に優しい街は平均年齢が高めである。ただし、単純化はできず後述の「単身世帯の多さ」とセットで見る必要がある。(このツールでは若年層が多い街を高得点としている)
住宅地の人口密度
人口集中地区を住宅地とみなし、住宅地に絞った人口密度(高いほど同じ面積に人が密集して暮らしている)を算出。人口集中地区に絞ることで、田畑等を除外し、賃貸住宅で探すであろう住宅地に絞ることができる。人口密度が高い場所は、一般的に高層マンションが多かったり、1戸あたりの住宅の面積が小さかったりする傾向にある。人口密度が高いほど商業施設が充実する可能性が高いが、防災の観点から避難場所に人が殺到する可能性がある。(STAY HOME週間でも、商店街が3密となる可能性が・・・)(このツールでは低い程高得点としている)
単身世帯の多さ
国勢調査データの「世帯数」のうち「単独世帯」の割合を算出。単身者が多い街は、近隣のスーパーでも、販売ロットが小さかったり、単身者向けの食材が売られていたりする可能性が高い。(このツールでは高い程高得点としている)
ベッドタウン指数
昼夜間人口比率を基に算出。昼間人口が多い街は、実際に住んでいる人よりもその街に働きに来たり遊びに来たりする人が多い。夜間人口が多い街は、普段は都心に働きに出て夜帰ってくるスタイルの人が多い。(このツールでは夜間人口が高いほど高得点としている)
住民の平均年収
課税対象所得を基に、住民の平均年収を算出。一般的に、平均年収が高いほど教育熱心な家庭が多く生活レベルが高い人が多い。一方で、平均年収が低いほど日常の買い物に使うような店の物価が安い可能性が高い(購買層に合わせた価格設定をしていれば。ただし、商業施設が多い街ほど競争原理が働くので、商業施設ポイントと併せて確認する必要がある)(このツールでは平均年収が低いほど高得点としている)
犯罪認知率
犯罪が発生し警察に認知されている件数を昼夜間人口比率を考慮して、人口あたりの発生率として算出。昼夜間人口比率を考慮しないと、新宿等住民でない人が起こす犯罪をカウントし繁華街の数値が高く上振れしやすい。また、犯罪認知率≠犯罪発生率ではないことも注意したい。この数値が高いほど警察が機能しており、起こった犯罪を見逃さず認知しきちんと取り締まってくれる、という解釈もできなくはない。(このツールでは認知率が低いほど高得点としている)
図書館充実度
市区町村立図書館の蔵書数(置いてある本の数)を人口で割り、一定人口あたりの本の多さを算出したもの。この数が多いほど、図書館に大きな割合の税金が割かれている文化水準の高い街であると考えられる。
医療充実度
大病院や一般診療所(クリニック)の施設数、病床数、医者の数を昼夜間人口比率を考慮した上で算出。昼夜間人口比率を考慮することで、そこに住む住民のためにどれだけ医療が充実しているのかを見るもの。
待機児童の少なさ
認可保育園に入園することができない「待機児童」の少なさを算出。待機児童の解釈が自治体によって違う場合があるので、ここでは保育園申込者から何らかの保育所等サービス利用者を引いた数を待機児童と定義。もちろん少ない方が保育園に入園できる確率が高いが、この分野は各自治体が力を入れている分野なので、毎年状況が変化することに注意。平成31年データを使用。
人口増減率
街の人口が増加傾向にあるか、減少傾向にあるか。増加傾向にある街の方が勢いがあると言える。
自動車利便性(当データは街別データ)
街に高速道路等の出入口が存在するか否か、駅前のロータリーが送迎等に利用しやすいか否かで算出。ロータリーは有無に加え、一般車利用スペースがあるか等も考慮。
街選びの中で重視する優先順位を調整(⑦)
<選択肢>(数値の手入力も可能)
・下記5項目ともに0%~100%のうち5%刻みで選択肢を用意
⇒5項目の値を調整し、合計が100%となるようにする
所要時間
・「東京駅(大手町駅、日本橋駅、三越前駅含む)」「新宿駅(新宿三丁目駅、新宿西口駅、西武新宿駅含む)」への到着時間を「8:00」「8:30」「9:00」として、対象駅からの経路をYahoo!路線情報で検索
・対象駅出発時刻より上記3時刻までの時間を「所要時間」とする
・例えば8:30を到着時刻として検索し、東京駅8:20到着の電車が近似値だとしても、8:30到着とみなす(10分をマイナスしない)。これにより路線の本数の多さ(時間の可変性)を考慮
(8:30ピッタリの電車があれば、8:15到着でも8:10到着でも選べるであろうという理屈。3パターン出すことにより、不公平感を極力排除)
・上記で算出した所要時間分を百分率順位で短い順に点数化
家賃相場
・HOMES(リンク先はこちら)またはSUUMO(リンク先はこちら)の家賃相場情報を参考とする
・単身物件1Kは「ワンルーム・1K・1DK」、ファミリー物件2LDKは「2LDK・3K・3DK」の値を使用。掲載されていない場合は近似値を使用
・上記の家賃相場(万円)を百分率順位低い順に点数化
通勤快適性
・国交省の混雑率データ(リンク先はこちら)を基に、各路線別の混雑率を使用
・全列車対象駅始発の場合は、必ず着席できると考え一律「20%」とする
・一部列車が対象駅始発または高速バス利用の場合は、着席のチャンスがあると考え一律「50%」とする
・国交省のデータが存在しない場合は、混雑率集計するほどではないと考え一律「70%」とする
・上記で算出した混雑率を百分率順位で低い順に点数化
商業施設
⑤を参照。
住環境
⑥を参照。
データ参照元(上記リンク先に無いもの)
厚生労働省 保育所等関連状況取りまとめ(平成31年4月1日)
厚生労働省 平成30年(2018年)医師・歯科医師・薬剤師統計の概況
エリア(400駅等の対象範囲)
注意事項
・データはある時点で取得したものを使用しているため、現状と異なる場合があります。
・データは公的かつ可能な限り正確なものを使用するよう努めていますが、誤りがある場合があります。また、データ自体は正しくとも、ツールに取り込む際に誤りがある場合があります。
・当ツールはあくまで参考程度にご活用ください。
以上
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