複数データ源とランダムフォレスト法に基づく居住分離の評価：南京の事例研究

住む場所がなお重要である理由

都市では、収入の異なる人々が別々の近隣に住むことが多く、この目に見えない選別は学校の質や公園・雇用へのアクセスなどあらゆる面に影響を与えます。しかし、こうした居住の分離が時間とともにどう変化するかを追うのは意外に難しく、通常は時間がかかり高コストな人口調査に依存します。本研究は中国の主要都市である南京に着目し、現代のデジタル地図や住宅データを組み合わせることで、誰がどこに住んでいるか――そして都市がどれだけ混在しているか分断されているかを、より迅速かつ柔軟に描けることを示します。

世帯から住宅団地へ

従来の分離研究は、各地域にどれだけ富裕層や低所得者がいるかを数える国勢調査データに頼り、分離度や多様性の指標を算出します。しかし国勢調査は間隔が長く、変化の速い都市ではすぐに古くなります。代替案として、住宅価格を所得の代理変数として用いる研究や、住宅価格に衛星画像や学校・店舗・公園といった興味地点を組み合わせる研究があります。これらは有用ですが、重要な事実を見落としがちです：すべての土地の一辺が同じだけ人で埋まっているわけではないという点です。空き工業用地は地図上では低所得地のように見えても、ほとんど人が住んでいないことがあります。

住宅団地を通して見る近隣

中国の都市では、多くの住民が門や庭園、共用サービスを備えた明確に区切られた住宅団地に住んでいます。同一団地内では、建物の質や築年、周囲環境が住民の選別要因となり、居住者の所得や生活様式が似通う傾向があります。本研究は各団地を分析の基本単位として扱い、団地を高級・中級・低級に分類できれば、個人データを必要とせずにそこに住む人々の推定所得階層を推測できると論じます。

ビッグデータを都市全体の地図に変える

団地を分類するために、研究者は5種類の情報を集めます：公式地図と境界、住宅取引記録、オンライン地図から得た団地の建物輪郭、衛星に基づく緑地指標、そしてスーパーや公園、公共交通の停留所といった数千点の施設情報。各団地について、平均売買価格、建物の築年、構造タイプ、緑の量、バス・地下鉄へのアクセス、日常サービスの密度という6つの主要特徴を測定します。ランダムフォレストという機械学習手法がこれらの特徴のパターンを学習し、4,400を超える団地を高級・中級・低級のグループに分類します。

誰がどこに住んでいるかを測る

次に、団地ごとの住戸数と団地タイプごとに異なる典型的な空室率を使って各団地の居住人口を推定します。たとえば高級住宅は市中心部の古い低級団地より空き家が多い傾向があります。こうして高級・中級・低級の人口を地区およびより小さなサブ地区の二つのスケールでマッピングし、三つの標準的指標を算出します：富裕層と低所得層の分離の度合いを示す異質性（dissimilarity）指数、どの地域に富裕層や低所得層が異常に集中しているかを示す立地係数（location quotient）、そして異なる所得層が同じ地域をどれだけ均等に共有しているかを捉える多様性指数です。

南京で明らかになったパターン

結果は、概して南京の主要市街地は所得に基づく分離がそれほど極端ではないことを示しています。ただしいくつかの地区は目立ちます。再開発の進んだ建邺（Jianye）地区は高級団地が多く低級団地が比較的少ないため、富裕層の集中と高い分離度を示します。対照的に秦淮（Qinhuai）は古い低級団地が多く高級開発が少ないため低所得者が集中しています。鼓楼（Gulou）や栖霞（Qixia）などの他の地区は、新旧の住宅が隣接してより混在したパターンを示します。より細かいサブ地区レベルでは、非常に混在している場所もあれば、一つの所得層が支配的な場所もあります。これらのパターンは国勢調査の集計値や賃料データによる独立した検証と一致しており、この手法が実際の社会的分断をとらえていることを示唆しています。

この新しい視点が重要な理由

専門外の読者にとって重要な結論は、もはや新しい国勢調査を待たずに居住分離を追跡できるようになったという点です。住宅団地を社会集団の「容器」として用い、複数のデータ源を学習アルゴリズムに入力することで、著者らは実用的な近道を示しました：どの所得層がどこに住んでいるか、どの程度分離しているか、そしてそれが都市内でどう変わるかを推定できます。南京の事例は、このアプローチが精度と実用性の両方を備えていることを示しています。衛星画像やオンライン地図、物件情報といった豊富なデジタル痕跡を生成する都市が増えるにつれて、この手法はプランナーや政策立案者に対して、不平等を監視し、投資の優先順位を定め、都市再生が人々を結びつけているのか押し出しているのかを検証する新たなツールを提供します。

引用: Zhang, Y., Sun, Y., Zhu, AX. et al. Residential segregation assessment based on multi-source data and random forest method: a case study of Nanjing. Humanit Soc Sci Commun 13, 482 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06840-w

キーワード: 都市の分離, 住宅団地, 南京, 地理空間データ, 住宅の不平等