目的

公的土地価格は「地価公示」と「都道府県地価調査」に基づき毎年公表される．

「地価公示」（国土交通省土地鑑定委員会）は1月1日時点の地価を3月に，「都道府県地価調査」（都道府県知事）は7月1日時点の地価を9月に公表．¹
- 「公示価格」（公示地価）は原則として都市計画区域内（主に市街化区域）の土地だけを調査対象とするが，「調査価格」（基準地価）は都市計画区域外（市街化調整区域の調査地点も増える）の土地も含まれる．
- したがって，都市全体（広域）の地価分布を知りたい場合は「調査価格」が適している場合もある．そこで，「調査価格」を可視化．
佐賀市（グレー枠）の市街化区域（青枠）と市街化調整区域（緑枠）は以下の通り．²

ライブラリ：sf，tidyverse，rayshader

library(sf)
library(tidyverse)

#3Dマップ作成のため
library(rayshader)

調査価格の可視化

シェープファイルのダウンロード

国土数値情報ダウンロードサービス　>　行政区域（ポリゴン）　>　佐賀県　>　世界測地系　令和4年
国土数値情報ダウンロードサービス　>　地価公示（ポイント）　>　佐賀県　>　「佐賀県」データのダウンロード　>　世界測地系　令和4年
国土数値情報ダウンロードサービス　>　都道府県地価調査（ポイント）　>　佐賀県　>　「佐賀県」データのダウンロード　>　世界測地系　令和3年
- ダウンロードしたZIPファイルは同じフォルダ（ディレクトリ）に納め，ZIPファイルを選択 >　右クリック　>　すべて展開　>　展開先の選択とファイルの選択　>　展開を実行する．展開後は最初にダウンロードしたZIPファイルを削除．
- シェープファイルの読込（read_sf()）：行政区域をSaga_map，公示価格をSaga_lp1，調査価格をSaga_lp2と名付ける．
  - それぞれのファイルから佐賀市を抜き出す（filter()）．
  - 地価は見易いように順番変更（arrange()）
  - （背景に福岡県（世界測地系　令和4年）も使用するため，ダウンロード．）

#行政区域（佐賀県）
Saga_map <-
  read_sf("N03-20220101_41_GML/N03-22_41_220101.shp")

#佐賀市選別
Saga_map %>%
  filter(N03_004=="佐賀市") -> 
  Saga_shi_map 

#行政区域（福岡県）背景に使うため
Fukuoka_map <-
  read_sf("N03-20220101_40_GML/N03-22_40_220101.shp")

#公示価格
Saga_lp1 <-
  read_sf('L01-22_41_GML/L01-22_41.shp')

#佐賀市選別
Saga_lp1 %>%
  filter(L01_022=="41201") -> 
  Saga_shi_lp1 

#公示価格の順番変更
Saga_shi_lp1 %>%
  arrange(L01_006) -> 
  Saga_shi_lp1

#調査価格
Saga_lp2 <-
  read_sf("L02-21_41_GML/L02_21_41.shp")

#佐賀市選別
Saga_lp2 %>%
  filter(L02_020=="41201") -> 
  Saga_shi_lp2

#調査価格の順番変更
Saga_shi_lp2 %>%
  arrange(L02_006) -> 
  Saga_shi_lp2

続いて，都市計画区の内外を区別するため都市地域（ポリゴン）をダウンロード．

国土数値情報ダウンロードサービス　>　都市地域（ポリゴン）　>　佐賀県　>　世界測地系　平成30年
- 佐賀市のシェープファイルの読込．Saga_shi_upaと名付ける．
  - 都市地域区分コード（layer_no）を用いて市街化区域（1）を抜き出す．Saga_shi_uaと名付ける．
  - 同様にして，市街化調整区域（2）を抜き出す．Saga_shi_ucaと名付ける．

Saga_shi_upa <-
  read_sf("A09-18_41_GML/A09-18_41_GML/shp_file/41201_佐賀市.shp")

Saga_shi_upa %>%
  filter(layer_no==1) ->
  Saga_shi_ua

Saga_shi_upa %>%
  filter(layer_no==2) ->
  Saga_shi_uca

鉄道

佐賀市の地図上に鉄道（ライン）を示すため，シェープファイルをダウンロード．

国土数値情報ダウンロードサービス　>　鉄道（ライン）　>　全国　>　世界測地系　>　令和2年　
- railway20と名付ける．

#2020年の鉄道路線図
railway20 <-
  read_sf("N02-20_GML/N02-20_GML/N02-20_RailroadSection.shp")

完成図

2枚の地図を並べ，比べる．

公示価格の地図をfig1，調査価格の地図をfig2と名付ける．
- theme(legend.position="bottom")で凡例を地図の下に配置．
- patchwork：図を並べるためのパッケージ．
- plot_layout(ncol=2)で地図を横に2枚並べる．
青枠（枠内）が都市計画区域内の市街化区域を，緑枠（枠内）が市都市計画区域内の市街化調整区域を，それ以外（枠黒，枠内白）が都市計画区域外を示す．
- ポイント数は公示価格が40ポイント，調査価格が51ポイント．
- 公示価格のポイントは都市計画区域内のみ．
- 調査価格の地図は公示価格の地図に比べて，市街化調整区域や都市計画区域外のポイント多い．
鉄道はlinewidth=0.2，線の形状は破線linetype="dashed"を指示．

#公示価格
fig1 <-
  ggplot()+
  geom_sf(data=Fukuoka_map)+
  geom_sf(data=Saga_map)+
  geom_sf(data=Saga_shi_map, fill="white",
          linewidth=0.6)+
  geom_sf(data=Saga_shi_uca, fill=NA, 
          color="darkgreen", linewidth=0.6)+
  geom_sf(data=Saga_shi_ua, fill=NA, 
          color="blue", linewidth=0.6)+
  geom_sf(data=Saga_shi_lp1, aes(color=L01_006/10000))+
  scale_color_viridis_c(option="G", direction=-1)+
  geom_sf(data=railway20, linewidth=0.2, 
          linetype="dashed")+
  labs(color="万円／㎡",
       caption="出典：国土交通省国土数値情報")+
  ggtitle("公示価格（2022年）")+
  coord_sf(xlim= c(130.13, 130.38), ylim=c(33.13, 33.48))+
  theme_bw()+
  theme(legend.position="bottom")

#調査価格
fig2 <-
  ggplot()+
  geom_sf(data=Fukuoka_map)+
  geom_sf(data=Saga_map)+
  geom_sf(data=Saga_shi_map, fill="white", 
          linewidth=0.6)+
  geom_sf(data=Saga_shi_uca, fill=NA, 
          color="darkgreen", linewidth=0.6)+
  geom_sf(data=Saga_shi_ua, fill=NA, 
          color="blue", linewidth=0.6)+
  geom_sf(data=Saga_shi_lp2, aes(color=L02_006/10000))+
  scale_color_viridis_c(option="G", direction=-1)+
  geom_sf(data=railway20, linewidth=0.2, 
          linetype="dashed")+
  labs(color="万円／㎡",
       caption="出典：国土交通省国土数値情報")+
  ggtitle("調査価格（2021年）")+
  coord_sf(xlim= c(130.13, 130.38), ylim=c(33.13, 33.48))+
  theme_bw()+
  theme(legend.position="bottom")

#図を並べるため
library(patchwork)

#可視化
fig1+fig2+
  plot_layout(ncol=2)

応用

3Dマップ

作成した地図を立体化してみる．地図の立体化の詳細は3Dマップによる地価の可視化参照．

立体化するためには立体化したい列をgeom_point()で指示．
- そのためにポイント（x軸が経度，y軸が緯度）の変数を作成．この点はバブル・マップによる地価の可視化参照．

Saga_shi_lp1 %>%
  mutate(x=st_coordinates(geometry)[,1],
         y=st_coordinates(geometry)[,2]) ->
  Saga_shi_lp1

Saga_shi_lp2 %>%
  mutate(x=st_coordinates(geometry)[,1],
         y=st_coordinates(geometry)[,2]) ->
  Saga_shi_lp2

公示地価の可視化

ggplot()で地図を作成し，名前を付ける（map1）．

plot_gg()はggplot()で作成した地図を立体（3D）化．
- オプションは大きさ，角度，ズーム調査など多岐にわたる．最低限必要なのが，ggplot()で作成した地図（map6），横幅（width，初期値は3），縦幅（height，初期値は3）の3つ．
  - shadow_intensity：影の強さを調整．1は影無し．0に向かうほど影が濃くなる．
  - map2を利用しないと，佐賀市の行政区域データの端部分も立体化．
render_snapshot()で3Dマップを可視化．R Markdownに対応

#公示価格の地図
map1 <-
  ggplot()+
  geom_sf(data=Saga_shi_map, fill="white")+
  geom_sf(data=Saga_shi_uca, fill=NA, 
          color="darkgreen")+
  geom_sf(data=Saga_shi_ua, fill=NA, 
          color="blue")+
  geom_point(data=Saga_shi_lp1, 
          aes(x=x, y=y, color=L01_006/10000))+
  scale_color_viridis_c(option="G", direction=-1)+
  labs(color="万円／㎡", x="", y="")+
  ggtitle("公示価格（2022年）")+
  theme_void()+
  theme(
    plot.background=element_rect(fill="white", 
                                 color=NA))

map2 <-
  ggplot()+
  geom_sf(data=Saga_shi_map,
          alpha=0, color=NA, fill=NA)+
  geom_sf(data=Saga_shi_uca, alpha=0, 
          color=NA, fill=NA)+
  geom_sf(data=Saga_shi_ua, alpha=0, 
          color=NA, fill=NA)+
  geom_point(data=Saga_shi_lp1, 
          aes(x=x, y=y, color=L01_006/10000))+
  scale_color_viridis_c(option="G", direction=-1)+
  labs(color="万円／㎡", x="", y="")+
  ggtitle("公示価格（2022年）")+
  theme_void()+
  theme(
    plot.background=element_rect(fill="white", 
                                 color=NA))

#3D準備  
plot_gg(list(map1, map2), 
        width=4,
        height=4,
        shadow_intensity=1,
        offset_edges=TRUE,
        soliddepth=0,
        windowsize=c(1400,900),
        zoom=0.6, phi=30, theta=30)

#可視化
render_snapshot()

調査価格の可視化

同様にして，調査価格も立体化．

#調査価格の地図
map3 <-
  ggplot()+
  geom_sf(data=Saga_shi_map, fill="white")+
  geom_sf(data=Saga_shi_uca, fill=NA, 
          color="darkgreen")+
  geom_sf(data=Saga_shi_ua, fill=NA, 
          color="blue")+
  geom_point(data=Saga_shi_lp2, 
             aes(x=x, y=y, color=L02_006/10000))+
  scale_color_viridis_c(option="G", direction=-1)+
  labs(color="万円／㎡", x="", y="")+
  ggtitle("調査価格（2021年）")+
  theme_void()+
  theme(
    plot.background=element_rect(fill="white", 
                                 color=NA))

map4 <-
  ggplot()+
  geom_sf(data=Saga_shi_map,
          alpha=0, color=NA, fill=NA)+
  geom_sf(data=Saga_shi_uca, alpha=0, 
          color=NA, fill=NA)+
  geom_sf(data=Saga_shi_ua, alpha=0, 
          color=NA, fill=NA)+
  geom_point(data=Saga_shi_lp2, 
             aes(x=x, y=y, color=L02_006/10000))+
  scale_color_viridis_c(option="G", direction=-1)+
  labs(color="万円／㎡", x="", y="")+
  ggtitle("調査価格（2021年）")+
  theme_void()+
  theme(
    plot.background=element_rect(fill="white", 
                                 color=NA))

#3D準備
plot_gg(list(map3, map4), 
        width=4,
        height=4,
        shadow_intensity=1,
        offset_edges=TRUE,
        soliddepth=0,
        windowsize=c(1400,900),
        zoom=0.6, phi=30, theta=30)

#可視化
render_snapshot()

Rによる地理空間データの可視化

チュートリアルホーム

その他に相続税を計算する際に利用される「相続税路線価」や固定資産税を計算する際に利用される「固定資産税評価額」がある．どちらも地価公示を用いて計算される．↩︎
この図はmapview()を用いている．mapview()を用いた地理空間データの可視化についてはインタラクティブな地図によるデータの可視化参照．↩︎

都道府県地価調査データによる地価の可視化

佐賀市の例

岩田真一郎（　神奈川大学経済学部）

2022-07-01作成，2024-04-01改訂

目的

調査価格の可視化

完成図

応用

3Dマップ

都道府県地価調査データによる地価の可視化

佐賀市の例

岩田真一郎（ 神奈川大学経済学部）

2022-07-01作成，2024-04-01改訂

目的

調査価格の可視化

完成図

応用

3Dマップ

　岩田真一郎（　神奈川大学経済学部）