スコアの計算方法
スムマップは、地図上の任意の地点をクリックするだけで「住みやすさスコア」を算出します。 スコアはすべて 0〜100点 で表され、数値が高いほど住環境として優れていることを示します。 このページでは、各スコアの計算ロジックをできるだけ透明に説明します。
スコア全体像
住みやすさスコアは以下 8カテゴリ から構成されます。 地図でピンをクリックした際に表示されるのは、そのポイント固有のリアルタイムスコアです。
全体スコア(Overall)は各カテゴリの加重平均で算出されます。 「個人設定」で移動手段や重視するカテゴリを変更すると、自分に合った重み付けでスコアが再計算されます。
買い物環境
「距離で減衰する加重ポイント制」を採用しています。 クリック地点から半径 3km 以内 のすべての対象施設を検索し、 施設ごとの 基本ポイント × 距離倍率 を積み上げた合計を対数スケールで 0〜98 点に正規化します。
施設ごとの基本ポイント
| 施設種別 | 基本ポイント | 距離減衰 | 備考 |
|---|---|---|---|
| ショッピングモール・百貨店 | 40点 | あり | イオン、イトーヨーカドー等の大型施設 |
| スーパーマーケット | 10点 | あり | 食品スーパー全般 |
| コンビニエンスストア | 3点 | あり | セブン、ローソン、ファミマ等 |
| 薬局・ドラッグストア | 2点 | あり | ウエルシア、マツモトキヨシ等 |
| 100円ショップ | 2点 | あり | ダイソー、セリア、キャンドゥ等 |
| ホームセンター | 3点 | あり | カインズ、コーナン等 |
| 本屋 | 2点 | あり | |
| 家電量販店 | 3点 | あり | ヨドバシ、ビックカメラ等 |
| パン屋 | 1点 | なし | 近くにあれば距離を問わず加算 |
| 精肉店 | 1点 | なし | |
| 八百屋・青果店 | 1点 | なし |
距離による倍率(距離減衰ありの施設)
| 距離 | 倍率 | 補足 |
|---|---|---|
| 300m 以内 | × 1.0 | 徒歩5分以内。フルポイント |
| 300〜500m | × 0.8 | 徒歩8分程度 |
| 500m〜1km | × 0.3 | 徒歩15分程度 |
| 1km〜3km | × 0.1 | 自転車・車向け |
| 3km 超 | × 0 | スコアに加算されない |
ショッピングモールが 2km 先 → 40点 × 0.1 = 4点(1点以下にならないため切り上げ不要)
スーパーが 300m 以内 → 10点 × 1.0 = 10点
コンビニが 500m 以内 → 3点 × 0.8 = 2.4点 → 切り上げ 3点
※ 各施設の加算後ポイントが 1点未満になる場合は 切り上げて 1点 を保証
合計ポイントは対数スケールで正規化します。目安:合計30点≈51点、60点≈67点、100点≈80点、200点≈92点。 都心の商業地区では 95〜98 点、農村部では 10〜30 点程度になります。
飲食充実度
半径 1km 以内 の飲食店(レストラン・カフェ・ファストフード)の件数 をもとに算出します。距離による重み付けは行いません。
| 1km以内の件数 | スコア目安 |
|---|---|
| 0件 | 20点 |
| 5件 | 約50点 |
| 20件 | 約72点 |
| 50件 | 約86点 |
| 100件 | 約98点 |
対数正規化のため、件数が増えるにつれてスコアの伸びは緩やかになります。 新宿・渋谷などの繁華街では 95〜98 点、住宅地では 50〜70 点程度が目安です。
駅近さ
最寄り駅(鉄道駅・路面電車)までの直線距離を移動時間に換算し、スコア化します。 データは OpenStreetMap から取得します。
| 徒歩時間(目安) | スコア |
|---|---|
| 〜1分(100m以内) | 100点 |
| 〜5分(400m以内) | 90〜100点 |
| 〜10分(800m以内) | 80〜90点 |
| 〜15分(1.2km) | 50〜80点 |
| 〜30分 | 10〜50点 |
| 30分超 | 0〜10点 |
移動手段が「自転車」「車」の場合は到達時間が短くなるため、スコアが上昇します。 ただし車の場合は、駅を重視しない生活スタイルを考慮して上限 70 点に制限されます。
医療アクセス
最寄りの病院・クリニック・診療所と、最寄りの薬局・ドラッグストアのうちスコアが高い方 を採用します(薬局スコアは 0.85 倍の補正あり)。 薬局は病院より数が多いため、病院が遠くても薬局が近ければある程度補完されます。
距離→スコアの変換は「駅近さ」と同じ移動時間換算方式を使います。
子育て環境
最寄りの学校・幼稚園・保育園までの直線距離をもとにスコア化します。 距離→スコアの変換は「駅近さ」「医療アクセス」と同じ移動時間換算方式です。
※ 将来的には保育所の空き状況、学区の評判なども加味する予定です。
自然環境
半径 2km 以内 の自然・緑地ポリゴンを OpenStreetMap から取得し、 種類別の重み付き面積を 2km 円面積で割った占有率でスコア化します。
重み 1.0(公園・森)
公園(park)、森・林(wood/forest)、草地(meadow)、庭園(garden)、自然保護区
重み 0.8〜0.9(準自然)
芝生(grass)、低木(scrub)、湿地(wetland)、河川・湖(water/riverbank)
重み 0.5〜0.6(農地)
田畑・水田(farmland/paddy)、果樹園(orchard)など
| 重み付き占有率 | スコア目安 | 典型エリア |
|---|---|---|
| ほぼ0% | 15点 | 高密度都市市街地 |
| 〜5% | 約40点 | 一般的な都市住宅地 |
| 〜10% | 約51点 | 住宅地+川・小公園 |
| 〜20% | 約65点 | 田園都市・郊外 |
| 〜30% | 約77点 | 河川・農地が広がる地方都市 |
| 〜50% | 〜95点 | 山間部・農村・自然豊かな地域 |
※ 面積はシューレース公式で算出。田んぼ・河川も自然環境として評価されるため、農村・地方都市は都市部より高いスコアになります。
静かさ
クリック地点から主要道路・鉄道路線(OSMの way データ)までの最短距離をもとに騒音ペナルティを計算します。 基本スコア 85 点から各道路種別のペナルティを差し引きます(最低 10 点)。
| ノイズ源 | 最大ペナルティ | 影響半径 |
|---|---|---|
| 高速道路(motorway) | −55点 | 500m |
| 幹線道路(trunk) | −45点 | 500m |
| 主要地方道(primary) | −25点 | 300m |
| 一般県道(secondary) | −12点 | 200m |
| 鉄道路線(rail) | −40点 | 500m |
ペナルティは影響半径内で線形に減衰します(路線直近が最大、影響半径の外ではゼロ)。 複数のノイズ源が近い場合はペナルティが加算されます。
気候相性
緯度・高度・地域区分をもとにした統計モデルで算出しています。 夏の暑さ・冬の寒さ・降水量・日照時間などの気候特性を総合的に評価します。
※ 現在はモデルベースの推計値です。将来的には気象庁の観測データとの連携を予定しています。
安全性(地震・防災)
地震ハザード区分と地形データをもとにした地理的モデルで算出しています。 南海トラフ・首都圏直下・東北太平洋岸などのリスク区域を参照し、 揺れやすさ・液状化リスクなどを考慮します。
| リスク区域 | スコア目安 |
|---|---|
| 南海トラフ高リスク(高知・三重沿岸等) | 20〜30点 |
| 東北太平洋岸 | 28〜35点 |
| 首都圏直下リスク(東京東部・低地) | 45〜55点 |
| 武蔵野台地・丘陵地 | 60〜70点 |
| 内陸・低リスク地域 | 70〜80点 |
※ 国土地理院・地震調査研究推進本部(HERP)のハザード区分を参考にしたモデルベース推計です。 実際の防災対策は各自治体のハザードマップを必ずご確認ください。
使用データについて
スムマップが使用する主なデータソースは以下のとおりです。
| データ | 用途 | 出典 |
|---|---|---|
| 施設POI(飲食店・コンビニ等) | 買い物・飲食スコア | Yahoo! Japan ローカルサーチ |
| 施設POI(駅・病院・学校等) | 駅・医療・子育てスコア | OpenStreetMap / Overpass API |
| 緑地ポリゴン | 自然環境スコア | OpenStreetMap / Overpass API |
| 道路・鉄道ライン | 静けさスコア | OpenStreetMap / Overpass API |
| 住所・地名 | 逆ジオコーディング | Nominatim (OpenStreetMap) |
| 地震ハザード区分 | 安全性スコア | HERP / 国土地理院(モデルベース) |
| 家賃推計 | 参考家賃 | 地域係数モデル(推計値) |
OpenStreetMap のデータは © OpenStreetMap contributors(ODbL ライセンス)です。 スコアはすべて参考情報であり、実際の居住環境を保証するものではありません。 住居選びの最終判断は現地確認と専門家への相談をお勧めします。
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