地価クロス分析キット 46,996地点×13指標+3Dマップ
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地価のデータは誰でも無料で手に入ります。値段がつくのは、そこから先です。 このキットは、国土交通省の地価 46,996 地点に、厚生労働省・総務省統計局の求人と賃金の指標、国税庁の新設法人の数を **地域コードで結合し**、指標のあらゆる組み合わせについて **相関を 1,365 組ぜんぶ計算し**、地価を高さに押し出した **3D マップ** にして、**作り直せるスクリプト** まで付けた一式です。 ■ 既存の「全国 地価データセット 2026(¥3,980)」との違い あちらは地価の数値を整えた素のデータ 1 本。こちらは **他の公的データと結合した表・1,365 組の相関分析・3D マップ・再現スクリプト** が入った、分析まで済んでいるキットです(素の地価データも中に含まれます)。 ■ 中身は 4 つ(すべて実測値) **① 結合済みデータセット(CSV + SQLite)** ・points_joined.csv 46,996 行 × 60 列 1 行 1 地価地点 ・city_joined.csv 1,888 行 × 36 列 1 行 1 市区町村 ・pref_joined.csv 47 行 × 34 列 1 行 1 都道府県 ・COLUMNS.csv 130 行 全列の意味・単位・出典・作り方 ・landprice_cross.sqlite 22.2 MB 5 表・索引 7 本 結合した外部指標は 13。有効求人倍率、新規求人倍率、地域別最低賃金、所定内給与額(男・女)、月間有効求人数、月間有効求職者数、新規求職申込件数、就職件数、県外就職者比率、65 歳以上新規求職件数、高卒求人倍率(以上 e-Stat 統計ダッシュボード)、市区町村ごとの新設法人数(国税庁 法人番号公表サイト・25 営業日ぶん 14,150 社を件数に集計)。 **どの列がどの出典から来たか、単位は何か、どう作ったかを 1 列ずつ COLUMNS.csv に書いています。** **② 相関の分析レポート(単一 HTML・4.4 MB)** ・correlations_all.csv 1,365 組 r・n・95% 信頼区間・スピアマンρ・p 値 ・散布図 36 枚 + 相関行列 3 枚(PNG) ・地点(n=46,996)/市区町村(n=1,888)/都道府県(n=47)の 3 つの水準で別々に計算 画像を全部埋め込んだ HTML 1 枚なので、開くだけで読めます。通信は一切しません。 **③ 3D マップ** ・landprice_japan.glb 全国 3,824 マス・38,240 三角形・頂点色つき ・landprice_tokyo.glb 首都圏 3,451 マス・34,510 三角形 ・.obj + .mtl(Blender・Unity・Windows 3D ビューアにそのまま読めます) ・viewer_japan.html / viewer_tokyo.html ダブルクリックで回せる単一 HTML ・静止画レンダー 5 枚(1600×1050) ・cells_japan.csv / cells_tokyo.csv マスごとの値 **回転ビューアは、three.js などの外部 3D ライブラリを一切使わず、ブラウザ標準の WebGL だけで書いています。** 外部 CDN も読まず、通信もしません。オフラインで開けます。 **④ 作り直し用スクリプト 7 本** build_join.py(結合)/ analyze_corr.py(相関と散布図)/ lp_stats.py(相関・p 値・信頼区間。SciPy 不要)/ make_sqlite.py(標準ライブラリだけ)/ make_3d.py(メッシュ・静止画・ビューア)/ make_report.py(HTML)/ pack.py 原典が更新されたら、置き場のパスを書き換えて実行するだけで全部作り直せます。 ■ 分析の掟(これを守っているから値がつきます) ・**相関を因果として書きません。** レポートに「◯◯だから地価が高い」という文は 1 つもありません。あるのは「r = 0.xx(n = xxx)」だけです。図にはすべて交絡の可能性を一行添えました。 ・**都合のいい組だけを見せません。** 計算した 1,365 組は、相関がほとんど無かった 193 組(|r| < 0.05)も含めて全部載せています。 ・**外れ値を削っていません。** ウィンザー化もトリムもなし。そのかわり生の価格と常用対数の両方、ピアソンとスピアマンの両方を出します。 ・**欠測は対で落とし、落とした後の実際の n を全行に書いています。** 0 で埋めていません。 ・**手法を全部書いています。** どう結合したか、欠測をどうしたか、外れ値をどうしたか、p 値をどう計算したか。都道府県の相関を個人に当てはめてはいけないこと(生態学的誤謬)も明記しました。 ・**数字はすべてスクリプトが出した値です。** 手で書いた数字はありません。 ■ 実際に出た結果の例(本編から) ・地価と最低賃金 r = +0.622(n = 46,996・地点レベル) ・地価と所定内給与額(女) r = +0.896(n = 47・都道府県レベル) ・地価と上下水道・ガスの数 r = +0.692(n = 1,888・市区町村レベル) ・**地価と有効求人倍率 r = +0.079(n = 1,888)/ r = -0.081(n = 47)** 最後の 1 つがこのキットの性格をよく表しています。「仕事があるところは地価が高い」という予想は、有効求人倍率という**倍率**では成り立ちませんでした。一方で賃金という**水準**とははっきり相関します。こういう「無かった」も隠さず出します。 ■ いつ時点のデータか ・地価公示 L01-26 価格時点 2026-01-01(25,565 地点) ・都道府県地価調査 L02-25 価格時点 2025-07-01(21,431 地点) ・求人・賃金 指標ごとに 47 都道府県が揃う最新時点(レポートに一覧) ・新設法人 2026-08-05 〜 2026-09-09 の 25 営業日 ・原典の取得日 2026-09-09 ■ 形式 ・CSV は UTF-8・BOM 付き。Excel でダブルクリックしても文字化けしません。 ・zip 6 本(4.28 / 5.91 / 5.23 / 0.98 / 0.91 / 0.05 MB)。中身ごとに分けています。 ・points_joined.csv は 46,996 行なので Excel の 1 シートにそのまま入ります。 ・SQLite は Python 標準ライブラリ・DB Browser for SQLite・DBeaver などでそのまま開けます。 ・スクリプトの動作条件は Python 3.8 以上 + pandas・numpy・matplotlib・Pillow。make_sqlite.py だけは標準ライブラリのみで動きます。 ■ 出典(表示は必須です) 「国土数値情報(地価公示データ L01-26・都道府県地価調査データ L02-25)」(国土交通省) https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-L01-v3_1.html https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-L02-v1_0.html 利用規約 https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/other/agreement_01.html 「統計ダッシュボード」(総務省統計局。元統計は厚生労働省「一般職業紹介状況」「賃金構造基本統計調査」「地域別最低賃金」) https://dashboard.e-stat.go.jp/static/api/ 利用規約 https://www.e-stat.go.jp/terms-of-use 「法人番号公表サイト」(国税庁) https://www.houjin-bangou.nta.go.jp/ サイト利用規約 https://www.houjin-bangou.nta.go.jp/riyokiyaku/ 国土数値情報と e-Stat は政府標準利用規約(第2.0版)に準拠し、CC BY 4.0 と互換です。法人番号公表サイトは公共データ利用規約(第1.0版)に準拠しています。いずれも商用利用可、複製・公衆送信・翻案可。出典の記載と「編集・加工を行った旨」の記載が条件です。 そのまま貼れる出典表示を LICENSE_NOTICE.txt に入れてあります。 ■ 使ってよい範囲 ・個人利用・商用利用のどちらも可能です。 ・改変、集計、他データとの結合、社内資料・記事・アプリ・製品への組み込み、いずれも可能です。 ・スクリプトも自由に読み、改変し、仕事に使ってかまいません。 ・ただし、成果物を公開・配布・販売するときは、上の出典表示と「加工して作成した」旨の記載が必ず必要です。これは元データの規約が求めているもので、省略できません。 ・どの原典も、加工した情報を「あたかも国が作成したかのような態様で公表・利用すること」を禁じています。このキットは EmpireOS が加工したものであり、政府が作成したものではありません。 ■ 再配布について(正直に書きます) 元データはすべて国が CC BY 互換の条件で公開している公的データです。出典表示さえ守れば、第三者への再配布も規約上は認められており、こちらでそれを禁止することはできません。 このキットの値打ちは、生の数字ではなく、**3 つの出典を同じ鍵で繋いだこと・1,365 組の相関を無相関だったものも含めて全部出したこと・手法を全部書いて再現できる形にしたこと・3D にしたこと** にあります。整形済みのファイル一式をそのまま同種の商品として売り直すことだけは、お願いとしてご遠慮ください(法的な禁止ではありません)。 ■ 注意 ・個別の土地や物件の価値の判定・査定・評価はしていません。売買や投資の助言でもありません。 ・人口・世帯数・所得の列は含みません。そのため「規模の効果」を統制していません。この点はレポート本文にも書いています。 ・新設法人の数は 25 営業日ぶんの短い窓の観測です。季節性は入っていません。また登記上の本社所在地であり、事業を営む場所とは限りません。 ・地価公示と都道府県地価調査は価格時点が半年ずれています。1 つの表に並べていますが、survey と year の列で分けられます。 ・都道府県地価調査の 430 行は市区町村コードが仮コードだったため、市区町村名で引き直しました(425 行が一致、5 行は欠測)。補修した行は city_code_repaired = 1 で分かります。 ・3D の高さは表示のための倍率で、実距離ではありません。 ・個人が特定できるデータは扱っていません。新設法人は市区町村ごとの件数だけで、個票は入っていません。 ・地図データ(GeoJSON・シェープファイル)は含みません。経度・緯度の列は入っているので GIS への読み込みは可能です。



