メッシュ統計(統計学One Point〈15〉) [全集叢書]

第1章　メッシュ統計とは
1.1 はじめに
1.2 我が国における地域メッシュ統計策定の経緯
1.3 地域メッシュ統計の例
1.4 R言語を用いる
1.5 各章の位置づけと使い方

第2章　地域メッシュコードの定義と地域メッシュ統計
2.1 JIS X0410
2.2 地域メッシュコードの数式による定義
2.3 大圏距離の計算方法
2.4 ポイントデータから地域メッシュ統計を作成する方法
　　2.4.1 計算方法
　　2.4.2 Recruit Web Serviceを用いた事例
　　2.4.3 概念的な枠組み
2.5 ポリゴンデータから地域メッシュ統計を作成する方法
　　2.5.1 ポリゴンデータとは
　　2.5.2 方法論
　　2.5.3 交差領域の面積を用いたポリゴン間の内外判定
　　2.5.4 交点数アルゴリズム
　　2.5.5 回転数アルゴリズム
2.6 地域メッシュ統計の具体例
　　2.6.1 総務省統計局
　　2.6.2 国土交通省国土政策局国土情報課

第3章　地域メッシュ統計の利用方法
3.1 地域メッシュの利用パターン
3.2 地域メッシュデータに対する基本的な処理方法
3.3 地域メッシュデータを用いた地域の分類問題
3.4 地域メッシュ統計の散布図による相関分析
3.5 地域メッシュ統計における秘匿化処理法
3.6 地域メッシュ統計を利用した事例
　　3.6.1 自然災害の事前／事後リスクの評価／管理
　　3.6.2 小売店出店時における商圏分析
　　3.6.3 宿泊旅行統計調査を用いた観光活動の分析
　　3.6.4 水資源把握データ
　　3.6.5 森林被覆率データと標高データとの組み合わせ
　　3.6.6 自然環境，気象条件，人間社会の応答と標高データ
　　3.6.7 地下資源探索
　　3.6.8 再生可能エネルギーの賦存量推計
　　3.6.9 地形と野生動物の法則，畜産業への貢献

第4章　他国におけるグリッド統計の現状
4.1 他国で利用されているグリッド定義
4.2 The U.S. Military Grid Reference System (MGRS)
4.3 Ordnance Survey National Grid Reference System
4.4 欧州グリッド
4.5 オーストラリア標準グリッド
4.6 グリッドロケイター(GL)
4.7 非格子グリッド

第5章　世界メッシュ統計
5.1 世界メッシュコードの定義
5.2 世界メッシュ統計の作り方
5.3 ポリゴンデータから世界メッシュデータの作成
5.4 公的統計から世界メッシュ統計の作成
　　5.4.1 オーストラリア標準グリッドからの変換
　　5.4.2 欧州グリッドからの変換
5.5 衛星データから世界メッシュ統計の作成
　　5.5.1 デジタル標高モデルから
　　5.5.2 オルソ加工が施された地球観測衛星画像から
5.6 世界メッシュ統計のポリゴン境界を用いた集計

第6章　世界メッシュ統計の分析例とワークフロー
6.1 世界メッシュ統計の分析例
　　6.1.1 津波被害予測
　　6.1.2 人口と夜間光強度との関係
6.2 世界メッシュ統計の可視化方法
6.3 世界メッシュ統計に関連する参照モデル
　　6.3.1 ビッグデータ参照モデル
　　6.3.2 一般統計ビジネスプロセスモデル
6.4 世界メッシュ統計データ可視化・分析基盤

あとがき
参考文献
索　　引

Ｒパッケージや実データを用いて地域メッシュ統計を利用する方法を解説。さらに世界メッシュ統計についても作成方法や例を多数紹介。

　我が国で1960年代に開発されて現在も広く利用されている地域メッシュ統計について，その成り立ち，実例と，集計単位として利用される日本工業規格地域メッシュコード(JIS X0410)について解説し，Rパッケージや実データを用いた地域メッシュ統計の作成方法ならびに計算方法を紹介。本書を通じて，地域メッシュ統計を計算するための種々の数理的方法，地域メッシュ統計を案分計算する方法について，Rソースコードを交えて実地で学ぶことができます。
　さらに，筆者が提唱する地域メッシュコードの上位互換性を有する全世界を網羅する世界メッシュコードを示すとともに，世界メッシュコードを用いた世界メッシュ統計の作成方法と衛星データ，他国のグリッド統計から変換して世界メッシュ統計を近似的に生成する方法も取り扱っています。世界メッシュ統計を用いることにより，分野横断的に異なるセクターと異なるフォーマットで収集される位置情報付きデータを連結分析することを可能とします。
　これからメッシュ統計を勉強したいと考える初学者のみならず，これまで，地域メッシュ統計を取り扱った経験のある読者にとっても，これまでに利用してきた方法を全世界的に利用していくことを志向できるように仕上げました。ビッグデータ時代に入り，空間的にデータを取り扱う方法として，秘匿性や匿名性並びに相互運用性を兼ね備えたメッシュ統計が活躍できる応用分野が広がりつつあります。

佐藤 彰洋(サトウ アキヒロ)
２００１年東北大学大学院情報科学研究科修了。現在、横浜市立大学特任教授、科学技術振興機構さきがけ研究員、総務省統計研究研修所客員教授。博士（情報科学）。専門、応用としてのデータ中心科学、ビッグデータ分析、確率過程とエージェントモデル